Is Russia successful in attracting foreign direct investment? Evidence based on gravity model estimation

The aim of this paper is twofold. First, it is to answer the question of whether Russia is successful in attracting foreign direct investment (FDI). Second, it is to identify partner countries that "overinvest" and "underinvest" in the Russian economy. We do this by calculating potential FDI inflows to Russia and comparing them with actual values. This research is associated with the empirical estimation of factors explaining FDI flows between countries. The methodological foundation used for the research is the gravity model of foreign direct investment. In discussing the pros and cons of different econometric methods of the estimation gravity equation, we conclude that the Poisson pseudo maximum likelihood method with instrumental variables (IV PPML) is one of the best options in our case. Using a database covering about 70% of FDI flows for the period of 2001-2011, we discover the following factors that explain the variance of bilateral FDI flows in the world economy: GDP value of investing country, GDP value of recipient country, distance between countries, remoteness of investor country, remoteness of recipient country, level of institutions development in host country, wage level in host country, membership of two countries in a regional economic union, common official language, common border and colonial relationships between countries in the past. The potential values of FDI inflows are calculated using coefficients of regressors from the econometric model. We discover that the Russian economy performs very well in attracting FDI: the actual FDI inflows exceed potential values by 1.72 times. Large developed countries (France, Germany, UK, Italy) overinvest in the Russian economy, while smaller and less developed countries (Czech Republic, Belarus, Denmark, Ukraine) underinvest in Russia. Countries of Southeast Asia (China, South Korea, Japan) also underinvest in the Russian economy. © 2016 by Oleg Mariev

Geoportal “Human Well-Being”: Experience of Digital Product Development and Problems of Commercialization

Работа посвящена проблеме коммерциализации результатов НИОКР. Рассмотрены результаты выполнения исследовательского проекта по созданию Геопортала «Благополучие человека», имеющие коммерческий потенциал. Особое внимание уделено систематизации проблем, связанных с коммерциализацией результатов проекта, а также путей их решения на основе участия в акселерационной программе УрФУ.The work presents the problem of commercialization of R&D results. The results of a research project to create a geoportal “Human Well-Being” show commercial potential. Particular attention is paid to systematizing problems associated with the commercialization of project results, as well as ways to solve them through participation in the UrFU acceleration program

Влияние эффектов перетекания волатильности на политическую неопределенность, цены на нефть, биржу и рынки драгоценных металлов в российской экономике

The Russian economy is emerging, meaning that natural resources play a dominant role in economic development. Given the considerable volatility in resource prices, we investigate the volatility spillovers among policy uncertainty, international oil prices, exchange rate, stock index and metal prices covering the period of 2 July 2008 to 15 May 2020 for the Russian economy applying Dynamic Connectedness based on Time-Varying Parameter Vector Autoregression (TVP-VAR). Our empirical investigation demonstrates that gold price, Russian policy uncertainty, oil price and stock index are net volatility contributors, whereas palladium, platinum, silver and exchange rate are net volatilities receivers. Market capitalisation and silver market are found to be the highest net contributor and net receiver, respectively. The palladium appears as a net volatility receiver initially, just after the global financial crisis. The Russian economic policy uncertainty appears to be the dominant volatility contributor from 2008 to 2014, but onward it turned to be a net volatility receiver. Over the year 2014, gold price was the prominent volatility contributor to another market when the oil price dropped significantly. The total connectivity of the markets are highly anchored with several exogenous shocks, including economic sanction, adoption of floating exchange rate, oil price plunge. Our empirical findings provide several policy implications to portfolio managers and Russian regional stakeholders. © Sohag K., Husain S., Chukavina K., Al Mamun Md Text. 2022.Russian Foundation for Basic Research, РФФИ; Iran National Science Foundation, INSFThe article has been prepared with the support of the grant of RFBR and INSF, code: 20-510-56021 “Modeling the future of Oil Demand and Fiscal Sustainability: Evidence from Iran and Russia”

Влияние эффектов перетекания волатильности на политическую неопределенность, цены на нефть, биржу и рынки драгоценных металлов в российской экономике

Российская экономика - это развивающаяся экономика, природные ресурсы играют доминирующую роль в экономическом развитии страны. Следовательно, на национальную экономику влияет значительная волатильность цен на ресурсы. В статье исследуется влияние эффектов перетекания волатильности на политическую неопределенность, мировые цены на нефть, обменный курс, фондовые индексы и цены на металлы в российской экономике за период со 2 июля 2008 г. по 15 мая 2020 г. Для анализа использована модель векторной авторегрессии с изменяющимися во времени параметрами (TVP-VAR). Проведенное эмпирическое исследование показывает, что цена на золото, политическая неопределенность, цена на нефть и фондовый индекс являются источниками волатильности. В то же время, волатильность влияет на такие факторы, как палладий, платина, серебро и обменный курс рубля. Рыночная капитализация является чистым донором, рынок серебра - чистым получателем. Палладий стал источником чистой волатильности после мирового финансового кризиса. Неопределенность российской экономической политики была основным источником волатильности с 2008 по 2014 гг., однако впоследствии волатильность других факторов оказывала на нее большее влияние. В 2014 г., когда цена на нефть значительно снизилась, цена на золото была основным источником волатильности для других рынков. Полная связанность рынков в значительной степени зависит от ряда экзогенных потрясений, таких как экономические санкции, введение режима плавающего обменного курса, падение цен на нефть. Исходя из представленного анализа, сформулировано несколько рекомендаций для портфельных инвесторов и стейкхолдеров в российских регионах.The Russian economy is emerging, meaning that natural resources play a dominant role in economic development. Given the considerable volatility in resource prices, we investigate the volatility spillovers among policy uncertainty, international oil prices, exchange rate, stock index and metal prices covering the period of 2 July 2008 to 15 May 2020 for the Russian economy applying Dynamic Connectedness based on Time-Varying Parameter Vector Autoregression (TVP-VAR). Our empirical investigation demonstrates that gold price, Russian policy uncertainty, oil price and stock index are net volatility contributors, whereas palladium, platinum, silver and exchange rate are net volatilities receivers. Market capitalisation and silver market are found to be the highest net contributor and net receiver, respectively. The palladium appears as a net volatility receiver initially, just after the global financial crisis. The Russian economic policy uncertainty appears to be the dominant volatility contributor from 2008 to 2014, but onward it turned to be a net volatility receiver. Over the year 2014, gold price was the prominent volatility contributor to another market when the oil price dropped significantly. The total connectivity of the markets are highly anchored with several exogenous shocks, including economic sanction, adoption of floating exchange rate, oil price plunge. Our empirical findings provide several policy implications to portfolio managers and Russian regional stakeholders.Данная статья написана при поддержке гранта РФФИ и INSF «Моделирование взаимозависимости спроса на нефть и фискальной устойчивости на примере рынков России и Ирана» (проект № 20-510-56021).The article has been prepared with the support of the grant of RFBR and INSF, code: 20-510-56021 “Modeling the future of Oil Demand and Fiscal Sustainability: Evidence from Iran and Russia”

Socio-Economic Factors Determining the Dissemination of Hiv Infection in the Russian Regions

Due to the fact that Russia is on the list of countries with a high level of HIV infection, the investigation of factors stimulating the spread of infection is becoming especially urgent. This article presents an analysis of the similarities between the regions of Russia in terms of socio-economic and demographic indicators, and identifies factors that affect the spread of HIV infection in the regions of Russia. The purpose of this study is to identify the socio-economic factors affecting the spread of HIV infection in the regions of Russia, which in the future can be a tool for deliberating recommendations and regulating the situation of infection spread. By using clustering methods, the first stage of the analysis identifies such regions which are similar to the Sverdlovsk Region across thematic blocks and over the whole set of the considered indicators. After highlighting significant factors from the thematic blocks, the impact of these factors on the prevalence of HIV in the Russian regions was estimated with the use of econometric analysis. As a result, it was shown that the richer and more economically developed regions are, the more HIV cases there are. The level of per capita GRP and new housing construction s per capita has a positive direct correlation with the emergence of new HIV cases in the population. The unemployment rate and the share of people with income below the subsistence level have a negative correlation with the number of new HIV cases in the population. In addition to economic factors, social factors of HIV infection were proved to be significant. The level of education and culture of the region has a positive direct relationship with the emergence of detected cases of HIV, and the increase in the number of crimes in the region has a reverse effect on the explained variable. The methodology presented in the article for the disclosure of vulnerable groups that influence the spread of HIV infection provides opportunity for estimation of HIV-related risks.В связи с тем, что Россия входит в список стран с высоким уровнем пораженности ВИЧ-инфекцией, вопрос выделения факторов, стимулирующих распространение инфекции, приобретает особую актуальность. Целью данного исследования является выделение социально-экономических факторов, влияющих на распространение ВИЧ-инфекции в регионах России, что в дальнейшем может стать инструментом для определения рекомендаций и регулирования ситуации распространения инфекции. В данной статье представлен анализ схожести российских регионов по социально-экономическим и демографическим показателям, и выделены факторы, влияющие на распространение ВИЧ-инфекции в российских регионах. С использованием методов кластеризации на первом этапе анализа были выделены регионы, наиболее похожие на Свердловскую область по тематическим блокам, а также в целом по всей совокупности рассмотренных показателей. После выделения значимых факторов из тематических блоков было проведено эконометрическое исследование влияния этих факторов на распространенность ВИЧ в российских регионах. В результате было показано, что более богатые и экономически развитые регионы имеют большее распространение ВИЧ-инфицированных. Уровень ВРП на душу населения и ввод в действие общей площади жилых домов на душу населения имеет положительную прямую взаимосвязь с числом новых случаев ВИЧ в численности населения. Уровень безработицы и людей с доходами ниже прожиточного минимума имеет отрицательную корреляционную зависимость с числом новых случаев ВИЧ в численности населения. Помимо экономических факторов, оказались значимыми и социальные факторы распространения ВИЧ-инфекции. Уровень образованности и культурности региона имеет положительную прямую взаимосвязь с числом новых выявленных случаев ВИЧ, а увеличение числа преступлений в регионе оказывает обратное влияние на объясняемую переменную. Представленная в статье методология выявления близости регионов позволяет более точно выделять факторы, влияющие на распространение ВИЧ-инфекции, дает возможности для сравнения влияния проводимой в них социальной политики и политики борьбы с ВИЧ

识别创意产业的理论方法

Received October 4, 2022; accepted November 15, 2022.Дата поступления 4 октября 2022 г.; дата принятия к печати 15 ноября 2022 г.Relevance. The relevance of the study is determined by the growing importance of creative industries in the global economy, which necessitates the formation of common approaches to identifying and defining creative industries to make effective management decisions at the state level. The lack of a unified approach to defining the conceptual and methodological apparatus necessitates additional research on this topic. Purpose of the study. The purpose of this study is to conduct a comparative analysis of approaches to identifying creative industries that have developed in the international and domestic academic community. Data and methods. The study is based on the Scoping review method, which consists of a full analysis of the existing literature in the context of key concepts of a given area of research. The international bibliographic database Scopus was used to select publications for the review. To consider the national specifics of research, the sample was expanded to include articles from the Russian Science Citation Index (RSCI). Results. The article reviews and summarizes the existing scientific approaches to identifying creative industries, highlights the main debatable issues of terminology in the field of the creative economy. Based on a comprehensive review of the approaches of international and domestic researchers, the article presents a system of criteria for identifying creative industries, which are differentiated by types of sources, specifics, and results. The application of this system of criteria will allow us to determine the boundaries of creative industries and distinguish creative industries from the general array of economic sectors. Conclusion. Systematization of theoretical approaches to defining and identifying creative industries is a necessary condition for their further classification and evaluation. The proposed system of criteria is a synthesis of existing approaches, which makes it universal and suggests the possibility of its practical application for solving a wide range of tasks related to managerial decision-making in the field of creative economy development.Актуальность. Актуальность исследования определяется возрастающим значением креативных индустрий в мировой экономике, что вызывает необходимость формирования общих подходов к определению и выделению креативных индустрий для принятия эффективных управленческих решений на государственном уровне. Отсутствие единого подхода в определении понятийного и методологического аппарата обуславливает необходимость дополнительных исследований по данному вопросу. Цель исследования. Целью данного исследования является проведение сравнительного анализа подходов к выделению совокупности креативных индустрий, сложившихся в международном и отечественном академическом сообществе. Данные и методы. Исследование построено на основе метода Scoping review, подразумевающего полноценный анализ существующей литературы в разрезе ключевых концепций в рассматриваемой области исследований. С целью формирования выборки публикаций для обзора была использована международная библиографическая база данных Scopus. Для учета национальной специфики исследований выборка была расширена включением статей из Российского индекса научного цитирования (РИНЦ). Результаты. В статье проведен обзор и обобщены существующие научные подходы к выделению креативных индустрий, освещены основные дискуссионные вопросы терминологии в сфере креативной экономики. На основе комплексного обзора подходов зарубежных и отечественных исследователей представлена система критериев выделения креативных индустрий, дифференцированная по видам источников, специфике и результатам. Применение данной системы критериев даст возможность определения границ креативных индустрий и выделения креативных индустрий из общего массива экономических отраслей. Выводы. Систематизация существующих в теории точек зрения к определению и выделению креативных индустрий является необходимым условием для их дальнейшей классификации и оценки. Предложенная система критериев является синтезом существующих подходов, что делает ее универсальной и предполагает возможность ее практического применения для решения широкого спектра задач, связанных с принятием управленческих решений в сфере развития креативной экономики.现实性：创意产业在全球经济中日益增长的重要性决定了这项研究的现 实意义。这就需要形成共同的方法来定义和选 创意产业，以便在州一 级进行有效的政府决策。由于在定义概念和方法论方面缺乏统一的方 法，有必要对这个问题进行更多的研究。 研究目标：本研究的目的是对国际与国内学术界出现的一系列创意产业 方法论进行比较分析。 数据与方法：该研究以范围综述为基础，需要从有关研究领域的关键概 念方面对现有文献进行全面分析。由国际书目数据库Scopus来生成综述 所用的出版物样本。考虑到本国研究的特殊性，样本被扩大到包括俄罗 斯科学引文索引(РИНЦ)的文章。研究结果：本文回顾并总结了目前学术界对创意产业的认定方法，并强 调了创意经济领域术语的主要争议性问题。本文在全面回顾国内外研究 者方法的基础上，提出了一套按来源类型、特殊性和结果进行区分的创 意产业标准体系。这套标准体系的应用将有可能界定创意产业的边界，并将创意产业从一般的经济部门中区分出来。 结论：对现有的关于定义和识别创意产业的理论观点进行系统化，是对 其进一步分类和评估的前提。拟议的标准体系是现有方法的综合，它具 有普遍性，且具有实际应用的可能性。该标准可以解决与创意经济发展 领域的管理决策相关的广泛任务.The research was supported by the Russian Science Foundation Grant No. 22-18-00679.Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 22-18-00679.該研究得到了俄羅斯科學 基金會第 22-18-00679 號資

Technological entrepreneurs of the Russian origin: Education, geography, industries

Among the outstanding technology startups of the international level, there are often companies created by the Russian founders: Telegram, Revolut, Miro and many others. The authors wondered how the technology startups founded by Russians were distributed around the world and how many stayed in the country. This led to a few related issues. In which jurisdictions are tech startups with the Russian origin more comfortable to exist and why, where it is more probable to attract higher investment, in which industries Russian founders create startups? The issue of determining the “Russian origin” of the founder deserves special attention. The authors define it through higher education: if the founder received a Russian higher education, then, regardless of citizenship and nationality, he is considered as a Russian. The study analyzes the educational trajectories of the founders, the connections of headquarters' locations with origins of the founders, the profiles of the founders (age, work experience and other characteristics). The role of universities in the education process of technological entrepreneurs is revealed, including the potential for generating technological entrepreneurs in various regions of the country. The authors conclude that while the absolute amount of investment attracted in Russia is maintained at the same level, its share is falling. The number of technology startups choosing Russia as their main jurisdiction is also decreasing. Results show that success in attracting investment is positively affected by the early experience in launching a startup (university years), as well as by technical education. The authors state the difference in the industry structure of startups created by the Russians from the world average in favor of IT, robotics, and artificial intelligence to the detriment of medicine, trade, and business services. The conclusion is: universities in such cities as St. Petersburg, Yekaterinburg, Novosibirsk are poorly using the potential of generating technological entrepreneurs. © 2022 New Economic Association. All right reserved

REVIEW OF EMPIRICAL STUDIES OF FOREIGN DIRECT INVESTMENT IN THE RUSSIAN REGIONS

This article reviews the main existing empirical studies that reveal the factors of foreign direct investment attraction to the regions of Russia. The review describes the main methods, significant factors and key findings. Existing empirical research reveals that the most important factors in explaining the distribution of foreign direct investment in Russian regions are the sizes of the markets, the development of infrastructure, the availability of natural resources, indica­tors of socio-economic and institutional development.В статье проведен обзор основных существующих эмпирических исследований, выявляющих факторы привлечения прямых иностранных инвестиций в регионы России. В обзоре описаны основные методы, выявлены значимые факторы и основные выводы. Существующие эмпирические исследования выявляют, что наиболее важными факторами в объяснении распределения прямых иностранных инвестиций в регионах России являются размер рынка, развитие инфраструктуры, обеспеченность природными ресурсами, индикаторы социальноэкономического и институционального развития

Technology Entrepreneurship in the Russian Regions: Educational and Geographical Paths of Start-up Founders

Technology entrepreneurship is one of key research areas in the modern economy as fast-growing companies significantly contribute to the economic growth of the regions and Russia in general. Identifying factors influencing the emergence and success of start-ups could give the tools to support and stimulate entrepreneurship in this field. In this research, we collected and analysed data on technological start-ups founded in the past decade. We focused on identifying global start-ups, in which at least one of the founders was educated in Russia. The final sample includes more than 1000 start-ups of Russian origin. During the study, we discovered the main trends in the educational, geographical and sectorial paths of start-up founders. We hypothesise that the promotion of technical education in the regions, and the use of information technologies in business play a significant role in the development of technology entrepreneurship. The econometric analysis allowed us to determine regional factors influencing the emergence of successful start-ups in the region, as well as regional factors affecting the intention to establish a technology start-up in a country or a region differing from the place where they had obtained education. In the regions close to Moscow and relatively developed regions, the level of salaries for programmers is of significance. An entrepreneur’s desire to change a region or a country can be affected by the level of inventive activity in a region, the number of students of mathematical specialties, the distance to Moscow. Future studies can focus on a country analysis of the success factors of technology start-ups, an analysis of the world’s most attractive entrepreneurial start-up ecosystems, and the place of Russian technology entrepreneurs on the map of successful global start-ups. © 2020 Institute of Economics, Ural Branch of the Russian Academy of Sciences. All rights reserved.Технологическое предпринимательство является одним из важнейших направлений исследований современной экономики в силу значительного вклада быстро растущих компаний в экономический рост регионов и в целом страны. Выявление факторов, влияющих на возникновение и успешность стартапов, позволит регулировать инструменты поддержки и стимулирования предпринимательства в рассматриваемой сфере. В данной работе были собраны и проанализированы данные по технологическим стартапам, основанным в последние 10 лет. Одним из главных направлений исследования было выявление стартапов глобального уровня, хотя бы один из основателей которых имеет российское образование. В итоговую выборку попало более 1000 стартапов с российскими корнями. В ходе исследования были выявлены основные тенденции образовательных, географических и отраслевых траекторий основателей стартапов. В ходе исследования ставится гипотеза о важности технического образования в регионах, а также значимости использования информационных технологий в бизнесе для развития технологического предпринимательства. Эконометрический анализ позволил выделить региональные факторы, влияющие на возникновение успешных стартапов в регионе, а также региональные факторы, влияющие на желание основать технологический стартап в другой стране или регионе, отличных от места получения образования. В близких к Москве и относительно развитых регионах становится значимым уровень зарплат программистов. На желание предпринимателя сменить регион или страну влияют уровень изобретательской активности региона, количество студентов математических специальностей, расстояние до Москвы. Направление будущих исследований включает страновой анализ выявления факторов успешности технологических стартапов, анализ наиболее привлекательных для предпринимателей мировых стартап-экосистем, место российских технологических предпринимателей на глобальной карте успешных мировых стартапов.Технологическое предпринимательство является одним из важнейших направлений исследований современной экономики в силу значительного вклада быстро растущих компаний в экономический рост регионов и в целом страны. Выявление факторов, влияющих на возникновение и успешность стартапов, позволит регулировать инструменты поддержки и стимулирования предпринимательства в рассматриваемой сфере. В данной работе были собраны и проанализированы данные по технологическим стартапам, основанным в последние 10 лет. Одним из главных направлений исследования было выявление стартапов глобального уровня, хотя бы один из основателей которых имеет российское образование. В итоговую выборку попало более 1000 стартапов с российскими корнями. В ходе исследования были выявлены основные тенденции образовательных, географических и отраслевых траекторий основателей стартапов. В ходе исследования ставится гипотеза о важности технического образования в регионах, а также значимости использования информационных технологий в бизнесе для развития технологического предпринимательства. Эконометрический анализ позволил выделить региональные факторы, влияющие на возникновение успешных стартапов в регионе, а также региональные факторы, влияющие на желание основать технологический стартап в другой стране или регионе, отличных от места получения образования. В близких к Москве и относительно развитых регионах становится значимым уровень зарплат программистов. На желание предпринимателя сменить регион или страну влияют уровень изобретательской активности региона, количество студентов математических специальностей, расстояние до Москвы. Направление будущих исследований включает страновой анализ выявления факторов успешности технологических стартапов, анализ наиболее привлекательных для предпринимателей мировых стартап-экосистем, место российских технологических предпринимателей на глобальной карте успешных мировых стартапов

Econometric modelling of foreign direct investment factors in the modern reality

В данной статье проведен эконометрический анализ притоков прямых иностранных инвестиций на уровне стран с целью выявления значимых факторов влияния. Данные индикаторы на уровне 100 стран за исследуемый период (с 2000 по 2012 годы) оцениваются с использованием панельных данных на основе тестирования трех моделей: объединенной регрессии, модели с фиксированными и случайными эффектами. Результаты оценки модели с фиксированными эффектами позволяют утверждать, что величина притока прямых иностранных инвестиций в страну положительно зависит от размеров ее рынка, уровня образования в принимающей стране, информационной инфраструктуры и транспортных возможностей. Данное исследование принимает во внимание не только различные факторы привлечения прямых иностранных инвестиций, но и уровень развития принимающих стран.The paper empirically analyses the factors of foreign direct investment inflows, aiming to determine significant factors of influence. These indicators on the level of 100 countries for the period of 2000 to 2012 were estimated with the use of the panel data on the basis of the following models testing: pooled regression, models with fixed and random effects. The re-sults of the fixed effects model estimation show that foreign direct in-vestment inflows are positively correlated with the size, education level, information infrastructure and transport facilities of the host market. This analysis takes into account not only different factors of foreign direct investment attraction, but also the development level of the host countries