Innovative systems of the russian arctic regions: structural features, development scenarios and aspects of management (application of the dea methodology)

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The purpose of this work is to identify the features of structural relationships between elements of innovation systems that are relevant for the formation of effective models for managing the innovative development of the Arctic regions. The study used the DEA analysis (Data Envelopment Analysis) tools. The objects of the study are regions that are fully or partially included in the European part of the Arctic zone of the Russian Federation (AZRF). Model 1 considers “research costs” and “technological innovation costs” as cost (input) parameters, and “emissions of pollutants into the air”, “labor productivity”, “number of developed technologies”, “number of technologies used” as resulting (output) parameters. In Model 2, the cost (input) parameters are: “research costs”, “technological innovation costs”, “emissions of pollutants into the air”; the resulting (output) parameters “labor productivity”, “number of developed technologies”, “number of technologies used”, “volume of innovative products”. As part of the results obtained, a methodological approach is proposed to identify the types of structural relationships between elements of the regional innovation system (RIS) using DEA tools. The effectiveness of the interrelationship structures between the elements of the RIS that have developed in the regions under consideration has been assessed. Scenarios for transition from actual to optimal values of RIS parameters have been developed.

About the authors

Natalya Andreevna Roslyakova

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of RAS

Email: na@roslyakova24.ru
Moscow

Alexander Dmitrievich Volkov

Institute of Economics of the Karelian Scientific Center of RAS

Email: kov8vol@gmail.com
Petrozavodsk

Sergey Vyacheslavovich Tishkov

Institute of Economics of the Karelian Scientific Center of RAS

Email: insteco_85@mail.ru
Petrozavodsk

References

  1. АГАРКОВ С.А. Особенности пространственной органи-зации инновационных процессов в арктическом регионе: вызовы и задачи современности // Вопросы инновацион-ной экономики. – 2022. – Т. 12, №3. – С. 1759–1786.
  2. АРХИПОВА К. Оценка инновационного развития регио-нов Арктической зоны Российской Федерации // МИР (Модернизация. Инновации. Развитие). – 2019. – Т. 10, №2. – С. 261–274.
  3. БОДРУНОВ С. Ноономика: монография. – М.: Культур-ная революция, 2018. – 432 с.
  4. ВОЛКОВ А., ТИШКОВ С., НИКИТИНА А. Эволюция механизмов управления экономическим пространством российской Арктики: современный этап // ARS Adminis-trandi (Искусство управления). – 2022. – Т. 14, №2. – С. 174–201.
  5. ГОЛИЧЕНКО О.Г. Российская инновационная система: проблемы развития // Вопросы экономики. – 2004. – №12. – С. 16–34.
  6. ГОРЮНОВА Л. Инновационная система региона: Ин-струменты и механизмы управления: монография. – СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2001. – 216 с.
  7. ГОХБЕРГ Л. Национальная инновационная система Рос-сии в условиях «новой экономики» // Вопросы экономики. – 2003. – №3. – С. 26–38.
  8. ЕГОРОВ Н., БАБКИН А., БАБКИН И., МАРТЫНУШ-КИН А. Оценка устойчивости и эффективности инно-вационного развития субъектов российской Арктики // Север и рынок: формирование экономического порядка. – 2022. – Т. 25, №2(76). – С. 35–44.
  9. ЕГОРОВ Н., КОВРОВ Г. Сравнительная оценка иннова-ционного развития регионов крайнего севера // Арктика и Север. – 2020. – №41. – С. 62–74.
  10. КАМЕНСКИХ М., ПОСТНИКОВ В. Исследование осо-бенностей и перспектив развития бизнес-акселератора как института сетевого взаимодействия (на примере Пермского края) // Региональная экономика: теория и практика. – 2019. – Т. 17, №2(461). – С. 369–382.
  11. КУЗНЕЦОВА М., ВАСИЛЬЕВА А. Инновационный по-тенциал регионов Арктической зоны РФ: методика оценки, сравнительный анализ, перспективы развития // Экономические и социальные перемены: факты, тенден-ции, прогноз. – 2023. – Т. 16, №2. – С. 69–87.
  12. ПЕТРОВ И., МЕРКУЛИНА И., ХАРИТОНОВА Т. Науч-но-методический подход к экологической оценке горно-добывающих и энергетических проектов Арктики // Уголь. – 2023. – №5. – С. 77–83.
  13. ПРОЩИНА Ю.С., НАЗАРОВА Ю.А. Совершенствование форм государственной поддержки проектов освоения энергетических ресурсов арктического региона // Вест-ник РГГУ. Серия «Экономика. Управление. Право». – 2022. – №1. – С. 126–139.
  14. ТОРЦЕВ А., ТОРЦЕВА Т. Экологические инновации в регионах Арктической зоны Российской Федерации // Ре-гиональная экономика: теория и практика. – 2019. – Т. 17, №8. – С. 1577–1592.
  15. ФАДЕЕВ А., ЧЕРЕПОВИЦЫН А., ЛАРИЧКИН Ф. Устойчивое развитие нового добывающего региона при реализации нефтегазовых проектов на шельфе Арктики // Экономические и социальные перемены: факты, тен-денции, прогноз. – 2012. – №1(19). – С. 27–38.
  16. ЦУКЕРМАН В., ГОРЯЧЕВСКАЯ Е. Инновационный по-тенциал арктических регионов России // Арктика и Се-вер. – 2022. – №49. – С. 70–85.
  17. ЦУКЕРМАН В., ГОРЯЧЕВСКАЯ Е. О методологии оценки уровня инновационного развития регионов Севе-ра и Арктики // Север и рынок: формирование экономи-ческого порядка. – 2017. – №3(54). – С. 57–68.
  18. ЦУКЕРМАН В., ГОРЯЧЕВСКАЯ Е. Оценка инновацион-ного развития арктических регионов // Север и Рынок: формирование экономического порядка. – 2018. – №2(58). – С. 138–146.
  19. AVILÉS-SACOTO S., COOK W., GÜEMES-CASTO-RENA D., ZHU J. Modelling Efficiency in Regional Innova-tion Systems: A Two-Stage Data Envelopment Analysis Prob-lem with Shared Outputs within Groups of Decision-Making Units // European Journal of Operational Research. – 2020. – Vol. 287. – P. 572–582.
  20. BEREZIKOV S. Structural changes and innovation econom-ic development of the Arctic regions of Russia // Journal of Mining Institute. – 2019. – Vol. 240. – P. 716–723.
  21. CAMANHO A., SILVA M., PIRAN F., LACERDA D. A lit-erature review of economic efficiency assessments using Da-ta Envelopment Analysis // European Journal of Operational Research. – 2023. – doi: 10.1016/j.ejor.2023.07.027.
  22. CHOU H., LU W., KWEH Q., TSAI C. Using hierarchical network data envelopment analysis to explore the perfor-mance of national research and development organizations // Expert Systems with Applications. – 2023. – Vol. 234. –121109.
  23. EGOROV N., POSPELOVA T., YARYGINA A., KLOCHKOVA E. The Assessment of Innovation Develop-ment in the Arctic Regions of Russia Based on the Triple He-lix Model // Resources. – 2019. – No. 8(2). – P. 72.
  24. ETZKOWITZ H. The Triple Helix: University-Industry-Government Innovation in Action. – New York and London: Routledge, 2008. – 176 p.
  25. KARNAEVA A., KULIKOVA O., MAZLOVA E., BURYAK A. Aged diesel and heavy metal pollution in the Arctic tundra (Yamal Peninsula, Russia) // Science of The Total Environment. – 2021. – Vol. 792. – 148471.
  26. LIFSHITS S., GLYAZNETSOVA Y., EROFEEVSKAYA L., CHALAYA O. et al. Effect of oil pollution on the ecological condition of soils and bottom sediments of the arctic region (Yakutia) // Environmental Pollution. – 2021. – Vol. 288. – 117680.
  27. METCALFE S. The Economic Foundations of Technology Policy: Equilibrium and Evolutionary Perspectives // Hand-book of the Economics of Innovation and Technological Change. – Oxford, UK: Blackwell, 1995. – P. 409–513.
  28. NORTH D.C. Institutions, Institutional Change and Econom-ic Performance: Economic performance. – Cambridge, UK: Cambridge University Press, 1990. – 152 p.
  29. OTT H., RONDÉ P. Inside the Regional Innovation System Black Box: Evidence from French Data // Papers in Regional Science. – 2019. – No. 98. – P. 1993–2026.
  30. SCHMIDT DE OLIVEIRA M., STEFFEN V., CARLOS DE FRANCISCO A., TROJAN F. Integrated data envelopment analysis, multi-criteria decision making, and cluster analysis methods: Trends and perspectives // Decision Analytics Journal. – 2023. – Vol.8. – 100271.
  31. SHIKLOMANOV N., STRELETSKIY D., SUTER L., ORT-TUNG R. et al. Dealing with the bust in Vorkuta, Russia // Land Use Policy. – 2020. – No. 93. – 03908.
  32. SKUF'INA T., BARANOV S., SAMARINA V., SA-MARIN A. The impact of the national Arctic policy on the socio-economic transformations of Russia’s polar regions // The North and the Market: Forming the Economic Order. – 2022. – No. 2. – P. 69–81.
  33. STERNBERG R. Innovation networks and regional devel-opment—evidence from the European Regional Innovation Survey (ERIS): theoretical concepts, methodological ap-proach, empirical basis and introduction to the theme issue // European Planning Studies. – 2000. – No. 8. – P. 389–407.
  34. XU K., MEI R., SUN W., ZHANG H. et al. Estimation of sustainable innovation performance in European Union countries: Based on the perspective of energy and environ-mental constraints // Energy Reports. – 2023. – Vol. 9. – P. 1919–1925.
  35. ZEMTSOV S., KOTSEMIR M. An assessment of regional innovation system efficiency in Russia: the application of the DEA approach // Scientometrics. – 2019. – Vol. 120, No. 2. – P. 375–404.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

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».