КЛАСТЕРИЗАЦИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО ПРОСТРАНСТВА КРАСНОДАРСКОГО КРАЯ - ДИНАМИКА ПОСТКРИЗИСНОГО ПЕРИОДА Текст научной статьи по специальности «Животноводство и молочное дело»

УДК 332.145

КЛАСТЕРИЗАЦИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО ПРОСТРАНСТВА КРАСНОДАРСКОГО КРАЯ - ДИНАМИКА ПОСТКРИЗИСНОГО ПЕРИОДА

Т. А. Мясникова

Кубанский государственный университет

Поступила в редакцию 20 марта 2015 г.

Аннотация: в статье рассматриваются закономерности формирования однородных групп муниципальных образований в регионах России на примере Краснодарского края. Проанализировано состояние муниципальных образований края по шестнадцати показателям социально-экономического развития за 2012 г. в сопоставлении с данными за 2010 г. Обоснован состав виртуальных кластеров, образованных муниципальными образованиями Краснодарского края. Выделены и содержательно охарактеризованы территориальные подсистемы Краснодарского края со сходными социально-экономическими характеристиками.

Ключевые слова: виртуальный кластер, регион, муниципальное образование.

Abstract: in article regularities of formation of uniform groups of municipalities in regions of Russia on the example of Krasnodar Krai are considered. The condition of municipalities of edge on sixteen indicators of social and economic development for 2012 in comparison to data for 2010 is analysed. The structure of the virtual clusters formed by municipalities of Krasnodar Krai is reasonable. Territorial subsystems of Krasnodar Krai with similar social and economic characteristics are allocated and substantially characterized.

Key words: virtual cluster, region, municipality.

Управление социально-экономическими процессами в административно-территориальных образованиях России требует различных стратегий и соответствующего им инструментария. На это обращают внимание многие исследователи [1-9] . Мы также обращали на это внимание в своих работах [10-13].

В то же время невозможно формирование индивидуальных механизмов управления социально-экономическими процессами в муниципальных образованиях, не поддающихся агрегированию на региональном и ощероссийском уровне [5; 8; 9; 10; 13-16].

Вышеуказанное предопределяет необходимость выявления однородных с точки зрения экономического, социального, институционального развития муниципальных образований, для которых целесообразен выбор сходных стратегий и соответствующих им инструментов.

Ранее мы опубликовали исследование по проблеме формирования однородных групп муниципальных образований на примере Краснодарского края [12]. Однако, быстро меняющаяся социально-экономическая среда мега- и макро- уровней требует фиксации происходящих изменений в различные временные периоды.

© Мясникова Т. А., 2015

Вышеуказанное потребовало обратить внимание на изменения в конфигурации групп муниципальных образований в посткризисный период, определить их базовые социально-экономические характеристики и, в перспективе, исследовать происходящие в них изменения с точки зрения возможностей прогнозирования и управления социально-экономическими процессами в территориальных подсистемах регионов страны.

Методический подход к анализу социально-экономического состояния муниципальных образований.

В научных исследованиях и практической деятельности применяются различные способы оценки состояния социально-экономических подсистем крупных административно-территориальных образований, представленные в работах В. П. Бочарова, В. М. Кругляковой, Б. Г. Преображенского, И. Е. Рисина, С. В. Седыкина, Н. В. Си-роткиной, Ю. И. Трещевского, А. И. Щедрова и других исследователей [1-4; 8; 9; 15; 17].

В настоящей статье приведены данные за 2012 г., который мы рассматриваем в качестве некоторой опорной точки прогнозирования, в сопоставлении с ранее опубликованными данными за 2010 г. Таким образом оказался охваченным расчетами достаточно спокойный с точки зрения эконо-

мической конъюнктуры период, последовавший за кризисом 2008-2009 гг.

В качестве метода количественных характеристик групп муниципальных образований принят кластерный анализ, основы которого были заложены М. С. Олдендерфером, Р.К. Блэшфилдом, М. Энрайтом, И. Хартиганом [18-20] и апробирован при исследовании социально-экономических и институциональных характеристик регионов в работах Е. М. Исаевой, В. М. Кругляковой, Л. М. Никитиной, Л.В. Пироговой, А.С. Свиридова, Ю.И. Трещевского и других авторов [6; 14; 15; 21; 22; 24].

Подробно методика нашего подхода представлена в ранее опубликованных работах [11; 12].

Для обеспечения целостности статьи нами воспроизведен из вышеуказанной работы состав показателей (табл. 1).

Показатели приведены в сопоставимый вид посредством стандартной процедуры нормирования.

Принято, исходя из анализа дендрограммы и опыта предшественников, деление муниципальных образований на шесть кластеров. Для ранжирования кластеров использована их двойная кодификация - автоматическая нумерация программой (1, 2, 3, 4, 5, 6), ранги обозначены буквами (А, Б, В, Г, Д, Е - от лучшего к худшему).

Методика расчета показателей подробно изложена в наших более ранних работах [8].

Виртуальная кластеризация муниципальных образований Краснодарского края.

Проведенный анализ социально-экономического развития муниципальных образований с использованием вышеуказанного методического подхода позволил сформировать 6 виртуальных кластеров муниципальных образований Краснодарского края (табл. 2).

Как видно из представленных данных, кластеры достаточно однородны, а социально-экономическое пространство региона весьма дифференцировано по общему уровню развития, характеризуемого суммой нормированных показателей кластеров. Однако по сравнению с 2010 годом [12] степень дифференциации несколько снизилась. Более подробно характеристика данного виртуального социально-экономического пространства по состоянию на 2012 г. представлена в табл. 3.

Анализ данных, представленных в табл. 3 и в ранее опубликованных работах [12], позволяет сделать следующие выводы:

1. Социально-экономическое пространство регионов представлено шестью кластерами. Степень дифференциации кластеров по обобщающему показателю развития весьма высокая. В регионе достаточно сильно выделяется самый развитый кластер А (сумма нормированных показателей почти в 3 раза больше по сравнению с кластером-аутсайдером Е). Наиболее развитый кластер А по сравнению с 2010 г. сменил состав. Вместо ранее

Т а б л и ц а 1

Показатели социально-экономического развития муниципальных образований

Уаг Наименования показателей

Уаг 1 Уровень промышленного производства, руб.

Уаг 2 Уровень сельскохозяйственного производства, руб.

Уаг 3 Уровень развития услуг транспорта, руб.

Уаг 4 Уровень развития строительства, руб.

Уаг 5 Уровень инвестиционной активности, руб.

Уаг 6 Уровень развития потребительского рынка, руб.

Уаг 7 Уровень накопленного экономического потенциала, руб.

Уаг 8 Уровень финансового состояния хозяйствующих субъектов, руб.

Уаг 9 Уровень развития малого предпринимательства, %

Уаг 10 Уровень состояния рынка труда, %

Уаг 11 Доля населения с доходами выше прожиточного минимума, %

Уаг 12 Покупательная способность населения, коэффициент

Уаг 13 Обеспеченность населения амбулаторно-поликлиническими учреждениями

Уаг 14 Обеспеченность населения больничными койками

Уаг 15 Обеспеченность населения врачами

Уаг 16 Обеспеченность средним медицинским персоналом

Т а б л и ц а 2

Состав кластеров социально-экономического развития муниципальных образований Краснодарского края (2012 г.)

Кластер Регионы Значение показателя

Кластер 6 (А) Краснодар 11,12146

Новороссийск 8,29249

сигма 1,366057

среднее 9,706980

Кластер 1 (Б) Туапсинский 7,87655

Сочи 7,27031

сигма 0,396359

среднее 7,573435

Кластер 5 (В) Выселковский 6,46824

Ленинградский 4,11428

Гулькевичский 3,28394

Ейский 4,50782

Кущевский 4,37900

Тбилисский 3,62490

Усть-Лабинский 3,78863

Приморско-Ахтарский 3,37887

сигма 0,347739

среднее 4,193216

Кластер 2 (Г) Белореченский 4,23874

Анапа 4,49770

Геленджик 4,59992

Темрюкский 3,79914

Тихорецкий 4,01951

Славянский 3,78746

Армавир 4,66230

Северский 3,76068

Горячий ключ 4,25505

Абинский 3,84807

Динской 3,22920

Кавказский 4,06674

Крымский 2,93081

Апшеронский 2,13965

сигма 0,339544

среднее 3,845355

Кластер 4 (Д) Павловский 3,95726

Белоглинский 4,41292

Новопокровский 3,51088

Староминский 3,35437

Крыловский 2,92969

Щербиновский 2,83152

Отрадненский 3,98169

сигма 0,308681

среднее 3,568336

Кластер 3 (Е) Тимашевский 4,48418

Брюховецкий 3,27507

Калининский 3,23793

Каневский 3,80287

Красноармейский 2,71225

Лабинский 2,89533

Мостовский 2,77368

Успенский 2,83823

Кореновский 2,98780

Курганинский 2,93988

Новокубанский 2,17776

сигма 0,237952

среднее 3,102271

Т а б л и ц а 3

Показатели развития кластеров социально-экономического развития Краснодарского края (2012 г.)

Кластер 6 (А) Кластер 1 (Б) Кластер 5 (В) Кластер 2 (Г) Кластер 4 (Д) Кластер 3 (Е)

Уаг1 0,633290 0,200335 0,249286 0,299382 0,075996 0,293035

Уаг2 0,009090 0,004240 0,528248 0,135621 0,724523 0,483103

Уаг3 0,652515 0,120245 0,011355 0,040216 0,007579 0,008328

Уаг4 0,310550 0,721245 0,045746 0,064763 0,025093 0,028073

Уаг5 0,210805 0,824135 0,027770 0,053406 0,017661 0,013660

Уаг6 0,780325 0,538115 0,127470 0,246471 0,085307 0,117880

Уаг7 0,860780 0,264670 0,082893 0,064005 0,054673 0,071437

Уаг8 0,754405 0,233810 0,120700 0,064736 0,089260 0,089348

Уаг9 0,644775 0,492060 0,352933 0,622131 0,690724 0,236241

Уаг10 1,000000 0,933335 0,300000 0,628572 0,219047 0,466666

Уаг11 0,690000 0,957000 0,321500 0,418571 0,246286 0,394182

Уаг12 0,845360 0,735395 0,239691 0,300196 0,109966 0,165885

Уаг13 0,667720 0,761495 0,798130 0,416140 0,278563 0,308837

Уаг14 0,308525 0,217280 0,342396 0,124326 0,318893 0,111396

Уаг15 0,631075 0,235030 0,113278 0,100348 0,065861 0,044481

Уаг16 0,707765 0,335045 0,531821 0,266471 0,558904 0,269718

Сумма значений 9,706980 7,573435 4,193216 3,845355 3,568336 3,102271

представленных в нем Краснодара, Новороссийска и Сочи в него вошли: Краснодар и Новороссийск. Изменение состава кластера и развитие экономических процессов привели к усилению позиции кластера, сумма средних нормированных значений достигла 9,7 - 104 % к уровню 2010 г. Экономически наиболее сильными оказались крупные промышленные города региона.

2. Наиболее развитый кластер А характеризуется:

- в состав кластера входят два наиболее развитых городских округа Краснодарского края (Краснодар и Новороссийск), административными центрами которых являются крупные города края;

- максимально высоким значением (1,0) уровня состояния рынка труда;

- положительной динамикой в сфере экономики по сравнению с 2010 г.: резко усилились позиции в сфере промышленного производства (почти в 2 раза по сравнению с 2010 г.) [12], поскольку из состава кластера вышел непромышленный Сочи; кроме того, определенный рост показателя произошел в Краснодаре и, особенно, в Новороссийске; усилились позиции кластера по развитию транспорта за счет изменения состава кластера и положительной динамики этого вида деятельности в Краснодаре и Новороссийске (с 0,45 в 2010 г. до 0,65 в 2012 г.); незначительно улучшился уровень

развития потребительского рынка; выросло значение накопленного экономического потенциала за счет тех же факторов (с 0,63 в 2010 г. до 0,86 в 2012 г.); улучшилось финансовое состояние хозяйствующих субъектов (с 0,59 в 2010 г. до 0,75 в 2012 г.); выросла доля населения с доходами выше прожиточного минимума, покупательная способность населения;

- улучшилось положение кластера А по сравнению с 2010 г. [12] по таким социально значимым показателям, как обеспеченность населения амбу-латорно-поликлиническими учреждениями, обеспеченность населения врачами, обеспеченность средним медицинским персоналом, прежде всего, за счет выхода из кластера Сочи и роста последних двух показателей в Новороссийске;

- слабые позиции занимает кластер по уровню сельскохозяйственного производства, что объясняется тем, что в состав кластера входят два крупных города; ухудшилось положение в строительном секторе кластера (по сравнению с 2010 г.) [12] за счет выхода из него г. Сочи при одновременном росте объемов строительства в Краснодаре и Новороссийске; резко снизился уровень инвестиционной активности (в 3 раза по сравнению с 2010 г.) [там же] также за счет выхода из состава кластера Сочи; однако по сравнению с другими кластерами края кластер А уступает только кластеру Б, в состав которого вошел Сочи.

Остальные позиции можно охарактеризовать как средние по уровню развития.

Графическая интерпретация кластера представлена на рис. 1.

Рис. 1. Социально-экономическая конфигурация кластера А

3. Кластер Б характеризуется следующими основными особенностями:

- в кластер вошли Сочи и Туапсинский район (курортные территории края); сумма средних значений нормированных показателей существенно увеличилась по сравнению с 2010 г. (с 4,82 до 7, 57) ;

- по сравнению с 2010 г. кластер поменял свой состав: из него вышли Анапа, Геленджик, Армавир, Горячий Ключ (переместились в кластер Г) и вошел Сочи, который в 2010 г. входил в кластер А;

- отрыв от кластера А - в 1,3 раза по сумме нормированных значений показателей;

- наиболее сильны позиции кластера: развитое строительство (сумма нормированных 0,72 многократно превышает показатели остальных кластеров) - рост показателя по сравнению с 2010 г. [12] произошел, прежде всего, за счет вхождения в кластер Сочи; уровень инвестиционной активности (0,82) - лучший показатель по краю в 4 раза превышает ближайший к нему показатель кластера А и в 8 раз показатель кластера Б в 2010 г.; достаточно высок уровень развития потребительского рынка (0,53) - уступает только кластеру А; уровень состояния рынка труда (вторая позиция, после кластера А, с большим отрывом от остальных кластеров) - нормированный показатель вырос почти на треть по сравнению с 2010 годом [там же]; доля населения с доходами выше прожиточного минимума (0,95) - лучший показатель по краю, нормированный показатель вырос почти на треть по сравнению с 2010 годом [там же]; покупательная способность населения (0,73) - второе место по

краю после кластера А, показатель вырос по сравнению с 2010 г. [там же]; высокий уровень развития амбулаторно-поликлинических учреждений (0,76)

- второе место по краю после кластера А, показатель вырос по сравнению с 2010 годом;

- низкое значение показателей: уровень развития услуг транспорта (0,12) - несмотря на то, что данный нормированный показатель занимает 2 место после кластера А и вырос в 3 раза по сравнению с 2010 г. [12], также наблюдается рост уровня развития услуг транспорта в Туапсинском районе и Сочи по сравнению с 2010 г. [там же] данный нормированный показатель остается достаточно низким; уровень развития промышленного и сельскохозяйственного производства, что можно объяснить тем, что в состав кластера вошли туристские территории - данные нормированные показатели снизились по сравнению с 2010 г.; обеспеченность населения больничными койками (0,21)

- хотя показатель вырос в 1,5 раза по сравнению с 2010 г. [там же].

Графическая интерпретация кластера Б представлена на рис. 2.

Рис. 2. Социально-экономическая конфигурация кластера Б

4. Кластер В:

- в состав кластера В вошли 8 муниципальных образований: Выселковский, Ленинградский, Гуль-кевичский, Ейский, Кущевский, Тбилисский, Усть-Лабинский, Приморско-Ахтарский районы;

- по сравнению с 2010 г. [12] кластер почти полностью поменял свой состав; из состава кластера В 2010 года остался только Выселковский район;

- сумма нормированных значений показателей кластера В составила 4,19, что более чем в 2 раза меньше, чем в кластере А и незначительно меньше, чем в кластере В в 2010 году [12];

- довольно сильные позиции занимает кластер по показателям: развитое сельское хозяйство (0,52)

- вторая позиция после кластера Д; обеспеченность населения амбулаторно-поликлиническими учреждениями (0,79) - лучшее значение по краю; обеспеченность населения больничными койками (0,34)

- лучшее значение по краю; обеспеченность средним медицинским персоналом (0,53) - третье значение по краю;

- наиболее слабые позиции кластера В: уровень развития услуг транспорта (0,01); уровень развития строительства (0,04); уровень инвестиционной активности (0,02); уровень накопленного экономического потенциала (0,08). Несмотря на то, что данные нормированные показатели не являются худшими в крае, они отрицательно характеризуют состояние экономической инфраструктуры муниципальных образований, входящих в состав кластера В.

Графическая интерпретация кластера В представлена на рис. 3.

значение по краю после кластеров А и Б; доля населения с доходами выше прожиточного минимума (0,41) - третье значение по краю после кластеров Б и А; покупательная способность населения (0,30) - третье значение по краю после кластеров А и Б; обеспеченность населения амбулаторно-поликлиническими учреждениями (0,41);

- наиболее слабые позиции кластера: уровень финансового состояния хозяйствующих субъектов (0,06) - худший показатель по краю; уровень развития услуг транспорта (0,04); уровень развития строительства (0,06); уровень инвестиционной активности (0,05); уровень накопленного экономического потенциала (0,06). Как и в кластере В данные нормированные показатели не являются худшими в крае, но они отрицательно характеризуют состояние экономической инфраструктуры муниципальных образований, входящих в состав кластера Г.

Графическая интерпретация кластера Г представлена на рис. 4.

Рис. 3. Социально-экономическая конфигурация кластера В

5. Кластер Г:

- в кластер Г входят 4 городских округа и 10 муниципальных районов;

- из состава кластера Г 2010 г. [12] в составе 2012 г. остался только Апшеронский район, таким образом состав кластера Г в 2012 г. почти полностью поменялся;

- сумма нормированных значений показателей кластера Г составила 3,84 - что незначительно больше, чем в 2010 г.

- отрыв от кластера В по сумме нормированных показателей невысокий;

- относительно сильные стороны кластера: уровень промышленного производства (0,29) - второе значение по краю после кластера А; уровень развития малого предпринимательства (0,62) - третье значение по краю после кластеров Д и А; уровень состояния рынка труда (0,62) - третье

Рис. 4. Социально-экономическая конфигурация кластера Г

6. Кластер Д:

- в состав кластера Д вошли 7 муниципальных районов: Павловский, Белоглинский, Новопокров-ский, Староминский, Крыловский, Щербиновский, Отрадненский;

- по сравнению с 2010 г. [12] кластер полностью поменял свой состав;

- сумма нормированных значений показателей кластера Д составила 3,56 - что незначительно больше, чем в 2010 г. [12];

- отрыв от кластера Г по сумме нормированных значений показателей невелик;

- сильные позиции кластера: уровень сельскохозяйственного производства (0,72) - лучший показатель по краю, почти в 1,5 раза превышающий нормированный показатель следующего за ним

кластера В; уровень развития малого предпринимательства (0,69) - лучший показатель по краю; обеспеченность населения больничными койками (0,31) - второе место по краю после кластера В; обеспеченность средним медицинским персоналом (0,55) - второе место по краю после кластера А;

- худшие показатели кластера по краю (нормированные показатели меньше 0,10): уровень промышленного производства; уровень развития услуг транспорта; уровень развития строительства; уровень развития потребительского рынка; уровень накопленного экономического потенциала; покупательная способность населения;

- слабые позиции кластера Д по уровню инвестиционной активности (0,01); уровню финансового состояния хозяйствующих субъектов (0,08); обеспеченности населения врачами (0,06) - в соответствие с рангом кластера нормированные показатели занимают 5 позицию в крае (ситуация хуже только в кластере Е). Графическая интерпретация кластера Д представлена на рис. 5.

между кластером Е и ближайшим к нему кластером Д незначителен;

- относительно развито промышленное производство (0,29) - опережает кластеры Б, В, Д; нормированный показатель вырос более, чем в 2 раза по сравнению с 2010 г. за счет вхождение в кластер муниципальных районов с развитой промышленностью; развито сельское хозяйство (0,48) - 3 место по краю, однако по сравнению с 2010 г. нормированный показатель уменьшился на 21 % [12];

- наблюдается положительная динамика по сравнению с 2010 г. [12] по следующим показателям: уровню состояния рынка труда (0,46) - по сравнению с 2010 г. нормированный показатель увеличился в 3 раза; доле населения с доходами выше прожиточного минимума (0,39); обеспеченности населения амбулаторно-поликлиническими учреждениями (0,30);

- наиболее слабые позиции кластера по уровню развития услуг транспорта (0,00), уровню развития строительства (0,02), уровню инвестиционной активности (0,01), уровню финансового состояния хозяйствующих субъектов (0,08), уровню накопленного экономического потенциала (0,07), обеспеченности населения врачами (0,04) - нормированные показатели менее 0,1. Графическая интерпретация кластера Е представлена на рис. 6.

Рис. 5. Социально-экономическая конфигурация кластера Д

7. Кластер Е:

- в состав кластера Е вошли 11 муниципальных районов: Тимашевский, Брюховецкий, Калининский, Каневский, Красноармейский, Лабинский, Мостовский, Успенский, Кореновский, Курганин-ский, Новокубанский;

- по сравнению с 2010 г. [12] кластер почти полностью поменял свой состав: из состава 2010 г. в кластере Е остались 3 муниципальных района: Брюховецкий, Каневский, Лабинский;

- сумма нормированных значений показателей кластера Е составила 3,10 - что незначительно больше, чем в 2010 г.;

- наблюдается достаточно большое отставание по общему уровню экономического развития - более чем в три раза от кластера А; однако разрыв

Рис. 6. Социально-экономическая конфигурация кластера Е

В результате проведенного анализа можно сделать следующие выводы о состоянии социально-экономического развития муниципальных образований в период 2010-2012 гг.

За исследуемый период состав кластеров практически полностью изменился, что говорит о значительной динамике как в отдельных отраслях, так и в социально-экономическом развитии муниципальных образований края.

В состав наиболее развитого кластера А входят два крупных городских округа Краснодарского края (Краснодар и Новороссийск). Кластер отличается высоким уровнем общего развития с суммой нормированных показателей 9,70 (0,60 от максимально возможного уровня виртуального муниципального образования со значениями 1,0 по каждому показателю). Муниципалитеты кластера можно охарактеризовать как наиболее благополучные. Краснодар - столица Краснодарского края с численностью населения кратно превышающей численность населения других муниципальных образований (в Краснодаре проживает около 746 тыс. чел). Новороссийск (301,5 тыс. чел.) является городом-портом федерального значения.

Туапсинский район и город Сочи, составляющие весьма развитый кластер Б, занимают сильные позиции по состоянию инфраструктурных отраслей, инвестиционной активности, показателям жизненного уровня и социального развития. Это наиболее развитые туристские территории Краснодарского края и низкий уровень развития транспорта тормозит их развитие.

Кластер В объединяет муниципальные образования с развитым сельским хозяйством и средними показателями уровня развития промышленного производства (относительно других кластеров), а также неплохими показателями социального развития. Слабой стороной муниципальных образований, входящих в состав кластера, является низкий уровень развития экономической инфраструктуры (транспорта, строительства и т.п.).

Кластер Г объединяет 10 муниципальных районов и 4 городских округа, три из которых (Анапа, Геленджик, Горячий Ключ) являются туристскими территориями. Кластер характеризуется относительно высоким уровнем развития промышленности и малого предпринимательства. Слабой стороной муниципальных образований, входящих в состав кластера Г, является низкий уровень развития экономической инфраструктуры, а также худший в крае уровень финансового состояния хозяйствующих субъектов.

В состав кластера Д вошли 7 типичных сельских муниципальных образований с наиболее развитым сельским хозяйством и самым низким уровнем развития промышленности, а также развитым малым предпринимательством. Слабо развиты в муниципальных образованиях кластера инфраструктурные отрасли (транспорт, строительство). Также кластер Д отстает по уровню жизни населения.

Кластер Е (11 муниципальных образований края) - самый слабый по общему уровню социально-экономического развития. Несмотря на средний уровень развития промышленного производства и сельского хозяйства, муниципальные образования кластера занимают крайне слабые позиции по уровню развития услуг транспорта, строительства, инвестиционной активности, уровню финансового состояния хозяйствующих субъектов.

ЛИТЕРАТУРА

1. Бочаров В. П. Экономическая и управленческая деятельность государства: сферы, уровни, инструментарий / В. П. Бочаров, И. Е. Рисин, Ю. И. Трещевский.

- Воронеж : Изд-во ВГУ 2008. - 556 с.

2. Круглякова В. М. Региональная инвестиционная политика : методологическое, концептуальное, методическое обеспечение : монография / В. М. Круглякова.

- Воронеж : Издательско-полиграфический центр Воронежского гос. ун-та, 2012. - 300 с.

3. Региональная социально-экономическая политика : теория, мировая и российская практика : монография / под ред. Б. Г. Преображенского, Ю. И. Трещевского.

- Воронеж : Научная книга, 2005. - 344 с.

4. Сироткина Н. В. Концептуальные положения разработки перспектив развития экономики региона / Н. В. Сироткина, А. А. Зайцев // ФЭС : финансы, экономика, стратегия. - 2013. - № 3. - С. 10-15.

5. Трещевский Ю. И. Анализ кризисных процессов в регионах России с позиций экономической динамики // Ю. И. Трещевский, С. В. Седыкин // Регион: системы, экономика, управление. - 2012. - № 3 (18).

- С. 100-108.

6. Трещевский Ю. И. Выбор стратегий инновационного развития регионов на основе виртуальной кластеризации / Ю. И. Трещевский, Д. Ю. Трещевский // Ученые записки Таврического национального университета им. В. И. Вернадского. - 2012. - Т. 25, № 4: Экономика и управление. - С. 208-217.

7. Трещевский Ю. И. Методология и методика экономического анализа конкурентоспособности региона / Ю. И. Трещевский // Экономический анализ : теория и практика. - 2009. - № 1. - С. 35-46.

8. Трещевский Ю. И. Оценка регионов России по показателям асинхронности развития / Ю. И. Трещев-ский, А. И. Щедров // Вестник Воронеж. гос. ун-та. Сер.: Экономика и управление. - 2011. - № 1. - С. 94-108.

9. Трещевский Ю. И. Управление регионами России в условиях асинхронности их развития : монография / Ю. И. Трещевский, А. И. Щедров. - Воронеж : Научная книга, 2013. - 187 с.

10. Мясникова Т. А . Стратегическое планирование местного развития в Краснодарском крае : опыт городских округов / Т. А. Мясникова // Регион : системы, экономика, управление. - Воронеж, 2013. - № 3 (22). -С. 95-100.

11. Мясникова Т. А. Анализ структурных изменений экономики муниципальных образований Краснодарского края / Т. А. Мясникова // Вестник Воронежского государственного университета. Сер.: Экономика и управление. - 2014. - № 2. - С. 101-111.

12. Мясникова Т. А. Кластеризация социально-экономического пространства Краснодарского края в посткризисный период / Т. А. Мясникова // Современная экономика : проблемы и решения. - 2014. - № 2 (50).

- С. 136-150.

13. Мясникова Т. А. Потребности местного сообщества как основа планирования экономического развития // Регион : системы, экономика, управление. - Воронеж, 2012. - № 4 (19). - С. 19-23.

14. Исаева Е. М. Динамика воспроизводимых факторов производства в регионах России - экономический и институциональный аспекты / Е. М. Исаева, Л. М. Никитина, Ю. И. Трещевский // Регион : системы, экономика, управление. - 2013. - № 1 (20). - С. 21-31.

15. Трещевский Д. Ю. Кластерный подход к анализу инновационного развития регионов России / Д. Ю. Тре-щевский // Регион : системы, экономика, управление.

- 2011. - № 1 (12). - С. 37-47.

16. Трещевский Ю. И. Асинхронность как свойство экономических систем / Ю. И. Трещевский,

B. Н. Эйтингон, А. И. Щедров // Вестник Воронеж. гос. ун-та. Сер.: Экономика и управление. - 2010. - № 2. -

C. 23-27.

17. Круглякова В. М. Государственное регулирование инвестиционной деятельности : теория, отечественная

Кубанский государственный университет

Мясникова Т. А., кандидат экономических наук, доцент

E-mail: [email protected]

и зарубежная практика : монография / В. М. Круглякова, Ю. И. Трещевский. - Воронеж : ВГПУ, 2010. - 180 с.

18. ОлдендерферМ. С. Кластерный анализ. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / М. С. Олдендерфер, Р. К. Блэшфилд ; под ред. И. С. Енюкова. -М. : Финансы и статистика, 1989. - 215 с.

19. KnrightM. J. Regional Clusters: What we know and what we should know / Paper prepared for the Kiel Institute International Workshop on Innovation Clusters and Interregional Competition, 2002. - 216 р.

20. Hartigan I. A. Algoritm AS 136: A K-Means Clustering Algorithm / J. A. Hartigan, M. A. Wong // Journal of the Royal Statistical Society Series C (Applied Statistic). - Vol. 28, № 1 (1979). - P. 100-108.

21. Исаева Е. М. Экономическая динамика институциональных подсистем регионов России / Е. М. Исаева, Л. М. Никитина, Ю. И. Трещевский // Современная экономика : проблемы и решения. - 2013. - № 1 (37). -С. 86-98.

22. Свиридов А. С. Социализация бизнеса в регионах России - начало процесса / А. С. Свиридов // Вестник Воронежского государственного университета. Сер.: Экономика и управление. - 2014. - № 3. - С. 50-56.

23. Трещевский Ю. И. Виртуальные кластеры промышленного развития регионов России / Ю. И. Трещев-ский, Л. В. Пирогова // Регион : системы, экономика, управление. - 2013. - № 4 (23). - С. 91-101.

24. Трещевский Ю. И. Кластерный подход к анализу факторов и условий инвестиционной деятельности в регионах России / Ю. И. Трещевский, В. М. Круглякова // Экономика и управление. - 2011. - № 7 (69). - С. 17-21.

Kuban State University

Myasnikova T. A., Candidate of Economic Sciences, Associate Professor

E-mail: [email protected]