CC BY
39Пространственные аспекты функционирования региональных инновационных систем
Савельева Ирина Петровна,
доктор экономических наук, профессор, директор высшей школы экономики и управления, Южно-Уральский государственный университет, savelevaip@susu.ru
Килина Ирина Петровна,
старший преподаватель кафедры «Таможенное дело», ЮжноУральский государственный университет, kilinaip@susu.ru.
Исследование региональных инновационных систем требует системного подхода для идентификации латентных факторов роста, к которым относятся пространственные связи между инновационными территориями. Анализ качества инновационной деятельности регионов с учетом пространственных отличий по инновационным параметрами позволяет раскрыть резервы инновационной динамики субъектов РФ, выявить возможные объективные (плотность и однородность распределения инновационных ресурсов и результатов) и субъективные (недостаточность поддержки инновационных процессов) ограничения для уточнения масштаба и средств регуля-торного воздействия со стороны государственных органов власти. Авторами предложен агрегированный индекс инновационного пространства, ориентированный на комплексную оценку базовых пространственных свойств по широкому блоку показателей «входных» инновационных ресурсов и «выходных» инновационных результатов развития регионов. Предложена типология субъектов РФ на основе агрегированного индекса, которая позволяет ранжировать регионы в зависимости от уровня инновационных пространственных параметров с учётом их квартильной градации, создает условия для определения территориальных ареалов с высокой и низкой пространственной концентрацией инновационных процессов. Положения и выводы авторов конкретизируют ландшафт инновационного пространства РФ, специфицируют позиции регионов, позволяют идентифицировать факторы, определяющие их инновационную динамику, акцентируют внимание на пространственных эффектах «территориального окружения» субъектов федерации, что может являться основой для разработки стратегий инновационного развития территорий с учетом возможностей (ограничений) межрегиональных связей. Ключевые слова: инновационное пространство, плотность пространства, однородность пространства, агрегированный индекс инновационного пространства, инновационное развитие.
К приоритетным направлениям развития экономики РФ относится решение следующих задач: повышение конкурентоспособности национальной и региональной экономики на мировом рынке, повышение экспорта наукоемкой и высокотехнологичной продукции, достижение прорыва в сфере цифровой и инновационной индустрий. Реализация стратегических интересов страны зависит от эффективности функционирования региональных экономических систем, в том числе в инновационном секторе, не случайно в современных условиях меры государственного управления ориентированы на реконфигурацию сложившегося механизма стимулирования активности субъектов РФ и повышение результативности в инновационной сфере. Вовлеченность регионов в национальную инновационную систему влияет на формирование единого экономического пространства, способного генерировать и коммерциализировать инновации (так, ключевым трендом развитых стран, в том числе в рамках Европейского союза, является курс на выравнивание и сплочение в интересах инновационного развития) [1].
Центральным компонентом инновационного развития страны и генерации инновационной динамики являются региональные инновационные системы, обеспечивающие эффективное взаимодействие между участниками инновационного процесса в рамках регионов, межтерриториальные коммуникации с учетом существующей инновационной инфраструктуры. Инновационная система является неотъемлемой частью регионального социально-экономического организма, особенности которого связанны со сложившимся «производственным ландшафтом», что в комплексе обуславливает инновационный потенциал и инновационные возможности субъектов РФ[2].
На наш взгляд, при изучении процессов функционирования региональных инновационных систем недостаточно используется потенциал пространственного подхода, позволяющий исследовать качество инновационных процессов с учетом отличий территорий по инновационным параметрами, определяющих специфику инновационной динамики субъектов РФ. Под пространственными характеристиками понимаются сложившиеся условия развития региональных инновационных систем (ресурсы в части кадровых, финансовых, материальных, информационных и пр.), обусловленные особенностями геостратегического положения регионов, межрегиональными связями и
X X
о
го А с.
X
го т
о
ю 7
М О
а>
о
сч
I-«. OI
О Ш
m
X
<
m о х
X
взаимодеиствием территориальных ареалов, что определяет инновационную результативность в силу исторически сложившегося положения и достигнутого уровня развития в системе национального разделения труда.
Изучение пространственных аспектов региональных инновационных систем представляется особенной актуальным, учитывая высокий дисбаланс развития территории РФ (в том числе и по уровню инновационного развития регионов) [3]: так, в 2017 году средний показатель инновационной активности по РФ снизился с 9,9 % до 8,5 %1, при этом наибольший показатель зафиксирован в Чувашской республики - 22,4 %, наименьший в Чеченской республике - 0,2 % (для сравнения в Германии инновационная активность составляет 66,9 %, в Великобритании - 50,3 % [4]). Вместе с тем неравномерность инновационных процессов регионов, будучи обусловленной их социально-экономическим развитием по принципу «причина-следствие», в долгосрочном периоде может рассматриваться как один из факторов усиления разрыва между потенциальными возможностями экономического развития субъектов РФ [1]. Поэтому обеспечение инновационной динамики является приоритетной задачей государственной политики, что подтверждается положениями Стратегии научно-технологического развития РФ и Стратегии пространственного развития РФ (последняя акцентирует внимание на экономическом росте регионов-драйверов инновационного развития, способных создать импульсы и стать источником диффузии инноваций для сопредельных территорий). Инновационное развитие регионов является одним из способов преодоления неэквивалентности стартовых условий и инструментом расширения ресурсных возможностей. На основе генерации инноваций в центрах экономического роста регионов и их диффузии в периферийные регионы, вовлеченности регионов в сетевое взаимодействие, в том числе в кластерном формате, может быть достигнута положительная инновационная динамика территориальных ареалов в экономическом пространстве РФ.
В экономической литературе вопросы пространственного развития в контексте региональных инновационных систем, рассматриваются с позиции эффектов внешних и внутренних связей, в таком контексте выделяют особую категорию «инновационное пространство» [5] («научно-инновационное пространство» [6, 7]). Опираясь на существующие представления о сущности и при-
1 По данным Федеральной службы государственной статистики: Инновационная активность организаций (удельный вес организаций, осуществлявших технологические, организационные, маркетинговые инновации в отчетном году, в общем числе обследованных организаций) Режим доступа: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statisti cs/science and innovations/science/#
роде инновационного пространства как экономической категории, под инновационным пространством авторы понимают совокупность региональных инновационных систем в единстве территориальных взаимосвязей инновационных процессов, позволяющее взаимодействовать при экстерриториальном использовании инновационных условий и инновационных результатов в интересах ускорения инновационного развития каждого из регионов на основе использования разных межтерриториальных форматов кооперации.
Анализ особенностей инновационного пространства тесно связан с представлениями о его ландшафте, под которым понимают сравнительную характеристику регионов, отражающих отличия в инновационном статусе территорий. Разнообразны акценты исследователей при агрегировании свойств инновационного пространства: 1) неравномерность инновационного пространства (Румянцева А.А. [7]) по параметрам, определяющим ядро научного потенциала (численности исследователей и удельному весу инновационной продукции); 2) территориальное размещение научных организации как одного из главных факторов, определяющих результативность инновационной деятельности наряду с протяженностью, связностью (Айвазян С.А. [6], Полякова А.Г. и Симарова И.С. [8]), когда размер инновационного пространства оценивают по совокупности потенциальных связей между исследовательскими организациями и предприятиями, занимающимися инновационной деятельностью в субъектах РФ; стоимостью и скоростью трансакций в процессе функционирования инновационной сферы (Родиновой Н.Д. [9]).
Анализ публикаций в части свойств инновационного пространства показал, что наиболее типично используемыми в научных трудах являются: плотность, структура (однородность/неоднородность) и связанность. Параметром плотности инновационного пространства характеризуется степень насыщенности территории (в расчете на единицу пощади) инновационным параметрами, к которым, по мнению авторов, относятся параметры ресурсной обеспеченности и результативности инновационной деятельности регионов. Плотность пространства неразрывно связанна его структурой: положительно коррелирует с прочностью структуры, которая через наличие свойств однородности/неоднородности и изменения вклада региона в общие национальные показатели позволяет оценивать целостность или фрагментарность инновационного пространства. Важным свойством инновационного пространства является его связанность, которая раскрывает степень взаимодействия факторов инновационной системы, а также силу межтерриториальных связей.
В рамках проводимого исследования использован подход оценки качества инновационного пространства на основе свойств плотности и
структуры (однородности), классификации регионов в зависимости от насыщенности указанными пространственными параметрами (с помощью агрегированного индекса инновационного пространства). Авторский методический подход включает ряд этапов.
На первом этапе осуществляется выбор инновационных показателей, по которым анализируется плотность и структура инновационного пространства (авторами выделены параметры, условно характеризующие инновационные условия развития регионов и инновационную результативность). В таблице 1 представлена итоговая выборка показателей (инновационные условия и инновационная результативность), которые использовались для оценки свойств инновационного пространства.
Таблица 1
Показатели для оценки инновационного пространства
Показатели Плотность Структура
ВРП млн. руб./тыс. км2 %
к ^ т о Инвестиции в основной капитал млн. руб./тыс. км2 %
ь > ш Затраты на технологические инновации млн. руб./тыс. км2 %
.0 X X о Затраты на технологические инновации малых предприятий млн. руб./тыс. км2 %
^ га т о X Численность персонала,занятого научными исследованиями и разработками чел./ тыс. км2 %
Численность занятых в высокотехнологичных видах деятельности чел./ тыс. км2 %
.0 к н га о Количество организаций, осуществлявших технологические инновации шт./ тыс. км2 %
X X о ^ га Р ^ <и о. Объем инновационных товаров, работ и услуг млн. руб./ тыс. км2 %
Показатели плотности рассчитаны по формуле:
РУ(Р)=| 0)
гдеру(р)- плотность инновационного пространства (рассчитывается по каждому показателю таблицы 1); А1 - значение показателя в 1-м регионе в п-м периоде; 5; - площадь 1-го региона.
При анализе структуры (однородности) инновационного пространства определялся как доля каждого региона в общероссийском показателе:
^х 100%,
(2)
у(р) А
где йур - доля 1-го региона в общем параметре РФ; АI - значение показателя в 1-м регионе в п-м периоде; А - значение показателя по РФ в п-м периоде.
Далее все частные показатели нормируются (приводятся в сопоставимый вид, стоимостные
показатели изначально дефлируются к первому году начала наблюдений) по следующей формуле для дальнейшей оценки агрегированнного индекса:
__- %тт) (3)
(Хтах~Хтт)
где Х- нормированное значение показателя, Хтах и ХтП - максимальное и минимальное значение показателя по РФ, X - значение показателя I-го региона. Таким образом, все показатели переводятся в шкалу от 0 до 1, сохраняя пропорциональность значений.
На втором этапе методики определяются интегральные индексы отдельно по характеристике плотности и структуры инновационного пространства. Последовательность «сборки» индексов следующая: частные показатели плотности (структуры), характеризующие инновационные условия (инновационную результативность), с учетом весовых коэффициентов, собираются в индексы условий (результативности) по плотности (структуре). Расчет весовых коэффициентов для индексов условий (результативности) по блокам свойств осуществляется на основе коэффициента конкордации, который характеризует степень согласованности рассматриваемых показателей. В качестве показателей, по которым определялась согласованность, использованы: для показателей «условий» применены показатели «результативности» инновационной деятельности (удельный вес организации, осуществляющих технологические инновации, и объем инновационных товаров, работ и услуг), для показателей «результативности» - показатели экономического развития (ВРП и инвестиции). Далее внутри каждой группы (показатели каждого из свойств инновационного пространства) рассчитаны интегральные индексы (как плотности, так и структуры) на основе средней геометрической.
Расчет индексов по группам плотности и структуры (однородности) проводится для каждого блока: 1) инновационные «условия»; 2) инновационная «результативность» по формуле:
и) _ у"=
Iх)
(4)
где 1|(|) - интегральный показатель ]-й группы показателей 1-региона; I - регион; х*- нормированное значение показателя х; w■- удельный вес к-го показателя в ]-й группе.
Весовые коэффициенты присвоены на основе ранжирования значений коэффциентов конкордации в группах частных показателей:
' (5)
уп
где г - ранг 1-го значения конкордации в группе частных показателей.
Полученные весовые коэффициенты для определения индексов подгрупп представлены в таблице 2.
х
X
о
го А с.
X
го т
о
ю 7
М О
Таблица 2
Весовые коэффициенты для расчета индексов подгрупп
о>
о
см
I-«. 01
О Ш
т
X
3
<
т о х
X
Показатели Плотность (вес) Структура (вес)
ВРП 0,286 0,143
к ^ в Инвестиции в основной капитал, 0,190 0,095
о 5 > Затраты на технологические инновации 0,095 0,238
ш .0 X X Затраты на технологические инновации малых предприятий 0,048 0,048
о и ^ га в о Численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками 0,238 0,286
н Численность занятых в высокотехнологичных видах деятельности 0,143 0,190
-е О. .0 5 Б ао Количество организаций, осуществлявших технологические инновации, 0,667 0,667
± 5 ца ат СО -А ол ну нз И Объем инновационных товаров, работ и услуг, 0,333 0,333
В рамках третьего этапа методики рассчитывается агрегированный индекс инновационного пространства для каждого региона по следующей формуле:
(6)
ин пр(1)
где 1ин пр (¡) - агрегированный индекс инновационного пространства конкретного субъекта РФ, i -регион; 1плот щ - индекс плотности инновационного пространства ¡-го региона, 1стр й - индекс структуры инновационного пространства ¡-го региона.
Рисунок 1 - Схема определения агрегированного индекса инновационного пространства
1 Рассчитано авторами на основе: «Регионы России. Социально-экономические показатели». Режим доступа: http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/ statistics/publications/catalog/doc_1138623506156; данных Единой межведомственной информационно-статистической системы (ЕМИСС). Режим доступа: https://fedstat.ru/
На основе агрегированного индекса инновационного пространства осуществляется диагностика инновационного пространства с выделением квартилей регионов с высоким значение индекса - 01 (25 % регионов с наиболее высокими показателями), 04 (25 % регионов с наиболее низкими) и др. Общая схема определения агрегированного индекса инновационного пространства представлена на рисунке 1.
Предлагаемая методика апробирована: показатели рассчитаны по 73 регионам за период 2013-2017 гг.2 Ряд регионов исключены из анализа по причине либо отсутствия статистической информации, либо статистических выбросов данных3. Все регионы разграничены на 4 квартиля по уровню агрегированного индекса. В таблице 3 приведен фрагмент 5 лучших и худших регионов по групповым интегральным индексам плотности и структуры, а также агрегированному индексу инновационного пространства. Видно, что группа лидеров по параметрам инновационного пространства довольно устойчива по трем измерениям, состав худших регионов по различным индексам более непостоянен. Исходя из размерности значений индексов плотности и структуры, можно увидеть, что на агрегированный индекс инновационного пространства в большей степени оказывает влияние индекс структуры (однородности), то есть относительная насыщенность инновационными параметрами региона.
Оценка устойчивости разбивки инновационного пространства по агрегированному индексу в динамике за 2013-2017 гг. показала слабую волатильность групп регионов с высокими (01) и низкими (04) показателями. В таблице 4 жирным шрифтом выделены регионы, которые сохранили свои позиции. Зависимость инновационных условии, результативности [10] и величины агрегированного индекса пространства также можно отследить на рисунке 2, где размер круга характеризует значение агрегированный индекс инновационного пространства региона. Видно, что агрегированный индекс инновационного пространства больше у субъектов РФ, обладающих лучшими региональными инновационными условиями и демонстрирующих лучшие инновационные результаты.
2 Информационной базой являются статистические данные Федеральной службы государственной статистики, статистические сборники «Регионы России. Социально-экономические показатели», Единая межведомственная информационно-статистическая система (ЕМИСС)
3 Из выборки исключены г. Москва, Сахалинская, Тюменская области (с ХМАО и ЯНАО) Ненецкий АО, г. Севастополь, Республика Крым, Магаданская область, Чукотский автономный округ, Чеченская Республика, Республика Ингушетия
Таблица 3
Фрагмент значений компонентов и агрегированного индекса
Интегральный индекс плотности Интегральный индекс структуры (однородности) Агрегированный индекс инновационного пространства
5 регионов из квартиля 0-1 с наилучшими значениями
г. Санкт-Петербург 0,979 Московская область 0,812 г. Санкт-Петербург 0,887
Московская область 0,031 г. Санкт-Петербург 0,803 Московская область 0,160
Республика Татарстан 0,013 Республика Татарстан 0,463 Республика Татарстан 0,078
Самарская область 0,009 Нижегородская область 0,393 Нижегородская область 0,058
Нижегородская область 0,008 Свердловская область 0,363 Самарская область 0,048
5 регионов из квартиля 04 с наихудшими значениями
Республика Саха (Якутия) 2,0Е-05 Еврейская автономная область 0,001 Еврейская автономная область 0,0004
Республика Тыва 6,9Е-05 Республика Калмыкия 0,004 Республика Тыва 0,0006
Камчатский край 7,1Е-05 Республика Алтай 0,004 Республика Калмыкия 0,0008
Забайкальский край 1,2Е-04 Республика Тыва 0,005 Республика Алтай 0,0008
Красноярский край 1,5Е-04 Карачаево-Черкесская Республика 0,009 Республика Саха (Якутия) 0,0012
Таблица 4
Классификация регионов по агрегированному интегральному индексу пространственных параметров регионов (20132017 гг.)2
Регионы с высокими показате- Регионы с низкими показате-
лями (1 квартиль - От) лями (4 квартиль - 04)
2013 2017 2013 2017
г. Санкт- г. Санкт- Республики Республики
Петербург, Петербург, Тыва, Тыва,
Московская Московская Саха (Якутия), Саха (Якутия),
область, область, Калмыкия, Калмыкия,
Республика Республика Алтай, Алтай,
Татарстан, Татарстан, Еврейская Еврейская
Самарская Нижегородская, автономная автономная
область, Самарская область, область,
Нижегородская, области, Камчатский, Камчатский,
Свердловская, Краснодарский Забайкальский Забайкальский
Ростовская, край, края, Респуб- края, Респуб-
Челябинская Свердловская, лики Хакасия, лики Хакасия,
области, Крас- Ростовская, Карелия, Карелия,
нодарский, Воронежская, Костромская, Костромская,
Пермский края, Челябинская, Амурская об- Амурская об-
Калужская, Калужская, ласти, ласти,
Воронежская Белгородская, Республика Республика
области, Тульская обла- Бурятия, Бурятия,
Республика сти Псковская Псковская
Башкортостан, Пермский край, область, область,
Новосибирска, Республика Карачаево- Карачаево-
Ярославская, Башкортостан, Черкесская Черкесская
Тульская, Вла- Ярославская, Республика, Республика,
димирская, Липецкая, Курганская Курганская
Ульяновская Новосибирская область, область,
область области Республика Республика
Коми, Коми,
Хабаровский Хабаровский
край, край,
Вологодская Вологодская
область область
1 Рассчитано авторами на основе [11, 12]
2 Рассчитано авторами на основе [11, 12]
Рисунок 2 - Инновационные региональные ситуации в структуре метрик параметров инновационного развития
Таким образом, предлагаемая система оценки инновационного пространства дополняет существующую базу исследования региональных инновационных систем введением индикатора пространственных процессов, что позволяет осуществлять мониторинг инновационного статуса регионов с позиции трех метрик, определяющих инновационную динамику: 1) насыщенности инновационными ресурсами, 2) инновационной результативности, 3) качества инновационного пространства. Данный подход дает возможность описать ландшафт инновационного пространства с позиционированием конкретных регионов с возможностью идентификации факторов, определяющих инновационную динамику в субъектах, в том числе с выявлением пространственного эффекта «территориального окружения».
Близость региона к территориям с более высоким инновационным уровнем развития может создавать спилловер-эффекты, «подтягивающие» регион к инновационным центрам, данный процесс сопровождается эффективной диффузией инновации от генераторов инновационной динамики к периферийным районам. Данный вариант взаимодействия возможен при наличии собственной базы инновационных ресурсов и инновационной восприимчивости регионов. Здесь можно говорить о стимулирующем пространственном воздействии на инновационное развитие регионов. В тоже время не исключено своеобразное рестрик-ционное положение субъектов РФ при территориальном «соседстве» с регионами с низким инновационным статусом. Если регион находится в «инновационном вакууме» (в окружении регионов с низкими инновационными характеристиками), при этом сам является отстающим регионом, то имеет место так называемое критическое «соседство»: отсутствие дополнительных источников роста, связанных с инновационным пространством, как следствие должен входить в сферу федеральной политики инновационного развития.
Таким образом, предлагаемая методика оценки качества инновационного пространства позво-
X X
о
го А с.
X
го т
о
ю 7
М О
а>
о
сч
I-«. OI
О Ш
m
X
3
<
m о х
X
ляет специфицировать инновационный ландшафт РФ с выделением зон с различным инновационным статусом, оценить диспозицию каждого региона с учетом пространственного аспекта, выделить инновационные центры и периферию, что имеет значение при разработке стратегии управления инновационным развитием и решении проблем снижения дифференциации территорий.
Литература
1 Ильина, И.Е. Инновационное развитие регионов России / И. Е. Ильина [и др.] // Регионология.
- 2018. - Т. 26. - № 2. - С. 230-255.
2 Голова, И.М. Инновационно-технологическое развитие промышленных регионов в условиях социально-экономической нестабильности / И.М. Голова, А.Ф. Суховей // Экономика региона. -2015. - № 1. - С 131-144.
3 Валентей, С.Д. Тренды развития российских регионов / С.Д. Валентей [и др.] // Экономика региона. - 2014. - № 4. - С. 9-22.
4 Индикаторы инновационной деятельности: 2015: стат. сб. - М.: НИУ ВШЭ. - 320 с.
5 Красоченкова, Н.П. Национальное инновационное пространство в экономике знаний / Н.П. Красоченкова // СРРМ. - 2016. -№ 5 (98) - ит_: https://cyberleninka.ru/article/n/natsionalnoe-innovatsionnoe-prostranstvo-v-ekonomike-znaniy
6 Айвазян, С.А. К вопросу о параметризации национальной инновационной системы / С.А. Айвазян [и др.] // Прикладная эконометрика. - 2017.
- № 1 (45). - С. 85-95.
7 Румянцев, А.А. Научно-инновационное пространство макрорегиона: перспективы инновационного развития территорий / А.А. Румянцев // Проблемы прогнозирования. - 2015. - № 4. -иРЬ: https://cyberleninka.ru/article/n/nauchno-innovatsionnoe-prostranstvo-makroregiona-perspektivy-innovatsionnogo-razvitiya-territoriy
8 Полякова, А.Г. Региональное экономическое пространство и территориальное развитие: оценка действия сил связанности / А. Г. Полякова, И. С. Симарова // Вестник УрФУ. Серия: Экономика и управление. - 2014. - № 2. - С. 48-60.
9 Родионова, Н.Д. Экономическое пространство региона в сетевом взаимодействии субъектов региональной инновационной системы / Н.Д. Родионова // Вестник РГЭУ РИНХ. - 2015. - № 1 (49). - иР1_: https://cyberleninka.ru/article/n/ekonomicheskoe-prostranstvo-regiona-v-setevom-vzaimodeystvii-subektov-regionalnoy-innovatsionnoy-sistemy
10 Данилова, И.В. Развитие инновационного сектора региона как условие формирования информационной экономики в экономическом пространстве РФ / И.В. Данилова, И.П. Савельева, И.П. Килина // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент. - 2018. - Т. 12. - № 2. - С. 15-29.
11 Федеральная служба государственной статистики - Режим доступа: http://www.gks.ru/
12 Единая межведомственная информационно-статистическая система (ЕМИСС). - Режим доступа: https://fedstat.ru/
Spatial aspects of the functioning of regional innovation
systems Savelieva I.P., Kilina I.P.
South Ural State University
Research of regional innovation systems requires a systematic approach to identify hidden growth factors, which may include spatial relationships between innovation territories. Analysis of the quality of innovation activities of the regions, taking into account the spatial differences of the territories by innovative parameters, allows to reveal the reserves of innovation dynamics of the subjects of the Russian Federation. It helps to identify possible objective (density and uniform distribution of innovative resources and results) and subjective (insufficient support for innovation processes) restrictions to clarify the scale and means of regulatory influence on the part of state authorities.
The authors have proposed an aggregated index of innovation space, intended for a comprehensive assessment of the basic properties of the innovation space for a wide block of indicators of "input" innovation resources and "output" innovation results of the regions. The proposed typology of the subjects of the Russian Federation on the basis of an aggregated index allows ranking the regions depending on the level of innovative spatial parameters, taking into account their quartile gradation and further distinguishing territorial areas with high and low spatial concentration of innovation processes. The conclusions of the authors itemize the innovation space of the Russian Federation, specify the positions of the regions, allow identifying the factors determining their innovation dynamics, focus on the spatial effects of the "territorial environment". State authorities at the federal and regional levels can use the data obtained in the framework of the development of a strategy for the development of territories, taking into account the possibilities (limitations) of interregional relations. Keywords: innovation space, space density, space homogeneity, aggregate index of innovation space, innovative development.
References
1 Ilyina I.E. and others. Innovacionnoe razvitie regionov Rossii
[The innovative development of regions of Russia] Regionologiya, 2018, vol. 26., no. 2, pp. 230-255. (in Russ).
2 Golova I.M., Sukhovey A.F. Innovacionno-tekhnologicheskoe
razvitie promyshlennyh regionov v usloviyah social'no-ekonomicheskoj nestabil'nosti [Innovative and technological development of industrial regions in the conditions of social and economic instability] Region Economy, 2015, no. 1, pp. 131-144. (in Russ).
3 Valentya S.D. and others. Trendy razvitiya rossijskih regionov
[Trends of development of Russian regions] Region Economy, 2014, no. 4, pp. 9-22. (in Russ).
4 Indicators of innovative activity: 2015: the statistical collection.
M.: Higher School of Economics National Research University, 320 pages. (in Russ).
5 Krasochenkova N.P. Nacional'noe innovacionnoe prostranstvo v
ekonomike znanij [National innovation space in economy of knowledge] SRRM, 2016, no. 5 (98). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/natsionalnoe-innovatsionnoe-prostranstvo-v-ekonomike-znaniy (in Russ).
6 Ayvazyan S.A. and others. K voprosu o parametrizacii
nacional'noj innovacionnoj sistemy [To a question of parametrization of a national innovation system] Applied econometrics, 2017, no. 1 (45), pp. 85-95. (in Russ).
7 Rumyantsev A.A. Nauchno-innovacionnoe prostranstvo makroregiona: perspektivy innovacionnogo razvitiya territorij [The scientific and innovation space of the macroregion: perspectives of the innovative development of territories]
Forecasting Problems, 2015, no. 4. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/nauchno-innovatsionnoe-prostranstvo-makroregiona-perspektivy-innovatsionnogo-razvitiya-territoriy (in Russ).
8 Polyakova A.G., Simarova I.S. Regional'noe ekonomicheskoe
prostranstvo i territorial'noe razvitie: ocenka dejstviya sil svyazannosti [Regional economic space and territorial development: assessment of action of forces of coherence] Messenger URFA. Series: Economy and management, 2014, no. 2, pp. 48-60. (in Russ).
9 Rodionova N.D. Ekonomicheskoe prostranstvo regiona v setevom vzaimodejstvii sub"ektov regional'noj innovacionnoj sistemy [Economic space of the region in network interaction of subjects of a regional innovative system] the Bulletin of RGEU RINH, 2015, no. 1 (49). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ekonomicheskoe-prostranstvo-regiona-v-setevom-vzaimodeystvii-subektov-regionalnoy-innovatsionnoy-sistemy. (in Russ).
10 Danilova I.V., Savelieva I.P., Kilina I.P. Razvitie innovacionnogo sektora regiona kak uslovie formirovaniya informacionnoj ekonomiki v ekonomicheskom prostranstve Rf [Development of the Region's Innovative Sector as the Condition for Formation of Information Economics in the Economic Space of the Russian Federation]. Bulletin of the South Ural State University. Ser. Economics and Management, 2018, vol. 12, no. 2, pp. 15-29. (in Russ).
11 The Federal State Statistics Service. Access Mode: http://www.gks.ru/
12 Unified Interdepartmental Statistical Information System (IISIS). Access mode: https://fedstat.ru/
X X
o
OD A C.
X
OD m
o
io 7
IO
o
to
