Андрей Сергеевич Вторыгин, начальник отдела
Москва
Andrey S. Vtorygin, Head of Department
Moscow
Цель исследования заключается в формировании эффективного инструмента классификации регионов Российской Федерации в контексте инновационной активности в условиях технологических ограничений.Материалы и методы. Информационную и эмпирическую базу исследования составляют, Указы Президента Российской Федерации, нормативно-правовые акты Правительства Российской Федерации, открытый набор статистических данных, предоставляемых Федеральной службой государственной статистики. В рамках исследования проводится многомерная классификация регионов России с использованием индикативного анализа инновационного потенциала территорий и их социально-экономического развития, кластеризации методом Уорда и метрики Евклидова расстояния, а также анализ, сопоставление и иллюстрация полученных результатов с использованием методов визуализации информации в табличном, графическом виде, в том числе с использованием картограмм.Результаты. При построении модели типологизации регионов России сформирована система индикативных показателей, обладающих как качественными, так и количественными характеристиками. На их основе кластерный анализ определяет пять кластеров регионов по уровню инновационной активности и социально-экономического развития, который базируется на итоговом средневзвешенном индексе (Iiv) развития. Результатами исследования определяется эффективность авторского подхода к вопросу типологизации регионов, а также подчеркивается наглядность и интерактивность применяемых в рамках модели инструментов. Использование кластерного и сравнительного анализа с применением средневзвешенных индексов позволяет выявить неочевидные закономерности между инновационной активностью региона и уровнем его развития, а также подчеркнуть интуитивно ожидаемые связи. Все это может составить практическую основу для разработки эффективных стратегий регионального развития и улучшения качества жизни населения.Заключение. Исследование подчеркивает значимость анализа инновационной активности регионов в современных условиях санкционных войн и ограничений технологического импорта. Разработанная модель представляет собой комплексный инструмент анализа инновационного потенциала и уровня развития регионов, который позволяет выявить ключевые факторы инновационной активности, определить потенциальные точки роста, и тем самым поможет сформировать основу для разработки стратегий и программ регионального развития, направленных на повышение уровня жизни населения.
The purpose of the study is to form an effective tool for classifying the regions of the Russian Federation in the context of innovation activity under technological constraints.Materials and methods. The information and empirical base of the research consists of Decrees of the President of the Russian Federation, normative legal acts of the Government of the Russian Federation, and open set of statistical data provided by the Federal State Statistics Service. The study provides a multidimensional classification of Russian regions using an indicative analysis of the innovative potential of territories and their socio-economic development, clustering by the Ward method and the Euclidean distance metric, as well as analysis, comparison and illustration of the results obtained using methods of visualizing information in tabular, graphical form, including the usage of cartograms.Results. While creating a model of typologization of Russian regions, a system of indicative indexes with both qualitative and quantitative characteristics was formed. Based on them, cluster analysis identifies five clusters of regions according to the level of innovation activity and socio-economic development, which is based on the final weighted average index (Iiv) of development. The results of the study determine the effectiveness of the author’s approach to the issue of typologization of regions, and emphasize the visibility and interactivity of the tools used within the framework of the model. The use of cluster and comparative analysis using weighted average indexes makes it possible to identify non-obvious patterns between the innovative activity of the region and its level of development, as well as to emphasize intuitively expected connections. All this can form a practical basis for developing effective strategies for regional development and improving the quality of life of the population.Conclusion. The study highlights the importance of analyzing the innovative activity of regions in modern conditions of sanctions wars and restrictions on technological imports. The developed model is a comprehensive tool for analyzing the innovative potential and level of development of regions, which allows identifying key factors of innovation activity and potential growth points, and thereby helping to form the basis for the development of strategies and programs for regional development aimed at improving the standard of living of the population.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.