Научный журнал "Пространственная экономика" - Экономические эффекты технологических инноваций в обрабатывающей промышленности России и Дальнего Востока

Раздел	Статьи
Заглавие	Экономические эффекты технологических инноваций в обрабатывающей промышленности России и Дальнего Востока
Страницы	84-116
Автор	Домнич Егор Леонидович кандидат экономических наук, старший научный сотрудник Института экономических исследований ДВО РАН ул. Тихоокеанская, 153, Хабаровск, 680042, Российская Федерация This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it. ORCID: 0000-0002-1379-8053
Аннотация	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
УДК	330.3+311.3+332.1
JEL	B29, F63, H19, H59, O38
DOI	https://dx.doi.org/10.14530/se.2023.4.084-116
Ключевые слова	технологические инновации, производительность, Дальний Восток, инфраструктурные ограничения, динамическая модель панельных данных
Скачать	SE.2023.4.084-116. Domnich.pdf
Для цитирования	Домнич Е.Л. Экономические эффекты технологических инноваций в обрабатывающей промышленности России и Дальнего Востока // Пространственная экономика. 2023. Т. 19. № 4. С. 84–116. https://dx.doi.org/10.14530/se.2023.4.084-116
Ссылки	1. 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. 2. Домнич Е.Л. Инновации как фактор изменения производительности предприятий: проблемы измерения и интерпретации // Пространственная экономика. 2022. Т. 18. № 4. С. 93–127. https://dx.doi.org/10.14530/se.2022.4.093-127 3. Домнич Е.Л. Структура дальневосточного машиностроения: проблемы измерения и опыт оценки // Региональная экономика: теория и практика. 2016. № 8. С. 4–18. 4. Домнич Е.Л. Экономический анализ структуры российского машиностроения: проблемы теории и практики // Пространственная экономика. 2014. № 1. С. 101–118. https://dx.doi.org/10.14530/se.2014.1.101-118 5. Земцов С.П. Новые технологии и развитие регионов в современных условиях // Журнал Новой экономической ассоциации. 2021. Т. 51. № 3. С. 196–207. https://dx.doi.org/10.31737/2221-2264-2021-51-3-9 6. 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. https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2022-1-7 7. Теплых Г.В. Драйверы инновационной активности промышленных компаний в Рос-сии // Прикладная эконометрика. 2015. Т. 38. № 2. С. 83–110. 8. Унтура Г.А. Экономика знаний и цифровизация: оценки влияния на экономический рост регионов России // Регион: экономика и социология. 2022. № 4. С. 31–58. https://dx.doi.org/10.15372/REG20220402 9. 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. https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2020-4-17 10. 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. https://doi.org/10.1016/0304-4076(82)90095-1 11. 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. https://doi.org/10.2307/2297968 12. 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 13. Bhattacharya S., Ritter J.R. Innovation and Communication: Signalling with Partial Disclosure // Review of Economic Studies. 1983. Vol. 50. Issue 2. Pp. 331–346. https://doi.org/10.2307/2297419 14. 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. https://doi.org/10.1016/S0304-4076(98)00009-8 15. Crescenzi R., Jaax A. Innovation in Russia: The Territorial Dimension // Economic Geography. 2016. Vol. 93. Issue 1. Pp. 66–88. https://doi.org/10.1080/00130095.2016.1208532 16. 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. https://doi.org/10.1787/9789264056213-5-en 17. 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. https://doi.org/10.1016/j.ijindorg.2005.02.002 18. Flaig G., Stadler M. Success Breeds Success. The Dynamics of the Innovation Process // Empirical Economics. 1994. No. 19. Pp. 55–68. https://doi.org/10.1007/BF01205728 19. Geroski P.A., van Reenen J., Walters C.F. How Persistently do Firms Innovate? // Research Policy. 1997. Vol. 26. Issue 1. Pp. 33–48. https://doi.org/10.1016/S0048-7333(96)00903-1 20. 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). 21. 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. https://doi.org/10.2307/2526504 22. Holtz-Eakin D., Newey W., Rosen H. Estimating Vector Autoregressions with Panel Data // Econometrica. 1988. Vol. 56. No. 6. Pp. 1371–1395. https://doi.org/10.2307/1913103 23. Hsiao C. Longitudinal Data Analysis // Microeconometrics / Edited by S.N. Durlauf, L.E. Blume. London: Palgrave Macmillan, 2010. Pp. 89–107. https://doi.org/10.1057/9780230280816_14 24. 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. https://doi.org/10.1080/10438590500512851 25. 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. https://doi.org/10.1007/s00181-021-02095-3 26. Morris D. Innovation and Productivity among Heterogeneous Firms // Research Policy. 2018. Vol. 47. Issue 10. Pp. 1918–1932. https://doi.org/10.1016/j.respol.2018.07.003 27. Oslo Manual: Guidelines for Collecting and Interpreting Innovation Data. The Measurement of Scientific and Technological Activities / OECD. Eurostat. 2005. https://doi.org/10.1787/9789264013100-en. 28. 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. https://doi.org/10.1016/0165-1765(80)90136-6 29. Peters B. Persistence of Innovation: Stylized Facts and Panel Data Evidence // Journal of Technology Transfer. 2009. No. 34. Pp. 226–243. https://doi.org/10.1007/s10961-007-9072-9 30. 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. https://doi.org/10.1162/REST_a_00004 31. 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). 32. Sargan J.D. Some Tests of Dynamic Specification for a Single Equation // Econometrica. 1980. Vol. 48. No. 4. Pp. 879–897. https://doi.org/10.2307/1912938 33. 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. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2004.02.005
Финансирование
Поступила в редакцию	22.09.2023
Одобрена после рецензирования	31.10.2023
Принята к публикации	22.11.2023
Доступно онлайн	27.12.2023