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 chaosraven@yandex.ru 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