Оценка и моделирование пространственных взаимовлияний в развитии кадрового потенциала научно-исследовательской деятельности регионов России
DOI:
https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2023-3-13Ключевые слова:
пространственная неоднородность, кадровый научно-исследовательский потенциал, пространственный автокорреляционный анализ, матрица пространственных взаимовлияний Анселина, тест Грэнджера, регрессионное моделированиеАннотация
Сложившаяся сегодня пространственная неоднородность локализации кадрового потенциала научно-исследовательской деятельности и наличие в процессах его развития тесных пространственных взаимовлияний между основными центрами его концентрации и окружающими регионами в Центральной части России, согласно гипотезе исследования, ведут к дальнейшему его наращиванию в данных центрах. В работе представлен методический подход, предполагающий оценку пространственной неоднородности размещения кадрового потенциала научно-исследовательской деятельности с использованием пространственного автокорреляционного анализа, наличие пространственных взаимовлияний между регионами в процессах его развития с использованием матриц Анселина с учетом различных систем измерения расстояний, подтверждение установленных пространственных межрегиональных взаимовлияний тестом Грэнджера и формирование регрессионных моделей межрегиональных взаимовлияний, оценку уровня концентрации факторов развития кадрового потенциала научно-исследовательской деятельности в субъектах РФ и индикаторов эффективности его использования, что представляет новизну исследования. В результате апробации методического подхода были определены пространственные взаимовлияния в развитии кадрового потенциала научно-исследовательской деятельности России: между г. Москвой и г. Санкт-Петербургом, Тверской, Брянской и Владимирской областями, между Московской и Ивановской, Владимирской, Орловской областями и Чувашской Республикой, между Нижегородской и Тульской областями, между г. Санкт-Петербургом и Тамбовской, Брянской, Владимирской, Смоленской и Ярославской областями. Пространственные взаимовлияния между регионами Урала, Поволжья и Сибири не были установлены, и это, наряду с возрастающей динамикой концентрации научно-исследовательских кадров в центральных регионах, способствует углублению пространственной неоднородности развития кадрового потенциала научно-исследовательской деятельности России. Около 65% всех научно-исследовательских кадров России сконцентрировано в 22 регионах, и только 4 региона (г. Москва, г. Санкт-Петербург, Московская и Нижегородская области) имеют тесное пространственное взаимовлияние с окружающими регионами. В них сконцентрировано 60,5% всех научно-исследовательских кадров России. Представленное исследование позволит разработать механизмы сглаживания пространственной неоднородности развития кадрового потенциала научно-исследовательской деятельности России.
Библиографические ссылки
Abar, H. (2022). An analysis of causal relationship between economic growth and financial development for Turkey: A MODWT — Granger causality test. Economics and Business Review, 8(22), 59-81. DOI: 10.18559/ebr.2022.3.4
Abdullah, R. & Nasirin, W. (2022). Types of linkages between Islamic bank financing, interest rate and economic growth factors: evidance from Aceh province with granger causality test. Al-Bay’: Journal of Sharia Economic and Business, 1(2), 44-54. DOI: 10.24952/bay.v1i2.6001.
Abdullin, A. R. (2013). Personnel potential of science: introduction in the perspective and the research problem definition. Naukovedenie, 1, 01NVN113. (In Russ.)
Anselin, L. (1988). Spatial Econometrics: Methods and Models. Dordrecht: Kluwer Academic Publishers, 304.
Averina, L. M. & Sirotin, D. V. (2020). Assessment of Spatial Effects from Innovation Activities in the Industrialized Russian Regions. Ekonomika regiona [Economy of region], 16(1), 268-282. DOI: 10.17059/2020-1-20 (In Russ.)
Ayyubova, N. S. (2022). Econometric analysis and modeling of the dynamics of the balance of payments’ development in Azerbaijan. Statistika i ekonomika [Statistics and Economics], 19(2), 14-22. DOI: 10.21686/2500-3925-2022-2-14-22. (In Russ.)
Balash, O. S. (2012). Econometric Modeling of Spatial Interaction. Izvestiya Saratovskogo universiteta. Ser. Ekonomika. Upravlenie. Pravo [Izvestiya of Saratov university. economics. management. law], 12(3), 30-35. (In Russ.)
Dubovik, M. V. & Dmitriev, S. G. (2022). Correlation Analysis of Gross Regional Product and Industries of Regional Economy. Vestnik REU im. G. V. Plekhanova [Vestnik of the Plekhanov Russian University of Economics], 19(3), 109-118. DOI: 10.21686/2413-2829-2022-3-109-118. (In Russ.)
Dubrovin, S. S. (2009). Research of cause-effect relation at operations on the stock market. Izvestiya Tulskogo gosudarstvennogo universiteta. Estestvennye nauki [Izvestiya Tula State University. Natural Sciences], 2, 167-173. (In Russ.)
Evstigneeva, L. M. & Kiseleva, V. V. (2016). Creating innovation and international trade: cause or consequence? Innovatsii [Innovations], 12(218), 49-55. (In Russ.)
Fischer, M. M. & Griffith, D. A. (2008). Modeling spatial autocorrelation in spatial interaction data: An application to patent citation data in the European Union. Journal of Regional Science, 48(5), 969-989. DOI: 10.1111/j.1467-9787.2008.00572.x.
Granger, C. W. J. (1969). Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-Spectral Methods. Econometrica, 37(3), 424-438.
Grigoryev, R. А. (2019). Granger causality among world stock markets: multiple solutions. Terra Economicus, 17(3), 146-168. DOI: 10.23683/2073-6606-2019-17-3-146-168. (In Russ.)
Kivi, L. & Paas, T. (2021). Spatial interactions of employment in European labour markets. Eastern Journal of European Studies, 12, 196-211. DOI: 10.47743/ejes-2021-SI09.
Krasova, E. V. (2019). Trends and problems in development of the research infrastructure personnel potential in Far Eastern Federal District. Territoriya novykh vozmozhnostey. Vestnik Vladivostokskogo gosudarstvennogo universiteta ekonomiki i servisa [Territory of new opportunities. Bulletin of the Vladivostok State University of Economics and Service], 11(4), 180-192. (In Russ.)
Lukyanova, R. R. (2010). Assessment of human resources for regional innovation activity. Ekonomika regiona [Economy of region], 1, 61-65. (In Russ.)
Magaji, S., Abubakar, M. M. & Temitope, Y. А. (2022). Impact of International Trade On Economic Growth: The Granger Causality Test Approach. International Journal of Accounting and Management Sciences, 1(2), 113-130. DOI: 10.56830/NUCB7716.
Mazilov, E. A. (2021). Problems of developing personnel potential of Russian science: regional aspect. Problemy razvitiya territorii [Problems of territory’s development], 25(5), 7-20. DOI: 10.15838/ptd.2021.5.115.1. (In Russ.)
Moran, P. (1948). The interpretation of statistical maps. Journal of the Royal Statistical Society, 10, 243-251. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1948.tb00012.x.
Myasnikov, A. (2018). Maximum likelihood and generalized least squares estimation of spatial lag models with endogenous spatial coefficients: a Monte Carlo simulation. MPRA, Paper No. 86696. Retrieved from: https://mpra.ub.uni-muenchen.de/86696/ (Date of access: 10.02.2023).
Naumov, I. V. (2021). Research and modeling of spatial localization and movement of bank capital. Ekonomika. Nalogi. Pravo [Economics, taxes & law], 14(6), 41-51. DOI: 10.26794/1999-849X-2021-14-6-41-51. (In Russ.)
Pavlov, Yu. V. & Koroleva, E. N. (2014). Spatial interactions: evaluation with the help of global and local Moran’s index. Prostranstvennaya ekonomika [Spatial Economics], 3, 95-110. (In Russ.)
Petrov, M. B., Serkov, L. A. & Kozhov, K. B. (2021). Modelling the Heterogeneity of the Mutual Influence between Russian Regions in the Manufacturing Industry. Ekonomika regiona [Economy of region], 17(3), 944-955. DOI: 10.17059/ekon.reg.2021-3-16. (In Russ.)
Ren, X., Li, J. & Shi, Y. (2022). Can digital economic attention spillover to financial markets? Evidence from the time-varying Granger test. Journal of Digital Economy, 1, 102-116. DOI: 10.1016/j.jdec.2022.11.002.
Sargsyan, L. N. (2019). Analysis of the bilateral causality relationship between economic growth, export and the inflow of foreign direct investment in Armenia. In: Nauka i innovatsii — sovremennye kontseptsii: sbornik nauchnykh statey Mezhdunarodnogo nauchnogo foruma [Science and innovation — modern concepts: a collection of scientific articles on the results of the International Scientific Forum] (pp. 28-33). Moscow: Infiniti Publishing House. (In Russ.)
Serkov, L. A., Petrov, M. B. & Kozhov, K. B. (2021). Modeling the Interaction of the Regions of Russia and the Republic of Belarus in the Sphere of the Processing Industry. Journal of Applied Economic Research, 20(2), 217-240. DOI: 10.15826/vestnik.2021.20.2.010. (In Russ.)
Skripnyuk, D. F. & Kikkas, K. N. (2016). Analysis of cause-and-effect relationships of the real and financial sectors of the world economy. Ekonomika i sotsium: sovremennye modeli razvitiya [Economics and society: contemporary models of development], 6(4), 103-114. (In Russ.)
Timiryanova, V. M. (2020). Assessing the Spatial Dependence of the Shipped Products Volume in Dynamics. Statistika i ekonomika [Statistics and Economics], 17(5), 49-58. DOI: 10.21686/2500-3925-2020-5-49-58. (In Russ.)
Varshavsky, L. E. (2006). Problems of development of the human resources potential of science. Nauka. Innovatsii. Obrazovanie [Science. Innovation. Education], 1, 90-103. (In Russ.)
Willekens, F. (1983). Log-Linear Modeling of Spatial Interaction. Papers in Regional Science, 52(1), 187-205. DOI: 10.1111/j.1435-5597.1983.tb01658.x.
Zaytseva, E. V., Zapariy, V. V., Klyuyev, A. K., Kulpin, S. V. & Shkurin, D. V. (2016). Organizatsionno-kadrovyy potentsial universiteta: metodologiya i metodika izmereniya [Organizational and personnel potential of the university: methodology and measurement technique]. Ekaterinburg: Ural University Publishing House, 215. (In Russ.)
Zyryanov, V. V., Mosicheva, I. A., Prudnikova, M. V. (2018). Personnel potential of modern Russian science. In: Issledovatel XXI veka: formirovanie kompetentsiy v sisteme vysshego obrazovaniya [Researcher of the XXI century: the formation of competencies in the system of higher education] (pp. 143-174). Moscow: Geoinfo. (In Russ.)
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2023 Наумов Илья Викторович, Никулина Наталья Леонидовна
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
