Dynamic model of research of Siberian Federal District economic spaceby factorial and cluster approaches | Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta – Tomsk State University Journal. 2012. № 363.

Dynamic model of research of Siberian Federal District economic spaceby factorial and cluster approaches

In the article the dynamic model of research of the economic space of regions of theSiberian Federal District (SFO) on the basis of factorial and cluster approaches is presented. In the theory of spatial economy theeconomic space of the region is considered generally from the point of view of the system, economic and legal, and geopoliticalapproaches. Use of the process approach to research the economic space of the region allowed to consider it as a steady self-organisingsystem of relations which is formed as a result of the competition of the regional subjects realizing economic interests. There already arenot enough tools of traditional regional economy for the description of processes of regional systems occurring in the economic space.Use of the dynamic model of statistics based on multidimensional methods for the analysis of economic space of the macro-region (byexample of SFO) will allow to create the factorial basis of the economic space of SFO; to estimate influence of each factor and to definethe degree of heterogeneity of the economic space of SFO; to reveal interrelations of initial indicators of different purposes andsubprocesses, and as a result to define structural interrelations at each level of the dynamic model of the economic space of SFO; toreveal spatial typology of the regions of SFO; to construct the economic space of each regional typology and to estimate its contributionto the development of the economic space of SFO. The offered dynamic model is an effective tool of analysis of spatial development ofthe region, allowing to describe its configuration and dynamics taking into account environment influence, and also the empirical basefor formation and realization of effective state economic policy of the Siberian Federal District and its regions.

Download file
Counter downloads: 306

Keywords

экономическое пространство, факторная модель, региональный процесс, кластер, economic space, factorial model, regional process, cluster

Authors

NameOrganizationE-mail
Akerman Yelena N.National Research Tomsk State Universityaker@tomsk.gov.ru
Mikhalchuk Alexandr A.National Research Tomsk Polytechnic Universityaamih@rambler.ru
Trifonov Andrey Yu.National Research Tomsk Polytechnic Universitytrifonov@mph.phtd.tpu.edu.ru
Всего: 3

References

Акерман Е.Н., Михальчук А.А., Трифонов А.Ю. Факторный подход в построении экономического пространства региона // Вестник Томского государственного университета. Экономика. 2010. № 3(11). С. 84-92.
Лебедева О.В., Филинов П.Л., Шуметов В.Г. Многофакторный анализ показателей социально-экономического развития регионов Центральной России // Наука и образование. Новые технологии : межвуз. сб. науч. тр. Вып. 1: Экономика и технологии. М. : ИИЦ МГУДТ, 2003
Лямина М.А. Факторный анализ в системе оценочных и сравнительных показателей ипотечного рынка // Искусственный интеллект. 2007. № 4. С. 539-545.
Паздникова Н.П. Формирование системы мониторинга реализации программы социально-экономического развития региона : автореф. дис. … канд. экон. наук. Пермь, 2007. 24 с.
Таран О.Л. Теория и методология оценки асимметрии и пространственной поляризации развития региональных социально-экономических систем : автореф. дис. ... д-ра экон. наук. Ставрополь, 2009. 39 с.
Стратегические документы развития Томской области. URL: http://www.tomsk.gov.ru/ru/economy_finances/strategy_documents
Акерман Е.Н., Михальчук А.А., Трифонов А.Ю. Типология регионов как инструмент cоорганизации регионального развития // Вестник Томского государственного универитета. 2010. № 331. С. 126-131.
Сошникова Л.А., Тамашевич В.Н., Уебе Г., Шефер М. Многомерный статистический анализ в экономике. М. : ЮНИТИ-ДАНА, 1999. 598 с.
Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы для экономистов и менеджеров. М. : Финансы и статистика, 2000. 352 с.
Дуброва Т.А. Прогнозирование социально-экономических процессов. Статистические методы и модели. М. : Маркет ДС, 2007.
Каплан А.В. и др. Решение экономических задач на компьютере. CПб. : Питер, 2004. 600 с.
Боровиков В.П. Statistica. Искусство анализа данных на компьютере. СПб. : Питер, 2003. 688 с.
Боровиков В.П., Ивченко Г.И. Прогнозирование в системе STATISTICA® в среде Windows. Основы теории и интенсивная практика на компьютере. М. : Финансы и статистика, 2006.
Халафян А.А. Statistica 6. Статистический анализ данных. М. : Бином1 Tf.3233-Пресс, 2008. 512 с.
Дьяконов В. Mathematica 4. СПб. : Питер, 2001. 656 с.
 Dynamic model of research of Siberian Federal District economic spaceby factorial and cluster approaches | Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta – Tomsk State University Journal. 2012. № 363.

Dynamic model of research of Siberian Federal District economic spaceby factorial and cluster approaches | Vestnik Tomskogo gosudarstvennogo universiteta – Tomsk State University Journal. 2012. № 363.

Download file