Оценка пространственных эффектов от инновационной активности промышленно развитых регионов РФ

Abstract

In recent years, inter-regional cooperation has increased in one of the most important areas of economy, namely, its innovative development. The Strategy of Spatial Development of the Russian Federation for the period until 2025 set various aims for scientific, technological and innovative development of the country. Inter-regional cooperation is one of the means for achieving these aims. Thus, we decided to examine interactions between closely located innovation-active territories such as entities of the Russian Federation and promising federal centres of economic growth. The study focuses on 8 industrialised innovation-active entities located on the territory of the Urals, Volga region and Western Siberia. The administrative centres of these regions rank as promising centres of economic growth and have opportunities to establish world-class Research and Educational Centres. For assessing the level of interaction between the regions in terms of innovation activity, we applied a method of spatial autocorrelation. Drawing on the Moran's test, we assessed the autocorrelation between geographically close territories based on the data for 2007, 2013 and 2018. We took into account possible transformations of dynamic spatial effects caused by external and internal changes. According to the study, in 2007, a trend of regional clustering in terms of innovation activity was identified in certain areas of the Siberian Federal District (Novosibirsk and Tomsk oblasts). By 2013, this trend only increased due to the inclusion of Omsk oblast in this group of territories. Moreover, in the same year the signs of regional clustering in terms of innovation activity caused by spatial effects were discovered in the territories of the Volga Federal District. They appeared due to similar processes occurring in the special industries for these regions, such as petrochemistry and engineering. In 2018, the noted trends continued, while in Sverdlovsk and Chelyabinsk oblasts the spatial effects (calculated based on a single innovation activity factor) were not discovered. Legislative and executive authorities can use the research findings for shaping and updating drafts of State programs and strategies of spatial development of the entities of the Russian Federation. © 2020 Institute of Economics, Ural Branch of the Russian Academy of Sciences. All rights reserved.

В последнее время наблюдается активизация межрегионального взаимодействия на важнейшем направлении — инновационном развитии экономики. Поставленные Стратегией пространственного развития Российской Федерации до 2025 года задачи по дальнейшему научно-технологическому и инновационному развитию страны, в том числе за счет усиления межрегионального взаимодействия, актуализируют проведение исследования по выявлению взаимодействий географически близких инновационно активных территорий — субъектов РФ, перспективных крупных центров экономического роста федерального уровня. В настоящем исследовании исследуются 8 промышленно развитых инновационно ориентированных субъектов РФ на территории Урала, Поволжья и Западной Сибири, административные центры которых входят в перечень перспективных центров экономического роста и в которых сложились условия для формирования научно-образовательных центров мирового уровня. Для оценки уровня взаимодействия между регионами по фактору инновационной активности применен методический аппарат выявления пространственной автокорреляции. Оценивается наличие автокорреляции между географически близкими территориями, проведенной с использованием теста Морана на базе данных за 2007, 2013 и 2018 гг. с учетом возможных трансформаций пространственных эффектов в динамике, обусловленных воздействием изменений во внутренней и внешней среде. В 2007 г. выявлена тенденция региональной кластеризации по фактору инновационной деятельности на отдельных территориях Сибирского федерального округа (Новосибирская и Томская области), усилившаяся в 2013 г. за счет включения в данную группу Омской области. В 2013 г. также обозначились признаки региональной кластеризации по фактору инновационной деятельности, обусловленные пространственными эффектами, на территориях в рамках Приволжского федерального округа за счет схожего характера процессов, происходящих в отраслях специализации данных регионов — нефтехимии и машиностроении. В 2018 г. отмеченные тенденции сохранились, при этом для Свердловской и Челябинской областей пространственные эффекты (рассчитанные исходя только из одного фактора инновационности) не выявлены. Результаты исследования могут быть использованы органами законодательной и исполнительной власти при формировании и корректировке проектов государственных программ и стратегий пространственного развития субъектов Российской Федерации.