Исследование посвящено оценке экономических эффектов технологических инноваций в обрабатывающей промышленности регионов России с детализацией Дальнего Востока. Исследование выполнено на материалах официальной статистики Росстата и охватывает интервал 2006-2020 гг. с детализацией периодов 2006-2013 и 2014-2020 гг. Установлено, что в 2006-2020 гг. технологические инновации значимо и положительно влияли на производительность российских обрабатывающих предприятий регионов в среднем по стране. Эффект продуктовых инноваций наиболее сильно проявлялся в 2006-2013 гг. на фоне финансово-экономического кризиса и последующего восстановления российской промышленности. Эффект процессных инноваций, напротив, набрал силу только в 2014-2020 гг. по мере закрытия для российских производителей внешних рынков. Показано, что технологические инновации не являются доминирующим фактором наращивания производительности обрабатывающих предприятий. В обрабатывающих отраслях производительность в большей степени зависит от авторегрессионного эффекта, а также от отраслевого окружения предприятий и инфраструктурных ограничений, в рамках которых они функционируют. Суммарно эффект этих факторов на производительность в 1,5 раза превышает эффект инноваций. Показано, что в обрабатывающей промышленности Дальнего Востока эффект совокупного объема технологических инноваций на производительность в 1,5-2 раза меньше, чем в целом по стране, что можно объяснить низкой эффективностью процессных инноваций. При этом обрабатывающие предприятия округа демонстрируют повышенный относительно среднероссийского уровня (на 25-40%) эффект продуктовых инноваций, что связывается с большей зависимостью предприятий округа от выполнения единичных заказов.
Идентификаторы и классификаторы
В литературе, посвященной оценке экономических эффектов технологических инноваций, сегодня преобладает подход, основанный на микроэкономической статистике предприятий (см. напр., Criscuolo, 2009, Mariev et al., 2021, Morris, 2018, Roud, 2007). Несомненным преимуществом данного подхода является высокая детализация данных, которая обеспечивает гибкость в постановке задачи и используемых методах в сочетании с большим объемом выборки, позволяющим осуществлять многофакторный анализ. Обратной стороной этих преимуществ стало накопление многочисленных
однотипных, но плохо объяснимых с содержательной точки зрения результатов, разбросанных по странам, отраслям и годам, анализ которых представлен в работе (Домнич, 2022).
Список литературы
-
Айвазян С.А., Афанасьев М.Ю., Руденко В.А. Оценка эффективности регионов России на основе производственного потенциала с характеристиками готовности к инновациям // Экономика и математические методы. 2014. Т. 50. № 4. С. 34-70. EDN: TFFPIH
-
Домнич Е.Л. Инновации как фактор изменения производительности предприятий: проблемы измерения и интерпретации // Пространственная экономика. 2022. Т. 18. № 4. С. 93-127. DOI: 10.14530/se.2022.4.093-127 EDN: BNGCRR
-
Домнич Е.Л. Структура дальневосточного машиностроения: проблемы измерения и опыт оценки // Региональная экономика: теория и практика. 2016. № 8. С. 4-18. EDN: WHKKZP
-
Домнич Е.Л. Экономический анализ структуры российского машиностроения: проблемы теории и практики // Пространственная экономика. 2014. № 1. С. 101-118. DOI: 10.14530/se.2014.1.101-118 EDN: SBPIYN
-
Земцов С.П. Новые технологии и развитие регионов в современных условиях // Журнал Новой экономической ассоциации. 2021. Т. 51. № 3. С. 196-207. DOI: 10.31737/2221-2264-2021-51-3-9 EDN: JBCPII
-
Земцов С.П., Комаров В.М., Баринова В.А. Раскрытие потенциала новой экономики в регионах России на основе анализа его динамики последних 20 лет // Экономика региона. 2022. Т. 18. Вып. 1. С. 92-104. DOI: 10.17059/ekon.reg.2022-1-7 EDN: VHEJSB
-
Теплых Г.В. Драйверы инновационной активности промышленных компаний в Рос-сии // Прикладная эконометрика. 2015. Т. 38. № 2. С. 83-110. EDN: TWGXKT
-
Унтура Г.А. Экономика знаний и цифровизация: оценки влияния на экономический рост регионов России // Регион: экономика и социология. 2022. № 4. С. 31-58. DOI: 10.15372/REG20220402 EDN: OQMGYO
-
Унтура Г.А., Канева М.А., Морошкина О.Н. Феномен структурно-технологической близости и перетоки знаний в регионах России // Экономика региона. 2020. Т. 16. Вып. 4. С. 1254-1271. DOI: 10.17059/ekon.reg.2020-4-17 EDN: TBAAYS
-
Anderson T.W., Hsiao C. Formulation and Estimation of Dynamic Models Using Panel Data // Journal of Econometrics. 1982. Vol. 18. Issue 1. Pp. 47-82. DOI: 10.1016/0304-4076(82)90095-1
-
Arellano M., Bond S. Some Tests of Specification for Panel Data: Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations // The Review of Economic Studies. 1991. Vol. 58. Issue 2. Pp. 277-297. DOI: 10.2307/2297968
-
Bartelsman E.J., Dhrymes P.J. Productivity Dynamics: U.S. Manufacturing Plants, 1972-1986 // Journal of Productivity Analysis. 1998. No. 9. Pp. 5-34. https://doi.org/10.1023/A:1018383629341. EDN: AJVMNJ
-
Bhattacharya S., Ritter J.R. Innovation and Communication: Signalling with Partial Disclosure // Review of Economic Studies. 1983. Vol. 50. Issue 2. Pp. 331-346. DOI: 10.2307/2297419
-
Blundell R., Bond S. Initial Conditions and Moment Restrictions in Dynamic Panel Data Models // Journal of Econometrics. 1998. Vol. 87. Issue 1. Pp. 115-143. DOI: 10.1016/S0304-4076(98)00009-8 EDN: GXGQFN
-
Crescenzi R., Jaax A. Innovation in Russia: The Territorial Dimension // Economic Geography. 2016. Vol. 93. Issue 1. Pp. 66-88. DOI: 10.1080/00130095.2016.1208532 EDN: YWNHMV
-
Criscuolo C. Innovation and Productivity: Estimating the Core Model across 18 Countries // Innovation in Firms: A Microeconomic Perspective. Paris: OECD Publishing, 2009. Pp. 111-138. DOI: 10.1787/9789264056213-5-en
-
Farinas J.C., Ruano S. Firm Productivity, Heterogeneity, Sunk Costs and Market Selec-tion // International Journal of Industrial Organization. 2005. Vol. 23. Issue 7-8. Pp. 505-534. DOI: 10.1016/j.ijindorg.2005.02.002
-
Flaig G., Stadler M. Success Breeds Success. The Dynamics of the Innovation Process // Empirical Economics. 1994. No. 19. Pp. 55-68. DOI: 10.1007/BF01205728 EDN: VXGGBE
-
Geroski P.A., van Reenen J., Walters C.F. How Persistently do Firms Innovate? // Research Policy. 1997. Vol. 26. Issue 1. Pp. 33-48. DOI: 10.1016/S0048-7333(96)00903-1
-
Goedhuys M. The Impact of Innovation Activities on Productivity and Firm Growth: Evidence from Brazil / UNU-MERIT. Working Paper Series. No. 2007-002. 2007. 33 p. URL: https://www.researchgate.net/publication/4778481_The_impact_of_innovation_activities_on_productivity_and_firm_growth_evidence_from_Brazil (дата обращения: август 2023).
-
Hall B.H., Griliches Z., Hausman J.A. Patents and R and D: Is There a Lag? // International Economic Review. 1986. Vol. 27. No. 2. Pp. 265-283. DOI: 10.2307/2526504
-
Holtz-Eakin D., Newey W., Rosen H. Estimating Vector Autoregressions with Panel Data // Econometrica. 1988. Vol. 56. No. 6. Pp. 1371-1395. DOI: 10.2307/1913103 EDN: HGCRYD
-
Hsiao C. Longitudinal Data Analysis // Microeconometrics / Edited by S.N. Durlauf, L.E. Blume. London: Palgrave Macmillan, 2010. Pp. 89-107. DOI: 10.1057/9780230280816_14
-
Jefferson G., Bai H., Guan X., Yu X. R&D Performance in Chinese Industry // Economics of Innovation and New Technology. 2006. No. 15. Pp. 345-366. DOI: 10.1080/10438590500512851
-
Mariev O., Nagieva K., Pushkarev A., Davidson N., Sohag K. Effects of R&D Spending on Productivity of the Russian Firms: Does Technological Intensity Matter? // Empirical Economics. 2022. Vol. 62. Pp. 2619-2643. DOI: 10.1007/s00181-021-02095-3 EDN: HSVWRW
-
Morris D. Innovation and Productivity among Heterogeneous Firms // Research Policy. 2018. Vol. 47. Issue 10. Pp. 1918-1932. DOI: 10.1016/j.respol.2018.07.003
-
Oslo Manual: Guidelines for Collecting and Interpreting Innovation Data. The Measurement of Scientific and Technological Activities / OECD. Eurostat. 2005. DOI: 10.1787/9789264013100-en
-
Pakes A., Griliches Z. Patents and R&D at the Firm Level: A First Report // Economics Letters. 1980. Vol. 5. Issue 4. Pp. 377-381. DOI: 10.1016/0165-1765(80)90136-6
-
Peters B. Persistence of Innovation: Stylized Facts and Panel Data Evidence // Journal of Technology Transfer. 2009. No. 34. Pp. 226-243. DOI: 10.1007/s10961-007-9072-9 EDN: PXRNJU
-
Raymond W., Mohnen P., Palm F., Schim S., van der Loeff S.S. Persistence of Innovation in Dutch Manufacturing: Is It Spurious? // The Review of Economics and Statistic. 2010. Vol. 92. Issue 3. Pp. 495-504. DOI: 10.1162/REST_a_00004
-
Roud V. Firm-Level Research on Innovation and Productivity: Russian Experience. 2007. 10 p. URL: https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.596.8971&rep=rep1&type=pdf (дата обращения: апрель 2022).
-
Sargan J.D. Some Tests of Dynamic Specification for a Single Equation // Econometrica. 1980. Vol. 48. No. 4. Pp. 879-897. DOI: 10.2307/1912938
-
Windmeijer F. A Finite Sample Correction for the Variance of Linear Efficient Two-Step GMM Estimators // Journal of Econometrics. 2005. Vol. 126. Issue 1. Pp. 25-51. DOI: 10.1016/j.jeconom.2004.02.005
Выпуск
Другие статьи выпуска
VIII Международная научная конференция «Институциональная трансформация экономики: правила эффективной политики (Восточная конференция ITE-2023)» проводилась 25–30 сентября 2023 г. в Новосибирске.
IV Международная конференция «Системные исследования в энергетике» прошла с 11 по 15 сентября 2023 года в г. Иркутске. Мероприятие было организовано Институтом систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН.
11–13 октября 2023 г. в г. Новосибирске прошла III Всероссийская конференция с международным участием «Пространственный анализ социально-экономических систем: история и современность», посвященная памяти академика РАН А.Г. Гранберга – выдающегося советского и российского ученого с мировым именем, внесшего неоценимый вклад в становление региональной науки в России. Организатором регулярной конференции выступил Институт экономики и организации промышленного производства СО РАН (ИЭОПП СО РАН), в котором А.Г. Гранберг прошел путь от научного сотрудника до директора института, оказав колоссальное влияние на становление ИЭОПП СО РАН как одного из ведущих экономических научных центров страны.
В статье затронута актуальная тема изменения качества жизни в связи с быстрым нарастанием нестабильности экономического развития, вызванной обострением ключевых проблем в основных сферах человеческой жизнедеятельности: экономической, социальной, экологической. Цель исследования состояла в моделировании и получении количественных оценок для проведения анализа современных изменений качества жизни населения. Выбрана и обоснована методология экономики качества для моделирования и оценки качества жизни, а также выполнен сравнительный анализ изменения качества жизни на уровне макрорегионов. При построении модели оценки качества жизни за основу взяты принципы и основные положения многоуровневой системы управления качеством. Сформирована система показателей, в которой обобщенный показатель качества жизни выступает результирующим интегральных показателей: медико-демографических условий, социально-экономического благополучия, комфортности и безопасности среды жизнедеятельности. Анализ результатов моделирования показал, что положительная динамика качества жизни в российских макрорегионах характеризуется замедлением темпов роста к концу исследуемого периода, а темп прироста качества жизни в 2020 г. становится отрицательным. Полученные количественные результаты хорошо согласуются с экспертными оценками проявлений экономической нестабильности, наблюдаемых на практике, самым ярким из которых стала пандемия коронавируса. Продолжение исследований качества жизни, в которых учитывается возможное влияние нестабильных состояний экономики, необходимо в связи с востребованностью их результатов на этапе разработки стратегических документов регионального развития и в ходе реализации стратегии на всех уровнях управления.
В современной глобальной экономике формируются качественно новые процессы, и события последних лет их еще больше ускоряют. Хотя прогнозы экономического роста в 2023 г. пересматриваются в сторону улучшения, тем не менее ряд новых проблем требует к себе большого внимания. Многое из происходящего в настоящее время носит беспрецедентный характер – в частности, масштабные санкции западных стран против РФ и Китая, изменяющиеся процессы на сырьевых рынках, усиление фрагментации мирохозяйственных связей, усиление активности
региональных объединений стран и др. Все это дополняется высокой неопределенностью на геополитической арене, что делает проблемы существенно более острыми и их решение еще более сложным. Регуляторы и бизнес во всех странах вынуждены формировать свои подходы с учетом происходящих изменений, в значительной степени меняя многолетние традиционные алгоритмы их решений. В статье показывается ряд новых проблемных узлов, которые формируются в мире
в последние годы. Санкционная политика западных стран против России, которая усилилась с 2022 г., прямо или косвенно затронула практически весь мир, усилив тренды на фрагментацию. В России в таких условиях значительные изменения требуются и во внутренней экономической политике. Важнейшую роль в этом могла бы играть денежно-кредитная политика, определенные изменения в которой могут способствовать повышению прочности внутренних основ роста и трансформации
экономики. Одновременно изменения могут привести к сокращению зависимости от внешних финансовых рынков и внешней конъюнктуры в целом.
Целью исследования является оценка влияния глобальных торговых форматов на товарообмен продукцией сырьевых и промышленных отраслей в Западной макрозоне АТР в 1993-2021 гг. Показано, что за последние три десятилетия Западная макрозона АТР, включающая в себя страны Восточной Азии, Австралию и Океанию, стала наиболее динамично развивающейся экономикой в мире благодаря снижению различного рода ограничений во внутрирегиональной торговле. Оценка эффекта границ на основе гравитационной модели подтвердила долгосрочное сокращение издержек для торговли продукцией сырьевых и промышленных отраслей в Западной макрозоне АТР. Полученные оценки позволили идентифицировать решающее значение в долгосрочном периоде механизмов глобальных форматов для расширения торговли в Западной макрозоне АТР: на 113% - для продукции сырьевых отраслей; на 101% - для продукции промышленных отраслей. Оценка косвенных торговых эффектов позволила выявить ключевую роль глобальных форматов в расширении товарообмена в Западной макрозоне АТР за счет создания общего «эталона» снижения торговых барьеров, в том числе за счет распространения такого поведения на страны, не присоединившиеся к ГАТТ и ВТО. Обнаруженное мультиплицирование прямого и косвенного торговых эффектов ГАТТ и ВТО указало на достаточность механизмов глобальных форматов для формирования свободного рынка товаров сырьевых отраслей в Западной макрозоне АТР, не требующего создания зон свободной торговли, в отличие от рынка товаров промышленных отраслей, функционирующего в условиях монополистической конкуренции. Полученные в исследовании оценки дополняют существующие выводы о влиянии интеграционных форматов на торговлю, указывая на то, что отраслевой аспект торговых взаимодействий является ключевым параметром для выявления рациональных мотивов, объясняющих использование конкретных интеграционных инструментов для расширения торговли в рамках Западной макрозоны АТР. На основе полученных оценок объяснены мотивы долгосрочного торгово-экономического позиционирования России в рамках Западной макрозоны АТР с опорой на механизмы ВТО в условиях сохранения сырьевой модели национальной экономики.
Исследование посвящено оценке уровня стресса реальных доходов населения (в части заработной платы) и реального финансового результата предприятий и организаций в регионах Российской Федерации в период воздействия пандемического и санкционных шоков 2018-2023 гг. В работе использовался ряд приемов дефлирования, устранения сезонной и случайной составляющей в динамике показателей. Для оценки уровня стресса применен ранее разработанный авторский индекс стресса, представляющий собой скользящую (с шагом в один месяц) разницу между стандартным отклонением и средним значением годового темпа прироста каждого исследуемого показателя, а также способ его декомпозиции по источникам. Интегральный индекс стресса реальных доходов рассчитывался как сумма нормированных по методу эквивалентных дисперсий в масштабах всей пространственно-временной выборки двух частных индексов стресса. В результате исследования обнаружено сходство и различие в реакции реальных доходов в регионах и федеральных округах в период воздействия допандемических, пандемических и новых санкционных шоков, определены уровни стресса заработной платы и финансовых результатов предприятий в них, выявлены пространственные эффекты. Установлено, что снижение уровня стресса реальных доходов в масштабах страны происходит вследствие большей устойчивости темпов прироста исследуемых показателей в регионах с большими доходами, тогда как положительное влияние эффекта межрегиональной диверсификации не получило эмпирического подтверждения.
В работе рассматриваются структуры межрегиональных экономических взаимодействий двух различных по масштабам физического пространства и, соответственно, плотности экономической деятельности стран - Японии и Китая. Методологической особенностью проводимого межстранового исследования является фокус на вопросе о том, как далеко мы можем уйти, стартуя с позиции «все объекты уникальны». Для рассматриваемых национальных экономических пространств проверяется предположение о существовании функциональных иерархий; строятся опорные сети взаимодействий, формирующих гомогенные с точки зрения локационных характеристик спроса и предложения товарные рынки; определяются системные эффекты, генерируемые сложившимися структурами связей. В рамках поиска доказательств существования функциональных иерархий производится сравнение реальных межрегиональных балансов с теоретическими, построенными в соответствии с предпосылками моделей последовательно инклюзивной иерархии В. Кристаллера (без встречных товарных потоков между иерархическими уровнями) и экономического ландшафта А. Лёша (с учетом встречных товарных потоков между иерархическими уровнями). Для целей сравнения используется коэффициент центральности, критическое значение которого в модели В. Кристаллера составляет 100%, в модели А. Лёша - порядка 40%. Параметры существующих функциональных иерархий (главным образом степень гомогенности национальных экономических пространств относительно межрегиональных связей и «перечень» центральных функций) определяются с привлечением метода диадического факторного анализа, а системные эффекты на разных иерархических уровнях - с привлечением метода локализованного разделения композиционных блоков мультипликаторов межрегиональных балансов. Исследование показало, что свойства экономических пространств действительно зависят от параметров физических пространств, но при этом степень подобия структур межрегиональных взаимодействий в странах с различными параметрами физических пространств не нулевая. В частности, оценки свидетельствуют о существовании функциональной иерархии и в Японии, и в Китае (коэффициент центральности в двух случаях порядка 40%), но при сопоставимости общих мультипликативных эффектов и степени самообеспеченности регионов высших уровней функциональных иерархий Японии и Китая величины абсорбируемых ими системных эффектов разные.
Издательство
- Издательство
- ИЭИ ДВО РАН
- Регион
- Россия, Хабаровск
- Почтовый адрес
- 680042, г. Хабаровск, ул. Тихоокеанская, 153.
- Юр. адрес
- 680042, г. Хабаровск, ул. Тихоокеанская, 153.
- ФИО
- Исаев Артём Геннадьевич (Директор)
- E-mail адрес
- st@ecrin.ru
- Контактный телефон
- +7 (421) 2725225
- Сайт
- http:/www.ecrin.ru