В данной статье осуществляется теоретическое обоснование целесообразности использования регрессионных и панельных эконометрических моделей для анализа и моделирования инновационной деятельности. Представлен обзор ключевых методологических подходов, направленных на оценку влияния разнообразных факторов на уровень инновационной активности. Особое внимание уделяется потенциалу панельных моделей, обладающих способностью учитывать как временную динамику, так и гетерогенность наблюдаемых объектов. Проведённый анализ выявляет преимущества указанных моделей с точки зрения аналитической мощности, а также ограничения, обусловленные спецификой исследуемых данных. Полученные результаты подтверждают высокую эффективность панельных моделей в рамках стратегического управления инновационными процессами на различных уровнях социально-экономического анализа.

Mazkur maqolada innovatsion faoliyatni tahlil qilish va modellashtirishda regressiya va panel ekonometrik modellaridan foydalanishning nazariy asoslari keltirilgan. Turli omillarning innovatsion faollik darajasiga ta’sirini baholashga qaratilgan asosiy metodologik yondashuvlar ko‘rib chiqilgan. Ayniqsa, vaqt dinamikasi va kuzatilayotgan obyektlar o‘rtasidagi farqlarni hisobga olish imkonini beruvchi panel ma’lumotlar modellarining salohiyatiga alohida e’tibor 2024 WWW.INFOCOM.UZ “RAQAMLI IQTISODIYOT” ILMIY-ELEKTRON JURNALI | 11-SON qaratilgan. Olib borilgan tahlil ushbu modellar tahliliy quvvat nuqtayi nazaridan afzalliklarga ega ekanini hamda o‘rganilayotgan ma’lumotlarning xususiyatlari bilan bog‘liq cheklovlarni aniqlaydi. Olingan natijalar panel modellarining innovatsion jarayonlarni strategik boshqarishda yuqori samaradorligini tasdiqlaydi.

This article provides a theoretical rationale for the use of regression and panel econometric models in the analysis and modeling of innovation activity. It presents a review of key methodological approaches aimed at assessing the impact of various factors on the level of innovation activity. Special attention is given to the potential of panel data models, which account for both temporal dynamics and crosssectional heterogeneity. The conducted analysis highlights the advantages of these models in terms of analytical power, as well as the limitations arising from the specific characteristics of the data under study. The findings confirm the high effectiveness of panel models in strategic management of innovation processes at various levels of socio-economic analysis