УДК 311.12
МНОГОМЕРНОЕ ШКАЛИРОВАНИЕ В ИЗУЧЕНИИ ИНФРАСТРУКТУРЫ РЕГИОНА
Т.Б. Волкова
Новосибирский государственный университет экономики и управления - «НИНХ» E-mail: volkova_tb@mail.ru
В статье показана актуальность исследования инфраструктуры экономики и, в частности, районирования территории по уровню развития инфраструктуры. Обсуждается эффективность применения методов многомерного шкалирования при выяснении реальной структуры совокупности и проведении многомерной группировки. Проведена типология районов Новосибирской области по уровню развития социальной инфраструктуры с использованием метрического многомерного шкалирования, компонентного и дискриминантного анализа. Описано состояние социальной инфраструктуры в районах каждого из трех выделенных типов.
Ключевые слова: инфраструктура региона, метрическое многомерное шкалирование, районирование по уровню развития инфраструктуры.
MULTIDIMENSIONAL SCALING IN THE STUDY OF THE REGIONAL INFRASTRUCTURE
T.B. Volkova
Novosibirsk State University of economics and management E-mail: volkova_tb@mail.ru
The paper shows the actuality of the economic infrastructure study and, in particular, zone division by the level of infrastructure development. The efficiency of application of methods of multidimensional scaling in the clarification of the real structure of aggregate, as well as in the conduction of multidimensional grouping, is discussed. The district typology of Novosibirsk Region was made by the level of the social infrastructure development using metric multidimensional scaling, component and discriminant analysis. The state of social infrastructure in districts of each of the three chosen type is described.
Key words: regional infrastructure, metric multidimensional scaling, zone division by the level of infrastructure development.
В последнее время государство стало уделять повышенное внимание проблемам инфраструктуры. Наконец пришло понимание того, что важнейшим фактором развития регионов страны является наличие развитой современной социально-экономической инфраструктуры.
Для принятия эффективных и комплексных мер по улучшению состояния существующей и созданию новой современной инфраструктуры органам власти крайне необходима полная информация о текущем положении дел в этой сфере. А в науке в настоящее время нет единого мнения относительно границ инфраструктуры как объекта статистического изучения, нет общепринятой классификации составляющих ее элементов, не выработан научный подход к моделированию инфраструктуры экономики как сложной системы, поэтому затруд-
© Волкова Т.Б., 2011
нительно проводить исследование общего уровня развития инфраструктуры территории и сравнение отдельных территорий в этом смысле.
Проблема качественной однородности статистических данных по исследуемой совокупности, изучаемому процессу - центральная в статистическом исследовании. Решение этой проблемы считается необходимым условием корректной статистики [2, с. 22-23]. Выделение типов территорий, однородных по уровню развития инфраструктурного комплекса и его специфике, позволит:
• проводить дальнейшие более подробные исследования уже внутри однородных типов, что обеспечит надежность результатов, правильность вычисления обобщающих показателей и корректность выводов;
• разрабатывать концепцию улучшения текущего состояния инфраструктуры одновременно для группы однотипных территорий, а не для каждой в отдельности, что сэкономит время, силы и средства разработчиков.
Последние исследования социально-экономической инфраструктуры все больше затрагивают вопросы районирования территории, типологии по уровню развития инфраструктуры.
Для типологии территорий некоторые исследователи предлагают использовать метод «Паттерн» (И.В. Быковская, Т.Н. Ларина), другие применяют кластерный, компонентный анализ (М.С. Чикинова), разрабатывают различные интегральные показатели (М.С. Чикинова, A.B. Чисников, М.М. Минченко), предлагают рейтинговые оценки, кластерный анализ (Т.Н. Ларина) [подробно см.: 1, 5, 6, 12, 13]. Преобладание работ, исследующих социальную и транспортную инфраструктуры, объясняется наличием и общедоступностью информационной базы - статистических данных по показателям, характеризующим эти элементы инфраструктуры региона.
Чаще всего исследователи ставят перед собой задачу разбить совокупность муниципальных образований на определенное число типов. Но при этом встают вопросы: «A какова в действительности структура совокупности?», «Наблюдаются ли в реальности выделенные типы или разбиение искусственно и четких границ типов не наблюдается?»
В качестве метода предварительного визуального анализа структуры совокупности нами предлагается использовать метрическое многомерное шкалирование. Этот метод позволяет увидеть реальную структуру объекта исследования и наметить типы: определить их количество, типичных представителей, а иногда, при хорошей структурированности совокупности, сразу выделить однородные группы территорий.
Рассмотрим предлагаемую методику на примере типологии сельских муниципальных районов Новосибирской области. Были собраны данные в разрезе 30 районов Новосибирской области по 9 блокам показателей социальной инфраструктуры региона: территориально-демографический блок; ЖКХ; связь; образование; здравоохранение; культура; спорт; транспортная инфраструктура; комплекс потребительского рынка [4, 7, 10, 11].
Прежде всего, из всех собранных данных следует отобрать показатели, характеризующие инфраструктуру исследуемого региона. Для этих целей можно воспользоваться компонентным анализом.
Два выделенных компонента объясняют 52,4% дисперсии системы первичных признаков. Вероятно, оставшаяся часть дисперсии находится под влиянием компонента производственной инфраструктуры.
Таблица 1
Матрица компонентных нагрузок показателей социальной инфраструктуры
Признак Компонент 1 Компонент 2 Признак Компонент 1 Компонент 2
Х1 0,35194 0,367546 Х15 -0,56203 0,330557
Х2 -0,80420 -0,122907 Х16 -0,70778 0,422748
Хз 0,44966 0,302424 Х17 -0,30453 0,797785
Х4 -0,93787 0,019950 Х18 0,15435 0,829332
Х5 -0,09182 0,427168 Х19 -0,19972 0,752837
Хб -0,63144 0,178002 Х20 -0,82636 -0,123144
Х7 -0,70382 -0,326244 Х21 -0,56394 -0,180688
Х8 -0,84851 -0,189803 Х22 -0,78648 0,082948
Х9 -0,75512 -0,159933 Х23 -0,04149 0,144090
Х10 -0,89697 0,207031 Х24 -0,72656 -0,186726
Х11 -0,43945 0,006187 Х25 -0,38909 0,017315
Х12 -0,88297 -0,105202 Х26 -0,53862 -0,452030
Х1з -0,97429 -0,096887 Х27 -0,24829 -0,080604
Х14 -0,61008 0,275796 Х28 -0,48869 0,635304
Из двадцати восьми пятнадцать статистических показателей сильнее всех коррелируют с компонентами социальной инфраструктуры региона (компонент 1) и обеспеченности населения услугами здравоохранения (компонент 2). Ими оказались:
Х2 - плотность населения, чел. на 1 кв. км;
Х4 - общая площадь жилищного фонда, тыс. кв. м;
Х7 - удельный вес общей площади жилищного фонда, оборудованной водопроводом;
Х8 - удельный вес общей площади жилищного фонда, оборудованной канализацией;
Х9 - удельный вес общей площади жилищного фонда, оборудованной центральным отоплением; Х1о - количество основных домашних телефонных аппаратов, шт.; Х12 - число школ;
Х1з - численность учащихся школ, чел.; Х16 - число больничных учреждений;
Х17 - численность врачей всех специальностей на 10000 человек населения; Х18 - численность среднего медицинского персонала на 10000 человек населения;
Х19 - число больничных коек на 10000 населения;
Х20 - мощность врачебных амбулаторно-поликлинических учреждений (число
посещений в смену); Х22 - число публичных библиотек; Х24 - число спортивных сооружений. Социальная инфраструктура участвует в формировании человеческого капитала. В зависимости от функций ее отдельных элементов в нее включаются: 1) социально-экономическая инфраструктура, обеспечивающая воспроизводство рабочей силы и развитие личности работника (образование, здравоохранение, культура);
2) бытовая инфраструктура, создающая условия быта и жизни населения (розничная торговля, коммунальное хозяйство, общественное питание и т.д.). [7]
На основе матрицы расстояний Евклида построена пространственная карта. Предварительно исключен Новосибирский район «как выброс» для улучшения качества отображения.
Рис. 1. Двумерная пространственная карта районов Новосибирской области
Уровень развития социальной инфраструктуры района характеризует горизонтальная ось (шкала 1). Можно наблюдать, что далеко впереди расположены Барабинский, Куйбышевский, Тогучинский, Карасукский и Искитимский районы. Остальные, конечно же, отличаются друг от друга по исследуемому показателю, но четких групп по пространственной карте выделить не удается. Поэтому в качестве границы типов определим нуль, который является средним значением.
Также можно сделать вывод о том, что совокупность районов Новосибирской области однородна по шкале 2, за исключением двух «выбросов» - Барабинского и Искитимского районов. Интерпретация шкал - одна из проблем многомерного шкалирования. В проведении типологии по уровню развития социальной инфраструктуры шкала 2 значимой роли не играет, поэтому можем оставить ее без названия.
Таблица 2
Координаты объектов в двумерном пространстве
Обозначение Район Шкала 1 Шкала 2 Обозначение Район Шкала 1 Шкала 2
Р1 Баганский -0,54080 -0,47956 Р16 Кыштовский -1,06678 0,50852
Р2 Барабинский 1,30522 1,96974 Р17 Маслянинский -0,07543 0,01921
Р3 Болотнинский -0,36010 -0,11620 Р18 Мошковский 0,11804 -0,36321
Р4 Венгеровский -0,82939 0,00293 Р20 Ордынский 0,62125 -0,55012
Р5 Доволенский -0,64686 0,08623 Р21 Северный -1,26923 0,39458
Р6 Здвинский -0,46833 0,26251 Р22 Сузунский 0,21900 0,39663
Р7 Искитимский 1,43011 -1,24170 Р23 Татарский 0,79543 0,00522
Р8 Карасукский 1,44447 -0,18614 Р24 Тогучинский 1,61863 0,16484
Р9 Каргатский -0,83990 0,32920 Р25 Убинский -0,67900 0,14647
Р10 Колыванский -0,39798 -0,01985 Р26 Усть-Таркский -1,07137 0,24171
Р11 Коченевский 0,53439 -0,48643 Р27 Чановский -0,13367 -0,42805
Р12 Кочковский -0,92439 -0,51742 Р28 Черепановский 0,51113 -0,37725
Р13 Краснозерский 0,23254 -0,38151 Р29 Чистоозерный -0,50573 -0,00922
Р14 Куйбышевский 1,36289 0,71434 Р30 Чулымский -0,59737 -0,12113
Р15 Купинский 0,21324 0,03566
Таблица 3
Группировка районов Новосибирской области по уровню развития социальной инфраструктуры в 2009 г. на основе пространственной карты
Группа Уровень развития социальной инфраструктуры Количество объектов в группе Состав группы
Районы с развитой социальной инфраструктурой 1 и более 6 Барабинский, Искитимский, Карасукский, Куйбышевский, Новосибирский, Тогучинский
Районы со среднеразвитой социальной инфраструктурой От 0 до 1 8 Коченевский, Краснозерский, Купинский, Мошковский, Ордынский, Сузунский, Татарский, Черепановский
Районы с неразвитой социальной инфраструктурой До 0 16 Баганский, Болотнинский, Венгеровский, Доволенский, Здвинский, Каргатский, Колыванский, Кочковский, Кыштовский, Маслянинский, Северный, Убинский, Усть-Таркский, Чановский, Чистоозерный, Чулымский
Формальный математический аппарат дискриминантного анализа позволит проверить и уточнить результаты визуального анализа пространственной карты.
В качестве обучающих выборок назначим по 6 объектов из каждой группы (выделены полужирным шрифтом в табл. 3), так как в группе районов с развитой инфраструктурой их всего 6. Не следует отбирать объекты, расположенные близко к границе типов, так как эта граница четко не наблюдается и проведена условно. Число признаков, входящих в дискриминантную функцию, не должно
превышать объема обучающих выборок, следовательно, необходимо отобрать только 6 признаков. По результатам проведенного ранее компонентного анализа отберем признаки с наибольшими коэффициентами корреляции с компонентами. Результаты отбора в порядке убывания нагрузок на компоненты показан в табл. 4.
Таблица 4
Отбор признаков для дискриминантного анализа
Код признака Название Компонентная нагрузка
Х13 Численность учащихся школ, чел. -0,97429
Х4 Общая площадь жилищного фонда, тыс. кв. м -0,93787
Х10 Количество основных домашних телефонных аппаратов, шт. -0,89697
Х12 Число школ, ед. -0,88297
Х8 Удельный вес общей площади жилищного фонда, оборудованной канализацией, % -0,84851
Х18 Численность среднего медицинского персонала на 10000 человек населения 0,829332
В системе БТАПБТЮА выполним дискриминантный анализ по стандартизованным данным на основе описанных выше параметров (определенных обучающих выборок и переменных). Выберем стандартный метод анализа, при котором все указанные переменные включаются в модель. Значение параметра Уилкса для всей модели составляет 0,056, что свидетельствует о хорошей дискриминации объектов. Значение Р-статистики при уровне значимости 0,0005 составляет 5,35, что говорит о статистической значимости модели. По результатам анализа можно составить три классификационные функции:
1. Для районов с развитой социальной инфраструктурой:
У = -10,360-5,287 хХ4+5,055хХ8-2,102хХ10+2,516хХ12+12,279хХ13+3,590хХ18.
2. Для районов со среднеразвитой социальной инфраструктурой:
У = -2,370-5,564хХ4+1,797хХ8+1,006хХ10-0,234хХ12+6,208хХ13+0,172хХ18.
3. Для районов с неразвитой социальной инфраструктурой:
У = -4,375+5,208хХ4-3,086хХ\-0,104хХ10-1,299хХ12-7,913хХ13-1,120хХ18.
Оставшиеся 12 районов можно распределить на типы, вычислив значения классификационных функций для каждого района. Объект будет принадлежать тому типу, для которого значение классификационной функции максимально (табл. 5).
Видно, что Маслянинский (Р17) и Чановский (Р27) районы перешли из группы неразвитых в группу районов со средним уровнем развития инфраструктуры. То есть если провести на пространственной карте границу между типами не через 0, а чуть левее (на уровне -0,2 или -0,3), то результаты группировок полностью совпадут.
Подробная характеристика полученных типов районов с использованием абсолютных, относительных и средних показателей социальной инфраструктуры приведена в табл. 6.
Таблица 5
Группировка районов Новосибирской области по уровню развития социальной инфраструктуры в 2009 г. по результатам дискриминантного анализа
Группа Количество объектов в группе Состав группы
Районы с развитой социальной инфраструктурой 6 Барабинский, Искитимский, Карасукский, Куйбышевский, Новосибирский, Тогучинский
Районы со среднеразвитой социальной инфраструктурой 10 Коченевский, Краснозерский, Купинский, Маслянинский, Мошковский, Ордынский, Сузунский, Татарский, Чановский, Черепановский
Районы с неразвитой социальной инфраструктурой 14 Болотнинский, Венгеровский, Доволенский, Здвинский, Каргатский, Колыванский, Кочковский, Кыштовский, Северный, Убинский, Усть-Таркский, Чистоозерный, Чулымский
Таблица 6
Характеристика групп районов Новосибирской области по уровню развития социальной инфраструктуры
Районы Районы со Районы
Показатель с развитой социальной инфраструк- среднеразвитой социальной инфраструк- с неразвитой социальной инфраструк-
турой турой турой
Среднее расстояние до областного центра, км 196 239 329
Плотность населения, чел. на 1 кв. км 12,6 8,4 2,7
Доля населения, % 38,2 36,3 25,5
Ввод в действие общей площади жилья, кв. м 194 57 32
Обеспеченность населения жильем,
кв. м на человека 20,8 19,2 20,2
Удельный вес общей площади жилья, оборудованной водопроводом, % 66,5 53,6 34,9
Удельный вес общей площади жилья, оборудованной канализацией,% 59,2 40,8 22,0
Удельный вес общей площади жилья, оборудованной центральным отоплением, % 51,3 36,9 19,3
Количество основных домашних телефонных аппаратов, шт. 66463 65523 49958
Количество основных домашних телефонных аппаратов на 100 чел. населения 16,6 17,3 18,7
Число школ 229 284 288
Численность учащихся, чел. 39377 41184 28598
Численность врачей всех специальностей на 10000 человек 25,5 18,8 20,3
Численность среднего медицинского персонала на 10000 человек населения 99,8 79,4 102,0
Число больничных коек на 10000 населения 130,5 87,0 103,0
Среднее число учреждений культуры
культурно-досугового типа 45 39 32
Среднее число публичных библиотек 36 28 21
Среднее число кинотеатров и киноустановок 8 9 6
Среднее число спортивных сооружений 97 76 48
Плотность автодорог, км на кв. км территории 0,101 0,100 0,058
Оборот розничной торговли на душу населения, руб. 15607 16177 12848
Объем платных услуг на душу населения, руб. 7900 4739 4133
Районы со среднеразвитой социальной инфраструктурой
= Районы с неразвитой социальной инфраструктурой
Рис. 2. Группировка районов Новосибирской области по уровню развития социальной инфраструктуры
Районы Новосибирской области с развитой социальной инфраструктурой в среднем ближе расположены к областному центру и густонаселенные по сравнению с остальными группами. В них идет более интенсивное жилищное строительство. Однако обеспеченность населения жильем примерно равномерна по трем типам районов. При этом благоустройство жилья в районах с развитой социальной инфраструктурой намного лучше: здесь 66,5% жилья имеет водопровод, 59,2% - канализацию, 51,3% - центральное отопление (против 34,9, 22,0 и 19,3% в районах с неразвитой социальной инфраструктурой соответственно). Несмотря на преобладание домашних телефонов в развитых районах в абсолютном выражении, относительный показатель, рассчитанный на 100 человек населения, дает обратную картину: с улучшением развития социальной инфраструктуры уменьшается обеспеченность домашними телефонами.
В районах с неразвитой социальной инфраструктурой преобладают школы малой наполненности: в среднем по 99 учащихся на одну школу против 172 в развитых районах.
Низкая обеспеченность населения медицинскими работниками наблюдается в районах со средним уровнем развития социальной инфраструктуры: здесь обеспеченность населения врачами на 26,3% хуже, чем в развитых районах, а средним медицинским персоналом - на 20,4%. И обеспеченность больничными койками тоже самая низкая (на 33,3% ниже, чем в развитых районах).
Среднее число учреждений культурно-досугового типа в неразвитых районах почти на треть меньше, чем в районах с развитой социальной инфраструктурой, но и плотность населения здесь почти на 80% меньше. Поэтому о слабой обеспеченности населения услугами указанных учреждений сказать нельзя. Другое дело, что в связи с большей рассредоточенностью населения по территории учреждения культуры не всегда доступны части населения. То же самое можно сказать и о публичных библиотеках, и о спортивных сооружениях. Этот вывод подтверждает показатель плотности автодорог. В неразвитых районах при высокой рассредоточенности населения плотность автодорог почти в 2 раза ниже, чем в районах других типов.
Розничная торговля более развита в районах со средним развитием социальной инфраструктуры. Об этом свидетельствует показатель оборота розничной торговли на душу населения (табл. 6). А платными услугами в районах с развитой социальной инфраструктурой население пользуется интенсивнее, чем в остальных, на 40-50%. Скорее всего, такой разрыв усугубляется более высокой стоимостью платных услуг в развитых районах и лучшим развитием сети предприятий, оказывающих эти услуги.
Таким образом, методы метрического многомерного шкалирования подтвердили свою эффективность при проведении типологии. Визуальный анализ пространственной карты позволил наметить три типа районов. Географическое расположение районов Новосибирской области с развитой, среднеразвитой и неразвитой социальной инфраструктурой показано на рис. 2. Корректность отнесения объектов к каждому типу подтвердили результаты дискриминантного анализа.
Литература
1. Быковская И.В. Формирование и развитие социальной инфраструктуры региона: Автореф. дисс. ... канд. экон. наук. Ставрополь: СКГТУ, 2010. 23 с. URL: http:// science.ncstu.ru/post-grad/avtoref/bykovskaya_iv/abstract_view
2. Глинский В.В. Статистические методы поддержки управленческих решений. Новосибирск: НГУЭУ, 2008. 256 с.
3. Глинский В.В. Портфельный анализ: сущность и применение // Финансы и бизнес. 2008. № 4. С. 105-109.
4. Здравоохранение в Новосибирской области: Статистический сборник. Новосибирск: Новосибирскстат, 2010. 63 с.
5. Ларина Т.Н. Методология статистического исследования социального развития
сельских муниципальных районов: Автореф. дисс____докт. экон. наук. Оренбург: ОГАУ,
2010. 36 с. URL: http://www.ceninauku.ru/page_17656.htm
6. Минченко М.М. Инфраструктурное развитие регионов в условиях бюджетных ограничений: Автореф. дисс. ... канд. экон. наук. М.: ИНП РАН, 2009. 23 с. URL: http:// www.ecfor.ru/pdf.php?id=ar/min.
7. Новосибирская область в цифрах. 2010: Статистический сборник. Новосибирск: Территориальный орган ФСГС по Новосибирской области, 2010. 130 с.
8. Русскова Е.Г. Методология системного исследования инфраструктуры рыночной экономики: Автореф. дисс. ... докт. экон. наук. Волгоград: ВГУ, 2006. 47 с.
9. Терехина А.Ю. Анализ данных методами многомерного шкалирования. М.: Наука, 1986. 168 с.
10. Транспорт в Новосибирской области: Статистический сборник. Новосибирск: Территориальный орган ФСГС по Новосибирской области, 2010. 72 с.
11. Физкультура, спорт и отдых в Новосибирской области: Статистический сборник. Новосибирск: Территориальный орган ФСГС по Новосибирской области, 2010. 33 с.
12. ЧикиноваМ.С. Оценка инфраструктурного потенциала юга Западной Сибири: Автореф. дисс. ... канд. геогр. наук. Иркутск: ИГ им. В.Б. Сочавы СО РАН, 2010. 23 с. URL: http:// www.irigs.irk.ru/aref/Chikinova.pdf
13. Чисников А.В. Совершенствование методики оценки уровня развития социальной инфраструктуры региона: Автореф. дисс. ... канд. экон. наук. Ростов-на-Дону: РГЭУ, 2010. 24 с. URL: http://www.rsue.ru/avtoref/chisnikov.doc
Bibliography
1. Bykovskaja I.V. Formirovanie i razvitie social'noj infrastruktury regiona: Avtoref. diss. ... kand. jekon. nauk. Stavropol': SKGTU, 2010. 23 p. URL: http://science.ncstu.ru/post-grad/ avtoref/bykovskaya_iv/abstract_view
2. Glinskij V.V. Statisticheskie metody podderzhki upravlencheskih reshenij. Novosibirsk: NGUJeU, 2008. 256 p.
3. Glinskij V.V. Portfel'nyj analiz: suwnost' i primenenie // Finansy i biznes. 2008. № 4. PP. 105109.
4. Zdravoohranenie v Novosibirskoj oblasti: Statisticheskij sbornik. Novosibirsk: Novo-sibirskstat, 2010. 63 p.
5. Larina T.N. Metodologija statisticheskogo issledovanija social'nogo razvitija sel'skih municipal'nyh rajonov: Avtoref. diss. ... dokt. jekon. nauk. Orenburg: OGAU, 2010. 36 p. URL: http://www.ceninauku.ru/page_17656.htm
6. Minchenko M.M. Infrastrukturnoe razvitie regionov v uslovijah bjudzhetnyh ogranichenij: Avtoref. diss. ... kand. jekon. nauk. M.: INP RAN, 2009. 23 p. URL: http://www.ecfor.ru/ pdf.php?id=ar/min
7. Novosibirskaja oblast' v cifrah. 2010: Statisticheskij sbornik. Novosibirsk: Territorial'nyj organ FSGS po Novosibirskoj oblasti, 2010. 130 p.
8. Russkova E.G. Metodologija sistemnogo issledovanija infrastruktury rynochnoj jekonomiki: Avtoref. diss. ... dokt. jekon. nauk. Volgograd: VGU, 2006. 47 p.
9. Terehina A.Ju. Analiz dannyh metodami mnogomernogo shkalirovanija. M.: Nauka, 1986. 168 p.
10. Transport v Novosibirskoj oblasti: Statisticheskij sbornik. Novosibirsk: Territorial'nyj organ FSGS po Novosibirskoj oblasti, 2010. 72 p.
11.Fizkul'tura, sport i otdyh v Novosibirskoj oblasti: Statisticheskij sbornik. Novosibirsk: Territorial'nyj organ FSGS po Novosibirskoj oblasti, 2010. 33 p.
12. Chikinova M.S. Ocenka infrastrukturnogo potenciala juga Zapadnoj Sibiri: Avtoref. diss. ... kand. geogr. nauk. Irkutsk: IG im. V.B. Sochavy SO RAN, 2010. 23 p. URL: http:// www.irigs.irk.ru/aref/Chikinova.pdf
13. Chisnikov A.V. Sovershenstvovanie metodiki ocenki urovnja razvitija social'noj infrastruktury regiona: Avtoref. diss. ... kand. jekon. nauk. Rostov-na-Donu: RGJeU, 2010. 24 p. URL: http:// www.rsue.ru/avtoref/chisnikov.doc