РЕГИОНАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

В исследованиях на инновационную тематику географическая близость между акторами приобретает особую роль при выделении типов знания. Именно типы знания определяют пространственный рисунок инновационной активности, в частности, степень и характер ее концентрации. Преобладающий тип знания в инновационном процессе зависит от стадии развития отрасли и от знаниевого пула самой отрасли. Атомная и ветровая энергетика, с одной стороны, находятся на разных стадиях инновационного цикла, с другой стороны, обладают различными пулами знания «сами по себе». Это позволяет определить пространственные особенности инновационного процесса в зависимости от типа знания. Технологическим лидерством в отраслях обладают европейские страны, в которых атомная и ветровая энергетика являются самыми распространенными безуглеродными источниками энергии. Патентная активность в обеих отраслях в странах зарубежной Европы имеет тенденцию к концентрации, однако ее природа неодинакова: в атомной энергетике пять кластеров сформировались рядом с крупными агломерациями и научно-исследовательскими институтами, в ветроэнергетике пока окончательно сформировался только один датско-северогерманский кластер в среднеурбанизированном регионе с доступом к неявному практическому знанию. Перетоки знания в атомной энергетике в виде цитирований патентов имеют большую тенденцию к концентрации ввиду развитости кластеров, однако в случае с совместными патентами разница в расстояниях между отраслями становится меньше. Это свидетельствует о высокой роли неявных форм знания в ветроэнергетике, несмотря на более слабую выраженность кластеризации инновационной активности. Расстояния между создателями совместных патентов увеличиваются по мере формализации пулов знания в обеих отраслях, а в атомной энергетике, как в отрасли на стадии угасания, - и вместе с деградацией пространственных связей между инноваторами.

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.