CC BY
8
УДК 332.146:330.44
методы обоснования индикаторов в системе управления сбалансированностью социально-экономического развития регионов
© 2015
ГУРЬЯНОВА л. с.
УДК 332.146:330.44
Гурьянова Л. С. Методы обоснования индикаторов в системе управления сбалансированностью социально-экономического развития регионов
Одной из доминантных тенденций территориального развития является усиление дисбалансов, увеличение межрегиональной дифференциации, неравномерности распределения потенциала роста. Сложившаяся ситуация говорит о слабости механизмов системы регулирования регионального развития, перекосах в сторону рыночных механизмов регионального развития, необходимости совершенствования региональной политики, механизмов обеспечения сбалансированного развития регионов, направленных на повышение эффективности использования дефицитных ресурсов, ускорение возврата системы к траектории равновесного роста. Среди основных функциональных задач таких механизмов выделена задача обоснования системы индикаторов социально-экономического развития регионов. До сих пор слабо изученными остаются вопросы оценки информативности индикаторов, исследования устойчивости системы диагностических признаков в динамике. В работе предложен алгоритм, который на основе синтеза методов главных компонент, канонических корреляций позволяет провести анализ пространственно-временной вариации признаков, структуры их связей, что повышает обоснованность выбора показателей для мониторинга в системе управления сбалансированностью социально-экономического развития регионов.
Ключевые слова: регион, социально-экономическое развитие, сбалансированность, управление, механизм, индикаторы, оценка информативности, метод главных компонент, канонические корреляции. Рис.: 1. Табл.: 2. Библ.: 13.
Гурьянова Лидия Семеновна - доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры экономической кибернетики, Харьковский национальный экономический университет им. С. Кузнеца (пр. Ленина, 9а, Харьков, 61166, Украина) E-mail: [email protected]
УДК 332.146:330.44
Гур'янова Л. С. Методи обфунтування iндикаторiв у системi управ-лння збалансовашстю соцiально-економiчного розвитку регюшв
Одмею з дом/нантних тенденц/й територ'шльного розвитку е поси-лення дисбаланса, зб/льшення м/жрег/онально! диференц:ацИ, нер/в-ном/рностi розпод'шу потенц/алу зростання. Ситуац1я, що склалася, говорить про слаб/сть механ/зм/в системи регулювання рег/онального розвитку, перекоси убк ринкових механ/зм/в рег/онального розвитку, необх/дн/сть удосконалювання регюнально! пол/тики, механ/зм/в за-безпечення збалансованого розвитку рег/он/в, спрямованих на п/дви-щення ефективност/ використання деф/цитних ресурс/в, прискорення повернення системи до траекторИ р/вноважного зростання. Серед основних функц/ональних завдань таких механ/зм/в вид/лене завдання об(рунтування системи /ндикатор/в соц/ально-економ/чного розвитку рег/он/в. Дотепер слабко вивченими залишаються питання оц/н-ки /нформативност/ /ндикатор/в, досл/дження стаб/льност/ системи д/агностичних ознак у динам/ц/. У робот/ запропоновано алгоритм, який на основ/ синтезу метод/в головних компонент/в, канон/чних ко-реляц/й дозволяе провести анал/з просторово-часовоi вар/ацп ознак, структури ¡х зв 'язк/в, що п/двищуе об(рунтован/сть вибору показник/в для мон/торингу в систем/ управл/ння збалансован/стю соц/ально-економ/чного розвитку рег/он/в.
Ключов'1 слова: рег/он, соц/ально-економ/чний розвиток, збалансова-н/сть, управл/ння, механ/зм, /ндикатори, оц/нка /нформативност/, метод головних компонент/в, канон/чн/ кореляци. Рис.: 1. Табл.: 2. Ббл.: 13.
Гур'янова Лiдiя Семешвна - доктор економ/чних наук, доцент, професор кафедри економ/чноi к/бернетики, Харк/вський нац/ональний економ/ч-ний ун/верситет /м. С. Кузнеця (пр. Лен/на, 9а, Харк/в, 61166, Украна) E-mail: [email protected]
UDC 332.146:330.44 Guryanova L. S. Methods for Substantiating Indicators in the System for Controlling the Balance of Socio-Economic Development of Regions
One of the dominant trends of the territorial development is seen as strengthening of imbalances, increase in the interregional differentiation, uneven distribution of capacity growth. The existing situation displays weakness of the mechanisms of the system for regulating the regional development, distortions towards the market mechanisms of regional development, necessity to improve the regional policies, mechanisms for ensuring the balanced development of regions, aimed at improving efficiency in the use of scarce resources, accelerating the return of the system to the trajectory of equilibrium growth. Among the main functional tasks for such mechanisms, the task of substantiation of a system of indicators for the socio-economic development of regions has been allocated. So far the issues of evaluating the informativeness of indicators, studying the sustainability of the system of diagnostic signs in the dynamics have remained underexplored. The publication proposes an algorithm, which is based on synthesis of the methods of principal components as well as canonical correlations, allowing to conduct analysis of the spatiotemporal variations of signs, structure of their relations, which increases the validity of the choice of indicators for monitoring in the system for controlling the balance of socio-economic development of regions. Key words: region, socio-economic development, balance, control, mechanism, indicators, estimation of informativeness, methods of principal components, canonical correlations. Pic.: 1. Tabl.: 2. Bibl.: 13.
Guryanova Lidiya S. - Doctor of Science (Economics), Associate Professor, Professor of the Department of Economic Cybernetics, Kharkiv National Economic University named after S. Kuznets (pr. Lenina, 9a, Kharkiv, 61166, Ukraine) E-mail: [email protected]
Становление современной рыночной экономики в виде глобальной системы, повышение открытости национальных экономик сопровождается формированием новых доминантных тенденций социально-экономического развития как макрорегионов, так и территорий внутри стран. Одна из таких тенденций проявляется в усилении дисбалансов ре-
гионального развития, увеличении межрегиональной дифференциации, неравномерности распределения потенциала роста. К негативным последствиям этой тенденции относится повышение степени уязвимости национальной экономики к воздействию внешних «шо-ков», которые характеризуются изменением своих динамических характеристик. Таким образом, фактор уси-
ления дисбалансов регионального развития становится одним из ведущих факторов, оказывающих негативное воздействие на обеспечение устойчивых и безопасных темпов экономического роста как внутренних регионов, так и макрорегионов.
Сложившаяся ситуация говорит о слабости механизмов системы регулирования регионального развития, перекосах в сторону рыночных механизмов регионального развития, необходимости совершенствования региональной политики, механизмов обеспечения сбалансированного развития регионов, направленных на повышение эффективности использования дефицитных ресурсов, ускорение возврата системы к траектории равновесного роста. Среди основных функциональных задач таких механизмов следует выделить задачу обоснования системы индикаторов социально-экономического развития регионов, формирующих информационно-аналитическую базу для принятия решений относительно выявления дисбалансов регионального развития, диагностики факторов-источников их формирования, выбора эффективных инструментов по их устранению или нейтрализации негативных последствий.
Необходимо отметить, что проблема обоснования системы индикаторов, позволяющих оценить степень кризисности ситуации, затрагивается в работах целого ряда авторов [1-13]. Так, в работах, Шильци-на Э. А., Гребенкиной А. С., Скрипнюк Д. Ф., посвященных анализу асимметрии, дифференциации, факторам ее формирования и методам регулирования, в качестве основных индикаторов социально-экономического развития регионов (СЭРР) рассматривается ВРП, объем промышленного производства, денежные доходы на душу населения [3, 9]. Индикаторы ВРП, доходы на душу населения используются как базовые и при анализе неравномерности, конвергенции/дивергенции регионального развития в работах R. Barro, J. Cuadrado-Roura, P. Combes, R.Garrido-Yserte, X. Sala-i-Martin, M. Lafourcade, J. Lopez-Rodriguez, T. Mancha-Navvaro, J. Thisse, J. Toutain [10-13]. В работах Соболевой Т. С., Полонской Н. А. рассматриваются вопросы оценки диспропорций в развитии регионов с учетом таких блоков: показателей, как блок оценки демографической ситуации, оценки состояния окружающей среды, блок оценки уровня инновационности развития, блок показателей экономического развития [6, 7]. Отмечая несомненные преимущества предлагаемых авторами подходов, связанных с использованием данных регулярной статистической отчетности, типологизацией асимметрии регионального развития, следует отметить, что слабо изученными остаются такие аспекты, как оценка информативности индикаторов и исследование устойчивости системы индикаторов в динамике.
С учетом ограничений на тип данных, структуру групп показателей в работе предлагается алгоритм оценки информативности показателей СЭРР (рис. 1), который основан на синтезе методов главных компонент и канонического анализа. Выбор метода главных компонент объясняется возможностью формирования системы обобщенных латентных факторов, выбора наиболее значимых индикаторов [5, 8]. Метод канонических
корреляции дает возможность анализировать взаимосвязь нескольких выходных показателей и большого числа факторов, что является важным при обосновании показателей в системе управления сбалансированностью развития регионов, поскольку динамика отдельных подсистем характеризуется большим набором признаков. Выбор одного наиболее значимого индикатора приводит к искажению результатов оценки.
В первом блоке осуществляется формирование информационного пространства признаков социального и экономического развития регионов: X1 = (х, ), I = 1,25, , = 1,25; Х2 = (х, ), I = 1,25, , = 1,19. Базовая система индикаторов включает такие компоненты, как «Демография» (61), «Занятость» (62), «Доходы населения» (63), «Жилищный фонд» (64), «Образование» (65), «Медицинское обслуживание» (66), «Транспорт и связь» (67), «Правонарушения» (68), «Экология» (69). Система показателей экономического развития представлена следующими компонентами: «Промышленность» (610), «Сельское хозяйство» (611), «Инвестиции» (612), «Экономический потенциал» (613), «Организационный потенциал» (614), «Финансы» (615), «Наука и инновации» (616), «Внешнеэкономическая деятельность» (617).
Во втором блоке оценивается информативность показателей социально-экономического развития регионов методом главных компонент. Главные компоненты являются линейными ортогональными комбинациями исходных показателей социально-экономического развития регионов:
f
bjxj,
j=i
2 bj
j=i
2 bjbIk = c, jj k.
i=1
Формирование системы главных компонент сводится к пошаговому преобразованию матрицы исходных данных, которое можно представить
следующим образом [8]: X — R — Л,и — V — А — Е, где X - матрица исходных данных, Я - матрица парных корреляций, ХП - собственные числа и матрица собственных векторов, V - матрица нормированных значений собственных векторов, А - матрица факторного отображения, Р - матрица главных компонент.
Расчет матрицы коэффициентов парных корреляций
R = ZZ,— осуществляется на основе стандартизиро-
N
ванных данных: Zj
xij xj
■. Вычисляются собствен-
У j
ные значения матрицы Я и ранжируются по убыванию: Х1 > Х2 > . . . > Хп > 0. Формируется соответствующий им ортогональный базис из собственных векторов и1 , и2 , ..., ип. Элементы матрицы собственных векторов и, нор-
мируются v
j
'■uj '\uj\
и рассчитывается матрица фак-1
торного отображения А = VЛ2. Анализ элементов матрицы А = (аГ),, = 1, т, г = 1, к является основой для построения следующих подмножеств: - подмножество незначимых показателей; ф2- подмножество значимых
Блок 1. Формирование исходного информационного пространства признаков социального и экономического развития регионов
Х1 = (х), г = 1,25, у = 1,25; X2 = (х ), г = 1,25, у = 1,19
; Показатели 1 I Показатели 1 • 1 I Внешнеэконо- !
демографической • занятости • • ..... • • мическая •
1 ситуации (С1) ; _ • ; населения (С2) ; 1 • • • ; ; деятельность (в17) ; • • •
Блок 2. Оценка информативности показателей социального и экономического развития регионов на основе метода главных компонент
2.1. Формирование матриц парных корреляций
Я = (г„),г, у = 1,25; К2 = (гу ),/, у = 1,19
2.2. Определение собственных чисел и собствен ных векторов матриц Я1 и Я2
1
2.4. Оценка информативности и формирование диагностического пространства признаков СЭРР Х3 = (ху), г = 1,25,у = 1,т1, т1 < 25;Х4 = (х у), г = 1,25,у = 1,ш2, ш2 < 19
Блок 3. Анализ взаимосвязи показателей социально-экономического развития методом канонических корреляций
3.1. Формирование 3.2. Определение собственных
матриц парных корреляций > чисел и собственных векторов
матрицы
Я33, Я34, Я43, Я44 С = Я441Я43 Я331Я34
3.3. Формирование
канонических переменных и, V
3.4. Оценка информативности диагностического пространства признаков СЭРР
Х3 = (ху), г = 1,25,у = 1,ш1, ш1 < 25;Х4 = (ху), г = 1,25,у = 1,ш2, ш2 < 19 на основе критерия Бартлетта и коэффициентов канонических переменных
Рис. 1. Алгоритм оценки информативности показателей
показателей; ф3 - подмножество значимых показателей, не участвующих в формировании главных компонент; ф4- подмножество значимых показателей, участвующих в формировании главных компонент. Подмножество ф4 считается информативным, если выполняется следую-
2 а\{Р2 ~<Рз)
щее условие: Кг =
}=1
-> 0,75, г = 1, к.
2 а2
=1
]г
С - матрица-произведение С = R441R4зЯ33хЯ34, Х, В -собственные числа и матрица собственных векторов; А - матрица коэффициентов при факторных переменных в системе канонических корреляций.
Матрица парных корреляций разделена на четыре
части: R =
R33 Я
133 \Я43
34
Я.
. На ее основе определяются вспо-
-44
В третьем блоке проводится анализ взаимосвязи диагностических показателей социального и экономического развития регионов методом канонических корреляций. Формирование системы канонических переменных можно представить следующей схемой:
Х3>Х 4 — Я33' Я34> Я43> Я44 — С — 1 >В — А где Х3, Х4 - матрицы исходных данных размерности птх и пт2; Я33, Я34, Я43, Я44 - матрицы парных корреляций;
могательные матрицы , Я^1, С = Яф/Я43Я^ъЯ34-
Далее вычисляются собственные значения матрицы С и соответствующий им базис из собственных векторов Вр В2, ..., Вр. Коэффициенты при факторных переменных в системе канонических корреляций рассчитываются по
формуле: А1 = -
я431я34 В}
I
Если ранжировать собственные числа > Х2 > ... > Хр по убыванию, то Х,2 будет соответствовать максималь-
ный канонический коэффициент корреляции. Для проверки значимости коэффициентов канонической корреляции используется критерий Бартлетта:
2 1
% =-{п-1 +^2 +1)1п Щ.,
где
W0 =^(1 — 11 )• Если выполняется следующее 1=1
условие: % >% (005.щт2), то можно утверждать, что, по крайней мере, г1 = у1\1 будет отличен от нуля. Зна-
чимость оставшихся р - 1 коэффициентов проверяется аналогично при помощи статистики Wk
: П (1 — I ft
i=1+k
распределенной как величина:
21
%2 = —(п-1 -к--(т1 +т2 +1)1п
для (р - к) (# - к) степеней свободы.
В процессе канонического анализа исходные данные приводятся к стандартизированному виду, поэтому коэффициенты в выражениях для канонических переменных характеризуют силу влияния соответствующих исходных показателей, что позволяет получать их ранжированные последовательности. Отсев несущественных показателей осуществляется на основе многошаговой процедуры, при которой на каждом шаге отбрасывается только одна переменная, наименее существенная в этой последовательности. Для сравнения канонических корреляций исходного гк и ?к+1 набора факторов используется ^-преобразование Фишера.
В качестве информационной базы исследования при реализации приведенного выше алгоритма рассматривались данные Государственного комитета статистики Украины о социально-экономическом
развитии регионов за последние 11 лет. Период анализа обусловлен информационной обеспеченностью и преемственностью методологии показателей СЭРР. Обработка данных осуществлялась с помощью ППП <^ай$иса».
Результаты факторного анализа системы показателей уровня социального развития, в которую включены компоненты G9, приведены в табл. 1.
Анализ данных позволяет сделать вывод, что индикатор Х15 имеет низкую информационную нагрузку и может быть исключен из исходного множества. Аналогичные результаты были получены для системы показателей экономического развития регионов. Таким образом, в подмножество диагностических признаков вошли 43 индикатора.
Полученная система индикаторов была исследована с помощью метода канонических корреляций, который учитывает структуру связей как внутри групп показателей, так и между группами. Признак, значимо влияющий хотя бы на один показатель и являющийся незначимым для других, уже не может быть отброшен.
Анализ факторной структуры канонических переменных приведен в табл. 2.
Данные, приведенные в табл. 2, показывают, что рассматриваемые индикаторы диагностического пространства признаков имеют значимые факторные нагрузки. Наиболее высокие значения факторных нагрузок наблюдаются у таких факторов, как Х14 - коэффициент миграционного прироста, Х3 х - среднемесячная номинальная заработная плата, Х32 - денежные доходы на душу населения, Х10 х - количество промышленных предприятий, Х12! - инвестиции в основной капитал на душу населения, Х13 х - ВРП на душу населения, Х14 х -количество субъектов ЕГРПОУ, Х172 - прямые иностранные инвестиции в регионы. Структура факторов свидетельствует о существенном влиянии фактора территориальной концентрации: предприниматели стремятся разместить свои предприятия в регионах с высокой плотностью населения, обладающих высоким
Таблица 1
Факторные нагрузки (показатели социального развития)
Условное обозначение главной компоненты/ показателя X1,1 X1,2 X1,3 X1,4 X1,5 X2,1 X2,2 X3,1 X3,2 X4,1 X4,2 X5,1 X5,2
Factor 1 0,76 -0,60 0,75 0,19 0,35 -0,15 -0,19 0,20 0,10 0,02 0,52 -0,43 -0,22
Factor 2 -0,39 -0,05 -0,18 -0,65 -0,40 -0,37 -0,57 -0,88 -0,86 -0,43 -0,36 -0,60 -0,23
Factor 3 0,22 -0,68 0,51 0,06 0,10 -0,36 -0,29 -0,03 0,00 -0,62 0,02 -0,48 0,41
Factor 4 -0,25 0,21 -0,25 0,07 0,17 -0,69 -0,55 -0,01 0,01 0,17 0,14 0,15 -0,31
Factor 5 0,13 -0,11 0,13 -0,19 0,14 -0,35 -0,32 0,06 0,02 0,10 -0,02 -0,01 -0,20
Условное обозначение главной компоненты/ показателя X5,3 X5,4 X6,1 X6,2 X6,3 X7,1 X7,2 X7,3 X8,1 X8,2 X9,1 X9,2 Kr
Factor 1 -0,22 -0,52 -0,23 0,02 -0,12 -0,55 -0,07 -0,60 0,03 -0,81 -0,84 -0,71 0,80
Factor 2 -0,23 0,07 -0,24 -0,26 0,32 0,02 -0,64 -0,40 -0,62 0,08 -0,13 -0,24 0,77
Factor 3 0,41 0,25 0,47 0,73 0,20 0,02 -0,05 0,19 0,18 0,32 0,30 0,35 0,78
Factor 4 -0,31 -0,27 0,43 0,16 -0,16 0,28 0,11 -0,05 0,37 -0,08 -0,07 -0,08 0,77
Factor 5 -0,20 -0,14 -0,49 -0,26 -0,33 -0,30 0,09 0,35 -0,29 0,01 0,13 0,35 0,78
<С со
2
о
=т
о
о
<
о
ш
Таблица 2
Нагрузки канонических переменных
Условное обозначение показателя Корень 1 Корень 2 Условное обозначение показателя Корень 1 Корень 2
0,283625 0,535220 Х9,1 0,320755 -0,667646
Х1,2 0,107003 -0,119929 Х9,2 0,551179 -0,340686
Х1,3 0,089334 0,354361 Х10,1 0,696600 -0,328493
Х1,4 0,572912 0,134500 Х10,2 -0,115340 -0,040055
Х2,1 0,262102 0,043140 Х11,1 0,127773 0,071509
Х2,2 0,427189 -0,024755 Х11,2 0,281244 0,455673
Х3,1 0,904463 0,332414 Х11,3 0,135454 -0,342460
Х3,2 0,907404 0,152123 Х11,4 0,542753 0,038831
Х4,1 0,378463 0,367164 Х12,1 0,773029 0,193882
Х4,2 0,141432 0,366152 Х13,1 0,979235 0,130450
Х5,1 0,565553 -0,039027 Х14,1 0,654147 -0,681269
Х5,2 0,237114 -0,389219 Х14,2 0,435609 -0,169592
Х5,3 -0,034618 -0,395558 Х15,1 0,196929 0,024806
Х5,4 0,279728 -0,544672 Х15,2 0,328212 0,103581
Х6,1 0,220207 -0,343893 Х16,1 0,234353 -0,754854
Х6,2 -0,233741 -0,119143 Х16,2 0,394426 -0,045172
Х6,3 0,050731 -0,424804 Х16,3 0,339755 -0,147140
Х7,1 0,551235 0,048114 Х16,4 -0,257308 -0,272549
Х7,2 0,526360 -0,538758 Х17,1 0,007946 -0,299342
Х7,3 0,533188 -0,077401 Х17,2 0,724186 -0,029273
Х8,1 -0,066653 -0,806446 Х17,3 -0,152020 -0,193359
Х8,2 0,184855 -0,852275 Х9,1 0,320755 -0,667646
потенциалом рынка, развитой инфраструктурой, что приводит к росту числа предприятий, притоку инвестиционных вложений в эти регионы.
Для отсева показателей, имеющих низкие факторные нагрузки, проводился анализ распределения коэффициентов канонических переменных. Равномерное убывание значений коэффициентов позволило сделать вывод о значимой информационной нагрузке индикаторов и целесообразности их включения в диагностическое пространство признаков.
Таким образом, предложенный в работе алгоритм, основанный на синтезе методов главных компонент, канонических корреляций, позволяет провести анализ пространственно-временной вариации признаков, структуры их связей, что повышает обоснованность выбора диагностического пространства признаков в системе управления сбалансированностью социально-экономического развития регионов. ■
ЛИТЕРАТУРА
1. Александрова А. Неравномерность развития муниципальных образований / А. Александрова, Е. Гришина // Вопросы экономики. - 2008. - № 8. - С. 97-105.
2. Бакуменко В. Д. Механизмы выравнивания асимметрии регионального развития в условиях глобализации / В. Д. Ба-
куменко, Н. Д. Чалая // Публичное управление. - 2008. -С. 15-23.
3.ГребенкинаА.С.Асимметрияразвитиярегионов:факто-рывозникновенияирегулирование/А.С.Гребенкина,Д.Ф.Скрип-нюк // Налоги. Инвестиции. Капитал. - 2005. - № 1 [Электронный ресурс]. - Режим доступа : http://nic.pirit.info/200504
4.ГрезинаМ.А.Типологиярегионовкакинформационно-аналитический инструментарий совершенствования межбюджетных отношений в условиях территориальной дифференциации / М. А. Грезина, О. А. Колчина, И. А. Шевченко // Вестник ТГУ. - 2012. - № 4 (20). - С. 121-130.
5. Моделювання економiчноT безпеки: держава, регюн, пщприсмство : монографiя / В. М. Гесць, М. О. Кизим, Т. С. Клебанова, О. I. Черняк та ш. ; за ред. В. М. Гейця. - Х. : ВД «1НЖЕК», 2006. - 240 с.
6. Соболева Т. С. Кластерный анализ диспропорций инновационно-инвестиционного развития регионов / Т. С. Соболева // Управление общественными и экономическими системами. - 2009. - № 1. - С. 56-66.
7. Полонская Н. А. Диспропорции социально-экономического развития городов и районов АР Крым / Н. А. Полонская // Культура народов Причерноморья. - 2005. - № 66. -С. 149-153.
8. Пономаренко В. С. Экономическая безопасность региона: анализ, оценка, прогнозирование / В. С. Пономаренко, Т. С. Клебанова, Н. Л. Чернова. - Х. : ИД «ИНЖЭК», 2004. - 144 с.
9. Щильцин Е. А. Вопросы оценки региональной асимметрии / Е. А. Шильцин [Электронный ресурс]. - Режим доступа : econom.nsc.ru/ieie/smu/conference
10. Barro, R. Convergence Across States and Regions / R. Barro, X. Sala-i-Martin // Brookings. Papers on Economic Activity, 1, April, 1991. - P. 107-182.
11. Combes, P.-P. The Rise and Fallof Spatial Inequalities in France: A Long-run Perspective / P.-P. Combes, M. Lafourcade, J.-F. Thisse, J.-C. Toutain [Electronic resource]. - Mode of access : http://www.econ.kuleuven.be/VIVES/oudesite/presentaties /200902thissedp7017.pdf
12. Cuadrado-Roura, J. (2000). Convergence and Regional Mobility in the European Union / J. Cuadrado-Roura, T. Mancha-Navvaro, R. Garrido-Yserte // 40th Congress of the European Regional Science. - Barselona, 2000. - P. 365-384.
13. Lopez-Rodriguez, J. Regional Convergence in the European Union: Results from a Panel Data Model / J. Lopez-Rodriguez // Economics Bulletin. - 2008. - Vol. 18, № 2. - P. 1-7.
REFERENCES
Aleksandrova, A., and Grishina, E. "Neravnomernost razvitiia munitsipalnykh obrazovaniy" [The uneven development of municipalities]. Voprosy ekonomiki, no. 8 (2008): 97-105.
Bakumenko, V. D., and Chalaia, N. D. "Mekhanizmy vyravni-vaniia asimmetrii regionalnogo razvitiia v usloviiakh globalizatsii" [Mechanisms alignment asymmetry of regional development in the context of globalization]. Publichnoe upravlenie (2008): 15-23.
Barro, R., and Sala-i-Martin, X. "Convergence Across States and Regions". Brookings. Papers on Economic Activity, April, 1 (1991): 107-182.
Combes, P. -P. et al. "The Rise and Fall of Spatial Inequalities in France: A Longrun Perspective". http://www.econ.kuleuven.be/ VIVES/oudesite/presentaties/200902thissedp7017.pdf
Cuadrado-Roura, J., Mancha-Navvaro, T., and Garrido-Yserte, R. "Convergence and Regional Mobility in the European
Union". 40th Congress of the European Regional Science. Barselona, 2000.365-384.
Grebenkina, A. S., and Skripniuk, D. F. "Asimmetriia razvitiia regionov: faktory vozniknoveniia i regulirovanie" [Asymmetry of regional development: factors of occurrence and regulation]. http://nic.pirit.info/200504
Grezina, M. A., Kolchina, O. A., and Shevchenko, I. A. "Ti-pologiia regionov kak informatsionno-analiticheskiy instrumentariy sovershenstvovaniia mezhbiudzhetnykh otnosheniy v usloviiakh territorialnoy differentsiatsii" [Typology of regions as information and analytical tools improving intergovernmental relations in terms of territorial differentiation]. Vestnik TGU, no. 4 (20) (2012): 121-130.
Heiets, V. M. Modeliuvannia ekonomichnoi bezpeky: derzhava, rehion, pidpryiemstvo [Simulation economic security: state, region, enterprise]. Kharkiv: INZhEK, 2006.
Lopez-Rodriguez, J. "Regional Convergence in the European Union: Results from a Panel Data Model". Economics Bulletin, vol. 18, no. 2 (2008): 1-7.
Polonskaia, N. A. "Disproportsii sotsialno-ekonomicheskogo razvitiia gorodov i rayonov AR Krym" [The imbalance of social and economic development of cities and regions of the Crimea]. Kul-tura narodovPrichernomoria, no. 66 (2005): 149-153.
Ponomarenko, V. S., Klebanova, T. S., and Chernova, N. L. Eko-nomicheskaia bezopasnost regiona: analiz, otsenka, prognozirovanie [The economic security of the region: the analysis, evaluation, forecasting]. Kharkiv: INZhEK, 2004.
Soboleva, T. S. "Klasternyy analiz disproportsiy innovatsion-no-investitsionnogo razvitiia regionov" [Cluster analysis of disparities innovation and investment development of the regions]. Upravlenie obshchestvennymi i ekonomicheskimi sistemami, no. 1 (2009): 56-66.
Shiltsin, E. A. "Voprosy otsenki regionalnoy asimmetrii" [Questions assessment of regional asymmetries]. econom.nsc.ru/ ieie/smu/conference
<C
QQ 2
o
-j-
o
o
<
o
u
BI3HECIHQOPM № 9 '2015
www.business-inform.net
