Economic Density of Industrial Sectors in Moscow

封面

如何引用文章

全文:

详细

This article examines the spatial distribution of industrial enterprises across various sectors in the administrative districts of Moscow. The key metric employed is the economic density of an industry, which reflects the number of enterprises per unit area of a district. This measure accounts for differences in district sizes and enables a correct comparative analysis of territories. The statistical data obtained from the Open Data Portal of the Moscow Government was analyzed. In particular, the cluster analysis was conducted and a dendrogram was constructed to illustrate the similarity of districts based on their industrial structure. Herfindahl - Hirschman Indices (HHI) are computed to assess the degree of industrial specialization within Moscow's administrative districts, and localization coefficients are calculated to identify sectors with an elevated concentration in specific districts. Districts with a high degree of specialization (for example, the Zelenograd Administrative District is dominated by radio-electronic enterprises) as well as those with a diversified industrial structure were identified. For most industries, a near-linear decrease in economic density across districts is observed, indicating a balanced distribution of enterprises. Deviations from this trend are explained by the historically established concentration of high-tech industries in certain districts. The study's results hold practical significance for industrial policy and urban planning strategies.

作者简介

A. Shmeleva

MIREA - Russian Technological University

Email: shmeleva_a@mirea.ru
SPIN 代码: 5356-1250
PhD in Physics and Mathematics, Associate Professor, Head of the Department of Informatics 78 Vernadskogo prospect, Moscow, 119454, Russia

参考

  1. Федоляк В. С. Плотность экономического пространства как показатель эффективного использования потенциала территории // Известия Саратовского университета. Экономика. Управление. Право. 2019. Т. 19, вып. 2. С. 122-127.
  2. Гранберг А. Г. Основы региональной экономики. М.: ГУ ВШЭ, 2003. 495 с.
  3. Портал открытых данных Правительства Москвы: [сайт]. URL: https://data.mos.ru/ (дата обращения: 21.08.2025).
  4. Киселева Н. Н., Хучиев М. М. Актуализация подходов к исследованию неоднородности экономического пространства // Региональная экономика. Юг России. 2024. Т. 12. No 2. С. 19-26.
  5. Hirschman А. The paternity of an index // The American Economic Review. 1964. Vol. 54. No. 5. Pp. 761-762.
  6. Linda R. Competition policies and measures of dominant power // Mainstreams in industrial organization / Ed. by H. W. de Jong, W. G. Shepherd. Springer Dordrecht, 1986. Pp. 287-307.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».