Работы автора

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 мире расширяется применение экономических санкций и контрсанкций, что несет пространственно неоднородные угрозы для большинства стран. Цель исследования - разработать и апробировать методику оценки подобных рисков на примере регионов России. Для оценки потенциального влияния торговых санкций рассчитывалась доля внешней торговли, приходившаяся на страны, вводившие санкционные ограничения. В ряде случаев она превышала 50 % (Ненецкий, Ханты-Мансийский автономные округа, Коми, Мурманская область), что потребовало быстрой переориентации потоков. Производственная импортозависимость высока для Калининградской, Калужской и Ленинградской областей, активно вовлеченных в глобальные цепочки, в частности в автомобилестроении. Санкции против юридических лиц могли создать риски для стабильности экономик домашних регионов, но рост спроса на отечественную продукцию нивелировал это влияние. Уход иностранных предприятий с рынка создавал риски разрыва производственных цепочек, но и предоставлял возможности для развития местного бизнеса: доля компаний из недружественных стран до введения санкций занимала более 20 % рынка в Калужской, Московской областях, в Москве, но лишь в некоторых регионах доля иностранных фирм, заявивших о своем полном уходе, превышала 5 % рынка: Коми, Самарская, Ленинградская и Московская области. Для комплексной оценки потенциальной подверженности экономики регионов внешним ограничениям рассчитан интегральный индекс на основе вышеупомянутых составляющих. Его значение ниже для регионов с более диверсифицированной отраслевой структурой экономики и внешнеторговых потоков, а наибольшие риски наблюдались для северо-западных территорий России, ранее тесно связанных со странами Европейского союза: Республики Карелия, Коми, Калининградская, Ленинградская, Архангельская области. В 2022 г. в регионах с высоким значением индекса была выше вероятность снижения экономической активности, но в 2023 г. это влияние прослеживается в меньшей мере. По результатам исследования сформулированы некоторые рекомендации.