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

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]

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])

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)

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).

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).