Новые ориентиры цифровой экономики: о взаимосвязи экономической сложности и материального благосостояния

 
Код статьиS265838870019868-7-1
DOI10.33276/S265838870019868-7
Тип публикации Статья
Статус публикации Опубликовано
Авторы
Должность: Главный научный сотрудник
Аффилиация: Центральный экономико-математический институт РАН
Адрес: г. Москва, Нахимовский пр., 47
Название журналаВестник ЦЭМИ
ВыпускВыпуск 1
Аннотация

Представленные в статье результаты развивают инструментальную основу цифровой экономики и методологию выбора приоритетных направлений диверсификации.  Получены оценки экономической сложности 80 российских регионов и 82 секторов экономики. Показано, что регионы с развитыми секторами добывающей промышленности имеют относительно низкие оценки экономической сложности. По данным 2019 г. регионы разделены на две группы с высокими и низкими оценками экономической сложности. Для каждой группы выявлена значимая взаимосвязь оценок экономической сложности регио-нов и показателей среднедушевого дохода. Оценено приращение среднедушевого дохода в результате увеличения экономической сложности региона.  Информация о влиянии экономической сложности на благосостояние является одной из возможных форм цифровой поддержки принятия стратегических решений.

Ключевые словацифровая экономика, эконометрика, экономическая сложность, благосостояние
Получено25.04.2022
Дата публикации27.04.2022
Кол-во символов17634
Цитировать   Скачать pdf Для скачивания PDF необходимо авторизоваться
100 руб.
При оформлении подписки на статью или выпуск пользователь получает возможность скачать PDF, оценить публикацию и связаться с автором. Для оформления подписки требуется авторизация.

Оператором распространения коммерческих препринтов является ООО «Интеграция: ОН»

1

Введение

2 Современные представления об экономической сложности связаны с ростом экономического благосостояния и снижением неравенства доходов (Hartmann, 2017). Страны, экспортирующие более «сложные» товары, обычно имеют более высокий уровень подушевого материального благосостояния, чем страны, экспортирующие «простые» товары. Причем, возможна структурная трансформация экономики и переход от более простых форм производства к более сложным. Cравнительно недавно разработана процедура, которая позволяет измерять экономическую сложность экспортируемых продуктов и структуры экономики в целом (Hausmann et al., 2011; Hausmann, Hwang, Rodrik, 2006; Hausmann, Rodrik, 2003; Hidalgo, Hausmann, 2009). Предложенная мера экономической сложности заслужила внимание тем, что обладает высокой значимостью в моделях прогнозирования экономического роста. Однако, используемая методика расчетов экономической сложности не учитывает объемы внутреннего потребления производимых продуктов. Далее, в отличие от традиционного подхода к оценке экономической сложности, в соответствии с которым концепция выявленных сравнительных преимуществ (Balassa, 1965) применяется по отношению к экспортируемым продуктам, акцент делается на исследование секторов экономики региона. Описание структур региональных экономик дается на основе данных о налоговых поступлениях по секторам экономики, что позволяет характеризовать структуры региональных экономик, включающие сектора, ориентированные как на внешний, так и на внутренний рынки. Проводится анализ взаимосвязи индекса экономической сложности и индикаторов материального благосостояния российских регионов. Получены оценки их корреляционной взаимосвязи для двух групп регионов, одна из которых включает, преимущественно регионы с развитыми секторами добывающей промышленности,
3 Актуальность этого исследования определяется тем, что разработка мер по повышению материального благосостояния и качества жизни населения находится в числе задач, направленных на достижение стратегических целей экономического развития Российской Федерации. Решение этих задач возможно на основе расширения сферы практического применения концепции экономической сложности при выборе направлений структурной трансформации региональных экономик.
4

Методология исследования

5 Для описания структуры сильных секторов экономики региона, используется концепция выявленных сравнительных преимуществ (Balassa, 1965). Определим показатель RCAcp выявленных сравнительных преимуществ:
6 RCAcp=ycp/pycp/cycp/c,pycp,                                     1
7 где ycp — объем производства сектора p экономики региона c ; RCAcp — отношение доли производства от сектора p в общем объеме производства от всех секторов экономики региона c к доле производства сектора p по всем регионам в объеме производства от всех секторов экономики всех регионов. В соответствии с работой (Hausmann, Klinger, 2006), для выявления сравнительных преимуществ в экономиках используется показатель RCAcp , для которого проверяется условие типа ограничения снизу. Если значение RCAcp превышает единицу, то считается, что экономика региона c обладает выявленными сравнительными преимуществами в выпуске продукции сектора p ; в противном случае — выявленных сравнительных преимуществ не существует:

всего просмотров: 26

Оценка читателей: голосов 0

1. Айвазян, С. А. Метод сравнения регионов РФ по оценкам технической эффективности с учетом структуры производства / С. А. Айвазян, М. Ю. Афанасьев, А. В. Кудров // Экономика и математические методы. – 2018. – Том 54, № 1 – с. 43-51.

2. Афанасьев, М. Ю. Методология оценки социально-экономического развития субъектов РФ / М. Ю. Афанасьев, А. В. Кудров // Актуальные направления и методы анализа экономических систем / Под редакцией М. В. Грачевой. — Москва: Экономический факультет МГУ им. М. В. Ломоносова, 2020. – с. 69-131.

3. Любимов, И. Л. Сложность экономики и возможность диверсификации экспорта в российских регионах / И. Л. Любимов, М. А. Гвоздева, М. В. Казакова, К. В. Нестерова // Журнал Новой экономической ассоциации. – 2017. – № 2 (34). С. 94–122.

4. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2020: Р32 Стат. сб. / Росстат. – Москва, 2020. – 1242 с. – URL : https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/LkooETqG/Region_Pokaz_2020.pdf (дата обращения: 20.04.2022)

5. Afanasiev, M. Yu. Estimates of economic complexity in the structure of the regional economy / M. Yu. Afanasiev, A. V. Kudrov // Montenegrin Journal of Economics. – 2020. – Vol. 16, No. 4 – p. 43-54.

6. Balassa, B. Lafayrade Liberalization and “Revealed” Comparative Advantage / B. Balassa // The Man-chester School. – 1965. – Vol. 33. – p. 99–123.

7. Hartmann, D. Linking economic complexity, institutions, and income inequality / D. Hartmann // World Development. – 2017. – V. 93. – p. 75–93.

8. Hausmann, R. The atlas of economic complexity: Mapping paths to prosperity / R. Hausmann, C. Hidalgo, S. Bustos [and others] // Cambridge, Mass. : Center for International Development, Harvard University : Harvard Kennedy School : Macro Connections, MIT : Massachusetts Institute of Technology, 2011.

9. Hausmann, R. What you export matters / R. Hausmann, J. Hwang, D. Rodrik // Journal of Economic Growth. 2006. – 12 (1). – p. 1–25.

10. Hausmann, R. Structural transformation and patterns of comparative advantage in the product space : CID Working Paper No. 128. / R. Hausmann, B. Klinger. – Center for International Development at Harvard University, 2006.

11. Hausmann, R. Economic development as selfdiscovery / R. Hausmann, D. Rodrik // Journal of Development Economics. – 2003. – 72 (2). – p. 603–633.

12. Hidalgo, C. A. The building blocks of economic complexity / C. A. Hidalgo, R. Hausmann // Proceedings of the National Academy of Sciences. – 2009. – 106 (26). – p. 10570–10575.

13. Hidalgo, C. A. The product space conditions the development of nations / C. A. Hidalgo, B. Klinger, A.-L. Barabasi, R. Hausmann // Science. – 2007. – 317 (5837). – p. 482–487.

Система Orphus

Загрузка...
Вверх