俄罗斯地区创新发展的柯布-道格拉斯空间回归模型

Received May 11, 2023; accepted June 19, 2023.Дата поступления 11 мая 2023 г.; дата принятия к печати 19 июня 2023.Relevance. Extensive research has focused on evaluating and modeling innovative processes in territorial systems. However, an underexplored aspect is the assessment of spatial effects resulting from neighboring territories and the modeling of interterritorial interactions in enterprise innovation. The existing regression models have limitations in accounting for spatial effects, indicating the presence of unaccounted factors. Research objective. This study aims to develop a methodological approach to evaluate the influence of factors on the dynamics of shipped innovative goods in Russian regions, taking into account spatial effects. Additionally, it aims to test the hypothesis that territories located near innovatively developing regions exhibit faster progress. Data and methods. The study utilizes regression analysis of panel data, employing combined least squares, fixed effects, and random effects methods to evaluate the influence of enterprise costs on innovation, the number of research personnel (researchers and technicians), advanced production technologies developed and used, the number of research organizations, as well as the internal costs of fundamental and applied research and development on the volume of shipped innovative goods in Russian regions from 2000 to 2021. To account for spatial effects, spatial econometrics techniques such as Spatial Autoregressive (SAR) models considering spatial lag and Spatial Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (SAC) models considering both spatial lag and spatial error are employed. The Generalized Method of Moments (GMM) with the White period weight matrix is used to address heteroscedasticity, and data transformation techniques including orthogonal deviations and the inclusion of dummy variables for each spatial unit and time period are applied. Results. The study reveals deepening spatial heterogeneity in innovation processes during economic downturns, which smooth out during economic recovery. Regions with high and low concentrations of shipped innovative goods are identified. Regression analysis establishes the impact of various factors on shipped innovative goods. Spatial models utilizing the Cobb-Douglas SAR and SAC frameworks demonstrate positive spatial effects, wherein neighboring regions exert influence on innovative development. Regions with high enterprise innovation activity, including Moscow, St. Petersburg, and others, exhibit the highest spatial effects. Conclusions. The innovative development of a single region depends not only on its own production factors but also on the innovative activity of enterprises in the surrounding regions. These findings highlight the importance of considering spatial effects in assessing and modeling regional innovation dynamics.Актуальность. Обширные исследования были сосредоточены на оценке и моделировании инновационных процессов в территориальных системах. Однако малоизученным аспектом является оценка пространственных эффектов, возникающих в результате сопредельных территорий, и моделирование межтерриториальных взаимодействий в инновациях предприятий. Существующие регрессионные модели имеют ограничения в учете пространственных эффектов, что указывает на наличие неучтенных факторов. Цель исследования. Настоящее исследование направлено на разработку методического подхода к оценке влияния факторов на динамику отгруженных инновационных товаров в регионах России с учетом пространственных эффектов. Кроме того, она направлена на проверку гипотезы о том, что территории, расположенные вблизи инновационно развивающихся регионов, развиваются быстрее. Данные и методы. В исследовании используется регрессионный анализ панельных данных с применением комбинированных методов наименьших квадратов, фиксированных эффектов и случайных эффектов для оценки влияния затрат предприятия на инновации, количества научного персонала (исследователей и техников), разработанных и используемых передовых производственных технологий, количество научно-исследовательских организаций, а также внутренние затраты на фундаментальные и прикладные исследования и разработки по объему отгруженных инновационных товаров в регионах России с 2000 по 2021 год. Для учета пространственных эффектов используются методы пространственной эконометрики, такие как модели пространственной авторегрессии (SAR). используются модели с учетом пространственного отставания и пространственной авторегрессионной условной гетероскедастичности (SAC), учитывающие как пространственное отставание, так и пространственную ошибку. Обобщенный метод моментов (GMM) с весовой матрицей периода Уайта используется для устранения гетероскедастичности, и применяются методы преобразования данных, включая ортогональные отклонения и включение фиктивных переменных для каждой пространственной единицы и периода времени. Результаты. Выявлено углубление пространственной неоднородности инновационных процессов в период экономических спадов, сглаживание которых происходит в период подъема экономики. Выявлены регионы с высокой и низкой концентрацией отгружаемых инновационных товаров. Регрессионный анализ устанавливает влияние различных факторов на отгруженные инновационные товары. Пространственные модели, использующие рамки SAR и SAC Кобба-Дугласа, демонстрируют положительные пространственные эффекты, при которых соседние регионы оказывают влияние на инновационное развитие. Регионы с высокой инновационной активностью предприятий, в том числе Москва, Санкт-Петербург и др., проявляют наибольшие пространственные эффекты. Выводы. Инновационное развитие отдельного региона зависит не только от собственных производственных факторов, но и от инновационной активности предприятий окружающих регионов. Эти выводы подчеркивают важность учета пространственных эффектов при оценке и моделировании региональной инновационной динамики.现实性：许多科学文献致力于对各级地域系统中的创新过程进行评估和建模，但 完全没有探索创新地域周边的空间效应，也没有对企业发展中的域间影响进行建 模。科学文献中所提到的回归模型，测试了各种因素对地区创新发展的影响，但 具有明显的标准误差和恒定性，这表明还存在未列出的其他因素。这些因素的其 中一个便是空间。 研究目标：在考虑到空间效应的情况下，开发一种方法论来评估各种因素对俄罗 斯地区创新产品运输动态的影响。并检验位于创新发展环境中的地区发展速度更 快这一假设。 数据与方法：本文采用组 合最小二乘法对面板数据进行回归分析，结合固定效应 和随机效应，评估企业创新活动支出、研发人员（研究人员和技术人员）数量、 开发和使用的先进生产技术、研发机构数量以及国内基础、应用研究和开发支出 对2000 年至 2021 年俄罗斯各地区创新产品运输量的影响。空间计量经济学工 具被用来估计空间效应：SAR模型考虑了空间滞后，SAC模型不仅考虑了空间滞 后，还考虑了空间误差。在构建空间 型时，我们使用广义矩量法（GMM）。 并利用怀特权重矩阵工具来控制模型中的异方差性。另外，我们借助了正交偏差 进行数据转换，为每个空间单元和每个时间段都引入虚拟变量。 研究结果：研究显示，在经济衰退时期，创新过程发展的空间异质性加深，而在经 济复苏时期则趋于平稳。文章确定了创新产品运输高度集中和低度集中的区域组。 回归分析的结果表明，企业创新活动成本、研究人员数量、先进生产技术使用量以 及研发内部融资对俄罗斯各地区创新产品运输量的影响是确定的。科布-道格拉斯 SAR 和 SAC 空间模型研究了各地区创新发展的积极空间效应（以空间滞后模型描 述邻近地区的影响）。研究表明，空间效应最高的地区便是企业创新活动最活跃的 地区。如莫斯科、圣彼得堡、鞑靼斯坦共和国、巴什科尔托斯坦、莫斯科、雅罗斯 拉夫尔、斯维尔德洛夫斯克、秋明、萨马拉、别尔哥罗德和下诺夫哥罗德州。 结论：某一地区的创新发展不仅受到该地区生产要素的影响，而且也受到周边地 区企业创新活动的影响。The research was conducted in accordance with the Research Plan of the Laboratory for Modeling of the Spatial Development of Territories of the Institute of Economics of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences for 2023.Работа выполнена в соответствии с Планом НИР Лаборатории моделирования пространственного развития территорий Института экономики УрО РАН на 2023 год.该研究受俄罗斯科学院乌拉尔分院 经济研究所空间发展模型实验室 2023年研究计划支持

数字时代的汇款流出建模：区域层面

Received July 25, 2022; accepted February 28, 2023.Дата поступления 25 июля 2022 г.; дата принятия к печати 28 февраля 2023.Авторы благодарят редактора и анонимного рецензента за комментарии к предыдущей версии статьи.The authors would like to thank the editor and anonymous referee for their comments on the earlier version of the article.Relevance. The outflow of funds from the Russian economy, including remittances, can have a significant impact on the country's economic development. The influence of digital technologies and the heterogeneity of Russian regions further complicate the study of factors affecting remittance outflows. This study aims to address this research gap by examining the spatial effects of remittance outflows from Russia at the regional level within the context of digital transformation. Research Objective. The primary objective of this paper is to investigate whether spatial effects exist in the outflow of remittances from Russia at the regional level and how digitalization affects this phenomenon. By exploring spatial autocorrelation and fitting spatial models, we aim to understand the mutual influence and interdependence of regions in cross-border remittances. Data and Methods. The study utilizes open annual data from the Bank of Russia on cross-border remittances and data from the Federal State Statistics Service of the Russian Federation. The research methodology includes spatial autocorrelation estimation and the application of spatial models. Results. Our findings indicate that the digitalization of business transactions leads to a decline in cross-border remittances that do not involve payment systems. This finding primarily relates to the relatively low share of non-resident remittances within formal remittances. The results underscore the importance of considering spatial differentiation among regions in terms of remittance volume when formulating regional policies. Furthermore, the study reveals a shifting trend towards the emergence of major centers for outgoing transfers in the Far Eastern part of Russia and an increase in remittance volumes from border regions in the European part of Russia. Conclusions. The policy implications of this study highlight the need to encourage the participation of the population's savings in the domestic economy. This can be achieved through measures aimed at facilitating internal investment and financial inclusion.Актуальность. Отток средств физических лиц из экономики России способен сдерживать и препятствовать экономическому развитию страны. Трансграничные денежные переводы являются одним из видов финансового поведения индивида и трансформируются под влиянием распространения цифровых технологий. Неоднородность российских регионов также может быть фактором, который необходимо учитывать при изучении влияния цифровизации на денежные переводы. В исследовании предпринята попытка восполнить пробел в выявлении факторов оттока денежных переводов на региональном уровне. Цель исследования. Основная цель статьи - выявить наличие пространственных эффектов в оттоке денежных переводов из России по регионам в контексте цифровой трансформации. Наличие пространственных автокорреляционных косвенных эффектов подчеркивает взаимовлияние и взаимозависимость регионов в сфере трансграничных денежных переводов. Данные и методы. Источниками данных послужили открытые данные Банка России по трансграничным денежным переводам, данные Федеральной службы государственной статистики Российской Федерации. Методология исследования включает оценку пространственной автокорреляции и построение пространственных моделей. Результаты. Результаты исследования показывают, что цифровизация бизнес-операций приводит к уменьшению трансграничных денежных переводов, которые осуществляются не через платежные системы. Этот факт относится и к относительно низкой доли денежных переводов нерезидентов в официальных денежных переводах из России. Результаты исследования свидетельствуют об изменении тренда на формирование крупных центров исходящих переводов в дальневосточной части России и рост объемов переводов с приграничных регионов в европейской части России. Выводы. Рекомендации для государственной политики включают меры, направленные на стимулирование процесса инклюзии сбережений населения в функционирование внутренней экономики страны.现实性：个人资金从俄罗斯流出，有可能制约和阻碍国家的经济发展。跨境汇款是 个人金融行为的一种，并且正在被数字技术的传播所改变。在研究数字化对汇款的 影响时，俄罗斯地区的不均匀性也可能是一个需要考虑的因素。本研究试图填补区 域层面上汇款外流因素的研究空白。 研究目标：本文的主要目的是确定数字化转型背景下按地区划分的俄罗斯汇款流 出的空间效应。空间自相关间接效应的存在突出了各地区在跨境汇款中的相互影 响和相互依赖。 数据与方法：数据来源是俄罗斯银行关于跨境汇款的公开数据和俄罗斯联邦国家 统计局的数据。研究方法包括空间自相关的评估和空间模型的构建。 研究结果：调查结果显示，商业交易的数字化正在导致通过支付系统执行的跨境汇 款增加。这一事实也适用于在俄罗斯官方汇款中所占比例相对较低的非居民汇款。 研究结果表明，俄罗斯远东地区有着形成大型出国汇款中心的趋势。俄罗斯欧洲部 分边境地区的汇款有所增加。 结论：在公共政策方面，文章建议将家庭储蓄纳入国内经济运作中。This paper has been supported by the Kazan Federal University Strategic Academic Leadership Program (PRIORITY-2030).Работа выполне­на при поддержке Программы стратегического академиче­ского лидерства Казанского федерального университета (ПРИОРИТЕТ-2030)

俄罗斯公司低碳转型的区域决定因素： 人力资本和数字化对二氧化碳管理实践的影响

Received February 15, 2021; accepted March 19, 2022.Дата поступления 15 февраля 2021 г.; дата принятия к печати 19 марта 2022 г.Objective. The purpose of this article is to identify the regional determinants of the low carbon transition in Russian companies. These determinants are related to human capital and digital technologies development in local economic ecosystems. Methods. The study relies on linear regression methods and examines the impact of education, wages, the use of the broadband Internet, cloud technologies and ERP (Enterprise Resource Planning) systems in Russian regions on companies’ motivation to manage their carbon dioxide emissions. Results. The results show that human capital has an ambiguous effect on the behavior of companies that support the low carbon transition. On the contrary, the digitalization of regions is significantly and positively associated with the implementation of environmental and energy management practices in Russian companies, especially among service companies. Conclusion. Low carbon transition is becoming an essential component of the national development strategy, as climate resilience issues directly affect the economic performance of production systems. The study considers two types of factors that influence the implementation of management practices for the low-carbon transition: these are human capital and the digitalization of regions.Цель исследования. Целью данной статьи является выявление региональных детерминант низкоуглеродного перехода в российских компаниях. Эти детерминанты связаны с развитием человеческого капитала и цифровых технологий в локальных экономических экосистемах. Данные и методы. Исследование опирается на методы линейной регрессии и изучает влияние образования, заработной платы, использования широкополосного Интернета, облачных технологий и систем ERP (Enterprise Resource Planning) в регионах России на мотивацию компаний управлять своими выбросами углекислого газа. Результаты. Результаты показывают, что человеческий капитал оказывает неоднозначное влияние на поведение компаний, поддерживающих низкоуглеродный переход. Наоборот, цифровизация регионов существенно и положительно связана с внедрением практик экологического и энергетического менеджмента в российских компаниях, особенно среди сервисных компаний. Выводы. Переход к низкоуглеродному режиму становится важным компонентом национальной стратегии развития, поскольку вопросы устойчивости к изменению климата напрямую влияют на экономические показатели производственных систем. В исследовании рассматриваются два типа факторов, влияющих на реализацию управленческих практик низкоуглеродного перехода: это человеческий капитал и цифровизация регионов.研究目标：本文的目的是确定俄罗斯公司低碳转型的区域决定因素。这 些决定因素与当地经济生态系统中人力资本和数字技术的发展有关。数据与方法：该研究基于线性回归方法，考察了俄罗斯地区的教育、工 资、宽带互联网的使用、云技术和 ERP（企业资源规划）系统对企业管 理碳排放的积极性影响。 研究结果：结果表明，人力资本对低碳转型公司的行为具有矛盾影响。 相反，地区的数字化对俄罗斯公司引入环境和能源管理实践有着积极作 用，尤其是在服务公司中。 结论：低碳转型正在成为国家发展战略的重要组成部分，因为气候变化 问题直接影响生产系统的经济绩效。该研究考虑了影响低碳转型管理实 践实施的两类因素：人力资本和区域数字化