Self-Organizational Processes in Socio-Economic Development of the Russian Black Sea Region: Approaches to Simulation

Authors

  • Vasilisa V. Gorochnaya South Federal University, Academy of Psychology and Educational Sciences

DOI:

https://doi.org/10.52575/2687-0932-2023-50-1-18-37

Keywords:

economic self-organization, economic clusters, geo-economic turbulence, coastal regions, business integration, economic modeling, maritime industries

Abstract

The article is devoted to monitoring and identifying internal patterns of cluster self-organization of the business environment in the Russian Black Sea region. Based on logical and economic-mathematical modeling, the author develops a model of secondary clustering, taking into account the direct and inverse dependencies between the number of clusters formed, the organizational mass of a region, the level of trust within business-environment and other related parameters. The study highlights the key role of transferring the experience of self-organization from basic industries of a region to less specialized ones, as well as from the regions of early clustering to less developed in this respect. The research identifies the main scenarios of the spread of self-organizing impulses in the region. The empirical part of the study included an inventory of clustering in the sectoral and regional cross-section, as well as a comparative analysis of clustering monitoring data with the dynamics of the number of enterprises, external activity and cargo turnover of seaports (as an indicator of the intensity of maritime activity) by dynamic series with two-year periods. As a result, the study identified various scenarios of self-organization of the business environment in each of the regions, taking into account the possibility of their changes in the coming years. Also it predicted the prior clustering of non-core industries (including knowledge-intensive ones). The research reveals the main problem of the regions studied which is relatively low permeability of the space for interregional transfer of clustering experience. The revealed sensitivity of self-organization in relation to the indicators of maritime trade confirms the important integrating role of maritime industries.

 

Acknowledgements
The research was supported by the Strategic Academic Leadership Program of the Southern Federal University («Priority 2030»).

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biography

Vasilisa V. Gorochnaya, South Federal University, Academy of Psychology and Educational Sciences

PhD in Economics, specialist on educational and methodic work, Academy of Psychology and Educational Sciences of South Federal University,
Rostov-on-Don, Russia

References

Баранов А.М. 2020. Имитационное моделирование создания информационных кластеров в новой экономике. Известия высших учебных заведений. Серия: Экономика, финансы и управление производством, 1 (43): 62-70.

Горочная В.В. 2008. Моделирование рынка и процесс региональной кластеризации на Юге России. Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Общественные науки, 6 (148): 97-102.

Горочная В.В. 2019a. Кластерообразование и инновационная безопасность в регионах западного порубежья России: инвентаризация и основные тренды развития. Региональная экономика и управление: электронный научный журнал, 3 (59): 11.

Горочная В.В. 2019b. Процессы горизонтальной межрегиональной интеграции: самоорганизующаяся природа, моделирование, оценка. Экономика устойчивого развития,(4 (40): 81-93.

Горочная В.В. 2019c. Резистентность морехозяйственного комплекса западных регионов России в условиях геоэкономической турбулентности: факторы, механизмы, региональный опыт Экономические науки, 180: 29-38.

Горочная В.В. 2019d. Экономическая безопасность Ростовской области в условиях геоэкономической турбулентности: опыт экспертного эмпирического обследования. Балтийский регион – регион сотрудничества - 2019. Калининград, БФУ им. И. Канта, 169-181.

Горочная В.В. 2019e. Эмерджентность экономических кластеров: механизмы возникновения, специфика трансграничных и трансакваториальных ареалов, роль морехозяйственных отраслей. Региональная экономика и управление: электронный научный журнал, 4 (60), номер статьи: 6009. URL: https://eee-region.ru/article/6009/

Горочная В.В., Вольхин Д.А. 2021. Комплексообразование и кластеризация российского морехозяйства: мониторинг и перспективы развития опорных баз интеграции деловой среды. Учёные записки Крымского федерального университета имени В. И. Вернадского. География. Геология, 7(73), 3: 13-32.

Жуланов Е.Е., Афтахова У.В. 2018. Экономико-математическое моделирование регионального промышленного кластера. Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Социально-экономические науки, 1: 263–277.

Зборина И. 2019. Моделирование бизнес-процессов инфраструктурной организации кластера. Экономические механизмы и управленческие технологии развития промышленности: сборник научных трудов Международного научно-технического симпозиума «Экономические механизмы и управленческие технологии развития промышленности» Международного Косыгинского Форума «Современные задачи инженерных наук» (29–30 октября 2019 г.). – М.: ФГБОУ ВО «РГУ им. А.Н. Косыгина», 2019, Часть 1. – 307 с.

Машунин Ю.К., Машунин К.Ю. 2018. Стратегическое и инновационное развитие кластера на базе цифровой экономики. π-Economy, 11 (4): 85–99.

Михайлов А.С., Горочная В.В., Михайлова А.А., Плотникова А.П., Вольхин Д.А. 2020. Кластеры приморских регионов европейской части России. Географический вестник = Geographical bulletin, 4 (55): 81-96.

Напольских Д.Л. 2018. Моделирование и визуализация процессов формирования и развития инновационных кластеров. Международный журнал гуманитарных и естественных наук, 12-2: 68-71. doi: 10.24411/2500-1000-2018-10378.

Напольских Д.Л. 2021. Пространственное моделирование зон распространения экстерналий процессов кластеризации на территории регионов Поволжья. Экономические науки, 197: 140-145.

Оборин М., Собянина И., Фролова Н. 2018. Выявление перспективных направлений экономической деятельности для образования кластера предприятий. Известия Дальневосточного федерального университета. Экономика и управление, 3 (87): 89-103.

Приморские зоны России на Балтике: факторы, особенности, перспективы и стратегии трансграничной кластеризации. 2018. Под ред. А.Г. Дружинина. М., Сер. Научная мысль Балтийского федерального университета, 216 с.

Соловьев Д.Б., Кузора С.С. 2019. Нечеткое моделирование оценки элемента кластера. Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия: Социальные науки, 2 (54): 23-28.

Тюкавкин Н.М. 2020. Моделирование инновационной деятельности в региональном промышленном комплексе. Экономика и управление: проблемы, решения, 1 (6): 111-118.

Уткин А.И., Шитик Е.В. 2020. Раскрытие экономико-математических императивов в контексте моделирования экономического потенциала регионального кластера на основе сбалансированной системы показателей. Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования, 5 (47): 97-104.

Хаценко Е.С. 2022. Эконометрическое моделирование отраслевой программы развития и функционирования угольно-промышленных кластеров в системе региональной экономики. Уголь, 2 (1151): 26-28. DOI: 10.18796/0041-5790-2022-2-26-28.

Шевандрин А.В., Калинина А.Э. 2019. Онтологическое моделирование кластерных образований в экономике регионов. Московский экономический журнал, 10: 202-209. doi: 10.24411/2413-046X-2019-10009.

Экономическая безопасность регионов западного порубежья России. 2021. Под ред. Г.М. Фёдорова. Калининград, БФУ им. И. Канта, 232 с.

Gorochnaya V.V., Mikhaylov A.S., Plotnikova A.P., Mikhaylova A.A. 2020. Tourism Clusters and Innovation Security: Dialectics in the Western Border Regions of Russia. Geojournal of Tourism and Geosites, 28 (1): 127-139.

Verhulst, P.F. 1838. Notice sur la loi que la population poursuit dans son accroissement. Correspondance mathématique et physique, 10: 113-121.


Abstract views: 51

Share

Published

2023-03-30

How to Cite

Gorochnaya, V. V. (2023). Self-Organizational Processes in Socio-Economic Development of the Russian Black Sea Region: Approaches to Simulation. Economics. Information Technologies, 50(1), 18-37. https://doi.org/10.52575/2687-0932-2023-50-1-18-37

Issue

Section

REGIONAL AND MUNICIPAL ECONOMY