Статистический анализ пространственной неравномерности инновационного развития российских регионов

Инновационное развитие, пространственная неравномерность, факторы инновационного развития, методы нивелирования пространственной неравномерности.

Вектор современного развития российской экономики – активизация инновационной деятельности. Мировой и отечественный опыт показывает, что формирование инновационно активной экономики способствует эффективному использованию имеющегося потенциала территорий, создает предпосылки для обеспечения их конкурентоспособности, а следовательно, и для достижения более высокого уровня социально-экономического развития. Одной из ключевых проблем социально-экономического развития российских регионов является усиление пространственной неравномерности, которое проявляется в наличии существенных межрегиональных различий, в том числе и в инновационном секторе экономики.

Сложность изучения данного явления обусловлена следующими обстоятельствами: во-первых, неоднозначность теоретических подходов к интерпретации категориального аппарата по проблемам пространственной неравномерности в сфере инноваций; во-вторых, значительные различия в применяемом методическом инструментарии оценки неравномерности инновационного развития; в-третьих, необходимость корректировки и разработки обновленных подходов к формированию условий для активизации инновационных процессов, достижения

баланса интересов объектов и субъектов инновационной деятельности как на макроэкономическом уровне, так и на уровне отдельных территорий и хозяйствующих субъектов. Данные обстоятельства подчеркивают особую актуальность, научную и практическую сложность поднимаемых в исследовании проблем, связанных с развитием и активизацией инновационных процессов на региональном уровне российской экономики. Это также определило и цель настоящей статьи: обосновать методический подход к анализу пространственной неравномерности инновационного развития российских регионов.

Пространственная неравномерность инновационного развития представляет собой существенное явление региональной экономики, которое обусловлено различиями в уровне активности субъектов хозяйствования отдельной территории в сфере инноваций. Это связано со следующими особенностями экономического пространства [1]:

• 1)    неоднородность (различие имеющегося потенциала развития отдельных территорий) и нелинейность процессов, происходящих в экономическом пространстве (в том числе в инновационной сфере);

• 2)    фрактальность, которая может проявляться на макроуровне (при страновом анализе), на мезоуровне (субъектов) РФ,

Таблица 1. Теоретические направления решения проблемы пространственной неравномерности инновационного развития

Теоретическое направление	Основное содержание теоретического направления
1. Теория диффузии инноваций	Основоположником теории является Э. Роджерс. По его мнению, процесс пространственного инновационного развития носит характер диффузии, при которой инновации передаются через определенные каналы на протяжении определенного времени среди членов социальной системы. Позднее Т. Хагерстранд развил теорию, выделив стадии инновационного развития: возникновение, диффузия, накопление, насыщение. По сути его теоретические подходы отражают волнообразный характер диффузии нововведений и в идейном отношении близки теории «длинных волн» Н. Кондратьева
2. Теория «полюсов роста»	Основоположником теории является Ф. Перру, основная идея воззрений которого строится на представлении о ведущей роли отраслевой структуры экономики и в первую очередь лидирующих отраслей, создающих новые товары и услуги. Позднее Ж. Будвиль показал, что в качестве полюсов роста можно рассматривать конкретные территории (населенные пункты), выполняющие в экономике страны или региона функцию источника инноваций и прогресса. Х.Р. Ласуэн считает, что полюсом роста может быть региональный комплекс предприятий, связанный с экспортом региона (а не просто с ведущей отраслью)
3. Теории взаимодействия центра (ядра) и периферии	Основоположником теории является Д. Фридман, который считает, что каждое явление и каждый процесс имеют свои центр (ядро, полюс) и периферию. Исходя из этого положения автор анализирует территориальную неравномерность экономического роста и процесс пространственной поляризации, которые порождают диспропорции развития между центром и периферией
4. Теория регионального жизненного цикла	Основоположники теории (Р. Вернон, Ч. Киндельбергер, Л. Уэльс) выделяют в процессе производства стадию инноваций, которую наиболее благоприятно осуществлять в больших городах, размещая при этом производство в периферийных регионах. В соответствии с этой теорией региональная экономическая политика должна концентрироваться на создании благоприятных условий для инновационной стадии в менее развитых регионах
5. Теория формирования национальных инновационных систем	Основными разработчиками концепции национальных инновационных систем стали К. Фримен и Б. Лундвалл. Главной идеей данного исследовательского направления является то, что инновационная активность территорий во многом зависит от взаимодействия отдельных элементов инновационной системы, при этом большое внимание уделяется институциональному аспекту, т. е. организациям, принципам и формам, в которых происходит это взаимодействие

Источник: составлено авторами.

Таблица 2. Статические методы, применяемые в анализе пространственной неравномерности инновационного развития

Методы статистического анализа	Направления анализа
Методы описательной статистики (средние величины, минимальные и максимальные величины, размах вариации) [4–10]	1.    Расчет обобщающего показателя, характеризующего неравномерность развития. 2.    Анализ динамики обобщающих показателей неравномерности. 3.    Оценка тенденций усиления или ослабления неравномерности инновационных процессов
Методы рейтинговой оценки [11–13]	1.    Ранжирование территорий и формирование кластеров по уровню инновационной активности. 2.    Анализ перемещения и рокировки территорий из одного кластера в другой. 3.    Анализ обобщающих показателей неравномерности в каждом выделенном кластере
Методы кластерного анализа [14–18]
Методы факторного анализа [19–22]	1.    Оценка влияния факторов на изменение пространственной неравномерности инновационного развития. 2.    Классификация выявленных факторов по степени влияния и возможности усиления или нейтрализации. 3.    Определение направлений стимулирования или нивелирования выявленных факторов инновационного развития
Источник: составлено авторами.

Таблица 3. Принципы и их взаимосвязь с этапами измерения пространственной неравномерности инновационного развития

Принцип Характеристика принципа Соответствие принципа этапу исследования Принцип детерминированности Связан с количественной оценкой ключевых параметров инновационного развития территории Информационный этап Принцип динамичности Определяет непрерывность процесса исследования в динамике, что в конечном итоге позволяет выявить ключевые тенденции и факторы пространственного развития инновационных процессов Информационный этап Оценочный этап Принцип преемственности и вариантности Связан с формированием сценарных вариантов инновационного развития в перспективе Оценочный этап Результативный этап Принцип регулируемости Обусловлен влиянием методов реализации инновационной политики, выбранных для достижения и поддержания на заданном уровне параметров пространственного инновационного развития Результативный этап Источник: составлено авторами. в экономическом пространстве внутри самих регионов (например, на уровне муниципальных образований);

3) самоорганизация, выражающаяся в способности экономического пространства нивелировать последствия негативных процессов и приводящая к повышению устойчивости развития экономики и сглаживанию пространственной поляризации.

Отдельные аспекты проблемы пространственной неравномерности инновационного развития рассматривались зарубежными и отечественными учеными в ходе эволюции теории инноваций в рамках разных направлений (табл. 1) [2]. По мере развития теоретических воззрений ученые осознавали тот факт, что территориальное

развитие происходит неравномерно, что обусловлено воздействием разнообразных факторов.

В настоящее время исследования по данному направлению продолжаются и находят свое отражение во многих странах при разработке стратегических документов социально-экономического развития (на макро-, мезо- и микроуровне) [3]. Заметный вклад в решение исследуемой нами проблемы внесли представители различных экономических школ российской регионалистики. В частности это касается вопросов методического обеспечения анализа изучаемых процессов. Теоретическое обобщение работ отечественных ученых показало, что наибольшее распространение получили мето-

ды оценки пространственной неравномерности, базирующиеся на теории статистики (табл. 2).

Признавая определенные достоинства указанных методик, отметим, что каждая из них в отдельности нацелена на решение определенных, зачастую узких, задач, что подтверждается и содержательной составляющей направлений анализа. Полагаем, что в ходе решения задачи по оценке пространственной неравномерности инновационного развития необходимо не только измерить уровень различий, но и выявить динамические особенности показателей, определить тип пространственного неравенства и на этой основе выделить схожие группы территорий, оценить влияние факторов на изучаемые процессы. Все это в совокупности должно стать основой принятия управленческих решений, позволяющих осуществить выбор инструментария, адекватного внутренним свойствам объекта управления и способного изменить вектор процесса в направлении снижения различий и активизации инновационной деятельности.

Эти обстоятельства обусловили обоснование положений методического подхода к анализу пространственной неравномерности инновационного развития, создающего условия для сглаживания различий и преодоления их негативных последствий.

Алгоритм предлагаемого подхода представлен на рис. 1.

ИНФОРМАЦИОННЫЙ ЭТАП

Определение объекта и периода исследования.

Обоснование системы показателей для характеристики проблемы.

Сбор и подготовка к анализу необходимой информации (проверка ее точности, приведение в сопоставимый вид)

ОЦЕНОЧНЫЙ ЭТАП

Измерение уровня пространственной неравномерности развития инновационных процессов на основе выбранной системы показателей.

Статическая и динамическая оценка пространственной неравномерности развития инновационных процессов исследуемого объекта.

Определение типа пространственной неравномерности инновационных процессов.

Кластерный анализ неравномерности развития инновационных процессов исследуемого объекта.

Характеристика факторов, оказывающих доминирующее влияние на развитие неравномерности развития инновационных процессов на объекте исследования

РЕЗУЛЬТАТИВНЫЙ ЭТАП

Определение целей и задач инновационного развития (на различных уровнях хозяйствования).

Обоснование приоритетных направлений и этапов достижения целей и задач инновационного развития (на различных уровнях хозяйствования).

Определение методов реализации инновационной политики и формирование сценариев развития инновационных процессов

Рис. 1. Алгоритм исследования пространственной неравномерности инновационного развития Источник: составлено авторами.

Опорой в использовании данного алгоритма служат принципы, которые определяют основные требования к исследованию пространственной неравномерности инновационного развития в рамках каждого исследовательского этапа (табл. 3) .

Для измерения уровня пространственного неравенства инновационного развития применялся инструментарий теории статистики, система показателей которого представлена в табл. 4.

Размах вариации, отраженный в совокупности показателей с 1 по 7, показывает уровень неравномерности инновационного развития только по крайним значениям. Вместе с тем этот показатель не содержит информации о ситуации внутри интервала, ограниченного минимальным и максимальным значениями. Однако возможны случаи, когда по подавляющему числу регионов наблюдаются близкие значения какого-либо показателя, а существенное расхождение максимума и минимума определятся одним – двумя регионами, резко отличающимися в ту или другую сторону. Поэтому анализ абсолютных и относительных показателей размаха вариации не в полной мере отражает исследуемые вопросы неравномерности развития и требует обязательной оценки коэффициента вариации и коэффициента стабильности (однородности). Измерение уров- ня и динамики представленных показателей позволяет сделать выводы о равномерности/ неравномерности развития исследуемых процессов (табл. 5).

Важное место в анализе представленных показателей занимает определение типа пространственной неравномерности инновационного развития (табл. 6) , который является следствием влияния объективных и субъективных факторов неравномерного распределения ресурсов и экономической активности в территориальном разрезе. Наличие любого из выделенных типов пространственной неравномерности еще не свидетельствует о позитивных или негативных тенденциях инновационного развития. С одной стороны, возрастание неравномерности может быть связано с улучшением показателей в территориальном разрезе. С другой стороны, наоборот, сближение уровня показателей инновационного развития во времени может сопровождаться их значительным ухудшением. Поэтому при анализе процессов инновационного развития необходимо обратить внимание не только на ее динамику, но и на факторы, вызвавшие ее.

Информационной базой для оценки пространственной неравномерности инновационного развития в российской экономике послужили официальные данные

Таблица 4. Система показателей, характеризующих неравномерность инновационного развития

Название и формула расчета показателя	Экономический смысл показателя
1. Абсолютный размах вариации R = X max – X min	Разница между максимальным и минимальным значением признака у единиц объекта. Отражает предельную вариацию по полярным значениям признака
2. Относительный размах вариации R = X max / X min
3. Абсолютный децильный размах вариации IDR = D9 – D1	Децильный размах (D) характеризует абсолютную разницу между значениями девятой (верхней) (D9) и первой (нижней) (D1) децилями. Таким образом, децильный размах характеризует разброс 80% данных
4. Относительный децильный размах вариации IDR = D9 / D1
5. Абсолютный квартильный размах вариации IQR = Q3 – Q1	Квартильный размах характеризует абсолютную разницу между третьим (верхним) (Q3) и первым (нижним) (Q1) квартилями. Таким образом квартильный размах характеризует разброс 50% центральных значений
6. Относительный квартильный размах вариации IQR = Q3 / Q1
7. Среднее квад р атическое отклонение ax = x^ = ± _	Расчет показывает: среднее отклонение индивидуальных значений признака от среднего значения по всему объекту с учетом знаков колеблемости
8. Коэффициент вариации ^ =y*100	Расчет показывает: какая часть среднего значения показателя в относительной форме подвержена вариации (колеблемости, изменчивости, испытывает влияние различных факторов)
9. Коэффициент стабильности (однородности) Kcm = 100 – V x	Связан с коэффициентом вариации в обратной зависимости: чем выше коэффициент вариации, тем меньше однородность объекта исследования, и наоборот
Источник: составлено авторами.

Таблица 5. Характеристика значений коэффициента вариации и стабильности для измерения пространственной неравномерности

Значение показателя	Характеристика значения показателя
Анализ в статике
Kcm → 100. V x → 0	Совокупность территорий в экономическом пространстве однородна по уровню инновационного развития, признаков неравномерности пространственного развития не наблюдается.
V x → 100. Kcm → 0	Совокупность территорий в экономическом пространстве неоднородна по уровню инновационного развития, признаки неравномерности пространственного развития присутствуют.
Анализ в динамике
∆ V = V x (1) – V x (0) = "–" ... ∆ Kcm = Kcm(1) – Kcm(0) = "+" ...	Исследуемая совокупность территорий в экономическом пространстве в динамике становится более однородной, признаков неравномерности пространственного развития не наблюдается.
∆ V = V x (1) – V x (0) = "+" ... ∆ Kcm = Kcm(1) – Kcm(0) = "–" ...	Исследуемая совокупность территорий в экономическом пространстве в динамике становится более неоднородной, признаки неравномерности пространственного развития усиливаются.
Источник: составлено авторами.

Федерального государственного статистического агентства РФ. Период наблюдения – 2000–2017 гг., число регионов составляет 70 (в выборке не рассматривались данные по городам Москве, Санкт-Петербургу, поскольку они значительно отличаются высокопрофицитным бюджетом и высокой привлекательностью для российских и иностранных инвесторов), а также было исключено несколько регионов Южного и СевероКавказского федеральных округов (из-за отсутствия информации по отдельным годам и переменным). В табл. 7 представлен анализ результативных показателей инно-

Таблица 6. Типы пространственной неравномерности инновационного развития

Тип развития	Характеристика типа развития	Значения показателей неравномерности развития
Симметричный тип	Обусловлен сближением показателей инновационного развития отдельных территорий	Kcm → 100. V x → 0
Асимметричный тип	Обусловлен взаимным удалением показателей инновационного развития в разрезе территорий	V x → 100. Kcm → 0.
Нейтральный тип	Обусловлен тем, что соотношение показателей инновационного развития в течение периода остается неизменным	Кст = const Vs = const
Источник: составлено авторами.

Таблица 7. Анализ неравномерности инновационного развития регионов РФ за период 2000–2017 гг.

Показатель Год 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Число патентных заявок в расчете на 10 тыс. чел. населения В среднем по РФ 1,2 1,1 1,6 2,1 1,9 1,8 2,9 1,7 2,1 2,1 Коэффициент вариации 68,2 71,2 108,6 96,8 88,8 67,2 95,8 103,2 113,0 81,1 Коэффициент однородности 31,8 28,8 -8,6 3,2 11,2 32,8 4,2 -3,2 -13,0 18,9 Уровень инновационной активности организаций, % В среднем по РФ 8,8 8,5 9.0 9,5 9,6 9,7 9,9 10.0 9,4 9,3 Коэффициент вариации 62,3 55,8 51,8 55,3 52,7 54,1 40,9 41,0 46,3 49,2 Коэффициент однородности 37,7 44,2 48,2 44,7 47,3 45,9 59,1 59,0 53,7 50,8 Доля инновационной продукции, работ и услуг, % В среднем по РФ 4,4 4.1 4.2 4.6 2.3 5.0 4,7 4,6 5.0 4,5 Коэффициент вариации 107,0 66,8 69,5 77,4 69,5 127,8 114,0 128,2 89,5 96,0 Коэффициент однородности -7,0 33,2 30,5 22,6 30,5 -27,8 -14,0 -28,2 10,5 4,0 Показатель 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 Число патентных заявок в расчете на 10 тыс. чел. населения В среднем по РФ 1,9 1,8 2,0 2,0 2,0 2,2 1,6 2,1 Коэффициент вариации 76,6 83,7 77,4 96,2 75,6 66,8 69,0 70,4 Коэффициент однородности 23,4 16,3 22,6 3,8 24,4 33,2 31,0 29,6 Уровень инновационной активности организаций, % В среднем по РФ 9,5 10,4 10,3 10,1 9,9 9,3 8,4 8,5 Коэффициент вариации 46,7 47,5 41,1 40,6 39,7 44,5 52,8 55,0 Коэффициент однородности 53,3 52,5 58,9 59,4 60,3 55,5 47,2 45,0 Доля инновационной продукции, работ, услуг % В среднем по РФ 5,0 6,2 6,6 7,1 7,1 6,7 6,4 6,5 Коэффициент вариации 91,8 124,1 128,5 123,1 121,9 88,2 92,6 92,9 Коэффициент однородности 8,2 -24,1 -28,5 -23,1 -21,9 11,8 7,4 7,1 Источник: составлено авторами. вационной деятельности регионов РФ: число патентных заявок в расчете на 10 тыс. чел. населения; уровень инновационной активности организаций, %; доля инновационной продукции, работ, услуг, %.

Из данных таблицы видно, что инновационному развитию российской экономики в региональном разрезе присущ асимметричный тип пространственной неравномерности, что связано с влиянием ряда особенностей территориального развития РФ:

– сложившаяся поляризованная отраслевая структура территорий с разными темпами развития инновационных процессов, существенная дифференциация инновационных потенциалов в территориальном разрезе;

– значительная концентрация экономического пространства исключительно вокруг крупных городов, в которых на сегодняшний день формируются кластеры инновационного роста;

– низкая восприимчивость к инновациям, которая в основном обусловлена ресурсным дефицитом (финансовым, инвестиционным, кадровым, информационным и др.).

О значительной неравномерности инновационного развития свидетельствуют данные кластерного анализа регионов РФ по уровню инновационной активности. Для этого использовалась программа STATISTICA – программный пакет для статистического анализа, разработанный компанией StatSoft, реализующий функции анализа данных , управления данными, визуализации данных с привлечением статистических методов . На рис. 2 отражена дендрограмма, свидетельствующая о том, что наиболее оптимальным является деление регионов РФ на 4 кластера.

В табл. 8 представлены результаты группировки на основе иерархического кластерного анализа исследуемых территорий

Таблица 8. Кластерный анализ регионов РФ (по данным 2017 года)

Кластер Число регионов, относящихся к группе 5 ф I— га о EZ гч е; ф 1— га о EZ m ф 1— га о EZ 5 5 га О о EZ С Высокий уровень 2 3 2 5 Средний уровень 11 3 8 11 Умеренный уровень 14 16 19 18 Низкий уровень 53 48 41 36 Источник: составлено авторами. в 2017 году в разрезе трех результативных показателей инновационной деятельности регионов: число патентных заявок в расчете на 10 тыс. чел. населения (показатель 1); уровень инновационной активности организаций, % (показатель 2); доля инновационной продукции, работ, услуг, % (показатель 3).

Как видно по данным таблицы, почти две трети регионов страны по указанным показателям относятся к группам с умеренным и низким уровнем, при этом последняя группа особенно многочисленна, что можно рассматривать в качестве одного из внутренних

Рис. 2. Дендрограмма иерархического кластерного анализа инновационного развития регионов РФ (по данным 2017 года) Источник: составлено авторами.

Таблица 9. Анализ неравномерности инновационного развития регионов РФ в разрезе кластеров (на основе коэффициента вариации) за 2017 год

Уровень Кластер " 5 о “ о -2 Q_ со >^ 1 5 О) со CD О и 8; ^ X ^ 0J $ о 5 8; S ° ш §; Показатель 1 47,0 36,7 63,9 86,5 Показатель 2 18,6 38,0 35,0 33,3 Показатель 3 32,7 28,7 23,5 74,3 Источник: составлено авторами. вызовов (угроз) для развития инновационной экономики.

В табл. 9 представлен анализ неравномерности инновационного развития регионов РФ в разрезе кластеров (на основе коэффициента вариации) за 2017 год, на основании которого могут быть выделены две основные тенденции пространственной неравномерности инновационного развития регионов РФ:

• 1.    Наименьшее число регионов представлено в кластерах с высоким и средним уровнем инновационного развития. Для них характерен нейтральный тип пространственного развития. Эти кластеры являются наиболее однородными по своему составу. Их коэффициенты вариации находятся в пределах нормы или чуть превышают ее. Однако динамический анализ за 2000–2017 гг. показал, что в этих кластерах нет постоянных лидеров – территории постоянно перемещаются из высокого кластера в средний или умеренный или обратно.

• 2.    Наиболее многочисленный кластер – регионы с низким уровнем инновационной активности. В этом кластере состав регионов почти постоянен. Регионы, являющиеся аутсайдерами, обычно так и остаются в этой группе, редко перемещаясь в умеренный или средний кластер. Для этого же кластера характерны значительные различия в показателях инновационного развития, а также асимметричный тип пространственной неравномерности. Вологодская область является типичным представителем последнего кластера.

Принимая во внимание существенные различия регионов в условиях реализации инновационной деятельности (кадровые, финансовые, производственные и др.), а также роль регионов-лидеров в создании, внедрении и распространении инноваций, полагаем, что целесообразной может быть политика нивелирования асимметричности пространственного развития. В этом случае возможным становится осуществление дифференцированного подхода, при котором значимую роль приобретают внутрирегиональные аспекты развития экономики, обусловленные собственным внутренним потенциалом территорий и факторами, стимулирующими или ограничивающими ее инновационное развитие. Государственное воздействие на эти факторы способно придать импульс инновационному развитию, усиливая действие одних факторов или снижая влияние других. Для оценки влияния факторов на инновационное развитие в территориальном разрезе применялся корреляционный метод, основанный на данных Федерального государственного статистического агентства РФ в разрезе 70 исследуемых территорий за 2017 год. В табл. 10 представлены выявленные в ходе корреляционного анализа факторные переменные, оказывающие наиболее существенное влияние на результативные показатели инновационного развития регионов РФ (при значении коэффициента корреляции в пределах ±0,7|-|±1,0).

Проведенный анализ влияния факторов на инновационное развитие регионов РФ показал следующее:

• 1.    На инновационное развитие регионов РФ оказывают значительное влияние инвестиционный и финансовый факторы. Об этом свидетельствует сильная прямая связь показателя уровня инновационной активности с удельным весом затрат на инновации и уровнем объема инвестиций в основной капитал.

• 2.    Развитие инновационных процессов обусловлено влиянием кадровой составляющей, что показывает сильная прямая связь между уровнем новизны продукции и показателями, характеризующими образовательную и научную деятельность территорий.

• 3.    Инновационное развитие территорий зависит от состояния материально-технической базы организаций: между уровнем инновационной активности и уровнем новизны производимой продукции существует прямая и обратная умеренная связь (соответственно с уровнем обновления и изношенности основных средств предприятий территории).

• 4.    Анализ влияния факторов на инновационное развитие территорий в разрезе выделенных кластеров также показал доминирование влияния рассмотренных выше факторов инвестиционного, финансового, образовательного, научного и материальнотехнического характера.

Таблица 10. Факторные переменные, оказывающие значительное влияние на инновационное развитие регионов РФ

Группа показателей	Показатели
Факторные переменные (финансовая и инвестиционная компонента)	Затраты на НИОКР, на 10 тыс. чел. экономически активного населения территории, тыс. руб. Доля затрат на науку и научные исследования и разработки в ВРП, % Затраты на технологические инновации, на 10 тыс. чел. экономически активного населения территории, тыс. руб. Доля затрат на технологические инновации в ВРП, % Инвестиции в основной капитал, на 10 тыс. чел. экономически активного населения территории, тыс. руб. Сальдированный финансовый результат деятельности крупных и средних предприятий, на 10 тыс. экономически активного населения территории, тыс. руб. Доходы консолидированного бюджета территории, на 10 тыс. чел. экономически активного населения, тыс. руб.
Факторные переменные (образовательная и научная компонента)	Персонал, занятый исследованиями и разработками, на 10 тыс. чел. экономически активного населения территории Численность исследователей с учеными степенями, на 10 тыс. чел. экономически активного населения территории Численность аспирантов, на 10 тыс. чел. экономически активного населения территории Доля работников с высшим образованием в общей численности занятых, % Внутренние затраты на одного занятого НИОКР, тыс. руб. Внутренние затраты на одного исследователя, тыс. руб. Доля работников профессорско-преподавательского состава в общей численности занятых, % Численность студентов, обучающихся по программам бакалавриата, специалитета и магистратуры, на 10 тыс. чел. экономически активного населения территории
Факторные переменные (материально-техническая компонента)	Коэффициент износа основных фондов, % Коэффициент обновления основных фондов, % Удельный вес полностью изношенных основных фондов, %
Результирующие переменные	Число патентных заявок на изобретения в расчете на 10 тыс. чел. населения Уровень инновационной активности организаций территории, % Доля инновационной продукции в общем объеме продукции, работ, услуг, %

Источник: составлено авторами.

Исследование пространственной неравномерности инновационного развития регионов выступает объективной основой для формирования стратегических решений по обеспечению устойчивого роста экономики территорий. Оценка инструментов, используемых в настоящее время в России для выравнивания уровней развития регионов, показала их недостаточную эффективность [23]. В условиях экономической самостоятельности регионов наибольший практический интерес представляет деятельность, направленная на активизацию развития собственного внутреннего потенциала территорий. В этом контексте значимая роль отводится формированию адекватной современным условиям инновационной политики, базирующейся на поддержке стимулирующих и преодолении ограничивающих факторов территориального развития. Основными элементами инновационной политики выступают следующие [24]:

• – цели и задачи инновационного развития, определяемые на основе анализа тенденций и возможностей для саморазвития экономики отдельных территорий;

  – принципы инновационной политики, среди которых особое место отводится таким, как системность, обратная связь, эффективность, приоритетность и др.;

  – приоритетные направления и этапы достижения стратегических и тактических целей и задач развития инновационных процессов;

  – методы реализации инновационной политики, включающие инструменты регулирующих воздействий на инновационное развитие территорий (в том числе в сфере нивелирования пространственной неравномерности), комбинация которых должна учитывать внутренние особенности каждой территории.

В табл. 11 представлены основные характеристики методов реализации инновационной политики.

Формирование эффективной инновационной политики в рамках общегосударственной стратегии социально-экономического развития страны создаст предпосылки для активизации инновационных процессов и позволит преодолеть существенный уро- вень пространственной неравномерности в российской экономике. При этом могут быть выделены два сценария инновационного развития регионов РФ.

• 1.    Пессимистический сценарий, который выражается в сохранении сложившихся тенденций инновационного развития. В результате его реализации могут обостриться проблемы ресурсного обеспечения инновационного развития, связанные с дефицитом высококвалифицированных кадров как в производственной, так и в научно-исследовательской сфере; высокой степенью морального и физического износа основных фондов промышленных предприятий и организаций научно-инновационного профиля; неудовлетворительным финансовым состоянием хозяйствующих субъектов и, как следствие, низким уровнем инвестиционной активности и привлекательности для сторонних инвесторов; препятствиями для создания рациональной управленческой системы, адекватной современным требованиям формирования инновационно активной экономики.

• 2.    Оптимистический сценарий, связанный с расширением инновационной деятельности, с одной стороны, за счет повышения ресурсных возможностей разработки и внедрения инноваций на предприятиях регионов, с другой – за счет развития управленческого фактора в инновационной сфере как на региональном уровне, так и на уровне отдельных хозяйствующих субъектов.

Резюмируя информацию по рассмотренным сценариям, отметим, что наибо-

Таблица 11. Характеристика методов реализации инновационной политики (в сфере нивелирования пространственной неравномерности)

Название метода Характеристика метода Ресурсные методы Методы, обеспечивающие субъектов рынка воспроизводственными ресурсами для активизации их инновационной деятельности и повышения эффективности функционирования Институциональные методы Методы, связанные с формированием организационно-экономической и правовой среды, отвечающей целям инновационного развития территории Информационные методы Методы, направленные на обеспечение субъектов рынка полной, своевременной и достоверной информацией о развитии инновационных процессов на территории Программно-целевой метод Метод, направленный на формирование и реализацию программ инновационного развития в соответствии с поставленными целями и задачами, ресурсными возможностями и ограничениями Источник: составлено авторами. лее приемлемым для развития российской экономики является оптимистический вариант. Его реализация создаст предпосылки для формирования инновационно активной экономики в регионах РФ. Вместе с тем данный вариант является и наиболее трудно реализуемым, требующим не только активизации процессов в научной, инвестиционной, кадровой, материально-технической и других сферах российских территорий, но и создания соответствующей современным требованиям рациональной структуры управления инновациями (на всех уровнях иерархии) с учетом баланса интересов и возможностей субъектов и объектов инновационной деятельности регионов.

В заключение отметим, что предложенный методический подход, основанный на применении теории статики, позволяет измерить статический и динамический уровень различий инновационного развития, определить тип пространственного неравенства и на этой основе выделить схожие группы территорий, выявить влияние факторов на изучаемые процессы и обосновать сценарии территориального развития. Практическая значимость исследования заключается в том, что результаты оценки могут служить информационной базой для принятия управленческих решений, позволяющих нивелировать различия и активизировать развитие инновационных процессов в регионах РФ.