Пространственное моделирование влияния разработанных передовых производственных технологий на промышленное производство регионов России

   Целью настоящего исследования является пространственное моделирование влияния разработанных передовых производственных технологий на объемы добычи полезных ископаемых, обрабатывающих производств и генерацию электроэнергии в регионах Российской Федерации.

   Применены модели пространственного лага (SAR) и пространственной ошибки (SEM), а также глобальный и локальный индекс Морана. В качестве исследуемых переменных рассмотрены объемы разработанных
передовых производственных технологий, добычи полезных ископаемых, обрабатывающих производств и генерации электроэнергии за 2022 г. Обнаружено, что процессы разработки передовых производственных технологий влияют на отрасли обрабатывающей промышленности и генерацию электроэнергии. Анализ коэффициентов пространственной автокорреляции показал, что в процессах разработки передовых производственных технологий, добычи полезных ископаемых, обрабатывающих производств и электроэнергии регионы формируют кластеры, а также существует положительная пространственная автокорреляция. Субъекты Российской Федерации классифицированы с помощью локального индекса Морана, который позволил определить полюса роста, кластеры высоких значений, территории, испытывающие на себе влияние данных кластеров, и территории с низким значением разработанных передовых производственных технологий, обрабатывающих производств и генерации электроэнергии. Отрицательное значение коэффициента пространственной автокорреляции в модели SAR показало, что увеличение объема разработанных передовых производственных технологий в одном регионе приводит к снижению их уровня в другом. Это свидетельствует о пространственной неоднородности процессов разработки передовых
технологий в регионах страны.

1. Дежина И. Передовые производственные технологии: место России. Экономическое развитие России. 2014;2(22):47–53.

2. Ленчук Е.Б. Научно-технологическое развитие России в условиях санкционного давления. ЭВР. 2022;3(73):52–60. doi: 10.37930/1990-9780-2022-3-73-52-60

3. Наумов И.В., Красных С.С. Пространственное моделирование влияния научно-исследовательского потенциала на динамику научно-технологического развития регионов России. Journal of Applied Economic Research. 2023;3(22):630–656. doi: 10.15826/vestnik.2023.22.3.026

4. Фраймович Д.Ю., Быкова М.Л., Власенко К.А. Значение передовых производственных технологий в социально-экономическом развитии Российской Федерации. Вестник Тверского государственного университета. Экономика и управление. 2022;3(59):54–62. doi: 10.26456/2219-1453/2022.3.054-062

5. Шкодинский С.В., Кушнир А.М., Продченко И.А. Влияние санкций на технологический суверенитет России. Проблемы рыночной экономики. 2022;2:75–96. doi: 10.33051/2500-2325-2022-2-75-96

6. Baltagi B.H., Song S.H., Koh W. Testing panel data regression models with spatial error correlation. Journal of Econometrics. 2003;1(117):123–150.

7. Moran P. The Interpretation of Statistical Maps. Journal of the Royal Statistical Society. 1948;10:243–251.