Эконометрическое моделирование пространственного инновационного развития в контексте институциональных факторов

Цель: выявление и анализ пространственных механизмов влияния ключевых социально-экономических и институциональных факторов на инновационное развитие регионов России в контексте дихотомии Веблена.
Методы: исследование основано на панельных данных по регионам РФ за 2017–2023 гг. Для проверки гипотез использованы классические регрессионные модели (POLS, FE, RE) и спектр пространственных эконометрических моделей (SEM, SAR, SAC, SDM), позволяющих учесть пространственную автокорреляцию и эффекты перелива. С помощью разложения эффектов в Spatial Durbin Model (SDM) оценены прямые и косвенные (соседские) воздействия факторов.
Результаты: подтверждено значимое положительное влияние на инновационную активность инструментальных факторов – промышленного производства и образовательного потенциала, а также негативное влияние церемониальных факторов – социального неравенства и безработицы. Выявлена значимая положительная пространственная зависимость инновационной активности (λ > 0), свидетельствующая о наличии эффекта «заражения» между соседними регионами. При этом количественная оценка показала, что доминируют прямые (внутрирегиональные) эффекты, в то время как косвенные эффекты перелива оказались статистически незначимыми.
Научная новизна: впервые для российских регионов осуществлена интеграция концептуального аппарата дихотомии Веблена с современным инструментарием пространственной эконометрики, что позволило количественно оценить механизмы влияния институциональных структур на инновационную динамику с учетом пространственных взаимодействий.
Практическая значимость: полученные результаты могут быть использованы для корректировки региональной политики, ориентированной на сокращение социального неравенства и повышение инновационного потенциала с учетом институциональных барьеров и ресурсов развития.

1. Верников, А. В., Курышева, А. А. (2024). Русская традиционная экономическая культура с точки зрения концепции Веблена о поведенческих установках. Мир России, 33(4), 110–135. EDN: RSXOIW. DOI: 10.17323/1811-038X-2024-33-4-110-135

2. Вольчик, В. В., Маслюкова, Е. В. (2024). Промышленное развитие и социальные ценности: эконометрический подход. Journal of Institutional Studies, 16(1), 22–37. EDN: PGBRSL. DOI: 10.17835/2076-6297.2024.16.1.022-037

3. Вольчик, В. В., Ширяев, И. М. (2023). Государственная инновационная политика и нарративная экономика. Управление наукой: теория и практика, 5(4), 110–132. EDN: LWWUBW. DOI: 10.19181/smtp.2023.5.4.6

4. Демидова, О. А. (2021). Методы пространственной эконометрики и оценка эффективности государственных программ. Прикладная эконометрика, 64, 107–134. EDN: VLMHTK. DOI: 10.22394/1993-7601-2021-64-107-134

5. Ефимов, В. М. (2016). Экономическая наука под вопросом. Москва: Инфра-М. EDN: VHUVCN

6. Маслюкова, Е. В., Барунова, А. А., Демахина, О. В. (2025). Реиндустриализация и промышленное развитие в дискурсах предпринимателей. Journal of Institutional Studies, 17(3), 101–117. EDN: NKMEGK. DOI: 10.17835/2076-6297.2025.17.3.101-117

7. Мосалев, А. И. (2022). Оптимальные пространственные форматы межрегионального экономического сотрудничества в рамках инновационной экономики. Экономика региона, 18(3), 638–652. EDN: EEPJWN. DOI: 10.17059/ekon.reg.2022-3-2

8. Наумов, И. В., Барыбина, А. З. (2020). Пространственная регрессионная модель инновационного развития регионов России. Вестник Томского государственного университета. Экономика, 52, 215–232. EDN: LCEJGE. DOI: 10.17223/19988648/52/13

9. Наумов, И. В., Никулина, Н. Л. (2023). Моделирование пространственных эффектов инновационного развития регионов России. Проблемы развития территории, 27(6), 121–140. EDN: ERRTBZ. DOI: 10.15838/ptd.2023.6.128.8

10. Патракеева, О. Ю., Кулыгин, В. В. (2024). Пространственный анализ инфраструктурных эффектов экономической динамики регионов России. Экономика региона, 20(3), 642–654. EDN: QLVRNX. DOI: 10.17059/ekon.reg.2024-3-3

11. Патракова, С. С. (2025). Влияние автотранспортной связности на экономический рост регионов: эконометрическое моделирование. Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз, 18(1), 89–105. EDN: THIQND. DOI: 10.15838/esc.2025.1.97.5

12. Попова, П. А., Букина, Т. В., Кашин, Д. В. (2024). Влияние межрегиональных пространственных эффектов на экономическое развитие регионов России. Journal of Applied Economic Research, 23(3), 751–775. EDN: YVITXQ. DOI: 10.15826/vestnik.2024.23.3.030

13. Сальников, К. Н., Филатов, А. Ю. (2023). Матрица расстояний между российскими регионами и ее использование в экономическом анализе. Известия Дальневосточного федерального университета. Экономика и управление, 3(107), 67–81. EDN: XZZXBO. DOI: 10.24866/2311-2271/2023-3/67-81

14. Тимирьянова, В. М., Зимин, А. Ф., Юсупов, К. Н. (2021). Экономическая активность территорий: сравнительный анализ способов оценки пространственных эффектов. Пространственная экономика, 17(4), 41–68. EDN: KLWWCD. DOI: 10.14530/se.2021.4.041-068

15. Тополева, Т. Н. (2021). Региональные фонды поддержки научной и инновационной деятельности: институциональный аспект. Вестник Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова, 4, 92–108. EDN: HQTZIR. DOI: 10.21686/2413-2829-2021-4-92-108

16. Ширяев И. М., Маскаев А. И., Цыганков С. С. (2022). Институт интеллектуальной собственности в контексте развития российской инновационной системы. Russian Journal of Economics and Law, 16(2), 275–293. EDN: XMGZMU. DOI: 10.21202/2782-2923.2022.2.275-293

17. AlMalki, H. A., & Durugbo, C. M. (2022). Systematic review of institutional innovation literature: towards a multi-level management model. Management Review Quarterly, 73(2), 731. EDN: ZKDVYY. DOI: 10.1007/S11301-022-00259-8

18. Brüggemann, J., Crosetto, P., Meub, L., & Bizer, K. (2016). Intellectual property rights hinder sequential innovation. Experimental evidence. Research Policy, 45(10), 2054–2068. DOI: 10.1016/J.RESPOL.2016.07.008

19. Bürscher, T., & Scherngell, T. (2024). Potentials for reducing spatial inequalities in innovation: A spatial econometric perspective. Growth and Change, 55(4), e70001.

20. Bush, P. D. (1987). The Theory of Institutional Change. Journal of Economic Issues, 21(3), 1075–1116. DOI: 10.1080/00213624.1987.11504697

21. Capriati, M. (2022). Capabilities, innovation and economic growth in EU regions. Journal of Human Development and Capabilities, 23(3), 373–399. EDN: BPGONY. DOI: 10.1080/19452829.2021.2008886

22. Dementiev, V. E. (2024). On the ability of regions to adapt to various external shocks. Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast, 17(3), 36–49. EDN: NTOXEE. DOI: 10.15838/esc.2024.3.93.2

23. Elhorst, J. P. (2014). Spatial Econometrics: From Cross-Sectional Data to Spatial Panels. Springer.

24. Elsner, W. (2012). The Theory of Institutional Change Revisited: The Institutional Dichotomy, Its Dynamic, and Its Policy Implications in a More Formal Analysis. Journal of Economic Issues. DOI: 10.2753/jei0021-3624460101

25. Grief, A. (2006). Institutions and the path to the modern economy: Lessons from medieval trade Cambridge University Press. Cambridge UK.

26. Greif, A., Mokyr, J., & Tabellini, G. (2025). Culture and Social Organizations in the Great Reversal: Europe and China, 1000-2000. CESifo Working Paper, No. 12023. Munich: CESifo GmbH.

27. Hayden, F. G. (2006). Policymaking for a good society: the social fabric matrix approach to policy analysis and program evaluation. Boston, MA: Springer US.

28. Hollingsworth, J. R. (2000). Doing institutional analysis: Implications for the study of innovations. Review of International Political Economy, 7(4), 595–644. DOI: 10.1080/096922900750034563

29. Jia, W., Di, Q., & Chen, X. (2024). The spatial correlation of economic institutional change in China and its impact on economic growth: A social network analysis approach. PLOS ONE, 19(10), e0297354. EDN: RVQCVE. DOI: 10.1371/JOURNAL.PONE.0297354

30. Kurysheva, A., & Vernikov, A. (2024). A Veblenian view of Russian folklore: Instrumental or ceremonial habits of thought?. Journal of Economic Issues, 58(2), 479–486. EDN: WCGQZZ. DOI: 10.1080/00213624.2024.2344423

31. LeSage, J. P. (2009). Introduction to spatial econometrics. Chapman &Hall/CRC.

32. Maslov, A., & Volchik, V. (2014). Institutions and Lagging Development: The Case of the Don Army Region. Journal of Economic Issues, 48(3), 727–742. EDN: STQFHT. DOI: 10.2753/JEI0021-3624480307

33. Mokyr, J. (2002). Innovation in an historical perspective: tales of technology and evolution. In B. Steil, D. G. Victor, & R. R. Nelson (Eds.), Technological innovation and economic performance (pp. 23–46). Princeton University Press.

34. North, D. C. (1990). Institutions, Institutional Change and Economic Performance. Cambridge University Press. DOI: 10.1017/CBO9780511808678

35. North, D. C. (2005). Understanding the Process of Economic Change. Princeton University Press. DOI: 10.1515/9781400829484

36. Pinar, M., & Karahasan, B. C. (2026). Heterogeneous impact of innovation on economic development: Evidence from EU regions. Technology in Society, 84, 103100.

37. Panzera, D., & Postiglione, P. (2022). The impact of regional inequality on economic growth: a spatial econometric approach. Regional Studies, 56(5), 687–702. EDN: AMWADG. DOI: 10.1080/00343404.2021.1910228

38. Popescu, I. A., Mourao, P. R., & Bilan, Y. (2023). Innovation, coopetition and spillover effects in European regions. Journal of Business Economics and Management, 24(5), 818–840. EDN: ZXYOOB. DOI: 10.3846/jbem.2023.19890

39. Qiu, J., Liu, W., & Ning, N. (2020). Evolution of regional innovation with spatial knowledge spillovers: Convergence or divergence?. Networks and Spatial Economics, 20(1), 179–208. EDN: NSFWFQ. DOI: 10.1007/s11067-019-09477-2

40. Sharma, A., Sousa, C., & Woodward, R. (2022). Determinants of innovation outcomes: The role of institutional quality. Technovation, 118, 102562. EDN: QZEUAO. DOI: 10.1016/J.TECHNOVATION.2022.102562

41. Volchik, V. V., & Maslyukova, E. V. (2022). Impact of formal and informal institutions on innovative economic development. Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast, 15(5), 77–94. EDN: QMHDHB. DOI: 10.15838/esc.2022.5.83.4

42. Waller, W. T. (2021). Institutions, technology, and instrumental value: A reassessment of the Veblenian dichotomy. In Ch. J. Whalen (Ed.), Institutional Economics (pp. 19–48). Routledge.