Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/3269
Title: Пространственная кластеризация моногородов и динамическая модель экономического роста
Other Titles: The Modelling of economic development of single-industry towns in the mining region
Authors: Антонова, И. С.
Пчелинцев, Е. А.
Попова, С. Н.
Antonova, I. S.
Pchelintsev, E. A.
Popova, S. N.
Keywords: моногород; диверсификация; экономический рост; пространственное развитие; энтропия; агрегированная выручка; бутстрап-метод; динамическая регрессионная модель; single-industry town; diversification; economic growth; spatial development; entropy; aggregate revenue; bootstrap method; dynamic regression model
Issue Date: 2019
Publisher: Издательство Тюменского государственного университета
Citation: Антонова, И. С. Пространственная кластеризация моногородов и динамическая модель экономического роста / И.С. Антонова, Е. А. Пчелинцев, С. Н. Попова // Вестник Тюменского государственного университета. Социально-экономические и правовые исследования / главный редактор Г. Ф. Шафранов-Куцев. – Тюмень: Изд-во Тюм. гос. ун-та, 2019. – Т. 5.– № 4(20). – С. 138-154.
Series/Report no.: Социально-экономические и правовые исследования
Abstract: Статья посвящена проблемам экономического роста и пространственного развития регионов с высокой концентрацией моногородов. Целью исследования является выявление факторов развития моногородов на микроэкономическом уровне на основе кластеризации и динамического моделирования моногородов в трех регионах с наивысшей их концентрацией – Кемеровской, Свердловской и Челябинской областях. В работе проводится кластеризация моногородов по показателям энтропии и числу вновь созданных предприятий, позволяющая выделить три «центральных» моногорода в каждом из регионов соответственно – Новокузнецк, Нижний Тагил, Магнитогорск. Кластеризация моногородов с применением нормированного на численность населения показателя числа вновь созданных предприятий позволяет отнести данные города к двум разным кластерам: Новокузнецк против Нижнего Тагила и Магнитогорска с доминированим различных параметров. Корреляционный анализ агрегированной выручки, основных средств, доли моноотрасли, энтропии выручки, числа вновь созданных предприятий трех моногородов позволяет предложить динамическую регрессионную модель. Особенностью данной модели является включение в качестве переменной числа вновь созданных предприятий Нижнего Тагила для всех рассматриваемых городов, а также включение дамми-переменной, отражающей год введения программы развития моногородов. Значимость введения данной переменной подтверждается с применением бутстрап-метода для Новокузнецка. Результаты исследования позволили выявить как общие закономерности развития регионов – положительный эффект снижения доли моноотрасли, а также моноцентричное положение моногородов в регионах на экономический рост, так и их различия – противоречивое влияние фактора разнообразия в «центральных» моногородах, а также отнесение Новокузнецка и Нижнего Тагила с Магнитогорском к разным кластерам. В заключении авторы обосновывают досрочное завершение программы диверсификации моногородов, призванной неэффективной в 2019 г.
This article studies the problems of economic growth and spatial development of regions with a high concentration of single-industry towns. The authors aim to identify the factors of development of single-industry towns at the microeconomic level on the basis of clustering and dynamic modeling of single-industry towns in three regions with the highest concentration – Kemerovo, Sverdlovsk, and Chelyabinsk Regions. This paper performs the clustering of single-industry towns by entropy indicators and the number of newly created enterprises, which allows distinguishing three “central” single-industry towns in each of the respective regions: Novokuznetsk, Nizhniy Tagil, and Magnitogorsk. The clustering of single-industry towns with the use of the population-normalized index of the number of newly created enterprises allows us to refer these cities to two different clusters: Novokuznetsk against Nizhniy Tagil and Magnitogorsk with different parameters dominating. The correlation analysis of aggregate revenue, fixed assets, the share of the single industry, the entropy of revenue, the number of newly created enterprises of three single-industry towns allows suggesting a dynamic regression model. The peculiarity of this model is the inclusion as a variable of the number of the newly created enterprises in Nizhniy Tagil for all the cities under consideration, as well as the inclusion of a dummy variable reflecting the year of introduction of the program for the development of singleindustry towns. Using the bootstrap method for Novokuznetsk, the authors have confirmed the significance of the introduction of this variable. The results of the study have revealed both common patterns of regional development – the positive effect of reducing the share of monaurally and monocentric provision of singleindustry towns in the regions for economic growth – and their differences– a contradictory effect of diversity in the central towns, as well as the assignment of Novokuznetsk and Nizhniy Tagil with Magnitogorsk from different clusters. In conclusion, the authors justify the early completion of the program of diversification of single-industry towns, designed to be ineffective in 2019.
URI: https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/3269
ISSN: 2411-7897
2500-3542
Appears in Collections:Вестник ТюмГУ: Социально-экономические и правовые исследования

Files in This Item:
File SizeFormat 
138_154.pdf758.56 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.