УДК 330.43: 338.24
DOI: 10.36871/2618­-9976.2025.11.001

Авторы

Андрей Александрович Зайцев,
Доктор экономических наук, профессор, профессор Высшей инженерно­экономической школы, Санкт­-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт­-Петербург, Россия
Тонни Майамбала Себбаггала,
Старший преподаватель Высшей инженерно­экономической школы, Санкт­-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт­-Петербург, Россия

Аннотация

В настоящей статье реализован формализованный подход к моделированию кластерных структур в пространстве инновационного развития субъектов Российской Федерации. Цель исследования заключается в построении модели для типологизации регионов на основе их институциональных и инновационных характеристик с последующей эмпирической верификацией выявленных кластеров. Исследование опирается на инструментарий многомерного статистического анализа, алгоритмов машинного обучения, а также на методы вариационного анализа и построения регрессионных зависимостей. Эмпирическая база включает показатели эффективности использования ресурсов, внутренние затраты на НИОКР, объемы инвестиций, индикаторы инновационной активности, что обеспечивает репрезентативность кластеризации. Сформированы устойчивые группы регионов, оптимальное число которых было определено с использованием критерия локтя и силуэтного коэффициента. Показано, что внедрение гибридных стратегий управления, основанных на результатах кластерного моделирования, способствует точному таргетированию государственных и частных мер поддержки, оптимизации распределения инвестиций и формированию институционально­адаптивных сценариев развития. Проведённый сравнительный анализ эффективности алгоритмов машинного обучения подтверждает высокую прогностическую способность ансамблевых моделей, что демонстрирует потенциал интеграции интеллектуальных систем в механизмы управления инновационным развитием. Полученные результаты могут служить основой для разработки стратегий институционального проектирования, ориентированных на устойчивое развитие регионов в условиях технологических и макроэкономических вызовов.

Ключевые слова

математическое моделирование
типологизация регионов
интеллектуальные системы управления
инновационный потенциал
региональная инновационная система
эффективность использования ресурсов
инвестиционная активность

Список литературы

[1] Цифровизация экономических систем: теория и практика / под ред. А.В. Бабкина. СПб.: Политех­Пресс, 2020. 796 с.

[2] Валинурова Л.С., Тлявлин Т.Р. Кластерный анализ инновационной активности регионов Российской Федерации // Экономика строительства. 2022. № 6. С. 55–61.

[3] Кетова К.В., Касаткина Е.В., Вавилова Д.Д. Кластеризация  регионов  Российской  Федерации по уровню социально­экономического развития с использованием методов  машинного  обучения  //  Экономические  и  социальные  перемены:  факты, тенденции, прогноз. 2021. № 6. С. 70–85.

[4] Буньковский Д.В. Моделирование  управления  в  организационных  системах  взаимодействия субъектов промышльного предпринимательства // Научный результат. Технологии бизнеса и сервиса. 2024. № 2. С. 148–159.

[5] Rodionov D., Zaytsev A., Konnikov E., Dmitriev N., Dubolazova Y. Modeling Changes in the Enterprise Information Capital in the Digital Economy // Journal of Open Innovation. 2021, no. 3. P. 166.

[6] Смирнова Е.М., Валинурова А.А., Данилова С.В., Валинуров Т.Р. Разработка подхода к  кластеризации  районов  на  базе  инструментального  средства  машинного  обучения KNIME // Известия высших учебных заведений. Серия: Экономика, финансы и  управление производством. 2021. № 4. С. 165–175.

[7] Чередниченко Л.Г., Губарев Р.В., Дзюба Е.И., Файзуллин Ф.С. Целевое управление инновационным развитием регионов России // Вестник Санкт­Петербургского университета. Экономика. 2020. № 2. С. 319–350.

[8] Формирование новой стратегии России: от экономической устойчивости к опережающему  развитию /  В.В.  Сорокожердьев,  А.Г.  Рубин,  Т.Е.  Гварлиани [и  др.].  М.: Научно­исследовательский институт истории, экономики и права, 2024. 266 с.

[9] Дмитриев Н.Д. Скрытый потенциал российской экономики и возможности его использования  для  противодействия  глобальным  вызовам  //  Глобальная  трансформация  и  устойчивость  экономики  современной  России:  сборник  статей  конференции. 2022. С. 90–95.

[10] Трофимова Н.Н. Цифровые инновации и их вклад в развитие инновационных экосистем // Экономика и управление: проблемы, решения. 2025. № 1. С. 204–212.

[11] Гурьянов П.А. Инновации и долгосрочный экономический рост в России // Журнал  монетарной экономики и менеджмента. 2025. № 5. С. 176–182.

[12] Стратегическое  управление  устойчивым  развитием  экономики  в  новой  реальности: монография / под ред. А.В. Бабкина. СПб.: Политех­Пресс, 2022. 752 с.

[13] Александрович Ю.Е., Родионов Д.Г., Еремина И.А. Особенности формирования инструментов политики импортозамещения для устойчивого развития промышленности в  санкционной среде // Экономика и предпринимательство. 2025. № 4. С. 372–387.

[14] Тихомирова С.А. Использование  методов  кластерного  анализа  для  исследования  затрат на технологические инновации организаций по субъектам Российской Федерации // Экономика и бизнес: теория и практика. 2020. № 5­3. С. 220–224.

[15] Киселева О.Н., Васина А.В., Сысоева О.В. Анализ реализации кластерного подхода в  российской экономике в современных условиях // Вестник Самарского университета. Экономика и управление. 2023. № 2. С. 35–46.

[16] Родионов Д.Г., Дмитриев Н.Д., Дубаневич Л.Э. Построение эконометрической модели  устойчивого  развития  промышленного  предприятия  //  Вестник  Алтайской  академии экономики и права. 2021. № 7­1. С. 61–71.

[17] Трофимова Н.Н. Инновации  и  устойчивое  развитие:  влияние  цифровых  технологий на бизнес­модели российских предприятий в условиях кризиса // Экономика  и управление: проблемы, решения. 2025. № 1. С. 70–77.

[18] Труженников Н.А., Сорокин С.А., Косникова О.В. Методы машинного обучения в анализе  экономической  конъюнктуры  //  Региональная  и  отраслевая  экономика. 2024. № 3. С. 189–193.

[19] Дмитриев Н.Д., Зайцев А.А. Интеллектуальный  капитал  в  промышленности:  особенности и место рентных подходов. СПб.: Астерион, 2022. 193 с.

[20] Оплата  труда  интеллектуальных  кадров  в  промышленном  производстве:  новые  возможности / С.Г. Лукина, А.А. Миронов, Т.Н. Миронова, Р.В. Файзуллин // Russian Economic Bulletin. 2023. № 2. С. 136–141.

[21] Стародубов Д.О., Макаров В.В. Управление  инновационным  развитием  корпоративных структур в целях обеспечения их конкурентоспособности // Журнал правовых и экономических исследований. 2020. № 1. С. 88–93.

[22] Зайцев А.А., Талерчик С.М. Кластерная политика региона как основа его инновационной  устойчивости  //  Проблемы  и  пути  социально­экономического  развития: город,  регион,  страна,  мир:  сб.  ст. /  под  общ.  ред.  В.Н.  Скворцова;  отв.  ред.  Н.М. Космачева. 2016. С. 138–142.