Методическое обеспечение согласования проектов социально-экономического развития региона и его потенциалов

Предмет исследования — проекты социально-экономического развития на территории региона, обеспечивающие наиболее полный учет социальных, географических, ландшафтных, транспортных и других преимуществ рассматриваемых территорий. Цель — разработка механизма согласования проектов социально-экономического развития региона с учетом потенциалов его территорий, позволяющего сокращать затраты на реализацию проектов, сберегать историко-архитектурные и природные объекты для будущих поколений. Получены следующие результаты: создан экспертно-расчетный механизм, включающий систему показателей, характеризующих потенциальные возможности территории для реализации проектов по разным направлениям социально-экономического развития; осуществлена группировка множества объектов на подмножества для балльной оценки соответствия территории региона требованиям новых проектов; сформирована оптимизационная модель, максимизирующая суммарный приоритет выбираемых территорий для реализации проектов. Проведены также расчеты соответствия сельских округов трем различным направлениям социально-экономического развития Переславского района Ярославской области. Научная новизна работы заключается в создании механизма кластеризации, позволяющего с помощью специально разработанной таблицы выявлять приоритеты территорий, отнесенных к различным кластерам при любом числе характеризующих их показателей.

1. Попкова А.А. Комплексное развитие территорий: современное состояние и проблемы реализации. Известия высших учебных заведений. Социология. Экономика. Политика. 2023;(2):38–53. DOI: 10.31660/1993–1824–2023–2–38–53

2. Айгумов А.Д., Османова А.З., Федорова О.В. Проблемы и пути обеспечения сбалансированного развития пространственных социально-экономических систем. Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Экономика. 2019.(2):24–30. DOI: 10.24143/2073–5537–2019–2–24–30

3. Новоселова И.Ю. Экономико-пространственные задачи освоения новых месторождений углеводородных ресурсов в Арктической зоне Российской Федерации. Экономика. Налоги. Право. 2024;17(2):95–105. DOI: 10.26794/1999–849X 2024–17–2–95–105

4. Губанова Е.С., Клещ В.С. Зонирование как инструмент регулирования социально-экономического развития региона. Проблемы развития территории. 2019;103(5):109–123. DOI: 10.15838/ptd.2019.5.103.

5. Ворошилов Н. В., Задумкин К. А., Шулепов Е. Б. Программно-целевой метод в развитии сельских территорий регионов России. Регионология. 2022;30(3):555–585. DOI: 10.15507/2413– 1407.120.030.202203.555–585

6. Иванова Н.В. Обзор методик оценки потенциала региональных инновационных систем. ЭФО: Экономика. Финансы. Общество. 2022;(3):50–58. DOI:10.24412/2782–4845–2022–3–50–58

7. Мирончук В.А. Оценка социально-экономического развития сельских территорий методами многомерной кластеризации. Экономика и предпринимательство. 2024;(8):468–474.

8. Маратканова И.В. Применение метода кластерного анализа для оценки сберегательно-инвестиционного потенциала населения Сибирского федерального округа. Вестник Югорского государственного университета.2021;60(1):48–61. DOI: 10.17816/byusu20210148–61

9. Гичиев Н.С. Кластерный анализ в экономике: теоретический аспект. Региональные проблемы преобразования экономики. 2020;8(118):176–186.

10. Трусова А.Ю. Методология многомерной весовой кластеризации. Вестник Самарского университета. Экономика и управление. 2020;11(2):166–178. DOI: http: 10.18287/2542–0461–2020–11–2–166–178

11. Noureddine Motaki, Oualed Kamach ERP selection: A step-by-step application of AHP Method. International Journal of Computer Applications. 2017;176(7):15–21.

12. Lee C.H., & Steigerwald D.G. (2018). Inference for Clustered Data. The Stata Journal. 2018;18(2):447–460. DOI: 10.1177/1536867X1801800210