К вопросу о возможностях кластерного анализа при разработке региональных стратегических документов

Продемонстрирован пример решения задачи классификации российских регионов по отраслевой специализации с помощью методов кластерного анализа. В качестве признаков-характеристик кластеризации были выбраны 12 относительных показателей, характеризующих значимость 7-ми различных отраслей для экономик рег...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: МАНТАЕВА ЭЛЬЗА ИВАНОВНА, МАНЦАЕВА АЙСА АНАТОЛЬЕВНА
Format: Article in Journal/Newspaper
Language:unknown
Subjects:
Online Access:http://cyberleninka.ru/article/n/k-voprosu-o-vozmozhnostyah-klasternogo-analiza-pri-razrabotke-regionalnyh-strategicheskih-dokumentov
id ftrepec:oai:RePEc:scn:015052:16984975
record_format openpolar
spelling ftrepec:oai:RePEc:scn:015052:16984975 2023-05-15T18:47:10+02:00 К вопросу о возможностях кластерного анализа при разработке региональных стратегических документов МАНТАЕВА ЭЛЬЗА ИВАНОВНА МАНЦАЕВА АЙСА АНАТОЛЬЕВНА http://cyberleninka.ru/article/n/k-voprosu-o-vozmozhnostyah-klasternogo-analiza-pri-razrabotke-regionalnyh-strategicheskih-dokumentov unknown http://cyberleninka.ru/article/n/k-voprosu-o-vozmozhnostyah-klasternogo-analiza-pri-razrabotke-regionalnyh-strategicheskih-dokumentov article ftrepec 2020-12-04T13:34:15Z Продемонстрирован пример решения задачи классификации российских регионов по отраслевой специализации с помощью методов кластерного анализа. В качестве признаков-характеристик кластеризации были выбраны 12 относительных показателей, характеризующих значимость 7-ми различных отраслей для экономик регионов и степень государственной поддержки предприятий этих отраслей. Процедура классификации позволила разбить исследуемые регионы на 6 кластеров, каждый из которых получил условные названия. Первый кластер «аграрно-индустриальный» характеризуется превышением среднероссийских показателей степени государственной поддержки сельского хозяйства и энергетики в 2,4 и 1,6 раза соответственно. Второй кластер «промышленный» представлен регионами с высокой долей обрабатывающего производства, использующего преимущественно привозное сырье, при этом в регионах второго кластера федеральные власти интенсивно развивают не только обрабатывающее производство, но и электроэнергетику 30,06 % и 14,48 % в общем объеме государственных инвестиций соответственно. Третий кластер «аграрно-строительный» состоит из традиционно сельскохозяйственных регионов и регионов с активно развивающимся строительным сектором. Однако, несмотря на то, что значимость отрасли сельского хозяйства в регионах третьего кластера превышает среднюю по стране в 2 раза, степень государственной поддержки этой отрасли остается достаточно низкой. Четвертый кластер «промышленно-добывающий» это 15 крупнейших индустриальных регионов, деятельность которых практически полностью обеспечивается за счет внутренних сырьевых и энергетических запасов, что качественно отличает их от регионов второго кластера. Пятый кластер «нефтегазодобывающий» формируют 7 богатейших регионов Уральского и Дальневосточного федеральных округов, а также Ненецкий автономный округ, отличающихся самыми высокими показателями добывающей промышленности. Шестой кластер «транспортно-энергетический» это группа регионов с развитой транспортной инфраструктурой и энергетикой, многие из которых являются важнейшими транспортными узлами России. Полученные результаты вполне объективны, что позволяет считать кластерный анализ эффективным инструментом обработки больших массивов данных и доказывает его преимущества при разработке региональных стратегических документов. КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ,КЛАССИФИКАЦИЯ,СТРАТЕГИЧЕСКОЕ УПРАВЛЕНИЕ,РЕГИОНАЛЬНЫЙ ПРОДУКТ,ОТРАСЛЕВАЯ СПЕЦИАЛИЗАЦИЯ,ЭКОНОМИКА РЕГИОНА,СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ,CLUSTER ANALYSIS,CLASSIFICATION,STRATEGIC MANAGEMENT,REGIONAL PRODUCT,INDUSTRY SPECIALIZATION,REGIONAL ECONOMY,SOCIO-ECONOMIC DEVELOPMENT Article in Journal/Newspaper Ненец* RePEc (Research Papers in Economics)
institution Open Polar
collection RePEc (Research Papers in Economics)
op_collection_id ftrepec
language unknown
description Продемонстрирован пример решения задачи классификации российских регионов по отраслевой специализации с помощью методов кластерного анализа. В качестве признаков-характеристик кластеризации были выбраны 12 относительных показателей, характеризующих значимость 7-ми различных отраслей для экономик регионов и степень государственной поддержки предприятий этих отраслей. Процедура классификации позволила разбить исследуемые регионы на 6 кластеров, каждый из которых получил условные названия. Первый кластер «аграрно-индустриальный» характеризуется превышением среднероссийских показателей степени государственной поддержки сельского хозяйства и энергетики в 2,4 и 1,6 раза соответственно. Второй кластер «промышленный» представлен регионами с высокой долей обрабатывающего производства, использующего преимущественно привозное сырье, при этом в регионах второго кластера федеральные власти интенсивно развивают не только обрабатывающее производство, но и электроэнергетику 30,06 % и 14,48 % в общем объеме государственных инвестиций соответственно. Третий кластер «аграрно-строительный» состоит из традиционно сельскохозяйственных регионов и регионов с активно развивающимся строительным сектором. Однако, несмотря на то, что значимость отрасли сельского хозяйства в регионах третьего кластера превышает среднюю по стране в 2 раза, степень государственной поддержки этой отрасли остается достаточно низкой. Четвертый кластер «промышленно-добывающий» это 15 крупнейших индустриальных регионов, деятельность которых практически полностью обеспечивается за счет внутренних сырьевых и энергетических запасов, что качественно отличает их от регионов второго кластера. Пятый кластер «нефтегазодобывающий» формируют 7 богатейших регионов Уральского и Дальневосточного федеральных округов, а также Ненецкий автономный округ, отличающихся самыми высокими показателями добывающей промышленности. Шестой кластер «транспортно-энергетический» это группа регионов с развитой транспортной инфраструктурой и энергетикой, многие из которых являются важнейшими транспортными узлами России. Полученные результаты вполне объективны, что позволяет считать кластерный анализ эффективным инструментом обработки больших массивов данных и доказывает его преимущества при разработке региональных стратегических документов. КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ,КЛАССИФИКАЦИЯ,СТРАТЕГИЧЕСКОЕ УПРАВЛЕНИЕ,РЕГИОНАЛЬНЫЙ ПРОДУКТ,ОТРАСЛЕВАЯ СПЕЦИАЛИЗАЦИЯ,ЭКОНОМИКА РЕГИОНА,СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ,CLUSTER ANALYSIS,CLASSIFICATION,STRATEGIC MANAGEMENT,REGIONAL PRODUCT,INDUSTRY SPECIALIZATION,REGIONAL ECONOMY,SOCIO-ECONOMIC DEVELOPMENT
format Article in Journal/Newspaper
author МАНТАЕВА ЭЛЬЗА ИВАНОВНА
МАНЦАЕВА АЙСА АНАТОЛЬЕВНА
spellingShingle МАНТАЕВА ЭЛЬЗА ИВАНОВНА
МАНЦАЕВА АЙСА АНАТОЛЬЕВНА
К вопросу о возможностях кластерного анализа при разработке региональных стратегических документов
author_facet МАНТАЕВА ЭЛЬЗА ИВАНОВНА
МАНЦАЕВА АЙСА АНАТОЛЬЕВНА
author_sort МАНТАЕВА ЭЛЬЗА ИВАНОВНА
title К вопросу о возможностях кластерного анализа при разработке региональных стратегических документов
title_short К вопросу о возможностях кластерного анализа при разработке региональных стратегических документов
title_full К вопросу о возможностях кластерного анализа при разработке региональных стратегических документов
title_fullStr К вопросу о возможностях кластерного анализа при разработке региональных стратегических документов
title_full_unstemmed К вопросу о возможностях кластерного анализа при разработке региональных стратегических документов
title_sort к вопросу о возможностях кластерного анализа при разработке региональных стратегических документов
url http://cyberleninka.ru/article/n/k-voprosu-o-vozmozhnostyah-klasternogo-analiza-pri-razrabotke-regionalnyh-strategicheskih-dokumentov
genre Ненец*
genre_facet Ненец*
op_relation http://cyberleninka.ru/article/n/k-voprosu-o-vozmozhnostyah-klasternogo-analiza-pri-razrabotke-regionalnyh-strategicheskih-dokumentov
_version_ 1766239127224713216