Пространственные особенности инновационного развития приграничных регионов России в центро-периферийной системе

Введение

Проблемы периферийности, инновационного воспроизводства и территориальной организации инновационной деятельности взаимосвязаны между собой, что позволяет использовать категорию периферийности и концепт центр–периферия для изучения инновационной динамики [16]. Территориальные диспропорции замедляют процессы генерации и диффузии инноваций на периферии. В этой связи в современных работах делается упор на необходимость преодоления негативных эффектов пространственной неоднородности (таких как обезлюживание территории, низкая плотность организационной среды, сниженный спрос на инновации и др.) для обеспечения более широких возможностей инновационного развития для регионов [11; 29]. Особенно это актуально для приграничных регионов, динамика развития которых во многом обусловлена спецификой их экономико-географического положения.

Системные характеристики инновационной периферийности как пространственного явления исследуются на пересечении экономических, географических, политических и ряда других общественных дисциплин [12]. Беря начало из мир-системной концепции И. Валлерстайна и найдя отражение в работах Дж. Фридмана [2; 36], модель центр–периферия применительно к инновациям получила развитие в русле регионально-экономической теории. Инновационная периферия фактически является оборотной стороной феномена концентрации хозяйственной и инновационной активности, описываемого концепциями штандорта, полюсов или точек роста, центральных узлов и других, что позволяет отметить универсальность центро–периферийного подхода в парадигмальном отношении и его междисциплинарный потенциал в изучении конкретных территориальных инновационных систем [14; 17]. В контексте приграничных территорий этот подход позволяет рассматривать границу не только как барьер, но и как фактор модификации центро-периферийных взаимодействий.

Одним из направлений современных исследований является изучение факторов структурной организации экономики, которые способствуют распространению инноваций за счет организации взаимодействия центра и периферии. К ним относят наличие открытых диффузных свойств у центро-периферийных систем, обеспечивающих способность к рецепции инноваций, формированию инновационных сетей и новых центров притяжения. Большинство подобных тематических исследований сосредоточено на изучении агломерационных систем [9; 13; 25]. Однако для приграничных регионов ключевыми факторами выступают контактно-барьерные функции границы, которые могут как усиливать интенсивность диффузии инноваций в рамках трансграничных взаимодействий, так и вести к периферизации региона, блокируя дополнительные коммуникационные каналы.

Еще одно средство достижения более органичного взаимодействия территориальных единиц в аспекте диффузии инноваций – изоморфизм самой центро-периферийной системы по отношению к архитектуре пространственной организации инновационной инфраструктуры [10]. С данной проблемой имеет общность и изоморфизм формальных границ, задающий пространственное распределение контактно-барьерных функций, что относится в равной мере к границам различных уровней административно-территориального деления в национальных и глобальных системах [15]. Значимую роль в повышении проводимости инноваций от центра к периферии играют специализированные институты и инфраструктурные объекты (в частности, специализированные комплексные агентства [40] и их аналоги [37]). В ряде случаев для активизации инновационной деятельности на периферии используется «якорный» подход, в рамках которого крупный субъект предпринимательской деятельности выступает ядром притяжения и посредником в инновационном процессе [38]. Подобные субъекты могут проявлять заинтересованность в содействии формированию инновационной экосистемы, призванной повысить престиж и селитебную привлекательность территории, подверженной обезлюдению. В том числе это возможно на основе формирования принципиально новых механизмов межтерриториального взаимодействия в периферийных зонах [35].

Еще один аспект рассмотрения территориальной организации инноваций задает подход на основе изучения экономических циклов. Сами по себе стратегические преимущества, связанные с эффектом масштаба и прочими экстерналиями, подвержены цикличности в пространстве и времени в центро-периферийных системах. Вторичной по отношению к нему является динамика циклов накопления и реализации капитала, дающая инвестиционный ресурс для инноваций [1]. Циклы обновления периферии также могут быть связаны не только со сменой технологического уклада как таковой, но и с поэтапным протеканием процессов диффузии инноваций, а также с передачей от центра к периферии самих форм организации инновационного производства (в особенности – сетевых) [9]. В рамках циклического подхода исследуется временной лаг в отставании периферии от центра [4] и степень сопряженности экономических, инновационно-технологических, социальных и социокультурных циклов. Прочность и стабильность циклов, их воспроизводство от центра к полупериферии и далее к периферии – составляют основу резистентности территориальной системы по отношению к вызовам геоэкономической турбулентности [5].

Для приграничных территорий эти процессы дополнительно осложняются влиянием особенностей экономико-географического положения. Ряд исследований сосредоточен на типологии периферийных регионов в основу которой положен критерий их инновационного развития [41], в том числе регионов Западного порубежья РФ [39]. Также в основу типологии может быть положена классификация основных рисков для инновационного сектора периферийных регионов [6]. Воздействие приграничного и приморского факторов по-разному сказывается в разных регионах, в том числе способствует возникновению эффекта «двойной периферии» [3; 18; 34] и накладывает дополнительный отпечаток на различные факторы, определяющие региональную специфику (например, эксклавное положение), повышая риски и создавая дополнительные проблемы для безопасности региона [27; 28].

Своего рода отражением системного подхода является направление, призванное адаптировать концепцию территориальной инновационной системы под различные группы регионов, характеризующиеся общностью рисков и проблем (к таковым относятся и приграничные регионы). Данный вектор исследований реализует себя через понятия «догоняющей экономики» [30], однако может быть адаптирован и к центро-периферийной модели осмысления процессов пространственной организации инновационной деятельности.

Таким образом, несмотря на наличие научных работ, посвященных развитию приграничных регионов и изучению инновационной динамики, остается пробел в изучении влияния фактора приграничного положения на формирование инновационной периферии в центро-периферийной системе. В этой связи цель данной работы выявить пространственные особенности инновационного развития приграничных регионов России в контексте сложившейся центро-периферийной системы.

Методика исследования

В российской научной практике есть примеры работ по оценке неравномерности распределения регионов по отдельным параметрам научно-технологического и инновационного развития. Например, в статье В.П. Заварухина и коллег [8] представлены результаты кластеризации субъектов РФ на основе показателей экономики (ВРП, инвестиции, основные фонды) и инноваций (отгруженная инновационная продукция, внутренние затраты на НИОКР, изобретательская активность). С опорой на статистические методы авторами выделены четыре кластера, включивших регионы-лидеры инновационного развития; добывающие регионы; регионы, серединные по своему развитию; а также периферийные регионы, на которые пришлось более 50% выборки. Отдельные исследования фокусируются на аспектах инновационной экономики, оценивая, например, распределение человеческого капитала [26], интеллектуальных ресурсов [19], затрат на технологические инновации [7]. Как правило, при оценке неоднородности инновационного развития фокус смещен на изучение регионов, имеющих наиболее высокие инновационные показатели, среди них: столичные Москва и Санкт-Петербург, а также Московская, Калужская, Нижегородская, Самарская, Свердловская, Новосибирская, Томская, Ульяновская области, Республика Татарстан и Пермский край [21]. Приграничные периферийные регионы реже становятся объектом исследования в работах по инновациям, что повышает актуальность региональных экономических исследований, подобных данному.

Для выявления пространственных особенностей инновационного развития приграничных регионов были использованы данные рейтингов, отражающих различные черты потенциала и текущей инновационной активности регионов России. Оценка проведена на основе рангов 85 из 89 субъектов РФ, присвоенных им при расчетах трех интегральных индексов и их субиндексов (табл. 1).

Алгоритм исследования включал четыре этапа. На первом этапе произведен отбор показателей на основе расчета глобального индекса автокорреляции Морана – таблица 1. Расчет значений произведен с использованием программного обеспечения GeoDa. Из общего перечня выбраны только те показатели, у которых получена высокая степень значимости автокорреляции (p-value = 0,001), и далее для них рассчитано глобальное значение индекса Морана. Значения рейтингов инвертированы.

Таблица 1

Выборка рейтингов инновационного развития регионов РФ

На втором этапе выполнена кластеризация регионов с использованием алгоритма LISA (Local Moran). При данном методе индекс Морана рассчитывается для индивидуальных наблюдений, что позволяет выявлять центро-периферийные закономерности в распределении показателей [20]. Отметим, что расчет индекса Морана допускается с использованием рангов, а не только исходных количественных величин [33]. В то же время использование рейтинговой шкалы накладывает определенные ограничения в части интерпретации результатов, так как ранги не позволяют оценить величину разрывов между регионами в исходных данных.

Результатом применения LISA стало объединение субъектов РФ в четыре первичных кластера: инновационные центры (HH – регионы с высокими значениями рангов инновационного развития, окруженные сходными по развитию регионами); периферия (LL – регионы с низкими значениями рангов инновационного развития, окруженные регионами с низкими значениями); полупериферия (HL – регионы с высокими значениями рангов инновационного развития, окруженные регионами с низкими значениями, и LH – регионы с низкими значениями рангов инновационного развития, окруженные регионами с высокими значениями).

На третьем этапе произведена оценка пространственных сочетаний первичных кластеров и выделены вторичные кластеры. При этом основное внимание уделено приграничному фактору и его влиянию на пространственную структуру вторичных кластеров.

На четвертом этапе путем логического наложения вторичных кластеров проверена устойчивость пространственного положения приграничных регионов в инновационной структуре России и выделены районы устойчивых сочетаний вторичных кластеров.

Результаты исследования

Индекс социально-экономических условий показывает умеренную степень пространственной автокорреляции (0,454) – рис. 1.

Рис. 1 – Кластеризация регионов РФ по индексу социально-экономических условий НИУ ВШЭ

Источник: составлено по данным [23]

В пределах России выделено 3 ключевых кластера, так или иначе охватывающих приграничные территории.

Первый кластер с низкими социально-экономическими условиями объединяет регионы Северо-Кавказского федерального округа, а также прикаспийские Астраханскую область и Республику Калмыкия. В данном случае приграничная специфика накладывается на структурные проблемы экономики регионов Северного Кавказа. Ориентация на аграрный сектор и рекреационное природопользование наряду с низким уровнем цифровизации территории замедляет перспективное инновационное развитие. В то же время напряженность в отношениях с Грузией и Азербайджаном ограничивает инвестиционную привлекательность регионов и формирование трансграничных инновационных структур.

Второй кластер с низкими значениями индекса вытянут вдоль границы с Монголией и охватывает Республики Алтай, Хакасия, Тыва и Бурятия. Будучи приграничными, эти территории также относятся к периферийным в национальном масштабе. Низкая плотность населения, ограниченное развитие интернет-технологий в сочетании со сходными характеристиками монгольского приграничья замедляют реализацию социально-экономического потенциала данных российских регионов и их инновационное развитие.

Третий кластер охватывает 11 регионов из 3 федеральных округов и протягивается от Республики Татарстан на юг – к границе с Казахстаном, и продолжается вдоль нее до Омской области. Кроме того, кластер охватывает промышленные и нефтегазодобывающие регионы Западной Сибири и Урала. Приграничность здесь оказывает положительное влияние на социально-экономические предпосылки инновационного развития. Среди примеров проявления положительных эффектов необходимо назвать интеграцию образовательного пространства России и Казахстана. В Омске функционирует филиал университета имени Аль-Фараби, в Казахстане открыты отделения МГУ имени Ломоносова, филиалы ЧелГУ (в Костанае) и других ведущих российских вузов. Способствует инновационному развитию также высокий уровень цифровизации данных регионов РФ, в том числе сельской местности.

Индекс инновационной деятельности показывает меньшую по сравнению с предыдущим индексом, но умеренную автокорреляцию (0,3897). Кластеры низких мест в рейтинге расположены на юге России и на Дальнем Востоке (рис. 2).

Рис. 2 – Кластеризациярегионов РФ по индексу инновационной деятельности НИУ ВШЭ

Источник: составлено по данным [23]

Первый такой кластер помимо прикаспийских Республики Калмыкия и Астраханской области включает Ставропольский край, а также приграничные Республики Северного Кавказа: Дагестан, Северную Осетию – Аланию, Ингушетию. Влияние приграничного фактора здесь обусловлено высокой барьерностью границы в сочетании с аграрным и добывающим характером местной экономики. Как внутренний, так и внешний (со стороны Азербайджана и Грузии) спрос на инновационную деятельность ограничен.

Второй кластер представляет собой биполярную структуру. Его центрами выступают Иркутская область и приграничный Хабаровский край – они включены в кластер регионов с высоким, относительно соседей, местом в рейтинге. В то же время, приграничная с Монголией Республика Бурятия и граничащие с Китайской Народной Республикой Забайкальский и Приморский края – депрессивны в плане инновационной деятельности. Подобная ситуация также может объясняться особенностями приграничного положения. Преимущество могут иметь те приграничные регионы РФ, где соседство с Китаем сочетается с наличием собственной промышленной и научно-образовательной базы. Однако характер научно-технического взаимодействия с Китаем накладывает и определенные ограничения. Нередка ситуация, когда приграничные субъекты РФ выступают в качестве ресурсно-сырьевой базы для инновационной деятельности китайских компаний, а близость к Китаю создает невыгодную конкуренцию для российских инновационных решений.

Дифференциация регионов по индексу экспортной активности показывает более сложную картину распределения (рис. 3). Кластеры низких мест рейтинга расположены в российском приграничье Монголии и на востоке Северо-Кавказского федерального округа.

Рис. 3 – Кластеризациярегионов РФ по индексу экспортной активности НИУ ВШЭ

Источник: составлено по данным [23]

В территориально-структурном плане кластеры похожи. В обоих случаях выделяется местный лидер, оттягивающий экспортную активность от границы. В Сибири это Иркутская область, имеющая больший относительный вес как по экспорту товаров и услуг (соответствующий субиндекс 0,372 против 0,23 у Бурятии), так и по экспорту знаний (0,422 против 0,182 у Бурятии). Это объясняется с одной стороны, высокой долей добывающей промышленности в Иркутской области, а с другой – большей плотностью академических учреждений по сравнению с Бурятией (более 20 научных и образовательных учреждений).

Второй кластер низких мест рейтинга стабильно располагается на Северном Кавказе, однако из всех рассмотренных случаев имеет самые узкие территориальные границы. Местным лидером, оттягивающим экспортную активность от приграничных регионов, является Ставропольский край. По экспорту товаров и услуг регион превышает другие субъекты кластера от 1,7 (по сравнению с Северной Осетией – Аланией) до 4,7 раз (по сравнению с Ингушетией). Сходная картина и с экспортом знаний: от 2,3 раз (в сравнении с Республикой Дагестан) до 11 раз (по сравнению с Чеченской Республикой). Академическая и образовательная структура приграничных Северо-Кавказских регионов активно развивается, однако ориентирована в большей степени на внутренний рынок.

Третий кластер приурочен к Западному приграничью и состоит из 3 частей, логистически связанных с Санкт-Петербургом, который, впрочем, в состав кластера не входит. Первая часть охватывает Республику Карелия и Мурманскую область – их положение в рейтинге обусловлено высокой долей добывающих производств в структуре экономики. При этом высокая барьерность границы с Финляндией и Норвегией на современном этапе нивелируется выгодным транспортно-географическим положением. Мурманская область – опорный регион Северного Морского пути, Республика Карелия – транзитный регион в направлении Санкт-Петербурга и Центральной России.

Еще одна часть кластера – эксклавная Калининградская область. Можно выделить ряд факторов, способствующих высокому месту Калининградской области относительно ближайших регионов России. В первую очередь – это приморское положение региона, благодаря которому область является важным звеном глобальных производственных цепочек, в частности соевой промышленности (ГК «Содружество-Соя»), автомобилестроения (Автотор) и др. Кроме того Калининград активно развивается как образовательный центр, привлекая в том числе иностранных студентов из стран Азии (Индия, Китай, Индонезия) и Африки на специальности, связанные с медициной и мореходством.

Центральная часть кластера простирается от Владимирской до Псковской областей. Московская область за счет гиперконцентрации образовательных ресурсов и центрального положения в промышленной структуре страны относится к кластеру регионов с высоким местом в рейтинге относительно соседей. Приграничный сюжет в центральной части кластера характерно проявляется в положении Псковской области. До недавнего времени она имела выгодное экспортно-географическое положение на границе трех стран: Эстонии, Латвии и Беларуси. С усилением геополитической напряженности в отношениях с Прибалтийскими государствами произошла периферизация региона в инновационном плане. Экспортные потоки ресурсов были переориентированы на Санкт-Петербургский узел, в образовательном и академическом потенциале регион также уступает Санкт-Петербургу.

Дифференциация регионов по индексу цифровых компетенций находит схожие черты в части расположения регионов с относительно низкими значениями (рис. 4).

Рис. 4 – Кластеризациярегионов РФ по индексу цифровых компетенций

Источник: составлено по данным [31]

Крупный кластер охватывает Республику Якутия, Иркутскую, Магаданскую область, Чукотский автономный округ, а также приграничные Забайкальский край и Амурскую область. Более низкий уровень цифровизации в целом характерен для Восточной части России, что связано как с технологическими и физико-географическими факторами размещения сетей связи, так и с экономическими и демографическими факторами, влияющими на степень и скорость освоения цифровых навыков местными сообществами. Приграничность в данном случае должна быть рассмотрена в более широком контексте, охватывающем все компоненты цифровизации местности, а именно доступность интернет-технологий и принимающих устройств, цифровую грамотность и доверие местного населения; цифровую восприимчивость сообществ и цифровую зрелость местного рынка.

Иной аспект приуроченности регионов с низкими местами к приграничью показывает Северо-Кавказский кластер. С одной стороны, необходимо, как и в случае с востоком России, говорить о физико-географических и технологических ограничениях размещения интернет-сетей, особенно сетей мобильного интернета. С другой стороны, фактором низкой цифровой компетентности может служить более консервативное отношение к цифровым технологиям у местных сообществ. Впрочем, высокий уровень телефонизации местного населения и случаи майнинга криптовалют ставят вопрос о необходимости совершенствования методов измерения цифровых компетенций.

В результате логического наложения результатов кластеризаций различных индексов инновационного развития регионов России построена центро-периферийная типология (рис. 5). Выделено 4 ключевых типа регионов, исходя из устойчивости их центральной или периферийной роли.

К центрам отнесены 6 регионов Западной части страны. Это Москва и Московская область, регионы Поволжья – Республика Татарстан, Самарская и Ульяновская области; промышленное ядро Урала – Свердловская область. Устойчивость центров связана с концентрацией финансовых, академических и человеческих ресурсов.

К полуцентрам отнесены 24 региона преимущественно Западной части России. Регионы этого типа занимают относительное высокое место в некоторых рейтинга по сравнению с соседними регионами. Широта распространения регионов данного типа свидетельствует о высокой неоднородности инновационного развития.

К полупериферии отнесено 15 регионов, распределенных по всей территории России. Отличие этого типа от полуцентрального заключается в более высокой частоте низких мест в рейтингах относительно соседей.

К периферийным отнесены 11 регионов, приуроченных к Южному порубежью страны, в частности, к его Каспийско-Северо-Кавказскому и Дальневосточному сектору. Регионы периферийного типа устойчиво ниже своих соседей в рассмотренных рейтингах, особенно выделяются Республики Бурятия, Дагестан и Ингушетия, которые находятся в кластере LL во всех рассмотренных случаях.

Рис. 5 – Центро-периферийная типология инновационного развития регионов России

Источник: составлено по данным [23; 31]

Макроструктура центро-периферийного распределения регионов характеризуется традиционным отставанием Восточной части страны от Западной. Линия между «инновационно-периферийной» и «инновационно-центральной» половинами страны проходит по границе Красноярского края, Республик Хакасия и Алтай. Можно выделить 3 условных района: Восточный, Западный и Северо-Кавказский.

Восточный район охватывает 14 регионов Сибири и Дальнего Востока. Центральных регионов в восточном кластере не выделяется. Ядром инновационного развития района является Иркутская область – она занимает полуцентральное положение в 3 из 4 рейтингов, однако является частью глубокой периферии по рейтингу цифровых компетенций. Приграничье в целом может быть охарактеризовано как полупериферийное относительно инновационного развития. Республика Бурятия – один из наиболее депрессивных в плане инновационного развития регион, а ее место в центро-периферийной структуре тесно связано с положением соседней Иркутской области. Общая географическая детерминанта – озеро Байкал, является уникальным фактором инновационного развития, выступая в качестве как объекта, так и инструмента исследований (например, Байкальский подводный нейтринный телескоп [22]), а также фактора миграционной привлекательности для иногородних и иностранных специалистов. Тем не менее, историческая роль Иркутска, как одного из центров освоения Сибири и Дальнего Востока обусловливает современный перекос в социально-экономическом, и, следовательно, инновационном развитии регионов. Забайкальский край, также граничащий с Монголией, наряду с другими регионами востока России – часть периферии по цифровой компетентности; кроме того, в регионе низкая плотность академической и образовательной среды.

Северо-Кавказский район объединяет 9 регионов. Периферийное ядро составляют 4 приграничные Республики – Дагестан, Чеченская, Ингушетия и Северная Осетия – Алания. Периферийное положение здесь обусловлено комплексом взаимосвязанных факторов: демографических, экономико-географических, образовательных. Академическая и образовательная инфраструктура ориентируется в значительной степени на внутренний рынок. Аграрно-добывающий характер экономики регионов создает ограниченный спрос на высокотехнологичные инновации. Высокая доля сельского населения, в сочетании со сложными физико-географическими условиями расселения создают предпосылки для отставания по уровню цифрового развития местных сообществ. Полупериферийный пояс Северо-Кавказского района создают Кабардино-Балкарская и Карачаево-Черкесская Республики, Ставропольский край, Астраханская область и Республика Калмыкия. Для этих регионов также характерны проблемы периферийного ядра, но в менее интенсивном варианте.

Западный район охватывает значительную часть регионов Центрального, Северо-Западного, Уральского и Поволжского федерального округов, а также Омскую область. Вследствие высокой степени пространственной неоднородности района будут отдельно рассмотрены Южное и Западное порубежье. Противопоставляется приграничным секторам Восточного и Северо-Кавказского районов Казахстанское приграничье Западного района: Оренбургская, Челябинская, Курганская, Тюменская, Омская области. В дополнение к развитой промышленной базе и высокому человеческому капиталу регионов важную роль здесь играет сотрудничество с Казахстаном, в том числе трансграничное [24]. Особенно выделяется образовательный аспект этого сотрудничества, который проявляется в существовании перекрестной сети филиалов университетов: российских в Казахстане и казахстанских в России. Это обусловлено в том числе спросом со стороны местных сообществ, большую роль в которых играют национальные диаспоры.

Западное порубежье Западного района преимущественно полуцентральное. Для Республики Карелия и Мурманской области решающим является выгодное транспортно-географическое положение, обусловленное функционированием Северного Морского пути. В сочетании с государственным фокусом на развитие Арктических территорий транспорно-географические преимущества позволяют нивелировать барьерность границы с Норвегией и Финляндией. Для Калининградской области фактором центральности является ее выгодное приморско-приграничное положение и включенность в транснациональные производственные цепочки. Тем не менее, полуцентральное положение региона во многом поддерживается при помощи механизмов Особой экономической зоны. Псковская область в условиях оторванности от моря находится в состоянии полупериферийности. От перехода к глубокой периферии регион удерживает близость к Санкт-Петербургу, а также трансграничное сотрудничество с приграничными районами Беларуси.

Заключение

Близость к государственной границе сама по себе не определяет периферийный статус региона в инновационной системе. Однако приграничность может как смягчать, так и усугублять существующие проблемы инновационного развития регионов. Проведенный анализ показывает, что приграничное положение в ряде случаев накладывается на структурные проблемы экономики регионов, что закрепляет их периферийный статус. Оценка актуальных данных трех региональных рейтингов инновационного развития позволила определить особенности современного центро-периферийного устройства инновационного пространства России с выделением центральных и периферийных типов регионов и тяготеющих к ним полуцентральных и полупериферийных типов. Результатом анализа стало описание крупных межрегиональных макроструктур, в рамках которых сохраняются центро-периферийные формы взаимодействия регионов.

Пространственная структура инновационного развития России характеризуется макрорегиональной асимметрией, при которой приграничность по-разному проявляется в восточном, северокавказском и западном районах. Линия между «инновационно-периферийной» и «инновационно-центральной» половинами страны проходит по границе Красноярского края, Республик Хакасия и Алтай. В восточном районе нет ярко выраженных центральных регионов, центральную часть структуры составляет взаимодействие более развитой в инновационном плане Иркутской области и периферийной Республики Бурятия; приграничье района в целом полупериферийно. Северо-Кавказский район формирует устойчивое периферийное ядро, Западный район напротив, преимущественно полуцентрален, а его приграничные регионы демонстрируют разное положение: от полуцентральных до полупериферийных.

Устойчиво-периферийными в инновационном отношении оказываются приграничные регионы Южного порубежья: Северо-Кавказского и частично Дальневосточного федерального округов. Устойчиво низкие места в рейтингах занимают Республики Дагестан, Ингушетия, Чеченская, Северная Осетия – Алания и Бурятия. Периферийность здесь обусловлена комплексом взаимосвязанных факторов: аграрно-добывающим характером экономики, ограниченным спросом на высокотехнологичные инновации, высокой долей сельского населения, при сложных условиях расселения и низким уровнем цифрового развития местных сообществ.

Приграничные регионы западного порубежья демонстрируют более высокую устойчивость в инновационной структуре, а в ряде случаев и полуцентральное положение. Для Республики Карелия и Мурманской области решающим является выгодное транспортно-географическое положение, связанное с Северным морским путем; для Калининградской области – приморское положение и включенность в транснациональные производственные цепочки. Псковская область, напротив, находится в состоянии полупериферийности, удерживаясь от перехода к глубокой периферии близким положением к Санкт-Петербургу и трансграничными связями с Беларусью. Иной пример показывает казахстанское приграничье, здесь центральное инновационное положение приграничья обусловлено высокой активностью перекрестного трансграничного взаимодействия России и Казахстана.