Интеграция подхода „затраты–выпуск“ в агент-ориентированное моделирование: межрегиональный анализ в искусственной экономике. Integration of input–output approach into agent-based modeling: interregional analysis in an artificial economy

Доможиров Д. А. (), Ибрагимов Н. М., Мельникова Л. В. and Цыплаков А. А.
Additional contact information
Доможиров Д. А.: Новосибирский государственный университет

Мир экономики и управления // Вестник НГУ. Cерия: Cоциально-экономические науки, 2017, vol. 17, issue 2, 15-25

Abstract: Статья демонстрирует возможности пространственного анализа, предоставляемые агент-ориентированной многорегиональной моделью «затраты – выпуск» (АОМММ) российской экономики. Основная гипотеза АОМММ состоит в том, что решения агентов на микроэкономическом уровне приводят к пространственным изменениям на макроуровне. Подтверждение гипотезы требует экспериментальных расчетов с изменением разнообразных параметров, влияющих на решения агентов, таких как цены, налоги, тарифы и пр. Анализ результатов расчетов требует перейти от микроэкономических данных на макроуровень. В статье предложен метод структурного анализа результатов модельных расчетов с использованием таблиц «затраты – выпуск». Данный метод предполагает статистическую агрегацию результатов расчетов, построение региональных, национальной и межрегиональной таблиц «затраты – выпуск» и структурный анализ полученных таблиц, включающий построение региональных леонтьевских мультипликаторов. С помощью предложенного метода изучено влияние величины транспортных издержек на географическую структуру товарных потоков. Результаты экспериментов подтвердили, что при росте транспортных затрат экономические агенты предпочитают взаимодействовать с ближе расположенными агентами, что приводит к сокращению межрегионального обмена продуктами и экономическому «замыканию» регионов. The article demonstrates the possibilities of spatial analysis provided by the Agent-Based Multiregional Input – Output Model (ABMIOM) of the Russian economy. The basic hypothesis of the ABMIOM is that agents’ decisions at the microeconomic level lead to spatial changes at the macro level. Confirmation of this hypothesis requires experimental calculations with changes in various parameters that influence agents’ decisions (such as prices, taxes, tariffs, etc.). Analyzing the results of these calculations requires moving from microeconomic data to the macro level. The paper proposes a method for the structural analysis of the model simulation results using input-output tables. The method involves statistical aggregation of calculation results, construction of regional, national and interregional input-output tables and structural analysis of the obtained tables including calculation of regional Leontief multipliers. The method proposed is used to study the influence of the level of transport costs on the geographical structure of trade flows. The results of the experiments confirmed that with the increase of transportation costs economic agents prefer to interact with nearest agents, which leads to a decreased interregional commodity exchange and to economic «insulation» of the regions.

Keywords: агент-ориентированная модель; таблица «затраты – выпуск»; межрегиональные связи; транспортные издержки; agent-based model; input-output table; interregional links; transportation costs (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: C63 C67 D58 R15 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2017
References: Add references at CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
http://www.nsu.ru/rs/mw/link/Media:/63616/2017-2-02.pdf

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:scn:guhrje:2017_2_02

Access Statistics for this article

More articles in Мир экономики и управления // Вестник НГУ. Cерия: Cоциально-экономические науки from Socionet, Новосибирский государственный университет
Bibliographic data for series maintained by Виталия Маркова ().