Процессный подход к оценке технологической конвергенции регионов России: динамика инновационного разрыва

Региональная инновационная подсистема рассматривается как неотъемлемая часть более широкой региональной социально-экономической системы, оказывает и  испытывает  влияние  производственной,  социальной, экологической и других подсистем. Предлагается процессный подход к оценке технологического разрыва, рассматривающий инновационную деятельность как совокупность взаимосвязанных этапов, начиная с формирования ресурсной базы и заканчивая получением конкретных результатов в виде новых продуктов, процессов и услуг. Технологический разрыв оценивается в региональных инновационных подсистемах на основе анализа совокупности ресурсных факторов и результатов технологического развития. Для определения технологического разрыва между субъектами РФ использованы методы оценки конвергенции, позволяющие выявить степень сближения или отставания технологических уровней развития регионов. Показано, что технологическая β-конвергенция наблюдалась на  протяжении не всего исследуемого периода. В 2000—2008 и 2009—2013 гг. были признаки технологической дивергенции. Однако в 2014—2018  и  2019— 2022 гг. были выявлены признаки β-конвергенции. Смена направления конвергенции с отрицательной на положительную после 2014 г. совпадает с существенными изменениями в государственной инновационной политике, включая курс на импортозамещение, запуск Национальной технологической инициативы и реализацию национальных проектов. Результаты оценки β-конвергенции с учетом ресурсных показателей демонстрируют значимое влияние этих факторов  на  характер  и  скорость  технологической конвергенции. Полученные результаты имеют важное практическое значение для формирования государственной политики, направленной на смягчение технологического разрыва между регионами России. Необходимо разработать дифференцированные стратегии инновационного развития для разных групп регионов: для регионов с устойчивой дивергенцией требуются первоочередные меры поддержки для преодоления институциональных барьеров; регионы с неустойчивой конвергенцией нуждаются в стабилизации условий для  инновационной  деятельности;  регионы-лидеры  должны быть ориентированы на поддержку механизмов диффузии технологий в другие регионы.

1. Авдулов А. Н., Кулькин А. М. (2010). Парадигма современного научно-технического развития: Монография. М.: РАН. ИНИОН. Центр научно-информационных исследований по науке, образованию и технологиям.

2. Акельев Е. С. (2013). Технологический разрыв и диффузия инноваций как важнейшие компоненты трансформации экономики в контексте эволюционной теории // Вестник ТГПУ. № 12. С. 57—61.

3. Баринова В. А., Земцов С. П. (2016). Инновационный цикл как базовая модель динамики и организации инновационной деятельности // Вестник Института экономики Российской академии наук. № 1. С. 117—127.

4. Бывшев В. И., Пантелеева И. А., Писарев И. В. (2024). Дифференциация субъектов Российской Федерации для реализации региональной научно-технологической и инновационной политики // Экономика региона. Т. 20, № 3. С. 702—717. https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2024-3-7

5. Гохберг Л. М., Кузнецова И. А. (2009). Инновации в российской экономике: стагнация в преддверии кризиса? // Форсайт. № 2. С. 28—46. https://doi.org/10.17323/1995-459X.2009.2.28.46

6. Дорошенко Ю. А., Старикова М. С., Ряпухина В. Н. (2022). Выявление моделей индустриально-инновационного развития региональных экономических систем // Экономика региона. Т. 18, № 1. С. 78—91.

7. Дутов А. В., Клочков В. В. (2020). Методы оценки влияния технологий на характеристики перспективной продукции и достижение целей научно-технологического развития (на примере гражданского авиастроения) // Экономика науки. Т. 6, № 1—2. С. 35—45. https://doi.org/10.22394/2410-132X-2020-6-1-2-35-45

8. Емельянова Е. Е., Лапочкина В. В., Шкилев И. Н. (2022). Позиция России в мире по уровню научно-технологического развития // Экономическая политика. Т. 17, № 1. С. 64—101. https://doi.org/10.18288/1994-5124-2022-1-64-101

9. Жильников А. Ю. (2013). Определение стимулирующих и сдерживающих факторов инновационной активности региона // Экономика и управление. № 2. С. 77—82.

10. Земцов С. П., Демидова К. В., Кичаев Д. Ю. (2022). Распространение интернета и межрегиональное цифровое неравенство в России: тенденции, факторы и влияние пандемии // Балтийский регион. Т. 14, № 4. С. 57—78. https://doi.org/10.5922/2079-8555-2022-4-4

11. Кадочникова Е. И. (2020). Конвергенция экономического роста и цифровизация домохозяйств: пространственный анализ взаимосвязи на региональных панельных данных // Актуальные проблемы экономики и права. Т. 14, № 3. С. 487—507. https://doi.org/10.21202/1993-047X.14.2020.3.487-507

12. Курилова А. А. (2025). Анализ конвергенции цифрового неравенства среди населения регионов России // Балтийский регион. Т. 17, № 1. С. 117—140. https://doi.org/10.5922/2079-8555-2025-1-7

13. Симатов К. П. (2019). Государственное регулирование инновационной деятельности в РФ // Экономика и социум. № 4. С. 806—810.

14. Фролов Д. П., Бабкин М. М. (2016). НБИК-конвергенция в региональном измерении // Региональная экономика: теория и практика. № 12. С. 122—142.

15. Шумпетер Й. (2012). Наука и идеология // Философия экономики. Антология / Под ред. Д. Хаусмана. М.: Изд-во Института Гайдара. С. 320—329.

16. Barro R. J., Sala-i-Martin X. (1992). Convergence. Journal of Political Economy, Vol. 100, No. 2, pp. 223—251. https://doi.org/10.1086/261816

17. Castellacci F., Consoli D., Santoalha A. (2020). The role of e-skills in technological diversification in European regions. Regional Studies, Vol. 54, No. 8, pp. 1123—1135. https://doi.org/10.1080/00343404.2019.1681585

18. Chaudhary K. V., Prajapati R. S., Patel R. J. (2022). Technological gap in recommended castor production technology. Gujarat Journal of Extension Education, Vol. 33, No. 1, pp. 102—104. https://doi.org/10.56572/gjoee.2022.33.1.0019

19. Cimoli M., Katz J. (2003). Structural reforms, technological gaps and economic development: А Latin American perspective. Industrial and Corporate Change, Vol. 12, No. 2, pp. 387—411. https://doi.org/10.1093/icc/12.2.387

20. Crespo J., Martín C., Velázquez F. J. (2004). International technology spillovers from trade: Тhe importance of the technological gap. Investigaciones Economicas, Vol. 28, No. 3, рр. 515—533.

21. Furceri D. (2005). Beta and sigma-convergence: A mathematical relation of causality. Economics Letters, Vol. 89, No. 2, pp. 212—215. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2005.05.026

22. Gabriel L. F., Jayme F. G. Jr, Oreiro J. L. (2016). A North—South model of economic growth, technological gap, structural change and real exchange rate. Structural Change and Economic Dynamics, Vol. 38, pp. 83—94. https://doi.org/10.1016/j.strueco.2016.03.003

23. Guriev S., Vakulenko E. (2012). Convergence among Russian regions. CEFIR/NES Working Paper, No. 180. Centre for Economic and Financial Research at New Economic School.

24. Posner M. V. (1961). International trade and technical change. Oxford Economic Papers, Vol. 13, No. 3, pp. 323—341. https://doi.org/10.1093/oxfordjournals.oep.a040877

25. Sala-i-Martin X. X. (1996). Regional cohesion: Evidence and theories of regional growth and convergence. European Economic Review, Vol. 40, No. 6, pp. 1325—1352. https://doi.org/10.1016/0014-2921(95)00029-1

26. Thwaites A. T. (1978). Technological change, mobile plants and regional development. Regional Studies, Vol. 12, No. 4, pp. 445—461. https://doi.org/10.1080/09595237800185391

27. Wang M., Feng C. (2020). The impacts of technological gap and scale economy on the low-carbon development of China’s industries: An extended decomposition analysis. Technological Forecasting and Social Change, Vol. 157, article 120050. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.120050

28. Zhang Y. (2021). The regional disparity of influencing factors of technological innovation in China: Evidence from high-tech industry. Technological and Economic Development of Economy, Vol. 27, No. 4, pp. 811—832. https://doi.org/10.3846/tede.2021.14828