Пилотные инновационные территориальные кластеры: пространственная дифференциация, закономерности развития и эффективность

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Статья посвящена исследованию важного компонента инновационной инфраструктуры – пилотным инновационным территориальным кластерам. Рассмотрены основные этапы их формирования, выявлены и проанализированы пространственные закономерности развития, структура и экономическая эффективность. Цель исследования заключается в анализе пространственных закономерностей функционирования пилотных инновационных территориальных кластеров для обоснования перспективных направлений государственной кластерной политики, способствующей эффективному использованию финансовых ресурсов федерального бюджета за счет определения приоритетных направлений инвестирования и установления на этой основе обладающих наибольшим потенциалом получателей государственной поддержки в кластере в условиях ограниченных финансовых ресурсов. Это перспективно прежде всего для обоснования стимулирования новых высокотехнологичных отраслей и предприятий. Исследование проведено на основе материалов официальной федеральной и региональной статистики, информационно-аналитических докладов Ассоциации кластеров, технопарков и ОЭЗ России, официальных рейтингов инновационного развития регионов, законодательных актов федерального и регионального уровней. Выявлены закономерности функционирования и тенденции развития инновационных территориальных кластеров. Главное назначение формирующихся инновационных территориальных кластеров – насыщение огромного внутреннего рынка высокотехнологичными товарами, услугами и технологией с целью достижения технологической независимости страны. Сформулированы перспективные направления совершенствования кластерной политики России. 

Об авторах

Артур Модестович Носонов

Национальный исследовательский Мордовский государственный университет имени Н. П. Огарёва

Россия, 430005, г. Саранск, ул. Большевистская, д. 68

Список литературы

  1. Баринова В. А., Мальцева А. А., Сорокина А. В., Еремкин В. А. Подходы к оценке эффективности функционирования объектов инновационной инфраструктуры в России // Инновации. 2014. № 3. С. 42–51. URL: https://maginov.ru/ru/zhurnal/arhiv/2014/inovacii-n3–2014/podhody-k-ocenke-dostatochosti-i-effektivosti-funkcionirovaniyaobektov-inovacionoj-infrastruktury-v-rossii (дата обращения: 09.07.2023).
  2. Макар С. В., Носонов А. М. Оценка и пространственные закономерности развития инновационной деятельности в регионах России // Экономика. Налоги. Право. 2017. Т. 10, № 4. С. 96–106. https://doi.org/10.26794/1999-849X-2017-10-4-96-106
  3. Королева Л. П., Кандрашкина М. А. Инновационная инфраструктура: сущность и тенденции развития в Республике Мордовия // Системное управление. 2014. Вып. 3. URL: http://sisupr.mrsu.ru/2014-3/PDF/Koroleva_L_P_Kandraskina_M_A.pdf (дата обращения: 09.07.2023).
  4. Носонов А. М. Производственно-технологическая инновационная инфраструктура регионов России // Регионология. 2019. Т. 27, № 3. С. 436–460. https://doi.org/10.15507/2413-1407.107.027.201903.436-460
  5. Теребова С. В. Инновационная инфраструктура в регионе: проблемы и направления развития // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2014. № 6. С. 199–212. https://doi.org/10.15838/esc/2014.6.36.15
  6. Global Innovation Index. URL: https://www.globalinnovationindex.org/ (дата обращения: 09.07.2023).
  7. Тесленок С. А., Носонов А. М., Тесленок К. С. Геоинформационное моделирование диффузии инноваций // ИнтерКарто. ИнтерГИС. 2014. T. 20. С. 159–169. https://doi.org/10.24057/2414-9179-2014-1-20-159-169
  8. Wang X., Lv J., Wei C., Xie D. Modeling spatial pattern of precipitation with GIS and multivariate geostatistical methods in Chongqing tobacco planting region, China // International Conference on Computer and Computing Technologies in Agriculture. Berlin ; Heidelberg : Springer, 2010. P. 512–524. https://doi.org/10.1007/978-3-642-18354-6_60
  9. Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации / В. Л. Абашкин, Г. И. Абдрахманова, С. В. Бредихин [и др.] ; под редакцией Л. М. Гохберга. Москва : НИУ ВШЭ, 2021. Вып. 7. 274 с.
  10. Рейтинг инновационных регионов России Ассоциации инновационных регионов России. Москва : АИРР, 2018. 54 с.
  11. Ассоциация кластеров, технопарков и ОЭЗ России. URL: https://www.akitrf.ru/ (дата обращения: 18.07.2023).
  12. Карта кластеров России. URL: https://map.cluster.hse.ru/ (дата обращения: 18.07.2023).
  13. Министерство экономического развития Российской Федерации. URL: https://www.eco№my.gov.ru/ (дата обращения: 18.07.2023).
  14. Министерство промышленности и торговли Российской Федерации. URL: https://minpromtorg.gov.ru/ (дата обращения: 18.07.2023).
  15. Куценко Е. Пилотные инновационные территориальные кластеры России: модель устойчивого развития // Форсайт. 2015. Т. 9, № 1. С. 32–55. https://doi.org/10.17323/1995-459Х.2015.1.32.55
  16. Абашкин В. Л., Бояров А. Д., Куценко Е. С. Кластерная политика в России: от теории к практике // Форсайт. 2012. Т. 6, № 3. С. 16–27. https://doi.org/10.17323/1995-459X.2012.3.16.27
  17. Концепция долгосрочного социально-экономического развития до 2020 г.: распоряжение Правительства Российской Федерации от 17 ноября 2008 г. № 1662-р. URL: http://government.ru/docs/all/66158/ (дата обращения: 09.07.2023).
  18. Стратегия инновационного развития Российской Федерации до 2020 г.: распоряжение Правительства Российской Федерации от 8 декабря 2011 г. № 2227-р. URL: http://government.ru/docs/9282/ (дата обращения: 09.07.2023).
  19. Носонов А. М., Сарайкина С. В. Территориальные инновационные кластеры как перспективный компонент инновационной инфраструктуры России // Геополитика и экогеодинамика регионов. 2022. Т. 8, № 3. С. 208–216.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».