Книжная полка Сохранить
Размер шрифта:
А
А
А
|  Шрифт:
Arial
Times
|  Интервал:
Стандартный
Средний
Большой
|  Цвет сайта:
Ц
Ц
Ц
Ц
Ц

Методологические подходы к организации региональной экономики

Покупка
Основная коллекция
Артикул: 717932.01.01
Доступ онлайн
от 244 ₽
В корзину
Монография посвящена совершенствованию инструментария региональных экономических исследований на примерах моделей инновационных проектов нефтегазохимического комплекса. Результаты работы могут быть востребованы региональными бюджетобразующими предприятиями, например основными представителями Камского инновационного территориально-производственного кластера Республики Татарстан «Иннокам». Рекомендуется к использованию в научно-исследовательской работе обучающихся бакалавриата и магистратуры по направлениям подготовки «Экономика», «Менеджмент», «Инноватика», а также аспирантуры и докторантуры по научным специальностям «Экономическая теория», «Экономика и управление народным хозяйством», «Математические и инструментальные методы экономики».
Беилин, И. Л. Методологические подходы к организации региональной экономики : монография / И.Л. Беилин, В.В. Хоменко, И.А. Кох. — Москва : ИНФРА-М, 2020. — 202 с. — (Научная мысль). — DOI 10.12737/1045822. - ISBN 978-5-16-015681-1. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/1045822 (дата обращения: 22.11.2024). – Режим доступа: по подписке.
Фрагмент текстового слоя документа размещен для индексирующих роботов
МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ 
ПОДХОДЫ 
К ОРГАНИЗАЦИИ 
РЕГИОНАЛЬНОЙ 
ЭКОНОМИКИ

И.Л. БЕИЛИН
В.В. ХОМЕНКО
И.А. КОХ

Москва
ИНФРА-М
2020

МОНОГРАФИЯ

УДК 332.1(075.4)
ББК 65.04
 
Б41

Беилин И.Л.
Б41  
Методологические подходы к организации региональной экономики : монография / И.Л. Беилин, В.В. Хоменко, И.А. Кох. — Москва : 
ИНФРА-М, 2020. — 202 с. — (Научная мысль). — DOI 10.12737/
1045822.

ISBN 978-5-16-015681-1 (print)
ISBN 978-5-16-108078-8 (online)
Монография посвящена совершенствованию инструментария региональных экономических исследований на примерах моделей инновационных проектов нефтегазохимического комплекса. Результаты работы могут 
быть востребованы региональными бюджетобразующими предприятиями, 
например основными представителями Камского инновационного территориально-производственного кластера Республики Татарстан «Иннокам». 
Рекомендуется к использованию в научно-исследовательской работе 
обучающихся бакалавриата и магистратуры по направлениям подготовки 
«Экономика», «Менеджмент», «Инноватика», а также аспирантуры и докторантуры по научным специальностям «Экономическая теория», «Экономика и управление народным хозяйством», «Математические и инструментальные методы экономики».
УДК 332.1(075.4)
ББК 65.04

ISBN 978-5-16-015681-1 (print)
ISBN 978-5-16-108078-8 (online)
© Беилин И.Л., Хоменко В.В., 
Кох И.А., 2019

А в т о р ы:
И.Л. Беилин, кандидат экономических наук, доцент, доцент Казанского (Приволжского) федерального университета;
В.В. Хоменко, доктор экономических наук, профессор, вице-президент Академии наук Республики Татарстан;
И.А. Кох, доктор экономических наук, профессор, профессор Казанского (Приволжского) федерального университета

Р е ц е н з е н т ы:
Н.В. Каленская, доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой маркетинга Казанского (Приволжского) федерального университета;
В.В. Девятков, доктор экономических наук, профессор, главный научный сотрудник Академии наук Республики Татарстан

Введение

Моделирование является одним из важнейших методов исследований во многих отраслях современной науки. Развитие региональной экономики как науки на протяжении уже почти двух столетий (начиная с Й. Тюнена) характеризуется последовательным 
проникновением математических моделей в исследования проблем 
регионов, размещения деятельности, региональных систем, пространственной структуры экономики.
Для ряда научных школ в региональной экономике исследование моделей является главным способом получения теоретических знаний. Создаются модели для новых теорий (как генераторы теорий), кроме того, проводится модернизация классических 
теорий региональной экономики посредством их выражения 
на языке современной математики. Следует отметить значительное 
расширение и усложнение математического аппарата, применяемого в теории региональной экономики.
Математические модели широко используются в решении практических проблем региональной экономики при:
 
• построении региональных типологий,
 
• региональном ситуационном анализе,
 
• разработке прогнозов,
 
• имитации последствий осуществления социально-экономических 
мероприятий на народнохозяйственном и региональном уровнях,
 
• обоснованиях параметров финансово-экономических механизмов и других.
Для российских регионов, как и в целом для национальной экономики ключевым сектором во внешнем спросе является продукция нефтегазохимического комплекса. Нефтегазохимический комплекс входит 
в число основных отраслей специализации экономики Приволжского 
федерального округа и включает в себя несколько видов экономической 
деятельности — производство нефтепродуктов, химическое производство и производство резиновых и пластмассовых изделий.
Для нефтегазохимического комплекса округа характерна узловая форма организации производства с высоким уровнем его 
концентрации и специализации (Казанский, Нижнекамский, Самарско-Тольяттинский, Стерлитамакско-Салаватский, Уфимский, 
Нижегородский и другие узлы).
В последние годы до 60% объема товарной продукции нефтегазохимического комплекса Приволжского федерального округа 
реализуется на внутреннем рынке, а в перспективе эти показатели 
с учетом тенденций изменения спроса на химическую продукцию 
прогнозируются на уровне 80%.

Глава 1
РАЗВИТИЕ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПОРТФЕЛЬНОГО 
ПОДХОДА К ИННОВАЦИОННЫМ ПРОЕКТАМ 
РЕГИОНАЛЬНОГО НЕФТЕГАЗОХИМИЧЕСКОГО 
КОМПЛЕКСА

1.1. РАСПРОСТРАНЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ
В ТЕОРИИ РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ

В настоящее время в системе государственного и регионального 
управления основополагающими стали краткосрочные прогнозы. 
Это связано с возможностями прогнозирования в условиях нестабильной переходной экономики, при которых приемлемая точность 
прогнозов не обеспечивается. Эффективным инструментарием вариантного прогнозирования в данных условиях может быть информационное (статистическое) и математическое моделирование 
экономических систем, которое широко использовалось в работах 
зарубежных и российских ученых.
Основателем школы пространственного анализа является известный американский экономист У. Айзард (1919–2010). Его основные работы были посвящены методам регионального анализа. 
В них рассмотрено математическое моделирование размещения 
промышленных предприятий, систем расселения, транспорта, 
формирования зон сбыта и транспортных потоков. Айзард считал, 
что экономический ландшафт территории определяется потребительским спросом и наличием ресурсов.
В 1954 г. под руководством Айзарда группа экономистов, географов и социологов основала Ассоциацию районной науки, которая 
содействовала развитию так называемой региональной науки, представляющей в основном синтез многих «старых» наук. Эти ученые 
полагали, что региональная наука является «комплексной» (межотраслевой) и что эффективный региональный анализ требует сотрудничества специалистов различных направлений. Исходя из этого, 
ими был сделан вывод о том, что расширение современного поля исследований и ограниченность возможностей каждого отдельного человека требуют постоянной кооперации ученых различных отраслей 
знаний. Сам термин «региональная наука» ввел У. Айзард. По его 
мнению, региональная наука шире, чем региональная экономика; она 
должна изучать пространство, регионы (районы), их локации (место 
размещения) и системы. Географы, в частности П. Хаггет, рассма
тривают региональную науку как одно из подмножеств на пересечении множеств географических дисциплин (физической, экономической и социальной географии). У. Айзард неоднократно отмечал, 
что наиболее реальна аналогия между региональной наукой и прикладной географией. Отсутствие четкости в определении предмета 
самой науки является одной из причин многообразия направлений 
и методологических концепций в современных региональных исследованиях за рубежом. Основным объектом региональной науки 
выступает район, или территория, характеризующаяся, с одной стороны, особыми связями с остальной территорией (специализация), 
с другой — общностью, единством составляющих ее элементов. Слово 
«региональный», в понимании У. Айзарда и других американских 
ученых, сотрудничающих с ним, является синонимом понятия «территориальный». Сам У. Айзард определяет региональную науку как 
«новое междисциплинарное поле внутри системы социальных наук, 
которое опирается на теорию и достижения других социальных 
наук. Ее внимание сосредоточивается на пространственных измерениях человеческой деятельности в пределах различных видов ее 
структур и функций и на значении этих измерений для понимания 
социального поведения и его форм.
Употребление слова “региональная” означает систематический 
подход к пространству с точки зрения человеческого обитания. 
Слово “наука” выражает намерение приложить положения точной 
техники к исследованию, чтобы анализировать и развивать теоретические структуры и концепции общего значения. Далее, региональная наука построена так, что ее поле не совпадает ни с одной 
из социальных дисциплин, каждая из которых имеет свои собственные подходы. Но она связана и взаимно переплетается с региональной экономикой, экологией, теоретической географией, 
регионализмом в понимании политической науки и другими социальными науками, каждая из которых имеет свои собственные 
характерные особенности, кроме отношений к пространству и частично к социальным процессам. Региональная наука также очень 
близка к некоторым прикладным наукам…»
Таким образом, «региональная наука» представляет собой соединение данных и методов анализа, взятых из разных социальных 
наук, объединяемых тем, что «региональная наука» рассматривает 
их пространственно и с применением математических моделей. Она 
изучает конкретные территориальные сочетания, системы городов 
и города как сложные системы и т.д. Но при этом «региональная 
наука» не рассматривает процесс экономического районообразования как результат развития территориального общественного 
разделения труда, которое, в свою очередь, определяется всем 
ходом истории общественного производства.

Основной труд У. Айзарда «Методы регионального анализа» («Введение в науку о регионах», рус. перевод 1966 г.) посвящен комплексному 
рассмотрению промышленного производства. Одна из глав работы носит 
название «Анализ промышленного комплекса». Под промышленным 
комплексом ученый понимает совокупность видов деятельности, осуществляемых в определенном месте и объединенных в определенную 
группу (подсистему) тесными производственными, коммерческими или 
другими связями. По мнению У. Айзарда, изучение промышленного комплекса носит познавательный характер, его анализ направлен на изучение 
региональных особенностей структуры и развития групп, объединяющих 
разные виды деятельности по признаку наличия технологических (производственных), торговых и иных взаимодействий.
Другой значительной работой У. Айзарда является книга 
«Общая социальная и региональная теория» (1968 г.), в которой им 
и его соавторами сделан шаг в сторону социологии, анализа многорайонной социальной системы.
В последних двух книгах «Общность в искусстве, науке и религии: перспективы эволюции» (1997 г.) и «Методы межрегионального и регионального анализа» (1998 г.) У. Айзард предлагает новую 
логику систематизации методов и теорий региональной науки. Он 
отмечает продуктивность физических и химических моделей и аналогий, считая, что существует много общих черт между физикой 
и химией, с одной стороны, и региональной наукой — с другой.
Подобные взгляды выдающегося ученого-регионалиста могут 
вызвать сомнения и споры, но они, как нам кажется, представляют 
интерес как попытки поиска новых методов географических исследований. Деятельность У. Айзарда и его учеников и последователей 
в рамках региональной науки, других зарубежных и отечественных 
ученых в 80-х и 90-х гг. ХХ в. (работы А.Г. Топчиева, Б.Б. Родомана, 
Р.Д. Зака, И. Фогта, Н.Ф. Фишера и др.) способствовала активному 
внедрению пространственного (хорологического) подхода в самые 
разнообразные области не только географического, но и социального 
анализа, что означало широкий выход географических установок 
за пределы географии, и, прежде всего, в науки о человеке и обществе.
В настоящее время научное направление в региональной экономике, занимающееся применением математических методов, т.е. региональным моделированием, называется регионометрикой. Среди математических методов регионометрики можно выделить следующие:
1. Метод таксонирования — процесс членения территории на сопоставимые или иерархические соподчиненные таксоны. Таксоны — равнозначные или иерархически соподчиненные территориальные ячейки 
(административные районы, муниципальные образования и т.п.).
2. Вариантный метод размещения производительных сил региона. 
Этот метод чаще всего используется при разработке схем размещения 

производства по территории региона на первых этапах планирования 
и прогнозирования. Он предусматривает рассмотрение вариантов 
различных уровней развития хозяйства тех или иных регионов, вариантов территориальных экономических пропорций по регионам.
3. Метод экономико-математического моделирования (моделирование территориальных пропорций развития экономики региона; 
моделирование по отраслям хозяйства региона; моделирование 
формирования хозяйственных комплексов региона).
В настоящее время развитие исследований и практического использования региональных моделей осуществляется по двум основным направлениям.
1. Более полный охват разнообразных аспектов функционирования экономики региона посредством разработки специализированных и интегрированных моделей; создание комплексов моделей, 
ориентированных на применение в практической управленческой 
деятельности.
2. Совершенствование регионального моделирования посредством изучения социально-экономической динамики (структурные 
и циклические изменения в региональной экономике).
Республика Татарстан — высокоэффективный нефтегазохимический регион, как на национальном, так и на мировом уровне. Республика развивает все три основные технологические платформы 
нефтегазохимии: нефтедобыча (решение задач повышения коэффициента извлечения нефти), традиционная нефтепереработка 
(выделение топливных фракций) и глубокая химическая переработка (выделение мономерного сырья для высокомолекулярных 
соединений, являющихся основой промышленности пластических 
масс, резинотехнических изделий, шинной промышленности, лакокрасочных покрытий, клеев, синтетических волокон и так далее). 
Соответственно, представляется целесообразным провести сопоставление (табл. 1.1) изменения валового регионального продукта 
с изменением индексов промышленного производства нефтегазохимического кластера Республики Татарстан (риc. 1.1).

Таблица 1.1
Изменение валового регионального продукта (в основных ценах) 
и индексов промышленного производства нефтегазохимического
кластера Республики Татарстан в процентах к соответствующему
периоду предыдущего года*

Период
2012
2013
2014
2015
2016 Среднее
Валовой региональный продукт (в основных ценах)
105.5
102.4
102.1
100.0 101.1
102.2

Добыча полезных ископаемых
100.5
100.5
100.7
102.7 104.3
101.7

Период
2012
2013
2014
2015
2016 Среднее
Обрабатывающие производства
114.8
103.3
101.9
101.1 102.8
104.8

производство кокса и нефтепродуктов
131.4
95.5
111.3
103.5 100.3
108.4

химическое производство
106.7
106.8
101.1
103.6 100.8
103.8
производство резиновых 
и пластмассовых изделий
116.1
104.4
100.8
101.0 103.7
105.2

Среднее по годам
112.5
102.2
103.0
102.0 102.2
104.4
*Данные для анализа получены с официального сайта Территориального 
органа Федеральной службы государственной статистики по Республике 
Татарстан.

Риc. 1.1. Соотношение динамики ВРП с индексами промышленного
производства нефтегазохимического кластера Республики Татарстан
за 2012–2016 гг.

В целом, динамика изменения валового регионального продукта 
(в основных ценах) практически точно повторяет динамику изменения индексов промышленного производства нефтегазохимического кластера Республики Татарстан в процентах к соответствующему периоду предыдущего года, как по всем вместе обрабатывающим производствам, так и по отдельным видам экономической 
деятельности. При сохранении динамики, за исключением 2015–
2016 годов, значительным отклонением абсолютного значения 
от общего тренда отличается индекс промышленного производства 
кокса и нефтепродуктов. Возможно, это может быть связано с наи
Окончание таблицы 1.1

меньшей долей иностранного капитала в них (табл. 1.2, риc. 1.2), 
на который влияет международная политическая обстановка.

Таблица 1.2
Распределение предприятий и организаций Республики Татарстан
с участием иностранного капитала по видам экономической 
деятельности (единиц) 

Период
2012
2013 2014 2015
Всего
953
1062 1133 979
в том числе по видам экономической деятельности:
Добыча полезных ископаемых
18
22
67
17
в том числе:
добыча топливно-энергетических полезных ископаемых
16
20
66
16

Обрабатывающие производства
119
136
163
128
из них:
производство кокса и нефтепродуктов
1
0
1
2
химическое производство
17
19
24
12
производство резиновых и пластмассовых изделий
12
16
16
20

Риc. 1.2. Количество предприятий нефтегазохимического комплекса
Республики Татарстан с участием иностранного капитала

Уравнение множественной регрессии (оценка уравнения регрессии) объясняемой переменной валового регионального про
дукта (Y) объясняющими переменными: добыча полезных ископаемых (X1), производство кокса и нефтепродуктов (X2), 
химическое производство (X3), производство резиновых и пластмассовых изделий (X4), составлено при помощи интернет-сервиса 
«Эконометрика онлайн».
Множественная регрессия может быть представлена в следующей форме:

 
Y = f (, X) + 

где X = X (X1, X2, …, Xm) — независимые (объясняющие) переменные;  — параметры (подлежащие определению);  — случайная ошибка (отклонение); Y — зависимая (объясняемая) переменная.
Теоретическое линейное уравнение множественной регрессии 
можно представить в форме

 
Y = 0 + 1X1 + 2X2 + … + mXm + 

где 0 — свободный член, определяющий значение Y, в варианте, 
если все объясняющие переменные Xj равны 0.
Для того, чтобы начать нахождение оценок коэффициентов 
регрессии, нужно проверить несколько предпосылок метода наименьших квадратов.
1. Математическое ожидание случайного отклонения i равно 0 
для всех наблюдений (M (i) = 0).
2. Гомоскедастичность (постоянство дисперсий отклонений). 
Дисперсия случайных отклонений i постоянна: D (i) = D (j) = 
= S2 для любых i и j.
3. Отсутствие автокорреляции.
4. Случайное отклонение должно быть независимо от объясняющих переменных: Yeixi = 0.
5. Модель является линейной относительно параметров.
6. Отсутствие мультиколлинеарности. Между объясняющими 
переменными отсутствует строгая (сильная) линейная зависимость.
7. Ошибки i имеют нормальное распределение. Выполнение 
этой предпосылки необходимо для проверки статистических гипотез и построения доверительных интервалов.
Эмпирическое уравнение множественной регрессии выразим 
в форме

 
Y = b0 + b1X1 + b1X1 + … + bmXm + e,

где b0, b1, …, bm — оценки теоретических значений 0, 1, 2, …, 
m коэффициентов регрессии (эмпирические коэффициенты регрессии); e — оценка отклонения .

Доступ онлайн
от 244 ₽
В корзину