Агентное моделирование процессов кластерообразования в региональных экономических системах
DOI:
https://doi.org/10.17059/2016-1-5Ключевые слова:
региональная экономика, региональные кластеры, стихийное кластерообразование, агентное имитационное моделирование, модель стихийного кластерообразования в региональной экономике, агенты-производители, агенты-поставщики, агенты-покупатели, алгоритм моделирования стихийного кластерообразования в региональной экономике, закономерности стихийного кластерообразования в региональной экономикеАннотация
Предмет исследования - процессы стихийного кластерообразования в региональной экономике. Цель - разработка и апробация алгоритма моделирования данных процессов. Гипотеза исследования предполагает, что процессы стихийного кластерообразования в социально-экономической среде протекают не линейно, а скачкообразно. Применены следующие методы: агентное имитационное моделирование с применением алгоритмов FOREL, k-means. Алгоритм моделирования реализован на языке программирования Phiton 3. Выявлены закономерности протекания процессов кластерообразования в регионе: 1) сусилением интенсивности процессов кластерообразования во времени происходит повышение однородности продукции; 2) повышение уровня однородности продукции в кластере приводит к сглаживанию различий в поведении покупателей; 3) производители высокодифференцированной продукции либо снижают уровень ее дифференцированности, либо выбывают из состава кластера; 4) для процессов кластерообразования характерны этапы спокойного функционирования, их смена сопровождается возникновением точек бифуркаций; 5) активизация процессов кластерообразования в региональной экономике приводит к увеличению доходов и прибыли участников кластера, как производителей, так и потребителей, а также к росту значений синергетического эффекта. Данные результаты свидетельствуют о нелинейности процессов кластерообразования и неоднозначности эффектов от их протекания. Выводы: 1) моделирование процессов стихийного кластерообразования в региональной экономике показало, что они протекают нелинейно, за периодами относительно спокойного поступательного развития происходят скачки; 2) кластеризация региональной экономики приводит к росту показателей эффективности деятельности субъектов, вовлеченных в кластерные структуры; 3) для инициирования и активизации процессов кластерообразования требуется определенное качество среды.Библиографические ссылки
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.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2016 Боуш Галина Дмитриевна, Куликова Оксана Михайловна, Шелков Иван Константинович
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
