Details

Целью работы заключается в разработке и апробации комплексной статистической методики анализа отраслевой специализации регионов России. Были решены следующие задачи: изучить понятие «региональная специализация» и методы ее оценки; разработать модель формирования специализации; проанализировать показатели территориальной концентрации; обосновать методику комплексного анализа; провести статистический анализ специализации регионов; выполнить кластерный анализ; построить интегральный индекс специализации; разработать рекомендации по повышению эффективности. Актуальность темы обусловлена глубокой дифференциацией регионов России по уровню экономического развития и необходимости разработки научно обоснованных методов оценки их специализации для эффективного управления пространственным развитием и снижения межрегиональных диспропорций. Источниками информации выступили данные отечественной и зарубежной научно-исследовательской литературы, официальных интернет-ресурсов и аналитических агентств. Практическая значимость: разработанные методики помогут регионам эффективнее использовать свою специализацию для устойчивого развития. При выполнении расчетной части использовался язык программирования Python (Jupyter Notebook).

The aim of the work is to develop and test a comprehensive statistical methodology for analyzing the industry specialization of Russian regions. The following tasks were solved: study the concept of "regional specialization" and methods for its assessment; develop a model for the formation of specialization; analyze territorial concentration indicators; substantiate the methodology of comprehensive analysis; conduct a statistical analysis of regional specialization; perform cluster analysis; construct an integral index of specialization; develop recommendations for improving efficiency. The relevance of the topic is due to the deep differentiation of Russian regions by level of economic development and the need to develop scientifically based methods for assessing their specialization for effective management of spatial development and reducing interregional disparities. The sources of information were data from domestic and foreign research literature, official Internet resources and analytical agencies. Practical significance: the developed methods will help regions use their specialization more effectively for sustainable development. The Python programming language (Jupyter Notebook) was used to perform the calculation part.