г. Санкт-Петербург и Ленинградская область, Россия
В настоящей статье представлены результаты разработки инструмента количественной сравнительной оценки инновационного потенциала стран мира на основе применения корреляционно-регрессионного анализа. Исследование нескольких выборок стран мира показало, что наиболее существенное влияние на долю добавленной стоимости высокотехнологичного производства в промышленности оказывают уровень безработицы, индекс эффективности логистики и доля расходов на исследования и разработки в ВВП. По результатам построения регрессионной модели оценена относительная сила влияния каждого из факторов на показатель инновационной активности в форме дельта-коэффициентов, которые использованы как веса для расчета интегральной оценки инновационного потенциала страны. С использованием полученного инструмента выполнено ранжирование 70 выборочных стран мира по уровню развития инновационного потенциала.
инновационное развитие российской экономики, инновационный потенциал, оценка инновационного потенциала стран мира, корреляционно-регрессионный анализ факторов инновационной активности, экономика знаний
1. Ахполова В. Б., Моисеева О. А., Гарбузова Т. Г., Магкоева Л. М., Артемьев А. Н. Влияние человеческого капитала на развитие национальных социально-экономических систем // Экономика и управление: проблемы, решения. 2024. Т. 1. № 10. С. 4-10.
2. Винокуров С., Гурьянов П. Модель модернизации для России: от догоняющей к инновационной // Общество и экономика. 2020. № 12. С. 37-55.
3. Гурьянов П.А. Институт доверия и институциональные проблемы при построении инновационной экономики в России // Научный журнал НИУ ИТМО. Серия: Экономика и экологический менеджмент. 2021. № 3. С. 35-46.
4. Гурьянов П.А. Управление кадровой политикой и развитием инновационной среды предприятия // Экономика и управление: проблемы и решения. 2024. Т. 7. № 6. C. 83-91.
5. Гурьянов П.А. Экономика знаний для подготовки кадрового потенциала для малого предпринимательства в России // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2015. № 12-5. С. 875-878.
6. Дмитриев Н.Д., Зайцев А.А., Унгвари Л. Развитие экономико-математического аппарата управления интеллектуальным капиталом через оптимизационные модели // Бизнес. Образование. Право. 2023. № 4. С. 35-42.
7. Новосельский С.О., Васюкова В.А., Марухленко А.Л., Золкин А.Л., Свердликова Е.А. Управление человеческим капиталом на региональном и корпоративном уровнях // Евразийский союз: вопросы международных отношений. 2024. Т. 13. № 5. С. 1029-1041.
8. Сухарев О.С. Технологический суверенитет России: формирование на базе развития сектора «Экономика знаний». // Вестник Института экономики РАН. 2024. № 1. С. 47-64.
9. Трофимова Н.Н. Влияние управления человеческим капиталом на инновационный потенциал организации // Экономика образования. 2024. № 2. С. 22-31.
10. Трофимова Н.Н. Влияние цифровизации на инновационное развитие экономики // Экономика и управление: проблемы и решения. 2024.Т. 1. № 8. С. 172-178.
11. Шабалин К.О., Осипов А.Л., Амирова Э.Ф. Роль человеческого капитала в экономическом развитии // Экономика и управление: проблемы и решения. 2024. Т. 1. № 4. C. 207–214.
12. Дорофеев В.С., Волосатова Т.М. Ансамблирование методов обнаружения выбросов при подготовке обучающей выборки данных // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2022. Т 10 № 3. С. 1-13.
13. Егоров Н. Е., Васильева Н.В. Оценка уровня инновационного развития регионов на основе эконометрической модели «Тройная спираль» и российского регионального инновационного индекса // Вопросы инновационной экономики. 2022. Т. 12. №. 3. С. 1697-1710.
14. Истомина С. В., Лычагина Т.А., Пахомова Е.А. Эконометрический анализ факторов инновационного развития экономики России // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2018. Т. 14. № 10. С. 1943-1960.
15. Притчина Л. С., Кавин Ю.А. Эконометрика. Теория и практика: учебник; под ред. Л. С. Притчиной. М.: КноРус, 2023. – 382 с.
16. Открытые данные Всемирного банка [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://data.worldbank.org/
