Пространственный анализ потенциала умной специализации регионов России: выявление трансрегиональных центров роста

Цель: разработка и апробация методики выявления трансрегиональных центров роста на основе умной специализации, позволяющей идентифицировать территориальные кластеры с высоким инновационным потенциалом и определить пространственные закономерности межрегионального взаимодействия в контексте обеспечения технологического суверенитета России.

Методы: исследование основано на комплексном анализе данных официальной статистики и экспертных оценок. Использованы методы конфирматорного факторного анализа для расчета интегрального индекса потенциала умной специализации, учитывающего научный потенциал, образовательную инфраструктуру, цифровизацию, инновационную активность, финансирование НИОКР, рынок труда, внешнеэкономическую деятельность и государственное регулирование. Для оценки пространственной автокорреляции применены глобальный и локальный индексы Морана, а также метод «горячих точек».

Результаты: установлена значительная пространственная автокорреляция между регионами России (глобальный индекс Морана – 0,457); выявлены 12 трансрегиональных центров роста первого порядка (Пермский край, Санкт-Петербург, Москва, Ульяновская, Самарская, Томская области, Республика Татарстан, Нижегородская, Калужская, Московская, Свердловская, Новосибирская области), 12 центров второго порядка и 28 территорий в зоне их влияния, формирующих ядро умной специализации России; определено, что наиболее устойчивые территориальные кластеры формируются при интеграции регионов с различными типами отраслевой специализации; для отдельных центров роста идентифицирован «эффект тени», препятствующий диффузии инноваций и трансферу технологий.

Научная новизна: разработана методика, объединяющая анализ индивидуальных характеристик региональных инновационных систем и сетевых эффектов пространственных взаимодействий. Впервые применен комплексный подход к оценке умной специализации с учетом межрегиональных связей, что способствует формированию адаптивной региональной политики.

Практическая значимость: методика позволяет дифференцировать меры государственной поддержки для территориальных кластеров. Результаты могут быть использованы при разработке стратегий пространственного развития и региональных программ инновационного роста. Выявленные центры роста служат основой для координации межрегиональных проектов и оптимизации ресурсного распределения.