Digitalisation of Industrial Production in the Russian Regions: Spatial Relationships

Digitalisation is a new global trend that significantly influences the economic and social development of various territorial systems (from municipal to macroeconomic level). We hypothesise that the digital transformation of industrial enterprises is becoming a key factor of territorial competitiveness that determines regional development prospects and the possibility of increasing the growth rate of the national economy. To substantiate this hypothesis, we examined the spatial relationships, which emerge when industrial enterprises introduce digital technologies at the regional level, as well as assessed the impact of digitalisation processes on the renewal of the human resource capacity of the regional industry. For analysing the digital modernisation of the regional industry, we used official statistics on the share of organisations using radio-frequency identification (RFID). We chose this particular indicator because RFID-technology is the closest to cyber-physical systems, which enable the so-called smart production (the main indicator of the fourth industrial revolution). Using the global and local Moran’s indexes and the migration matrix of spatial weights, we studied the spatial heterogeneity of the digital industry transformation across the Russian regions. Anselin’s local autocorrelation matrix was applied to analyse inter-regional relationships, which emerge when manufacturing enterprises use of digital technologies. The calculated negative spatial autocorrelation index proves that digitalisation processes in industrial production have a high spatial heterogeneity: only a small part of the regions is characterised by a high level of RFID use by manufacturing enterprises. Using the migration flow matrix of graduates, we revealed that the constituent entities of the Russian Federation differ not only in indicators of using digital technologies but also in attractiveness to young, highly qualified personnel. The results of the spatial analysis confirm that the introduction of smart production technologies by industrial enterprises significantly influences the progressive socio-economic development of territories. This conclusion opens up new topics for research, including the theory of regional economic growth and the issues of transformation of the digital space of the national economic system.Новый общемировой тренд цифровизации оказывает существенное влияние на экономическое и социальное развитие территориальных систем различного уровня, от муниципального до макро-экономического. Цифровая трансформация промышленных предприятий, согласно нашей гипотезе, становится ключевым фактором территориальной конкурентоспособности, который определяет перспективы развития регионов и возможности повышения темпов роста национальной экономики. Исследование пространственных взаимосвязей в процессах использования цифровых технологий производственными предприятиями на региональном уровне и оценка влияния процессов цифровизации на обновление кадрового потенциала промышленности регионов стали главной целью первого этапа обоснования представленной гипотезы. Для анализа цифровой модернизации промышленности в регионах мы использовали официальные статистические данные по удельному весу организаций, использующих RFID-технологии, которые позволяют осуществлять автоматическую идентификацию объектов. Выбор данного показателя обусловлен тем, что технологии RFID являются наиболее близкими к киберфизическим системам, которые и обеспечивают так называемое умное производство — главный индикатор четвертой промышленной революции. Исследование пространственной неоднородности цифровой трансформации промышленности по регионам России было произведено с помощью глобального и локальных индексов Морана с использованием миграционной матрицы пространственных весов. Для исследования межрегиональных взаимосвязей в процессах использования цифровых технологий производственными предприятиями использовалась матрица локальных индексов автокорреляции Л. Анселина. Полученный в ходе расчетов отрицательный индекс пространственной автокорреляции доказывает, что процессы цифровизации промышленного производства имеют высокую пространственную неоднородность: лишь малая часть регионов отличается высоким уровнем использования RFID-технологий производственными предприятиями. С помощью матрицы миграционных потоков выпускников было выявлено, что субъекты РФ отличаются не только показателями использования цифровых технологий, но и уровнем привлекательности для молодых высококвалифицированных кадров. Результаты проведенного пространственного анализа доказывают, что внедрение технологий умного производства промышленными предприятиями является значимым фактором прогрессивного социально-экономического развития территорий. Данный вывод открывает широкие горизонты в области исследования как теории регионального экономического роста, так и вопросов трансформации цифрового пространства национальной экономической системы.The article has been prepared in accordance with the plan of Institute of Economics of the Ural Branch of RAS for 2020.Статья подготовлена в соответствии с Планом НИР Института экономики УрО РАН на 2020 год

区域经济研究数字平台：简介和问题陈述

Received January 25, 2023; accepted March 15, 2023.Дата поступления 25 января 2023 г.; дата принятия к печати 15 марта 2023 г.Relevance. This article addresses the need for a comprehensive approach to the analysis of socio-economic data on territorial units. The existing statistical observation system provides a vast amount of data on the socio-economic development of countries, macro-regions, sub-regions, and municipalities. Despite the wealth of data available, research efforts often remain narrowly focused on specific scientific tasks. In the field of regional economy, many research methods have been developed, but there are almost no approaches to the combined use of these methods. Digital research platforms can solve these problems by providing a mechanism for complex analysis of data. Research objective. This study aims is to examine the essence of platformization in scientific research and to present a detailed overview of the functionality of existing digital research platforms on regional and spatial development to substantiate the methodology of distributed regional research. The authors examine and systematize the features of 40 digital platforms worldwide that are related to regional research, using methods such as comparative analysis, extended case method, and cross-case analysis. Data and methods. The authors examine and systematize the features of 40 digital platforms worldwide that are related to regional research by using methods such as comparative analysis, extended case method, and cross-case analysis. Results. The proposed methodology includes a system of criteria and a typology that includes five main types of platforms for regional research: information and communication platforms, distributed work and data storage platforms, service platforms, computing platforms, and transaction platforms. These types are described and their advantages and disadvantages are highlighted. Conclusions. Digital platforms should become the key form of organizing scientific research in the field of regional economics, as they allow for a comprehensive analysis of socio-economic data and scenario experiments on the “digital twins” of regions. The study proposes a general methodology for conducting distributed regional studies. This methodology provided a foundation for RegScienceGRID platform. Overall, this study highlights the potential of digital research platforms in regional studies and provides a useful methodology for evaluating and utilizing these platforms.Актуальность. В данной статье рассматривается необходимость комплексного подхода к анализу социально-экономических данных по территориальным единицам. Существующая система статистического наблюдения дает большой объем данных о социально-экономическом развитии стран, макрорегионов, субрегионов и муниципальных образований. Несмотря на обилие доступных данных, исследовательские усилия часто остаются узконаправленными на конкретные научные задачи. В области региональной экономики разработано множество методов исследования, но практически отсутствуют подходы к комбинированному использованию этих методов. Цифровые исследовательские платформы могут решить эти проблемы, предоставив механизм комплексного анализа данных. Цель исследования. Целью данного исследования является изучение сущности платформизации в научных исследованиях и представление подробного обзора функциональности существующих цифровых исследовательских платформ по региональному и пространственному развитию для обоснования методологии распределенных региональных исследований. Авторы исследуют и систематизируют особенности 40 цифровых платформ по всему миру, которые связаны с региональными исследованиями, используя такие методы, как сравнительный анализ, метод расширенных кейсов и кросскейс-анализ. Данные и методы. Авторы исследуют и систематизируют особенности 40 цифровых платформ по всему миру, которые связаны с региональными исследованиями, используя такие методы, как сравнительный анализ, метод расширенного анализа и перекрестный анализ. Результаты. Предлагаемая методология включает систему критериев и типологию, включающую пять основных типов платформ региональных исследований: информационно-коммуникационные платформы, платформы распределенной работы и хранения данных, сервисные платформы, вычислительные платформы и платформы транзакций. Описаны эти типы, выделены их достоинства и недостатки. Выводы. Цифровые платформы должны стать ключевой формой организации научных исследований в области региональной экономики, поскольку позволяют проводить комплексный анализ социально-экономических данных и сценарные эксперименты над «цифровыми двойниками» регионов. В исследовании предлагается общая методология проведения распределенных региональных исследований. Эта методология послужила основой для платформы RegScienceGRID. В целом, это исследование подчеркивает потенциал цифровых исследовательских платформ в региональных исследованиях и предлагает полезную методологию для оценки и использования этих платформ.现实性：现有的统计观察系统中有大量关于国家、区域和次区域、城市 的社会经济发展的数据。这些大量的数据被研究人员在非常狭窄的科学 目标下以非常零散的方式进行分析。同时，在区域经济学领域，已经形 成了对社会经济空间不同领域的大量研究方法。然而，在这种背景下， 几乎没有综合使用不同研究法的途径。这些问题可以而且应该在数字研 究平台的帮助下解决。 研究目标：对科学研究平台化本质进行研究，对现有区域与空间发展数 字研究平台功能进行详细审查，对分布式区域研究方法进行证实。数据与方法：本文对全世界40个与区域研究相关的数字平台进行了研究 和系统化。并采用了比较分析、扩展案例法和交叉案例分析等方法对数 据进行了系统化 研究结果：文章确定了区域科学领域研究平台化的特点和前景。作者提 出了一种评估区域研究数字平台功能的方法，其中包括关 标准体系。作者提出了一种类型学，包括五种主要的区域研究平台：信息和通信平 台、分布式工作和存储平台、服务平台、计算平台和交易平台。通过对 大量案例的研究，作者对这些平台进行描述，强调了它们的优势和劣 势。作者还制定了分布式区域的研究方法，同时考虑了不同地域单位的 社会经济发展大数据的多元组合方法。结论：作者得出的结论是，数字平台应该成为区域经济学领域科学研究的 主要组织形式。因为这种研究形式可以通过区域“数字双胞胎”进行情景 实验，解决空间和区域发展的大量相关经济和管理问题。文章提出了分布 式区域研究的一般方法，这构成了作者的RegScienceGRID平台的基础。The research was carried out at the expense of the grant of the Russian Science Foundation No. 22-28-01674.Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 22-28-01674