Abstract
Aim . The aim of the study is to group municipalities by the volume (or scale) of municipal economies. Materials and Methods . On the basis of indicators of the volume of agricultural, industrial products, retail trade, investments, the cluster differentiation of municipal districts was carried out. According to the prevalence and combination of indicators, the sector is divided into 8 cluster groups: highly developed industrial, highly developed commercial, industrial and agricultural, commercial and agricultural, trade and logistics, agroindustrial, agricultural, depressed underdeveloped and single large oil producing. Results . According to the results of clustering, certain peculiarities were revealed: more highly developed districts gravitating towards administrative urban centers and major transport arteries. In the west and east of the mesoregion, two axes of advanced development have formed: the South Ural and Altai‐Siberian. Conclusion . In considering the forest‐steppe and steppes of the Urals and Siberia, they were compared with other natural zones that are part of the subjects of the federation studied. Depressed areas are concentrated in the centre of the mesoregion: in the Kurgan region and in the north of the Omsk region, and also gravitate towards the state border with Kazakhstan.
Highlights
К числу частично или преимущественно лесостепных и степных Урало‐Сибирских регионов относится 8 субъектов Российской Федерации
Зависимость плотности сельских поселений и кластеров от природной зоны на примере муниципальных районов Омской области
Показатели социально‐экономического развития муниципальных образований степных регионов Европейской России // Известия РГО
Summary
Использование кластерной дифференциации статистических данных позволяет объективизировать процесс выделения групп муниципальных образований лесостепных и степных регионов Урало‐Сибирского сектора России по степени идентичности и однородности экономического развития. Для кластерного моделирования экономических процессов лесостепных и степных регионов Урало‐. Сибирского сектора России использованы четыре показателя, отражающие структурные особенности экономик муниципальных образований, усредненные за 2014‐2018 гг.: 1) показатели промышленности, отраженные в объеме отгруженных товаров собственного производства, выполнении работ и услуг собственными силами (без субъектов малого предпринимательства); 2) продукция сельского хозяйства (в фактически действовавших ценах); 3) оборот розничной торговли (без субъектов малого предпринимательства); 4) инвестиции в основной капитал, осуществляемые организациями, находящимися на территории муниципального образования (без субъектов малого предпринимательства). Выбор данных показателей связан как с их апробацией при проведении сходных исследований в отношении степных регионов Европейской части России [15; 16], основанных на опыте ученых из Воронежского государственного университета [13], которые провели подобное моделирование на примере муниципалитетов Центрально‐Черноземного района, так и необходимости использовать показатели, наиболее полно без временных разрывов в муниципальной статистике иллюстрирующих экономическое состояние муниципалитетов. В качестве основания при выборе метода дифференциации муниципалитетов учитывалось, что кластерный анализ позволяет объективно сформировать многомерные группировки, обладающие внутренним единством, несмотря на кажущееся несоответствие и несопоставимость параметров социально‐экономического развития [19‐21]
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
