ТИПОЛОГИЗАЦИЯ РЕГИОНОВ ПО ТЕМПУ ЖИЗНИ НА ОСНОВЕ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА

УДК 332.1

  • Рассеко Юлия Юрьевна − магистр экономических наук, старший преподаватель кафедры международного менеджмента. Белорусский государственный университет (220010, Минск, пр-т Независимости, 4, Республика Беларусь). E-mail: 10886alica@mail.ru

  • Карпенко Елена Михайловна − доктор экономических наук, профессор, заведующая кафедрой международного менеджмента. Белорусский государственный университет (220010, Минск, пр-т Независимости, 4, Республика Беларусь). E-mail: emkarpenko@mail.ru

DOI: https://doi.org/10.52065/2520-6877-2022-262-2-49-57

Ключевые слова: кластер, кластерный анализ, тип, темп жизни, физическая компонента, информационная компонента, региональное развитие.

Для цитирования: Рассеко Ю. Ю., Карпенко Е. М. Типологизация регионов по темпу жизни на основе кластерного анализа // Труды БГТУ. Сер. 5, Экономика и управление. 2022. № 2 (262). С. 49–57. DOI: https://doi.org/10.52065/2520-6877-2022-262-2-49-57.

Аннотация

Использование показателя «темп жизни» в системе регионального развития диктует необходимость формирования набора эффективных инструментов его регулирования. Однако разнородность регионов не позволяет применить универсальный подход и требует выделения схожих по приоритетам развития групп. Такого рода задачу позволяет решить кластерный анализ, реализованный на данных экономической оценки темпа жизни тридцати регионов (Албания, Австрия, Беларусь, Бельгия, Болгария, Босния и Герцеговина, Хорватия, Чехия, Дания, Эстония, Финляндия, Греция, Венгрия, Исландия, Ирландия, Латвия, Литва, Люксембург, Молдова, Черногория, Нидерланды, Северная Македония, Норвегия, Португалия, Румыния, Сербия, Словакия, Словения, Швеция, Швейцария) за 1999–2020 гг. В основу кластеризации регионов положено сочетание значений информационной и физической компонент темпа жизни. Результатом исследования явилось выделение трех типов регионов (тип А, тип С, тип В), которые отражают направленность процессов регионального развития, его точки роста, приоритеты. Процедура вторичной кластеризации позволила выявить по три комбинации уровней компонент в каждом типе региона (А24, А34, А35, С14, С25, С36, В15, В16, В26), которые позволяют определить эффективность выбранного курса регионального развития.

Скачать

Список литературы

  1. Рассеко Ю. Ю., Карпенко Е. М. Оценка влияния темпа жизни в регионе на его социально-экономическое развитие // Журнал Белорусского государственного университета. Экономика. 2022. № 1. С. 59–65.
  2. Рассеко Ю. Ю., Карпенко Е. М. Методика выбора инструментов управления региональным темпом жизни // Вестник Витебского государственного технологического университета. 2022. № 1 (42). С. 205–213. DOI: 10.24412/2079-7958-2022-1-205-213.
  3. Рассеко Ю. Ю., Карпенко Е. М. Методический подход к оценке темпа жизни населения региона: теория и практика // Теория и практика хозяйственного развития: разработка новых и адаптация существующих методов, механизмов и инструментов: материалы нац. науч.-практ. конф. с международным участием, Элиста, 18 дек. 2020 г. / Калмык. ун-т. Элиста, 2020. С. 10–14.
  4. Карпенко Е. М., Рассеко Ю. Ю. Построение интегрального показателя оценки регионального темпа жизни с использованием многомерных статистических методов // Вестник Полоцкого государственного университета. Сер. D, Экономические и юридические науки. 2022. № 5. С. 44–50. DOI: 10.52928/2070-1632-2022-60-5-44-50.
  5. Суслов С. А. Кластерный анализ: сущность, преимущества и недостатки // Вестник НГИЭИ. 2010. № 1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/klasternyy-analiz-suschnost-preimuschestva-i-nedostatki (дата обращения: 22.06.2022).
  6. Луценко Е. В., Коржаков В. Е. Некоторые проблемы классического кластерного анализа // Вестник Адыгейского государственного университета. Сер. 4, Естественно-математические и технические науки. 2011. № 2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/nekotorye-problemy-klassicheskogo-klasternogo-analiza (дата обращения: 13.07.2022).
  7. Карпенко Е. М., Карпенко В. М., Ковалевич В. С. Кластерный анализ факторов роста сферы информационно-коммуникационных технологий // Труды БГТУ. Сер. 5, Экономика и управление. 2018. № 2 (214). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/klasternyy-analiz-faktorov-rosta-sfery-informatsionno-kommunikatsionnyh-tehnologiy (дата обращения: 09.08.2022).
  8. Статистика ООН. URL: http://data.un.org (дата обращения: 30.07.2021).
  9. Данные статистического управления Европейского Союза. URL: https://ec.europa.eu/eurostat (дата обращения: 29.07.2021).
  10. Экономическая статистика. URL: https://knoema.com/atlas/topics/Economy (дата обращения: 26.07.2021).
  11. Годовые данные Национального статистического комитета Республики Беларусь. URL: https://www.belstat.gov.by (дата обращения: 10.12.2021).
  12. Карпенко Е. М., Рассеко Ю. Ю. Управление темпом жизни Республики Беларусь // Известия Гомельского государственного университета имени Ф. Скорины. 2022. № 5 (38). С. 52–61.
Поступила 14.09.2022