Определение приоритетов «умной специализации» Белгородской области на основе сопряжения отраслевых и научно-технологических компетенций

Белгородский государственный национальный исследовательский университет, Белгород, Россия, ,

Введение . Концепция «умной специализации», получившая развитие и широкое распространение в начале 21-го века, основывается на подборе конкретных областей специализации, которые могут стать основой для устойчивого социально-экономического развития региона. Такие области должны быть связаны с сильными сторонами региона и возможностями для инноваций, а также соответствовать глобальным вызовам и требованиям рынка (Foray, David, Hall, 2009).

В рамках методологии «умной специализации» важное значение придается созданию специальных инструментов и механизмов, позволяющих регионам воплощать свои идеи в конкретные проекты и продукты, а также способствующих коммерциализации результатов научных исследований и инновационных разработок, таких как программы финансирования инноваций, технологические парки, инкубаторы и акселераторы, центры трансфера технологий и др. (Foray, 2018: 817–832). В современных условиях, когда инновации становятся ключевым фактором экономического роста и конкурентоспособности, методология «умной специализации» занимает важное место в стратегиях развития региональных экономик. Она позволяет не только создавать конкурентные преимущества для региона, но и способствует развитию инновационной экосистемы, эффективно связывает научные и технологические разработки с бизнесом, а также создает благоприятные условия для привлечения инвестиций и талантливых специалистов в регион (Dosso, Lebert, 2020: 1366–1376).

Методы . Развитие методических подходов к определению приоритетов «умной специализации» в научном дискурсе, помимо традиционного использования коэффициентов локализации и специализации, в последнее время происходит в направлениях обоснования альтернативных технологических траекторий с использованием концепций технологической связанности и диверсификации (разнообразия), локального (в том числе, неявного) знания (табл. 1).

Таблица 1 – Подходы к определению приоритетов «умной специализации» территорий (составлена автором на основе обобщения источников (Balland [et al.], 2019: 1252–1268; Balland, Boschma, 2021: 1059–1070; Balland, Boschma, 2021: 1–15; Trippl, Zukauskaite & Healy, 2020: 1328–1340; Myslyakova, Shamova, Neklyudova, 2021: 123–132; Kutsenko, Eferin, 2019: 24–40; Котов, 2020: 22–45)

Table 1 – Approaches to Prioritizing Smart Specialization of Territories (Compiled by the Author Based on a Synthesis of Sources (Balland [et al. ], 2019: 1252-1268; Balland, Boschma, 2021: 1059-1070; Balland, Boschma, 2021: 1-15; Trippl, Zukauskaite & Healy, 2020: 1328-1340; Myslyakova, Shamova, Neklyudova, 2021: 123-132; Kutsenko, Eferin, 2019: 24-40; Kotov, 2020: 22-45)

Авторы	Содержание подхода
1	2
Балланд П.-А. (Balland P.-A.), Бошма Р. (Boschma R.)	– использование показателей относительного технологического преимущества и технологической связности; – определение дополнительных возможностей диверсификации на основе межрегиональных связей; – акцент на развитие сквозных цифровых технологий;
Триппл М. (Trippl M.), Цукаускайте Е. (Zukauskaite E.), Хили А. (Healy A.)	– формирование пространственных контекстов «умной специализации» в менее развитых, промежуточных и развитых регионах с учетом степени промышленной и организационной плотности и разнообразия, институциональных структур, системных особенностей, политических возможностей, прошлого опыта инновационных стратегий, уровня политической централизации;

Продолжение таблицы 1

1	2
Мыслякова Ю.Г., Шамова Е.А., Неклюдова Н.П	– использование показателей локализации отраслевых разделов по данным ОКВЭД2; – выявление регионов, имеющих ядро специализации, определение из их числа территорий, обладающих наибольшей предрасположенностью к инновационным трансформациям;
Куценко Е.С., Еферин Я. Ю.	– адаптация методологических подходов к исследованию отраслевой специализации регионов и тенденций ее развития Европейской кластерной обсерватории; – типология специализаций согласно четырем альтернативным сценариям развития отраслей специализации; – дифференцированные структурные модели развития в зависимости от масштаба и интенсивности изменения структуры экономики регионов, наличия или близости городов-миллионников;
Котов А.В.	– формирование «пучка компетенций» (гибкого комплекса видов экономической деятельности или взаимосвязанных отраслей в зависимости от ключевых компетенций региона) на основе исследования отраслевой, патентной, инновационной и публикационной компоненты региональной специализации.

Основываясь на рассмотренных и обобщенных подходах, а также на исследованных нами ранее основных положениях и измерениях теории близости (Lyshchikova, 2022: 98–116), можно предложить методический подход к определению приоритетов «умной специализации» регионов в контексте основных форм близости (табл. 2).

Таблица 2 – Методический подход к определению приоритетов «умной специализации»: основные положения в контексте теории близости (авторская разработка, развитие ранее опубликованной работы (Стрябкова, Лыщикова, 2019: 73–82))

Table 2 – Methodological Approach to Prioritizing “Smart Specialization”: Main Provisions in the Context of Proximity Theory (Author’s Elaboration, Development of Previously Published Work (Stryabkova, Lyshchikova, 2019: 73-82))

Форма (измерение) близости	Направления определения «умной специализации»	Показатели
Общий принцип
Географическая близость	– выделение глобальной, национальной и макрорегиональной специализации;
Количественный анализ
Структурнотехнологическая близость	– исследование экспортной специализации региона;	– коэффициент экспортной специализации (соотношение долей экспорта отрасли в экспорте региона и экспорте соответствующей отрасли в экспорте страны (согласно ТН ВЭД 2));
	– исследование отраслевой специализация региона на национальном уровне;	– коэффициент локализации национального уровня (соотношение долей стоимости продукции отрасли в совокупном выпуске региона и стоимости продукции соответствующей отрасли в выпуске страны (согласно ОКВЭД 2));
	– исследование отраслевой специализация региона на макрорегиональном уровне;	– коэффициент локализации макрорегионального уровня (соотношение долей стоимости продукции отрасли в совокупном выпуске региона и стоимости продукции соответствующей отрасли в выпуске макрорегиона (согласно ОКВЭД 2));
Когнитивная близость	– исследование научно технологической специализации региона.	– коэффициент научно-технологической специализации (отношение доли публикаций в ядре РИНЦ из определенной области тематического рубрикатора РИНЦ в научной электронной библиотеке в общем числе публикаций в ядре РИНЦ региона на определенный момент времени и доли публикаций в ядре РИНЦ, соответствующей области тематического рубрикатора РИНЦ в общем числе публикаций из ядра РИНЦ, опубликованных в стране).

Результаты и обсуждение . На количественном этапе определения приоритетов «умной специализации» в первую очередь предполагается исследование экспортной специализации региона. Если коэффициент экспортной специализации выше 1, считается, что регион имеет сравнительные преимущества в экспорте продукции данной отрасли и, соответственно, возможности определения приоритетов «умной специализации» глобального уровня на основе накопленных научно-технологических компетенций. Результаты расчета коэффициента экспортной специализации Белгородской области в 2016-2020 гг. приведены в таблице 3.

Таблица 3 – Динамика коэффициента экспортной специализации Белгородской области в 2016-2020 гг. (представлена выборочно, по группам ТН ВЭД 2, где регион имеет специализацию в исследуемом периоде)

Table 3 – Dynamics of the Coefficient of Export Specialization of the Belgorod Region in 2016-2020

(Presented Selectively, by HS 2 Groups, where the Region has Specialization in the Study Period).

Группы ТН ВЭД 2	2016	2017	2018	2019	2020
Продовольственные товары и сельскохозяйственное сырье (группы 1 – 24)	2,07	2,06	1,90	2,02	2,35
Металлы и изделия из них (группы 72 – 83)	6,38	6,23	7,81	7,78	5,86

Исходя из результатов расчета коэффициента экспортной специализации, можно сделать вывод, что Белгородская область на протяжении всего исследуемого периода характеризуется экспортной специализацией по товарным группам «Продовольственные товары и сельскохозяйственное сырье» и «Металлы и изделия из них».

Далее была определена отраслевая специализация Белгородской области национального (табл. 4) и макрорегионального уровня на основе коэффициента локализации. Аналогично коэффициенту экспортной специализации, регион будет характеризоваться отраслевой специализацией в национальном или макрорегиональном разрезе, если коэффициент локализации превышает 1.

Таблица 4 – Динамика коэффициента национальной отраслевой специализации Белгородской области в 2016-2020 гг. (представлена выборочно, по разделам ОКВЭД 2, где регион имеет специализацию в исследуемом периоде)

Table 4 – Dynamics of the Coefficient of National Sectoral Specialization of the Belgorod Region in 2016-2020 (Presented Selectively, by Sections of OKVED 2, where the Region has Specialization in the Study Period).

Раздел ОКВЭД 2		2016	2017	2018	2019	2020
Раздел A	Сельское, лесное хозяйство, охота, рыболовство и рыбоводство	3,91	3,81	3,92	3,87	3,62
Раздел B	Добыча полезных ископаемых	1,01	1,10	1,18	1,17	1,45
Раздел C	Обрабатывающие производства	1,23	1,22	1,20	1,15	1,16
Раздел E	Водоснабжение, водоотведение, организация сбора и утилизация отходов, деятельность по ликвидации загрязнений	1,00	0,93	0,77	0,98	0,76
Раздел F	Строительство	1,05	0,95	0,85	0,89	0,84

Исходя из результатов расчета коэффициента национальной отраслевой специализации, можно сделать вывод, что Белгородская область на протяжении всего исследуемого периода характеризуется национальной отраслевой специализацией по видам экономической деятельности «Сельское, лесное хозяйство, охота, рыболовство и рыбоводство», «Добыча полезных ископаемых» и «Обрабатывающие производства». При этом специализация по видам экономической деятельности «Водоснабжение, водоотведение, организация сбора и утилизация отходов, деятельность по ликвидации загрязнений» и «Строительство» утрачена регионом, и можно утверждать, что экономика региона стала менее диверсифицированной в течение исследуемого периода.

Что касается специализации Белгородской области на макрорегиональном уровне, регион имеет макрорегиональную специализацию по видам экономической деятельности «Торговля оптовая и розничная; ремонт автотранспортных средств и мотоциклов» и «Деятельность в области культуры, спорта, организации досуга и развлечений».

Далее были определены научно-технологические компетенции Белгородской области по данным 2020 года на основе расчета коэффициента научно-технологической специализации (табл. 5). Регион специализируется в определенной области, если коэффициент научно-технологической специализации принимает значение больше 1.

Таблица 5 – Научно-технологическая специализация Белгородской области в 2020 году (представлена выборочно, по направлениям, где регион имеет специализацию)

Table 5 – Scientific and Technological Specialization of the Belgorod Region in 2020

(Presented Selectively, by Areas where the Region Has Specialization)

Направления научно-технологической специализации	Коэффициент 2020 года
Автоматика. Вычислительная техника	1,17
География	2,18
Горное дело	1,17
Кибернетика	1,95
Металлургия	6,11
Науковедение	3,36
Общие и комплексные проблемы естественных и точных наук	5,23
Охрана окружающей среды. Экология человека	1,84
Сельское и лесное хозяйство	1,77
Социология	1,10
Строительство. Архитектура	6,21
Физика	2,70
Химическая технология. Химическая промышленность	5,48

В качестве итогового результата, на основе уровневого сопряжения полученных результатов, была построена сценарная модель определения приоритетов «умной специализации» Белгородской области в рамках применения процедур предпринимательского поиска (рис. 1). При этом научно-технологические компетенции в области автоматики, вычислительной техники и кибернетики отнесены к сквозным цифровым компетенциям, поскольку могут быть эффективно реализованы во всех видах экономической деятельности.

В рамках предложенной сценарной модели осуществлено уровневое сопряжение экспортной, национальной и макрорегиональной специализации и научно-технологических компетенций региона с целью последующей реализации процедур предпринимательского поиска с участием всех заинтересованных сторон (региональных органов власти, бизнес-сообщества, научного сообщества и жителей региона). Подобный подход в полной мере соответствует современным направлениям развития инструментария «умной специализации» как в зарубежном, так и в российском научном дискурсе, поскольку позволяет даже регионам, не включенным широко в глобальное или национальное разделение труда, найти перспективную нишу для развития на мак-рорегиональном уровне, а также учитывает возможности межотраслевой конвергенции и использования накопленных компетенций регионов в области сквозных цифровых технологий.

Ма крорегио пальмы й уровень

Национальный уровень

Глобальный уровень

-Сельское, лесное хозяйство, охота, рыболовство и рыбоводство + научнотехнологические компетенции региона в области географии, охраны окружающей среды, экологии человека, сельского и лесного хозяйства, химической технологии, химической промышленности + сквозные научно-технологические компетенции региона в области автоматики, вычислительной техники и кибернетики. - Добыча полезных ископаемых + научно-технологические компетенции региона в области географии, горного дела, металлургии, охраны окружающей среды, экологии человека, химической технологии, химической промышленности + сквозные научно-технологические компетенции региона в области автоматики, вычислительной техники и кибернетики.

- Обрабатывающие производства + научно-технологические компетенции региона в области металлургии, охраны окружающей среды и экологии человека, химической технологии и химической промышленности + сквозные научнотехнологические компетенции региона в области автоматики, вычислительной техники и кибернетики.

- Продовольственные товары и сельскохозяйственное сырье + научно-технологические компетенции региона в области географии, охраны окружающей среды, экологии человека, сельского и лесного хозяйства, химической технологии и химической промышленности + сквозные научно-технологические компетенции региона в области автоматики, вычислительной техники и кибернетики.

- Металлы и изделия из них + научно-технологические компетенции региона в области горного дела, металлургии, охраны окружающей среды, экологии человека + сквозные научно-технологические компетенции региона в области автоматики, вычислительной техники и кибернетики.

-Торговля оптовая и розничная; ремонт автотранспортных средств и мотоциклов + сквозные научно-технологические компетенции региона в области автоматики, вычислительной техники и кибернетики.

-Деятельность в области культуры, спорта, организации досуга и развлечений + сквозные научно-технологические компетенции региона в области автоматики, вычислительной техники и кибернетики.

Рисунок 1 – Сценарная модель определения приоритетов «умной специализации» Белгородской области

Figure 1 – Scenario Model for Determining Priorities of “Smart Specialization” in the Belgorod Region

Заключение . Таким образом, в контексте актуальных вызовов развития технологий формирование новых видов экономической специализации играет большую роль в преобразовании отраслевой структуры региона. Это позволяет сформировать новые инновационно-технологические факторы регионального экономического роста и стимулировать интеграцию регионов страны в единое экономическое пространство. При этом для определения перспективных конкурентных экономических специализаций регионов необходимо комбинировать разнообразные подходы к анализу, оценивать существование и уровень развития в регионах сквозных межотраслевых технологий и возможности межрегионального взаимодействия.

Исследование методического и институционально-инфраструктурного обеспечения формирования «умной специализации» региона и адаптация российских региональных стратегий социально-экономического развития к принципам «умной специализации» демонстрируют особую роль сетей сотрудничества, привлечения инвестиций в НИОКР из-за пределов региона и создания внутрирегиональных и межрегиональных инновационных сетей для реализации политики регионального развития и формирования более эффективных локальных моделей управления.