Российские города в глобальной инновационной гонке: количественный анализ

Глобальная карта инноваций формируется под воздействием способности городов привлекать, удерживать и эффективно использовать человеческий капитал. Это подтверждает Глобальный индекс инноваций городов (HSE GCII). Указанный рейтинг охватывает 1127 городов, оцениваемых по 90 индикаторам, что позволяет фиксировать структурные сдвиги в глобальной инновационной географии.

Вопрос о том, почему одни города привлекают инновации сильнее других, остаётся в центре внимания экономической науки. Среди зарубежных исследований преобладают работы, связывающие инновационную привлекательность с агломерационными эффектами, плотностью кооперационных связей и объёмами венчурного финансирования [1; 4]. Российские учёные акцентируют внимание на институциональных факторах – качестве регионального управления и уровне развития цифровой инфраструктуры [7; 11]. При устойчивом лидерстве Лондона, Нью-Йорка и Токио особый исследовательский интерес вызывают города «второго эшелона», в том числе российские мегаполисы, чья динамика и факторы успеха остаются недостаточно изученными.

Российские города демонстрируют выраженную асимметрию инновационного профиля. Москва занимает 9-е место в общем рейтинге, при этом по технологическому блоку столица России поднимается на 7-ю позицию. Санкт-Петербург располагается на 73-м месте, однако по отдельным компонентам (например, по развитию креативных индустрий) показывает относительно более высокие результаты. Указанная асимметрия свидетельствует о специфической структуре инновационной привлекательности, требующей детального количественного анализа.

Цель настоящего исследования заключается в количественном анализе динамики инновационной привлекательности российских городов на основе методологии HSE GCII 2024, расчёте композитного индекса и разработке рекомендаций по усилению глобальных позиций городов.

Материалы и методы исследования

Методологический аппарат исследования включает несколько взаимодополняющих подходов. Применён метод стандартизации показателей, позволяющий привести данные различных блоков к сопоставимому виду. Использован метод весовой агрегации для расчёта композитного индекса инновационной привлекательности. Проведён сравнительный и корреляционный анализ для выявления взаимосвязей между отдельными компонентами индекса. Анализ динамики осуществлён за период 2020–2024 гг., что позволяет проследить траекторию изменений инновационной привлекательности в постпандемийный период и в условиях трансформации глобальных экономических связей.

Для оценки плотности инновационной активности введён показатель KPI (Key Players Intensity), рассчитываемый как отношение числа лидеров (ключевых игроков инновационной экосистемы) к численности населения города (на 1 млн жителей). Данный показатель позволяет нивелировать эффект масштаба крупных городов и выявить относительную интенсивность инновационной деятельности. Дополнительно для оценки эффективности трансформации инновационной активности в экономические результаты предложен коэффициент эффективности K eff (efficiency coefficient), отражающий соотношение прироста валового регионального продукта (ВРП) и прироста инвестиций в информационнокоммуникационные технологии (ИКТ). Указанные метрики апробированы в исследованиях цифрового разрыва российских регионов [6; 9].

Результаты

Композитный индекс CII выполняет функцию сжатия многомерной информации об инновационном развитии города в единую метрику, пригодную для сравнительного анализа в динамике. Стандартизация исходных показателей осуществляется по формуле:

Z = , (1) где X i - значение показателя для i-го города, X - среднее арифметическое значение показателя по всей выборке, и - среднеквадратическое отклонение. Стандартизация обеспечивает сопоставимость данных по различным блокам и временным периодам, устраняя влияние различий в единицах измерения и масштабах значений.

Расчёт композитного индекса CII осуществляется по следующей зависимости:

^CII=0,⁴* ^Ztech + 0,3 ^{х Z}creat + 0,3 ^{х Z}env , (2) где z_te ch , z_crea t и z env — стандартизированные значения блоков «технологическое развитие», «креативные индустрии» и «городская среда», соответственно. Весовые коэффициенты определены на основе вклада каждого измерения в итоговый рейтинг HSE GCII [1].

Для Санкт-Петербурга проведён расчёт CII за период 2020–2024 гг. (табл. 1). Выбор временного горизонта обусловлен доступностью данных и позволяет проследить траекторию изменений инновационной привлекательности города.

Таблица 1

Динамика композитного индекса CII Санкт-Петербурга (2020-2024 гг.)

Год	CII	KPI	Интерпретация
2020	–0,28	11,8	Ниже среднего уровня выборки
2021	+0,21	13,9	Пиковый рост, драйвер – креативные индустрии
2022	+0,14	14,7	Стабилизация на достигнутом уровне
2023	–0,03	13,2	Снижение, обусловленное венчурным спадом
2024	–0,09	14,1	Отрицательная динамика при стабильной плотности лидеров

Рассчитано автором по данным HSE GCII [1; 2].

Данные таблицы 1 демонстрируют снижение значения композитного индекса инновационной привлекательности Санкт-Петербурга относительно пикового уровня 2021 года. Особого внимания заслуживает расхождение динамик композитного индекса и показателя плотности лидеров: при снижении интегрального индекса показатель плотности ключевых игроков остаётся относительно стабильным (13,9–14,7 лидера на миллион жителей). Указанный факт свидетельствует о том, что сокращение инновационной привлекательности связано не с количественным уменьшением числа лидеров, а с изменением качественных характеристик инновационной экосистемы – снижением эффективности генерации и коммерциализации знаний. Аналогичная закономерность выявлена в исследованиях цифрово- го разрыва между российскими регионами, где дисбаланс между спросом и предложением цифровых услуг также обусловлен качественными, а не количественными факторами [10].

Коэффициент эффективности (K eff ) рассчитывается по формуле: _ AVRP

Таблица 2

Динамика K eff Санкт-Петербурга (2020–2024 гг.)

Год	K eff (%)	Изменение к предыдущему году, %
2020	0,038	—
2021	0,041	+7,9
2022	0,036	–12,2
2023	0,033	–8,3
2024	0,032	–3,0

Рассчитано автором по данным [1; 3; 8].

Снижение показателя на 22% в период 2021–2024 гг. сигнализирует о постепенном исчерпании экстенсивных факторов инновационного роста. Инвестиции в цифровую и инновационную инфраструктуру приносят всё меньший относительный прирост валового регионального продукта. Полученный результат корреспондирует с выводами исследований цифровизации российской экономики, где также отмечается снижение предельной отдачи от технологических инвестиций [3; 8].

Анализ структуры распределения лидеров по трём блокам HSE GCII 2024 для Санкт-Петербурга (табл. 3) выявляет существенную асимметрию инновационного профиля города. Данные показывают, что наибольшую долю (40%) занимает блок «городская среда». Указанное лидерство обусловлено присутствием университетов мирового уровня, которые входят в ведущие международные предметные рейтинги. Креативные индустрии составляют 32%, причём 45% в этой доле приходится на игровую индустрию (разработчики на платформе «Steam»). Технологический блок (28%) представлен преимущественно стартапами на ранних стадиях развития.

Таблица 3

Доля лидеров по блокам HSE GCII, Санкт-Петербург, 2024 г., %

Блок	Доля (%)	Ранг в HSE GCII
Технологии	28	97
Креативные индустрии	32	92
Городская среда	40	43

Рассчитано автором по данным HSE GCII [1].

Особого внимания заслуживает диспропорция между долей технологического блока (28%) и рангом по данному измерению (97-е место). Указанное расхождение свидетельствует о том, что при значительном числе технологических лидеров их качественные характеристики – объём привлечённого венчурного капитала, наукометрические показатели, патентная активность – уступают показателям городов-лидеров. Данный вывод подтверждается анализом венчурного финансирования: объём сделок Санкт-Петербурга составляет лишь 9% от московского уровня [5, с. 108].

Производственная составляющая инновационной системы не выделена в рассматриваемом рейтинге в отдельный блок, однако может быть оценена через косвенные индикаторы, включая долю обрабатывающей промышленности в структуре валового регионального продукта и количество патентов в сфере машиностроения и приборостроения. Расчёты показывают, что доля производственного сектора в инновационной экосистеме Санкт-Петербурга не превышает 11%. Указанный факт свидетельствует о слабой связи между генерацией знаний и их материализацией в реальном секторе экономики, что является типичной проблемой для российских городов, не являющихся столицами [7; 9].

Корреляционный анализ между композитным индексом инновационной привлекательности и коэффициентом эффективности инновационных инвестиций выявил умеренную положительную связь (коэффициент корреляции составил 0,48). Это означает, что рост композитного индекса инновационной привлекательности в среднесрочной перспективе (с лагом в один-два года) сопровождается повышением эффективности инновационных инвестиций. Однако в 2023–2024 годах указанная связь ослабевает (коэффициент корреляции снижается до 0,31), что может свидетельствовать о накоплении структурных дисбалансов в инновационной системе города.

Заключение

Проведённое исследование позволяет сформулировать несколько обобщающих выводов о позиционировании российских городов в глобальном инновационном пространстве на основе данных HSE GCII 2024. Так, Санкт-Петербург занимает 73-е место в рейтинге. Композитный индекс CII в 2024 году составил –0,09, что на 143% ниже пикового значения 2021 года. Показатель плотности лидеров KPI находится на уровне 14,1 на 1 млн жителей, уступая московскому значению (22,4). Основной вклад в снижение инновационной привлекательности вносит не количественное сокращение числа лидеров, а ухудшение качественных характеристик инновационной экосистемы.

Структурный анализ инновационного профиля Санкт-Петербурга выявил выраженную асимметрию: сильные стороны города сосредоточены в сфере городской среды (40% лидеров) и креативных индустрий (32%), тогда как технологический блок (28%) и тем более производственная составляющая (11%) развиты недостаточно. Снижение коэффициента эффективности K eff на 22% за три года указывает на исчерпание экстенсивных факторов роста и необходимость перехода к интенсивной модели.

В качестве приоритетных направлений повышения глобальной конкурентоспособности Санкт-Петербурга и других российских городов предлагаются следующие меры: создание специализированных технопарков с ориентацией на приоритетные направления научнотехнологического развития; внедрение системы грантов на патентование результатов интеллектуальной деятельности, полученных в университетах; проведение международных фестивалей креативных индустрий для укрепления позиций в данном сегменте; развитие механизмов трансфера технологий из академического сектора в реальную экономику; интеграция инновационных компетенций в программы высшего и дополнительного профессионального образования.

Предложенные метрики CII, KPI и K eff могут служить основой для мониторинга инновационного развития городов. Направление дальнейших исследований – анализ влияния инновационной привлекательности на динамику валового регионального продукта с учётом лаговых эффектов и пространственной диффузии инноваций в смежные регионы.