Variative forecasting of innovation processes in the Region
Abstract
Importance: there are systems of each level, characterized by special innovation and general economical characteristics. Both qualitative and quantitative parameters of these characteristics should be forecast for a long enough period of time. Therefore we will study the elements of innovation development and the relationship between them. The research is based on the materials of the Voronezh Region. Purpose: we define the purpose of the study as predicting the target indicator of innovative development of the Russian region. Based on the current state of foreign economic relations of Russia and the level of technological development of the country, the indicator «the number of advanced technologies in use» is proposed as a target. Indeed, when such technologies are available, the scale of production can be expanded using them in a shorter period of time than when they are developed and implemented. Research design: The following research methods were used: correlation-regression, which allows forecasting the dynamics of the index with a sufficient degree of accuracy, regardless of the accompanying processes; the standard apparatus of neural network creation was adopted as an alternative method. For the forecasting we used the data on the indicators dynamics that have a high degree of correlation with the target: «the number of enterprises and organizations; the amount of innovative products (works, services)»; «spending on innovative activities of organizations», «the number of unemployed at the age of 15-72 years»; «GRP per capita»; «investment in fixed capital per capita». Results: the results allow us to conclude that there are two options for spreading the «number of advanced technologies in use» over the long run. Further increase of their quantity in the real sector of the regional economy is possible, but the balance of indicators of general economic and innovative content will be broken. More realistic is the forecast of their quantity stabilization, which assumes at least two scenarios: increasing the intensity of using the available technologies, ensuring growth of GRP, investments and innovation goods, works, services; fixing the current state of innovation and innovation-related economic processes at the same level for a long period of time.
Downloads
References
Баринова Е.В., Гаршин М.И. Диагностика проблем развития малых инновационных предприятий в экономике региона // Современная экономика: проблемы и решения, 2022, no. 4, с. 8-20.
Галушкин А.И. Нейронные сети: основы теории. Москва, Горячая Линия – Телеком, 2017. 496 с.
Дорохова Н.В., Додохян Т.М. Исследование инновационной активности организаций в современной экономике Российской Федерации // Современная экономика: проблемы и решения, 2022, no. 4, с. 70-81.
Зуга Е.И., Гусев Д.А., Каменева А.А. Передовые производственные технологии России: анализ ретроспективной информации в контексте задач управления сложными социально-экономическими системами // Экономика. Право. Инновации, 2021, no. 1, с 46-54.
Люшина Э.Ю. Анализ состояния и использования передовых производственных технологий России // Научное обозрение. Экономические науки, 2022, no. 2, с. 5-9.
Мамлеева Э.Р., Трофимова Н.В., Сазыкина М.Ю. Разработки и использование передовых производственных технологий в Российской Федерации // Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия: Экономика, 2021, no. 1(35), с. 8-14.
Матюгина Э.Г., Цап Н.Г., Клабукова А.А., Шишов А.В. Инновационный потенциал территорий // Международный научно-исследовательский журнал, 2020, no. 5-2 (95), с. 64-69.
Моисеева Д.В. Передовые производственные технологии, разработанные в России: анализ динамики // Актуальные вопросы развития инновационной экономики: сборник статей Всероссийской научно-практической конференции, Великий Новгород, 09 октября 2019 года / под ред. В.А. Трифонова, Я.В. Паттури, Великий Новгород, Новгородский государственный университет имени Ярослава Мудрого, 2019, с. 191-196.
Регионы России. Социально-экономические показатели. 2010: Стат. сб./ Росстат, Москва, 2010. 1205 с.
Регионы России. Социальноэкономические показатели. 2020: Стат. сб./ Росстат, Москва, 2021. 1114 с.
Федотов А.А. Интеллектуальный, культурный и экологический аспекты человеческого потенциала: воздействие на инновационное развитие регионов // Международный журнал гуманитарных и естественных наук, 2020, No 8 (47), с. 187-195.
Фраймович Д.Ю., Быкова М.Л., Власенко К.А. Значение передовых производственных технологий в социальноэкономическом развитии Российской Федерации // Вестник Тверского государственного университета. Серия: Экономика и управление, 2022, no. 3 (59), с. 54-62.
Шенцева Л.Н., Тимофеева Е.М. Оценка основных направлений инновационного развития и инновационной деятельности Воронежской области в современных условиях // Тенденции развития науки и образования, 2022, с. 40-43. 14. Ширяев В. И. Финансовые рынки: нейронные сети, хаос и нелинейная динамика. Москва, Editorial URSS, 2019, с. 41.
Vertakova Y., Treshchevsky Y., Klimov N., Nikulnikov P.. Neural Network Forecasting of Target Indicators of the Regional Socio-Economic Development // Sustainable Economic Development and Advancing Education Excellence in the era of Global Pandemic: Proceedings of the 36th International Business Information Management Association Conference (IBIMA). Editor Khalid S. Soliman. 4-5 November 2020, Granada, Spain, рp. 6625-6632.
Treshchevsky Y.I., Solodimova T.Y., Korobeynikova L.S. Small Business and Innovation Processes in Russian Regions: Prospects for Further Development. In: Popkova E.G., Sergi B.S. (eds) // Economic Issues of Social Entrepreneurship, Palgrave Macmillan, Cham, 2021, рр. 125-133.
