Сценарное моделирование и прогнозирование пространственной неоднородности инновационного развития России
Научная публикация
| Журнал |
Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз
ISSN: 1998-0698
, E-ISSN: 2312-9816
|
| Вых. Данные |
Год: 2023,
Том: 16,
Номер: 4,
Страницы: 71-87
Страниц
: 17
DOI:
10.15838/esc.2023.4.88.4
|
| Ключевые слова |
пространственная неоднородность, регионы России, инновационное развитие, затраты на инновационную деятельность, функция Кобба – Дугласа, регрессионное моделирование, пространственная автокорреляция, ARIMA-моделирование |
| Авторы |
Наумов Илья Викторович
1
,
Никулина Наталья Леонидовна
1
|
| Организации |
| 1 |
Институт экономики УрО РАН
|
|
Информация о финансировании (1)
|
1
|
Министерство науки и высшего образования РФ
|
0327-2021-0019
|
Проблема неравномерного пространственного инновационного развития России обусловлена действием множества факторов: объемами ВРП и бюджетной обеспеченности территорий, привлекаемых предприятиями инвестиций 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, согласно поставленной нами гипотезе исследования, усиливает пространственную неоднородность инновационного развития России. Для подтверждения гипотезы была поставлена цель – оценка пространственной неоднородности инновационного развития предприятий на национальном уровне и сценарное моделирование, прогнозирование ее динамики до 2025 года. В работе 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 отгруженных инновационных товаров и выполненных услуг от осуществляемых предприятиями затрат на
инновационную деятельность и численности научно-исследовательских кадров в регионах, а также авторегрессионный анализ динамики их изменения 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. Результаты исследования послужат основой для формирования инновационного каркаса России. Построенные прогнозные сценарии позволят сформировать стратегии инновационного развития регионов России с учетом выявленных особенностей пространственной локализации факторов, оказывающих на него значительное влияние.