The impact of management quality on firms' innovation and productivity in Russia

Innovations are among the most important drivers of firms' productivity improvement. Newly introduced products and processes, as well as organizational and marketing practices, are important for firms' performance and for countries' prosperity. In this paper, we analyze how management processes influence firms' innovation and performance based on Russian data. Our main research question is how the quality of management affects innovative results and thereby, productivity. We employ a survey of enterprise activities, and business climate BEEPS covering the period 2012-2014 and including 1564 firms. Based on the existing literature, we create a framework to study the impact of various factors on firms' innovation and productivity. We study both internal factors such as a firm's quality of management and external factors such as innovation climate in the region and availability of private and public financing. A model applied in our research is a well-known CDM model containing three stages. This model makes it possible to analyze expenditures for research and development, implementation of innovations, and then its impact on the firm's performance. Estimation results demonstrate that enterprises benefit from innovations. The same time, our research shows the importance of management quality in the firms' innovative activities among the other internal and external factors affecting innovations. Results can be applied by the enterprises interested in innovations and by policymakers involved in facilitating innovations at the regional and country level. Implications for Central European audience: A version of a well developed CDM model is used, which makes results reliable; the model can be further applied for the analysis of various economies, including the countries of Central Europe. Our research sheds light on the determinants of innovation activity at all its stages, creating a background for analysis and development of economic policy. A key implication is that management quality deserves attention along with other factors affecting firms' innovation and productivity. The research is based on firm-level BEEPS data for Russia, making the possible comparison with the other countries covered by BEEPS survey. © 2020, Economics - Prague, Faculty of Business Administration.Russian Science Foundation, RSF: 19-18-00262Research was supported by the grant of the Russian Science Foundation No 19-18-00262 "Empirical modelling of balanced technological and socioeconomic development in the Russian regions

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

The impact of externalities on the innovation activity of Russian firms

In this paper, we analyze the impact of externalities on firms’ capacity to develop and implement innovations. We evaluate a Probit model containing both firm level factors and regional factors, such as the institutional environment, state support, and human capital. The dependent variable is a dummy variable reflecting the involvement of a firm in innovation activity. We employ data provided by BEEPS 2012-2014 for firm-level indicators and data provided by the Russian Federal State Statistics Service for region level indicators. The results confirm that at present the most important external factors affecting the innovation activity of Russian firms are state support, both at the firm level and at the regional level, the economic situation in the region, institutions, and quality of human capital. At the same time, we found that several factors such as political stability, tax policy, and investment risks were insignificant. These results require further analysis. We also found that the impact of the factors mentioned above depends on whether a region receives state support. The results imply that a differentiated policy that considers regional characteristics will probably be more effective than a uniform policy on innovation. © 2018, National Research University, Higher School of Econoimics. All rights reserved.The study was supported by the Russian Foundation for Basic Research (project №18-010-01190 “Models for analysing innovation development factors and comparative advantages in the Russian economy”). The authors are grateful to Karina Nagieva, postgraduate student at the Higher School of Economics and Management of the Ural Federal University, for her contributions to this study. The authors would also like to thank participants of the conference hosted by the HSE Centre for Market Studies and Spatial Economics (St. Petersburg, June, 2016) for their valuable comments. Sole responsibility for any possible mistakes lies with the authors

Does Income Inequality Matter for CO2 Emissions in Russian Regions?

Research background:Intensive economic growth in Russian regions during recent decades has been associated with numerous environmental issues, particularly increasing CO2 emissions, as well as income inequality. To achieve sustainable development, it is necessary to resolve these issues. Purpose of the article: To shed light on the impact of income inequality on CO2 emissions based on Russian regional data covering the years 2004–2018. Methods: Gini index and decile dispersion ratio are used to measure income inequality. To study the impact of income inequality on CO2 emissions in the Russian regions, we estimate econometric models with fixed and random effects and apply GMM method. We test the hypothesis of the environmental Kuznets curve to determine the impact of economic growth on CO2 emissions. Findings & value added: The results show that CO2 emissions increase in tandem with growth in income inequality between 10% of people with the lowest income and 10% of people with the highest income. Simultaneously, CO2 emissions decrease with growth of Gini coefficient. The hypothesis of the Environmental Kuznets Curve was confirmed based on GMM method. Our findings underscore that the activities of the extraction and manufacturing sectors, as well as energy consumption, increase CO2 emissions. The chief significance of this paper is the finding that large income gap between extremely rich and extremely poor population cohorts increases CO2 emissions. This implies that economic policy aimed at reducing income inequality in Russian regions will also reduce CO2 emissions, especially if accompanied by increased use of environmentally friendly technologies. From the international perspective, our research can be extended to study other countries and regions. © Instytut Badań Gospodarczych.This research was supported by a grant from the Russian Science Foundation № 19-18-00262: “Empirical modelling of balanced technological and socioeconomic development in the Russian regions”

The response of exchange rates to economic policy uncertainty: Evidence from Russia

The Russian economy has encountered substantial exchange rate volatility due to many endogenous and exogenous shocks, including the adoption of different exchange rate systems, the global financial crisis, sanctions, and the COVID pandemic. The economy has long experience with a managed floating exchange rate system, which motivates us to investigate the exchange rate response to domestic economic policy uncertainty, incorporating oil prices and the trade volume under different economic circumstances. We apply quantile-based time-series approaches to deal with extreme values. Our empirical investigation demonstrates that the local currency appreciates in response to increased Russian economic policy uncertainty under different quantiles of the managed floating exchange rate, but it depreciates under most quantiles in a floating exchange rate period. Our findings confirm that the Russian currency appreciates with the rise in international oil prices and trade as Russia is an oil-exporting country. Moreover, the findings are robust under the quantile-on-quantile approach. © 2021 The AuthorsRussian Science Foundation, RSF: 19-18-00262This study was supported by the grant of the Russian Science Foundation , Code: 19-18-00262 . “Empirical modelling of balanced technological and socioeconomic development in the Russian regions”

The impact of spatial concentration on enterprise performance

The objective of this paper is to reveal the impact of spatial concentration of business in the Russian cities on enterprise productivity. The hypotheses are the following: urbanization level and home market potential positively affect enterprise performance; localization economies are positive and start decreasing after some point due to congestion and excessive competition; regional transport infrastructure, business climate and human capital positively affect enterprise performance. We use firm level data augmented with city and regional data. Fixed effects are applied in order to deal with endogeneity. Agglomeration economies are considered in the light of opportunities for knowledge spillovers, input sharing and labor market pooling. Our results confirm that agglomeration economies and home market potential are important for the enterprise performance. We find positive urbanization and diversity economies, while localization economies have an inverted U shape. Results can be used to improve regional policy. For instance, significance of home market potential emphasizes the importance of transport infrastructure. Significance of agglomeration effects implies that if a sufficiently large number of firms work in a city, performance of each firm improves.The authors would like to thank the Russian Science Foundation for its support of the research project. 15-18-10014 "Projection of optimal socio-economic systems in turbulence of external and internal environment". We also express our gratitude to Hubert Jayet, Sergey Kadochnikov, Volodymir Vakhitov, Pavel Vorobyev, Nadezhda Kislyak for their valuable comments and ideas for further research. Any remaining errors are our own

Factors Determining Enterprise Location Choice in the Cities of Russia

Enterprise location choice has both an economic and social meaning for a city, being closely linked to the availability of well-paid jobs and personal development. Indeed, the availability and quality of jobs depends on enterprises, and this directly affects the professional development of personnel and the quality of life in the city. Therefore, the success of a city depends on whether firms find it attractive for their activities. Based on firm level data covering national and foreign enterprises augmented with city and regional data, we study enterprise location decisions in Russia. The impact of the agglomeration level, home market potential, transport infrastructure, business environment on firms’ location decisions is analyzed based on profit equation. Analysis is carried out on a city level taking into account regional factors as well. It is assumed, that firms choose location where they can earn the highest profits. The results confirm that agglomeration levels and the home market potential affect the choice of location choice by national and foreign firms. Diversified economies and home market potential positively affect location choice, while cost savings associated with location have an inverted U shape. Estimations shows that foreign enterprises are interested in large demand, i.e. they pursue a strategy for finding a market. They do not seem to be interested in lower wages, i.e. to pursue an efficiency strategy. Assuming that there are more innovations in diversified cities and cities with a favorable business climate, a strategy of asset seeking might be present. The results also confirm a negative impact of regional business environment risks on foreign firms’ location choice. The results will be useful for improving the regional policy aimed at business development and attracting foreign direct investment.Выбор предприятиями местоположения имеет как экономическое, так и социальное значение для городов. От работы предприятий зависит наличие и качество рабочих мест, что определяет в конечном итоге качество жизни населения. Поэтому успех города зависит от того, считают ли фирмы его привлекательным для своей деятельности. Для изучения выбора предприятиями местоположения были использованы данные по национальным и иностранным фирмам, дополненные данными по городам и регионам. На основе функции прибыли проводится анализ воздействия уровней агломерации, потенциала домашнего рынка, транспортной инфраструктуры, делового климата на принятие решения фирмами о размещении. Исследование осуществляется на уровне городов с учетом региональных факторов. Предполагается, что фирмы выбирают местоположение, ориентируясь на наиболее высокую возможную прибыль, которую они могут получить. Результаты подтверждают, что уровни агломерации и потенциал домашнего рынка влияют на привлекательность города для национальных и иностранных фирм. Точнее, уровень диверсификации и потенциал домашнего рынка положительно влияют на выбор местоположения, а экономия от локализации имеет форму перевернутой U-образной кривой. Иностранные фирмы заинтересованы в высоком уровне спроса, то есть следуют стратегии поиска рынка. Вместе с тем они не стремятся работать в городах, где относительно ниже уровень зарплаты, то есть не преследуют стратегию поиска эффективности. Если предположить, что больше инноваций осуществляется в городах с более высоким уровнем диверсификации и с лучшим климатом для бизнеса, может иметь место стратегия поиска активов. Результаты также подтверждают отрицательное влияние рисков для бизнеса в регионе на выбор местоположения иностранными фирмами. Результаты могут быть использованы при разработке и совершенствовании региональной политики, направленной на развитие бизнеса и на привлечение прямых зарубежных инвестиций.Исследование проведено при поддержке гранта РФФИ № 16-06-00144 «Факторы пространственного развития в российской экономике». Авторы также благодарят Юбера Жайе за ценные комментари

The Impact of Urbanization on Carbon Dioxide Emissions in the Regions of Russia

Today the world faces the environmental problems arising from economic activity, and Russia is no exception. At the same time, it is a well known fact that economic development is associated with urbanization process. Our aim is to estimate the impact of urbanization on CO2 emissions. In this paper, we study 77 Russian regions based on data for the years 2001-2015, provided by the Federal Service for State Statistics and the Unified Inter-Agency Information and Statistical System. The Quantile regression model is applied, with the dependent variable of CO2 emissions per capita. Urbanization is measured as a share of urban population in the regions. Gross regional product per capita is included into the model to test the Environmental Kuznets Curve hypothesis. Control variables are energy consumption per capita, expenditures on technological innovations per capita and foreign direct investment per capita. Markov Chain Monte Carlo method is used to estimate the model. Mixed evidence of the urbanization effect on CO2 emission is revealed: urbanization contributes to decrease in CO2 emissions in the Russian regions of 10th and 50th quantiles, while in the regions of 25th, 75th and 90th quantiles higher urbanization leads to increase in CO2 emissions. The hypothesis of Environmental Kuznets Curve is al-so confirmed for some Russian regions, i. e. with an increase in gross regional product per capita CO2 emissions increase up to a certain point, and with further growth of gross regional product per capita they decrease. As expected, an increase in energy consumption leads to an increase in CO2 emissions. Foreign direct investment is found to affect negatively CO2 emissions, when this variable is significant, i. e. for the 50th and 90th quantiles. We find it important that with an increase in regional expenditures on technical innovations CO2 emissions decrease. The results of this research can be useful for regional policy.В настоящее время в России, как и в других странах мира, существует проблема загрязнения окружающей среды, связанная с экономической деятельностью. Как известно, экономическое развитие происходит одновременно с процессами урбанизации. Целью нашего исследования является оценка влияния урбанизации на выбросы углекислого газа в регионах России. Исследование проводится для 77 российских регионов на основе данных Федеральной службы государственной статистики и Единой межведомственной информационно-статистической системой за 2001-2015 гг. Применяется модель квантильной регрессии, в которой зависимой переменной являются выбросы CO2 на душу населения. Урбанизация измеряется как доля городского населения в регионах. В модель включен также валовой региональный продукт на душу населения для проверки гипотезы экологической кривой Кузнеца. В качестве контрольных переменных рассматриваются потребление электроэнергии на душу населения, расходы на технологические инновации на душу населения и поступление прямых иностранных инвестиций на душу населения. Для оценки модели используется метод Монте-Карло с Марковскими цепями. Полученные результаты свидетельствуют о том, что урбанизация способствует снижению выбросов CO2 в регионах России 10-го и 50-го квантилей, тогда как в регионах 25-го, 75-го и 90-го квантилей более высокая урбанизация ведет к увеличению выбросов CO2. Кроме того, гипотеза экологической кривой Кузнеца подтверждается для части российских регионов, т. е. с увеличением валового регионального продукта на душу населения выбросы CO2 увеличиваются до определенной точки, а при дальнейшем росте валового регионального продукта на душу населения они уменьшаются. Как и ожидалось, увеличение потребления энергии приводит к увеличению выбросов CO2. Было выявлено, что поступление прямых иностранных инвестиций приводит к снижению выбросов CO2 для 50-го и 90-го квантилей; для других квантилей переменная «прямые иностранные инвестиции» оказалась незначимой. Мы считаем важным, в частности, тот результат, что с увеличением региональных расходов на технологические инновации выбросы CO2 снижаются. Результаты исследования могут быть полезны для формирования региональной экологической политики.В настоящее время в России, как и в других странах мира, существует проблема загрязнения окружающей среды, связанная с экономической деятельностью. Как известно, экономическое развитие происходит одновременно с процессами урбанизации. Целью нашего исследования является оценка влияния урбанизации на выбросы углекислого газа в регионах России. Исследование проводится для 77 российских регионов на основе данных Федеральной службы государственной статистики и Единой межведомственной информационно-статистической системой за 2001-2015 гг. Применяется модель квантильной регрессии, в которой зависимой переменной являются выбросы CO2 на душу населения. Урбанизация измеряется как доля городского населения в регионах. В модель включен также валовой региональный продукт на душу населения для проверки гипотезы экологической кривой Кузнеца. В качестве контрольных переменных рассматриваются потребление электроэнергии на душу населения, расходы на технологические инновации на душу населения и поступление прямых иностранных инвестиций на душу населения. Для оценки модели используется метод Монте-Карло с Марковскими цепями. Полученные результаты свидетельствуют о том, что урбанизация способствует снижению выбросов CO2 в регионах России 10-го и 50-го квантилей, тогда как в регионах 25-го, 75-го и 90-го квантилей более высокая урбанизация ведет к увеличению выбросов CO2. Кроме того, гипотеза экологической кривой Кузнеца подтверждается для части российских регионов, т. е. с увеличением валового регионального продукта на душу населения выбросы CO2 увеличиваются до определенной точки, а при дальнейшем росте валового регионального продукта на душу населения они уменьшаются. Как и ожидалось, увеличение потребления энергии приводит к увеличению выбросов CO2. Было выявлено, что поступление прямых иностранных инвестиций приводит к снижению выбросов CO2 для 50-го и 90-го квантилей; для других квантилей переменная «прямые иностранные инвестиции» оказалась незначимой. Мы считаем важным, в частности, тот результат, что с увеличением региональных расходов на технологические инновации выбросы CO2 снижаются. Результаты исследования могут быть полезны для формирования региональной экологической политики.Research was supported by the grant of the Russian Science Foundation № 19-18-00262 «Empirical modelling of balanced technological and socioeconomic development in the Russian regions».Исследование выполнено за счет г ранта Р оссийского н аучного ф онда (проект № 19-18-00262 «Моделирование сбалансированного технологического и социально-экономического развития российских регионов»)

Влияние инфраструктуры на социально-экономическое развитие регионов России: методология и анализ

Received February 9, 2020; accepted May 10, 2020.Дата поступления 9 февраля 2020 г.; дата принятия к печати 10 мая 2020 г.Relevance. Regional infrastructure development directly affects economic growth, social development and the quality of life. To identify the key areas of infrastructure development in Russian regions, it is necessary to develop a methodological approach to the analysis of the impact of infrastructure on socio- economic development, which determines the relevance of this study. Research objective. This study aims to improve the methodology of assessment of the role infrastructure plays in the socio-economic development of Russian regions. Data and methods. The analysis relies on a system of general and integral, static and dynamic indicators used to assess the current state and dynamics of infrastructure in regions. The analysis takes into account the structural and functional features of infrastructure. The proposed methodology comprises methods for obtaining comparative estimates of regional infrastructure development, which can be applied to compile regional rankings. The study also uses methods of econometric and K-means cluster analysis. Results. A comparative analysis of the infrastructure development of Russian regions allowed us to assess the infrastructural potential of these regions, the discrepancies in infrastructure development and compare the infrastructure-related characteristics of the leading lagging regions. The results of econometric analysis as well as cluster analysis of regions based on general and integral dynamic indicators are discussed. Conclusions. The methodological approach proposed by the authors has been tested by using the data on Russian regions. The analysis has revealed the most typical problems faced by Russian regions. These problems should be taken into account in strategic decision- and policy-making.Актуальность. Развитие региональной инфраструктуры напрямую влияет на экономический рост, социальное развитие и качество жизни. Для выявления ключевых направлений развития инфраструктуры в российских регионах необходимо разработать методологию, анализирующую влияние инфраструктуры на социально-экономическое развитие регионов. Цель исследования. Цель данного исследования – усовершенствовать методологию оценки роли инфраструктуры в социально-экономическом развитии регионов России. Данные и методы. Анализ основан на системе общих и интегральных, статических и динамических показателей, используемых для оценки текущего состояния и динамики инфраструктуры в регионах. Анализ учитывает структурные и функциональные особенности инфраструктуры. Предлагаемая методология включает в себя методы получения сравнительных оценок развития региональной инфраструктуры, которые можно применять для составления региональных рейтингов. В исследовании также используются эконометрические методы и кластерный анализ с помощью метода k-средних. Результаты. Сравнительный анализ развития инфраструктуры российских регионов позволил нам оценить инфраструктурный потенциал этих регионов, различия в развитии инфраструктуры и сравнить инфраструктурные характеристики регионов. Проинтерпретированы результаты эконометрического анализа, а также кластерного анализа регионов на основе общих и интегральных динамических показателей. Выводы. Предложенный авторами методологический подход апробирован с использованием данных по регионам России. Анализ выявил наиболее типичные проблемы, с которыми сталкиваются российские регионы. Эти проблемы должны учитываться при принятии стратегических решений и разработке государственной политики.This research was supported by the Institute of Economics of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences.Работа выполнена при поддержке Института экономики Уральского отделения Российской академии наук

The Im pact of Human Capital on Enterprise Productivity in the Russian Re gions

Our research is devoted to the empirical analysis of the impact of human capital development in a region on enterprise productivity. We study the impact of regional human development indicator on firms’ productivity. Our aim is to reveal the nature and strength of the external effects’ impact on productivity arising from regional human capital. Based on corporate database Ruslana containing information on 76,769 Russian enterprises for the period 2006-2015, we analyzed external effects of the development of human capital for firms. While analyzing this factor which is external to a firm, we took into account specific features of the firms themselves, reflected in their involvement in international trade. The model that best fits our data is a panel data model with fixed effects. In the paper, we also discuss the results of economic research on mechanisms through which human capital affects enterprise performance. We consider the models linking human capital and innovations. The human development indicator introduced by the UN is analyzed, and a modified index is suggested. The index is interpreted from the standpoint of analyzing the standard of living attained by regions. It is also applied to understand a possible contribution of human capital into an increase in labour productivity on a firm level. The place of Russia in the world in the context of this index is described. The results confirm that the level of regional human development, along with firms’ characteristics, contribute to firms’ productivity. Conclusions from the research can provide a background for elaborating strategies for firms’ development and their successful implementation. Additionally, the conclusions can contribute to elaboration and analysis of economic policy aimed at productivity growth and economic development. We can conclude that being the aim of economic development itself, human capital also contributes to an increase in firms’ productivity. Therefore, among the determinants of labor productivity is improvement in educational and health care systems as well as improvement in individual material well-being through economic inclusion.Исследование посвящено эмпирическому анализу влияния человеческого капитала на производительность российских предприятий. Цель исследования состоит в выявлении характера и степени воздействия внешних эффектов от человеческого капитала в регионе на производительность предприятий. На основе базы данных «Руслана» по 76 769 российским фирмам за период с 2006 по 2015 г. оценено влияние внешних эффектов для фирм от развития человеческого капитала в регионе. В качестве основной эмпирической модели была разработана эконометрическая модель анализа панельных данных с фиксированными эффектами. В статье также представлены особенности каналов, посредством которых человеческий капитал влияет на деятельность фирм. Уделяется внимание моделям, посвященным взаимосвязи между человеческим капиталом и инновациями. Рассматривается индекс развития человеческого потенциала, разработанный ООН, а также предлагается его модификация для оценки человеческого капитала в российских регионах. Индекс интерпретируется как с позиции оценки достигнутого в регионах уровня жизни, так и с позиции возможного вклада человеческого капитала в повышение производительности фирм. Оценено место России в мире в контексте данного индекса, а также проанализирована ситуация в регионах России. Полученные в ходе эконометрического моделирования результаты подтверждают, что уровень развития человеческого капитала, наряду с внутренними характеристиками фирм, способствует росту производительности предприятий. Результаты исследования будут полезны для разработки стратегий развития фирм и их успешной реализации. Также результаты могут служить основой для разработки экономической политики, нацеленной на рост производительности и экономическое развитие. Совершенствование систем образования и здравоохранения, а также рост равенства возможностей и доходов, будут способствовать росту производительности российских предприятий