SCI Библиотека

Возвращение на траекторию устойчивого роста с учетом текущей экономической повестки - принципиально актуальный вопрос. Одним из ключевых драйверов может стать повышение производительности труда. Однако, региональные различия в динамике научно-технологического потенциала могут препятствовать достижению этой цели. Исследование направлено на выявление характерных особенностей изменения показателей технологического развития у российских регионов со схожей динамикой производительности за период 2011-2021 гг. Учтена дифференциация регионов по уровню научно-технологического развития (НТР). Основным методическим подходом выступила комбинация регрессионного анализа и метода паттерн-кластеризации. Выявлено 5 типичных паттернов, которым следовали российские регионы с разной динамикой производительности. Показано, что высокие темпы роста производительности у регионов с высоким уровнем НТР поддерживались ростом внутренних затрат на исследования и разработки, затрат на инновационную деятельность организаций и на внедрение цифровых технологий. Регионы-лидеры НТР, демонстрирующие низкие темпы роста производительности, характеризуются практически нулевым приростом объемов ВЗИР за исследуемый период. В группе регионов со средними и низкими уровнями НТР наиболее высокие темпы роста производительности характерны для регионов с высокими темпами роста капиталовооруженности и затрат на внедрение цифровых технологий. Полученные выводы могут быть учтены при разработке региональных инструментов политики повышения производительности труда.

География инноваций позволяет выявлять пространственные паттерны создания, внедрения и распространения новых технологий, но с развитием коммуникаций возникает иллюзия незначимости пространства. В соответствии с целью исследования, в статье показано, что разработки искусственного интеллекта, как одной из прорывных технологий, не могут быть повсеместными. Они будут концентрироваться в центрах с высоким инновационным потенциалом, где выше интенсивность потоков и перетоков знаний, в том числе неявных. В России образование в сфере искусственного интеллекта можно получить в 21 регионе, исследования ведутся в 35, а разрабатывают технологию в 40. В статье предложен рейтинг регионального потенциала для создания технологий искусственного интеллекта, оценивающий научно-технологическое развитие и плотность основных элементов региональной инновационной экосистемы в сфере искусственного интеллекта. Рейтинг показывает высокую концентрацию потенциала в крупнейшей агломерации, Москве, и нескольких регионах - креативных ядрах: Московской области, Санкт-Петербурге, Республике Татарстан и Новосибирской области. Выделены 16 креативно-акцепторных центров, способных как создавать, так и внедрять некоторые технологии искусственного интеллекта (Свердловская, Нижегородская, Челябинская, Самарская, Томская, Ростовская области, Краснодарский край и др.), преимущественно акцепторные центры, использующие передовые производственные технологии искусственного интеллекта (23 региона) и 41 регион с минимальным потенциалом. Регионы-лидеры могут получить приоритетное внимание и финансирование. В акцепторных регионах преимущество может быть отдано поддержке автоматизации производств, а в отстающих - повышению восприимчивости населения к цифровым технологиям.

В статье показаны результаты исследования национального брендинга через призму концептуального осмысления национальной идеи, ее позиционирования в глазах партнеров и конкурентов страны посредством использования механизма национального брендинга. Авторская позиция заключается в представлении национального бренда с ракурса имиджевой составляющей, что позволит расширить внешнеэкономические связи, создать предпосылки для нового сущностного содержания экономического роста и обеспечить экономическую устойчивость как залог прогрессивного развития страны в будущем.

Актуальность темы исследования обусловлена тем, что хотя экономические и социальные аспекты развития креативных индустрий достаточно широко освещены в деловой и научной литературе, но одновременное исследование экономических и экологических аспектов до сих пор не было проведено в должном масштабе. Исходя из этого, в статье рассматриваются экологические и экономические аспекты креативных индустрий, анализируется их влияние на экономику стран и регионов, повышение качества жизни и благосостояние общества. Кроме того, на практических примерах показано взаимодействие бизнеса и власти в мероприятиях по сохранению окружающей среды.

Миграционная привлекательность крупных городов и их пригородов (центров) и отток населения с периферии в России - известный факт. С использованием детальных пространственных данных анализируется пространственное разнообразие миграционного баланса 137 выделенных центров, представленных городами с числом жителей 100 тыс. и более и их пригородами, и 82 периферийных территорий за 2011-2020 гг. Анализируется не только переток между центрами и периферией, но и между отдельными центрами, а также миграция с центрами и периферией своих регионов и в межрегиональном обмене. Из многообразия центров выделяются 21 главных, которые концентрируют основной переток населения с периферийных территорий и стягивают население с других центров. При этом половина центров испытывали миграционную убыль. Выделяются центры - лидеры миграционного перетока в каждом федеральном округе, особенностям миграционного баланса крупнейших центров уделено особое внимание. Использованные данные позволили проводить анализ с учетом и без учета автовозврата, который влияет на масштабы миграционного прироста/убыли, но, как выяснилось, практически не меняет пространственную картину перетока населения между центрами и периферией.

Экономический рост территории определяется многими факторами, включающими демографические, социальные и общественные показатели. Ключевым индикатором развития экономики региона является валовой региональный продукт как интегральный результат комплексного функционирования отраслей и видов экономической деятельности. Каждая территория характеризуется набором показателей, в наибольшей степени влияющих на уровень экономического благосостояния в зависимости от сложившихся природных, производственных и социальных условий. Выявление данных показателей и определение степени их воздействия на моделируемый индикатор позволит направленно развивать ведущие отрасли в регионе с целью максимального повышения роста экономики.

В статье анализируются уровень и динамика межрегионального неравенства в России, Казахстане, Узбекистане, Беларуси в сравнении с другими странами Европы на основе данных официальной статистики стран СНГ (1995-2022 гг.) и Евростата (2011-2022 гг.). В качестве основного параметра оценки используется взвешенный по населению и нормированный в зависимости от числа территориальных единиц коэффициент Джини. В Белоруссии и в странах Евросоюза уровень межрегионального неравенства ниже, что связано с высокой и более равномерной освоенностью территории, более устойчивой структурой экономики. В России, Казахстане и Узбекистане уровень межрегионального неравенства выше, а его динамика разнонаправленная, что связано с влиянием ресурсной ренты на ограниченный круг регионов. В России и Узбекистане с конца 2010-х гг. неравенство росло, в Казахстане сокращалось, а в Беларуси было небольшим и стабильным вследствие особенностей структуры экономики и институциональных факторов развития. Оценки влияния макроэкономической динамики на межрегиональное неравенство не дали очевидного подтверждения ее воздействия. Влияние перераспределительной политики государства можно оценить лишь для России: значительный рост трансфертов в кризисы 2009 и 2020 гг. способствовал смягчению неравенства. Внутри федеральных округов (ФО) России дифференциация в целом ниже. Высокое неравенство характерно для крайне неоднородного Уральского ФО и Центрального ФО, где оно в последние годы снижалось. В Дальневосточном ФО региональная дифференциация росла, постепенное ее увеличение происходило и в регионах Северо-Западного ФО.

В статье представлен экосистемный подход к рассмотрению структуры технопарков в сфере цифровых технологий в региональной экономике. Выделены отличительные черты, определяющие IT-парк как региональную цифровую экосистему, сформирована и апробирована на примере IT-парков российских регионов методика оценки сбалансированности их экосистем по ресурсно-инфраструктурной, управленческой и результативной компонентам. Рассчитаны классифицированные по 19 родам разрывы, свидетельствующие о дисбалансе в развитии экосистем IT-парков, сделаны выводы об их влиянии на экономический потенциал региона, предложены стратегии управления экосистемами IT-парков в зависимости от сбалансированности их развития.

В статье на основе социологического опроса представлен сравнительный анализ восприятия арктического туризма жителями регионов России, позволяющий оптимизировать модели пространственной организации арктического туризма. Основное внимание уделено роли пространственных факторов: транспортной доступности, плотности инфраструктуры, локализации особо охраняемых природных территорий и их влиянию на социально-экономические и экологические аспекты туристской деятельности. Исследование проведено для трех основных групп жителей арктических и неарктических регионов России с объемом выборки 2 500 респондентов. Выборочная совокупность включала 40% жителей неарктических регионов, стратифицированных по всем федеральным округам страны, 36% жителей 10 арктических регионов и 24% представителей этнических групп коренных малочисленных народов Севера. Полученные результаты выявили существенные различия в туристских предпочтениях: 68% жителей Арктики ориентированы на экологический и активный туризм с выраженной сезонной динамикой (две трети поездок совершаются в зимний период), что отражает адаптацию к экстремальным природным условиям региона. Жители других регионов предпочитают культурно-познавательные (64%) и оздоровительно-развлекательные виды туризма (58%). Установлен парадокс низкой туристской мобильности при высоких доходах в Арктике и значительный потенциал этнографического туризма, о чем свидетельствует готовность к участию в нем 67% опрошенных представителей коренных малочисленных народов Севера. Ключевыми барьерами развития признаны транспортная изолированность и инфраструктурные ограничения. Проведенное исследование позволило установить отношение трех основных групп жителей регионов России к развитию туризма в Арктике, что позволяет разработать дифференцированные подходы вовлечения местных сообществ в туристскую деятельность, предложить рекомендации по обеспечению устойчивого развития территорий путем пространственной организации арктического туризма. Теоретическая и практическая значимость проведенного исследования заключается в расширении научных представлений о социально-географических аспектах туризма и в решении прикладных задач, связанных с управлением туристской деятельностью российского Севера.

Районирование - традиционное направление и «визитная карточка» российской географии. Однако электоральное районирование, разрабатываемое в рамках политической географии, существенно уступает в разработанности не только экономическому, но и культурному, туристско-рекреационному и экологическому. В настоящей статье предложена методика районирования, разработанная на примере структурирования электорального пространства Республики Корея. Макроструктуры на южнокорейских выборах подробно изучены, так как один из важнейших и специфичных феноменов южнокорейской политики - регионализм. В данной работе особое внимание уделяется средним и нижним «этажам» районирования - электоральным районом, под- и микрорайонам. В основу различий между электоральными районами среднего уровня положен традиционный для электорально-географических исследований количественный принцип, подразумевающий членение территории по основным электоральным показателям. Конфигурация этих районов подчинена центр-периферийной дифференциации, где центры - крупные города и места локализации «региональных синдромов» и «элитогенеза». Подрайоны сочетают и количественное своеобразие, и качественные особенности локальных политических культур. В основном это «электоральные аномалии» в теле районов, обособляющиеся под действием каких-либо эффектов местного электорального контекста. Электоральные микрорайоны могут обладать любым сочетанием качественных и количественных характеристик и выделяются обычно из-за наличия объектов (университетских кампусов, промышленных комплексов, военных баз и др.), обуславливающих проживание в них групп избирателей со специфичным электоральным поведением. Полученная схема районов - удобная система, упорядочивающая разнообразие и сложность электорального пространства страны в более простую структуру, демонстрирующую ключевые особенности электоральной географии Республики Корея.