Известия Саратовского университета. Новая серия.

Серия: Экономика. Управление. Право

ISSN 1994-2540 (Print)
ISSN 2542-1956 (Online)


Для цитирования:

Солодкая Т. И., Новоселова М. А. ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ НА ИННОВАЦИОННОЕ РАЗВИТИЕ РЕГИОНОВ РФ // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Экономика. Управление. Право. 2017. Т. 17, вып. 3. С. 304-310. DOI: 10.18500/1994-2540-2017-17-3-304-310

Статья опубликована на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0).
Полный текст в формате PDF(Ru):
(загрузок: 0)
Язык публикации: 
русский
Рубрика: 
Тип статьи: 
Научная статья
УДК: 
330

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ НА ИННОВАЦИОННОЕ РАЗВИТИЕ РЕГИОНОВ РФ

Авторы: 
Солодкая Татьяна Ивановна, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского
Новоселова Мария Александровна, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского
Аннотация: 

Введение. В условиях, когда ведущие мировые экономики переживают переход от двухвековой экономической модели, основанной на ресурсах и капитале, к экономической модели, базирующейся на технологиях и знаниях, определяющим для экономики страны становится уровень ее инновационного развития, одним из ведущих факторов которого является эффективность образовательной системы как страны в целом, так и ее регионов. Теоретический анализ. Традиционно в исследованиях российских ученых используется рейтинговая модель инновационного развития регионов, позволяющая проводить ранжирование регионов, но не обладающая аналитическими и прогностическими возможностями. В отличие от рейтинговой модели, в настоящей статье проводится исследование влияния факторов, характеризующих влияние образовательной системы на показатели инновационного развития регионов. Эмпирический анализ. Проведен эконометрический анализ влияния характеристик образовательной системы на показатели инновационного развития регионов Российской Федерации методом корреляционно-регрессионного анализа, показатели нормированы и агрегированы в 8 групп, построены парные уравнения регрессии показателей инновационного развития и выявлено наличие статистической положительной связи между рядом показателей инновационного развития регионов и образовательной системы. Результаты. Показано, что сложность количественной интерпретации статистической связи между явлениями «образовательная систем региона – инновационное развитие региона» обусловлена объективно низким общим уровнем инновационного развития большинства регионов, по сравнению с регионами-лидерами, а также наличием высокой степени коррелированности данных для описания образовательной системы регионов России.

Список источников: 
  1. Перфильева О. В. Университеты и региональное развитие : теоретический анализ и методология исследования // Изв. Сарат. ун-та. Нов. сер. Сер. Экономика. Управление. Право. 2014. Т. 14, вып.
  2. С. 479–488. 2. Челнокова О. Ю., Фирсова А. А. Типология подходов к анализу влияния университета на инновационное развитие региона // Изв. Сарат. ун-та. Нов. сер. Сер. Экономика. Управление. Право. 2013. Т. 13, вып. 4, ч. 1. С. 578–583.
  3. Коцюбинский В. А., Еремкин В. А. Измерение уровня инновационного развития : мировая практика и российский опыт. М., 2014. 194 с.
  4. Фирсова А. А., Новоселова М. А. Факторы, влияющие на академическое взаимодействие образования, науки и бизнеса // Территория науки. 2016. № 6. С. 33–38.
  5. Информационно-аналитические материалы по результатам проведения мониторинга эффективности деятельности образовательных организаций высшего образования / Главный информационно-вычислительный центр. Министерство образования и науки Российской Федерации. URL: http://indicators.miccedu.ru/monitoring/?m=vpo (дата обращения: 23.10.2016).
  6. Федеральная служба государственной статистики : [сайт]. URL: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/science_and_innovations/science/# (дата обращения: 23.10.2016).
  7. Солодкая Т. И., Мавзовин В. С. Математическое моделирование риска и эффективности в экономике // Математическое моделирование в экономике и управлении рисками : материалы III Междунар. науч.-практ. конф. Саратов. 2014. С.120–125.
  8. Солодкая Т. И., Митрюхина А. С. Моделирование интегрального индикатора социально-экономического развития региона с использованием современных информационно-компьютерных технологий // Информационные технологии в образовании : сб. тр. XVII Междунар. конф.-выставки. Ч. 5. ИКТ в учебном процессе. М., 2007. С. 73–75.
  9. Выгодчикова И. Ю. Алгоритм оценки параметров линейной множественной модели регрессии по минимаксному критерию // Прикладная информатика. 2015. Т. 10, № 4 (58). 2015. С. 105–116.
Поступила в редакцию: 
20.06.2017
Принята к публикации: 
26.07.2017