Agent Modelling of Cluster Formation Processes in Regional Economic Systems
DOI:
https://doi.org/10.17059/2016-1-5Keywords:
regional economy, regional clusters, model of spontaneous clustering in regional economy, agents-suppliers, modelling of the algorithm of spontaneous clustering in regional economy, Spontaneous clustering, agent imitational modelling, agents-producers, agents-customers, regularities of spontaneous clusteringAbstract
The subject matter of this research is the processes of the spontaneous clustering in the regional economy. The purpose is the development and approbation of the modelling algorithm of these processes. The hypothesis: the processes of spontaneous clustering in the social and economic environment are supposed to proceed not linearly, but intermittently. The following methods are applied: agent imitating modelling with an application of FOREL and к-means algorithms. The modelling algorithm is realized in the Phiton 3 programming language. The course regularities of clustering processes in the region are revealed: 1) the clustering processes are intensifying, the production uniformity is increasing; 2) the increase of the level of production uniformity leads to the leveling of customer behavior; 3) the producers of high-differentiated production reduce the level of its differentiation or leave the cluster; 4) the stages of steady functioning are illustrative for clustering processes, their change is followed with arising of bifurcation points; 5) the activation of clustering processes in regional economy leads to the revenue increase of the cluster participants, each of producers and of consumers, and to the growth of synergetic effect values. These results testify the nonlinearity of processes of clustering and ambiguity of their effects.lhe following conclusions have been drawn: 1) a modelling of the processes of spontaneous clustering in regional economy has showed that they proceed not linearly, a steady progressive development is followed with leaps; 2) the clustering of regional economy leads to the growth of the efficiency indicators of activities of cluster-concerned entities; 3) initiation and activation of the clustering processes requires a certain environment.References
Понькина Е.В., Лобова С. В. Экономический кластер. Взгляд с позиции теории систем и системного анализа//Известия высших учебных заведений. -2011. -№4. -С. 90-99. -(Экономика, финансы и управление производством).
Алешин А. В. Модельно-аналитическая поддержка процесса формирования региональных кластеров//Экономика и предпринимательство. -2013. -№4 (33). -С. 101-106.
Дроздова Н.В. Особенности моделирования процесса формирования кластеров с использованием аппарата сетей Петри//Актуальные проблемы экономики и права. -2011. -№3. -С. 98-102.
Латыпова Л. В. Моделирование механизма объединения предприятий малого бизнеса в кластер с помощью методологии SADT и пакета ALLFUSION MODELING SUITE (BPWIN)//Экономика и предпринимательство. -2013. -№5 (34). -С. 596-600.
Медведев А. В., Косинский П.Д., Бондарева Г. С. Экономико-математическое моделирование агропродовольственного кластера региона//Фундаментальные исследования. -2013. -№ 10-10. -С. 2203-2206.
Соловейчик К. А. Методический подход к моделированию промышленных кластеров//Экономика и управление. -2011. -№ 1 (63).-С. 42-45.
Bek М.А., Век N. N., Sheresheva М. Y, Johnston W. J. (2013). Perspectives of SME innovation clusters development in Russia. Journal of Business and Industrial Marketing, 28 (3), 240-259.
Chincarini L., Asherie N. (2008). An analytical model for the formation of economic clusters. Regional Science and Urban Economics, 38 (3), 252-270.
Dilaver O., Bleda M., Uyarra E. (2014). Entrepreneurship and the emergence of industrial clusters. Complexity, 19 (6), 14-29.
Кантемирова M. А. Имитационная модель кластерной организации экономической системы региона//Фундаментальные исследования. -2013. -№4-2. -С. 476-480.
Banasick S., Lin G., Hanham R. (2009). Deviance residual moran's I test and its application to spatial clusters of small manufacturing firms in Japan. International Regional Science Review, 32 (1), 3-18.
Татаркин А. И. Саморазвитие территориальных социально-экономических систем как потребность федеративного обустройства России//Экономика региона. -2013. -№4. -С. 9-26.
Ахенбах Ю. А. Моделирование механизма взаимодействия субъектов региональной экономики на основе концепции формирования и развития научно-производственных кластеров//ФЭС. Финансы. Экономика. Стратегия. -2012. -№ 11, -С. 17-23.
Титов В. В. Моделирование процессов взаимодействия в региональных промышленных кластерах//Ползуновский вестник. -2005. -№4-3. -С. 6-11.
Arbia G., Espa G., Quah D. (2008). A class of spatial econometric methods in the empirical analysis of clusters of firms in the space. Empirical Economics, 34 (1), 81-103.
Yanling L., Ma F. (2009). Game analysis of knowledge spillover in industrial cluster. Proceedings -International Conference on Management and Service Science, MASS 2009, 5305509.
Малова Д.В. Сценарный анализ развития региональных инновационных кластеров на основе динамического моделирования//Научные труды Вольного экономического общества России. -2012. -№ 164. -С. 215-222.
Ратнер С. В., Акинкина М. М. Выбор параметров оптимального управленческого воздействия на региональный нефтегазовый кластер на основе имитационного моделирования//Региональная экономика. Теория и практика. -2011. -№20. -С. 2-11.
Смирнова С.М. Моделирование стадии развития промышленного кластера//Научное обозрение. -2013. -№8. -С. 159-162.
Popp A., Wilson J. (2007). Life cycles, contingency, and agency: Growth, development, and change in English industrial districts and clusters. Environment and Planning A, 39 (12), 2975-2992.
Press K. (2008). Divide to conquer? Limits to the adaptability of disintegrated, flexible specialization clusters. Journal of Economic Geography, 8 (4), 565-580.
Suire R., Vicente J. (2014). Clusters for life or life cycles of clusters: in search of the critical factors of clusters' resilience. Entrepreneurship and Regional Development, 26 (1-2), 142-164.
Tsai B.-H., Li Y. (2009). Cluster evolution of IC industry from Taiwan to China. Technological Forecasting and Social Change, 76 (8), 1092-1104.
Zeng Y, Xiao R. (2014). Modelling of cluster supply network with cascading failure spread and its vulnerability analysis. International Journal of Production Research, 52 (23), 6938-6953.
Уемов А. И. Системный подход и общая теория систем. -М.: Мысль, 1978. -272 с.
Кричевский М.Л. Интеллектуальные методы в менеджменте. -СПб.: Питер, 2005. -304 с.
Малинецкий Г. Г, Потапов А. Б., Подлазов А. В. Нелинейная динамика. Подходы, результаты, надежды. -М.: ЛИБРОКОМ, 2011. -280 с.
Боуш Г. Д. Кластеры в экономике. Научная теория, методология исследования, концепция управления. -Омск: Изд-во Омского гос. ун-та, 2013. -408 с.
Shoham Y. (1990). Agent Oriented Programming: Technical Report STAN-CS-90-1335. -Computer Science Department, Stanford University, 532 p.
Джуха B.M., Курицын А. В., Штрапова И. С. Экономика отраслевых рынков: учебное пособие. -М.: КНОРУС, 2012. -288 с.
Баранчеев В.П., Масленникова Н.П., Мишин В. М. Управление инновациями: учебник для бакалавров. -М.:ЮРАЙТ, 2012.-711с.
Куликова О. М. Алгоритм поддержки принятия оптимальных управленческих решений в условиях неопределенности//Наука о человеке. Гуманитарные исследования. -2013. -№ 1 (11). -С. 256-260.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2016 Galina Dmitrievna Boush, Oksana Mikhailovna Kulikova, Ivan Konstantinovich Shelkov
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
