• Туктарова Полина Андреевна, Иркутский государственный аграрный университет имени А.А. Ежевского (поселок Молодежный, Иркутская область, Россия)
• Дмитриева Ирина Вадимовна, Уфимский университет науки и технологий (Уфа, Россия)
• Ялтонская Диана Ильвировна, Уфимский университет науки и технологий (Уфа, Россия)

В статье рассматриваются ключевые показатели для оценки эффективности работы инновационной инфраструктуры региона с помощью регрессионного анализа. В работе выделены этапы формирования системы ключевых показателей KPI. На первом этапе были сформулированы цель и задачи по созданию многоуровневой системы показателей эффективности KPI. На втором этапе определены ключевые показатели для дальнейшего анализа, чтобы исследовать, какие показатели могут отражать эффективность работы инновационной инфраструктуры региона. Для статьи были выбраны такие показатели, как: уровень инновационной активности в регионе, количество новых рабочих мест, созданных в инновационной сфере, объем запущенных на рынок инновационных продуктов или услуг. На третьем этапе был выбран метод исследования – регрессионный анализ, и собраны данные по выделенным показателям. В статье рассматривается процесс формирования многоуровневой системы ключевых показателей (KPI) для оценки эффективности региональной инновационной инфраструктуры. Выделены основные компоненты инновационной инфраструктуры, определены показатели для каждой из них. В качестве основного метода анализа использовалась регрессионная модель, которая позволила выявить наиболее значимые факторы, влияющие на развитие инновационной инфраструктуры. Основной вывод статьи заключается в том, что разработка многоуровневой системы KPI является необходимым условием для эффективного управления инновационной инфраструктурой и достижения поставленных целей в этой области.

показатели, KPI, многоуровневая система, инновационная инфраструктура, множественная регрессия

2025-03-12