Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/127989
Название: Оптимальные пространственные форматы межрегионального экономического сотрудничества в рамках инновационной экономики
Другие названия: Optimal Spatial Models of Interregional Economic Cooperation in the Field of Innovative Economy
Авторы: Мосалёв, А. И.
Mosalev, A. I.
Дата публикации: 2022
Издатель: Institute of Economics, Ural Branch of the Russian Academy of Sciences
Институт экономики Уральского отделения РАН
Библиографическое описание: Мосалёв А. И. Оптимальные пространственные форматы межрегионального экономического сотрудничества в рамках инновационной экономики / А. И. Мосалёв // Экономика региона. — 2022. — Том 18, выпуск 3. — С. 638-652.
Аннотация: Проблема внутрироссийской кооперации компаний в области инновационной экономики представляется перспективным направлением исследования, особенно в структуре макроэкономических событий последнего времени, вызванных санкционными ограничениями в частности, на импорт высокотехнологичных товаров. В работе проведено исследование оптимального пространственного масштаба межрегионального инновационного сотрудничества. Представление анализа подходов к определению оптимального количества k-матриц отношений между инновационно активными регионами выступает целью настоящей статьи. гипотезой исследования стало предположение, что инновационная активность предпринимательского сектора одного региона не способна оказывать влияние на инновационную активность соседних и наоборот. Для выявления стержневой объясняющей переменной применялся метод пошаговой регрессии. На основе матрицы пространственных весов формировалась пространственная эконометрическая модель с применением метода наименьших квадратов. Для проверки пространственной корреляции применялся метод глобального тестирования Морона I, в частности, метод локальной пространственной ассоциации LISA по правилу ферзя использован для определения зависимостей инновационной активности между соседними регионами. В качестве анализа использованы панельные данные всех регионов РФ за период с 2010 г. по 2019 г., а также пространственное эконометрическое моделирование с целью определения побочных эффектов оптимального пространственного масштаба. В результате установлено наличие пространственной корреляции уровней инновационной активности регионов, размеров рынков, а также институциональной поддержки предприятий в отдельных регионах. Также определены факторы, оказывающие положительное влияние на масштабы инновационной активности самих регионов и прилегающих к ним территориям, а именно: величина внутренних доходов регионов, количество участников инновационного процесса и объектов инфраструктуры. Установлено, что оптимальным масштабом регионального сотрудничества будет считаться соседство регионов, у которых велико количество участников инновационного процесса (не менее 100 ед.), а также объектов инновационной инфраструктуры (не менее 810 ед.).
Domestic cooperation of companies in the field of innovative economy seems to be a promising research area in Russia, especially considering recent macroeconomic events caused by sanctions, in particular, restrictions on the import of high-tech goods. Thus, the present study examines the optimal spatial scale of interregional innovation cooperation. The article presents an analysis of approaches to determining the optimal number of k-matrices of relations between innovation active regions. It is hypothesised that the innovative activity of the business sector in one region does not influence the innovative activity of its neighbours and vice versa. Stepwise regression was applied to identify the core explanatory variable. Based on the spatial weights matrices, a spatial econometric model was constructed using the least squares method. Further, the global Moran’s I was employed to test the spatial correlation, in particular, local indicators of spatial association (LISA) using the queen criterion of contiguity were utilised to determine the dependencies of innovative activity between neighbouring regions. The analysis used panel data from all Russian regions for the period from 2010 to 2019, as well as spatial econometric modelling to identify the side effects of the optimal spatial scale. As a result, the study revealed the presence of spatial correlation in the levels of regional innovative activity, the size of markets, as well as institutional support for enterprises in individual regions. Additionally, the research identified factors positively affecting the scale of innovative activity of the regions and adjacent territories, such as regional domestic income, the number of participants in innovation processes and infrastructure facilities. It has been established that the neighbourhood of regions characterised by the presence of many participants in innovation processes (at least 100 units), as well as innovation infrastructure facilities (at least 810 units) will be seen as the optimal scale of regional cooperation.
Ключевые слова: ПРОСТРАНСТВЕННЫЙ МАСШТАБ
ПРОСТРАНСТВЕННАЯ АВТОКОРРЕЛЯЦИЯ
ИННОВАЦИОННАЯ АКТИВНОСТЬ
ПРОСТРАНСТВЕННАЯ ЭКОНОМЕТРИКА
ПОШАГОВАЯ РЕГРЕССИЯ
ГЛОБАЛЬНЫЙ ИНДЕКС МОРАНА
ЛОКАЛЬНЫЙ ИНДЕКС МОРАНА
РЕГИОНАЛЬНОЕ СОТРУДНИЧЕСТВО В СФЕРЕ ИННОВАЦИЙ
МОДЕЛЬ ДАРБИНА
МОДЕЛЬ ПРОСТРАНСТВЕННОГО ЗАПАЗДЫВАНИЯ
ПРОСТРАНСТВЕННАЯ ОШИБКА
SPATIAL SCALE
SPATIAL AUTOCORRELATION
INNOVATIVE ACTIVITY
SPATIAL ECONOMETRICS
STEPWISE REGRESSION
GLOBAL MORAN'S I
LOCAL MORAN'S I
REGIONAL COOPERATION IN THE FIELD OF INNOVATION
DURBIN MODEL
SPATIAL LAG MODEL
SPATIAL ERROR
URI: http://elar.urfu.ru/handle/10995/127989
Условия доступа: info:eu-repo/semantics/openAccess
Текст лицензии: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Идентификатор РИНЦ: 49753588
Идентификатор SCOPUS: 85141246477
Идентификатор WOS: 000979820800002
ISSN: 2411-1406
2072-6414
DOI: 10.17059/ekon.reg.2022-3-2
Источники: Экономика региона. 2022. Том 18, выпуск 3
Располагается в коллекциях:Economy of Region

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
2022_18_3_004.pdf1,6 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Лицензия на ресурс: Лицензия Creative Commons Creative Commons