| Раздел | Статьи |
| Заглавие | О некоторых подходах к моделированию пространственной диффузии инноваций |
| Страницы | 103-115 |
| Автор 1 | Шмидт Юрий Давыдович доктор экономических наук, руководитель Приморской лаборатории экономики и глобальных проблем,Заведующий кафедрой бизнес- информатики и экономико-математических методов. Институт экономических исследований ДВО РАН; Дальневосточный государственный университет ул. Тихоокеанская, 153, Хабаровск, Россия, 680042; ул. Суханова, 8, Владивосток, Россия, 690091 This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it. |
| Автор 2 | Лободина Ольга Николаевна аспирантка. Дальневосточный государственный университет ул. Суханова, 8, Владивосток, Россия, 690091 This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it. |
| Аннотация | Рассматриваются проблемы моделирования распространения инноваций в экономических системах. Показываются возможности и ограничения применения детерминированных и вероятностных клеточных автоматов при моделировании диффузии инноваций. Для преодоления ограничений модели вероятностного клеточного автомата предлагается ее модификация. Построен клеточный автомат, который реализует два различных типа автомата по способу выбора множества соседних клеток (классический и комбинированный) и по способу изменения состояния клетки. Этот автомат позволяет моделировать различные виды диффузии инноваций и поддерживает несколько режимов работы: с учетом отсутствия или непроницаемости границ, однородности или неоднородности территории. |
| УДК | 332.14 |
| DOI | 10.14530/se.2015.2.103-115 |
| Ключевые слова | Диффузия инноваций ♦ моделирование ♦ клеточные автоматы ♦ модификация ♦ вероятностный и комбинированный клеточный автомат |
| Скачать | SE.2015.2.103-115.Schmidt.pdf |
| Для цитирования | Шмидт Ю.Д., Лободина О.Н. О некоторых подходах к моделированию пространственной диффузии инноваций // Пространственная экономика. 2015. № 2 С. 103-115. |
| Ссылки | 1. Билаль Н.Е. Сулейман. Математическая модель подготовки и динамики научных кадров. // Вестник ТвГУ. Серия Прикладная математика. Вып. 1 (24). 2012. С. 155–163. 2. Бортник И.М., Сенчена Г.И., Михеева Н.Н., Здунов А.А., Кадочников П.А., Сорокина А.В. Система оценки и мониторинга инновационного развития регионов России // Инновации. 2012. № 9 (167). С. 48–61. 3. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. 9-е изд. М.: Высшая школа, 2003. 479 с. 4. Дубина И.Н. Теоретико-игровые модели организации креативно-инновационной деятельности фирм / науч. ред. Н.М. Оскорбин. Барнаул: Изд-во Алт. ун-та, 2013. 178 с. 5. Занг В.-Б. Синергетическая экономика. Время и перемены в нелинейной экономической теории. М.: Мир, 1999. 400 с. 6. Лобанов А.И. Модели клеточных автоматов // Компьютерные исследования и моделирование. 2010. Т. 2. № 3. С. 273–293. 7. Михеева Н.Н. Сравнительный анализ инновационных систем российских регионов // Пространственная экономика. 2014. № 4. С. 61–81. 8. Московкин В.М., Билаль Н.Е. Сулейман, Голиков Н.А. Математическая модель взаимодействия результатов различных видов НИОКР // Научно-техническая информация. Сер. 2. Информационные процессы и системы. 2011. № 2. С. 13–17. 9. Плотинский Ю.М. Модели социальных процессов. М.: Логос, 2001. 296 с. 10. Попков Ю.С. Макросистемные модели пространственной экономики. М.: КомКнига, 2008. 240 с. 11. Тоффоли Т., Марголус Н. Машины клеточных автоматов. М.: Мир, 1991. 280 с. 12. Унтура Г.А., Есикова Т.Н., Зайцев И.Д., Морошкина О.Н. Проблемы и инструменты аналитики инновационного развития субъектов РФ // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Социально-экономические науки. 2014. Т. 14. Вып. 1. С. 81–100. 13. Шмидт Ю.Д., Лободина О.Н. Статистическое исследование основных характеристик экономического пространства страны // Вестник Тихоокеанского государственного экономического университета. 2013. № 1 (65). С. 22–35. 14. Castellano C., Fortunato S., Lorento V. Statistical Physics of Social Dynamics // Reviews of Modern Physics. 2009. Vol. 81. No. 2. Pp. 591–646. 15. Gilbert N. Agent-Based Models // SAGE. 2008. Vol. 153. 112 p. 16. Janszen F.H.A., Degenaars G.H. A Dynamic Analysis of the Relations between the Structure and the Process of National System of Innovation Using Computer Simulation: The Case of the Dutch Biotechnological Sector // Research Policy. 1998. Vol. 27. No. 1. Pp. 37–54. 17. Lee Y.-L. Dynamic Analysis of the National Innovation Systems Model: A Case Study of Taiwan’s Integrated Circuit Industry. University of Manchester, 2003. 18. Lee Y.-L., Tunzelmann N. A Dynamic Analytic Approach to National Innovation Systems: The IC Industry in Taiwan // Research Policy. 2005. Vol. 34. No. 4. Pp. 425–440. 19. Kocsis G., Varga I. Agent Based Simulation of Spreading in Social-Systems of Temporarily Active Actors // Cellular Automata. 2014. Vol. 8751. Pp. 330–338. 20. Malerba F. Sectoral Systems: How and why innovation differs across sectors // The Oxford Handbook of Innovation / Fagerberg J., Mowery D. (eds.). New York: Oxford University Press, 2005. Pp. 380–406. 21. Rogers E.M. Diffusion of Innovations. 5th ed. New York: The Free Press, 2003. 576 р. 22. Stamboulis Y. Exploring the System Dynamics of Innovation Systems // The 2008 International Conference of the System Dynamics Society (July 20–24, 2008, Athens): Conference Proceedings. URL: (дата обращения: 12.02.2015). 23. Wolfram S. A New Kind of Science. 2002. 1197 p. URL: http//www.wolframscience.com/nksonline/toc.html (дата обращения: 23.01.2015). |
| Финансирование | |
| Дата поступления |