Развитие цифрового моделирования в теории региональной экономики на основе данных по производственным нефтегазохимическим видам деятельности

По данным производственных видов деятельности Республики Татарстан рассматривается значение нефтегазохимического кластера в устойчивости экономики региона. Представлена целесообразность цифрового моделирования на основе симплексного метода в теории региональной экономики как развитие школы пространственного анализа У. Айзарда, который впервые вводит понятие промышленного кластера, представляющего собой совокупность видов экономической деятельности, осуществляемых в определен-ном месте и объединенных в определенную группу тесными производственными, коммерческими или други-ми связями. Показан новый экономико-математический подход сравнения экспорта пластмасс и изделий их них, каучука синтетического и шин, с одной стороны, и импорта пластмасс и изделий из них, эфирных масел, парфюмерных, косметических средств и органических химических соединений, с другой. На основе этого же экономико-математического метода представлена цифровая модель связи вышеназванных видов производственной деятельности с распределением поступивших иностранных инвестиций по нефтегазохимическим видам экономической деятельности Республики Татарстан. На ее примере разработано предложение о возможности формирования вывода об устойчивости региональной экономической системы с высоким значением нефтегазохимического кластера. Цифровое моделирование в настоящее время развивается очень продуктивно. Это связано с высоким развитием математического обеспечения, формирующегося в виде пакетов прикладных программ. Использование таких пакетов повышает производительность моделирования и одновременно упрощает его. Достоинствами методов цифрового моделирования являются возможности решения любого класса задач, поддающихся математической формализации, обеспечения высокой точности вычислительной работы, легкости трансформации одной задачи в другую (как правило, достаточно только перезапустить программу) и исследования объектов большой размерности.

1. Beilin I.L. Economic-mathematical modeling of the total costs of innovative chemical enterprise methods of fuzzy set theory // Journal of Engineering and Applied Sciences. 2017. Т. 12. № 19. С. 4865-4869. DOI: 10.3923/jeasci.2017.4865.4869

2. Beilin I.L. Analysis of efficiency of the innovative project in the field of chemistry fuzzy logic // Journal of Economics and Economic Education Research. 2016. Т. 17. № Special Issue 3. С. 177-185.

3. Isard W. Reflections on the relevance of integrated multiregion models : Lessons from Physics // Regional Science and Urban Economics, Elsevier. 1986. V. 16 (2). Рр. 165-180.

4. Isard W., Smith C., Anderton C. Arms Races, Arms Control, and Conflict Analysis: Contributions from Peace Science and Peace Economics. Cambridge University Press. 1989. 554 p.

5. Татаркин А.И. Диалектика государственного и рыночного регулирования социально-экономического развития регионов и муниципалитетов // Экономика региона. 2014. № 1. С. 9-33. DOI: 10.17059/2014-1-1

6. Шумпетер Й.А. Теория экономического развития: капитализм, социализм и демократия / Предисл. В.С. Автономова; пер. с нем. В.С. Автономова, М.С. Любского, А.Ю. Чепуренко; пер. с англ. В.С. Автономова, Ю.В. Автономова, Л.А. Громова. М.: Эксмо, 2007. 864 с.

7. Ogwumu D., Friday J.E. Mathematical Model for Determining the Effect of Government Policies on Nigerians' Standard of Living and the Achievement of Economic Comfort in Nigeria // American Journal of Applied Mathematics. 2013. V. 1. No. 4. Рр. 84-91. DOI: 10.11648/j.ajam.20130104.17

8. Curcio C. A New Economic Measure of the Standard of Living. Duquesne University, 2005. 31 р.

9. Smrcka L., Arltova M. Debt in Relation to the Standard of Living Enjoyed by the Population of Developed Countries. Prague Economic Papers. 2014. V. 1. Рр. 84-107. DOI: 10.18267/j.pep.474

10. Krupka J., Provazmkova R., Kasparova M, Langer J. Standards of Living Modeling based on Objective Indicators with Using Cluster Analysis // International Journal of Mathematical Models and Methods in Applied Sciences. 2013. V. 7. Рр.782-792.

11. Akachi Y., Canning D. Inferring the Economic Standard of Living and Health from Cohort Height: Evidence from Modern Populations in Developing Countries // Economics & Human Biology. 2015. V. 19. Рр. 114-128. DOI: 10.1016/j.ehb.2015.08.005

12. Baikova Y.I., Vardiashvili N.N. To the Problem of Rise in the Standard of Living of Population // Asian Social Science. 2015. V. 11. No. 6. Рр. 45-55. DOI: 10.5539/ass.v11n6p45

13. Best M.H. Silicon Valley and the Resurgence of Route 128: Systems Integration and Regional Innovation. In: Regions, Globalization, and the Knowledge-Based Economy. Oxford University Press, 2002. Рр. 459-484.

14. Enright M. Regional Clusters, Economic Development: A Research Agenda. In: Business Network: Prospects for Regional Development. Berlin: Walter de Gruyter, 1996. Pр. 190-213.

15. Uallachain B Oh, Leslie T.F. Rethinking the Regional Knowledge Production Function // Journal of Economic Geography. 2007. V. 7. No. 6. Pр. 737-752.

16. Weisbrod G. Models to Predict the Economic Development Impact of Transportation Projects: Historical Experience and New Applications // The Annals of Regional Science. 2008. V. 42. No. 3. Pр. 519-543.

17. Gourinchas P.O., Rey H. External Adjustment, Global Imbalances, Valuation Effects. NBER Working Paper. 2013. No. 19240. 71 р.

18. Rudskaya I.A., Rodionov D.G. Comprehensive Evaluation of Russian Regional Innovation System Performance Using a Two- Stage Econometric Model // Espacios. 2018. V. 39. No. 4. Pр. 40.

19. Reichelstein S., Yorston M. The Prospects for Cost Competitive Solar PV Power // Energy Policy. 2013. V. 55. Pр. 117-127.

20. Comello S., Reichelstein S., Sahoo A. The Road Ahead for Solar PV Power // Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2018. V. 92. Pр. 744-756. DOI: 10.1016/j.rser.2018.04.098

21. Статья 3 Закона Республики Татарстан от 21.04.2016 № 24-ЗРТ «О промышленной политике в Республике Татарстан».

22. Беилин И.Л., Хоменко В.В. Экономическая оценка оптимальной производительности инновационного предприятия с учетом цикличности его развития // Вопросы инновационной экономики. 2018. Т. 8. № 3. С. 499¬512. DOI: 10.18334/vinec.8.3.39384

23. Беилин И.Л., Архиреев В.П., Галибеев С.С., Азимов Ю.И. Новые полиамидоэфиры на основе пропиленкарбоната // Известия высших учебных заведений. Серия: Химия и химическая технология. 2006. Т. 49. № 1. С. 108-112.

24. Беилин И.Л., Архиреев В.П., Галибе- ев С.С. Изучение анионоой сополимеризации пропиленкарбоната с изоцианатами // Вестник Казанского технологического университета. 2004. № 1. С. 369-374.

25. Соглашение № С-4 о создании Нефтегазохимического промышленного кластера Республики Татарстан на сайте Министерства промышленности и торговли Республики Татарстан.

26. Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Республике Татарстан http://stat.tatarstan.ru/