Региональная экономика и управление: электронный научный журнал // Номер журнала: №2 (50), 2017

Обоснование выделения Центрально-Черноземного экономического района для разработки общей стратегии развития

Substantiation of the allocation of the Central Сhernozem Economic Region for the development of an overall development strategy

Авторы


доктор экономических наук, профессор
Россия, Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС», Старооскольский технологический институт им. А.А.Угарова (филиал)


Аспирант
Россия, Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС», Старооскольский технологический институт им. А.А.Угарова (филиал)

Аннотация

На основе методов кластеризации и структурного анализа выполнено обоснование выделения Центрально-Черноземного экономического региона как самостоятельного субъекта с целью разработки стратегии развития, учитывающей общность природно-ресурсного потенциала областей, входящих в его состав.

Ключевые слова

Центрально-Черноземный экономический район, экономическое районирование, социально-экономическое районирование, экономический район, кластеризация регионов

Рекомендуемая ссылка
Ляхова Наталия Ивановна , Григорян Диана Робертовна
Обоснование выделения Центрально-Черноземного экономического района для разработки общей стратегии развития// Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. ISSN 1999-2645. — №2 (50). Номер статьи: 5026. Дата публикации: . Режим доступа: http://eee-region.ru/article/5026/
Authors

Ljahova Natalija Ivanovna
Doctor of Economics, Professor
Russia, National Research Technological University "MISiS", Starooskolsky Technological Institute named A.A.Ugarov (branch)

Grigorjan Diana Robertovna
Graduate student
Russia, National Research Technological University "MISiS", Starooskolsky Technological Institute named A.A.Ugarov (branch)

Abstract

Based on the methods of clustering and structural analysis, the substantiation of the allocation of the Central Chernozem economic region as an independent entity to develop a development strategy taking into account the common nature-resource potential of the regions included in its composition is carried out.

Keywords

Central Chernozem economic region, economic regionalization, socio-economic regionalization, economic region, clustering of regions

Suggested Citation
Ljahova Natalija Ivanovna , Grigorjan Diana Robertovna
Substantiation of the allocation of the Central Сhernozem Economic Region for the development of an overall development strategy. Regional economy and management: electronic scientific journal. №2 (50). Art. #5026. Date issued: 2017-06-16. Available at: http://eee-region.ru/article/5026/

Введение

Множество административных единиц разного уровня и разнообразие условий их развития в России предопределили использование укрупненных территориальных единиц, как объектов для стратегического планирования. Научным подходом к такому объединению территорий стало экономическое районирование, в рамках которого был разработан соответствующий инструментарий. Цель экономического районирования — выделение экономических районов, сложившихся в соответствии с территориальным общественным разделением труда на основе научных принципов районирования. В Общероссийском классификаторе экономических регионов (ОКЭР) под экономическим районом подразумевается часть территории страны, состоящая из нескольких республик, краев, областей, автономной области, автономных округов, городов федерального значения, характеризующаяся территориально-хозяйственным единством (комплексностью), относительным сходством природных и экономических условий и особенностей. [1]

Основную роль в теоретическом и практическом аспектах  экономического районирования сыграли исследования Н. Н. Колосовского, И.И.Белоусова, П.М.Алампиева, А.М.Колотиевского, Н.Т.Агафонова, Т. М. Калашниковой, Ю. Г. Саушкина, А. И. Чистобаева.

В научной литературе кроме термина «экономическое районирование» используется также термин «социально-экономическое районирование», под которым традиционно подразумевается районирование, учитывающее не столько экономические, сколько социальные аспекты развития территории и используемое на более низких таксономических ступенях районирования, чем мезорайоны. [2] Экономическое районирование, по утверждению М.Т. Романова, должно гибко реагировать на изменения внешней среды и создавать необходимые предпосылки для территориального управления и осуществления социально-экономической региональной политики, поэтому экономические районы должны объективно отражать сложившееся территориальное разделение труда. [3]

Низкую эффективность сложившейся системы управления можно устранить посредством разработки стратегии развития территорий, объединенных общностью характеристик, способствующих сопоставимости уровня экономического развития, т.е. наличием общих тенденций развития на основе базовых для данных субъектов отраслей. Этот подход к разработке стратегии развития территорий в настоящее время получает широкое распространение. Так, В.Б. Силантьев отмечает, что одной из новых общемировых тенденций является глобальная реструктуризация экономики, в том числе регионализация или региональная кластеризация экономики, которая приведет к формированию качественно нового макроэкономического агрегата – реального регионального экономического потенциала. [4]

Данный подход к районированию предполагает необходимость учитывать признаки или показатели, характеризующие экономическое состояние регионов [5, 6], основными из которых является структура экономики, объем валового регионального продукта и др., особенности географического расположение [7], а также ресурсный потенциал территории [8]. Все перечисленные признаки в сложившихся экономических условиях формируют хозяйственную самостоятельность региона, которая проявляется [9] в некоторой степени свободы при выработке стратегии развития.

 

Выделение Центрально-Черноземного экономического района

В работе [10] показано, что устойчивость экономики региона в недавнем прошлом всецело обуславливалась той ролью, которую она выполняла в системе территориального разделения труда, и тем самым была производной от устойчивости всей экономики страны. Однако кризисные явления последних лет больше всего проявились в узкоспециализированных, моноотраслевых регионах. Относительно благополучными оказались регионы с диверсифицированной структурой экономики, оказавшейся более приспособленной к новым условиям.

В результате экономического районирования России выделяется ряд крупных экономических районов, среди которых Центрально-Черноземный экономический район (ЦЧР), входящий в состав Центрального федерального округа, выделяется наличием особенного ресурсного потенциала территории [11, 12], который реализуется в развитии агропромышленного и горно-металлургического комплекса. Уникальные природные ресурсы ЦЧР –черноземные почвы и залежи железной руды – требуют, по мнению авторов, разработки отдельной экономической стратегии с целью оптимального использования этих ресурсов. В Центрально-Черноземный экономический район входит 5 областей — Белгородская, Воронежская, Курская, Липецкая и Тамбовская. Для проверки гипотезы о близости экономических параметров этих субъектов РФ на современном этапе необходимо провести соответствующие расчеты по выделению группировок.

 

Проверка гипотезы о близости экономических параметров субъектов, входящих в состав Центрально-Черноземного экономического района

Одним из самых распространенных методов группировки и анализа совокупностей является кластерный анализ, сущность которого заключается в разбиении совокупности, удовлетворяющей некоторому критерию оптимальности, который может быть представлен в виде функционала, выражающего уровни различных разбиений и группировок [13, 14].

Существуют два типа алгоритмов кластерного анализа: агломеративные, позволяющие объединять элементы в иерархическую структуру и дивизионные, т.е. разделяющие элементы на кластеры. В агломеративных процедурах начальным является разбиение, состоящее из n одноэлементных классов, а конечным – из одного класса, в дивизионных – наоборот. Принцип работы иерархических агломеративных (дивизионных) алгоритмов состоит в последовательном объединении (разделении) групп элементов, т.е. в создании иерархической структуры классов. Обычно такая классификация представляется в виде дендограммы – графика, отражающего последовательное объединение двух кластеров в один с указанием расстояний между ними.

Для обоснования возможности объединения регионов в самостоятельную структуру в работе использованы иерархические алгоритмы, где в качестве исходных параметров совокупности взяты данные Росстат об объемах валового регионального продукта в разрезе отраслей экономики (таблица 1). Для выявления корреляционной взаимосвязи ВРП выполнено логарифмическое нормирование абсолютных значений. В качестве меры близости, т.е. значимости совпадения единичных и нулевых свойств использовано расстояние Хемминга – отношение количества совпадающих значений к числу всех значений, т.к. была поставлена задача выявления сходства структуры ВРП, производимого регионом в каждой из рассматриваемых отраслей. Расчеты выполнены в среде статистического программирования R [15].

 

Таблица 1 – Данные по абсолютному значению ВРП в разрезе регионов ЦФО по секторам экономики за 2014 год, млрд. руб.

Примечание. По данным Росстат.

 

Выполненный иерархический кластерный анализ показывает (рисунок 1), что отраслевая структура субъектов Центрально-Черноземного района различается незначительно. Показательно, что Белгородская и Курская области включаются в общую группу уже на первом этапе кластеризации, а остальные субъекты РФ – на последующих этапах. Близость структур Курской и Белгородской областей является результатом специализации экономики на сельском хозяйстве и металлургии, т.е. использовании главных преимуществ природно-ресурсного потенциала территории (земли и железной руды).

 

Дендрограмма кластеризации регионов

 Дендрограмма построенная по методу иерархической кластеризации с использованием библиотеки (hclust).  Дендрограмма построенная по методу иерархической кластеризации с использованием библиотеки (pvclust) по абсолютным расстояниям между векторами методом агломерации.

Рис. 1. Дендрограмма построенная по методу иерархической кластеризации с использованием библиотеки (hclust).

Рис. 2. Дендрограмма построенная по методу иерархической кластеризации с использованием библиотеки (pvclust) по абсолютным расстояниям между векторами методом агломерации.

 

На рисунке 2 показана дендрограмма, свидетельствующая о том, что кластеризация возможна. Значение параметра AU p < 95% (бутстреп — поддержка), следовательно, гипотеза о том, что «кластер не существует» отклоняется с уровнем значимости 0,05, в том числе и для Тамбовской области.

Доказав на основе иерархических методов кластеризации существование общих признаков к объединению регионов, воспользуемся дивизионными методами для выявления принадлежности областей к разным кластерам. Выполним разбиение совокупности регионов, используя метод «k-средних», который позволит выявить различие регионов по уровню ВРП, производимого в рассматриваемой совокупности отраслей экономики. Количество кластеров определяем из предположения, что 5 регионов ЦЧР должны сформировать отдельный кластер. Следовательно, получаем приближенно 3 группы, разделив 18 субъектов ЦФО на 5.

Расчет по методу «k-средних», исходя из предположения о возможности разбиения совокупности на 3 группы структур, показывает, что Белгородская, Курская, Воронежская и Липецкая области могут быть выделены в самостоятельный кластер, отличный от других.

 

Таблица 2 — Результаты расчета по методу «k-средних»

 

Результаты расчета по методу «k-средних» позволяют выделить группы путем нахождения центров масс векторов, в таблице приведены центры масс для каждого кластера

 

Таблица 3 – Распределение регионов по кластерам

Распределение регионов по кластерам

 

В результате расчета видно, что четыре из пяти областей, входящих в Центрально-Черноземный район, относятся к одному кластеру в силу общности структуры экономики регионов, в которой значительную долю занимает как аграрный, так и промышленный сектора экономики. В Тамбовской области доля промышленного сектора гораздо ниже по сравнению с аграрным, поэтому он отнесен к отдельному кластеру с чисто аграрной направленностью экономики. Владимирская, Калужская и Тульская области, отнесенные к первому кластеру, не могут в реальности объединиться с регионами ЦЧР по двум причинам: во-первых, территориально, так как эти области не имеют общих границ с исследуемыми регионами; во-вторых, по природно-ресурсному потенциалу, в частности, типу почв, так как все они размещены в нечерноземной зоне.

Оценивая точность обоснования проведенной процедуры выделения кластеров с помощью кластерного анализа, можно отметить, что данный метод имеет ряд недостатков, которые отмечаются во многих исследованиях. Как показано в работе [16], разные методы кластеризации позволяют получать противоположные результаты, поэтому использование принятого метода кластеризации необходимо проверить и обосновать другими методами.

Для обоснования правильности полученных методом кластерного анализа результатов воспользуемся наиболее апробированной методикой исследования экономических структур на основе интегральных критериев анализа структур [17, 18], которые нацелены на выявление их различимости. В качестве интегральных показателей в экономике наибольшее распространение получили индексы Гатева, Салаи, Рябцева [19].

 

Индекс Гатева:

Индекс Салаи:

Индекс Рябцева:

где di1, di0 – удельные веса признаков в совокупностях; i – число градаций в структурах.

Из приведенных формул видно, что интегральные показатели, оперируя удельными долями отраслей, позволяют оценить близость экономических структур. При этом близость структуры показывают индексы Гатева и Салаи, а индекс Рябцева отражает больше различие, поэтому для расчетов в данной работе индекс Рябцева не использовался.

Необходимо отметить, что индекс Гатева характеризует близость структур по абсолютным отклонениям, а индекс Салаи демонстрирует усредненные отклонения. Применение интегральных индексов в оценке отраслевой структуры экономики регионов ЦФО показало несколько иную картину, чем при использовании кластерного анализа. Наиболее удаленной от структур Белгородской, Воронежской и Курской областей по индексу Гатева оказалась Липецкая область, а не Тамбовская. Полученные интегральные индексы продемонстрировали обособленность Липецкой области в силу того, что доля аграрного сектора экономики в ней несравненно ниже, чем в остальных областях Черноземья.

Подтвердить близость структуры экономики Тамбовской области к остальным выделенным в ходе кластерного анализа регионам позволяют результаты расчетов, представленные в таблицах 4 и 5. Интерпретировать приведенные в таблицах значения необходимо следующим образом: чем ниже значения индексов, тем ближе структура оцениваемого и сопоставимого регионов. Из таблицы 4, в которой расчеты проведены по абсолютным отклонениям, видно, что наиболее близкими по структуре являются Белгородская и Курская области (0,23), а также Воронежская и Тамбовская (0,27), демонстрирующие самые низкие значения индексов при парных сравнениях. Наиболее удаленной от остальных по индексу Гатева является структура Липецкой области, которая демонстрирует высокие значения индексов (0,50 – 0,54).

Результаты расчетов, определенных по средним отклонениям, приведенных в таблице 5, показывают еще более тесную связь между структурами Белгородской и Курской областей, так как значение индекса Салаи ниже индекса Гатева (0,19), а также Воронежской и Липецкой областей (0,24). Что касается Тамбовской области, то значения индексов варьируют в пределах 0,32-0,35 и характеризуют большую близость структуры к остальным областям ЦЧР, чем показатели Липецкой области по индексу Гатева.

 

Таблица 4 — Результаты расчета близости структур по удельному весу отраслей в суммарном объеме ВРП (индекс Гатева)

Результаты расчета близости структур по удельному весу отраслей в суммарном объеме ВРП (индекс Гатева)

 

Таблица 5 — Результаты расчета близости структур по удельному весу отраслей в суммарном объеме ВРП (индекс Салаи)

Результаты расчета близости структур по удельному весу отраслей в суммарном объеме ВРП (индекс Салаи)

 

Заключение

Таким образом, результаты проведенного исследования, базирующегося на использовании кластерного анализа и интегральных критериев анализа структур, позволяют, по нашему мнению, выделить Центрально-Черноземный район в качестве самостоятельной единицы для разработки общей стратегии развития этой территории, базирующейся на эффективном использовании природно-ресурсного потенциала.

Подтверждением данного вывода являются результаты применения двух независимых методов исследования:

  • кластерного анализа, результаты которого показали, отнесение к первой группе кластеров Белгородской, Воронежской, Курской и Липецкой областей (табл. 3), и выделение Тамбовской области в отдельный кластер, что можно объяснить более низкими объемами ВРП, связанными с особенностями отраслевой структуры экономики (преимущественно аграрной специализацией) и необходимостью использования дополнительных методов исследования для уточнения полученных результатов;
  • исследования экономических структур на основе интегральных критериев их анализа – в соответствии с рассчитанными индексами Гатева, структура экономики Тамбовской области в рамках регионов Центрально-Черноземного района наиболее близка к структуре Воронежской области (0,27), по индексу Салаи – к структуре Белгородской области (0,32), что дает возможность рассматривать ее как составляющую одной совокупности.

 

Список литературы

  1. Общероссийский классификатор экономических регионов. ОК 024-95. (утв. Постановлением Госстандарта России от 27.12.1995 N 640) (ред. от 28.09.2016) http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_115583
  2. Ныммик С.Я. Социально-экономическое районирование (на примере Эстонской ССР)// Учен. зап./Тартуск. ун-т.1981. Вып. 578. С.30.
  3. Романов М.Т. Проблемы экономического районирования и административно-территориального устройства России в новых условиях // Известия РАН, серия географическая. № 3, май-июнь 2006 г. С. 57-66.
  4. Силантьев В.Б. Регион как субъект инновационной модернизации российской экономики // Материалы VI Межрегиональной научно-практической конференции «Теория и практика развития экономики региона». Калуга, 07 апреля 2007 г. C. 267-271.
  5. Курнышев В.В., Глушкова В.Г. Региональная экономика. Основы теории и методы исследования: учебное пособие. — 2-е изд., перераб. и доп. — М.: КНОРУС, 2011. — 272 с.
  6. Ивашкова Т.К., Морозова Н.В. Типология регионов Российской Федерации// Интернет — журнал «Науковедение» 2014. № 6. URL: http://naukovedenie.ru/PDF/87EVNpdf
  7. Черненков А.Г. Справочник агроклиматического оценочного зонирования субъектов Российской Федерации /А.Г. Черненков [и др.]; ред. С.И.Носов. — Москва: Маросейка, 2010. — 199 с.
  8. Кузнецова О.В. Экономическое развитие регионов: теоретические и практические аспекты государственного регулирования // — 5-е изд. — Москва: URSS : Либроком, 2009. — 302 с.
  9. Федоляк В.С. Хозяйственная самостоятельность регионов в системе экономических отношений // Известия Саратовского университета. №1. 2001. Т. 11. Сер. Экономика. Управление. Право, вып. 1. C. 24-29. URL: http://cyberleninka.ru/article/n/hozyaystvennaya-samostoyatelnost-regionov-v-sisteme-ekonomicheskih-otnosheniy (дата обращения: 21.05.2017).
  10. Хайруллов Д.С., Еремеев Л.М. Проблемы устойчивости социально-экономического развития региона // Вестник Казанского государственного аграрного университета. – Казань, 2012. – No – С.73–76. URL:http://kpfu.ru/docs/F1374583682/6_prob_st.pdf
  11. Анисимов В.Н., Котенко Е.А., Кушнеренко В.К., Морозов В.Н. Пути решения геоэкологических проблем безопасной эксплуатации горно-металлургического комплекса КМА// Доклады Научного симпозиума «Неделя-горняка», МГГУ, Москва, 2001 г. ГИАБ, №1, 2002, C. 105–109.
  12. Тишков А.А. Экономика сохранения биоразнообразия: Проект ГЭФ «Сохранение биоразнообразия Российской Федерации», Институт экономики природопользования, 2002. – 604 с.
  13. Айвазян С.А., Бухштабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности // — М.: Финансы и статистика, 1989. — 607 с.
  14. Ким Дж. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ/ Дж. Ким, Ч. Мюллер и др. // – М.: Финансы и статистика, 1989. – 216 с.
  15. Torgo L. Data Mining with R: Learning with case studies. Boca Raton, FL, US: Chapman & Hall/CRC & Taylor & Francis Group.
  16. Бондарев А.Е., Галактионов В.А. Визуальный анализ кластерных структур в многомерных объемах данных // В сб.: ГРАФИКОН ‘2015. Труды Юбилейной 25-й Международной научной конференции. 2015. C. 188-193.
  17. Красильников О.Ю. Структурные сдвиги в экономике современной России// — Саратов, Изд-во «Научная книга», 2000. 183 с.
  18. Сухарев О.С. К разработке комплексной методики анализа структурных сдвигов в национальной экономике // Инвестиции в России. №12. 2012. — С. 36-42.
  19. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник. — 5-е изд., перераб. и доп. — М.: Финансы и статистика, 2004. — 656 с.

 

Bibliography

  1. All-Russian Classifier of Economic Regions [Obshherossijskij klassifikator jekonomicheskih regionov]. OK 024-95. (Approved by the Decree of the State Standard of Russia No. 640 of December 27, 1995) (as amended on September 28, 2016) http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_115583
  2. Nymmik S.Ja. Socio-economic regionalization (on the example of the Estonian SSR) [Social’no-jekonomicheskoe rajonirovanie (na primere Jestonskoj SSR)]// Uchen. Tuapse / Tartousk. Oh-t.1981. Issue. 578. P.30.
  3. Romanov M.T. Problems of economic zoning and the administrative and territorial structure of Russia in the new conditions [Problemy jekonomicheskogo rajonirovanija i administrativno-territorial’nogo ustrojstva Rossii v novyh uslovijah]// Proceedings of the Russian Academy of Sciences, geographic series. No. 3, May-June 2006, pp. 57-66.
  4. Silant’ev V.B. Region as a Subject of Innovative Modernization of the Russian Economy [Region kak sub#ekt innovacionnoj modernizacii rossijskoj jekonomiki]// Proceedings of the VI Interregional Scientific and Practical Conference «Theory and Practice of Economic Development of the Region». Kaluga, April 07, 2007. C. 267-271.
  5. Kurnyshev V.V., Glushkova V.G. Regional economy. Fundamentals of the theory and methods of research: a manual [Regional’naja jekonomika. Osnovy teorii i metody issledovanija: uchebnoe posobie]. — 2 nd ed., Pererab. And additional. — Moscow: KNORUS, 2011. — 272 p.
  6. Ivashkova T.K., Morozova N.V. Typology of the regions of the Russian Federation [Tipologija regionov Rossijskoj Federacii]// Internet-journal «Naukovedenie» 2014. № 6. URL: http://naukovedenie.ru/PDF/87EVN614.pdf
  7. Chernenkov A.G. Reference book of agroclimatic appraisal zoning of subjects of the Russian Federation [Spravochnik agroklimaticheskogo ocenochnogo zonirovanija sub#ektov Rossijskoj Federacii]. Chernenkov [and others]; Ed. S. I. Nosov. — Moscow: Maroseyka, 2010. — 199 p.
  8. Kuznecova O.V. Economic development of regions: theoretical and practical aspects of state regulation [Jekonomicheskoe razvitie regionov: teoreticheskie i prakticheskie aspekty gosudarstvennogo regulirovanija]// — 5 th ed. — Moscow: URSS: Librocom, 2009. — 302 p.
  9. Fedoljak V.S. Economic independence of regions in the system of economic relations [Hozjajstvennaja samostojatel’nost’ regionov v sisteme jekonomicheskih otnoshenij]// Izvestiya Saratov University. №1. 2001. T. 11. Ser. Economy. Control. The right, vyp. 1. C. 24-29. URL: http://cyberleninka.ru/article/n/hozyaystvennaya-samostoyatelnost-regionov-v-sisteme-ekonomicheskih-otnosheniy (date of circulation: 21.05.2017).
  10. Khairullov DS, Eremeev LM Problems of stability of social and economic development of the region // Bulletin of Kazan State Agrarian University. — Kazan, 2012. — No1. — P.73-76. URL: http: //kpfu.ru/docs/F1374583682/6_prob_st.pdf
  11. Anisimov V.N., Kotenko E.A., Kushnerenko V.K., Morozov V.N. Ways to Solve Geoecological Problems of Safe Operation of the Mining and Metallurgical Complex of the KMA [Puti reshenija geojekologicheskih problem bezopasnoj jekspluatacii gorno-metallurgicheskogo kompleksa KMA]// Reports of the Scientific Symposium «The Miner’s Week», Moscow State Mining University, Moscow, 2001 GIAB, No. 1, 2002, p. 105-109.
  12. Tishkov A.A. Economics of biodiversity conservation [Jekonomika sohranenija bioraznoobrazija]: GEF Project «Conservation of Biodiversity of the Russian Federation», Institute of Environmental Economics, 2002. — 604 p.
  13. Ajvazjan S.A., Buhshtaber V.M., Enjukov I.S., Meshalkin L.D. Applied Statistics: Classification and Diminution [Prikladnaja statistika: Klassifikacija i snizhenie razmernosti]// — M .: Finances and Statistics, 1989. — 607 p.
  14. Kim Dzh. Factor, discriminant and cluster analysis [Faktornyj, diskriminantnyj i klasternyj analiz] // — M .: Finances and Statistics, 1989. — 216 p.
  15. Torgo L. Data Mining with R: Learning with case studies. Boca Raton, FL, US: Chapman & Hall / CRC & Taylor & Francis Group.
  16. Bondarev A.E., Galaktionov V.A. Visual analysis of cluster structures in multidimensional data volumes [Vizual’nyj analiz klasternyh struktur v mnogomernyh ob#emah dannyh]// In: GRAPHICON ‘2015. Proceedings of the Jubilee 25th International Scientific Conference. 2015. C. 188-193.
  17. Krasil’nikov O.Ju. Structural shifts in the economy of modern Russia [Strukturnye sdvigi v jekonomike sovremennoj Rossii]// — Saratov, Izd-vo Nauchnaya kniga, 2000. 183 p.
  18. Suharev O.S. To the development of a comprehensive methodology for analyzing structural shifts in the national economy [K razrabotke kompleksnoj metodiki analiza strukturnyh sdvigov v nacional’noj jekonomike]// Investments in Russia. №12. 2012. — P. 36-42.
  19. Eliseeva I.I., Juzbashev M.M. General Theory of Statistics: A Textbook [Obshhaja teorija statistiki: Uchebnik]. — 5 th ed., Pererab. And additional. — Moscow: Finance and Statistics, 2004. — 656 p.

Пространственная экономика