Please use this identifier to cite or link to this item: https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/79974
Or use following links to share this resource in social networks: Recommend this item
Title Innovation Financing Structure as a Factor of Economic Growth: Cross Country Analysis
Other Titles Структура фінансування інновацій як фактор економічного зростання: порівняльний аналіз за країнами
Authors Rzayev, A.
Samoilikova, Anastasiia Viktorivna  
ORCID http://orcid.org/0000-0001-8639-5282
Keywords бізнес сектор
кореляційний аналіз
динамічна модель
економічне зростання
фінансова політика
структура фінансування
іноземні джерела
витрати на НДДКР
державний сектор
формалізація впливу
інновація
регресійна модель
НДДКР
business sector
correlation analysis
dynamic model
economic growth
financial regulations
financing structure
foreign sources
GERD
government sector
influence formalization
innovation
regression model
R&D
Type Article
Date of Issue 2020
URI https://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/79974
Publisher Sumy State University
License Creative Commons Attribution 4.0 International License
Citation Rzayev, A., & Samoilikova, A. (2020). Innovation Financing Structure as a Factor of Economic Growth: Cross Country Analysis. Marketing and Management of Innovations, 3, 133-156. http://doi.org/10.21272/mmi.2020.3-10
Abstract У рамках даного дослідження, автори оцінюють вплив джерел фінансування інноваційної діяльності на економічне зростання та розвиток міжнародних відносин. Головною метою є визначення взаємозв’язку між рівнем економічного зростання країни (приріст ВВП на душу населення) та величиною витрат на інноваційну діяльність, які фінансуються різними секторами економіки (державою, приватним некомерційним сектором, іноземними інвесторами і сектором вищої освіти). Емпіричне дослідження проведено на основі панельних даних, сформованих для вибірки з 12 країн Європи за 2007- 2017 рр. У ході дослідження застосовано наступну логічну послідовність. На першому етапі оцінено характер розподілу досліджуваних змінних за допомогою тесту Шапіро-Вілка. На основі отриманих результатів обрано метод розрахунку коефіцієнту кореляції: Пірсона – для показників, що підпорядковуються закону нормального розподілу, або Спірмена – для показників, які не підпорядковуються закону нормального розподілу. Авторами проведено кореляційний аналіз сили і характеру зв'язку змінних з динамікою ВВП на душу населення в досліджуваних країнах з метою виявлення тривалості часових лагів, по закінченню яких цей зв'язок є найбільш статистично значущим. На другому етапі з метою виявлення впливу інновацій на динаміку економічного зростання побудовано 3 типи регресійних моделей оцінювання панельних даних: 1) фіксовану (на основі методу найменших квадратів); 2) випадкову (на основі загального методу найменших квадратів; 3) динамічну модель Ареллано-Бонда, що враховує тимчасові лаги (на основі загального методу моментів. На третьому етапі обрано найбільш адекватну специфікацію моделі за допомогою тестів Вальда, Бройша-Пагана та Хаусмана. У роботі проведено тест Саргана на валідність параметрів з метою вибору динамічної моделі АрелланоБонда. Контрольними змінними у всіх трьох типах моделей є чисті притоки і відтоки іноземних інвестицій, кількість економічно активного населення в країні і рівень інфляції. За отриманими результатами визначено, що зростання частки витрат на науково-дослідні та дослідно-конструкторські роботи (НДДКР) на 1 %, призводить до зниження річного приросту ВВП на душу населення у середньому на 0,15 % (без часового лагу) за умови фінансування державним сектором; до збільшення на 0,13 % з часовим лагом у 2 роки – підприємницьким сектором; до збільшення на 0,1 % (без часового лагу) – за рахунок іноземних джерел; до зниження на 0,78 % (без часового лагу) – сектором вищої освіти. У статті автори приходять до висновку, що з метою забезпечення економічного зростання та розвитку міжнародних відносин в Азербайджані та Україні, необхідно скоротити прямі державні інвестиції в інновації. При цьому уряд має зосередитись на створенні ефективного законодавства, яке мотивуватиме підприємницький сектор та іноземних інвесторів збільшувати інвестиції в НДДКР.
The article focuses on the level and dynamics of innovation financing in Azerbaijan and Ukraine compared to the world level and the places of Azerbaijan and Ukraine in the Global Innovation Index and trends in their positioning in the dynamics. The analysis reveals negative dynamics in both countries in this sphere. The innovation financing structure's role as a factor of economic growth and international reproductive relations development is substantiated. The dependence of the country's economic growth level (GDP growth per capita) on the value of expenditures on innovation financed by various sectors of the economy (government, the private nonprofit sector, foreign investors and the higher education sector) is studied. The study consists of data for 12 European countries for 2007-2017 (limited calculations in 2017 due to the availability of information on open portals of the World Bank, the EU Statistical Office). At the first stage, the distribution of the relevant indicators was evaluated using the Shapiro-Wilk test. Based on these results the method of calculating the correlation coefficient is chosen: Pearson – for indices that are subject to the ordinary distribution law or Spearman – for indices that are not subject to the ordinary distribution law. A correlation analysis regarding the strength and nature of the relationship between relevant indices and the dynamics of GDP per capita in these countries is performed to identify the duration of time lags, after which this relationship is the most statistically significant. In the second stage, there are three types of regression models for estimating panel data to identify the impact on the economic growth dynamics of innovations financed by different economic sectors: 1) with fixed effects (based on the least-squares method); 2) with random effects (based on the general least squares method (GLS); 3) dynamic model for estimation of Arellano-Bond panel data, which considers time lags (based on the general method of moments (GMM)). In the third stage, using Wald's tests, Breusch-Pagan and Hausman, the adequate model specification is chosen. When choosing a dynamic model of Arellano-Bond, the Sargan test is performed to validate the parameters. The control variables in all three types of models consider net inflows and outflows of foreign investment, inflation (GDP deflator) and labour force participation rate (% of total population ages 15-64). The second and third stages of the study obtained the results as follows. It is empirically confirmed that a 1% increase in the share of government sector-funded R&D expenditures leads to a decrease in annual GDP growth per capita by an average of 0.15% (excluding time), business sector – to the increase by 0.13% with a time lag of 2 years, thanks to foreign sources – to the increase by 0.1% (without time lag); higher education sector – to the decrease by 0.78% (without time lag). It is substantiated that the state should reduce the share of direct investment in innovation. At the same time, it should focus on effective legislation, motivating the business sector and foreign investors to increase investment in research and development to stimulate economic growth in Azerbaijan and Ukraine and the development of international reproductive relations.
Appears in Collections: Маркетинг і менеджмент інновацій (Marketing and Management of Innovations)

Views

China China
-387202941
Ecuador Ecuador
-1689738337
Egypt Egypt
1
France France
541983270
Germany Germany
780995159
Greece Greece
111021
Hong Kong SAR China Hong Kong SAR China
-331824402
Hungary Hungary
1
India India
1
Indonesia Indonesia
15491957
Iran Iran
1083956390
Iraq Iraq
441
Ireland Ireland
6785135
Japan Japan
975218336
Lithuania Lithuania
1
Nigeria Nigeria
-387202939
Philippines Philippines
1
Portugal Portugal
1
Slovakia Slovakia
1
Slovenia Slovenia
1
South Africa South Africa
1
Syria Syria
1
Taiwan Taiwan
1
Ukraine Ukraine
969570740
United Kingdom United Kingdom
377056854
United States United States
-331824396
Unknown Country Unknown Country
-2028196045
Vietnam Vietnam
15491956

Downloads

Belgium Belgium
1
Canada Canada
651431576
Chile Chile
1
China China
15491953
Czechia Czechia
975218336
Egypt Egypt
1
France France
975218337
Germany Germany
975218336
India India
1
Iran Iran
651431573
Ireland Ireland
13570266
Japan Japan
-331824395
Lithuania Lithuania
1
Peru Peru
1
Portugal Portugal
-387202937
Singapore Singapore
1
Slovakia Slovakia
1
Spain Spain
-331824394
Sweden Sweden
1856846
Syria Syria
45528083
Ukraine Ukraine
646274274
United Arab Emirates United Arab Emirates
975218336
United Kingdom United Kingdom
377056855
United States United States
-331824401
Unknown Country Unknown Country
627902996
Vietnam Vietnam
70300

Files

File Size Format Downloads
Rzayev_mmi_3_2020.pdf 754.16 kB Adobe PDF 1253844652

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.