CC BY
130
Ю. И. Трещевский А. А. Литвинов
Yu. I. Treshchevskiy A. A. Litvinov
Предпринимательская деятельность в регионах России — состояние и тенденции в посткризисный период
Business Activity in Regions of Russia — the Condition and Tendencies During the Post-Crisis Period
о <
Трещевский Юрий Игоревич
Воронежский государственный университет Заведующий кафедрой экономики и управления организациями
Доктор экономических наук, профессор utreshevski@yandex.ru
Литвинов Алексей Александрович
Воронежский государственный университет Соискатель кафедры экономики и управления организациями Litvinov1983@mail.ru
Treshchevskiy Yury Igorevich
Voronezh State University
Head of the Chair of Economy and Management of the Organizations
Doctor of Science (Economy), Professor utreshevski@yandex.ru
Litvinov Aleksey Alexandrovich
Voronezh State University
Candidate for degree in Economy of the Chair
of Economy and Management of the Organizations
Litvinov1983@mail.ru
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА
предпринимательство, предпринимательская деятельность, регион, кластер, кризис, посткризисный период
KEY WORDS
business, business activity, region, cluster, crisis, post-crisis period АННОТАЦИЯ
В статье рассматривается состояние предпринимательской деятельности в регионах РФ и свойственные ей посткризисные тенденции. Анализ произведен по показателям, характеризующим предпринимательскую деятельность с различных точек зрения: вовлечение населения в экономику регионов, концентрация хозяйствующих субъектов, извлечение доходов от ведения бизнеса и трудовой деятельности, вложения в инновационное развитие и др. В результате анализа выявлены особенности развития предпринимательской деятельности в различных группах регионов, сформированных на основе виртуальной кластеризации.
ABSTRACT
In the article the condition of business activity in regions of the Russian Federation and post-crisis tendencies peculiar to it is considered. The analysis on the indicators characterizing business activity from the various points of view: population involvement in economy of regions, concentration of managing subjects, extraction of the income from business and labor activity, an investment in innovative development, etc. is made. As a result of the analysis features of development of business activity in various groups of the regions created on the basis of a virtual clustering are revealed.
Введение
Развитие предпринимательской деятельности является одной из наиболее акту-
альных проблем российской экономики. В классической литературе предпринимательская деятельность отождествляется с производительным использованием
2 ресурсов. Такова, в частности, точка зре-| ния А. Смита, который видел истори-о ческую миссию предпринимателя в чао стичном отказе от текущего потребления со именно для формирования капитала как х источника приобретения средств про-н- изводства [7, с. 110-130]. Й. Шумпетер <с связывал экономический прогресс с по-
03 вышенной активностью бизнесменов, получающих в основной массе «весьма скромное вознаграждение, либо вовсе ничего, либо даже убытки» [14, с. 452].
Поэтому анализ предпринимательской деятельности — это фактически оценка экономической активности любой экономической системы: человека, предприятия, региона, национальной экономики. Оценка такого рода активности в регионах страны требует применения аналитического инструментария, позволяющего определить ее состояние в сферах использования материальных, человеческих, финансовых ресурсов. Многообразие региональных социально-экономических и институциональных условий требует применения инструментария, позволяющего осуществить группировку регионов по совокупности признаков, которые можно трактовать как проявление предпринимательской активности.
В настоящее время для оценки состояния и тенденций развития регионов успешно используется кластерный анализ. Обращаясь к нему, мы трактуем кластеры не с точки зрения реальных процессов объединения хозяйствующих субъектов на определенной территории [5, с. 162-313], а как виртуальные группы, характеризующиеся близкими значениями параметров изучаемых социально-экономических процессов и явлений [4; 14, с. 100-108]. Использование данного метода для анализа региональных подсистем страны нашло отражение в работах Ю. И. Трещевского, В. М. Кру-гляковой, Л. М. Никитиной, Е. М. Исаевой, Д. А. Степыгина, Д. Ю. Трещевского и других исследователей [1-3, 8-13].
Кластерный подход применительно к объекту исследования позволяет: использовать значительное количество показателей, необходимых для оценки из-
учаемого явления; определить общие для однородных групп регионов тенденции в развитии предпринимательской деятельности; выявить сильные и слабые стороны, присущие данным группам; предложить унифицированный инструментарий государственного регулирования предпринимательской деятельности, соответствующий сформированным виртуальным группам регионов.
Методика исследования
1. В связи с разнородностью показателей, характеризующих предпринимательскую деятельность в регионах, они отнормированы в диапазоне [0; 1].
2. Для формирования виртуальных кластеров применен метод К-средних [4; 15]. При формировании дендрограмм приняты: метод «полной связи» (в качестве правила объединения объектов) и «евклидова расстояния» (для определения меры близости).
3. Источником информации послужил статистический справочник «Регионы России» [6]. Расчеты произведены по всем регионам страны. При этом за каждым регионом закреплен постоянный номер, соответствующий их расположению в федеральных округах. Это позволило идентифицировать регионы при любых комбинациях, возникающих в процессе виртуальной кластеризации.
4. Для элиминирования непосредственного влияния кризиса на предпринимательскую деятельность ее показатели рассмотрены в двух временных точках: предкризисный 2007-й и посткризисный 2010 г. Это обеспечивает известную сопоставимость результатов и в то же время позволяет оценить перемены, произошедшие в посткризисный период.
5. Структура показателей, характеризующих различные аспекты предпринимательской деятельности, представлена в табл. 1 (поскольку все показатели приведены при расчетах в нормированное состояние, то в табл. 1 они представлены без единиц измерения).
Показатели развития предпринимательской деятельности
Показатели Наименование показателя
var1 Численность экономически активного населения
var2 Число частных предприятий
var3 Оборот малых предприятий
var4 Коэффициенты миграционного прироста
var5 Уровень безработицы (обратный)
var6 Среднемесячная начисленная номинальная заработная плата
var7 Сальдированный финансовый результат
var8 Доходы от предпринимательской деятельности
var9 Доходы от собственности
var10 Инвестиции в основной капитал
var11 Внутренние затраты на исследования и разработки
var12 Численность обучающихся в общеобразовательных негосударственных учебных заведениях
var13 Численность студентов в негосударственных образовательных учреждениях СПО
var14 Численность студентов в негосударственных образовательных учреждениях ВПО
var15 Коэффициент фондов (обратный)
Показатели отражают предпринимательскую активность в регионе в различных аспектах:
• var1, var4, var5, var6 — в сфере вовлечения населения в экономическую деятельность;
• var1, var3 — с точки зрения распространения и концентрации хозяйствующих субъектов;
• var7, var8, var9 демонстрируют активность в плане получения доходов от ведения бизнеса;
• var10 — активность в использовании ресурсов для дальнейшей деятельности;
• var11 — активность в инновационном развитии;
• var12, var13 и var14 — распространение предпринимательской деятельности в нетрадиционные для нее сегменты экономики;
• var15 — социальная дифференциация общества.
6. Поскольку кластерный анализ «безразличен» к качественным характери-
стикам объектов и в чистом виде не позволяет различить «лучшие» и «худшие» кластеры, дополнительно произведено их ранжирование по сумме нормированных значений анализируемых показателей. Ранги от лучшего к худшему обозначены соответственно А, Б, В, Г, Д.
Виртуальные кластеры развития предпринимательской деятельности в регионах РФ: состав, состояние, тенденции
Проведенный в соответствии с представленной выше методикой кластерный анализ показал, что в России достаточно отчетливо выделяются пять кластеров, отражающих состояние предпринимательской деятельности в регионах.
В 2007 г. в кластер А входил только один регион — Москва.
В составе кластера Б: Московская область, г. Санкт-Петербург, Краснодарский край, республики Башкортостан,
2 Татарстан, Самарская, Свердловская, Тюменская, Челябинская области — де-о вять регионов с весьма высоким уровнем о социально-экономического развития, го преимущественно — промышленных. х Кластер В представлен основной мас-н- сой регионов страны (51 субъект Феде-< рации).
т Кластер Г включал в 2007 г. 11 регионов: Республику Коми, Мурманскую область, Чеченскую Республику, Красноярский край, Иркутскую область, Республику Саха (Якутию), Камчатский и Хабаровский края, Магаданскую, Сахалинскую области, Чукотский АО.
В кластер Д входили: Тамбовская, Псковская области, республики Дагестан, Ингушетия, Кабардино-Балкарская, Карачаево-Черкесская, Северная Осетия-Алания, Тыва (восемь регионов).
Таким образом, в период высокой экономической конъюнктуры из основной массы регионов выделились 10 регионов с высоким уровнем развития предпринимательской деятельности и 19 регионов с пониженным уровнем, представляющие в основном северные, восточные и южные окраины страны. Большинство регионов страны сформировали весьма однородное пространство развития предпринимательской деятельности. Дополнительным подтверждением высокой однородности этого пространства является низкая величина среднего квадратиче-ского отклонения в кластере В (0,089883 при средней сумме нормированных показателей 3,016262).
В 2010 г. состав кластеров изменился.
В кластер А вошли Московская область, г. Москва, г. Санкт-Петербург, т. е. выделились явные лидеры не только предпринимательской деятельности, но и социально-экономического развития в целом. В то же время следует отметить, что такая конфигурация кластера не характерна для группировки регионов по иным признакам. Как правило, Москва составляет отдельный лидирующий кластер, а Московская область и г. Санкт-Петербург составляют отдельную группу или объединяются в класте-
ры с иными регионами высокого уровня социально-экономического развития [2; 3; 9; 10; 13].
При этом Москва немного улучшила свои показатели, Московская область несколько снизила, Санкт-Петербург сохранил прежнюю позицию, т. е. укрупнение кластера произошло за счет изменения «соотношения сил» в региональном пространстве страны в целом.
Кластер Б расширился до 17 регионов и включил в свой состав: Белгородскую, Воронежскую, Ленинградскую области, Краснодарский край, Ростовскую область, республики — Чеченскую, Башкортостан, Татарстан, Пермский край, Нижегородскую, Самарскую, Свердловскую, Челябинскую области, Красноярский край, Иркутскую, Новосибирскую, Омскую области.
Из числа регионов, составлявших кластер Б в 2007 г., усилились позиции Республики Татарстан, ухудшились — Республики Башкортостан, Самарской, Свердловской и Челябинской областей. Из вновь вошедших в кластер регионов усилились: Воронежская, Ленинградская области, Пермский и Красноярский края; ослабли — Белгородская, Ростовская, Нижегородская, Омская области. Показательно, что последние четыре региона регионы отмечены в числе наиболее пострадавших в период кризиса 2008-2009 гг. [9]. Таким образом, можно зафиксировать сближение уровней предпринимательской деятельности в регионах, составляющих группу сублидеров, за счет изменения векторов развития субъектов РФ.
Кластер В радикально изменил свой состав, включив только восемь регионов: Волгоградскую область, республики Дагестан, Кабардино-Балкарскую, Карачаево-Черкесскую, Северную Осетию — Аланию, Ставропольский край, Томскую область, Республику Саха (Якутию). Половина из них улучшили свое положение, другие сохранили прежний уровень предпринимательской деятельности в общероссийском пространстве, т. е. кластер улучшил свои позиции преимущественно за счет усиления части среднеразвитых
Показатели развития предпринимательской деятельности кластеров в 2007 г.
Показатели Кластеры
Кластер А Кластер Б Кластер В Кластер Г Кластер Д
Var1 1,000000 0,379256 0,119811 0,089778 0,065227
Var2 1,000000 0,131834 0,027046 0,019288 0,008091
Var3 1,000000 0,115851 0,020982 0,014290 0,003912
Var4 0,441441 0,367367 0,140258 0,013923 0,004505
Var5 1,000000 0,928693 0,892044 0,800941 0,670738
Var6 0,712439 0,360519 0,183966 0,526064 0,086258
Var7 1,000000 0,071516 0,008593 0,015273 0,000481
Var8 0,295082 0,512295 0,450257 0,312593 0,805328
Var9 1,000000 0,368333 0,234804 0,165909 0,083750
Var10 0,999760 0,361843 0,061258 0,080305 0,021441
Var11 1,000000 0,095674 0,012470 0,009033 0,001828
Var12 1,000000 0,194256 0,035881 0,017316 0,011905
Var13 0,708333 0,373016 0,054855 0,015693 0,010417
Var14 1,000000 0,086262 0,018843 0,012551 0,010757
Var15 0,215829 0,523266 0,755194 0,554607 0,793032
Сумма средних нормированных значений 12,372885 4,869982 3,016262 2,647563 2,577669
(в смысле предпринимательской деятельности) регионов.
Кластер Г сократил свой состав до 7: Республика Коми, Мурманская, Тюменская области, Камчатский край, Магаданская, Сахалинская области, Чукотский АО. Изменение состава практически аналогично изменениям в кластере В — ухудшили положение: Республика Коми, Мурманская, Тюменская, Сахалинская области; улучшили — Камчатский край, Магаданская и Сахалинская области. Незначительные расхождения в общей величине значений сумм нормированных показателей в кластерах В и Г позволяют отнести их к одной группе — среднего уровня развития предпринимательской деятельности, что не исключает известных различий в структурной композиции частных показателей кластеров.
Кластер Д объединил оставшиеся 45 регионов. Иначе говоря, «центр тяжести» сместился из зоны среднего уровня развития предпринимательской деятельности в зону низкого уровня.
Результаты проведенной кластеризации представлены в табл. 2-3 и на рис. 1-5.
Данные, представленные в таблице 2, позволяют сделать следующие выводы.
1. Наиболее развитым в плане предпринимательской деятельности в 2007 г. являлся кластер А, имеющий максимально возможный уровень: 9 параметров из 15. Опережение следующего за ним кластера Б — в 2,5 раза. Еще по три параметрам кластер, не набирая максимально возможного количества баллов, существенно опережает остальные.
Невысокие значения показателя var8 свидетельствуют о неполном использовании потенциала предпринимательской
2 деятельности, в то время как сальдиро-| ванный финансовый результат ^аг7) о и доходы от собственности ^аг9) предо ставлены максимально возможными го значениями показателей, т. е. в класте-х ре А на период максимума экономичен- ской конъюнктуры (2007 г.) сформиро-< вался рентоориентированный бизнес. ™ Одновременно в кластере сложилась сильно дифференцированная структура населения (самое низкое значение показателя, обратного коэффициенту фондов ^аг15)).
2. Кластер Б хотя и опережает остальные по общему уровню развития предпринимательской деятельности, но не так радикально, как кластер А. Наиболее сильные стороны кластера: значительная численность экономически активного населения ^аг1), высокий коэффициент миграционного прироста ^аг4), низкий уровень безработицы ^аг5), высокий объем доходов от предпринимательской деятельности ^аг8), значительная численность студентов в негосударственных образовательных учреждения СПО ^аг13). По этим показателям кластер прочно занимает вторую позицию среди остальных, а по доходам от предпринимательской деятельности опережает лидера (кластер А), хотя и существенно уступает кластеру Д.
По большинству остальных показателей уровень развития кластера достаточно высок по отношению к кластерам В, Г и Д и сбалансирован по отдельным проявлениям предпринимательской деятельности. Самые слабые позиции кластера — низкий сальдированный финансовый результат ^аг7) и невысокие затраты на исследования и разработки (уаг11).
Таким образом, кластер можно охарактеризовать как сбалансированный по большинству параметров предпринимательской деятельности, активный в вовлечении в нее населения и распространении в нетрадиционные для бизнеса сегменты. Слабо выражен инновационный аспект предпринимательской деятельности.
3. Существенное отставание кластера В от кластеров А и Б позволяет говорить
только об относительной развитости отдельных компонентов предпринимательской деятельности. Среди них достаточно определенно выделяются: невысокий уровень безработицы и низкий уровень дифференциации населения (по этому показателю вторая позиция после кластера Д). Достаточно высоко значение показателя «коэффициент миграционного прироста». Иначе говоря, сильной стороной кластера является вовлечение населения в экономику регионов, в том числе из других административно-территориальных образований.
Небольшую величину (относительно кластера А) составляют затраты на исследования и разработки, тем не менее кластер опережает по данному показателю остальные, в том числе и кластер Б. Поэтому можно говорить об инновационной ориентированности предпринимательской деятельности входящих в него регионов.
Самые слабые позиции кластера — величина сальдированного финансового результата и инвестиции в основной капитал. По остальным показателям позиции кластера соответствуют его среднему месту в региональном пространстве страны. Предпринимательская деятельность носит преимущественно экстенсивный характер, требующий высоких трудозатрат со стороны как наемных работников, так и самих предпринимателей.
4. Кластер Г несколько уступает кластеру В по общему развитию предпринимательской деятельности. Явно выраженных слабых позиций, не соответствующих его общему положению, нет. Лучшее, чем следует из общего состояния дел, положение кластер занимает по величине заработной платы, сальдированному финансовому результату и уровню дифференциации населения. В целом кластер можно охарактеризовать как социально сбалансированный, направленный на получение доходов как от бизнеса, так и от трудовой деятельности.
5. Кластер Д отстает от кластера Г по общему уровню развития предпринимательской деятельности, хотя отставание можно считать несущественным. Отли-
Показатели промышленного развития кластеров в 2010 г.
Показатели Кластеры
Кластер А Кластер Б Кластер В Кластер Г Кластер Д
Var1 0,682592 0,254831 0,117422 0,079760 0,092037
Var2 0,505575 0,069338 0,021024 0,019626 0,019603
Var3 0,546842 0,084111 0,022004 0,029457 0,019072
Var4 0,873457 0,162309 0,071759 0,037037 0,030494
Var5 0,982639 0,837990 0,829167 0,879762 0,833843
Var6 0,548728 0,196224 0,143647 0,690444 0,149047
Var7 0,395775 0,033180 0,006450 0,048981 0,004902
Var8 0,157895 0,344685 0,770176 0,231579 0,337466
Var9 0,595960 0,200357 0,195455 0,173160 0,204849
Var10 0,426078 0,160240 0,056514 0,182385 0,043377
Var11 0,546216 0,039117 0,008030 0,010045 0,005470
Var12 0,601227 0,074702 0,036810 0,016652 0,023313
Var13 0,389706 0,195502 0,094669 0,014706 0,042974
Var14 0,431459 0,054376 0,028420 0,012976 0,017521
Var15 0,524593 0,630426 0,843137 0,686729 0,849079
Сумма средних нормированных значений 8,208740 3,337390 3,244683 3,113300 2,673047
чительные характеристики кластера — высокий уровень доходов от предпринимательской деятельности (первое место среди всех кластеров), низкие уровни заработной платы, миграционного прироста, дифференциации населения.
В посткризисный период (2010 г.) региональное пространство предпринимательской деятельности в стране изменилось (табл. 3).
Сопоставление данных, представленных в табл. 2 и 3, позволяет сделать следующие выводы:
1. Разрыв между наиболее и наименее развитыми кластерами сократился с 5 до 3 раз, т. е. развитие предпринимательской деятельности в посткризисный период стало более сбалансированным по регионам страны.
Кластеры Б, В, Г весьма сблизились по общему уровню развития предпринимательской деятельности, различие
в значениях сумм нормированных показателей между соседними кластерами не превышает 5%.
Кластер А не сохранил ни одной позиции, характеризующейся максимально возможной величиной суммы нормированных показателей. Наиболее сильная позиция, близкая к 1 с сильным отрывом от остальных кластеров, — миграционный прирост. Улучшилась позиция по уровню дифференциации населения — отрыв от остальных кластеров сократился.
В целом кластер сохранил свойственные ему в 2007 г. особенности с некоторыми изменениями: сохранились высокие значения (более 0,5) большинства показателей; положение по объему доходов от предпринимательской деятельности еще более ухудшилось; кластер стал в большей степени ориентирован на привлечение трудовых ресурсов из-за своих пределов. Общая конфигурация
о <
-2007 -2010
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
Рис. 1. Развитие предпринимательской деятельности в кластере А
1,000000 0,900000 0,800000 0,700000 0,600000 0,500000 0,400000 0,300000 0,200000 0,100000 0,000000
-2007 -2010
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
Рис. 2. Развитие предпринимательской деятельности в кластере Б
кластера в 2007 и 2010 гг. представлена на рис. 1.
Кластер Б, несмотря на изменение состава входящих в него регионов, сохранил свои отличительные особенности (рис. 2). Из негативных процессов следует выделить ухудшение позиций по затратам на исследования и разработки, из положительных — снижение уровня дифференциации населения.
Кластер В также сохранил в целом присущие ему особенности, усилив позицию по уровню доходов от предпринимательской деятельности (рис. 3).
Кластер Г практически полностью воспроизвел свое положение (рис. 4), несколько улучшив ситуацию по уровню безработицы и степени дифференциации населения.
Позиции кластера Д в 2010 г. фактически не изменились по отношению к 2007 г. (рис. 5). Улучшение произошло по уровню безработицы и степени дифференциации населения, ухудшение — по доходам от предпринимательской деятельности (ранее это была самая сильная отличительная сторона кластера).
1,000000 0,900000 0,800000 0,700000 0,600000 0,500000 0,400000 0,300000 0,200000 0,100000 0,000000
-♦—2007 -■—2010
о <
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
Рис. 3. Развитие предпринимательской деятельности в кластере В
1,000000 0,900000 0,800000 0,700000 0,600000 0,500000 0,400000 0,300000 0,200000 0,100000 0,000000
8 9 10 11 12 13 14 15
Рис. 4. Развитие предпринимательской деятельности в кластере Г 0,900000 0,800000 0,700000 0,600000 0,500000 0,400000 0,300000 0,200000 0,100000 0,000000
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
Рис. 5. Развитие предпринимательской деятельности в кластере Д
-2007 -2010
4—2007 ■—2010
2 Выводы
о Регионы РФ весьма дифференцированы о по показателям предпринимательской де-го ятельности. Около 20 регионов из всей их х совокупности занимают ведущие позиции н по большинству показателей предпри-< нимательской деятельности (кластеры А
03 и Б), в наиболее развитых из них выражен акцент на присвоение ренты от собственности. В целом активность предпринимательской деятельности хорошо сбалансирована по различным показателям: вовлечению населения в экономическую деятельность, концентрации хозяйствующих субъектов, получению ими доходов (прежде всего от собственности и трудовой деятельности), использованию и привлечению ресурсов для дальнейшей деятельности, ее распространению в нетрадиционные для бизнеса сегменты экономики. Слабыми сторонами предпринимательской деятельности в данной группе регионов являются: незначительные вложения капитала в инновационную деятельность и высокий уровень дифференциации населения.
Посткризисное развитие несколько сгладило указанные недостатки и сократило разрыв в уровнях развития предпринимательской деятельности между лидерами и остальной массой регионов. Группа регионов со средним уровнем развития предпринимательской деятельности оказалась сильно подверженной
влиянию экономической конъюнктуры — состав среднеразвитых регионов (кластер В в 2007 г. и кластеры В и Г в 2010 г.) существенно сократился, сохранив при этом отличительные черты: сильное отставание от лидеров по общему уровню развития, социальную сбалансированность, активное вовлечение населения в экономику, низкий уровень инвестиций в основной капитал. Регионы, занимающие наиболее сильные позиции в группе по общему состоянию предпринимательской деятельности, активны в инвестиционной деятельности, хотя в посткризисный период эта позиция ослабла.
В посткризисный период выделилась обширная группа регионов, отличающаяся общим низким уровнем предпринимательской деятельности (более половины регионов страны). Сильная сторона группы — низкий уровень дифференциации населения. Высокое положение по доходам от предпринимательской деятельности, присущее ей в период высокой экономической конъюнктуры, в посткризисный период утрачено. Низкие уровни доходности бизнеса и предпринимательской активности в инновационной сфере, практически отсутствующий миграционный прирост населения создают для данной группы регионов проблему дальнейшего развития не только предпринимательства, но и экономики в целом.
Литература
1. Вертакова Ю. В., Плотников В. А. Теоретические аспекты учета динамических характеристик социально-экономических систем в управлении региональным развитием // Известия Русского географического общества. 2011. Т. 143, № 6. С. 42-50.
2. Исаева Е. М., Никитина Л. М., Трещевский Ю. И. Экономическая динамика институциональных подсистем регионов России // Современная экономика: проблемы и решения. 2013. № 1 (37). С. 86-98.
3. Круглякова В. М., Трещевский Ю. И. Кластерный анализ результатов инвестиционной деятельности в регионах России // Управление изменениями в социально-экономических системах: Мат-лы X междунар. науч.-практ. конф. Ч. 2. Воронеж: ВГПУ, 2011. С. 66-76.
4. Олдендерфер М. С., Блэшфилд Р. К. Кластерный анализ. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / Под ред. И. С. Енюкова. М.: Финансы и статистика, 1989. 215 с.
5. Портер М. Конкуренция. М.: Вильямс, 2001. 495 с.
6. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2011: Стат. сб. / Росстат. М., 2011.
7. Смит А. Исследование о природе и причинах богатства народов. Т. 1. М.; Л.: Госсоцэкгиз, 1931. 436 с.
<
V X 2
0
1 О
V CD
—
О <
со
References
1. Vertakova Yu. V., Plotnikov V. A. Theoretical aspects of the accounting of dynamic characteristics of social and economic systems in management of regional development // News of the Russian geographical society. 2011. Vol. 143, N. 6. P. 42-50.
2. Isaeva E. M., Nikitin L. M., Treshchevskiy Yu. I. Economical dynamics of institutional subsystems of regions of Russia // Modern economy: problems and decisions. 2013. N 1 (37). P. 86-98.
3. Kruglyakova V. M., Treshchevskiy Yu. I. Cluster analysis of results of investment activity in regions of Russia // Management of changes in social and economic systems: Materials of the 10th international scientific and practical conference. Part. 2. Voronezh: VGPU, 2011. P. 66-76.
4. Oldenderfer M. S., Bleshfild R. K. Cluster analysis. The factorial, discriminant and cluster analysis / Under the editorship of I. S. Enyukov. M.: Finance and statistics, 1989. 215 p.
5. Porter M. Competition. M.: Williams, 2001. 495 p.
6. Regions of Russia. Social and economic indexes. 2011: Statistical abstract / Rosstat. M, 2011.
7. Smith A. An Inquiry into the Nature and Causes of the Wealth of Nations. Vol. 1. M.; L.: Gossotsekgiz, 1931. 436 p.
8. Treshchevskiy Yu. Cluster approach to the analysis of innovative development of regions of Russia // Region: systems, economy, management. 2011. N 1 (12). P. 37-47.
9. Treshchevskiy Yu. I., Sedykin S. V. The analysis of crisis processes in regions of Russia from positions of economic dynamics // Region: systems, economy, management. 2012. N 3 (18). P. 100-108.
10. Treshchevskiy Yu. I., Stepygin D. A. Virtual clustering of the Russian regions in the sphere of social responsibility of business and the state // Region: systems, economy, management. 2013. N 1 (20). P. 47-57.
11. Treshchevskiy Yu. I., Sedykin S. V. Dynamics of the income of regional budgets during the crisis period // Region: systems, economy, management. 2012. N 4 (19). P. 41-46.
12. Treshchevskiy Yu. I., Kruglyakova V. M. Cluster approach to the analysis of factors and conditions of investment activity in regions of Russia // Economy and management. 2011. N 7 (69). P. 17-21.
13. Treshchevskiy Yu. I., Treshchevskiy D. Yu. Choice of strategy of innovative development of regions on the basis of a virtual clustering // Scientific notes of Taurida National. V. I. Vernadsky University. Vol. 25 (64), N 4. 2010. P. 208-217.
14. Schumpeter J. Theory of economic development. Capitalism, socialism and democracy. M.: Eksmo, 2008. 864 p.
15. Hartigan I. A., Wong M. A. Algoritm AS 136: A K-Means Clustering Algorithm // Journal of the Royal Statistical Society Series C (Applied Statistic). 1979. Vol. 28, N 1. P. 100-108.
8. Трещевскии Д. Ю. Кластерный подход к анализу инновационного развития регионов России // Регион: системы, экономика, управление. 2011. № 1 (12). С. 37-47.
9. Трещевский Ю. И., Седыкин С. В. Анализ кризисных процессов в регионах России с позиций экономической динамики // Регион: системы, экономика, управление. 2012. № 3 (18). С. 100-108.
10. Трещевский Ю. И., Степыгин Д. А. Виртуальная кластеризация российских регионов в сфере социальной ответственности бизнеса и государства // Регион: системы, экономика, управление. 2013. № 1 (20). С. 47-57.
11. Трещевский Ю. И., Седыкин С. В. Динамика доходов региональных бюджетов в кризисный период // Регион: системы, экономика, управление. 2012. № 4 (19). С. 41-46.
12. Трещевский Ю. И., Круглякова В. М. Кластерный подход к анализу факторов и условий инвестиционной деятельности в регионах России // Экономика и управление. 2011. № 7 (69). С. 17-21.
13. Трещевский Ю. И., Трещевский Д. Ю. Выбор стратегий инновационного развития регионов на основе виртуальной кластеризации // Ученые записки Таврического национального университета им. В. И. Вернадского. 2010. Т. 25 (64), № 4. С. 208-217.
14. Шумпетер Й. Теория экономического развития. Капитализм, социализм и демократия. М.: Эксмо, 2008. 864 с.
15. Hartigan I. A., Wong M. A. Algoritm AS 136: A K-Means Clustering Algorithm // Journal of the Royal Statistical Society Series C (Applied Statistic). 1979. Vol. 28, N 1. P. 100-108.
