Дифференцированный подход к обеспечению сбалансированного функционирования региональных инновационных систем в условиях развития инфокоммуникационных технологий

Максимова Т.Г.1 , Мошурова Е.Ю.1
1 Национальный исследовательский университет ИТМО, Санкт-Петербург, Россия

Статья в журнале

Экономика, предпринимательство и право (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 16, Номер 6 (Июнь 2026)

Цитировать эту статью:

Максимова, Т. Г. Дифференцированный подход к обеспечению сбалансированного функционирования региональных инновационных систем в условиях развития инфокоммуникационных технологий / Т. Г. Максимова, Е. Ю. Мошурова // Экономика, предпринимательство и право. – 2026. – Т. 16, № 6. – DOI 10.18334/epp.16.6.126214. – EDN NHMJSB.
Maximova, T. G., Moshurova, E. Y. (in press). (2026). Differentiated approach to ensuring the balanced performance of regional innovation systems in the context of the development of information and communication technologies. Journal of Economics, Entrepreneurship and Law, 16(6). https://doi.org/10.18334/epp.16.6.126214

Аннотация:
В статье предлагается подход к решению проблемы диагностики рассогласованности параметров инновационного и цифрового развития региональных инновационных систем. Распространение инфокоммуникационных технологий изменяет характер взаимодействия акторов инновационных систем, сокращая трансакционные издержки и ускоряя диффузию знаний. Однако цифровое развитие регионов не всегда сопровождается ростом инновационных результатов, что указывает на несогласованность цифровых и инновационных параметров функционирования региональных инновационных систем. Авторами уточнено содержание категории сбалансированного функционирования региональной инновационной системы в условиях развития инфокоммуникационных технологий и выделены внутренняя и межсистемная проекции сбалансированности. Разработан дифференцированный подход к диагностике дисбалансов, основанный на сопоставлении инфокоммуникационного профиля региона с характеристиками инновационного процесса и качества инновационной политики. Сформированы инновационно-управленческие профили регионов и предложена типология дисбалансов функционирования региональных инновационных систем. Научная новизна исследования состоит в переходе от оценки уровня цифровизации к выявлению согласованности цифровых, институциональных и инновационных параметров регионального развития. Практическая значимость результатов заключается в возможности использовать предложенный подход для обоснования адресных управленческих решений в сфере региональной инновационной и цифровой политик. Статья представляет интерес для исследователей инновационной экономики, специалистов по региональному развитию, представителей органов государственной власти и разработчиков стратегий цифровой трансформации территорий.

Ключевые слова: региональные инновационные системы, сбалансированное функционирование, цифровая дифференциация регионов

JEL-классификация: O33, O38, O40, L86, R11

JATS XML

Введение

В современной экономической науке исследование инновационных процессов на мезоуровне занимает одно из ключевых мест. Несмотря на устойчивый интерес к данной проблематике, в отечественной академической среде до сих пор отсутствует единый универсальный подход к дефиниции понятия «региональная инновационная система» (РИС) и, как следствие, различны взгляды на сбалансированность функционирования РИС. Российские исследователи [6-8, 11-12, 17-18, 20, 23], опираясь на классические труды зарубежных основоположников концепции, в частности, Ф. Кука и Б. Ашейма [25], существенно адаптировали терминологический аппарат к специфике российской институциональной среды. Однако дополнительный контур уточнений составляет реализуемый процесс цифровой трансформации и распространение инфокоммуникационных технологий (ИКТ), влияющих на качество и объем связей между акторами РИС, повышая абсорбционную способность, снижая трансакционные издержки, формируя институциональные механизмы и ускоряя диффузию знаний. В связи с чем формируется представление об ИКТ как инструменте, повышающем сбалансированность РИС. Цель данного исследования состоит в разработке дифференцированного подхода к диагностике дисбаланса функционирования региональных инновационных систем в условиях развития ИКТ на основе сопоставления ИКТ-профиля региона с характеристиками качества региональной инновационной политики.

Литературный обзор

Концепция региональных инновационных систем (далее – РИС), вышедшая из более ранней концепции национальных инновационных систем (далее – НИС), формирует представление о территориальных единицах в качестве основы инновационного процесса, учитывающей контекст создания инноваций. Основоположник данного взгляда, Ф. Кук, определял РИС как инфраструктуру проактивной поддержки промышленности, основанную на институциональной встроенности, интерактивном обучении и культурной суперструктуре региона, представленных [25]. Уточненная отечественными учеными, данная дефиниция может быть определена в трех доминирующих направлениях научного дискурса: институционально-структурный, функционально- процессный, пространственно-сетевой представленных в таблице 1.

Таблица 1 – Подходы к определению РИС [7, 11-12, 17-18, 20, 23]

Подход / Направление
Ключевые авторы
Сущность определения РИС
На чем автор делает главный акцент
Институционально-структурный (РИС как совокупность организаций и институтов)
О. Г. Голиченко
[7]
Совокупность национальных и региональных институтов, обеспечивающих создание, распределение и использование знаний на конкретной территории.
Интеграция с НИС. РИС как важнейший структурный узел единой национальной системы, адаптирующий федеральные правила под местную специфику.
А. Г. Фонотов [23]
Организационно-экономический каркас территории, состоящий из ядра (НИИ, вузы, бизнес) и обеспечивающей периферии (инфраструктура, законы).
Элементы инфраструктуры. Акцент на жесткой структуре: система жизнеспособна только при наличии всех поддерживающих элементов (технопарков, фондов).
Функционально-процессный (РИС как непрерывный цикл движения знаний)
Е. А. Монастырный [18]
Целостный социально-экономический процесс воспроизводства инноваций, кадров и технологий, обеспечивающий саморазвитие региона.
Воспроизводство и динамика. Главное — не просто наличие заводов и вузов, а их способность постоянно запускать и поддерживать новые инновационные циклы.
М. В. Егорова, В. В. Авилова [11]
Инструмент реализации и наращивания инновационного потенциала региона через синергетическое взаимодействие инвесторов и науки.
Экономическая эффективность. РИС оценивается через инвестиционную привлекательность территории и готовность бизнеса внедрять рисковые разработки.
Пространственно-сетевой (РИС как экосистема связей и близости)
С. П. Земцов [12]
Открытая пространственная экосистема, эффективность которой зависит от плотности и качества сетевых взаимодействий между акторами.
Плотность сетей. Инновации рождаются не из-за факта постройки технопарка, а из-за частоты и полезности контактов между учеными и предпринимателями.
В.В. Матвеев [17]
Географически локализованная сеть взаимосвязанных агентов и кластеров, объединенных общими целями развития территории.
Эффект географической близости. Акцент на снижении издержек и росте доверия за счет того, что участники рынка находятся «на расстоянии вытянутой руки».

Наиболее актуальным в условиях цифровой трансформации является пространственно-сетевой подход, развиваемый С. П. Земцовым, В.В. Матвеевым [12, 17]. Авторы доказывают, что простое механическое создание элементов инфраструктуры, таких как, например, строительство технопарков, бизнес-инкубаторов, не гарантирует запуск инновационного процесса. Эффективность функционирования РИС определяется плотностью и качеством неформальных горизонтальных связей между акторами, социальным капиталом и «эффектом географической близости», который минимизирует трансакционные издержки при трансфере неявных знаний. Именно последнее является эффектом от развития ИКТ [28].

Таким образом, резюмируя подходы отечественных исследователей, под региональной инновационной системой в рамках данного исследования будет пониматься динамическая пространственно- локализованная экосистема, представляющая собой сеть взаимосвязанных субъектов генерации и коммерциализации знаний, функционирующая в рамках единых институциональных ограничений НИС и обеспечивающая инновационное развитие конкретной территории за счет синергетического эффекта локальных сетевых взаимодействий.

Выбор в качестве основы исследования пространственно-сетевого подхода смещает фокус с дескриптивного описания элементов РИС на изучение процессов их операционной взаимосвязи, формирующих содержание категории “функционирование”.

Методологическим фундаментом понимания сущности функционирования РИС выступает общая теория систем, изложенная Л. фон Берталанфи, и ее проекция на мезоэкономические процессы, развиваемая в работах В.Л. Макарова и Г.Б. Клейнера в рамках концепции системной экономики [14]. С позиции системно-деятельностного подхода, представленного А.А. Прохоровским [20], функционирование сложной социально-экономической структуры представляет собой динамический процесс, описываемый триадой системного анализа: “вход” (ресурсы) – “процесс” (трансформация) – “выход” (результаты). Так, О.Г. Голиченко формирует функционирование как управляемый процесс трансформации входящих ресурсов (интеллектуального капитала, инвестиций и фундаментальных знаний) в конечные исходящие результаты (коммерциализированные технологии, патенты, рост ВРП) посредством активизации внутренних сетевых связей [6,8]. Данная логика заложена и в работы Л.М. Гохберга, где функционирование инновационной экосистемы определяется через эффективность внутренней “производственной функции” региона: на “входе” оценке подвергаются материальные и кадровые затраты на разработку, а на “выходе” - удельный вес инновационных товаров в общей структуре отгруженной продукции субъекта РФ [21], этот подход стал основой российского регионального инновационного индекса (далее – РРИИ), а также был продемонстрирован в работе А.В. Божечковой [3].

Исходя из уточнения контекста понятия “функционирование РИС”, сбалансированность представляет собой соизмерение параметров ресурсов и формируемых результатов. Г.А. Ганеева, реализуя функциональный подход к теоретическому представлению РИС, выделяет наиболее важные механизмы, оказывающие влияние на функционирование систем: интерактивное обучение, производство знаний, концентрация компаний, создание социальных связей [5]. Переход от теоретического осмысление к оценке сбалансированности связан с выделением элементов РИС и определением их диспропорций. Л.С. Гусев основывается на 12 статистических показателях, выделяя три компоненты, определяющих сбалансированность функционирования РИС: ресурсный потенциал, результативность инновационной деятельности и социальный капитал, становящиеся основой интегральной оценки [10]. Важно заметить, что социальный капитал автор определяет в качестве индикатора развития условия функционирования РИС. И. Рудская и др. для анализа РИС используя двухэтапную модель анализа эффективности данных (DEA) на двух наборах индикаторов, уточняющих патентную активность и внедрение инновационных товаров и услуг [29].

А.Г. Фонотов в то же время обозначает важность роли РИС как элемента НИС, выделяя необходимость исследования РИС не обособленно, а в контексте национальной политики [23]. Одной из причин подобной необходимости является высокая степень дифференциации субъектов РФ, в том числе в инновационном развитии. Так, РРИИ по результатам 2024 года демонстрирует отличие региона-лидера от последнего в общем рейтинге в 3,5 раз [21]. В работах исследователей пространственной экономики, в частности С.П. Земцова, В.Л. Бабурина, определяется центрально-периферийная структура инновационного потенциала, сопровождается концентрацией инновационных ресурсов в крупнейших агломерациях страны [1]. Что усиливает изоляцию отстающих РИС и, как следствие, ослабляет НИС. С позиции обеспечения сбалансированного пространственного развития, С. П. Земцов, А. Мурадов и др. предлагают усиливать взаимодействие между лидирующими и отстающими РИС, основывая его на механизмах пространственной диффузии инноваций, эффективность которых в условиях развития ИКТ может быть повышена за счет использования данных технологий общего назначения [12-13]. Подтверждением этого является повышение внимания российских ученых к ИКТ-инфраструктуре, ее территориальному распределению и эффекту на инновационное развитие [4, 15, 22]. В современных зарубежных исследованиях данная логика развивается через оценку эффективности РИС в переходных экономиках, анализ цифровой готовности региональных экосистем и выявления конфигурации цифровой трансформации, повышающих устойчивость инновационных систем [24, 27, 30].

Итак, в рамках системной и эволюционной экономической географии сбалансированное функционирование рассматривается как процесс снижения межрегиональной технологической дифференциации в интересах достижения макроэкономической стабильности.

Таким образом, сбалансированность функционирования РИС может рассматриваться в двух аналитических проекциях: внутренней и межсистемной. Внутренняя сбалансированность РИС, где оценке подвергаются внутренние процессы РИС и результативность преобразования инновационного потенциала в инновационные результаты. Межсистемная сбалансированность связана с рассмотрением РИС как элемента НИС, где сбалансированность оценивается на основе сравнения уровня развития РИС, создавая возможность формировать основу для устойчивого экономического роста вследствие отсутствия дифференциации элементов НИС.

Материалы и методы

Методика исследования основана на сопоставлении ранее рассчитанных компонент ИКТ-профиля регионов [16] с частными статистическими показателями инновационного процесса и субиндексами Российского регионального инновационного индекса. На основе сочетания значений субиндексов «Инновационная деятельность» и «Качество инновационной политики» сформированы четыре инновационно-управленческих профиля регионов, которые далее сопоставлены с ИКТ-кластерами для выявления типов дисбаланса функционирования РИС.

Информационную базу исследования составили: данные по ИКТ-профилю регионов, рассчитанные авторами ранее на основе показателей развития информационного общества и формы № 3-информ [16]; частных статистических показателей инновационного процесса, формируемых Росстатом на основе форм № 2-наука и № 4-инновация; субиндексов Российского регионального инновационного индекса НИУ ВШЭ [21].

В качестве индикаторов, характеризующих внутреннее состояние РИС использованы показатели, отражающую ресурсную, деятельностную и результативную стороны инновационного процесса, согласующиеся с ресурсно-результативной логикой оценки эффективности и выбранные на основе изучения наиболее часто используемых в официальных методиках оценки РИС (таблица 2).

Для оценки межрегиональной сбалансированности были выбраны субиндексы РРИИ: “качество инновационной политики”, как комплексная характеристика созданных институциональных условий функционирования РИС, а также “инновационная деятельность”, сочетающий в себе компоненты ресурсной и результирующей составляющей. На основе сочетания значений данных субиндексов было определено 4 профиля:

профиль А — высокое качество инновационной политики и высокая инновационная деятельность;

профиль B — высокое качество инновационной политики при низкой инновационной деятельности;

профиль C — низкое качество инновационной политики при высокой инновационной деятельности;

профиль D — низкое качество инновационной политики и низкая инновационная деятельность.

Сопоставление кластеров на основе ИКТ-профиля регионов с инновационно-политическими профилями позволяет перейти от оценки цифровой дифференциации регионов к диагностике дисбалансов функционирования РИС. В выборку включены субъекты Российской Федерации за исключением новых территорий и Чукотского автономного округа ввиду отсутствия данных, а также городов федерального значения Москвы и Санкт-Петербурга. Москва и Санкт-Петербург, существенно отличающиеся от других регионов по значениям показателей инновационного развития в силу концентрации в этих субъектах Федерации значительного числа научных организаций и инновационных промышленных предприятий, исключены из выборки для снижения вариабельности анализируемых показателей, которая может привести к искажению результатов.

В таблице 2 представлены расчетные значения компонент ИКТ-профиля: развитие цифровой инфраструктуры, использование цифровых возможностей, использование передовых ИКТ, а также средние значения показателей для каждого из сформированных кластеров по ИКТ-профилю регионов. Процесс расчета PC1/PC2/PC3 ИКТ-профиля (использование цифровых возможностей, развитие цифровой инфраструктуры, использование передовых ИКТ, соответственно) был описан авторами ранее [16]. Информационной базой частных показателей является форма статистики № 2-наука и № 4-инновация Росстат1, субиндексов − регулярный отчет Регионального инновационного развития НИУ ВШЭ [21]. Для регионов каждого кластера было определено среднее значение, которое сравнивалось со средними значениями между кластерами.

Таблица 2 – Значения компонент Индекса ИКТ-профиля и внешних показателей (рассчитано авторами на основе 16, 21 [1])

Показатели
1 кластер
2 кластер
3 кластер
4 кластер
PC1 ИКТ-профиля
−0.595
+ 0.575
+0.209
−0.072
PC2 ИКТ-профиля
−0.564
+0.242
+0.680
+0.069
PC3 ИКТ-профиля
+0.097
−0.610
+1.002
−0.342
Внутренние затраты на исследования и разработки в процентах к ВРП (ВнутЗатИс)
0,47
0,42
1,09
0,28
Численность исследователей на 10 тыс. занятых (ЧислИсс)
20,1
15,1
40,1
13.1
Уровень инновационной активности организаций (ИнАкт)
10,3
9,1
13,1
8,4
Удельный вес инновационных товаров, работ и услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ и услуг (ИнТовОтг)
3,7
4,6
6,9
3,7
Преобладающая группа по Качеству инновационной политики / Инновационной деятельности (КИП/ИД)
D
А
А
D

Одним из параметров выбора как внутренних, так и внешних показателей, было отсутствие дублирования с показателями Индекса ИКТ-профиля для избегания мультиколлинеарности.

Таким образом, методика данного исследования по диагностике дисбалансов функционирования РИС в условиях развития ИКТ включает следующие этапы:

1. Определение ИКТ-профиля регионов на основе значений трех компонент Индекса развития ИКТ, реализованное авторами ранее [16].

2. Сопоставление ИКТ-профиля с инновационными показателями, отражающими ресурсную, деятельностную и результативную стороны инновационного процесса.

3. Формирование инновационно-управленческих профилей на основе сочетания качества инновационной политики и инновационной деятельности.

4. Выявление типа дисбаланса РИС через сопоставление ИКТ-профиля региона с доминирующим инновационно-управленческим профилем.

5. Интерпретация управленческого приоритета для каждого типа дисбаланса.

Представленная методика исследования направлена на диагностику согласованности между ИКТ-профилем, инновационной деятельностью и качеством инновационной политики как условий сбалансированного функционирования РИС.

Результаты

Проведенный анализ, основанный на логике ограниченного определения сбалансированного функционирования РИС в условиях развития ИКТ исключительно через уровень цифровизации региона или наличия цифровой инфраструктуры, позволил выявить диспропорции в инновационном развитии для групп регионов, основанных на ИКТ-профиле.

Региональный состав кластеров представлен в таблице 3. Дополненный значениями показателей, относящихся к внутренней сбалансированности, и внешней (таблица 2), позволяет сформировать комплексное описание кластеров, представленное ниже.

Рисунок 1 – Карта кластеров регионов РФ по развитию ИКТ-профиля за исключением новых территорий, Чукотского АО, а также городов федерального значения Москва и Петербург

(создано автором на основе табл. 2)

Дополнение группировки показателей, обозначенных в таблице 2, позволяет основывать описание кластеров на двух взаимосвязанных характеристиках: внутренняя и внешняя инновационная результативность.

Первый кластер характеризуется недостаточной сформированностью базовых цифровых условий функционирования РИС. Значения компонент использования цифровых возможностей и развития цифровой инфраструктуры являются отрицательными (PC1 = −0,595, PC2 = −0,564). При этом компонента применения передовых ИКТ близка к нейтральному уровню (PC3 = +0,097). Это означает, что ограничение данного кластера связано прежде всего с недостаточным развитием инфраструктурной и пользовательской базы ИКТ. Частные инновационные показатели подтверждают наличие системного ограничения: внутренние затраты на исследования и разработки составляют 0,47, численность исследователей – 20,1, инновационная активность организаций – 10,3, удельный вес инновационных товаров – 3,7. Преобладающий инновационно- политический профиль – D, то есть низкие значения качества инновационной политики и инновационной деятельности. Следовательно, первый кластер можно интерпретировать как группу регионов с системным инновационно-инфраструктурным дисбалансом, где слабость цифровой инфраструктуры и использования ИКТ сочетается с ограниченной инновационно-политической результативностью.

Второй кластер демонстрирует более развитый базовый цифровой контур. Значения PC1 и PC2 являются положительными (+0,575, +0,242 соответственно), что указывает на относительно высокий уровень использования цифровых возможностей и умеренно развитую цифровую инфраструктуру. Однако PC3 имеет выраженное отрицательное значение (-0,610), что может быть оценено как отсутствие перехода к достаточной степени применения передовых ИКТ. Частные показатели демонстрируют неоднозначность: внутренние затраты на исследования и разработки составляют 0,42, численность исследователей – 15,1, инновационная активность – 9,1, удельный вес инновационных товаров – 4,6. При этом преобладающий инновационно-политический профиль – A, то есть высокие значения качества инновационной политики и инновационной деятельности. В связи с чем второй кластер стоит трактовать как группу регионов с технологическим дисбалансом цифрового развития: цифровые практики и инфраструктурные условия сформированы, но их инновационная отдача ограничивается слабым применением передовых ИКТ, что может быть связана с недостаточным территориальным фокусом на применение инновационных ИКТ.

Третий кластер имеет наиболее согласованную конфигурацию ИКТ-профиля и инновационных параметров. Все три компоненты ИКТ-профиля имеют положительные значения (+0,209, +0,680, +1,002), что означает позитивное состояние каждой из компонент. Внешние показатели также являются наиболее сильными среди прочих кластеров: внутренние затраты на исследования и разработки составляют 1,09, численность исследователей – 40,1, инновационная активность организаций – 13,1, удельный вес инновационных товаров – 6,9. Преобладающий инновационно-политический профиль – А, . Следовательно, третий кластер может быть определен как группа относительно сбалансированных лидеров. Вследствие наиболее гармоничного развития регионов данной группы, реализуемые ими практики могут рассматриваться к тиражированию для прочих групп.

Четвертый кластер имеет асимметричный характер. Значения PC1 и PC2 близки к нейтральным (-0,072, +0,069 соответственно), PC3 остается отрицательным (-0,342). Это означает, что базовые цифровые условия в данной группе не являются резко негативными, однако применение передовых ИКТ выражено слабо. Внешние инновационные показатели также остаются наиболее низкими: внутренние затраты на исследования и разработки составляют 0,28, численность исследователей – 13,1, инновационная активность организаций – 8,4, удельный вес инновационных товаров – 3,7. Преобладающий инновационно- политический профиль – D, что свидетельствует об отсутствие фокуса на инновационное развитие регионами данной группы при наличии цифровой базы. Вследствие чего четвертый кластер следует интерпретировать как группу регионов с переходным или асимметричным дисбалансом, где требуется индивидуальная диагностика причин слабого технологического контура и низкой инновационной активности.

Учет пропорций распределения регионов по вариантам инновационно-политического профиля позволяет уточнить характер диспропорций в рамках кластера и реализовать адресный подход при формировании мер для конкретного региона.

Таблица 4 Распределение ИКТ-кластеров РИС по инновационно-управленческому профилю: % от общего числа регионов (рассчитано автором на основе 21)

№ Кластера
Среднее значение компонент
Использование цифровых возможностей РС1 / Развитие цифровой инфраструктуры РС2 / Применение передовых ИКТ РС3
Профиль А (высокие КИП и ИнД)
Профиль В (высокое КИП / низкая ИнД)
Профиль C (низкое КИП / высокая ИнД)
Профиль D (низкие КИП и ИнД)
1
−0.595 / −0.564 / +0.097
6,10
6,10
4,88
21,95
2
+0.575 / +0.242 / −0.610
15,85
4,88
6,10
7,32
3
+0.209 / +0.680 / +1.002
9,76
3,66
3,66
2,44
4
−0.072 / +0.069 / −0.342
2,44
0
1,22
3,66
*Проанализированы значения показателей для всех регионов Российской Федерации за исключением новых территорий, Чукотского АО, а также городов федерального значения Москва и Санкт-Петербург

Наиболее сбалансированная конфигурация наблюдается в третьем кластере, где положительные значения компонент ИКТ-профиля сочетаются с наиболее высокими внешними инновационными показателями и профилем A. Наиболее выраженный системный дисбаланс наблюдается в первом кластере, где слабость цифровой инфраструктуры и использования ИКТ сочетается с неблагоприятным инновационно-политическим профилем D. Второй кластер занимает промежуточную позицию: при развитом базовом цифровом контуре его ограничением становится слабое применение передовых ИКТ. Четвертый кластер имеет переходный характер и требует не типовой, а индивидуализированной управленческой интерпретации.

Сочетание ИКТ-профиля, доминирующего инновационно- политического профиля позволяет выделить тип дисбаланса и сформировать рекомендации (таблица 5).

Таблица 5 – Выявление типов дисбаланса функционирования РИС в условиях распространения ИКТ (создано автором)
№ Кластера
ИКТ-профиль
Доминирующий инновационно- управленческий профиль
Тип дисбаланса РИС
Управленческая интерпретация
и приоритет воздействия
1
низкий PC1 (использование),
низкий PC2 (инфраструктура); нейтральный PC3 (технологии)
D
(низкие КИП, ИД)
Системный инновационно-инфраструктурный дисбаланс
Необходимо устранение институциональных и инфраструктурных ограничений инновационного развития
2
высокий PC1 (использование),
средний PC2 (инфраструктура); низкий PC3 (технологии)
А
(высокие КИП, ИД)
Технологический дисбаланс базового цифрового развития
Базовый цифровой контур сформирован, однако низкое применение передовых ИКТ ограничивает инновационную отдачу цифровых условий. Приоритет – переход от базовой цифровизации к использованию технологически сложных ИКТ-решений
3
средний PC1 (использование),
высокий PC2 (инфраструктура); высокий PC3 (технологии)
А
(высокие КИП, ИД)
Относительно сбалансированные лидеры
Возможна реализация в качестве площадки апробации и масштабирования ИКТ-решений. Приоритет - поддержка лидерских функций. Возможно повышение отдачи от использования имеющейся инфраструктуры и технологий за счет активизации деятельности вне директивными мерами.
4
нейтральный PC1 (использование),
нейтральный PC2 (инфраструктура); низкий PC3 (технологии)
D
(низкие КИП, ИД)
Переходный / асимметричный дисбаланс
Требуется индивидуальная диагностика ограничений по регионам кластера ввиду его малочисленности

Таким образом, результаты исследования позволяют сделать несколько выводов:

во-первых, сбалансированное функционирование РИС в условиях распространения ИКТ не сводится к высокому уровню цифровизации. Регион может обладать базовой цифровой инфраструктурой и практиками использования ИКТ, но при этом сохранять технологический дисбаланс из-за слабого применения передовых цифровых решений;

во-вторых, ключевым становится согласованность ИКТ-профиля с инновационной деятельностью и качеством инновационной политики, определяющая, выступают ли ИКТ реальным фактором функционирования РИС или остаются обособленным элементом цифровой трансформации.

в-третьих, предложенная типология позволяет перейти от универсальных мер цифровизации к дифференцированному подходу. Для регионов первого типа нужны инфраструктурно-институциональные меры; для второго — технологическое усложнение цифрового контура; для третьего — масштабирование и тиражирование практик; для четвертого — индивидуальная диагностика и комбинированные меры.

в-четвертых, в межсистемной проекции сбалансированное функционирование РИС связано не только с внутренней согласованностью элементов отдельного региона, но и с возможностью повышения связанности НИС. В данном контексте регионы с относительно сбалансированным ИКТ- и инновационно-политическим профилем могут выполнять функцию площадок апробации и источников тиражируемых практик для регионов с выраженными дисбалансами. В результате авторская логика диагностики позволяет рассматривать ИКТ как фактор, влияющий на согласованность функционирования РИС, что и составляет основу дифференцированного подхода к обеспечению сбалансированного функционирования РИС в условиях развития ИКТ.

Заключение

Проведенное исследование позволило уточнить содержание категории сбалансированного функционирования региональной инновационной системы в условиях развития ИКТ. Показано, что оно не сводится к высокому уровню цифровизации региона или наличию развитой цифровой инфраструктуры. Более значимым является соответствие между ИКТ-профилем региона, инновационной деятельностью и качеством инновационной политики.

На основе сопоставления ИКТ-кластеров с инновационно-политическими профилями выделены четыре типа дисбаланса функционирования РИС: системный инновационно- инфраструктурный, технологический дисбаланс базового цифрового развития, относительно сбалансированный лидерский профиль и переходный асимметричный дисбаланс. Это подтверждает, что регионы различаются не только по уровню цифрового развития, но и по структуре согласованности цифровых, технологических, институциональных и деятельностных условий инновационного процесса.

Полученные результаты обосновывают необходимость дифференцированного подхода к обеспечению сбалансированного функционирования РИС. Для регионов с системным инновационно-инфраструктурным дисбалансом приоритетны инфраструктурные и институциональные меры; для регионов с базовой цифровой зрелостью – развитие передовых ИКТ; для относительно сбалансированных лидеров – апробация, стандартизация и тиражирование практик; для переходных регионов – индивидуальная диагностика ограничений и комбинированные меры.

В межсистемной проекции сбалансированное функционирование РИС связано не только с внутренней согласованностью элементов отдельного региона, но и с повышением связности национальной инновационной системы. Регионы с относительно сбалансированным ИКТ- и инновационно-политическим профилем могут выполнять функцию площадок апробации и источников тиражируемых практик для регионов с выраженными дисбалансами.

Таким образом, предложенная логика диагностики позволяет рассматривать ИКТ не как самостоятельный показатель цифровизации, а как фактор согласованности функционирования региональной инновационной системы. Это создает основу для перехода от универсальных мер цифровизации к адресным управленческим решениям, учитывающим конкретный тип дисбаланса РИС.

[1] Наука, инновации и технологии [Электронный ресурс] // Федеральная служба государственной статистики. — URL: https://rosstat.gov.ru/statistics/science (дата обращения: 26.05.2026).

Источники:

1. Бабурин В.Л., Земцов С.П. Инновационный потенциал регионов России. / Монография. - Москва: ИД Университетская книга, 2017. – 358 c.
2. Берталанфи Л. фон. Общая теория систем: критический обзор. / Исследования по общей теории систем: сборник переводов. - Москва: Прогресс, 1639. – 29-82 c.
3. Оценка инновационного потенциала регионов России. Hse.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://ncmu.hse.ru/news/925434287.html (дата обращения: 21.03.2026).
4. Верзилин Д.Н., Максимова Т.Г., Шаныгин С.И. Облачные технологии в развитии институтов цифровой трансформации российской экономики: статистическое исследование // Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика. – 2025. – № 1. – c. 145-177. – doi: 10.21638/spbu05.2025.107.
5. Ганеева Г.А. Теоретические аспекты функционирования региональных инновационных систем как основы устойчивого экономического роста региона // Вестник Казанского технологического университета. – 2009. – № 5. – c. 15-19. – url: https://cyberleninka.ru/article/n/teoreticheskie-aspekty-funktsionirovaniya-regionalnyh-innovatsionnyh-sistem-kak-osnovy-ustoychivogo-ekonomicheskogo-rosta-regiona.
6. Голиченко О.Г. Национальная инновационная система России: состояние и пути развития. / Монография. - Москва: Наука, 2006. – 396 c.
7. Голиченко О.Г. Основные факторы развития национальной инновационной системы: уроки для России. / Монография. - Москва: Наука, 2011. – 634 c.
8. Голиченко О. Российская инновационная система: проблемы развития // Вопросы экономики. – 2004. – № 12. – c. 16-34. – doi: 10.32609/0042-8736-2004-12-16-34.
9. Голубева А.С., Павлова Е.А. Взаимосвязь уровня социально-экономического развития и инновационно-инвестиционного потенциала региона // Экономика. Право. Инновации. – 2024. – № 4. – c. 4-20. – doi: 10.17586/2713-1874-2024-4-4-20.
10. Гусев Л.С. Методика интегральной оценки сбалансированности инновационного развития регионов: структура, показатели и апробация (на примере ЦФО) // Экономические исследования. – 2025. – № 3. – c. 1. – url: https://myeconomix.ru/articles/regionalnaya-ekonomika/metodika-integralnoy-otsenki-sbalansirovannosti-innovatsionnogo-razvitiya-regionov-struktura-pokazat/.
11. Егорова М.В., Авилова В.В. Модель региональной инновационной системы: теоретико-методологический аспект // Инновации. – 2007. – № 6(104). – c. 66-69. – url: https://cyberleninka.ru/article/n/model-regionalnoy-innovatsionnoy-sistemy-teoretiko-metodologicheskiy-aspekt/viewer.
12. Земцов С.П., Баринова В.А. Смена парадигмы региональной инновационной политики в России: от выравнивания к «умной специализации» // Вопросы экономики. – 2016. – № 10. – c. 65-81. – doi: 10.32609/0042-8736-2016-10-65-81.
13. Земцов С., Мурадов А., Уэйд И., Баринова В. Факторы инновационной активности регионов России // Форсайт. – 2016. – № 2. – c. 29-42. – doi: 10.17323/1995-459X.2016.2.29.42.
14. Клейнер Г.Б. Системная экономика: шаги развития. / Монография. - Москва: Научная библиотека, 2021. – 746 c.
15. Курочкина А.А., Головкин П.Н. Ресурсный потенциал сферы облачных инфо-коммуникационных услуг в российских регионах: сравнительная оценка // Экономика. Право. Инновации. – 2024. – № 3. – c. 4-11. – doi: 10.17586/2713-1874-2024-3-4-11.
16. Максимова Т.Г., Мошурова Е.Ю. Инфокоммуникационные технологии как компонент инновационной среды региона: многокритериальное статистическое оценивание // Теория и практика общественного развития. – 2026. – № 3. – c. 120-129. – doi: 10.24158/tipor.2026.3.13.
17. Матвеев В.В. Формирование региональных инновационных систем как стратегический фактор развития национальной экономики // Вестник Удмуртского университета. Серия Экономика и право. – 2024. – № 6. – c. 1014-1021. – doi: 10.35634/2412-9593-2024-34-6-1014-1021.
18. Монастырный Е.А. Структурная модель инновационной системы // Инновации. – 2005. – № 8(85). – c. 49-54. – url: https://cyberleninka.ru/article/n/strukturnaya-model-innovatsionnoy-sistemy.
19. Гохберг Л.М., Кузнецова Т.Е., Агамирзян И.Р., Белоусов Д.Р., Китова Г.А., Кузнецов Е.Б., Рудник П.Б., Рудь В.А., Сагиева Г.С., Симачев Ю.В. От стимулирования инноваций к росту на их основе. / В книге: Стратегия-2020: Новая модель роста - новая социальная политика. - Москва: Издательский дом «Дело» РАНХиГС, 2013. – 92-126 c.
20. Пороховский А.А. От инновационного развития – к инновационной экономике // Мировая экономика и международные отношения. – 2010. – № 1. – c. 103-107.
21. Абдрахманова Г.И., Гохберг Л.М. и др. Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации. / Выпуск 10. - Москва: ИСИЭЗ ВШЭ, 2025. – 249 c.
22. Соколов Б.В., Верзилин Д.Н., Максимова Т.Г., Чжан М. Взаимное влияние интеллектуального капитала и информационных технологий управления // Информатика и автоматизация. – 2023. – № 5. – c. 968-1003. – doi: 10.15622/ia.22.5.2.
23. Фонотов А.Г., Кашинова Е.А. Национальная инновационная система России: состояние и перспективы развития // Инновации. – 2015. – № 11(205). – c. 25-29. – url: https://cyberleninka.ru/article/n/natsionalnaya-innovatsionnaya-sistema-rossii-sostoyaniei-perspektivy-razvitiya.
24. AlSaffar M.A.A.M.J., Jayyousi O.R.Al., Aldhmour F.M., Anouze A.L.M., Alkhwaldi A.F. Evaluating the efficiency of regional innovation systems: a case study of innovative countries in transition // International Journal of Business Innovation and Research. – 2025. – № 5. – p. 1-30. – doi: 10.1504/IJBIR.2025.146324.
25. Cooke P., Gomez Uranga M., Etxebarria G. Regional innovation systems: institutional and organisational dimensions // Research Policy. – 1997. – № 4-5. – p. 475-491. – doi: 10.1016/S0048-7333(97)00025-5.
26. Li Q., Wu Ya. ICT, technological diffusion and economic growth in Chinese cities // Empirical Economics. – 2023. – № 4. – p. 1737-1768. – doi: 10.1007/s00181-022-02302-9.
27. Munteanu I., Vancea D.P.C., Condrea E., Negreanu-Pirjol B.S., Negreanu-Pirjol T. Regional innovation ecosystems, farm digital readiness, and accounting performance: evidence from EU NUTS2 regions // Sustainability. – 2026. – № 8. – p. 3816. – doi: 10.3390/su18083816.
28. Pradhan R.P., Arvin M.B., Nair M., Bennett S.E., Hall J.H. The information revolution, innovation diffusion and economic growth: an examination of causal links in European countries // Quality and Quantity. – 2019. – № 3. – p. 15229-1563. – doi: 10.1007/s11135-018-0826-2.
29. Rudskaya I., Kryzhko D., Shvediani A., Missler-Behr M. Regional open innovation systems in a transition economy: a two-stage DEA model to estimate effectiveness // Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity. – 202. – № 1. – p. 41. – doi: 10.3390/joitmc8010041.
30. Wang Yu., Xiao J., Xu Zh. Digital transformation drives regional innovation ecosystem resilience: a study based on the dynamic QCA method // Sustainability. – 2025. – № 18. – p. 5148. – doi: 10.3390/su17188148.

Страница обновлена: 24.06.2026 в 14:06:09

 
 

Differentiated approach to ensuring the balanced performance of regional innovation systems in the context of the development of information and communication technologies

Maximova T.G., Moshurova E.Y.

Journal paper

Journal of Economics, Entrepreneurship and Law
Volume 16, Number 6 (June 2026)

Citation:

Maximova, T. G., & Moshurova, E. Y. (in press). (2026). Differentiated approach to ensuring the balanced performance of regional innovation systems in the context of the development of information and communication technologies. Journal of Economics, Entrepreneurship and Law, 16(6). https://doi.org/10.18334/epp.16.6.126214

Abstract:
The article proposes an approach to solving the problem of diagnosing the inconsistency between the parameters of innovation and digital development of regional innovation systems. The spread of infocommunication technologies is changing the nature of the interaction of actors in innovative systems, reducing transaction costs and accelerating the diffusion of knowledge. However, the regions' digital development is not always accompanied by an increase in innovative results, which indicates the inconsistency of digital and innovative parameters of the activity of regional innovation systems. The authors clarified the content of the category of balanced performance of the regional innovation system in the context of the development of information and communication technologies and highlighted the internal and intersystem projections of balance. Based on comparing the infocommunication profile of the region with the characteristics of the innovation process and the quality of innovation policy, a differentiated approach to the diagnosis of imbalances has been developed. The innovation and management profiles of the regions are formed; and a typology of the imbalances in the functioning of regional innovation systems is proposed. The scientific novelty of the research consists in the transition from assessing the level of digitalization to identifying the consistency of digital, institutional and innovative parameters of regional development. The practical significance of the results lies in the possibility of using the proposed approach to justify targeted management decisions in the field of regional innovation and digital policies. The article is of interest to researchers of innovative economics, specialists in regional development, representatives of public authorities, and developers of strategies for digital transformation of territories.

Keywords: regional innovation systems, balanced performance, region's digital differentiation

JEL-classification: O33, O38, O40, L86, R11

References:

Abdrakhmanova G.I., Gokhberg L.M. i dr. (2025). Russian Regional Innovation Scoreboard Moscow: ISIEZ VShE.

AlSaffar M.A.A.M.J., Jayyousi O.R.Al., Aldhmour F.M., Anouze A.L.M., Alkhwaldi A.F. (2025). Evaluating the efficiency of regional innovation systems: a case study of innovative countries in transition International Journal of Business Innovation and Research. 37 (5). 1-30. doi: 10.1504/IJBIR.2025.146324.

Baburin V.L., Zemtsov S.P. (2017). The innovation potential of Russia's regions M.: ID Universitetskaya kniga.

Bertalanfi L. fon. (1639). General Theory of Systems: A Critical Review Moscow: Progress.

Cooke P., Gomez Uranga M., Etxebarria G. (1997). Regional innovation systems: institutional and organisational dimensions Research Policy. 26 (4-5). 475-491. doi: 10.1016/S0048-7333(97)00025-5.

Egorova M.V., Avilova V.V. (2007). The model of the regional innovation system: theoretical and methodological aspect. Innovations. (6(104)). 66-69.

Fonotov A.G., Kashinova E.A. (2015). National Innovation System of Russia: Current State and Development Prospects. Innovatsii. (11(205)). 25-29.

Ganeeva G.A. (2009). Theoretical aspects of the functioning of regional innovation systems as the basis for sustainable economic growth in the region. Bulletin of Kazan National Research Technological University. (5). 15-19.

Gokhberg L.M., Kuznetsova T.E., Agamirzyan I.R., Belousov D.R., Kitova G.A., Kuznetsov E.B., Rudnik P.B., Rud V.A., Sagieva G.S., Simachev Yu.V. (2013). From stimulating innovation to growth based on it Moscow: Izdatelskiy dom «Delo» RANKhiGS.

Golichenko O. (2004). The Russian Innovation System: Problems of Development. Voprosy ekonomiki. (12). 16-34. doi: 10.32609/0042-8736-2004-12-16-34.

Golichenko O.G. (2006). The National Innovation System of Russia: the State and Development Trends Moscow: Nauka.

Golichenko O.G. (2011). Key factors in the development of the national innovation system: lessons for Russia Moscow: Nauka.

Golubeva A.S., Pavlova E.A. (2024). The Relationship Between the Level of Socio-Economic Development and the Innovative and Investment Capacity of the Region. Ekonomika. Pravo. Innovatsii. (4). 4-20. doi: 10.17586/2713-1874-2024-4-4-20.

Gusev L.S. (2025). Methodology of Integral Assessment of the Balance of Innovative Development of Regions: Structure, Indicators and Approbation (Using the Example of the Central Federal District). Ekonomicheskie issledovaniya. (3). 1.

Kleyner G.B. (2021). System economy: development steps Moscow: Nauchnaya biblioteka.

Kurochkina A.A., Golovkin P.N. (2024). Resource Potential of the Cloud InfoCommunication Services Sphere in Russian Regions: Comparative Assessment. Ekonomika. Pravo. Innovatsii. (3). 4-11. doi: 10.17586/2713-1874-2024-3-4-11.

Li Q., Wu Ya. (2023). ICT, technological diffusion and economic growth in Chinese cities Empirical Economics. 64 (4). 1737-1768. doi: 10.1007/s00181-022-02302-9.

Maksimova T.G., Moshurova E.Yu. (2026). InfoCommunication Technologies as a Component of the Region’s Innovation Environment: A Multi-Criteria Statistical Assessment. Teoriya i praktika obschestvennogo razvitiya. (3). 120-129. doi: 10.24158/tipor.2026.3.13.

Matveev V.V. (2024). Formation of Regional Innovation Systems as a Strategic Factor of the National Economy Development. Vestnik Udmurtskogo universiteta. Seriya Ekonomika i pravo. 34 (6). 1014-1021. doi: 10.35634/2412-9593-2024-34-6-1014-1021.

Monastyrnyy E.A. (2005). The structural model of the innovation system. Innovations. (8(85)). 49-54.

Munteanu I., Vancea D.P.C., Condrea E., Negreanu-Pirjol B.S., Negreanu-Pirjol T. (2026). Regional innovation ecosystems, farm digital readiness, and accounting performance: evidence from EU NUTS2 regions Sustainability. 18 (8). 3816. doi: 10.3390/su18083816.

Porokhovskiy A.A. (2010). From Innovation Development to Innovation Economy. Mirovaya ekonomika i mezhdunarodnye otnosheniya. (1). 103-107.

Pradhan R.P., Arvin M.B., Nair M., Bennett S.E., Hall J.H. (2019). The information revolution, innovation diffusion and economic growth: an examination of causal links in European countries Quality and Quantity. 53 (3). 15229-1563. doi: 10.1007/s11135-018-0826-2.

Rudskaya I., Kryzhko D., Shvediani A., Missler-Behr M. (202). Regional open innovation systems in a transition economy: a two-stage DEA model to estimate effectiveness Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity. 8 (1). 41. doi: 10.3390/joitmc8010041.

Sokolov B.V., Verzilin D.N., Maksimova T.G., Chzhan M. (2023). Mutual Influence of Intellectual Capital and Information Technologies of Management. Informatika i avtomatizatsiya. 22 (5). 968-1003. doi: 10.15622/ia.22.5.2.

Verzilin D.N., Maksimova T.G., Shanygin S.I. (2025). Cloud Technologies in the Development of Institutions for Digital Transformation of the Russian Economy: Statistical Research. Vestnik Sankt-Peterburgskogo universiteta. Ekonomika. 41 (1). 145-177. doi: 10.21638/spbu05.2025.107.

Wang Yu., Xiao J., Xu Zh. (2025). Digital transformation drives regional innovation ecosystem resilience: a study based on the dynamic QCA method Sustainability. 17 (18). 5148. doi: 10.3390/su17188148.

Zemtsov S., Muradov A., Ueyd I., Barinova V. (2016). Factors of innovation activity in Russian regions. Forsayt. 10 (2). 29-42. doi: 10.17323/1995-459X.2016.2.29.42.

Zemtsov S.P., Barinova V.A. (2016). The Paradigm Changing of Regional Innovation Policy in Russia: from Equalization to Smart Specialization. Voprosy ekonomiki. (10). 65-81. doi: 10.32609/0042-8736-2016-10-65-81.