Integral structural complexity index of regional economies

Capa

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

Current scientific discussions are focused on identifying professions and types of economic activity that will become most in demand in the future and determine priority areas for diversification of regional economies. Analysis of such trends is important for forecasting the dynamics of GRP. The purpose of this work is to construct an integral index of structural complexity on the basis of four basic indices of economic complexity of regional economies, calculated by the authors on the basis of data on the structure of employment, the structure of the distribution of enterprises and the structure of GRP. According to Rosstat for 2019 and 2022, four basic complexity indices were formed for 85 regions: the index of complexity of GRP structures based on data on production by types of economic activity (TEA); index of complexity of employment structures of the regions by TEA; index of regional employment structures by occupational groups; index of complexity of distribution structures of enterprises in the regions by TEA. The analysis of 0–1 matrices for all four economic complexity indices under consideration is carried out. The leading positions in the four corresponding ratings are occupied by Moscow, St. Petersburg, the Novosibirsk Region, and the Moscow Region. Four integral indices of structural complexity of regional economies were constructed. Their advantages and disadvantages are analyzed. It is shown that the structural complexity of the regional economy has an impact on GRP. Moreover, one of the integral indices is significant in the production function of the GRP of 85 regions according to the data of 2019 and 2022.

Sobre autores

M. Afanasiev

Central Economics and Mathematics Institute, RAS

Email: mi.afan@yandex.ru
Moscow, Russia

A. Gusev

Central Economics and Mathematics Institute, RAS

Email: gusevalexeyal@yandex.ru
Moscow, Russia

Bibliografia

  1. Айвазян С. А. (2012). Анализ качества и образа жизни населения (эконометрический подход). М.: Наука. 432 с. ISBN: 978-5-02-037968-8 [Ayvazyan S. A. (2012). Analysis of the quality and lifestyle of life of the population (econometric approach). Moscow: Nauka. 432 p. ISBN: 978-5-02-037968-8 (in Russian).]
  2. Айвазян С. А., Афанасьев М. Ю., Кудров А. В. (2016). Модели производственного потенциала и оценки технологической эффективности регионов РФ с учетом структуры производства // Экономика и математические методы. Т. 52. № 1. С. 28–44. [Ayvazyan S. A., Afanasiev M.Yu., Kudrov A. V. (2016). Models of production potential and assessment of technological efficiency of the regions of the Russian federation taking into account the structure of production. Economics and Mathematical Methods, 52 (1), 28–44 (in Russian).]
  3. Айвазян С. А., Афанасьев М. Ю., Кудров А. В. (2018). Об учете природной ренты в индикаторах регионального развития // Вестник ЦЭМИ РАН. T. 1. № 1. doi: 10.33276/S0000006-9-1 [Ayvazyan S. A., Afanasiev M. Yu., Kudrov A. V. (2018). On the consideration of natural resource rent in regional development indicators. Bulletin of CEMI RAS, 1, 1. doi: 10.33276/S0000006-9-1 (in Russian).]
  4. Афанасьев М. Ю., Гусев А. А. (2023). Ситуационное моделирование траекторий экономической сложности регионов // Экономика и математические методы. Т. 59. № 4. С. 58–70. doi: 10.31857/S042473880028217-7 [Afanasiev M.Yu., Gusev A. A. (2023). Situational modeling of trajectories of economic complexity of regions. Economics and Mathematical Methods, 59 (4), 58–70. doi: 10.31857/S042473880028217-7 (in Russian).]
  5. Афанасьев М. Ю., Гусев А. А., Нанавян А. М. (2023). Оценка профессиональной структуры занятого населения в российских регионах на основе концепции экономической сложности // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. Т. 16. № 6. С. 91–107. doi: 10.15838/esc.2023.6.90.5 [Afanasiev M. Yu., Gusev A. A., Nanavyan A. M. (2023). Assessment of the professional structure of the employed population in Russian regions based on the concept of economic complexity. Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast, 16, 6, 91–107. doi: 10.15838/esc.2023.6.90.5 (in Russian).]
  6. Афанасьев М. Ю., Гусев А. А., Нанавян А. М. (2024). Интегральный индекс сложности структур занятости российских регионов // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. В печати. [Afanasiev M.Yu., Gusev A. A., Nanavyan A. M. (2024). Integral index of the complexity of employment structures in Russian regions. Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast. In press (in Russian).]
  7. Афанасьев М. Ю., Ильин Н. И. (2022). Новые ориентиры для выбора приоритетных направлений диверсификации экономики на базе системы ситуационных центров // Экономика и математические методы. Т. 58. № 4. С. 29–44. doi: 10.31857/S042473880023017-7 [Afanasiev M.Yu., Ilyin N. I. (2022). New guidelines for choosing priority areas for economic diversification based on the system of situation centers. Economics and Mathematical Methods, 58, 4, 29–44. doi: 10.31857/S042473880023017-7 (in Russian).]
  8. Афанасьев М. Ю., Кудров А. В. (2021). Экономическая сложность и вложенность структур региональных экономик // Экономика и математические методы. Т. 57. № 3. С. 67–78. doi: 10.31857/S042473880016410-0 [Afanasiev M.Yu., Kudrov A. V. (2021). Economic complexity and nesting of structures of regional economies. Economics and Mathematical Methods, 57, 3, 67–78. doi: 10.31857/S042473880016410-0 (in Russian).]
  9. Гусев А. А. (2024). Сравнительный анализ подходов к оценке экономической сложности регионов России по структуре ВРП // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. № 3 (79). #7917. [Gusev A. A. (2024). Comparative analysis of approaches to assessing the economic complexity of Russian regions by the structure of GRP. Regional Economy and Management: Electronic Scientific Journal, 3 (79). Art. #7917 (in Russian).]
  10. Ивахненко Т. Ю., Полбин А. В., Синельников-Мурылев С.Г. (2024). Экономическая сложность и неравенство доходов в регионах России // Вопросы экономики. № 5. С. 105–127. doi: 10.32609/0042-8736-2024-5-105-127 [Ivakhnenko T.Yu., Polbin A. V., Sinelnikov-Murylev S.G. (2024). Economic complexity and income inequality in the regions of Russia. Voprosy Ekonomiki, 5, 105–127 (in Russian).]
  11. Любимов И. Л., Гвоздева М. А., Казакова М. В., Нестерова К. В. (2017). Сложность экономики и возможность диверсификации экспорта в российских регионах // Журнал Новой экономической ассоциации. № 2 (34). С. 94–122. [Lyubimov I. L., Gvozdeva M. A., Kazakova M. V., Nesterova K. V. (2017). The complexity of the economy and the possibility of diversification of exports in Russian regions. Journal of the New Economic Association, 2 (34), 94–122 (in Russian).]
  12. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2022 (2022). Стат. сб. М.: Росстат. 1122 с. [Regions of Russia. Socio-economic indicators. 2022 (2022). Stat. collection. Moscow: Rosstat. 1122 p. (in Russian).]
  13. Чеплинските И. Р., Лукин Е. В. (2024). Особенности экспортной специализации регионов СЗФО в рамках концепции экономической сложности // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. Т. 17. № 2. С. 81–95. doi: 10.15838/esc.2024.2.92.4 [Cheplinskite I. R., Lukin E. V. (2024). Features of export specialization of the regions of the Northwestern Federal District within the framework of the concept of economic complexity. Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast, 17, 2, 81–95. doi: 10.15838/esc.2024.2.92.4 (in Russian).]
  14. Чупин А. Л., Засько В. Н., Морковкин Д. Е., Донцова О. И. (2024). Модель роста экономики региона на основе индекса экономической сложности // Финансы: теория и практика. Т. 28. № 3. С. 52–60. doi: 10.26794/2587-5671-2024-28-3-52-60 [Chupin A. L., Zas’ko V.N., Morkovkin D. E., Dontsova O. I. (2024). Regional economic growth model based on the economic complexity index. Finance: Theory and Practice, 28, 3, 52–60 (in Russian).]
  15. Balassa B. (1965). Lafayrade liberalization and “revealed” comparative advantage. The Manchester School, 33, 99–123.
  16. Hartmann D. (2017). Linking economic complexity, institutions, and income inequality. World Development, 93, 75–93.
  17. Hausmann R., Hidalgo C. A., Bustos S., Coscia M., Simoes A., Yıldırım M. A. et al. (2014). The atlas of economic complexity: Mapping paths to prosperity. Cambridge: MIT Press. 368 p.
  18. Hausmann R., Hwang J., Rodrik D. (2006). What you export matters. Journal of Economic Growth, 12 (1), 1–25.
  19. Hausmann R., Klinger B. (2006). Structural transformation and patterns of comparative advantage in the product space. CID Working Paper, 128.
  20. Herrera W., Strauch J., Bruno M. (2020). Economic complexity of Brazilian states in the period 1997–2017. Area Development and Policy, 6 (2), 1–19. doi: 10.1080/23792949.2020.1761846
  21. Hidalgo C. A. (2021). Economic complexity theory and applications. Nature Reviews Physics, 3 (2), 92–113.
  22. Hidalgo C. A., Hausmann R. (2009). The building blocks of economic complexity. Proceedings of the National Academy of Sciences, 106 (26), 10570–10575.
  23. Sciarra C., Chiarotti G., Ridolfi L. (2020). Reconciling contrasting views on economic complexity. Nat Commun, 11, 3352. doi: 10.1038/s41467-020-16992-1

Declaração de direitos autorais © Russian Academy of Sciences, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».