Scenario Forecasting of the Dynamics of Russian Production Technologies Using Spatial SAR Models
Электронный научный архив УРФУ
Информация об архиве | Просмотр оригинала| Поле | Значение | |
| Заглавие |
Scenario Forecasting of the Dynamics of Russian Production Technologies Using Spatial SAR Models
Сценарное прогнозирование динамики российских производственных технологий с использованием пространственных моделей SAR 使用空间SAR模型对俄罗斯生产技术动态进行情景预测 |
|
| Автор |
Naumov, I. V.
Krasnykh, S. S. Наумов, И. В. Красных, С. С. 瑙莫夫 克拉斯尼赫 |
|
| Тематика |
ПЕРЕДОВЫЕ ПРОИЗВОДСТВЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
НАУКА ТЕХНОЛОГИИ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОСТРАНСТВЕННАЯ МОДЕЛЬ SAR ADVANCED PRODUCTION TECHNOLOGIES SCIENCE TECHNOLOGIES MODELING SPATIAL SAR MODEL 先进制造技术 科学 技术 建模 空间 SAR 模型 |
|
| Описание |
Received January 16, 2024; accepted March 19, 2024.
Дата поступления 16 января 2024 г.; дата принятия к печати 19 марта 2024. Relevance. The development and implementation of advanced production technologies are the most important factors of economic growth and competitiveness in the modern economy. Predicting their dynamics, taking into account the spatial features of localization, is a difficult and time-consuming task. The spatial effects resulting from the impact of the surrounding territories play a significant role in the dynamics of advanced production technologies in the regions of Russia. Accounting for these effects is necessary when constructing scenario models in conditions of strong spatial heterogeneity of the studied processes. Traditional forecasting methods do not take into account spatial interdependencies and are not able to reflect the influence of surrounding regions on the development of technologies. Research objective. Assessment and scenario forecasting of the dynamics of advanced production technologies being developed in the regions of Russia using SAR models that allow taking into account spatial effects between regions. Data and methods. For scenario forecasting of the dynamics of advanced production technologies being developed in the Russian regions, taking into account spatial effects, a methodological approach was developed based on the modeling of the spatial log (SAR) of the processes of their development, autoregressive (ARMA) modeling and forecasting of the key factors of their dynamics. Taking into account spatial effects and heterogeneity, the proposed approach to modeling makes it possible to more accurately predict the dynamics of advanced production technologies in the Russian regions. Results. The developed methodological approach was tested to form predictive scenarios for the dynamics of advanced production technologies being developed in the regions of Russia. In particular, an inertial forecast scenario was developed, assuming the preservation of current trends in the dynamics of the technologies being developed, as well as two extreme possible scenarios – optimistic and pessimistic. With the help of the spatial SAR model, a significant influence of the number of research organizations on the volume of advanced production technologies generated was confirmed, and in the second group of regions, the influence of the number of technicians who conduct research and development was confirmed. The novelty of the study is to take into account the spatial features of the localization of the advanced production technologies being developed, as well as the spatial effects resulting from the impact of the surrounding regions on the creation of new technologies. This approach makes it possible to significantly reduce errors in the formation of forecast scenarios in conditions of significant spatial heterogeneity of the initial data.Conclusions. To intensify the generation of new technologies in the regions of the second group, it is necessary to attract personnel with technical specialties. The dynamics of the technologies being developed in the first group of regions with a powerful research potential are also influenced by the number of research personnel and the amount of attracted financial resources for fundamental and applied research. To increase the activity of these regions in the development of advanced technologies, it is necessary to form and develop relationships with the surrounding regions. Актуальность. Разработка и внедрение передовых производственных технологий — важнейшие факторы экономического роста и конкурентоспособности в современной экономике. Прогнозирование их динамики с учетом пространственных особенностей локализации представляется сложной и трудоемкой задачей. Пространственные эффекты, возникающие в результате воздействия окружающих территорий, играют существенную роль в динамике передовых производственных технологий в регионах России. Учет данных эффектов необходим при построении сценарных моделей в условиях сильной пространственной неоднородности исследуемых процессов. Традиционные методы прогнозирования не учитывают пространственные взаимозависимости и не в состоянии отразить влияние окружающих регионов на развитие технологий. Цель исследования. Оценка и сценарное прогнозирование динамики разрабатываемых передовых производственных технологий в регионах России с использованием SAR-моделей, позволяющих учитывать пространственные эффекты между регионами. Данные и методы. Для сценарного прогнозирования динамики разрабатываемых передовых производственных технологий в российских регионах с учетом пространственных эффектов был разработан методический подход, основанный на моделировании пространственного лага (SAR) процессов их разработки, авторегрессионного (ARMA) моделирования и прогнозирования ключевых факторов их динамики. Благодаря учету пространственных эффектов и неоднородности, предложенный подход к моделированию позволяет более точно прогнозировать динамику передовых производственных технологий в российских регионах. Результаты. Разработанный методический подход был апробирован для формирования прогнозных сценариев динамики разрабатываемых в регионах России передовых производственных технологий. В частности, был разработан инерционный прогнозный сценарий, предполагающий сохранение текущих тенденций в динамике разрабатываемых технологий, а также два крайних возможных сценария — оптимистичный и пессимистичный. С помощью пространственной модели SAR подтверждено значительное влияние количества научно-исследовательских организаций на объем генерируемых передовых производственных технологий, а во второй группе регионов и влияние численности техников, которые проводят научные исследования и разработки. Новизна исследования заключается в учете пространственных особенностей локализации разрабатываемых передовых производственных технологий, а также пространственных эффектов, возникающих в результате воздействия окружающих регионов на создание новых технологий. Такой подход позволяет значительно снизить погрешности при формировании прогнозных сценариев в условиях значительной пространственной неоднородности исходных данных. Выводы. Для активизации генерации новых технологий в регионах второй группы необходимо привлечь кадры технических специальностей. На динамику разрабатываемых технологий в первой группе регионов с мощным научно-исследовательским потенциалом оказывают влияние и численность исследовательских кадров, объем привлекаемых финансовых ресурсов на фундаментальные и прикладные исследования. Для повышения активности данных регионов в разработке передовых технологий необходимо формировать и развивать взаимосвязи с окружающими регионами. 摘要 现实性：先进生产技术的开发和实施是现代经济增长和竞争力加强的最重要因素。根据本地化的空间特征预测其动态是一项复杂而耗时的任务。周边地区所产生的空间效应在俄罗斯各地区先进生产技术的动态发展中发挥着重要作用。在所研究过程的空间异质性较强的条件下构建情景模型时，有必要考虑这些影响。传统的预测方法没有考虑空间上的相互依存关系，无法反映周边地区对技术发展的影响。 研究目标：利用可考虑地区间空间效应的 SAR 模型，对俄罗斯各地区先进生产技术的发展动态进行评估和情景预测。 数据与方法：为了在考虑空间效应的情况下对俄罗斯各地区先进制造技术的发展动态进行预测，我们开发了一种基于其发展过程的空间滞后建模（SAR）、自回归（ARMA）建模及其动态关键因素预测法。考虑到空间效应和异质性，文章所提出的建模方法能够更准确地预测俄罗斯各地区先进制造技术的动态。 研究结果：作者对所开发的方法进行了测试，以便生成俄罗斯各地区先进生产技术发展动态的预测方案。在方案中，研究者特别设计了在假设保持当前技术发展动态趋势的情况下的惯性预测方案，以及两种极端可能方案——乐观和悲观。通过使用空间 SAR 模型，证实了研发机构的数量对先进制造技术生成量的重要影响。并且证明了在二线地区中，研发技术人员数量的影响力很大。 这项研究的新颖之处在于考虑了已开发的先进生产技术本地化的空间特性，以及周边地区对新技术创造的影响所产生的空间效应。在初始数据具有显著空间异质性的条件下，这种方法可以大大减少预测方案形成过程中的误差。结论：要激活二线地区新技术的产生，就必须吸引具有技术专长的人才。在一线具有强大研究潜力的地区，技术开发的动态也受到研究人员数量以及基础研究与应用研究的财政资源影响。为了提高这些地区开发先进技术的积极性，有必要与周边地区建立和发展关系. Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 22-28-01674, https://rscf.ru/project/22-28-01674/. The study was carried out with the support of a grant from the Russian Science Foundation No. 22-28-01674, https://rscf.ru/project/22-28-01674/. |
|
| Дата |
2024-04-15T06:16:56Z
2024-04-15T06:16:56Z 2024 |
|
| Тип |
Article
|
|
| Идентификатор |
Naumov I. V. Scenario Forecasting of the Dynamics of Russian Production Technologies Using Spatial SAR Models / I. V. Naumov, S. S. Krasnykh // R-Economy. — 2024. — Vol. 10, Iss. 1. — P. 5–20.
2412-0731 http://elar.urfu.ru/handle/10995/131622 https://elibrary.ru/item.asp?id=65677562 10.15826/recon.2024.10.1.001 |
|
| Язык |
en
|
|
| Связанные ресурсы |
R-Economy. 2024. Vol. 10. Iss. 1
|
|
| Издатель |
Уральский федеральный университет
Ural Federal University |
|