Пространственный анализ потенциала умной специализации регионов России: выявление трансрегиональных центров роста

Цель: разработка и апробация методики выявления трансрегиональных центров роста на основе умной специализации, позволяющей идентифицировать территориальные кластеры с высоким инновационным потенциалом и определить пространственные закономерности межрегионального взаимодействия в контексте обеспечения технологического суверенитета России.

Методы: исследование основано на комплексном анализе данных официальной статистики и экспертных оценок. Использованы методы конфирматорного факторного анализа для расчета интегрального индекса потенциала умной специализации, учитывающего научный потенциал, образовательную инфраструктуру, цифровизацию, инновационную активность, финансирование НИОКР, рынок труда, внешнеэкономическую деятельность и государственное регулирование. Для оценки пространственной автокорреляции применены глобальный и локальный индексы Морана, а также метод «горячих точек».

Результаты: установлена значительная пространственная автокорреляция между регионами России (глобальный индекс Морана – 0,457); выявлены 12 трансрегиональных центров роста первого порядка (Пермский край, Санкт-Петербург, Москва, Ульяновская, Самарская, Томская области, Республика Татарстан, Нижегородская, Калужская, Московская, Свердловская, Новосибирская области), 12 центров второго порядка и 28 территорий в зоне их влияния, формирующих ядро умной специализации России; определено, что наиболее устойчивые территориальные кластеры формируются при интеграции регионов с различными типами отраслевой специализации; для отдельных центров роста идентифицирован «эффект тени», препятствующий диффузии инноваций и трансферу технологий.

Научная новизна: разработана методика, объединяющая анализ индивидуальных характеристик региональных инновационных систем и сетевых эффектов пространственных взаимодействий. Впервые применен комплексный подход к оценке умной специализации с учетом межрегиональных связей, что способствует формированию адаптивной региональной политики.

Практическая значимость: методика позволяет дифференцировать меры государственной поддержки для территориальных кластеров. Результаты могут быть использованы при разработке стратегий пространственного развития и региональных программ инновационного роста. Выявленные центры роста служат основой для координации межрегиональных проектов и оптимизации ресурсного распределения.

1. Абашкин, В. Л., Абдрахманова, Г. И., Бредихин, С. В. и др. (2021). Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации (Вып. 7). Москва: НИУ ВШЭ.

2. Абрамов, В. И., Андреев, В. Д. (2023). Анализ стратегий цифровой трансформации регионов России в контексте достижения национальных целей. Вопросы государственного и муниципального управления, 1, 89–119. EDN: JOKUIR. DOI: 10.17323/1999-5431-2023-0-1-89-119

3. Абрамов, В. И., Лаврентьев, И. А., Гремпель, В. О. (2022). Роль инноваций и стартапов в развитии экосистем. Экономические науки, 210, 97–100. EDN: BPOPZE. DOI: 10.14451/1.210.97

4. Акбердина, В. В., Романова, О. А. (2021). Региональные аспекты индустриального развития: Обзор подходов к формированию приоритетов и механизмов регулирования. Экономика региона, 17(3), 714–736. EDN: MPMMTQ. DOI: 10.17059/ekon.reg.2021-3-1

5. Артамонов, Н. В., Курбацкий, А. Н., Халимов, Т. М. (2021). Взаимосвязь экономического развития и возрастной структуры населения регионов Российской Федерации. Terra Economicus, 19(2), 77–90. EDN: KJRGDA. DOI: 10.18522/2073-6606-2021-19-2-77-90

6. Афанасьев, А. А. (2022). Технологический суверенитет: Основные направления политики по его достижению в современной России. Вопросы инновационной экономики, 12(4), 2193–2212. EDN: GKKYMJ. DOI: 10.18334/vinec.12.4.116433

7. Бабикова, А. В., Федосова, Т. В. (2021). Реверсивная модель инновационной экосистемы как инструмент интенсификации регионального технологического развития. Экономика, предпринимательство и право, 11(6), 1317–1332. EDN: LQOLCA. DOI: 10.18334/epp.11.6.112228

8. Бабкин, А. В., Либерман, И. В., Клачек, П. М., Шкарупета, Е. В. (2025). Индустрия 6.0: Методология, инструментарий, практика. π-Economy, 18(1), 21–56. EDN: DIIDPP. DOI: 10.18721/JE.18102

9. Батракова, Л. Г. (2021). Особенности постиндустриальной экономики и перспективы ее развития в регионах России. Социально-политические исследования, 58–69. EDN: FQVKEF. DOI: 10.20323/2658-428X-2021-1-10-58-69

10. Булетова, Н. Е., Губин, А. М. (2023). Моделирование межрегиональных интеграционных процессов: Кластерный подход в условиях цифровизации. Вопросы инновационной экономики, 13(1), 521–534. EDN: UNBEHD. DOI: 10.18334/vinec.13.1.117060

11. Булярский, С. В., Синицын, А. О., Цыганцов, А. В. (2017). Модель взаимодействия участников экономического кластера. Вестник Омского университета. Серия: Экономика, 1(57), 180–187. EDN: YIJHRT. DOI: 10.24147/1812-3988.2017.1.180-187

12. Волкова, Н., Романюк, Э. (2023). Рейтинг научно-технологического развития субъектов Российской Федерации. Вестник Института экономики Российской академии наук, 2, 50–72. EDN: QBNXNT. DOI: 10.52180/2073-6487_2023_2_50_72

13. Гайнанов, Д. А., Мигранова, Л. И. (2020). Трансформация региональных рынков образовательных услуг и труда в условиях цифровой экономики. Региональная экономика: теория и практика, 8(479)), 1430–1448. EDN: KQAOET. DOI: 10.24891/re.18.8.1430

14. Голова, И. М. (2022). Научно-технический потенциал регионов как основа технологической независимости РФ. Экономика региона, 18(4), 1062–1074. EDN: FWFWSG. DOI: 10.17059/ekon.reg.2022-4-7

15. Гордеев, В., Магомедов, Р., Михайлова, Т. (2017). Агломерационные эффекты в промышленности России. Экономическое развитие России, 24(8), 19–20. EDN: ZDPKJH

16. Губарьков, С. В., Тихомирова, Е. С. (2020). Современное состояние и перспективы развития инновационной среды в субъектах Дальневосточного федерального округа. Таможенная политика России на Дальнем Востоке, 1(90), 79–87. EDN: KZOYTV. DOI: 10.24866/1815-0683/2020-1/79-87

17. Давыдова, Т. Е. (2022). Предикторы успешного развития университета в инновационной экосистеме. Организатор производства, 30(1), 158–169. EDN: PBWYJK. DOI: 10.36622/VSTU.2022.12.19.015

18. Дегтерев, Д. А., Рамич, М. С., Цвык, А. В. (2021). США – КНР: «властный транзит» и контуры «конфликтной биполярности». Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Международные отношения, 210–231. EDN: PXYZEE. DOI: 10.22363/2313-0660-2021-21-2-210-231

19. Дружинин, А. Г., Кузнецова, О. В. (2024). Стратегия пространственного развития России: Векторы обновления. Географический вестник, 1(68), 15–26. EDN: IVYTNO. DOI: 10.17072/2079-7877-2024-1-15-26

20. Еферин, Я. Ю., Куценко, Е. С. (2021). Адаптация концепции умной специализации для развития регионов России. Вопросы государственного и муниципального управления, 3, 75–110. EDN: FVNNBQ

21. Земцов, С. П. (2022). Технологическое предпринимательство как фактор развития России. Журнал Новой экономической ассоциации, 1(53), 212–223. EDN: LZWPSL. DOI: 10.31737/2221-2264-2022-53-1-11

22. Земцов, С. П., Баринова, В. А. (2016). Смена парадигмы региональной инновационной политики в России: От выравнивания к “умной специализации”. Вопросы экономики, 10, 65–81. EDN: WQSXDR. DOI: 10.32609/0042-8736-2016-10-65-81

23. Земцов, С. П., Демидова, К. В., Кичаев, Д. Ю. (2022). Распространение Интернета и межрегиональное цифровое неравенство в России: Тенденции, факторы и влияние пандемии. Балтийский регион, 14(4), 57–78. EDN: LDZLAY. DOI: 10.5922/2079-8555-2022-4-4

24. Зубарева, Ю. В. (2021). Цифровая трансформация АПК - как элемент устойчивого развития региона. International Agricultural Journal, 64(5). EDN: VBZSHD. DOI: 10.24412/2588-0209-2021-10369

25. Иноземцев, С. А., Линкина, А. В. (2022). Экономический и социальный эффект цифровой трансформации. Вестник Воронежского института высоких технологий, 1(40), 155–158. EDN: QQFZNK

26. Исачкова, Л. Н., Жминько, Н. С., Стоякин, В. Ю. (2020). Системный подход к моделированию рынка труда. Вестник Академии знаний, 41(6), 137–141. EDN: IZRNDY. DOI: 10.24412/2304-6139-2020-10776

27. Капица, Л. М. (2014). Природные ресурсы и социально-экономический прогресс. Вестник МГИМО – Университета, 4(37), 168–186. EDN: SUCLXF

28. Климанов, В. В., Казакова, С. М., Яговкина, В. А. (2021). Инструменты межрегионального взаимодействия в системе государственного управления. Регионология, 29(2(115)), 250–282. EDN: DRDSQO. DOI: 10.15507/2413-1407.115.029.202102.250-282

29. Королева, Е. Н., Бессонов, И. С. (2021). Обоснование стратегических приоритетов развития малых предприятий в экономическом пространстве регионана принципах «умной специализации». Интеллект. Инновации. Инвестиции, 1, 22–31. EDN: YZJWFL. DOI: 10.25198/2077-7175-2021-1-22

30. Крюков, В. А., Коломак, Е. А. (2021). Пространственное развитие России: Основные проблемы и подходы к их преодолению. Научные труды Вольного экономического общества России, 227(1), 92–114. EDN: QONSBV. DOI: 10.38197/2072-2060-2021-227-1-92-114

31. Кудряков, Р. И., Федотова, Г. В. (2024). Инновационная экосистема как фактор устойчивого развития региональной экономики. Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Экономика. Социология. Менеджмент, 14(1), 48–62. EDN: VETEEE. DOI: 10.21869/2223-1552-2024-14-1-48-62

32. Кузьминых, Н. А., Милицкая, А. О. (2022). Система управления инновационным развитием региона в контексте цифровой трансформации. Вопросы инновационной экономики, 12(4), 2213–2230. EDN: TECNQG. DOI: 10.18334/vinec.12.4.116800

33. Ленчук, Е. Б. (2022). Научно-технологическое развитие как стратегический национальный приоритет России. Экономическое возрождение России, 1(71), 58–65. EDN: JSHPNL. DOI: 10.37930/1990-9780-2022-1-71-58-65

34. Летягина, Е. Н., Перова, В. И. (2021). Нейросетевое моделирование региональных инновационных экосистем. Journal of New Economy, 22(1), 71–89. EDN: HVNWFQ. DOI: 10.29141/2658-5081-2021-22-1-4

35. Лукин, Е. В. (2022). Регулирование межрегиональные цепочек добавленной стоимости: Проблемы анализа и моделирования. Проблемы прогнозирования, 33(1), 19–33. EDN: NFUGCS. DOI: 10.47711/0868-6351-190-19-33

36. Луковцева, А. К. (2011). Особенности инновационного потенциала Южного федерального округа России. Экономика. Налоги. Право, 3, 29–43. EDN: NWAKPJ

37. Мерзликина, Г. С. (2021). Концепция «Умной специализации» регионов: Уточнение принципов. Вопросы инновационной экономики, 11(3), 997–1014. EDN: FIAFQA. DOI: 10.18334/vinec.11.3.113227

38. Мерзлякова, Е. А., Гончаров, А. Ю., Грибов, Р. В. (2022). Современные особенности формирования и развития инновационного потенциала хозяйственных систем. Организатор производства, 30(3), 58–66. EDN: JFNCBX

39. Мосалёв, А. И. (2022). Оптимальные пространственные форматы межрегионального экономического сотрудничества в рамках инновационной экономики. Экономика региона, 18(3), 638–652. EDN: EEPJWN. DOI: 10.17059/ekon.reg.2022-3-2

40. Неборский, Е. В. (2021). Цифровая экосистема как средство цифровой трансформации университета. Мир науки. Педагогика и психология, 9(4). EDN: XIYFDQ. DOI: 10.15862/02PDMN421

41. Осовин, М. Н. (2021). Обоснование приоритетных направлений межрегионального сотрудничества в сфере цифровизации сельского хозяйства. Продовольственная политика и безопасность, 8(2), 131–144. EDN: VQAXJA. DOI: 10.18334/ppib.8.2.112065

42. Павлов, Ю. В., Королева, Е. Н. (2014). Пространственные взаимодействия: Оценка на основе глобального и локального индексов Морана. Пространственная экономика, 3, 95–110. EDN: SNZGYN. DOI: 10.14530/se.2014.3.95-110

43. Патракова, С. С. (2021). Внутрирегиональная асимметрия: Исследование инструментами пространственного анализа. Научный журнал НИУ ИТМО, 3, 86–97. EDN: JFZBYZ. DOI: 10.17586/2310-1172-2021-14-3-86-97

44. Плисецкий, Е. Л. (2023). Структурные изменения в пространственном развитии России: Новые реалии. Управленческие науки, 13(3), 21–33. EDN: AYWNAO. DOI: 10.26794/2304-022X-2023-13-3-21-33

45. Победин, А. А. (2024a). Стратегическое управление потенциалом умной специализации региона (на примере Свердловской области). Вопросы управления, 6(91), 75–92. EDN: IXRSRE

46. Победин, А. А. (2024b). Теоретический базис формирования эффективной политики регионального развития. Регион: системы, экономика, управление, 2(65), 36–53. EDN: RNZTIZ. DOI: 10.22394/1997-4469-2024-65-2-36-53

47. Победин, А. А., Федулов, Д. В. (2023). Международные экономические санкции: Структура и сценарии реализации. Вопросы управления, 4(83), 20–32. EDN: SSAZKO

48. Победин, А. А., Федулов, Д. В. (2024). Инновационная экосистема как драйвер регионального развития: Эволюция концепции и современные направления исследований. Дискуссия, 9(130), 60–71. EDN: HMNVQD

49. Саблин, К. С., Кислицын, Д. В. (2018). Проблемы и перспективы использования инструментов инновационного развития для смены пространственной специализации ресурсных регионов. Инновации, 3(233), 63–71. EDN: YACMHZ

50. Стрижакова, Е. Н., Стрижаков, Д. В. (2023). Развитие инновационной деятельности в Российской Федерации: Проблемы и перспективы. Экономика науки, 9(2), 31–46. EDN: CNWQUG. DOI: 10.22394/2410-132X-2023-9-2-31-46

51. Ускова, Т. В., Секушина, И. А. (2021). Стратегические приоритеты развития малых и средних городов. Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз, 14(1), 56–70. EDN: LLVQEK. DOI: 10.15838/esc.2021.1.73.5

52. Усманов, М. Р., Шушкин, М. А., Назаров, М. Г., & Крылов, П. А. (2021). Барьеры, препятствующие эффективному взаимодействию российских университетов и бизнес-компаний. Университетское управление: практика и анализ, 25(1), 83–93. EDN: GUTSJZ. DOI: 10.15826/umpa.2021.01.006

53. Шаклеина, М. В., Шаклеин, К. И. (2022). Факторы регионального развития предпринимательства России: Оценка и роль пространственных взаимосвязей. Экономические и социальные перемены, 15(5), 118–134. EDN: FOGSTV. DOI: 10.15838/esc.2022.5.83.6

54. Aksoy, A. Y., Pulizzotto, D., & Beaudry, C. (2022). University-Industry partnerships in the smart specialisation era. Technological Forecasting and Social Change, 176, 121438. EDN: GPURAC. DOI: 10.1016/j.techfore.2021.121438

55. Anselin, L. (1988). Spatial econometrics: Methods and models. Studies in operational regional science. Springer Dordrecht. DOI: 10.1007/978-94-015-7799-1

56. Anselin, L. (1995). Local indicators of spatial association – LISA. Geographical Analysis, 27, 93–115.

57. Aralica, Z., Anić, I.-D., Škrinjarić, B., & Harmina, A. (2022). Exploring the researchers’ performance in the selected thematic priority area within the Croatian Smart Specialisation Strategy. Procedia Computer Science, 211, 57–66. EDN: ZXXHSA. DOI: 10.1016/j.procs.2022.10.176

58. Bautista-Hernández, D. A. (2020). Commuting inequality, role of urban structure, and identification of disadvantaged groups in the Mexico City metropolitan area. Journal of Transport and Land Use, 13(1), 159–183. EDN: XSMELE. DOI: 10.5198/jtlu.2020.1611

59. Boschma, R. (2013). Constructing Regional Advantage and Smart Specialization: Comparison of Two European Policy Concepts. Papers in Evolutionary Economic Geography (PEEG), Article 1322.

60. Buyukyazici, D. (2023). Skills for smart specialisation: Relatedness, complexity and evaluation of priorities. Papers in Regional Science, 102(5), 1007–1031. EDN: WBXFYM. DOI: 10.1111/pirs.12756

61. Cappellin, R. (2016). Innovation and investments in a regional cross-sectoral growth model: A change is needed in European cohesion policies. 56th Congress of the European Regional Science Association: "Cities & Regions: Smart, Sustainable, Inclusive?", 23–26 August 2016, Vienna, Austria, European Regional Science Association (ERSA), Louvain-la-Neuve.

62. Castelli, C., & Parenti, A. (2020). Commuting in Europe: An inter-regional analysis on its determinants and spatial effects. Fondazione Eni Enrico Mattei. DOI: 10.2139/ssrn.3726037

63. Chen, Y. (2013). New approaches for calculating moran’s index of spatial autocorrelation. PLoS ONE, 8(7), e68336. DOI: 10.1371/journal.pone.0068336

64. Chen, Y. (2023). Spatial autocorrelation equation based on Moran’s index. Scientific Reports, 13, 19296. EDN: MZVFFC. DOI: 10.1038/s41598-023-45947-x

65. Foray, D. (2015). Smart specialisation: Opportunities and challenges for regional innovation policy. Routledge.

66. Jackson, M. C., Huang, L., & Xie, Q. (2010). A modified version of Moran’s I. International Journal of Health Geographics, 9, 33. EDN: AMEVAZ. DOI: 10.1186/1476-072x-9-33

67. Li, C. H. (2016). The performance of ML, DWLS, and ULS estimation with robust corrections in structural equation models with ordinal variables. Psychological Methods, 21(3), 369–387. DOI: 10.1037/met0000093

68. Mascarenhas, C., Marques, C. S., Ferreira, J. J., & Galvão, A. R. (2021). The Influence of Research and Innovation Strategies for Smart Specialization (RIS3) on University-Industry Collaboration. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 7(1), 82. EDN: EFDJDR. DOI: 10.3390/joitmc7010082

69. McCann, P., & Ortega-Argilés, R. (2015). Smart specialization, regional growth and applications to European Union cohesion policy. Regional Studies, 49(8), 1291–1302. DOI: 10.1080/00343404.2013.799769

70. Meyer, C. (2021). Integration of Baltic Small and Medium-Sized Ports in Regional Innovation Strategies on Smart Specialisation (RIS3). Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 7(3), 184. EDN: CDIKFF. DOI: 10.3390/joitmc7030184

71. Moran, P. A. P. (1948). The interpretation of statistical maps. Journal of the Royal Statistical Society. Series B, 10(2), 243–251. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1948.tb00012.x

72. Moran, P. A. P. (1950). Notes on continuous stochastic phenomena. Biometrika, 37(1/2), 17–23. EDN: ILMNBJ. DOI: 10.2307/2332142

73. Nikitaeva, A. Y., Chernova, O. A., & Molapisi, L. (2022). Smart Territories as a Driver for the Transition to Sustainable Regional Development and Green Economy. R-Economy, 8(2), 120–134. EDN: GICODJ. DOI: 10.15826/recon.2022.8.2.010

74. Nomaler, Ö., & Verspagen, B. (2024). Related or unrelated diversification: What is smart specialization? Structural Change and Economic Dynamics, 70, 503–515. EDN: OGWEEM. DOI: 10.1016/j.strueco.2024.05.019

75. Pinto, H. (2024). Universities and institutionalization of regional innovation policy in peripheral regions: Insights from the smart specialization in Portugal. Regional Resilience, 16(1), 12659. EDN: VQMQNI. DOI: 10.1111/rsp3.12659

76. Pobedin, A. A. (2022). Reconsidering Contemporary Classifications of Sanctions in the Light of the Russia Sanctions Regime. R-Economy, 8(3), 196–207. EDN: HRNREA. DOI: 10.15826/recon.2022.8.3.016

77. Pobedin, A. A. (2024). Federal Intergovernmental Transfers in the Russian Federation: Experience and Results of Implementation. R-Economy, 10(2), 174–189. EDN: NZMHJJ. DOI: 10.15826/recon.2024.10.2.011

78. Timofeev, I. N., Arapova, E. Y., & Nikitina, Yu. A. (2024). The Illusion of «Smart» Sanctions: The Russian Case. Russia in Global Affairs, 156–178. EDN: ABOBMW. DOI: 10.31278/1810-6374-2024-22-2-156-178

79. Wang, Y., Lv, W., Wang, M., Chen, X., & Li, Y. (2023). Application of improved Moran’s I in the evaluation of urban spatial development. Spatial Statistics, 54, 100736. EDN: ZRLBWJ. DOI: 10.1016/j.spasta.2023.100736

80. Zhen, Y., Shi, D., & Lu, Y. (2023). The impact of regional integration strategies on the formation of city regions and its agglomeration shadow: Evidence from the yangtze river delta, China. Land, 12(5), 1053. EDN: FRCPQN. DOI: 10.3390/land12051053

81. Zhuravlev, D. M., & Glukhov, V. V. (2021). Strategizing of economic systems digital transformation: A driver on innovative development. St.Petersburg State Polytechnical University Journal. Economics, 14(2), 7–21. EDN: ECUAWV. DOI: 10.18721/JE.14201