Разработка методологии категоризации социально-экономического развития регионов на базе анализа потребностей населения

Обложка

Цитировать

Аннотация

в статье представлен сравнительный анализ двух методологических подходов к категоризации социально-экономического развития регионов на основе анализа потребностей населения: математической и эвристической категоризации. Предложенные методики сформированы на основе обзора существующих исследований. Оба подхода используют метод главных компонент (PCA), но различаются по стратегии его применения. Математическая категоризация основывается на заданном уровне детерминации, обеспечивая объективность, но потенциально игнорируя специфику отдельных категорий потребностей. Эвристическая категоризация, напротив, учитывает особенности каждой категории, но более подвержена субъективности. Работа вносит вклад в развитие методологии мониторинга социально-экономического развития регионов, предлагая инструменты для более точной и эффективной оценки уровня развития, основанной на анализе удовлетворенности потребностей населения. Перспективы дальнейших исследований включают валидацию разработанной методики и оптимизацию выбора весовых коэффициентов при агрегации показателей. 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

Д. С Краснова

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

О. Д Старченкова

Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

Email: delopost.lab@gmail.com

Список литературы

  1. Моттаева А.Б., Смирнова И.А., Конников Е.А., Шарафанова Е.Е. Нечетко-множественный подход к оценке трансрегиональной промышленной когерентности // Мягкие измерения и вычисления. 2024. Т. 76. № 3. С. 35 – 44.
  2. Rodionov D.G., Konnikov E.A., Konnikova O.A. Approaches to Ensuring the Sustainability of Industrial Enterprises of Different Technological Levels // The Journal of Social Sciences Research. 2018. № 3. P. 277 – 282.
  3. Rudskaya I., Rodionov D. Econometric modeling as a tool for evaluating the performance of regional innovation systems (with regions of the Russian Federation as the example) // Academy of Strategic Management Journal. 2017. № 16 (2). C. 1 – 21.
  4. Щеглеватых Е.А. Роль мониторинга в управлении социально-экономическим развитием региона // 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. № 12. С. 1334 – 1336.
  7. Кононова Е.Н., Мельников М.А. Мониторинг социально-экономического развития регионов. 2022. № 1. С. 21 – 44.
  8. Иневатова О.А., Гореликова-Китаева О.Г. Мониторинг социально-экономического развития региона // Вопросы экономики и права. 2023. № 178 (4). С. 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. № 9 (3). С. 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.
  12. 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.

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).