Россия
Россия
Россия
Россия
УДК 332.146.2 Ускорение регионального, территориального экономического развития
Развитие сельских территорий и сельского хозяйства, как базовой отрасли аграрных поселений, определяется большим числом одновременно и совокупно действующих факторов. Проведенный корреляционный анализ значимости выбранных статистических показателей муниципальных образований позволил выделить три результирующих критерия, отражающих эффективность социально-экономического развития территорий с точки зрения населения, бизнеса и власти: среднемесячная заработная плата работников организаций (без субъектов малого предпринимательства); объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами; фактически исполненные доходы местного бюджета. Соответственно построено три вида регрессионных моделей и проведена оценка степени влияния общих переменных, являющихся значимыми во всех моделях и выступающих в качестве основы для проведения кластерного анализа муниципальных образований. Результаты кластеризации позволили выделить основные группы и подгруппы районов с различными характеристиками показателей и направлений развития хозяйственного потенциала.
статистические показатели, сельские муниципальные образования, корреляционный анализ, многофакторная регрессионная модель, оценка факторов, кластерный анализ, хозяйственный потенциал
1. Булкина А.М. Статистический анализ дифференциации социально-экономического развития муниципальных образований: дис. ... канд. эконом. наук: 08.00.12. Новосибирск, 2017. 241 с.
2. Ворошилов Н.В. Концептуальный подход к формированию мониторинга социально-экономического развития муниципальных образований регионов России // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2023. Т. 16. № 3. С. 118-140.
3. Маслихина В.Ю. Количественная оценка экономического и социального пространственного неравенства в Приволжском федеральном округе // Интернет-журнал «Науковедение». 2013. № 4. С. 1-9. URL: https://naukovedenie.ru/PDF/22evn413.pdf (дата обращения: 20.03.2024).
4. Спицына Л.Ю., Татарникова В.В., Спицын В.В. Исследования факторов, влияющих на развитие муниципальных образований в России: формирование базы данных для эконометрического моделирования // Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине: сборник научных трудов V Международной научной конференции, Томск, 17-21 декабря 2018 г. Томск: Томский политехнический университет, 2018. С. 96-100.
5. Федеральная служба государственной статистики Российской Федерации: база показателей муниципальных образований. URL: https://rosstat.gov.ru/dbscripts/munst/ (дата обращения: 10.04.2024).
6. Hill, T., Lewicki, P. (2007). STATISTICS: methods and applications. Tulsa, OK, StatSoft, 719 p.
7. Гафарова Е.А., Лакман И.А. Эконометрическое моделирование развития муниципальных образований региона с учетом их неоднородности (на примере Республики Башкортостан) // Вопросы статистики. 2017. № 4. С. 54-63.
8. Миркин Б.Г. Методы кластер-анализа для поддержки принятия решений: обзор / препринт WP7/2011/03. М.: ИД Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики», 2011. 88 с.
9. Татарникова В.В. Кластеризация муниципальных образований по уровню бюджетной обеспеченности и экономического развития территорий // Научное обозрение. Серия 1. Экономика и право. 2019. № 3-4. С. 90-103.
10. Винничек Л.Б., Киндаев А.Ю., Моисеев А.В. Система индикативных показателей для классификации территорий по типам природно-климатического и аграрно-экономического развития // Экономика сельского хозяйства России. 2023. № 5. С. 62-68.
