О классификации регионов Российской Федерации по уровню социально-экономического развития и индексу инновационной активности
https://doi.org/10.21686/2500-3925-2024-2-50-59
Аннотация
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.
Об авторе
А. С. ВторыгинРоссия
Андрей Сергеевич Вторыгин, начальник отдела
Москва
Список литературы
1. Указ Президента Российской Федерации от 16.01.2017 г. № 13. – «Об утверждении Основ государственной политики регионального развития Российской Федерации на период до 2050 года».
2. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 01.10.2021 г. № 2765-р. – «Единый план по достижению национальных целей развития Российской Федерации на период до 2024 года и на плановый период до 2030 года».
3. Регионы России. Социально-экономические показатели [Электрон. ресурс] // Статистический сборник. М.: Росстат, 2022. 1122 с. Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13204.
4. Раздел «Наука, инновации и технологии» [Электрон. ресурс] // Федеральная служба государственной статистики. Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/statistics/science.
5. Развитие предпринимательства: инновации, технологии, инвестиции: монография / под общ. ред. М. А. Эскиндарова [Электрон. ресурс]. М.: Дашков и К, 2023. 352 с. Режим доступа: https://znanium.com/catalog/product/2084162.
6. Митрошин А. А., Шитова Ю.Ю., Шитов Ю.А. Методы оценки качества жизни населения и социально-экономической дифференциации территорий: монография [Электрон. ресурс]. М.: ИНФРА-М, 2022. 96 с. DOI: 10.12737/monography_5a129974a65cd9.88159942. Режим доступа: https://znanium.ru/catalog/product/1845967.
7. Протодьяконов А. В., Пылов П. А., Садовников В. Е. Алгоритмы Data Science и их практическая реализация на Python учебное пособие [Электрон. ресурс]. Москва; Вологда: Инфра-Инженерия, 2022. 392 с. Режим доступа: https://znanium.com/catalog/product/1902689.
8. Романова А. И., Миронова М. Д., Загидуллина Г. М. Кластерный подход к проблеме развития малых городов [Электрон. ресурс] // Вестник ТИСБИ. 2014. № 1(57). С. 250–266. Режим доступа: https://znanium.com/catalog/product/513421.
Рецензия
Для цитирования:
Вторыгин А.С. О классификации регионов Российской Федерации по уровню социально-экономического развития и индексу инновационной активности. Статистика и Экономика. 2024;21(2):50-59. https://doi.org/10.21686/2500-3925-2024-2-50-59
For citation:
Vtorygin A.S. On the Classification of Regions of the Russian Federation by Level of Socio-Economic Development and Innovation Activity Index. Statistics and Economics. 2024;21(2):50-59. (In Russ.) https://doi.org/10.21686/2500-3925-2024-2-50-59