Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2023
Идентификатор DOI: 10.15826/vestnik.2023.22.2.014
Ключевые слова: Russian special economic zones, resident generation, machine learning, Regression and classification, binary choice models, особые экономические зоны России, процесс генерации резидентов, машинное обучение, регрессия и классификация, модели бинарного выбора
Аннотация: В современных исследованиях широко обсуждается роль особых экономических зон в стимулировании экономического роста и развития России, формировании необходимых инвестиционных потоков и повышении инновационного потенциала страны за счет расширения производства продукции в высокотехнологичных отраслях экономики с высокой добавленной сПоказать полностьютоимостью. Цель исследования - моделирование процесса генерации резидентов и детерминация количественных факторов, оказывающих статистически значимый эффект на среднегодовой темп прироста компаний, участниц особых экономических зон в Российской Федерации. В работе описаны современные подходы в предсказании выбора потенциальных резидентов о начале ведения предпринимательской деятельности на территории ОЭЗ с применением классификационных подходов (Support Vector Machines, Decision Trees, Random Forest, Naive Bayes, K-Nearest Neighbor, Gradient Boosting) и регрессионных подходов (логистическая регрессия). Применен на практике современный классификационный алгоритм - Histogram-based Gradient Boosting Classification Tree, стабильный для анализа больших данных с отсутствующими значениями переменных, не требующий предварительной трансформации выборки. В работе подтверждена гипотеза о наличии положительной связи между местоположением организации и ее формируемым по итогам года финансовым результатом. В среднем по выборке компании-резиденты, расположенные вблизи центров субъектов РФ, более успешны по показателю генерируемой выручки. Гипотеза о наличии сильной взаимосвязи между показателями пространственной дифференциации субъектов РФ и показателями, характеризующими процесс генерации резидентов и частных инвестиций, не была в полной мере подтверждена. С практической точки зрения, результаты исследования могут быть применены как организациями-резидентами, потенциальными резидентами, так и управляющими компаниями ОЭЗ. Теоретическая значимость исследования заключается в спецификации предложенной модели бинарного выбора потенциальных резидентов, которая может быть расширена и обобщена в будущих работах. В настоящее время имеются все необходимые предпосылки для создания условий по развитию промышленности, высокотехнологичных отраслей экономики и выпуска продукции с высокой добавленной стоимостью с целью повышения устойчивости российской экономики. Modern studies widely discuss the role of special economic zones in stimulating the economic growth and development of Russia, generating the necessary investment flows and increasing the country's innovative potential by expanding production in high-tech sectors of the economy with high added value. The purpose of the study is to model the process of generating residents and to determine quantitative factors that have a statistically significant effect on the average annual growth rate of companies participating in special economic zones in the Russian Federation. The paper describes modern approaches to predicting the choice of potential residents to start doing business in the territory of the SEZ using classification approaches (Support Vector Machines, Decision Trees, Random Forest, Naive Bayes, K-Nearest Neighbor, Gradient Boosting) and regression approaches (logistic regression). A modern classification algorithm was applied in practice - Histogram-based Gradient Boosting Classification Tree, which is stable for analyzing large data with missing variable values and does not require preliminary sample transformation. The paper confirms the hypothesis that there is a positive relationship between the location of the organization and its financial result forming by the end of the year. On average, in the sample, resident companies located near the centers of the constituent entities of the Russian Federation are more successful in terms of generated revenue. The hypothesis that there is a strong relationship between indicators of spatial differentiation of the regions of the Russian Federation and indicators characterizing the process of generating residents and private investment has not been fully confirmed. From a practical point of view, the results of the study could be applied by both resident organizations, potential residents, and SEZ management companies. The theoretical significance of the study lies in the specification of the proposed binary choice model for potential residents, which can be expanded and generalized in future works. At present, there are all the necessary prerequisites for creating conditions for the development of industry, high-tech sectors of the economy and the production of high value-added products in order to increase the stability of the Russian economy.
Журнал: Journal of Applied Economic Research
Выпуск журнала: Т.22, №2
Номера страниц: 323-354
ISSN журнала: 27127435
Место издания: Екатеринбург
Издатель: Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина