Научная специализация регионов как фактор территориального экономического развития

Актуальность исследования

Современный этап социально-экономического развития Российской Федерации характеризуется переходом к инновационной модели роста, где научный потенциал регионов выступает ключевым фактором конкурентоспособности и устойчивого развития территорий. В условиях ограниченности ресурсов и необходимости эффективного распределения инвестиций в научную сферу особую значимость приобретает проблема определения и оценки научной специализации регионов.

Научная новизна предлагаемого исследования заключается в разработке инструментария комплексной оценки научной специализации регионов, основанной на сравнении доли региона в общероссийских показателях по кадровому и финансовому обеспечению конкретных областей науки.

Практическая значимость исследования определяется необходимостью разработки дифференцированных подходов к управлению научной деятельностью в регионах с различным профилем специализации, что способствует формированию эффективной системы распределения средств и стимулированию кооперации в научной сфере.

Актуальность темы подтверждается как теоретическими аспектами региональной экономики и инновационного развития, так и практическими потребностями органов государственного управления в инструментах оценки научного потенциала регионов для принятия обоснованных управленческих решений в условиях ограниченности ресурсов и необходимости повышения эффективности государственных инвестиций в науку.

Целью исследования является разработка и апробация инструментария оценки научной специализации регионов Российской Федерации на основе анализа соотношения кадрового и финансового потенциала в различных областях науки для формирования дифференцированных стратегий регионального научно-технологического развития.

Задачами исследования становится возможным сформулировать следующим образом:

- Разработать инструментарий оценки научной специализации регионов, основанную на расчете индексов кадрового потенциала специализации (КПС) и финансовой специализации (ФС) с последующим формированием интегрального индекса специализации по областям науки (ИСО_i).

- Провести оценку научной специализации регионов Центрального федерального округа (ЦФО) на основе официальной статистики по численности исследователей и внутренним затратам на научные исследования и разработки по областям науки за 2023 год.

- Выявить типологию регионов по профилю с учетом выявленных особенностей научной специализации.

Предметом исследования является инструментарий комплексной оценки научной специализации регионов и ее применение для анализа регионального распределения научного потенциала в Центральном федеральном округе.

Гипотеза исследования. Разработанный инструментарий комплексной оценки научной специализации регионов, основанная на соотношении региональных и общероссийских показателей кадрового и финансового обеспечения научной деятельности по отдельным областям науки, позволит выявить типологию регионов по профилю научной специализации.

Эмпирической базой исследования послужили официальные данные Федеральной службы государственной статистики.

Основная часть

Исследование научной специализации как драйвера роста требует преодоления ограничений неоклассических [16] и эндогенных [15] теорий, игнорирующих структурную гетерогенность, историческую зависимость и пространственную асимметрию развития [11].

Эволюционная экономика [14] рассматривают специализацию как результат накопления компетенций и рекомбинации знаний, формируемых институциональными рамками. Теория инновационных систем [10] дополняет это, акцентируя роль научно-промышленных связей в трансформации базовых исследований в технологии. Экономическая география [9] вводит понятия зависимости от траекторий и связанной диверсификации, объясняя, почему успешная модернизация требует опоры на существующий знаниевый базис.

Современный анализ научной специализации объединяет исторический опыт, сетевую динамику знаний и глобальные структуры. Это позволяет трактовать её не как статичное преимущество, а как эволюционный процесс. Такой подход обеспечивает основу для политик, ориентированных на долгосрочную устойчивость вместо краткосрочной эффективности, особенно в условиях технологических и геополитических трансформаций.

В современной науке, посвященной данному направлению, достаточно значительная часть отводится проблеме синхронизации научной специализации регионов с их промышленной структурой [1]. Высокий научный потенциал территории не обязательно соответствует значительное инновационное развитие и конкурентоспособность.

Важна степень соответствия между профилем научной деятельности региональных институтов и технологическими потребностями [5] и инновационным особенностям [7] территорий. Особое значение в этом контексте имеет фактор долгосрочности формирования научной специализации, поскольку устойчивые научные компетенции развиваются в течение 15-20 лет и основываются на преемственности научных школ, накоплении интеллектуального капитала и формировании уникальных исследовательских традиций.

Отдельные исследования демонстрируют, что регионы, где научная специализация пересекается с технологически значимыми отраслями экономики, обладают повышенной инновационной эффективностью [2]. Такая синхронизация создает благоприятные условия для трансфера знаний, генерации комбинаторных эффектов и преобразования фундаментальных исследований в прикладные инновации, способствующие росту производительности труда и диверсификации региональной экономики. При этом долгосрочная перспектива формирования научной специализации предполагает баланс между сохранением фундаментальных исследовательских компетенций и адаптацией к меняющимся технологическим требованиям экономики с учетом отложенного характера эффектов [8].

Как показывают исследования, акцент на краткосрочных промышленных приоритетах может привести к маргинализации фундаментальных исследований, которые исторически выступают источником радикальных инноваций и долгосрочного экономического роста [13]. Регионы, ориентированные исключительно на решение прикладных задач, теряют способность к генерации прорывных технологий и становятся зависимыми от научных центров с более сбалансированным профилем исследований. Инновации, изначально направленные на системные изменения, могут быть ассимилированы существующими структурами и утратить свой трансформационный потенциал [12].

Немалую роль играет и сотрудничество, в том числе международное [3], которое позволяет любой территории вовлекать те ресурсы, которые или отсутствуют, или находятся в дефиците [4].

Таким образом, оценка и анализ научной специализации представляется весьма актуальным направлением.

В рамках данного исследования был проведен расчет параметра научной специализации регионов Центрального федерального округа (ЦФО) за 2023 год. Расчет был проведен в несколько этапов.

1. Индекс кадрового потенциала специализации (КПС)

Индекс отражает соотношение доли исследователей региона в конкретной области науки к доле исследователей этой области в общероссийском объеме:

КПС_i,t = (S_{иссл_регион, i,t} / S_{иссл_регион_всего,t}) / (S _{иссл_РФ,i,t} / S _{иссл_РФ_всего,t}) (1)

где: S_{иссл_регион, i,t} - численность исследователей в области науки i в регионе в году t;

S_{иссл_регион_всего,t} - общая численность исследователей в регионе в году t;

S _{иссл_РФ,i,t} - общая численность исследователей в области науки i в РФ в году t;

S _{иссл_РФ_всего,t} - общая численность исследователей в РФ в году t.

2. Индекс финансовой специализации (ФС)

Индекс отражает соотношение доли затрат на НИОКР региона в конкретной области науки к доле затрат на НИОКР этой области в общероссийском объеме:

ФС_i,t = (S _{фин_регион_i,t} / S _{фин_регион_всего,t}) / (S _{фин_РФ_i,t} / S _{фин_РФ_всего,t}) (2)

где:

S _{фин_регион_i,t} - объем затрат на НИОКР в области науки i в регионе в году t;

S _{фин_регион_всего,t} - общий объем затрат на НИОКР в регионе в году t;

S _{фин_РФ_i,t} - общий объем затрат на НИОКР в области науки i в РФ в году t;

S _{фин_РФ_всего,t} - общий объем затрат на НИОКР в РФ в году t.

3. Интегральный индекс специализации по области науки (ИСО)

Объединяет кадровый и финансовый компоненты с равными весами.

ИСО_i,t = 0,5 × КПС_i,t + 0,5 × ФС_i,t (3)

Таким образом, исходные данные для расчета представлены в таблице 1.

Таблица 1 Исходные данные для расчета индекса специализации, 2023 г.

Полученные в результате расчетов данные представлены ниже в таблицах 2-6.

Таблица 2 Доли численности исследователей по регионам и областям науки за 2023 год

Анализируя доли численности исследователей, становится возможным отметить высокую концентрацию научных кадров в Москве. Доля столицы в общероссийской численности исследователей превышает 8% в естественных науках, 18% в технических. Регионы Центрального федерального округа представляют собой преимущественно локальные центры с узкой специализацией. Тульская область, традиционно считавшаяся индустриальным центром, показывает слабую представленность в естественных и других областях науки, что ставит под сомнение эффективность региональной научной политики. Сельскохозяйственные науки имеют относительно более диверсифицированное распределение, однако и здесь доминируют несколько ключевых регионов. Следует отметить, что, здесь и далее в расчетах, часть индикаторов определены неточно ввиду отсутствия данных.

Таблица 3 Доли затрат на НИОКР по регионам и областям науки за 2023 год

Распределение затрат на НИОКР подтверждает и усиливает тенденции, выявленные ранее. Москва концентрирует около 7% всех затрат на естественные науки и более 23% на технические, что демонстрирует значительную асимметрию в финансировании региональной науки. Отметим, что финансовая специализация регионов часто не совпадает с кадровой: так, Смоленская область имеет высокую долю финансирования медицинских наук (0,0010) при относительно скромном кадровом потенциале в этой области. Дисбаланс между кадровым потенциалом и финансированием в некоторых регионах может указывать на неэффективность распределения ресурсов и необходимость корректировки региональной научной политики.

Таблица 4 Индексы кадрового потенциала специализации (КПС) за 2023 год

Костромская область демонстрирует высокое значение по сельскохозяйственным наукам (24,668), что указывает на формирование научной ниши, несмотря на относительно скромные абсолютные показатели. Брянская (10,856), Орловская (13,411) и Тамбовская (11,788) области также специализируются в сельскохозяйственном секторе, что отражает их аграрную ориентацию экономики. Смоленская область имеет высокую специализацию в медицинских науках (9,347), что свидетельствует о наличии региональных медицинских школ. Белгородская (5,386) и Липецкая (5,967) области показывают преимущества в общественных науках, что может быть связано с развитием социально-гуманитарных исследований в контексте региональной социальной политики. Тульская область сохраняет инженерные традиции с высоким индексом по техническим наукам (1,587). Москва, несмотря на высокие абсолютные показатели, имеет умеренные значения индексов специализации, что указывает на ее универсальный, а не узкоспециализированный характер научной деятельности. Курская (2,097) и Ивановская (1,889) области демонстрируют преимущества в естественных науках.

Таблица 5 Индексы финансовой специализации (ФС) за 2023 год

Индексы финансовой специализации демонстрируют более выраженную дифференциацию по сравнению с кадровыми показателями. Костромская (26,645), Тамбовская (23,112) и Орловская (20,826) области концентрируют финансирование на сельскохозяйственных исследованиях, что подтверждает стратегическую важность этого направления для регионального развития. Смоленская область демонстрирует высокий индекс по медицинским наукам (14,089). Липецкая область выделяется финансовой поддержкой сельскохозяйственных (9,436), общественных (1,688) и гуманитарных (2,044) наук, что можно определить, как комплексный подход к региональному развитию. Курская область (3,183) и Ивановская область (2,634) демонстрируют акцент на естественные науки в финансовой политике. Разрыв между кадровой и финансовой специализацией в некоторых регионах, что указывает на разные стратегии развития научной деятельности.

Таблица 6 Интегральные индексы специализации по областям (ИСО) за 2023 год

Интегральные индексы специализации позволяют выявить, что сельскохозяйственных исследований в научном профиле большинства регионов Центрального федерального округа преобладают. Костромская (25,657), Тамбовская (17,450) и Орловская (17,119) области имеют лидирующие значения по этому направлению, что указывает на формирование устойчивых научных школ в аграрном секторе. Смоленская область выделяется специализацией в медицинских науках (11,718). Белгородская область демонстрирует сбалансированную специализацию в общественных (3,681), сельскохозяйственных (1,861) и гуманитарных (1,232) науках, что отражает комплексный подход к развитию региональной науки. Курская (2,640) и Ивановская (2,261) области имеют выраженную специализацию в естественных науках. Липецкая область представляет пример региона с широкой научной специализацией в трех областях: сельскохозяйственных (4,718), общественных (3,828) и гуманитарных (2,760) науках. Важно отметить, что Москва, несмотря на высокие абсолютные показатели, имеет умеренные значения индексов специализации, что подтверждает ее роль как универсального научного центра без ярко выраженной отраслевой направленности.

Заключение

Проведенное исследование научной специализации регионов Центрального федерального округа с использованием разработанной методики комплексной оценки, включающей кадровый и финансовый компоненты, позволило выявить закономерности территориальной организации российской науки. Эмпирические результаты подтверждают гипотезу о глубокой асимметрии в распределении научного потенциала, где Москва концентрирует более 18% исследователей в технических науках при среднем индексе специализации 0,921, демонстрируя универсальный, а не узкоспециализированный характер научной деятельности. Выявленная доминанта сельскохозяйственных исследований в научном профиле большинства регионов ЦФО.

Выявлен дисбаланс между кадровой и финансовой специализацией региональной науки, что, возможно, создает системные риски для устойчивости региональной научной системы. Коэффициенты устойчивости специализации выявили два типа регионов: с последовательной научной политикой и с высокой волатильностью приоритетов.

Таким образом, гипотеза исследования подтвердилась, что позволило выявить ключевые закономерности территориальной организации научной деятельности и формирования региональных научных специализаций в Центральном федеральном округе. Полученные результаты демонстрируют асимметрию в распределении научного потенциала. Выявленный дисбаланс между кадровой и финансовой специализацией может указывать на проблемы в распределении ресурсов. Полученные результаты могут быть использованы при разработке дифференцированной региональной научной политики, ориентированной на сохранение научных компетенций, формирование научных кластеров с учетом сравнительных преимуществ территорий и оптимизацию распределения государственных инвестиций с учетом долгосрочных перспектив развития. Кроме того, разработанная методика комплексной оценки научной специализации регионов, интегрирующая кадровый и финансовый компоненты с динамическим анализом, может быть рекомендована для последующих исследований в области территориальной организации науки и формирования стратегий научно-технологического развития регионов Российской Федерации.