Статьи

Агломеративная иерархическая кластеризация региональных социально-экономических систем по уровню управления инновационным потенциалом

Дата поступления: 09.11.2024 Дата принятия: 18.11.2024 Дата публикации: 15.01.2024

DOI: 10.22394/1997-4469-2024-67-4-125-133

Полный текст:

Аннотация

Актуальность темы. Актуальность исследования обусловлена необходимостью формирования модели экономической успешность развития регионов, их конкурентоспособность определяются скоростью управленческих реакций на изменения и вызовы во внешней среде. Изучение и оценка текущего уровня социально-экономического развития регионов, разработка актуального инструментария оценки динамики результативности проводимой региональными органами исполнительной власти экономической политики — тема данного исследования. Цель. Целью исследования является применение современного метода агломеративной иерархической кластеризации для классификации социально-экономических систем по уровню управления инновационным потенциалом регионов в рамках долгосрочных целей построения конкурентоспособной экономики, что является важным фактором достижения технологического суверенитета страны и повышения уровня жизни населения. Методология. Предложен метод использования одномерной кластеризации на основе алгоритма Фишера, агломеративной иерархической кластеризации, кластеризации k-средних, нечеткой кластеризации как актуальных статистических методов ранжирования регионов по уровню управления инновационным потенциалом. Результаты и выводы. Для формирования и классификации социально-экономических систем регионов предложено применение 8-этапного процесса выбора эффективного алгоритма кластеризации данных и рассмотрены основные этапы его использования. Выполнена идентификация социально-экономических мезосистем Российской Федерации с применением авторской методики классификации по уровню управления инновационным потенциалом. В матрице сбалансированного научно-технического развития исследовано влияние методов управления инновациями с помощью метода кластерного анализа для ранжирования пяти групп кластеров социально-экономических мезосистем, что даст дальнейшую возможность разработки управленческих решений в контексте управления инновационным потенциалом регионов, выработки государственной стратегической политики в целях повышения конкурентоспособности регионов, достижения технологического суверенитета и повышения качества жизни населения. Область применения. Для оценки качества результатов кластеризации мезосистем Российской Федерации по уровню управления инновационным потенциалом в матрице сбалансированного научно-технического развития с применением метрики силуэтного коэффициента на основе авторской методики.

Ключевые слова

Поступила в редакцию: 09.11.2024 · Принята к публикации: 18.11.2024

Как цитировать

Для цитирования:

Азарова Н.А. Агломеративная иерархическая кластеризация региональных социально-экономических систем по уровню управления инновационным потенциалом // Регион: системы, экономика, управление. 2024. Т. 1, № 4 (67). С. 125–133. https://doi.org/10.22394/1997-4469-2024-67-4-125-133

For citation:

Azarova N.A. DEVELOPMENT OF AN ALGORITHM FOR CLASSIFYING OF REGIONAL SOCIO-ECONOMIC SYSTEMS TO THE LEVEL OF INNOVATION POTENTIAL MANAGEMENT // Region: Systems, Economics, Management. 2024. Vol. 1, no. 4 (67). P. 125–133. https://doi.org/10.22394/1997-4469-2024-67-4-125-133

Как цитировать

Азарова Н.А. Агломеративная иерархическая кластеризация региональных социально-экономических систем по уровню управления инновационным потенциалом // Регион: системы, экономика, управление. 2024. Т. 1, № 4 (67). С. 125–133. https://doi.org/10.22394/1997-4469-2024-67-4-125-133

Список литературы

  1. Мандель И. Д. Кластерный анализ / И. Д. Мандель. — Москва, 1988.
  2. Бериков В. С. Современные тенденции в кластерном анализе / В. С. Бериков, Г. С. Лбов // Всероссийский конкурсный отбор обзорно-аналитических статей по приоритетному направлению «Информационно-телекоммуникационные системы». 2008.
  3. Маркова Е. С. Классификация методов региональной кластеризации / Е. С. Маркова // Социально-экономические явления и процессы. — 2013. — № 9 (055). — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/klassifikatsiya-metodov-regionalnoy-klasterizatsii (дата обращения: 04.11.2024).
  4. Лаврикова Н. И. Формирование эффективной региональной экономической политики в условиях дифференциации индикаторов территориального развития / Н. И. Лаврикова // Экономические и гуманитарные науки. — 2023. — № 3 (374). — С. 50—56. — DOI 10.33979/2073-7424-2023-374-3-50-56.
  5. Садыков М. А. Кластеризация в обеспечении инновационного регионального развития / М. А. Садыков // Креативная экономика. — 2021. — Т. 15. № 8. — С. 3183—3194. — doi: 10.18334/ce.15.8.113241.
  6. Чочиева А. С. Выбор алгоритмов кластеризации / А. С. Чочиева, И. И. Пилецкий // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сб. материалов VI Междунар. науч.-практ. конф., Минск, 20—21 мая 2020 года: в 3 ч. Ч. 1 / редкол.: В. А. Богуш [и др.]. — Минск : Бестпринт, 2020. — С. 281—283.
  7. Чарыкова О. Г. Региональная кластеризация в цифровой экономике / О. Г. Чарыкова, Е. С. Маркова // Экономика региона. — 2019. — Т. 15, вып. 2. — С. 409—419.
  8. Азарова Н. А. Разработка алгоритма классификации социально-экономических систем регионов по уровню управления инновационным потенциалом / Н. А. Азарова // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. — 2024. — № 2(50). — С. 5—22. — DOI 10.21685/2227-8486-2024-2-1.
  9. Mandel I. D. Cluster analysis / I. D. Mandel. — Moscow, 1988.
  10. Berikov V. S. Modern trends in cluster analysis / V. S. Berikov, G. S. Lbov // All-Russian competitive selection of review and analytical articles in the priority area «Information and telecommunication systems». 2008.
  11. Pino R. M. Regional innovation systems: Systematic literature review and recommendations for future research / R. M. Pino, A. M. Ortega // Cogent Business and Management. — 2018. — V. 5. — P. 1463606. — DOI: 10.1080/23311975.2018.1463606.
  12. Markova E. S. Classification of regional clustering methods / E. S. Markova // Socio-economic phenomena and processes. — 2013. — № 9 (055). — URL: https://cyberleninka.ru/article/n/klassifikatsiya-metodov-regionalnoy-klasterizatsii (accessed: 11/04/2024).
  13. Nowak-Brzezińska A. How does the Outliers Influence the Quality of Clustering? / A. Nowak-Brzezińska, I. Gaibei // Entropy 2022, 24, 917. — https://doi.org/ 10.3390/e24070917.
  14. Brodny J. Assessing the Level of Innovation of Poland from the Perspective of Regions between 2010 and 2020 / J. Brodny, M. Tutak // J. Open Innov. Technol. Mark. Complex. 2022, 8, 190. — https://doi.org/ 10.3390/joitmc8040190.
  15. Lavrikova N. I. Formation of an effective regional economic policy in the context of differentiation of indicators of territorial development / N. I. Lavrikova // Economic and humanitarian sciences. — 2023. — № 3 (374). — Pp. 50—56. — DOI 10.33979/2073-7424-2023-374-3-50-56.
  16. Sadykov M. A. Clusterization in ensuring innovative regional development / M. A. Sadykov // Creative economics. — 2021. — Volume 15. No. 8. — Pp. 3183—3194. — doi: 10.18334/ce.15.8.113241.
  17. Chochieva A. S. The choice of clustering algorithms / A. S. Chochieva, I. I. Piletsky // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA and high-level analysis : collection of materials of the VI International Scientific and Practical Conference, Minsk, May 20—21, 2020: at 3 p. m. 1 / editorial board.: V. A. Bogush [et al.]. — Minsk : Bestprint, 2020. — Pp. 281—283.
  18. Charykova O. G. Regional clustering in the digital economy / O. G. Charykova, E. S. Markova // The economy of the region. — 2019. — Vol. 15, issue 2. — Pp. 409—419.
  19. Fisher W. D. On grouping for maximum homogeneity / W. D. Fisher // Journal of the American statistical Association. — 1958. — Vol. 53. No. 284. — Pp. 789—798.
  20. Azarova N. A. Development of an algorithm for classifying socio-economic systems of regions by the level of management of innovative potential / N. A. Azarova // Models, systems, networks in economics, technology, nature and society. — 2024. — № 2 (50). — Pp. 5—22. — DOI 10.21685/2227-8486-2024-2-1.