Формування нової парадигми створення цінності як результат безперервного процесу технологічного розвитку обумовлює зміни економічних систем різних рівнів. Процеси структурної трансформації продиктовані необхідним зростанням складності економіки. Внаслідок цього високу значимість набувають вибір галузевих стратегій, в цілому обґрунтування ключових напрямів промислової політики для забезпечення їх реалізації. До числа нових аналітичних інструментів, що дозволяють вирішити зазначені завдання, відноситься аналіз економічної складності, застосування якого на регіональному рівні обмежена через збереження проблем методологічного характера.В метою аналізу економічної складності на регіональному рівні в цьому дослідження проведена розробка його базового методичного та програмного забезпечення. Як об'єкт дослідження було обрано Калінінградська область, так як її ексклавное положення дозволяє найкращим чином відобразити і врахувати всі види торгових потоків міжнародних і міжрегіональних. Методологія дослідження ґрунтується на існуючих роботах в області теорії і практики застосування аналізу економічної складності, включає розроблені авторами методи і алгоритми формування системи вихідних даних і вимірювання складності економікі.По результатами дослідження сформовано рекомендації по використанню аналізу економічної складності в практиці регіонального управління. Розглядаються конкретні заходи і рішення послідовного оновлення промисловості Калінінградській області, при якому підтримується розвиток існуючих і нових виробничих можливостей (Компетенцій), може відбуватися поліпшення бізнес-середовища, що веде до зростання складності продукції, виробництв і галузей.

Анотація наукової статті з економіки і бізнесу, автор наукової роботи - Руус Нільс Йоран Арне, Волошенко Ксенія Юріївна, Дрок Тетяна Омелянівна, Фарафонова Юлія Юріївна


An economic complexity analysis of the Kaliningrad region: identifying sectoral priorities in the emerging value creation paradigm

The ongoing technological development leads to the emergence of a new value-creation paradigm that calls for changes and structural transformations in economic systems at different levels. Structural transformations are prompted by growing economic complexity. In this context, the selection of industrial strategies and the validation of key regional industrial policies is of paramount importance. Economic complexity (EC) analysis is a new effective tool to address the issue. Its application at a subnational level is, however, limited by methodological problems.To analyse economic complexity at a subnational level, a basic methodology and special software were developed within this study. The object of the research is the exclave Kaliningrad region, whose location makes it possible to capture accurate and comprehensive data on international and interregional trade. Based on the EC analysis theory and practice, the study involved the development of methods, algorithms, and software to form a source database and measure economic complexity.The findings may guide the use of EC analyses in regional policies. The article suggests activities for sequential upgrading of the industry in the Kaliningrad region. These activities will facilitate the development of the existing and new capabilities, improve the business environment, and increase the complexity of products, productions, and industries.


Область наук:
  • Економіка і бізнес
  • Рік видавництва: 2020
    Журнал: Балтійський регіон
    Наукова стаття на тему 'АНАЛІЗ ЕКОНОМІЧНОЇ складності Калінінградській області - ВИБІР ГАЛУЗЕВИХ ПРІОРИТЕТІВ У НОВОЇ ПАРАДИГМИ СТВОРЕННЯ ЦІННОСТІ'

    Текст наукової роботи на тему «АНАЛІЗ ЕКОНОМІЧНОЇ складності Калінінградській області - ВИБІР ГАЛУЗЕВИХ ПРІОРИТЕТІВ У НОВОЇ ПАРАДИГМИ СТВОРЕННЯ ЦІННОСТІ»

    ?ЕКОНОМІЧНА ГЕОГРАФІЯ І РЕГІОНАЛЬНА ЕКОНОМІКА

    АНАЛІЗ ЕКОНОМІЧНОЇ складності Калінінградській області -Вибір ГАЛУЗЕВИХ ПРІОРИТЕТІВ У НОВОЇ ПАРАДИГМИ СТВОРЕННЯ ЦІННОСТІ

    Й. Руус

    К. Ю. Волошенкоб

    Тобто Дрокб

    Ю. Ю. Фарафоноваб

    а Університет Фліндерс, 5042, Австралія, Аделаїда, Бедфорт Парк, SA

    б Балтійський федеральний університет ім. І. Канта, 236016, Росія, Калінінград, вул. А. Невського, 14

    Надійшла до редакції 13.11.2019 р doi: 10.5922 / 2079-8555-2020-1-9 © Руус Й., Волошенко К. Ю., Дрок Т. Є., Фарафонова Ю. Ю., 2020

    Формування нової парадигми створення цінності як результат безперервного процесу технологічного розвитку обумовлює зміни економічних систем різних рівнів. Процеси структурної трансформації продиктовані необхідним зростанням складності економіки. Внаслідок цього високу значимість набувають вибір галузевих стратегій, в цілому обґрунтування ключових напрямів промислової політики для забезпечення їх реалізації. До числа нових аналітичних інструментів, що дозволяють вирішити зазначені завдання, відноситься аналіз економічної складності, застосування якого на регіональному рівні обмежена через збереження проблем методологічного характеру.

    З метою аналізу економічної складності на регіональному рівні в цьому дослідження проведена розробка його базового методичного та програмного забезпечення. Як об'єкт дослідження було обрано Калінінградська область, так як її ексклавное положення дозволяє найкращим чином відобразити і врахувати всі види торгових потоків - міжнародних і міжрегіональних. Методологія дослідження ґрунтується на існуючих роботах в області теорії і практики застосування аналізу економічної складності, включає розроблені авторами методи і алгоритми формування системи вихідних даних і вимірювання складності економіки. За результатами дослідження сформовано рекомендації по використанню аналізу економічної складності в практиці регіонального управління. Розглядаються конкретні заходи і рішення послідовного оновлення промисловості Калінінградській області, при якому підтримується розвиток існуючих і нових виробничих можливостей (компетенцій), може відбуватися поліпшення бізнес-середовища, що веде до зростання складності продукції, виробництв і галузей.

    Ключові слова:

    економічна складність, виробничі можливості, галузеві стратегії, промислова політика, міжнародні та міжрегіональні торговельні потоки, ексклав, Калінінградська область

    Для цитування: Руус Й., Волошенко К. Ю., Дрок Т. Є., Фарафонова Ю. Ю. Аналіз економічної складності Калінінградській області - вибір галузевих пріоритетів у новій парадигмі створення цінності // Балтійський регіон. 2020. Т. 12, № 1. С. 156-180. doi: 10.5922 / 2079-8555-2020-1-9.

    БАЛТІЙСЬКИЙ РЕГІОН> 2020> Т.12> №1

    Вступ

    Під економічною складністю країни (регіону, штату, міста і ін.) Розуміється її здатність, накопичуючи компетенції (capabilities1), виробляти більш різноманітні і складні продукти [1]. У літературі поняття компетенцій вивчено досить добре і представлено в різних контекстах (див., Напр., 2-4]), проте в теорії економічної складності набуває нового значення. Засновниками теорії прийнято допущення і пояснюється, що в широкому сенсі компетенції представляють неторгуємой виробничі ресурси (non-tradable productive inputs) [5], у вузькому сенсі це технології, способи або методи роботи, ноу-хау, право, сучасні інститути, організаційні здібності, отношенческой капітал і т.д. Втілюються компетенції через корисні знання, які формуються на рівні індивідуумів, організацій і навіть мережевих структур [6, c. 16]. Якщо складність продукції є функцією необхідних для її випуску знань і компетенцій [7], то економічна складність пов'язана тільки з їх частиною, локально зосередженої на конкретній території. Це і обумовлює відмінності між економічними системами як в можливостях виробництва складної продукції, так і, внаслідок цього, в можливостях для їх росту і економічного розвитку.

    Аналіз економічної складності, що надає необхідні дані

    0 конкурентоспроможності та перспективи розвитку окремих видів продукції, виробництв і секторів економіки, став важливим аналітичним інструментом, який вже зарекомендував себе і успішно застосовується в світі на рівні країн. Перевага використання методу аналізу економічної складності обумовлено і тим, що підхід враховує сучасні тренди технологічних змін в суспільстві і що відбувається зміну парадигми створення цінності. Пояснювальна сила теорії економічної складності стає дедалі більше, що підтверджується численними зарубіжними дослідженнями в різних областях (наприклад, диверсифікація, дифузія знань, безробіття і зайнятість, продуктивність, патентні права, агломераційні ефекти, енергоспоживання і викиди, а також ін.) [8; 9]. Однак найбільш актуальним сьогодні є її застосування, яке отримало емпіричне підтвердження, для обґрунтування рішень і розробки напрямків промислової політики.

    З огляду на, що економічна діяльність в регіонах має ряд специфічних особливостей, результати досліджень на національному рівні та методологія аналізу економічної складності, розроблена спочатку на прикладі країн, виявляються не завжди застосовні на регіональному рівні. З цієї причини практика аналізу економічної складності в регіонах обмежена.

    Мета цього дослідження полягала в розвитку методології економічної складності в частині її застосування на регіональному рівні для Пріоріті-зації галузевих стратегій і вибору ключових напрямків регіональної промислової політики.

    Це зажадало виявити особливості і розглянути сучасну практику застосування теорії економічної складності; розробити основні методи і алгоритми, програмні коди для аналізу економічної складності на регіональному рівні; провести експериментальну перевірку базового методичного

    1 У вітчизняних роботах з питань вивчення і застосування теорії економічної складності загальноприйнятий підхід до перекладу поняття «capabilities» поки не сформувався. Зустрічаються такі варіанти, як «компетенції», «виробничі можливості», «виробничі інгредієнти» і ін.

    і програмного забезпечення. Зазначені роботи проводились в рамках наукового проекту РФФД № 19-410-390002 «Економіка складності і вибір галузевих стратегій регіонами Росії в новій парадигмі створення цінності на прикладі Калінінградської області». У даній статті представлені підсумкові результати апробації розробленого авторського методичного походу.

    Як об'єкт дослідження було обрано ексклавная Калінінградська область. Ексклав є найбільш зручним об'єктом для моделювання та відпрацювання економічних інструментів і методів, так як наближається до ідеалізованому поданням регіону. В частині вимог і критеріїв виміру економічної складності з використанням даних статистики світової торгівлі він дозволяє найкращим чином відобразити і врахувати всі торгові потоки на утраті регіону.

    За результатами дослідження і проведеного аналізу економічної складності Калінінградській області надано рекомендації щодо застосування методу в практиці державного і регіонального управління, розглянуті конкретні пропозиції по обгрунтуванню вибору галузевих стратегій та формування нової промислової політики.

    Суттєвим обмеженням дослідження виступає неможливість на даному етапі проведення порівняльного аналізу застосування розробленого методичного походу на рівні різних російських і зарубіжних регіонів. Це пов'язано як з необхідністю укрупнення наукової групи і включення російських і міжнародних експертів, так і отримання доступу до різних джерел відомостей для формування системи вихідних даних. Крім того, з урахуванням специфіки кожного регіону потрібні значні витрати фінансових ресурсів і часу для обробки і оцінки результатів аналізу.

    Незважаючи на наявні обмеження, результати дослідження представляють інтерес з точки зору як розвитку методології економічної складності, так і розробки аналітичного інструментарію. Можливо їх застосування з метою обґрунтування галузевого вибору і напрямків вдосконалення виробничої структури для забезпечення високопродуктивного вектора зростання і розвитку економіки як російських, так і зарубіжних регіонів.

    Теоретичне обґрунтування значущості підходу

    аналізу економічної складності і практика його застосування

    Кожні 50 - 70 років у зв'язку з появою нових технологій, які впливають на всі сфери економіки, спосіб створення цінності в суспільстві зазнає значних змін [10]. В історії промисловості спостерігалося п'ять технологічних зрушень, які, змінюючи спосіб створення цінності, продукували трансформації і зміни на рівні країн і регіонів (макрорівень), галузей промисловості (мезорівень), організацій і окремих людей (мікрорівень) [11]: 1) промислова революція ( 1770); 2) парадигма парового двигуна (1830); 3) парадигма важкого машинобудування (1870); 4) парадигма двигуна внутрішнього згоряння (1910); 5) цифрова парадигма (1970).

    Так, зазначені зміни і зміна парадигм на мікрорівні обумовлювали зміни завдань і структури організацій, на мезорівні закладали основу для появи нових і зникнення частини старих галузей і секторів економіки, на макрорівні змінювали умови, при яких добробут регіонів буде зростати або зменшуватися при відсутності політичного втручання.

    Варто відзначити, що парадигми проходять одні й ті ж стадії розвитку: поява, за яким слідують один або кілька «бульбашок»; рецесія (яка також є поворотним моментом, коли нові способи створення цінності приймаються в якості основи для майбутнього з відповідною глибокої трансформацією інституційної структури в економіці і між країнами); довга ера процвітання, і нарешті, зниження продуктивності, що закладає основу для появи наступної парадигми. В даний час світове співтовариство знаходиться в кінці періоду рецесії цифровий парадигми.

    Під час зміни парадигми в економіці посилюються процеси творчого руйнування. Це означає, що окремі компанії, а також різні типи організацій повинні перейти на нові технології і змінити спосіб створення цінності, в іншому випадку вони будуть змушені піти з ринку. Таким чином, зрушення парадигми створення цінності означають корінні зміни в структурі економіки.

    Вивчаючи зміни способу створення цінності на прикладі окремих технологій, можна помітити наступні цікаві закономірності [10]:

    - поширення нових технологій призводить до перерозподілу ресурсів між секторами економіки;

    - зростання в основному відбувається в секторах, товари і послуги яких виробляються з використанням нових технологій, а головними бенефіціарами стануть галузі і компанії-першопрохідці;

    - сектори і компанії, що надають галузям і компаніям-першопроходців ресурси, пов'язані або доповнюють товари і послуги, також будуть переживати зростання;

    - збільшення розриву між секторами економіки, пов'язаного з новими способами створення цінності, прискорить їх зростання. У тих секторах, які будуть покладатися на старий спосіб створення цінності, зростання сповільниться і в кінцевому підсумку перейде в спад.

    Кожна парадигма характеризується унікальною зв'язком між інноваціями, їх розповсюдженням, інституційними змінами, зсувами в продуктивності, змінами числа фірм і співробітників, а також ціни виробничих факторів [12]. Це саме можна сказати і до просторового розподілу формуються секторів, що використовують нові технології, що згодом змінюється, що сприяє дисбалансу в кількості робочих місць [13].

    Економічна складність тут грає важливу роль в зв'язку з тим, що більш широка база можливостей і компетенцій безпосередньо відображає поглинає здатність економіки [10; 14; 15]. Численними дослідженнями доведено присутність сильної кореляції і причинно-наслідкового зв'язку між рівнем економічної складності території і її процвітанням [1; 6].

    Основна ідея теорії економічної складності полягає в тому, що конкретні продукти можуть бути зроблені при певній комбінації знань, природних і фінансових ресурсів, причому для кожної економіки така комбінація унікальна. Відповідно до теорії економічної складності в умовах обмежених природних і фінансових ресурсів випуск і експорт більшої кількості товарів можливі за рахунок збільшення обсягу знань і компетенцій. Відповідно, саме різниця в капіталі знань між економіками визначає унікальні для кожної економіки заходи щодо підвищення її складності. Економічна складність, будучи відносною мірою наявних знань, компетенцій і потенціалу для виробництва і експорту продукції, дозволяє оцінювати перспективи і вигоди, одержувані при переході до більш складних видів продукції [8].

    Теорія економічної складності формувалася в роботах її основоположників Р. Хаусмана і С. Ідальго [1; 5; 6; 16] і отримала розвиток в подальших дослідженнях, пов'язаних з вивченням її впливу на економічне зростання і рівень добробуту, нерівність доходів, а також вивченням проблем пастки середнього доходу, поляризації ринку праці та зайнятості населення, структурних зрушень в ланцюжках цінності та ін. [8] . Сьогодні особлива увага дослідників звернена до питань технологічного відповідності (technological congruence), вивчаються принципи пов'язаності (principle of relatedness), диверсифікації економічної діяльності, домінування технологічних інновацій і оптимізації дифузії виробничих знань [9]. Економічна складність стає потужним інструментом в частині промислової політики в поєднанні з картуванням створення доданої вартості і Форсайт-прогнозами по технологічних змін [17]. Найбільш відомий і масштабний проект такого роду - це розробка стратегії смарт-спеціалізації Європейського союзу (див., Напр., [18]).

    Р. Хаусман і С. Ідальго пропонують висловлювати обсяг капіталу знань, яким володіє економіка, в двох взаємодоповнюючих вимірах, що є ключовими в теорії: а) різноманітність, або диверсифікація (diversity), що відбиває кількість товарів, які економіка експортує і б) поширеність (ubiquity ), тобто число країн, що експортують певний товар [6; 8]. Диверсифікація вказує на відносний рівень знань в економіці в порівнянні з іншими територіями, а поширеність продукту розкриває інформацію про обсяг знань, необхідному для його виробництва. На основі даних статистики світової торгівлі Р. Хаусман і С. Ідальго [1; 6] з використанням мережевого підходу та інструментів економетрики емпірично довели, що існує систематична зв'язок між диверсифікацією експорту країни і поширеністю її продукції. По суті, запропонована нова альтернатива до основних теорій економічного зростання та міжнародної торгівлі.

    Для вимірювання рівня економічної складності, відображаючи різноманітність (diversity) і поширеність (ubiquity), були розроблені два основних спеціальних показника: 1) індекс економічної складності (Economic Complexity Index, ECI) і 2) індекс продуктової складності (Product Complexity Index, PCI). В рамках підходу розраховується група наступних похідних або пов'язаних показників [6]:

    - виявлене порівняльну перевагу (revealed comparative advantage, RCA) відповідно до відомим рівнянням Баласса;

    - потенціал ускладнення економіки (opportunity value, OV) і індекс COI (Complexity Outlook Index) - вигода чи цінність, яку економіка отримає при зміні виробничої діяльності, тобто при переході до виробництва більш складних продуктів;

    - відносна потенційна вигода (relative opportunity gain, OG) і індекс COG (Complexity Outlook Gain) - вигода чи цінність від виробництва нових більш складних продуктів;

    - показники диверсифікації (diversity), поширеності (ubiquity), щільності (density) і відстані (distance).

    Детальний алгоритм розрахунку зазначених показників наведено в [1; 6].

    В результаті проведеного аналізу економічної складності за допомогою розрахунку наведених показників визначається поточний рівень складності економіки території та її позиції в світовому продуктовому просторі. Виходячи з обсягу накопичених знань і компетенцій конкретної території, встановлюється перелік продуктів, за якими є або, навпаки, відсутня сравнітель-

    ве перевага. Використання інформації про щільність продуктового простору, близькості і відстані до більш складних продуктів проти тих, які вже виробляються або можуть вироблятися, дозволяє провести обгрунтування галузевих стратегій. Визначається потреба в розвитку існуючих компетенцій та накопиченні нових знань. З метою формування нової промислової політики, спрямованої на забезпечення зростання поточного рівня економічної складності, розробляються заходи підтримки різних галузей (згасаючих, що формуються високоскладних, нових з потенціалом зростання, здатність заповнення структурних дірок [17] 2).

    Щорічні дані по країнам розміщуються сьогодні на двох офіційних ресурсах: 1) Атлас економічної сложності3, розроблений Центром міжнародного розвитку при Гарвардському університеті та 2) Обсерваторії економічної сложності4 - проект, підтримуваний медіа-лабораторією Массачусетського технологічного інституту.

    Аналіз економічної складності в Росії поки не отримав належного розвитку, на що вказує рівень обмеженого числа публікацій і проведених досліджень (див., Напр., [19; 20 - 22]). Представлені в роботах вітчизняних авторів оцінки економічної складності російських регіонів засновані на методології виміру для країн, а не для субнаціонального рівня, враховують тільки зовнішньоторговельні потоки, виключаючи міжрегіональну торгівлю. Практично не досліджується перехід до нових видів більш складних продуктів, відсутнє обґрунтування галузевого вибору. У зв'язку з цим зіставлення результатів, отриманих авторами даної статті, з результатами попередніх досліджень не представляється можливим через істотних методологічних відмінностей.

    Основною проблемою застосування аналізу економічної складності, яка багато в чому і пояснює невисокий інтерес серед російських і зарубіжних дослідників, залишається слабка методологічна опрацювання підходу на регіональному рівні. Істотними недоліками є відсутність обліку послуг і те, що дані про торгівлю можуть не відображати фактичну додану вартість кінцевого експорту через географічно розкиданих виробництв. Фрагментація глобальних виробничо-збутових ланцюжків спотворює картину, демонструючи, наприклад, для складальних виробництв високу складність експортної кошика [9].

    Слід зазначити, що, незважаючи на розвиток підходу, теоретичних робіт за методологією вимірювання економічної складності на рівні регіонів не зустрічається. Сфера застосування обмежується нечисленними емпіричними дослідженнями на рівні регіонів окремих країн [8]. Серед найбільш значущих і цікавих слід вказати працювати над впливом поняття економічної складності на регіональному рівні на прикладі Іспанії [23], Бразилії [24] 5, Австралії [25; 26], Китаю [27], США [28], країн Східної Європи [29].

    2 Структурна діра - це сектор, який на даний момент відсутня в економіці, однак при його наявності сприяв би встановленню зв'язків між двома або більше існуючими галузями або секторами у виробничій структурі. Як приклад можна привести сектор обслуговування дронів, пов'язаний як із сільськогосподарським, так і гірничодобувним секторами.

    3 The Atlas of Economic Complexity. URL: http://atlas.cid.harvard.edu (дата звернення: 10.10.2019).

    4 The Observatory of Economic Complexity. URL: https://atlas.media.mit.edu (дата звернення: 10.10.2019).

    5 Створено ресурс по економічній складності DataViva (http://dataviva.info).

    У контексті проведеного теоретичного огляду очевидна актуальність дослідження економічної складності на регіональному рівні. Необхідність вирішення завдань в області розвитку методології підходу підтверджується його значимістю як в підтримці розвитку різних рівнів економічних систем (мікро-, мезо-, макро), так і потребою в спеціальних заходів підтримки розвитку існуючих і появи нових виробництв, галузей, секторів в умовах формування нової парадигми цінності. Особливе значення має створення умов для появи в регіоні нових орієнтованих на експорт компаній (стартапи, спінаути), діяльність яких пов'язана з новими та конвергируют технологіями.

    Методичне і програмне забезпечення аналізу економічної складності на регіональному рівні

    Точність вимірювання економічної складності об'єкта (країни, штату, регіону і т.д.) істотно залежить від якості і повноти вихідних даних, а також від обраних дослідниками методів і алгоритмів оцінки. Тому розробка методичного та програмного забезпечення аналізу економічної складності на регіональному рівні в рамках цього дослідження проводилася на основі наступних положень і має ряд особливостей.

    1. Вибір між світовим і національним продуктовими просторами в оцінці складності економіки регіонів.

    Відносно російських регіонів зустрічаються дослідження на рівні світового експортного простору, а більш ранні роботи оцінювали диверсифікацію експорту через національне продуктове простір. У зарубіжній практиці оцінка економічної складності регіонів враховує позиції регіону в світовому продуктовому просторі, також використовуються різні бази даних, що характеризують регіональні торгові потоки, для аналізу операцій з іншими регіонами країни або з усією іншою частиною країни. Тому в даному дослідженні економіка регіону розглядається як окрема статистична одиниця у світовому і національному продуктовому просторах. Вимірюються два типи торгових потоків регіону: а) міжнародні (експорт та імпорт) і б) міжрегіональні (ввезення і вивезення між регіонами Росії).

    2. Вибір доступних джерел даних світової торгівлі для вимірювання економічної складності на регіональному рівні.

    Традиційно використовується торгова статистика UN Сотй ^ е, ВАС1, Атласу економічної складності, Центру міжнародних данних6 і ін. Однак сьогодні досить багато прикладів застосування альтернативних джерел даних. Наприклад, бази даних патентів і торгових знаків, мережі глобального розподілених центрів НДДКР, таблиці «Витрати - випуск». Нерідко використовуються такі додаткові джерела, як бази митних декларацій з експорту та імпорту, відомості реєстрів підприємств і організацій, транспортно-логістичні потоки та ін.

    У цьому дослідженні в якості джерела даних світової торгівлі по країнах застосовувалися бази Атласу економічної складності Гарвардського університету. По-перше, вони адаптовані для цілей вимірювання економічної складно-

    6 The Center for International Data. URL: https://cid.econ.ucdavis.edu (дата звернення: 10.10.2019).

    сти. По-друге, в них представлені останні актуальні відомості станом на 2017 рік. По-третє, використана Ж-класифікація, яка відповідає товарній номенклатурі зовнішньоекономічної діяльності ЄАЕС (ТН ЗЕД ЄАЕС), в рамках якої проводиться облік в Росії міжнародної торгівлі.

    3. Повнота охоплення і якість національних і регіональних джерел статистики міжнародної торгівлі, рівень їх деталізації та відповідності світовим баз торгової статистики.

    Проблема джерел даних має дві складових: 1) доступність митної статистики регіону за всіма товарними позиціями на рівні 4 або 6-значної класифікації Ж, а також 2) можливості деталізації та уточнення даних (облік транзитних потоків, відмінностей між регіоном-експортером і регіоном- виробником, баланс торговельних потоків по країнах-експортерах і країнам-імпортерам і ін.). З цієї причини в даній роботі використовувалися системи митної статистики, що представляють деталізовані бази даних міжнародної торгівлі на рівні регіонів (див., Наприклад, ІАС «Митниця», постачальник даних - «Екс-перт-ЗЕД»; ІАС «Мозаїка», постачальник - « НеоСтатіс »; Митна статистика РФ, постачальник -« Моніторинг-ЗЕД »та ін.).

    4. Облік міжрегіональних торгових потоків на регіональному рівні.

    Найбільш часто дослідники відмовляються від включення міжрегіональних

    торгових потоків, вказуючи на відсутність відомостей про них у відкритих джерелах або труднощі їх збору [19]. Вказано на недоліки і в рівні їх дезагрегірованія, відповідного даними з міжнародної торгівлі. Однак більш істотну проблему дослідники бачать на відміну конкуренції на національному внутрішньому і міжнародному ринках. З цієї причини частина експорту регіону, що включає і міжрегіональні торговельні потоки, може відображати «імпортоза-ня і результат зусиль лобістів» [30, с. 33], а сама оцінка економічної складності заміняться виміром індустріальної складності економіки регіону. Як аргумент наводиться і той факт, що обсяг і структура міжрегіональної торгівлі в Росії в істотному ступені пояснюються особливостями територіального розміщення виробництва в радянський період і навряд чи можуть розглядатися як відображення ринкових закономірностей формування порівняльних переваг регіонів [31].

    Автори даної статті дотримуються позиції, що облік міжрегіональних торгових потоків є необхідною в аналізі економічної складності, так як потенціал створення цінності і виявлення ключових напрямків диверсифікації економіки залежать не тільки від рівня складності продуктів в міжнародній торгівлі, але і від складності продуктів, що беруть участь у міжрегіональній торгівлі . Аналізуючи внутрішні торговельні операції між регіонами країни, можна оцінити компетенції регіону для збільшення випуску складної продукції з національного продуктового простору і перспективи її включення в експортну кошик. Особливості запропонованого авторського методичного підходу розглядаються нижче.

    У складі джерел міжрегіональної торгівлі використовувалися відомості Федеральної митної служби РФ, Калінінградської обласної митниці, Росстату і Калінінградстата. Наявність різних джерел даних, що відрізняються за повнотою та охопленням регіональних торгових потоків, вимагало вирішення методичної проблеми забезпечення їх зіставлення і відповідності, формування на їх основі об'єднаної вихідної бази даних. У зв'язку з цим авторами статті з використанням спеціально розроблених таблиць відповідності, ключів

    переходу ОКПД - ТН ЗЕД та алгоритмів були об'єднані дані з різних джерел. Додатково виключені транзитні товари і торгові потоки з митних процедур, не пов'язаних з переміщенням товарів власного виробництва.

    5. Вибір між використанням лінійного методу вимірювання складності - The Method of Reflections (MR) [1] або нелінійного методу - The Fitness-Complexity Method (FCM) [31], а також виникають в останні роки їх похідних метрик і модифікацій.

    Точність методів різниться на рівні середньо- і довгострокового горизонтів прогнозування, а також ранжирування продуктів і / або країн. У той же час за результатами останніх досліджень [33] встановлено, що між метриками є незначні розбіжності. Тому авторами статті проводилася доопрацювання базових алгоритмів Гарвардського університету на основі методу відображення (The Method of Reflections), розміщених у вільному доступі.

    В результаті було визначено порядок вимірювання економічної складності на регіональному рівні (рис. 1).

    Мал. 1. Порядок вимірювання економічної складності на рівні регіону

    Для оцінки економічної складності Калінінградській області методично потрібно торгові потоки регіону відобразити в світовому продуктовому просторі. Це передбачає включення даних міжнародної та міжрегіональної торгівлі Калінінградській області в вихідну базу світової торговельної статистики (рис. 2).

    Мал. 2. Схема включення міжнародних і міжрегіональних торговельних потоків Калінінградській області (КО) в базу даних світової торгівлі

    1. У базу світової торговельної статистики включаються торгові потоки регіону з кожною окремою країною за всіма товарними позиціями (на рівні чотирьох або шести знаків Ш-ТН ЗЕД). З огляду на, що відомості мають дзеркальне відображення, коригування проводиться як з експорту, так і імпорту.

    2. Так як включаються торгові потоки регіону спочатку враховувалися в складі експортно-імпортних операцій країни, необхідно національні дан-

    ні «очистити» на величину експорту та імпорту регіону з кожною країною і за кожною товарною позицією. У нашому дослідженні всі товарні позиції Росії по країнам коректувалися на величину експорту та імпорту Калінінградській області.

    3. Проводиться доповнення бази світової торговельної статистики на товарні позиції, що відображають внутрішній експорт (вивезення продукції в регіони) або внутрішній імпорт (ввезення продукції з регіонів) регіону з рештою території країни. Це технічна міра дозволяє виміряти можливості розширення експортної кошика регіону за рахунок товарів, що беруть участь у міжрегіональній торгівлі.

    Для цілей вимірювання економічної складності на регіональному рівні авторами розроблено відповідне програмне забезпечення.

    Програмна обробка даних включала рішення двох практичних завдань: 1) основна програмна підготовка і обробка вихідних баз експорту та імпорту для вимірювання економічної складності; 2) допоміжна програмна обробка даних при формуванні вихідних баз експорту та імпорту. Також була вирішена і третє завдання: робочою групою проведено програмна доробка алгоритму для виправлення помилок, пов'язаних з розрахунком показників щільності, у переданому відкритому програмному забезпеченні з ресурсу Гарвардського університету.

    Всі розроблені програмні коди є відкритими і розміщені у вільному доступі за адресою: https://github.com/hydrophis-spiralis/regional_economics_ complexity.

    Аналіз економічної складності Калінінградській області

    На основі описаної вище авторської методики проведений аналіз економічної складності Калінінградській області на інтервалі 2015 - 2017 років. У складі бази вихідних даних на рівні чотирьох знаків HS-кодів аналізувалася статистика світової торгівлі (1221 од. Товарних груп), зовнішньої торгівлі регіону (743 од. Товарних груп) і міжрегіональної торгівлі (1028 од. Товарних груп). У розрахунках використані відомості в натуральному (тонни) і вартісному вираженні (дол. США). За результатами дослідження нижче як приклад розглядаються підсумки розрахунків за станом на 2017 рік.

    Збережена протягом тривалого часу імпортна залежність економіки Калінінградської області в умовах геополітичних змін, зростаючого впливу зовнішніх реальних і потенційних ризиків і загроз досить гостро ставить питання про розвиток існуючих та створення нових виробничих можливостей за рахунок накопичення знань і компетенцій.

    У даному розділі представлені деякі результати проведеного аналізу економічної складності Калінінградській області з використанням розробленого науковою групою за участю авторів статті методичного та програмного забезпечення. Пілотні розрахунки проводилися за станом на 2017 рік - період останніх доступних відомостей світової торговельної статистики.

    На малюнку 3 наведено індекс продуктової складності (PCI) для різних категорій товарів (в класифікації HS). Абсолютно логічно, що регіон повинен прагнути до виробництва товарів тих категорій, де середній PCI вище 1.

    Мал. 3. Індекс продуктової складності для кожної групи товарів Калінінградській області

    в системі НЕ-кодифікації

    Примітка: Літери в нижній частині графіка позначають певну HS-групу (в дужках вказані коди ТН ЗЕД). Групи розмежовані між собою вертикальною пунктирною лінією: А - Живі тварини; продукти тваринного походження (групи 01-05); В - Продукти рослинного походження (групи 06 - 14); З - Жири та олії (група 15); D - Готові харчові продукти і тютюн (групи 16 - 24); E - Мінеральні продукти (групи 25 - 27); F - Продукція хімічної промисловості (групи 28 - 38); G - Пластмас, каучуки і гума (групи 39-40); H - Шкури, шкіра, хутро (групи 41-43); I - Деревина, пробка, солома (групи 44-46); J - Маса з деревини, папір або картон (групи 47-49); K - Текстильні матеріали та текстильні вироби (групи 50 - 63); L - Взуття, головні убори, парасольки від (групи 64-67); М - Вироби з каменю, гіпсу, цементу, азбесту, слюди, кераміка і скло (групи 68 - 70); N - Перли, дорогоцінне або напівдорогоцінне каміння, дорогоцінні метали (група 71); за винятком: Про - Недорогоцінні метали та вироби з них (групи 72 - 83); P - Машини, обладнання та механізми (групи 84-85); Q - Засоби наземного транспорту, літальні апарати, плавучі засоби (групи 86 - 89); R - Прилади та апарати оптичні, фотографічні, кінематографічні, контрольні, вимірювальні, прецизійні, медичні (групи 90 - 92); S - Зброя і боєприпаси; їх частини та приладдя (група 93); T - Різні промислові товари (групи 94-96); V - Твори мистецтва, предмети колекціонування та антикваріат (група 97). Хрестами на графіку вказані товарні позиції, за якими регіон має порівняльну перевагу (RCA > 1).

    Це такі категорії (в порядку зменшення середнього значення PCI): (1) Машини, обладнання та механізми (групи 84-85) (в середньому PCI = 2,4); (2) Прилади та апарати оптичні, фотографічні, кінематографічні, контрольні, вимірювальні, прецизійні, медичні (групи 90-92) (в середньому PCI = 2,1); (3) Пластмаси, каучуки і гума (групи 39-40) (в середньому PCI = 1,7); (4) Вироби з каменю, гіпсу, цементу, азбесту, слюди, кераміка і скло

    (Групи 68 - 70) (в середньому PCI = 1,6); (5) Продукція хімічної промисловості (групи 28 - 38) (в середньому PCI = 1,5); (6) Маса з деревини, папір або картон (групи 47-49) (в середньому PCI = 1,5); (7) Засоби наземного транспорту, літальні апарати, плавучі засоби (групи 86 - 89) (середній PCI = 1,5); (8) Недорогоцінні метали та вироби з них (групи 72 - 83) (в середньому PCI = 1,4); (9) Різні товари і вироби (групи 94-96) (в середньому PCI = 1,1).

    Середньозважена за обсягом експорту значення показника PCI для товарів, що мають порівняно перевага (RCA > 1), так само 1,79. У той же час для всіх експортованих Калінінградською областю товарів він дорівнює 1,40.

    Незважаючи на це, кореляція між PCI і обсягом експорту не виявлено (R2 = 0,001). Отриманий результат обумовлений нерівномірністю експортного портфеля, в якому 60% обсягу експорту припадає на одну єдину продуктову категорію з PCI, рівним 2,2. Це товарна позиція «Автомобілі легкові та інші моторні транспортні засоби ... включаючи вантажопасажирські автомобілі-фургони та гоночні автомобілі». Більше 80% експорту регіону становлять вісім основних товарних груп (табл. 1).

    Таблиця 1

    Товари, що становлять 80% експортного портфеля Калінінградській області

    Частка в загальному експорті,% Категорія продуктів (товарні позиції) Сукупна частка експорту,%

    59,74 Автомобілі легкові та інші моторні транспортні засоби, призначені головним чином для перевезення людей, включаючи вантажопасажирські автомобілі-фургони та гоночні автомобілі 59,74

    5,61 Олія соєва та її фракції, рафіновані або нерафіновані, але без зміни хімічного складу 65,35

    3,84 Готові або консервовані продукти з м'яса, м'ясних субпродуктів або крові інші 69,18

    3,18 Готова або консервована риба; ікра осетрових та її замінники, виготовлені з ікринок риби 72,36

    2,22 Пшениця і меслин 74,58

    2,14 Монітори та проектори ... апаратура приймальна для телевізійного зв'язку, входять або не входять до свого складу широкомовний радіоприймач або апаратуру записує або відтворює 76,72

    2,11 Макуха та інші тверді відходи, одержані під час добування соєвої олії, мелені або мелені, негранульовані або гранульовані 78,83

    2,04 Спирт етиловий неденатурований з концентрацією спирту менш як 80 об.%; спиртові настоянки, лікери та інші спиртні напої 80,87

    При більш детальному аналізі експортного портфеля Калінінградській області можуть бути виявлені ключові товарні групи. Для цього визначається, до якої групи у Калінінградській області є виявлене порівняльну перевагу (RCA), і по цих групах аналізується оцінена щільність компетенцій

    (ICD) 7. Чим вище щільність компетенцій, тим більше можливостей для випуску більш складної продукції. Для Калінінградській області проведений аналіз виявив, що наявний рівень ICD, необхідний для розробки успішних експортних товарів, становить лише 4,6%. Це невисокий показник в порівнянні з його рівнем у інших країнах (рис. 4).

    0.050 0,045 0.040 0,035

    Л 0,030

    про r?

    § 0.025 ч

    а

    про

    я °. ° 20 а

    0,015 0,010 0,005 0.000

    • I аосская iui шнградская облав

    І сландпя Уз (екістан • Південна Австралш

    • Зімба 'Ганді чбве •

    гН нкарагу • Га ш Jkbi дор

    г С "Урін i Б оливия f] e lapa гваГ

    Тасма! 111я Мокпо Мозам? 1ЛІЯ пк Тринідад і Тобаго юн

    Куба • За Камер МБІ. vh Кістки

    * - маврн 4 С тані УДАІ я туркмени ністан JLibil Азе рбайджЕ п

    Бага мскне о- ва 1 aoot До онго я «Папуа - Нова

    Але вая Каледонія • Чад ш •) ква неі-да ^ .орнали 1ая Гвінея

    Про 1

    5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Експорт, млрд дол. США

    Мал. 4. Показники ICD і загального обсягу експорту країн (фрагмент) Джерело: Атлас економічної складності і розрахунки авторів.

    Низький рівень ICD свідчить про те, що база виробничих можливостей і компетенцій в Калінінградській області занадто вузька і неглибока. Це означає і емпірично підтверджує, що регіональні компанії, що працюють з категоріями продуктів з більш високим PCI, залежать від виробничих компетенцій, що передаються, що імпортуються або ліцензована від материнської компанії або третіх сторін, зовнішніх по відношенню до економіки регіону.

    Крім того, з цього випливає, що жоден субпостачальник не надає в регіон товари і послуги, що є критично важливим і незамінними. Чим вище PCI і чим нижче ICD (рис. 5), тим більше ризик того, що ця категорія продуктів буде втрачена для економіки, якщо тільки вона не залежить від природного ресурсу (наприклад, сировини з високими транспортними витратами), який важко знайти на відкритому ринку, або якщо не передбачені стимули, наприклад податкові пільги.

    7 Використовується поняття оціненої щільності компетенцій (ICD), оскільки щільність компетенцій для регіону (density) визначається на основі портфеля продуктів, що містять тільки категорії з виявленими порівняльну перевагу (RCA) більше 1. Розрахунок ICD алгебраїчно відповідає «density».

    Мал. 5. Частина продуктового простору Калінінграда з RCA > 1 за показниками PCI і ICD: а - розрахункові значення по Калінінградській області (фрагмент); б - інтерпретація різних зон продуктового простору

    Примітка: Лініями на графіку показані середньозважені значення показників PCI і ICD за обсягом експорту. Використано HS-коди8.

    8 Див. Атлас економічної складності (https://dataverse.harvard.edu/dataverse/atlas).

    Відповідно, для зростання конкурентоспроможності регіону показник ICD повинен приблизно вдвічі перевищувати поточне значення. Для інтерпретації фрагмента і продуктових категорій на малюнку 5, а слід проводити відповідність з зонами на малюнку 5, б, які обмежені значеннями на шкалах PCI і ICD. Малюнки 5, а і 5, б є дзеркальними. Тут не розглядається розвиток конкретних компетенцій для ускладнення продукції, оскільки це самостійне дослідження за результатами аналізу економічної складності.

    У зв'язку з цим виникає питання, чи є які-небудь категорії продуктів, які могли б проводитися в Калінінградській області, що збільшило б середній рівень PCI. Результати аналізу показані на малюнку 6. Представлені можливості продуктового простору Калінінградської області, виміряного через COG, ICD і PCI. Точки на графіках - це розподіл категорій продуктів на рівні чотирьох знаків HS-коду. Квадранти I, II і III різняться за рівнем складності продукції, перспективам і вигодам її подальшого ускладнення і пріоритетам для регіону.

    Як видно на малюнку 6, в світі немає категорій продуктів, які виробляються б в Калінінградській області і могли зробити істотний позитивний вплив на абсорбція і адаптивні здібності існуючого продуктового простору регіону (відсутність продуктових позицій в квадраті I). Основна причина пов'язана з вузькою базою виробничих можливостей (знань і компетенцій) в регіоні, що відбивається в низькому значенні показника ICD і висококонцентрованих експортному портфелі.

    Таким чином, за результатами дослідження виявлено, що поточна ситуація в регіоні за структурою, що випускаються з точки зору її складності, як наслідок, за рівнем конкурентоспроможності і можливості отримання вигод в світовій торгівлі, незадовільна. В даний час в Калінінградській області проводиться обмежене число продукції невисокої складності, а оцінка перспектив отримання вигод від її ускладнення (COG) має критично низькі значення - для всіх видів продукції вони менше 1 (рис. 6, а і б).

    Однак це не означає, що розвиток регіону буде обмежено - досягнення бажаного результату потрібен час і прийняття пов'язаних і послідовних заходів в різних напрямках і сферах.

    У ситуації, що склалася доцільно провести оцінку товарних позицій, які забезпечили б деякі вигоди для економіки за умови їх успішного (RCA > 1) виробництва і експорту в достатньому обсязі (табл. 2). Як зазначено вище, категорії продуктів, які могли б забезпечити істотні переваги, зараз в регіоні відсутні.

    На основі результатів розрахунків в таблицю 2 включені тільки ті категорії продуктів із загальної світової бази товарних груп, для яких COG > 0,5, ICD > 0,046 і PCI > 1. Ці критерії відповідають категоріям продукції, розширення виробництва яких, в тому числі за рахунок розвитку пов'язаних галузей, здатне вплинути на зростання складності економіки регіону (рис. 5, б). На жаль, із загальної кількості аналізованих позицій на рівні чотирьох знаків HS-кодів, відповідають даним критеріям тільки 14, при цьому в даний час в Калінінградській області не виробляються лише 3.

    Це означає, що регіон виграє в більшій мірі в наступних випадках. По-перше, якщо зросте конкурентоспроможність 11 вже вироблених категорій продуктів і відповідні значення RCA стануть більше одиниці.

    Мал. 6. Оцінка перспектив випуску більш складної продукції: а - можливості продуктового простору, виміряного через COG і ICD; б - можливості продуктового простору, виміряного через COG і PCI; в - можливості продуктового простору, виміряного через PCI і ICD

    Примітка: I - категорії продуктів, на яких повинен сфокусуватися регіон; II - регіон отримує незначні вигоди, так як COG менше 1; III - для цих категорій продуктів немає достатніх компетенцій і / або їх випуск не буде сприяти зростанню абсорбційних здібностей регіону. В овалі виділені категорії продуктів, які вже виробляються в регіоні, і їх збільшення в експортної кошику також не вплине на абсорбційні здатності.

    Таблиця 2

    Оцінка привабливості вихідних категорій продуктів для фокусування Калінінградській області

    Привле-Катель-ність * HS-код Категорія продуктів (товарні позиції) RCA Необхідну збільшення експорту для досягнення RCA > 1 раз

    0,7203 8416 Пальники топкові для рідкого палива ... для вилучення попелу та аналогічні пристрої 0,0000 -

    0,7177 7326 Інші вироби з чорних металів 0,0839 12

    0,7069 8530 Електричні пристрої сигналізації забезпечення безпеки або контролю за рухом на залізницях, трамвайних колій, автомобільних доріг. або аеродромів 0,0000 -

    0,7046 8607 Частини залізничних локомотивів або моторних вагонів трамвая або рухомого складу 0,0006 1703

    0,7028 8412 Двигуни та силові установки 0,8634 1,16

    0,6945 8428 Машини та пристрої для підйому, переміщення, навантажування або розвантажування інші 0,0004 2406

    0,6942 7616 Інші вироби з алюмінію 0,1818 5

    0,6919 7226 Прокат плоский з інших легованих сталей завширшки менш як 600 мм 0,0000 -

    0,6858 8516 Електричні водонагрівачі проточні або накопичувальні (ємнісні). 0,0008 1206

    0,6848 9032 Прилади й пристрої для автоматичного регулювання або контролю 0,0038 263

    0,6811 8538 Частини, призначені виключно або головним чином для апаратури товарних позицій 8535, 8536 або 8537 0,0192 52

    0,6805 8708 Частини та приладдя моторних транспортних засобів товарних 8701 - 8705 0,0010 1036

    0,6795 4008 Пластини, листи, смуги або стрічки, прутки та профілі фасонні профілі з вулканізованої гуми, крім твердої гуми 0,0507 20

    0,6640 8441 Машини; обладнання для виробництва товарів з паперової маси. інше 0,0520 19

    Примітка: '' Є привабливість розрахована через середньозважені відносини показників PCI, COG і ICD для шуканої категорії продуктів до їх відповідно максимальну величину за всіма продуктами Калінінградській області.

    Це означає, що вартість експорту повинна збільшитися для категорії продуктів з HS-кодом 8412 на 16% і для категорії HS-кодом 8428 - в 2406 разів (!). Велика частина таких змін є недосяжною в короткостроковій перспек-

    ви платника. По-друге, якщо в регіоні буде розпочато виробництво продуктів з HS-кодами 8416, 8530 і 7226 і їх експорт з RCA > 1. Це неможливо в довгостроковій перспективі, але реально в окремих нішах в рамках цих HS-груп з плином часу. Важливо відзначити, щоб можна було прийняти відповідні заходи і визначити пріоритети, перш за все необхідно отримати докладне уявлення про компанії, що працюють в цих секторах.

    У міру розширення і поглиблення бази виробничих можливостей (компетенцій) регіону здатність економіки до абсорбції та адаптації буде збільшуватися і, отже, буде збільшуватися портфель потенційних категорій продуктів, які можуть бути зроблені і експортовані в Калінінградській області, а також будуть рости вигоди, які ці нові продукти забезпечать економіці. Логіка полягає в наступному: чим більше накопичується компетенцій через випуск більш складних продуктів, тим більший зиск може бути отримана, і тим легше розвивати в економіці нові виробництва, засновані на нових і конвергентних технологіях.

    висновки

    Проведене дослідження дозволяє зробити кілька висновків.

    Наслідком зсуву парадигми створення цінностей в результаті технологічного розвитку, який впливає на мікро-, мезо- і макрорівні, є зміни, що відбуваються в структурі економіки. Для виявлення ключових напрямків забезпечення економічного розвитку та майбутнього зростання за умови збереження і / або підвищення конкурентоспроможності території все більшого значення набуває аналіз економічної складності. На основі оцінки локально сформувалася бази виробничих можливостей (знань і компетенцій) конкретної території робиться висновок щодо вибору галузевих стратегій за критерієм досягнення порівняльних переваг за рахунок випуску більш складної продукції.

    Застосування аналізу економічної складності на регіональному рівні сьогодні обмежена через його слабкою методичною опрацювання. В рамках вирішення зазначеної наукової проблеми дослідницькою групою БФУ ім. І. Канта за участю авторів статті було розроблено методичне та програмне забезпечення аналізу економічної складності на рівні регіону. Його експериментальна перевірка проведена на прикладі ексклавной Калінінградській області. Станом на 2017 рік з використанням спеціальних алгоритмів сформована об'єднана база вихідних даних з різних джерел (митних і статистичних органів) в складі міжнародних і міжрегіональних товарних потоків. Виключені транзитні операції, і вихідні потоки по Калінінградській області відображені в базі світової торгової статистики. Зроблені розрахунки показників і подальший аналіз економічної складності.

    Встановлено, що в Калінінградській області в даний час сформована вузька і неглибока база виробничих можливостей (знань і компетенцій), що обумовлює обмежені можливості регіону до абсорбції та адаптації. Свідченням цього є невисокий рівень складності вже випускається (PCI) в регіоні, а також низький рівень показника щільності (ICD). Це означає, що в продуктовому просторі нові більш складні продукти знаходяться на великій відстані від тих, які вже представлені в експортної кошику Калінінградській області. Отже, недостатній обсяг накопичених компетенцій в регіоні не дозволяє переходити до виробництва більш складних продуктів, вимагає тривалого часу і прийняття системних заходів на різних рівнях. Даний факт встановлений на основі отриманих низьких значень індексів зміни економічної складності (COI) і потенційної вигоди (COG) при включенні в експорт нових продуктів, а також на основі інтерпретації

    і аналізу різних зон продуктового простору. Оцінка товарних позицій, які забезпечили б незначні вигоди для економіки Калінінградської області за умови їх успішного (RCA > 1) виробництва, показала, що потрібно значне збільшення обсягів експорту. Це неможливо в довгостроковій перспективі і прийнятно тільки в окремих нішах в рамках виявлених HS-груп з плином часу.

    Виходячи з результатів аналізу економічної складності Калінінградській області, котрий фіксує обмежені можливості до абсорбції та адаптації, можна зробити наступні пропозиції в галузі промислової політики.

    По-перше, слід вжити всіх можливих заходів, щоб не допустити втрату жодної з товарних позицій (категорій), що складають 80% вартісного обсягу експорту регіону. Це означає, що необхідний постійний діалог між регіональними і місцевими органами влади, з одного боку, і компаніями, що працюють з цими товарними позиціями, - з іншого, про те, як забезпечити і підсилити міжнародну конкурентоспроможність цих компаній на світовому ринку, беручи до уваги глобальну тенденцію до цифровізації і зниження рівня споживання ресурсів при створенні цінності. Основою для такого діалогу можуть бути розроблені спільно з компаніями технологічні дорожні карти, що слугують базою для створення стратегічних напрямків в області НДДКР, інновацій та ін.

    По-друге, вкрай важливо, щоб регіон розвивав і експортував послуги, пов'язані з цими категоріями продуктів (наприклад, продаж інтелектуальної власності та її ліцензування, фінансові та інші бізнес-послуги, включаючи архітектуру, проектування, дизайн, консалтингові послуги тощо , а також програмне забезпечення, інформаційні та комунікаційні технології). Такі послуги є не менш складними, ніж економічно складні продукти, і, отже, забезпечують значний внесок в абсорбційну і адаптивну здатність економіки. Тут можливі два шляхи: перший - самостійна сер-вітізація і обслуговування промислової компанії, другий - розвиток спеціалізованих постачальників сервісів і послуг.

    По-третє, необхідно активно і енергійно залучати в регіон компанії, потенціал та здібності яких можуть розширити і поглибити базу виробничих можливостей (знань і компетенцій) регіону. Ключовим напрямком діяльності має стати забезпечення умов для появи в регіоні нових орієнтованих на експорт і зростання компаній (стартапи, спінаути). Це вимагатиме формування компетентної системи підтримки стартапів на базі університетів, а також активізації нових і пов'язаних ланцюжків створення вартості.

    Отримані в ході цього дослідження результати становлять інтерес для розробки регіональними органами влади стратегії розвитку і системи послідовних взаємопов'язаних дій і рішень. З метою подальших досліджень ці результати будуть використані в аналізі структурних дірок і технологічному картуванні відповідно до галузевих стратегіями і змінами у виробничій структурі регіону.

    Дослідження виконано за фінансової підтримки РФФД і Уряду Калінінградської області в рамках наукового проекту № 19-410-390002 «Економіка складності і вибір галузевих стратегій регіонами Росії в новій парадигмі створення цінності на прикладі Калінінградської області».

    Автори статті висловлюють свою вдячність і подяку експертам, молодим дослідникам і аспірантам БФУ ім. І. Канта, які взяли участь в розробці методичного та програмного забезпечення аналізу економічної складності регіону, а також в проведенні пілотних розрахунків Калінінградській області.

    Список літератури

    1. Hidalgo C.A., Hausmann R. The building blocks of economic complexity // PNAS. 2009. Vol. 106 (26). P. 10570-10575. doi: 10.1073 / pnas.0900943106.

    2. Lall S. Technological capabilities and industrialization // World Development. 1992. Vol. 20. P. 165 - 186.

    3. Acemogly D., Zillibotti F. Information accumulation in development // Journal of Economic Growth. 1999. Vol. 4. P. 5-38.

    4. Fagerberg J., Srholec M. Capabilities, economic development, sustainability, Cambridge // Journal of Economics. 2017. Vol. 41 (3). P. 905-926. doi: 10.1093 / cje / bew061.

    5. Hausmann R., Hidalgo C.A. Country diversification, product ubiquity, and economic divergence // Working Paper No. 201. Cambridge, MA, 2010. URL: https: //growthlab.cid.harvard. edu / files / growthlab / files / 201.pdf (дата звернення: 13.09.2019).

    6. Hausmann R., Hidalgo C.A., Bustos S. et al. The atlas of economic complexity: Mapping paths to prosperity. Mit Press, 2014.

    7. Felipe J., Kumar U., Abdon A., Bacate M. Product complexity and economic development // Structural Change and Economic Dynamics. 2012. Vol. 23 (1). P. 36-68. doi: 10.1016 / j. strueco.2011.08.003.

    8. Волошенко К.Ю., Дрок Т.Є., Фарафонова Ю.Ю. Економічна складність на регіональному рівні - інноваційна парадигма регіонального розвитку // Питання інноваційної економіки. 2019. Т. 9, № 3. С. 735 - 752. doi: 10.18334 / vinec.9.3.40822.

    9. Волошенко К.Ю., Дрок Т.Є. Економетричний аналіз впливу інтенсивності транс-межовості на рівень економічної складності на прикладі країн Європи // Регіоноло-гія. 2019. Т. 27, № 4. С. 602-631. doi: 10.15507 / 2413-1407.1067.027.201904.602-631.

    10. Roos G. Technology-Driven Productivity Improvements and the Future of Work: Emerging Research and Opportunities. Hershey, PA: IGI Global, 2017. doi: 10.4018 / 978-1-5225-2179-2.

    11. Perez C. Technological revolutions and techno-economic paradigms // Cambridge journal of economics. 2010. Vol. 34 (1). P. 185-202. doi: 10.1093 / cje / bep051.

    12. LundquistK.J., OlanderL.O., Svensson HenningM. Creative Destruction and Economic Welfare in Swedish Regions: Spatial Dimensions of Structural Change, Growth and Employment. SRE - Discussion Papers, 2008/03. Institut fur Regional und Umweltwirtschaft. Vienna, Austria, 2008. URL: http://epub.wu.ac.at/634/1/document.pdf (дата звернення: 20.11.2019).

    13. Martynovich M., Lundquist K.J. Technological Change and Geographical Reallocation of Labour: On the Role of Leading Industries // Regional Studies. 2015. Vol. 50 (10). P. 1633 - 1647. doi: 10.1080 / 00343404.2015.1052062.

    14. Roos G. Knowledge Management, Intellectual Capital, Structural Holes, Economic Complexity and National Prosperity // Journal of Intellectual Capital. 2017. Vol. 18 (4). P. 745-770. doi: 10.1108 / JIC-07-2016-007.

    15. Roos G., Shroff Z. What will happen to the jobs? Technology-enabled productivity improvement - good for some, bad for others // Labour & Industry: a Journal of the Social and Economic Relations of Work. 2017. Vol. 27 (3). P. 165-192. doi: 10.1080 / 10301763.2017.1359817.

    16. Hausmann R., Hidalgo C.A. The network structure of economic output // Journal of Economic Growth. 2011. Vol. 16 (4). P. 309-342. doi: 10.1007 / s10887-011-9071-4.

    17. Roos G. National Prosperity, Structural Holes and Sectoral Development // B + I Strategy. Estrategia. 2018. Vol 7. P. 92-105. URL: https://www.bmasi.net/images/bmasi/Noticias/Estrategia7. pdf (дата звернення: 10.10.2019).

    18. Foray D. The Economic Fundamentals of Smart Specialization Strategies // Advances in the Theory and Practice of Smart Specialization / S. Radosevic, A. Curaj, R. Gheorghiu, I. Wade (eds.). Amsterdam, 2017. P. 37-50. doi: 10.1016 / B978-0-12-804137-6.00002-4.

    19. Любимов І.Л., Лисюк М.В., Гвоздьова М.А. Атлас економічної складності російських регіонів // Питання економіки. 2018. № 6. С. 71-91. doi: 10.32609 / 0042-8736-2018-6-71-91.

    20. Любимов І.Л., Гвоздьова М.А., Казакова М.В., Нестерова К.В. Складність економіки і можливість диверсифікації експорту в російських регіонах // Журнал Нової економічної асоціації. 2017. № 2 (34). С. 94-122. doi: 10.31737 / 2221-2264-2017-34-2-4.

    21. Farra F., Klos N., Schober U. et al. Improving regional performance in Russia: a capability-based approach. European Bank for Reconstruction and Development, 2013. URL: https: //www.ebrd. com / downloads / research / economics / workingpapers / wp0155.pdf (дата звернення: 13.09.2019).

    22. Кравченко Н.А., Агєєва С.Д. Диверсифікація економіки: інституційні аспекти // Журнал інституційних досліджень. 2017. № 4. С. 52-67. doi: 10.17835 / 20766297.2017.9.4.052-067.

    23. Balsalobre S.J.P., Verduras C.L., Lanchas J.D. Measuring the Economic Complexity at the sub-national level using international and interregional trade. URL: http://www.etsg.org/ ETSG2017 / papers / perez_llano_complexity_2017.pdf (дата звернення: 13.09.2019).

    24. Freitas Е.Е., Paiva EA Diversifica ^ ao e sofistica ^ ao das exporta ^ oes: uma aplica ^ ao do product space aos dados do Brasil [Diversification and sophistication of exports: an application of the product space to Brazilian data] // Rev. Econ. NE, Fortaleza. 2015. Vol. 46 (3). Р. 79-98. URL: https: // ren. emnuvens. com. br / ren / article / download / 261/239 (дата звернення: 13.09.2019).

    25. Reynolds C., Agrawal M., Lee I. et al. A sub-national economic complexity analysis of Australia's states and territories // Regional Studies. 2018. Vol. 52 (5). P. 715 - 726. doi: 10.1080 / 00343404.2017.1283012.

    26. Roos G., Shroff Z., Gamble H. et al. Smart Specialisation - Insights for a Future Industry Policy. Economic Development Board of South Australia - Main Report. Government of South Australia. Adelaide, South Australia. Australia, 2018. URL: http: // economicdevelopmentboardsa. com.au/wp-content/uploads/Smart-Specialisation-report-HR.pdf (дата звернення: 13.09.2019).

    27. Gao J., Zhou T. Quantifying China's regional economic complexity // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2018. Vol. 492. P. 1 591 - 1603. doi: 10.1016 / j.physa.2017.11.084.

    28. Balland P. -A., Rigby D. The Geography of Complex Knowledge // Economic Geography. 2017. Vol. 93 (1). P. 1-23. doi: 10.1080 / 00130095.2016.1205947.

    29. Tullio B., Giancarlo C. Structural Change and Convergence Across European Regions. University Ca 'Foscari of Venice, Dept. of Economics Research Paper Series, 16. 2018. doi: 10.2139 / ssrn.3197017.

    30. Любимов І.Л., Лисюк М.В., Гвоздьова М.А. Атлас економічної складності російських регіонів. URL: ftp://ftp.repec.org/opt/ReDIF/RePEc/rnp/wpaper/021801.pdf (дата звернення: 10.08.2019).

    31. Kadochnikov S.M., Fedyunina A.A. Economic growth due to export externalities: a spatial econometric analysis for Russian regions, 2003-2008 // International Journal of Economic Policy in Emerging Economies. 2013. Vol. 6 (4). P. 358-374. doi: 10.1504 / IJEPEE.2013.057909.

    32. Tacchella A., Cristelli M., Caldarelli G. et al. A New Metrics for Countries 'Fitness and Products' Complexity // Scientific reports. 2012. Vol. 2, 723. URL: https://www.nature.com/ articles / srep00723 (дата звернення: 10.08.2019). doi: 10.1038 / srep00723.

    33. Albeaik S., Kaltenberg M., Asaleh M., Hidalgo C.A. 729 new measures of economic complexity (Addendum to Improving the Economic Complexity Index). ArXiv: 1708.04107. 2017. URL: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1708/1708.04107.pdf (дата звернення: 13.09.2019).

    про авторів

    Нільс Йоран Арне Руус, професор, Австралійський інститут промислової трансформації, Університет Фліндерс, Австралія. E-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її. ORCID: http://orcid.org/0000-0003-0943-3585

    Ксенія Юріївна Волошенко, кандидат економічних наук, заступник директора з наукової роботи Інституту регіональних досліджень, Балтійський федеральний університет ім. І. Канта, Росія. E-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2624-0155

    Тетяна Омелянівна Дрок, кандидат економічних наук, доцент кафедри економіки та менеджменту Інституту економіки і менеджменту, Балтійський федеральний університет ім. І. Канта, Росія. E-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

    Юлія Юріївна Фарафонова, аспірант, асистент кафедри економіки та менеджменту Інституту економіки і менеджменту, Балтійський федеральний університет ім. І. Канта, Росія. E-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

    AN ECONOMIC COMPLEXITY ANALYSIS OF THE KALININGRAD REGION: IDENTIFYING SECTORAL PRIORITIES IN THE EMERGING VALUE CREATION PARADIGM

    G. Roosa

    K. Yu. Voloshenkob

    T.E. Drokb

    Yu. Yu. Farafonovab

    a Flinders University Sturt Road, Bedford Park, Adelaide, Australia, 5042

    b Immanuel Kant Baltic Federal University 14, A. Nevskogo St., Kaliningrad, Russia, 236016

    Received 05 September 2019 doi: 10.5922 / 2079-8555-2020-1-9 © Roos G., Voloshenko K.Yu.,

    Drok T.E., Farafonova Yu.Yu., 2020

    The ongoing technological development leads to the emergence of a new value-creation paradigm that calls for changes and structural transformations in economic systems at different levels. Structural transformations are prompted by growing economic complexity. In this context, the selection of industrial strategies and the validation of key regional industrial policies is of paramount importance. Economic complexity (EC) analysis is a new effective tool to address the issue. Its application at a subnational level is, however, limited by methodological problems.

    To analyse economic complexity at a subnational level, a basic methodology and special software were developed within this study. The object of the research is the exclave Kaliningrad region, whose location makes it possible to capture accurate and comprehensive data on international and interregional trade. Based on the EC analysis theory and practice, the study involved the development of methods, algorithms, and software to form a source database and measure economic complexity.

    The findings may guide the use of EC analyses in regional policies. The article suggests activities for sequential upgrading of the industry in the Kaliningrad region. These activities will facilitate the development of the existing and new capabilities, improve the business environment, and increase the complexity of products, productions, and industries.

    Keywords:

    economic complexity, capability, sector strategy, industrial policy, international and interregional trade flows, exclave, Kaliningrad region

    To cite this article: Roos, G., Voloshenko, K.Yu., Drok, T. E., Farafonova, Yu.Yu. 2020 року, An economic complexity analysis of the Kaliningrad region: identifying sectoral priorities in the emerging value creation paradigm, Balt. Reg., Vol. 12, no 1, p. 156-180. doi: 10.5922 / 2078-8555-2020-1-9.

    References

    1. Hidalgo, C.A., Hausmann, R. 2009 The building blocks of economic complexity, PNAS, vol. 106, no. 26, p. 10570-10575. doi: 10.1073 / pnas.0900943106.

    2. Lall, S. 1992 року, Technological capabilities and industrialization, World Development, vol. 20, p. 165-186.

    3. Acemogly, D., Zillibotti, F. 1999 року, Information accumulation in development, Journal of Economic Growth, vol. 4, p. 5 - 38.

    4. Fagerberg, J., Srholec, M. 2017, Capabilities, economic development, sustainability, Cambridge, Journal of Economics, vol. 41, no. 3, p. 905 - 926. doi: 10.1093 / cje / bew061.

    5. Hausmann, R., Hidalgo, C.A. 2010 Country diversification, product ubiquity, and economic divergence, Working Paper, no. 201, Cambridge, MA, Center for International Development, Harvard University, available at: https://growthlab.cid.harvard.edu/files/growthlab/files/201.pdf (accessed 13.09.2019).

    6. Hausmann, R., Hidalgo, C.A., Bustos, S., Coscia, M., Simoes, A., Yildirim M.A. 2014 року, The atlas of economic complexity: Mapping paths to prosperity, Mit Press.

    7. Felipe, J., Kumar, U., Abdon, A., Bacate, M. 2012 Product complexity and economic development, Structural Change and Economic Dynamics, vol. 23, no. 1, p. 36 - 68. doi: 10.1016 / j. strueco.2011.08.003.

    8. Voloshenko, K.Yu., Drok, T.E., Farafonova, Yu.Yu. 2019, The economic complexity at the sub-national level as an innovative paradigm for regional development, Russian Journal of Innovation Economics, no. 9 (3), p. 735 - 752. doi: 10.18334 / vinec.9.3.40822. (In Russ.).

    9. Voloshenko, K.Yu., Drok, T.E. 2019, Econometric analysis of the impact of transboundary intensity on the level of economic complexity on the example of European countries, Russian Journal of Regional Studies, no. 27 (4), p. 602 - 631. doi: 10.15507 / 2413-1407.1067.027.201904.00-00 (in Russ.).

    10. Roos, G. 2017, Technology-Driven Productivity Improvements and the Future of Work, Advances in Business Strategy and Competitive Advantage, doi: 10.4018 / 978-1-5225-2179-2.

    11. Perez, C. 2010 Technological revolutions and techno-economic paradigms, Cambridge journal of economics, vol. 34, no. 1, p. 185 - 202. doi: 10.1093 / cje / bep051.

    12. Lundquist, K.J., Olander, L.O., Svensson Henning, M. 2008, Creative Destruction and Economic Welfare in Swedish Regions: Spatial Dimensions of Structural Change, Growth and Employment, SRE - Discussion Papers, no. 2008/03, Institut fur Regional und Umweltwirtschaft. Vienna, Austria, Vienna University of Economics and Business, available at: htttp: //epub.wu.ac.at/634/1/doc-ument. pdf (accessed 20.11.2019).

    13. Martynovich, M., Lundquist, K.J. 2015-го, Technological Change and Geographical Reallocation of Labour: On the Role of Leading Industries, Regional Studies, vol. 50, no. 10, p. 1633 - 1647. doi: 10.1080 / 00343404.2015.1052062.

    14. Roos, G. 2017, Knowledge Management, Intellectual Capital, Structural Holes, Economic Complexity and National Prosperity, Journal of Intellectual Capital, vol. 18, no. 4, p. 745 - 770. doi: 10.1108 / JIC-07-2016-007.

    15. Roos, G., Shroff, Z. 2017, What will happen to the jobs? Technology-enabled productivity improvement - good for some, bad for others, Labour & Industry: a journal of the social and economic relations of work, vol. 27, no. 3, p. 165 - 192. doi: 10.1080 / 10301763.2017.1359817.

    16. Hausmann, R., Hidalgo, C.A. 2011, The network structure of economic output, Journal of Economic Growth, vol. 16, no. 4, p. 309 - 342. doi: 10.1007 / s10887-011-9071-4.

    17. Roos, G. 2018, National Prosperity, Structural Holes and Sectoral Development, B + I Strategy, Estrategia, vol 7, p. 92 - 105, available at: https://www.bmasi.net/images/bmasi/Noticias/Es-trategia7.pdf (accessed 10.10.2019).

    18. Foray, D. 2017, The Economic Fundamentals of Smart Specialization Strategies. In: Ra-dosevic, S., Curaj, A., Gheorghiu, R., Wade, I. (eds.) Advances in the Theory and Practice of Smart Specialization, Amsterdam, Academic Press, p. 37 - 50. doi: 10.1016 / B978-0-12-804137-6.00002-4.

    19. Lyubimov, I.L., Lysyuk, M.V., Gvozdeva, M.A. 2018, Atlas of economic complexity, Vo-prosy Ekonomiki, no. 6, p. 71 - 91. doi: 10.32609 / 0042-8736-2018-6-71-91 (in Russ.).

    20. Lyubimov, I.L., Gvozdeva, M.A. Kazakova, M.V. Nesterova, K.V. 2017, Economic Complexity of Russian Regions and their Potential to Diversify, Journal of the New Economic Association, no. 2 (34), p. 94-122. doi: 10.31737 / 2221-2264-2017-34-2-4 (in Russ.).

    21. Farra, F., Klos, N., Schober, U., Sigalova, O., Zhukov A. 2013, Improving regional performance in Russia: a capability-based approach, European Bank for Reconstruction and Development, available at: https : //www.ebrd.com/downloads/research/economics/workingpapers/wp0155.pdf (accessed 13.09.2019).

    22. Kravchenko, N.A., Ageeva, S.D. 2017, Diversification of the Economy: Institutional Aspects, Journal of Institutional Studies, no. 4, p. 52-67. doi: 10.17835 / 2076-6297.2017.9.4.052-067 (in Russ.).

    23. Balsalobre, S.J.P., Verduras, C.L., Lanchas, J.D. 2017, Measuring the Economic Complexity at the sub-national level using international and interregional trade, available at: http://www.etsg.org/ ETSG2017 / papers / perez_llano_complexity_2017.pdf (accessed 13.09.2019).

    24. Freitas, E.E., Paiva, E.A. 2015-го, Diversification and sophistication of exports: an application of the product space to Brazilian data, Rev. Econ. NE, Fortaleza, vol. 46, no. 3, p. 79 - 98, available at: https: // ren. emnuvens. com. br / ren / article / download / 261/239 (accessed 13.09.2019).

    25. Reynolds, C., Agrawal, M., Lee, I., Zhan, C., Li, J., Taylor, P., Mares, T., Morison, J., An-gelakis, N., Roos , G. 2018, A sub-national economic complexity analysis of Australia's states and territories, Regional Studies, Vol. 52, no. 5, p. 715 - 726. doi: 10.1080 / 00343404.2017.1283012.

    26. Roos, G., Shroff, Z., Gamble, H., Taylor, P., Mares, T., Esvelt-Allen, R., Baird, A. 2018, Smart Specialisation - Insights for a Future Industry Policy. Economic Development Board of South Australia - Main Report, Government of South Australia, Adelaide, South Australia, available at: http: // economicdevelopmentboardsa. com. au / wp-content / uploads / Smart-Specialisation-report-HR. pdf (accessed 13.09.2019)

    27. Gao, J., Zhou, T. 2018, Quantifying China's regional economic complexity, Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, vol. 492, p. Тисяча п'ятсот дев'яносто одна - 1603. doi: 10.1016 / j. physa.2017.11.084.

    28. Balland, P.-A., Rigby, D. 2017, The Geography of Complex Knowledge, Economic Geography, vol. 93, no. 1, p. 1 - 23. doi: 10.1080 / 00130095.2016.1205947.

    29. Tullio, B., Giancarlo, C. 2018, Structural Change and Convergence Across European Regions, University Ca 'Foscari of Venice, Dept. of Economics, Research Paper Series, no. 16. doi: 10.2139 / ssrn.3197017.

    30. Lyubimov, I.L., Lysyuk, M.V., Gvozdeva, M.A. 2017, Atlas jekonomicheskoj slozhnosti rossijskih regionov [Atlas of economic complexity, Russian regional pages], available at: ftp: // ftp. repec.org/opt/ReDIF/RePEc/rnp/wpaper/021801.pdf (accessed 10.08.2019).

    31. Kadochnikov, S.M., Fedyunina, A.A. 2013, Economic growth due to export externalities: a spatial econometric analysis for Russian regions, 2003 - 2008, International Journal of Economic Policy in Emerging Economies, vol. 6, no. 4, p. 358 - 374. doi: 10.1504 / IJEPEE.2013.057909.

    32. Tacchella, A., Cristelli, M., Caldarelli, G., Gabrielli, A., Pietronero, L. 2012 A New Metrics for Countries 'Fitness and Products' Complexity, Scientific reports, vol. 2, no. 723, available at: https://www.nature.com/articles/srep00723 (accessed 10.08.2019). doi: 10.1038 / srep00723.

    33. Albeaik, S., Kaltenberg, M., Asaleh, M., & Hidalgo, C.A. 2017, 729 new measures of economic complexity (Addendum to Improving the Economic Complexity Index), ArXiv, 1708.04107, available at: https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1708/1708.04107.pdf (accessed 13.09.2019).

    The authors

    Prof. Niels Goran Arne Roos, Australian Institute of Industrial Transformation, Flinders

    University, Australia.

    Email: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

    ORCID: http://orcid.org/0000-0003-0943-3585

    Dr Ksenia Y. Voloshenko, Deputy Director for Research, Institute for Regional Studies, Immanuel Kant Baltic Federal University, Russia.

    E-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

    ORCID: https://orcid.org/0000-0002-2624-0155

    Dr Tatyana E. Drok, Department of Economics and Management, Institute of Economics and Management, Immanuel Kant Baltic Federal University, Russia. E-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

    Yulia Yu. Farafonova, PhD student, Immanuel Kant Baltic Federal University, Russia. E-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.


    Ключові слова: ЕКОНОМІЧНА Складність / ВИРОБНИЧІ МОЖЛИВОСТІ / Галузеві СТРАТЕГІЇ / ПРОМИСЛОВА ПОЛІТИКА / МІЖНАРОДНІ І МІЖРЕГІОНАЛЬНІ ТОРГОВІ ПОТОКИ / ексклав / КАЛІНІНГРАДСЬКА ОБЛАСТЬ / ECONOMIC COMPLEXITY / CAPABILITY / SECTOR STRATEGY / INDUSTRIAL POLICY / INTERNATIONAL AND INTERREGIONAL TRADE FLOWS / EXCLAVE / KALININGRAD REGION

    Завантажити оригінал статті:

    Завантажити