By this author

Economic complexity and embedding of regional economies’ structures

Issue 3 from 22.09.2021

Исследования ориентированы на развитие теорий локализированной специализации и диверсификации экономики. Рассматривается задача прогнозирования появления в регионе новых сильных секторов. На основе методов вероятностного и статистического моделирований построена модель, позволяющая оценить вероятность появления в регионе нового сильного сектора с учетом характеристик структуры экономики. Возможность построения такой модели основана на предположении о том, что появление и развитие секторов в значительной степени обусловлено эволюцией прошлой экономической деятельности. Модель использует введенные авторами показатели вложенности структур сильных секторов региональных экономик. Эти показатели основаны на вероятностной интерпретации и свойствах элементов матрицы, по которой оценивается экономическая сложность в соответствии с традиционным подходом. Для каждого региона оценена вероятность возникновения в его структуре сильного сектора. На основе упорядочения секторов по значению этих вероятностей и оценок их потенциального вклада в социально-экономическое развитие может быть дана экспертная оценка целесообразности развития в регионе нового сильного сектора. Полученные результаты указывают на то, что появление и развитие секторов региональной экономики в значительной степени обусловлены эволюцией прошлой экономической деятельности

1174 15

New guidelines for choosing priority areas of economic diversification based on a system of situational centers

Issue 4 from 07.12.2022

Одной из важных управленческих функций системы ситуационных центров является обеспечение планирования (стратегического, среднесрочного, оперативного), которое включает обоснование целей, оптимальное распределение ресурсов для достижения поставленных целей с учетом экономической сложности, эволюционной обусловленности и инновационной активности. Не существует универсального решения для содействия экономическому развитию и структурным изменениям. Необходимо принимать во внимание особенности регионов при разработке и проектировании промышленной и экономической политики. В статье представлен подход к оценке приоритетных направлений диверсификации на основе рекомендаций для развития секторов. Подход ориентирован на повышение экономической сложности региональной экономики, он учитывает эволюционную обусловленность ее развития, влияние инновационной активности регионов и обеспеченность секторов ресурсами. Возможности подхода проверены для 14 секторов экономики Белгородской области на данных 2019 г. Для каждого сектора получены оценки по шести критериям. В качестве приоритетных при выборе регионом направления диверсификации экономики рассматриваются сектора, характеристики которых обладают свойством Парето-оптимальности в рассматриваемой многокритериальной задаче. Внедрение предложенного подхода с использованием цифровых технологий в региональных ситуационных центрах поможет обеспечить координацию решений, принимаемых регионами при выборе приоритетных направлений диверсификации с целью повышения экономической безопасности. Используемая методология позволяет в реальном масштабе времени учитывать и отображать в исходной информации, рассматриваемой любым регионом, решения, уже принятые другими регионами, что является актуальной задачей для системы ситуационных центров.

294 10

Situational modeling of trajectories of regions’ economic complexity

no. 4 from 28.12.2023

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.

294 8

Integral structural complexity index of regional economies

Issue number 2 from 19.09.2025

Современные научные дискуссии сосредоточены вокруг выявления профессий и видов экономической деятельности, которые станут наиболее востребованными в перспективе и определят приоритетные направления диверсификации региональных экономик. Анализ таких тенденций имеет значение для прогнозирования динамики валового регионального продукта (ВРП). Целью данной работы является построение интегрального индекса структурной сложности на основе четырех базовых индексов экономической сложности региональных экономик, рассчитанных авторами по данным о структуре занятости, структуре распределения предприятий и структуре ВРП. По данным Росстата за 2019 и 2022 годы для 85 регионов сформировано четыре базовых индекса сложности: 1) структур ВРП по объемам производства видов экономической деятельности (ВЭД); 2) структур занятости регионов по профессиональным группам; 3) структур занятости регионов по ВЭД; 4) структур распределения предприятий в регионах по ВЭД. Проведен анализ матриц 0-1 для этих индексов экономической сложности. Ведущие позиции в четырех рейтингах занимают Москва, Санкт-Петербург, Новосибирская область, Московская область. Построено четыре интегральных индекса структурной сложности региональных экономик. Проанализированы их преимущества и недостатки. Показано, что структурная сложность региональной экономики влияет на ВРП. Интегральный индекс является значимым в производственной функции ВРП 85 регионов по данным 2019 и 2022 годов.

21 0