Инновационная динамика и структурные сдвиги в обрабатывающей промышленности субъектов РФ Волго-Уральского макрорегиона

Обсуждается вопрос формирования инновационной системы в пределах Волго-Уральского макрорегиона. Актуальность исследования определяется необходимостью парадигмального перехода к анализу горизонтальной интеграции регионов, в том числе и в инновационном отношении. Подобная интеграция создаст предпосылки для активного перетока знания и распространения инноваций. Формулируются основные свойства территориальной инновационной системы,  в числе которых открытость, инновационная направленность, структурная гибкость, внутренняя связность. Обосновываются требования к функциям и параметрам регионов в составе такой системы, подчеркиваются преимущества крупных регионов-субъектов РФ как инновационных ядер.  Основными методами исследования, помимо структурного и пространственного анализа и синтеза, являлся расчет структурных коэффициентов в экономике и научно-прикладной сфере для регионов Волго-Уральского макрорегиона (Оренбургской, Пензенской, Саратовской, Самарской и Ульяновской областей и Республики Башкортостан). В частности, используются индекс Рябцева, коэффициент специализации (душевого производства), предложен коэффициент использования передовых производственных технологий. Анализируются структурные сдвиги в инновационном производстве по отраслям обрабатывающей промышленности указанных регионов  в период 2010–2019 гг. Данный инструментарий позволяет исследовать степень гибкости обрабатывающей промышленности субъектов РФ Волго-Уральского макрорегиона и динамику их инновационного развития (восходящую или нисходящую), а также степень ее сонаправленности. Научная новизна состоит в методологии определения гибкости инновационной составляющей обрабатывающей промышленности региона.

Проведенный анализ показывает неоднородность рассматриваемого макрорегиона в экономическом и инновационном отношении. Выделены регионы, наиболее сильно отличающиеся от других по структуре своей инновационной промышленности (Башкортостан и Оренбургская область). Показано, что наиболее позитивная динамика характерна для Башкортостана, для ряда регионов можно говорить об инновационной деградации. Рассматриваются перспективы Ульяновской и Самарской областей как генераторов знания и инноваций в макрорегионе.

Результаты могут быть использованы в бизнесе (определение региона с наиболее гибкой структурой экономики как инновационно привлекательного) и при государственном пространственном планировании (определение состава макрорегионов). Проведение подобного исследования актуально в отношении всех макрорегионов страны.

1. Fujita M., Krugman P., Venables A. The Spatial Economy: Cities, Regions, and International Trade Cambridge. MA: The MIT Press. – 1999. – 367 pp.

2. Смородинская Н.В., Катуков Д.Д. Распределенное производство и «умная» повестка национальных экономических стратегий // Экономическая политика. – 2017. – Т. 12. № 6. – С. 72-101.

3. Бабурин В.Л. Экономический район: мерцающие специализации и пульсирующие связи // Социально-экономическая география: история, теория, методы, практика. Сб. научных статей. – Смоленск: Универсум, 2016. – С. 220-227.

4. Гребёнкин И.В. Влияние уровня диверсификации на инновационную активность в обрабатывающей промышленности // Экономика региона. – 2018. – Т. 14, вып. 2. – С. 600-611.

5. Huggins R., Thompson P. A Network-based view of regional growth // Journal of Economic Geography. – 2013. – Vol. 14, no. 3. – pp. 511–545.

6. Maggioni M. A., Uberti T. E. Knowledge networks across Europe: which distance matters? // The Annals of Regional Science. – 2008. – Vol. 43, no. 3. – Pp. 691–720.

7. Asheim B.T., Boschma R., Cook P. Constructing Regional Advantage: Platform Policies Based on Related Variety and Differentiated Knowledge Bases // Regional Studies. – 2011. – Vol. 45, no. 7. – Pp. 893–904.

8. Преображенский Ю.В. Центр и периферия национальной инновационной системы России // Вестник Самарского государственного экономического университета. – 2020. – № 10. – C.14-23

9. Рябцев В.М. Региональная статистика: методы и результаты анализа. М.: МИД, 2001. – 380 с.

10. Преображенский Ю.В. Районирование Урало-Поволжья для целей пространственного планирования // Изв. Сарат. ун-та. Нов. сер. Сер. Науки о Земле. – 2019. – Т. 19, вып. 2. – С. 97–103.

11. Чистяков П.А. Интеграция сеток экономико-географических районов // Вестник Московского университета. Серия 5: География. – 2011. – № 4. – С. 58-63.

12. Лейзерович Е.Е. Об основных экономических районах (макрорайнах) России // Региональные исследования. – 2014. – № 3. – С. 4-11.

13. Преображенский Ю.В. Структурные различия в промышленности Поволжских регионов // Изв. Сарат. ун-та. Нов. сер. Сер. Науки о Земле. – 2020. – Т. 20, вып. 2. – С. 98–103.