Внутренние источники роста производительности труда в России // Internal Sources of Labour Productivity Growth in Russia

E. Balatsky V., N. Ekimova A., Е. Балацкий В. and Н. Екимова А.
Additional contact information
E. Balatsky V.: Financial University
N. Ekimova A.: Financial University
Е. Балацкий В.: Финансовый университет
Н. Екимова А.: Финансовый университет

Мир новой экономики // The world of new economy, 2020, vol. 14, issue 2, 32-43

Abstract:

In this article, the authors analysed the readiness of Russian regions for the integration of technological innovations. In this context, managerial dichotomy “borrowing/creation of innovations” is of fundamental importance. The right choice of the way to increase productivity in the regions of the country represents a nontrivial task since the wrong solution would lead to significant economic losses. The authors proposed to use the concept of technological boundary to increase objectivity managerial decisions making. “Technological boundary” means the relative productivity of the region corresponding to the average productivity in the United States, the excess of which allows the region to develop new production technologies. The use of the concept of technological frontier and comparison of labour productivity in the Russian regions showed that only two regions in the country could act as drivers for the development of their own new technologies. At the same time, the available data and calculations show that in many regions there are leading companies of different industries with extremely high productivity and ability to act as innovative local drivers within the regions. This circumstance made it possible to formulate a multi-step strategy to accelerate the technological diffusion for Russia.

В статье рассматривается готовность российских регионов к внедрению технологических инноваций. При этом принципиальное значение имеет управленческая дихотомия «заимствование/создание инноваций». Правильный выбор способа повышения производительности труда в регионах страны представляет собой нетривиальную задачу, неправильное решение которой чревато большими экономическими потерями. Для повышения объективности принятия управленческих решений, в статье предлагается использовать термин «технологическая граница», под которым понимается относительная производительность труда региона по отношению к средней производительности в США, превышение которой позволяет региону разрабатывать новые производственные технологии. Сравнение с величиной технологической границы производительности труда субъектов РФ показало, что в стране только два региона могут выступить в качестве драйверов разработки собственных новых технологий. Вместе с тем имеющиеся данные и проведенные расчеты показывают, что во многих субъектах федерации имеются передовые компании разной отраслевой принадлежности, обладающие чрезвычайно высокой производительностью труда и способные выступить в качестве локальных инновационных драйверов внутри регионов. Данное обстоятельство позволило сформулировать для России многошаговую стратегию ускорения технологической диффузии.

Keywords: labour productivity; technological border; regional differentiation; technological diffusion; innovation and imitation strategy; производительность труда; технологическая граница; региональная дифференциация; технологическая диффузия; стратегия заимствований/разработок (search for similar items in EconPapers)
Date: 2020-10-30
References: Add references at CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
https://wne.fa.ru/jour/article/viewFile/268/258.pdf (application/pdf)

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:scn:wnewec:y:2020:i:2:p:32-43

Access Statistics for this article

More articles in Мир новой экономики // The world of new economy from Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации // Financial University under The Governtment оf The Russian Federation
Bibliographic data for series maintained by Алексей Скалабан ().