Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://elar.urfu.ru/handle/10995/114311
Название: Генетический подход к оценке инфраструктурной связанности индустриального региона
Другие названия: Genetic Approach to Assessing the Infrastructure Coherence of an Industrial Region
Авторы: Мыслякова, Ю. Г.
Котлярова, С. Н.
Матушкина, Н. А.
Myslyakova, Yu. G.
Kotlyarova, S. N.
Matushkina, N. A.
Дата публикации: 2021
Издатель: Institute of Economics, Ural Branch of the Russian Academy of Sciences
Институт экономики Уральского отделения РАН
Библиографическое описание: Мыслякова Ю. Г. Генетический подход к оценке инфраструктурной связанности индустриального региона / Ю. Г. Мыслякова, С. Н. Котлярова, Н. А. Матушкина // Экономика региона. — 2021. — Том 17, выпуск 3. — С. 784-798. — DOI: 10.17059/ekon.reg.2021-3-5
Аннотация: В условиях внешних шоков связанность индустриального региона как индикатор целостности социально-экономических связей важна для его успешного функционирования. Многие исследователи рассматривают ее через призму экономического пространства и размывают территориальные границы, концентрируясь на особенностях межсубъектного взаимодействия, в том числе инфраструктурных. Однако связанность региона заложена в эндогенном детерминирующем ядре территории, элементы которого исторически связаны между собой, а сами связи при этом генерируют ее эволюционные изменения под воздействием факторов внешней среды. Поэтому цель настоящего исследования состоит в разработке инструментария оценки инфраструктурной связанности региона с учетом эндогенных детерминант его социально-экономического развития. В исследовании использованы метод сравнительного анализа абсолютных и относительных характеристик территорий и параметров развития инфраструктуры, статистические и экономико-математические методы оценки результирующих показателей, метод экспертной оценки инфраструктурного потенциала, матричный метод идентификации глубины инфраструктурных разрывов. На примере Свердловской области и граничащих с ней регионов выявлены инфраструктурные разрывы первого уровня глубины (классифицируемые как незначительные, значительные, устоявшиеся значительные), нарушающие целостность ядра региона, и идентифицированы разрывы второй глубины (классифицируемые как формирующиеся, имеющие предпосылки для формирования), то есть более сложные и требующие серьезных трансформаций элементов наследственного ядра региона. В результате проведенных исследований определены комплексные характеристики инфраструктурной связанности ядра регионов. Так, наиболее благоприятная ситуация складывается в Свердловской области, ядро которой обладает целостностью. Наиболее неблагоприятная ситуация складывается на территориях Пермского края и Ханты-Мансийского автономного округа. В ядре Пермского края присутствуют незначительные разрывы первого уровня глубины и предпосылки для формирования разрывов второго уровня, в ядре Ханты-Мансийского автономного округа присутствуют значительные разрывы первого уровня и формируются разрывы второго уровня, что обусловлено, с одной стороны, индустриальной спецификой данных территорий, с другой - несоответствием высокой экономической активности и, соответственно, спроса на транспортные услуги уровню и потенциалу развития инфраструктуры. Дальнейшие исследования будут ориентированы на поиск способов повышения связанности регионов на внутри- и межрегиональном уровне.
In the context of external shocks, socio-economic coherence of an industrial region reflects its ability to function successfully. Many researchers examine economic space, focusing on interaction between entities (including infrastructure) while ignoring territorial boundaries. However, it is necessary to consider a region's endogenous core, whose historically connected elements generate evolutionary changes under the influence of external factors. This study develops tools to assess regional infrastructure coherence, taking into account the endogenous determinants of its socio-economic development. The research methodology includes: a comparison of absolute and relative territorial characteristics and infrastructure development parameters; statistical, economic and mathematical methods for determining and evaluating the resulting indicators; an expert assessment of the infrastructure potential; a matrix method for identifying the depth of infrastructure gaps. An analysis of Sverdlovsk oblast and neighbouring regions revealed infrastructure gaps of the first level of depth (insignificant, significant, stably significant), violating the integrity of the regional core, as well as gaps of the second level of depth (forming, potentially forming), requiring serious transformations of the core elements. The conducted research determined the infrastructure coherence characteristics of the regional core. Thus, the most favourable situation is in Sverdlovsk oblast, whose core has strong integrity. The most unfavourable situation is observed in Perm Krai and Khanty- Mansi Autonomous Okrug. Perm Krai's core is characterised by minor gaps of the first level of depth and potential second level gaps. In Khanty-Mansi Autonomous Okrug, significant first level gaps are already established, while second level gaps are still forming. This situation occurred due to the industrial specificity of these regions, as well as the discrepancy between high economic activity (increasing the demand for transport services) and infrastructure development. Further research will focus on the ways to improve the regional connectivity at the intra- and inter-regional levels.
Ключевые слова: ИНФРАСТРУКТУРНАЯ СВЯЗАННОСТЬ
ГЕНЕТИЧЕСКИЙ ПОДХОД
ИНФРАСТРУКТУРНЫЕ РАЗРЫВЫ
ОЦЕНКА СВЯЗАННОСТИ
НАСЛЕДУЕМЫЕ ДЕТЕРМИНАНТЫ ХОЗЯЙСТВОВАНИЯ
СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ РЕГИОНА
ИНДУСТРИАЛЬНЫЙ РЕГИОН
INFRASTRUCTURE COHERENCE
GENETIC APPROACH
INFRASTRUCTURE GAPS
CONNECTIVITY ASSESSMENT
INHERITED MANAGEMENT DETERMINANTS
SOCIO-ECONOMIC DEVELOPMENT OF THE REGION
INDUSTRIAL REGION
URI: http://elar.urfu.ru/handle/10995/114311
Условия доступа: Creative Commons Attribution License
Текст лицензии: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Идентификатор РИНЦ: 46590389
Идентификатор SCOPUS: 85117960199
Идентификатор WOS: 000702390200005
ISSN: 2411-1406
2072-6414
DOI: 10.17059/ekon.reg.2021-3-5
Сведения о поддержке: Статья подготовлена в рамках плана НИР Института экономики УрО РАН на 2021–2023 гг.
The article has been prepared in accordance with the plan of Institute of Economics of the Ural Branch of RAS for 2021–2023.
Источники: Экономика региона. 2021. Том 17, выпуск 3
Располагается в коллекциях:Economy of Regions

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
2021_03_05.pdf730,4 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Лицензия на ресурс: Лицензия Creative Commons Creative Commons