Инновационный потенциал регионов арктической зоны Российской Федерации: состояние и пространственная дифференциация

DOI:

Статья подготовлена при финансовой поддержке гранта Российского научного фонда № 23-28-00693 «Формирование и развитие инновационной системы Арктической зоны России в условиях новейших противоречий развития: структурное импортозамещение в рамках многоуровневого пространства», URL:

Арктический макрорегион выступает ресурсной базой развития многих отраслей промышленности экономики России. Однако эта роль, как и освоение арктических пространств в целом, до последнего времени во многом опиралась на международное технологическое, техническое, экономическое и научное сотрудничество при освоении природных ресурсов и минимизации сопутствующего антропогенного влияния на хрупкие природные экосистемы [1, Скуфьина Т.П.]. Во многом необходимость международного сотрудничества определялась спецификой Арктики — её суровыми климатическими условиями, повышенными издержками и рисками ведения хозяйственной деятельности [2, Васильев В.В., Селин В.С.]. При этом следует отметить, что ни одна из приполярных или заинтересованных стран на текущий момент не имеет достаточных технологических, технических, организационных и финансовых ресурсов, а также правовых основ для полномасштабного самостоятельного освоения арктических пространств и создания соответствующей инфраструктуры и ледокольного флота [3, Гудев П.А.]. Однако экстремальное ужесточение внешнего санкционного давления в отношении России ставят под угрозу не только перспективы международного экономического и научного сотрудничества в макрорегионе, но и являются серьёзным вызовом функционированию действующих, в том числе критически важных для отечественной экономики производств [4, Скуфьина Т.П., Баранов С.В., Самарина В.П.].

Так, определённые положительные результаты в области экономического развития и создания рабочих мест показывает реализация преференциального режима предпринимательской деятельности в Арктике, введённого рядом нормативно-правовых актов в 2020 г. [5, Волков А.Д., Тишков С.В., Никитина А.С.]. В то же время с учётом новейших вызовов данный преференциальный режим требует совершенствования в комплексе с другими институтами развития арктических территорий с целью форсированного развития инновационных производств в критически важных областях импортозамещения. В мировой практике развития арктических территорий существует успешный опыт замыкания макроэкономических цепочек на внутрирегиональном уровне, что положительно влияет на качественные и количественные показатели экономического развития территорий [6, Крюков Я.В.]. Так, например, для арктических территорий Республики Карелия исключительную важность имеет разработка технологий и развёртывание производства высококачественных кормов, применяемых в выращивании аквакультуры, а также обеспечение ферм генетическим материалом [7, Волков А.Д., Тишков С.В.]. В настоящее время важнейшим условием придания инновационного импульса для этих направлений является законодательное обеспечение формирования на территории Карельской Арктики эко-инДустриальны/х и туристических зон — специальных экономических зон нового типа с перспективой распространения опыта их создания на всю территорию АЗРФ. Для Республики Саха (Якутия) важнейшее значение приобретает развитие малого инновационного бизнеса в рамках высокотехнологичных производств [8, Егоров Н.Е., Ковров Г.С.].

Современная наука имеет существенный опыт исследования процессов развития и управления северными и арктическими территориями. В трудах российских и зарубежных авторов предлагаются методологические подходы к изучению социально-экономического развития регионов, включая арктические пространства. Проблемами функционирования северных территорий ряда зарубежных стран (Норвегия, Финляндия, Швеция и др.) занимаются D. Depledge, K. Dodds [], S. Glomsrod, G. Duhaime, I. Aslaksen [10], J. Jauhiainen, H. Moilanen [11], E. Purkarthofer, A. Humer [12], R.B. Jacobsen, A.E. Delaney [13].

В настоящее время в России наблюдается повышенный интерес к вопросам создания региональных инновационных систем в арктических регионах. Особое внимание уделено условиям их возникновения, этапам развития, институтам, способствующим становлению, а также оценке результатов их деятельности [14, Лексин В.Н., Порфирьев Б.Н.; 15, Тишков С.В.; 16, Зайков К.С., Калинина М.Р., Кондратов Н.А. и др.].

Вызовы и ограничения инновационного развития Арктических регионов России были проанализированы А.В. Цукерманом [17; 18]. Им представлена классификация вызовов, включающих в себя: макроэкономический, сырьевой, социально-демографический, финансовый, инфраструктурный, технологический, правовой, кадровый, информационный, интеграционный, транспортный вызовы. Все эти вызовы сохраняют свою актуальность и в период становления особого экономико-правового режима Арктической зоны РФ, механизмы их преодоления или нивелирования должны быть учтены в правовом поле и управленческой практике.

В работе [19, Тюкавкин Н.М., Анисимова В.Ю.] отмечается, что сущность импортоза-мещения должна учитывать и социально-экономические, и политические факторы, что позволит стабильно развиваться государству в экономической и производственной сферах. Мерами повышения конкурентоспособности произведённой на внутреннем рынке продукции могут являться модернизация технологической базы промышленного предприятия, увеличение показателей его эффективности и акцент на производстве товаров, способных выдерживать здоровую конкуренцию и имеющих повышенную добавленную стоимость. При внедрении политики импортозамещения необходимы совершенствование промышленного комплекса России и переход к модели экономического развития инновационного типа. В нынешних условиях для экономики России крайне важно сохранить планы освоения Арктики без иностранных партнёров. Поэтому необходимо уделить особое внимание развитию собственных производственных мощностей, создать «арктический раздел» в плане первоочередных действий по обеспечению развития российской экономики в условиях внешнего санкционного давления, объединять усилия государства и бизнеса [20, Котов А.В.].

Методы

Для анализа и оценки текущего состояния, динамики и уровня инновационного развития регионов авторами на основе изучения существующих методологических подходов и методов оценки инновационного развития регионов [21, Торцев А.М., Смиренникова Е.В., Студенов И.И. и др.; 22, Ряпухина В.Н.; 23, Матвиенко И.И.; 24, Егоров Н.Е., Ковров Г.С.; 25, Кузнецова М.Н., Васильева А.С.; 26, Егоров Н.Е., Бабкин А.В., Бабкин И.А. и др.] предлагается следующая методология (алгоритм) оценки уровня инновационного развития регионов.

На первом этапе сформирована база данных «Научно-образовательный и инновационно-технологический потенциал регионов России, полностью или частично входящих в состав Арктической зоны, за период 1995–2021 гг.» , состоящая из 4 блоков (всего из 22 показателей):

• 1.    Блок А «Основные социально-экономические показатели (СЭП)

• 2.    Блок B. Научно-инновационный потенциал

A1 — Валовой региональный продукт, млн руб. (до 1998 г. — млрд руб.);

A2 — Численность населения (на конец соответствующего года), тыс. чел.;

A3 — Среднегодовая численность занятых, тыс. чел.;

A4 — Число предприятий и организаций, ед.;

A5 — Основные фонды на конец года по полной учётной стоимости, млн руб. (до 1997 г. — млрд руб.);

A6 — Инвестиции в основной капитал в фактически действовавших ценах, млн руб. (до 1998 г. — млрд руб.).

• B1    — Организации, выполняющие научные исследования и разработки, ед.;

• B2    — Уровень инновационной активности организаций, %;

• B3    — Численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками, чел.;

• B4    — Удельный вес организаций, осуществляющих технологические инновации в общем числе обследованных организаций, %;

• B5    — Численность студентов, обучающихся по программам бакалавриата, специалитета, магистратуры на 10 000 чел. населения (на начало учебного года), чел.;

• B6    — Использование широкополосного доступа к сети Интернет в организациях в общем числе обследованных организаций, %;

• B7    — Использование сети Интернет населением в общей численности населения, %.

• 3.    Блок C. Финансовое обеспечение научно-инновационной деятельности

• 4.    Блок D. Результат инновационной деятельности

C1 — Внутренние затраты на научные исследования и разработки, млн руб.;

C2 — Затраты на инновационную деятельность (до 2019 г. — технологические инновации), млн руб.;

C3 — Удельный вес бюджетных средств региона во внутренних затратах на исследования и разработки, %;

C4 — Затраты на внедрение и использование цифровых технологий, млн руб.

D1 — Объём инновационных товаров, работ, услуг, млн руб.;

D2 — Коэффициент изобретательской активности (количество поданных заявок на выдачу патентов на изобретения и полезные модели на 10 000 чел. населения);

D3 — Выдача патентов на изобретения и полезные модели, ед.;

D4 — Используемые передовые производственные технологии, ед.;

D5 — Отношение экспорта к импорту технологий и услуг технического характера, тыс. долл. США.

На втором этапе на основе значений показателей базы данных выполняются расчёты и краткий анализ по блокам регионов АЗРФ за период с 2015 по 2021 гг. и отдельно за 2021 год. Для этого используется метод нормирования значений каждого показателя и расчёт средних нормированных значений всех показателей блока по регионам АЗРФ, по результатам которых выполняется рейтинг субъектов АЗРФ.

На третьем этапе выполняются расчёты «Сводного индекса инновационного развития регионов (ИИРР) АЗРФ» как среднее арифметическое блоков (кроме блока А) по следующей формуле:

ИИРР = (В*7/16 + С*4/16 + Д*5/16)/3           (1)

где В, С, Д — средние значения блоков, умноженные на весовые коэффициенты (К блока ), которые рассчитываются как отношение числа показателей в каждом блоке (N блока ) к суммарному количеству показателей этих блоков (N=16):

К б_лока = N б_лока /N                                       (2)

Результаты исследования

Блок А. Социально-экономический потенциал

Анализ показывает, что по среднему нормированному значению 6 основных показателей лидирующие позиции среди субъектов АЗРФ за период с 2015–2021 гг. занимают Красноярский край (1,0), Ямало-Ненецкий АО (0,78) и Республика Саха (Якутия) (0,43) при среднем значении по АЗРФ — 0,38, а за 2021 г. порядок рейтинга лидеров остаётся таким же при практически неизменённом значении результатов, кроме увеличения среднего значения по АЗРФ до 0,46. Данное сравнение показывает, что динамика состояния СЭП субъектов за рассматриваемый период остаётся почти стабильной.

Исходя из представленных оценок можно предложить следующие критерии оценки уровня СЭП (табл. 1).

Таблица 1

Критерии оценки уровня социально-экономических показателей региона 1

Критерии	Характеристика уровня СЭП
0,67–1,00	Высокий
0,34–0,66	Средний
0,00–0,33	Низкий

В соответствии данной таблицей, регионы АЗРФ можно классифицировать по следующим типам: к регионам с высоким уровнем СЭП (0,67–1,00) относятся Красноярский край (1,0) и Ямало-Ненецкий АО (0,78). К среднему уровню (0,34–0,66) относится РС(Я) — 0,44. Другие субъекты АЗРФ имеют низкий уровень (0,00–0,33).

Блок В. Научно-инновационный потенциал

Как показывают расчёты (B н.ср.), уровень научно-инновационного потенциала субъектов АЗРФ сопоставим с потенциалом РФ. Анализ показателей блока B говорит о том, что тройку лидеров по научно-инновационному потенциалу регионов АЗРФ возглавляют Красноярский край (1,0), Якутия (0,842) и Мурманская область (0,823). В соответствии с критерием оценивания уровня потенциала, предложенного выше при оценке СЭП, высокий уровень научно-инновационного потенциала (НИП) (от 0,67 до 1,00) имеют также Республика Коми (0,764) и Архангельская область (0,697). Средний уровень (0,34–0,66) имеют остальные 4 субъекта: ЧАО (0,649), ЯНАО (0,581), Карелия (0,576) и НАО (0,428) при среднем значении по АЗРФ (0,707). По рейтингу за 2021 г. позиции лидеров четвёрки не поменялись при некотором изменении значений: Красноярский край (1,0), Якутия (0,974), Мурманская область (0,810) и Коми (0,776). Высокий уровень НИП также показали Республика Карелия (0,714) и Архангельская область (0,686). Остальные 3 субъекта также показывают средний уровень НИП: ЧАО (0,619), ЯНАО (0,535) и НАО (0,403). Таким образом, можно констатировать, что субъекты АЗРФ имеют высокий и средний уровень НИП.

Также одним из ключевых показателей, характеризующих научно-инновационный потенциал региона, является «Уровень инновационной активности организаций, %», расчёты которого за период с 2015 по 2021 гг. в целом по РФ и АЗРФ, а также по субъектам АЗРФ представлены ниже (табл. 2).

Таблица 2

Уровень инновационной активности организаций субъектов АЗРФ за период 2015–2021 гг., %2

Регион	2015	2016	2017	2018	2019	2020	2021	2021/2015
РФ	9,3	8,4	14,6	12,8	9,1	10,8	11,9	1,28
Мурманская область	9,4	7,2	16,2	11,6	9,6	9,4	10,0	1,06
Республика Карелия	7,2	6,4	5,9	9,2	7,1	7,0	6,4	0,89
Республика Коми	5,2	4,5	8,8	10,6	7,2	8,0	8,9	1,71
Архангельская область	5,9	4,7	4,4	7,5	4,2	4,7	4,6	0,78
Ненецкий АО	5,0	6,2	5,7	2,6	2,7	3,1	1,7	0,34
Ямало-Ненецкий АО	7,4	9,0	7,0	8,6	5,4	5,9	6,8	0,92
Красноярск	8,8	7,1	7,1	11,1	6,9	6,7	7,0	0,80
Республика Саха (Якутия)	7,0	7,6	7,9	8,6	3,9	8,6	14,5	2,07
Чукотский АО	17,8	7,2	10,7	12,5	7,8	6,7	9,0	0,51

АЗРФ            8,19    6,66    8,20    9,15    6,09    6,67    7,65       0,93

Анализ табл. 2 показывает, что в целом по РФ высокий уровень инновационной активности организаций (УИАО) отмечен в 2017 г. (14,6%), а по субъектам АЗРФ в 2018 г. (9,15%). Анализ темпов изменения УИАО в 2021 по сравнению с 2015 г. показывает, что лидерами являются Якутия (в 2,07 р.), Коми (1,71 р.) и Мурманск (1,06 р.) при среднем значении по РФ 1,28 р.

Блок С. Финансовое обеспечение научно-инновационной Деятельности

Ведущее место среди регионов, полностью или частично входящих в АЗРФ, по финансовому обеспечению научно-инновационной деятельности за период с 2015 по 2021 гг. занимает Красноярский край. Также лидирующие позиции занимают ЯНАО и Якутия. Однако надо отметить, что в 2021 г. Якутия заняла второе место, ЯНАО — третье место.

Одним из ключевых индикаторов в этом блоке является статический показатель «Внутренние затраты на научные исследования и разработки, млн руб.» (ВЗ на НИР). Рост абсолютных значений ВЗ на НИР по АЗРФ в 2021 г. по сравнению с 2015 г. составил 1,55 раза при росте по РФ в 1,4 раза. Тройку лидеров среди субъектов АЗРФ занимают: ЯНАО (1,96 р.), Красноярск (1,73 р.) и Якутия (1,45 р.).

Рассмотренная выше дифференциация значений показателей по блокам A, B и C представлена на рис. 1.

Блок D. Результативность инновационной деятельности

Ведущие позиции по результатам инновационной деятельности занимают Красноярский край (1,0), Мурманская область (0,57) и Ямало-Ненецкий АО (0,43).

Ключевым показателем в данном блоке является показатель «Объём инновационных товаров, работ, услуг (ОИТ), млн руб.», который характеризует в конечном итоге результативность инновационной деятельности субъекта. Как следует из динамики ОИТ, с 2018 г. в регионах АЗРФ с 2018 г. до 2020 г. наблюдается значительный рост показателя в 2,88 раза с последующим спадом его значения к 2021 г.

Оценка субъектов АЗРФ по средним значениям показателя ОИТ за период 2015–2021 гг. отражает лидерство Мурманской области (1,0), Красноярского края (0,62) и Архангельской области (0,21). Остальные регионы следуют за ними с большим отставанием значений показателя: Республика Карелия (0,09), Республика Коми (0,03), в Республике Саха (Якутия) и ЯНАО значение показателя составляет 0,02, а в Чукотском АО и Ненецком АО — 0,00.

吕吕 01

Научно-инновационный потенциал субъектов АЗРФ за период 2015-2021 гг.

С. Финансовое обеспечение научно-инновационной деятельности в субъектах АЗРФ за период 2015*2021 гг.

5 - 0,6

4 - 0,5

3 - 0.4

2 - 0,3

Оо 口 0 ОО

Цифрами на карте обозначены территории субъектов АЗРФ:

1- Мурманская область. 2 ■ Республика Карелия, 3 - Архангельская область. 4 ■ Ненецкий АО. 5 - Республика Коми.

6 - Ямало-Ненецкий АО, 7 - Красноярский край, 8 - Республика Саха (Якутия), 9- Чукотский АО

Рис. 1. Дифференциация показателей инновационного потенциала регионов АЗРФ (блоки A, B, C)3

Обсуждение результатов

В соответствии с предлагаемой методикой расчёт сводного индекса инновационного развития регионов (ИИРР) АЗРФ и РФ выполнен по значениям 16 показателей из 3 блоков (кроме блока А) за период с 2015 по 2021 гг. (табл. 3).

• ³ Источник: составлено Дерусовой О.В. на основе расчётов авторов.

Таблица 3

Сводный индекс инновационного развития регионов (ИИРР) АЗРФ и РФ, 2015–2021 гг.4

	in т о CM	9 т о Z	т о Z	оо т о Z	6 т о Z	о Z о Z	т Z о Z
РФ	0,276	0,268	0,285	0,292	0,290	0,312	0,331	0,293	0,989	19,8%
Мурманская область	0,272	0,240	0,272	0,276	0,261	0,309	0,303	0,276	0,931	11,6%
Республика Карелия	0,233	0,233	0,235	0,270	0,300	0,300	0,317	0,270	0,909	35,9%
Республика Коми	0,263	0,245	0,261	0,304	0,318	0,297	0,313	0,286	0,963	19,0%
Архангельская область	0,313	0,256	0,304	0,311	0,275	0,308	0,297	0,295	0,994	-4,9%
Ненецкий АО	0,214	0,333	0,221	0,208	0,209	0,243	0,199	0,232	0,783	-6,9%
Ямало Ненецкий АО	0,272	0,234	0,264	0,274	0,321	0,275	0,277	0,274	0,923	1,9%
Красноярск	0,289	0,274	0,271	0,304	0,315	0,310	0,314	0,297	1,000	8,8%
Республика Саха (Якутия)	0,233	0,257	0,260	0,299	0,259	0,292	0,302	0,272	0,916	29,2%
Чукотский АО	0,272	0,262	0,232	0,232	0,215	0,216	0,249	0,240	0,808	-8,7%
АЗРФ	0,262	0,259	0,258	0,275	0,275	0,283	0,286	0,271	0,914	8,9%

Из данных табл. 3 видно, что по сводному ИИРР за период 2015–2021 гг. лидирующие позиции среди регионов АЗРФ занимают Красноярский край (1,00), Архангельская область (0,99) и Республика Коми (0,96), а по темпам роста ИИРР в 2021 г. по отношению к 2015 г. тройку лидеров возглавляет Республика Карелия (35,9%), на втором месте Республика Саха (Якутия) (29,2%) и на третьем месте Республика Коми (19,0%) при средних значениях темпа роста по АЗРФ (8,9%) и РФ (19,8%).

Сравнительная диаграмма средних значений ИИРР АЗРФ и РФ за период 2015–2021 гг. (рис. 2) иллюстрирует практически одинаковые регрессионные характеристики изменчивости за рассматриваемый период (R= 0,89).

Рис. 2. Сравнительная диаграмма сводного ИИРР АЗРФ и РФ за период 2015–2021 гг.5

Рассмотренные показатели блока D, а также темпов роста сводного индекса инновационного развития регионов представлены на рис. 3.

Сводный индекс. Темп роста значения сводного индекса инновационного развития регионов АЗРФ 2021/2015 гг. %

Цифрами на карте обозначены территории субъектов АЗРФ:

1- Мурманская область, 2 - Республика Карелия. 3 - Архангельская область, 4 - Ненецкий АО, 5 - Республика Коми, 6 - Ямало-Ненецкий АО. 7 - Красноярский край, 8 - Республика Саха (Якутия), 9- Чукотский АО

Рис. 3. Дифференциация показателей инновационного потенциала регионов АЗРФ (блок D и сводный индекс) 6.

Далее в целях оценки влияния инновационной деятельности на социальноэкономические показатели субъектов АЗРФ выполнен расчёт корреляционной зависимости между блоком А «Основные социально-экономические показатели» и сводным ИИРР по АЗРФ (рис. 4).

Источник: составлено Дерусовой О.В. на основе расчётов авторов.

Рис. 4. Корреляционная зависимость между блоком А «Основные социально-экономические показатели» и сводным ИИРР по АЗРФ за 2021 г. 7

Иллюстрация корреляционной зависимости между блоком А «Основные социальноэкономические показатели» и сводным ИИРР по АЗРФ за 2021 г. (рис. 6) показывает высокую тесноту взаимосвязи (R=0,83), что характеризует положительное влияние инновационной деятельности на социально-экономическое развитие субъектов АЗРФ.

Важным критерием оценки результативности инновационной деятельности является показатель эффективности, который в количественном выражении можно оценить посредством коэффициента эффективности ИД (K эфф ), рассчитываемого по следующей формуле [26, Егоров Н.Е., Бабкин А.В., Бабкин И.А., Мартынушкин А.Б.]:

K эфф = Ү/ ^̅                                   (3)

где ^̅ — среднее значение нормированных входных показателей, характеризующих инновационный потенциал региона и содействие в развитии ИД ，

Y — выходной параметр, определяющий результативность ИД.

В соответствии с данной методикой выполнен расчёт коэффициента эффективности инновационной деятельности (K эфф ) субъектов АЗРФ за 2021 г. по данным блоков В, С (X) и блока D (Y). По результатам расчётов на рис. 5 составлена круговая диаграмма распределения нормированных значений коэффициента эффективности ИД субъектов АЗРФ за 2021 г.

Рис. 5. Круговая диаграмма распределения коэффициента эффективности ИД субъектов АЗРФ за 2021 г. 8

Круговая диаграмма распределения коэффициента эффективности ИД субъектов АЗРФ за 2021 г. (рис. 5) показывают, что по коэффициенту эффективности ИД среди субъектов АЗРФ лидерами являются Мурманская область (1,00), ЯНАО (0,80) и Республика Карелия (0,70).

Заключение

Проведённое исследование состояния, динамики и уровня инновационного развития регионов АЗРФ показывает, что отдельные составляющие инновационного потенциала развиты в регионах, полностью или частично входящих в АЗРФ, неравномерно. В то же время регионы отличаются и по динамике инновационного развития. Так, наихудшие показатели инновационного развития в соответствии с предложенной методикой наблюдаются в Чукотском и Ненецком автономных округах. Выявленная авторами высокая корреляционная связь между сводным индексом инновационного развития и показателями социальноэкономического развития регионов характеризует положительное влияние инновационной деятельности на социально-экономическое развитие субъектов АЗРФ.

В связи с этим ключевыми рекомендациями являются:

• •    совершенствование законодательного обеспечения формирования на арктической территории эко-индустриальных, туристических зон, инновационных площадок и кластерных образований в рамках апробации новых форматов интенсификации экономики регионов российской Арктики;

• •    формирование макрорегионального реестра поставщиков инновационной продукции для проектов резидентов АЗРФ с распространением на них преференциальных мер специального экономико-административного режима.

Перспективы исследования связаны с изучением критических уязвимостей в производственно-технологических процессах отраслей специализации арктических регионов в им-портозамещении.