«Региональная экономика: теория и практика»
 

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
LCCN Permalink
Google Scholar

Электронные версии в PDF

EBSCOhost
Eastview
Elibrary
Biblioclub

Цифровое эконометрическое моделирование валового регионального продукта и обрабатывающих производств региона с высоким значением нефтегазохимического кластера

Купить электронную версию статьи

Журнал «Региональная экономика: теория и практика»
т. 17, вып. 8, август 2019

Получена: 28.03.2019

Получена в доработанном виде: 27.04.2019

Одобрена: 22.05.2019

Доступна онлайн: 15.08.2019

Рубрика: УСТОЙЧИВОЕ РАЗВИТИЕ РЕГИОНОВ

Коды JEL: C01, R12, R15

Страницы: 1490–1510

https://doi.org/10.24891/re.17.8.1490

Беилин И.Л. кандидат экономических наук, доцент, докторант Института управления, экономики и финансов, Казанский (Приволжский) федеральный университет (КФУ), Казань, Российская Федерация 
i.beilin@rambler.ru

https://orcid.org/0000-0002-5878-4915
SPIN-код: 4175-5512

Предмет. Влияние нефтегазохимического кластера на валовой региональный продукт и обрабатывающие производства региона.
Цели. Цифровое эконометрическое моделирование валового регионального продукта и обрабатывающих производств региона с бюджетообразующим нефтегазохимическим кластером на примере Республики Татарстан.
Методология. Эконометрическое моделирование и симплексная оптимизация объясняющих переменных.
Результаты. Показаны возможности применения цифровых технологий на основе интернет-сервисов, которые в режиме on-line позволили составить модели множественной регрессии и симплексной оптимизации, определяющие соотношения наиболее значительных факторов нефтегазохимического сектора в структуре региональной экономической системы.
Выводы. Из основных видов экономической деятельности Республики Татарстан наибольшее влияние на валовой региональный продукт оказывает фактор «производство резиновых и пластмассовых изделий». Влияние факторов «производство кокса и нефтепродуктов», «производство химических веществ и химических продуктов», «производство резиновых и пластмассовых изделий» составляет 20%, 25%, 55% соответственно. Производство кокса и нефтепродуктов в регионе развивается наиболее высокими темпами, но в результате перенасыщения внутреннего рынка и вследствие проблем, связанных с экспортом этого продукта, наблюдается наименьшее его влияние на развитие региональной экономической системы. Косвенно об этом свидетельствуют низкое участие иностранного капитала и отрицательный сальдированный финансовый результат деятельности организаций Республики Татарстан в этом секторе региональной экономики.

Ключевые слова: эконометрическое моделирование, региональная экономика, нефтегазохимический кластер, цифровая экономика

Список литературы:

  1. Beilin I.L. Economic-Mathematical Modeling of the Total Costs of Innovative Chemical Enterprise Methods of Fuzzy Set Theory. Journal of Engineering and Applied Sciences, 2017, vol. 12, iss. 19, pp. 4865–4869. URL: Link
  2. Beilin I.L. Analysis of Efficiency of the Innovative Project in the Field of Chemistry Fuzzy Logic. Journal of Economics and Economic Education Research, 2016, vol. 17, sp. iss. 3, pp. 177–185.
  3. Beilin I.L., Arkhireev V.P. The Supermolecular Structure of New Copolymer Products Based on Cyclic Carbonates. International Polymer Science and Technology, 2011, vol. 38, iss. 1, pp. 37–40. URL: Link
  4. Crescenzi R., De Fillipis F., Pierangeli F. In Tandem for Cohesion? Synergies and Conflicts between Regional and Agricultural Policies of the European Union. Regional Studies, 2015, vol. 49, iss. 4, pp. 681–704. URL: Link
  5. Halicka K. Innovative Classification of Methods of the Future-Oriented Technology Analysis. Technological and Economic Development of Economy, 2016, vol. 22, no. 4, pp. 574–597. URL: Link
  6. Zhang J.A., Edgar F., Geare A., O'Kane C. The Interactive Effects of Entrepreneurial Orientation and Capability-Based HRM on Firm Performance: The Mediating Role of Innovation Ambidexterity. Industrial Marketing Management, 2016, vol. 59, pp. 131–143. URL: Link
  7. Vrontis D., Thrassou A., Santoro G., Papa A. Ambidexterity, External Knowledge and Performance in Knowledge-Intensive Firms. The Journal of Technology Transfer, 2017, vol. 42, iss. 2, pp. 374–388. URL: Link
  8. Sheng M.L. A Dynamic Capabilities-Based Framework of Organizational Sensemaking through Combinative Capabilities towards Exploratory and Exploitative Product Innovation in Turbulent Environments. Industrial Marketing Management, 2017, vol. 65, pp. 28–38. URL: Link
  9. Colombelli A., Krafft J., Quatraro F. High-Growth Firms and Technological Knowledge: Do Gazelles Follow Exploration or Exploitation Strategies? Industrial and Corporate Change, 2014, vol. 23, iss. 1, pp. 261–291. URL: Link
  10. Guisado-González M., González-Blanco J., Coca-Pérez J. Analyzing the Relationship between Exploration, Exploitation and Organizational Innovation. Journal of Knowledge Management, 2017, vol. 21, no. 5, pp. 1142–1162. URL: Link
  11. Yun J.J., Won D.K., Jeong E.S. et al. The Relationship between Technology, Business Model, and Market in Autonomous Car and Intelligent Robot Industries. Technological Forecasting and Social Change, 2016, vol. 103, pp. 142–155. URL: Link
  12. Yun J.J., Won D.K., Park K. Dynamics from Open Innovation to Evolutionary Change. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 2016, vol. 2. URL: Link
  13. Yun J.J., Yang J., Park K. Open Innovation to Business Model: New Perspective to Connect between Technology and Market. Science Technology & Society, 2016, vol. 21, iss. 3, pp. 324–348. URL: Link
  14. Andrews D.W.K. Examples of L2-Complete and Boundedly-Complete Distributions. Journal of Econometrics, 2017, vol. 199, iss. 2, pp. 213-220. URL: Link
  15. Freyberger J. On Completeness and Consistency in Nonparametric Instrumental Variable Models. Econometrica, 2017, vol. 85, iss. 5, pp. 1629–1644. URL: Link
  16. De Luca G., Magnus J.R., Peracchi F. Balanced Variable Addition in Linear Models. Journal of Economic Surveys, 2018, vol. 32, iss. 4, pp. 1183–1200. URL: Link
  17. Han J. Exploitation of Architectural Knowledge and Innovation. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 2017, vol. 3, iss. 1. URL: Link
  18. Ardito L., Petruzzelli A.M., Peruffo E., Pascucci F. Inter-firm R&D Collaborations and Green Innovation Value: The Role of Family Firms' Involvement and the Moderating Effects of Proximity Dimensions. Business Strategy and the Environment, 2019, vol. 28, iss. 1, pp. 185–197. URL: Link
  19. Dubickis M., Gaile-Sarkane E. Transfer of Know-How Based on Learning Outcomes for Development of Open Innovation. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 2017, vol. 3, iss. 1. URL: Link
  20. Dong J.Q., Netten J. Information Technology and External Search in the Open Innovation Age: New Findings from Germany. Technological Forecasting and Social Change, 2017, vol. 120, pp. 223–231. URL: Link
  21. Anholt S. Competitive Identity: The New Brand Management for Nations, Cities and Regions. New York, Palgrave Macmillan, 2007, 147 p.
  22. Kargon R.H., Molella A.P. Invented Edens: Techno-Cities of the Twentieth Century. Cambridge, MA, MIT Press, 2008, 208 p.
  23. Verhoog R., Finger M. Governing Energy Transitions: Transition Goals in the Swiss Energy Sector. In: Dorsman A., Arslan-Ayaydin Ö., Karan M. (eds) Energy and Finance. Springer, Cham, 2016, pp. 107–121. URL: Link
  24. Finger M., Kenfack J., Crettenand N. Towards Becoming an Emerging Country with a Performing Electricity Sector: The Case of Cameroon. Competition and Regulation in Network Industries, 2015, vol. 16, no. 2, pp. 129–154. URL: Link
  25. Yigitcanlar T., Velibeyoglu K., Martinez‐Fernandez C. Rising Knowledge Cities: The Role of Urban Knowledge Precincts. Journal of Knowledge Management, 2008, vol. 12, iss. 5, pp. 8–20. URL: Link
  26. Ishida T. Digital City Kyoto. Communications of the ACM, 2002, vol. 45, iss. 7, pp. 76–81. URL: Link
  27. Dameri R.P. Smart City Definition, Goals and Performance. In: Smart City Implementation. Progress in IS. Springer, Cham, 2017, pp. 1–22. URL: Link
  28. Chen X., Pouzo D. Sieve Wald and QLR Inferences on Semi/Nonparametric Conditional Moment Models. Econometrica, 2015, vol. 83, iss. 3, pp. 1013–1079. URL: Link
  29. Hansen B.E. The Integrated Mean Squared Error of Series Regression and a Rosenthal Hilbert-Space Inequality. Econometric Theory, 2015, vol. 31, iss. 2, pp. 337–361. URL: Link

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-8733 (Online)
ISSN 2073-1477 (Print)

Свежий номер журнала

т. 17, вып. 9, сентябрь 2019

Другие номера журнала