Small innovation enterprises: Russian data
| Autor | I.S. Pinkovetskaia, N.V. Schennikova, L.I. Kryukova, Y.V. Sadchikova, L.A. Sudovchikhina |
| Cargo | I.S. Pinkovetskaia, Ulyanovsk State University, Ulyanovsk, Russia. Economic analysis and State Management Department, Ulyanovsk State University, Ulyanovsk, Russia. N.V. Schennikova, Penza State University, Penza, Russia. Translation and Translation Studies Department, Penza State University, Penza, Russia. L.I. Kryukova, Penza State University... |
| Páginas | 54-61 |
54
www .ama zoni ain vest iga. info IS SN 2 322 - 6307
DOI: https://doi.org/10.34069/AI/2021.40.04.6
Small innovation enterprises: Russian data
МАЛЫЕ ИННОВАЦИОННЫЕ ПРЕДПРИЯТИЯ: ДАННЫЕ РОССИИ
Received: April 4, 2021 Accepted: May 9, 2021
Written by:
I.S. Pinkovetskaia17
https://orcid.org/0000-0002-8224-9031
N.V. Schennikova18
https://orcid.org/0000-0001-8192-5862
L.I. Kryukova19
https://orcid.org/0000-0002-7465-3798
Y.V. Sadchikova20
https://orcid.org/0000-0003-4637-3614
L.A. Sudovchikhina21
https://orcid.org/0000-0003-4086-7605
Abstract
Increasing the innovation activity of small
enterprises is an urgent problem in R ussia and its
regions. Innovations include both the production of
new or improved products (goods and services) that
are significantly different from previously produced
products, and the introduction of new or more
advanced production processes in enterprises that
are significantly diff erent from those that were
previously used. The aim of the study was to assess
the levels of innovation use based on the specific
weight of small innovative enterprises in th e total
number of small enterprises in the regions of
Russia. The study used mathematical modeling of
empirical data for all regions and the construction
of the corresponding density functions of the
normal distribution. The official information of the
Federal State Statistics Ser vice for 2015, 2017 and
2019 was considered as the initial empirical data.
The study included the study of indicators that
characterize the share of small inno vative
enterprises. The average values of the indicators
were determined, as well as the ranges of their
changes in the regions of Russia. The conclusions
of the study, which contain scientific novelty and
originality, are as follows: it is proposed to use
economic and mathematical models to evaluate the
values of indicators that characterize the innovation
activity of small enterprises; it is shown that almost
every twentieth small enterprise in Russia showed a
certain innovation activity during the period under
review; it is shown that the values of the specific
weights of small innovative enterprises in the total
number of small enterprises were significantly
Аннотация
Повышение и нновационной активности малых
предприятий является актуальной проблемой в
России и ее регионах. К инновациям относится
как выпуск новой или усовершенствованной
продукции (товаров и услуг), которые
существенно отличаются от производимой ранее
продукции, так и в недрение в предприятиях
новых или более совершенных процессов
производства, существенно отличающихся от тех,
которые применялись ранее. Целью исследования
являлась оценка уровней использования
инноваций на основе учета удельного веса малых
инновационных предприятий в общей
численности малых предприятий по регионам
России. В процессе исследования использовалось
математическое моделирование эмпирических
данных по всем регионам и построение
соответствующих функций плотности
нормального распределения. В качестве
исходных эмпирических данных рассматривалась
официальная информация Федеральной сл ужбы
государственной статистики за 2015, 2017 и 2019
годы. Исследование включало изучение
показателей, характеризующих долю малых
инновационных предприятий. Были определены
средние значения показателей, а также диапазоны
их изменения по регионам России. Выводы
исследования, содержащие научную новизну и
оригинальность, заключаются в след ующем:
предложено использовать для оценки значений
показателей, характеризующих инновационную
активность малы х предприятий экономико-
математические модели; по казано, что почти
17
Economic analysis and State Management Department, Ulyanovsk State University, Ulyanovsk, Russia.
18
Translation and Translation Studies Department, Penza State University, Penza, Russia.
19
Translation and Translation Studies Department, Penza State University, Penza, Russia.
20
Translation and Translation Studies Department, Penza State University, Penza, Russia.
21
Translation and Translation Studies Department, Penza State University, Penza, Russia.
Pinkovetskaia, I.S., Schennikova, N.V., Kryukova, L.I., Sadchikova, Y.V., Sudovchikhina, L.A. / Volume 10 - Issue 40: 54-61 /
April, 2021
Para continuar leyendo
Solicita tu prueba