Инновационные подходы в цифровом моделировании региональных экономических процессов

Беилин И.Л.¹
¹ Казанский (Приволжский) федеральный университет, Россия, Казань

Скачать PDF | Загрузок: 79 | Цитирований: 9

Статья в журнале

Вопросы инновационной экономики ^{(РИНЦ, ВАК)}
опубликовать статью | оформить подписку

Том 9, Номер 2 (Апрель-Июнь 2019)

Цитировать эту статью:

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=39206988
Цитирований: 9 по состоянию на 07.12.2023

Аннотация:
В статье впервые предлагается использование метода аналитической сегментации для формирования региональных инвестиционных портфелей малых инновационных предприятий, основанных на широком диапазоне собственных научно–исследовательских разработок. Это предприятия, созданные согласно № 209 ФЗ, на поддержку которых, в первую очередь, направленны программы Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно–технической сфере (Фонд содействия инновациям). К ним относятся программы «СТАРТ», «Развитие», «Коммерциализация», «Кооперация». Цифровая модель реализует возможности в «on–line» режиме корректирования сегментации и долей инвестирования портфелей региональных инновационных проектов в зависимости от изменений финансовых, экономических, технологических и эксплуатационных характеристик инновационного продукта. На основе методов сетевого планирования сформирована инновационная цифровая модель инвестирования малого инновационного предприятия, определен критический путь и резервы финансирования.

Ключевые слова: эконометрика, управление инновациями, цифровая экономика, моделирование экономических процессов, экономика предприятий

JEL-классификация: O32, C02, R15

Тезисы (Highlights):

В статье представлены цифровые модели формирования инвестиционных портфелей в предприятия, реализующие комплекс инновационных проектов на собственных научно–технических разработках на региональном уровне.
Аналитическая сегментация в цифровой форме представляется эффективным инструментом группирования множества региональных инновационных проектов по множеству их технических, экономических, финансовых и эксплуатационных характеристик для большого числа инвесторов с различными требованиями.
Цифровые модели финансирования портфелей инновационных проектов секторальным методом и методом потенциалов сетевого планирования создают возможности проектирования критического пути и резервов финансирования.

Источники:

1. Беилин И.Л. Трехфакторная модель управления устойчивостью инновационного химического проекта в условиях экономической неопределенности // Вопросы инновационной экономики. – 2018. – № 1. – С. 141-154. – doi: 10.18334/vinec.8.1.38859.
2. Беилин И.Л., Хоменко В.В. Экономическая оценка оптимальной производительности инновационного предприятия с учетом цикличности его развития // Вопросы инновационной экономики. – 2018. – № 3. – С. 499-512. – doi: 10.18334/vinec.8.3.39384.
3. Беилин И.Л., Хоменко В.В. Управление себестоимостью инновационного химического проекта на основе подходов нечеткой логики // Вопросы инновационной экономики. – 2017. – № 4. – С. 437-448. – doi: 10.18334/vinec.7.4.38663.
4. Беилин И.Л., Архиреев В.П., Галибеев С.С. Изучение анионной сополимеризации пропиленкарбоната с изоцианатами // Вестник Казанского технологического университета. – 2004. – № 1. – С. 369-374.
5. Беилин И.Л., Архиреев В.П., Нефедова М.А. Синтез и структура новых сополимеров циклических карбонатов с моноизоцианатами // Пластические массы. – 2006. – № 1. – С. 23-27.
6. Беилин И.Л. Прикладные свойства новых сополимеров циклических карбонатов с изоцианатами различного строения // Пластические массы. – 2006. – № 4. – С. 19-22.
7. Беилин И.Л. Оценка конкурентоспособности малого инновационного предприятия по ФЗ 217 // Вестник Казанского технологического университета. – 2012. – № 21. – С. 173-174.
8. Беилин И.Л., Архиреев В.П., Галибеев С.С., Азимов Ю.И. Новые полиамидоэфиры на основе пропиленкарбоната // Известия высших учебных заведений. Серия: Химия и химическая технология. – 2006. – № 1. – С. 108-112.
9. Беилин И.Л., Архиреев В.П., Нефедова М.А. Анионная сополимеризация циклических карбонатов с моноизоцианитами // Вестник Казанского технологического университета. – 2006. – № 1. – С. 163-169.
Салахутдинов Р.З., Исмагилов И.И. Моделирование и принятие решений в экономике на основе теории нечетких множеств. / Учебное пособие. - Казань: КГУ, 2005. – 100 с.
11. Aaltonen A., Seiler S. Cumulative growth in user-generated content production: Evidence from wikipedia // Management Science. – 2016. – № 7. – С. 2054–2069.
12. Anenberg E., Kung E. Information technology and product variety in the city: The case of food trucks // Journal of Urban Economics. – 2015. – № 90. – С. 60-78.
13. Arnosti N., Beck M., Milgrom P. Adverse selection and auction design for internet display advertising // American Economic Review. – 2016. – № 10. – С. 2852–2866.
14. Ayres I., Banaji M., Jolls C. Race eﬀects on e-bay // RAND Journal of Economics. – 2015. – № 4. – С. 891-917.
15. De Corniere A. Search advertising // American Economic Journal: Microeconomics. – 2016. – № 3. – С. 156–188.
16. Doleac J.L. The eﬀects of databases on crime // American Economic Journal: Applied Economics. – 2017. – № 1. – С. 165-201.
17. Honka E. Quantifying search and switching costs in the us auto insurance industry // RAND Journal of Economics. – 2014. – № 4. – С. 847–884.
18. Rao A. Online content pricing: Purchase and rental markets // Marketing Science. – 2015. – № 3. – С. 430–451.
19. Lambrecht A., Misra K. Fee or free: When should ﬁrms charge for online content? // Management Science. – 2017. – № 4. – С. 1150–1165.
20. McElheran K. Delegation in multi-establishment ﬁrms: Evidence from I.T. purchasing // Journal of Economics and Management Strategy. – 2014. – № 2. – С. 225-258.
21. Scott S.L., Varian H.R. Bayesian Variable Selection for now casting Economic Time Series // University of Chicago Press. – 2015. – С. 119-135.
22. Simcoe T. Standard setting committees: Consensus governance for shared technology platforms // American Economic Review. – 2012. – № 1. – С. 305-336.
23. Tambe P., Hitt L.M., Brynjolfsson E. The extroverted: How external information practices a_ect innovation and productivity // Management Science. – 2012. – № 5. – С. 843-859.
24. Tucker C. Social networks, personalized advertising, and privacy controls // Journal of Marketing Research. – 2014. – № 5. – С. 546-562.
25. Varian H.R. Copying and copyright // Journal of Economic Perspectives. – 2005. – № 2. – С. 121-138.
26. Waldfogel J. Cinematic explosion: New products, unpredictability and realized quality in the digital era // Journal of Industrial Economics. – 2016. – № 4. – С. 755-772.
27. Waldfogel J.,Reimers I. Storming the gatekeepers: Digital disintermediation in the market for books // Information Economics and Policy. – 2015. – С. 47-58.
28. White A. Search engines: Left side quality versus right side // International Journal of Industrial Organization. – 2. – № 6. – С. 690-701.
29. Yang H. Targeted search and the long tail // RAND Journal of Economics. – 2013. – № 4. – С. 733-756.
30. Zhang J., Liu P. Rational herding in microloan markets // Management Science. – 2012. – № 5. – С. 892-912.

Страница обновлена: 06.09.2025 в 18:39:40

Download PDF | Downloads: 79 | Citations: 9

Innovative approaches in digital modeling of regional economic processes

Beilin I.L.

Journal paper

Russian Journal of Innovation Economics ^{(РИНЦ, ВАК)}
опубликовать статью | оформить подписку

Volume 9, Number 2 (April-June 2019)

Citation:

Abstract:
The article proposes for the first time the use of the method of analytical segmentation for the formation of regional investment portfolios of small innovative enterprises, based on a wide range of their own research and development. These are enterprises established in accordance with No. 209 FZ, for the support of which, in the first place, the programs of the Foundation for the Promotion of the Development of Small Enterprises in the Scientific and Technical Field (Foundation for the Promotion of Innovations) are directed. These include the programs "START", "Development", "Commercialization", "Cooperation". The digital model realizes the possibilities of the on-line segmentation correction mode and the investment share of regional innovation project portfolios depending on changes in the financial, economic, technological and operational characteristics of the innovation product. Based on network planning methods, an innovative digital investment model of a small innovative enterprise has been formed, a critical path and funding reserves have been determined.

Keywords: innovation management, digital economy, industrial economics, econometrics, modeling of economic processes

JEL-classification: O32, C02, R15

Highlights:

В статье представлены цифровые модели формирования инвестиционных портфелей в предприятия, реализующие комплекс инновационных проектов на собственных научно–технических разработках на региональном уровне.
Аналитическая сегментация в цифровой форме представляется эффективным инструментом группирования множества региональных инновационных проектов по множеству их технических, экономических, финансовых и эксплуатационных характеристик для большого числа инвесторов с различными требованиями.
Цифровые модели финансирования портфелей инновационных проектов секторальным методом и методом потенциалов сетевого планирования создают возможности проектирования критического пути и резервов финансирования.

Подробнее об авторе:

Innovative approaches in digital modeling of regional economic processes