econommgouВестник Государственного университета просвещения. Серия: ЭкономикаBulletin of the State University of Education. Series: Economics2949-50402949-5024State University of Education10.18384/2310-6646-2022-2-95-103econommgou-528Research ArticleЭКОНОМИКА И УПРАВЛЕНИЕ НАРОДНЫМ ХОЗЯЙСТВОМECONOMICS AND NATIONAL ECONOMY MANAGEMENTКЛАСТЕРИЗАЦИЯ РЕГИОНОВ РФ ПО УРОВНЮ ИХ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯCLUSTERIZATION OF THE REGIONS OF THE RUSSIAN FEDERATION BY THEIR LEVEL OF SOCIO-ECONOMIC DEVELOPMENTПротасовЮ. М.ProtasovYu. M.

Протасов Юрий Михайлович – кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры начального образования

141014, Московская обл., г. Мытищи, ул. Веры Волошиной, д. 24

Yury M. Protasov – Cand. Sci. (Technical), Assoc. Prof., Department of Primary Education

Very Voloshinoi ul. 24, Mytischi 141014, Moscow region

protasov_54@mail.ruЮровВ. М.YurovV. M.

Юров Владимир Михайлович – кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры управления качеством и стандартизации

141070, Московская обл., г. Королев, ул. Гагарина, д. 42

Vladimir M. Yurov – Cand. Sci. (Technical), Assoc. Prof., Department of Quality Management and Standardization

Gagarina ul. 42, Korolev 141070, Moscow region

urow5@mail.ruМосковский государственный областной университетРоссияMoscow Region State UniversityRussian FederationТехнологический университет имени дважды Героя Советского Союза, лётчика-космонавта А. А. ЛеоноваРоссияLEONOV Moscow Region University of TechnologyRussian Federation2022160620220295103Copyright © Протасов Ю.М., Юров В.М., 20222022Протасов Ю.М., Юров В.М.Protasov Y.M., Yurov V.M.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.economicsmgou.ru/jour/article/view/528Цель

Цель. Кластеризация и сравнительный анализ регионов Российской Федерации по уровню их социально-экономического развития.

Процедура и методы

Процедура и методы. Кластеризация проводилась по основным характеристикам, отражающим уровень социально-экономического развития регионов РФ, методом k-средних с использованием аналитической платформы «Deductor».

Результаты

Результаты. На основе имеющихся статистических данных выявлены 3 кластера, на которые можно разбить регионы РФ по их социальному и экономическому положению. Проведён анализ выявленных кластеров для определения существенных различий в их социально-экономическом положении и направлениях дальнейшего развития.

Теоретическая и/или практическая значимость. Полученные результаты можно использовать для повышения качества и обоснованности решений в социальной и экономической сфере с учётом уровня развития разных кластеров.

Aim

Aim. Clusterization and comparative analysis of the regions of the Russian Federation according to the level of their socio-economic development.

Methodology

Methodology. Clusterization was carried out according to the main characteristics reflecting the level of socio-economic development of the regions of the Russian Federation by the k-means method using the «Deductor» analytical platform.

Results

Results.Based on the availability of statistical data, three clusters have been identified into which the regions of the Russian Federation can be divided according to their social and economic status. An analysis of the identified clusters was carried out to identify significant cases in their socioeconomic situation and in search of sustainable development.

Research implications

Research implications. The results obtained can be used to obtain high-quality and reasonable decisions in the social and economic sphere, taking into account the level of development of different clusters.

кластеризация регионовсоциально-экономическое развитиекластерный анализпрофили кластеровclusterization of regionssocio-economic developmentcluster analysiscluster profilesReferencesАксенов И . А . Кластеризация внешнеэкономической деятельности регионов // Экономика и менеджмент систем управления . 2016 . № 1-3 . C . 309–315.Aksenov I . A . [Clusterization of foreign economic activity of regions] . In: Ekonomika i menedzhment sistem upravleniya [Economics and management of control systems], 2016, no . 1-3, pp . 309–315.Гичиев Н . С . Кластерный анализ в экономике: теоретический аспект // Региональные проблемы преобразования экономики . 2020 . № 8 (118) . C . 176–186.Gichiev N . S . [Cluster analysis in economics: theoretical aspect] . In: Regionalnyye problemy preobrazovaniya ekonomiki [Regional problems of economic transformation], 2020, no . 8 (118), pp . 176–186.Гордополов Ю . В ., Лукашевич Н . С . Кластеризация регионов по уровню социальноэкономического развития на основе самоорганизующихся карт Кохонена // Научнотехнические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета . Экономические науки . 2010 . Вып . 3 . С . 27–33.Gordopolov Yu . V ., Lukashevich N . S . [Clusterization of regions to ensure socio-economic development based on self-organizing Kohonen maps] . In: Nauchno-tekhnicheskiye vedomosti Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo politekhnicheskogo universiteta. Ekonomicheskiye nauki [Scientific and technical statements of St . Petersburg State Polytechnic University . Economic sciences], 2010, iss . 3, pp . 27–33.Демичев В . В ., Маслакова В . В ., Нестратова А . А . Кластеризация регионов России по уровню эффективности сельского хозяйства // Бухучёт в сельском хозяйстве . 2020 . № 12 . С . 58–66.Demichev V . V ., Maslakova V . V ., Nestratova A . A . [Clusterization of Russian regions according to the level of agricultural efficiency] . In: Bukhuchet v selskom khozyaystve [Accounting in agriculture], 2020, no . 12, pp . 58–66.Исаев В . Г ., Протасов Ю . М ., Юров В . М . Кластеризация организаций высшего образования московского региона по результатам мониторинга их деятельности // Вестник Московского государственного областного университета . Серия: Экономика . 2021 . № 1 . С . 93–101.Isaev V . G ., Protasov Yu . M ., Yurov V . M . [Clusterization of organizations of higher education in Moscow region based on the results of monitoring their activities] . In: Vestnik Moskovskogo gosudarstvennogo oblastnogo universiteta. Seriya: Ekonomika [Bulletin of Moscow Region State University . Series: Economy], 2021, no . 1, pp . 93–101.Костина С . Н ., Трынов А . В . Кластерный анализ динамики рождаемости четвертых и последующих детей в регионах Российской Федерации // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз . 2021 . Т . 14 . № 3 . С . 232–245.Kostina S . N ., Trynov A . V . [Cluster analysis of the dynamics of the birth rate of fourth and subsequent children in the regions of the Russian Federation] . In: Ekonomicheskiye i sotsialnyye peremeny: fakty, tendentsii, prognoz [Economic and social changes: facts, trends, forecast], 2021, vol . 14, no . 3, pp . 232–245.Кузнецов В . Н . Применение кластерного анализа для оценки транспортной системы регионов РФ // Университетская наука . 2020 . № 1 (9) . С . 71–73.Kuznetsov V . N . [Application of cluster analysis to assess the transport system of regions of the Russian Federation] . In: Universitetskaya nauka [University Science], 2020, no . 1 (9), pp . 71–73.Лавриненко П . А ., Рыбакова Д . А . Сравнительный анализ региональных различий в сферах здоровья населения, экологии и здравоохранения // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз . 2015 . № 5 (41) . С . 198–210.Lavrinenko P . A ., Rybakova D . A . [Comparative analysis of regional differences in the spheres of public health, ecology and healthcare] . In: Ekonomicheskiye i sotsialnyye peremeny: fakty, tendentsii, prognoz [Economic and social changes: facts, trends, forecast], 2015, no . 5 (41), pp . 198–210.Локосов В . В ., Рюмина Е . В ., Ульянов В . В . Кластеризация регионов России по показателям качества жизни и качества населения // Народонаселение . 2019 . Т . 22 . № 4 . С . 4–17.Lokosov V . V ., Ryumina E . V ., Ulyanov V . V . [Clusterization of Russian regions in terms of quality of life and population quality] . In: Narodonaseleniye [Population], 2019, vol . 22, no . 4, pp . 4–17.Lee C . H ., Steigerwald D . G . Inference for clustered data // Stata Journal . 2018 . Vol . 18 . № 2 . P . 447–460 . DOI :10.1177/1536867X1801800210Lee C . H ., Steigerwald D . G . Inference for clustered data . In: Stata Journal, 2018, vol . 18, no . 2, pp . 447–460 . DOI:10.1177/1536867X1801800210

The authors declare that there are no conflicts of interest present.