Работы автора

Relevance. The adoption of new technologies and the rapid emergence of innovation spur high-tech production and export-led economic growth. We aim to provide fresh evidence on the determinants of high-tech exports, considering different macroeconomic factors within the framework of the gravity model. Research Objective. The aim of the research is to empirically assess the impact of macroeconomic instability, tax policies, natural resources endowment, human capital, and institutional environment on the promotion of high-tech exports. Data and Methods. In considering the institutional indicator, six distinct indices from the World Bank are examined, and a common indicator is computed using principal component analysis. The econometric modeling uses a panel dataset covering the world’s 80 largest economies from 1996 to 2019. To test the assumptions of the gravity model and tackle the heteroscedasticity problem, the Poisson Pseudo Maximum Likelihood methodology is employed. Results. Higher inflation and unemployment rates are found to significantly decrease high-tech exports, while government external debt contributes to their enhancement. Tight tax policy and an increase in tax contribution are counterproductive in spurring high-tech exports. A negative and significant result is found for resource endowment, indicating that an increase in resource exports is counterproductive for technological advances and high-tech production. In most cases, the institutional environment and human capital significantly promote high-tech exports. Conclusions. Based on the presented empirical findings, we offer recommendations for the government to stimulate high-tech exports.

Экономическая диверсификация является одним из эффективных инструментов, позволяющих нивелировать последствия внешних шоков для национальной экономики. Этнические меньшинства потенциально могут способствовать диверсификации экономики и экономической устойчивости национального хозяйства. Имея свои религию и традиции, которые накладывают отпечаток на особенности производства, многие этнические группы заняты преимущественно традиционными видами экономической деятельности. Их развитие потенциально могло бы закрыть некоторые потребности российского рынка. Однако данный аспект остаётся слабо изученным в научной литературе, поэтому цель исследования - оценить, как многообразие представленных в стране этнических групп влияет на экономическую диверсификацию российских регионов. Для анализа были использованы панельные данные по 83 регионам России за период с 2000 по 2020 годы. Этническое разнообразие измеряется с помощью индекса этнической фракционализации, количества официальных языков и основных религий. В качестве показателя экономической диверсификации используется декомпозитный индекс Тейла. Учитывая высокую гетероскедастичность региональных данных, используется метод квантильной регрессии с фиксированными эффектами. Результаты исследования свидетельствуют об отсутствии значимого эффекта индекса этнического разнообразия на диверсификацию экономики. Однако в регионах, где больше представителей различных конфессий, экономическая деятельность более диверсифицирована. Полученные результаты могут быть использованы для разработки стратегических механизмов государственного регулирования в области поддержки этнических групп и снижению концентрации экономики России.

Сохранение высокой социально-экономической неоднородности российских регионов является одной из проблем устойчивого развития страны. Основной задачей пространственной политики обозначено обеспечение опережающих темпов развития геостратегических и отстающих территорий, а также повышение конкурентоспособности региональных экономик. Однако события последнего десятилетия внесли существенные коррективы в реализацию планов экономического роста. Цель исследования – оценить степени пространственной неоднородности экономического роста и взаимовлияние граничащих субъектов Федерации за период с 2013 по 2021 г.

Материалы и методы. Основными в исследовании выбраны методологии П. Морана и А. Анселина. Первая позволяет охарактеризовать степень пространственной взаимосвязи регионов через локальные и глобальные индексы, вторая – сформировать пространственные кластеры на основе матрицы локальных индексов пространственной автокорреляции. Оценка проведена на данных о темпах роста реального ВРП на душу населения по 85 субъектам Федерации за пять временны́х интервалов.

Результаты исследования. Результаты подтвердили, что геополитические потрясения приводят к значительному увеличению неоднородности регионального экономического роста. Наиболее развитые регионы, в том числе нефтегазодобывающие, оказались больше подвержены внешним шокам, что привело к снижению их пространственной взаимосвязи. Южные и восточные регионы продемонстрировали тенденцию к росту. Пандемия COVID-19 закрепила формирование западного и восточного кластеров. В постковидный период региональные экономики продемонстрировали тенденцию к снижению неоднородности за счет ускорения темпов экономического роста. Одновременно подтверждено, что граничащие между собой регионы оказывают взаимовлияние на экономическое развитие друг друга.

Обсуждение и заключение. Результаты позволили выделить три этапа изменения неоднородности темпов роста региональных экономик за 2013‒2021 гг. Выводы рекомендованы для актуализации государственной политики в области снижения региональной неоднородности и «скрепления» национального экономического пространства.