Abstract: Проблема межрегиональной дифференциации в экономическом развитии является в настоящее время особо актуальной и дискуссионной. Статья посвящена группировке субъектов Российской Федерации по транспортно-экономическим показателям железнодорожной отрасли в кластеры, формированию транспортно-экономического потенциала и оценке влияния специфических региональных факторов на этот потенциал. Методологическая база исследования включает теоретические положения региональной и пространственной экономики и отраслевых рынков. В методическом плане на первом этапе выделены кластеры из регионов, построенные по заданным комплексным признакам, а на втором построены объясняющие мультиномиальные регрессии для целевой функции (транспортно-экономического потенциала) каждого кластера. В качестве целевой функции выступает интегральный уровень развития регионов, входящих в кластер, представленный совокупностью транспортно-экономических показателей. Доказано, что наиболее существенными факторами, объясняющими рассматриваемый по кластерам транспортно-экономический потенциал, оказались уровень урбанизации, рыночный потенциал и фондонасыщенность территорий. Факторы средней зарплаты по региону, число занятых в обрабатывающей промышленности и уровень урбанизации снижают вероятность нахождения регионов в кластерах с низким и средним транспортно-экономическим потенциалом. Представляет интерес тот факт, что удельные инвестиции в основной капитал снижают вероятность нахождения регионов в кластере с низким потенциалом и являются незначимыми для кластера со средним транспортно-экономическим потенциалом. Полученные результаты способствуют более полному учету территориальных особенностей и социально-экономической ситуации в регионах при развитии систем железнодорожного транспорта.

Cite: Серков Л.А. , Петров М.Б. , Кожов К.Б.
Кластерно-эконометрический инструментарий для исследования неоднородности регионов России
Journal of New Economy. 2021. Т.22. №4. С.78-96. DOI: 10.29141/2658-5081-2021-22-4-5 РИНЦ OpenAlex

Dates:

Submitted:

Oct 25, 2021

Identifiers:

Elibrary:	47507093
OpenAlex:	W4206835586

Citing:

DB	Citing
Elibrary	2

Altmetrics: