New landmarks for the digital economy: on the relationship between eco-nomic complexity and material well-being

The results presented in the article develop the instrumental basis of the digital economy and the methodology for choosing priority areas of diversification. Estimates of the economic complexity of 80 Russian regions and 82 sectors of the economy were obtained. It is shown that regions with developed sectors of the extractive industry have relatively low estimates of economic complexity. According to 2019 data, the regions are divided into two groups with high and low estimates of economic complexity. For each group, a significant relationship between estimates of the economic complexity of the regions and indicators of per capita income was revealed. The increment of the average per capita income as a result of the increase in the economic complexity of the region is estimated. Information about the impact of economic complexity on well-being is one of the possible forms of digital support for strategic decision-making.

Keywords

digital economy, econometrics, economic complexity, material well-being

Received

25.04.2022

Publication date

27.04.2022

Number of characters

17634

Cite Download pdf To download PDF you should sign in

GOST	Afanasiev M. New landmarks for the digital economy: on the relationship between eco-nomic complexity and material well-being // Vestnik CEMI – 2022. – Issue 1 [Electronic resource]. URL: https://cemi.jes.su/S265838870019868-7-1 (circulation date: 20.07.2024). DOI: 10.33276/S265838870019868-7
MLA	Afanasiev, Mikhail "New landmarks for the digital economy: on the relationship between eco-nomic complexity and material well-being." Vestnik CEMI 1 (2022) DOI: 10.33276/S265838870019868-7
APA	Afanasiev M. (2022). New landmarks for the digital economy: on the relationship between eco-nomic complexity and material well-being. Vestnik CEMI (1) DOI: 10.33276/S265838870019868-7

100 rub.

When subscribing to an article or issue, the user can download PDF, evaluate the publication or contact the author. Need to register.


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 ${R C A}_{c p}$ выявленных сравнительных преимуществ:
6	${R C A}_{c p} = (y_{c p} / \sum_{p} y_{c p}) / (\sum_{c} y_{c p} / \sum_{c, p} y_{c p}), (1)$
7	где $y_{c p}$ — объем производства сектора $p$ экономики региона $c$ ; ${R C A}_{c p}$ — 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 ${R C A}_{c p}$ , для которого проверяется условие типа ограничения снизу. Если значение ${R C A}_{c p}$ 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:

Readers community rating: votes 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.