УДК 331

Левичева С.В.¹ (Москва, Россия) — parabola.08@mail.ru; Козачек А.В.² (Тамбов, Россия) — avkozachek@list.ru; Загрецкий И.Е.² (Тамбов, Россия) — zagretskyigor@yandex.ru; Бакшеев А.И.³ (Красноярск, Россия) — baksh-ai@yandex.ru

¹Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)

²Тамбовский государственный технический университет

³Красноярский государственный медицинский университет имени проф. В.Ф. Войно-Ясенецкого Минздрава России

Аннотация. Статья посвящена анализу роли системы поддержки талантливой молодежи и цифровизации экономики в инновационно-технологическом развитии регионов Российской Федерации. Постановка проблемы. Пространственное неравенство в инновационной активности российских регионов устойчиво воспроизводится: по данным Рейтинга инновационного развития субъектов Российской Федерации Института статистических исследований и экономики знаний Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (РРИИ НИУ ВШЭ, 8-й выпуск, 2023 г.), более половины субъектов Федерации отстают от лидера по интегральному инновационному индексу более чем на 40%. Масштабирование программ поддержки молодых исследователей и интенсификация процессов цифровой трансформации к настоящему времени не привели к преодолению указанного дисбаланса. Цель работы ‒ выявить барьеры инновационного развития и оценить, как их острота соотносится с реальным инновационным статусом региона. Методология. Проведен полуструктурированный экспертный опрос представителей региональных органов управления, технопарков и академической среды (n=24) из всех 8 федеральных округов; оценки барьеров по шкале Лайкерта сопоставлялись с реальными позициями регионов в рейтинге методом рангового коэффициента Спирмена. Область применения. Результаты служат основой для разработки дифференцированных стратегий инновационного развития регионов. Новизна. Установлено, что природа ключевых барьеров системно различается в зависимости от инновационного статуса региона: в инновационно развитых регионах более остро воспринимается отток квалифицированных кадров (ρ=−0,52), тогда как в отстающих — дефицит цифровой инфраструктуры (ρ=+0,61). Выводы. Эффективная инновационная политика требует не унификации инструментов, а их дифференциации в соответствии с уровнем инновационной зрелости территории.

Ключевые слова: региональные инновационные системы, человеческий капитал, поддержка талантливой молодежи, цифровизация экономики, отток кадров, инновационное развитие регионов, экспертный опрос, пространственное неравенство.

Список источников:

1. Lucas R.E. On the mechanics of economic development // Journal of Monetary Economics. 1988. Vol. 22, No. 1. P. 3–42. DOI: https://doi.org/10.1016/0304-3932(88)90168-7
2. Romer P.M. Endogenous technological change // Journal of Political Economy. 1990. Vol. 98, No. 5. P. S71–S102. DOI: https://doi.org/10.1086/261725
3. Cooke P. Regional innovation systems, clusters, and the knowledge economy // Industrial and Corporate Change. 2001. Vol. 10, No. 4. P. 945–974. DOI: https://doi.org/10.1093/icc/10.4.945
4. Grillitsch M., Asheim B. Place-based innovation policy for industrial diversification in regions // European Planning Studies. 2018. Vol. 26, No. 8. P. 1638–1662. DOI: https://doi.org/10.1080/09654313.2018.1484892
5. Florida R. The rise of the creative class: and how it’s transforming work, leisure, community and everyday life. – New York, NY: Basic Books, 2002.
6. Земцов С.П. Технологическое предпринимательство как фактор развития России // Журнал Новой экономической ассоциации. 2022. № 1 (53). С. 212–223. DOI: https://doi.org/10.31737/2221-2264-2022-53-1-11
7. Абрамов В.И., Андреев В.Д. Анализ стратегий цифровой трансформации регионов России в контексте достижения национальных целей // Вопросы государственного и муниципального управления. 2023. № 1. С. 89–119. DOI: https://doi.org/10.17323/1999-5431-2023-0-1-89-119
8. Balland P.-A., Broekel T., Diodato D., Giuliani E., Hausmann R., O’Clery N., Rigby D. The new paradigm of economic complexity // Research Policy. 2022. Vol. 51, No. 3. P. 104450. DOI: https://doi.org/10.1016/j.respol.2021.104450
9. Валишвили М.А., Никитская Е.Ф. Человеческий капитал в контексте инновационного развития экономики региона // Фундаментальные исследования. 2015. № 2–17. C. 3785–3790. URL: https://elibrary.ru/twtrbb
10. Bobkov V.N., Shichkin I.A., Simonova M.V., Loktyuhina N.V. Peculiarities of unstable employment in the era of a digital economy from data of social media of Russia // Digital transformation of the economy: challenges, trends, and new opportunities / ed. by S. Ashmarina, A. Mesquita, M. Vochozka. – Cham: Springer, 2020. — P. 235-243. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-11367-4_22
11. Шичкин И.А., Мирзабалаева Ф.И., Миргород Е.Е. Цифровое профилирование как инновационный инструмент регулирования трудовой миграции // Экономика труда. 2021. Т. 8, № 12. С. 1459–1472. DOI: https://doi.org/10.18334/et.8.12.114035
12. Acemoglu D., Restrepo P. Tasks, automation, and the rise in US wage inequality // Econometrica. 2022. Vol. 90, No. 5. P. 1973–2016. DOI: https://doi.org/10.3982/ecta19815
13. Fritsch M., Wyrwich M. Regional knowledge, entrepreneurial culture, and innovative start-ups over time and space: an empirical investigation // Small Business Economics. 2018. Vol. 51, No. 2. P. 337–353. DOI: https://doi.org/10.1007/s11187-018-0016-6
14. Borrás S., Edquist C. Holistic innovation policy: theoretical foundations, policy problems, and instrument choices. – Oxford: Oxford University Press, 2019. DOI: https://doi.org/10.1093/oso/9780198809807.001.0001
15. Половян А.В. Загоруйко Т.Н. Управление человеческими ресурсами в условиях асимметричной цифровизации: эмпирический анализ структурных диспропорций и адаптационных механизмов в экономике Российской Федерации // Экономическое развитие России.  2026.  Т. 33, № 4.  С. 177-181. URL: https://www.elibrary.ru/duteyr

Библиографическая ссылка: Левичева С.В., Козачек А.В., Загрецкий И.Е., Бакшеев А.И. Развитие человеческого капитала через поддержку молодёжи: региональный аспект цифровизации // ЦИТИСЭ. 2026. № 3. С. 127-136.