Forecasting the prospects of industrial development in regions under the conditions of sanctions limiting imports

Abstract

The subject of the research is economic relations concerning the intensification of industrial economic growth in the region based on an empirical assessment of import vulnerability and the stimulation of import substitution processes in priority areas of industrial production. The object of the study consists of the entities of the Russian Volga Federal District. The authors examine in detail issues related to developing methodological approaches for identifying critically significant commodities imported from abroad into the regions of Russia and constructing models that determine the extent of their influence on regional industrial development processes under sanctions pressure. Particular attention is paid to constructing scenarios for limiting the supply of critically significant goods from abroad in the context of sanctions and developing prospects for economic growth in the regions of the Volga Federal District based on this analysis. The methodological basis consists of tools for statistical data analysis, grouping, and systematization, including the use of econometric research methods and panel data analysis. The main results of the study are the identification of critically significant commodity nomenclatures of foreign economic activity (FEA) for the industries of the Volga Federal District, which pose the primary threats to sustainable economic development. The established registry of critical imports for the entities of the Volga Federal District by FEA allowed, relying on data scenario analysis methods and econometric modeling, to determine possible trajectories for industrial development in these entities. Based on the obtained model patterns of the influence of identified critical imports on the volumes of industrial development in the regions of the Volga Federal District, prognostic estimates of the economic growth dynamics of the studied regional group were achieved. The novelty of the research lies in the developed methodological tools that substantiate the hypothesis put forward in the study that "considering spatial (unmeasurable, individual differences) effects contributes to increasing the predictive efficiency of econometric models of regional economic development." The proposed tools not only define the features and directions of forecasting methods for the development of mesoeconomic systems but also establish a foundation for the development of regional economic theory as a whole.

References

  1. Андреева Е. Л., Ратнер А. В. Экспортная ориентация как индикатор преодоления импортозависимости на российском рынке продукции машиностроения // Российский внешнеэкономический вестник. 2022. № 5. С. 46-57. doi: 10.24412/2072-8042-2022-5-46-57. EDN: BJEUQB.
  2. Маракова Н. И., Додонова С. В. Методические аспекты анализа импортозависимости и выявление направлений повышения качества работы предприятия (на примере ООО "ТРИЭР") // Инновации и инвестиции. 2022. № 5. С. 36-42. EDN: KWGVBP.
  3. Li H., Qing Q., Wang J., Hong X. An analysis of technology licensing and parallel importation under different market structures // European Journal of Operational Research. 2021. № 289 (1). P. 132-143. doi: 10.1016/j.ejor.2020.07.008. EDN: ZOSWDM.
  4. Mo J., Qiu L. D., Zhang H., Dong X. What you import matters for productivity growth: Experience from Chinese manufacturing firms // Journal of Development Economics. 2021. № 152. С. 10-26. doi: 10.1016/j.jdeveco.2021.102677. EDN: WFMGNG.
  5. Christopher E. S. ISI and new industrial conditions in Latin America // Applied Econometrics and International Development. 2012. Т. 12, вып. 2. С. 19-40.
  6. Белоусова А. В. Государственная политика импортозамещения: оценка региональных эффектов (на примере Дальневосточного федерального округа) // Региональные проблемы преобразования экономики. 2020. № 11(121). С. 66-73. doi: 10.26726/1812-7096-2020-11-66-73. EDN: TWDJOK.
  7. Кривенко Н. В., Епанешникова Д. С. Импортозамещение как инструмент стабилизации социально-экономического развития регионов // Экономика региона. 2020. Т. 16, вып. 3. С. 765-778. doi: 10.17059/ekon.reg.2020-3-7. EDN: XYDDZU.
  8. Полякова В. В., Почекутов М. П., Сумбатян С. Л., Ревзон О. А. Целенаправленное финансирование импортозамещения в технологическом обновлении российской промышленности // Финансовая экономика. 2024. № 6. С. 68-70. EDN: FPUMFU.
  9. Хрущев В. И. Импортозамещение в России: региональные различия, ключевые показатели // Экономика и управление: проблемы, решения. 2025. Т. 16, № 1(154). С. 98-107. doi: 10.36871/ek.up.p.r.2025.01.16.010. EDN: VETLOG.
  10. Агамагомедова С.А. Исчерпание прав и параллельный импорт: правовая оценка с точки зрения безопасности // Вопросы безопасности. 2024. № 2. С. 42-50. doi: 10.25136/2409-7543.2024.2.71024 EDN: FBZJYT URL: https://nbpublish.com/library_read_article.php?id=71024
  11. Connolly R., Hanson Ph. Import Substitution and Economic Sovereignty in Russia. Chatham House, 2016. 24 p.
  12. Poza De La, Preface E. Global Challenges of Digital Transformation of Markets. New York: Nova Science Publishers, Inc., 2022. С. xi.
  13. Aspromourgos T. The life of William Petty in relation to his economics // History of Political Economy. 1988. № 20. С. 337-356. EDN: HIDQCN.
  14. Сафиуллин М. Р., Бурганов Р. Т., Ельшин Л. А., Мингулов А. М. Оценка перспектив экономического роста регионов России в условиях санкционных ограничений импорта // Экономика региона. 2023. Т. 19, № 4. С. 1003-1017. doi: 10.17059/ekon.reg.2023-4-5. EDN: AVKSQG.
  15. Bali M., Rapelanoro N. How to simulate international economic sanctions: A multipurpose index modelling illustrated with EU sanctions against Russia // International Economics. 2021. № 168. С. 25-39. doi: 10.1016/j.inteco.2021.06.004. EDN: EBOOAW.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

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».