Профессор кафедры национальной и региональной экономики, доктор экономических наук, доцент
Доцент кафедры государственных и муниципальных финансов, кандидат экономических наук, доцент
Доцент кафедры национальной и региональной экономики, кандидат экономических наук
Профессор кафедры национальной и региональной экономики, доктор экономических наук, доцент
Digitalization is one of the most dynamically developing drivers of regional development, which necessitates a systematic assessment of the readiness for digital transformation and the digital maturity of Russian regions. In the context of limited budget resources, this approach ensures the concentration of federal and regional investments on the most promising areas that contribute to accelerating economic growth. The article uses cluster analysis as the main research tool, which allows for the typology of regions based on three blocks of indicators that characterize investment processes, innovation activity, and the extent of digitalization. The clustering of Russian regions reveals both typical groups with similar characteristics and territories with unique resource bases or specific economic structures that do not fit into any of the formed groups. The analysis results clearly demonstrate the degree of similarity between regions based on the set of parameters considered, as well as the stages of their consolidation into larger clusters. The data obtained serve as the basis for forming individual digital development trajectories and evaluating the effectiveness of regional targeted programs. Clustering itself clearly illustrates the scale of imbalances and contrasts in the development of territories both within federal districts and nationwide.
Цифровизация выступает одним из наиболее динамично развивающихся драйверов регионального развития, что обусловливает необходимость систематической оценки готовности к цифровой трансформации и цифровой зрелости регионов России. В условиях ограниченности бюджетных ресурсов подобный подход обеспечивает концентрацию федеральных и региональных инвестиций на наиболее перспективных направлениях, способствующих ускорению экономического роста. В качестве основного инструмента исследования в статье использован кластерный анализ, позволяющий произвести типологию регионов по трем блокам показателей, характеризующих инвестиционные процессы, инновационную активность и масштабы цифровизации. Кластеризация российских регионов позволяет выявить как «типичные» группы со схожими характеристиками, так и территории с уникальной ресурсной базой или специфической структурой экономики, не вписывающиеся ни в одну из сформированных групп. Результаты анализа наглядно показывают степень близости регионов по совокупности рассматриваемых параметров, а также этапность их консолидации в более крупные кластеры. Полученные данные служат основой для формирования индивидуальных траекторий цифрового развития и оценки эффективности региональных целевых программ. Сама кластеризация отчетливо иллюстрирует масштаб диспропорций и контрастов в развитии территорий как внутри федеральных округов, так и в масштабах страны.