Математический инструментарий оценки эффективности деятельности организаций инновационной инфраструктуры
Abstract
Исследование посвящено уточнению математического инструментария, ранее предложенного для оценки эффективности деятельности организаций инновационной инфраструктуры. Необходимость оценки связана с высоким уровнем финансовой поддержки организаций, участвующих в реализации научно-технической политики Российской Федерации. В этой связи особое внимание в работе уделяется математическому моделированию как способу принятия обоснованных решений. Для этого анализируются разные подходы, которые применимы в условиях количественной, качественной и динамичной информации. В результате анализа и с учётом существующих исследовательских наработок предлагается уточнить математический инструментарий, направленный на оценку эффективности деятельности организаций инновационной инфраструктуры. В качестве примера апробируется подход на конкретном элементе инновационной инфраструктуры. С целью повышения эффективности оцениваемой организации формулируется и решается задача для нахождения оптимальных условий.
About the Authors
Станислав КузораRussian Federation
Елена Олейник
Russian Federation
References
1. Kuzora S.S., Oleinik E.B. Methodology for assessing the efficiency of innovation infrastructure organizations // Prikladnaya matematika i voprosy upravleniya, 2024, № 2, pp. 139-154. DOI. 10.15593/2499-9873/2024.2.10.
2. Kuzora S.S., Oleinik E.B. The use of mathematical modeling methods to assess the effectiveness of organizations of innovation infrastructure // Vestnik Nizhegorodskogo universiteta im. N.I. Lobachevskogo. Seriya: Social'nye nauki, 2023, № 4(72), pp. 44-53. DOI 10.52452/18115942_2023_4_44.
3. Kuzora S.S. Simulation model for assessing the efficiency of innovation infrastructure // Diskussiya, 2024, № 7(128), pp. 13-20. DOI 10.46320/2077-7639-2024-7-128-13-20.
4. Rozhdestvenskij I.V, Filimonov A.V., Hvorostyanaya A.S. Strategic technology transfer maturity benchmarking of national higher education institutions and scientific organizations // Innovacii, 2021, № 7(273), pp. 52-59.
5. Solovev D.B., Kuzora S.S. Methods for evaluating innovation by means of flexible algorithms // Innovacii, 2019, № 6(248), pp. 78-87. DOI 10.26310/2071-3010.2019.248.6.012.
6. Regions of Russia. Socioeconomic indicators // Rosstat, 2024, 1122 p.
Review
For citations:
, . World of Economics and Management. 2026;26(1).
JATS XML



































