Архив статей журнала
Цель исследования заключается в анализе социально-экономических факторов занятости населения в городских округах Российской Федерации. В рамках исследования проводится кластерный анализ городов по двум вариантам: (1) на основе факторных показателей занятости и (2) с использованием как результативных, так и факторных показателей занятости. В обоих случаях проводится статистическое обоснование учета лагов запаздывающего влияния факторных показателей на результативные. Применение данного вариативного подхода в кластеризации позволяет выявить статистически однородные группы городов, соответственно, без учета и с учетом индивидуальных эффектов факторного влияния на занятость и на основе этого обосновать индикаторы регулирования занятости в городах Российской Федерации. Материалы и методы. Для достижения поставленной цели на основе данных муниципальной статистики, предусмотренных Федеральным планом статистических работ, была разработана система показателей, включающая количественные и качественные оценки уровня социально-экономических факторов занятости населения. В исследовании проведен кластерный анализа с использованием иерархического метода (Уорда) и итеративного метода (k-средних). Результаты. В результате кластерного анализа были выделены статистически однородные подгруппы городов, которые различаются по уровню занятости населения, административному составу, набору и характеру влияния факторных показателей на занятость. На основе сравнительного анализа двух вариантов кластеризации доказано, что выявление значимых факторов занятости на муниципальном уровне (по городским муниципальным образованиям) возможно при кластеризации с применением как результативных, так и факторных показателей, а также с учетом временных лагов их взаимосвязи. Кластеризация городов лишь по факторным показателям не обеспечивает учета индивидуальных особенностей взаимозависимости исследуемых показателей в городах, что приводит к грубым статистическим оценкам и скрытости латентных взаимосвязей, учет которых необходим для регулирования занятости. Заключение. Исследование выявило, что статистически однородные кластеры городов имеют специфику административного состава, что предопределяет особенности многофакторных регрессионных моделей занятости, параметры которых рекомендованы к использованию для разработки мер по регулированию занятости и социально-экономического развития городов.
Цель исследования заключается в формировании эффективного инструмента классификации регионов Российской Федерации в контексте инновационной активности в условиях технологических ограничений. Материалы и методы. Информационную и эмпирическую базу исследования составляют, Указы Президента Российской Федерации, нормативно-правовые акты Правительства Российской Федерации, открытый набор статистических данных, предоставляемых Федеральной службой государственной статистики. В рамках исследования проводится многомерная классификация регионов России с использованием индикативного анализа инновационного потенциала территорий и их социально-экономического развития, кластеризации методом Уорда и метрики Евклидова расстояния, а также анализ, сопоставление и иллюстрация полученных результатов с использованием методов визуализации информации в табличном, графическом виде, в том числе с использованием картограмм. Результаты. При построении модели типологизации регионов России сформирована система индикативных показателей, обладающих как качественными, так и количественными характеристиками. На их основе кластерный анализ определяет пять кластеров регионов по уровню инновационной активности и социально-экономического развития, который базируется на итоговом средневзвешенном индексе (Iiv) развития. Результатами исследования определяется эффективность авторского подхода к вопросу типологизации регионов, а также подчеркивается наглядность и интерактивность применяемых в рамках модели инструментов. Использование кластерного и сравнительного анализа с применением средневзвешенных индексов позволяет выявить неочевидные закономерности между инновационной активностью региона и уровнем его развития, а также подчеркнуть интуитивно ожидаемые связи. Все это может составить практическую основу для разработки эффективных стратегий регионального развития и улучшения качества жизни населения. Заключение. Исследование подчеркивает значимость анализа инновационной активности регионов в современных условиях санкционных войн и ограничений технологического импорта. Разработанная модель представляет собой комплексный инструмент анализа инновационного потенциала и уровня развития регионов, который позволяет выявить ключевые факторы инновационной активности, определить потенциальные точки роста, и тем самым поможет сформировать основу для разработки стратегий и программ регионального развития, направленных на повышение уровня жизни населения.