ISSN 1815-9834 · EISSN 2587-5957

· Языки: ru / en

Статья: СОЗДАНИЕ ПЕРВЫХ АВТОНОМНЫХ СИСТЕМ ИНТЕРНЕТА В СИБИРИ КАК ПРОСТРАНСТВЕННАЯ ДИФФУЗИЯ ИННОВАЦИЙ (2025)

Читать

Статья Литература Выпуск Статистика Издательство

Читать онлайн

Распространение инноваций влияет на социально-экономическое развитие регионов, но особенности такого распространения не всегда понятны. Обычно изучается контагиозная или иерархическая пространственная диффузия. Однако распространение информационно-коммуникационных нововведений привело к необходимости познания сетевой диффузии. Ранее она не изучалась с помощью алгоритмов искусственного интеллекта и применительно к автономной системе интернета, под которой понимается территориально-распределенная - локальная или региональная - сеть с единым органом управления и собственной политикой маршрутизации.

Поэтому целью нашего исследования стало выявление пространственно-временных особенностей создания первых автономных систем в Сибири с помощью специально разработанного алгоритма машинной генерации правил и метаправил.

Исследование опиралось на априорные правила, полученные при анализе развертывания почтовых сетей в досоветской Сибири, данные о регистрации автономных систем Сибири в 1995-2017 гг. и значения семи социально-экономических показателей, влияющих на распространение инновации.

Предложен алгоритм машинной генерации правил логического вывода, использующий схему генетического отбора, и построения метаправил посредством кластеризации правил. С помощью предложенного алгоритма проведено изучение распространения инновации по 44 населенным пунктам (центрам автономных систем) и 12 регионам Сибири. Получены восемь метаправил продвижения инновации между городами и три метаправила распространения инновации по регионам. Выявлены две инновационные волны, три периода формирования сети и три нетипичных случая создания автономных систем. Установлено, что для Сибири характерно первоочередное обеспечение доступа к интернету в центрах крупных регионов, преимущественно линейная территориальная структура и пульсирующее распространение инновации. Предложено пять направлений дальнейшего изучения диффузионного процесса.

Практическая значимость может быть связана с разработкой мероприятий по минимизации негативных социально-экономических последствий от внедрения информационно-коммуникационных технологий, включая пространственное цифровое неравенство.

Ключевые фразы: социально-экономическое нововведение, информационно-коммуникационная сеть, диффузионный процесс, геопространственный искусственный интеллект, кластерный анализ, метаправило, сибирский федеральный округ

Автор (ы): Блануца Виктор Иванович (Blanutsa V. I.)

Журнал: ПРОСТРАНСТВЕННАЯ ЭКОНОМИКА

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

SCI: Экономика
УДК: 004.8. Искусственный интеллект
332.1. Региональная экономика. Территориальная экономика

Для цитирования:

БЛАНУЦА В. И. СОЗДАНИЕ ПЕРВЫХ АВТОНОМНЫХ СИСТЕМ ИНТЕРНЕТА В СИБИРИ КАК ПРОСТРАНСТВЕННАЯ ДИФФУЗИЯ ИННОВАЦИЙ // ПРОСТРАНСТВЕННАЯ ЭКОНОМИКА. 2025. ТОМ 21 № 1

Текстовый фрагмент статьи

Моя история просмотров (10)

01. Статья: ПРОБЛЕМЫ РЕАЛИЗАЦИИ ГАРАНТИЙ ЗАЩИТЫ ПРАВ И ЗАКОННЫХ ИНТЕРЕСОВ ЖЕРТВ ДОМАШНЕГО НАСИЛИЯ В УСЛОВИЯХ ИНСТИТУТА ЧАСТНОГО ОБВИНЕНИЯ

02. Выпуск: № 3

03. Выпуск: № 4

04. Статья: Уведомление федеральным государственным служащим о фактах склонения к совершению коррупционных преступлений: проблемы правового регулирования

05. Статья: ОСНОВЫ ФОРМИРОВАНИЯ РЕЛЕВАНТНОЙ ИНФОРМАЦИИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ МАЛОГО БИЗНЕСА НА НАЦИОНАЛЬНОМ И РЕГИОНАЛЬНОМ УРОВНЕ

06. Статья: МЕЖДУНАРОДНО-ПРАВОВЫЕ ГАРАНТИИ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДОСТУПА К ТЕХНОЛОГИЯМ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ: КУЛЬТУРНЫЕ И РЕЛИГИОЗНЫЕ АСПЕКТЫ

07. Статья: МЕРЫ УГОЛОВНО-ПРОЦЕССУАЛЬНОГО ПРИНУЖДЕНИЯ В КОНТЕКСТЕ РАЗВИТИЯ УГОЛОВНО-ПРОЦЕССУАЛЬНОГО ЗАКОНОДАТЕЛЬСТВА

08. Статья: Добросовестность: проблемы доктринального определения и практического применения

09. Статья: СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ НА ОСНОВЕ ЦИФРОВИЗАЦИИ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ

10. Статья: ВЛИЯНИЕ НЕФТЯНЫХ ЦЕН НА ИНВЕСТИЦИОННО-ИННОВАЦИОННУЮ АКТИВНОСТЬ В ХИМИЧЕСКОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ: АНАЛИЗ РЕГИОНАЛЬНОЙ ДИНАМИКИ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ

Будьте первым, кто начнет обсуждение

Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.

Создать тему для обсуждения

Список литературы

1. Блануца В.И. Дендрограммы в региональном социально-экономическом анализе: интерпретация и верификация // Научная визуализация. 2021а. Т. 13. № 5. С. 1-15. DOI: 10.26583/sv.13.5.01 EDN: FSOJWV
2. Блануца В.И. Пространственная диффузия нововведений: сфера неопределенности и сетевая модель // Региональные исследования. 2015. № 3. С. 4-12. EDN: VBLTHZ
3. Блануца В.И. Пространственная диффузия цифровых инноваций: тренды, проблемы и перспективы эмпирических исследований // Пространственная экономика. 2021б. Т. 14. № 4. С. 118-142. DOI: 10.14530/se.2021.4.118-142 EDN: PQUAXF
4. Блануца В.И. Развертывание информационно-коммуникационной сети как географический процесс (на примере становления сетевой структуры сибирской почты). М.: Инфра-М, 2016. 246 с. EDN: WNXBAP
5. Блануца В.И. Экономическая связность российских регионов в пространстве интернет // Креативная экономика. 2018. Т. 12. № 5. С. 701-716. DOI: 10.18334/ce.12.5.39144 EDN: XQMTAD
6. Дубинина М.Г. Пространственно-временные модели распространения информационно-коммуникационных технологий // Компьютерные исследования и моделирование. 2023. Т. 15. № 6. С. 1695-1712. DOI: 10.20537/2076-7633-2023-15-6-1695-1712 EDN: ADAICG
7. Земцов С.П., Демидова К.В., Кичаев Д.Ю. Распространение интернета и межрегиональное цифровое неравенство в России: тенденции, факторы и влияние пандемии // Балтийский регион. 2022. Т. 14. № 4. С. 57-78. DOI: 10.5922/2079-8555-2022-4-4 EDN: LDZLAY
8. Шмидт Ю.Д., Лободина О.Н. О некоторых подходах к моделированию пространственной диффузии инноваций // Пространственная экономика. 2015. № 2. С. 103-115. DOI: 10.14530/se.2015.2.103-115 EDN: TYQIBL
9. Bednarz M., Broekel T. Pulled or Pushed? The Spatial Diffusion of Wind Energy between Local Demand and Supply // Industrial and Corporate Change. 2020. Vol. 29. Issue 4. Pp. 893-916. DOI: 10.1093/icc/dtaa012 EDN: XNJMWG
10. Beiro M.G., Grynberg S.P., Alvarez-Hamelin J.I. Router-Level Community Structure of the Internet Autonomous Systems // EPJ Data Science. 2015. Vol. 4. 12. DOI: 10.1140/epjds/s13688-015-0048-y EDN: PABRMX
11. Bhuyan B., Ramdane-Cherif A., Tomar R., Singh T.P. Neuro-Symbolic Artificial Intelligence: A Survey // Neural Computing and Applications. 2024. Vol. 36. Pp. 12809-12844. DOI: 10.1007/s00521-024-09960-z EDN: HJSJGC
12. Bokanyi E., Novak M., Jakobi A., Lengyel B. Urban Hierarchy and Spatial Diffusion over the Innovation Life Cycle // Royal Society Open Science. 2022. Vol. 9. Issue 5. 211038. DOI: 10.1098/rsos.211038 EDN: CDUNWI
13. Cassetti E., Semple K. Concerning the Testing of Spatial Diffusion Hypotheses // Geographical Analysis. 1969. Vol. 1. Issue 3. Pp. 254-259. DOI: 10.1111/j.1538-4632.1969.tb00622.x
14. Cortez P., Moro S., Rita P., King D., Hall J. Insights from a Text Mining Survey on Expert Systems Research from 2000 to 2016 // Expert Systems. 2018. Vol. 35. Issue 3. 12280. DOI: 10.1111/exsy.12280
15. Davids M., Frenken K. Proximity, Knowledge Base and the Innovation Process: Towards an Integrated Framework // Regional Studies. 2018. Vol. 52. Issue 1. Pp. 23-34. DOI: 10.1080/00343404.2017.1287349
16. De Sabbata S., Ballatore A., Miller H.J., Sieber R., Tyukin I., Yeboah G. GeoAI in Urban Analytics // International Journal of Geographical Information Science. 2023. Vol. 37. Issue 12. Pp. 2455-2463. DOI: 10.1080/13658816.2023.2279978 EDN: NHUOHK
17. Ding L., Haynes K.E., Li H. Modeling the Spatial Diffusion of Mobile Telecommunications in China // Professional Geographer. 2010. Vol. 62. Issue 2. Pp. 248-263. DOI: 10.1080/00330120903546528
18. Ducruet C., Itoh H. The Spatial Determinants of Innovation Diffusion: Evidence from Global Shipping Networks // Journal of Transport Geography. 2022. Vol. 101. 103358. DOI: 10.1016/j.jtrangeo.2022.103358 EDN: VOKRBK
19. Feller I., Elmes G., Meyer J. Spatial Aspects of the Diffusion of Technological Innovations аmong American Municipal Governments // Socio-Economic Planning Sciences. 1982. Vol. 16. Issue 5. Pp. 225-238. DOI: 10.1016/0038-0121(82)90030-1
20. Feola G., Him M.R. The Diffusion of the Transition Network in Four European Countries // Environment and Planning A: Economy and Space. 2016. Vol. 48. Issue 11. Pp. 2112-2115. DOI: 10.1177/0308518X16630989
21. Funel A. The Graph Structure of the Internet at the Autonomous Systems Level During Ten Years // Journal of Computer and Communications. 2019. Vol. 7. No. 8. Pp. 17-32. DOI: 10.4236/jcc.2019.78003
22. Graevenitz G., Graham S.J.H., Myers A.F. Distance (Still) Hampers Diffusion of Innova-tions // Regional Studies. 2022. Vol. 56. Issue 2. Pp. 227-241. DOI: 10.1080/00343404.2021.1918334 EDN: IOYXNL
23. Hagerstrand T. Innovation Diffusion as a Spatial Process. Chicago: University of Chicago Press, 1967. 334 p.
24. Handbook of Geospatial Artificial Intelligence / Edited by S. Gao, Y. Hu, W. Li. Boca Raton: CRC Press, 2023. 468 p.
25. Henning C., Saggau V.Networks, Spatial Diffusion of Technological Knowledge and Regional Economic Growth: An Agent-Based Modelling Approach // International Journal of Innovation and Regional Development. 2012. Vol. 4. Issue 3-4. Pp. 204-231. DOI: 10.1504/IJIRD.2012.047558
26. Hocine A., Belarbi Y. The Diffusion of Innovation: A Spatial Econometric Approach // Les Cahiers du Cread. 2024. Vol. 40. Issue 1. Pp. 219-247. DOI: 10.4314/cread.v40i1.8 EDN: OBSDIQ
27. Ilonen J., Kamarainen J.-K., Puumalainen K., Sundqvist S., Kaeviainen H. Towards Automatic Forecasts for Diffusion of Innovation // Technological Forecasting and Social Change. 2006. Vol. 73. Issue 2. Pp. 182-198. DOI: 10.1016/j.techfore.2004.11.005
28. Jabla R., Khemaja M., Buendia F., Faiz S. Automatic Rule Generation for Decision-Making in Context-Aware Systems Using Machine Learning // Computational Intelligence and Neuroscience. 2022. Vol. 2022. 5202537. DOI: 10.1155/2022/5202537
29. Kierner S., Kucharski J., Kierner Z. Taxonomy of Hybrid Architectures Involving Rule-Based Reasoning and Machine Learning in Clinical Decision Systems: A Scoping Review // Journal of Biomedical Informatics. 2023. Vol. 144. 104428. DOI: 10.1016/j.jbi.2023.104428 EDN: IXFFCC
30. Kim H.-K., Yi M.-S., Shin D.-B. Regional Diffusion of Smart City Services in South Korea Investigated by Spatial Autocorrelation: Focused on Safety and Urban Management // Spatial Information Research. 2017. Vol. 25. Pp. 837-848. DOI: 10.1007/s41324-017-0150-2
31. Kopczewska K. Spatial Machine Learning: New Opportunities for Regional Science // The Annals of Regional Science. 2022. Vol. 68. Pp. 713-755. DOI: 10.1007/s00168-021-01101-x EDN: JQTVOT
32. Laurini R. Geographic Knowledge Infrastructure: Applications for Territorial Intelligence and Smart Cities. London: Elsevier & ISTE Press, 2017. 295 p.
33. Laurini R., Servigne S., Favetta F. An Introduction to Geographic Rule Semantic // 22nd International Conference on Distributed Multimedia Systems. Salerne, 2016. Pp. 91-97. DOI: 10.18293/DMS2016-015
34. Liefooghe C. Les Tiers-Lieux a L’ere du Numerique: Diffusion Spatiale D’une Utopic Socio-Economique // Geographie, Economie, Societe. 2018. Vol. 20. Issue 1. Pp. 33-61.
35. Liefooghe C., Baudelle G., Le Gall S., Marinos C. How Coworking Spaces Have Spread Beyond Larger Metro Areas: A Spatial Diffusion Analysis in France // The Coworking (R)Evolution: Working and Living in New Territories / Edited by D.-G. Tremblay, G. Krauss. Cheltenham, Northampton: Edward Elgar, 2024. Pp. 42-58.
36. Lin M., Kwan Y.K. FDI Technology Spillovers, Geography, and Spatial Diffusion // International Review of Economics and Finance. 2016. Vol. 43. Pp. 257-274. DOI: 10.1016/j.iref.2016.02.014
37. Liu P., Zhang Y., Biljecki F. Explainable Spatially Explicit Geospatial Artificial Intelligence in Urban Analytics // Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science. 2024. Vol. 51. Issue 5. Pp. 1104-1123. DOI: 10.1177/23998083231204689 EDN: PYPQMJ
38. Loboda J. The Diffusion of Television in Poland // Economic Geography. 1974. Vol. 50. No. 1. Pp. 70-82.
39. Mai G., Hu Y., Gao S., Cai L., Martins B., Scholz J., Gao J., Janowicz K. Symbolic and Subsimbolic GeoAI: Geospatial Knowledge Graphs and Spatially Explicit Machine Learning // Transactions in GIS. 2022. Vol. 26. Issue 8. Pp. 3118-3124. DOI: 10.1111/tgis.13012 EDN: MZYSSQ
40. McCombie J.S.L. How Important Is the Spatial Diffusion of Innovations in Explaining Regional Growth Rate Disparities? // Urban Studies. 1982. Vol. 19. Issue 4. Pp. 377-382.
41. Meir A. Innovation Diffusion and Regional Economic Development: The Spatial Diffusion of Automobiles in Ohio // Regional Studies. 1981. Vol. 15. Issue 2. Pp. 111-122. DOI: 10.1080/09595238100185131
42. Nowak-Brzezinska A., Horyn C. Exploration of Outliers in If-Then Rule-Based Knowledge Bases // Entropy. 2020. Vol. 22. Issue 10. 1096. DOI: 10.3390/e22101096 EDN: BQBKIO
43. Pastor-Satorras R., Vespignani A. Evolution and Structure of the Internet: A Statistical Physics Approach. Cambridge: Cambridge University Press, 2004. 267 p.
44. Prentzas J., Hatzilygeroudis I.Rule-Based Update Methods for a Hybrid Rule Base // Data & Knowledge Engineering. 2005. Vol. 55. Issue 2. Pp. 103-128. DOI: 10.1016/j.datak.2005.02.001
45. Qin S., Kong H., Zhao J.Z. Spatial Diffusion of Public-Private Partnership (PPP) in China: A County-Level Analysis // Cities. 2024. Vol. 147. 104817. DOI: 10.1016/j.cities.2024.104817 EDN: JLEXFJ
46. Shi H., Goulias K.G. Understanding the Zero-Emission Vehicle Market Spatial Diffusion and Its Determinants from 2019 to 2022 Using Spatial Econometric Models // Energy. 2024. Vol. 313. 133607. DOI: 10.1016/j.energy.2024.133607 EDN: VQULLK
47. Taherdoost H. A Systematic Review of Big Data Innovations in Smart Grids // Results in Engineering. 2024. Vol. 22. 102132. DOI: 10.1016/j.rineng.2024.102132
48. Tiner T. Spatial Diffusion of Mobile Telephony in Hungary // Hungarian Geographical Bulletin. 2010. Vol. 59. Issue 1. Pp. 35-50.
49. Tsai S.-C., Chen C.-H. Exploring the Innovation Diffusion of Big Data Robo-Advisor // Applied System Innovation. 2022. Vol. 5. Issue 1. 15. DOI: 10.3390/asi5010015 EDN: FNKZXO
50. Wang F., Wang M., Yuan S. Spatial Diffusion of E-Commerce in China’s Counties: Based on the Perspective of Regional Inequality // Land. 2021. Vol. 10. Issue 11. 1141. DOI: 10.3390/land10111141 EDN: CHRXGW
51. Wang Z. Principles of Regional Sciences. Singapore: Springer, 2017. 248 p.
52. Webber M.J., Joseph A.E. Spatial Diffusion Processes 2: Numerical Analysis // Environment and Planning A: Economy and Space. 1979. Vol. 11. Issue 3. Pp. 335-347.
53. Zhang B., Liu R., Hares S. Collecting the Internet AS-Level Topology // ACM SIGCOMM Computer Communication Review. 2005. Vol. 35. Issue 1. Pp. 53-61. DOI: 10.1145/1052812.1052825
54. Zhang H., Zielonka N., Trutnevyte E. Patterns in Spatial Diffusion of Residential Heat Pumps in Switzerland // Renewable Energy. 2024. Vol. 223. 120032. DOI: 10.1016/j.renene.2024.120032 EDN: NDOMCS

Выпуск

Том 21 № 1 (2025)

Кол-во страниц: 198 страниц

Другие статьи выпуска

РОЛЬ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК В РЕШЕНИИ ПРОБЛЕМ НАУЧНО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ СТРАНЫ (2025)

Авторы: Найден С. Н.

В статье описывается роль Российской академии наук в решении проблем научно-технологического развития страны.

Сохранить в закладках

ДВАДЦАТЬ СЕДЬМОЙ КРАЕВОЙ КОНКУРС МОЛОДЫХ УЧЕНЫХ И АСПИРАНТОВ (2025)

Авторы: Демина Я. В.

В статье описывается хронология двадцать седьмой краевого конкурса молодых ученых и аспирантов.

Сохранить в закладках

ПЛАТНЫЕ УСЛУГИ НАСЕЛЕНИЮ РОССИЙСКИХ РЕГИОНОВ (2025)

Авторы: Алехин Б. И.

Основная цель настоящего исследования - протестировать нулевую гипотезу об отсутствии долгосрочной, равновесной связи объема платных услуг с денежными доходами населения и государственной финансовой помощью покупателям услуг в разрезе субъектов РФ.

Дополнительная цель - оценить краткосрочное влияние 15 факторов, включая вышеупомянутые, на объем платных услуг. Для этого из данных официальной региональной статистики сформирована панель, охватывающая 82 субъекта РФ за 2000-2022 гг. Применение метода объединенных групповых средних в паре с моделью коррекции ошибки равновесия показало, что доходы и помощь - «партнеры» объема платных услуг по коинтеграции: связь между ними была долгосрочной. Объем платных услуг положительно эластичен по доходам и помощи в уровнях. Каждый новый рубль доходов или помощи не просто замещал рубль покупателя услуг, а высвобождал этот рубль для наращивания объема. Регрессионно-корреляционный анализ влияния на объем платных услуг 15 логарифмированных факторов выполнен с допущением, что они состоят с объемом платных услуг не только в долгосрочной, но и в краткосрочной связи. Пошаговая регрессия с очень строгими параметрами выявила семь основных по экономическому весу факторов. В частности, обнаружилась положительная связь объема платных услуг со среднедушевыми потребительскими расходами и возрастной структурой населения и отрицательная - с региональной инфляцией. Объем платных услуг оказался неэластичным по всем семи факторам, то есть изменение фактора на 1% сопровождалось изменением ОПУ менее чем на 1%.

Сохранить в закладках

АРХИТЕКТУРА МИРОВОЙ ФИНАНСОВОЙ СИСТЕМЫ: ТРАНСФОРМАЦИЯ VS СТАБИЛЬНОСТЬ? (2025)

Авторы: Бондаренко К. А., Санников О. А.

В статье обсуждаются современные тенденции развития мировой финансовой системы с точки зрения анализа процессов, способствующих трансформации ее архитектуры или стабилизирующие сложившуюся модель.

Основу исследования составляют данные по международной торговле и золотовалютным резервам разных стран мира (как развивающихся, так и развитых), а также по структуре требований (активов) и обязательств (пассивов) с внешними контрагентами, делая акцент на двух ключевых объединениях стран - пяти стран БРИКС и «Группы семи».

Показано, что развивающиеся страны являются ключевыми инициаторами в мире трансформационных процессов мировой финансовой системы (дедолларизация международных расчетов и девалютизация трансграничных платежей, увеличение доли монетарного золота в своих золотовалютных резервах).

При этом развитые страны традиционны в своих валютных «предпочтениях». Это проявляется в возрастающей зависимости Великобритании, Италии, Канады, Германии, Франции и Японии (шести стран «Группы семи») от США в последние 15 лет на фоне последствий кризиса 2008-2009 гг., европейского долгового кризиса, пандемии COVID-19 и роста геополитической напряженности в 2022-2024 гг. Подобное усиление зависимости в развитых странах не только не позволяет уйти от доллара США в расчетах, но, наоборот, увеличивает здесь его значимость как средства платежа, накопления и способа хеджирования рисков.

Проведенный анализ позволил выявить разнонаправленные тренды в функционировании финансовых систем развитых и развивающихся стран, результат взаимодействия которых зависит от множества факторов и может способствовать как трансформации мировой финансовой системы, так и сохранению сложившейся модели.

Сохранить в закладках

ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННЫХ СВЯЗЕЙ МЕЖДУ СТАРЕНИЕМ НАСЕЛЕНИЯ И ЭКОНОМИЧЕСКИМ РАЗВИТИЕМ В РЕГИОНАХ КИТАЯ (2025)

Авторы: Лин Ц.

В данной работе рассматривается связь между старением населения и экономическим развитием в различных регионах Китая, а также анализируется пространственно-временное распределение, смещение центра тяжести и пространственное взаимодействие между ними. Информационный массив включает данные за период 2002-2022 гг.: долю пожилого населения, коэффициент демографической нагрузки от пожилых людей, валовой региональный продукт и региональную среднюю производительности труда.

Результаты оценок свидетельствуют о том, что как показатели старения населения, так и экономического развития демонстрируют положительную пространственную автокорреляцию. Распределение всех показателей по регионам страны неравномерно, при этом разница между ними продолжает усиливаться. Центры тяжести двух групп показателей двигаются в противоположных направлениях. Это означает, что старение населения может привести к увеличению социально-экономического бремени по обеспечению пожилых людей в северных районах Китая. Кроме того, между двумя группами показателей имеется положительная бивариантная пространственная автокорреляция, однако она нестабильна и постепенно уменьшается.

Проведенное исследование выявляет различия в пространственно-временном распределении и динамике показателей старения населения и экономических показателей.

Сохранить в закладках

МНОГОМЕРНОЕ КАРТОГРАФИРОВАНИЕ И НЕРЕШЕННЫЕ МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ ОТЕЧЕСТВЕННОЙ УРБАНИСТИКИ (В ПРИЛОЖЕНИИ К СИСТЕМАМ РАССЕЛЕНИЯ ЮГА ДАЛЬНЕГО ВОСТОКА) (2025)

Авторы: Украинский В. Н.

При анализе систем расселения картографические методы могут служить достаточно хорошим средством демонстрации действенности (или, наоборот, абсурдности) тех или иных исследовательских конструктов и теорий, позволяющие выйти на важные с точки зрения исследовательской методологии проблемы.

Основная проблема - преобладание универсалистского подхода к изучению таких сложных систем, как городские агломерации и большие расселенческие структуры, хотя необходимость использования проблемно-ориентированного подхода в этой области давно стала очевидной.

Объектами дискуссий являются процесс формирования опорного каркаса расселения Южной макроэкономической зоны Дальнего Востока и Хабаровская городская агломерация. Анализ формирования опорного каркаса расселения Южной макроэкономической зоны Дальнего Востока позволил выделить период экстенсивного развития (дореволюционный), когда были заданы общие контуры макрорегиональной системы посредством основания опорных населенных пунктов и строительства связавшей их железнодорожной магистрали, и период преобладающего интенсивного развития (советский), в рамках которого значительная часть усилий была направлена на обеспечение роста крупнейших населенных пунктов зоны, что способствовало формированию ряда ключевых городских агломераций на юге Дальнего Востока. Хотя ретроспективный анализ карт территории города Хабаровска и его ближайших окрестностей показал достаточно характерные признаки наличия в середине XX в. городской агломерации (город-ядро в окружении спутников), для многих отечественных исследователей эта агломерация оказалась «скрыта». Причины этого можно усмотреть в конверсии наполнения термина «агломерация» в отечественном градоведении, преобладающем формализме и поиске универсальных подходов, следы чего прослеживаются в современных нормативных документах.

Сохранить в закладках

ВЛИЯНИЕ АГЛОМЕРАЦИЙ НА РАЗВИТИЕ ОКРУЖАЮЩИХ ТЕРРИТОРИЙ: НОВОСИБИРСКАЯ, МОСКОВСКАЯ И САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКАЯ АГЛОМЕРАЦИИ (2025)

Авторы: Дружинин П. В., Морошкина М. В., Седова К. Е.

В статье проводится сравнительный анализ влияния Московской, Санкт-Петербургской и Новосибирской агломераций на развитие окружающих их территорий.

Цель исследования - оценить влияние концентрации населения и других ресурсов в Новосибирской агломерации на развитие муниципальных образований и регионов СФО в сравнении с Московской и Санкт-Петербургской агломерациями. Для достижения поставленной цели анализируется и моделируется динамика численности населения муниципальных образований в зависимости от расстояния до центра агломерации, проводится агрегирование регионов СФО и для получившихся четырех групп регионов строятся производственные функции. Показано, что динамика численности населения муниципальных образований вблизи Московской, Санкт-Петербургской и Новосибирской агломераций описывается похожими уравнениями, но положительное влияние Москвы распространяется дальше и отток населения в Новосибирскую агломерацию существенно меньше. Регионы вокруг Ленинградской и Новосибирской областей развиваются заметно медленнее, у них быстро снижается численность населения, отрицательное сальдо миграции и более низкая эффективность. В «ближних» к Новосибирской области регионах низкая эластичность по фондам, у более далеких существенно более высокая, а эластичность по труду у тех и других больше единицы, но намного меньше, чем у подобных регионов ЦФО.

Сохранить в закладках

ОЦЕНКА ИНТЕГРАЦИИ РЫНКОВ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ПРОДУКЦИИ В ТРАНСГРАНИЧНОМ РЕГИОНЕ БОЛЬШОЙ АЛТАЙ (2025)

Авторы: Понькина Е. В., РЯБОВ И. Ю., Полосин Г. В., Лобова С. В.

Большой Алтай представляет перспективный трансграничный регион развития торгово-экономического сотрудничества между Россией, Казахстаном, Монголией и Китаем, где сельскохозяйственная продукция выступает важным ресурсом, играющим значимую роль в развитии интеграционных процессов.

Целью исследования является оценка степени интеграции региональных рынков сельскохозяйственной продукции в трансграничном пространстве и взаимообусловленности изменения цен на них. На основе динамических рядов статистических показателей по регионам и странам Большого Алтая и метода глубокого анализа данных, сочетающего причинный подход, причинность по Грейнджеру и кросс-корреляционный анализ, получены обобщенные оценки индекса интеграции аграрных рынков трансграничного региона в целом и их декомпозиция по видам продукции и регионам.

Проведен сравнительный анализ полученных оценок со степенью интеграции региональных рынков с национальными. Выявлено, что региональные рынки преимущественно более интегрированы в национальную экономику, а общий уровень интеграции рынков сельскохозяйственной продукции в трансграничном регионе выражен слабо. Однако для некоторых пар регионов наблюдаются высокие уровни индекса интеграции. Наибольшая степень интеграции обнаружена на рынках зерна и мяса.

Полученные эмпирические результаты дополняют существующие исследования в области теории международной экономической интеграции и трансграничного сотрудничества.

Выявленные аспекты интеграции рынков сельскохозяйственной продукции Большого Алтая уточняют картину интеграционных процессов, что важно для выработки стратегии долгосрочного сотрудничества стран и политики балансирования товарных рынков, включая меры по защите отечественных сельхозтоваропроизводителей.

Сохранить в закладках

Статистика статьи

Статистика просмотров за 2026 год.

Издательство

Издательство: ИЭИ ДВО РАН
Регион: Россия, Хабаровск
Почтовый адрес: 680042, г. Хабаровск, ул. Тихоокеанская, 153.
Юр. адрес: 680042, г. Хабаровск, ул. Тихоокеанская, 153.
ФИО: Исаев Артём Геннадьевич (Директор)
E-mail адрес: st@ecrin.ru
Контактный телефон: +7 (421) 2725225
Сайт: http:/www.ecrin.ru

Все права на тексты и товарные знаки принадлежат их законным владельцам. Подробнее...

Сайт https://sci.ru (далее – сайт) работает по принципу агрегатора – собирает и структурирует информацию из публичных источников в сети Интернет, то есть передает полнотекстовую информацию о товарных знаках в том виде, в котором она содержится в открытом доступе.

Сайт и администрация сайта не используют отображаемые на сайте товарные знаки в коммерческих и рекламных целях, не декларируют своего участия в процессе их государственной регистрации, не заявляют о своих исключительных правах на товарные знаки, а также не гарантируют точность, полноту и достоверность информации.

Все права на товарные знаки принадлежат их законным владельцам!

Сайт носит исключительно информационный характер, и предоставляемые им сведения являются открытыми публичными данными.

Администрация сайта не несет ответственность за какие бы то ни было убытки, возникающие в результате доступа и использования сайта.

Спасибо, понятно.

Сказать «Спасибо»

Вы можете поблагодарить автора за публикацию. Ему (ей) будет приятно.

Наведите камеру на QR-код, чтобы открыть моб. версию страницы.