Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/98147
Название: Феномен структурно-технологической близости и перетоки знаний в регионах России
Другие названия: Phenomenon of structural-technological proximity and knowledge spillovers between Russian regions
Авторы: Унтура, Г. А.
Канева, М. А.
Морошкина, О. Н.
Untura, G. A.
Kaneva, M. A.
Moroshkina, O. N.
Дата публикации: 2020
Издатель: Institute of Economics, Ural Branch of the Russian Academy of Sciences
Институт экономики Уральского отделения РАН
Библиографическое описание: Унтура Г. А. Феномен структурно-технологической близости и перетоки знаний в регионах России / Г. А. Унтура, М. А. Канева, О. Н. Морошкина. – DOI 10.17059/ekon.reg.2020-4-17 // Экономика региона. — 2020. — Том 16, выпуск 4. — С. 1254-1271.
Аннотация: Теоретические и эмпирические исследования в разных странах показали, что важной предпосылкой развития и экономического роста регионов является феномен пространственной и непространственной близости регионов, который порождает перетоки знаний. Цель исследования - разработка методического подхода к измерению и визуализации пространственной и структурнотехнологической близости, влияющей на переток знаний между регионами, апробация приемов картографической визуализации близости регионов России. В статье проанализированы зарубежные и отечественные подходы к исследованию пространственной и непространственной близости. Новыми результатами для отечественных исследований являются обоснование содержания этапов, составляющих методический инструментарий количественной оценки разных видов близости регионов, и способ построения типологии регионов на основе коэффициентов матрицы непространственной близости, рассчитанных по показателю «валовая добавленная стоимость» по 15 секторам общероссийского классификатора видов экономической деятельности (ОКВЭД) для регионов России. На примере Новосибирской области для 2005 и 2016 гг. выполнены методические приемы измерения и визуализации географической и структурно-технологической близости данного региона по отношению к другим регионам РФ. Показано, что для Новосибирской области, занимающей срединное географическое положение в стране и имеющей диверсифицированную структуру видов экономической деятельности и науки, возрастает возможность возникновения каналов перетока знаний со многими европейскими регионами России и некоторыми регионами Урала и Дальнего Востока. Матрицы близости могут использоваться в эконометрических исследованиях, проверяющих гипотезы о влиянии разных форм близости на экономический рост регионов. Рекомендации о необходимости активизации каналов перетока знаний совпадают с предложениями о поддержке территорий инновационного развития, выдвинутыми в Пространственной стратегии России до 2025 г.
International theoretical and empirical studies have shown that regional development and economic growth largely depend on spatial and non-spatial proximity of regions, which generates knowledge spillovers. We developed a methodological approach to measuring and visualising spatial and structural-technological proximity affecting regional knowledge spillovers. Moreover, we tested the techniques of the cartographic visualisation of the proximity of Russian regions. Further, we analysed foreign and domestic approaches to studying spatial and non-spatial proximity and obtained new results. We described the stages constituting a methodology for the quantitative assessment of different types of regional proximity. Additionally, we proposed a method for constructing a typology of regions based on the coefficients of the non-spatial proximity matrix, calculated according to the indicator “gross value added” for 15 sectors of the Russian National Classifier of Economic Activities (OKVED) for Russian regions. Using the data for the Novosibirsk region in 2005 and 2016, we applied methodological techniques for measuring and visualising geographical and structural-technological proximity (STB) of a region in relation to other constituent entities of the Russian Federation. The Novosibirsk region is located in the middle of the country and has a diversified structure of economic activities and science. For this particular region, there has been an increase in the likelihood of the emergence of knowledge spillover channels with various European regions of Russia and some regions of the Urals and the Far East. Proximity matrices can be used in econometric studies to test hypotheses about the impact of different forms of proximity on regional economic growth. Recommendations to enhance knowledge spillover coincide with the proposals to support the areas of innovative development stated in The Strategy of Spatial Development of the Russian Federation for the period until 2025.
Ключевые слова: RUSSIAN REGIONS
ECONOMIC GROWTH
KNOWLEDGE SPILLOVERS
SPATIAL PROXIMITY
STRUCTURAL-TECHNOLOGICAL PROXIMITY
MEASUREMENT
VISUALISATION
TYPOLOGIES
NOVOSIBIRSK REGION
РЕГИОНЫ РОССИИ
ЭКОНОМИЧЕСКИЙ РОСТ
ПЕРЕТОК ЗНАНИЙ
ПРОСТРАНСТВЕННАЯ БЛИЗОСТЬ
СТРУКТУРНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКАЯ БЛИЗОСТЬ
ИЗМЕРЕНИЕ
ВИЗУАЛИЗАЦИЯ
ТИПОЛОГИИ
НОВОСИБИРСКАЯ ОБЛАСТЬ
URI: http://elar.urfu.ru/handle/10995/98147
Условия доступа: Creative Commons Attribution License
Текст лицензии: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Идентификатор РИНЦ: 44448555
Идентификатор SCOPUS: 85100086095
Идентификатор WOS: 000604649400016
ISSN: 2411-1406
2072-6414
DOI: 10.17059/ekon.reg.2020-4-17
Сведения о поддержке: Исследование выполнено в рамках базового проекта плана НИР Проект XI.174.1.1.(0.325–2019–0008) «Экономика Сибири и ее регионов в условиях внешних и внутренних вызовов и угроз: методология, тенденции, прогнозы».
The article has been prepared in accordance with the research plan the Project XI.174.1.1. (0.325–2019–0008) “Economy of Siberia and its regions in the context of external and internal challenges and threats: methodology, trends, forecasts”.
Источники: Экономика региона. 2020. Том 16, выпуск 4
Располагается в коллекциях:Economy of Region

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
2020_4_019.pdf2,4 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Лицензия на ресурс: Лицензия Creative Commons Creative Commons