Оценка параметров траектории развития технологических инноваций в промышленности российских регионов
DOI:
https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2024-4-2Ключевые слова:
технологические инновации, траектория развития, промышленность России, регионы России, уровень экономического развития, динамическое моделированиеАннотация
Динамика технологических инноваций в промышленности регионов России характеризуется пространственно-временной неравномерностью, что делает актуальным изучение параметров траектории развития инноваций. Цель данного исследования — оценка сравнительной значимости траектории развития инноваций и текущего уровня экономического развития региона для инновационной динамики в промышленности регионов страны. С использованием динамической авторегрессионной функции выполнено моделирование текущих инновационных затрат и выпуска промышленных предприятий как функции от траектории развития инноваций (своих предыдущих значений) и текущего уровня экономического развития региона (измеряемого валовым региональным продуктом) на панели из 70 регионов России в 2000–2020 гг. с детализацией федеральных округов и периодов 2000–2005, 2006–2010, 2011–2015, 2016–2020 гг. Установлено, что положительная траектория развития инноваций, увеличивающая их текущий объем, в промышленности большинства регионов России сформировалась только в 2011–2020 гг. В то же время в 2000–2005 гг. в отдельных регионах наблюдалась устойчивая отрицательная траектория развития инноваций, создающая отрицательные экстерналии и негативно влияющая на прирост объема инноваций. В течение всего периода 2000–2020 гг. текущий уровень экономического развития региона был более важен для увеличения объема инноваций, чем траектория их развития. Влияние траектории развития инноваций и уровня экономического развития региона на текущий объем инноваций носит преимущественно компромиссный характер, то есть в конкретный момент времени воздействие чаще оказывал какой-то один из факторов. Это указывает на уязвимость инновационных проектов в рассматриваемый период. Выделяется промышленность Урала и Сибири, где рассматриваемые факторы систематически оказывали комплементарный (совместный) положительный эффект, что значительно увеличивает вероятность успешной реализации инновационных проектов. Полученные результаты представляют интерес в контексте пространственно-временной детализации экономических механизмов инновационного развития регионов России.
Библиографические ссылки
Allen, T., & Donaldson, D. (2021). Persistence and path dependence: A primer. Regional Science and Urban Economics, 94, 103724. https://doi.org/10.1016/j.regsciurbeco.2021.103724
Arellano, M., & Bond, S. (1991). Some Tests of Specification for Panel Data: Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations. Review of Economic Studies, 58 (2), 277-297. https://doi.org/10.2307/2297968
Arellano, M., & Bover, O. (1995). Another look at the instrumental variable estimation of error-components models. Journal of Econometrics, 68 (1), 29-51. https://doi.org/10.1016/0304–4076(94)01642-D
Auzan, A. A. (2015). Path dependence problem: the evolution of approaches. Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriya 6. Ekonomika [Moscow University Economics Bulletin], (1), 3-17. (In Russ.)
Balland, P. A., Boschma, R., & Frenken, K. (2015). Proximity and innovation: from statics to dynamics. Regional Studies, 49 (6), 907–920. https://doi.org/10.1080/00343404.2014.883598
Belke, A., Göcke, M., & Werner, L. (2014). Hysteresis Effects in Economics — Different Methods for Describing Economic Path-dependence (No. 468). Ruhr Economic Papers. https://doi.org/10.2139/ssrn.2423282
Benner, M., & Waldfogel, J. (2008). Close to You? Bias and Precision in Patent-Based Measures of Technological Proximity. Research Policy, 37 (9), 1556–1567. https://doi.org/10.1016/j.respol.2008.05.011
Blundell, R., & Bond, S. (1998). Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models. Journal of Econometrics, 87 (1), 115-143. https://doi.org/10.1016/S0304–4076(98)00009-8
Bryce, D. J., & Winter, S. G. (2009). A general interindustry relatedness index. Management Science, 55 (9), 1570–1585. https://doi.org/10.1287/mnsc.1090.1040
Cho, Y. (2020). The effects of knowledge assets and path dependence in innovations on firm value in the Korean semiconductor industry. Sustainability, 12 (6), 2319. https://doi.org/10.3390/su12062319
Cooke, P., Asheim, B., Boschma, R., Martin, R., Schwartz, D., & T_dtling, F. (Eds.). (2011). Handbook of regional innovation and growth. Edward Elgar Publishing.
Corradini, C., & Vanino, E. (2022). Path dependency, regional variety and the dynamics of new firm creation in rooted and pioneering industries. Journal of Economic Geography, 22 (3), 631–652. https://doi.org/10.1093/jeg/lbab021
Domnich, Ye. L. (2018). Regional and Sectoral Proportions of Technological Innovations in Russia’s Industry. Regionalistica [Regionalistics], 5 (1), 41–58. https://doi.org/10.14530/reg.2018.1.41 (In Russ.)
Domnich, Ye. L. (2020). Technological Innovations in the Economies of Russia and Russian Far East in 2015–2018: New Data. Regionalistica [Regionalistics], 7 (1), 46–59. https://doi.org/10.14530/reg.2020.1.46 (In Russ.)
Eitan, A., & Hekkert M. (2023). Locked in transition? Towards a conceptualization of path-dependence lock-ins in the renewable energy landscape. Energy Research & Social Science, 106, 103316. https://doi.org/10.1016/j.erss.2023.103316
Engstrand, Å.-K., & Stam, E. (2002). Embeddedness and economic transformation of manufacturing: comparative research of two regions. Economic and Industrial Democracy, 23 (3), 357–388. https://doi.org/10.1177/0143831X02233004
Gonçalves, E., de Matos, C. M., & de Araújo, I. F. (2019). Path-Dependent Dynamics and Technological Spillovers in the Brazilian Regions. Applied Spatial Analysis and Policy, 12 (3), 605-629. https://doi.org/10.1007/s12061-018-9259-5
Hassink, R. (2010). Locked in decline? On the role of regional lock-ins in old industrial areas. In R. Boschma and R. Martin (Eds.). The handbook of evolutionary economic geography (pp. 450–468). Edward Elgar Publishing.
Henning, M., Stam, E., & Wenting, R. (2013). Path dependence research in regional economic development: Cacophony or knowledge accumulation? Regional Studies, 47 (8), 1348–1362. https://doi.org/10.1080/00343404.2012.750422
Isaksen, A., & Trippl, D. (2016). Path Development in Different Regional Innovation Systems. A Conceptual Analysis. Innovation Drivers and Regional Innovation Strategies (pp. 66–84). Routledge.
Levi, M. (1997). A Model, a Method, and a Map: Rational Choice in Comparative and Historical Analysis. Comparative Politics: Rationality, Culture, and Structure (pp. 19–41). Cambridge University Press.
Mariev, O., Nagieva, K., Pushkarev, A., Davidson, N., & Sohag, K. (2022). Effects of R&D Spending on Productivity of the Russian Firms: Does Technological Intensity Matter? Empirical Economics, 62 (5), 2619–2643. https://doi.org/10.1007/s00181-021-02095-3
Martin, R. (2012). (Re)Placing path dependence: A response to the debate. International Journal of Urban and Regional Research, 36 (1), 179–192. https://doi.org/10.1111/j.1468–2427.2011.01091.x
Martin, R., & Sunley, P. (2006). Path dependence and regional economic evolution. Journal of Economic Geography, 6 (4), 395–437. https://doi.org/10.1093/jeg/lbl012
Mohnen, P., & Hall, B. (2013). Innovation and Productivity: An Update. Eurasian Business Review, 3 (1), 47–65. https://doi.org/10.14208/BF03353817
Morris, D. M. (2018). Innovation and Productivity among Heterogeneous Firms. Research Policy, 47 (10), 1918–1932. https://doi.org/10.1016/j.respol.2018.07.003
Nelson, R. R., & Winter, S. G. (2002). Evolutionary theorizing in economics. Journal of Economic Perspectives, 16 (2), 23–46. https://doi.org/10.1257/0895330027247
OECD/Eurostat (2005). Oslo Manual: Guidelines for Collecting and Interpreting Innovation Data. 3rd Edition, The Measurement of Scientific and Technological Activities. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/9789264013100-en
Pierson, P. (2000). Increasing returns, path dependence, and the study of politics. American political science review, 94 (2), 251–267. https://doi.org/10.2307/2586011
Rastvortseva, S. N. (2018). Theoretical Considerations of Alternatives to Previously Established Path in Regional Development. Zhurnal Economocheskoj Teorii [Russian Journal of Economic Theory], 15 (4), 633-642. https://doi.org/10.31063/2073–6517/2018.15-4.8 (In Russ.)
Rastvortseva, S. N. (2020). Innovative Path of the Regional Economy’s Departure from the Previous Path-Dependent Development Trajectory. Ekonomika regiona [Economy of region], 16 (1), 28-42. https://doi.org/10.17059/2020-1-3 (In Russ.)
Sewell, W. H. (1996). Three Temporalities: Toward an Eventful Sociology. The Historic Turn in the Human Sciences (pp. 245-280). University of Michigan Press.
Silin, Ya. P., Animitsa, E. G., & Novikova, N. V. (2017). Regional Aspects of New Industrialization. Ekonomika regiona [Economy of Region], 13 (3), 684–696. https://doi.org/10.17059/2017-3-4 (In Russ.)
Strambach, S. (2010). 19 Path dependency and path plasticity: The co-evolution of institutions and innovation — the German customized business software industry. The handbook of evolutionary economic geography (pp. 406–431). Edward Elgar.
Sydow, J., Windeler, A., Müller-Seitz, G. & Lange, K. (2012). Path constitution analysis: A methodology for understanding path dependence and path creation. Business Research, 5 (2), 155–176. https://doi.org/10.1007/BF03342736
Zemtsov, S. P., & Baburin, V. L. (2016). Does economic-geographical position affect innovation processes in Russian regions? Geography, environment, sustainability, 9 (4), 14-32. https://doi.org/10.24057/2071–9388-2016-9-4-3-8
Zhu, S., He, C., & Zhou, Y. (2017). How to jump further and catch up? Path-breaking in an uneven industry space. Journal of Economic Geography, 17 (3), 521–545. https://doi.org/10.1093/jeg/lbw047
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2024 Домнич Егор Леонидович
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
