gosuprГосударственное управление. Электронный вестникPublic Administration. E-journal (Russia)2070-1381Факультет государственного управления МГУ имени М.В. Ломоносова10.55959/MSU2070-1381-107-2024-171-180gosupr-198Research ArticleРЕГИОНАЛЬНАЯ ЭКОНОМИКАREGIONAL ECONOMYВлияние научной и инновационной активности на ВРП регионов России: корреляционно-регрессионный анализImpact of Research and Innovative Activity on Russian Regions’ GRP: Correlation and Regression Analysishttps://orcid.org/0000-0003-0351-2557ВареникМ. С.VarenikM. S.

Вареник Мария Сергеевна, кандидат социологических наук

Москва

Maria S. Varenik, PhD, Higher School of Public Administration

Moscow

msvarenik@anspa.ruВысшая школа государственного администрирования, МГУ имени М.В. ЛомоносоваLomonosov Moscow State University2024230520261107171180Copyright © Вареник М.С., 20262026Вареник М.С.Varenik M.S.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.spajournal.ru/jour/article/view/198

Для повышения эффективности стратегического управления научно-инновационным развитием регионов России важно понимать закономерности взаимного влияния уровня экономики регионов и инновационного развития. На основе множественного регрессионного анализа выявлены значимые корреляции между экономическими показателями и параметрами научной и инновационной деятельности. Исследование основывается на корреляционно-регрессионном анализе. Проанализирован массив данных по 77 регионам России, при этом исключены 8 малонаселенных регионов, экономика которых наиболее значительно связано с добычей полезных ископаемых, а также по 75 регионам из данной выборки, но без Москвы и Санкт-Петербурга. Поскольку санкции против России в 2022 году создали барьеры для публикационной активности российских ученых в международных изданиях, использован массив показателей научной и инновационной активности за 2021 год, в том числе число публикаций в Scopus, ученых в регионах РФ и данные раздела «Наука и инновации» из регионального сборника Росстата. Существует значительная положительная корреляция между научной и инновационной активностью и ВРП регионов России. Наиболее весомым фактором оказался показатель публикационной активности в области экономики, эконометрики и финансов. Модель объясняет 68% вариации ВРП на душу населения по регионам, что свидетельствует о важности научной и инновационной деятельности для экономического роста. Полученная формула регрессии показывает, что лишь при определенном уровне экономического развития научно-инновационная активность начинает оказывать существенное влияние на экономический рост. Это важно для учета в процессах управления пространственным размещением научного потенциала. Формула обобщенным образом дает определенный «стратегический рецепт» научно-инновационного развития российского региона: поддержка исследований конкретных экономических проблем, развитие прикладной науки, решающей конкретные производственные или иные проблемы, а также стремление к производству инновационной продукции. Данный результат может быть использован в формировании научно-инновационных составляющих региональных стратегий развития.

To improve the effectiveness of strategic management of Russian regions scientific and innovative development, it is important to understand the patterns of its mutual influence with the level of regional economies. Based on multiple regression analysis, significant correlations were identified between economic indicators and parameters of scientific and innovative activities. The study is based on correlation and regression analysis. The dataset analyzed covers 77 regions of Russia, excluding 8 sparsely populated regions whose economies are most significantly associated with mining, as well as 75 regions from this sample, but excluding Moscow and St. Petersburg. Since sanctions against Russia in 2022 created barriers to the publication activity of Russian scientists in internationally represented journals, an array of indicators of scientific and innovative activity for 2021 was used, including the number of publications in Scopus by scientists in the regions of the Russian Federation and data from the Science and Innovation section from the regional collection of Rosstat. There is a significant positive correlation between scientific and innovative activity and the Russian regions GRP. The most significant factor turned out to be the indicator of publication activity in the field of economics, econometrics and finance. The model explains 68% of the variation in GRP per capita by region, which indicates the importance of scientific and innovative activity for economic growth. The obtained regression formula shows that only at a certain level of economic development scientific and innovative activity begins to have a significant impact on economic growth. This is important for taking into account the spatial distribution of scientific potential in the management processes. The formula generally provides a certain “strategic recipe” for scientific and innovative development of a Russian region: support for research into specific economic problems, development of applied science that solves specific production or other problems, as well as the desire to produce innovative products. This result can be used in the formation of scientific and innovative components of regional development strategies.

Корреляционно-регрессионный анализваловой региональный продукт (ВРП)научно-инновационная активностьрегионы Россииуровень экономикистратегическое управлениеCorrelation and regression analysisgross regional product (GRP)scientific and innovative activityregions of Russialevel of economystrategic managementReferencesГоберник Н.С., Митяков С.Н. Методика оценки влияния инновационной активности промышленных предприятий на их устойчивое развитие // Статистика и экономика. 2013. № 1. С. 32–35.Betarelli A.A, Faria W.R., Montenegro R.L.G., Bahia D.S., Gonçalves E. (2020) Research and Development, Productive Structure and Economic Effects: Assessing the Role of Public Financing in Brazil. Economic Modelling. Vol. 90. P. 235–253. DOI: 10.1016/j.econmod.2020.04.017Горидько Н.П., Нижегородцев Р.М. Феномен «роста на ожиданиях»: регрессионный анализ и релятивистская концепция времени в экономики // Вестник экономической интеграции. 2011. № 12. С. 11–27.Caporale G.M., Rault C., Sova A.D., Sova R. (2015) Financial Development and Economic Growth: Evidence from 10 New European Union Members. International Journal of Finance and Economics. Vol. 20. Is. 1. P. 48–60. DOI: 10.1002/ijfe.1498Горидько Н.П., Нижегородцев Р.М., Олисаева О.Л. Регрессионный анализ факторов экономического роста региона как инструмента выявления ключевых направлений государственного регулирования // Известия Волгоградского государственного технического университета. 2011. № 14(87). С. 164–177.Darda E.S., Ustinov E.A. (2016) Faktory razvitiya fondovogo rynka rossiyskoy federatsii: statisticheskaya otsenka [Factors in the development of the stock market of the Russian Federation: Statistical assessment]. Innovatsii i investitsii. No. 10. P. 70–74.Гусарова О.М., Кузменкова В.Д., Комаров П.И. Цифровые модели социально-экономического развития региональных субъектов // Фундаментальные исследования. 2018. № 8. С. 42–47.Fraumeni B.M. (2022) Gross Domestic Product: Are Other Measures Needed? IZA World of Labor. DOI: 10.15185/izawol.368.v2Дарда Е.С., Устинов Е.А. Факторы развития фондового рынка российской федерации: статистическая оценка // Инновации и инвестиции. 2016. № 10. С. 70–74.Gobernik N.S., Mityakov S.N. (2013) Method of Assessment of Innovation Activity Impact of Industrial Organizations on Their Development. Statistika i ekonomika. No. 1. P. 32–35.Козинова К.Т. Эконометрический анализ валового внутреннего продукта России и его взаимосвязей с инвестициями в основной капитал, численностью занятого в экономике населения, добычей нефти и газа // Экономический анализ: теория и практика. 2016. № 2(449). С. 183–196.Goridko N.P., Nizhegorodtsev R.M., Olisaeva O.L. (2011) Regression Analysis of Factors for Economic Growth of the Region as an Instrument to Reveal Key Directions of Macroeconomic Adjustment. Izvestiya Volgogradskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. No. 14(87). P. 164–177.Кравцов А.А. Развитие исследований инновационных процессов на основе патентной статистики: аналитический обзор // Журнал новой экономической ассоциации. 2017. № 3(35). С. 144–169. DOI: 10.31737/2221-2264-2017-35-3-7Goridko N.P., Nizhegorodtsev R.M. (2011) Fenomen «rosta na ozhidaniyakh»: regressionnyy analiz i relyativistskaya kontseptsiya vremeni v ekonomiki [The phenomenon of “growth on expectations”: Regression analysis and the relativistic concept of time in the economy]. Vestnik ekonomicheskoy integratsii. No. 12. P. 11–27.Крупко А.Э., Фетисов Ю.М., Рогозина Р.Е. Интерпретация корреляционно-регрессионного анализа основных факторов развития экономики ЦФО // ФЭС: Финансы, Экономика. 2018. Т. 15. № 12. С. 22–29.Gusarova O.M., Kuzmenkova V.D., Komarov P.I. (2018) Digital Model of Socio-Economic Development of Regional Actors. Fundamental’nyye issledovaniya. No. 8. P. 42–47.Крыжановская О.А., Степанова А.Р. Анализ основных тенденций развития малого бизнеса в Российской Федерации // Теория и практика сервиса: экономика, социальная сфера, технологии. 2019. № 4(42). С. 14–18.Henderson V., Storeygard A., Weil D.N. (2011) A Bright Idea for Measuring Economic Growth. American Economic Review. Vol. 101. Is. 3. P. 194–199. DOI: 10.1257/aer.101.3.194Митяков С.Н., Митяков Е.С., Митякова О.И., Яковлева Г.Н. Инструментарий оценки инновационной деятельности в регионах: корреляционно-регрессионный анализ // Инновации. 2021. № 1(267). С. 60–67. DOI: 10.26310/2071-3010.2021.267.1.009Herzer D. (2022) The Impact of Domestic and Foreign R&D on TFP in Developing Countries. World Development. Vol. 151. DOI: 10.1016/j.worlddev.2021.105754Мурашова Н.А. Методологические основы обеспечения инновационной деятельности экономических систем. Н. Новгород: Нижегород. гос. техн. ун-т. им. Р.Е. Алексеева, 2020.Kharitonova D.E. (2016) Korrelyatsionno-regressionnyy analiz v ekonomike [Correlation and regression analysis in economics]. Kontentus. No. 8(49). P. 176–179.Поздеев В.Л. Методы оценки финансовой устойчивости предприятий // Экономический анализ: теория и практика. 2005. № 24(57). С. 54–58.Kozinova K.T. (2016) Econometric Analysis of Gross Domestic Product of Russia and Its Relations to Investment in Fixed Assets, Volume of Employment in the Economy, and Oil and Gas Production. Ekonomicheskiy analiz: teoriya i praktika. No 2(449). P. 183–196.Харитонова Д.Е. Корреляционно-регрессионный анализ в экономике // КонтентуС. 2016. № 8(49). С. 176–179.Kravtsov A.A. (2017) Development of the Patent-Based Researches on Innovation Processes: Analytic Review. Zhurnal novoy ekonomicheskoy assotsiatsii. No. 3(35). P. 144–169. DOI: 10.31737/2221-2264-2017-35-3-7Betarelli A.A, Faria W.R., Montenegro R.L.G., Bahia D.S., Gonçalves E. Research and Development, Productive Structure and Economic Effects: Assessing the Role of Public Financing in Brazil // Economic Modelling. 2020. Vol. 90. P. 235–253. DOI: 10.1016/j.econmod.2020.04.017Krupko A.E., Fetisov Yu.M., Rogozina R.E. (2018) Interpretation of Correlation and Regression Analysis of the Main Factors of Economic Development of the CFD. FES: Finansy, Ekonomika. Vol. 15. No. 12. P. 22–29.Caporale G.M., Rault C., Sova A.D., Sova R. Financial Development and Economic Growth: Evidence from 10 New European Union Members // International Journal of Finance and Economics. 2015. Vol. 20. Is. 1. P. 48–60. DOI: 10.1002/ijfe.1498Kryzhanovskaya O.A., Stepanova A.R. (2019) Analysis of the Main Trends in the Development of Small Business in the Russian Federation. Teoriya i praktika servisa: ekonomika, sotsial’naya sfera, tekhnologii. No. 4(42). P. 14–18.Fraumeni B.M. Gross Domestic Product: Are Other Measures Needed? // IZA World of Labor. 2022. DOI: 10.15185/izawol.368.v2Mityakov S.N., Mityakov E.S., Mityakova O.I., Yakovleva G.N. (2021) Regional Innovation Assessment Toolkit: Correlation-Regression AnalysIs. Innovatsii. No. 1(267). P. 60–67. DOI: 10.26310/2071-3010.2021.267.1.009Henderson V., Storeygard A., Weil D.N. A Bright Idea for Measuring Economic Growth // American Economic Review. 2011. Vol. 101. Is. 3. P. 194–199. DOI: 10.1257/aer.101.3.194Murashova N.A. (2020) Metodologicheskiye osnovy obespecheniya innovatsionnoy deyatel’nosti ekonomicheskikh sistem [Methodological foundations for ensuring innovative activities of economic systems]. N. Novgorod: Nizhegorod. gos. tehn. un-t. im. R.E. Alekseeva.Herzer D. The Impact of Domestic and Foreign R&D on TFP in Developing Countries // World Development. 2022. Vol. 151. DOI: 10.1016/j.worlddev.2021.105754Pozdeev V.L. (2005) Metody otsenki finansovoy ustoychivosti predpriyatiy [Methods for assessing the financial stability of enterprises]. Ekonomicheskiy analiz: teoriya i praktika. No. 24(57). P. 54–58.Soete L., Verspagen B., Ziesemer T.H.W. Economic Impact of Public R&D: An International Perspective // Industrial and Corporate Change. 2022. Vol. 31. Is. 1. P. 1–18. DOI: 10.1093/icc/dtab066Soete L., Verspagen B., Ziesemer T.H.W. (2022) Economic Impact of Public R&D: An International Perspective. Industrial and Corporate Change. Vol. 31. Is. 1. P. 1–18. DOI: 10.1093/icc/dtab066Zhang L., Fargher N. Aggregate Accounting Earnings, Special Items and Growth in Gross Domestic Product: Evidence from Australia // Accounting and Finance. 2022. Vol. 62. Is. 2. P. 2467–2496. DOI: 10.1111/acfi.12871Zhang L., Fargher N. (2022) Aggregate Accounting Earnings, Special Items and Growth in Gross Domestic Product: Evidence from Australia. Accounting and Finance. 2022. Vol. 62. Is. 2. P. 2467–2496. DOI: 10.1111/acfi.12871

The authors declare that there are no conflicts of interest present.