Исследование особенностей проциклической динамики инвестиций в научно-технологическое и инновационное развитие экономики на примере стран с "догоняющей" моделью

вопросы инновдционнои экономики

Том 9 • Номер 3 • Июль-сентябрь 2019 ISSN 2222-0372 Russian Journal of Innovation Economics

> Первое

экономическое издательство

Исследование особенностей проциклической динамики инвестиций в научно-технологическое и инновационное развитие экономики на примере стран с «догоняющей» моделью

Матризаев Б.Д.1

1 Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Россия

АННОТАЦИЯ:_

В статье рассматриваются теоретико-методологические подходы и представлен обзор прикладных исследований макроэкономического анализа инноваций и экономического роста в странах с догоняющей моделью развития экономики. В частности, анализируется причинно-следственная связь между инвестициями в НИОКР и темпами роста ВВП. Охарактеризована эволюция инновационной политики Мексики с учетом самых актуальных изменений в научно-технологической динамике и экономической системе в течение последних сорока лет. В рамках настоящего исследования с использованием данных по ВВП и расходов на НИОКР раскрывается необходимость применения метода системной коинтеграциии для проверки модели, которая связывает экономический рост с государственными расходами на НИОКР и общий объем инвестиций. Также рассматриваются преимущества макростратегического таргетирова-ния и эволюция инновационной политики. Для удобства анализа эволюция инновационной политики, с точки зрения макростратегического программирования, сгруппирована в три больших этапа. Эмпирическая оценка включает в себя альтернативные способы интерпретации инновационной политики стран с импортозамещающей моделью экономической политики и возможность ее адаптации к современным условиям экономического развития России.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: экономический рост, инновационная политика, инвестиции, НИОКР, «догоняющее» развитие, эволюция.

Research of the peculiarities of procyclical dynamics of investment in scientific-technological and innovative economy's development on the example of the countries with a "catch-up" model

Matrizaev B.D.1

1The Financial University under the Government of the Russian Federation, Russia

Введение

Определение причинно-следственной связи между инновациями и экономическим ростом - это классический вопрос инновационных исследований в современной экономической науке. Вместе с тем эмпирические исследования в последнее время выходят за рамки

чисто технической проверки существования причинности и ставят задачу исследовать направления, интенсивность, и механизмы, объясняющие эти причинно-следственные связи, которые остаются по-прежнему неисследованной «целиной».

В инновационных исследованиях преимущественно выделяют два основных подхода.

Первый из них тесно связан с историческим анализом, где описание решающих событий, которые определили эволюцию экономической системы, сочетается с доказательствами, основанными на теоретических оценках, включая прогнозную перспективу. Наиболее видными сторонниками данного подхода являются Б.-А. Люндваль [35] (Lundvall, Joseph, Chaminade, Vang, 2009), Р. Нельсон [40] (Nelson, 1993), Л. Ким [32] (Kim, 1997) и др. Другой подход имеет больше количественную основу оценки, использует данные для описания природы и причинно-следственных связей изменений, наблюдаемых в течение времени. На основе изучения авторегрессионных векторов, данный подход стремится определить существование и направление причинно-следственных связей между различными аспектами инновационного процесса

ABSTRACT:_

The article deals with theoretical and methodological approaches and a review of applied research of macroeconomic analysis of innovation and economic growth in countries with a "catch-up model" of economic development. In particular, the causal relationship between investment in R&D and GDP growth is analyzed. The article describes the evolution of innovation policy in Mexico, taking into account the most relevant changes in the scientific and technological dynamics and the economic system over the past forty years. In this study, using data on GDP and R&D expenditure, the need to use the method of systemic co-integration to test the model that links economic growth with public R&D expenditure and total investment is revealed. Also, the advantages of macro-strategic targeting and the evolution of innovation policy are considered. For the convenience of the analysis, the evolution of innovation policy, from the point of view of macro-strategic programming, is grouped into three large stages. The empirical assessment includes alternative ways of interpreting the innovation policy of the countries with an import-substituting model of economic policy and the possibility of its adaptation to modern conditions of economic development in Russia.

KEYWORDS: economic growth, innovation policy, investment, R&D, catching-up development, evolution.

JEL classification: o21, E61, F62 Received: 01.09.2019 / published: 30.09.2019

© Author(s) / Publication: PRIMEC Publishers

For correspondence: Matrizaev B.D.

CITATION:_

Matrizaev B.D. (2019) Issledovanie osobennostey protsiklicheskoy dinamiki investitsiy v nauchno-tekhnologicheskoe i innovatsionnoe razvitie ekonomiki na primere stran s «dogonyayuschey» modelyu [Research of the peculiarities of procyclical dynamics of investment in scientific-technological and innovative economy's development on the example of the countries with a "catch-up" model]. Voprosy innovatsionnoy ekonomiki. 9. (3). - 693-708. doi: 10.18334/vinec.9.3.41055

и экономического роста. Среди немногочисленных последователей данного подхода можно выделить в настоящее время в основном двух исследователей: Д. Арчибуги [13] (Archibugi, Coco, 2004) и Ф. Кастеллачи [19] (Castellacci, Natera, 2013). В целом эти два подхода являются мощными инструментами для выявления и объяснения следуемых путей экономического развития отдельных стран. Однако эти два подхода редко могут быть совмещены для решения сложных узловых проблем причинно-следственной связи между инвестициями в НТИ и экономической динамикой.

Целью настоящего исследования является, основываясь на данных экономической динамики Мексики, которая в последние годы привлекает повышенный интерес в инновационных исследованиях в силу «взрывного» экономического роста и инвестиций в НИОКР, исследовать эту причинно-следственную связь между инвестициями в НИОКР и темпами роста ВВП.

Новизна нашего исследования заключается в следующем: предлагается альтернативный способ анализа причинности, поскольку необходимо интегрирование временного фактора, используя комбинированный метод: ретроспективный анализ политики и метод системной коинтеграции Йохансена.

Выводы, полученные в нашем исследовании, дают возможность новых эмпирических предположений, которые указывают на: а) равновесную корректирующую силу от инвестиций в НИОКР к экономическому росту; б) движущую силу от экономического роста и общих инвестиций к НИОКР. Эти результаты противоречат использованию инновационного потенциала как инструмента стимулирования экономического роста для стран с догоняющей моделью развития, о чем свидетельствует большая часть эмпирического анализа, исследующего взаимосвязь между инновациями и экономическим ростом.

Теоретико-методологические подходы и обзор прикладных исследований макроэкономического анализа инноваций и экономического роста

Оценка взаимосвязи между инновациями и экономическим ростом была постоянно в центре внимания многих теоретических исследований, в особенности в исследованиях эволюционной экономики.

ОБ АВТОРЕ:_

Матризаев Бахадыр Джуманиязович, кандидат экономических наук, доцент департамента экономической теории

ЦИТИРОВАТЬ СТАТЬЮ:_

Матризаев Б.Д. Исследование особенностей проциклической динамики инвестиций в научно-технологическое и инновационное развитие экономики на примере стран с «догоняющей» моделью // Вопросы инновационной экономики. - 2019. - Том 9. - № 3. - С. 693-708. doi: 10.18334/vinec.9.3.41055

Фактически, изучение некоторых соответствующих проблем, связанных с процессами развития системы образования и исследований, интеграции инноваций в производственные системы, начинается с дискуссий вокруг разделения труда Адама Смита [1] (Smit, 2017) в 1776 году и национальных систем производства и познания Фридриха Листа [4] (List, 1993).

Нерешенным вопросом в инновационных исследованиях остается то, что, по мнению Р. Кована [20] (Cowan, Foray, 2002), если исторический анализ имеет фундаментальное значение для объяснения развития, тогда направленность эволюционного развития и необратимость не могут быть исключены из анализа, и на наш взгляд, тематические исследования являются предпочтительным методологическим подходом к восполнению данного пробела. Для этого в экономической науке уже имеется достаточно большое количество эмпирических данных которые вобрали в себя качественные исторические исследования. При этом следует отметить, что исследования К. Фримана [26] (Freeman, 1991) о взаимодействии агентов и необходимости государства для инновационной активности страны установило важный ориентир в области инновационных исследований. Не менее важную роль в совершенствовании теоретико-методологических подходов сыграли работа Р. Нельсона [40] о сравнительном анализе национальных инновационных систем, которая указывает на наличие неоднородности исторических процессов, что лежит в основе построения инновационных систем. Наряду с этим Б.-А. Люндваль [35] и К. Эдквист совместно с Л. Хомменом [23] (Edquist, Hommen, 2008) отмечают внутренние причины различия экономической политики и институциональных условий, которые разделяют развитые и развивающиеся экономики.

Альтернативный и сравнительно молодой блок исследований, например, исследования Ф. Малерба [36] (Malerba, Nelson, Orsenigo, Winter, 2016), более сосредоточен на отраслевых факторах и основан на базе модели ретроспективного анализа. Исследователи в этой области сконцентрированы на отслеживании эволюции конкретных технологических ниш, выявлении ключевых структурных изменений, повлиявших на структуру и функционирование производственной системы.

Между тем, необходимо отметить, что отличные друг от друга подходы, то есть эконометрический анализ и ретроспективный метод, крайне редко сочетаются в процессе исследования, по крайней мере, на желаемом уровне.

Эконометрические подходы к изучению экономического роста и инноваций использовали взаимосвязь между вышеуказанными переменными с задействованием внутристранового сравнительного анализа. Исследования Д. Фагерберга [25] (Malerba, Nelson, Orsenigo, Winter, 2016) основывались на более чем двадцати эмпирических работах, которые описывали взаимосвязь между экономическим ростом и технологиями, с одной стороны, и показателями производительности, выраженными как ВВП на душу населения, с другой стороны. Первоначальный его вклад в экономическую науку был направлен преимущественно на выявление доли государственного сектора

в экономике, рост населения и экономическую открытость, в то время как типичные показатели инноваций включали такие переменные, как образование, инвестиции в НИОКР, патенты. Сравнительно поздний его вклад [24] (Fagerberg, Verspagen, 2007) включал большое число стран в анализ, в их числе менее развитые страны, в которых имелась возможность вести большую статистическую базу. Позднее, Ф. Кастеллачи и Д. Натера [18] (Castellacci, Natera, 2016) предложили альтернативу этому эмпирическому подходу. Авторы полностью интегрировали временной фактор при анализе системного подхода к инновациям и научно-техническому развитию. Однако из-за их стремления к охвату широкого круга стран трудно провести более глубокий ретроспективный анализ касательно развития технологических возможностей в разных странах с течением времени.

Тем не менее полученные эмпирические данные свидетельствуют о том, что большинство догоняющих моделей были обусловлены заметным накоплением технологического потенциала. При этом инвестиции в НИОКР были важными компонентами этого накопления. Впрочем, поскольку в последние годы явно наблюдаются некоторые изменяющиеся условия для догоняющего развития, Шумпетерианская школа коэ-волюционного анализа еще не выработала основной аналитический подход, пригодный для учета этих наблюдаемых изменений.

По сути, экономическая наука нуждается в усовершенствованных моделях и подходах для включения в анализ последних трендов догоняющего развития с более широким обсуждением феномена развития как эволюционного процесса. Аналогичным образом можно говорить об отсутствии обновленных подходов, которые могли бы связать инновации с догоняющим развитием.

При этом существует некий консенсус в отношении центральной роли научно-технического развития как драйвера экономического роста. Эти аспекты были широко раскрыты в исследованиях Й. Шумпетера [11, 46] (Shumpeter, 2007), Р. Соллоу [7] (Solou, 1957), М. Абрамовича [12] и др. Также в своем совместном исследовании Ф. Кастеллачи и Д. Натера [19] (Castellacci, Natera, 2013) на примере 28-ми стран приводят явные доказательства, подтверждающие значительный вклад инвестиций в НИОКР в динамику экономического роста. Авторы использовали данные временных рядов за период с 1980-го по 2008-ой год. Полученные данные свидетельствуют о том, что динамика инвестиций в НИОКР преимущественно характеризует экономику данной страны. В то же время возникает необходимость изучения вопроса о том, почему отдача от инвестиций в НИОКР может отличаться в разных странах. В двух последних исследованиях М. Капдевиль и Д. Натера [17] (Capdevielle, Natera, 2016) предложили различные сценарии, которые могут объяснить совместную долгосрочную динамику инвестиций в НИОКР, роста ВВП и производительности труда на примере Мексики. В частности, авторы выявили тенденции, определяющие историческую динамику показателей, связанных с НИОКР (например, валовые расходы на экспериментальные разработки и расходы федерального правительства в НИОКР). По существу, эти

исследования предложили набор сценариев для динамики расходов на НИОКР, роста ВВП и других макроэкономических переменных, соответствующих уровню инвестиций в НИОКР, эквивалентному одному проценту ВВП Мексики. В обоих случаях критическим предположением является то, что модели инвестиций в НИОКР, наблюдаемые с 1970-го года, остаются неизменными в течение временного горизонта 10-25 лет.

С методологической точки зрения, М. Капдевиль и Д.Натера ввели модель векторной авторегрессии (УЛЯ) для анализа магнитуды влияния, вызванного изменениями в динамике инвестиций в НИОКР, на величину производительности труда и ВВП на душу населения. Анализ показал, что существует положительная связь между инвестициями в НИОКР, совокупными инвестициями и ростом ВВП. Авторы проиллюстрировали рекурсивные эффекты между усилением НИОКР и активизацией макроэкономических показателей. Этот вывод имеет значительные последствия для желаемого уровня государственных инвестиций в НИОКР, измеренный как расходы федерального правительства в НИОКР, который потребуется для достижения желаемого эффекта как для совокупных расходов на НИОКР, так и для ВВП. Это означает, что при прочих равных условиях для достижения уровня инвестиций в НИОКР, эквивалентного одному проценту ВВП Мексики, к 2018 году они должны были бы неуклонно увеличиваться темпами около 11,6 процента в год в период с 2011-го по 2018-ый год.

Соответственно, связанное с этим влияние на динамику экономики Мексики отразилось бы в долгосрочном темпе роста ВВП на душу населения примерно в 3,4 процента, и производительности труда около 1,72 процента.

Далее, авторы несколько расширили анализ с включением временного фактора в модель динамического взаимодействия между динамикой инвестиций в НИОКР, ВВП на душу населения и производительностью труда. Были выделены два этапа в росте ВВП на душу населения и производительности труда, связанные с первоначальным увеличением расходов федерального правительства на НИОКР. Первый этап, который авторы называют «этапом роста», имеет место быть в течение пятилетнего периода сразу после первоначального увеличения расходов федерального правительства на НИОКР. В этот период ВВП на душу населения и производительность труда растут рекордными темпами. На втором этапе экономика неуклонно возвращается к стабильности, с устойчивыми темпами роста ВВП. Эта вторая фаза охватывает около десяти лет после первоначального приращения инвестиций в НИОКР. Ожидаемые результаты согласуются с результатами исследований М. Капдевиля и Д. Натеры, точнее ежегодный прирост расходов федерального правительства на НИОКР в размере 1 процента привел к увеличению примерно на 0,1 процента в ВВП на душу населения и производительности труда.

Как уже было отмечено в самом начале нашего исследования, при анализе причинно-следственной связи между усилением активности в НИОКР и экономическим ростом, как правило, сочетаются качественные и количественные подходы.

В последнее время, в ряде исследований все больший приоритет отдается количественному подходу. Одним из доминирующих методов среди количественных подходов является метод системной коинтеграции Йохансена, которая включает модель, описывающую взаимосвязь экономического роста с государственными расходами на НИОКР и совокупными инвестициями. Данная модель была предложена в рамках исследования М. Капдевиля и Д. Натеры.

В течение последних двух десятилетий количество эконометрических моделей, посвященных исследованию эволюционных аспектов, заметно выросло. Одна из причин - появившаяся доступность соответствующих данных, таких как расходы на НИОКР, открывшая возможности для анализа временных рядов и расширения эконо-метрических инструментов. Также были разработаны методы учета влияния прошлых событий как детерминантов структурной модели и закономерностей, определяющих развитие экономические системы.

Одним из таких передовых методов является модель векторной авторегрессии, которая позволяет обеспечить полную эндогенность и перекрестные эффекты переменных в модели, встраивать ретроспективную информацию для анализа текущего состояния. Конкретным примером этого метода, что соответствует целям нашего исследования, является метод коинтеграции. Одним из основоположников данной концепции наряду с Гренджером и Энглом принято считать С. Йохансена [31] (Johansen, 1995). Данная методология помогает раскрыть взаимосвязь между переменными, которые развиваются совместно, растут со временем как целостная система. Если коинтеграция подтверждена, то можно различать разность взаимосвязей. Это с одной стороны, долгосрочная взаимосвязь в основе системы, а с другой стороны, краткосрочная структура, которая показывает, как система реагирует на изменения.

Характеристика краткосрочной структуры системы позволяет проанализировать причинно-следственную связь между переменными и установить динамику системы. В то же самое время способ адаптации переменных к изменениям в долгосрочной структуре системы и каким образом они трансформируясь приспосабливаются к новым условиям является весьма богатым источником информации. Концепция коинтеграции содержит в себе доказательства о наличии драйверов в экономической системе, взаимосвязей, которые раскрывают временной ряд. Кроме того, эта методология нивелирует необходимость навязывать сильные ограничения на систему, и она направлена на то, чтобы выявлять информацию из данных, содержащихся в системе, и тем самым проливает свет на системные взаимосвязи.

Таким образом, данная методология является альтернативой жестким моделям, в которых тестируются подходы, подтверждающие или отвергающие теоретические положения. Также она направлена на выявление эмпирических фактов, которые могут обобщать усовершенствованные теоретические исследования. Далее мы продемонстрируем эконометрический анализ исследования свойства временных рядов, описывающих взаимосвязь между инвестициями в НИОКР и экономическим ростом Мексики в интервале 1970-2011 гг.

макростратегическое таргетирование и эволюция инновационной политики

Формализация политики в области научно-технического развития (НТР) в Мексике началась в 1970 году. Это знаменует собой создание Национального совета по науке и технике в качестве национального агентства, ответственного за планирование, координацию и реализацию политики в области НТР в стране. Создание Национального совета в основном на первоначальном этапе сводилось к осуществлению обзорных и диагностических исследований и консультаций различных организаций и ассоциаций [41]. Эти исследования свидетельствуют о том, что на тот момент система научно-технического развития Мексики преимущественно носила фрагментарный характер со слабой или вовсе отсутствующей связью с национальной стратегией развития, была основана на индивидуальных усилиях, с чрезвычайно низким уровнем инвестиций [28] (Gómez-Merino, Trejo-Téllez, Méndez-Cadena, Hernández-Cázares, 2017).

В целом эволюция инновационной политики с точки зрения макростратегического программирования может быть сгруппирована в три больших этапа.

Первый этап - эволюция в рамках подхода толчка предложения (А Supply Push Approach), 1930-ые - начало 1980-х гг. В течение длительного периода, начиная с 1930-х и до начала 1970-х годов, спрос на технологии и связанные с ними услуги и человеческий ресурс в Мексике определялся динамикой процесса индустриализации, ориентированного на экспортные рынки, а затем последующей быстрой переориентацией на модель импортозамещения. В этом контексте подход к инновациям характеризовался моделью предложения или линейной моделью, в которой доминируют государственные образовательные и научно-исследовательские акторы. Это был период накопления основного научно-технического потенциала страны.

Начиная с 1970-го года, официальная стратегия НТР становилась все более формализованной на основе принятия ряда планов и программ по поддержке научно-технического потенциала (табл.).

Как мы видим, в 1970-ом году впервые в новейшей истории в Мексике была принята программа национальной политики в области науки и технологий. Благодаря принятию политики макростратегического таргетирования инновационной политики удалось совершить прорыв в научно-техническом и экономическом развитии, достигнув весьма существенных темпов роста.

Второй этап - инфляция спроса (конец 1980-х - 2000-е годы). Этот период начался с болезненного перехода от модели импортозамещения через процесс структурной перестройки, вдохновленный политикой, смоделированной в соответствии с принципами Вашингтонского консенсуса. Структурные реформы включали последовательный отказ мексиканского правительства от прямого вмешательства в экономическую деятельность, существенную программу дерегулирования, экономическую и финансовую либерализацию, приватизацию государственных активов и намерение содействовать развитию сильного частного сектора. Сегмент экспортноориентированной

Таблица

Эффект влияния роста расходов на НИОКР на рост ВВП Мексики

Национальный план/программа Период реализации, гг. Среднегодовые темпы роста,% Фрнт/ввп,%

ввп ФРНТ*

Национальная политика и програм- 1970 6,0 18,7 0,15

ма в области науки и технологий

Национальная программа науки и 1978-1982 6,7 11,8 0,40

технологий

Национальная программа техниче- 1984-1988 0,5 -8,6 0,32

ского развития и науки

Национальная программа в области 1990-1994 3,6 14,0 0,34

науки и модернизации технологий

Программа науки и технологий 1995-2000 5,5 9,1 0,40

Специальная программа науки и 2001-2006 2,9 -2,2 0,36

технологий

Специальная программа науки, тех- 2008-2012 0,9 -0,9 0,36

нологий и инноваций I

Специальная программа науки, тех- 2014-2018 2,5 7,8 0,44

нологий и инноваций II

*ФРНТ - расходы федерального правительства на НИОКР.

Источник: Duncan Wood, Christopher Wilson and Alejandro Garcia. Fostering Innovation in Mexico. Ideas from the High-Level Innovation Forum for Policymakers, Wilson International Center, Mexico Institute, September, 2014.

экономики, как ожидается, приведет к восстановлению и впоследствии к расширению мексиканской экономики.

Темпы экономического роста были значительно ниже тех, которые наблюдались в лучшие годы в рамках модели импортозамещения, и подвержены большей волатильно-сти, несмотря на некоторое улучшение макроэкономической стабильности. Что касается политики в области НТР, то изменение экономической стратегии имело два основных эффекта. С точки зрения предложения политический вес акторов, ответственных за продвижение научно-технической политики, ослабел по сравнению с другими институтами экономической власти. В то же время финансовые ограничения, характерные для 1980-х годов, привели к резкому сокращению государственного финансирования НИОКР. Значительные изменения были внесены в процессы, регулирующие распределение государственной поддержки НИОКР. Именно в этот период в качестве предпочтительного подхода к поддержке НИОКР в Мексике были приняты новые механизмы, основанные на конкурсных фондах и открытых проектах, то есть проектном финансировании. Что же касается спроса на технологии, то экономическая либерализация способствовала росту импорта капитальных товаров и стимулировала процесс замещения местных капитальных товаров в пользу импортных машин и оборудования.

Рисунок. Динамика изменений соотношения ФРНТ/ВВП, среднегодовые темпы,% Источник: расчеты автора по даннымОЕСБ Economic Survey, 2018.

И наконец, третий этап - переход к системному подходу (с 2000-го г. по настоящее время). С началом нового тысячелетия можно было наблюдать растущий консенсус в отношении того, что поощрение конкурентоспособности на основе отдельных предприятий является недостаточным для поддержания более высоких темпов экономического роста. Экономические преобразования требовали более системного подхода. Вновь проявился интерес к экономической политике, ориентированной на предложение, на этот раз в качестве механизма, способствующего привлечению частных инвестиций.

Начиная с принятия Специальной программы науки, технологий и инноваций (СПНТИ) 2002-2006-го и последующих годов (СПНТИ I) (2008-2012), и (СПНТИ II) (2014-2018), новые регуляторные инструменты были добавлены в набор механизмов поддержки НИОКР: новые тематические конкурсные фонды на отраслевом и региональном уровнях; программы поддержки научных исследований, ориентированных на решение конкретных проблем развития; программы, специально предназначенные для содействия научно-исследовательскому сотрудничеству, в частности, между наукой и производственным сектором; программы для стимулирования инноваций в частном секторе. Последнее включало в себя программу налоговых льгот на НИОКР (2003-2009 гг.) и текущую программу стимулирования инновационной деятельности.

Наблюдаемая тенденция в соотношениях ФРНТ к ВВП может быть проанализирована в контексте того, что в начале 1970-х годов рекомендация ЮНЕСКО для Мексики была направлена на повышение уровня инвестиций в НИОКР до 0,5% ВВП. В Мексике данное соотношение составляло на тот период всего лишь 0,15% ВВП [48]. К 2014-му году в то время как рекомендуемый уровень инвестиций в НИОКР составлял мини-

мум 1 процент ВВП, фактический уровень, достигнутый в Мексике, составлял около

0.4. ФРНТ/ВВП и 0,54% в случае совокупных расходов на НИОКР/ВВП (рис.).

В целом, наше исследование динамики инвестиций в научно-технологическое и инновационное развитие стран с догоняющей моделью и функционирования государственной политики в области НИОКР свидетельствует о том, что на практике можно не только систематически наращивать инновационный потенциал, но и выявлять меры государственной политики для достижения краткосрочных целей.

Заключение

Вклад данного исследования можно интерпретировать двояко. Во-первых, в нашем исследовании предлагается альтернативный способ анализа причинности, поскольку необходимо интегрирование временного фактора, используя комбинированный метод: ретроспективный анализ политики и метод системной коинтеграции Йохансена. Наши результаты анализа причинно-следственных связей показывают: а) равновесную корректирующую силу от инвестиций в НИОКР к экономическому росту; б) движущую силу от экономического роста и общих инвестиций к НИОКР. Эти результаты противоречат использованию инновационного потенциала как инструмента стимулирования экономического роста для стран с догоняющей моделью развития, о чем свидетельствует большая часть эмпирического анализа, исследующего взаимосвязь между инновациями и экономическим ростом. Данные свидетельствуют о нереалистичности такого сценария на примере Мексики. Как обнаружилось, исследование этого типа сталкивается с некоторыми ограничениями. Обратим внимание, что в моделях, использованных в рамках нашего исследования, была использована информация только по трем переменным. Поэтому существует вероятность того, что результаты, касающиеся уровня влияния на ВВП, связанные с изменениями/ростом ФРНТ, могут быть переоценены. Любые выводы должны учитывать это ограничение.

ИСТОЧНИКИ:

1. Смит А. Исследование о природе и причинах богатства народов (книги I—III). / Пер.

с англ. Изергин В. М., 2017.

2. Катуков Д.Д., Малыгин В.Е., Смородинская Н.В. Фактор созидательного разрушения

в современных моделях и политике экономического роста // Вопросы экономики, 2019. - № 7. - doi: 10.32609/0042-8736-2019-7-95-118.

3. Клейнер Г.Б. Системные циклы экономической динамики и устойчивость нацио-

нальной экономики. - М.: Издание Государственной думы, 2015.

4. Лист Ф. Национальная система политической экономии. / Пер. с англ, вводная ста-

тья и комментарии Е. М. Майбурда. - М.: Наука, 1993.

5. Маевский В.И., Малков С.Ю., Рубинштейн, А.А. Новая теория воспроизводства ка-

питала. - М.- СПб.: Нестор-История, 2016.

6. Миронов В.В., Коновалова Л.Д. О взаимосвязи структурных изменений и экономи-

ческого роста в мировой экономике и России // Вопросы экономики, 2019. - № 1.

- doi: 10.32609/0042-8736-2019-1-54-78 .

7. Солоу Р.М. Техническое развитие и агрегированная производственная функция //

The Rev. Econ. Stat, 1957. - № 3.

8. Сухарев О.С. Эволюционная экономическая теория институтов и технологий.

Проблемы моделирования. - М.: Ленанд, 2017.

9. Сухарев О.С. Экономический рост, институты и технологии. - М.: Финансы и ста-

тистика, 2015.

10. Сухарев О.С., Логвинов С.А. Управление структурными изменениями экономики.

- М.: КУРС: ИНФРА-М, 2013.

11. Шумпетер Й.А. Теория экономического развития. - М.: Эксмо, 2007.

12. Abramovitz М. Resource and output trends in the United States since 1870, in Resource and output trends in the United States since 1870 (1-23). Cambridge, MA: NBER, 1956

13. Archibugi D., Coco A. A New indicator of technological capabilities for developed and developing countries (ArCo) // World Development, 2004. - № 4.

14. Bloom N., Schankerman M., Van Reenen J. Identifying technology spillovers and market rivalry // Econometrica, 2013. - № 4.

15. Caloghirou Y., Protogerou A., Tsakanikas A. Knowledge Intensive Entrepreneurship: Exploring a taxonomy based on the AEGIS survey, in Dynamics of Knowledge-Intensive Entrepreneurship: Business Strategy and Public Policy, ed. F. Malerba, Y. Caloghirou, M. McKelvey and S. Radosevic. New York: Routledge, 2015

16. Cantner U., Vannuccini S. Elements of Schumpeterian catalytic research and innovation policy, presented at the International Schumpeter Society conference in Montreal, 2017

17. Capdevielle M., Natera J.M. Innovation, absorptive capacity and growth heterogeneity: Development paths in Latin America 1970-2010 // Structural Change and Economic Dynamics, 2016. - № 37.

18. Castellacci F., Natera J.M. Innovation, absorptive capacity and growth heterogeneity: Development paths in Latin America 1970-2010 // Structural Change and Economic Dynamics, 2016.

19. Castellacci F., Natera J.M. The dynamics of national innovation systems: A panel cointegration analysis of the coevolution between innovative capability and absorptive capacity // Research Policy, 2013. - № 3.

20. Cowan R., Foray D. Evolutionary economics and the counterfactual threat: on the nature and role of counterfactual history as an empirical tool in economics // Journal of Evolutionary Economics, 2002. - № 5.

21. Dodgson, M., Mathews, J., Kastelle, T. and Hu. T. The evolving nature of Taiwan's national innovation system: The case of biotechnology innovation networks // Research Policy, 2008. - № 3.

22. Duncan Wood, Christopher Wilson, Alejandro Garcia. Fostering Innovation in Mexico. Ideas from the High-Level Innovation Forum for Policymakers, Wilson International

Center, Mexico Institute, September, 2014

23. Edquist C., Hommen L. Small Country Innovation Systems: Globalization, Change and Policy in Asia and Europe. - Cheltenham: Edward Elgar Publishing, 2008.

24. Fagerberg J., Verspagen B. Innovation, growth and economic development: Have the conditions for catch-up changed? // International Journal of Technological Learning, Innovation and Development, 2007. - № 1.

25. Fagerberg J. Technology and international differences in growth rates // Journal of Economic Literature, 1994. - № 3.

26. Freeman C. Networks of innovators: A synthesis of research issues // Research Policy, 1991. - № 5.

27. Global Innovation Index. Soumitra Dutta, INSEAD Editor. 2011-2018

28. Gómez-Merino F.C., Trejo-Téllez L.I., Méndez-Cadena M.E., Hernández-Cázares A.S. Education, Science and Technology in Mexico: Challenges for Innovation // International Education Studies, 2017. - № 5.

29. Government innovation drive continues in Mexico. Oxfordbusinessgroup. [Электронный ресурс]. URL: https://oxfordbusinessgroup.com/overview/innovation-drive-government-efforts-improve-scientific-research-and-link-it-business-creation.

30. Innovation Policy Platform. [Электронный ресурс]. URL: https:// innovationpolicyplatform.org/system/files/sti-outlook-2014-mexico.pdf.

31. Johansen S. Identifying restrictions of linear equations with applications to simultaneous equations and cointegration // Journal of Econometrics, 1995. - № 1.

32. Kim L. Imitation to Innovation: The Dynamics of Korea's Technological Learning. -Cambridge, MA: Harvard Business Press, 1997.

33. Lee K. Schumpeterian Analysis of Economic Catch-Up: Knowledge, Path Creation and the Middle Income Trap. - Cambridge: Cambridge University Press, 2013.

34. Leflaive Xavier, Eco-Innovation Policies in Mexico. Country profiles on policies to support environment-friendly innovation. OECD, "Eco-Innovation Policies in Mexico", Environment Directorate, OECD, 2008

35. Lundvall B.- A., Joseph K.J., Chaminade C., Vang J. Handbook of Innovation Systems and Developing Countries: Building Domestic Capabilities in a Global Setting. - Cheltenham: Edward Elgar Publishing, 2009.

36. Malerba F., Nelson R., Orsenigo L., Winter S. Innovation and the Evolution of Industries: History Friendly Models. - Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2016.

37. Mazzucato M. The Entrepreneurial State. - London: Anthem Press, 2013.

38. Mohnen P., Vankan A., Verspagen B. Evaluating the innovation box tax policy instrument in the Netherlands // Oxford Review of Economic Policy, 2017. - № 1.

39. Mowery D.C., Nelson R.R. Sources of Industrial Leadership: Studies of Seven Industries. - Cambridge: Cambridge University Press, 2008.

40. Nelson R.R. National Innovation Systems: A Comparative Analysis. - Oxford: Oxford University Press, 1993.

41. OECD Reviews of Innovation Policy: Mexico 2009. OECD Ilibrary, 2010

42. OECD, "Eco-Innovation Policies in Mexico", Environment Directorate, OECD. 2008

43. OECD, The Future of Productivity, OECD Publishing, Paris, 2015

44. OECD Economic Survey, 2018

45. Parsons, Mark and Nicolas Phillips., An evaluation of the Federal tax credit for scientific research and experimental development, Department of Finance, working paper 2007. 08,

46. Schumpeter J.A., Capitalism, Socialism and Democracy, Routledge, London, 1942

47. Solow R.M. A contribution to the theory of economic growth // Quarterly Journal of Economics, 1956. - № 1.

48. Solleiro J.L., Katya Luna R.C., Herrera A., Montiel M. A Comparative Analysis of Innovation Policy in Mexico, Spain, Chile and Korea. Conference Paper, September 2007

49. Sveikauskas, L., R&D and Productivity Growth: A Review of the Literature. U.S. Bureau of Labor Statistics, Office of Productivity and Technology, working paper 408, 2007

50. Ugur M., Trushin E., Solomon E., Guidi F. R&D and productivity in OECD firms and industries: A hierarchical meta-regression analysis // Research Policy, 2016. - № 45.

REFERENCES:

Archibugi D., Coco A. (2004). A New indicator of technological capabilities for developed

and developing countries (ArCo) World Development. 32 (4). Bloom N., Schankerman M., Van Reenen J. (2013). Identifying technology spillovers and

market rivalry Econometrica. 81 (4). Capdevielle M., Natera J.M. (2016). Innovation, absorptive capacity and growth heterogeneity: Development paths in Latin America 1970-2010 Structural Change and Economic Dynamics. (37). Castellacci F., Natera J.M. (2013). The dynamics of national innovation systems: A panel cointegration analysis of the coevolution between innovative capability and absorptive capacity Research Policy. 42 (3). Castellacci F., Natera J.M.. (2016). Innovation, absorptive capacity and growth heterogeneity: Development paths in Latin America 1970-2010 Structural Change and Economic Dynamics. 37. Cowan R., Foray D. (2002). Evolutionary economics and the counterfactual threat: on the nature and role of counterfactual history as an empirical tool in economics Journal of Evolutionary Economics. 12 (5). Dodgson, M., Mathews, J., Kastelle, T. and Hu. T. (2008). The evolving nature of Taiwan's national innovation system: The case of biotechnology innovation networks Research Policy. 37 (3). Edquist C., Hommen L. (2008). Small Country Innovation Systems: Globalization, Change and Policy in Asia and Europe Cheltenham: Edward Elgar Publishing.

Fagerberg J. (1994). Technology and international differences in growth rates Journal of Economic Literature. 32 (3).

Fagerberg J., Verspagen B. (2007). Innovation, growth and economic development: Have the conditions for catch-up changed? International Journal of Technological Learning, Innovation and Development. 1 (1).

Freeman C. (1991). Networks of innovators: A synthesis of research issues Research Policy. 20 (5).

Government innovation drive continues in MexicoOxfordbusinessgroup. Retrieved from https://oxfordbusinessgroup.com/overview/innovation-drive-government-efforts-improve-scientific-research-and-link-it-business-creation

Gómez-Merino F.C., Trejo-Téllez L.I., Méndez-Cadena M.E., Hernández-Cázares A.S. (2017). Education, Science and Technology in Mexico: Challenges for Innovation International Education Studies. 10 (5).

Innovation Policy Platform. Retrieved from https://innovationpolicyplatform.org/ system/files/sti-outlook-2014-mexico.pdf

Johansen S. (1995). Identifying restrictions of linear equations with applications to simultaneous equations and cointegration Journal of Econometrics. 69 (1).

Katukov D. D., Malygin V. E., Smorodinskaya N. V. (2019). Faktor sozidatelnogo razrusheniya v sovremennyh modelyakh i politike ekonomicheskogo rosta [The factor of creative destruction in modern economic growth models and growth policy]. Voprosy Ekonomiki. (7). 95-118. (in Russian). doi: 10.32609/0042-87362019-7-95-118.

Kim L. (1997). Imitation to Innovation: The Dynamics of Korea's Technological Learning Cambridge, MA: Harvard Business Press.

Kleyner G.B. (2015). Sistemnye tsikly ekonomicheskoy dinamiki i ustoychivost natsionalnoy ekonomiki [The system cycles of the economic dynamics and the stability of the national economy] M.: Izdanie Gosudarstvennoy Dumy. (in Russian).

Lee K. (2013). Schumpeterian Analysis of Economic Catch-Up: Knowledge, Path Creation and the Middle Income Trap Cambridge: Cambridge University Pres.

List F. (1993). Natsionalnaya sistema politicheskoy ekonomii [The national system of political economy] M.: Nauka. (in Russian).

Lundvall B.- A., Joseph K.J., Chaminade C., Vang J. (2009). Handbook of Innovation Systems and Developing Countries: Building Domestic Capabilities in a Global Setting Cheltenham: Edward Elgar Publishing.

Maevskiy V.I., Malkov S.Yu., Rubinshteyn, A.A. (2016). Novaya teoriya vosproizvodstva kapitala [A new theory of the reproduction of capital] M.-SPb.: Nestor-Istoriya. (in Russian).

Malerba F., Nelson R., Orsenigo L., Winter S. (2016). Innovation and the Evolution of Industries: History Friendly Models Cambridge, UK: Cambridge University Press.

Mazzucato M. (2013). The Entrepreneurial State London: Anthem Press.

Mironov V.V., Konovalova L.D. (2019). O vzaimosvyazi strukturnyh izmeneniy i ekonomicheskogo rosta v mirovoy ekonomike i Rossii [On the relationship of structural changes and economic growth in the world economy and Russia]. Voprosy Ekonomiki. (1). 54-78. (in Russian). doi: 10.32609/0042-8736-2019-1-54-78 .

Mohnen P., Vankan A., Verspagen B. (2017). Evaluating the innovation box tax policy instrument in the Netherlands Oxford Review of Economic Policy. 33 (1).

Mowery D.C., Nelson R.R. (2008). Sources of Industrial Leadership: Studies of Seven Industries Cambridge: Cambridge University Press.

Nelson R.R. (1993). National Innovation Systems: A Comparative Analysis Oxford: Oxford University Press.

Shumpeter Y.A. (2007). Teoriya ekonomicheskogo razvitiya [The theory of economic development] M.: Eksmo. (in Russian).

Smit A. (2017). Issledovanie o prirode i prichinakh bogatstva narodov (knigi I—III) [An inquiry into the nature and causes of the wealth of Nations (books I—III)] Izd-vo Sotsium, LKI. (in Russian).

Solou R.M. (1957). Tekhnicheskoe razvitie i agregirovannaya proizvodstvennaya funktsiya [Technical development and aggregate production function]. The Rev. Econ. Stat. 39 (3). (in Russian).

Solow R.M. (1956). A contribution to the theory of economic growth Quarterly Journal of Economics. 70 (1).

Sukharev O.S. (2015). Ekonomicheskiy rost, instituty i tekhnologii [Economic growth, institutions, and technologies] M.: Finansy i statistika. (in Russian).

Sukharev O.S. (2017). Evolyutsionnaya ekonomicheskaya teoriya institutov i tekhnologiy. Problemy modelirovaniya [Evolutionary economic theory of institutions and technologies. Problems of modeling] M.: Lenand. (in Russian).

Sukharev O.S., Logvinov S.A. (2013). Upravlenie strukturnymi izmeneniyami ekonomiki [The management of structural changes in the economy] M.: KURS: INFRA-M. (in Russian).

Ugur M., Trushin E., Solomon E., Guidi F. (2016). R&D and productivity in OECD firms and industries: A hierarchical meta-regression analysis Research Policy. (45).