Ситуационное моделирование траекторий экономической сложности регионов

Повышение экономической сложности региона может способствовать повышению уровня материального благосостояния населения, поэтому ее рост следует рассматривать как один из критериев оценки решений, способствующих диверсификации. Увеличение объема производства одного сектора в регионе может приводить к изменению структуры сильных секторов его экономики и оценки его экономической сложности. Важно учитывать, что при этом могут изменяться структуры сильных секторов других регионов. В работе представлены условия, при выполнении которых происходят такие изменения. Проведен сравнительный анализ траекторий оценок экономической сложности регионов, построенных на основе двух подходов: 1) выбор сектора или вида экономической деятельности в регионе для развития до уровня сильного, который обеспечивает максимальный рост экономической сложности региона; 2) выбор сектора или вида экономической деятельности, который имеет самую высокую оценку экономической сложности. Траектории оценок экономической сложности регионов, построенные двумя разными способами, целесообразно рассматривать в качестве альтернатив для сравнения с траекториями, полученными на основе экспертного выбора направления диверсификации. Представлены результаты регрессионного анализа, указывающие на возможность прогнозирования оценок экономической сложности регионов по секторам с использованием оценок экономической сложности регионов по видам экономической деятельности, первой и второй главных компонент структуры экономики по видам экономической деятельности.

Ключевые слова

региональная экономика, экономическая сложность, ситуационное моделирование

Получено

30.10.2023

Дата публикации

28.12.2023

Кол-во символов

34116

Цитировать

ГОСТ	Афанасьев М. Ю. , Гусев А. А. Ситуационное моделирование траекторий экономической сложности регионов // Экономика и математические методы – 2023. – Tом 59. – №4 C. 58-70 [Электронный ресурс]. URL: https://emm.jes.su/S042473880028217-7-1 (дата обращения: 27.04.2024). DOI: 10.31857/S042473880028217-7
MLA	Afanasiev, Mikhail, Gusev, Alex "Situational modeling of trajectories of regions’ economic complexity." Ekonomika i matematicheskie metody 59.4 (2023):58-70. DOI: 10.31857/S042473880028217-7
APA	Afanasiev M., Gusev A. (2023). Situational modeling of trajectories of regions’ economic complexity. Ekonomika i matematicheskie metody 59(4), pp.58-70 DOI: 10.31857/S042473880028217-7

100 руб.

При оформлении подписки на статью или выпуск пользователь получает возможность скачать PDF, оценить публикацию и связаться с автором. Для оформления подписки требуется авторизация.

Оператором распространения коммерческих препринтов является ООО «Интеграция: ОН»

Всего подписок: 0, всего просмотров: 71

Оценка читателей: голосов 0

1. Айвазян С.А., Афанасьев М.Ю., Кудров А.В. (2016). Метод кластеризации регионов РФ с учетом отраслевой структуры ВРП // Прикладная эконометрика. № 1 (41). С. 24–46.

2. Афанасьев М.Ю. (2022). Новые ориентиры цифровой экономики: о взаимосвязи экономической сложности и материального благосостояния // Вестник ЦЭМИ РАН. Т. 5. Вып 1. DOI: 10.33276/S265838870019868-7

3. Афанасьев М.Ю., Гусев А.А. (2022). Аппроксимация оценок экономической сложности при выборе приоритетных направлений диверсификации // Цифровая экономика. № 1 (17). С. 52–59. DOI: 10.34706/DE-2022-01-05

4. Афанасьев М.Ю., Гусев А.А. (2023). Экономическая сложность и ее взаимосвязь с индика-торами социально-экономического развития // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. № 2 (74). Номер статьи: 7410. Режим доступа: https://eee-region.ru/article/7410/

5. Афанасьев М.Ю., Ильин Н.И. (2022). Новые ориентиры для выбора приоритетных направ-лений диверсификации экономики на базе системы ситуационных центров // Экономи-ка и математические методы. Том 58. № 4. С. 29–44. DOI: 10.31857/S042473880023017-7

6. Афанасьев М.Ю., Кудров А.В. (2021). Экономическая сложность и вложенность структур региональных экономик // Экономика и математические методы. T. 57. № 3. C. 67–78. DOI: 10.31857/S042473880016410-0

7. Волошенко Е.В., Волошенко К.Ю. (2018). Оценка и измерение экономической безопасно-сти приграничных регионов России: теория и практика // Балтийский регион. Т. 10, № 3. С. 96–118.

8. Волошенко К.Ю. (2021). Экономическая безопасность в границах экономической сложно-сти // Регионология. Т. 29. № 2 (115). С. 401–426. DOI: 10.15507/2413-1407.115.029.202102.401-426

9. Кадочников С.М., Федюнина А.А. (2013). Динамика экспортной диверсификации в условиях экономического роста: эмпирический анализ для российских регионов 2003–2010 гг. // Вестник Уральского федерального университета. Серия: экономика и управление. № 5. С. 73–89.

10. Караев А.К. (2022). Экономическая сложность и выбор направления диверсификации ре-гиональной экономики России // Финансовая жизнь. № 3. С. 69–71.

11. Клыков Ю.И. (1974). Ситуационное управление большими системами. М.: Энергия.

12. Коцофана Т.В., Стажкова П.С. (2011). Сравнительный анализ применения показателей концентрации на примере банковского сектора РФ // Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика. № 4. С. 30–40.

13. Кравченко Н.А., Агеева С.Д. (2017). Диверсификация экономики: институциональные ас-пекты // Журнал институциональных исследований. № 4. С. 52–67.

14. Любимов И.Л., Гвоздева М.А., Казакова М.В., Нестерова К.В. (2017). Сложность эконо-мики и возможность диверсификации экспорта в российских регионах // Журнал Новой экономической ассоциации. № 2 (34). С. 94–123. DOI: 10.31737/2221-2264-2017-34-2-4

15. Половян А.В., Синицына К.И. (2020). Экономическая сложность как инструмент определения стратегических направлений развития экономики // Новое в экономической кибернетике. № 1. С. 123–140.

16. Поспелов Д.А. (1986). Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука.

17. Руус Й., Волошенко К. Ю., Дрок Т. Е., Фарафонова Ю. Ю. (2020). Анализ экономической сложности Калининградской области — выбор отраслевых приоритетов в новой пара-дигме создания ценности // Балтийский регион. Т. 12. № 1. С. 156–180.

18. Antonis A., Antonios G., Athanasios L. (2019). Economic complexity and jobs: an empirical analysis. MPRA. Working Paper no. 92401. Germany: University Library of Munich. 27 p.

19. Balassa B. (1965). Lafayrade liberalization and “revealed” comparative advantage. The Manchester School, 33, 99–123.

20. Farra F., Klos N., Schober U., Sigalova O., Zhukov A. (2013). Improving regional performance in Russia: A capability-based approach. European Bank for Reconstruction and Development. Working Paper no. 155. 46 p.

21. Hartmann D. (2017). Linking economic complexity, institutions, and income inequality. World Development, 93, 75–93.

22. Hartmann D. (2019). International trade, development traps, and the core-periphery structure of income inequality. Stuttgart: University of Hohenheim. 37 p.

23. Hausmann R., Hwang J., Rodrik D. (2006). What you export matters. Journal of Economic Growth, 12 (1), 1–25.

24. Hausmann R., Klinger B. (2006). Structural transformation and patterns of comparative advantage in the product space. CID Working Paper no. 128.

25. Hausmann R., Rodrik D. (2003). Economic development as selfdiscovery. Journal of Develop-ment Economics, 72 (2), 603–633.

26. Hidalgo C.A. (2018). The principle of relatedness. Unifying themes in complex systems IX. ICCS. Springer Proceedings in Complexity. Springer, Cham. Р. 451–457.

27. Hidalgo C.A., Hausmann R. (2009). The building blocks of economic complexity. Proceedings of the National Academy of Sciences, 106 (26), 10570–10575.

28. Morais M.B., Swart J., Jordaan J.A. (2021). Economic complexity and inequality: Does regional productive structure affect income inequality in Brazilian states? Sustainability, 13, 2, 1006. DOI: 10.3390/su13021006

29. Reynolds C.A. (2018). Sub-national economic complexity analysis of Australia’s states and territories. Regional Studies, 52 (5), 715–726.

30. Roos G. (2017). What will happen to the jobs? Technology enabled productivity improvement – good for some, bad for others. Labour & Industry: A Journal of the Social and Economic Re-lations of Work, 27 (3), 165–192.

31. Roos G., Shroff Z., Gamble H. et al. (2018). Smart specialisation — insights for a future industry policy. Economic Development Board of South Australia – Main Report. Government of South Australia. Adelaide, South Australia. 68 p.

32. Sciarra C., Chiarotti G., Ridolfi L. et al. (2020). Reconciling contrasting views on economic complexity. Nature Communications, 11, 3352. DOI: 10.1038/s41467-020-16992-1