КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ СУБЪЕКТОВ РФ ПО УРОВНЮ ИННОВАЦИОННОЙ АКТИВНОСИИ

В статье проведен кластерный анализ субъектов РФ по показателям инновационной активности. В работе применялись методы иерархического кластерного анализа (метод одиночной связи («ближайшего соседа»), парной связи («дальнего соседа»), метод Уорда), а также метод k-средних. В качестве меры расстояния между объектами было использовано евклидово расстояние. Обработка данных проводилась в программе Statistica. Эмпирическая база исследования — данные, характеризующие инновационную активность субъектов РФ за 2016 г. (83 субъекта РФ). Была использована система индикаторов, характеризующих инновационную активность субъектов РФ: организации, выполнявшие НИР; объем инновационных товаров, работ, услуг, в процентах от общего объема отгруженных товаров, выполненных работ, услуг; объем инновационных товаров, работ, услуг; численность персонала, занятого НИР; внутренние затраты на научные исследования и разработки; используемые передовые производственные технологии; количество выданных патентов на изобретения; количество выданных патентов на полезные модели; затраты на технологические инновации; удельный вес организаций, осуществляющих технологические, организационные, маркетинговые инновации, в общем числе обследованных организаций. Кластерный анализ позволил классифицировать субъекты РФ на следующие кластеры: регион-инноватор с очень высокими абсолютными показателями (г. Москва), регионы-инноваторы с высокими абсолютными показателями (Московская область, г. Санкт-Петербург), регионы-лидеры (включают, главным образом, субъекты ПФО), регионы с уровнем инновационной активности выше среднего (Хабаровский край, Пермский край, Ставропольский край, Ульяновская область, г. Севастополь, Республика Марий Эл, Ульяновская область, Новосибирская область, Республика Мордовия, Липецкая область, Пензенская область, Чувашская Республика), средним уровнем инновационной активности (большинство субъектов ЦФО и СЗФО, а также Краснодарский край, Томская область, Челябинская область, Саратовская область, Астраханская область), уровнем инновационной активности ниже среднего (большинство субъектов РФ) и отстающие регионы (преимущественно республики СКФО и СФО).

инновационная активность, кластерный анализ, иерархическая кластеризация, метод «ближайшего соседа», метод «дальнего соседа», метод Уорда, метод k-средних, кластер, субъекты РФ, федеральные округа.

Шамрай-Курбатова Л. В., Леденева М. В. Кластерный анализ субъектов РФ по уровню инновационной активности // Бизнес. Образование. Право. 2021. № 1 (54). С. 88—97. DOI: 10.25683/VOLBI.2021.54.174.