«Национальные интересы: приоритеты и безопасность»
 

Реферирование и индексирование

Russian Science Citation Index
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
LCCN Permalink
Google Scholar

Электронные версии в PDF

EBSCOhost
Eastview
Elibrary
Biblioclub

Дифференциация регионов России на основе эконометрического анализа по социально-экономическим показателям, влияющим на потребительский спрос

Журнал «Национальные интересы: приоритеты и безопасность»
т. 13, вып. 12, декабрь 2017

Получена: 13.09.2017

Получена в доработанном виде: 06.10.2017

Одобрена: 23.10.2017

Доступна онлайн: 22.12.2017

Рубрика: УСТОЙЧИВОЕ РАЗВИТИЕ ЭКОНОМИКИ

Коды JEL: С10, C80, E42, O18

Страницы: 2200–2217

https://doi.org/10.24891/ni.13.12.2200

Пахомов А.В. кандидат экономических наук, доцент, заместитель генерального директора по экономике и финансам АО «НПК «Дедал» (предприятие ГК «Росатом»), Дубна, Российская Федерация pakhomov_av@dedal.ru

Пахомова Е.А. доктор экономических наук, кандидат технических наук, доцент, профессор кафедры экономики, Государственный университет «Дубна», Дубна, Российская Федерация uni-dubna@mail.ru

Рожкова О.В. аспирантка кафедры экономики, Государственный университет «Дубна», Дубна, Российская Федерация olga_r2006@mail.ru

Предмет. Зависимости между региональными социально-экономическими показателями и объемом различных видов кредитов для физических лиц, совокупный портфель которых выступает одной из институциональных детерминант потребительского спроса. Рассмотрение широкого набора характеристик для поиска оптимальных форм взаимодействия и согласования интересов государства, реального и банковского секторов и общества в социально-экономических преобразованиях, направленных на удовлетворение потребностей и повышение благосостояния населения, является новой постановкой вопроса для анализа.
Цели. Дифференциация регионов в разрезе аспектов, влияющих на кредитование физических лиц.
Методология. Исследование разделено на два этапа: проверка социально-экономических показателей, а именно: исследована зависимость объема выданных кредитов для физических лиц и, дополнительно, ипотечных и жилищных кредитов от ряда показателей на основе корреляционно-регрессионного анализа и с помощью системы линейных структурных уравнений; по анализируемым социально-экономическим показателям методами кластерного анализа осуществлено дифференцирование регионов.
Результаты. Выявлено, что при построении классификаций по различным показателям и с помощью разных методов может наблюдаться определенное соответствие и даже близость полученных инструментальных результатов. Однако детальный анализ объектов в одной совокупности (кластере) выявляет существенные расхождения как по одному, так и по нескольким факторам и требует отнесения их к разным группам. Содержательная интерпретация сходства и отличий регионов позволяет скорректировать результат, учесть специфику каждого субъекта и сформировать предпосылки для принятия взвешенных решений в управлении многочисленными территориями.
Выводы. Исследование может быть использовано в качестве содержательной и инструментальной основы для дальнейшей разработки рекомендаций федеральной и региональной власти при решении задач формирования потребительского спроса и оценки его влияния на развитие экономических систем различного уровня.

Ключевые слова: социально-экономические показатели, потребительский спрос, корреляционно-регрессионный анализ, структурные уравнения, кластерный анализ

Список литературы:

  1. Ando A., Modigliani F. The Life Cycle Hypothesis of Saving: Aggregate Implications and Tests // The American Economic Review. 1963. Vol. 53. No. 1. P. 55–84.
  2. Саакова Ю.В. Развитие и совершенствование потребительского кредитования при осуществлении банковской деятельности: монография. М: Наука и образование, 2016. 173 с.
  3. Мокеева Н.Н., Харина П.А. Потребительское кредитование в современной России: тенденции и ожидания // Международный журнал экспериментального образования. 2014. № 5-2. С. 115–117.
  4. Веселова Д.Е., Пахомова Е.А. Развитие жилищной ситуации в России и эконометрический анализ рынка квартир в Москве // Экономика и математические методы. 2001. Т. 37. № 2. С. 38–43.
  5. Зубаревич Н.В. Регионы России: неравенство, кризис, модернизация. М.: Независимый институт социальной политики, 2010. 160 с.
  6. Чемезова Е.Ю. Статистические методы в решении прикладных задач развития территории // Вестник НГУЭУ. 2013. № 4. С. 153–165.
  7. Тарасова О.Б. Исследование социально-экономического развития сельских территорий методом кластерного анализа // Международный сельскохозяйственный журнал. 2013. № 2. С. 47–50.
  8. Вэн Райзин Дж. Классификация и кластер / под ред. Ю.И. Журавлева. М.: Мир, 1980. 389 с.
  9. Пахомова Е.А. Методологические основы оценки влияния вуза на эффективность регионального развития. М.: ООО «МЭЙЛЕР», 2010. 725 с.
  10. Задорожнева Ю.В., Калинина А.Э. Многофакторная оценка эффективности реализации социально-экономической политики региона // Современные проблемы науки и образования. 2012. № 4. С. 86–89. URL: https://science-education.ru/pdf/2012/4/211.pdf
  11. Трещевский Д.Ю. Кластерный подход к анализу инновационного развития регионов России // Регион: системы, экономика, управление. 2011. № 1. С. 37–47.
  12. Гузаиров М.Б., Дегтярева И.В., Макарова Е.А. Расходы населения регионов Российской Федерации на покупку продуктов питания: компонентный и кластерный анализ // Экономика региона. 2015. № 4. С. 145–157. URL: https://doi.org/10.17059/2015-4-12
  13. Рюмина Е.В., Аникина А.М. Анализ влияния фактора природных ресурсов на уровень экономического развития регионов России // Проблемы прогнозирования. 2007. № 5. С. 106–125.
  14. Кованова Е.С. Кластерный анализ в решении задачи типологии регионов России по уровню и интенсивности внутренней трудовой миграции // Вестник НГУЭУ. 2013. № 4. С. 166–175.

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-875X (Online)
ISSN 2073-2872 (Print)

Свежий номер журнала

т. 13, вып. 12, декабрь 2017

Другие номера журнала