Влияние пандемии COVID-19 на социально-экономическое развитие региона
Full article
| Journal |
Экономика и математические методы
ISSN: 0424-7388
|
| Output data |
Year: 2023,
Volume: 59,
Number: 2,
Pages: 54-67
Pages count
: 14
DOI:
10.31857/S042473880022737-9
|
| Tags |
пандемия, COVID‑19, социально‑экономическое развитие, экономическая нестабильность, регион, дискриминантный анализ, многомерный корреляционный анализ, авторегрессия |
| Authors |
Golovanov Oleg Aleksandrovich
1
,
Tyrsin Aleksandr Nikolaevich
1,2
,
Vasilyeva Elena Vitalyevna
1
|
| Affiliations |
| 1 |
Институт экономики УрО РАН
|
| 2 |
Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина
|
|
Funding (1)
|
1
|
Министерство науки и высшего образования РФ
|
0327-2021-0018
|
В статье представлен анализ последствий экономической нестабильности, вызванной пандемией COVID‑19, для социально‑экономического развития региона. Исследование проводилось на примере Свердловской области по данным Федеральной службы государственной статистики. В статье поставлены и решены три задачи исследования. Во‑первых, оценить, насколько в общем изменилось социально‑экономическое состояние региона в результате пандемии COVID‑19. Во‑вторых, выявить влияние пандемии COVID‑19 на характер и структуру взаимосвязей между социально‑экономическими показателями региона. В‑третьих, проанализировать влияние пандемии COVID‑19 на тенденции социально‑экономических показателей региона с учетом их возможного запаздывания и сезонного колебания. Первая задача решается с помощью статистических методов распознавания образов, вторая задача — методами многомерного корреляционного анализа. Для решения третьей задачи использованы стохастические модели временных рядов. Наибольший вклад в разделение на кластеры оказало число родившихся, оборот общественного питания и объем товаров, работ и услуг, выполненных собственными силами; в их динамике наиболее явно прослеживается влияние пандемии COVID‑19 в Свердловской области. Многомерный корреляционный анализ позволил установить, что в результате введения ограничительных и поддерживающих мер сформировались разнонаправленные тенденции динамики социально‑экономических показателей региона, которые нарушили ранее сложившиеся взаимосвязи между ними. Исходя же из полученных коэффициентов авторегрессионной модели, можно обнаружить некоторую закономерность, заключающуюся в росте влияния краткосрочных (лаг 1 и 3 месяца) и в уменьшении влияния долгосрочных (лаг 12 месяцев) изменений показателей. Согласно полученным расчетам экономике Свердловской области за анализируемый период не удалось преодолеть дестабилизирующее влияние последствий пандемии COVID‑19.