Статьи

Работа посвящена актуальной задаче исследования деловой активности бизнеса на отдельно взятой территории. В ней рассматриваются изменения результативности ведения бизнеса в определенном регионе в зависимости от времени, местоположения и экономических условий ведения хозяйственной деятельности субъектов малого и среднего предпринимательства. Сформулирован методологический подход, который позволяет анализировать и выявлять закономерности в распределении результативности по сферам деятельности субъектов с учетом пространственных и временных аспектов. Для выявления общих закономерностей и факторов, влияющих на экономическое развитие, а также для разработки рекомендаций по оптимизации бизнес-процессов и улучшению условий предпринимательской деятельности на региональном уровне используются методы кластерного анализа. Показана эффективность решения поставленной задачи при анализе сложных высокоразмерных данных с применением нелинейных методов уменьшения размерности. Результаты исследований показали, что деловая активность в регионе зависит не только от экономических факторов, наблюдаемых в динамике, но и от пространственного размещения субъектов хозяйствования, кластеризация которых выполняется с использованием специализированных метрик, что позволяет адаптировать универсальный алгоритм уменьшения размерности пространства признаков UMAP под конкретные задачи и типы данных. Полученные выводы могут быть полезны для предпринимателей, органов власти и бизнес-сообществ, стремящихся оптимизировать меры по поддержке бизнеса и улучшить условия для его ведения.

В статье рассматриваются современные актуальные подходы к стратегическому планированию экономического развития территорий с использованием концепции точек роста и возможностей анализа графовых моделей.

Цель исследования заключается в разработке метода пространственной кластеризации социально-экономических единиц на основе анализа графовых моделей для оценки точек роста в системе стратегического планирования территорий.

Кроме того, представлен подход построения обобщенного вторичного графа муниципальной сети промышленных предприятий на основе положения объектов в многомерном пространстве признаков и связей между ними c использованием алгоритма UMAP, позволяющего выполнить равномерную аппроксимацию многообразия вариантов отображения объектов в многомерном пространстве признаков с поправкой на расстояние до ближайшего соседа. Основная гипотеза работы строится на ограничении сложности графа путем удаления ребер между вершинами с низкой степенью сходства и выполнении дальнейшей кластеризации. Предложен метод выделения минимального связующего дерева (MST) для определения точек роста в обобщенном вторичном графе. Разработанные подходы успешно могут быть применены в целях повышения эффективности стратегического планирования территорий, однако требуют совершенствования путем проработки конкретных ключевых показателей и индикаторов, которые позволяют сформировать вторичный граф на основе алгоритма UMAP для оценки взаимосвязей между объектами, а также устранить шумы, снизить переобучение модели и масштабировать решение за счет включения в модель новых показателей, вносящих полезную информацию о предметной области.