Academic Journal
Оптимальные пространственные форматы межрегионального экономического сотрудничества в рамках инновационной экономики
| Title: | Оптимальные пространственные форматы межрегионального экономического сотрудничества в рамках инновационной экономики |
|---|---|
| Authors: | Mosalev, A. I. |
| Source: | Экономика региона, Vol 18, Iss 3 (2022) |
| Publisher Information: | Russian Academy of Sciences, Institute of Economics of the Ural Branch, 2022. |
| Publication Year: | 2022 |
| Subject Terms: | ПРОСТРАНСТВЕННАЯ ОШИБКА, МОДЕЛЬ ДАРБИНА, SPATIAL LAG MODEL, 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, INNOVATIVE ACTIVITY, МОДЕЛЬ ПРОСТРАНСТВЕННОГО ЗАПАЗДЫВАНИЯ, REGIONAL COOPERATION IN THE FIELD OF INNOVATION, LOCAL MORAN'S I, DURBIN MODEL, GLOBAL MORAN'S I, Regional economics. Space in economics, ПРОСТРАНСТВЕННЫЙ МАСШТАБ, ИННОВАЦИОННАЯ АКТИВНОСТЬ, SPATIAL ECONOMETRICS, ЛОКАЛЬНЫЙ ИНДЕКС МОРАНА, STEPWISE REGRESSION, HT388, ПРОСТРАНСТВЕННАЯ АВТОКОРРЕЛЯЦИЯ, ПРОСТРАНСТВЕННАЯ ЭКОНОМЕТРИКА, SPATIAL SCALE, ГЛОБАЛЬНЫЙ ИНДЕКС МОРАНА, РЕГИОНАЛЬНОЕ СОТРУДНИЧЕСТВО В СФЕРЕ ИННОВАЦИЙ, ПОШАГОВАЯ РЕГРЕССИЯ, SPATIAL ERROR, SPATIAL AUTOCORRELATION |
| Description: | 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. |
| Document Type: | Article |
| File Description: | application/pdf |
| Language: | English |
| ISSN: | 2072-6414 |
| DOI: | 10.17059/ekon.reg.2022-3-2 |
| Access URL: | https://doaj.org/article/3c162835c85d464096c027e859215252 http://elar.urfu.ru/handle/10995/127989 |
| Rights: | CC BY |
| Accession Number: | edsair.dedup.wf.002..c9967c30b32793c8931f68bf412d422c |
| Database: | OpenAIRE |
| ISSN: | 20726414 |
|---|---|
| DOI: | 10.17059/ekon.reg.2022-3-2 |