В условиях экономической неопределенности и необходимости достижения технологического суверенитета оценка эффективности инновационной политики в регионах России приобретает важнейшее значение. Однако традиционные эконометрические методы часто не учитывают эндогенность факторов и динамический характер инновационных процессов, что приводит к смещенным оценкам. В данном исследовании для анализа детерминант инновационного развития предлагается применение динамической панельной модели с использованием системного обобщенного метода моментов (System GMM). На основе данных по 82 регионам России за 2014–2023 гг. проведена оценка модели, включающей лагированные значения зависимой переменной и ключевых факторов инновационной политики. Валидность модели подтверждена комплексом диагностических тестов: отсутствием автокорреляции второго порядка (p-value = 0,1586) и валидностью инструментов (тест Хансена, p-value = 0,6186). Результаты выявили сложную временную динамику. Положительный эффект затрат на НИОКР проявляется с двухлетним лагом, особые экономические зоны демонстрируют положительное влияние в краткосрочном периоде с последующей инверсией эффекта, а человеческий капитал высокой квалификации оказывает устойчивое негативное влияние на инновационный выпуск. Методологический вклад исследования заключается в демонстрации применимости System GMM для корректной оценки динамических эффектов в панельных данных по российским регионам и выработке практических рекомендаций по учету временных лагов при формировании научно-технологической политики.