В условиях пространственной неоднородности при моделировании инновационных процессов становится актуальным исследование пространственных взаимовлияний. Цель данного исследования заключается в оценке пространственных особенностей инновационного развития регионов России и моделировании пространственных эффектов, возникающих в результате воздействия окружающих территорий. В работе применялся методический подход, основанный на системном использовании различных инструментов пространственной эконометрики и систем измерения расстояний между территориями: 1) пространственного автокорреляционного анализа по методике П. Морана; 2) формирования матрицы Л. Анселина по локальным индексам пространственной автокорреляции (LISA) по различным типам взвешивающих матриц расстояний между регионами; 3) построения пространственной модели Дарбина, учитывающей наличие пространственного лага результативного признака (объема отгруженных инновационных товаров, выполненных работ и оказанных услуг) и ключевых факторов (объема затрат на инновационную деятельность организаций, численности всего персонала, занятого научными исследованиями и разработками). Новизна представленного методического подхода заключается в системном использовании инструментов пространственной эконометрики (пространственного автокорреляционного анализа и пространственной авторегрессии), различных систем измерения расстояний между регионами (матриц пространственных весов). При построении регрессионных моделей учитывались официальные статистические данные Федеральной службы государственной статистики по 78 регионам России за период с 2000 по 2021 год. В результате исследования с помощью модели Дарбина было установлено положительное влияние выделяемых предприятиями внутри региона финансовых ресурсов на инновационную деятельность и в то же время негативное их влияние на динамику отгруженных инновационных товаров в соседних регионах, что связано с возможным оттоком финансовых средств для оплаты ресурсов, необходимых для эффективного инновационного развития. Регионы, имеющие низкий уровень инновационной активности, получают преимущество от соседства с развитыми инновационными центрами в плане доступа к научно-исследовательским кадрам, научной инфраструктуре
Ключевые слова
инновационное развитие, регионы россии, регионы России, пространственные эффекты, пространственная модель Дарбина, пространственный автокорреляционный анализ