Analyzing and Forecasting the Construction Volume in the Municipal Districts of the Republic of Mari El

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

Introduction. The development of the construction industry is an important indicator of the state of the economy of a region and the quality of life of its population. The conducted analysis of research works indicates a wide range of construction sector problems being investigated. At the same time, the studies are carried out with regard to the subjects of the Russian Federation in general, without detailed consideration of the territories within them. However, the level of economic development of districts can differ significantly, which has diverse impacts on the state of the construction industry in the region as a whole.

The purpose of the study is to analyze and forecast the volume of housing construction in the districts of the Republic of Mari El depending on the level of their welfare development.

Methods. The construction of models of contract work volumes in the regional municipal districts is based on the stepwise algorithm of regression analysis, which enables assessing the influence of a set of factorial features on the modeled indicator, both in their totality and for each factor individually. To develop forecasts of the housing construction volume, the algorithm of the exponential smoothing method has been used that enables the creation of accurate forecasts taking into account the presence of a trend and periodic fluctuations in the development of a phenomenon.

Results. The active development of the construction sector in the Republic of Mari El in recent years has led to a significant expansion of the housing sector and an increase in the number of industrial and civil facilities. Based on the analysis, the dynamics of the residential building construction in the municipal districts of the Republic has shown an upward trend over the past 16 years. According to the forecasts obtained, the largest volume of housing construction is expected in the Medvedevsky and Zvenigovsky municipal districts of the Republic and will reach 107.1 million square meters by 2025, which is explained, inter alia, by the immediate proximity of the Medvedevsky district to Yoshkar-Ola, the capital city of the Mari El Republic. In Volzhsky, Mari-Tureksky, Morkinsky and Sernursky districts, the housing commissioning will amount to 37.5 million square meters by 2025; in Gornomariysky, Kilemarsky, Kuzhenersky, Novotoryalsky and Yurinsky districts, construction of residential buildings will reach 21.7 million square meters by 2025. In Paranginsky and Sovetsky districts, the volume of housing construction will amount to 10.8 million square meters by 2025. The smallest volume of residential space commissioning is predicted for Orshansky district, where it will reach 6.3 million square meters by 2025. Conclusion. The forecasts obtained are indicative of the active development of the construction industry in the municipal districts of the Republic of Mari El. The housing construction volume is predicted to increase in all classification groups of districts.

Texto integral

Acesso é fechado

Sobre autores

Tatyana Ignasheva

Mari State University

Autor responsável pela correspondência
Email: samofeeva@mail.ru
Código SPIN: 7730-6829

Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Department of Applied Statistics and Digital Technologies

Rússia, 1, Lenin Sq., Yoshkar-Ola, 424000

Bibliografia

  1. Kornienko S. Low-rise housing construction: in search of perfection. Sustainable Building Technologies. 2020;(3):48–55. EDN: TRLZPL (In Russ.).
  2. Luk'janenko L. A., Artem'eva Ju. V., Shajbako-va N. I. Modular construction as a modern direction of affordable housing construction. Fotinskie Chtenija. 2018;(1(9)):218–225. EDN: YWWKIV (In Russ.).
  3. Gnezdilov E. A., Mannapova A. N. Housing con-struction as the basis of security social stability in the region. Fundamental Research. 2018;(12-2): 234–239. EDN: YWMMXZ (In Russ.).
  4. Batkeyeva D. R., Ulakov S. N., Borbasova Z. N. et al. Problems of attracting investment in housing and communal services. Bulletin of Karaganda University. Economy Series. 2021;102(2): 43–55. doi: 10.31489/2021ec2/43-55
  5. Yaskova N. Yu., Zaitseva L. I. Construction: overcoming growth limits. Real Estate: Economics, Management. 2022;(4):12–17. doi: 10.22337/2073-8412-2022-4-12-17
  6. Logvinov V. V. Civil engineering and inviolability of housing. The Crimean Scientific Bulletin. 2020;(15):126–131. EDN: YXIJTP (In Russ.).
  7. Nikolaev S. V. Construction of low-rise housing from house sets of factory production. The Zhilishchnoe Stroitel'stvo (Housing Construction) Journal. 2021;(5):3–9. doi: 10.31659/0044-4472-2021-5-3-8; EDN: XXAYOZ (In Russ.).
  8. Efimova O. V., Lysikova T. S. Building and housing market. Economic Bulletin of the Economy Research Institute of the Ministry of Economy of the Republic of Belarus. 2019;(3(261)): 30–34. EDN: VOEXII (In Russ.).
  9. Artsibashev A. I., Mishchenko V. V. Mass con-struction of social housing as a tool for the de-velopment of the region’s economy. Economics. Profession. Business. 2022;(3):5–13. doi: 10.14258/epb202232; EDN: NFYETW (In Russ.).
  10. Shuvalova M. V. Housing construction: main-taining the pace of housing commissioning and plans to improve its quality. Yuriskonsul't v Stroitel'stve. 2023;(4):3–10. EDN: CFGFKB (In Russ.).
  11. Grushina O. V., Shelomentseva N. N. Construc-tion of standard and comfort class housing: functionality of costs and their use in the interest of developers. Economic Analysis: Theory and Practice. 2018;17(7(478)):1318–1336. doi: 10.24891/ea.17.7.1318; EDN: XTUSPZ (In Russ.).
  12. Ignasheva T. A. Operation of the transport industry in Mari El Republic: analysis and clustering. Vestnik of Volga State University of Technology. Ser.: Economics and Management. 2022;(3-4):62–72. doi: 10.25686/2306-2800.2022.3-4.62; EDN: SBHHJG (In Russ.).

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
2. Fig. 1. Dynamics of commissioning of residential buildings in the municipal districts of the Republic of Mari El

Baixar (207KB)
3. Fig. 2. Clustering of the municipal districts of the Republic of Mari El

Baixar (33KB)
4. Fig. 3. Dynamics and forecast of commissioning of residential buildings in the first cluster of the districts of the Republic of Mari El

Baixar (478KB)
5. Fig. 4. Dynamics and forecast of commissioning of residential buildings in the second cluster of the districts of the Republic of Mari El

Baixar (481KB)
6. Fig. 5. Dynamics and forecast of commissioning of residential buildings in the third cluster of the districts of the Republic of Mari El

Baixar (450KB)
7. Fig. 6. Dynamics and forecast of commissioning of residential buildings in the fourth cluster of the districts of the Republic of Mari El

Baixar (490KB)
8. Fig. 7. Dynamics and forecast of commissioning of residential buildings in the fifth cluster of the districts of the Republic of Mari El

Baixar (462KB)

Declaração de direitos autorais © Игнашева Т.A., 2024

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».