ЭКОНОМИКО-ГЕОГРАФИЧЕСКОЕ ПОЛОЖЕНИЕ КАК ФАКТОР РАЗЛИЧИЙ В ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ МЕЖДУ РЕГИОНАМИ РОССИИ

Title

Economic-geographical location as a factor in productivity differences between Russia’s regions

Автор(ы)

К. В. Ростислав

Author(s)

K. V. Rostislav

DOI

10.5922/1994-5280-2020-3-7

Страницы/Pages

79-91

Статья

Загрузить

Ключевые слова

производительность, совокупная факторная производительность, индекс Фере – Примона, экономико-географическое положение, региональное развитие России, человеческий капитал.

Keywords

productivity, multi-factor productivity, Färe-Primont index, economic-geographical location, Russian regional development, human capital.

Аннотация

Статья посвящена оценке связи между производительностью как важнейшим источником устойчивого экономического развития и различными факторами, которые могут эту производительность объяснять. Применяемый в данной работе способ оценки производительности учитывает, что доход создается с использованием не только живого труда, но и основных фондов. В отличие от предшествующих работ, в рамках данного исследования используется индекс производительности, который удовлетворяет критерию транзитивности, что позволяет проводить географические сопоставления. Для оценки выгод экономико-географического положения (ЭГП) представлена новая мера центральности, отражающая сетевую природу территориальных связей и позволяющая перейти к учету не только точечных, но и площадных объектов, в частности субъектов Российской Федерации. С помощью новой меры центральности показано, что именно ЭГП лучше других факторов объясняет различия в производительности между регионами – субъектами Российской Федерации в период 2010–2016 гг. Из оцененной модели следует, что различные свойства рабочей силы, описываемые понятием человеческого капитала, и институциональная среда связаны с наблюдаемой производительностью регионов заметно слабее. Для демонстрации превосходства экономико-географического подхода к объяснению производительности использованы относительно новые для экономической географии методы машинного обучения.

Abstract (summary)

The article is devoted to assessing the relationship between productivity as the most important source of sustainable economic development, and various factors that can explain this productivity. The method of productivity estimation used in the paper takes into account that income is created using not only living labour, but also capital stock. In contrast to previous studies, the paper uses the productivity index that meets the transitivity criterion, which allows for geographical comparisons. To assess the benefits of economic-geographical location (EGL), a new centrality measure is presented that reflects the network nature of territorial connections and allows us to switch to accounting for not only points but also areal objects, particularly the subjects of the Russian Federation. Using the new centrality measure, it is shown that EGL explains the differences in productivity between the regions – the subjects of the Russian Federation in 2010–2016 better than other factors. At the same time, it follows from the estimated model that various properties of the labour force described by the concepts of human capital, and the institutional environment are significantly less related to the observed productivity of regions. To demonstrate the superiority of economic-geographical approaches to explaining productivity, we used relatively new for economic geography methods of machine learning.

Список литературы

1.     Бабурин В.Л., Ростислав К.В. Изменение совокупной производительности факторов российских регионов в 2008–2016 гг. // J. New Econ. 2019. Т. 20, № 3. С. 5–22.

1.     Бессонов В.А. Проблемы построения производственных функций в российской переходной экономике // Анализ экономической динамики российской переходной экономики. М.: Ин-т экономики переходного периода, 2002. С. 5–89.

2.     Воскобойников И.Б. Оценка совокупной факторной производительности российской экономики в период 1961–2001 гг. с учетом корректировки динамики основных фондов: Препринт WP2/2003/03. Москва, 2003. 40 с.

3.     Дробышевский С., Луговой О. и др. Факторы экономического роста в регионах РФ. М.: ИЭПП, 2005. 278 с.

4.     Литвинова Ю.О., Пономарев Ю.Ю. Анализ влияния развития транспортной инфраструктуры на совокупную факторную производительность // Росс. предпринимательство. 2016. Т. 17, № 1. С. 89–98. DOI 10.18334/rp.17.1.2200

5.     Макаров В.Л. и др. Оценка эффективности регионов РФ с учетом интеллектуального капитала, характеристик готовности к инновациям, уровня благосостояния и качества жизни населения // Экономика региона. 2014. № 4. С. 9–30.

6.     Мясников А.А. Анализ факторов совокупной факторной производительности российских регионов // Экономика региона. 2018. Т. 14, № 4. С. 1168–1180.

7.     Назруллаева Е. Оценивание уровня технологического прогресса в российской экономике // Квантиль. 2008. № 5. С. 59–82.

8.     Павлов П.Н., Каукин А.С. Оценка совокупной факторной производительности российской экономики на основе методики BLS // Экономическое развитие России. 2019. Т. 26, № 12. С. 15–22.

9.     Преодоление пространственного неравенства: Как снова собрать советский «пазл» в условиях рыночной экономики / Группа Всемирного банка. М., 2018. 56 с.

10.  Система национальных счетов – 2008 / под ред. проф. Ю.Н. Иванова. Нью-Йорк: Европейская комиссия, Международный валютный фонд, Организация экономического сотрудничества и развития, Организация Объединенных Наций и Всемирный банк, 2012. 764 с.

11.  Aschauer D.A. Is public expenditure productive? // J. Monet. Econ. 1989. Vol. 23, № 2. P. 177–200.

12.  Beugelsdijk S., Klasing M.J., Milionis P. Regional economic development in Europe: the role of total factor productivity // Reg. Stud. 2018. Vol. 52, №. 4. P. 461–476.

13.  Broersma L., van Dijk J. The effect of congestion and agglomeration on multifactor productivity growth in Dutch regions // J. Econ. Geogr. 2008. Vol. 8, № 2. P. 181–209.

14.  Entov R.M., Lugovoy O.V. Growth Trends in Russia After 1998 // The Oxford Handbook of the Russian Economy. Oxford University Press, 2013. P. 1–37.

Importance by Studying an Entire Class of Prediction Models Simultaneously // J. Mach. Learn. Res. 2019. Vol. 20. № 177. P. 1–81.

15. Hulten C.R., Schwab R.M. Does infrastructure investment increase the productivity of manufacturing industry in the U.S.? // Econometrics, Vol. 2: Econometrics and the Cost of Capital / ed. by L. J. Lau. Cambridge: The MIT Press, 2000, P. 143–164.

16. O’Donnell C.J. Econometric estimation of distance functions and associated measures of productivity and efficiency change // Journal of Productivity Analysis. 2014. Vol. 41. № 2. P. 187–200.

17. Zhao Q., Hastie T. Causal Interpretations of Black-Box Models // Journal of Business and Economic Statistics. American Statistical Association, 2019. [Электр ресурс]. URL: https://www.tandfonline.com/ doi/full/10.1080/07350015.2019.1624293 (дата обращения 12.05.2020).

18. Валовой региональный продукт по субъектам Российской Федерации (валовая добавленная стоимость в основных ценах) / Фед. служба гос. статистики. [Электр ресурс]. URL: http://www. gks.ru/free_doc/new_site/vvp/vrp98-17.xlsx (дата обращения: 30.05.2020).

19.  Данные по формам статистической налоговой отчётности / ФНС России. [Электр ресурс]. URL: https://www.nalog.ru/rn77/related_activities/statistics_and_analytics/forms/ (дата обращения: 30.05.2020).

20.  Здравоохранение в России / Росстат. [Электр ресурс]. URL: https://www.gks.ru/folder/210/ document/13218 (дата обращения: 12.05.2020).

21.  Индексы физического объема валового регионального продукта в 1998−2017 гг. / Фед. служба гос. статистики. [Электр ресурс]. URL: http://www.gks.ru/free_doc/new_site/vvp/din98-17.xlsx (дата обращения: 12.05.2020).

22.  Наличие основных фондов на конец года в среднегодовых ценах по 2016 г. // ЕМИСС / Минкомсвязь России, Росстат. [Электр ресурс]. URL: https://fedstat.ru/indicator/40436 (дата обращения: 30.05.2020).

23.  Наличие основных фондов на начало года в среднегодовых ценах по 2016 г. // ЕМИСС / Минкомсвязь России, Росстат. [Электр ресурс]. URL: https://fedstat.ru/indicator/40439 (дата обращения: 30.05.2020).

24.  Среднегодовое наличие основных фондов в среднегодовых ценах по 2016 г. // ЕМИСС / Минкомсвязь России, Росстат. [Электр ресурс]. URL: https://fedstat.ru/indicator/40435 (дата обращения: 30.05.2020).

25.  Том 1. Численность и размещение населения / Фед. служба гос. статистики. [Электр ресурс]. URL: https://www.gks.ru/free_doc/new_site/perepis2010/croc/perepis_itogi1612.htm (дата обращения: 13.06.2020).

26.  Трудовые ресурсы / Росстат. [Электр ресурс]. URL: https://www.gks.ru/labour_force (дата обращения: 30.05.2020).

27.  Трудовые ресурсы / Фед. служба гос. статистики. [Электр ресурс]. URL: http://old.gks.ru/wps/wcm/ connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/wages/labour_force/# (дата обращения: 29.05.2020).

28.  Удовлетворенность населения деятельностью органов исполнительной власти субъекта Российской Федерации (процент от числа опрошенных) // ЕМИСС / Минкомсвязь России, Росстат. [Электр ресурс].URL: https://www.fedstat.ru/indicator/41117 (дата обращения: 30.05.2020).

29.  Численность населения Российской Федерации по муниципальным образованиям / Росстат.URL: http://old.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog/afc8ea 004d56a39ab251f2bafc3a6fce (дата обращения: 12.05.2020).

30.  Planet OSM. [Электр ресурс]. URL: https://planet.osm.org/ (дата обращения: 12.05.2020).

31.  Project OSRM. [Электр ресурс]. URL: http://project-osrm.org/ (дата обращения: 12.05.2020).

 

References

1. Baburin V.L., Rostislav K.V. Total factor productivity changes in Russian regions in 2008–2016. Journal of New Economy, 2019, vol. 20, no. 3, pp. 5–22. (In Russ.).

2. Bessonov V.A. Problems of building production functions in the Russian transitional economy. In: Analiz jekonomicheskoj dinamiki rossijskoj perehodnoj jekonomiki [Analysis of the economic dynamics of the Russian transitional economy]. Moscow: Institute for the Economy in Transition Publ., 2002, pp. 5–89. (In Russ.).

3. Voskoboynikov I.B. Ocenka sovokupnoj faktornoj proizvoditel’nosti rossijskoj jekonomiki v period 1961– 2001 gg. s uchetom korrektirovki dinamiki osnovnyh fondov: WP2/2003/03 [Total factor productivity growth in Russia in 1961–2001 in terms of the fixed assets stock correction model: Working paper WP2/2003/03]. Moscow: State University – Higher School of Economics Publ., 2003. 40 p. (in Russ.).

4. Drobyshevsky S., Lugovoj O. et al. Faktory jekonomicheskogo rosta v regionah RF [Factors of Economic Growth in Russia’s Regions]. Moscow: Institute for the Economy in Transition Publ., 2005. 278 p. (In Russ.).

5. Litvinova Y.O., Ponomarev Y.Y. Analysis of the impact of transport infrastructure development on total factor productivity. Rossijskoe predprinimatel’stvo, 2016, vol. 17, no. 1, pp. 89–98. DOI 10.18334/ rp.17.1.2200. (In Russ.)

6. Makarov V.L. et al. The Estimation of the Regions’ Efficiency of the Russian Federation Including the Intellectual Capital, the Characteristics of Readiness for Innovation, Level of Well-Being, and Quality of Life. Jekonomika regiona, 2014, no. 4, pp. 9–30. (In Russ.).

7. Myasnikov A.A. Analysis of the Determinants of Total Factor Productivity in Russian Regions. Jekonomika regiona, 2018, vol. 14, no. 4, pp. 1168–1180. (In Russ.).

8. Nazrullaeva E. Measurement of technological progress in Russia. Quantile, 2008, no. 5, pp. 59–82. (In Russ.).

9. Pavlov P.N., Kaukin A.S. Measurement of Total Factor Productivity Growth in Russia with U.S. BLS Methodology. Russian economic development, 2019, vol. 26, no. 12, pp. 15–22. (In Russ.).

10. Preodolenie prostranstvennogo neravenstva : Kak snova sobrat’ sovetskij «pazl» v uslovijah rynochnoj jekonomiki [Rolling back Russia’s spatial disparities : Re-assembling the Soviet Jigsaw under a Market Economy]. Moscow: World Bank Group Publ., 2018. 56 p. (In Russ.).

11. Sistema nacional’nyh schetov – 2008 [System of National Accounts – 2008]. Ivanov Yu. N., eds. New York: European Commission, International Monetary Fund, United Nations, World Bank, 2012. 764 p. (In Russ.).

12. Aschauer D.A. Is public expenditure productive? J. Monet. Econ., 1989, vol. 23, no. 2, pp. 177–200.

13. Beugelsdijk S., Klasing M.J., Milionis P. Regional economic development in Europe: the role of total factor productivity. Reg. Stud., 2018, vol. 52, no. 4, pp. 461–476.

14. Broersma L., van Dijk J. The effect of congestion and agglomeration on multifactor productivity growth in Dutch regions. J. Econ. Geogr., 2008, vol. 8, no. 2, pp. 181–209.

15. Entov R. M., Lugovoy O.V. Growth Trends in Russia After 1998. In: The Oxford Handbook of the Russian Economy. Oxford University Press, 2013, pp. 1–37.

16. Fisher A., Rudin C., Dominici F. All Models are Wrong, but Many are Useful: Learning a Variable’s Importance by Studying an Entire Class of Prediction Models Simultaneously. J. Mach. Learn. Res., 2019, vol. 20, no. 177, pp. 1–81.

17. Hulten C.R., Schwab R.M. Does infrastructure investment increase the productivity of manufacturing industry in the U.S.? In: Econometrics, Vol. 2: Econometrics and the Cost of Capital. L. J. Lau, eds. Cambridge: The MIT Press, 2000, pp. 143–164.

18. O’Donnell C.J. Econometric estimation of distance functions and associated measures of productivity and efficiency change. Journal of Productivity Analysis, 2014, vol. 41, no. 2, pp. 187-200.

19. Zhao Q., Hastie T. Causal Interpretations of Black-Box Models // Journal of Business and Economic Statistics. American Statistical Association, 2019. URL : https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/ 07350015.2019.1624293 [Accessed 12.05.2020].

20. Valovoj regional’nyj produkt po sub#ektam Rossijskoj Federacii (valovaja dobavlennaja stoimost’ v osnovnyh cenah) [Gross regional product by constituent entities of the Russian Federation (gross value added in basic prices)]. Federal State Statistic Service. URL: http://www.gks.ru/free_doc/new_ site/vvp/vrp98-17.xlsx [Accessed 30.05.2020]. (In Russ.).

21. Dannye po formam statisticheskoj nalogovoj otchjotnosti [Data on forms of statistical tax reporting]. Federal Taxation Service of the Russian Federation. URL: https://www.nalog.ru/rn77/related_activities/ statistics_and_analytics/forms/ [Accessed 30.05.2020]. (In Russ.).

22. Zdravoohranenie v Rossii. [Healthcare in Russia]. Federal State Statistic Service. URL: https://www. gks.ru/folder/210/document/13218 [Accessed 12.05.2020]. (In Russ.).

23. Indeksy fizicheskogo ob#ema valovogo regional‘nogo produkta v 1998−2017 gg. [Indexes of the physical volume of the gross regional product in 1998−2017]. Federal State Statistic Service. URL: http://www.gks.ru/free_doc/new_site/vvp/din98-17.xlsx [Accessed 30.05.2020]. (In Russ.).

24. Nalichie osnovnyh fondov na konec goda v srednegodovyh cenah po 2016 g. [Availability of fixed assets at the end of the year in average annual prices up to 2016]. Unified Interdepartmental Statistical Information System. URL: https://fedstat.ru/indicator/40436 [Accessed 30.05.2020]. (In Russ.).

25. Nalichie osnovnyh fondov na nachalo goda v srednegodovyh cenah po 2016 g. [Availability of fixed assets at the beginning of the year in average annual prices up to 2016]. Unified Interdepartmental Statistical Information System. URL: https://fedstat.ru/indicator/40439 [Accessed 30.05.2020]. (In Russ.).

26. Srednegodovoe nalichie osnovnyh fondov v srednegodovyh cenah po 2016 g. [Average annual availability of fixed assets in average annual prices up to 2016]. Unified Interdepartmental Statistical Information System. URL: https://fedstat.ru/indicator/40435 [Accessed 30.05.2020]. (In Russ.).

27. Tom 1. Chislennost’ i razmeshhenie naselenija [Volume 1. Size and distribution of the population]. Federal State Statistic Service. URL: https://www.gks.ru/free_doc/new_site/perepis2010/croc/ perepis_itogi1612.htm [Accessed 13.06.2020]. (In Russ.).

28. Trudovye resursy [Labour resources]. Federal State Statistic Service. URL: https://www.gks.ru/labour_ force [Accessed 30.05.2020]. (In Russ.).

29. Trudovye resursy [Labour resources]. Federal State Statistic Service. URL: http://old.gks.ru/wps/wcm/ connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/wages/labour_force/# [Accessed 29.05.2020]. (In Russ.).

30. Udovletvorennost’ naselenija dejatel’nost’ju organov ispolnitel’noj vlasti sub#ekta Rossijskoj Federacii (procent ot chisla oproshennyh) [Satisfaction of the population with the activities of the executive authorities of the constituent entity of the Russian Federation (percentage of the number of respondents)]. Unified Interdepartmental Statistical Information System. URL: https://www.fedstat.ru/ indicator/41117 [Accessed 30.05.2020]. (In Russ.).

31. Chislennost’ naselenija Rossijskoj Federacii po municipal’nym obrazovanijam [The population of the Russian Federation by municipalities]. Federal State Statistic Service. URL: http://old.gks.ru/wps/wcm/ connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/publications/catalog/afc8ea004d56a39ab251f2bafc3a6fce [Accessed 12.05.2020]. (In Russ.).

32. Planet OSM. URL: https://planet.osm.org/ [Accessed 12.05.2020].

33. Project OSRM. URL: http://project-osrm.org/ [Accessed 12.05.2020].