CC BY
7
вопросы инновационной экономики
>
Том 10 • Номер 1 • Январь-март 2020 ISSN 2222-0372 Russian Journal of Innovation Economics
Первое
экономическое издательство
оценка инновационной составляющей потенциала развития региона
Кизиль Е.В. 1
1 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Ком-сомольский-на-Амуре государственный университет», Комсомольск-на-Амуре, Россия
В условиях хронического недофинансирования науки и связанных с ней отраслей экономики внедрение программ инновационного развития как современного программно-целевого инструмента государственного управления, по нашему мнению, недостаточно ориентировано на инновационную составляющую потенциала регионального развития и степень ее реализуемости. В теоретико-методологических исследованиях в области программно-целевого управления слабым звеном являются вопросы системного анализа и оценки потенциала развития как упорядоченного комплекса элементов в контексте не только формирования, но и управления реализацией государственных программ. В статье разработаны методологические основы диагностики, анализа и оценки инновационной составляющей потенциала развития региона, органически взаимосвязанной с комплексным потенциалом развития территории. В рамках развития теории и методологии стратегического территориального планирования представлена модель формирования и оценки инновационной составляющей потенциала развития региона, являющаяся базовым элементом экономических преобразований.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: инновационная составляющая потенциала развития региона, инновационная инфраструктура региона, программно-целевой подход, метод планирования эксперимента, финансирование инноваций.
Assessment of innovation development potential of the region
Kizil E.V. 1
1 Komsomolsk-na-Amure State University, Russia
введение
Большинство работ, посвященных исследованиям методов оценки инновационного потенциала региона, акцентируют внимание на определении вклада соответствующих отраслей и предприятий в территориальное развитие, последующем ранжировании регионов согласно присвоенному рейтингу. Определение уровня инновационного развития опирается на инновационные возможности территории «перерабатывать» новшества и изобретения, что объясняется степенью восприимчивости субъектов хозяйственной деятельности к новаторским преобразованиям [10, 11, 12] (Lisina, 2012; Mingaleva, 2009; Postavnoy, Frolova, Shorina, 2009).
АННОТАЦИЯ:
Как отмечает Мингалева Ж.А., для эффективной оценки инновационного потенциала необходим комплексный подход к пониманию его структуры через совокупность ресурсной (материально-технические, информационные, финансовые, человеческие и другие виды ресурсов), внутренней (организационной) и результативной (как новый продукт, полученный в ходе осуществления инновационного процесса) составляющих инновационного потенциала [11, с. 19] (Mingaleva, 2009).
Среди методик, разрабатываемых на институциональном уровне, можно отметить исследования Ассоциации инновационного развития регионов (АИРР). Важным отличием обновленной методики оценки инновационного рейтинга, проводимой Ассоциацией инновационного развития регионов, является учет качественно новых шести индикаторов, объединенных в один смысловой блок «Инновационная активность региона»1.
Эмпирические исследования уровня инновационного развития регионов базируются на эконометрических методах, рейтинговой оценке, индексных и интегральных методиках анализа [12, 15] (Postavnoy, Frolova, Shorina, 2009; Shorina, Frolova, 2009).
1 Рейтинг инновационных регионов России. Версия 2017 [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.nso.ru/sites/test.new.nso.ru/wodby_files/files/document/2018/02/documents/airr17
ABSTRACT:_
In the conditions of chronic underfunding of science and related sectors of the economy, the introduction of innovative development programs as a modern program-target instrument of public administration, in our opinion, is not sufficiently focused on the innovative component of the potential of regional development and the degree of its feasibility. In theoretical and methodological studies in the field of program-target management, the weak link is the issues of system analysis and evaluation of the development potential as an ordered set of elements in the context of not only the formation but also the management of the implementation of state programs. The article deals with the methodological basis of diagnostics, analysis and evaluation of the innovative component of the development potential of the region, which is organically interrelated with the complex potential of the development of the territory. Within the framework of the development of the theory and methodology of strategic territorial planning, a model of formation and evaluation of the innovative component of the development potential of the region, which is a basic element of economic transformations, is presented.
KEYWORDS: innovative component of the region development potential, innovative infrastructure of the region, program-target approach, experiment planning method, innovation financing.
JEL Classification: O31, O32, O33 Received: 20.01.2020 / Published: 31.03.2020
© Author(s) / Publication: PRIMEC Publishers For correspondence: Kizil E.V. (kisil_ev0mail.ru)
CITATION:_
Kizil E.V. (2020) Otsenka innovatsionnoy sostavlyayuschey potentsiala razvitiya regiona [Assessment of innovation development potential of the region]. Voprosy innovatsionnoy ekonomiki. 10. (1). - 277-290. doi: 10.18334/vinec.10.1.100414
Все многообразие подходов к анализу и оценке инновационного потенциала субъектов РФ основывается на использовании, как правило, трех методов (балльной оценки, матричном и экспертном способах диагностики уровня инновационного развития региона) [3, 4] (Egorov, 2017; Egorov, Efremov, Kovrov, 2017). В настоящее время особую важность приобретает проблема наиболее полного и достоверного сбора информации о показателях инновационного потенциала, способах их группировки и адекватности методов обработки данных [14] (Smirnov, 2018). В этой связи важна задача создания «специального инструментария» для диагностики инновационного развития регионов (системы сбора, аналитической обработки и апробации результатов исследования) [5, с. 14] (Egorova, Kulakova, 2014).
Так, Егоров Н.Е. выделяет триаду показателей инновационного потенциала региона, состоящую из факторов научно-образовательного комплекса региона, показателей производственного потенциала и потенциала государственной поддержки [2, с. 45] (Gudkova, Plieva, 2018).
Смирнов Р.В. предлагает учитывать статистическую информацию об инновационном потенциале региона, сгруппированную по факторам, темпам и качеству инновационного экономического роста [14, с. 238] (Smirnov, 2018).
Егорова С.Е. указывает на трудности измерения инновационного потенциала из-за невозможности кодифицировать все знания, привлекаемые для оценки и использования их в организационных процедурах. По ее мнению, приоритетом в направлении диагностики потенциала является оценка человеческих ресурсов, информационных и коммуникативных технологий [5, с. 64] (Egorova, Kulakova, 2014).
Гудкова А.А. отмечает важность создания и постоянного совершенствования системы мониторинга инновационной деятельности субъектов РФ на основе проведения анализа научно-технического потенциала регионов и динамического анализа показателей их научной и инновационной деятельности [1, 2] (Gudkova, Olshevskiy, 2016; Gudkova, Plieva, 2018).
Несмотря на глубину проводимых исследований, все еще актуальны и не до конца изучены подходы к определению количественной оценки инновационного потенциала развития территории и ее интерпретации для дальнейшего использования.
методология
Использование потенциала развития региона рассматривается нами в контексте его расширенного воспроизводства за счет ресурсов государственных и муниципаль-
ОБ АВТОРЕ:_
Кизиль Елена Витальевна, профессор кафедры экономики, финансов и бухгалтерского учета, доктор экономических наук, доцент (kisi1_ev0mai1.ru)
ЦИТИРОВАТЬ СТАТЬЮ:_
Кизиль Е.В. Оценка инновационной составляющей потенциала развития региона // Вопросы инновационной экономики. - 2020. - Том 10. - № 1. - С. 277-290. Сом 10.18334^тес.10.1.100414
ных программ, действующих на территории региона. В этом плане декомпозиция потенциала развития по его компонентам (финансово-бюджетная и инвестиционно-предпринимательская) и отдельным составляющим (экономическая, инновационная, институциональная) может рассматриваться как ключевой принцип структуризации государственных программ субъекта Федерации [6] (Kizil, 2016).
Для оценки инновационной составляющей потенциала развития региона мы предлагаем отталкиваться от сложившейся инновационной инфраструктуры региона, представленной компонентами, в рамках которых обеспечивается концентрация всех ключевых элементов инновационной среды на единой территории.
Типология инновационной структуры региона может быть представлена следующими составляющими:
1. Элементы институциональной среды инновационного развития региона (агентства содействия инновациям, координационные советы по модернизации и инновационному развитию региона, межрегиональные комиссии по оцениванию инновационных программ при Правительстве субъекта Федерации, региональные центры инжиниринга, центры кластерного развития, центры сертификации, стандартизации и испытаний и т.д.).
2. Научно-образовательная инфраструктура (инжиниринговые центры, центры коллективного пользования, центры прототипирования, научно-исследовательские и производственные лаборатории и участки, проекты и т.д.).
3. Бизнес-среда (инновационные компании, технологические центры, инновационные кластеры, инновационно-конструкторские бюро, проектные центры, малые инновационные фирмы и т.д.).
С использованием типовых инновационных элементов региональной среды разработана схема инновационной инфраструктуры Хабаровского края (рис.).
При этом к формализованным элементам инновационной среды региона относятся технопарки, бизнес-инкубаторы, индустриальные парки, особые экономические зоны.
Так как абсолютная оценка потенциала развития затруднительна из-за невозможности применения однородных способов диагностики к различным элементам составляющей инновационного потенциала (ресурсной и обеспечивающей), мы предлагаем на основе метода балльных оценок и весовых коэффициентов количественно оценить инновационный потенциал как одну из составляющих комплексного потенциала развития региона, который в предыдущих работах рассматривался нами как совокупность инвестиционно-предпринимательской и имущественно-бюджетной компонент
[6] ^П, 2016).
Инновационная составляющая потенциала развития региона (расчеты проводились на основе статистических данных Хабаровского края) обусловлена двумя уровнями факторов: факторы первого порядка (научно-производственные, научно-образовательные, институциональные) и факторы второго порядка, оценивающие инновационный потенциал региона (табл. 1).
Рисунок. Схема инновационной инфраструктуры Хабаровского края Источник: составлено автором.
Учет рисков использования инновационной составляющей потенциала развития осуществлялся по показателям неблагоприятных ситуаций в научно-производственной, научно-образовательной, институциональной средах субъекта Федерации как
Таблица 1
Факторы первого и второго порядка, определяющие инновационную составляющую потенциала развития региона
показатели структуры потенциала (факторы второго порядка) 2013 г. 2014 г. 2015 г. 2016 г. 2017 г.
Научно-производственный
Инновационная активность организаций,% 11,6 10,5 9,7 8,5 7,9
Число созданных передовых технологий в расчете на 10 тыс. чел. населения 0,044 0,075 0,090 0,075 0,098
Число использованных передовых технологий, приходящихся на 10 тыс. чел. населения 19,8 19,38 19,24 19,13 19,55
Число поданных патентных заявок, приходящихся на 10 тыс. чел. населения 1,88 1,882 1,863 1,679 1,255
Число выданных патентов, приходящихся на 10 тыс. чел. населения 1,72 1,63 1,68 1,38 1,38
Удельный вес организаций, осуществляющих технологические инновации в общем числе обследованных организаций,% 10,2 10,2 9 7,6 6,7
Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, работ, услуг,%. 11,7 12,5 10,8 14,1 23,8
Затраты на инновации от общего объема отгруженных товаров, выполненных работ, услуг, % 3,3 2,7 2,8 3,6 2,9
Научно-образовательный
Численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками (НИР), приходящегося на 10 тыс. населения 11,9 12,7 15,2 13,6 12,9
Удельный вес исследователей с учеными степенями в общей численности персонала, занимающегося НИР,% 28 31,15 37,2 40,48 40,36
Число организаций, ведущих подготовку аспирантов 21 20 18 18 18
Число организаций, ведущих подготовку докторантов 9 5 6 5 2
Доля защитивших кандидатские и докторские диссертации, в общем количестве аспирантов и докторантов,% 4,2 1,1 2,58 1,5 0,97
Удельный вес затрат на оплату труда во внутренних затратах на НИР,%. 52,73 55,21 44,12 43,32 22,35
Внутренние затраты на НИР в процентах к ВРП 0,29 0,25 0,32 0,39 0,88
Институциональный
Число программ по поддержке инновационно-активных организаций, реализуемых в регионе 4 5 5 5 5
Число основных нормативных документов по вопросам регулирования инновационной деятельности 4 6 8 9 10
Окончание табл. 1
показатели структуры потенциала (факторы второго порядка) 2013 г. 2014 г. 2015 г. 2016 г. 2017 г.
Внутренние затраты на НИР из средств бюджетов всех уровней в расчете на одного члена персонала, занятого НИР, млн р. 0,562 0,549 0,439 0,489 0,593
Удельный вес внутренних затрат на НИР из средств бюджетов всех уровней в общей сумме внутренних затрат на НИР,% 63,6 66,8 45,8 35,6 17,2
Внутренние затраты на НИР из средств бюджетов всех уровней в процентах к ВРП 0,18 0,17 0,15 0,14 0,15
Удельный вес внутренних затрат на НИР из средств бюджетов всех уровней в затратах на технологические инновации организаций,% 13 14,3 11,8 8,3 11,37
Удельный вес внутренних затрат на НИР из средств бюджетов всех уровней в общем объеме отгруженной инновационной продукции,% 3,6 3,16 3 2,1 1,38
Источник: составлено автором с использованием: Регионы России. Социально-экономические показатели. 2018: Стат. сб. / Росстат. - М., 2018. -1162 с.; Хабаровский край в цифрах. 2019: Крат. стат. сб. / Хабаровскстат - г. Хабаровск, 2019. - 109с.; Хабаровский край в цифрах. 2017: Крат. стат. сб. / Хабаровскстат - г. Хабаровск, 2017. - 125 с.
факторов первого порядка. Они очерчивают круг причин, по которым государственные программы в процессе реализации не могут достигнуть целевых индикаторов, и характеризуются показателями риска использования потенциала (факторами второго порядка) (табл. 2).
Численные значения инновационной составляющей потенциала развития и риска его использования определились в соответствии с алгоритмом, включающем стандартный набор процедур: нормирование, ранжирование факторов, оценку значимости; определение среднего балла и суммарного балла значимости каждой из характеристик; расчет количественного значения фактора первого и второго порядка и определение количественных характеристик инновационной составляющей потенциала развития (1П) и риска ЦР) [8, с. 2630-2631] (Шй, 2016).
Результат реализации алгоритма представлен в таблице 3.
Анализ динамики данных таблицы 3 показывает устойчивый тренд на снижение количественной оценки инновационной составляющей потенциала развития и рост количественной оценки риска ее использования соответственно.
Таким образом, с использованием государственной программы «Инновационное развитие и модернизация экономики Хабаровского края» [13] проведена апробация модели оценки инновационной составляющей потенциала развития региона с учетом накладываемых ограничений в виде индикаторов программы и возможности оптимизации затрат. На основе комбинации программно-целевого метода и метода планиро-
Таблица 2
Риски использования инновационной составляющей потенциала развития
региона
Показатели риска использования инновационного потенциала (факторы второго порядка) 2013 г. 2014 г. 2015 г. 2016 г. 2017 г.
Научно-производственные
Темпы роста объемов отгруженной инновационной продукции,% 387,86 120,57 100,11 139,63 178,93
Темп роста числа организаций, выполнявших НИР,% 100,00 92,68 113,16 102,33 102,27
Темп роста внутренних затрат на НИР в ВРП,% 96,67 86,21 128,00 121,88 225,64
Индекс физического объема инвестиций в основной капитал (в сопоставимых ценах),% к предыдущему году 73,8 83,2 78,3 97,9 95,3
Научно-образовательные
Темп роста численности персонала, занятого НИР,% 99,19 106,38 120,11 88,74 94,70
Темп роста затрат на оплату труда на одного работника, занятого НИР,% 105,99 97,31 93,12 140,75 129,11
Темп роста численности профессорско-преподавательского состава организаций, осуществляющего образовательную деятельность по программам бакалавриата, специалитета, магистратуры,% 94,15 93,52 93,48 92,75 85,45
Темп роста выпуска бакалавров, специалистов, магистрантов,% 92,73 97,39 99,33 85,14 83,33
Институциональные
Темп роста внутренних затрат на НИР из средств бюджетов всех уровней,% 95,97 103,83 96,00 98,89 114,86
Темп роста бюджетных расходов на НИР из средств бюджетов всех уровней в общем объеме отгруженной инновационной продукции,% 24,27 87,78 94,94 70,00 65,71
Темп роста бюджетных расходов на НИР из средств бюджетов всех уровней в общих затратах на технологические инновации организаций,% 62,25 110,00 82,52 70,34 136,99
Темп роста числа действующих нормативных документов по вопросам регулирования инновационной деятельности,% 133,33 150,00 133,33 112,50 111,11
Темп роста внутренних затрат на НИР из средств бюджетов всех уровней в расчете на одного члена персонала, занятого НИР,% 96,60 97,69 79,96 111,39 121,27
Темп роста удельного веса внутренних затраты на НИР из средств бюджетов всех уровней в общей сумме внутренних затрат на НИР,% 89,96 105,03 68,56 77,73 48,31
Темп роста доли внутренних затрат на НИР из средств бюджетов всех уровней в ВРП,% 84,07 94,44 88,24 93,33 107,14
Источник: составлено автором с использованием: Регионы России. Социально-экономические показатели. 2018: Стат. сб. / Росстат. - М., 2018. -1162 с; Хабаровский край в цифрах. 2019: Крат. стат. сб. / Хабаровскстат - г. Хабаровск, 2019. - 109 с.; Хабаровский край в цифрах. 2017: Крат. стат. сб. / Хабаровскстат - г. Хабаровск, 2017. - 125 с.
Таблица 3
количественная оценка инновационной составляющей потенциала и риска
инновационная составляющая потенциала развития и риск его использования 2013 г. 2014 г. 2015 г. 2016 г. 2017 г.
Инновационная составляющая потенциала(1П) 1,44 0,32 0,62 0,62 0,96
Риск использования инновационного потенциала (1Р) 0,75 1,25 2,07 1,05 3,49
Источник: составлено автором.
Таблица 4
интервалы варьирования факторов на основе количественных оценок инновационной составляющей потенциала развития региона (1п) и риска (1р)
Экспериментальные факторы Интервалы
-а -1 0 1 а
Инновационная составляющая потенциала развития (1п) 0,32 0,32 0,88 1,44 1,44
Инновационный риск (/п) 0,75 0,75 2,12 3,49 3,49
а = 1 - „звездная точка" для двухфакторного ОЦКП (ортогональный центральный композиционный план) второго порядка
Источник: составлено автором.
вания эксперимента [9] (КвсЫпеу, БетеЬтеткву, 1986) в качестве экспериментальных данных автором использованы количественные оценки инновационной составляющей потенциала развития региона (1п) и риска (1р), влияющие на объем финансирования очередного этапа реализации программы (функция цели Б(1пДр)).
Интервалы варьирования инновационного потенциала и риска представлены в таблице 4 [7] (К1гй, Т1тв$кепкв, 2016).
Используя двухфакторный план ОЦКП (ш=2), выбираем девять временных промежутков (2ш+2ш+п0; число опытов в нулевой точке п0 равно 1) [7, 8] (К1гй, Т1тв$кепкв, 2016; К1гй, 2016). Программой «Инновационное развитие и модернизация экономики Хабаровского края» однозначно определены пять временных периодов (2013-2017 гг.). Значения программных индикаторов для 2018-2021 гг. были аппроксимированы нами на основе имеющейся динамики с ориентацией на наибольший коэффициент достоверности (табл. 5).
Используя принцип кодировки (+1; -1) (табл. 4), устанавливаем максимальные и минимальные значения потенциала и риска в период с 2013 по 2017 г. На основе установленных в таблице 4 интервалов варьирования факторов проводится серия расчетов.
Экспериментальная целевая функция (Б(1п,1р)) будет иметь вид полинома:
7= ь0 + Ь1 %, - Ъ2 % +Ь3 *1„ % + Ъ4 +4 +ъ5 % ,
где Ь0 Ь1 Ь2 и т.д. - коэффициенты уравнения регрессии.
Таблица 5
Исходные данные
Период (год) 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021
Индикаторы
программы
Удельный вес организаций, 10,20 10,2 9 7,6 6,7 7,05 6,79 6,56 6,37
осуществляющих технологические инновации, в общем количестве обследованных
организаций,%
Удельный вес инновационной продукции в общем объеме 11,7 12,5 10,8 14,1 23,8 23,9 21,5 22,7 23,8
отгруженной продукции,%
Число используемых пере- 2656 2595 2571 2552 2602 2592 2588 2584 2581
довых производственных
технологий
Финансирование, млн руб. 24,37 28,84 28,65 11,7 10,87 11,95 11,98 14,5 8
Источник: составлено автором с использованием [13].
Результаты и выводы
В результате использования методики планирования эксперимента получены математические модели и определены области исследования целевой функции:
Финансирование программы инновационного развития, млн руб.:
F( 1п, 1р))= 5 + 1.9 * 1п + 1.723 * 1р - 5.355 * 1п * 1р + 7.903 * 1п 2 + 9.733 * 1р 2.
Удельный вес организаций, осуществляющих технологические инновации, в общем количестве обследованных организаций:
С(1п, 1р))= 5.45 + 0.175 * 1п + 0.672 * 1р - 0.35 * 1п * 1р + 1.885 * 1п 2 + 1.685 * 1р 2.
Удельный вес инновационной продукции в общем объеме отгруженной продукции:
Ш(1п, 1р))= 28.19 - 0.7 * 1п - 0.317 * 1р + 0.625 * 1п * 1р - 6.533 * 1п 2 - 8.283 * 1р 2.
Число используемых передовых производственных технологий:
Т(1п, 1р))= 2585 + 15 * 1п + 22 * 1р + 10.5 * 1п * 1р + 10.33 * 1п 2 - 0.667 * 1р 2.
Поиск оптимального варианта инвестирования в программу инновационного развития региона проводился с помощью метода прямого перебора с использованием программы Visual Basic. На 2021 год программой предусмотрены индикаторы, достижение которых является обязательным (табл. 5). С учетом данного факта определен объем финансирования очередного этапа реализации программы инновационного развития и модернизации края в 2021 г. (7,9 млн руб.) при плановом значении
этого показателя - 8 млн р. в 2021 году (табл. 5). При этом заданные ограничения по удельному весу организаций, осуществляющих технологические инновации в общем количестве обследованных организаций, удельному весу инновационной продукции в общем объеме отгруженной продукции, числу используемых передовых производственных технологий не превысили программные значения и равны 6,47%, 23,82%, 2581 ед. соответственно.
Оценка моделей выполнялась по критерию Фишера (для уровня значимости
0.05.), которая показала полную адекватность полученных экспериментальных данных.
Таким образом, для оценки инновационной составляющей потенциала развития региона была предложена попытка применить сложившиеся под влиянием внутренних и внешних факторов компоненты инновационной инфраструктуры региона, являющиеся фундаментом инновационных преобразований территории. С использованием метода балльных оценок, весовых коэффициентов, а также элементов теории планирования эксперимента и программно-целевого подхода проведен перспективный прогноз количественной оценки инновационной составляющей потенциала развития региона. На основе выполнения совокупности индикаторов государственной программы был найден оптимальный объем государственной поддержки инновационного развития региона, соответствующий сложившейся инновационной инфраструктуре территории.
ИСТОЧНИКИ:
1. Гудкова А.А., Ольшевский Д.В. Методологические подходы к оценке инноваци-
онного развития субъектов Российской Федерации // Инноватика и экспертиза: Научные труды. - 2016. - № 2(17). - с. 36-50.
2. Гудкова А.А., Плиева З.Р. Оценка возможности ускорения инновационного разви-
тия субъектов Российской Федерации Дальневосточного федерального округа // Инновации. - 2018. - № 5(235). - с. 86-92.
3. Егоров Н.Е. Эконометрическая оценка инновационного потенциала регионов Дальневосточного федерального округа // Известия Дальневосточного федерального университета. Экономика и управление. - 2017. - № 1(181). - с. 43-50. - doi: 10.5281/zenodo.386576 .
4. Егоров Н.Е., Ефремов Э.И., Ковров Г.С. Сравнительная оценка региональных бюд-
жетных затрат на научно-инновационную деятельность в субъектах ДВФО // Инновации. - 2017. - № 2(220). - с. 67-73.
5. Егорова С.Е., Кулакова Н.Г. Инновационный потенциал региона: сущность, содер-
жание, методы оценки // Вестник псковского государственного университета. серия: экономические и технические науки. - 2014. - № 4. - с. 54-67.
6. Кизиль Е.В. Социально-экономическая система регионального уровня и потенциал
ее развития. / Монография. - СПб.: Изд-во СПГЭУ, 2016. - 199 с.
7. Кизиль Е.В., Тимошенко А.Н. Математическая модель поиска оптимального вари-
анта государственной поддержки инновационного развития экономики региона // Инновации. - 2016. - № 10(216). - с. 119-125.
8. Кизиль Е.В. Анализ рисков локальных территорий // Российское предприниматель-
ство. - 2016. - № 20. - с. 2625-2642. - doi: 10.18334/rp.17.20.36631 .
9. Кочинев Ю.Ю., Серебреников В.А. Техника планирования эксперимента. - Л.: ЛПИ,
1986. - 70 с.
10. Лисина А.Н. Методика оценки уровня инновационного развития региона // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Социально-экономические науки. - 2012. - № 1. - с. 115-126.
11. Мингалева Ж.А. Современные подходы к исследованию инновационного потенциала. / Инновационное развитие регионов: методы оценки и поддержка исследований: межвуз. сб. науч. статей. - Пермь: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2009. - 4-14 с.
12. Поставной В.И., Фролова Н.В., Шорина А.А. Методика расчета скорректированного интегрального показателя для оценки уровня инновационного развития региона. / Инновационное развитие регионов: методы оценки и поддержка исследований: межвуз. сб. науч. статей. - Пермь: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2009. - 57-69 с.
13. Постановление Правительства Хабаровского края «Об утверждении государственной целевой программы «Инновационное развитие и модернизация экономики Хабаровского края» от 26 июня 2012 г. №212-пр. Pandia.ru. [Электронный ресурс]. URL: http://pandia.ru/text/78/087/15524.php.
14. Смирнов Р.В. Формирование региональных стратегий инновационного развития / Диссертация на соискание ученой степени д-ра экон. наук: 080005. - СПб., 2018. -362 с.
15. Шорина А.А., Фролова Н.В. Анализ методик оценки уровня инновационного развития региона. / Сборник статей: Инновационное развитие регионов: методы оценки и поддержка исследований: межвуз. сб. науч. статей. - Пермь: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2009. - 35-47 с.
REFERENCES:
Egorov N.E. (2017). Ekonometricheskaya otsenka innovatsionnogo potentsiala regionov Dalnevostochnogo federalnogo okruga [Innovative potential Eœnometrk Estimation of Far East Federal Distrkt Regions]. Izvestiya of the Far Eastern Federal University. Economics and Management. (1(181)). 43-50. (in Russian). doi: 10.5281/zeno-do.386576 .
Egorov N.E., Efremov E.I., Kovrov G.S. (2017). Sravnitelnaya otsenka regionalnyh byudzhetnyh zatrat na nauchno-innovatsionnuyu deyatelnost v subektakh DVFO [Comparative assessment of the regional budget expenditures on scientific and innovation activity]. Innovations. (2(220)). 67-73. (in Russian).
Egorova S.E., Kulakova N.G. (2014). Innovatsionnyy potentsial regiona: sushchnost, soderzhanie, metody otsenki [Innovative capacity of region: substance, content, analysis methods]. Vestnik pskovskogo gosudarstvennogo universiteta. seriya: eko-nomicheskie i tekhnicheskie nauki. (4). 54-67. (in Russian).
Gudkova A.A., Olshevskiy D.V. (2016). Metodologicheskie podkhody k otsenke inno-vatsionnogo razvitiya subektov Rossiyskoy Federatsii [Methodological approaches to assessment of innovative development of subjects of the Russian Federation]. Innovatika i ekspertiza: NAUChNYE TRUDY. (2(17)). 36-50. (in Russian).
Gudkova A.A., Plieva Z.R. (2018). Otsenka vozmozhnosti uskoreniya innovatsionno-go razvitiya subektov Rossiyskoy Federatsii Dalnevostochnogo federalnogo okruga [Evolution of the acceleration possibility of innovative development in subjects of the Russian Federation the Far Eastern Federal District]. Innovations. (5(235)). 8692. (in Russian).
Kizil E.V. (2016). Analiz riskov lokalnyh territoriy [Analysis of local territorial risks]. Russian Journal of Entrepreneurship. 17 (20). 2625-2642. (in Russian). doi: 10.18334/ rp.17.20.36631 .
Kizil E.V. (2016). Sotsialno-ekonomicheskaya sistema regionalnogo urovnya ipotentsial ee razvitiya [The socio-economic system at the regional level and its development potential] SPb.: Izd-vo SPGEU. (in Russian).
Kizil E.V., Timoshenko A.N. (2016). Matematicheskaya model poiska optimalnogo varianta gosudarstvennoy podderzhki innovatsionnogo razvitiya ekonomiki regiona [Mathematical model of search for the optimal variant of public funding of innovative economy development of a region]. Innovations. (10(216)). 119-125. (in Russian).
Kochinev Yu.Yu., Serebrenikov V.A. (1986). Tekhnikaplanirovaniya eksperimenta [The technique of experiment planning] L.: LPI. (in Russian).
Lisina A.N. (2012). Metodika otsenki urovnya innovatsionnogo razvitiya regiona [Method of assessment of the level of innovation development of the region]. Vestnik Novosibirskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya: Sotsialno-ekonomicheskie nauki. 12 (1). 115-126. (in Russian).
Mingaleva Zh.A. (2009). Sovremennyepodkhody k issledovaniyu innovatsionnogopoten-tsiala [Modern approaches to the study of the innovative potential] Perm: Permskiy gosudarstvennyy natsionalnyy issledovatelskiy universitet. (in Russian).
Postavnoy V.I., Frolova N.V., Shorina A.A. (2009). Metodika rascheta skorrektirovanno-go integralnogo pokazatelya dlya otsenki urovnya innovatsionnogo razvitiya regiona [The method of calculation of integral indicator to assess the level of innovative development of the region] Perm: Permskiy gosudarstvennyy natsionalnyy issledo-vatelskiy universitet. (in Russian).
Shorina A.A., Frolova N.V. (2009). Analiz metodik otsenki urovnya innovatsionnogo razvitiya regiona [Analysis of methods of estimation of level of innovative development of the region] Perm: Permskiy gosudarstvennyy natsionalnyy issledovatelskiy universitet. (in Russian).
Smirnov R.V. (2018). Formirovanie regionalnyh strategiy innovatsionnogo razvitiya [The formation of regional strategies of innovation development] SPb.. (in Russian).
