ПРОСТРАНСТВЕННАЯ ДИФФЕРЕНЦИАЦИЯ НАУЧНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПОТЕНЦИАЛА РЕГИОНОВ АРКТИЧЕСКОЙ ЗОНЫ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

SPATIAL DIFFERENTIATION OF SCIENTIFIC AND TECHNOLOGICAL POTENTIAL OF THE REGIONS OF THE ARCTIC ZONE OF THE RUSSIAN FEDERATION

Kulakov Evgeny Sergeevich

Master's student, Higher School of Information Technologies and Automated Systems, Northern (Arctic) Federal University,

Russia, Arkhangelsk

Demenkova Ekaterina Alekseevna

Scientific supervisor, candidate of Sciences in Technologies, associate professor, Northern (Arctic) Federal University,

Russia, Arkhangelsk

АННОТАЦИЯ

В статье исследуется проблема неравномерного научно-технологического развития регионов Арктической зоны Российской Федерации. На основе открытых данных Росстата и рейтинга инновационного развития субъектов РФ (НИУ ВШЭ) проведён сравнительный анализ девяти субъектов АЗРФ по ключевым показателям: затратам на НИОКР, численности исследователей, уровню инновационной активности и позиции в рейтинге. Выявлены характерные группы регионов: лидеры научно-технологического развития, регионы со средним уровнем и регионы с низким научно-технологическим потенциалом. Показано, что пространственная дифференциация не определяется только ресурсным потенциалом территорий и требует применения многомерных методов анализа для объективной типологии регионов.

ABSTRACT

The article examines the problem of uneven scientific and technological development of the regions of the Arctic Zone of the Russian Federation. Based on open data from Rosstat and the Regional Innovation Development Index (HSE University), a comparative analysis of nine AZRF regions was conducted using key indicators: R&D expenditures, number of researchers, level of innovative activity, and rating position. Characteristic groups of regions were identified: leaders in scientific and technological development, regions with medium level, and regions with low scientific and technological potential. It is shown that spatial differentiation is not determined solely by the resource potential of the territories and requires the application of multidimensional analysis methods for objective typology of regions.

Ключевые слова: Арктическая зона РФ, научно-технологическое развитие, пространственная дифференциация, инновационный потенциал, сравнительный анализ регионов, НИОКР.

Keywords: Arctic Zone of the Russian Federation, scientific and technological development, spatial differentiation, innovation potential, comparative regional analysis, R&D.

ВВЕДЕНИЕ

Арктическая зона Российской Федерации (далее – АЗРФ) занимает стратегически важное место в системе национальных приоритетов страны. Стратегия развития АЗРФ и обеспечения национальной безопасности на период до 2035 года определяет арктические территории как ключевую ресурсную и технологическую базу отечественной экономики [1]. Вместе с тем АЗРФ представляет собой не единое пространство, а совокупность девяти субъектов, существенно различающихся по уровню научно-технологического развития, инфраструктурной обеспеченности, кадровому потенциалу и объёму финансирования исследовательской деятельности.

Проблема пространственной дифференциации научно-технологического потенциала регионов приобретает особую значимость в условиях реализации политики импортозамещения и технологического суверенитета. Понимание того, какие регионы АЗРФ обладают развитым научно-технологическим потенциалом, а какие демонстрируют устойчивое отставание, является необходимым условием для разработки адресных мер региональной научно-технологической политики. Тем не менее комплексный сравнительный анализ всех субъектов АЗРФ по данной тематике в отечественной литературе представлен недостаточно [2].

Цель настоящей статьи – выявление и описание пространственной дифференциации научно-технологического потенциала регионов АЗРФ на основе сравнительного анализа ключевых статистических показателей.

СОСТАВ И ХАРАКТЕРИСТИКА РЕГИОНОВ АЗРФ

В соответствии с действующим законодательством в состав Арктической зоны Российской Федерации полностью или частично входят девять субъектов: Мурманская область, Республика Карелия, Республика Коми, Архангельская область (включая Ненецкий автономный округ), Ямало-Ненецкий автономный округ, Красноярский край, Республика Саха (Якутия) и Чукотский автономный округ [1]. Каждый из них обладает уникальным сочетанием природно-ресурсных, экономических и научно-технологических характеристик, что определяет значительную неоднородность данного макрорегиона.

Среди ключевых факторов, обусловливающих различия в уровне научно-технологического развития регионов, можно выделить: концентрацию научных и образовательных организаций, масштаб промышленного сектора, объём государственного и корпоративного финансирования НИОКР, а также степень вовлечённости бизнеса в инновационную деятельность. Именно сочетание этих факторов формирует устойчивые различия между субъектами АЗРФ.

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПОКАЗАТЕЛЕЙ НТР РЕГИОНОВ АЗРФ

Для проведения сравнительного анализа использованы данные Федеральной службы государственной статистики [3] и Рейтинга инновационного развития субъектов РФ Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (РРИИ ВШЭ) [4]. Анализ охватывает период 2020–2023 годов и включает следующие показатели: внутренние затраты на НИОКР (млн руб.), численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками (чел.), уровень инновационной активности организаций (%), место в РРИИ ВШЭ.

Сравнительные данные по регионам АЗРФ представлены в таблице 1.

Таблица 1.

Ключевые показатели научно-технологического развития регионов АЗРФ (2023 г.) [3; 4]

Анализ данных таблицы 1 позволяет выявить несколько устойчивых закономерностей. Красноярский край демонстрирует абсолютное лидерство по объёму затрат на НИОКР и численности исследователей, превышая ближайшего преследователя – Мурманскую область – в 5–6 раз по этим показателям. При этом уровень инновационной активности в Красноярском крае (7,0%) относительно невысок, что может свидетельствовать о том, что значительная доля НИОКР осуществляется в рамках крупных промышленных предприятий и государственных структур, не формируя широкой инновационной экосистемы.

Республика Саха (Якутия) занимает особое место в данном ряду и при относительно умеренных абсолютных затратах на НИОКР регион демонстрирует наибольший уровень инновационной активности организаций (14,5%) среди субъектов АЗРФ. Это объясняется активным развитием малого инновационного бизнеса и IT-сектора, а также целенаправленной региональной политикой в сфере поддержки стартапов и технологического предпринимательства.

Архангельская область, несмотря на наличие двух университетов и шести научных организаций, занимает лишь 61-ю позицию в рейтинге РРИИ ВШЭ из 85 субъектов РФ [4]. Уровень инновационной активности предприятий региона (4,6%) является одним из самых низких среди субъектов АЗРФ. При этом внутренние затраты на НИОКР выросли с 668 млн руб. в 2010 году до 1 999 млн руб. в 2023 году [3], однако рейтинговые позиции продолжают снижаться. Данный парадокс, рост финансирования при одновременном снижении результативности, является одной из ключевых характеристик проблемы пространственной дифференциации НТР в АЗРФ.

Ненецкий и Чукотский автономные округа замыкают рейтинг как по абсолютным показателям, так и по позиции в РРИИ ВШЭ. Отсутствие крупных научных организаций и университетов, экстремально малая численность населения и практически нулевой уровень промышленного инновационного спроса определяют устойчиво низкий научно-технологический потенциал этих территорий.

АНАЛИЗ ФАКТОРОВ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ДИФФЕРЕНЦИАЦИИ

На основании проведённого анализа можно выделить три ключевых фактора, определяющих пространственную дифференциацию НТП регионов АЗРФ.

Первый фактор – концентрация научной инфраструктуры. В Красноярском крае действует более 15 организаций, осуществляющих научную деятельность, в Мурманской области – 6, в Архангельской области – 10, тогда как в НАО и Чукотском АО самостоятельные научные организации практически отсутствуют [3]. Данная диспропорция во многом предопределяет различия в показателях НИОКР.

Второй фактор – вовлечённость корпоративного сектора. Регионы с присутствием крупных ресурсодобывающих компаний (Красноярский край – «Норильский никель», ЯНАО – «Газпром», «НОВАТЭк») демонстрируют более высокие абсолютные затраты на НИОКР, однако инновационная активность малого и среднего бизнеса в них остаётся сдержанной. Республика Саха (Якутия) представляет альтернативную модель, где государство целенаправленно поддерживает развитие инновационного предпринимательства независимо от крупного бизнеса.

Третий фактор – эффективность использования ресурсов. Сравнение затрат на НИОКР и рейтинговых позиций показывает, что прямая зависимость между объёмом финансирования и результативностью инновационной деятельности отсутствует. Архангельская область тратит на НИОКР в 12 раз больше, чем НАО, однако занимает более низкую позицию в рейтинге РРИИ ВШЭ (61-е место против 71-го). Это свидетельствует о структурных проблемах в управлении научно-технологическим развитием ряда регионов.

ОБОСНОВАНИЕ НЕОБХОДИМОСТИ МНОГОМЕРНОГО АНАЛИЗА

Проведённый анализ наглядно демонстрирует, что простое ранжирование регионов по отдельным показателям не позволяет получить полную и объективную картину пространственной дифференциации НТП. Каждый субъект АЗРФ обладает уникальным профилем сильных и слабых сторон: высокие абсолютные затраты не гарантируют высокой инновационной активности, а скромный бюджет НИОКР может сочетаться с динамичной инновационной экосистемой.

Для получения объективной типологии регионов, пригодной для практического применения в сфере региональной политики, необходимо применение многомерных методов анализа – в частности, кластерного анализа. Данный подход позволяет одновременно учитывать множество показателей, выявлять группы регионов со схожими профилями НТР и формировать дифференцированные рекомендации для каждой из групп [2].

Именно формирование такой многомерной системы анализа, с последующим выделением устойчивых кластеров регионов АЗРФ, является предметом продолжающегося диссертационного исследования.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Проведённый сравнительный анализ показывает, что регионы Арктической зоны Российской Федерации существенно различаются по уровню научно-технологического развития. Красноярский край и Республика Саха (Якутия) занимают лидирующие позиции, демонстрируя принципиально различные модели инновационного развития. Архангельская область, располагая относительно развитой научной инфраструктурой, испытывает проблемы с конвертацией ресурсного потенциала в конкретные результаты инновационной деятельности. НАО и Чукотский АО формируют группу регионов с минимальным научно-технологическим потенциалом.

Выявленная пространственная дифференциация НТП регионов АЗРФ не может быть адекватно описана с помощью одного или двух показателей. Это обусловливает необходимость разработки и применения многомерных методов анализа, в частности методов кластерного анализа, которые позволят сформировать объективную и практически значимую типологию арктических регионов по уровню научно-технологического развития.

Список литературы:

1. Стратегия развития Арктической зоны Российской Федерации и обеспечения национальной безопасности на период до 2035 года [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://publication.pravo.gov.ru (дата обращения: 15.04.2026)
2. Тишков С.В., Егоров Н.Е., Волков А.Д., Ковров Г.С. Инновационный потенциал регионов арктической зоны Российской Федерации: состояние и пространственная дифференциация // Арктика и Север. – 2024. – № 55. – С. 24–39. – DOI: https://doi.org/10.37482/issn2221-2698.2024.55.24
3. Федеральная служба государственной статистики. Наука и инновации [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://rosstat.gov.ru (дата обращения: 15.04.2026)
4. НИУ ВШЭ. Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://issek.hse.ru (дата обращения: 15.04.2026)