Поиск :
- Поиск
- Поиск одной строкой
- Помощь
- Книги по отраслям деятельности департаментов и управлений Минпромторга России С 2010 года
- Книги 2022
- Книги 2023
- Книги 2024
- Ретрофонд (книги с начала XIX века до 1950 года)
- Статьи из информационных обзоров за 2023
- Статьи из информационных обзоров за 2024
- Авторы
- Издательства
- Серии
- Дерево рубрик
- Статистика поисков
- Статистика справок
Разделы фонда
Справочники
Личный кабинет :
Электронный каталог: Анализ межрегионального неравенства с помощью значений Шепли
Анализ межрегионального неравенства с помощью значений Шепли
Нет экз.
Статья
Автор:
Креативная экономика (электронная версия): Анализ межрегионального неравенства с помощью значений Шепли
2025 г.
ISBN отсутствует
Автор:
Креативная экономика (электронная версия): Анализ межрегионального неравенства с помощью значений Шепли
2025 г.
ISBN отсутствует
Статья
Анализ межрегионального неравенства с помощью значений Шепли // Креативная экономика (электронная версия). – 2025. – №5. – С.1147-1174. - 641476. – На рус. яз.
Проверка применимости использования подхода, объединяющего значения Шепли и индекса Херфиндаля-Хиршмана, для анализа межрегионального неравенства в России. Использование в качестве анализируемого показателя реального денежного дохода per capita в регионах страны с 2013 по 2023 годы. Используя кластеризацию методом k-means полученных значений Шепли, установлено, что широкий диапазон значений Шепли: от самого высокого (91686,63, Чукотский АО) до самого низкого (11853,05, Крым) подтверждает существенное различие во вкладе регионов в общий доход, а также наличие трех устойчивых кластеров в наблюдаемой переменной. Кластеризация по стандартизированному значению Шепли значения - эффективный одномерный признак для дифференциации регионов на три экономически различающиеся группы, что подтверждается и применением метода PCA. Динамика HHI полностью согласуется с результатами кластерного анализа: кластеры регионов с высокими доходами демонстрировали сильный рост, особенно в последние годы, тогда как кластеры с низкими и средними доходами показывали стагнацию или даже снижение. По мнению авторов, полученные результаты предоставляют убедительные доказательства в пользу предположения о целесообразности комбинированного использования значений Шепли и индекса Херфиндаля-Хиршмана для анализа межрегионального неравенства и дивергентных процессов в экономике регионов.
Ключевые слова = КЛАСТЕРИЗАЦИЯ
Ключевые слова = МЕЖРЕГИОНАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ
Ключевые слова = МЕРКУЛОВА Н.В.
Ключевые слова = МЕТОДИКА
Ключевые слова = НЕРАВЕНСТВО
Ключевые слова = РЕГИОН
Ключевые слова = РЕГИОНАЛЬНОЕ РАЗВИТИЕ
Ключевые слова = РОССИЯ
Ключевые слова = СОПОСТАВЛЕНИЕ
Ключевые слова = СТАТИСТИКА
Ключевые слова = ТЕОРИЯ ИГР
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКАЯ НАУКА
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ. МАКРОЭКОНОМИКА. МИКРОЭКОНОМИКА
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ПОЛИТИКА. УПРАВЛЕНИЕ ЭКОНОМИКОЙ. РЕГИОНАЛЬНАЯ ЭКОНОМИКА
Анализ межрегионального неравенства с помощью значений Шепли // Креативная экономика (электронная версия). – 2025. – №5. – С.1147-1174. - 641476. – На рус. яз.
Проверка применимости использования подхода, объединяющего значения Шепли и индекса Херфиндаля-Хиршмана, для анализа межрегионального неравенства в России. Использование в качестве анализируемого показателя реального денежного дохода per capita в регионах страны с 2013 по 2023 годы. Используя кластеризацию методом k-means полученных значений Шепли, установлено, что широкий диапазон значений Шепли: от самого высокого (91686,63, Чукотский АО) до самого низкого (11853,05, Крым) подтверждает существенное различие во вкладе регионов в общий доход, а также наличие трех устойчивых кластеров в наблюдаемой переменной. Кластеризация по стандартизированному значению Шепли значения - эффективный одномерный признак для дифференциации регионов на три экономически различающиеся группы, что подтверждается и применением метода PCA. Динамика HHI полностью согласуется с результатами кластерного анализа: кластеры регионов с высокими доходами демонстрировали сильный рост, особенно в последние годы, тогда как кластеры с низкими и средними доходами показывали стагнацию или даже снижение. По мнению авторов, полученные результаты предоставляют убедительные доказательства в пользу предположения о целесообразности комбинированного использования значений Шепли и индекса Херфиндаля-Хиршмана для анализа межрегионального неравенства и дивергентных процессов в экономике регионов.
Ключевые слова = КЛАСТЕРИЗАЦИЯ
Ключевые слова = МЕЖРЕГИОНАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ
Ключевые слова = МЕРКУЛОВА Н.В.
Ключевые слова = МЕТОДИКА
Ключевые слова = НЕРАВЕНСТВО
Ключевые слова = РЕГИОН
Ключевые слова = РЕГИОНАЛЬНОЕ РАЗВИТИЕ
Ключевые слова = РОССИЯ
Ключевые слова = СОПОСТАВЛЕНИЕ
Ключевые слова = СТАТИСТИКА
Ключевые слова = ТЕОРИЯ ИГР
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКАЯ НАУКА
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ. МАКРОЭКОНОМИКА. МИКРОЭКОНОМИКА
Ключевые слова = ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ПОЛИТИКА. УПРАВЛЕНИЕ ЭКОНОМИКОЙ. РЕГИОНАЛЬНАЯ ЭКОНОМИКА

На полку
