Ограничения комплементарности и нелинейные эффекты цифровой среды и исследовательского кадрового потенциала в инновационной динамике регионов

Предмет исследования —  взаимосвязь цифровой среды, исследовательского кадрового потенциала и инновационных результатов в регионах Российской Федерации в условиях сохраняющейся региональной асимметрии и структурных ограничений. Цель работы —  эмпирическая оценка модерационных эффектов цифровой среды и исследовательского кадрового потенциала на трансформацию инновационных затрат в инновационный результат, а также проверка нелинейного характера влияния цифровизации на инновационную динамику регионов. Методология базируется на концепции комплементарных активов. Эмпирическая база —  данные Росстата по 75 субъектам РФ за 2014–2024 гг. Использована линейная панельная модель с фиксированными эффектами регионов и годовыми фиктивными переменными, а также модель случайных эффектов как сравнительная спецификация. Применены тесты Бреуша —  Пагана, Хаусмана, VIF и тест Песарана для обоснования выбора модели и диагностики мультиколлинеарности и кросс- секционной зависимости. В результате исследования установлено, что влияние линейных модерационных эффектов цифровой среды и исследовательского кадрового потенциала на связь между инновационными затратами и инновационным результатом статистически незначимо во всех рассмотренных спецификациях. Это интерпретируется как свидетельство об ограниченной применимости линейной версии концепции комплементарных активов к российским регионам. В то же время подтверждена U-образная зависимость влияния цифровой среды на инновационный результат: положительные и значимые коэффициенты при линейном и квадратичном членах индекса цифровой среды указывают на возрастающую отдачу после достижения критического уровня цифровой зрелости. Выявлен устойчивый отрицательный эффект инвестиций в основной капитал, интерпретируемый как проявление инвестиционного вытеснения инновационной активности в условиях преобладания ресурсно- ориентированных и капиталоемких отраслей. Положительное влияние валового регионального продукта (далее —  ВРП) на душу населения подтверждает роль экономического развития, но не компенсирует структурных ограничений. Научный вклад исследования состоит в одновременном тестировании модерационных и нелинейных эффектов цифровой среды и исследовательского кадрового потенциала на панельных данных российских регионов за расширенный период, включая интерпретацию статистически незначимых модерационных результатов как содержательного свидетельства контекстной зависимости комплементарных активов, а не как методологического артефакта. Полученные результаты задают основу для дальнейших исследований пороговых эффектов цифровизации, пространственных спилловеров знаний и дифференциации эффектов по типам региональных инновационных систем. Практическая значимость исследования состоит в обосновании дифференцированной региональной инновационной политики: для территорий с низким уровнем цифровой зрелости приоритетом должно стать достижение минимально достаточного уровня инфраструктурного развития, тогда как в регионах с выраженной сырьевой специализацией необходима переориентация инвестиционных потоков на технологическое обновление, R&D и высокотехнологичные сервисы.

1. Teece D. J. Profiting from technological innovation: Implications for integration, collaboration, licensing and public policy. Research Policy. 1986;15(6):285-305. DOI: 10.1016/0048-7333(86)90027-2

2. Radicic D., Petkovic S. Impact of digitalization on technological innovations in small and medium- sized enterprises (SMEs). Technological Forecasting and Social Change. 2023;191:122474. DOI: 10.1016/j.techfore.2023.122474

3. Huang J., Balezentis T., Shen S., Streimikiene D. Human capital mismatch and innovation performance in hightechnology enterprises: An analysis based on the micro- level perspective. Journal of Innovation & Knowledge. 2023;8(4):100452. DOI: 10.1016/j.jik.2023.100452

4. Li Y., Zhu Z., Gao S. Research on the impact of regional digitalization on innovation performance and its boundary conditions: An empirical study based on Chinese provincial panel data. SAGE Open. 2025;15(2):21582440241303223. DOI: 10.1177/21582440241303223

5. Du Z.-Y., Wang Q. Digital Infrastructure and Innovation: Digital Divide or Digital Dividend? Journal of Innovation & Knowledge. 2024;9(3):100542. DOI: 10.1016/j.jik.2024.100542

6. Han Y., Li Z., Feng T., Qiu S., Hu J., Yadav K. K., Obaidullah A. J. Unraveling the impact of digital transformation on green innovation through microdata and machine learning. Journal of Environmental Management. 2024;354:120271. DOI: 10.1016/j.jenvman.2024.120271

7. Zhang X., Wu X., Zhou W., Fu N. Research on the green innovation effect of digital economy network — Empirical evidence from the manufacturing industry in the Yangtze River Delta. Environmental Technology & Innovation. 2024;34:103595. DOI: 10.1016/j.eti.2024.103595

8. Hauser C., Siller M., Schatzer T., Walde J., Tappeiner G. Measuring regional innovation: A critical inspection of the ability of single indicators to shape technological change. Technological Forecasting and Social Change. 2018;129(С):43-55. DOI: 10.1016/j.techfore.2017.10.019

9. Rudskaya I., Kryzhko D., Shvediani A., Missler- Behr M. Regional Open Innovation Systems in a Transition Economy: A Two- Stage DEA Model to Estimate Effectiveness. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity. 2022;8(1):41. DOI: 10.3390/joitmc8010041

10. Zemtsov S., Muradov A., Wade I., Barinova V. Determinants of regional innovation in Russia: Are people or capital more important? Foresight and STI Governance. 2016;10(2):29-42. DOI: 10.17323/1995-459X.2016.2.29.42

11. Aldieri L., Kotsemir M., Vinci C. P. Knowledge spillover effects: Empirical evidence from Russian regions. Quality & Quantity. 2018;52(5):2111-2132. DOI: 10.1007/s11135-017-0624-2

12. Rodionov D., Velichenkova D. Relation between Russian universities and regional innovation development. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity. 2020;6(4):118. DOI: 10.3390/joitmc6040118

13. Teslenko V., Melnikov R., Bazin D. Evaluation of the impact of human capital on innovation activity in Russian regions. Regional Studies, Regional Science. 2021;8(1):109-126. DOI: 10.1080/21681376.2021.1900744

14. Полевая М. В. Особенности профессионализации и социализации молодежи в условиях инновационных преобразований. Экономика. Налоги. Право. 2023;16(2):19-27. DOI: 10.26794/1999-849x-2023-16-2-19-27

15. Ильина И. Ю. Формирование конкурентных стратегий преподавателей российских вузов в условиях цифровизации образования. Экономика. Налоги. Право. 2024;17(4):92-101. DOI: 10.26794/1999-849x-2024-17-4-92-101

16. Колодняя Г. В. Высокотехнологичные компании среднего бизнеса как носители инноваций в отечественной экономике. Экономика. Налоги. Право. 2025;18(6):16-23. DOI: 10.26794/1999-849x-2025-18-6-16-23

17. Гончаренко Л. И. Конструктив преференциальных налоговых режимов как детерминанта привлечения инвестиций в инновационное развитие России. Экономика. Налоги. Право. 2024;17(3):156-166. DOI: 10.26794/1999-849x-2024-17-3-156-166

18. Hawach F., Zhang C., Acharjee S., Nicolas- Sans R. Internet capabilities and innovation in the Balkan countries: The role of foreign technology licensing. The Electronic Journal of Information Systems in Developing Countries. 2023;89(2): 12242. DOI: 10.1002/isd2.12242

19. Ning J., Jiang X., Luo J. Relationship between enterprise digitalization and green innovation: A mediated moderation model. Journal of Innovation & Knowledge. 2023;8(1):100326. DOI: 10.1016/j.jik.2023.100326

20. Растворцева С. Н. Цифровизация и цифровые платформы в региональном стратегическом развитии промышленности. Экономика промышленности. 2025;18(3):433-449. DOI: 10.17073/2072-1633-2025-3-1464

21. Капранова Л. Д. Цифровая трансформация общества и уровень жизни населения. Экономика. Налоги. Право. 2025;18(3):81-91. DOI: 10.26794/1999-849x-2025-18-3-81-91

22. Харченко К. В. От «умного города» — к «умной территории»: состояние и перспективы цифровизации городской среды и городского хозяйства. Экономика. Налоги. Право. 2025;18(3):112-120. DOI: 10.26794/1999-849x-2025-18-3-112-120

23. Стрелкова И. А. «Энергетический тупик» цифровизации: риски для национальной экономики. Экономика. Налоги. Право. 2025;(6):52-59. DOI: 10.26794/1999-849x-2025-18-6-52-59

24. Лосева О. В. Экономика цифровых интеллектуальных активов компании: сущность, виды, оценка стоимости и способы коммерциализации. Экономика. Налоги. Право. 2026;19(1):69-78. DOI: 10.26794/1999-849x-2026-19-1-69-78

25. Кравченко С. И. Цифровая трансформация и устойчивое развитие предприятий: исследовательские тренды. Проблемы экономики и юридической практики. 2025;21(3):279-287. DOI: 10.33693/2541-8025-2025-21-3-279-287

26. Кравченко С. И. Цифровая трансформация промышленности: стабильные драйверы и контекстуальные факторы роста. Стратегические решения и риск-менеджмент. 2025;16(4):350-360. DOI: 10.17747/2618-947X-2025-4-350-360

27. Cai S., Wang H., Zhou X. Do City Size and population density influence regional innovation output? Evidence from China. Wireless Communications and Mobile Computing. 2021;2021:3582053. DOI: 10.1155/2021/3582053

28. Самусенко С. А., Поподько Г. И., Зимнякова Т. С. Дефекты инновационных систем в ресурсных регионах. Региональная экономика: теория и практика. 2019;17(2):234-249. DOI: 10.24891/re.17.2.234

29. Wang S., Wang X., Lu B. Is resource abundance a curse for green economic growth? Evidence from developing countries. Resources Policy. 2022;75:102533. DOI: 10.1016/j.resourpol.2021.102533

30. Кондратьев В. Б., Сергеев П. А., Шульцева В. К. и др. Ресурсная модель модернизации экономики: возможности и ограничения. Москва: ИМЭМО РАН; 2016. 326 с.

31. Кравченко С. И. Картирование связей эффективности использования ресурсов и инновационности национальных экономик. Стратегические решения и риск-менеджмент. 2023;14(3):262-271. DOI: 10.17747/2618-947X-2023-3-262-271

32. Franco A., Malhotra N., Simonovits G. Social science. Publication bias in the social sciences: Unlocking the file drawer. Science. 2014 Sep;345(6203):1502-1505. DOI: 10.1126/science.1255484

33. Tian Z., Li Y., Niu X., Liu M. The impact of digital economy on regional technological innovation capability: An analysis based on China’s provincial panel data. PLoS ONE. 2023;18(7): e0288065. DOI: 10.1371/journal.pone.0288065

34. Zeng Y., Zhang Z., Ye Z., Li L. Regional innovation effect of smart city construction in China. PLoS ONE. 2023;18(2): e0281862. DOI: 10.1371/journal.pone.0281862