Кластеризация регионов на основе базовых аграрно-экономических критериев

Аннотация

Разнообразие природно-климатических и экономических условий российских регионов предполагает широкий диапазон методологических подходов к их классификации. Одновременно усложняется задача абстрагирования исследования для любой отрасли народного хозяйства. Эффективная кластеризация важна также в процессе формирования и реализации аграрно-экономической политики. В работе изучены возможности базовой аграрно-экономической региональной кластеризации на основе временных рядов основных экономических показателей и показателей развития сельского хозяйства. Новизна предлагаемого подхода заключается в методике динамического сегментирования, которая позволяет наблюдать и прогнозировать направление изменений в мезоэкономических пропорциях. На основе официальных данных государственной статистики сформированы группы показателей по производственному, производственно-институциональному и производственно-структурному критериям. В качестве основного метода исследования выбран метод кластеризации «k-среднее». На основе трех смоделированных региональных сегментов рассчитаны средние значения по исходным признакам. Сегменты классифицированы с позиций полученных характеристик. Отдельно рассмотрены субъекты-выбросы, далеко отстоящие от основных массивов данных. Полученные результаты подтвердили широкое пространственное распределение регионов, входящих в определенные аграрно-экономические сегменты. Данная классификация будет полезна при обосновании направлений и выборе инструментов аграрно-экономической политики, стратегии создания производственных кластеров, а также при планировании работы регионального агробизнеса, устранении существующих диспропорций в его развитии. В качестве дальнейшего совершенствования методологии аграрно-экономической сегментации в динамике предложено расширить анализ с помощью изменения изучаемого временного интервала, роста количества включаемых в модель факторов и их взаимодействий, введения новых алгоритмов кластеризации. Данную модель можно дополнительно применять для получения прогнозов структурных изменений и динамики производства.