Категоризация регионов по уровню социально-экономического развития: подходы на основе PCA

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

в условиях цифровизации и усложнения социально-экономических процессов возрастает необходимость разработки эффективных инструментов анализа регионального развития. В данной статье предложена методология категоризации регионов Российской Федерации на основе анализа потребностей населения с применением метода главных компонент (PCA). Проведено сравнение двух подходов – математического и эвристического – к реализации алгоритма категоризации. Представлены этапы обработки данных, включая корреляционный анализ, стандартизацию, построение главных компонент и квантильную классификацию. Показана эффективность предложенного подхода для оценки социально-экономического положения субъектов РФ и выявления факторов, влияющих на их развитие. Работа выполнена в рамках реализации проекта «Разработка методологии формирования инструментальнои? базы анализа и моделирования пространственного социально-экономического развития систем в условиях цифровизации с опорои? на внутренние резервы» (FSEG-2023-0008).

Об авторах

А. В Веселов

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

Email: veselov_av@spbstu.ru

П. А Пашинина

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

Email: pashinina_pa@spbstu.ru

Е. А Конников

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

Email: krasnova_ds@spbstu.ru

О. Д Старченкова

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

Список литературы

  1. Родионов Д.Г., Баранова И.В., Насрутдинов М.Н. Идентификация ключевых медиаторов развития социального потенциала региона // Российский экономический интернет-журнал. 2019. № 3. С. 69 – 86.
  2. Крыжко Д.А., Смирнова И.А., Конников Е.А., Унгвари Л. Методология снижения размерности в задачах анализа регионального инновационного потенциала: состязательный подход // Экономика Северо-Запада: проблемы и перспективы развития. 2024. № 2 (77). С. 69 – 77.
  3. Ворошилов Н.В. Концептуальный подход к формированию мониторинга социально-экономического развития муниципальных образований регионов России // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2023. № 16 (3). С. 118 – 140.
  4. Щеглеватых Е.А. Роль мониторинга в управлении социально-экономическим развитием регионов // Вектор экономики. 2022. № 12. C. 2 – 12.
  5. Репова М.Л., Сазанова Е.В., Лобанова Ю.С. Инструментарий социально-экономического мониторинга регионов для целей управления // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2014. № 13. С. 44 – 53.
  6. Куркина М.П., Галкина Н.Г. Оценка социально-экономического положения населения посредством технологии мониторинга // Молодой учёный. 2016. Vol. 12. P. 1334 – 1336.
  7. Кононова Е.Н., Мельников М.А. Мониторинг социально-экономического развития регионов: учебное пособие. 2022. № 1. С. 21 – 44.
  8. Иневатова О.А., Гореликова-Китаева О.Г. Мониторинг социально-экономического развития региона // Вопросы экономики и права. 2023. Vol. 4. № 178. P. 52 – 60.
  9. Карташов К.А., Прудникова М.В. Социально-экономическое развитие региональной системы // Научно-методический электронный журнал «Концепт». 2017. № 54. С. 40 – 44.
  10. Агоева З.И., Топсахалова Ф.М.-Г. Мониторинг проблем социально-экономического развития региона // Фундаментальные исследования. 2014. Vol. 9. № 3. P. 621 – 624.
  11. Чаусов Н.Ю., Маухин Д.А. Социально-экономическое развитие региона и его оценка // Российский экономический интернет-журнал. 2022. № 4. С. 10 – 14.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).