Connection of innovation activity effectiveness and technological novelty of innovation output

Capa

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

The paper studies the relationship between the innovation performance of Russian industrial enterprises and the degree of technological novelty of their innovative products. For this purpose, the innovation function is introduced. That function reflects the dependence of the “output” of the innovation process on its factors measured by the costs of process and product innovations. Hypotheses about the properties of this function are discussed. The relationship between the two types of innovation costs is considered. As an indicator of technological efficiency the ratio of the value of innovative products to the innovative resource costs is used. The dependence of the performance indicator on innovation costs is investigated. The points of local maxima (local technological optimum) of the performance indicator for the size classes of Russian industrial enterprises are found. It is shown that there is a relationship between the effectiveness of innovative activity and the degree of technological novelty of innovative products. As an indicator of the degree of technological novelty the share of the innovative products new to the market in all innovative products is used. It was established that there is a change in the trend of innovative production from the production of radical to incremental innovative products when approaching the technological optimum.

Texto integral

Acesso é fechado

Sobre autores

R. Sedunova

Central Economics and Mathematics Institute, RAS

Autor responsável pela correspondência
Email: ravilyasedunova@yandex.ru
Rússia, Moscow

O. Golichenko

Central Economics and Mathematics Institute, RAS

Email: golichenko@rambler.ru
Rússia, Moscow

Bibliografia

  1. Варшавский А. Е. (1984). Научно-технический прогресс в моделях экономического развития. М.: Финансы и статистика. [Varshavsky A. E. (1984). Technological progress in economic development models. Moscow: Finansy i Statistika (in Russian).]
  2. Дубинина М. Г. (2018). Моделирование диффузии прогрессивных технологий (на примере технологий фиксированного и мобильного широкополосного подключения к интернету) // Вестник ЦЭМИ РАН (электронная публикация). № 2. Режим доступа: https://cemi.jes.su/s111111110000029-4-1/ [Dubinina M. G. (2018). Modeling the diffusion of advanced technologies (using the example of fixed and mobile broadband Internet connection technologies. Vestnik CEMI RAS, 2. Available at: https://cemi.jes.su/s111111110000029-4-1/ (in Russian).]
  3. Голиченко О. Г. (2016). Основные типы процессов и ресурсов в национальной инновационной системе // Инновации. № 7 (213). C. 50–60. [Golichenko O. G. (2016). The general types of processes and resources in national innovation systems. Innovations, 7 (213), 50–60 (in Russian).]
  4. Сахал Д. (1985). Технический прогресс: концепции, модели, оценки. М.: Финансы и статистика. [Sahal D. (1985). Technical progress: Concepts, models, assessments. Moscow: Finansy i Statistika (in Russian).]
  5. Фостер Р. (1987). Обновление производства: атакующие выигрывают. М.: Прогресс. [Foster R. (1987). Production update: Attackers win. Moscow: Progress (in Russian).]
  6. Щепина И. Н. (1990). Модели диффузии и замещения нововведений. Обзор литературы. М.: ЦЭМИ, АН СССР. [Schepina I. N. (1990). Models of diffusion and substitution of innovations. Literature review. Moscow: CEMI, USSR Academy of Sciences (in Russian).]
  7. Abernathy W. (1975). A dynamic model of process and product innovation. Omega, 3, 639–656.
  8. Abernathy W., William J., James M. (1978). Patterns of industrial innovation. Technology Review, 80, 7, 40–47.
  9. Acemoglu D. (2009). Introduction to modern economic growth. Princeton: Princeton university press.
  10. Acemoglu D. (2015). Localised and biased technologies: Atkinson and Stiglitz’s new view, induced innovations, and directed technological change. The Economic Journal, 125, 583, 443–463.
  11. Clark K. (1985). The interaction of design hierarchies and market concepts in technological evolution. Research Policy, 14, 5, 235–251.
  12. Clark K., Fujimoto T. (1992). Product development and competitiveness. Journal of the Japanese and International Economies, 6, 2, 101–143.
  13. Damanpour F., Aravind D. (2006). Product and process innovations: A review of organizational and environmental determinants. In: Innovation, science, and industrial change: A research handbook. Oxford: Oxford University Press, 38–66.
  14. Kennedy C. (1964). Induced bias in innovation and the theory of distribution. The Economic Journal, 74, 295, 541–547.
  15. Kraft K. (1990). Are product and process innovations independent of each other? Applied Economics, 22, 8, 1029–1038.
  16. Leifer R., McDermott C., O`Connor G., Peters L., Rice M., Veryzer R. (2000). Radical innovation: How mature companies can outsmart upstarts. Boston, MA: Harvard Business Press.
  17. OECD, Eurostat (2018). Oslo manual 2018: Guidelines for collecting, reporting and using data on innovation. Paris: OECD. DOI: 10, 24132764
  18. Rogers E. M., Singhal A., Quinlan M. M. (2014). Diffusion of innovations. In: An integrated approach to communication theory and research. N.Y.: Routledge, 432–448.
  19. Uzawa H. (1963). On a two-sector model of economic growth II. The Review of Economic Studies, 30 (2), 105–118.

Declaração de direitos autorais © Russian Academy of Sciences, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».