K voprosu o monitoringe sotsialno-ekonomicheskogo razvitiya regiona v kontekste sostoyaniya innovatsionnogo klimata i institutsionalnoy transformatsii

Введение

Современная мировая экономика характеризуется масштабными структурными преобразованиями, которые сопровождаются ускорением научно-технического прогресса, цифровизацией и ростом глобальной конкуренции. В этих условиях укрепление технологического суверенитета и переход к инновационно-ориентированной модели хозяйствования становятся для России неотложной задачей. Особенно остро проявляется структурная проблема российской экономики – устойчиво-сохраняющаяся зависимость от экспорта сырья и минеральных ресурсов. Подобная ситуация вызывает серьезные вопросы относительно способности страны обеспечить устойчивый социально-экономический прогресс в долгосрочной перспективе. Сочетание внешних ограничений и внутренних институциональных проблем обусловливает необходимость глубоких преобразований, нацеленных на формирование безопасной инновационной среды, обеспечивающей устойчивое социально-экономическое развитие регионов.

Текущая модель экономического развития существенно усложняет долгосрочное планирование, поскольку базируется на экспорте узкого набора ресурсов, цены на которые определяются глобальными рыночными колебаниями. Внешние ограничения, возникающие из-за таких ценовых скачков, делают экономику особенно уязвимой и затрудняют выстраивание стабильной стратегии развития. Любое существенное падение стоимости природных ресурсов оборачивается резким сокращением экспортных доходов и снижением бюджетных поступлений, усугубляя при этом макроэкономическую нестабильность и ведя к сжатию внутренних финансовых ресурсов, необходимых для развития.

В свою очередь инвестиции и квалифицированные кадры концентрируются там, где прибыль формируется быстро и относительно надёжно, в то время как несырьевые отрасли, включая невысокотехнологичные производства, остаются недофинансированными. В результате уменьшается поток инноваций, снижается конкурентоспособность отечественных отраслей, растёт технологическое отставание от мировых лидеров и создаётся дополнительный барьер на пути к диверсификации экономики.

Отдельным вызовом в современных условиях становится санкционное давление, особенно болезненно затрагивающее импорт высоких технологий и доступ к передовым наработкам. Ограничения на ввоз стратегически важных компонентов препятствуют формированию технологической самодостаточности, снижают темпы внедрения научных разработок и усиливают риск дальнейшего отставания. Одновременно с этим жёсткая монетарная политика, нацеленная на удержание инфляции, усложняет возможности привлечения долгосрочных инвестиций, необходимых для запуска и развития инновационных проектов, что постепенно перетекает в охлаждение экономических процессов и ограничениям деловой активности.

Очевидно, что в складывающихся условиях переход к инновационно-ориентированной модели развития представляется не просто желательным, а практически безальтернативным. Именно инновационный путь даёт шанс смягчить зависимость от мировых сырьевых рынков, повысить конкурентоспособность отечественных производителей и обеспечить устойчивый рост доходов населения. Ставка на передовые технологии, диверсификацию экономики и эффективное использование человеческого капитала способна вывести страну на качественно иной уровень социально-экономического развития. Таким образом, инновационная модель становится тем фундаментальным вектором, который призван обеспечить стратегическую безопасность и стабильное развитие.

Важнейшим условием реализации инновационного подхода выступает региональный уровень, где фактически сосредотачиваются ресурсы и происходит непосредственное внедрение новых технологий в промышленность. Именно регионы формируют базу для благоприятного инновационного климата и являются той инновационной средой, в которой аккумулируются научный и кадровой потенциал, а также предоставляется инфраструктура для стимулирования предпринимательской активности. Однако дифференциация субъектов Российской Федерации по уровню инфраструктурной развитости, инвестиционным возможностям и кадровому обеспечению весьма значительна. В то время как одни регионы активно внедряют инновации и формируют собственные высокотехнологичные отрасли, другие оказываются в роли отстающих, не имея достаточных ресурсов, чтобы включиться в формирующиеся инновационные цепочки. Такая поляризация подчёркивает актуальность исследования, которое акцентирует внимание на острой необходимость в целевых мерах государственной поддержки, консолидации общества и бизнеса, методах оценки регионального инновационного потенциала и отраслевой дифференциации инноваций, инструментах стимулирования для сбалансированного продвижения всей национальной экономики по пути инновационного развития.

Проблематика инновационного развития регионов широко представлена в современной научной литературе. В трудах таких исследователей, как Л.М. Гохберг [5], С.Н. Митяков [10], Н.Е. Егоров [6], Т.Н. Аверина [1], Н.А. Никитина [13], А.А. Захарова [7] и других авторов рассматриваются методики оценки инновационного потенциала, индексные и эконометрические подходы, а также вопросы территориальной дифференциации, кластеризации регионов и прогнозирования траектории их инновационного развития. Отдельное внимание уделяется институциональным и инфраструктурным факторам, влияющим на уровень вовлеченности регионов в инновационные процессы. Несмотря на значительную проработку тематики, в научной повестке сохраняется методологический пробел, связанный с отсутствием комплексных моделей, способных учитывать одновременно как потенциал, так и фактическую активность в сфере инноваций с опорой на отраслевую структуру и территориальную специфику. Несмотря на обширность существующих исследований, сохраняется значительный научный пробел. До настоящего времени отсутствует единый комплексный методический инструмент для оценки и мониторинга инновационного климата регионов, учитывающего современные условия санкционного давления и геоэкономической нестабильности. В связи с изложенными проблемами выстраивается цель настоящего исследования — разработка методологического инструментария для комплексной оценки инновационного потенциала региона и уровня отраслевой диверсификации инновационной активности с учетом показателей социально-экономического развития.

Гипотеза исследования заключается в том, что разработка и применение методологического инструментария, основанного на комплексной оценке инновационного потенциала и отраслевой диверсификации инновационной активности региона, позволяет выявлять ключевые риски и ограничения, влияющие на темпы и качество его социально-экономического развития, а также обоснованно формировать направления региональной инновационной политики в условиях санкционного давления.

Научная новизна исследования состоит в предложении подхода к оценке инновационного развития региона, основанного на одновременном учёте двух ключевых показателей — инновационного потенциала и отраслевой диверсификации инновационной активности. В отличие от существующих подходов, акцентирующих внимание лишь на отдельных аспектах инновационного развития, предложенное решение позволяет комплексно оценивать, как готовность региона к инновационному росту, так и фактическую реализацию инноваций в различных секторах экономики. Разработанная система мониторинга двух интегральных индикаторов позволяет своевременно выявлять риски, структурные ограничения и дисбалансы, влияющие на инновационную динамику региона, и служит основанием для обоснования приоритетных направлений региональной инновационной политики.

Основная часть

​В период с 1990-х годов до 2013 года российская экономика демонстрировала устойчивый рост, сопровождавшийся восстановлением макроэкономической стабильности и расширением внутреннего спроса. Особенно значимыми были 2000-е годы, когда благодаря благоприятной внешнеэкономической конъюнктуре и высоким ценам на энергоресурсы наблюдались высокие темпы роста ВВП, расширение бюджетной базы и накопление резервов. Однако начиная с 2012—2013 годов темпы экономического роста не демонстрируют столь существенной динамики, что связано с исчерпанием модели роста, основанной на экспорте сырьевых ресурсов, а также накоплением внутренних структурных дисбалансов [4]. Дополнительным ограничивающим фактором стало усиление внешнеполитического давления: введённые с 2014 года санкции в ответ на геополитические события, а также возрастающая турбулентность на мировой арене существенно сузили возможности внешнего финансирования, ограничили доступ к передовым технологиям и вызвали необходимость пересмотра стратегии экономического развития [17]. Эти процессы обозначили переход к новому этапу, требующему переосмысления источников устойчивого роста и опоры на внутренние рельсы, в том числе через реализацию инновационного потенциала.

На текущем этапе тенденции сохраняются несмотря на продолжительные периоды экономического роста, продиктованные высокими ценами на энергоносители, эксперты ЦМАКП (Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования) прогнозируют резкое охлаждение экономики в 2025 году на фоне сжатия бюджетных доходов. ВВП, прибавивший около 4% в 2024-м, вырастет лишь на ~1,7–2% в 2025 году – фактически около нулевого роста с риском отдельных отрицательных кварталов [20] (хотя полноценной рецессии в ЦМАКП пока не ожидают)​. Аналитики центра прямо предупреждают об угрозе стагфляции – одновременной стагнации экономики при повышенной инфляции – если сверхжёсткая монетарная политика сохранится​. Одновременно в их прогнозах заложено снижение фискальных поступлений: прежде всего сократятся нефтегазовые доходы бюджета из-за падения экспортной выручки (в санкционном сценарии – минус ~$50 млрд ежегодно) [21]. Такое сужение сырьевой базы ослабит рубль и бюджетную устойчивость, тем более что высокая ключевая ставка уже раздувает расходы на обслуживание долга и вынуждает покрывать дефицит за счёт резервов, фактически повышая денежную эмиссию​ [19].

В совокупности эти тенденции указывают на исчерпание потенциала экстенсивного экономического роста, основанного на сырьевом экспорте и благоприятной внешней конъюнктуре [3]. Сокращение экспортных поступлений, рост долговой нагрузки и снижение устойчивости бюджетной системы в условиях внешнеполитической изоляции подчёркивают необходимость пересмотра модели экономического развития. Ведущие экономики мира уже продемонстрировали эффективность перехода к инновационно-ориентированной траектории роста, в основе которой лежат инвестиции в научные исследования, цифровую трансформацию, развитие человеческого капитала и высокотехнологичных отраслей [16]. Такой переход позволяет не только повысить производительность и конкурентоспособность, но и сформировать устойчивую, адаптивную структуру экономики, менее зависимую от сырьевых факторов [15]. Для России реализация внутреннего инновационного потенциала, особенно на региональном уровне, становится ключевым условием диверсификации и формирования прочной базы для преодоления как внутренних структурных ограничений, так и внешнеэкономических вызовов [13].

​Страны, выбравшие инновационно-ориентированную модель развития, демонстрируют устойчивый экономический рост, высокую конкурентоспособность и способность к адаптации в условиях глобальной нестабильности. К их числу относятся Финляндия, где инновационная трансформация сопровождалась инвестициями в ИКТ и образование; Южная Корея, достигшая мирового лидерства по объёму инвестиций в НИОКР и развитию высокотехнологичных корпораций; Израиль с одной из самых развитых стартап-экосистем и наибольшей долей расходов на науку в ВВП; Швеция с мощной системой технологического предпринимательства и высоким уровнем институциональной поддержки; а также Сингапур, ставший региональным инновационным хабом, благодаря стратегическому государственному управлению, ориентации на наукоёмкие отрасли и активной цифровизации. Общей чертой этих государств является системный подход к стимулированию научно-технического прогресса, высокие вложения в человеческий капитал и приоритетное внимание к развитию инфраструктуры знаний. Российские исследователи подтверждают успешность инновационных стратегий этих стран. В частности, опыт Израиля в формировании сектора высоких технологий подробно рассматривается в работе Р.Х. Эльканова [18], где подчёркивается роль государственной поддержки и привлечения прямых иностранных инвестиций в развитие инновационной экономики. Южная Корея, по данным индекса Bloomberg [9], опередила такие страны, как Германия, Финляндия, Швейцария, Израиль, Сингапур, Швеция и США по уровню развития инноваций. Кроме того, в исследовании Н.Ф. Васильевой и В.Л. Кавуры [2] анализируются модели инновационного развития, реализованные в странах, включая Южную Корею, Швецию и Финляндию, подтверждая их высокие позиции в рейтингах инновационных государств и лидерах социально-экономического развития.​ Эта тесная связь инноваций, экологической ответственности и социально-ориентированной политики демонстрируют, что именно комплексный инновационный подход способен обеспечить устойчивый рост, повышение качества жизни и укрепление глобальной конкурентоспособности. Для России данный опыт представляет особую ценность, поскольку подтверждает необходимость перехода от сырьевой зависимости к модели, ориентированной на технологическое обновление, инвестиции в человеческий капитал и формирование современной суверенной инновационной системы развития.

Переход к инновационно-ориентированной модели развития не может быть одномоментным решением — напротив, это продолжительный, поэтапный и крайне трудоёмкий процесс, требующий фундаментальной перестройки всей системы социально-экономических отношений. Успешное движение в этом направлении предполагает не только политическую волю и институциональную готовность, но и выстраивание комплексного аналитического сопровождения, позволяющего отслеживать реальные изменения, измерять прогресс и выявлять препятствия на каждом этапе. Без постоянного мониторинга состояния инновационного развития, как на национальном, так и на региональном уровне формирование эффективной и сбалансированной инновационной политики оказывается затруднительным.

Инновационное развитие представляет собой не только пространственный, но и отраслевой феномен. Оно формируется и распределяется неравномерно — как по регионам, так и по секторам экономики. Такая неоднородность обусловлена разной степенью насыщенности территорий научно-образовательными учреждениями, инфраструктурой, инвестиционными возможностями, а также спецификой производственно-технологического профиля отраслей. Инновационное развитие обладает отложенным и накапливающимся эффектом: заложенные сегодня научно-технологические решения формируют основу будущих изменений в производстве, управлении, социальной сфере.

Такое понимание требует комплексного подхода к оценке инновационного процесса, в котором должно быть чётко различено два измерения — потенциал и активность. Инновационный потенциал отражает наличие условий, ресурсов, предпосылок и институциональной базы для генерации новшеств, в то время как инновационная активность фиксирует фактические проявления инновационного поведения — уровень внедрения новых продуктов и процессов, степень распространённости технологий, динамику участия отраслей в инновационном процессе. Игнорирование одного из этих аспектов неизбежно ведёт к искажению картины и риску неверной интерпретации состояния инновационного развития. Отсюда вытекает необходимость построения модели, способной учитывать, как скрытую готовность региона к инновационному рывку, так и реальную степень вовлечённости ключевых отраслей в процессы технологических трансформаций.

Рассмотрим подходы к анализу инновационного развития в региональном аспекте, существующие в современном научном сообществе в Таблице 1.

Таблица 1 - Современные подходы к оценке инновационного развития регионов

Продолжение таблицы 1

Несмотря на указанные ограничения подхода на основе нечеткой логики, именно его использование представляется наиболее оправданным в контексте поставленной задачи. Это обусловлено несколькими принципиальными преимуществами метода нечетких множеств, которые полностью компенсируют выявленные слабые стороны. Во-первых, метод нечеткой логики позволяет эффективно работать с неоднородной информацией и неполными наборами данных, что особенно актуально в условиях санкционного давления, геоэкономической нестабильности и ограниченного доступа к информации. Во-вторых, его ключевым преимуществом является возможность включения качественных факторов, трудно поддающихся формализации в традиционных моделях. В дополнение, для учета отраслевого вклада в инновационное развитие, помимо использования подхода, основанного на теории нечетких множеств, предлагается использовать, разработанный показатель отраслевой диверсификации инновационной активности. Совместное применение этих двух инструментов позволяет не только нивелировать упомянутые выше недостатки, но и обеспечить более глубокое и разностороннее понимание регионального инновационного развития. Инновационная диверсификация отражает степень распространения и вовлечённости различных отраслей экономики в инновационные процессы, а нечеткая логика позволяет интегрировать этот показатель в комплексную модель, учитывающую многообразие факторов и их нелинейные взаимосвязи. В результате достигается высокая чувствительность к специфике отдельных регионов и секторальным особенностям инновационной активности, что существенно повышает аналитическую ценность получаемых результатов и обеспечивает необходимую достоверность и релевантность выводов исследования.

В ходе исследования автором выделены пять групп показателей, которые непосредственно формируют инновационный потенциал. А именно: финансово-инвестиционные показатели, показатели, отражающие человеческий капитал и кадровый потенциал, инфраструктурные и технологические факторы, регуляторно-правовые факторы, факторы экономической стабильности и макроэкономические показатели. Данные показатели группируются в единую систему индикаторов, которая позволяет диагностику инновационного потенциала региона для выявления главных проблем и направлений развития в инновационной политике. Система индикаторов представлена на Рисунке 1.

Рисунок 1. Система индикаторов для определения инновационного потенциала региона

Источник: составлено автором.

Данный показатель инновационного потенциала региона интегрирует воедино уровни индикаторов, охватывающих финансово-инвестиционные, кадровые, инфраструктурно-технологические, регуляторные и экономические показатели. Такая система дает возможность выявлять факторы, оказывающие негативное воздействие на состояние инновационного развития региона, определять их интенсивность и, в последующем, проводить комплексный мониторинг состояния экономического развития региона. Применение данной системы для оценки инновационного потенциала обеспечивает идентификацию локальных зон риска, ограничивающих устойчивость и безопасность для инновационного развития, что позволяет своевременно фиксировать отклонения в социально-экономической динамике региона.

Формирование инновационного потенциала рассматривается как результат взаимодействия элементов, определяющих потенциальные возможности региона для устойчивого экономического развития. Низкие уровни значений отельных показателей потенциала выступают в качестве индикаторов внутренних диспропорций и могут стать угрозами для стабильно функционирующей инновационной системы и способствовать снижению экономической активности региона и его конкурентоспособности. В долгосрочной перспективе данные процессы представляют угрозу для национальной инновационной безопасности, а также устойчивости социально-экономического развития.

В целях анализа и последующей оценки инновационного потенциала региона введен показатель ¾ IRIC Index.

· Integrated — интегрированный;

· Regional — региональный;

· Innovation Capacity — способность региона к созданию и внедрению инноваций;

· Index — индекс.

Рассмотрим алгоритм предложенного метода оценки:

1. Первым этапом идет разграничение нечетких множеств значений уровня инновационного потенциала региона: если 0 ≤ IRIC Index ≤ 0,4, то региону характерна инновационная инертность; если 0,4 <IRIC Index ≤ 0,7, то в регионе формирующийся инновационный потенциал; если 0,7 <IRIC Index ≤ 1, то инновационный потенциал в регионе ¾ оптимальный.

2. По квантильному методу осуществляется расчет пороговых значений показателей в разрезе территориальной принадлежности региона. Рейтинг составляется по округам Российской Федерации, поскольку экономическая эффективность региона зависит от наличия ресурсов, перспективности рынка сбыта и проводимой экономической политики.

3. Для показателя X_j необходимо задать лингвистическую переменную L_i, выступающую уровнем показателя X_j:

L_i1 – высокий уровень показателя Хj;

L_i2–средний уровень показателя Хj;

L_i3 – низкий уровень показателя Хj.

4. Для описания степени принадлежности значений параметров к лингвистическим уровням используется трапециевидная функция (Формула 1) с вершинами a, b, c, d.

(1)

5. Для дальнейшей оценки формируем матрицу с фактическим распределением значений индикаторов (Таблица 1), где столбцы матрицы –коэффициенты (j), строки – качественные оценки параметров (i), значения, расположенные по диагонали, отражают уровень или степень принадлежности качественных характеристик к количественным значениям индикаторов ( _ji).

Таблица 2 - Матрица распределения значений индикаторов

6. Расчет уровня инновационного потенциала происходит на основе процесса дефаззификации с применением метода центроида и коэффициента вероятности нечетких множеств, предложенного Недосекиным А.О. [12].

Расчет IRIC Index будет происходить по Формуле 2:

(2)

где g_i = 0,9–0,2 × (i-1);

g – коэффициент вероятности нечетких множеств;

j – номер столбца;

i – номер строки;

m – количество факторов.

_ji– уровень принадлежности параметра X_j нечетким подмножествам Li.

7. На заключительном этапе осуществляется интерпретация полученных результатов, выявляются отклонения и выявляются факторы, которые оказывают негативное влияние на инновационный потенциал региона и, как следствие, на безопасное инновационное и экономическое развитие региона.

Мониторинг состояния экономического развития региона с учетом состояния его инновационного климата является ключевым инструментом для достижения устойчивого роста экономики регионов и обеспечения его конкурентоспособности на национальном уровне. В условиях глобальной неопределенности он выступает инструментом, направленным на своевременное выявление дестабилизирующих факторов и минимизацию угроз внешней среды.

Инновационный климат региона является основой для выстраивания устойчивой инновационной системы национального уровня, которая способна обеспечить разработку и коммерциализацию передовых решений. Своевременное проведение мониторинга дает возможность для определения текущего состояния инновационного климата региона и своевременного выявления рисков, угрожающих стабильному экономическому развитию.

Для проведения комплексного мониторинга состояния экономического развития региона, с учетом состояния его инновационного климата, автором предлагается, по мимо оценки инновационного потенциала, провести оценку инновационной диверсификации региона. Для этих целей вводится показатель «инновационная диверсификация региона». Оценка распределения инноваций в регионе является ключевым показателем при разработке стратегий инновационного и экономического развития региона, так как дает понимание структуры и диверсификации инновационной активности и потенциала для устойчивого экономического развития.

Для проведения оценки «инновационной диверсификации региона» автором предлагется показатель CDIA (Coefficient of Diversification of Innovation Activity). Его расчет базируется на модифицированном индексе Херфиндаля-Хиршмана и имеет следующий алгоритм:

1. Производится расчет долей отраслей по каждому из следующих показателей:

˗ Отгружено инновационных товаров собственного производства, выполнено работ и услуг собственными силами (в тысячах рублей);

˗ Затраты организаций на инновационную деятельность (в тысячах рублей);

˗ Отгружено инновационных товаров, работ, услуг, созданных с использованием результатов интеллектуальной деятельности, права на которые принадлежат российским правообладателям (в тысячах рублей).

˗ По каждому показателю определяется количество подотраслей.

˗ Доли рассчитываются с применением корректирующего коэффициента, сглаживающего вклад каждой отрасли в зависимости от количества ее подотраслей (Формула 3).

(3)

где S_ij- доля отрасли i в показателе j;

p_ij- количество подотраслей для отрасли i по показателю j;

ln(1+p_ij)- логарифмическая функция, сглаживающая вклад отрасли.

2. Рассчитывается средняя скорректированная доля каждой отрасли (Формула 4).

(4)

где S _ср, _i- средняя скорректированная доля отрасли i по показателям;

S_мод.i,j- скорректированная доля отрасли i для показателя j;

m- количество показателей.

3. Рассчитывается итоговый коэффициент инновационной диверсификации региона (Формула 5).

(5)

где CDIA- коэффициент инновационной диверсификации региона;

S _ср,_i - средняя скорректированная доля отрасли i по показателям.

Таким образом, значение показателя CDIA>0, считается слабой диверсификацией, а значение CDIA≤ 0,25 – оптимальной диверсификацией инноваций.

В современных условиях неустойчивого положения и быстро меняющейся внешней среды особенно важным является постоянный и своевременный мониторинг двух ключевых показателей инновационного климата: инновационного потенциала региона и его инновационной активности. Оперативное реагирование на угрозы внешней среды является обеспечением для сбалансированного и устойчивого инновационного и экономического развития региона. Для этих целей автором разработан алгоритм мониторинга, представленный на Рисунке 2.

Рисунок 2. Мониторинг состояния инновационного развития региона

Источник: составлено автором.

Проведение мониторинга и последующая современная корректировка направлений проводимой инновационной политики должно позволить регионам оперативно реагировать на изменения внешней среды и формировать эффективную стратегию инновационного развития региона для обеспечения устойчивого экономического развития региона.

Реализация мероприятий мониторинга дает возможность выявить ключевые проблемы в региональной инновационной системе, и на этой основе разработать механизмы по их нивелированию. В условиях глобальных шоков и продолжающейся неопределённости, мониторинг является основой для обеспечения безопасного инновационного и экономического развития регионов в целях достижения стратегических целей устойчивого инновационного развития национальной экономической системы.

Заключение

В ходе настоящего исследования были рассмотрены перспективы перехода российской экономики на инновационно-ориентированную модель развития как ответ на исчерпание возможностей действующей экспортно-сырьевой парадигмы. На фоне растущих внешнеполитических ограничений, ухудшения условий доступа к технологиям и инвестициям, а также накопления внутренних структурных дисбалансов, вопросы укрепления технологического суверенитета и формирования устойчивого инновационного контура приобретают первостепенное значение.

В работе было показано, что существующие подходы к оценке инновационного развития регионов обладают высокой исследовательской значимостью, но при этом в условиях территориальной неоднородности и институциональной асимметрии становятся недостаточными для оперативного выявления рисков и диспропорций, препятствующих устойчивому социально-экономическому росту. В этой связи был предложен авторский подход к мониторингу инновационного развития, основанный на интеграции двух ключевых индикаторов — уровня инновационного потенциала региона и степени отраслевой диверсификации инновационной активности.

Выбранное методологическое решение — использование метода нечетких множеств — позволило учесть сложность, многоуровневость и слабую формализуемость факторов, воздействующих на инновационную динамику. Такой подход не только расширяет аналитические возможности, но и формирует основу для типологизации регионов по их способности адаптироваться к условиям внешнего давления и внутренней трансформации.

Включение показателя диверсификации позволяет учитывать, как горизонтальную (отраслевая), так и вертикальную структуру инновационного развития.

Таким образом, проведённое исследование может рассматриваться как методологическая платформа, пригодная для последующего использования в рамках более сложных аналитических конструкций. Оно позволяет выстраивать проведение дальнейших научных исследований и углубить предложенный подход в контексте системного моделирования регионального развития — через призму иерархической системы хозяйствования, где инновационная активность регионов рассматривается не изолированно, а как элемент многослойной структуры региональной экономики. Такой подход позволит не только обеспечить стратегическую управляемость инновационными процессами, но и сформировать целостную модель адаптации территориальных систем к условиям внешнего давления, опираясь на внутренние ресурсы и механизмы научно-технологического самообеспечения.

Этика и конфиденциальность

При подготовке исследования автор придерживался принятых в научной среде этических норм. Работа основана на анализе открытых источников и авторских методологических разработках, не предполагающих использование персональных данных или информации, нарушающей чьи-либо права. Все положения статьи сформированы с учётом принципов уважения к интеллектуальной собственности, добросовестности и научной объективности. Исследование не затрагивает конфиденциальных аспектов и может быть свободно использовано в академическом и прикладном контексте.