CC BY
0
Для цитирования: Рожина Е.А., Зверев И.О. Эмпирический анализ влияния инноваций на экономическую диверсификацию в регионах России // Управление в современных системах. 2023. № 4. С. 61-71.
DOI: 10.24412/2311-1313-40-61-71
УДК 332.1 JEL R11
ББК 65.04
ЭМПИРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ ИННОВАЦИЙ НА ЭКОНОМИЧЕСКУЮ ДИВЕРСИФИКАЦИЮ В РЕГИОНАХ РОССИИ
Рожина Е.А.1, Институт экономики Уральского отделения РАН Зверев И.О.2, Уральское Главное Управление Банка России
Аннотация
Диверсификация экономики и повышение нефтегазовых доходов в России является одной из приоритетных задач, так как доминирующее положение нефтегазовой и сопутствующих отраслей повышает риски для экономики ввиду волатильности рыночных цен на ресурсы и зависимости от импорта. В настоящее время политика РФ нацелена на инновационное развитие, которое должно стимулировать экономическую диверсификацию, что оценивается в данной работе.
Основная гипотеза исследования предполагает, что увеличение внутренних затрат на исследования положительно влияет на диверсификацию в России. Для проверки выдвинутой гипотезы применяется метод квантильной регрессии с фиксированными эффектами для решения проблемы гетероскедастичности. Р
Результаты исследования подтверждают, что внутренние затраты на исследования и разработки способствуют диверсификации региональной экономики через создание новых технологий и продуктов в различных отраслях. Исследование дополняет литературу о диверсификации и внутренних затратах на исследования в российских регионах и может быть использовано для разработки более эффективной политики, направленной на стимулирование инноваций и увеличение внутренних затрат на исследования и разработки: предоставление налоговых льгот, грантов для проектов и стартапов, укрепление сотрудничества с университетами и научными центрами, создание партнерских отношений между государством, бизнесом и научными учреждениями, а также поддержка образования и подготовки кадров в научных областях будут способствовать развитию инноваций и увеличению экономической диверсификации.
Настоящая статья отражает личную позицию авторов. Содержание и результаты данного исследования не следует рассматривать, в том числе цитировать в каких-либо изданиях, как официальную позицию Банка России или указание на официальную политику и решение регулятора. Любые ошибки в данном материале являются исключительно авторскими.
1 Рожина Екатерина Андреевна - младший научный сотрудник Лаборатории моделирования пространственного развития территорий, Институт экономики УрО РАН. 620014, ул. Московская, 29, г. Екатеринбург, Россия; e -mail: [email protected]; тел. +7 (343) 371-45-36. ORCID 0000-0003-4543-6265
2 Зверев Илья Олегович - ведущий экономист, Уральское Главное Управление Банка России. 620144, г. Екатеринбург, ул. Циолковского, 18; e-mail: [email protected]; тел. +73432696829.
Ключевые слова: внутренние затраты на исследования и разработки, экономическая диверсификация, российские регионы, инновации и развитие, декомпозиция индекса Тейла, инвестиционная активность, квантильнаярегрессия, гетероскедастичность.
Благодарности: Статья подготовлена в соответствии с планом НИР для Лаборатории моделирования пространственного развития территорий ИЭ УрО РАН на 2023 г.
Введение
Российская Федерация обладает богатыми природными ресурсами, что определяет доминирование добывающего и промышленного секторов экономики. Однако зачастую предприятия осуществляют первичную обработку сырья или производят полуфабрикаты, которые в дальнейшем отправляются на экспорт, тогда как готовые продукты с более высокой добавленной стоимостью импортируются. Подобная ситуация повышает риски из -за колебаний рыночных цен на экспортируемые товары и зависимости от импорта высокотехнологичных товаров. Для обеспечения экономической безопасности России необходимо уменьшить зависимость от импорта технологий и оборудования, внедряя передовые национальные технологии и полностью локализуя производство на территории страны1.
Помимо этого, сырьевой экспорт сказывается на зависимости федерального бюджета от нефтегазовых доходов. По предварительной оценке, исполнения федерального бюджета за 2022 год2, нефтегазовые доходы составили около 11,6 млн руб. или 41,6% всех доходов. Узкая направленность, выражающаяся достаточно большой долей добычи полезных ископаемых и обрабатывающего производства в структуре ВВП (28% в 2022 году3), также подвергает внешним шокам как национальную экономику в целом, так и региональные экономики, в которых нефтегазовая отрасль является основным источником дохода и занятости населения. Политика диверсификации экономики позволяет снизить подобные риски, особенно в условиях санкционного давления и ограниченного импорта из других стран. Помимо этого, развитие дополнительных отраслей и производство готовой продукции позволит повысить рост региональных экономик, снизить зависимость от импорта и повысить устойчивость к внешним экономическим факторам [Link, Long , 1981; Broekel, Mewes, 2017]. Тем не менее, на данный момент, в российских регионах наблюдается низкий уровень диверсификации, что требует усилий для стимулирования диверсификации экономической деятельности [Зюзин, Демидова, Долгопятова, 2020].
При решении многих национальных и глобальных проблем определяется роль развития науки и технологий, как главных направлений и принципов политики4. В связи с этим в последние годы были предприняты шаги для увеличения затрат на научно-исследовательские
1 Указ Президента Российской Федерации от 02.07.2021 г. № 400. [Электронный ресурс]. URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/47046/page/1 (Дата обращения: 20.11.2023).
2 Предварительная оценка исполнения федерального бюджета за январь-декабрь 2022 года. Минфин России. [Электронный ресурс]. URL: minfin.gov.ru/ru/press-center/?id_4=38343 (Дата обращения: 20.11.2023)
3 О производстве и использовании валового внутреннего продукта (ВВП)
в 2022 году. [Электронный ресурс]. URL: rosstat.gov.ru/storage/mediabank/55_07-04-2023.html (Дата обращения: 20.11.2023).
4 Указ Президента Российской Федерации от 01.12.2016 г. № 642. [Электронный ресурс]. URL: www.kremlin.ru/acts/bank/41449 (Дата обращения: 20.11.2023).
и опытно-конструкторские работы, так с 2016 г. затраты на научные исследования и разработки увеличились почти на 320 млн руб. и составили 1,2 трлн руб. в 2021 г1.
Вопрос влияния инноваций и научных исследований на экономику рассматривается во многих зарубежных и отечественных статьях, авторы исследуют их эффективность и влияние на экономическую диверсификацию, экономические развитие и рост.
Исследования Link A.N. и Long J. E. [Link, Long, 1981], а также Broekel T. и Mewes [Broekel, Mewes, 2017] подтверждают важность инноваций и научных исследований для экономического развития и диверсификации на примере США и Германии. Оба исследования подчеркивают возможность экономической диверсификации через развитие новых и улучшение существующих отраслей. Более позднее исследование Mewes и Broekel дополняет результаты, указывая на сильный положительный эффект политики НИОКР в менее развитых и высококонцентрированных регионах [Mewes, Broekel, 2020].
Однако влияние диверсификации на экономический рост и развитие в России может отличаться от подобного воздействия в западных странах. Необходимо учитывать, что упомянутые страны зачастую имеют более высокий уровень экономического развития, в отличие от российской экономики. В связи с этим, введение инновационных технологий в России может иметь больший предельный эффект. При этом упомянутые страны имеют серьезные структурные различия в экономике, что также определяет необходимость внедрения инноваций в приоритетных для страны сферах [Баранова, 2016].
Стоит заметить, что эффективность инноваций может изменяться, и некоторые инновационные практики могут оказаться неэффективными в определенных условиях. В литературе рассматриваются основные препятствия на пути масштабирования инноваций, включая ограниченные ресурсные возможности у компаний, особенно в финансовом аспекте [Кузнецова, Рудь, 2013; Теплых, 2015]. Bessonova, Gonchar отмечает, что российские предприятия редко реализуют прорывные инновационные проекты, в результате которых создается высокотехнологичная продукция, конкурентоспособная на внешних рынках [Bessonova, Gonchar, 2019].
Многие исследования по России подчеркивают важность научно-исследовательских работ и инноваций для развития экономики и диверсификации региональных уровней [Bessonova, Gonchar, 2019; Батьковский, Батьковский, Хрусталев, 2021]. Kaneva M, Untura G. выявили, что инновационная деятельность является внутренним фактором, объясняющим экономический рост регионов [Kanev, Untura, 2019]. Кочергин Д.Г. и Жерновов Е.Е. утверждают, что развитие образования и науки способствует конкурентоспособности региона в долгосрочной перспективе [Кочергин, Жернов, 2019]. Корчагина И.В. и Корчагин Р.Л. отмечают, что доля внутренних затрат на исследования и разработки в валовом региональном продукте не оказывают влияния на уровень диверсификации экономики [Корчагина, Корчагин, 2020].
В ряде исследований особое внимание уделяется необходимости экономической диверсификации в странах, богатых природными ресурсами, таких как Норвегия, Канада, Австралия и Бразилия [Magdich, Szenderák, Harangi-Rákos, 2021; Esanov, 2012; Lashitew, Ross, Werker, 2021]. Lashitew A.A. и его соавторы отмечают важность человеческого, общественного и интеллектуального капитала для успешной диверсификации национальной
1 Наука, инновации и технологии. [Электронный ресурс]. URL: rosstat.gov.ru/statistics/science (Дата обращения: 20.11.2023).
экономики [Lashitew, Ross, M., Werker, 2021]. Детерминанты диверсификации включают инфраструктуру, кадры, государственную политику и инновации [Esanov, 2012]. Стоит отметить, что доминирующая специализация страны в добыче и экспорте природных ресурсов, таких как нефть и газ, может привести к низкому ВВП на душу населения и увеличенной зависимости от мировых цен на ресурсы [Sohag, Vasilyeva, Voytenkov, Hammoudeh, 2023].
Страны с диверсифицированной экономикой, инвестирующие в различные отрасли, могут достичь более высокого уровня ВВП на душу населения и иметь более устойчивую экономику, что особенно важно в периоды колебаний на мировых рынках.
Таким образом, экономическая диверсификация является важным условием устойчивого экономического развития регионов. В ряде исследований эмпирически доказано, что инвестирование в научные исследования способствует развитию новых отраслей экономики и повышению конкурентоспособности, однако также существует ряд других исследований, утверждающих обратное. Таким образом, цель данного исследования - оценить влияние внутренних затрат на исследования и разработки на экономическую диверсификацию регионов России. Основная гипотеза исследования предполагает, что увеличение внутренних затрат на исследования положительно влияет на диверсификацию в России.
Теория и методы
Для проверки выдвинутой гипотезы была использована база данных по 83 регионам за 2000-2020 гг1.
Для измерения разнообразия деятельности регионов используют индексы Херфиндаля-Хиршмана [Анкудинов, Беляева, Лебедев, 2012], Тейла [Theil, 1976] и Элисона-Глейзера [Ellison, Glaeser, 1997]. Декомпозиция индекса Тейла [Cadot, Carrère, Strauss-Kahn, 2011] применяется для изучения диверсификации в регионах России [Васильева, Мариев, Войтенков, Уразбаева, 2022; Васильева, Рожина, 2022], а также МВФ использует этот показатель для измерения диверсификации экспорта. В данном исследовании зависимой переменной выступает декомпозиция индекса Тейла. Данный показатель является мерой концентрации (или диверсификации) и рассчитывается с использованием внутрирегиональной и межрегиональной компонент. Высокое значение индекса указывает на концентрацию экономики, а значения близкие к 0 - на высокую диверсификацию.
Основной исследуемой переменной являются внутренние затраты на научные исследования и разработки. В модели также учитываются контрольные переменные, отражающие социально-экономическое положение регионов. Эконометрическая модель имеет следующий вид (уравнение 1):
QT(DIVERSEitlXit) = a(T)+ßiT(T)SCIENTit+ß2T(T)CPIit+ß3T(x)SMEit + ß4T(x)IPIit + ß5T(x)OPENNESSit + ß6T(x)GRPCit + ß7T(x)UNEMP_RATEit+ ß8T(x)FDIit + ß9T(x)NRSit+e(x)i (1),
где DIVERSE - декомпозиция индекса Тейла (Васильева и др. [22]), а - константа, SCIENT - затраты на научные исследования и разработки2, CPI - индекс потребительских
1 В выборку не включены регионы, вошедшие в состав Российской Федерации в 2014г. и позже.
2 Наука, инновации и технологии. Федеральная служба государственной статистики. [Электронный ресурс]. URL: https://rosstat.gov.ru/statistics/science (дата обращения: 26.02.2023)
цен1, SME - оборот средних, малых и микропредприятий2, IPI - индекс промышленного производства3, OPEN - открытость экономики4, GRPC - реальный ВРП на душу населения5, UNEMP_RATE - уровень безработицы6, FDI - прямые иностранные инвестиции7, NRS - добыча природных ресурсов8.
В рамках предварительного анализа построены описательные статистики для используемых переменных, которые представлены в таблице 3.
Таблица 3
Описательная статистика
Переменная Число наблюдений Среднее значение СКО Минимальное значение Максимальное значение
Декомпозиция индекса Тейла 1.743 0.653 0.264 0.000 2.013
Внутренние затраты на исследования и разработки 1.722 0.782 0.941 0.000 6.061
Индекс потребительских цен 1.739 109.897 5.188 101.120 138.660
Открытость экономики 1.738 0.933 1.286 0.000 34.904
Прямые иностранные инвестиции 1.733 1014.106 7808.548 0.000 200000
Индекс промышленного производства 1.733 104.873 10.356 43.200 273.7
Оборот средних, малых и микропредприятий 1.737 331.879 1024.289 0.000 17022.450
Реальный ВРП на душу населения 1.730 11.845 0.776 9.506 15.033
Уровень безработицы 1.737 8.157 5.844 0.8 67.7
Добыча 1.410 10.980 15.879 0 78.6
1 Индекс потребительских цен. Федеральная служба государственной статистики. [Электронный ресурс]. URL: https://fedstat.ru/indicator/31074 (дата обращения: 23.12.2021)
2 Малое и среднее предпринимательство в России. Федеральная служба государственной статистики. [Электронный ресурс]. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13223 (дата обращения: 23.12.2021)
3 Индекс промышленного производства. Федеральная служба государственной статистики. [Электронный ресурс]. URL: https://rosstat.gov.ru/enterprise_industrial (дата обращения: 25.12.2021)
4 Расчетный показатель. Внешняя торговля субъектов Российской Федерации. Федеральная таможенная служба. [Электронный ресурс]. URL: https://customs.gov.ru/folder/527 (дата обращения: 23.12.2021)
5 Расчетный показатель. Валовой региональный продукт на душу населения. Федеральная служба государственной статистики. [Электронный ресурс]. URL: fedstat.ru/indicator/42928 (дата обращения: 23.12.2021)
6 Численность безработных в возрасте 15-72 лет. Федеральная служба государственной статистики. [Электронный ресурс]. URL: rosstat.gov.ru/labour_force (дата обращения: 25.12.2021)
7 Инвестиции в России. Федеральная служба государственной статистики. [Электронный ресурс]. URL: rosstat.gov.ru/folder/210/document/13238 (дата обращения: 26.02.2023)
8 Национальные счета России. Федеральная служба государственной статистики. [Электронный ресурс]. URL: rosstat.gov.ru/folder/210/document/13221/
природных ресурсов
Примечание: СКО - среднеквадратическое отклонение
Источник: составлено авторами в Stata 14
Результаты таблицы показывают тенденцию к диверсификации экономической деятельности в регионах России, на основе среднего значения декомпозитного индекса Тейла (0,653). Большая разница между минимальным и максимальным значением указывает на значительную вариацию в разных субъектах РФ. Ненецкий автономный округ имеет максимальное значение индекса Тейла (2,013) из-за высокой концентрации экономики на добыче ископаемых. Минимальное значение принадлежит Республике Бурятия (0,278) с высокой степенью диверсификации экономической деятельности, включая сервисный сектор, транспорт, производство и торговлю.
Внутренние затраты на исследования и разработки в России сильно варьируют. Среднее значение составляет около 8% от ВРП, среднеквадратическое отклонение (0,941) указывает на большие различия между регионами. Некоторые регионы, например Ямало-Ненецкий АО, имеют низкий уровень развития научной деятельности с долей менее 0,01% и абсолютными затратами 0,912 млн. руб. В то время как регионы, такие как Нижегородская область, проявляют высокую научную активность с долей более 6% ВРП. Москва имеет максимальные абсолютные затраты на исследования и разработки - 427,329 млрд. руб. Анализ подтверждает вариацию внутренних затрат, связанную с разными уровнями научной деятельности и инвестиционной активностью в регионах России.
Для исследуемой выборки характерна неоднородность показателей по регионам России, что может привести к проблеме гетероскедастичности. Гетероскедастичность была проверена с помощью теста Бройша-Пагана [Breusch, T. S., & Pagan, A. R., 1979] (таблица 2).
Таблица 2
_Тест на гетероскедастичность
Тест Бройша - Пагана
chi2 Prob> chi2
315.90 0.000
Согласно результатам, в исследуемой выборке выявлена гетероскедастичность, поэтому для проверки гипотезы будет использована квантильная регрессия с фиксированными эффектами [Machado, Silva, 2019]. Данный метод учитывает распределение зависимой переменной по квантилям и позволяет оценить влияние объясняющих факторов для российских регионов в зависимости от уровня диверсификации. При этом квантильное распределение сглаживает проблему гетероскедастичности и позволяет учесть выбросы за счет сопоставимости исследуемых наблюдений, включенных в определенный квантиль. Стоит отметить, что добавление временных и региональных фиксированных эффектов, позволяет получить несмещенные и эффективные оценки в случае невыполнения условия нормального распределения остатков, достаточного количества наблюдений и отсутствия пересечения квантилей [Koenker, 2005].
Результаты
Квантильное деление по декомпозиции индекса Тейла позволяет выявить наиболее диверсифицированные регионы в первом квантиле ^25) и регионы с высокой концентрацией экономики в третьем квантиле ^75).
В таблице 3 представлены результаты квантильной регрессии на основе уравнения (5).
Таблица 3
_Квантильная регрессия __
Переменные Q25 Q50 Q75
Внутренние затраты на исследования и разработки -0.045 ** -0.053*** -0.063***
(-3.26) (-4.71) (-3.64)
Индекс потребительских цен 0.006*** 0.005*** 0.004**
(5.61) (5.79) (3.02)
Открытость экономики 0.007 0.006 0.005
(178) (192) (104)
Прямые иностранные инвестиции -0.003 -0.004 -0.005
(-0.96) (-1.68) (-151)
Индекс промышленного производства 0.000 -0.000 -0.000
(0.06) (-0.01) (-0.07)
Оборот средних, малых и микропредприятий -0.108*** -0.121*** -0.138***
(-13.17) (-17.69) (-13.14)
Реальный ВРП на душу населения 0.335*** 0.343*** 0.352***
(0.049) (10.79) (7.20)
Уровень безработицы 0.004 0.004 0.005
(8.80) (193) (150)
Добыча природных ресурсов -0.000 -0.001 -0.001**
(-0.36) (-1.36) (-156)
Примечание: ***- значимость коэффициента регрессии на 1% уровне, ** - 5% уровне, * - 10% уровне
Внутренние затраты на исследования и разработки оказывают значимое влияние на диверсификацию экономики, как показано в таблице 4, на всех квантилях. Отрицательный коэффициент свидетельствует о том, что увеличение затрат на науку и разработки способствует диверсификации экономики, созданию новых технологий, продуктов и услуг для различных отраслей, независимо от текущего уровня диверсификации в регионе. Также стоит отметить, что эффект от внутренних затрат на исследования и разработки в наиболее экономически диверсифицированных регионах ниже, чем в экономически концентрированных.
Добыча природных ресурсов имеет значимое влияние на экономическую диверсификацию во всех квантилях. В экономически высоко концентрированных регионах показатель способствует диверсификации, а в регионах с высоким и средним уровнем диверсификации оказывает положительное влияние. Однако, в регионах с низким и средним уровнем диверсификации, добыча природных ресурсов не имеет значимого влияния, хотя отрицательные коэффициенты указывают на его положительное влияние на диверсификацию.
Также стоит отметить, что оборот средних, малых и микропредприятий является значимой переменной во всех квантилях. Отрицательный знак перед коэффициентом свидетельствует о том, что данный показатель способствует экономической диверсификации
во всех группах регионов. Это может указывать на существование взаимосвязи между внутренними затратами на исследования и разработки и участии малых, средних и микропредприятий в бизнесе.
Обсуждение и выводы
В ходе исследования было выявлено положительное влияние внутренних затрат на исследования и разработки на экономическую диверсификацию российских регионов, что подтвердило выдвинутую гипотезу. При использовании квантильной регрессии внутренние затраты на исследования и разработки были значимой переменной, что подтверждает важность этого фактора для разнообразия экономики регионов. Эти результаты соответствуют выводам отечественных и зарубежных исследователей [Батьковский, Батьковский, Хрусталев, 2021; Link, Long, 1981]. Также эти результаты подтверждают выводы Mewes L., Broekel T., которые указывают на положительный эффект политики научно-исследовательской и опытно-конструкторской работ на диверсификацию в регионах с высокой экономической концентрацией [Mewes, Broekel, 2020]. Фактически, согласно полученным результатам, коэффициент перед внутренними затратами на исследования и разработки увеличивается от наиболее диверсифицированных регионов к наиболее концентрированным.
При этом в российских регионах, концентрирующихся на добычи нефти и газа, уже реализуется ряд программ, которые способствуют повышению экономической диверсификации за счет инвестирования в дополнительные отрасли. Примером таких регионов служат ХМАО и ЯНАО, экономика которых сконцентрирована в нефтегазовой отрасли, но при этом реализуется развитие агропромышленного комплекса и рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия, развитие лесного хозяйства и лесопромышленного комплекса и развитие научной, научно-технической и инновационной деятельности.
В процессе исследования был обнаружен значительный разрыв между регионами во внутренних затратах на исследования и разработки, что может быть обусловлено разным уровнем развития, распределением ресурсов и недостатком инфраструктуры. Этот вывод соответствует исследованию Kaneva M., Untura G., подчеркивающему важность стимулирования инноваций и устранение разрывов между регионами [Kaneva, Untura, 2019]. Развитие научных центров и инновационной инфраструктуры, а также меры поддержки могут способствовать повышению внутренних затрат на исследования и разработки и, в конечном счете, экономической диверсификации российских регионов.
Результаты данного исследования имеют теоретическую значимость, так как примененные методы открывают новые возможности для дальнейшего изучения влияния внутренних затрат на исследования и разработки на экономический рост и развитие.
Полученные результаты имеют практическую значимость для формулировки рекомендаций по концепции увеличения внутренних затрат на исследования и разработки, способствуя экономической диверсификации и уменьшению разрыва между регионами. Прежде всего, предоставив налоговые льготы или гранты для научно-исследовательских проектов и стартапов, что позволит привлечь дополнительные инвестиции в исследования и разработки, государство поспособствует инновационной активности.
Во-вторых, укрепление сотрудничества с университетами и научными центрами позволит обмену знаний и переносу научных разработок в промышленность будет способствовать развитию инновационных проектов.
В-третьих, создание партнерских сетей между государством, бизнесом и научными учреждениями позволит усилить синергетический эффект и обмен опытом. Кроме того, государственные программы поддержки образования и подготовки кадров в научных областях будут способствовать наличию квалифицированных специалистов и исследователей.
Таким образом, результаты данного исследования дополняют существующую литературу по теме влияния инноваций на экономическую диверсификацию, а также на основе полученных результатов сформулированы меры по увеличения внутренних затрат на исследования и разработки.
Список источников
1. Анкудинов А.Б., Беляева М.Н., Лебедев О.В. Влияние диверсификации на эффективность региональной экономики // Региональная экономика: теория и практика. 2012. №. 31. С. 8-20.
2. Баранова И. А. Модели экономического роста в Западной Европе и США: сравнение и анализ // Экономика. Социология. Право. 2016. Т. 4. №. 4. С. 9-13.
3. Батьковский А.М., Батьковский М.А., Хрусталев Е.Ю. Оценка научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ, обеспечивающих диверсификацию производства // Russian Journal of Economics and Law. 2021. №. 1. С. 31-42.
4. Васильева Р.И., Войтенков В.А., Рожина Е.А., Уразбаева А.Р. Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2023621916 Российская Федерация. Показатели экономической и экспортной диверсификации в регионах Российской Федерации за 20002021гг: № 2023621630.
5. Васильева Р.И., Рожина Е.А. Эконометрическое моделирование влияния этнического разнообразия на экономическую диверсификацию: анализ регионов России // Journal of Applied Economic Research. 2022. T. 21. № 4. С. 663-684.
6. Васильева Р.И., Мариев О.С., Войтенков В.А., Уразбаева А.Р. Факторы экспортной диверсификации: эконометрический анализ промышленных регионов России // Экономика региона. 2022. Т. 18. № 3. С. 895-909.
7. Зюзин А.В., Демидова О.А., Долгопятова Т.Г. Локализация и диверсификация российской экономики: региональные и отраслевые особенности // Пространственная экономика. 2020. Т. 16. № 2. С. 39-69.
8. Корчагина И.В., Корчагин Р.Л. Влияние инновационной экосистемы на диверсификацию экономики региона // Журнал экономической теории. 2020. Т. 17. № 1. С. 7990.
9. Кочергин Д.Г., Жернов Е.Е. Оценка диверсификации региональной экономической системы Кемеровской области на базе развития образования и науки // Научно-аналитический и практический бюллетень. 2019. С. 37-61.
10. Кузнецова Т.Е., Рудь В.А. Конкуренция, инновации и стратегии развития российских предприятий (результаты эмпирических исследований) // Вопросы экономики. 2013. № 12. С. 86-108. DOI: 10.32609/0042-8736-2013-12-86-108.
11. Теплых Г.В. Драйверы инновационной активности промышленных компаний в России // Прикладная эконометрика. 2015. T.2. № 38. С. 83-110.
12. Bessonova E., Gonchar K. How the innovation-competition link is shaped by technology distance in a high-barrier catch-up economy // Technovation. 2019. Vol. 86. P. 15-32. DOI: 10.1016/j.technovation.2019.01.002. (Дата обращения: 5.08.2023)
13. Breusch T. S., Pagan A.R. A simple test for heteroscedasticity and random coefficient variation // Econometrica: Journal of the econometric society. 1979. P. 1287-1294.
14. Broekel, T., Mewes, L. Analyzing the impact of R&D policy on regional diversification // Papers in Evolutionary Economic Geography. 2017. Vol. 17. P. 26.
15. Cadot O., Carrere C., Strauss-Kahn V. (2011). Export diversification: what's behind the hump? //Review of Economics and Statistics. 2011. Vol. 93 (2). P. 590-605.
16. Ellison G., Glaeser E.L. Geographic concentration in U.S. manufacturing industries: a dartboard approach // The Journal of Political Economy. 1997. Vol. 105 (5). P. 889-927
17. Esanov A. Diversification in resource-dependent countries: its dynamics and policy issues. Natural Resource Governance Institute, 2012. URL: http://www. resourcegovernance. org/analysis-tools/publications/diversificationresourcedependent-countries.
18. Kaneva M., Untura G. The impact of R&D and knowledge spillovers on the economic growth of Russian regions // Growth and Change. 2019. Vol. 50. No. 1. P. 301-334.
19. Koenker R. Quantile regression. Cambridge university press, 2005. T. 38.
20. Lashitew A.A., Ross M.L., Werker E. What drives successful economic diversification in resource-rich countries? // The World Bank Research Observer. 2021. Vol. 36. No. 2. P. 164-196.
21. Link A.N., Long J.E. The simple economics of basic scientific research: A test of Nelson's diversification hypothesis // The Journal of Industrial Economics. 1981. P. 105-109.
22. Machado J.A.F. Santos Silva J.M.C. Quantiles via Moments // Journal of Econometrics. 2019. Vol. 213. No. 1. P. 145-173.
23. Magdich A., Szenderak J., Harangi-Rakos M. Economic diversification in resource-based economies: Norway experience // Pressburg Economic Review. 2021. Vol. 1. No. 1. P. 27-36.
24. Mewes L., Broekel T. Subsidized to change? The impact of R&D policy on regional technological diversification // The Annals of Regional Science. 2020. Vol. 65. No. 1. P. 221-252.
25. Sohag K., Vasilyeva R., Voytenkov V., Hammoudeh S.M. (2023). Natural Resource Extraction and Economic Diversification in Russian Regions: // Application of Dynamic Did. 2023. Available at SSRN 4523089.
26. Theil H. Statistical Decomposition Analysis. Amsterdam, North-Holland Publishing Co, 1972, XV // Louvain Economic Review. 1976. Vol. 42, No 2. P. 166. DOI: 10.1017/S0770451800006916.
EMPIRICAL ANALYSIS OF THE IMPACT OF INNOVATIONS ON ECONOMIC DIVERSIFICATION IN RUSSIAN REGIONS
Rozhina E.A., Institute of Economics Ural Branch of the Russian Academy of Science Zverev I.O., Bank of Russia, Ural Main Directorate
Abstract
Economic diversification and non-oil revenues enhancement is one of the priority tasks for Russia, since the dominant position of the hydrocarbon sector imposes risks for the economy due to commodity price volatility and import dependence. Currently, Russia's policy is oriented towards innovative development, which is expected to stimulate economic diversification, which we investigate in the study. The main research hypothesis proposes that an increase in domestic expenditures on research and development positively impacts diversification in Russia. To test our
assumption, we employ method of moments quantile regression addressing heteroskedasticity problem.
The research findings confirm that internal expenditures on research and development foster regional economic diversification through creation of new technologies and products in various sectors.
This study contributes to the literature on diversification and internal expenditures on research and development in Russian regions and can be implemented to increase effectiveness of strategies and policies aimed at spurring innovation and enhancing internal expenditures on research and development: provision of tax incentives, grants for projects and startups, strengthening collaboration with universities and research centers, establishing partnerships between the government, businesses, and scientific institutions, as well as supporting education and training in scientific fields, will contribute to innovation development and improve economic diversification.
Keywords: Internal expenditures on research and development, economic diversification, Russian regions, innovation and development, Theil index decomposition, investment activity, quantile regression, heteroskedasticity.
Acknowledgments: The research is carried out within the framework of the research plan of the Laboratory for Modelling Spatial Development of Territories of the Institute of Economics UB RAS for 2023.
