Современное экономическое развитие характеризуется усилением роли инноваций как ключевого фактора конкурентоспособности территорий. В этих условиях сбалансированное инновационное развитие региональных экономик приобретает особую актуальность. Наблюдаются значительные диспропорции в инновационной активности между регионами, что приводит к нарастанию социально-экономического неравенства и замедлению общенационального роста. Обеспечение балансировки инновационного развития означает гармонизацию темпов и пропорций роста, при которой каждый регион может реализовать свой инновационный потенциал, не допуская чрезмерных отставаний или перекосов. Актуальность исследования обусловлена необходимостью выработки научно-обоснованных подходов к сглаживанию межрегиональных дисбалансов и повышению эффективности инновационной политики в регионах Российской Федерации.
Проблематика оценки инновационного развития регионов широко освещена в научной литературе. Существуют различные рейтинги и методики, такие как рейтинг НИУ ВШЭ – ИСИЭЗ [3], Ассоциации инновационных регионов России (АИРР) [1], а также международные индексы, например, Global Innovation Index (GII) [5] и European Innovation Scoreboard (EIS) [4]. Однако, как отмечается в исследованиях [2], данные подходы часто ориентированы преимущественно на оценку затрат и ресурсов, а не на фактические результаты и их сбалансированность. Нередко наблюдается неоправданная система весов, спорный состав индикаторов и недостаточное внимание к социальным факторам и межрегиональным различиям. До настоящего времени отсутствует единый подход к комплексной оценке именно сбалансированности инновационного развития, учитывающий взаимосвязь и пропорциональность различных его аспектов.
Целью настоящей статьи является разработка и апробация методики интегральной оценки сбалансированности инновационного развития регионов. Для достижения цели поставлены следующие задачи:
- представить структуру и систему показателей авторской методики;
- описать алгоритм расчета интегральных индексов и коэффициента сбалансированности;
- апробировать методику на примере регионов Центрального федерального округа (ЦФО), выявив уровень сбалансированности и существующие диспропорции.
Научная новизна предлагаемой методики заключается в разработке комплексного подхода к оценке сбалансированности инновационного развития. Впервые сформирована система интегральных показателей, включающая не только инновационный потенциал и результаты инновационной деятельности, но и социальный капитал как равноправный компонент. Ключевым элементом новизны является введение коэффициента сбалансированности (B), позволяющего количественно измерить степень гармоничности развития различных составляющих инновационной системы региона.
Предлагаемая методика основана на трехкомпонентной модели, отражающей ключевые аспекты инновационного процесса в регионе. Данные компоненты включают:
- ресурсный потенциал (Ip): характеризует наличие необходимых ресурсов и условий для инновационной деятельности, таких как финансовые вложения в НИОКР, кадровое обеспечение науки, инновационная активность организаций и общие масштабы экономики региона;
- результативность инновационной деятельности (Ir): отражает достигнутые результаты внедрения инноваций, включая объем произведенных инновационных товаров и услуг, изобретательскую активность и эффективность использования ресурсов, выраженную через производительность труда;
- социальный капитал (Is): охватывает социально-экономические условия, влияющие на возможности и эффективность инновационного процесса, такие как качество жизни населения, уровень и качество образования, миграционная привлекательность региона.
Для количественной оценки каждого компонента используется система из 12 показателей, представленная в таблице 1. Весовые коэффициенты для показателей в рамках каждого блока были определены с учетом их значимости и для обеспечения сопоставимости вклада каждого индикатора в соответствующий частный индекс.
Таблица 1 – Показатели авторской методики и их весовые коэффициенты *
| Показатель | Блок | Вес |
| ВРП (млн руб.) | Ресурсы | 0,20 |
| Расходы на НИОКР (% ВРП) | Ресурсы | 0,20 |
| Число исследователей (чел.) | Ресурсы | 0,20 |
| Удельный вес организаций, осуществляющих инновации (%) | Ресурсы | 0,20 |
| Затраты на инновационную деятельность (млн руб.) | Ресурсы | 0,20 |
| Объем инновационных товаров, работ, услуг (%) | Результаты | 0,25 |
| Коэффициент изобретательской активности (%) | Результаты | 0,25 |
| Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг (%) | Результаты | 0,25 |
| Индекс производительности труда (%) | Результаты | 0,25 |
| Качество жизни (%) | Социальный капитал | 0,40 |
| Средний рейтинг ВУЗов региона (%) | Социальный капитал | 0,30 |
| Миграционный приток (чел./год) | Социальный капитал | 0,30 |
* Источник: разработано автором на основе анализа официальной статистики [12–17]
Алгоритм расчета интегральной оценки включает несколько последовательных этапов, представленных на рисунке 1.
Рисунок 1 – Алгоритм расчета интегральной оценки сбалансированности инновационного развития региона (источник: разработано автором)
На первом этапе исходные значения показателей приводятся к сопоставимому виду (от 0 до 1) с использованием формулы мин-макс нормализации:
где X – фактическое значение показателя, Xmin и Xmax – минимальное и максимальное значения показателя в выборке регионов.
Далее рассчитываются частные индексы для каждого блока как взвешенная сумма нормированных показателей:
где x(норм) – нормированное значение показателя, w – его вес.
Коэффициент сбалансированности B рассчитывается на основе отклонений частных индексов Ip, Ir, Is от их среднего значения I. Чем меньше суммарное отклонение, тем выше значение B (максимум 1 при полном отсутствии дисбаланса). Уровень сбалансированности качественно оценивается по порогам: высокий (B>0,85), умеренный (0,65<B≤0,85), низкий (B≤0,65).
Итоговый интегральный индекс Ic определяется как произведение коэффициента сбалансированности B на средневзвешенное значение трех частных индексов:
где α=0,3, β=0,4, γ=0,3 – весовые коэффициенты, отражающие значимость ресурсного, результативного и социального компонентов соответственно. Наибольший вес присвоен результативности, подчеркивая приоритет фактической отдачи от инноваций.
Структура авторской модели оценки представлена на рисунке 2.
Рисунок 2 – Структура авторской модели оценки сбалансированности инновационного развития (источник: разработано автором)
Данная методика позволяет не только ранжировать регионы по общему уровню инновационного развития, но и, что более важно, выявлять наличие и характер внутренних диспропорций.
Апробация методики была проведена на данных по регионам ЦФО за период 2021–2023 гг. Особое внимание уделено Московской области как одному из ключевых инновационных центров. Результаты расчетов для Московской области представлены в таблице 2.
Таблица 2 – Динамика индексов и сбалансированности инновационного развития Московской области (2021–2023 гг.) *
| Год | Ip | Ir | Is | B | Ic |
Уровень сбалансированности |
| 2021 | 0,48 | 0,57 | 0,79 | 0,66 | 0,40 | Умеренная |
| 2022 | 0,47 | 0,50 | 0,84 | 0,60 | 0,36 | Низкая |
| 2023 | 0,44 | 0,45 | 0,94 | 0,53 | 0,32 | Низкая |
* Источник: разработано автором
Данные таблицы 2 и рисунка 3 (отражающего динамику показателей) свидетельствуют о нарастающем дисбалансе в инновационном развитии Московской области. Индекс ресурсов (Ip) и индекс результатов (Ir) демонстрируют тенденцию к снижению, что указывает на ослабление ресурсной базы и уменьшение отдачи от инновационной деятельности. В то же время индекс социального капитала (Is) показывает уверенный рост, достигнув 0,94 в 2023 г., что отражает улучшение социальной среды и привлекательности региона. Однако такой опережающий рост социального компонента при стагнации или снижении двух других приводит к падению коэффициента сбалансированности B (с 0,66 до 0,53) и, как следствие, итогового индекса Ic (с 0,40 до 0,32). Это означает, что несмотря на сильные стороны в социальном развитии и значительный ресурсный потенциал, Московская область сталкивается с проблемой его неэффективной трансформации в инновационные результаты, что снижает общую гармоничность развития.
Рисунок 3 – Динамика показателей инновационного развития и сбалансированности экономики Московской области (2021–2023 гг.) (источник: разработано автором)
Сравнительный анализ итоговых показателей для всех регионов ЦФО за 2023 г. представлен в таблице 3.
Таблица 3 – Итоговые показатели сбалансированности инновационного развития регионов ЦФО (2023 г.) *
| Регион | B | Ic |
Уровень сбалансированности |
| г. Москва | 0,63 | 0,47 | Низкая |
| Московская область | 0,53 | 0,32 | Низкая |
| Белгородская область | 0,58 | 0,25 | Низкая |
| Тульская область | 0,50 | 0,22 | Низкая |
| Ярославская область | 0,70 | 0,21 | Умеренная |
| Воронежская область | 0,69 | 0,20 | Умеренная |
| Калужская область | 0,77 | 0,19 | Умеренная |
| Тверская область | 0,69 | 0,19 | Умеренная |
| Рязанская область | 0,69 | 0,17 | Умеренная |
| Курская область | 0,68 | 0,17 | Умеренная |
| Тамбовская область | 0,68 | 0,16 | Умеренная |
| Брянская область | 0,62 | 0,15 | Низкая |
| Орловская область | 0,70 | 0,14 | Умеренная |
| Ивановская область | 0,67 | 0,14 | Умеренная |
| Липецкая область | 0,78 | 0,14 | Умеренная |
| Смоленская область | 0,65 | 0,13 | Низкая |
| Владимирская область | 0,89 | 0,13 | Высокая |
| Костромская область | 0,72 | 0,09 | Умеренная |
* Источник: разработано автором
Из результатов таблицы 3 следует, что имеется значительная дифференциацию регионов ЦФО. Лидером по итоговому индексу Ic является г. Москва (0,47), за ней следует Московская область (0,32). Однако оба этих региона характеризуются низким уровнем сбалансированности (B = 0,63 и 0,53 соответственно), что указывает на существенные внутренние диспропорции. Интересен случай Владимирской области, которая при невысоком итоговом индексе (Ic=0,13) демонстрирует высокий уровень сбалансированности (B=0,89). Это может свидетельствовать о «сбалансированной стагнации», когда все компоненты инновационной системы развиты слабо, но относительно равномерно. Большинство регионов ЦФО относятся к категории с умеренной сбалансированностью при невысоких значениях итогового индекса.
Обсуждение результатов апробации показывает, что Московская область, обладая значительным ресурсным потенциалом (2-е место по Ip в ЦФО после Москвы) и высоким социальным капиталом (1-е место по Is), не в полной мере трансформирует эти преимущества в инновационные результаты (4-е место по Ir). Это приводит к снижению общего уровня сбалансированного развития. Эконометрический анализ, проведенный в рамках диссертационного исследования, подтвердил, что удельные расходы на НИОКР положительно влияют на коэффициент сбалансированности B, тогда как высокая доля инновационной продукции без соответствующей ресурсной базы или опережающий миграционный приток (характерный для Московской области) могут его снижать. Это объясняет наблюдаемые диспропорции: высокий социальный капитал и приток населения в Московскую область создают ожидания и потребности, которые текущий уровень инновационной отдачи и ресурсного обеспечения не всегда удовлетворяет.
Проведенное исследование позволило разработать и апробировать авторскую методику интегральной оценки сбалансированности инновационного развития регионов. Ключевым результатом является создание трехкомпонентной модели (ресурсный потенциал, результативность инновационной деятельности, социальный капитал) и введение в научный оборот коэффициента сбалансированности (B) и итогового интегрального индекса (Ic), учитывающего как уровень, так и гармоничность развития.
Апробация методики на примере регионов ЦФО, и, в частности, Московской области, выявила существенные межрегиональные различия и наличие внутренних диспропорций даже в экономически развитых субъектах. Для Московской области, несмотря на лидерство по многим ресурсным и социальным показателям, характерно снижение сбалансированности инновационного развития, что указывает на необходимость более эффективной трансформации имеющегося потенциала в конкретные инновационные достижения.
Научная новизна работы заключается в формировании новой концепции сбалансированного инновационного развития, разработке оригинальной модели его комплексной оценки, впервые интегрирующей социальный капитал как равноправный компонент и вводящей количественный измеритель гармоничности – коэффициент B. Практическая значимость методики состоит в возможности ее использования органами власти для диагностики "узких мест" в инновационной системе регионов и для формирования более целенаправленной политики, направленной на достижение не просто роста, а именно сбалансированного инновационного развития. Применение предложенного инструментария позволит регулярно отслеживать прогресс регионов с точки зрения как уровня, так и пропорциональности их инновационного роста, что является важным условием долгосрочной устойчивости и конкурентоспособности региональных экономик.
Дальнейшие исследования могут быть направлены на расширение системы показателей, апробацию методики на других федеральных округах России, а также на более глубокий анализ причинно-следственных связей между различными факторами и уровнем сбалансированности инновационного развития регионов.
Список литературы
- Ассоциация инновационных регионов России (АИРР). Рейтинг инновационных регионов России 2020: аналит. доклад. – М.: АИРР, 2021. – 72 с.
- Жихарева А. К. Инновационные рейтинги российских регионов: методологические особенности их формирования и практика применения // Экономика и управление: научно-аналитический журнал. – 2020. – Т. 1. № 1. – С. 1–15.
- Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации. Вып. 9 / В. Л. Абашкин, Г. И. Абдрахманова, С. В. Бредихин [и др.]; науч. ред. Л. М. Гохберг; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». – М.: НИУ ВШЭ, 2023. – 245 с.
- Edquist C., Zabala-Iturriagagoitia J. M. The latest EU innovation index is out. And it’s flawed // Science|Business. 22 June 2018 г. [Электронный ресурс]. –URL: https://sciencebusiness.net/viewpoint/viewpoint-latest-eu-innovation-index-out-its-flawed (дата обращения: 23.02.2025).
- Global Innovation Index 2019: Creating Healthy Lives – The Future of Medical Innovation // WIPO, INSEAD, Cornell University. 2019. 447 p. [Электронный ресурс]. – URL: https://www.wipo.int/edocs/pubdocs/en/wipo_pub_gii_2019.pdf (дата обращения: 23.02.2025).
- Бабкова Э.Г., Панахов А.У. Методика оценки уровня сбалансированного развития регионов ЦФО // Научный журнал НИУ ИТМО. Серия Экономика и экологический менеджмент. – 2018. – №2. – С. 12–20.
- Гончаров А. Ю., Сироткина Н. В. Сбалансированное региональное развитие. Стейкхолдеровский и социодарвинистский подходы // Регион: системы, экономика, управление. – 2015. – № 3. – С. 10–17.
- Коварда В.В. Анализ внутренних диспропорций в развитии регионов России: теоретико-методический подход // Региональная экономика: теория и практика. – 2020. – Т. 18. – № 3. – С. 492–510.
- Мерзликина Г.С. Инновационное развитие региона: эссенциальная архитектура показателей // π-Economy. – 2020. – Т. 13. – №5. – С. 30–42.
- Яшин С. Н., Борисов С. А. Методологические подходы к определению рейтинга экономико-инновационного развития промышленных предприятий региона // Вопросы инновационной экономики. – 2020. – Т. 10. – № 2. – С. 819–836.
- Regional Innovation Scoreboard 2023 // European Commission. – 2023 [Электронный ресурс]. – URL: https://research-and-innovation.ec.europa.eu/statistics/performance-indicators/regional-innovation-scoreboard_en (дата обращения: 23.02.2025).
- Валовый региональный продукт РФ // Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. – URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/VRP_s_1998.xlsx (Дата обращения 12.02.2025).
- Доля внутренних затрат на исследования и разработки в ВВП и ВРП // Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. –URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/effect_VRP.xlsx (Дата обращения 12.02.2025).
- Затраты на инновационную деятельность организаций (с 2010 г.) // Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. –URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/innov_5.xls (Дата обращения: 12.02.2025).
- Объем инновационных товаров, работ, услуг (с 2010 г.) // Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. – URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/innov_3.xls (Дата обращения: 12.02.2025).
- Удельный вес организаций, осуществлявших технологические инновации в отчетном году, в общем числе обследованных организаций (с 2010 г.) // Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. –URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/innov_2.xls (Дата обращения: 12.02.2025).
- Численность исследователей (по областям науки; по возрастным группам; по ученым степеням; по субъектам Российской Федерации с 2019 г.) // Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. –URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/nauka_3.xls (Дата обращения: 12.02.2025).
