Трансфер зарубежных технологий: оценка зависимости российской экономики от импорта высокотехнологичных товаров

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Статья исследует зависимость российской экономики от импорта высокотехнологичных товаров. Предложенный авторами подход к совершенствованию соответствующего классификатора Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) позволит повысить его детализацию за счет расширения номенклатуры товаров, их дифференциации по времени и технологическому уровню в рамках крупных товарных групп. Определены основные тенденции динамики мировых рынков высокотехнологичной продукции, выявлены страны-лидеры в каждом из сегментов, в том числе по чистому экспорту. В последней категории ведущие позиции занимают Китай, Германия, Южная Корея, Швейцария и Сингапур.С помощью индекса конкурентных позиций авторы формулируют собственную оценку глобального рыночного положения России по сегментам высокотехнологичной продукции и степени зависимости экономики от импорта высокотехнологичных товаров из стран, введших в 2014 г. санкции против РФ. Показано, что наибольшую зависимость от высокотехнологичного импорта испытывают такие сектора, как фармацевтика, медицинская и электротехника, машины и оборудование (кроме двигателей, турбин и ядерных реакторов). С точки зрения технологической безопасности и влияния импорта из стран, которые ввели против России санкции, наиболее проблемными отраслями экономики остаются авиастроение, производство медицинского, оптического оборудования, двигателей и турбин, фармацевтика. Сравнительно благоприятная ситуация сохраняется в секторе вычислительной техники и радиоэлектроники, где мировым лидером в экспорте и ключевым партнером России является Китай.

Об авторах

Андрей Гнидченко

Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования

Email: agnidchenko@forecast.ru
117418, Москва, Нахимовский пр-т, 47

Анастасия Могилат

Центральный банк Российской Федерации

Email: mogilatan@cbr.ru
107016, Москва, ул. Неглинная, 12

Ольга Михееева

Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования

Email: omikheeva@forecast.ru
117418, Москва, Нахимовский пр-т, 47

Владимир Сальников

Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования

Email: vs@forecast.ru
117418, Москва, Нахимовский пр-т, д. 47

Список литературы

  1. Balassa B. (1965) Trade Liberalization and Revealed Comparative Advantage // Manchester School of Economic and Social Studies. Vol. 33. № 2. Р. 99-123.
  2. Bas M., Berthou A. (2012) The Decision to Import Capital Goods in India: Firms' Financial Factors Matter // World Bank Economic Review. Vol. 26. № 3. Р. 486-513.
  3. Bas M., Strauss-Kahn V. (2014) Does Importing More Inputs Raise Exports? Firm-Level Evidence from France // Review of World Economics. Vol. 150. № 2. Р. 241-275.
  4. Caselli F., Wilson D. (2004) Importing Technology // Journal of Monetary Economics. Vol. 51. № 1. Р. 1-32.
  5. Coe D., Helpman E. (1995) International R&D Spillovers // European Economic Review. № 39. Р. 859-887.
  6. Colantone I., Crino R. (2014) New Imported Inputs, New Domestic Products // Journal of International Economics. Vol. 92. № 1. P. 147-165.
  7. Eurostat (2015a) Eurostat indicators on High-tech industry and Knowledge-intensive services. Annex 5 - High-tech aggregation by SITC Rev. 4. Luxembourg: Eurostat. Режим доступа:http://ec.europa.eu/eurostat/cache/metadata/Annexes/htec_esms_an5.pdf, дата обращения 15.09.2015.
  8. Eurostat (2015b) LALL’s technological classification of export. Luxembourg: Eurostat. Режим доступа:http://ec.europa.eu/eurostat/ramon/documents/lall/LALL_SITC_Rev_3.zip, дата обращения 15.09.2015.
  9. Feng L., Li Z., Swenson D. (2012) The Connection between Imported Intermediate Inputs and Exports: Evidence from Chinese Firms. NBER Working Paper № 18260. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research.
  10. Gnidchenko A., Salnikov V. (2015) Net Comparative Advantage Index: Overcoming the Drawbacks of the Existing Indices. NRU HSE Basic Research Program Working Paper WP BRP 119/EC/2015. Moscow: National Research University Higher School of Economics.
  11. Griliches Z. (1973) Research Expenditures and Growth Accounting // Science and Technology in Economic Growth / Ed. B. Williams. New York: John Wiley & Sons, Halsted Press. P. 59-95.
  12. Griliches Z., Lichtenberg F. (1984) Interindustry Technology Flows and Productivity Growth: A Reexamination // Review of Economics and Statistics. Vol. 66. № 2. Р. 324-329.
  13. Hatzichronoglou T. (1997) Revision of the High-Technology Sector and Product Classification. OECD Science, Technology and Industry Working Paper № 1997/02. Paris: OECD.
  14. Keller W. (2000) Do Trade Patterns and Technology Flows Affect Productivity Growth? // World Bank Economic Review. Vol. 14. № 1. Р. 17-47.
  15. Krammer S. (2014) Assessing the Relative Importance of Multiple Channels for Embodied and Disembodied Technological Spillovers // Technological Forecasting and Social Change. Vol. 81. Р. 272-286.
  16. Lall S. (2000) The Technological Structure and Performance of Developing Country Manufactured Exports, 1985-1998. University of Oxford QEH Working Paper № 44. Oxford: University of Oxford.
  17. Lichtenberg F., van Pottelsberghe de la Potterie B. (1998) International R&D Spillovers: A Re-Examination. NBER Working Paper № 5668. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research.
  18. OECD (2011) ISIC rev. 3. Technology intensity definition. Classification of manufacturing industries into categories based on R&D intensities. Paris: OECD. Режим доступа:http://www.oecd.org/sti/ind/48350231.pdf, дата обращения 12.09.2015.
  19. Papaconstantinou G., Sakurai N., Wyckoff A. (1996) Embodied Technology Diffusion: An Empirical Analysis for 10 OECD Countries. OECD Science, Technology and Industry Working Paper No. 1996/01. Paris: OECD.
  20. Scherer F. (1982) Inter-Industry Technology Flows and Productivity Growth // Review of Economics and Statistics. Vol. 64. № 4. Р. 627-634.
  21. Stone S., Shepherd B. (2011) Dynamic Gains from Trade: The Role of Intermediate Inputs and Equipment Inputs. OECD Trade Policy Paper № 110. Paris: OECD.
  22. Terleckyj N. (1974) Effects of R&D on the Productivity Growth of Industries: An Exploratory Study. Washington, D.C.: National Planning Association.
  23. Terleckyj N. (1980) Direct and Indirect Effects of Industrial Research and Development on the Productivity Growth of Industries // New Developments in Productivity Measurement / Eds. J. Kendrick, B. Vaccara. Chicago: University of Chicago Press. P. 357-386.
  24. Trilateral Patent Offices (2007) Trilateral Statistical Report. 2007 Edition. Munich: European Patent Office, Japan Patent Office, United States Patent and Trademark Office. Режим доступа:http://www.trilateral.net/statistics/tsr/2007/TSR.pdf, дата обращения 21.09.2015.
  25. UNIDO (1982) Changing Patterns of Trade in World Industry: An Empirical Study on Revealed Comparative Advantage. New York: United Nations.
  26. Wolff E., Nadiri I. (1993) Spillover Effects, Linkage Structure, and Research and Development // Structural Change and Economic Dynamics. Vol. 4. № 2. P. 315-331.
  27. Xu B., Wang J. (1999) Capital Goods Trade and R&D Spillovers in the OECD // Canadian Journal of Economics. Vol. 32. P. 1258-1274.
  28. Zhu L., Jeon B. (2007) International R&D Spillovers: Trade, FDI, and Information Technology as Spillover Channels // Review of International Economics. Vol. 15. № 5. Р. 955-976.
  29. Гнидченко А., Сальников В. (2014) Ценовая конкурентоспособность российской внешней торговли // Вопросы экономики. № 1. С. 108-129.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».