Pегионы России: результаты кластеризации на основе экономических и инновационных показателей

В настоящее время одним из основных трендов является изучение особенностей и преимуществ регионального развития, повышение значимости роли регионов в национальной и мировой политике Имеющиеся различия в технологических результатах, которые можно наблюдать на национальном и региональном уровнях, в значительной степени обусловлены особенностями институциональной среды, т.е. степенью концентрации на уровне региона высокотехнологичных компаний, современной производственной и инновационной инфраструктур. Регионы Российской Федерации демонстрируют заметные различия, касающиеся уровня социально-экономического развития, наличия человеческих и природных ресурсов, развития образовательного, научного и инновационного потенциалов в определенной зависимости от исторически сложившейся развитости инфраструктуры. В  данном исследовании рассматриваются результаты кластеризации российских регионов по основным показателям, характеризующим экономическую, научную и инновационную деятельность. Классификация регионов осуществлялась методом кластерного анализа.

 Цель исследования. Целью исследования являлось определение однородных групп регионов, схожих по своим экономическим и инновационным показателям, статистический анализ этих групп на основе непараметрических методов и методов корреляционно-регрессионного анализа, формирование выводов и рекомендаций, касающихся инновационной деятельности.

Материалы и методы. Информационной базой исследования послужили статистические данные и аналитическая информация, характеризующая состояние экономической и инновационной деятельности в российских регионах. В исследовании использовались следующие статистические методы: непараметрические (ранговые коэффициенты корреляции Спирмена, критерий Манна Уитни), корреляционный (коэффициенты Пирсона, коэффициенты детерминации) регрессионный (нелинейные регрессионные модели), многомерные классификации (кластерный анализ), описательные статистики (средние, структурные средние, показатели вариации и др.).

Результаты. В результате кластеризации регионов России методом k-средних получены 4 кластерных группы, внутри статистически однородные по исследуемым показателям. С целью выявления взаимосвязей между рассматриваемыми показателями рассчитывались парные линейных коэффициенты корреляции Пирсона. В ходе исследования были проверены три гипотезы о статистически значимых различиях между показателями третьего и четвертого кластеров. Набор показателей был следующий: коэффициент изобретательской активности, внутренние затраты на исследования и разработки в расчете на одного работника, среднедушевой размер инновационных товаров и услуг. Для этих целей был использован непараметрический критерий Манна-Уитни. Проведенный анализ показал, что Регионы РФ крайне разнообразны и неоднородны по своему экономическому и инновационному развитию. При их анализе целесообразно предварительно использовать методы кластерного анализа для получения однородных групп территорий со схожими социальными и экономическими характеристиками, что подтверждается в настоящем исследовании проверкой гипотез о статистически значимых различиях между показателями третьего и четвертого кластеров (различия первого и второго кластеров с остальными кластерами и между собой очевидны и не требуют каких-либо математических доказательств).

Заключение. Лидерами в научном и инновационном развитии являются г. Москва, г. Санкт-Петербург, Московская область и Республика Татарстан. У них самые высокие показатели изобретательской активности населения и объемы производства инновационных товаров и услуг. Такие субъекты РФ, как Тюменская область, республика Саха (Якутия), Магаданская область, Сахалинская область и Чукотка образовали кластерную группу с самыми высокими размерами среднедушевых ВРП, инвестиций и основных фондов, но у них практически самые низкие показатели инновационной активности. Добывающая промышленность является главным двигателем экономики этих регионов. Свой отдельный кластер образовали 26 регионов со средними по РФ уровнями экономического и инновационного развития. В частности, в него вошли области: Белгородская, Липецкая, Смоленская, Архангельская, Вологодская, Ленинградская, Мурманская, Челябинская, Иркутская, Томская и др. Эти регионы перспективны в инновационном плане, но требуют для своего дальнейшего развития существенных федеральных вложений. Четвертая группа регионов объединила экономически слабые территории с низкими показателями инновационной деятельности. Эти регионы составили более половины от всей совокупности (47 регионов). Статистический анализ внутри полученных кластеров позволил выявить взаимосвязи экономических показателей и описать их с помощью регрессионных моделей.

1. Ohmae K. New model China. Project Syndicate, 2002. July 31. https://www.projectsyndicate.org/commentary/new-modelchina?barrier=accessreg.

2. Куценко Е.С., Абашкин В.Л., Исланкина Е.А. Фокусировка региональной промышленной политики через отраслевую специализацию // Вопросы экономики. 2019. № 5. С. 65–89. DOI: 10.32609/0042-8736-2019-5-65-89.

3. Lundvall B-Е., Bjern J., Esben S.A., Bent D. National System of Production // Innovation and Competence Building. Research Policy. 2002. № 31. С. 213–231.

4. OECD. Promoting growth in all regions. Paris: OECD Publishing, 2012.

5. Ларионова Е.И., Чинаева Т.И., Шпаковская Е.П. Роль регионализации в развитии инновационных процессов // Транспортное дело России. 2015. № 1 (2). С. 22–24.

6. Чинаева Т.И. Отдельные аспекты развития инновационной деятельности в регионах Российской Федерации // Друкеровский вестник. 2017. № 4(18). С. 169–175.

7. Bovkun, A.S., Korodyuk I.S., Arkhipkin O.V. Detection and analysis of model construction of innovative development in Russian regions // The European Proceedings of Social & Behavioural Sciences EpSBS. Иркутск: Иркутский национальный исследовательский технический университет, 2018. C. 246–253. DOI: 10.15405/epsbs.2018.12.31.

8. Smirnova O.P., Ponomareva A.O. Assessment of innovative development differentiation of Russian regions // International Transaction Journal of Engineering, Management, & Applied Sciences & Technologies. 2020. № 11(13). 11A13P: 1–12. DOI: 10.14456/itjemast.2020.262.

9. Чинаева Т.И., Мотова М.А., Ларионова Е.И. Тенденции развития инновационных процессов в региональном разрезе // Друкеровский вестник. 2015. № 4(8). С. 193-203.

10. Diatlova V., Diatlova Y., Petryk I., Hutareva Y., Zubro T., Tyshchenko O. Innovative development: model and evaluation method in the context of integration processes // Management theory and studies for rural business and infrastructure development. 2021. № 43(1). С. 161–171. DOI: 10.15544/mts.2021.14.

11. Khalimova S. Assessment of the inequality of innovative development in the regions of Russia // Area Development and Policy. 2020. № 6(2). С. 200-222. DOI: 10.1080/23792949.2020.1772090.

12. McCausland T. Innovation in the Circular Economy // Research-technology management. 2021. № 64(3). С. 72–75. DOI: 10.1080/08956308.2021.1896855.

13. Fernandes C., Farinha L., Ferreira J.J., Asheim B., Rutten R. Regional innovation systems: what can we learn from 25 years of scientific achievements? // Regional Studies. 2021. № 55 (3). С. 377–389. DOI: 10.1080/00343404.2020.1782878.

14. Заварухин В.П., Миндели Л.Э. Международные аспекты российской инновационной политики // Мировая экономика и международные отношения. 2001. № 5. С. 28–31.

15. Иванова Н.И. Национальные инновационные системы // Вопросы экономики. 2001. № 7. С. 59–70.

16. Иванова Н., Мамедьяров З. Наука и инновации: конкуренция нарастает // Мировая экономика и международные отношения. 2019. Т. 63. № 5. С. 47–56. DOI: 10.20542/0131-2227-2019-63-5-47-56.

17. Полтерович В. М. Проблема формирования национальной инновационной системы // Экономика и математические методы. 2009. Т. 45. № 2. С. 3–18.

18. Lundvall B.A. National Systems of Innovation. London: Pinter, 1992. C. 1–19

19. Nelson R. National Innovation Systems. A Comparative Analysis. USA: Oxford, 1993. C. 6-13.

20. Hasche N., Höglund L., Linton G. Quadruple helix as a network of relationships: creating value within a Swedish regional innovation system // Journal of Small Business & Entrepreneurship. 2019. № 32(6). С. 523–544. DOI: 10.1080/08276331.2019.1643134.

21. Arranz N., Arroyabe M.F., Schumann M. The role of NPOs and international actors in the national innovation system: A network-based approach // Technological Forecasting and Social Change. 2020. № 159. С. 120–183. DOI: 10.1016/j.techfore.2020.120183.

22. Arkolakis C., Ramondo N., Yeaple S. Innovation and Production in the Global Economy // American economic review. 2018. № 108(8). С. 2128-2173. DOI: 10.1257/aer.20141743.

23. Herstad S.J. Innovation strategy choices in the urban economy // Urban studies. 2018. № 55 (6). С. 1185-1202. DOI: 10.1177/0042098017692941.

24. Mikhaylov A.S., Gorochnaya V.V., Hvaley D.V., Gumenyuk I.S. Innovative development of Russian coastal regions: NorthSouth divergence // Baltic region. 2020. № 12(3). С. 105–126. DOI: 10.5922/2079-8555-2020-3-7.

25. Sukhovey A.F., Golova I.M. Differentiation of Innovative Development Strategies of Regions for Improving the Effectiveness of Socio-Economic Policy in the Russian Federation // Ekonomika regiona-Economy of region. 2019. № 16(4). С. 1302–1317. DOI: 10.17059/2019-4-25.

26. Crescenzi R., Iammarino S. Global investments and regional development trajectories: The missing links // Transitions in Regional Economic Development. 2018. С. 171–203. DOI: 10.4324/9781315143736-9.

27. Holovach A., Pryputen D. Innovative approaches in the economic sphere // Baltic journal of economic studies. 2019. № 5(4). С. 92–96. DOI: 10.30525/2256-0742/2019-5-4-92-96.

28. Barysheva G., Mikhalchuk A., Burets Y., & Novoseltseva, D. Typology of Innovative Development of AIRR-Regions (Association of Russian Innovative Regions). Lifelong Wellbeing in the World – WELLSO 2016. European Proceedings of Social and Behavioural Sciences. Future Academy. 2017. Т. 19. С. 57–66. DOI: 10.15405/epsbs.2017.01.8.

29. Novikov S.V., Prosvirina N.V. Clusters classification in the modern innovation economy // Amazonia investiga. 2019. № 8(19). С. 620–630.

30. Popelo O., Butko M., Revko A., Garafonova O., Rasskazov O. Strategy of the formation and development of an innovative agroindustrial cluster of the region in a context of decentralization of the authoritative powers // Financial and credit activity-problems of theory and practice. 2021. № 2(37). С. 219–230.

31. Fu Y. College Students’ Entrepreneurship and Innovation and Entrepreneurship Education under the Background of Economic Development Mode Transformation // Proceedings of the 2018 8th international conference on education and management (ICEM 2018), 2018. DOI: 10.2991/icem-18.2019.112.

32. Brynjolfsson E., Eggers F., Gannamaneni A. Using Massive Online Choice Experiments to Measure Changes in Well-Being [Электрон. ресурс] // National Bureau of Economic Research. 2018. 24514. Режим доступа: http://-www.-nber-.org/papers-/-w24514.

33. Bellandi M., Donati L., Cataneo A. Social innovation governance and the role of universities: Cases of quadruple helix partnerships in Italy // Technological Forecasting and Social Change. 2021. 164. DOI: 10.1016/j.techfore.2020.120518.

34. Заварухин В.П., Соломенцева О.А., Солопова М.А., Чинаева Т.И. и др. Потенциал научных организаций, выполняющих исследования и разработки по приоритетному направлению «Транспортные и космические системы»: аналитико-статистический сборник. М.: ИПРАН РАН, 2021. 122 с.

35. Sharma G., Kumar H. Commercialising innovations from the informal economy. The grassroots innovation ecosystem in India // South Asian journal of business studies. 2017. № 8(1). С. 40-61. DOI: 10.1108/SAJBS-12-2017-0142.

36. Fomin A. Triple Helix as a Social and Legal Phenomenon of Regional Innovative Development: on the Example of the Penza Region as an Average Subject of the Russian Federation // LeXonomica. 2019. № 11(2). С. 175–194. DOI: 10.18690/lexonomica.11.2.175-194.2019.

37. Baida, B., Khomko, L., Levytska, O. Development of Companies in Modern Conditions of Economic and Legal Relations // Tem journaltechnology education management informatics. 2020. № 9(2). С. 641–648. DOI: 10.18421/TEM92-29.

38. Ogloblin, V.A., Malanina, Y.N., Vikhorev, V.G., Vikhoreva, M.V. Prospects for development of small innovative mechanical engineering enterprises on the territories of advanced development. International workshop advanced technologies in material science, mechanical and automation engineering. MIP: Engineering, 2019. 537 c. DOI: 10.1088/1757-899X/537/4/042071.

39. Antypenko N., Dongcheng, W., Lysenko Z., Krasnonosova O., Grynevych L. Directions of the Activation of the Development of a Small Innovative Enterprise // International journal of computer science and network security. 2021. № 21(12). С. 495–502. DOI: 10.22937/IJCSNS.2021.21.12.69.

40. Stahel W.R. Innovation in the circular and the performance economy. Handbook of sustainable innovation. 2019. C. 38–58.

41. Федеральная служба государственной статистики [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/.