<p style="padding-left: 30px;"><strong>Введение</strong></p>

Стремительно меняющаяся обстановка в мире показала необходимость повышения инновационной активности регионов, которое обеспечит экономическую безопасность Российской Федерации. Исследователи отмечают, что инновационный потенциал государства является одним из критериев, характеризующих конкурентоспособность страны в мире [7]. Не вызывает сомнения и тот факт, что инновации играют важную роль в обеспечении экономической безопасности, так как именно они являются «ключевым механизмом эволюционных изменений социально-экономических систем» [4; 11]. Однако важно не только наличие инновационных разработок в регионе, но и способность региона воспринимать инновации, обусловленная институциональными факторами. Исследователи отмечают, что экономическая безопасность региона определяется его инновационной восприимчивостью [5].

В работе [<em>3</em>] проведен сравнительный анализ авторских индексов инновационной активности, построенных на основе оценок технической эффективности инновационного пространства, и четырех индексов инновационного развития близкой прикладной направленности, которые опубликованы НИУ ВШЭ, РИА рейтингом и Ассоциацией инновационных регионов России. Сравнительный анализ показал, что авторские индексы обладают рядом особенностей. Например, – независимость от масштаба региональной экономики. В то же время, некоторые ранее известные индексы инновационного развития оказываются неразличимыми. Наиболее четко выраженную специфику имеет авторский индекс технической эффективности инновационного пространства по международным патентным заявкам (TEMPZ). На этот индекс значимое влияние оказывают первая и вторая главные компоненты отраслевой структуры ВРП. В число пяти лидирующих регионов РФ в рейтинге входят Нижегородская область, Чукотский автономный округ, Московская область, Калужская область и Новгородская область.

На основе полученных результатов был предложен и апробирован подход для выявления секторов экономики, имеющих потенциал развития на основе роста инновационной активности региона. В статье [9] описан подход к формированию рекомендаций по выбору регионов, приоритетных для развития секторов экономики, с учетом их инновационной активности. Этот подход позволяет выявить регионы, имеющие достаточную ресурсную обеспеченность для развития сектора экономики на основе потенциала экономического роста, или на основе повышения инновационной активности. Используемые на этом этапе авторские индексы инновационной активности позволяют повысить обоснованность выбора направлений диверсификации региональных экономик.

Данная работа является продолжением цикла работ о подходах к развитию методологии сравнительного анализа инновационной активности регионов на основе концепции стохастической границы. В настоящее время представляется актуальным проведение анализа национальной инновационной системы, а в частности, построение обновленных индексов инновационной активности по числу используемых передовых производственных технологий. Основная цель данной работы состояла в построении новых индексов инновационной активности регионов РФ на основе данных о количестве используемых передовых производственных технологий в регионах за 2018-2020 гг. для последующего анализа развития регионов РФ. Особая актуальность исследования определяется тем, что оно акцентирует внимание на взаимосвязи результатов инновационной деятельности с потенциалом взаимодействия науки и бизнеса в институциональных условиях, создаваемых государством. По данным НИУ ВШЭ в 2020 г. зафиксирован рост инновационной активности бизнеса, 10,8 % крупных и средних организаций осуществляли разработку и внедрение инноваций [6]. Также исследователи отмечают в 2020 г. рост объема инновационной продукции, произведенной в РФ на 5 % относительно 2019 г. По данным Федеральной службы государственной статистики [8] за 2016-2020гг. в РФ отмечается рост количества разработанных передовых производственных технологий. За период 2016-2020 гг. сохраняется процентное соотношение числа разработанных передовых производственных технологий по федеральным округам РФ (рис. 1): на Центральный федеральный округ (ЦФО) приходится 34 %, на Уральский федеральный округ (УФО) и Приволжский федеральный округ (ПФО) по 16 %, на Северо-Западный федеральный округ (СЗФО) – 14 %, на остальные федеральные округа приходится в совокупности 20 % разработанных передовых производственных технологий.

Особый интерес для исследования представляет разработка индексов по данным о количестве разработанных передовых производственных технологий. Полученные результаты позволят внести вклад в методику принятия стратегических решений, направленных на стимулирование взаимодействия науки и бизнеса, развитие инновационной деятельности регионов и обеспечение на этой основе экономической безопасности Российской Федерации.

<p style="padding-left: 30px;"><strong>Методика исследования</strong><strong> и полученные результаты</strong></p>

Методами эконометрического моделирования в работе получены результаты, не противоречащие следующей гипотезе: число используемых передовых производственных технологий, характеризующее результаты инновационной активности региона РФ, зависит от размера его инновационного пространства, который определяется количеством потенциальных парных связей между организациями, представляющими в регионе науку и бизнес. Подробное описание метода представлено в работе [2]. При проверке гипотезы использовалась модель М1 вида:

<math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mtext>М1:</mtext><mrow><mrow><mi mathvariant="normal">ln</mi></mrow><mo>⁡</mo><mrow><msub><mrow><mi>Q</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub></mrow></mrow><mo>=</mo><mi>c</mi><mo>+</mo><mi>δ</mi><mrow><mrow><mi mathvariant="normal">ln</mi></mrow><mo>⁡</mo><mrow><msub><mrow><mi>V</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>+</mo><msub><mrow><mi>v</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>-</mo><msub><mrow><mi>u</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub></mrow></mrow><mo>.</mo><mi> </mi><mi> </mi><mi> </mi><mi> </mi><mi> </mi><mi> </mi><mi> </mi><mi> </mi><mi> </mi><mi> </mi><mi> </mi><mi> </mi><mi> </mi><mi> </mi><mi> </mi><mi> </mi><mi> </mi><mi> </mi><mi> </mi><mi> </mi><mi> </mi><mi> </mi><mo>(</mo><mn>1</mn><mo>)</mo></math>

Здесь <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><msub><mrow><mi>Q</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mi> </mi></math> – результат инновационной активности региона <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mi>i</mi><mi> </mi><mo>(</mo><msub><mrow><mi>Q</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>=</mo><msub><mrow><mi>i</mi><mi>t</mi><mi>e</mi><mi>h</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub></math> – число используемых передовых производственных технологий в регионе <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mi>i</mi></math> ); <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><msub><mrow><mi>V</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub></math> – число потенциальных парных связей между наукой и бизнесом, которое характеризует размер инновационного пространства региона <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mi>i</mi></math> ( <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><msub><mrow><mi>V</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>=</mo><msub><mrow><mi>S</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>×</mo><msub><mrow><mi>B</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub></math> , где <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><msub><mrow><mi>S</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub></math> – количество организаций, выполняющих научные исследования и разработки, <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><msub><mrow><mi>B</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub></math> – число предприятий и организаций региона); <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mi>c</mi><mo>,</mo><mi>δ</mi></math> – параметры; <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><msub><mrow><mi>v</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>-</mo><msub><mrow><mi>u</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub></math> — случайная составляющая, отражает результаты воздействия на процесс инновационной деятельности региона факторов неопределенности и факторов эффективности ( <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><msub><mrow><mi>v</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>∈</mo><mi>N</mi><mo>(</mo><mn>0</mn><mo>,</mo></math> <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><msubsup><mrow><mi>σ</mi></mrow><mrow><mi>v</mi></mrow><mrow><mn>2</mn><mi> </mi></mrow></msubsup></math> ), <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><msub><mrow><mi>u</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>∈</mo><msup><mrow><mi>N</mi></mrow><mrow><mo>+</mo></mrow></msup><mo>(</mo><mn>0</mn><mo>,</mo></math> <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><msubsup><mrow><mi>σ</mi></mrow><mrow><mi>u</mi></mrow><mrow><mn>2</mn><mi> </mi></mrow></msubsup></math> )).

В качестве информационной базы исследования использовались данные Федеральной службы государственной статистики по 82 регионам РФ за период 2016-2020 гг. [8]. Данные, представленные в статистическом сборнике по Ненецкому автономному округу, использовались в работе в числе данных по Архангельской области, а данные по Ханты-Мансийскому автономному округу – Югра и Ямало-Ненецкому автономному округу – в числе данных по Тюменской области.

На рис. 2 показана зависимость количества используемых передовых производственных технологий в логарифмах от размера инновационного пространства в логарифмах для субъектов РФ по данным 2020 г.

Параметры модели М1 оценены методом максимального правдоподобия и приведены в таблице 1. Гипотеза, поставленная в работе, принимается.

Таблица 1. <em><strong>Оценки параметров моделей М1 для совокупности </strong></em><em><strong>82</strong></em><em><strong> регион</strong></em><em><strong>ов РФ</strong></em>

<table class="docx-publication-table"> <tbody> <tr> <td class="docx-publication-cell"><strong>Год</strong></td> <td class="docx-publication-cell"><strong>2018</strong></td> <td class="docx-publication-cell"><strong>2019</strong></td> <td class="docx-publication-cell"><strong>2020</strong></td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell"><!--?xml version="1.0" encoding="UTF-16"?-->&delta;</td> <td class="docx-publication-cell">0.509*** <br />(0.000)</td> <td class="docx-publication-cell">0.550*** <br />(0.000)</td> <td class="docx-publication-cell">0.522*** <br />(0.000)</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell"><em><strong>cons</strong></em><em><strong>t</strong></em></td> <td class="docx-publication-cell">1.488*** <br />(0.004)</td> <td class="docx-publication-cell">0.900*** <br />(0.151)</td> <td class="docx-publication-cell">1.182*** <br />(0.031)</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell"><em><strong>log likelihood</strong></em></td> <td class="docx-publication-cell">-92.778</td> <td class="docx-publication-cell">-88.576</td> <td class="docx-publication-cell">-84.415</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell"><!--?xml version="1.0" encoding="UTF-16"?-->&sigma;&nu;</td> <td class="docx-publication-cell">0.2430</td> <td class="docx-publication-cell">0.297</td> <td class="docx-publication-cell">0.326</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell"><!--?xml version="1.0" encoding="UTF-16"?-->&sigma;u</td> <td class="docx-publication-cell">1.290</td> <td class="docx-publication-cell">1.156</td> <td class="docx-publication-cell">1.046</td> </tr> </tbody> </table> <p><em>Примечание.</em> *, **, *** – значимость на 10-, 5- и 1&nbsp;%-ном уровнях соответственно.</p>

Далее в работе посчитаны оценки технической эффективности ( <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><msub><mrow><mi>T</mi><mi>E</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>)</mo></math> инновационного пространства по модели М1 (1) для 82 регионов РФ. Техническая эффективность рассматривается как «мера соответствия фактического результата производственного процесса потенциально возможному результату» [10]. Результат развития региональной инновационной системы может отражаться также в увеличении оценок технической эффективности <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><msub><mrow><mi>T</mi><mi>E</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub></math> [1]. В таблице 2 представлены оценки технической эффективности регионов, вошедших в первую десятку по рейтингам, построенным по оценкам технической эффективности для 82 регионов РФ по данным об используемых передовых производственных технологиях за 2018-2020 гг.

Таблица 2. <em><strong>П</strong></em><em><strong>ерв</strong></em><em><strong>ые </strong></em><em><strong>десят</strong></em><em><strong>ь регионов</strong></em><em><strong> </strong></em><em><strong>по оценкам технической эффективности </strong></em>

<table class="docx-publication-table"> <tbody> <tr> <td class="docx-publication-cell"><strong>год</strong></td> <td class="docx-publication-cell" colspan="3"><strong>2018</strong></td> <td class="docx-publication-cell" colspan="3"><strong>2019</strong></td> <td class="docx-publication-cell" colspan="3"><strong>2020</strong></td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell"><strong>№</strong></td> <td class="docx-publication-cell" colspan="2"><strong>Наименование региона</strong><strong> / </strong><strong>федеральный округ</strong></td> <td class="docx-publication-cell"><!--?xml version="1.0" encoding="UTF-16"?-->TEi</td> <td class="docx-publication-cell" colspan="2"><strong>Наименование региона</strong><strong> / </strong><strong>федеральный округ</strong></td> <td class="docx-publication-cell"><!--?xml version="1.0" encoding="UTF-16"?-->TEi</td> <td class="docx-publication-cell" colspan="2"><strong>Наименование региона</strong><strong> / </strong><strong>федеральный округ</strong></td> <td class="docx-publication-cell"><!--?xml version="1.0" encoding="UTF-16"?-->TEi</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">1</td> <td class="docx-publication-cell">Владимирская область</td> <td class="docx-publication-cell">ЦФО</td> <td class="docx-publication-cell">0,908</td> <td class="docx-publication-cell">Владимирская область</td> <td class="docx-publication-cell">ЦФО</td> <td class="docx-publication-cell">0,890</td> <td class="docx-publication-cell">Пермский край</td> <td class="docx-publication-cell">ПФО</td> <td class="docx-publication-cell">0,872</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">2</td> <td class="docx-publication-cell">Удмуртская Республика</td> <td class="docx-publication-cell">ПФО</td> <td class="docx-publication-cell">0,874</td> <td class="docx-publication-cell">Удмуртская Республика</td> <td class="docx-publication-cell">ПФО</td> <td class="docx-publication-cell">0,861</td> <td class="docx-publication-cell">Владимирская область</td> <td class="docx-publication-cell">ЦФО</td> <td class="docx-publication-cell">0,869</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">3</td> <td class="docx-publication-cell">Пермский край</td> <td class="docx-publication-cell">ПФО</td> <td class="docx-publication-cell">0,865</td> <td class="docx-publication-cell">Пермский край</td> <td class="docx-publication-cell">ПФО</td> <td class="docx-publication-cell">0,856</td> <td class="docx-publication-cell">Удмуртская Республика</td> <td class="docx-publication-cell">ПФО</td> <td class="docx-publication-cell">0,869</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">4</td> <td class="docx-publication-cell">Республика Мордовия</td> <td class="docx-publication-cell">ПФО</td> <td class="docx-publication-cell">0,839</td> <td class="docx-publication-cell">Костромская область</td> <td class="docx-publication-cell">ЦФО</td> <td class="docx-publication-cell">0,836</td> <td class="docx-publication-cell">Костромская область</td> <td class="docx-publication-cell">ЦФО</td> <td class="docx-publication-cell">0,838</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">5</td> <td class="docx-publication-cell">Костромская область</td> <td class="docx-publication-cell">ЦФО</td> <td class="docx-publication-cell">0,831</td> <td class="docx-publication-cell">Республика Мордовия</td> <td class="docx-publication-cell">ПФО</td> <td class="docx-publication-cell">0,806</td> <td class="docx-publication-cell">Республика Мордовия</td> <td class="docx-publication-cell">ПФО</td> <td class="docx-publication-cell">0,818</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">6</td> <td class="docx-publication-cell">Курганская область</td> <td class="docx-publication-cell">УФО</td> <td class="docx-publication-cell">0,814</td> <td class="docx-publication-cell">Курганская область</td> <td class="docx-publication-cell">УФО</td> <td class="docx-publication-cell">0,801</td> <td class="docx-publication-cell">Тульская область</td> <td class="docx-publication-cell">ЦФО</td> <td class="docx-publication-cell">0,810</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">7</td> <td class="docx-publication-cell">Псковская область</td> <td class="docx-publication-cell">СЗФО</td> <td class="docx-publication-cell">0,810</td> <td class="docx-publication-cell">Тульская область</td> <td class="docx-publication-cell">ЦФО</td> <td class="docx-publication-cell">0,794</td> <td class="docx-publication-cell">Липецкая область</td> <td class="docx-publication-cell">ЦФО</td> <td class="docx-publication-cell">0,803</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">8</td> <td class="docx-publication-cell">Саратовская область</td> <td class="docx-publication-cell">ПФО</td> <td class="docx-publication-cell">0,808</td> <td class="docx-publication-cell">Новгородская область</td> <td class="docx-publication-cell">СЗФО</td> <td class="docx-publication-cell">0,794</td> <td class="docx-publication-cell">Тюменская область</td> <td class="docx-publication-cell">УФО</td> <td class="docx-publication-cell">0,768</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">9</td> <td class="docx-publication-cell">Чукотский автономный округ</td> <td class="docx-publication-cell">ДФО</td> <td class="docx-publication-cell">0,806</td> <td class="docx-publication-cell">Псковская область</td> <td class="docx-publication-cell">СЗФО</td> <td class="docx-publication-cell">0,790</td> <td class="docx-publication-cell">Новгородская область</td> <td class="docx-publication-cell">СЗФО</td> <td class="docx-publication-cell">0,766</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">10</td> <td class="docx-publication-cell">Тверская область</td> <td class="docx-publication-cell">ЦФО</td> <td class="docx-publication-cell">0,798</td> <td class="docx-publication-cell">Саратовская область</td> <td class="docx-publication-cell">ПФО</td> <td class="docx-publication-cell">0,783</td> <td class="docx-publication-cell">Ленинградская область</td> <td class="docx-publication-cell">СЗФО</td> <td class="docx-publication-cell">0,762</td> </tr> </tbody> </table>

В первую десятку по построенным рейтингам входят регионы преимущественно Центрального, Приволжского и Северо-западного федеральных округов. Лидирующие позиции в рейтингах с незначительными изменениями за период 2018-2020 гг. занимают Пермский край, Владимирская область, Удмуртская республика, Костромская область и республика Мордовия.

<p style="padding-left: 30px;"><strong>Заключение</strong></p>

В данной работе в результате анализа выявлено, что наибольшее число разработанных передовых производственных технологий по данным 2016-2020 гг. наблюдается в регионах Центрального федерального округа. В работе построены новые индексы инновационной активности регионов РФ на основе оценок технической эффективности по данным о количестве используемых передовых производственных технологий. Построенные рейтинги показывают, что эффективнее всего используются передовые производственных технологии в регионах Приволжского и Центрального федерального округов таких, как Пермский край, Владимирская область Удмуртская республика, Костромская область и республика Мордовия. Для продолжения исследования представляет особый интерес использование построенного индекса с целью выявления регионов, имеющих достаточную ресурсную обеспеченность для развития сектора экономики региона. В настоящее время, когда необходимо повысить и укрепить обеспечение экономической безопасности страны, использование данных о количестве используемых передовых производственных технологий может повысить обоснованность выбора направлений развития региональной экономики.