Анализ и моделирование инновационного развития экономики регионов России

В последние годы Россия демонстрирует значительный прогресс в области инноваций, активно внедряя новейшие технологии и передовые стратегии во многих сферах, включая политику, экономику, образование и социальную сферу. Но, несмотря на существующие государственные программы, направленные на инновационное развитие, наша страна до сих пор сталкивается с проблемой межрегиональной дифференциации на высоком уровне. В статье даны анализ инновационного развития субъектов РФ и рекомендации по его поддержанию или росту.

Светлана Сергеевна Михайлова, Финансовый университет при Правительстве РФ, профессор, доктор экономических наук, доцент

Ирина Сергеевна Лукьянова, ЗАО «КРОК Инкорпорейтед», бизнес-аналитик, бакалавр

Основные элементы инновационной экономики

Субъекты РФ, которые успешно внедряют инновации, могут привлекать больше инвестиций, развивать экспорт и повышать свою конкурентоспособность на мировом рынке, что впоследствии способствует созданию новых рабочих мест, повышению уровня жизни населения в регионе. Инновационная экономика представляет собой комплекс методов и инструментов, направленных в том числе на улучшение управленческих процессов через внедрение инноваций. Это как технологические новшества, так и организационные изменения, повышающие эффективность управления и адаптивность региональных экономик к внешним изменениям.

Основные элементы инновационной экономики региона включают в себя:

инновационные стратегии: разработка долгосрочных планов и программ, направленных на внедрение новшеств в экономическую практику региона;
технологические решения: внедрение передовых технологий, таких как системы управления информацией, искусственный интеллект и автоматизация процессов, что способствует повышению производительности и конкурентоспособности региональной экономики;
организационные изменения: реорганизация экономических структур, улучшение коммуникационных процессов и создание инновационной культуры в регионе, что стимулирует развитие новых идей и проектов.

Показатели инновационного развития регионов

Для обеспечения комплексного подхода к изучению и анализу инновационного развития субъектов РФ были собраны данные по 87 регионам в период с 2010 по 2022 год, они представлены в таблице 1.

Таблица 1. Показатели инновационного развития региона

Факторы результативности инноваций

Факторы региональной поддержки

Научные кадры

1. Доля организаций, внедряющих технологические инновации от общего числа организаций в каждом субъекте РФ, %.

2. Уровень инновационной активности организаций по субъектам РФ, %.

3. Доля инновационных товаров, работ и услуг в общем объеме отгруженной продукции, выполненных работ и оказанных услуг в каждом субъекте РФ, %

1. Удельный вес затрат на инновационную деятельность организаций, %.

2. Доля затрат на инновационную деятельность, %

1. Доля сотрудников, занятых научными исследованиями и разработками, %.

2. Доля исследователей, имеющих ученую степень, %

Первая группа показателей, связанных с результативностью инноваций, оценивает эффективность инновационной деятельности в регионе и ее вклад в экономический рост. Вторая группа, касающаяся региональной поддержки, включает данные об инвестиционных и финансовых ресурсах, необходимых для поддержки инноваций. Она оценивает доступность финансирования для инновационных проектов и эффективность государственной политики в этой области. Третья группа показателей, связанных с научными кадрами, позволяет оценить научный потенциал региона, включая квалификацию и специализацию научных работников, что критически важно для успешной реализации инновационных исследований и разработок. Рейтинг регионов по выбранным показателям представлен в таблице 2.

Таблица 2. Рейтинг регионов по выбранным показателям за период 2019–2022 гг.

Регионы	Удельный вес организаций, осуществлявших технологические инновации, в общем числе обследованных организаций, %	Уровень инновационной активности организаций, %	Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг, %	Удельный вес затрат на инновационную деятельность в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг, %	Удельный вес затрат на инновационную деятельность организаций, %	Удельный вес исследователей, имеющих ученую степень, %	Удельный вес персонала, занятого научными исследованиями и разработками, %
Нижегородская область	7	14	5	1	1	9	2
Республика Татарстан	2	1	2	5	3	23	18
Санкт-Петербург	5	8	10	16	21	4	3
Москва	3	21	43	11	14	1	1
Томская область	10	4	50	15	12	2	5
Московская область	16	36	20	9	11	6	4
Ростовская область	1	2	14	13	17	32	25
Ульяновская область	9	10	6	18	19	47	12
Тульская область	12	9	8	8	5	63	21
Самарская область	11	110	13	10	9	59	27
Воронежская область	27	18	33	19	22	21	10
Белгородская область	8	6	4	25	16	35	58
Пензенская область	20	12	19	17	24	50	13
Свердловская область	18	24	25	37	28	14	9
Пермский край	26	34	15	21	13	33	14
Ярославская область	21	31	31	29	29	15	8
Республика Мордовия	4	3	1	23	15	72	51
Кировская область	23	16	21	7	10	55	42
Хабаровский край	49	52	3	2	6	19	44
Республика Башкортостан	13	5	24	42	33	24	37
Челябинская область	14	25	30	41	32	27	11
Тюменская область без АО	17	25	7	54	44	31	16
Владимирская область	24	31	35	31	25	34	17
Калужская область	15	23	55	59	30	16	7
Липецкая область	22	22	36	6	2	48	72
Чувашская Республика	6	13	16	21	26	77	49
Омская область	19	41	17	35	23	57	29
Новосибирская область	43	44	46	39	47	3	6
Севастополь	31	38	32	12	66	17	35
Тверская область	28	29	23	43	42	41	26
Алтайский край	33	7	53	31	39	28	48
Республика Бурятия	52	74	39	3	7	20	54
Ленинградская область	55	47	54	30	18	38	19
Красноярский край	60	57	45	27	20	30	24
Иркутская область	51	61	73	14	8	18	39
Рязанская область	25	30	26	45	46	65	31
Мурманская область	41	42	9	74	68	11	22
Удмуртская Республика	35	19	12	56	51	58	45
Камчатский край	40	28	61	48	64	12	23
Республика Карелия	73	60	49	26	27	13	34
Приморский край	38	55	41	57	67	7	20
Тамбовская область	45	36	28	27	34	62	60
Новгородская область	30	39	42	48	45	80	30
Орловская область	37	17	56	54	53	49	55
Магаданская область	36	40	77	78	75	5	15
Республика Коми	59	46	65	63	48	10	36
Курганская область	34	20	48	60	61	44	61
Ивановская область	29	15	40	73	72	36	67
Сахалинская область	83	77	79	4	4	46	41
Республика Саха (Якутия)	47	42	79	67	59	8	32
Саратовская область	46	50	62	65	58	26	33
Ставропольский край	72	65	11	50	57	25	62
Республика Марий Эл	32	33	18	51	52	78	81
Брянская область	42	27	22	53	54	79	78
Краснодарский край	76	71	60	36	36	37	50
Смоленская область	53	54	44	44	43	74	56
Курская область	54	58	38	70	63	61	28
Тюменская область	62	48	57	63	50	60	38
Волгоградская область	56	51	51	63	55	64	40
Оренбургская область	70	56	33	40	38	69	75
Республика Крым	58	68	75	34	49	45	53
Республика Тыва	75	69	82	24	40	42	52
Республика Алтай	67	74	37	20	60	66	74
Кабардино-Балкарская Республика	50	70	70	66	76	22	46
Кемеровская область — Кузбасс	65	62	64	51	37	53	73
Республика Адыгея (Адыгея)	39	53	29	76	78	68	71
Калининградская область	66	67	73	69	56	40	47
Чукотский автономный округ	64	49	76	38	35	84	86
Амурская область	71	64	71	57	62	43	66
Вологодская область	44	35	63	80	70	73	70
Архангельская область без АО	68	76	27	68	74	67	57
Костромская область	82	74	52	33	31	86	85
Ханты-Мансийский автономный округ — Югра	80	63	72	46	41	81	65
Карачаево-Черкесская Республика	61	72	77	86	84	29	43
Астраханская область	63	59	83	71	69	51	64
Архангельская область	77	79	47	78	73	56	59
Псковская область	57	45	68	74	71	82	82
Республика Дагестан	85	83	58	61	81	54	76
Республика Северная Осетия — Алания	84	82	66	82	83	39	63
Еврейская автономная область	69	78	68	48	65	87	86
Республика Калмыкия	78	85	67	72	82	52	68
Республика Ингушетия	48	86	59	76	86	70	79
Ямало-Ненецкий автономный округ	79	66	81	83	80	83	80
Забайкальский край	81	80	83	80	77	76	77
Республика Хакасия	74	81	85	83	79	71	84
Ненецкий автономный округ	87	84	87	87	87	85	69
Чеченская Республика	86	87	86	85	85	75	83

Так как регионы обладают широким размахом значений, внутри каждого показателя предлагается использование сегментации, которая обеспечит возможность более эффективно разрабатывать и реализовывать стратегии поддержки и стимулирования инновационной деятельности. Методом k-средних регионы сегментированы на четыре группы с похожими характеристиками (таблица 3).

Таблица 3. Сегментация регионов

Группа 0	Группа 1	Группа 2	Группа 3
Ненецкий автономный округ, Амурская область, Архангельская область, Архангельская область без АО, Астраханская область, Брянская область, Волгоградская область, Вологодская область, Еврейская АО, Забайкальский край, Ивановская область, Иркутская область, Кабардино-Балкарская Республика, Калининградская область, Карачаево-Черкесская Республика, Кемеровская область — Кузбасс, Костромская область, Краснодарский край, Курганская область, Курская область, Оренбургская область, Орловская область, Псковская область, Республика Адыгея, Республика Алтай, Республика Бурятия, Республика Дагестан, Республика Ингушетия, Республика Калмыкия, Республика Карелия, Республика Коми, Республика Крым, Республика Марий Эл, Республика Саха (Якутия), Республика Северная Осетия — Алания, Республика Тыва, Республика Хакасия, Саратовская область, Смоленская область, Ставропольский край, Тюменская область, Чеченская Республика, ЯНАО, ХМАО — Югра, Севастополь	Липецкая область, Московская область, Нижегородская область, Омская область, Пензенская область, Пермский край, Республика Мордовия, Республика Татарстан, Самарская область, Сахалинская область, Тульская область, Хабаровский край, Чувашская Республика, Ярославская область	Алтайский край, Белгородская область, Владимирская область, Воронежская область, Калужская область, Камчатский край, Кировская область, Красноярский край, Ленинградская область, Магаданская область, Мурманская область, Новгородская область, Новосибирская область, Приморский край, Республика Башкортостан, Ростовская область, Рязанская область, Свердловская область, Тамбовская область, Тверская область, Тюменская область без АО, Удмуртская Республика, Ульяновская область, Челябинская область, Чукотский АО	Томская область, Москва, Санкт-Петербург

Группа 0

Группа 1

Группа 2

Группа 3

Ненецкий автономный округ, Амурская область, Архангельская область, Архангельская область без АО, Астраханская область, Брянская область, Волгоградская область, Вологодская область, Еврейская АО, Забайкальский край, Ивановская область, Иркутская область, Кабардино-Балкарская Республика, Калининградская область, Карачаево-Черкесская Республика, Кемеровская область — Кузбасс, Костромская область, Краснодарский край, Курганская область, Курская область, Оренбургская область, Орловская область, Псковская область, Республика Адыгея, Республика Алтай, Республика Бурятия, Республика Дагестан, Республика Ингушетия, Республика Калмыкия, Республика Карелия, Республика Коми, Республика Крым, Республика Марий Эл, Республика Саха (Якутия), Республика Северная Осетия — Алания, Республика Тыва, Республика Хакасия, Саратовская область, Смоленская область, Ставропольский край, Тюменская область, Чеченская Республика, ЯНАО, ХМАО — Югра, Севастополь

Липецкая область, Московская область, Нижегородская область, Омская область, Пензенская область, Пермский край, Республика Мордовия, Республика Татарстан, Самарская область, Сахалинская область, Тульская область, Хабаровский край, Чувашская Республика, Ярославская область

Алтайский край, Белгородская область, Владимирская область, Воронежская область, Калужская область, Камчатский край, Кировская область, Красноярский край, Ленинградская область, Магаданская область, Мурманская область, Новгородская область, Новосибирская область, Приморский край, Республика Башкортостан, Ростовская область, Рязанская область, Свердловская область, Тамбовская область, Тверская область, Тюменская область без АО, Удмуртская Республика, Ульяновская область, Челябинская область, Чукотский АО

Томская область,

Москва, Санкт-Петербург

Для определения характеристик каждого кластера были рассчитаны средние значения показателей по группе, затем выделены по три самых влияющих показателя (таблица 4).

Таблица 4. Выявление характеристик каждого кластера

Группа	Удельный вес организаций, осуществлявших технологические инновации, в общем числе обследованных организаций, %	Уровень инновационной активности организаций, %	Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг, %	Удельный вес затрат на инновационную деятельность в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг, %	Удельный вес затрат на инновационную деятельность организаций, %	Удельный вес исследователей, имеющих ученую степень, %	Удельный вес персонала, занятого научными исследованиями и разработками, %
0	—0, 411989	—0,530157	—0,388584	—0,431439	—0,468992	—0,320223	—0,506636
1	0,560101	0,699336	1,171966	1,207729	1,335883	—0,067052	0,451872
2	0,277975	0,379169	0,012946	0,012299	0,044659	0,139443	0,237620
3	1,249581	1,529045	0,251704	0,733025	0,428598	3,954224	3,510644

Рисунок. Трехмерная визуализация кластеров

Также была составлена трехмерная визуализация по трем показателям, относящимся к разным группам, для более понятного распределения регионов по кластерам в зависимости от их характеристик (рисунок). Например, желтым цветом изображены регионы группы 3, в которую вошли Москва, Санкт-Петербург и Томская область, характеризующиеся высокими показателями численности научных кадров в регионе.

Описание кластеров и рекомендации

Для каждого кластера можно дать краткое описание и рекомендации в зависимости от влияющих характеристик.

Группа 0: кластер характеризуется низким уровнем инновационной активности организаций. Удельный вес затрат на инновационную деятельность организаций в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг отрицательный, что может указывать на недостаточное внимание регионов к инновациям. Также отмечается низкий удельный вес организаций, осуществлявших технологические инновации, в общем числе обследованных организаций.

Рекомендуется провести анализ причин низкой инновационной активности организаций в регионе. Возможно, требуется разработать и внедрить меры по стимулированию инноваций, такие как налоговые льготы, гранты на исследования и разработки, а также обучение персонала в области инноваций и технологических новшеств.

Группа 1: кластер характеризуется высоким уровнем инновационной активности организаций. Удельный вес затрат на инновационную деятельность организаций положителен и значительно выше среднего, что свидетельствует об активном внедрении инноваций в региональной экономике. Также в этом кластере наблюдается высокий удельный вес организаций, осуществлявших технологические инновации, в общем числе обследованных организаций.

Рекомендуется продолжить поддержку и стимулирование инновационной деятельности в регионе. Необходимо обеспечить доступ к финансовым и организационным ресурсам для развития инноваций, а также создать благоприятные условия для внедрения новых технологий и инновационных продуктов на рынок.

Группа 2: кластер обладает средним уровнем инновационной активности среди организаций. Уровень затрат на инновационную деятельность близок к нулевому, что свидетельствует о невысокой степени внедрения инноваций в экономику региона. Однако наблюдается некоторый положительный процент организаций, осуществляющих технологические инновации относительно общего числа организаций, подвергнутых исследованию.

Рекомендуется провести анализ потенциала для развития инноваций в регионе и выявить области, где можно улучшить инновационную активность организаций. Возможно, требуется провести мероприятия по повышению осведомленности о преимуществах инноваций, а также создать программы поддержки для малых и средних предприятий, способствующие их инновационному развитию.

Группа 3: кластеру свойственен высокий уровень инновационной активности среди организаций, а также значительные затраты на инновационную деятельность. Особенно выделяется значительная доля исследователей с учеными степенями, что указывает на наличие развитой научной базы и высокий уровень научно-исследовательской работы в данном регионе.

Рекомендуется продолжить инвестиции в научные исследования и разработки, так как это является ключевым фактором для долгосрочного инновационного развития региона. Необходимо также обеспечить сотрудничество между научными учреждениями, образовательными институтами и бизнес-сектором для коммерциализации научных разработок и увеличения их влияния на экономику региона.

Продолжение статьи читайте в следующем номере.

Анализ и моделирование инновационного развития экономики регионов России

Основные элементы инновационной экономики

Показатели инновационного развития регионов

Описание кластеров и рекомендации

Рекомендуем посмотреть

Финансы

Финансы

Выставки, форумы, конференции

Финансирование и софинансирование инициативных проектов. Перспективы развития

Тренды цифровых технологий в бюджетных процессах 2025+

Тренды Финансового университета