Научно-исследовательский потенциал регионов как фактор инновационного развития региональной экономики

Введение.

Научно-технический прогресс и инновации определяют устойчивое развитие экономики. Развитие национальной инновационной системы (НИС) России и ее региональных составляющих стало приоритетом государственной политики [11]. При этом эффективность инновационной деятельности находится в стагнации: например, по данным Росстата, коэффициент инновационной активности организаций в 2017–2022 гг. снизился на 19% [7], а глобальный индекс инноваций России в 2025 г. едва вырос до 30,3 балла (после падения) [5]. Согласно Глобальному индексу инноваций 2025 года страна занимает 60-е место в мире, уступая развитым экономикам по ключевым показателям (НИОКР на душу населения, патентная активность) [22]. В этих условиях особое значение приобретает усиление внутренних связей между регионами. Хотя поставлена задача довести расходы на НИОКР до 2% ВВП, ее реализация требует комплексных мер – от развития транспортных коридоров до стимулирования межрегионального научного сотрудничества.

Данный развернутый обзор базируется на новых эмпирических данных – «Индекс пространственно-экономической связанности России» (ИПЭСР-2025) – и сопоставляет их с современными исследованиями и государственной политикой. Значительные территориальные различия в уровне экономического развития регионов формируют устойчивую пространственную дифференциацию инновационного производства, которая проявляется в различиях в масштабах производства, эффективности использования ресурсов и специализации инновационного сектора [4].

Целью настоящей статьи является исследование научно-исследовательского потенциала регионов Российской Федерации в контексте его влияния на инновационное развитие региональной экономики. Для достижения поставленной цели в работе анализируются показатели, характеризующие организационную и кадровую базу НИОКР, а именно число организаций, выполняющих исследования и разработки, и численность персонала, занятого данной деятельностью [15]. На основе сопоставления региональных данных выявляются особенности пространственной концентрации научно-исследовательских ресурсов, степень межрегиональной дифференциации и их значение для формирования условий инновационного роста. Результаты исследования позволяют уточнить роль НИОКР-потенциала в системе факторов регионального развития и определить направления совершенствования региональной инновационной политики.

НИС можно определить как систему взаимоотношений науки, промышленности и общества, определяющую развитие экономики на основе инноваций [6, 7]. В российском контексте НИС характеризует формирование технологического суверенитета и национальных приоритетов [8]. Государственные стратегии отмечают, что развитие НИС требует консолидации науки и бизнеса, создания эффективной инфраструктуры (кластеры, парки, технологические платформы) и стимулирования НИОКР. В стратегии инновационного развития РФ до 2020 г. (утв. распоряжением Правительства РФ № 2227-р от 08.12.2011) акцент делался на ответ на внешние вызовы и угрозы через приоритеты в науке и коммерциализацию разработок [11]. Впоследствии Указом Президента от от 28.02.2024 № 145 была утверждена Стратегия научно-технологического развития до 2035 г., направленная на установление целей, приоритетов и задач в области научно-технологической политики [14].

В современных источниках подчеркивается, что в условиях санкций инновационный потенциал и технологический суверенитет приобретают решающее значение [10, 21]. Однако официальные данные фиксируют негативную динамику: в 2019–2022 гг. доля ВВП, направляемая на НИОКР, держалась около 0,93–0,96% (пик в 2017 г. – 1,09%). Новейшие постановления «майских указов» предусматривают рост инвестиций в НИОКР до 2% ВВП к 2030 г. [9] (ранее целью 2024 года было 1,2%). Таким образом, политические усилия сосредоточены на расширении финансирования науки и создании национальных проектов по технологическому лидерству [1, 13].

Методы.

Индекс пространственно-экономической связанности России (ИПЭСР) – интегральный показатель, рассчитываемый на основе региональных статистических данных, – дает комплексную оценку «связанности» экономических и инновационных процессов в регионах. ИПЭСР состоит из четырех «подиндексов»: 1) Производство (интеграция в производственной сфере), 2) Рынок и строительство (деятельность торговли и строительства), 3) Мобильность (транспортная связанность) и 4) Сеть инноваций (научно-технологическая кооперация). Подиндекс «Сеть инноваций» включает показатели НИОКР – число исследовательских организаций и научного персонала на тысячу жителей (пересчет на душу).

Производственный подиндекс был сконструирован на основе совокупности индикаторов, характеризующих состояние и масштаб промышленного производства, объем отгруженных товаров, удельный вес обрабатывающих производств, а также относительные показатели выпуска продукции. Включение именно этих параметров обусловлено тем, что концентрация производственной деятельности создает опорную структуру экономических взаимодействий и во многом задает интенсивность межрегионального обмена сырьем, материалами и промежуточной продукцией. Существенные значения подиндекса указывают на то, что регион активно встроен в производственные цепочки, а также располагает достаточно развитой и диверсифицированной индустриальной базой.

Рыночный подиндекс предназначен для характеристики емкости внутреннего спроса, степени развития торговой активности, динамики строительного сектора и инвестиционного потенциала региона. В состав данного подиндекса вошли показатели розничного товарооборота, объемов ввода жилья, инвестиционной активности, а также характеристики состояния потребительского рынка. В содержательном плане подиндекс отражает способность региональной экономики формировать внутренние потоки товаров и денежных средств, а также обеспечивать реализацию произведенной продукции, в том числе продукции аграрного сектора.

Транспортный подиндекс характеризует уровень инфраструктурной обеспеченности территории, степень ее транспортной связанности и логистической доступности. Базу данного подиндекса составили показатели плотности автомобильной и железнодорожной сети, интенсивности грузооборота и общих объемов перевозок. Транспортная составляющая имеет принципиальное значение для аграрного сектора, поскольку именно она обеспечивает движение сырья, продукции переработки, а также экспортно-ориентированных товарных потоков между регионами и внешними рынками.

Сетевой/инновационный подиндекс рассчитывался на основе показателей, отражающих уровень научно-исследовательской активности, численность организаций, осуществляющих НИОКР, развитие цифровой инфраструктуры и долю высокотехнологичных видов деятельности в экономике региона. Указанный компонент позволяет оценить степень технологической и институциональной включенности региона в национальные и межрегиональные сети создания, распространения и использования знаний. Применительно к сельскому хозяйству данная составляющая связана с распространением агротехнологий, внедрением цифровых решений и платформ, а также с технологической модернизацией перерабатывающих производств.

Все исходные статистические показатели на предварительном этапе подвергались нормализации посредством стандартного z-преобразования, что обеспечивало возможность корректного сопоставления переменных, представленных в различных единицах измерения. После выполнения процедуры нормализации внутри каждого тематического блока использовалась равновзвешенная агрегация показателей. Интегральный индекс в дальнейшем определялся как среднее арифметическое значение четырехчастных подиндексов. Применение такого методического подхода позволяет, с одной стороны, сохранить содержательную и структурную интерпретируемость итогового индекса, а с другой – минимизировать риск чрезмерного влияния какого-либо одного измерения на общий результат инновационного развития регионов [12, 16].

Результаты.

Проведенный анализ показывает, что региональный научно-исследовательский потенциал России характеризуется резкой централизацией: значительная часть ресурсов сосредоточена в Москве и Санкт-Петербурге. Это подтверждается данными и из других источников. Так, на столицу приходится свыше 46% научных публикаций страны (2012–2016) [1], а вместе с Московской областью – свыше половины всего исследовательского персонала. Также наблюдается сильная территориальная неравномерность. На долю Москвы и Санкт-Петербурга вкупе с Подмосковьем и рядом областей приходится свыше половины исследовательского персонала в стране. На рис. 1 приведена динамика числа организаций, выполняющих НИОКР, по регионам (2025 г.) – видно резкое доминирование Москвы (~900 организаций), за ней с большим отрывом идут Санкт-Петербург (~300) и Московская область (~250). Остальные регионы топ-10 – Тюменская, Татарстан, Новосибирская, Свердловская, Челябинская, Ростовская области, Башкирия, Красноярский край – имеют в разы меньшие показатели (рис. 1).

Рисунок 1. Межрегиональная дифференциация числа организаций, выполняющих НИОКР.

Источник: составлено автором по данным Росстата, раздел 19 «Наука, технологии и инновации», табл. 19.1 «Организации, выполнявшие исследования и разработки» [15].

По показателю численности исследователей (рис. 2) аналогичная картина: Москва ≈210 тыс., Подмосковье ≈80 тыс., СПб ≈70 тыс., а далее – Новосибирская область ≈20 тыс., Свердловская область ≈15 тыс., Татарстан ≈10 тыс., остальные – единицы тысяч.

Рисунок 2. Межрегиональная дифференциация численности персонала НИОКР.

Источник: составлено автором по данным Росстата, раздел 19 «Наука, технологии и инновации», табл. 19.2 «Численность персонала, занятого исследованиями и разработками» [15].

На рис. 3 показано соотношение числа организаций и численности персонала: сильная корреляция, Москва и Московская область – крупнейшие, большинство регионов значительно ниже по данному показателю (рис. 3).

Рисунок 3. Соотношение организационной и кадровой базы НИОКР по регионам России.

Источник: составлено автором по данным Росстата, раздел 19 «Наука, технологии и инновации», табл. 19.1 «Организации, выполнявшие исследования и разработки» и табл. 19.2 «Численность персонала, занятого исследованиями и разработками» [15].

Научно-исследовательский потенциал определяется не только числом организаций (число НИОКР-организаций на 1 млн жителей), но и уровнем кадровой обеспеченности (численность исследовательского персонала на 1000 жителей), что важно для оценки качества инновационной среды. Средний возраст исследователей в 2024 году составлял 46 лет. За последние годы отмечается небольшое омоложение: доля исследователей до 30 лет выросла с 15,7% (2021) до 16,4% (2024), доля 40–49 лет – до 21,3%. Тем не менее наблюдается отток талантливой молодежи в центры и за рубеж. По экспертной оценке, регионы-лидеры сталкиваются с острой конкуренцией за кадры, а депрессивные – с «утечкой мозгов» в столицу [2] (рис. 4).

Рисунок 4. Пространственная локализация исследовательского потенциала регионов.

Источник: составлено автором по данным Росстата, раздел 19 «Наука, технологии и инновации», табл. 19.1 «Организации, выполнявшие исследования и разработки» и табл. 19.2 «Численность персонала, занятого исследованиями и разработками» [15].

Если рассматривать корреляцию НИОКР со всеми остальными показателями регионов (рис. 5), то наиболее заметная связь наблюдается с подиндексом «Рынок и строительство»: коэффициент корреляции составляет около 0,51. Это означает, что регионы с более развитой экономической средой, инвестиционной и потребительской базой чаще располагают и более высоким научно-исследовательским потенциалом. Связь с подиндексом «Мобильность» выражена слабее около 0,26, а с подиндексом «Производство» она минимальна – примерно 0,18. Следовательно, высокий уровень НИОКР не связан напрямую с масштабом промышленного выпуска: научный потенциал концентрируется не в индустриально сильных, а в административных, университетских и исследовательских центрах.

При этом связь индекса НИОКР с интегральным индексом ИПЭСР достаточно высокая – около 0,69. Это показывает, что научно-исследовательский потенциал является одним из значимых факторов общего уровня пространственно-экономической связанности региона, хотя сам по себе не определяет итоговую позицию полностью. То есть данные показывают, что индекс НИОКР сильнее связан с качеством экономической среды и уровнем региональной организации, чем с собственно производственным масштабом. Иначе говоря, научный потенциал чаще формируется там, где есть концентрация институтов, кадров и рыночной активности, а не просто высокий объем выпуска продукции.

Рисунок 5. Взаимосвязь показателей НИОКР и интегрального индекса регионального развития.

Источник: составлено автором по данным Росстата, раздел 19 «Наука, технологии и инновации», табл. 19.1 «Организации, выполнявшие исследования и разработки» и табл. 19.2 «Численность персонала, занятого исследованиями и разработками» [15]; расчеты автора.

Полученные данные показывают, что общая экономическая связанность регионов является важным фактором их инновационного развития (Табл. 1). Она отражает доступность экономических рынков [19], транспортной инфраструктуры и научных сетей. Лидирующие регионы по ИПЭСР обычно представляют собой крупные транспортно-инфраструктурные узлы с развитым высокотехнологичным бизнесом [17, 2]. В то же время периферийные территории с более низкими темпами роста демонстрируют слабую связанность [3, 18].

Таблица 1. Сильные и слабые стороны регионального НИОКР-потенциала.

ИПЭСР фокусируется в первую очередь на количественных аспектах связанности, не учитывая, например, качество взаимодействия или эффективность инновационных агентств. Кроме того, итоговый балл ИПЭСР демонстрирует высокую зависимость от экономической массы и численности населения (сильная корреляция с населением и ВРП). Следует также учитывать, что данная модель не интегрирует управленческие факторы: политическую стабильность, качество управления НИОКР, институты предпринимательства и т. д. Поэтому для дальнейших исследований целесообразно увязать ИПЭСР с другими индикаторами, в частности с Рейтингом инновационного развития регионов России НИУ ВШЭ и Global Innovation Index (WIPO) [14].

На основе анализа ИПЭСР и смежных исследований можно предложить следующие ориентиры:

- Укрепление инновационной инфраструктуры в регионах-лидерах: продолжать развивать технопарки, коворкинги и исследовательские кластеры в Москве, Подмосковье, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге и Новосибирске. Эти регионы – хабы технологий, и инвестиции в них дадут наибольший эффект за счет синергии бизнеса и науки.

- Сетевые проекты межрегионального уровня: создавать транспортно-логистические и информационные коридоры, связывающие удаленные и периферийные регионы с центрами. В качестве примера можно привести цифровую платформу взаимосвязи университетов и предприятий через ЕИС «Наука» или реинвестиции в программы «умных» дорог и ж/д в Сибири и на Дальнем Востоке.

- Поддержка научных кадров в периферии: стимулировать мобильность ученых и молодых исследователей, гранты для совместных проектов вузов малых регионов с ведущими институтами. Это поможет повысить подиндекс сети инноваций даже в сельских или моногородских округах.

- Метрики и мониторинг: ввести в федеральный мониторинг показатели не только объемов НИОКР, но и интерактивных сетей (количество совместных проектов, патентная кооперация между регионами). Создать интегрированную систему оценки кластеров и связей (Табл. 2).

Таблица 2. Основные инструменты инновационной политики и их предполагаемое воздействие на связанность и инновации.

Важным направлением является и региональное управление инновациями. Региональные власти могут использовать ИПЭСР и аналогичные индексы для диагностики слабых мест своего потенциала (например, низкие подиндексы «мобильность» или «сеть инноваций») и нацеливать программы поддержки именно на эти аспекты. Практическим примером может служить программа научно-технического развития региона: если по ИПЭСР выявлено отставание в сетевых показателях, то следует упор делать на международное сотрудничество и межрегиональные проекты (кластеры), а не только на локальное финансирование инфраструктуры.

Заключение.

В заключение следует отметить, что развитие регионального научно-исследовательского потенциала требует комплексного подхода, сочетающего финансовые, кадровые, инфраструктурные и институциональные меры. Прежде всего, необходима децентрализация финансирования науки за счет диверсификации его источников: наряду с федеральной поддержкой важно стимулировать частные и региональные инвестиции в научные исследования через налоговые льготы, субсидии малым НИОКР-организациям и расширение возможностей управления региональными фондами, ориентированными на приоритетные для конкретных территорий направления. Не менее значимой задачей остается укрепление кадрового потенциала, включая развитие программ привлечения и закрепления молодых ученых в регионах.

Развитие научной инфраструктуры вне столичных центров предполагает создание новых и модернизацию действующих технопарков, открытие филиалов научно-образовательных центров и международных лабораторий на базе региональных вузов, а также расширение доступа исследователей к современному оборудованию через центры коллективного пользования. Одновременно необходимо усиливать взаимодействие науки и реального сектора экономики: поддерживать совместные НИОКР-проекты вузов и предприятий, развивать инженерные и кластерные формы кооперации, механизмы технологического трансфера и сертификации результатов исследований. Перспективным представляется и курс на специализацию регионов, при котором научно-исследовательское развитие будет опираться на их природные, экономические и отраслевые преимущества. Формирование наукоемких кластеров по ключевым направлениям – от агротехнологий и нефтегазовых разработок до ИТ и высокотехнологичного производства – позволит каждой территории развивать собственные конкурентные преимущества и концентрировать ресурсы на наиболее перспективных направлениях.

[1] Публикационная активность ученых в регионах России // Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ: [сайт]. – 2017. – 26 июля. – URL: https://issek.hse.ru/news/207748318.html (дата обращения: 19.03.2026).

[2] Кадры крупных и средних организаций науки: итоги 2024 года // Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ : [сайт]. – 2025. – 28 окт. – URL: https://issek.hse.ru/news/1096744741.html (дата обращения: 19.03.2026).

[3] Рост затрат на науку в России: итоги 2023 года // Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ: [сайт]. – 2024. – 17 сент. – URL: https://issek.hse.ru/news/963240693.html (дата обращения: 23.03.2026).

[4] Там же.

[5] Центральный федеральный округ – лидер России по патентной активности //ИнформПатентПитер: [сайт]. – 2025. – 27 нояб. – URL: https://patentpiter.ru/novosti/151/ (дата обращения: 23.03.2026).

[6] Там же.