21 ноября 2022 года состоялся научный семинар Лаборатории моделирования пространственного развития территорий Института экономики УрО РАН «Сценарное моделирование и прогнозирование пространственной неоднородности инновационного развития России». С основным докладом по теме семинара выступил заведующий лабораторией канд. экон. наук Илья Викторович Наумов.
В ходе семинара было отмечено, что на неравномерность пространственного инновационного развития России оказывают влияние объемы ВРП и бюджетной обеспеченности территорий, инвестиций привлекаемых предприятиями в основной капитал, однако определяющими факторами концентрации инновационных производств в территориальных системах различного уровня являются затраты предприятий на осуществление инновационной деятельности и сформировавшийся научный кадровый потенциал. Возрастающая пространственная неоднородность локализации и концентрации данных ресурсов усиливает пространственную неоднородность инновационного развития России.
На семинаре был представлен анализ пространственной локализации инновационных производств, были выделены три группы регионов по объему отгруженных инновационных товаров и оказанных услуг, отмечено, что по данным 2020 г. 54% всей отгружаемой в России инновационной продукции сконцентрированы в восьми регионах: г. Москва, Республика Татарстан, г. Санкт-Петербург, Московская область, Нижегородская область, Пермский край, Свердловская область, Тюменская область. В 12 регионах второй группы было отгружено 26,8% всех российских инновационных товаров и услуг. На регионы третьей группы, в которую вошли 65 субъектов РФ с объемом отгруженных инновационных товаров и услуг ниже среднего по России, приходилось всего 19,2%.
На семинаре был представлен методический подход к сценарному прогнозированию пространственной неоднородности инновационного развития России, предполагающий ее оценку с использованием пространственного автокорреляционного анализа по методике П. Морана, регрессионный анализ зависимости объема отгруженной инновационной продукции, товаров и услуг от осуществляемых предприятиями затрат на инновационную деятельность и численности научно-исследовательских кадров в регионах, а также авторегрессионный анализ динамики их изменений с использованием скользящей средней (ARIMA-моделирование) для формирования наиболее вероятных прогнозных сценариев инновационного развития разных групп регионов. Новизной представленного подхода является системность использования методов пространственного автокорреляционного анализа по различным матрицам пространственных весов, методов регрессионного анализа по панельным данным и ARIMA-моделирования, которые в сочетании друг с другом дают возможность установить степень влияния факторов на неоднородность инновационного развития регионов и сформировать систему различных прогнозных сценариев.
