اثر ضریب نوآوری و فناوری بر رشد بهره‌وری عوامل تولید بخش صنعت: رویکرد وابستگی فضایی پنلی

نوع مقاله : پژوهشی

نویسنده

استادیار گروه اقتصاد، دانشگده مدیریت و اقتصاد دانشگاه پیام نور، تهران ایران

چکیده

هدف اصلی این پژوهشی بررسی تأثیر ضریب نوآوری و فناوری بر رشد بهره‌وری عوامل تولید در صنایع کارخانه‌ ای استان‌ های ایران است. بدین منظور از داده‌ های 31 استان کشور در بخش صنعت طی سال‌های 1381-1399 استفاده شد. ابتدا نرخ رشد بهره‌وری عوامل تولید با بهره‌گیری از روش ناپارامتریک تحلیل پوششی داده‌ها (DEA) محاسبه و آنگاه با عنایت به وابستگی فضایی بخش صنعت استان‌های ایران پس از انجام آزمون‌های لازم از روش دوربین فضایی و اقتصاد سنجی داده‌ های پنلی برای برآورد مدل تجربی تحقیق استفاده شد. نتایج پژوهش بیانگر آن است که هرچند ضریب نوآوری و فناری در صنایع کارخانه‌ ای ایران اثر مثبت بر رشد بهره‌وری عوامل تولید هر استان و استان‌های همجوار دارد؛ اما معنادری آن تأیید نمی‌ شود که دلیل آن‌را می‌ توان به موانع ساختاری، ناکارایی مدیریتی و سطح پایین شدت مخارج تحقیق و توسعه در بخش صنعت ایران نسبت داد. علاوه‌ بر این متغیرهای درجه توسعه صنعتی، کارایی مقیاس و اندازه فروش صنعت اثر مستقیم و معناداری بر نرخ رشد بهره‌وری عوامل تولید هر استان داشته‌اند و اثرات کل و سرریزهای فضایی متغیرهای مذکور بر استان‌ها همجوار تغییرات معناداری را در نرخ رشد بهره‌وری عوامل تولید ایجاد نمودند که در بین این عوامل کارایی مقیاس بیشترین اثرگذاری را داشته است. همچنین، با توسعه خدمات سخت‌افزاری و نرم‌افزاری در بخش صنعت به‌علت کندی سرعت جذب و نفوذ فناوری اطلاعات و ارتباطات و عدم تطابق مهارت کارگران با فناوری‌های جدید و برنامه‌های کامپیوتری نتوانسته است که تغییرات چشمگیری در رشد بهره‌وری عوامل تولید ایجاد کند.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

The Effect of Innovation and Technology on the Total Factor Productivity of Industrial Sector: Panel Spatial Dependence Approach

نویسنده [English]

  • samaneh noraniazad
Assistant professor of Economics, Faculty of Management and Economics, payame noor university, Tehran Iran
چکیده [English]

This study examines the impact of innovation and technology on total factor productivity (TFP) growth within Iran's manufacturing industries during the period from 2002 to 2010. Utilizing panel data from 31 provinces and employing the non-parametric Data Envelopment Analysis (DEA) method, TFP growth rates were computed. Given the spatial dependence among provinces, spatial spillover effects methods were employed to estimate the empirical model. The findings reveal that while innovation and technology exhibit a positive influence on TFP growth in both the focal and neighboring provinces, this effect is statistically insignificant. This outcome can be attributed to structural impediments, managerial inefficiencies, and the relatively low level of research and development (R&D) investment in Iran's manufacturing sector.
Furthermore, the results indicate that variables such as the degree of industrial development, scale efficiency, and industry sales size exert a direct and significant impact on provincial TFP growth. Moreover, the spatial spillover effects of these variables on neighboring provinces are substantial, with scale efficiency demonstrating the most pronounced influence. Conversely, the expansion of hardware and software services within the manufacturing sector has failed to induce significant changes in TFP growth due to the sluggish pace of information and communications technology (ICT) adoption and penetration, coupled with a mismatch between the workforce's skills and emerging technologies. Conversely, the expansion of hardware and software services within the manufacturing sector has failed to induce significant changes in TFP growth due to the sluggish pace of information and communications technology (ICT) adoption and penetration, coupled with a mismatch between the workforce's skills and emerging technologies.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Spatial Spillover
  • Innovation and Technology
  • Total Factor Productivity Growth
  • Data Envelopment Analysis
منابع
امینی، علیرضا؛ خسروی نژاد، علی اکبر، روحانی، شادی. (1393). اثر نوآوری در ارتقای بهره‌وری کل عوامل تولید: مطالعه موردی کشورهای منتخب درحال‌توسعه با درآمد متوسط. پژوهشنامه اقتصادی. 14 (54) 212-175.  
حکم اللهی، یاسمن؛ علی، طیب نیا، محسن، مهر آرا. (1401). بررسی اثر آزادسازی تجاری و تغییرات ساختاری بر بهره‌وری کل عوامل در کشورهای منتخب. (2018-2000). پژوهش‌های رشد و توسعه اقتصادی. 12 (48)، 15-28.
شاه آبادی، ابوالفضل؛ پوران، رقیه، گلی، پریسا. (۱۴۰۱). تأثیر متقابل جهانی‌شدن و نوآوری بر بهره‌وری‌کل عوامل در کشورهای منتخب تولیدکننده علم. تحقیقات مدلسازی اقتصادی. ۱۳(۴۸)، ۱-۴۲.
شاه آبادی، ابوالفضل؛ امیدی، وحید، شفقت، شادی. (1402). تاثیر متقابل جهانی‌شدن و نوآوری بر فقر. پژوهشنامه اقتصاد کلان. 18 (39)، 52-31.
کشاورز، هادی؛ بخشی، رضا. (1403). اثر نوآوری بر بهره‌وری: مطالعه موردی کشورهای در حال توسعه. فصلنامه مطالعات زیست بوم اقتصاد نوآوری. 3 (3) ، 16-1.
مصلی،  شهرام؛ امینی، علیرضا، گرایی نژاد، غلامرضا، خسروی نژاد، علی اکبر. (1400). تاثیر آستانه‌ای و غیرخطی تحصیلات بر بهره‌وری کل عوامل در اقتصاد ایران: رویکرد رگرسیون انتقال ملایم. پژوهشنامه اقتصادی. 21(83)، 73-37.
 References:
Audretsch, D. B., & Belitski, M. (2020). The role of R&D and knowledge spillovers in innovation and productivity. European economic review, 123, 103391.
 
Boarnet, M. G., Chalermpong, S., & Geho, E. (2005). Specification issues in models of population and employment growth. Papers in regional Science, 84(1), 21-46.
Bouncken, R. B., Fredrich, V., Ritala, P., & Kraus, S. (2018). Coopetition in new product development alliances: advantages and tensions for incremental and radical innovation. British Journal of management, 29(3), 391-410.
Belotti, F., Hughes, G., & Mortari, A. P. (2013). XSMLE-A command to estimate spatial panel models in Stata. CEIS, University of Rome Tor Vergat School of Economics, University of Edinburg.
Belotti, F., Hughes, G., & Mortari, A. P. (2017). Spatial panel-data models using Stata. The Stata Journal, 17(1), 139-180.
Bernini, C., & Galli, F. (2023). Innovation, productivity and spillover effects in the Italian accommodation industry. Economic Modelling, 119, 106145.
Brata, A. G. (2009). Spatial concentration of the informal small and cottage industry in Indonesia. ASEAN Economic Bulletin, 215-226.
Elhorst, J. P. (2003). Specification and estimation of spatial panel data models. International regional science review, 26(3), 244-268.
 Elhorst, J. P. (2014). Spatial panel data models. Spatial econometrics: From cross-sectional data to spatial panels, (Vol. 479): Springer, 37-93.
Crepon, B., Duguet, E., & Mairesse, J. (1998). Research, innovation, and productivity.
Galbraith, J. K. (1952). American Capitalism, The Concept of Countervailing Power. Houghton Mifflin Company. Boston.
Getis, A. (2009). Spatial weights matrices. Geographical Analysis, 41(4), 404-410.
Greenacre, P., Gross, R., & Speirs, J. (2012). Innovation Theory: A review of the literature. Imperial College Centre for Energy Policy and Technology, London.
Grossman, G. M., & Helpman, E. (1995). Rent dissipation, free riding, and trade policy. Working paper, No. 31-95.
Hall, B. H., Moncada-Paternò-Castello, P., Montresor, S., & Vezzani, A. (2016). Financing constraints, R&D investments and innovative performances: new empirical evidence at the firm level for Europe. In (Vol. 25, pp. 183-196): Taylor & Francis.
Hall, B. H., & Sena, V. (2017). Appropriability mechanisms, innovation, and productivity: evidence from the UK. Economics of Innovation and New Technology, 26(1-2), 42-62.
Harris, T. F., & Ioannides, Y. M. (2000). Productivity and metropolitan density.
Hekkert, M. P., & Negro, S. O. (2009). Functions of innovation systems as a framework to understand sustainable technological change: Empirical evidence for earlier claims. Technological forecasting and social change, 76(4), 584-594.
Kaiser, U. (2002). Measuring knowledge spillovers in manufacturing and services: an empirical assessment of alternative approaches. Research policy, 31(1), 125-144.
Karlsson, C., Andersson, M., & Norman, T. (2015). Handbook of research methods and applications in economic geography: Edward Elgar Publishing.
Lee, L.-f., & Yu, J. (2010). Estimation of spatial autoregressive panel data models with fixed effects. Journal of econometrics, 154(2), 165-185.
LeSage, J. P. (2008). An introduction to spatial econometrics. Revue d'économie industrielle (123), 19-44.
Oduor, J. (2010). Are prior restrictions on factor shares appropriate in growth accounting estimations? Economic Modelling, 27(2), 595-604.
Li, Z., Chai, Z., & Ren, L. (2023). Spatial spillover effects of urban innovation on productivity growth: A case study of 108 cities in the Yangtze River Economic Belt. Plos one, 18(12), e0294997.
Nelson, R. R., & Phelps, E. S. (1966). Investment in humans, technological diffusion, and economic growth. The American economic review, 56(1/2), 69-75.
Partridge, M. D., Boarnet, M., Brakman, S., & Ottaviano, G. (2012). Introduction: whither spatial econometrics? Journal of Regional Science, 52(2), 167-171.
Rickard, S. (2006). The economics of organizations and strategy: McGraw-Hill Education.
Romer, P. M. (1990). Endogenous technological change. Journal of political Economy, 98(5, Part 2), S71-S102.
Roper, S., & Hewitt-Dundas, N. (2015). Knowledge stocks, knowledge flows and innovation: Evidence from matched patents and innovation panel data. Research Policy, 44(7), 1327-1340.
Siller, M., Schatzer, T., Walde, J., & Tappeiner, G. (2021). What drives total factor productivity growth? An examination of spillover effects. Regional Studies, 55(6), 1129-1139.
Slade, R., & Bauen, A. (2009). Lignocellulosic ethanol: the path to market. 17th European Biomass Conference and Exhibition,
Spithoven, A., & Merlevede, B. (2023). The productivity impact of R&D and FDI spillovers: characterising regional path development. The Journal of Technology Transfer, 48(2), 560-590.