Последние десятилетия знаменуются бурным развитием цифровых технологий в международных масштабах. Для российской экономики возникает сверхзадача создания конкурентоспособных цифровых технологий, соответствующих мировому уровню и обладающих необходимым уровнем суверенности. В этой связи регионам России отводится ключевая роль в создании цифрового облика страны, это должно исключать бессистемное государственное регулирование региональных правительств. В качестве основного инструмента исследования в статье использован факторный анализ, позволяющий определить влияние ключевых параметров на расширение инновационной составляющей в технологической структуре экономики, имеющих отношение к потенциалу цифрового развития регионов. Целью исследования является аналитическое обоснование многофакторной модели оценки инвестиционно-инновационного потенциала. Исходный набор данных включает десять переменных, систематизированных по пяти содержательным группам: финансовая обеспеченность, инвестиционная деятельность, инновационная активность, человеческий капитал и цифровые технологии. Факторный анализ позволил редуцировать исходное десятимерное пространство к трехфакторной структуре, объясняющей 71,7 % общей дисперсии. Результаты факторного анализа показали, что инновационное развитие регионов России определяется не столько масштабом ресурсов, сколько эффективностью их трансформации в инновационное производство. Для расширения цифровой технологической структуры экономики необходима смена акцентов государственной и региональной политики от преимущественного наращивания ресурсной базы к созданию условий, стимулирующих непосредственное участие предприятий в инновационном процессе и интеграцию цифровых технологий в реальное производство.
Recent decades have been marked by the rapid development of digital technologies on an international scale. For the Russian economy, the overarching challenge is to create competitive digital technologies that meet global standards and possess the necessary level of sovereignty. In this context, Russia’s regions play a crucial role in shaping the country’s digital landscape, and it is crucial to avoid unsystematic government regulation of regional governments. The article employs factor analysis as the primary research tool to identify the impact of key parameters on the expansion of innovation in the technological structure of the economy, which is relevant to the potential for digital development in regions. The purpose of the study is to provide an analytical justification for a multifactorial model for assessing investment and innovation potential. The initial data set includes ten variables organized into five meaningful groups: financial security, investment activities, innovation activity, human capital, and digital technologies. Factor analysis allowed for the reduction of the initial ten-dimensional space to a three-factor structure that explains 71.7 % of the total variance. The results of the factor analysis demonstrated that the innovative development of Russian regions is determined not only by the scale of resources, but also by the efficiency of their transformation into innovative production. To expand the digital technological structure of the economy, it is necessary to shift the focus of state and regional policy from primarily increasing the resource base to creating conditions that stimulate the direct participation of enterprises in the innovation process and the integration of digital technologies into real production.
1. Meng X., Gong X. Digital transformation and innovation output of manufacturing companies–An analysis of the mediating role of internal and external transaction costs // PLoS ONE. 2024. № 19 (1). Р. e0296876. DOI: 10.1371/journal.pone.0296876.
2. Temitope Olufunmi Atoyebi, Joy Oluwabukola Olayiwola, Akwuma Nathaniel Eru, Ridwan Kolapo, Prema Kirubakaran. Gamification: an educational strategy to increase students’ motivation and academic performance // FUDMA Journal of Sciences (FJS). 2025. Vol. 9. Is. 12. Р. 36–41. DOI: 10.33003/fjs-2025-0912-4164.
3. Kim J., Lee K. Local–global interface as a key factor in the catching up of regional innovation systems: Fast versus slow catching up among Taipei, Shenzhen, and Penang in Asia // Technological Forecasting and Social Change. 2022. Vol. 174. Art. 121271. DOI: 10.1016/j.techfore.2021.121271.
4. Никитская Е. Ф., Валишвили М. А. Факторы инновационного развития национальной экономики: международные аспекты // Вопросы инновационной экономики. 2021. Т. 11. № 4. С. 1355–1370. DOI: 10.18334/vinec.11.4.113773. EDN: TQNEHB.
5. Хачатурян М. В. Особенности цифровой трансформации управления инновационной деятельностью компаний // Креативная экономика. 2022. Т. 16. № 2. С. 555–572. DOI: 10.18334/ce.16.2.114165. EDN: UGPFFU.
6. Насиров Д. Ф., Угли Шодиев Р. И., Фуркат Угли Олимбоев М. Роль цифровых инноваций в повышении эффективности инвестиционной деятельности в условиях трансформации экономики // Raqamli iqtisodiyot (Цифровая экономика). 2026. № 14.I. С. 2516–2525. URL: cyberleninka.ru/article/n/rol-tsifrovyh-innovatsiy-v-povyshenii-effektivnosti-investitsionnoy-deyatelnosti-v-usloviyah-transformatsii-ekonomiki (дата обращения: 28.06.2026).
7. Друкер П. Ф. Бизнес и инновации / пер. с англ. и ред. К. С. Головинского. М.: Вильямс, 2007. 423 с. EDN: QRWESR. ISBN 978-5-8459-1195-7.
8. Freeman C. The «National Systems of Innovation» in historical perspective // Cambridge Journal of Economics. 1995. Vol. 19. Is. 1. Р. 5–24. DOI: 10.1093/oxfordjournals.cje.a035309.
9. Асташова Е. А., Погребцова Е. А., Дурнев С. И. Инновационный потенциал предприятия: сущность, содержание и методика оценки // Креативная экономика. 2022. Т. 16. № 3. С. 925–940. DOI: 10.18334/ce.16.3.114391. EDN: LPYIPH.
10. Никитская Е. Ф., Валишвили М. А. Механизмы стимулирования инвестиционно-инновационной деятельности на региональном уровне: социально-экономические и правовые аспекты // Науковедение. 2016. Т. 8. № 6 (37). URL: http://naukovedenie.ru/PDF/83EVN616.pdf (дата обращения: 05.06.2026).
11. Лахметкина Н. И. Инвестиционный потенциал – фундаментальное понятие инвестиционного процесса // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2011. № 4. С. 17–20. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/investitsionnyy-potentsial-fundamentalnoe-ponyatie-investitsionnogo-protsessa (дата обращения: 13.07.2026).
12. Калугина Н. К. Сущность понятий «инвестиционная привлекательность» и «инвестиционный потенциал» региона // Гуманитарные научные исследования. 2018. № 10. URL: https://human.snauka.ru/2018/10/25249 (дата обращения: 28.06.2026).
13. Пьянкова С. Г., Байжанова Л. А. Н. Реализация инвестиционного потенциала региона в условиях цифровой экономики // Научные труды Вольного экономического общества России. 2025. Т. 255 № 5 (18 СТ.). URL: https://scinetwork.ru/articles/67694 (дата обращения: 25.06.2026).
14. Малыхина И. О. Исследование взаимосвязи и взаимозависимости инновационной и инвестиционной деятельности // Вестник УрФУ. Серия: Экономика и управление. 2019. Т. 18. № 6. С. 854–873. DOI: 10.15826/vestnik.2019.18.6.041.
15. Губанова Е. С., Москвина О. С. Методологические аспекты оценки инвестиционно-инновационного потенциала региона // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2020. № 2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodologicheskie-aspekty-otsenki-investitsionno-innovatsionnogo-potentsiala-regiona (дата обращения: 29.06.2026).
16. Бурганов Р. Т. Теоретико-методические подходы к исследованию цифровизации: региональный аспект // Вопросы инновационной экономики. 2022. Т. 12. № 3. С. 1665–1682. DOI: 10.18334/vinec.12.3.115012. EDN: WYCCJB.
17. Миролюбова Т. В., Радионова М. В. Цифровая трансформация и ее влияние на социально-экономическое развитие российских регионов // Экономика региона. 2023. № 19 (3). С. 697–710. DOI: 10.17059/ekon.reg.2023-3-7.
18. Акбердина В. В., Наумов И. В., Красных С. С. Цифровое пространство регионов Российской Федерации: оценка факторов развития и взаимного влияния на социально-экономический рост // Journal of Applied Economic Research. 2023. Т. 22. № 2. С. 294–322. DOI: 10.15826/vestnik.2023.22.2.013.
19. Lucendo-Monedero A. L., Ruiz-Rodríguez F., González-Relaño R. Measuring the digital divide at regional level. A spatial analysis of the inequalities in digital development of households and individuals in Europe // Telematics and Informatics. 2019. Vol. 41. P. 197–217. DOI: 10.1016/j.tele.2019.05.002.
20. Bessonova E., Kelesh Y., Babichev A. Shaping an effective ecosystem of the regional digital economy in the context of uneven digital development // In: International Conference on Comprehensible Science. Edited by T. Antipova. Springer. 2021. P. 207–218. URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-85799-8_18 (дата обращения: 20.05.2026).
21. Стырин Е. М., Атаева А. Г., Жатикова Д. В. Цифровая зрелость государственного управления в России: теория, методология, практика оценки: монография. М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2025. С. 11. ISBN 978-5-7598-4472-3.
22. Зангиева И. К., Ротмистров А. Н. Сравнительный анализ способов проведения факторного анализа на порядковых переменных // Мониторинг общественного мнения: Экономические и социальные перемены. 2018. № 3. С. 29–46. DOI: 10.14515/monitoring.2018.3.02.
23. Аксенова Е. А. Экономические аспекты цифровизации металлургической отрасли // Сборник научных работ серии «Экономика». 2023. № 30. С. 6–22. DOI: 10.5281/zenodo.8167563. EDN: PPRHAS.
24. Ефимова М. В. Механизмы инновационного развития Приволжского федерального округа через элементы человеческого капитала // Экономика и предпринимательство. 2021. № 12 (137). С. 420–425. DOI: 10.34925/EIP.2021.137.12.082.
25. Кургин Д. Э. Пространственная неоднородность цифровизации и ее влияние на экономический рост регионов России // Управленческий учет. 2026. № 3. С. 204–209. DOI: 10.25806/uu-6014.
26. Nelson R. R. National Innovation Systems: A Comparative Analysis. New York: Oxford University Press, 1993. 541 p.
27. Lundvall B.-А. National Systems of Innovation: Toward a Theory of Innovation and Interactive Learning. London: Pinter Publishers, 1992. 342 p.