Прогнозирование перспектив промышленного развития регионов в условиях санкционного ограничения поставок импорта

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Предметом исследования являются экономические отношения по поводу интенсификации промышленного экономического роста региона на основе эмпирической оценки импортоуязвимости и стимулирования процессов импортозамещения по приоритетным направлениям промышленного производства. В качестве объекта исследования выступают субъекты Приволжского федерального округа. Авторы подробно рассматривают вопросы, связанные с разработкой методических подходов к идентификации критически значимых товарных номенклатур, импортируемых из-за рубежа в регионы России, и конструирование моделей, определяющих степень их влияния на процессы регионального промышленного развития в условиях санкционного давления. Особое внимание уделяется построению сценариев ограничения поставок критически значимых товаров из-за рубежа в условиях санкционных рестрикций и разработке на этой основе перспектив экономического роста регионов ПФО. Методическую базу составляет инструментарий статистического анализа данных, их группировки и систематизации, в том числе, в рамках применения эконометрических методов исследования, а также методы анализа панельных данных. Основными результатами исследования являются идентифицированные критически значимые для промышленности регионов Приволжского федерального округа товарные номенклатуры внешнеэкономической деятельности (ТНВЭД), формирующие основные угрозы устойчивому развитию экономики. Сформированный реестр критического импорта для субъектов ПФО в разрезе ТНВЭД позволил, опираясь на методы сценарного анализа данных и экономико-математического моделирования, определить возможные траектории промышленного развития субъектов Приволжского федерального округа. Полагаясь на полученные модельные закономерности влияния идентифицированного критического импорта на объемы промышленного развития в регионах ПФО полученны прогностические оценки динамики экономического роста исследуемой региональной группы. Новизна исследования заключается в разработанном методическом инструментарии, обосновывающим выдвинутую в исследовании гипотезу о том, что «учет пространственных (неизмеримых, индивидуальных различий) эффектов способствует повышению прогностической эффективности эконометрических моделей регионального экономического развития». Предложенный инструментарий определяет не только особенности и направления развития методов прогнозирования развития мезоэкономических систем, но и формирует базис для развития теории региональной экономики в целом.

Об авторах

Леонид Алексеевич Ельшин

Казанский федеральный университет; Академия наук Республики Татарстан; Университет управления "ТИСБИ"

Email: Leonid.Elshin@tatar.ru
директор Центра стратегических оценок и прогнозов Института управления, экономики и финансов, заведующий отделом макроисследований и экономики роста ГБУ "Центр перспективных экономических исследований Академии наук Республики Татарстан", профессор кафедры "Экономика";

Диляра Расимовна Абдрахманова

ФГБОУ ВО «Поволжский государственный университет физической культуры, спорта и туризма»

Email: diliararasimovna@gmail.com
доцент; кафедра экономики и управления в спорте;

Алия Айдаровна Динмухаметова

ФГАОУ ВО "Казанский (Приволжский) федеральный университет"

Email: Aliya.Abdukaeva@tatar.ru
старший научный сотрудник; Центр стратегических оценок и прогнозов;

Айрат Дамирович Гатин

Email: C.p@tatar.ru
независимый исследователь

Список литературы

  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.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
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».