rusjelRussian Journal of Economics and LawRussian Journal of Economics and Law2782-2923"TCE "Taglimat"" Ltd.10.21202/2782-2923.2024.3.641-662rusjel-2573Research ArticleРЕГИОНАЛЬНАЯ И ОТРАСЛЕВАЯ ЭКОНОМИКАREGIONAL AND BRANCH ECONOMICSИскусственный интеллект в российских регионахArtificial intelligence in the Russian regionshttps://orcid.org/0000-0003-3255-9880ВарламоваЮ. А.VarlamovaJ. A.

Юлия Андреевна Варламова, кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры, старший научный сотрудник

Институт управления, экономики и финансов; кафедра экономической теории и эконометрики; НОЦ по исследованию проблем развития рыночных отношений в условиях глобализации мировой экономики

Казань

Web of Science Researcher ID: J-5897-2016

Julia A. Varlamova, Cand. Sci. (Economics), Associate Professor, Senior Researcher

Institute for Management, Economics and Finance; Department of Economic Theory and Econometrics; Center for Researching the issues of markets relations under economy globalization

Kazan

Web of Science Researcher ID: J-5897-2016

Julia.Varlamova@kpfu.ruhttps://orcid.org/0000-0003-4165-9445КорнейченкоЕ. Н.KorneychenkoE. N.

Екатерина Николаевна Корнейченко, кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры

кафедра математических методов и моделей в экономике

Оренбург

Web of Science Researcher ID: KUF-0934-2024

Ekaterina N. Korneychenko, Cand. Sci. (Economics), Associate Professor

Department of Mathematical Methods in Economics

Orenbur

Web of Science Researcher ID: KUF-0934-2024

ekaterina.korneychenko@gmail.comКазанский (Приволжский) федеральный университетРоссияKazan (Volga) Federal UniversityRussian FederationОренбургский государственный университетРоссияOrenburg State UniversityRussian Federation202418092024183641662Copyright © Варламова Ю.А., Корнейченко Е.Н., 20242024Варламова Ю.А., Корнейченко Е.Н.Varlamova J.A., Korneychenko E.N.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.rusjel.ru/jour/article/view/2573   Цель

   Цель: сравнительная оценка использования организациями технологий искусственного интеллекта в разрезе регионов России и определение детерминант, определяющих их динамику.

   Методы

   Методы: дескриптивная статистика, гистограмма, группировка, метод главных компонент, модели панельных данных.

   Результаты

   Результаты: абсолютным трендом последних лет стало изучение и внедрение технологий искусственного интеллекта во многие экономические, производственные процессы, общественную жизнь. В статье проанализированы тенденции применения технологий искусственного интеллекта в регионах России. Результаты сравнительного анализа регионов по уровню и темпам роста использования организациями технологий искусственного интеллекта позволили сделатьвывод о неоднородности регионов по динамике исследуемого показателя в 2020–2022 гг., что отражено в разделении на четыре группы регионов: выше и ниже среднего уровня по России. Эконометрическое моделирование на основе метода главных компонент дало основания для объединения детерминант использования технологий искусственногоинтеллекта в четыре компоненты. Модели панельных данных с фиксированными эффектами показали значимое влияние компоненты, характеризующей состояние человеческого капитала, уровня экономического развития и инновационной активности организаций в регионе.

   Научная новизна

   Научная новизна: впервые предпринята попытка сравнительного анализа регионов России по уровню использования организациями технологий искусственного интеллекта и определения детерминант его изменения.

   Практическая значимость: обоснована неоднородность регионов по использованию организациями технологий искусственного интеллекта, а также высокий уровень влияния специфических характеристик регионов, которые необходимо учитывать при выстраивании национальной политики в области развития искусственного интеллекта.

   Objective

   Objective: to provide a comparative assessment of the use of artificial intelligence technologies by organizations in the context of Russian regions and to identify determinants of their dynamics.

   Methods

   Methods: descriptive statistics, histogram, grouping, principal component method, panel data models.

   Results

   Results: an absolute trend of recent years is to study and implement artificial intelligence technologies in many economic, industrial processes and social life. The article analyzes the trends in the application of artificial intelligence technologies in the Russian regions. The comparative analysis of regions by the level and growth rate of artificial intelligence technologiesuse by organizations showed that the regions were heterogenous by the dynamics of this indicator in 2020-2022. The regions were divided into four groups: above average and below average level in Russia. Econometric modeling based on the method of principal components gave grounds to unite the determinants of the use of artificial intelligence technologies into four components. Panel data fixed-effects models showed a significant impact of the component, characterizing the state of human capital, the level of economic development, and innovation activity of organizations in the region.

   Scientific novelty

   Scientific novelty: for the first time an attempt was made to provide a comparative analysis of Russian regions by the level of artificial intelligence technologies use by organizations and to find the determinants of its change.

   Practical significance: the heterogeneity of regions in terms of the artificial intelligence technologies use by organizations was substantiated, as well as a great impact of the specific characteristics of regions, which should be taken into account when building a national policy of artificial intelligence development.

искусственный интеллектэкономика данныхцифровая экономикарегиональная экономикацифровизациярегионы Россииartificial intelligencedata economydigital economyregional economydigitalizationRussian regionsИсследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 23-28-01290 «Исследование данных в цифровой экономике: пространственные эффекты, потоки и инфраструктурная обеспеченность», https://rscf.ru/ project/23-28-01290/The research was supported by the Russian Science Foundation grant No. 23-28-01290 “Data research in the digital economy: spatial effects, flows and infrastructural provision”, https://rscf.ru/project/23-28-01290/ReferencesАкбердина, В. В., Наумов, И. В., Красных, С. С. (2023). Цифровое пространство регионов Российской Федерации: оценка факторов развития и взаимного влияния на социально-экономический рост. Journal of Applied Economic Research, 22(2), 294–322. doi: 10.15826/vestnik.2023.22.2.013Abis, S., & Veldkamp, L. (2024). The changing economics of knowledge production. The Review of Financial Studies, 37(1), 89–118. doi: 10.1093/rfs/hhad059Архипова, М. Ю., Сиротин, В. П. (2019). Региональные аспекты развития информационно-коммуникационных и цифровых технологий в России. Экономика региона, 15(3), 670–683. doi: 10.17059/2019-3-4Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2018). Artificial intelligence, automation, and work. In A. Agrawal, J. Gans, A. Goldfarb (Eds.), The Economics of Artificial Intelligence: an Agenda (pp. 197–236). University of Chicago Press, doi: 10.3386/W24196Блануца, В. И. (2019). Цифровая экономика России на основе искусственного интеллекта: перспективные направления региональных исследований. Экономика и бизнес: теория и практика, 11-1(57), 62–67. doi: 10.24411/2411-0450-2019-11294Akberdina, V. V., Naumov, I. V., & Krasnykh, S. S. (2023). Digital Space of Regions: Assessment of Development Factors and Influence on Socio-Economic Growth. Journal of Applied Economic Research, 22, 2, 294–322 (In Russ). doi: 10.15826/vestnik.2023.22.2.013Блануца, В. И. (2020). Стратегия развития искусственного интеллекта в России: потенциальное воздействие на региональную экономику. Азимут научных исследований: экономика и управление, 9(4), 61–66. doi: 10.26140/anie-2020-0904-0013Arkhipova, M. Yu., & Sirotin, V. P. (2019). Development of digital technologies in Russia: regional aspects. Economy of Region, 15(3), 670–683. (In Russ.). doi: 10.17059/2019-3-4Блануца, В. И. (2021). Пространственная диффузия цифровых инноваций: тренды, проблемы и перспективы эмпирических исследований. Пространственная экономика, 17(4), 118–142. doi: 10.14530/se.2021.4.118-142Audretsch, D., Belitski, M., Rejeb, N., & Caiazza, R. (Eds.). (2022). Developments in Entrepreneurial Finance and Technology. Edward Elgar Publishing. doi: 10.4337/9781800884342Варламова, Ю. А., Кадочникова, Е. И. (2024). Детерминанты использования организациями технологий больших данных в российских регионах. Journal of Applied Economic Research, 23(2), 422–451. doi: 10.15826/vestnik.2024.23.2.017Babina, T., Fedyk, A., He, A., & Hodson, J. (2024). Artificial intelligence, firm growth, and product innovation. Journal of Financial Economics, 151, 103745 doi: 10.1016/j.jfineco.2023.103745Деревцова, И. В., Внукова, Я. А., Головащенко, Е. А., Денисевич, Д. Д. (2021). Проблема цифрового неравенства регионов России как угроза экономической безопасности. Baikal Research Journal, 12(2), 20. doi: 10.17150/2411-6262.2021.12(2).20Beilock, R., & Dimitrova, D. V. (2003). An exploratory model of inter-country Internet diffusion. Telecommunications policy, 27(3–4), 237–252. doi: 10.1016/S0308-5961(02)00100-3Доржиева, В. В. (2022). Национальные приоритеты развития промышленного искусственного интеллекта в условиях новых технологических вызовов. Вопросы инновационной экономики, 12(1), 111–122. doi: 10.18334/vinec.12.1.114205Besiroglu, T., Emery-Xu, N., & Thompson, N. (2024). Economic impacts of AI-augmented R&D. Research Policy, 53(7), 105037. doi: 10.1016/j.respol.2024.105037Земцов, С. П., Бабурин, В. Л. (2017). Моделирование диффузии инноваций и типология регионов России на примере сотовой связи. Известия Российской академии наук. Серия географическая, 4, 17–30, doi: 10.7868/s0373244417100024Blanutsa, V. I. (2019). Digital economy of Russia based on artificial intelligence: perspective directions of regional research. Journal of Economy and Business, 11-1(57), 62–67. (In Russ.). doi: 10.24411/2411-0450-2019-11294Земцов, С. П., Демидова, К. В., Кичаев Д. Ю. (2022). Распространение Интернета и межрегиональное цифровое неравенство в России: тенденции, факторы и влияние пандемии. Балтийский регион, 14(4), 57–78. doi: 10.5922/2079-8555-2022-4-4Blanutsa, V. I. (2021). Spatial diffusion of digital innovations: trends, problems and prospects of empirical research. Spatial Economics, 17(4), 118–142. (In Russ.). doi: 10.14530/se.2021.4.118-142Имашева, И. Ю., Крамин, Т. В. (2022). Цифровое неравенство: модернизация кривой Кузнеца в цифровую эпоху. Russian Journal of Economics and Law, 16(4), 716–727. doi: 10.21202/2782-2923.2022.4.716-727Blanutsa, V. I. (2020). Artificial intelligence development strategy in Russia: potencial impact on the regional economy. Azimuth of Scientific Research: Economics and Administration, 9(4), 61–66. (In Russ.). doi: 10.26140/anie-2020-0904-0013Кадочникова, Е. И. (2020). Конвергенция экономического роста и цифровизация домохозяйств: пространственный анализ взаимосвязи на региональных панельных данных. Актуальные проблемы экономики и права, 14(3), 487–507. doi: 10.21202/1993-047X.14.2020.3.487-507Brynjolfsson, E., Rock, D., & Syverson, C. (2019). Artificial Intelligence and the Modern Productivity Paradox: A Clash of Expectations and Statistics. A. Agrawal, J. Gans, A. Goldfarb (Eds.), The Economics of Artificial Intelligence: an Agenda. doi: 10.7208/chicago/9780226613475.003.0001Коровин, Г. Б. (2023). Сравнительная оценка цифровизации индустриальных регионов РФ. Экономика региона, 19(1), 60–74. doi: 10.17059/ekon.reg.2023-1-5Buarque, B. S., Davis, R. B., Hynes, R. M., & Kogler, D. F. (2020). OK Computer: the creation and integration of AI in Europe. Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, 13(1), 175–192. doi: 10.1093/cjres/rsz023Лаврикова, Ю. Г., Бодрунов, С. Д., Акбердина, В. В., Коровин, Г. Б. (2024). Цифровая трансформация экономики: особенности индустриально развитых регионов. Экономическое возрождение России, 1(79), 5–24. doi: 10.37930/1990-9780-2024-1-79-5-24Cheng, K., Jin, Z., & Wu, G. (2024). Unveiling the role of artificial intelligence in influencing enterprise environmental performance: Evidence from China. Journal of Cleaner Production, 440, 140934. doi: 10.1016/j.jclepro.2024.140934Миролюбова, Т. В., Радионова, М. В. (2021). Оценка влияния факторов цифровой трансформации на региональный экономический рост. Регионология, 29(3), 486–510. doi: 10.15507/2413-1407.116.029.202103.486-510Comin, D. A., Dmitriev, M., & Rossi-Hansberg, E. (2012). The spatial diffusion of technology. National Bureau of Economic Research, w18534. doi: 10.3386/w18534Наумов, И. В., Дубровская, Ю. В., Козоногова, Е. В. (2020). Цифровизация промышленного производства в регионах России: пространственные взаимосвязи. Экономика региона, 16(3), 896–910. doi: 10.17059/ekon.reg.2020-3-17Derevtsova, I. V., Vnukova, Ya. A., Golovashchenko, E. A., & Denisevich, D. D. (2021). The problem of digital inequality in the regions of Russia as a threat to economic security. Baikal Research Journal, 12(2). (In Russ.). doi: 10.17150/2411-6262.2021.12(2).20Розанова, Н. М. (2023). Индустрия 5.0: золотой век или прыжок в темноту? Вестник Института экономики Российской академии наук, 6, 61–77. doi: 10.52180/2073-6487_2023_6_61_77Dorzhieva, V. V. (2022). National priorities for the development of industrial artificial intelligence amidst new technological challenges. Russian Journal of Innovation Economics, 12(1), 111–122 (In Russ.). doi: 10.18334/vinec.12.1.114205Скворцов, Е. А. (2020). Перспективы применения технологий искусственного интеллекта в сельском хозяйстве региона. Экономика региона, 16(2), 563–576. doi: 10.17059/2020-2-17Eisfeldt, A. L., Schubert, G., & Zhang, M. B. (2023). Generative AI and firm values. In National Bureau of Economic Research, w31222. doi: 10.3386/w31222Смирнов, Е. Н., Лукьянов, С. А. (2019). Формирование и развитие глобального рынка систем искусственного интеллекта. Экономика региона, 15(1), 57–69. doi: 10.17059/2019-1-5Enholm, I. M., Papagiannidis, E., Mikalef, P., & Krogstie, J. (2022). Artificial intelligence and business value : A literature review. Information Systems Frontiers, 24(5), 1709–1734. doi: 10.1007/s10796-021-10186-wТрофимов, В. В. (2019). Искусственный интеллект в цифровой экономике. Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета, 4, 105–109. EDN: HJHGQLFomina, A. N. (2022) Challenges and development trends of the artificial intelligence market in Russia. Voprosy Innovatsionnoy Eсonomiki, 12(2), 1051–1068. (In Russ.). doi: 10.18334/vinec.12.2.114607Фомина, А. Н. (2022). Проблемы и перспективы развития рынка искусственного интеллекта в России. Вопросы инновационной экономики, 12(2), 1051–1068. doi: 10.18334/vinec.12.2.114607Freeman, Ch. (1987). Technology, policy and economic performance: lessons from Japan. Pinter Publishers.Abis, S., & Veldkamp, L. (2024). The changing economics of knowledge production. The Review of Financial Studies, 37(1), 89–118. doi: 10.1093/rfs/hhad059Gaspar, J. M., Castro, S. B. S. D., & Correia-da-Silva, J. (2018). Agglomeration patterns in a multi-regional economy without income effects. Economic Theory, 66(4), 863–899. doi: 10.1007/s00199-017-1065-9Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2018). Artificial intelligence, automation, and work. In A. Agrawal, J. Gans, A. Goldfarb (Eds.), The Economics of Artificial Intelligence: an Agenda (pp. 197–236). University of Chicago Press, doi: 10.3386/W24196Gonzales, J. T. (2023). Implications of AI innovation on economic growth: a panel data study. Journal of Economic Structures, 12(1), 13. doi: 10.1186/s40008-023-00307-wAudretsch, D., Belitski, M., Rejeb, N., & Caiazza, R. (Eds.). (2022). Developments in Entrepreneurial Finance and Technology. Edward Elgar Publishing. doi: 10.4337/9781800884342Gornig, M., & Schiersch, A. (2024). Agglomeration economies: different effects on TFP in high-tech and low-tech industries. Regional Studies, 1–12. doi: 10.1080/00343404.2024.2318454Babina, T., Fedyk, A., He, A., & Hodson, J. (2024). Artificial intelligence, firm growth, and product innovation. Journal of Financial Economics, 151, 103745. doi: 10.1016/j.jfineco.2023.103745Grashof, N., & Kopka, A. (2023). Artificial intelligence and radical innovation: an opportunity for all companies? Small business economics, 61(2), 771–797. doi: 10.1007/s11187-022-00698-3Beilock, R., & Dimitrova, D. V. (2003). An exploratory model of inter-country Internet diffusion. Telecommunications policy, 27(3–4), 237–252. doi: 10.1016/S0308-5961(02)00100-3Grosso, M. (2006). Determinants of broadband penetration in OECD nations. Australian Communications Policy and Research Forum, 1–31.Besiroglu, T., Emery-Xu, N., & Thompson, N. (2024). Economic impacts of AI-augmented R&D. Research Policy, 53(7), 105037. doi: 10.1016/j.respol.2024.105037Hagerstrand, T. (1967). Innovation Diffusion as a Spatial Process. Chicago, 334 p.Brynjolfsson, E., Rock, D., & Syverson, C. (2019). Artificial Intelligence and the Modern Productivity Paradox: A Clash of Expectations and Statistics. A. Agrawal, J. Gans, A. Goldfarb (Eds.), The Economics of Artificial Intelligence: an Agenda. University of Chicago Press, doi: 10.7208/chicago/9780226613475.003.0001Imasheva, I. Yu., & Kramin, T. V. (2022). Digital inequality: modernization of Kuznets curve in the digital era. Russian Journal of Economics and Law, 16(4), 716–727. (In Russ.). doi: 10.21202/2782-2923.2022.4.716-727Buarque, B. S., Davis, R. B., Hynes, R. M., & Kogler, D. F. (2020). OK Computer: the creation and integration of AI in Europe. Cambridge Journal of Regions, Economy and Society, 13(1), 175–192. doi: 10.1093/cjres/rsz023Jessen, S. (2023). Technological change and regional inequalities: Spatial diffusion of Artificial Intelligence across Danish regions. Aalborg Universitetsforlag. doi: 10.54337/aau687403957Cheng, K., Jin, Z., & Wu, G. (2024). Unveiling the role of artificial intelligence in influencing enterprise environmental performance: Evidence from China. Journal of Cleaner Production, 440, 140934. doi: 10.1016/j.jclepro.2024.140934Kadochnikova, E. I. (2020). Convergence of economic growth and digitalization of households: spatial analysis of interrelation with regional panel data. Actual Problems of Economics and Law, 14(3), 487–507. (In Russ.). doi: 10.21202/1993-047X.14.2020.3.487-507Comin, D. A., Dmitriev, M., & Rossi-Hansberg, E. (2012). The spatial diffusion of technology. National Bureau of Economic Research, w18534. doi: 10.3386/w18534Kitsara, I. (2022). Artificial Intelligence and the Digital Divide: From an Innovation Perspective. In A. Bounfour (Ed.), Platforms and Artificial Intelligence. Progress in IS (pp. 245–265). Springer, Cham. doi: 10.1007/978-3-030-90192-9_12Eisfeldt, A. L., Schubert, G., & Zhang, M. B. (2023). Generative AI and firm values. In National Bureau of Economic Research, w31222. doi: 10.3386/w31222Korovin, G. B. (2023). Comparative Assessment of Digitalisation in Russian Industrial Regions. Economy of Regions, 19(1), 60–74. (In Russ.). doi: 10.17059/ekon.reg.2023-1-5Enholm, I. M., Papagiannidis, E., Mikalef, P., & Krogstie, J. (2022). Artificial intelligence and business value : A literature review. Information Systems Frontiers, 24(5), 1709–1734. doi: 10.1007/s10796-021-10186-wKravchenko, N., Goryushkin, A., Ivanova, A., Khalimova, S., Kuznetsova, S., & Yusupova, A. (2017). Determinants of growth of small high-tech companies in transition economies. Model Assisted Statistics and Applications, 12(4), 399–412. doi: 10.3233/MAS-170407Freeman, Ch. (1987). Technology, policy and economic performance: lessons from Japan. Pinter Publishers.Lavrikova, Yu. G., Bodrunov, S. D., Akberdina, V. V., & Korovin, G. B. (2024). Digital Transformation of the Economy: Pecularities of Industrialized Regions. Economic Revival of Russia, 1(79), 5–24. (In Russ.). doi: 10.37930/1990-9780-2024-1-79-5-24Gaspar, J. M., Castro, S. B. S. D., & Correia-da-Silva, J. (2018). Agglomeration patterns in a multi-regional economy without income effects. Economic Theory, 66(4), 863–899. doi: 10.1007/s00199-017-1065-9Lazzeretti, L., Innocenti, N., Nannelli, M., & Oliva, S. (2023). The emergence of artificial intelligence in the regional sciences : a literature review. European Planning Studies, 31(7), 1304–1324. doi: 10.1080/09654313.2022.2101880Gonzales, J. T. (2023). Implications of AI innovation on economic growth: a panel data study. Journal of Economic Structures, 12(1), 13. doi: 10.1186/s40008-023-00307-wLoureiro, S. M. C., Guerreiro, J., & Tussyadiah, I. (2021). Artificial intelligence in business: State of the art and future research agenda. Journal of Business Research, 129, 911–926. doi: 10.1016/j.jbusres.2020.11.001Gornig, M., & Schiersch, A. (2024). Agglomeration economies: different effects on TFP in high-tech and low-tech industries. Regional Studies, 1–12. doi: 10.1080/00343404.2024.2318454Lundvall, B.-A. (2016). The learning economy and the economics of hope (Vol. 242). London; New York, NY: Anthem Press.Grashof, N., & Kopka, A. (2023). Artificial intelligence and radical innovation: an opportunity for all companies? Small Business Economics, 61(2), 771–797. doi: 10.1007/s11187-022-00698-3Makridakis, S. (2017). The forthcoming Artificial Intelligence (AI) revolution: Its impact on society and firms. Futures, 90, 46–60. doi: 10.1016/j.futures.2017.03.006Grosso, M. (2006). Determinants of broadband penetration in OECD nations. Australian Communications Policy and Research Forum, 1–31.Melnik, A., Naoumova, I., & Ermolaev, K. (2023). Adapting Innovation Development Management Processes to Improve Energy Efficiency and Achieve Decarbonization Goals. Foresight and STI Governance, 17(1), 51–66. doi: 10.17323/2500-2597.2023.1.51.66Hagerstrand, T. (1967). Innovation Diffusion as a Spatial Process. Chicago.Mihet, R., & Philippon, Th. (2019). The Economics of Big Data and Artificial Intelligence. In J. J. Choi, & B. Ozkan (Eds.). Disruptive Innovation in Business and Finance in the Digital World (International Finance Review), 20, 29–43. doi: 10.1108/S1569-376720190000020006Jessen, S. (2023). Technological change and regional inequalities: Spatial diffusion of Artificial Intelligence across Danish regions. Aalborg Universitetsforlag. doi: 10.54337/aau687403957Mirolubova, T. V., & Radionova, M. V. (2021). Assessing the Impact of the Factors in the Digital Transformation on the Regional Economic Growth. Russian Journal of Regional Studies (Regionology), 29(3), 486–510. (In Russ.). doi: 10.15507/2413-1407.116.029.202103.486-510Kitsara, I. (2022). Artificial Intelligence and the Digital Divide: From an Innovation Perspective. In A. Bounfour (Ed.), Platforms and Artificial Intelligence. Progress in IS (pp. 245–265). Springer, Cham. doi: 10.1007/978-3-030-90192-9_12Naumov, I. V., Dubrovskaya, J. V., & Kozonogova, E. V. (2020). Digitalisation of Industrial Production in the Russian Regions: Spatial Relationships. Economy of Region, 16(3), 896–910. (In Russ.). doi: 10.17059/ekon.reg.2020–3-17Kravchenko, N., Goryushkin, A., Ivanova, A., Khalimova, S., Kuznetsova, S., & Yusupova, A. (2017). Determinants of growth of small high-tech companies in transition economies. Model Assisted Statistics and Applications, 12(4), 399–412. doi: 10.3233/MAS-170407Rammer, C., Fernández, G. P., & Czarnitzki, D. (2022). Artificial intelligence and industrial innovation: Evidence from German firm-level data. Research Policy, 51(7). doi: 10.1016/j.respol.2022.104555Lazzeretti, L., Innocenti, N., Nannelli, M., & Oliva, S. (2023). The emergence of artificial intelligence in the regional sciences : a literature review. European Planning Studies, 31(7), 1304–1324. doi: 10.1080/09654313.2022.2101880Rogers, E. (2003). Diffusion of innovations (5<sup>th</sup> ed.). Tampa. FL: Free Press.Loureiro, S. M. C., Guerreiro, J., & Tussyadiah, I. (2021). Artificial intelligence in business: State of the art and future research agenda. Journal of Business Research, 129, 911–926. doi: 10.1016/j.jbusres.2020.11.001Rozanova, N. M. (2023). Industry 5.0: a golden age or a leap into the dark? Vestnik Instituta Ekonomiki Rossiyskoy Akademii Nauk, 6, 61–77. (In Russ.). doi: 10.52180/2073-6487_2023_6_61_77Lundvall, B.-A. (2016). The learning economy and the economics of hope (Vol. 242). London; New York, NY: Anthem Press.Sestino, A., Kahlawi, A., & De Mauro, A. (2023). Decoding the data economy: a literature review of its impact on business, society and digital transformation. European Journal of Innovation Management. Vol. ahead-of-print No. ahead-of-print. doi: 10.1108/EJIM-01-2023-0078Makridakis, S. (2017). The forthcoming Artificial Intelligence (AI) revolution: Its impact on society and firms. Futures, 90, 46–60. doi: 10.1016/j.futures.2017.03.006Singh, R., Kumar, K., & Khan, S. (2024). A Comprehensive View of Artificial Intelligence (AI) – Based Technologies for Sustainable Development Goals (SDGs). In R. Singh, S. Khan, A. Kumar, & V. Kumar (Eds.). Artificial Intelligence Enabled Management: An Emerging Economy (Chapter 12, pp. 183–196). Berlin, Boston: De Gruyter. doi: 10.1515/9783111172408-012Melnik, A., Naoumova, I., & Ermolaev, K. (2023). Adapting Innovation Development Management Processes to Improve Energy Efficiency and Achieve Decarbonization Goals. Foresight and STI Governance, 17(1), 51–66. doi: 10.17323/2500-2597.2023.1.51.66Skvortsov, E. A. (2020). Prospects of Applying Artificial Intelligence Technologies in Regional Agriculture. Economy of Region, 16(2), 563–576. (In Russ.). doi: 10.17059/2020-2-17Mihet, R., & Philippon, Th. (2019). The Economics of Big Data and Artificial Intelligence. In J. J. Choi, & B. Ozkan (Eds.). Disruptive Innovation in Business and Finance in the Digital World (International Finance Review), 20, 29–43. doi: 10.1108/S1569-376720190000020006Smirnov, E. G., & Lukyanov, S. A. (2019). Development of the Global Market of Artificial Intelligence Systems. Economy of Region, 15(1), 57–69. (In Russ.). doi: 10.17059/2019-1-5Rammer, C., Fernández, G. P., & Czarnitzki, D. (2022). Artificial intelligence and industrial innovation: Evidence from German firm-level data. Research Policy, 51(7). doi: 10.1016/j.respol.2022.104555Song, Z., Wang, C., & Bergmann, L. (2020). China’s prefectural digital divide: Spatial analysis and multivariate determinants of ICT diffusion. International Journal of Information Management, 52, 102072. doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2020.102072Rogers, E. (2003). Diffusion of innovations (5<sup>th</sup> ed.). Tampa. FL: Free Press.Trofimov, V. V. (2019). Artificial intelligence in the digital economy. Izvestija Sankt-Peterburgskogo Eсonomicheskogo Gosudarstvennogo Universiteta, 4, 105–109. (In Russ.).Sestino, A., Kahlawi, A., & De Mauro, A. (2023). Decoding the data economy : a literature review of its impact on business, society and digital transformation. European Journal of Innovation Management. Vol. ahead-of-print No. ahead-of-print. doi: 10.1108/EJIM-01-2023-0078Varlamova, J. A., & Kadochnikova, E. I. (2024). Determinants of the use of Big Data technologies by organizations in Russian regions. Journal of Applied Economic Research, 23(2), 422–451. (In Russ.). doi: 10.15826/vestnik.2024.23.2.017Singh, R., Kumar, K., & Khan, S. (2024). A Comprehensive View of Artificial Intelligence (AI) – Based Technologies for Sustainable Development Goals (SDGs). In R. Singh, S. Khan, A. Kumar, & V. Kumar (Eds.). Artificial Intelligence Enabled Management: An Emerging Economy (Chapter 12, pp. 183–196). Berlin, Boston: De Gruyter. doi: 10.1515/9783111172408-012Varlamova, J., & Kadochnikova, E. (2023). Modeling the Spatial Effects of Digital Data Economy on Regional Economic Growth: SAR, SEM and SAC Models. Mathematics, 11(16), 3516. doi: 10.3390/math11163516Song, Z., Wang, C., & Bergmann, L. (2020). China’s prefectural digital divide: Spatial analysis and multivariate determinants of ICT diffusion. International Journal of Information Management, 52, 102072. doi: 10.1016/j.ijinfomgt.2020.102072Wang, X., He, T., Wang, S., & Zhao, H. (2024). The Impact of Artificial Intelligence on Economic Growth From the Perspective of Population External System. Social Science Computer Review, 08944393241246100. doi: 10.1177/08944393241246100Varlamova, J., & Kadochnikova, E. (2023). Modeling the Spatial Effects of Digital Data Economy on Regional Economic Growth: SAR, SEM and SAC Models. Mathematics, 11(16), 3516. doi: 10.3390/math11163516Westerlund, M. (2019). The emergence of deepfake technology : A review. Technology Innovation Management Review, 9(11), 40–53. doi: 10.22215/timreview/1282Wang, X., He, T., Wang, S., & Zhao, H. (2024). The Impact of Artificial Intelligence on Economic Growth From the Perspective of Population External System. Social Science Computer Review, 08944393241246100. doi: 10.1177/08944393241246100Xiao, J., & Boschma, R. (2023). The emergence of artificial intelligence in European regions: the role of a local ICT base. The Annals of Regional Science, 71(3), 747–773. doi: 10.1007/s00168-022-01181-3Westerlund, M. (2019). The emergence of deepfake technology : A review. Technology Innovation Management Review, 9(11), 40–53. doi: 10.22215/timreview/1282Zemtsov, S. P., & Baburin, V. L. (2017). Modeling of diffusion of innovation and typology of Russian regions: a case study of cellular communication. Izvestiya Rossiiskoi Akademii Nauk. Seriya Geograficheskaya, 4, 17–30. (In Russ.). doi: 10.7868/s0373244417100024Xiao, J., & Boschma, R. (2023). The emergence of artificial intelligence in European regions: the role of a local ICT base. The Annals of Regional Science, 71(3), 747–773. doi: 10.1007/s00168-022-01181-3Zemtsov, S. P., Demidova, K. V., & Kichaev, D. Yu. (2022). Internet diffusion and interregional digital divide in Russia: trends, factors, and the influence of the pandemic. Baltic Region, 14(4), 57–78. (In Russ.). doi: 10.5922/2079-8555-2022-4-4

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