Formation of models of regional economic development through the activities of territorial economic clusters

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The purpose of the research. This article discusses the possibilities of using panel data models to assess the impact of the activities of territorial economic clusters on regional economic development. An overview of theoretical approaches to the formation of panel data and their application in economic analysis is presented. The purpose of the study is to identify the dependence of the economic development of the regions of the Russian Federation on the activities of territorial economic clusters on their territory, which can be described using the proposed approach to assessing the potential of the cluster. Results. As a result of the study, the influence of various factors of cluster activity, such as the volume of goods and services shipped, the number of jobs at participating enterprises and the number of participants in the cluster, on key indicators of regional economic development, in particular the gross regional product, was empirically analyzed; fixed and random effects were estimated to take into account the individual characteristics of the regions of some federal districts and clusters on their territory; Practical recommendations are formulated for the development and implementation of an effective regional policy aimed at supporting and developing territorial economic clusters in order to stimulate economic growth and increase regional competitiveness.

About the authors

Maksim S. Dubinsky

Financial University under the Government of the Russian Federation

Author for correspondence.
Email: MSDubinskij@fa.ru
SPIN-code: 6527-3072

Assistant at the Department of Mathematics and Data Analysis, postgraduate student at the Department of Business Informatics, Faculty of Information Technology and Big Data Analysis

Russian Federation, Moscow

Ilona V. Tregub

Financial University under the Government of the Russian Federation

Email: itregub@fa.ru
ORCID iD: 0000-0001-7329-8344
SPIN-code: 2192-9453

Dr. Sci. (Econ.), Professor, Professor at the Department of Business Informatics, Faculty of Information Technology and Big Data Analysis

Russian Federation, Moscow

References

  1. Dubinsky M.S. Analysis of the development of regional industrial clusters in the Rostov region. Innovations and Investments. 2023. No. 6. Pp. 361–365. EDN: ZRQTVE.
  2. Dubinsky M.S. Determination of regional development of industrial clusters by the method of annual average rating assessment. Reports Scientific Society. 2024. № 6 (50). Pp. 27–34. EDN: LDOGCC.
  3. Dubinsky M.S. The role of key socio-economic indicators of the region in the development of territorial clusters (on the example of the Rostov region). High-tech Technologies. 2023. Vol. 24, No. 6. Pp. 52–60. doi: 10.18127/j19998465-202306-06. EDN: NNMOJQ.
  4. Korotkova K.S., Shafikova N.R. The concept and characteristic features of territorial clusters. Scientific Notes of the Tambov Branch of RoSMU. 2018. No. 10. Pp. 56–61. EDN: XSNTFR.
  5. Kudryashov V.S. The phenomenon of economic clusters: The concept and characteristic features. Economics and Management of the National Economy (Saint Petersburg). 2019. № 6 (8). Pp. 42–48. EDN: CAIPJU.
  6. Ratnikova T. Introduction to econometric analysis of panel data. The Economic Journal of the Higher School of Economics. 2006. Vol. 10, No. 2. Pp. 267–316. EDN: HTXXVB.
  7. Tregub I.V., Funtova D.V., Eterskova Ya.S. Analysis of the impact of monetary and economic policy on the GDP growth of the Russian Federation in 2024–2025. Economy. Taxes. Pravo. 2024. Vol. 17, No. 1. Pp. 44–55. doi: 10.26794/1999-849X-2024-17-1-44-55. EDN: BGNPEN.
  8. Tregub I.V. Analysis of innovation activity in Russia. Economic analysis: theory and practice. 2024. Vol. 23, No. 7(550). pp. 1306–1316. doi: 10.24891/ea.23.7.1306. EDN: NPYKRU.
  9. Tregub I.V. Development of economic instruments for stabilizing the region's economy: the experience of the Yaroslavl region. Management and Policy. 2022. Vol. 1, No. 3. Pp. 27–34. doi: 10.24833/2782-7062-2022-1-3-27-34. EDN: UHOJNC.
  10. Tregub I.V., Iako M.D. Econometric analysis of the effectiveness of government measures to financially stimulate the development of the region. Finance: Theory and Practice. 2022. Vol. 26, No. 3. Pp. 129–145. doi: 10.26794/2587-5671-2022-26-3-129-145. EDN: CKZDWE.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Stages of assessment of territorial economic clusters.

Download (363KB)


License URL: https://www.urvak.ru/contacts/

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».