Видовая структура и региональные пропорции затрат на инновационную деятельность в экономике России
Автор: Домнич Е.Л.
Журнал: Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз @volnc-esc
Рубрика: Научно-технологическое и инновационное развитие
Статья в выпуске: 5 т.17, 2024 года.
Бесплатный доступ
Важнейшим выбором фирмы при осуществлении инновационной деятельности является решение о способе освоения новых технологий. Различают прежде всего освоение технологий за счёт их исследования и за счёт их эксплуатации. Оценка соотношения этих двух способов освоения технологий в экономике регионов России обладает значительным исследовательским потенциалом. В рамках работы реализована методика сравнительного анализа пространственной динамики, характерной для различных видов инновационной деятельности, позволяющая преодолеть методические ограничения официальной статистики. Получены коэффициенты эластичности по временному тренду для совокупных затрат на инновационную деятельность, в том числе затрат на исследования и разработки, затрат на приобретение машин и оборудования, затрат на производственное проектирование (инжиниринг) и дизайн по группам регионов России в 2011-2015, 2016-2018 и 2019-2022 гг. Результаты детализируют тенденции инновационного развития групп регионов в 2011-2022 гг. с конкретизацией динамики в досанкционном и санкционном периодах. Установлено, что систематическое освоение технологий за счёт их исследования осуществлялось в основном в досанкционный период и лишь в наиболее развитых субъектах страны. В период усиления санкционного давления исследования и разработки локализуются в столичных центрах, а удалённые и слаборазвитые регионы начинают систематически осваивать новые технологии за счёт приобретения машин и оборудования, а также производственного проектирования (инжиниринга) и дизайна. Полученная в ходе исследования система эконометрических оценок, учитывающая как экономическую специфику инноваций, так и методические проблемы их статистического учёта, позволила конкретизировать роль важнейших способов освоения новых технологий в пространстве регионов страны в рамках досанкционного и санкционного периодов.
Инновации, исследования и разработки, приобретение машин и оборудования, инжиниринг, регионы России, санкционный шок, официальная статистика
Короткий адрес: https://sciup.org/147245918
IDR: 147245918 | DOI: 10.15838/esc.2024.5.95.7
Список литературы Видовая структура и региональные пропорции затрат на инновационную деятельность в экономике России
- Голова И.М. (2024). Согласование региональных инновационных процессов с приоритетом обеспечения технико-технологической конкурентоспособности РФ // Экономика региона. Т. 20. № 1. С. 63–75. DOI: 10.17059/ekon.reg.2024-1-5
- Дементьев В.Е. (2024). О способности регионов адаптироваться к разным внешним шокам // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. Т. 17. № 3. С. 36–49. DOI: 10.15838/ esc.2024.3.93.2
- Домнич Е.Л. (2022). Инновации как фактор изменения производительности предприятий: проблемы измерения и интерпретации // Пространственная экономика. № 4. С. 93–127. DOI: 10.14530/se.2022.4.093-127
- Домнич Е.Л. (2018). Региональные и отраслевые пропорции технологических инноваций в промышленности России // Регионалистика. Т. 5. № 1. С. 41–58. DOI: 10.14530/reg.2018.1.41
- Медяник Ю.В. (2017). Рынок инжиниринговых услуг в России: проблемы и перспективы развития // Российское предпринимательство. Т. 18. № 24. С. 4221–4234. DOI: 10.18334/rp.18.24.38595
- Терещенко Д.С. (2024). Межрегиональные эффекты инноваций в России: анализ с позиций байесовского подхода // Пространственная экономика. Т. 20. № 1. С. 125–143. DOI: 10.14530/se.2024.1.125-143
- Шорохова И.С. (2024). Методический подход к оценке влияния эффектов концентрации на инновационное развитие регионов России // Проблемы развития территории. Т. 28. № 1. С. 42–60. DOI: 10.15838/ptd.2024.1.129.4
- Charyton C. (2015). Creative Engineering Design: The Meaning of Creativity and Innovation in Engineering. In: Charyton, C. (eds) Creativity and Innovation Among Science and Art. Springer, London. DOI: 10.1007/978-1-4471-6624-5_7
- Cho Y. (2020). The Effects of Knowledge Assets and Path Dependence in Innovations on Firm Value in the Korean Semiconductor Industry. Sustainability, 12(2319). DOI: 10.3390/su12062319.
- Clauss T., Kraus S., Kallinger F.L., Bican P.M., Brem A., Kailer, N. (2020). Organizational ambidexterity and competitive advantage: The role of strategic agility in the exploration-exploitation paradox. Journal of Innovation & Knowledge, 6(4). DOI: 10.1016/j.jik.2020.07.003
- Edwards-Schachter M. (2018). The nature and variety of innovation. International Journal of Innovation Studies, 2(2), 65 – 19. DOI: 10.1016/j.ijis.2018.08.004
- Gershman M., Thurner T.W., Chudaeva M. (2020). Industrial design for economic growth: Russia’s efforts to improve its manufacturing sector. Creative Industries Journal, 13(3), 244-258. DOI: 10.1080/17510694.2019.1707520
- Huber P.J. (1967). The behavior of maximum likelihood estimates under nonstandard conditions. In Proceedings of the Fifth Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability. Berkeley, CA: University of California Press, 1, 221–233.
- Johnson P.C., Laurell C., Ots M., Sandström C. (2022). Digital innovation and the effects of artificial intelligence on firms’ research and development – Automation or augmentation, exploration or exploitation? Technological Forecasting and Social Change, 179(121636). DOI: 10.1016/j.techfore.2022.121636.
- Lennerts S., Schulze A., Tomczak T. (2019). The asymmetric effects of exploitation and exploration on radical and incremental innovation performance: An uneven affair. European Management Journal, 38(1), 121-134. DOI: 10.1016/j.emj.2019.06.002
- Li P., Liu H., Li Y., Wang H. (2023). Exploration–Exploitation Duality with Both Tradeoff and Synergy: The Curvilinear Interaction Effects of Learning Modes on Innovation Types. Management and Organization Review, 19(3), 498–532. DOI: 10.1017/mor.2022.49
- Lukman A.F., Adewuyi E., Månsson K., Kibria B.S.G. (2021). A new estimator for the multicollinear Poisson regression model: simulation and application. Scientific Reports, 11(3732). DOI: 10.1038/s41598-021-82582-w
- Mahmood T., Mubarik M. S. (2020). Balancing innovation and exploitation in the fourth industrial revolution: Role of intellectual capital and technology absorptive capacity. Technological Forecasting and Social Change, 160(1):120248. DOI: 10.1016/j.techfore.2020.120248
- Schumpeter J. (1934). The Theory of Economic Development. Cambridge, MA: Harvard University Press.
- Wen J., Qualls W.J., Zeng D. (2020). To explore or exploit: The influence of inter-firm R&D network diversity and structural holes on innovation outcomes. Technovation, 100(3):102178. DOI: 10.1016/j.technovation.2020.102178
- White H. (1980). A heteroskedasticity-consistent covariance matrix estimator and a direct test for heteroskedasticity. Econometrica, 48, 817–830. DOI: 10.2307/1912934
