Анализ и прогноз конкурентоспособности новых индустриальных стран
Смирнов В.В.1
, Осипов Д.Г.1, Бабаева А.А.1, Григорьева Е.В.1, Перфилова Е.Ф.1
1 Чувашский государственный университет им. И.Н. Ульянова
Скачать PDF | Загрузок: 43 | Цитирований: 8
Статья в журнале
Креативная экономика (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Том 12, Номер 9 (Сентябрь 2018)
Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=36315081
Цитирований: 8 по состоянию на 06.02.2021
Аннотация:
Предметом исследования являются конкурентные преимущества новых индустриальных стран – Индии, Индонезии, Китая, Малайзии, Сингапура, Таиланда, Филиппин, Южной Кореи, Аргентины, Бразилии, Мексики, Туниса, Кипр, Турция и Гонконга. В статье проведен анализ и прогноз динамики развития новых индустриальных стран с оценкой технологических темпов прироста (TGR) комплекса взаимообусловленных показателей: высокотехнологичного экспорта, затрат на исследования и разработки, количества заявок на товарные знаки, количества патентных заявок (нерезиденты и резиденты), промышленного проектирования (нерезиденты и резиденты), государственных расходов на образование. В результате анализа TGR новых индустриальных стран выявлены конкурентные преимущества по TGR2006-2016: Тунис (высокотехнологичный экспорт и промышленное проектирование (нерезиденты)), Индия (высокотехнологичный экспорт), Таиланд (затраты на исследования и разработки и количество патентных заявок (нерезиденты), Китай (количество заявок на товарные знаки и патентных заявок (резиденты)), Индонезия (промышленное проектирование (резиденты); Турция (государственные расходы на образование); TGR2006-2020: Сингапур и Индия (высокотехнологичный экспорт), Таиланд (затраты на исследования и разработки и количество патентных заявок (нерезиденты)), Китай (количество заявок на товарные знаки), Кипр (количество патентных заявок (резиденты)), Тунис (промышленное проектирование (нерезиденты)), Индонезия (промышленное проектирование (резиденты), Турция (государственные расходы на образование).
Ключевые слова: конкурентные преимущества, технологическое развитие, факторный анализ, прогноз, новые индустриальные страны, темпы прироста
Источники:
2. Bо T.H., Dysvik B., Jonassen, I. LSimpute: accurate estimation of missing values in microarray data with least squares methods // Nucleic Acids Research. – 2004. – № 3. – С. 34. – doi: 10.1093/nar/gnh026.
3. Cardiel N. Data boundary fitting using a generalized least-squares method // Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. – 2009. – № 2. – С. 680-695. – doi: 10.1111/j.1365-2966.2009.14749.x.
4. Gokhberg L., Meissner D., Shmatko N.A. Myths and Realities of Highly Qualified Labor and What It Means for PhDs // Journal of the Knowledge Economy. – 2017. – № 2. – С. 758-767. – doi: 10.1007/s13132-016-0403-7.
5. Gokhberg L., Sokolov A., Chulok A.A. Russian S&T Foresight 2030: identifying new drivers of growth // Foresight. – 2017. – № 5. – С. 441-456. – doi: 10.1108/FS-07-2017-0029.
6. Grigoli F., Cesca S., Dahm T., Krieger L. A complex linear least-squares method to derive relative and absolute orientations of seismic sensors // Geophysical Journal International. – 2012. – № 3. – С. 1243-1254. – doi: 10.1111/j.1365-246X.2011.05316.x.
7. Jarratt P., Mack C. A least squares method for Laplace's equation with Dirichlet boundary conditions // Computer Journal. – 1968. – № 1. – С. 83-87. – doi: 10.1093/comjnl/11.1.83.
8. Khabaza I.M. An Iterative Least-Square Method Suitable for Solving Large Sparse Matrices // Computer Journal. – 1963. – № 2. – С. 202-206. – doi: 10.1093/comjnl/6.2.202.
9. Maloney W.F., Nayyar G.N. Industrial Policy, Information, and Government Capacity // World Bank Research Observer. – 2018. – doi: 10.1093/wbro/lkx006.
10. Xu Yu., Mildred E. Understanding employment growth in the recession: the geographic diversity of state rescaling // Cambridge Journal of Regions, Economy and Society. – 2012. – № 2. – С. 359-377. – doi: 10.1093/cjres/rsv001.
Страница обновлена: 14.08.2025 в 04:24:10
Download PDF | Downloads: 43 | Citations: 8
Analysis and forecast of competitiveness of new industrial countries
Smirnov V.V., Osipov D.G., Babaeva A.A., Grigoryeva E.V., Perfilova E.F.Journal paper
Creative Economy (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Volume 12, Number 9 (September 2018)
Abstract:
The subject of the study is the competitive advantages of the new industrial countries - India, Indonesia, China, Malaysia, Singapore, Thailand, Philippines, South Korea, Argentina, Brazil, Mexico, Tunisia, Cyprus, Turkey and Hong Kong. The analysis and forecast of the dynamics of the development of new industrial countries with the estimation of technological rates of growth (TGR) of a set of interdependent indicators were made in the article: high-tech exports, research and development costs, the number of applications for trademarks, the number of patent applications (non-residents and residents), industrial design non-residents and residents), public expenditure on education. As a result of the TGR analysis of the newly industrialized countries, the competitive advantages of TGR2006-2016 are revealed: Tunisia (high-tech exports and industrial design (non-residents)), India (high-tech exports), Thailand (research and development costs and number of patent applications (non-residents), China number of applications for trademarks and patent applications (residents)), Indonesia (industrial design (residents), Turkey (public expenditure on education), TGR2006-2020: Singapore and India (high-tech exports), Tile (the number of applications for trademarks), Cyprus (the number of patent applications (residents)), Tunisia (industrial design (non-residents)), Indonesia (industrial design (residents) ), Turkey (public spending on education).
Keywords: competitive advantages, forecast, factor analysis, technological development, growth rates, new industrial countries