Кластерный анализ регионов РФ для выявления территорий – драйверов устойчивого развития: налоговая компонента
Актуальность кластерного анализа в налоговых целях обусловливается необходимостью грамотного научно обоснованного определения территорий, являющихся драйверами экономического роста. Произведена группировка российских регионов на кластеры (группы) по совокупности показателей, отражающих налоговую пол...
Published in: | Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta. Ekonomika |
---|---|
Main Authors: | , , , |
Format: | Article in Journal/Newspaper |
Language: | Russian |
Published: |
2021
|
Subjects: | |
Online Access: | https://doi.org/10.17223/19988648/53/11 http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:000722396 |
id |
fttomskstateuniv:koha:000722396 |
---|---|
record_format |
openpolar |
spelling |
fttomskstateuniv:koha:000722396 2023-05-15T18:47:10+02:00 Кластерный анализ регионов РФ для выявления территорий – драйверов устойчивого развития: налоговая компонента Tax clusterization of regions of the Russian Federation to identify territories-drivers of sustainable development Вылкова, Елена Сергеевна Викторова, Наталья Геннадьевна Наумов, Владимир Николаевич Покровская, Наталья Владимировна 2021 application/pdf https://doi.org/10.17223/19988648/53/11 http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:000722396 rus rus koha:000722396 doi:10.17223/19988648/53/11 http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:000722396 Вестник Томского государственного университета. Экономика. 2021. № 53. С. 138-157 налоги кластерный анализ регионы налоговая политика цифровизация экономический рост статьи в журналах info:eu-repo/semantics/article 2021 fttomskstateuniv https://doi.org/10.17223/19988648/53/11 2021-12-21T17:32:12Z Актуальность кластерного анализа в налоговых целях обусловливается необходимостью грамотного научно обоснованного определения территорий, являющихся драйверами экономического роста. Произведена группировка российских регионов на кластеры (группы) по совокупности показателей, отражающих налоговую политику на основе официальных статистических данных за 2018 г. с применением программных средств SPSS, Rstudio, Anaconda Navigator. Вследствие аномальности значений пять субъектов Федерации исключены из анализа: Москва, Севастополь, Ингушетия, Ханты-Мансийский и Ямало-Ненецкий АО. В результате анализа выделены три группы (кластера) регионов: 1) наименее функционально пропорциональные (7 регионов); 2) средне функционально пропорциональные (50 регионов); 3) максимально всесторонне успешные (22 региона). Выявлено, что среди регионов третьей группы лидерами по цифровым показателям являются: Тюменская и Мурманская области, Республика Татарстан, Ленинградская область. В развитие проведенного исследования определены следующие перспективные направления: 1) Включение в кластерный анализ не типичных для характеристики налоговой среды показателей, наиболее полно отражающих влияние на нее внешних разноплановых факторов. 2) Экстраполяция результатов на оценку текущего налогового состояния, а также налогового потенциала территорий других государств. 3) Необходимость совершенствования метода кластерного анализа применительно к налогообложению на основе технологии искусственного интеллекта. Article in Journal/Newspaper Ненец* Tomsk State University Research Library Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta. Ekonomika 53 138 157 |
institution |
Open Polar |
collection |
Tomsk State University Research Library |
op_collection_id |
fttomskstateuniv |
language |
Russian |
topic |
налоги кластерный анализ регионы налоговая политика цифровизация экономический рост |
spellingShingle |
налоги кластерный анализ регионы налоговая политика цифровизация экономический рост Вылкова, Елена Сергеевна Викторова, Наталья Геннадьевна Наумов, Владимир Николаевич Покровская, Наталья Владимировна Кластерный анализ регионов РФ для выявления территорий – драйверов устойчивого развития: налоговая компонента |
topic_facet |
налоги кластерный анализ регионы налоговая политика цифровизация экономический рост |
description |
Актуальность кластерного анализа в налоговых целях обусловливается необходимостью грамотного научно обоснованного определения территорий, являющихся драйверами экономического роста. Произведена группировка российских регионов на кластеры (группы) по совокупности показателей, отражающих налоговую политику на основе официальных статистических данных за 2018 г. с применением программных средств SPSS, Rstudio, Anaconda Navigator. Вследствие аномальности значений пять субъектов Федерации исключены из анализа: Москва, Севастополь, Ингушетия, Ханты-Мансийский и Ямало-Ненецкий АО. В результате анализа выделены три группы (кластера) регионов: 1) наименее функционально пропорциональные (7 регионов); 2) средне функционально пропорциональные (50 регионов); 3) максимально всесторонне успешные (22 региона). Выявлено, что среди регионов третьей группы лидерами по цифровым показателям являются: Тюменская и Мурманская области, Республика Татарстан, Ленинградская область. В развитие проведенного исследования определены следующие перспективные направления: 1) Включение в кластерный анализ не типичных для характеристики налоговой среды показателей, наиболее полно отражающих влияние на нее внешних разноплановых факторов. 2) Экстраполяция результатов на оценку текущего налогового состояния, а также налогового потенциала территорий других государств. 3) Необходимость совершенствования метода кластерного анализа применительно к налогообложению на основе технологии искусственного интеллекта. |
format |
Article in Journal/Newspaper |
author |
Вылкова, Елена Сергеевна Викторова, Наталья Геннадьевна Наумов, Владимир Николаевич Покровская, Наталья Владимировна |
author_facet |
Вылкова, Елена Сергеевна Викторова, Наталья Геннадьевна Наумов, Владимир Николаевич Покровская, Наталья Владимировна |
author_sort |
Вылкова, Елена Сергеевна |
title |
Кластерный анализ регионов РФ для выявления территорий – драйверов устойчивого развития: налоговая компонента |
title_short |
Кластерный анализ регионов РФ для выявления территорий – драйверов устойчивого развития: налоговая компонента |
title_full |
Кластерный анализ регионов РФ для выявления территорий – драйверов устойчивого развития: налоговая компонента |
title_fullStr |
Кластерный анализ регионов РФ для выявления территорий – драйверов устойчивого развития: налоговая компонента |
title_full_unstemmed |
Кластерный анализ регионов РФ для выявления территорий – драйверов устойчивого развития: налоговая компонента |
title_sort |
кластерный анализ регионов рф для выявления территорий – драйверов устойчивого развития: налоговая компонента |
publishDate |
2021 |
url |
https://doi.org/10.17223/19988648/53/11 http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:000722396 |
genre |
Ненец* |
genre_facet |
Ненец* |
op_source |
Вестник Томского государственного университета. Экономика. 2021. № 53. С. 138-157 |
op_relation |
koha:000722396 doi:10.17223/19988648/53/11 http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/koha:000722396 |
op_doi |
https://doi.org/10.17223/19988648/53/11 |
container_title |
Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta. Ekonomika |
container_issue |
53 |
container_start_page |
138 |
op_container_end_page |
157 |
_version_ |
1766239121412456448 |