Образ желаемого будущего экономики индустриального региона: тенденции развития и методология оценки
DOI:
https://doi.org/10.17059/2017-3-9Ключевые слова:
индустриальный регион, деиндустраилизация, образ будущего, перепозиционирование, технологический образ регионально металлургического комплекса, методология оценки, прогнозирование, метод главных компонент, регрессионный анализ, нейросетевое моделированиеАннотация
В статье подчеркнуто, что в решении задачи повышения технологической независимости России существенная роль принадлежит индустриальным регионам. Показано, что снижение доли обрабатывающих производств в структуре ВРП не может трактоваться как негативная деиндустриализация экономики. Обосновано, что возрастание скорости происходящих изменений, повышение неустойчивости социально-экономических систем, многообразные риски предопределяют необходимость разработки новых методологических подходов к проведению прогнозных исследований. Подчеркнута высокая значимость исследований, связанных с разработкой технологии проектирования желаемого образа будущего и методологией его оценки. В качестве начального этапа данных исследований предложен методологический подход к оценке образа желаемого будущего одной из важнейших отраслей специализации индустриального региона - металлургии. Предложено понятие «технологический образ металлургического комплекса региона». Показано, что процесс перепозиционирования образа регионального металлургического комплекса от настоящего до желаемого будущего достаточно длительный, что предопределило необходимость выделения этапов перепозиционирования. Предложенная методология оценки образа желаемого будущего включает разработанные методические положения для количественной характеристики целей, достигаемых на соответствующих этапах перепозиционирования металлургического комплекса. Методологический подход к формированию образа желаемого будущего основан на последовательной реализации следующих этапов: выявление на базе библиометрического и патентного анализа приоритетных направлений технологического развития металлургического комплекса региона; оценка на базе сравнительного анализа и соответствующих аналитических методов динамики и формирование прогноза развития структуры внутреннего потребительского сектора металлопродукции; построение на базе метода главных компонент факторной модели, позволяющей выявить параметры, количественно характеризующие технологический облик регионального металлургического комплекса; систематизация прогнозных значений параметров, определяющих этапы перепозиционирования и формирования нового технологического образа регионального металлургического комплекса; построение на основе методов нейросетевого моделирования математической модели распознавания технологического образа регионального металлургического комплекса.Библиографические ссылки
Gainanov, D. A., Gubarev, R. V., Dzyuba, E. I. & Fayzullin, F. S. (2017). Industrialnyy potentsial regionov Rossii. Otsenka i rezervy rosta [Industrial potential of Russian regions: estimation and growth reserves]. Sotsiologicheskie issledovaniya [Sociological Studies], 1, 106–116. (In Russ.)
Makarov, V. L., Ayvazyan, S. A., Afanasyev, M. Yu., Bakhtizin, A. R. & Nanavyan, A. M. (2014). Otsenka effektivnosti regionov RF s uchetom intellektualnogo kapitala, kharakteristik gotovnosti k innovatsiyam, urovnya blagosostoyaniya i kachestva zhizni naseleniya [The Estimation Of The Regions’ Efficiency Of The Russian Federation Including The Intellectual Capital, The Characteristics Of Readiness For Innovation, Level Of Well-Being, And Quality Of Life]. Ekonomika regiona [Economy of Region], 4, 9–30. (In Russ.)
Klimenko, M. S. (2009). Sovremennye metodologicheskie podkhody k otsenke potentsiala regionalnogo promyshlennogo razvitiya na primere otdelnykh subektov Yuzhnogo federalnogo okruga [Modern methodological approaches to the evaluation of the regional industrial development potential on the example of certain subjects of the Southern Federal District]. Regionalnaya ekonomika: teoriya i praktika [Regional Economics: Theory and Practice], 36(129), 65–70. (In Russ.)
Akberdina, V. V., Grebenkin, A. V. & Bukhvalov, N. Yu. (2015). Modelirovanie innovatsionnogo rezonansa v industrialnykh regionakh [Simulation of Innovative Resonance in the Industrial Regions]. Ekonomika regiona [Economy of Region], 4, 289–308. Doi: 10.17059/2015–4–23. (In Russ.)
Bodrunov, S. D. (2016). Reindustializatsiya: sotsialno-ekonomicheskie parametry reintegratsii proizvodstva, nauki i obrazovaniya [Re-industrialization: socio-economic parameters of reintegrating production, science and education]. Sotsiologicheskie issledovaniya [Sociological Studies], 2, 20–28. (In Russ.)
Lenchuk, E. B. (Ed.). (2016). Novaya promyshlennaya politika Rossii v kontekste obespecheniya tekhnologicheskoy nezavisimosti [New industrial policy of Russia in the context of technological independence support]. St. Peterburg: Aleteyya Publ., 336. (In Russ.)
Bodrunov, S. D. (2016). Gryadushcheye. Novoye industrialnoye obshchestvo: perezagruzka [Future. New industrial society: reset]. St. Peterburg: NIR im. S. Yu. Vitte Publ., 328. (In Russ.)
Van Neuss, L. (2016). The Economic Forces behind Deindustrialization: An Empirical Investigation. HEC — University of Liège, 50.
Kudina, A. & Pitelis, C. (2014). De-industrialisation, comparative economic performance and FDI inflows in emerging economies. International Business Review, 23(5), 887–896. Doi: 10.1016/j.ibusrev.2014.02.001.
Tregenna, F. (2015). Deindustrialization, structural change and sustainable economic growth. United Nations University Background Paper, 2015–2032, 63.
Cowell, M. (2014). Dealing with Deindustrialization: Adaptive Resilience in American Midwestern regions. Routledge, Taylor & Francis Group. Typeset in Sabon by Swales and Willis Ltd, Exeter, Devon, UK, 131.
Bauman, Z. (2008). Tekuchaya sovremennost [Liquid modernity]. Trans. from English by S. A. Komarova; In: Yu. V. Asochakova (Ed.). St. Peterburg: Piter Publ., 240. (In Russ.)
Kirdina, S. G. & Kleiner, G. B. (2016). Sotsialnoye prognozirovanie kak mezhdistsiplinarnyy proekt [Social Norms: From Attempts of Definition Towards New Theoretical Questions and Theories of Normanivity]. Sotsiologicheskie issledovaniya [Sociological Studies], 12, 44–51. (In Russ.)
Daskovsky, V. & Kiselev, V. (2017). Strukturno-investitsionnaya politika v tselyakh ustoychivogo rosta i modernizatsii ekonomiki [Structural and investment policy for the stable growth and modernization of economy]. Ekonomist [Economist], 3, 3–23. (In Russ.)
Romanova, O. A. (2016). Formirovanie i razvitie vysokotekhnologichnogo sektora v usloviyakh novoy industrializatsii [Hi-tech sector shaping and development under the conditions of new industrialisation]. Vestnik Yuzhno-Uralskogo gosudarstvennogo universiteta [Bulletin of the South Ural State University], 10(4), 60–69. Doi: 10.14529/em160415. (Series: Economics and Management). (In Russ.)
Romanova, O. A. & Sirotin, D. V. (2015). Novyy tekhnologicheskiy oblik bazovykh otrasley promyshlennykh regionov RF [New Technological Shape of Basic Branches of RF Industrial Regions]. Ekonomicheskie i sotsialnyye peremeny. Fakty, tendentsii, prognoz [Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast], 5, 27–43. Doi: 10.15838/esc/2015.5.41.2. (In Russ.)
Romanova, O. A. & Ponomareva, A. O. (2016). Strategicheskie orientiry formirovaniya novogo tekhnologicheskogo oblika Bolshogo Urala [Strategic reference points for the development of new technological image of the Big Urals]. Novaya industrializatsiya. Mirovoye, natsionalnoye, regionalnoye izmerenie. Materialy mezhdunarodnoy nauchno-prakticheskoy konferentsii [New industrialization. World, national, regional measurement. Proceedings of the international scientific and practical conference]. Ekaterinburg: Ural. gos. un-ta Publ., 1, 140–143. (In Russ.)
Panin, S. D. (2017). Teoriya prinyatiya resheniy i raspoznavaniya obrazov. Kurs lektsiy: uchebnoye posobie [Theory of decision-making and recognition of images. Course of lectures: textbook]. Moscow: MGTU im. N. E. Baumana Publ. 239. (In Russ.)
Tatarkin, A. I., Romanova, O. A. & Akberdina, V. V. (2014). Promyshlennost industrialnogo regiona. Potentsial, prioritety i dinamika ekonomiko-tekhnologicheskogo razvitiya [Industry of the industrial region. Potential, priorities and dynamics of economical and technological development]. Ekaterinburg: UrO RAN Publ., 632. (In Russ.)
Ustinov, V. S. (2012). Analiz potrebleniya metalloproduktsii v mashinostroitelnom komplekse Rossii [The Analysis of Metal Products Consumption in a Machine Building Complex of Russia]. Nauchnyye trudy. Institut narodnokhozyaystvennogo prognozirovaniya RAN [Scientific Works. Institute of Economic Forecasting of RAS], 10, 280–301. (In Russ.)
Efimova, K. V. & Kheinonen, V. A. (2015). Provedenie analiza raspolagaemykh resursov s ispolzovaniem metodik vydeleniya glavnykh komponent [Analysis of available resources by the technique of principal componen]. Prilozhenie matematiki v ekonomicheskikh i tekhnicheskikh issledovaniyakh [The application of mathematics in economic and technical studies], 1(5), 35–39. (In Russ.)
Kurakova, N. G., Zinov, V. G., Tsvetkova, L. A., Eryomchenko, O. A. & Golomysov, V. S. (2014). Aktualizatsiya prioritetov nauchno-tekhnologicheskogo razvitiya Rossii: problemy i resheniya [Updating the priorities of scientific and technological development of Russia: problems and solutions]. Moscow: Delo RANKhiGS Publ., 80. (In Russ.)
Budanov, I. A. & Ustinov, V. S. (2015). Innovatsionno-investitsionnyye protsessy razvitiya metallurgicheskogo proizvodstva v Rossii [Innovation and Investment Processes of Metallurgy Development in Russia]. Nauchnyye trudy. Institut narodnokhozyaystvennogo prognozirovaniya RAN [Scientific Works. Institute of Economic Forecasting of RAS], 13, 324–347. (In Russ.)
Glushchenko, A. N. (2014). Fundamentalnyye faktory i perspektivy razvitiya chyornoy metallurgii Ukrainy [Fundamental Factors and Prospectsof Development of Ferrous Metallurgy in Ukraine]. Biznes inform [Business Inform], 4, 162–169. (In Russ.)
Moreno, R., Paci, R. & Usei, S. (2005). Spatial spillovers and innovation activity in European regions. Environment and Planning A, 37(10), 1793–1812.
Mukhatdinov, N. Kh., Brodov, A. A. & Kosyrev, K. L. (2014). Strategiya razvitiya chyornoy metallurgii Rossii na period 2014–2020 gody i na perspektivu do 2030 goda [The strategy of the development of ferrous metallurgy of Russia for 2014–2020 and untill 2030]. Materialy XIII Mezhdunarodnogo Kongressa staleplavilshchikov. M. Polevskoy [Proceedings of the XIII International Congress of Steelmakers. Moscow, Polevskoy]. Moscow: Ezaprint Publ., 18–21. (In Russ.)
Kozitsyn, A. A. & Dudinskaya, M. V. (2015). Konkurentosposobnost i ekonomicheskaya bezopasnost — prioritetnyye zadachi metallurgicheskogo kompleksa regiona i ego liderov v usloviyakh nestabilnosti [Competitiveness and Economic Security — Priority Problems of the Region’s Metallurgical Comples and Its Leaders in the Conditions Of Instability]. Ekonomika regiona [Economy og Region], 3(43), 204–215. Doi: 10.17059/2015–3–17. (In Russ.)
Esposito, A., Marinaro, M., Oricchio, D. & Scarpetta, S. (2000). Approximation of Continuous and Discontinuous Mappings by a Growing Neural RBF-based Algorithm. Neural Networks, 13(6), 651–665.
Hopfield, J. (1982). Neural networks and physical system with emergent collective computational properties. Proceeding of the National Academy of Sciences of the USA, 79(8), 2554–2558. Doi:10.1073/pnas.79.8.2554.
Minsky, M. L. & Papert, S. S. (1969). Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry. MIT Press, Cambrige, MA, 258.
Widrow, B. & Hoff, M. E. (1960). Adaptive switching circuits. IRE WESCON, NY, 96–104.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2017 Романова Ольга Александровна, Сиротин Дмитрий Владимирович
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
