ВВЕДЕНИЕ

Проблема сбалансированного регионального развития остается одним из ключевых вызовов современной экономической политики как в России, так и в большинстве стран мира. Усиление территориальной дифференциации, концентрация экономической активности в крупнейших агломерациях и отставание периферийных территорий создают угрозы для социально-экономической стабильности и устойчивого развития национальной экономики в целом.

В условиях перехода к инновационной экономике и четвертой промышленной революции особую значимость приобретает роль инновационного потенциала как фактора регионального развития. Инновации становятся не просто источником конкурентных преимуществ отдельных территорий, но и важнейшим механизмом преодоления территориальных диспропорций, создания новых точек роста и диверсификации региональных экономик.

Северо-Западный федеральный округ (СЗФО) представляет собой уникальный объект для исследования роли инновационного потенциала в региональном развитии. Округ характеризуется высокой степенью внутренней дифференциации: от высокоразвитого инновационного центра – Санкт-Петербурга до индустриальных и ресурсных регионов с различным уровнем инновационной активности. Такое разнообразие позволяет провести комплексный анализ различных траекторий инновационного развития и их влияния на сбалансированность регионального роста.

Актуальность исследования обусловлена несколькими факторами. Во-первых, сохраняющимся разрывом между лидирующими и отстающими регионами по уровню социально-экономического развития, что требует поиска новых инструментов выравнивания. Во-вторых, необходимостью перехода российских регионов к инновационной модели развития в условиях технологических вызовов и геополитических ограничений. В-третьих, недостаточной изученностью механизмов влияния инновационного потенциала на различные аспекты регионального развития с учетом специфики конкретных территорий.

Целью данного исследования является выявление роли инновационного потенциала в обеспечении сбалансированного развития регионов на примере субъектов Северо-Западного федерального округа и разработка рекомендаций по усилению его позитивного влияния на выравнивание межрегиональных различий.

Для достижения поставленной цели решаются следующие задачи:

1. систематизировать теоретические подходы к анализу взаимосвязи инновационного потенциала и регионального развития;
2. разработать методику комплексной оценки инновационного потенциала региона;
3. провести анализ дифференциации субъектов СЗФО по уровню инновационного развития;
4. выявить взаимосвязь между инновационным потенциалом и основными показателями социально-экономического развития регионов;
5. определить механизмы влияния инновационного потенциала на сбалансированность регионального развития;
6. разработать рекомендации по усилению роли инновационного потенциала в обеспечении сбалансированного развития территорий СЗФО.

Информационную базу исследования составляют официальные статистические данные Федеральной службы государственной статистики РФ (Росстат) за период 2019-2023 гг., данные региональных органов статистики, материалы Министерства науки и высшего образования РФ, Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (рейтинг инновационного развития регионов России), а также результаты специализированных исследований и мониторингов инновационной деятельности.

Объектом исследования выступают 11 субъектов Российской Федерации, входящих в состав Северо-Западного федерального округа: г. Санкт-Петербург, Республика Карелия, Республика Коми, Архангельская область, Вологодская область, Калининградская область, Ленинградская область, Мурманская область, Новгородская область, Псковская область, Ненецкий автономный округ.

КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ ПОДХОДЫ К СБАЛАНСИРОВАННОМУ
РЕГИОНАЛЬНОМУ РАЗВИТИЮ

Проблематика регионального развития и территориальных диспропорций имеет длительную историю в экономической науке. Классические теории регионального развития, начиная с работ И. Тюнена [1], А. Вебера [2] и А. Лёша [3], фокусировались преимущественно на факторах размещения производства и формирования пространственной структуры экономики. Однако современные исследования все больше внимания уделяют проблеме сбалансированности развития различных территорий и механизмам преодоления территориальных неравенств.

Концепция сбалансированного регионального развития базируется на понимании необходимости гармонизации экономического роста различных территорий при сохранении их специализации и конкурентных преимуществ. Как отмечает А.Г. Гранберг сбалансированность не означает абсолютного выравнивания всех показателей развития, но предполагает обеспечение базовых стандартов качества жизни во всех регионах и создание условий для реализации их потенциала развития [4].

Теория полюсов роста Ф. Перру [5] и её пространственная интерпретация Ж. Будвиля [6] оказали значительное влияние на формирование подходов к региональной политике во многих странах. Согласно этой концепции, экономический рост концентрируется в определенных точках пространства – полюсах роста, – откуда распространяется на периферийные территории через различные каналы взаимодействия. Однако практика показала, что эффекты распространения зачастую оказываются слабее эффектов поляризации, что приводит к углублению территориальных диспропорций.

Современные исследования подчеркивают многомерность категории регионального развития, которая не сводится только к экономическим показателям, но включает социальные, экологические и институциональные аспекты [7]. В этом контексте концепция устойчивого развития рассматривается как основа для формирования сбалансированной региональной политики.

Важный вклад в понимание механизмов регионального развития внесла теория эндогенного роста [8, 9], которая подчеркнула значение накопления человеческого капитала, знаний и инноваций как ключевых факторов долгосрочного экономического роста. Применительно к региональному контексту это означает, что территории с более высоким уровнем развития человеческого капитала и инновационной активности имеют потенциал для более динамичного роста.

Концепция инновационного потенциала региона получила развитие в рамках эволюционной экономической теории и теории региональных инновационных систем. Ф. Кук предложил концепцию региональных инновационных систем (РИС), которая рассматривает инновационную деятельность как результат взаимодействия различных акторов – предприятий, университетов, исследовательских центров, органов власти – в рамках определенной территории [10].

Инновационный потенциал региона представляет собой комплексную категорию, включающую совокупность ресурсов, возможностей и институциональных условий для генерации, распространения и коммерциализации инноваций. Современные исследования выделяют несколько ключевых компонентов инновационного потенциала [11, 12]:

• научно-технологический компонент (наличие исследовательских организаций, уровень финансирования научных исследований и опытно-конструкторских разработок (НИОКР), результативность научной деятельности);
• человеческий капитал (уровень образования населения, квалификация кадров, наличие исследователей);
• инфраструктурный компонент (технопарки, бизнес-инкубаторы, инновационные кластеры);
• институциональный компонент (нормативно-правовая среда, механизмы поддержки инноваций, культура инновационного предпринимательства).

Асимметрия в распределении инновационного потенциала по территории страны является одним из ключевых факторов усиления межрегиональной дифференциации. Как показывают исследования, инновационная активность характеризуется высокой степенью пространственной концентрации, что объясняется эффектами агломерации, локальными знаниевыми эффектами и сетевыми взаимодействиями.

В работах российских исследователей отмечается, что значительная территориальная дифференциация инновационного потенциала характерна и для России, где инновационная активность концентрируется преимущественно в крупнейших агломерациях – Москве и Санкт-Петербурге, а также отдельных центрах, связанных с высокотехнологичными отраслями [13, 14].

Влияние инновационного потенциала на региональное развитие реализуется через несколько взаимосвязанных механизмов:

1. Прямое влияние на экономический рост. Инновации способствуют повышению производительности труда, созданию продукции с высокой добавленной стоимостью, развитию новых отраслей экономики. Многочисленные эмпирические исследования подтверждают положительную связь между инновационной активностью и темпами экономического роста регионов [15].
2. Диверсификация экономики. Развитие инновационного потенциала создает условия для диверсификации региональной экономической структуры, снижения зависимости от традиционных отраслей и повышения устойчивости к внешним шокам [16].
3. Привлечение инвестиций и талантов. Регионы с развитым инновационным потенциалом более привлекательны для внешних инвестиций и высококвалифицированных специалистов, что создает дополнительные стимулы для развития [17].
4. Повышение качества жизни. Инновационное развитие способствует росту доходов населения, улучшению экологической ситуации, развитию социальной инфраструктуры.
5. Формирование сетевых эффектов. Развитые региональные инновационные системы генерируют положительные внешние эффекты, которые могут распространяться на соседние территории через различные каналы взаимодействия.

Вместе с тем, влияние инновационного потенциала на региональное развитие не является автоматическим и линейным. Как отмечается в концепции умной специализации, разработанной для нужд региональной политики ЕС [18], ключевое значение имеет не просто наращивание инновационного потенциала, но его правильное встраивание в существующую экономическую структуру региона с учетом его конкурентных преимуществ и траектории предшествующего развития.

Парадокс современного инновационного развития заключается в том, что, будучи потенциальным инструментом выравнивания регионального развития, оно одновременно может усиливать территориальные диспропорции. Процессы накопления инновационного потенциала характеризуются эффектом самоусиления: территории, уже обладающие развитой инновационной системой, имеют преимущества для её дальнейшего укрепления за счет привлечения талантов, инвестиций и размещения новых инновационных проектов.

Это создает риск формирования «инновационных ловушек» для периферийных регионов, которые в силу ограниченности ресурсов и слабости институтов не могут сформировать критическую массу инновационного потенциала, необходимую для запуска процессов самоподдерживающегося развития.

Современные подходы к обеспечению сбалансированного регионального развития в контексте инновационной экономики включают несколько направлений:

1. Дифференцированная региональная политика, учитывающая специфику и возможности различных типов регионов.
2. Развитие межрегиональных инновационных сетей и кооперации, позволяющей периферийным регионам получать доступ к знаниям и компетенциям центров.
3. Поддержка эндогенного инновационного потенциала регионов на основе их уникальных конкурентных преимуществ (концепция умной специализации).
4. Укрепление институциональной среды и инновационной инфраструктуры в отстающих регионах.
5. Развитие человеческого капитала и повышение инновационной культуры во всех регионах.

Для российского контекста эта проблематика приобретает особую актуальность в связи с масштабами территориальной дифференциации и спецификой инновационного развития, характеризующегося высокой ролью государства, концентрацией инновационной активности в нескольких центрах и слабостью межрегиональных связей.

МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ИННОВАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА РЕГИОНА

Для комплексной оценки инновационного потенциала регионов СЗФО разработана методика, базирующаяся на системе показателей, сгруппированных в четыре субиндекса (Рисунок 1).

Рис. 1. Система показателей оценки инновационного потенциала региона

Для расчета субиндексов используется метод нормализации показателей:

xij_norm = (xij – xj_min) / (xj_max – xj_min)

где xij – значение j-го показателя для i-го региона;

xj_min и xj_max – минимальное и максимальное значения j-го показателя по всей совокупности регионов.

Интегральный индекс инновационного потенциала (ИИП) рассчитывается как средневзвешенное значение субиндексов:

ИИП = 0,3 * НТП + 0,25 * ЧК + 0,3 * ИАР + 0,15 * ИИС

Веса определены на основе экспертных оценок и анализа значимости компонентов в формировании инновационного потенциала.

Для оценки сбалансированности регионального развития используется система показателей, характеризующих различные аспекты развития территорий:

Экономические показатели:

- ВРП на душу населения, руб.;

- Темп роста ВРП, %;

- Производительность труда, руб./чел.;

- Объем инвестиций в основной капитал на душу населения, руб.

Социальные показатели:

- Среднедушевые денежные доходы населения, руб.;

- Уровень безработицы, %;

- Ожидаемая продолжительность жизни, лет;

- Миграционный прирост/убыль на 10 тыс. населения.

Для оценки степени дифференциации регионов используются следующие показатели:

- Коэффициент вариации;

- Соотношение максимального и минимального значений;

- Индекс Тейла.

Для выявления взаимосвязи между инновационным потенциалом и показателями регионального развития используются методы корреляционно-регрессионного анализа. Строятся парные и множественные регрессионные модели вида:

Yi = α + β1 * ИИП + β2 * X2i + ... + βk * Xki + εi

где Yi – показатель социально-экономического развития i-го региона;

ИИП – интегральный индекс инновационного потенциала;

X2i, ..., Xki – контрольные переменные;

α, β1, ..., βk – параметры модели;

εi – случайная ошибка.

В качестве контрольных переменных используются доля городского населения, размер региона (численность населения), отраслевая структура экономики, географическое положение.

Для кластеризации регионов по уровню инновационного развития применяется метод k-средних.

АНАЛИЗ ИННОВАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА
И РЕГИОНАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ СУБЪЕКТОВ СЗФО

Северо-Западный федеральный округ занимает особое место в экономике России, обеспечивая около 10% валового внутреннего продукта страны при 9,5% населения. Округ характеризуется выгодным географическим положением, наличием выходов к морям, развитой транспортной инфраструктурой и значительным научно-образовательным потенциалом, сконцентрированным преимущественно в Санкт-Петербурге.

Вместе с тем, СЗФО демонстрирует высокую степень внутренней дифференциации. Среди субъектов округа выделяется Санкт-Петербург – второй по величине город России и крупнейший научно-образовательный и инновационный центр. Другие регионы представляют собой преимущественно индустриальные (Вологодская, Архангельская области, Республика Коми) и ресурсные (Мурманская область, Ненецкий АО) территории с различным уровнем экономического развития.

По данным 2023 года, ВРП на душу населения в Санкт-Петербурге составил 1 247 тыс. рублей, что в 2,3 раза превышает среднероссийский показатель и более чем в 3 раза – средний уровень по СЗФО без учета Санкт-Петербурга. Наиболее высокие показатели также демонстрируют Ленинградская область (768 тыс. руб.) и Ненецкий АО (3 187 тыс. руб., благодаря добыче углеводородов при малой численности населения). Наименьший ВРП на душу населения зафиксирован в Псковской области (412 тыс. руб.) и Республике Карелия (468 тыс. руб.).

Коэффициент вариации ВРП на душу населения по субъектам СЗФО составляет 68,4%, что свидетельствует о значительной неоднородности экономического развития регионов округа. Для сравнения, средний коэффициент вариации по федеральным округам России составляет около 45-50%.

Дифференциация наблюдается и по социальным показателям. Среднедушевые денежные доходы населения в Санкт-Петербурге (62,4 тыс. руб. в месяц) в 1,8 раза превышают показатель Псковской области (34,2 тыс. руб.). Уровень безработицы варьируется от 1,8% в Санкт-Петербурге до 7,2% в Республике Карелия.

Демографическая ситуация в большинстве регионов СЗФО характеризуется естественной убылью населения и оттоком населения в более развитые регионы. За период 2019-2023 гг. численность населения сократилась в 8 из 11 субъектов округа. Единственным регионом с устойчивым миграционным приростом остается Санкт-Петербург, который в значительной степени «оттягивает» человеческие ресурсы из других регионов округа.

Проведенный анализ показателей инновационного развития регионов СЗФО выявил значительную дифференциацию по всем компонентам инновационного потенциала.

1. Научно-технологический потенциал.

Санкт-Петербург значительно опережает другие регионы округа по научно-технологическому потенциалу. В городе сосредоточено 78% всех организаций СЗФО, выполняющих исследования и разработки, 82% внутренних затрат на НИОКР и 76% выданных патентов на изобретения.

Внутренние затраты на исследования и разработки на душу населения в Санкт-Петербурге в 2023 году составили 47,3 тыс. рублей, что в 12 раз превышает средний показатель по остальным регионам СЗФО. Среди других субъектов округа относительно высокие показатели демонстрируют Мурманская область (8,2 тыс. руб. на душу населения, что связано с наличием исследовательских центров, специализирующихся на арктической тематике) и Республика Коми (5,4 тыс. руб.).

Число организаций, выполняющих исследования и разработки, на 100 тыс. населения составляет в Санкт-Петербурге 9,8, в то время как в Псковской и Новгородской областях этот показатель не превышает 1,2.

Изобретательская активность (число выданных патентов на изобретения на 100 тыс. населения) наиболее высока в Санкт-Петербурге (12,4), Мурманской области (4,7) и Калининградской области (3,9). Наименьшие значения зафиксированы в Республике Карелия (1,2) и Псковской области (0,8).

Использование передовых производственных технологий более равномерно распределено по регионам, что отражает процессы модернизации промышленности. Лидером здесь выступает Вологодская область (214 технологий на 1000 предприятий), где активно внедряются инновации в металлургии и химической промышленности.

2. Человеческий капитал.

По обеспеченности кадрами для инновационной деятельности Санкт-Петербург также является безусловным лидером. Численность персонала, занятого исследованиями и разработками, на 10 тыс. занятых в экономике составляет 512 человек, что в 8-10 раз превышает показатели большинства других регионов СЗФО.

Доля населения с высшим образованием в Санкт-Петербурге достигает 42,7%, в то время как в среднем по регионам СЗФО (без Санкт-Петербурга) этот показатель составляет 28-32%. Высокий уровень образования населения также характерен для Калининградской области (36,4%) и Мурманской области (35,8%).

Концентрация исследователей с учеными степенями наиболее высока в Санкт-Петербурге (87 на 10 тыс. занятых), значительно уступают ему Республика Коми (18) и Мурманская область (16). В остальных регионах этот показатель не превышает 10.

Выпуск специалистов с высшим образованием на 10 тыс. населения в Санкт-Петербурге составляет 246 человек, что связано с высокой концентрацией университетов и притоком студентов из других регионов. В других субъектах СЗФО этот показатель варьируется от 98 (Калининградская область) до 45 (Ненецкий АО).

3. Инновационная активность и результативность.

Доля инновационных товаров, работ и услуг в общем объеме отгруженной продукции существенно различается по регионам СЗФО. Наиболее высокие показатели демонстрируют Республика Коми (22,4%), Вологодская область (18,7%) и Архангельская область (16,3%), что связано со спецификой промышленного производства и крупными инвестиционными проектами по модернизации предприятий базовых отраслей. В Санкт-Петербурге этот показатель составляет 14,8%, что отражает более диверсифицированную структуру экономики.

Удельный вес организаций, осуществляющих технологические инновации, наиболее высок в Санкт-Петербурге (24,6%), Калининградской (18,4%) и Вологодской (17,2%) областях. Наименьшие значения наблюдаются в Псковской области (7,8%) и Республике Карелия (9,2%).

Объем инновационных товаров, работ и услуг на душу населения максимален в Ненецком АО (327 тыс. руб.), что объясняется малой численностью населения и реализацией крупных проектов в нефтегазовой отрасли. Высокие показатели также в Вологодской области (156 тыс. руб.) и Санкт-Петербурге (142 тыс. руб.).

4. Инновационная инфраструктура и среда.

Развитие инновационной инфраструктуры сильно дифференцировано. В Санкт-Петербурге функционирует 23 технопарка и 17 бизнес-инкубаторов, что составляет более 70% всех подобных структур в СЗФО. В большинстве других регионов число технопарков не превышает 2-3.

Уровень использования информационно-коммуникационных технологий в организациях наиболее высок в Санкт-Петербурге, Калининградской и Ленинградской областях. Развитие цифровой инфраструктуры является важным условием инновационной деятельности, особенно в условиях перехода к цифровой экономике.

Доступ к венчурному финансированию практически полностью концентрируется в Санкт-Петербурге, где объем венчурных инвестиций к ВРП составляет 0,18%. В других регионах округа венчурное финансирование развито крайне слабо.

На основе рассчитанных субиндексов был определен интегральный индекс инновационного потенциала (ИИП) для каждого субъекта СЗФО. Результаты представлены в таблице 1.

Таблица 1

Интегральный индекс инновационного потенциала регионов СЗФО,

2023 г.

Как видно из таблицы, Санкт-Петербург демонстрирует исключительно высокий уровень инновационного потенциала (ИИП = 0,88), более чем в 2 раза превосходя ближайшего «преследователя» – Калининградскую область (ИИП = 0,41). Коэффициент вариации ИИП по регионам СЗФО составляет 74,2%, что указывает на очень высокую степень дифференциации.

На основе кластерного анализа регионы СЗФО можно разделить на четыре группы по уровню инновационного развития.

Кластер 1 – Инновационный лидер (Санкт-Петербург). Характеризуется развитой региональной инновационной системой, высокой концентрацией научно-образовательных организаций, инновационной инфраструктуры и инновационно-активных предприятий. Выполняет роль «ворот» для внешних знаний и технологий, генератора инноваций для всего округа и страны.

Кластер 2 – Регионы со средним инновационным потенциалом (Калининградская, Мурманская, Вологодская области, Республика Коми). Регионы с определенными элементами инновационной системы, наличием научных центров и/или инновационно-активных промышленных предприятий. Инновационное развитие в значительной степени связано с модернизацией традиционных отраслей специализации.

Кластер 3 – Регионы с формирующимся инновационным потенциалом (Ленинградская, Архангельская, Новгородская области). Регионы с ограниченным инновационным потенциалом, где инновационная активность проявляется точечно, преимущественно на отдельных крупных предприятиях или в рамках отдельных проектов.

Кластер 4 – Регионы с низким инновационным потенциалом (Республика Карелия, Псковская область, Ненецкий АО). Регионы со слабо развитыми элементами инновационной системы, низкой инновационной активностью предприятий и минимальным научно-технологическим потенциалом.

Для выявления влияния инновационного потенциала на различные аспекты регионального развития был проведен корреляционно-регрессионный анализ.

Анализ выявил сильную положительную корреляцию между интегральным индексом инновационного потенциала и ВРП на душу населения (r = 0,82, p < 0,01). Построенная регрессионная модель показала, что увеличение ИИП на 0,1 пункта ассоциируется с ростом ВРП на душу населения в среднем на 87 тыс. рублей при контроле других факторов (R² = 0,71).

Особенно сильная связь наблюдается между научно-технологическим компонентом инновационного потенциала и ВРП на душу населения (r = 0,86), что подчеркивает значимость развития сектора НИОКР для экономического роста.

Связь инновационного потенциала с производительностью труда также является статистически значимой и положительной (r = 0,78). Регионы с более высоким уровнем инновационного развития демонстрируют более высокую производительность труда. Это подтверждает тезис о том, что инновации являются ключевым фактором повышения эффективности экономики.

Влияние инновационного потенциала на темпы экономического роста менее очевидно. За период 2019-2023 гг. корреляция между ИИП и среднегодовым темпом роста ВРП составила 0,42 (p = 0,18), что статистически незначимо. Это может объясняться тем, что на темпы роста в краткосрочном периоде существенное влияние оказывают конъюнктурные факторы, такие как динамика цен на сырьевые товары, крупные инвестиционные проекты, внешнеэкономические шоки.

Выявлена положительная корреляция между инновационным потенциалом и среднедушевыми денежными доходами населения (r = 0,74, p < 0,01). Регионы с более развитой инновационной системой обеспечивают более высокий уровень доходов населения, что связано с созданием высокопроизводительных рабочих мест и более высокими заработными платами в инновационных секторах экономики.

Связь инновационного потенциала с уровнем безработицы отрицательная и умеренная (r = -0,56, p < 0,05). Регионы с более высоким инновационным потенциалом характеризуются более низким уровнем безработицы, что отражает создание новых рабочих мест в инновационных отраслях и стимулирующее влияние инноваций на экономику в целом.

Особый интерес представляет связь инновационного потенциала с миграционными процессами. Корреляция между ИИП и миграционным приростом составляет 0,68 (p < 0,05), что указывает на то, что регионы с более развитым инновационным потенциалом более привлекательны для мигрантов, особенно молодых и образованных. Это создает эффект самоусиления: приток человеческого капитала способствует дальнейшему развитию инновационного потенциала.

Анализ показал, что регионы с более высоким инновационным потенциалом характеризуются более диверсифицированной экономикой (индекс Херфиндаля-Хиршмана для отраслевой структуры ВРП: r = -0,64). Это подтверждает тезис о том, что инновационное развитие способствует диверсификации региональной экономики и снижению зависимости от отдельных отраслей.

Выявлена положительная связь между инновационным потенциалом и долей высокотехнологичных отраслей в структуре ВРП (r = 0,81), что естественно, поскольку эти отрасли являются как генераторами, так и потребителями инноваций.

Анализ пространственного распределения инновационного потенциала выявил ярко выраженную моноцентричную структуру с доминированием Санкт-Петербурга. На долю города приходится:

• 78% внутренних затрат на НИОКР округа;
• 82% численности исследователей;
• 76% патентов на изобретения;
• 73% объема инновационных товаров и услуг (в стоимостном выражении).

Такая концентрация имеет как позитивные, так и негативные последствия. С одной стороны, она обеспечивает критическую массу для формирования эффективной инновационной экосистемы, генерации знаний и технологий мирового уровня. С другой стороны, она ограничивает возможности инновационного развития других регионов округа и усиливает территориальные диспропорции.

Важным вопросом является наличие «эффектов распространения» инновационного потенциала Санкт-Петербурга на соседние регионы. Анализ показывает, что такие эффекты проявляются преимущественно в Ленинградской области, которая выигрывает от близости к крупному инновационному центру через несколько каналов: размещение производственных площадок инновационных компаний Санкт-Петербурга; миграция квалифицированных кадров; развитие кооперационных связей между предприятиями; распространение инновационной культуры и практик.

Для более отдаленных регионов СЗФО эффекты распространения значительно слабее. Расстояние до Санкт-Петербурга отрицательно коррелирует с уровнем инновационного развития регионов (r = -0,58), что указывает на ограниченность пространственной диффузии инноваций.

Межрегиональная кооперация в инновационной сфере развита слабо. По данным опросов инновационно-активных предприятий, только 18% из них осуществляют кооперацию с партнерами из других регионов СЗФО. Преобладают связи по линии «Санкт-Петербург – регион», в то время как горизонтальное взаимодействие между периферийными регионами минимально.

На основе проведенного анализа можно выделить несколько механизмов, через которые инновационный потенциал влияет на сбалансированность регионального развития в СЗФО.

Прямые эффекты:

1. Рост экономики и производительности – развитие инновационного потенциала непосредственно способствует росту ВРП и производительности труда через внедрение новых технологий, повышение эффективности производства, создание продукции с высокой добавленной стоимостью.
2. Диверсификация экономики – инновационная деятельность создает условия для появления новых отраслей и снижения зависимости от традиционных секторов, что особенно важно для ресурсных и индустриальных регионов СЗФО.
3. Повышение доходов населения – инновационные сектора создают высокооплачиваемые рабочие места, что способствует росту доходов населения и улучшению качества жизни.

Косвенные эффекты:

1. Привлечение инвестиций – регионы с развитым инновационным потенциалом более привлекательны для инвесторов, что стимулирует дополнительный приток капитала в экономику.
2. Миграция талантов – инновационно-развитые регионы притягивают высококвалифицированные кадры, что усиливает человеческий капитал и создает мультипликативные эффекты.
3. Улучшение институциональной среды – развитие инновационной деятельности стимулирует совершенствование институтов, развитие предпринимательской культуры, повышение качества государственного управления.
4. Сетевые эффекты – инновационная активность генерирует положительные внешние эффекты, которые потенциально могут распространяться на другие территории.

Несмотря на потенциальную роль инноваций в выравнивании регионального развития, периферийные регионы СЗФО сталкиваются с рядом барьеров, ограничивающих развитие их инновационного потенциала:

1. Дефицит человеческого капитала – отток молодых и образованных кадров в Санкт-Петербург и другие крупные центры создает «замкнутый круг»: отсутствие квалифицированных кадров препятствует инновационному развитию, а отсутствие инновационных возможностей стимулирует дальнейший отток.
2. Ограниченность финансовых ресурсов – периферийные регионы имеют ограниченный доступ к венчурному капиталу и другим источникам финансирования инновационной деятельности, которые концентрируются в крупных центрах.
3. Слабость инновационной инфраструктуры – недостаточное развитие технопарков, бизнес-инкубаторов, центров трансфера технологий ограничивает возможности коммерциализации инноваций.
4. Ограниченность спроса на инновации – доминирование традиционных отраслей с низкой инновационной активностью ограничивает внутренний спрос на инновационные решения.
5. Институциональные барьеры – недостаточная эффективность региональной инновационной политики, слабость связей между наукой и бизнесом, неразвитость инновационной культуры.
6. Географическая удаленность – большие расстояния и транспортные издержки ограничивают возможности взаимодействия с инновационными центрами и доступ к внешним знаниям.

Анализ подтверждает значительную роль агломерационных эффектов в концентрации инновационного потенциала. Санкт-Петербургская агломерация, включающая город и близлежащие территории Ленинградской области, концентрирует критическую массу инновационных ресурсов, которая обеспечивает экономию на масштабе в предоставлении специализированных услуг для инновационной деятельности; плотность взаимодействий между различными акторами инновационной системы; доступность разнообразных компетенций и специализированной рабочей силы; интенсивное обращение знаний и быстрое распространение инноваций; наличие развитой инновационной инфраструктуры.

Вместе с тем, чрезмерная концентрация инновационного потенциала в одном центре создает риски для сбалансированного развития округа в целом: усиление территориальных диспропорций; ограничение возможностей инновационного развития периферийных регионов; рост издержек агломерации в самом центре (перегруженность инфраструктуры, высокая стоимость ресурсов); уязвимость региональной экономики к шокам, затрагивающим основной центр.

На основе проведенного анализа можно сформулировать следующие стратегические приоритеты для усиления роли инновационного потенциала в обеспечении сбалансированного развития регионов СЗФО:

1. Переход от концентрации к распределенному развитию инновационного потенциала при сохранении роли Санкт-Петербурга как ядра региональной инновационной системы.
2. Формирование специализированных центров инновационной активности в регионах с учетом их конкурентных преимуществ (концепция «умной специализации»).
3. Развитие межрегиональных инновационных сетей и механизмов трансфера знаний и технологий.
4. Укрепление инновационного потенциала периферийных регионов через целевые программы поддержки.
5. Интеграция инновационного развития с другими направлениями региональной политики (промышленная, образовательная, социальная политика).

Учитывая высокую степень дифференциации регионов СЗФО по уровню инновационного развития, необходим дифференцированный подход к формированию инновационной политики для различных типов регионов.

Для Санкт-Петербурга (инновационный лидер): поддержка развития инновационных кластеров мирового уровня в приоритетных направлениях (информационные технологии, фармацевтика, приборостроение, креативные индустрии); укрепление позиций как международного центра инноваций и привлечения глобальных талантов; развитие механизмов трансфера знаний и технологий в другие регионы округа; поддержка университетов и исследовательских центров как генераторов знаний для всего округа.

Для регионов со средним инновационным потенциалом (Калининградская, Мурманская, Вологодская области, Республика Коми): развитие инновационных кластеров на базе существующих отраслей специализации (судостроение в Калининградской области, арктические технологии в Мурманской области, металлургия и химия в Вологодской области, лесопереработка и добыча полезных ископаемых в Республике Коми); модернизация промышленных предприятий и внедрение передовых технологий; развитие прикладных исследований и центров коллективного пользования научным оборудованием; укрепление связей между региональными вузами, научными организациями и предприятиями; поддержка инновационного предпринимательства и создание инновационной инфраструктуры.

Для регионов с формирующимся инновационным потенциалом (Ленинградская, Архангельская, Новгородская области): использование географической близости к Санкт-Петербургу (для Ленинградской области) и развитие кооперационных связей; создание производственных площадок для инновационных компаний; развитие отдельных «точек роста» на базе крупных предприятий или уникальных ресурсов; целевая поддержка формирования инновационной инфраструктуры; программы привлечения и закрепления квалифицированных кадров.

Для регионов с низким инновационным потенциалом (Республика Карелия, Псковская область, Ненецкий АО): фокус на формировании базовых условий для инновационной деятельности; развитие человеческого капитала через образовательные программы и привлечение молодых специалистов; поддержка адаптации и внедрения существующих технологий (имитационные инновации); использование возможностей цифровизации для подключения к внешним источникам знаний; развитие социальных инноваций и инноваций в сфере услуг, особенно в туристической отрасли (Республика Карелия, Псковская область).

Ключевым механизмом усиления роли инновационного потенциала в сбалансированном развитии является формирование межрегиональных инновационных сетей, которые позволят периферийным регионам получать доступ к знаниям и компетенциям, сконцентрированным в Санкт-Петербурге.

Приоритетные направления развития сетевого взаимодействия:

1. 1. Создание межрегиональных инновационных консорциумов в приоритетных направлениях (арктические технологии, биоэкономика, цифровые технологии), объединяющих научные организации, вузы и предприятия различных регионов.
   2. Развитие распределенных центров компетенций, где Санкт-Петербург выполняет функцию головного научного центра, а в других регионах создаются прикладные лаборатории и экспериментальные производства.
   3. Формирование механизмов мобильности исследователей и инженеров между регионами (программы обмена, совместные проекты, временные командировки).
   4. Создание цифровой платформы для обмена знаниями и технологиями между регионами СЗФО, обеспечивающей доступ к базам данных, лучшим практикам, экспертизе.
   5. Развитие межрегиональных технологических платформ по ключевым направлениям, актуальным для нескольких регионов (например, «Технологии лесопромышленного комплекса», «Арктические технологии и логистика»).

Концепция умной специализации, разработанная для нужд региональной политики ЕС, предполагает выявление и развитие уникальных конкурентных преимуществ каждого региона с фокусом на ограниченное число приоритетных направлений инновационного развития.

Применительно к регионам СЗФО можно предложить следующие направления умной специализации (Таблица 2). Реализация стратегий умной специализации требует проведения процедур предпринимательского открытия с участием бизнеса, науки и власти, концентрации ограниченных ресурсов на приоритетных направлениях, развития критической массы компетенций в выбранных областях, создания благоприятной среды для инновационного предпринимательства, мониторинга результативности и корректировки приоритетов.

Таблица 2

Направления умной специализации для регионов СЗФО

Одним из ключевых барьеров инновационного развития периферийных регионов является дефицит квалифицированных кадров. Необходим комплекс мер по развитию человеческого капитала:

1. 1. Модернизация региональных университетов и создание специализированных образовательных программ, ориентированных на приоритетные направления умной специализации.
   2. Развитие практико-ориентированного образования и усиление связей вузов с предприятиями через программы стажировок, совместные проекты, участие представителей бизнеса в образовательном процессе.
   3. Программы привлечения выпускников вузов в регионы (жилищные программы, карьерные возможности, социальные гарантии).
   4. Создание условий для «циркулярной миграции», когда специалисты получают образование или опыт в крупных центрах, а затем возвращаются в регион для реализации проектов.
   5. Развитие непрерывного образования и программ переподготовки кадров для работы в инновационных секторах.
   6. Поддержка молодых исследователей и инноваторов через гранты, стипендии, создание молодежных инновационных структур.
   7. Формирование инновационной культуры через образовательные программы, популяризацию науки и инноваций, проведение конкурсов и хакатонов.

Для обеспечения доступа периферийных регионов к финансовым ресурсам для инновационной деятельности необходимо создание региональных фондов поддержки инновационной деятельности с использованием механизмов государственно-частного партнерства, развитие инструментов посевного и венчурного финансирования на ранних стадиях инновационных проектов, субсидирование кредитов для инновационных предприятий и проектов модернизации, налоговые льготы для инновационно-активных предприятий и инвесторов в инновационные проекты, создание региональных гарантийных фондов для снижения рисков кредитования инновационных проектов, поддержка участия региональных предприятий и организаций в федеральных программах и конкурсах на получение грантов, привлечение средств институтов развития (Фонд развития промышленности, ВЭБ.РФ и др.) для финансирования инновационных проектов в регионах.

Эффективность инновационной политики во многом зависит от качества институциональной среды. Среди приоритетных мер можно отметить следующие:

1. 1. Создание эффективных институтов координации инновационной политики на уровне округа для обеспечения согласованности действий федеральных, окружных и региональных органов власти.
   2. Развитие институтов трансфера технологий: центров трансфера технологий при университетах, технологических брокеров, патентных бюро.
   3. Формирование институтов поддержки инновационного предпринимательства: бизнес-инкубаторов, акселераторов, коворкинговых пространств.
   4. Создание инновационных кластеров с эффективной системой управления и координации деятельности участников.
   5. Развитие практик государственно-частного партнерства в инновационной сфере.
   6. Упрощение административных процедур для инновационных компаний.
   7. Формирование системы мониторинга и оценки результативности инновационной политики с использованием современных индикаторов.

Реализация предложенных мер позволит создать целостную и самовоспроизводящуюся инновационную экосистему. Это приведет к системному переходу от сырьевой экономики к экономике знаний, основанной на диверсификации, высокой производительности и глобальной конкурентоспособности. В результате сформируется адаптивная среда, где будет налажен непрерывный процесс генерации идей, их коммерциализации и роста инновационных компаний, что обеспечит стране долгосрочное устойчивое развитие и технологический суверенитет.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проведенное исследование позволяет сделать следующие выводы:

1. Инновационный потенциал является значимым фактором регионального развития, оказывающим положительное влияние на экономический рост, производительность труда, уровень доходов населения и другие показатели социально-экономического развития территорий. Анализ регионов СЗФО подтвердил наличие сильной положительной связи между уровнем инновационного развития и основными индикаторами благополучия регионов.

2. Регионы Северо-Западного федерального округа характеризуются высокой степенью дифференциации по уровню инновационного потенциала. Наблюдается ярко выраженная моноцентричная структура с концентрацией инновационной активности в Санкт-Петербурге, на долю которого приходится более 75,0% ключевых показателей инновационного развития округа. Коэффициент вариации интегрального индекса инновационного потенциала составляет 74,2%, что существенно выше, чем дифференциация по экономическим показателям.

3. Влияние инновационного потенциала на региональное развитие реализуется через комплекс прямых и косвенных механизмов, включающих повышение производительности, диверсификацию экономики, привлечение инвестиций и талантов, улучшение институциональной среды. Однако в условиях высокой территориальной концентрации инновационной активности эффекты распространения на периферийные территории проявляются слабо, что ограничивает возможности инновационного потенциала как инструмента выравнивания регионального развития.

4. Периферийные регионы СЗФО сталкиваются с рядом барьеров, препятствующих развитию инновационного потенциала: дефицит человеческого капитала, ограниченность финансовых ресурсов, слабость инновационной инфраструктуры, недостаточный спрос на инновации, институциональные ограничения. Эти факторы формируют «порочный круг», когда отставание в инновационном развитии усугубляет общее социально-экономическое отставание регионов.

5. Чрезмерная концентрация инновационного потенциала в одном центре создает риски для сбалансированного развития округа в целом и требует поиска механизмов более равномерного распределения инновационной активности при сохранении агломерационных преимуществ крупного центра.

6. Для усиления роли инновационного потенциала в обеспечении сбалансированного развития регионов СЗФО необходим переход к дифференцированной региональной инновационной политике, учитывающей специфику и возможности различных типов регионов. Ключевыми направлениями являются: развитие межрегиональных инновационных сетей, реализация стратегий умной специализации, укрепление человеческого капитала периферийных регионов, создание специализированных центров инновационной активности на базе конкурентных преимуществ территорий.

7. Концепция умной специализации, адаптированная к условиям СЗФО, позволяет определить приоритетные направления инновационного развития для каждого региона с учетом его ресурсов, традиций и перспектив. Фокусирование на ограниченном числе направлений, где регион имеет конкурентные преимущества, может способствовать более эффективному использованию ограниченных ресурсов и формированию критической массы компетенций.

8. Формирование межрегиональных инновационных сетей является критически важным механизмом преодоления ограничений, связанных с размером и изолированностью периферийных регионов. Сетевое взаимодействие позволяет небольшим регионам получать доступ к знаниям и компетенциям крупных центров, участвовать в масштабных проектах, снижать риски инновационной деятельности.

9. Развитие человеческого капитала является ключевым условием усиления инновационного потенциала периферийных регионов. Необходим комплекс мер по модернизации региональной системы образования, привлечению и закреплению квалифицированных кадров, формированию инновационной культуры.

10. Эффективность инновационной политики в значительной степени зависит от качества институциональной среды, координации действий различных уровней власти и активного вовлечения бизнеса и научного сообщества в процессы формирования и реализации стратегий инновационного развития.

Результаты исследования имеют практическую значимость для формирования региональной политики в СЗФО и могут быть использованы при разработке стратегий социально-экономического и инновационного развития регионов, программ поддержки инновационной деятельности, механизмов межрегионального взаимодействия.

Перспективы дальнейших исследований связаны с более глубоким анализом отдельных механизмов влияния инновационного потенциала на региональное развитие, изучением лучших практик сбалансированного инновационного развития в других странах и федеральных округах, оценкой эффективности различных инструментов региональной инновационной политики, моделированием сценариев инновационного развития регионов с учетом различных факторов и условий.

1. Tyunen I.G. Izolirovannoe gosudarstvo. – M. : Ekonomicheskaya zhizn', 1926. – XII, 326 s. : tabl. – (Tr. Nauch.-issled. in-ta s.-h. ekonomii). Per. E.A.Torneus. Pod red. i s predisl. prof. A.A.Rybnikova.

2. Weber, A. Über den Standort der Industrien. Tübingen: J.C.B. Mohr. 1909. [English translation: Theory of the location of industries. Chicago: University of Chicago Press, 1929].

3. Lösch, A. Die räumliche Ordnung der Wirtschaft. Jena: Gustav Fischer. 1940. [English translation: The economics of location. New Haven: Yale University Press, 1954].

4. Granberg A.G. Modelirovanie prostranstvennogo razvitiya nacional'noy i mirovoy ekonomiki: evolyuciya podhodov / A. G. Granberg // Region: Ekonomika i Sociologiya. – 2007. – № 1. – S. 87-107.

5. Perroux F. Les investissements multinationaux et l'analyse des pôles de développement et des pôles d'intégration // Revue Tiers-Monde. – 1968. – Tome 9, №34. – Pp. 239-265.

6. Boudeville J.-R. L’espace et les pôles de croissance. P., 1968.

7. Pike A., Rodríguez-Pose A., Tomaney J. Shifting horizons in local and regional development // Regional Studies. 2017. Vol. 51. № 1. P. 46-57. Doi:https://doi.org/10.1080/00343404.2016.1158802

8. Romer P.M. Endogenous technological change // Journal of Political Economy. 1990. Vol. 98. № 5. P. 71-102.

9. Lucas R.E. On the mechanics of economic development // Journal of Monetary Economics. 1988. Vol. 22. № 1. P. 3-42.

10. Cooke Ph. Regional Innovation Systems: Competitive Regulation in the New Europe. Geoforum. 1992. 23. 365-382. Doi:https://doi.org/10.1016/0016-7185(92)90048-9

11. Fritsch M. Measuring the quality of regional innovation systems: A knowledge production function approach // International Regional Science Review. 2002. Vol. 25. № 1. P. 86-101. DOIhttps://doi.org/10.1177/016001702762039394

12. Lundvall B.A., Johnson B., Andersen E.S., Dalum B. National systems of production, innovation and competence building // Research Policy. 2002. Vol. 31. № 2. P. 213-231. DOIhttps://doi.org/10.1016/S0048-7333(01)00137-8

13. Golova I.M. Soglasovanie regional'nyh innovacionnyh processov s prioritetom obespecheniya tehniko-tehnologicheskoy konkurentosposobnosti RF / I. M. Golova // Ekonomika regiona. – 2024. – T. 20, № 1. – S. 63-75. – DOIhttps://doi.org/10.17059/ekon.reg.2024-1-5.

14. Kaneva M.A. Mnogoaspektnyy analiz innovacionnogo razvitiya regionov Rossii / M.A. Kaneva, G.A. Untura // Vestnik NGUEU. – 2020. – № 3. – S. 129-143. – DOIhttps://doi.org/10.34020/2073-6495-2020-3-129-143.

15. Rodríguez-Pose A. Institutions and the fortunes of territories // Regional Science Policy & Practice. 2020. Vol. 12. № 3. P. 1-16. DOIhttps://doi.org/10.1111/rsp3.12277

16. Boschma R. Towards an evolutionary perspective on regional resilience // Regional Studies. 2015. Vol. 49. № 5. P. 733-751. DOIhttps://doi.org/10.1080/00343404.2014.959481

17. Florida R. The Rise of the Creative Class: And How It's Transforming Work, Leisure, Community and Everyday Life. // Canadian Public Policy / Analyse de Politiques. 2003. 29 (3). Doi:https://doi.org/10.2307/3552294

18. Foray D., David P.A., Hall B. Smart Specialization: The Concept // Knowledge for Growth. Prospects for Science, Technology, and Innovation. Selected papers from Research Commissioner Janez Potochnk’s Expert Group. November 2009. R. 20-24