• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Найдена 21 публикация
Сортировка:
по названию
по году
Статья
Жукова А. К., Силаев А. М., Силаева М. В. Пространственная экономика. 2016. № 4. С. 112-128.

В работе исследуется влияние различных социально-экономических и экологических факторов на ожидаемую продолжительность жизни российского населения по данным для регионов России за 2014 г. С использованием методов пространственной эконометрики показано, что имеются различия в моделях ожидаемой продолжительности жизни для мужчин и женщин, а также для жителей западных и восточных регионов России. Выявлено, что загрязнение атмосферного воздуха отрицательно влияет на ожидаемую продолжительность жизни для всей России и отдельно для западных регионов, а загрязнение водных ресурсов – для восточных регионов. Проведено сравнение результатов пространственных эконометрических моделей с результатами анализа регрессий с применением метода наименьших квадратов.

Добавлено: 3 января 2017
Статья
Семерикова Е. В., Демидова О. А. Пространственная экономика. 2015. № 2. С. 64-85.

В работе анализируется региональная безработица в России и Германии в 2005–2010 гг. и во- просы, связанные с поиском верной спецификации используемых для ее анализа простран- ственных эконометрических моделей. Анализ на основе реальных данных по 75 россий- ским и 370 немецким регионам показал, что для Германии выбор взвешивающей матрицы оказывает более значимое влияние на оценки параметров, чем для России. Кроме того, был предложен алгоритм выбора между пространственными матрицами и продемонстрировано применение этого алгоритма на симулированных данных по России. Было выявлено, что 1) отклонение результатов от истинных при неверной спецификации возрастает по мере увеличения степени пространственной зависимости между регионами, 2) для России ма- трица обратных расстояний является более предпочтительной, чем граничная матрица. 

Добавлено: 19 июня 2015
Статья
Пилясов А. Н., Замятина Н. Ю., Гончаров Р. В. Пространственная экономика. 2019. Т. 15. № 4. С. 149-183.

Предметом данной статьи является изучение новой роли индивидуальной мобильности в развитии территорий Сибири и Дальнего Востока. Цель исследования – обоснование важности комплексного изучения феномена мобильности как важнейшего фактора нового экономического роста Сибири и Дальнего Востока в результате использования комплекса методов регионального анализа – статистического, социологического, картографического и других. В регионах Сибири и Дальнего Востока за последние тридцать лет произошла «тихая» революция мобильности – когда в компенсацию взорвавшихся авиатарифов бурное развитие получила автомобильность, особенно в зоне безальтернативного транспорта и особенно в зимний период. Ее роль в консолидации коммуникации, в обмене знаниями, в передаче лучших практик и инноваций чрезвычайно важна. Поскольку транспорт и местные транспортные системы играют такую решающую роль в развитии малонаселенных территорий Сибири и Дальнего Востока, естественно увидеть резервы роста этих территорий за счет их модернизации. Существует три зоны организации транспорта: 1) альтернативная, 2) безальтернативная и 3) внедорожный транспорт. В первой зоне речь идет об укреплении инновационных центров в межрегиональных транспортных хабах. Во второй зоне – о раскрепощении сил мобильности (прежде всего индивидуальной, физических лиц и малого бизнеса) и комплексности в региональных и межмуниципальных научно-образовательных центрах. В третьей зоне – о всемерном поощрении нестационарных форм временной близости как источника плодотворной коммуникации и мест рождения новых идей. Именно нестационарные точки временной близости способны здесь радикально повлиять на динамику процесса экономического развития.

Добавлено: 13 января 2020
Статья
Семерикова Е. В., Демидова О. А. Пространственная экономика. 2016. № 3. С. 57-80.

В данном исследовании идентифицируется и оценивается влияние различных факторов на уровень безработицы в российских регионах за 2005-2010 гг. с использованием моделей пространственной регрессии и классических моделей панельных данных. С помощью модели с пространственным авторегрессионным лагом выявлено, что изменение (увеличение или уменьшение) уровня безработицы в одном регионе влечет за собой изменения уровня безработицы в других регионах. Использование модели с учетом пространственной зависимости по сравнению с классической моделью панельных данных позволило выявить влияние доли занятых с высшим образованием в регионе на уровень безработицы: более высокая доля занятых с высшим образованием соответствует более низкому уровню безработицы. Кроме того, для некоторых региональных характеристик функциональная зависимость оказалась нелинейной, что потребовало модификации алгоритма нахождения прямых, косвенных и общих эффектов, а также их доверительных интервалов с помощью метода Монте Карло.

Добавлено: 2 октября 2016
Статья
Покровский Д. А. Пространственная экономика. 2015. № 2. С. 12-30.

В сВ статье предложена модель формирования предпринимательского сектора, в случае двумерной неоднородности индивидов  и аддитивно-сепарабельных CES предпочтениях с выделенным товаром.    Индивиды различаются по способности к предпринимательству и разновидности потенциально производимого блага, при этом каждый предприниматель способен произвести  только одну единицу товара.  В статье доказывается, что при  таких предположениях существует эффект размера рынка:   чем больше численность населеления, тем меньше  доля работников по найму, выше цены и сильнее неравенство в экономике.

Добавлено: 16 июня 2015
Статья
Кириллов А. М. Пространственная экономика. 2017. № 4. С. 41-58.

В работе проводится пространственный анализ индексов потребительских цен на продовольственные товары, наблюдаемых в 79 регионах России за период 2002–2015 гг. На обозначенном массиве данных исследуются наличие пространственной корреляции анализируемых объектов и степень ее гетерогенности. Сформулированные исследовательские гипотезы нашли эмпирическое подтверждение: 1) наблюдаемые региональные ИПЦ на продовольственные товары пространственно скоррелированы между собой; 2) пространственная корреляция последних гетерогенна, причем ее сила зависит от расстояния между административными центрами регионов. А именно, для регионов, административные центры которых удалены более чем на 5000 км друг от друга, степень пространственной скоррелированности в восемь раз меньше, чем для регионов, административные центры которых находятся на удалении друг от друга менее чем на 5000 км. Возможным прикладным использованием знания о степени пространственной корреляции региональных уровней инфляции продовольственных товаров является анализ распространения инфляционных шоков (различной природы) цен на продукты питания от региона к региону (с учетом их специфик) начиная от источника (причины).

Добавлено: 26 декабря 2017
Статья
Иванова В. И. Пространственная экономика. 2015. № 3. С. 34-56.

На основе исторических данных исследуется влияние пространственных связей между регионами на изменчивость цен на рожь. Используя эконометрический инструментарий, автор на ежегодных данных о закупочных и розничных ценах на рожь в губернских городах Российской Империи за период с 1861 по 1915 г. показывает, что за исследуемый период наблюдалась конвергенция цен. Анализ динамики коэффициента пространственной автокорреляции относительных цен выявил необходимость учета пространственной составляющей в исследовании конвергенции цен. При помощи пространственных регрессионных моделей оценивается роль географического расстояния между губернскими городами в сокращении ценового разрыва. Результаты оценок эконометрической модели конвергенции цен показывают, что уменьшение роста относительных цен на рожь было в значительной степени обусловлено изменением этого показателя в близко расположенных губерниях. 

Добавлено: 10 октября 2015
Статья
Титов С. А., Кокорина А. О., Быков П. А. и др. Пространственная экономика. 2019. Т. 15. № 3. С. 125-146.

Успехи китайской экономики в промышленном производстве хорошо известны и изучены. Менее исследованными представляются достижения Китая в таком передовом секторе постиндустриальной экономики, как креативные и культурные индустрии. При всей изученности креативных и культурных индустрий в относительно слабой степени исследована роль креативных индустриальных парков, которые представляют собой достаточно новый инструмент стимулирования инновационного и креативного развития экономики. Образование креативных кластеров и парков активно поощряется в индустриально развитых странах мира. Используя опыт данных стран, Китай также активно развивает инфраструктуру креативных парков как основу и механизм развития креативной экономики. Настоящая статья посвящена изучению роли креативных индустриальных парков в развитии современной экономики Китая. Авторы показывают, что активное развитие инфраструктуры креативных и культурных индустрий в Китае сопровождается возникновением креативных кластеров. В большом количестве случаев системообразующим ядром таких кластеров становятся креативные индустриальные парки, которые совмещают в себе фокус одновременно на высокие технологии и креативность. Авторы выявляют, что органы государственной власти Китая сознательно стимулируют децентрализацию, вовлечение частной инициативы и открытость для зарубежных носителей творческого потенциала в управлении креативными и культурными индустриями. Наиболее важным результатом исследования стало обнаружение того, что региональные и муниципальные власти Китая планомерно способствуют повышению технологичности креативных парков, поощряют интеграцию креативных и культурных индустрий с телекоммуникационными и информационными технологиями, стимулируют возникновение эффекта перелива инновационного и творческого потенциала креативных технопарков в традиционные сферы экономики. Авторы полагают, что именно интеграция деятельности представителей секторов высоких технологий и креативных индустрий приводит не просто к доминированию Китая в креативных и культурных индустриях, но и к занятию ведущих позиций в передовых технологических сферах, таких как виртуальная и дополненная реальность и искусственный интеллект.

Добавлено: 9 октября 2019
Статья
Шаповал А. Б., Гончаренко В. М. Пространственная экономика. 2014. Т. 3. С. 12-25.

Излагается теория монополистической конкуренции в условиях неопределенного спроса. Рассматривается экономика, состоящая из промышленного (высокотехнологичного) сектора с монополистической конкуренцией и из аграрного сектора с совершенной конкуренцией, причем рабочие не мобильны между ними. Предпочтения между секторами задаются функцией Кобба – Дугласа. Предполагается, что, принимая решения о выпуске товаров, фирма не знает относительное предпочтение потребителей между секторами; его конкретное значение станет известно позднее, ко времени начала продаж. Это предположение формализуется, так что потребительский спрос известен фирмам с точностью до мультипликативной неопределенности, которая порождается случайными показателями в функции Кобба –  Дугласа. Показано, что неопределенность спроса приводит к согласованному росту цен и зарплат в высокотехнологичном секторе по отношению к зарплате в аграрном секторе. Влияние неопределенности на благосостояние неоднозначно.

Добавлено: 28 сентября 2016
Статья
Шаповал А. Б., Гончаренко В. М. Пространственная экономика. 2014. № 3. С. 12-25.

Излагается теория монополистической конкуренции в условиях неопределенного спроса. Рассматривается экономика, состоящая из высокотехнологичного сектора с монополистической конкуренцией и из стандартного сектора с совершенной конкуренцией, причем рабочие не мобильны между ними. Предпочтения между секторами задаются функцией Кобба-Дугласа. Предполагается, что принимая решения о размере выпуска товаров, фирма не знает относительное предпочтение потребителей между секторами; его конкретное значение станет известно позднее ко времени начала продаж. Это предположение формализуется, так что потребительский спрос известен фирмам с точностью до мультипликативной неопределенности, которая порождается случайными показателями в функции Кобба-Дугласа. Показано, что неопределенность спроса приводит к согласованному росту цен и зарплат в высокотехнологичном секторе по отношению к зарплате во втором секторе. Влияние неопределенности на благосостояние неоднозначно. В частности, при известном ожидаемом значении неопределенности потребителям выгодно, чтобы фирмы преувеличивали желание индивидуумов потреблять большее количество высокотехнологичных товаров.

Добавлено: 16 января 2015
Статья
Васькин Д. С., Шаповал А. Б. Пространственная экономика. 2017. № 3. С. 19-39.

В работе исследована неоднородность стран по этническому разнообразию на примере Шри-Ланки, КНР и США. Этническое разнообразие оценивается с помощью энтропийных индексов, индекса Джини – Симпсона и индекса фрагментации M, основанного на доле доминирующего этноса в регионе. Показано, что этническое разнообразие регионов связано с их географическим положением. Обосновано, что упорядочение регионов по их этническому разнообразию нечувствительно к выбору конкретной меры разнообразия. Неоднородность стран описана с помощью эмпирической функции распределения регионов. Выбрав в качестве меры разнообразия индекс M, показано, что соответствующая функция распределения близка к линейной в Шри-Ланке и США, в отличие от КНР, где уровень этнического разнообразия низок, и в трети регионов доминирует один из этносов. Авторами предложена вероятностная модель для объяснения найденных эмпирических закономерностей

Добавлено: 1 февраля 2018
Статья
Федорова Е. А., Коркмазова Б., Муратов М. Пространственная экономика. 2015. № 2. С. 47-63.

Оценка эффективности ПИИ на основе оценки спилловер-эффектов

Добавлено: 6 мая 2016
Статья
Гурков И. Б. Пространственная экономика. 2019. Т. 15. № 2. С. 17-36.

Промышленные предприятия, находящиеся в собственности зарубежных корпораций, продолжают занимать важные позиции во многих отраслях российской экономики, в том числе в автомобилестроении, во многих секторах пищевой промышленности, в ряде сегментов машиностроения, в отдельных сегментах производства строительных и отделочных материалов, в фармацевтике. В исследовании представлена картина размещения новых производственных объектов, введенных в строй западными корпорациями в России в 2012–2018 гг. Были идентифицированы открытия 261 завода. На 20 субъектов РФ пришлось 80% числа открытых иностранными инвесторами заводов. Несмотря на разнообразие отраслей и различие стран происхождения, абсолютное большинство новых производств ориентировано на достаточно узкий набор объективных и субъективных факторов местоположения – близость поставщиков и потребителей, наличие квалифицированной рабочей силы, гарантированную инфраструктуру, видимый интерес местных властей к созданию «нормальных» условий для работы. Хотя производство потребительских товаров продолжает развиваться, во все большей степени иностранные промышленные инвестиции концентрируются в секторе B2B, при этом основной упор идет не на наращивание выпуска готовых изделий, а на производство деталей, компонентов, добавок, аутсорсинг промышленных услуг. Хотя Центральный регион (Московская область и близлежащие области, особенно Калужская, и, в меньшей степени, Тверская, Тульская и Владимирская области) продолжает оставаться центром притяжения иностранных промышленных инвестиций, успехи Татарстана, Липецкой, Нижегородской, Самарской и Ульяновской областей показывают, что при должном внимании местных властей, опоре на сочетание разнообразных форм специальных территорий (ОЭЗ, промышленные парки) проявляется «каскадный эффект», когда иностранные инвесторы ощущают успех предшествующих инвестиционных проектов и пытаются его повторить.

Добавлено: 11 июля 2019
Статья
Григорьев Л. М., Павлюшина В. А., Бондаренко К. А. и др. Пространственная экономика. 2018. № 3. С. 138-151.
Добавлено: 22 октября 2018
Статья
Иванова В. И. Пространственная экономика. 2014. № 4. С. 100-119.

В статье проводится эмпирический анализ региональных среднедушевых доходов населе­ния с 1996 по 2012 г. Исследуется динамика пространственной автокорреляции индикатора регионального развития. Показано, что имеет место проблема измерения интенсивности пространственных взаимодействий: значение коэффициента Морана сильно варьируется в зависимости от выбора пространственной матрицы. Кроме того, с помощью аппарата пространственной эконометрики проверяются следующие гипотезы: 1) наблюдается схо­димость регионов за указанный период; 2) процесс бета-конвергенции объясняется про­странственным расположением регионов; 3) влияние размера рынка региона на региональ­ный рост положительно. Получено эмпирическое подтверждение всех трех гипотез.

Добавлено: 29 января 2015
Статья
Григорьев Л. М., Лобанова А. А., Голяшев А. В. Пространственная экономика. 2017. № 4. С. 148-169.

Проведен анализ сравнительной динамики промышленного производства в российских регионах различных типов с точки зрения соотношения добывающей и обрабатывающей промышленности, а также общего промышленного потенциала. Показано, что выход из рецессии обеспечивают добывающие отрасли и энерго- снабжение, которые в 2016 г. выросли почти во всех типах регионов, при этом обрабатывающая промышленность растет в основном в более диверсифицированных регионах. 67% промышленных отгрузок в 2015–2016 гг. приходилось на 20 регионов России, в 15 из них в 2016 г. выпуск промышленной продукции вырос.

Добавлено: 26 февраля 2018
Статья
Лимонов Л. Э., Батчаев А. Р. Пространственная экономика. 2013. № 1(33). С. 123-135.

Рассмотрены проблемы взаимного влияния и сотрудничества Санкт-Петербурга и Ленинградской области. Приведено сравнение значений ряда ключевых показателей социально-экономического развития двух регионов. Дана характеристика наиболее сложных проблем взаимоотношений Санкт-Петербурга и Ленинградской области. Определены ключевые зоны пересечения взаимных интересов города и области: агломерация, рынок труда, инвестиции, инженерно-энергетическая и транспортная инфраструктуры и некоторые другие. Определены предпосылки для развития сотрудничества между городом и областью. Сформулированы рекомендации по активизации интеграционных процессов между Санкт-Петербургом и Ленинградской областью.

Добавлено: 11 июня 2013
Статья
Покровский Д. А. Пространственная экономика. 2014. № 2. С. 9-39.

В статье предложена модель формирования производственного сектора через механизм индивидуального выбора между предпринимательством и работой по найму. Различие экономик по размеру предпринимательского сектора и уровню неравенства доходов объясняется различием структуры предпочтений и распределения способности к предпринимательству. Показывается, что эластичность замещения и эластичность функции распределения влияют на размер предпринимательского сектора и уровень неравенства противоположным образом. Также установлено, что если распределения способности к предпринимательству в двух экономиках эквивалентны с точностью до растяжения или сжатия интервала распределения, то размер предпринимательского сектора и уровень неравенства в них одинаков. В случае эквивалентности с точностью до сдвига распределения большая доля предпринимателей в численности населения и большее неравенство будет в той экономике, в которой способность к предпринимательству в среднем меньше

Добавлено: 16 июня 2014
Статья
Желободько Е. В., Кичко С. И., Ущев Ф. А. Пространственная экономика. 2013. № 3. С. 10-29.

В статье изучается влияние открытия торговли на рынок дифференцированного товара и благосостояние потребителей. Показано, что потребители всегда выигрывают от открытия торговли даже в случае интеграции рынков схожих стран. При этом равновесная цена товара и прибыль фирм может увеличиться, уменьшиться или остаться неизменной в зависимости от структуры запасов факторов производства в торгующих странах и от вида функции спроса на дифференцированное благо.

Добавлено: 18 ноября 2013
Статья
Макаров И. А., Соколова А. К. Пространственная экономика. 2018. № 1. С. 16-36.

Данная статья посвящена эволюции цепочек добавленной стоимости в АТР. Методология работы основывается на анализе данных из базы OECD – WTO Trade in Value Added (2016 г.). Он демонстрирует, что 1) для стран АТР характерна крайне высокая вовлеченность в цепочки добавленной стоимости; 2) внутриазиатские це- почки развиваются ускоренными темпами, отражая тенденцию к регионализации хозяйственных связей в АТР; она вызвана процессами трансформации внутри Ки- тая, растущей дивергенцией доходов в регионе и развитием региональных интегра- ционных механизмов; 3) характер участия в цепочках добавленной стоимости раз- личен по странам и претерпевает постоянные изменения. В частности, китайские производители переходят на более высокие звенья, а роль сборочного цеха в регио- не передается странам АСЕАН. Участие России в цепочках добавленной стоимости в АТР на сегодня ограничивается ее ролью поставщика сырья.

Добавлено: 20 октября 2017
Статья
Е.Э. Колчинская, Л.Э. Лимонов, Е.С. Степанова Пространственная экономика. 2019. Т. 15. № 4. С. 126-148.

Несмотря на популярность темы кластеров в мировой научной литературе, специфика в этом вопросе стран с бывшей плановой экономикой не является до конца раскрытой. В частности, мало эмпирических исследований кластеров Рос- сии. Указанная специфика выражается в том, что предприятия в данных странах либо являются наследниками плановой системы, либо слишком молодыми в срав- нении с аналогичными компаниями стран с развитой рыночной экономикой. По- этому и история формирования, и условия функционирования кластеров в этихстранах имеют свои специфические черты. Проведение исследования российских кластеров позволяет сравнить их результаты с аналогичными данными по другим странам, которые свидетельствуют о наличии положительного эффекта для пред- приятий от работы в кластере, хотя и не во всех случаях. Основным методом ис- следования является регрессионный анализ, который использовался в аналогич- ных зарубежных исследованиях. Объектами изучения выступили промышленные предприятия 15 кластеров России, входящих в программу государственной под- держки. В качестве контрольной группы использованы аналогичные предпри- ятия из регионов России, в которых не наблюдается кластеров. Предприятия для контрольной группы подбирались по схожести вида экономической деятельности и размера предприятия. Всего были собраны данные о результатах деятельности 368 предприятий за период с 2006 по 2015 г. Данные использовались как панель- ные. Результатом работы является вывод о том, что промышленные предприятия России работают в кластерах более эффективно, чем одиночные, хотя эта разница незначительна. Эти результаты не вполне коррелируют с зарубежными, где иссле- дователи обычно отмечают более ярко выраженные эффекты.

Добавлено: 19 декабря 2019