Новое в исследовании экономики окружающей среды в 2006—2013 годах: библиометрический анализ на основе EconLit
Аннотация
Статья продолжает серию публикаций по реализации концепции системно-инновационного библиометрического анализаи картографирования экономической литературы (СИБАКЭЛ), которая создана иразвивается силами экономического факультета Новосибирского национального исследовательского государственного университета и Института экономики и организации промышленного производства СО РАН. В центре статьи — новые направления экономических исследований, которые возникли в 2006—2013 гг. на пересечениях 10 микрообластей, входящих в предметную область Q5 «Экономика окружающей среды» всех остальных микрообластей, входящих в классификацию JEL. Всего выявлено, проанализировано и представлено с разной степенью детализации 1982 ненулевых пересечения. Информационной базой освещаемого исследования послужили публикации, учтенные в электронной библиографииEconLit. Предложены и проиллюстрированы приемы ускорения анализа возможных новых направлений при помощи перехода от бинарного к «кубическому» представлению сочетаний предметных кодов и использования в качестве базисных априори новых предметных микрообластей типа «Нейронные сети» и «Нейроэкономика».
Об авторах
Г. М. Мкртчян
Институт экономики и организации промышленного производства СО РАН, Новосибирск
Новосибирский национальный исследовательский государственный университет, Новосибирск
Россия
Россия
М. В. Лычагин
Институт экономики и организации промышленного производства СО РАН, Новосибирск
Новосибирский национальный исследовательский государственный университет, Новосибирск
Россия
Россия
А. М. Лычагин
Новосибирский национальный исследовательский государственный университет, Новосибирск
Россия
Россия
Список литературы
1. Лычагин М. В., Лычагин А. М., Шевцов А. С. Атлас публикаций по экономике на основе EconLit. 1992–2005 = Atlas of publications in economics on the EconLit basis. 1992–2005 / Отв. ред. В. И. Суслов; Новосиб. гос. ун-т. Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2007. 400 с. URL: http://nsu.ru/xmlui/handle/nsu/2455.
2. Мкртчян Г. М., Лычагин М. В., Лычагин А. М. Роль математических и количественных методов в исследовании проблем экономики природопользования // Вестн. Новосиб. гос. ун-та. Серия: Социально-экономические науки. 2008. Т. 8, вып. 2. С. 55–62.
3. Мкртчян Г. М., Лычагин М. В., Лычагин А. М. Экономика окружающей среды: 10 лет бурного развития предметной области // Вестн. Новосиб. гос. ун-та. Серия: Социально-экономические науки. 2010. Т. 10, вып. 2. С. 156–171.
4. Лычагин М. В., Мкртчян Г. М., Суслов В. И. Концепция системно-инновационного библиометрического анализа и картографирования экономической литературы // Вестн. Новосиб. гос. ун-та. Серия: Социально-экономические науки. 2014. Т. 14, вып. 2. С. 127–141.
5. Mennillo G., Schlenzig T., Friedrich E. (eds.) Balanced Growth: Finding Strategies for Sustainable Development, Management for Professionals series. New York and Heidelberg: Springer, 2012.
6. Donovan P., Hudson J. From Red to Green? How the Financial Credit Crunch Could Bankrupt the Environment. London; New York: Taylor and Francis, Earthscan, 2011.
7. Sugar V., Mihajlo Tikvicki. Entrepreneurship vs Ecopreneurship-Integrated Approach to Housing // The 5th International Scientific Conference «Entrepreneurship and Macroeconomic Management: Reflections on the World in Turmoil» Pula, Croatia, March 24–26, 2011: Conference Proceedings. Vol. 2, ed. by K. Afric Rakitovac, V. Sugar and V. Bevanda, P. 1546–1569. Pula: Juraj Dobrila University of Pula Department of Economics and Tourism «Dr. Mijo Mirkovic», 2011.
8. Nagendra S. M. Shiva, Mukesh Khare. Artificial Neural Network Based Line Source Models for Vehicular Exhaust Emission Predictions of an Urban Roadway // Transportation Research: Part D: Transport and Environment. 2004. Vol. 3. P. 199–208.
9. Coppola E., Jr., Szidarovszky F. Conflict between Water Supply and Environmental Health Risk: A Computational Neural Network Approach // International Game Theory Review. 2004. Vol. 6 (4). P. 475–492.
10. Kajitani, Yoshio, Keith W. Hipel, A. Ian McLeod. Forecasting Nonlinear Time Series with Feed-Forward Neural Networks: A Case Study of Canadian Lynx Data // Journal of Forecasting. 2005. Vol. 24 (2). P. 105–117.
11. Jemli Rim, Nouri Chtourou, Rochdi Feki. Insurability Challenges under Uncertainty: An Attempt to Use the Artificial Neural Network for the Prediction of Losses from Natural Disasters // Panoeconomicus. 2010. Vol. 57 (1). P. 43–60.
12. Gopal Sucharita, Curtis E. Woodcock, Weiguo Liu. ARTMAP Neural Network Multisensor Fusion Model for Multiscale Land Cover Characterization // Handbook of Applied Spatial Analysis: Software Tools, Methods and Applications / ed. by Manfred M. Fischer and Arthur Getis. Heidelberg and New York: Springer, 2010. P. 523–543.
13. West D., Scott D. An Empirical Analysis of Neural Network Memory Structures for Basin Water Quality Forecasting // International Journal of Forecasting. 2011. Vol. 27 (3). P. 777–803.
14. Vlahogianni E. I., Golias J. C., Ioannis C. Ziomas. Traffic Flow Evolution Effects to Nitrogen Dioxides Predictability in Large Metropolitan Areas // Transportation Research: Part D: Transport and Environment. 2011.Vol. 16 (4). P. 273–280.
15. Jemli Rim, Nouri Chtourou, Rochdi Feki, Damien Bazin. La survenue des catastrophes naturelles: Classification des variables explicatives par les reseaux de neurones. (With English summary) // Ethics and Economics / Ethique Economique. 2012. Vol. 9 (1). 107–128.
16. Grzeszczyk T. A. Barriers to Sustainable Development of Agribusiness in Poland // Actual Problems of Economics. 2012. Vol. 129 (3). 365–374.
17. Lee Timothy, Runming Yao. Incorporating Technology Buying Behaviour into UK-Based Long Term Domestic Stock Energy Models to Provide Improved Policy Analysis // Energy Policy. 2013. Vol. 52 (1). P. 363–372.
18. Frey Ulrich J., Hannes Rusch. Modeling Ecological Success of Common Pool Resource Systems Using Large Datasets // World Development. 2014. Vol. 59 (0). P. 93–103.
19. Melo A. P., Costola D., Lamberts R., Hensen J. L. M. Development of Surrogate Models Using Artificial Neural Network for Building Shell Energy Labelling // Energy Policy. 2014. Vol. 69 (0). P. 457–466.
20. Duquette E. N. Choice Difficulty and Risk Perceptions in Environmental Economics. PhD diss. University of Oregon, 2010.
Рецензия
Для цитирования:
Мкртчян Г.М., Лычагин М.В., Лычагин А.М. Новое в исследовании экономики окружающей среды в 2006—2013 годах: библиометрический анализ на основе EconLit. Мир экономики и управления. 2015;15(1):131–143.
For citation:
Mkrtchyan G.M., Lychagin M.V., Lychagin A.M. New directions in the study of environmental economics in 2006-2013: bibliometricanalysis based on EconLit. World of Economics and Management. 2015;15(1):131–143. (In Russ.)
Просмотров:
74
Послать статью по эл. почте 
