Please use this identifier to cite or link to this item:
https://rep.polessu.by/handle/123456789/23304
Title: | Аналіз економіко-географічних підходів до ідентифікації регіональних кластерів |
Other Titles: | Analysis of economic and geographical approaches to identification of regional clusters Анализ экономико-географическое подходы к идентификации региональных кластеров |
Authors: | Васильченко, А.О. Дем’янов, С.О. Vasylchenko, A. Demyanov, S. |
Keywords: | регіональні кластери економіко-географічний підхід агрегація просторові чинники ідентифікація кластерні структури regional clusters economic-geographical approach aggregation spatial factors identification cluster региональные кластеры экономико-географический подход агрегация пространственные факторы идентификация кластерные структуры |
Issue Date: | 2021 |
Citation: | Васильченко, А.О. Аналіз економіко-географічних підходів до ідентифікації регіональних кластерів / А.О. Васильченко, С.О. Дем’янов // Часопис економічних реформ : науково-виробничий журнал. - 2021. - № 3 (43). - С. 11-21. |
Abstract: | Постановка проблеми. Ця стаття присвячена дослідженню проблематики економіко-географічних підходів до ідентифікації кластерів на регіональному рівні. Більшість сучасних наукових досліджень ідентифікації регіональних кластерів направлено на вивчення економічних аспектів, практично повністю ігноруючи геопросторові чинники. Метою даного дослідження є аналіз економіко-географічних підходів до ідентифікації кластерів на регіональному рівні з урахуванням проблеми змінності одиниць площі. Предметом дослідження виступає дослідження підходів щодо ідентифікації кластерів на регіональному рівні. В ході дослідження застосовано такі методи як: порівняльний, статистичний, описовий, системний, аналіз і синтез. Гіпотеза дослідження. Виявлення методичних обмежень методів ідентифікації кластерів на регіональному рівні в контексті економіко-географічних підходів дозволить більш комплексно розглядати кластерний потенціал території, визначати довірчий інтервал і ідентифікувати кластерні структури на різних рівнях агрегації. Виклад основного матеріалу. У цій статті розглядаються економічні та економіко-географічні методичні підходи до ідентифікації регіональних кластерів (модель міжгалузевого балансу, мульти-секторний аналіз, коефіцієнти локалізації та спеціалізації, індекс Еллісона-Глейзера, метод найменших відстаней Дюрантон-Оверман, показники Пропульсивную і ін.); подано класифікацію методів ідентифікації регіональних кластерів, які враховують агрегацію територій; запропонована методика первинної оцінка кластерного потенціалу території та типологія галузей промисловості по співвідношенню регіональних і галузевих умов розвитку; аналізується індекс просторової кластеризації. Практична значимість даного дослідження обумовлена урахуванням геопросторових чинників кластеризації (MAUP) при проведенні ідентифікації регіональних кластерів, що дозволяє визначати географічні кордони і унікальний поріг кластеризації для кластерів на різних рівнях агрегації. Аналіз економіко-географічних підходів до ідентифікації регіональних кластерів з урахуванням геопросторових аспектів кластеризації дозволяє визначити ступінь концентрації / дисперсії на певних інтервалах відстаней з обґрунтуванням порогових значень кластеризації на разліних рівнях агрегації територій. Висновки та перспективи подальших досліджень. Економіко-географічний підхід до ідентифікації регіональних кластерів, на відміну від економічного, враховує фактор MAUP, що дозволяє використовувати її на різних рівнях агрегації і визначати географічні межі і унікальний поріг кластеризації. Однак, потребується подальше дослідження методик ідентифікації регіональних кластерів з метою розробки комплексного підхіду, який враховуватиме якомога більше факторів та дозволить максимально точно ідентифікувати потенційно можливі утворення кластерних формуваннь. Постановка проблемы. Эта статья посвящена исследованию проблематики экономико-географических подходов к идентификации кластеров на региональном уровне. Большинство современных научных исследований идентификации региональных кластеров направлено на изучение экономических аспектов, практически полностью игнорируя картографии факторы. Целью данного исследования является анализ экономико-географических подходов к идентификации кластеров на региональном уровне с учетом проблемы сменности единиц площади. Предметом исследования выступает исследование подходов к идентификации кластеров на региональном уровне. В ходе исследования применены такие методы как: сравнительный, статистический, описательный, системный анализ и синтез. Гипотеза исследования. Выявление методических ограничений методов идентификации кластеров на региональном уровне в контексте экономико-географических подходов позволит более комплексно рассматривать кластерный потенциал территории, определять доверительный интервал и идентифицировать кластерные структуры на различных уровнях агрегации. Изложение основного материала. В этой статье рассматриваются экономические и экономико-географические методические подходы к идентификации региональных кластеров (модель межотраслевого баланса, мульти-секторный анализ, коэффициенты локализации и специализации, индекс Эллисона-Глейзера, метод наименьших расстояний Дюрантон-Оверман, показатели Пропульсивную и др.) представлена классификация методов идентификации региональных кластеров, учитывающих агрегацию территорий; предложена методика первичной оценка кластерного потенциала территории и типология отраслей промышленности по соотношению региональных и отраслевых условий развития; анализируется индекс пространственной кластеризации. Практическая значимость данного исследования обусловлена учетом геопространственных факторов кластеризации (MAUP) при проведении идентификации региональных кластеров, позволяет определять географические границы и уникальный порог кластеризации для кластеров на разных уровнях агрегации. Анализ экономико-географических подходов к идентификации региональных кластеров с учетом геопространственных аспектов кластеризации позволяет определить степень концентрации / дисперсии на определенных интервалах расстояний с обоснованием пороговых значений кластеризации на различных уровнях агрегации территорий. Выводы и перспективы дальнейших исследований. Экономико-географический подход к идентификации региональных кластеров, в отличие от экономического, учитывает фактор MAUP, что позволяет использовать ее на различных уровнях агрегации и определять географические границы и уникальный порог кластеризации. Однако, требуется дальнейшее исследование методик идентификации региональных кластеров с целью разработки комплексный подход, учитывать как можно больше факторов и позволит максимально точно идентифицировать потенциально возможные образования кластерных формированиям. |
Description: | Formulation of the problem. This article is devoted to the study of economic and geographical approaches to cluster identification at the regional level. Most modern research on the identification of regional clusters is aimed at studying economic aspects, almost completely ignoring geospatial factors. The aim of the research is to analyze economic and geographical approaches to the identification of cl usters at the regional level, taking into account the problem of variability of area units. The subject of the research is the study of approaches to the identification of clusters at the regional level. The study used such methods as: comparative, statistical, descriptive, systemic, analysis and synthesis. Research hypothesis. Identifying methodological limitations of cluster identification methods at the regional level in the context of economic and geographical approaches will allow a more comprehensive consideration of the cluster potential of the territory, determine the confidence interval and identify cluster structures at different levels of aggregation. The statement of basic materials. This article considers economic and economic-geographical methodological approaches to the identification of regional clusters (model of intersectoral balance, multisector analysis, localization and specialization coefficients, Ellison-Glaser index, Duranton-Overman method of the smallest distances, Propulsive indicators, etc.); the classification of methods of identification of regional clusters which take into account aggregation of territories is given; the technique of primary estimation of cluster potential of the territory and typology of industries on a parity of regional and branch conditions of development is offered; the index of spatial clustering is analyzed. The originality and practical significance of the research is due to the geospatial factors of clustering (MAUP) in the identification of regional clusters, which allows to determine the geographical boundaries and the unique clustering threshold for clusters at different levels of aggregation. Analysis of economic and geographical approaches to the identification of regional clusters taking into account the geospatial aspects of clustering allows to determine the degree of concentration / dispersion at certain intervals of distances with justification of clustering thresholds at different levels of aggregation. Conclusions and perspectives of further research. The economic-geographical approach to the identification of regional clusters, in contrast to the economic one, takes into account the MAUP factor, which allows to use it at different levels of aggregation and to determine geographical boundaries and a unique clustering threshold. However, further research is needed on methods for identifying regional clusters in order to develop an integrated approach that will take into account as many factors as possible and allow the most accurate identification of potential cluster formations. |
DOI: | 10.32620/cher.2021.3.02 |
Appears in Collections: | Публикации сотрудников / Publications of the teaching stuff of Polessky State University |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
Analiz_ekonomiko-geografichnyh_pidhodiv.pdf | 1.47 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.