Земцов С.П. Потенциал создания и внедрения технологий искусственного интеллекта в регионах России
DOI:
https://doi.org/10.5922/1994-5280-2024-1-3Ключевые слова:
география инноваций, цифровая экономика, смена технологий, инновационная экосистема, регионы России, научно-технологическая политикаАннотация
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-техно-логическое 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.
Благодарность
Автор благодарит А.А. Михайлова за подготовку картографического материала.
Библиографические ссылки
Абдрахманова Г.И., Васильковский С.А., Вишневский К.О., Туровец Ю.В. Использование технологий искусственного интеллекта в России [Электр. ресурс] // Информ. бюллетень Ин-та статистич. исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ. Сер. «Цифровая экономика». Вып. 16.12.2021. URL: https://issek.hse.ru/mirror/pubs/share/542527004.pdf (дата обращения: 19.12.23).
Бабурин В.Л. Эволюция российских пространств: от Большого взрыва до наших дней. М: УРСС, 2002. 270 с.
Бабурин В.Л., Земцов С.П. Инновационный потенциал регионов России. М.: ИД «Университетская книга», 2017. 358 с.
Бабурин В.Л., Земцов С.П. Регионы-новаторы и инновационная периферия России. Исследование диффузии инноваций на примере ИКТ-продуктов // Региональные исследования. 2014. № 3. С. 27–37.
Бабурин В.Л. Инновационные циклы в российской экономике. Изд. 4. М.: URSS, 2010. 216 с.
Блануца В.И. Перспективы экономико-географических исследований в области искусственного интеллекта // Изв. Сарат. ун-та. Новая серия. Сер. Науки о Земле. 2019. Т. 19. № 1. С. 4–11.
Блануца В.И. Пространственная диффузия цифровых инноваций: тренды, проблемы и перспективы эмпирических исследований // Пространственная экономика. 2021. Т. 17. № 4. С. 118–142.
Блануца В.И. Российская политика пространственного развития цифровой экономики с искусственным интеллектом: концептуальный анализ стратегий // Азимут научных исследований: экономика и управление. 2020. Т. 9. № 4 (33). С. 67–70.
Блануца В.И. Территориальная структура цифровой экономики России: предварительная делимитация «умных» городских агломераций и регионов // Пространственная экономика. 2018. № 2. С. 17–35. региональные исследования №1 (83), 202446
Блануца В.И. Стратегия развития искусственного интеллекта в России: потенциальное воздействие на региональную экономику // Азимут научных исследований: экономика и управление. 2020. Т. 9. № 4 (33). С. 61–66.
Вишневский К. Искусственный интеллект в России: кто, что и как внедряет [Электр. ресурс] // Информ. бюллетень Ин-та статистич. исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ. Сер. «Цифровая экономик». Вып. 26.09.2023. https://issek.hse.ru/news/862013645.html (дата обращения: 19.12.23).
Дружинин А.Г., Кузнецова О.В. Южный вектор в пространственном развитии постсоветской России // Федерализм. 2023. Т. 28. № 2. С. 5–26.
Земцов С.П., Бабурин В.Л. Предпринимательские экосистемы в регионах России // Региональные исследования. 2019. № 2. С. 4–14.
Искусственный Интеллект. Индекс 2022 года / Аналитический сборник № 12. М.: МФТИ, 2023. 47 с.
Коротаев А.В., Гринин Л.Е. Кондратьевские волны в мир-системной перспективе // Кондратьевские волны. 2012. № 1. С. 58–109.
Кузнецова О.В. Научно-технологические приоритеты в федеральной политике пространственного развития в России // Федерализм. 2022. Т. 27. № 4 (108). С. 5–20. DOI: http://dx.doi.org/10.21686/2073- 1051-2022-4-5-20.
Макаров В., Айвазян С., Афанасьев М., Альберт Б., Ашхен Н. Моделирование развития экономики региона и эффективность пространства инноваций // Форсайт. 2016. № 10 (3). С. 76–90.
Михайлова А.А. Оценка восприимчивости населения регионов России к внедрению цифровых технологий // Балтийский регион. 2021. Т. 13. № 3. С. 168–184.
Национальный рейтинг научно-технологического развития субъектов Российской Федерации. [Электр. ресурс]. URL:
https://minobrnauki.gov.ru/action/stat/rating/(дата обращения: 19.12.23).
Национальный центр развития искусственного интеллекта при Правительстве Российской Федерации. [Электр. ресурс]. URL: https://files.dataeconomy.ru/Docs/AI_regions.pdf (дата обращения: 19.12.23).
Синергия пространства: региональные инновационные системы, кластеры и перетоки знания. Отв. ред. А.Н. Пилясов. Смоленск: Ойкумена. 2012. 760 с.
Asheim B.T., Smith H.L., Oughton C. Regional innovation systems: Theory, empirics and policy // Regional studies. 2011. Vol. 45. № 7. P. 875-891.
Berger T., Frey C.B. Industrial renewal in the 21st century: evidence from US cities // Regional Studies. 2017. Vol. 51. № 3. P. 404-413.
Bottazzi L., Peri G. Innovation and spillovers in regions: Evidence from European patent data // European economic review. 2003. Vol. 47. № 4. P. 687–710.
Buzard K., Carlino G.A., Hunt R.M., Carr J.K., Smith T.E. Localized knowledge spillovers: Evidence from the spatial clustering of R&D labs and patent citations // Regional Science and Urban Economics. 2020. № 81. Article 103490. DOI: 10.1016/j.regsciurbeco.2019.103490.
Cao Z., Shi X. A systematic literature review of entrepreneurial ecosystems in advanced and emerging economies // Small Business Economics. 2021. Vol. 57. P. 75–110.
Cetindamar D., Lammers T., Zhang Y. Exploring the knowledge spillovers of a technology in an entrepreneurial ecosystem–The case of artificial intelligence in Sydney // Thunderbird International Business Review. 2020. Vol. 62. № 5. P. 457–474.
Cumming D., Dai N. Local bias in venture capital investments // Journal of Empirical Finance. 2010. Vol. 17, № 3. P. 362–380.
Fu W., Qian H. Building innovative capacity in regional entrepreneurship and innovation (eco) systems: Startups versus incumbent firms // Growth and change. 2023. Vol. 54. № 6. P. 771–793. DOI: 10.1111/ grow.12673.
Han S.Y., Tsou M.H., Clarke K.C. Revisiting the death of geography in the era of Big Data: The friction of distance in cyberspace and real space // International Journal of Digital Earth. 2018. Vol. 11. № 5. С. 451–469.
Holl A., Peters B., Rammer C. Local knowledge spillovers and innovation persistence of firms // Economics of Innovation and New Technology. 2023. Vol. 32. № 6. P. 826–850.
Jones P., Ratten V. Knowledge spillovers and entrepreneurial ecosystems // Knowledge Management Research & Practice. 2021. Vol. 19. № 1. P. 1–7.
Kwon H.S., Lee J., Lee S., Oh R. Knowledge spillovers and patent citations: trends in geographic localization, 1976–2015 // Economics of Innovation and New Technology. 2022. Vol. 31. № 3. P. 123–147.
Malecki E.J. Entrepreneurship and entrepreneurial ecosystems // Geography Compass. 2018. Vol. 12. № 3. e12359. DOI: 10.1111/gec3.12359.
Mikhaylov A.S., Mikhaylova A.A., HvaleyD. Knowledge hubs of Russia: Bibliometric mapping of research activity // Journal of Scientific Research. 2020. Vol. 9. № 1. P. 1–10.
Murata Y., Nakajima R., Okamoto R., Tamura R. Localized knowledge spillovers and patent citations: A distance-based approach // Review of Economics and Statistics. 2014. Vol. 96. № 5. P. 967–985.
Muro M., Liu S. The Geography of AI: Which Cities will Drive the Artificial Intelligence Revolution? Brookings, Brookings Metropolitan Policy Program, 2021. 33 p.
Simon J.P. Artificial intelligence: scope, players, markets and geography // Digital Policy, Regulation and Governance. 2019. Vol. 21. № 3. P. 208–237.
Tu M., Dall’erba S., Ye M. Spatial and temporal evolution of the Chinese artificial intelligence innovation network // Sustainability. 2022. Vol. 14. № 9. P. 5448.
Zemtsov S.P. Sanctions risks and regional development: Russian case // Baltic Region. 2024. Vol. 16. № 1. P. 23–45. DOI: 10.5922/2079-8555-2024-1-2/
Zemtsov S.P., Demidova K.V., Kichaev D.Yu.Internet diffusion and interregional digital divide in Russia: trends, factors, and the influence of the pandemic // Baltic Region. 2022. Vol. 14. № 4. P. 57–78. DOI: 10.5922/2079-8555-2022-4-4/
