CC BY
21
Вестник Института экономики Российской академии наук
3/2022
Н.Н. ВОЛКОВА
кандидат экономических наук, ведущий научный сотрудник Института экономики РАН
Э.И. РОМАНЮК
научный сотрудник Института экономики РАН
АНАЛИЗ ИЗМЕНЕНИЙ АГРЕГИРОВАННОГО ИННОВАЦИОННОГО ИНДЕКСА РОССИЙСКИХ РЕГИОНОВ
Данная работа продолжает серию исследований по анализу инновационного развития регионов Российской Федерации. Авторы на основе разработанной ими методики, которая базировалась на регулярных статистических данных, провели сравнительный анализ агрегированного индекса инновационного развития регионов в 2008-м, 2012-м и в 2019 г. В исследовании осознанно был использован один и тот же набор показателей и выбраны указанные выше годы. Исследование показало, что агрегированный индекс в целом по РФ в 2019 г. не вырос по сравнению с 2008 г.; при этом отмечено, что сближение индексов происходило не только из-за роста индекса в отстающих регионах, но и в результате снижения его в передовых. Ключевые слова: сравнительный анализ, региональное развитие, инновации, рейтинг. JEL: O18, R11.
DOI: 10.52180/2073-6487_2022_3_96_111.
В настоящее время в условиях санкционного давления вопрос инновационного развития России является одним из основополагающих. Необходимо отметить, что условия инновационной деятельности в регионах России значительно варьируются в зависимости от уровня регионального социально-экономического развития. Учитывая федеративное устройство нашей страны и ее территориальную протяженность, процесс инновационного развития происходит неравномерно.
Ранее авторами было проведено исследование [1; 2], в котором на основе набора показателей [2] был произведен сравнительный анализ инновационной деятельности российских регионов. В упомянутых выше работах была предложена авторская методика рейтингования регионов по уровню инновационного развития и построен интегральный критерий для ряда годов в промежутке 2005-2012 гг.
Необходимо отметить, что вопросам оценки итогов инновационной деятельности в регионах посвящен ряд зарубежных и отечествен-
ных публикаций. Более того, эта проблема становится все более актуальной в свете Поручения Президента РФ Пр-290, п.Юв1 от 24 декабря 2021 г., в котором предполагается «обеспечить формирование национального рейтинга научно-технологического развития субъектов Российской Федерации, предусмотрев возможность рассмотрения Комиссией по научно-технологическому развитию Российской Федерации совместно с комиссией Государственного Совета Российской Федерации по направлению «Наука» государственных программ в области научно-технологического развития субъектов Российской Федерации, занимающих лидирующие позиции в названном рейтинге, в том числе в целях выработки рекомендаций по применению таких программ в других субъектах Российской Федерации».
В работе [3] авторами излагались подходы к построению индексов региональной инновационной системы (РИС). С нашей точки зрения, они не изменились за прошедший период. Об этом свидетельствуют и современные публикации других ученых по данной тематике, появившиеся после выхода в свет серии наших статей.
Так, в некоторых работах описываются существующие конкретные РИС (см., например, [4; 5; 6]). Данный подход хорошо очерчивает ситуацию в субъекте Федерации, но не позволяет сравнивать уровни развития РИС в разных регионах. Также можно построить рейтинги на основе нерегулярных данных, таких как опросы и экспертные оценки, как, например, в работе [7]. У этого подхода есть неоспоримое преимущество, поскольку в исследовании появляется возможность оценить качественные показатели, которые, как известно, плохо подлежат формализации. Однако у него есть и существенные недостатки, заключающиеся в том, что регулярность построения рейтингов зависит от возможности финансирования социологических исследований, а также от непредвзятости и квалификации экспертов. Следующий подход позволяет построить интегральный показатель на основе общедоступной статистики. В качестве примера можно привести работы [8; 9; 10; 11].
В упомянутой работе [3] делался вывод, что составные индикаторы позволяют обобщить информацию и представить ее графически. Тем не менее они также имеют некоторые недостатки. В частности, нивелируются составляющие индексов, когда, например, последние могут резко отклоняться от среднего значения, но агрегированный индекс имеет высокое значение за счет резкого отклонения вверх некоторых показателей индекса. Второй недостаток вытекает из того, что имеющаяся на региональном уровне статистика неполна и не всегда отражает
1 Перечень поручений по итогам совместного заседания Государственного Совета и Совета при Президенте по науке и образованию, состоявшегося 24 декабря 2021 г. http://www.kremlin.ru/acts/assignments/orders/67752.
явления, которые хотелось бы учесть в индексе. Наконец, рейтинги плохо приспособлены для описания качественных показателей процессов. Как было сказано в [3], каждый из подходов имеет как несомненные достоинства, так и существенные недостатки. Мы выбрали для анализа в предыдущей серии исследований интегральный критерий.
В упомянутых работах авторов [1; 2; 3] была сделана попытка построить систему индикаторов, отражающую региональные различия в инновационной системе, основанную на данных, имеющихся в доступных российских статистических источниках2.
В какой-то мере такой подход следовал логике Еврокомис-сии, конструирующей агрегированные региональные критерии на доступных в европейской статистике показателях, набор которых на региональном уровне в ЕС более узок, чем на национальном3. В первоначальной постановке задачи авторы исследовали возможность сравнения уровня инновационного развития регионов России с уровнем инновационного развития европейских стран на основе разрабатываемых ЕС индикаторов, поэтому методика и базировалась на региональном подходе Европейской комиссии к расчету карт европейского инновационного пространства для регионов Европейского Сообщества4. Но с самого начала пришлось учитывать информационные особенности региональной статистики России по инновациям, вследствие чего она была несколько модифицирована в соответствии со статистическими реалиями. По мере исследований список показателей был уточнен, ряд показателей был исключен, некоторые были перемещены в другие подгруппы.
Набор показателей методики в работе [1] (см. рис. 1), которая была одной из последних в данной серии исследований, характеризовался значительной широтой охвата различных составляющих инновационного процесса. Такое решение было принято исходя из того, что РИС
2 Однако следует отметить, что и в то время, и сейчас блок региональной статистики инноваций имеет существенные пробелы по сравнению с общероссийским.
3 Так, авторы отчета Regional Innovation Scoreboard 2009. Methodology report писали, что во многих регионах отсутствовали данные по всем показателям, а средняя доступность региональных данных ЕС составляла 77%. Наличие данных по подгруппам было еще хуже: так из трех показателей расходов на инновации и вывод продукции на рынок имелось лишь 45% данных, а для пяти показателей по МСП - 58%. По этой причине многие показатели в европейском табло были реконструированы на основе данных о значении для страны и различных существующих соотношений между показателями. https://www.urenio.org/wp-content/uploads/2009/12/RIS_2009-Regional_Innovation_Scoreboard.pdf (дата обращения: 04.05.2022).
4 Regional Innovation Scoreboard 2021 Methodology Report. https://ec.europa.eu/ docsroom/documents/45972/attachments/1/translations/en/renditions/native (дата обращения: 04.05.2022).
со
к> а о а
К> й
N1 А
5 и
эР
^ а ^
ш я о и о £
а =
о п п
а а<
п я о
а< »
ь го £ а а
а »
"с
чо чо
Рис. 1. Система индикаторов для расчета агрегированного индекса
является частью национальной экономики и в большой степени зависит от других подсистем5.
В систему показателей были включены как данные об инновационной деятельности, которые разрабатывались официальной статистической отчетностью, так и данные Информационного каталога о текущем состоянии инновационной инфраструктуры научно-технической деятельности в регионах Российской Федерации6, отражающего состояние инновационной инфраструктуры научно-технической деятельности в регионах Российской Федерации на текущий момент времени.
Напомним состав показателей, использованных в предыдущей работе, поскольку в данной работе авторами сознательно был сохранен тот же набор показателей, что и в первоначальном исследовании. Это было сделано для того, чтобы иметь возможность провести сравнение и выделить изменения, произошедшие за десять лет.
Как следует из рис. 1, показатели были разбиты на группы, в той или иной степени воссоздающие различные стороны инновационного процесса7:
• «Инновационный потенциал». В группу входят показатели, ответственные за внешние условия, сложившиеся в регионе, и ресурсы для его инновационного развития;
• «Инновационная инфраструктура и инвестиционный климат». Показатели этой группы описывают уровень развития инновационной инфраструктуры и наличие кооперационных связей у предприятий;
• «Результативность инновационной деятельности», в которую собраны показатели, отражающие обмен технологиями и эффективность затрат на инновации.
Необходимо отметить, что за прошедший период времени набор данных менялся, как в европейской методике (можно сравнить методики 2009 и 2021 г. по набору показателей), так и в научных работах, в которых строились региональные инновационные рейтинги (например, [12; 13]).
Изменения в экономическом развитии требовали включения в набор показателей параметров, характеризующих развитие цифро-
5 С нашей точки зрения, набор показателей должен учитывать как собственно инновационные показатели, так и показатели, характеризующие систему производства, рынок труда и т. д.
6 Инновационная инфраструктура и основные показатели инновационной деятельности субъектов Российской Федерации https://www.miiris.ru/inno_infra (дата обращения: 15.03.2022).
7 Необходимо отметить, что разделение на группы и их названия несколько условны, но авторы пытались выделить суть показателей, объединенных в группы для упрощения анализа.
вой среды, что и было отражено в современных исследованиях. Особенно необходимость расширения набора показателей для характеристики цифровой среды показала ситуация с пандемией, когда часть экономики была переведена в удаленный режим работы.
В работах авторов также проводились исследования развития цифровой среды в разрезе российских регионов (например, [14]). В дальнейшем предполагается интегрировать список показателей цифрового индекса в набор показателей для исследования инновационной деятельности в регионах РФ, может быть как отдельные подиндексы.
Вкратце напомним алгоритм расчета агрегированного индекса. На первом этапе была построена матрица исходных данных за 2019 г.8 Данный год был выбран сознательно, исходя из соображений, что это был последний год, который не затронули различные геополитические катаклизмы. Также в исследовании использовались данные за 2008 и 2012 г. (год, который являлся базисным и последний год в предыдущей серии исследований соответственно). Затем было проведено нормирование данных, на основании которых строились индексы по подгруппам, которые затем были свернуты в агрегированный индекс. В отличие от работы [3], в которой исследовалось влияние весовых коэффициентов на агрегированный индекс, здесь использовались одинаковые веса для подиндексов, поскольку в работе [3] было показано, что весовые коэффициенты влияют на рейтинг региона незначительно.
В табл. 1 приведены результаты расчета агрегированного индекса для всех трех годов. В каждом столбце данные упорядочены по убыванию индекса. Кроме того, каждый из столбцов включает данные по Российской Федерации в целом и медианное значение. С нашей точки зрения, медиана, которая характеризуется тем, что половина значений больше нее, а половина меньше, более показательна для анализа, чем среднее значение.
Необходимо отметить, что хотя в начале списка в исследуемые годы и стоят разные регионы, но в лидирующей группе находятся одни и те же субъекты федерации: г. Москва, Нижегородская область, г. Санкт-Петербург, Новосибирская область, Московская область, Калужская область.
По поводу регионов, замыкающих таблицу, следует сказать, что значение агрегированного индекса в них увеличилось, а разрыв между его максимальным и минимальным значениями постоянно сокращался. Так, в 2008 г. разрыв между максимальным и минимальным значениями составлял 7,3 раза, в 2012 г. он был 5,6 раза, а в 2019-м только 4,5 раза. Однако, к сожалению, сокращение разрыва произо-
8 По ряду показателей, для которых не существуют данные во всех регионах, пропущенные значения были заменены минимальными числами.
Агрегированный индекс инновационной деятельности регионов России
Регионы 2008 г. Регионы 2012 г. Регионы 2019 г.
Калужская область 0,427 Калужская область 0,436 г. Москва 0,378
г. Санкт-Петербург 0,359 г. Санкт-Петербург 0,333 Нижегородская область 0,371
Нижегородская область 0,347 Нижегородская область 0,317 г. Санкт-Петербург 0,359
г. Москва 0,345 Московская область 0,278 Новосибирская область 0,301
Московская область 0,305 г. Москва 0,277 Московская область 0,298
Ульяновская область 0,290 Новгородская область 0,275 Калужская область 0,284
Новгородская область 0,285 Самарская область 0,261 Тульская область 0,274
Челябинская область 0,268 Томская область 0,258 Республика Татарстан 0,247
Свердловская область 0,257 Ненецкий автономный округ 0,256 Пермский край 0,234
Самарская область 0,254 Ярославская область 0,247 Липецкая область 0,231
Ярославская область 0,253 Ульяновская область 0,247 Владимирская область 0,229
Владимирская область 0,251 Иркутская область 0,246 Самарская область 0,229
Пермский край 0,250 Ленинградская область 0,239 Ленинградская область 0,229
Новосибирская область 0,243 Республика Татарстан 0,234 Ульяновская область 0,226
Тульская область 0,243 Ямало-Ненецкий автономный округ 0,233 Свердловская область 0,226
Республика Татарстан 0,240 Астраханская область 0,233 Республика Мордовия 0,226
Пензенская область 0,240 Челябинская область 0,233 Российская Федерация 0,223
Омская область 0,239 Тульская область 0,227 Челябинская область 0,219
£ £
Ьэ
о
*
о
а а
и х
о
а ж
3 *
¡с? П5 О^ п н
К> Я о а
К> й
О и
■ п
ЧО н
о^ а ^
^ н
ш я о и о £
а =
о п п
а а<
п я о а<
м л м Ь го £ а а
а »
"с
Регионы 2008 г. Регионы 2012 г. Регионы 2019 г.
Республика Мордовия 0,231 Новосибирская область 0,224 Иркутская область 0,216
Калининградская область 0,230 Чувашская Республика 0,223 Ямало-Ненецкий автономный округ 0,215
Российская Федерация 0,230 Саратовская область 0,220 Пензенская область 0,214
Воронежская область 0,229 Архангельская область 0,218 Белгородская область 0,209
Томская область 0,227 Российская Федерация 0,218 Чувашская Республика 0,206
Республика Дагестан 0,225 Пензенская область 0,217 Ярославская область 0,204
Рязанская область 0,224 Хабаровский край 0,213 Воронежская область 0,203
Ненецкий автономный 0,223 Воронежская область 0,212 Новгородская область 0,202
округ
Ямало-Ненецкий автоном- 0,217 Тамбовская область 0,209 Алтайский край 0,200
ный округ
Тамбовская область 0,215 Рязанская область 0,208 Костромская область 0,200
Ленинградская область 0,214 Свердловская область 0,205 Хабаровский край 0,198
Ивановская область 0,211 Владимирская область 0,204 Вологодская область 0,197
Карачаево-Черкесская Республика 0,210 Пермский край 0,202 Рязанская область 0,194
Сахалинская область 0,202 Липецкая область 0,201 Кировская область 0,193
Белгородская область 0,201 Тверская область 0,201 Тверская область 0,189
Саратовская область 0,201 Республика Мордовия 0,200 Карачаево-Черкесская Республика 0,189
Кировская область 0,197 Сахалинская область 0,200 Республика Марий Эл 0,184
о
и>
Регионы 2008 г. Регионы 2012 г. Регионы 2019 г.
Республика Башкортостан 0,197 Краснодарский край 0,199 Саратовская область 0,183
Красноярский край 0,197 Ивановская область 0,199 Тамбовская область 0,181
Чувашская Республика 0,195 Красноярский край 0,195 Курганская область 0,181
Магаданская область 0,192 Республика Дагестан 0,194 Республика Башкортостан 0,181
Удмуртская Республика 0,192 Омская область 0,194 Ненецкий автономный округ 0,179
Волгоградская область 0,189 Ростовская область 0,192 Смоленская область 0,172
Мурманская область 0,187 Республика Тыва 0,188 Медианное значение 0,171
Медианное значение 0,187 Медианное значение 0,188 Удмуртская Республика 0,171
Ростовская область 0,186 Республика Марий Эл 0,186 Чукотский автономный округ 0,171
Брянская область 0,184 Карачаево-Черкесская Республика 0,183 Республика Дагестан 0,171
Республика Саха (Якутия) 0,183 Амурская область 0,182 Омская область 0,170
Республика Коми 0,183 Белгородская область 0,181 Забайкальский край 0,168
Липецкая область 0,181 Брянская область 0,179 Тюменская область 0,167
Смоленская область 0,179 Республика Саха (Якутия) 0,179 Кемеровская область 0,166
Тверская область 0,177 Магаданская область 0,178 Красноярский край 0,166
Республика Карелия 0,177 Республика Башкортостан 0,174 Брянская область 0,166
Архангельская область 0,175 Смоленская область 0,172 Республика Тыва 0,164
Иркутская область 0,171 Костромская область 0,172 Приморский край 0,163
Тюменская область 0,166 Приморский край 0,170 Сахалинская область 0,163
Орловская область 0,164 Кемеровская область 0,169 Мурманская область 0,163
£ £
Ьэ
о
*
о
а а
и х
о
а ж
3 *
¡с? П5 О^ п н
К> Я о а
К> й
О и
■ п
ЧО н
о^ а ^
^ н
ш я о в о £
а =
о п п
а а<
п я о а<
м л м Ь го £ а а
а »
"с
Регионы 2008 г. Регионы 2012 г. Регионы 2019 г.
Костромская область 0,162 Мурманская область 0,169 Курская область 0,158
Хабаровский край 0,162 Республика Коми 0,167 Республика Калмыкия 0,158
Оренбургская область 0,161 Калининградская область 0,167 Краснодарский край 0,157
Камчатский край 0,159 Камчатский край 0,163 Амурская область 0,156
Краснодарский край 0,157 Вологодская область 0,163 Ивановская область 0,155
Приморский край 0,157 Волгоградская область 0,162 Республика Саха (Якутия) 0,152
Курганская область 0,156 Удмуртская Республика 0,162 Архангельская область 0,151
Ханты-Мансийский автономный округ-Югра 0,155 Забайкальский край 0,161 Калининградская область 0,150
Курская область 0,154 Кабардино-Балкарская Республика 0,159 Оренбургская область 0,149
Забайкальский край 0,151 Республика Бурятия 0,156 Орловская область 0,144
Астраханская область 0,150 Курганская область 0,152 Республика Адыгея 0,143
Республика Хакасия 0,148 Ставропольский край 0,150 Астраханская область 0,142
Республика Северная Осетия - Алания 0,147 Тюменская область 0,150 Ростовская область 0,140
Республика Алтай 0,145 Кировская область 0,149 Республика Коми 0,139
Вологодская область 0,143 Орловская область 0,148 Томская область 0,138
Ставропольский край 0,142 Псковская область 0,147 Псковская область 0,136
Республика Марий Эл 0,141 Курская область 0,146 Республика Хакасия 0,136
Республика Бурятия 0,137 Республика Карелия 0,143 Камчатский край 0,136
о
СП
о
СТ\
Регионы 2008 г. Регионы 2012 г. Регионы 2019 г.
Амурская область 0,136 Еврейская автономная область 0,141 Магаданская область 0,135
Кабардино-Балкарская Республика 0,134 Алтайский край 0,137 Республика Карелия 0,132
Алтайский край 0,130 Республика Северная Осетия - Алания 0,135 Кабардино-Балкарская Республика 0,130
Республика Адыгея 0,124 Республика Адыгея 0,135 Еврейская автономная область 0,129
Псковская область 0,123 Оренбургская область 0,132 Республика Алтай 0,127
Кемеровская область 0,122 Республика Алтай 0,131 Республика Бурятия 0,121
Республика Тыва 0,093 Чеченская Республика 0,123 Республика Ингушетия 0,119
Чеченская Республика 0,080 Республика Хакасия 0,121 Ставропольский край 0,118
Еврейская автономная область 0,079 Ханты-Мансийский автономный округ - Югра 0,119 Волгоградская область 0,117
Республика Калмыкия 0,075 Чукотский автономный округ 0,116 Ханты-Мансийский автономный округ - Югра 0,104
Республика Ингушетия 0,075 Республика Калмыкия 0,103 Республика Северная Осетия -Алания 0,102
Чукотский автономный округ 0,059 Республика Ингушетия 0,078 Чеченская Республика 0,084
Р
1
2
Я
и
Р
2
^
Н
В> Ш Я О
и
о £
2 *
а
о п п
а а<
п
« а<
0 £
Г) 5 • а
£ з
1 ?
Я
Источник: расчеты авторов.
шло не только из-за увеличения индекса в слабых регионах, но и за счет его уменьшения в сильных.
Как следует из табл. 1, агрегированный индекс Калужской области - лидера рейтинга в 2008 и 2012 г., сократился с 0,436 в 2012 г. до 0,284 в 2019 г. Это произошло за счет резкого снижения подиндексов, отвечающих за финансирование инноваций: «Затраты на инновации», «Источники инвестиций» и, как следствие, снижения подиндекса «Результаты инновационной деятельности».
В целом по России индекс также снизился в 2012 г. по отношению к 2008 г., но затем в 2019 г. незначительно вырос, но не достиг уровня 2008 г. Чтобы понять причины такого положения, нужно рассмотреть составляющие агрегированного индекса9.
На рис. 2 представлены диаграммы распределения подиндексов второго уровня для Российской Федерации в целом, а на рис. 3 для медианных значений по каждому из годов исследования (2008, 2012 и 2019 гг.). По поводу медианных значений нужно сделать следующее замечание. В каждом из годов выбирался регион со значением индекса, равным медианному индексу для этого года10, а затем на основании значений подиндексов для данного региона строилась диаграмма, приведенная на рис. 3.
2008 --- 2012
Рис. 2. Составляющие индекса для РФ
9 Ввиду громоздкости таблица подиндексов для всех регионов в данной работе полностью не приводится.
10 В 2008 г. медианное значения индекса имела Мурманская область, в 2012 г. - Республика Тыва и в 2019 г. - Удмуртская Республика.
Результаты инновационной деятельности
Выход на внешние рынки
Источники инвестиций
......... 2008 ---2012 -2019
Рис. 3. Составляющие индекса для медианных значений
Если сопоставить рис. 2 и рис. 3, то видны значительные различия форм диаграмм для России в целом и для медианных значений в каждом из годов. Российские имеют более правильную форму и более равномерное распределение по подиндексам, тогда как на рис. 3 имеются значительные провалы по таким показателям, как «Результаты инновационной деятельности» в 2008 и 2012 г., «Источники инвестиций» в 2008 и 2019 г., «Затраты на инновации» и «Выход на внешние рынки» в 2019 г. Разным формам графиков для РФ в целом и медианного значения можно найти объяснение. Если посмотреть место РФ в агрегированном индексе (см. табл. 1), то видно, что она располагается в верхней части таблицы с большим отрывом от медианного значения. Это значит, что индекс по РФ в целом определяет относительно небольшое количество передовых регионов, расположенных в начале таблицы. Причем в 2019 г. место России в целом расположено ближе к началу списка, чем в 2008-м и 2012 г., а ранг медианного значения, наоборот, стал ниже, т. е. еще меньшее количество регионов определяло инновационный потенциал РФ.
Провал в источниках инвестиций в 2008 и 2019 г. можно объяснить кризисом 2008 г. и санкционными ограничениями, которые в 2019 г. уже действовали. Этими же обстоятельствами можно объяснить сокращение в 2019 г. такого показателя, как «Выход на внешние рынки», в который входит торговля технологиями, частично ограниченная из-за санкций Запада.
Таким образом, на данном этапе исследование показало, что: • агрегированный инновационный индекс в целом по Российской Федерации в 2019 г. не вырос по сравнению с 2008 г.;
• сближение индексов инновационного развития регионов происходит не только из-за увеличения индекса в отстающих регионах, но и за счет его уменьшения в передовых; максимальное значение агрегированного индекса в 2019 г. снизилось по сравнению с 2008-м и 2012 г.;
• индекс в целом по РФ определяет небольшая группа сильных регионов, расположенных в начале списка;
• при росте подиндекса, описывающего результаты инновационной деятельности в 2019 г. по сравнению с 2008 г., произошло сокращение подиндексов, характеризующих источники инвестиций и обмен технологиями.
К сожалению, в современных условиях, когда обмен технологиями с Западом практически прекращен, можно ожидать сложности с инновационным развитием, для преодоления которых необходимо усиливать другие составляющие индекса, например, инвестиционную составляющую или затраты на исследования и разработки, а также человеческий потенциал.
Для выработки более осознанных управленческих решений была проведена кластеризация регионов, результаты которой будут описаны в следующей статье. Кроме того, для более детального анализа необходимо провести сравнительный анализ регионального инновационного развития с учетом новых реалий в экономике, в частности, ускорения ее цифрового развития.
ЛИТЕРАТУРА
1. Волкова Н.Н., Романюк Э.И. Мониторинг агрегированного индекса инновационной деятельности регионов России // Аудит и финансовый анализ. 2014. № 4. С. 437-445.
2. Волкова Н.Н., Романюк Э.И. Уровень развития инновационной системы
и специализация регионов России // Вопросы статистики. 2011. № 9. С. 38-47.
3. Френкель А.А., Волкова Н.Н., Романюк Э.И. Влияние весовых коэффициентов на рейтинг регионов по уровню инновационного потенциала // Регион: Экономика и Социология. 2013. № 1 (77). С. 144-172.
4. Аралбаева Г.Г. Мониторинг инновационной деятельности в регионе // Вестник ОГУ. №8 (102), август 2009.
5. Анисимов Ю.П., Свиридова С.В., Грязнова Т.М., Солнцева Е.В. Инновационная система региона. Воронеж: ВГТУ, 2007.
6. Кравченко Н.А., Унтура Г.А. Возможности и перспективы инновационного развития Сибири //егион: экономика и социология. 2009. № 4. С. 195-210.
7. Архипова М.Ю., Кучмаева О.В. Социальный запрос россиян на инновации (по данным выборочного обследования) // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2018. № 2. https://cyberleninka.ru/article/n/sotsialnyy-zapros-rossiyan-na-innovatsii-po-dannym-vyborochnogo-obsledovaniya (дата обращения: 04.05.2022).
8. Абашкин ВЛ, Абдрахманова Г.И., Бредихин С.В. и др. Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации. Выпуск 7. НИУ ВШЭ, 2021. https://www. hse.ru/mirror/pubs/share/480515891.pdf (дата обращения: 04.05.2022).
9. Рейтинг инновационных регионов России 2018 // АИРР. https://i-regions.org/upload/ iblock/e8f/airr18.pdf (дата обращения: 29.04.2022).
10. Индекс научно-технологического развития субъектов РФ - итоги 2019 года // РИА Рейтинг. http://vid1.rian.ru/ig/ratings/regions_R&D_20.pdf (дата обращения: 29.04.2022).
11. Унтура Г. А., Есикова Т.Н., Зайцев И Д., Морошкина О.Н. Проблемы и инструменты аналитики инновационного развития субъектов РФ // Вестник НГУ. Серия: Социально-экономические науки. 2014. №1. https://cyberleninka.ru/article/n/problemy-i-instrumenty-analitiki-innovatsionnogo-razvitiya-subektov-rf (дата обращения: 04.05.2022).
12. Инновации в России — неисчерпаемый источник роста // Центр по развитию инноваций McKinsey Innovation Practice. Июль 2018 г. https://www.mckinsey.eom/~/ media/McKinsey/Locations/Europe%20and%20Middle%20East/Russia/0ur%20Insights/ Innovations%20in%20Russia/Innovations-in-Russia_web_lq-1.ashx (дата обращения: 15.03.2022).
13. Андреев О.С. Развитие инновационной экономики на основе трансформации наукоемкого сектора. Диссертация на соискание ученой степени доктора экономических наук // Самарский университет, Самaрa, 2021. https://ssau.ru/files/ resources/dis_protection/Andreev_0_S_Razvitie_innovacionnoj_ekonomiki.pdf (дата обращения: 15.03.2022).
14. Волкова Н.Н., Романюк Э.И. Развитие цифровой среды российских регионов // Проблемы развития территории. 2019. № 5 (103). С. 38-52.
REFERENCES
1. Volkova N.N., Romanyuk E.I. Monitoring of the aggregated index of innovative activity of Russian regions.//Audit and financial analysis, 2014, No. 4. Рр. 437-445. (In Russ.).
2. Volkova N.N., Romanyuk E.I. The level of development of the innovation system and the specialization of the regions of Russia // Questions of statistics, 2011. No. 9. Pp 38-47. (In Russ.).
3. Frenkel A.A., Volkova N.N., Romanyuk E.I. Influence of weight coefficients on the rating of regions by the level of innovation potential // Region: Economics and Sociology. 2013. No. 1 (77). Рp. 144-172. (In Russ.).
4. Aralbaeva G.G. Monitoring of innovative activity in the region // Bulletin of OSU. No. 8 (102). August 2009. (In Russ.).
5. Anisimov Yu.P., Sviridova SV, Gryaznova T.M., Solntseva E.V. Innovation system of the region. Voronezh: VSTU, 2007. (In Russ.).
6. Kravchenko N.A. Untura G.A. Opportunities and prospects for the innovative development of Siberia // Region: Economics and Sociology. 2009. No. 4. Рp. 195-210. (In Russ.).
7. ArkhipovaM.Yu, Kuchmaeva O.V. Social demand of Russians for innovation (according to sample survey data) // Economic and social changes: facts, trends, forecast. 2018. №2. https://cyberleninka.ru/article/n/sotsialnyy-zapros-rossiyan-na-innovatsii-po-dannym-vyborochnogo-obsledovaniya Accessed: 05.04.2022). (In Russ.).
8. Abashkin V.L., Abdrakhmanova G.I., Bredikhin S.V. et al. Rating of innovative development of subjects of the Russian Federation. Issue 7 // HSE Electronic resource, 2021. https://www.hse. ru/mirror/pubs/share/480515891.pdf Accessed 04.05.2022). (In Russ.).
9. Rating of innovative regions of Russia 2018 // AIRR https://i-regions.org/upload/iblock/e8f/ airr18.pdf Retrieved 04/29/2022. (In Russ.).
10. Index of scientific and technological development of the constituent entities of the Russian Federation - the results of 2019 // RIA Rating. http://vid1.rian.ru/ig/ratings/regions_R&D_20. pdf (date of access 29.04.2022). (In Russ.).
11. Untura G.A., Esikova T.N, Zaitsev I.D., Moroshkina O.N. Problems and tools of analytics of innovative development of subjects of the Russian Federation // Vestnik NGU. Series: Social and economic sciences. 2014. No. 1. https://cyberleninka.ru/article/n/problemy-i-instrumenty-analitiki-innovatsionnogo-razvitiya-subektov-rf (accessed: 05/04/2022). (In Russ.).
12. Innovation in Russia is an inexhaustible source of growth//Center for Innovation Development McKinsey Innovation Practice. July 2018. https://www.mckinsey.com/-/ media/McKinsey/Locations/Europe%20and%20Middle%20East/Russia/0ur%20Insights/ Innovations%20in%20Russia/Innovations-in- Russia_web_lq-1.ashx (accessed: 03/15/2022. (In Russ.).
13. Andreev O.S. Development of an innovative economy based on the transformation of the knowledge-intensive sector. Dissertation for the degree of Doctor of Economics // Samara University, Samara - 2021. https://ssau.ru/files/resources/dis_protection/Andreev_O_S_ Razvitie_innovacionnoj_ekonomiki.pdf Retrieved 03/15/2022. (In Russ.).
14. Volkova N.N., Romanyuk E.I. Development of the digital environment of Russian regions // Problems of territorial development. 2019. No. 5 (103). Pp. 38-52. (In Russ.).
Дата поступления рукописи: 31.05.2022 г.
ABOUT THE AUTHORS
Volkova Nataliya Nikolaevna - Cand. Sci. (Econ.), Leading Researcher at the Institute of
Economics of the Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia
volkova@inecon.ru
Romanyuk Evelina Igorevna - Researcher at the Institute of Economics of the Russian
Academy of Sciences, Moscow, Russia
romvel57@yandex.ru
ASSESSMENT OF CHANGES IN THE RUSSIAN REGIONS' AGGREGATED INNOVATION INDEX
This work continues a series of studies on innovative development of the regions of the Russian Federation. A comparative analysis of the aggregated index of innovative development of regions in 2008, 2012 and 2019 was conducted on the basis of the author's methodology. The same set of indicators and the same years are purposely used in the study. It was shown that the aggregated index for the Russian Federation for 2019 did not increase vs the one for 2008. At the same time, it is highlighted that the convergence of the regional indices is not only due to the growth of the index in lagging regions, but also as a result of its decline in the advanced ones.
Keywords: comparative analysis, regional development, innovation, rating. JEL: O18, R11.
