facebook
twitter
vk
instagram
linkedin
google+
tumblr
akademia
youtube
skype
mendeley
Global international scientific
analytical project
GISAP
GISAP logotip
Перевод страницы
 

СПЕКТРАЛЬНО-ГАРМОНИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ РЕГИОНАЛЬНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ РАЗВИТИЯ

СПЕКТРАЛЬНО-ГАРМОНИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ РЕГИОНАЛЬНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ РАЗВИТИЯ
Владимир Черняк, доцент, кандидат технических наук, доцент

Станислав Котович, студент

Участник первенства: Национальное первенство по научной аналитике - "Украина";

Открытое Европейско-Азиатское первенство по научной аналитике;

УДК 911.3 (001.5)

В статье рассматриваются методические принципы спектрально-гармонического анализа показателей территориальных единиц в рамках органистической концепции управления развитием социально-экономических систем.

Ключевые слова: пространственный анализ, спектрально-гармонический анализ, органистическая концепция, территориальная единица, системная единица.

Methodological principles are investigated in the article of spectral and harmonic analysis of territorial entities, within the framework of organistic concept of management of social and economic systems development

Keywords: spatial analysis, spectral and harmonic analysis, organistic concept, territorial entity, system entity

Данная публикация является продолжением цикла авторских работ, в которых рассматривается методические принципы спектрально-гармонического анализа социально-экономических показателей развития.Основные положения анализа территориальных единиц были представлены в материалах XXIII конференции (секция – Экономическая география [1]). Методические аспекты выполнения такого анализа были рассмотрены на примере показателей структуры экономики выборки стран, подготовленной на основе данных отчета Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСЭР). Следующим этапом рассмотрим пример анализа потенциальных показателей развития регионов отдельных государств.

Используя инструментальные возможности программного пакета SPSS 13, выполним процедуру иерархического кластерного анализа [2] для статистических данных валового внутреннего продукта в масштабах регионов (областей) Украины (по данным Госкомстата Украины [3]), предварительно сгруппировав их в соответствии с рекомендациями указанной выше работы [1].

Графической интерпретацией результатов такой классификации будет древовидная диаграмма (дендрограмма), представленная на рис. 1.

Рис. 1- Результат кластеризации (дендрограмма)

Как видно из диаграммы, в результате классификации по методу соединения между группами – квадрат Евклидового расстояния, по отношению к эталонному (гармоническому) кластеру А  было образовано два кластера: Б и С (табл. 1). При этом кластер Б имеет явно выраженную финансово-логистическую доминанту (26,0 и 37,3% соответственно), кластер С – материально-логистическую (38,8 и 25,2% соответственно).

В кластере Б выделяется две кластерные группы: Б1 (территориальная единица – г. Киев) и Б2 (Одесская область и г. Севастополь). И если в группе Б1 финансовая и логистическая составляющие примерно равны (38,6 и 36,5% соответственно), то в группе Б2 имеется явно выраженная логистическая составляющая (37,6%) и близкая к эталону - управленческая (21,6%).

Таблица 1 – Иерархическая классификация 1-го уровня

Территориальные

группы

(кластеры и группы)

Показатели системных единиц (часть ВВП, %)

Финансовый

сектор

Логистический

сектор

Товарно-материальный

сектор

Сектор поддержки

развития

Сектор

 управления

А (гармоническое распределение)

24,0

14,0

24,0

14,0

24,0

Б (финансово-логистическая доминанта)

26,0

37,3

14,3

2,9

19,6

Б1

38,6

36,5

6,8

2,7

15,5

Б2

19,7

37,6

18,1

2,9

21,6

C (материально-логистическая доминанта)

12,3

25,2

38,8

2,8

20,8

C1:

13,5

20,5

50,5

1,7

13,8

C2:

10,8

26,4

36,6

3,0

23,2

 
Кластер С имеет более сложную иерархическую структуру. Группа С1, имеющая явно выраженную материально-производственную составляющую (50,5%), включает пять подгрупп: С11 (Днепропетровская, Донецкая и Запорожская области), С12 (Луганская и Полтавская области), С21 (Харьковская область), С22 и С23 (табл. 2). В свою очередь подгруппы С22 структурируется каждая двумя элементами: С221 (Николаевская, Киевская и Волынская области), С222 (Черновицкая, Закарпатская, Львовская области и АР Крым), С231 (Черкасская и Сумская области) и С232 (Тернопольская, Ивано-Франковская, Хмельницкая, Житомирская, Ровенская, Кировоградская. Херсонская, Черниговская и Винницкая области).

Таблица 2 – Иерархическая классификация 2-го уровня

Территориальные

группы

(кластерные

подгруппы)

Показатели системных единиц (часть ВВП, %)

Финансовый

 сектор

Логистический сектор

Материальный сектор

Сектор  поддержки развития

Сектор управления

А (гармоническая)

24,0

14,0

24,0

14,0

24,0

С11:

15,7

21,8

47,9

1,7

12,9

C12:

10,0

18,5

54,5

1,8

15,2

C21:

23,4

26,9

30,2

2,9

16,6

С221:

11,5

33,4

33,3

2,6

19,1

С222:

13,1

27,7

28,4

4,4

26,4

С231:

10,6

21,4

45,5

2,2

20,3

С232:

9,6

24,6

39,3

2,8

23,8

Оценивая близость той или иной территориальной единицы на основе величины межкластерного расстоянии (квадрат Евклидового расстояния, табл. 3), можно увидеть, что наиболее близким к эталонному, является распределение доли секторов экономики в Харьковской области. Наибольшее удаление в Луганской и Полтавской областях (С12), а также г. Киев (Б1). Однако следует учитывать, что такое положение характерно именно для данной выборки (территориальные единицы – регионы Украины). Т.е. межкластерное расстояние от гармонического, минимально для подгруппы С21 только относительно других областей Украины. Если же в сравнительную базу добавить другие территориальные единицы (например, сопоставимые по масштабам территории зарубежные страны), то величина межкластерного расстояния изменится.

Таблица 3 – Матрица близости анализируемой выборки

Территориальные

группы

Квадрат Евклидового расстояния

1:А (гармонический)

0

6:C21:

383,18

8:С222:

423,78

10:С232:

679,29

3:Б2

739,23

7:С221:

773,07

9:С231:

849,50

4:С11:

975,44

2:Б1

1215,19

5:C12:

1372,78

 

Из диаграммы (рис. 1) видно, что для того, что бы представить «усредненную экономическую Украину» достаточно побывать в Харьковской области (кластерная группа С21). Если «приблизить» «язык описания» к «обывательскому», то выглядит это примерно так: достаточно развитый финансовый центр + «перебор» по логистике (обусловленный наличием мощного торгово-транспортного коридора с зарубежьем (Россией)) + развитая промышленность и сельское хозяйство (– «убитые» заводы - заброшенные села) – низкая техническая и социальная готовность к перспективному развитию (целесообразно еще добавить: + спокойное «уживание» украино- и русскоязычного населения)

На основании полученных характеристик, в качестве выводов можно «расписать» целый комплекс потенциальных «программно-научных» экономических мер. Но цель наших исследований на данном этапе, несколько иная – получить психофизическую основу для моделирования социально-экономических явлений и процессов. Разработка ее осуществляется по нескольким направлениям (с другими авторскими публикациями можно ознакомиться также в секциях экономических, психологических и философских наук конференц-проекта ICP).

Конечным этапом представленной методики является формирование единого пространства состояний для анализа деятельности социально-экономических групп в рамках территориальных единиц различного масштаба. Для этого  планируется исследовать свойства и механизм самоорганизационных процессов в социуме с учетом психологически обусловленных социально-поведенческих типов отдельных людей и групп (таблица 4 работы [1]).

 

Литература:

  1. Черняк В.И. Методические аспекты спектрально-гармонического анализа социально-экономических показателей территориальных единиц [Электронный ресурс]//Материалы XXIII международной научно-практической конференции «Современные тенденции развития научной мысли», 18 - 23 апреля 2012, Лондон.– Режим доступа: http://www.icp-ua.com/ru/node/6790
  2. Бююль А., Цёфель П. SPSS: Искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей: Пер. с нем. — СПб.: ДиаСофтЮП, 2005. — 608 с.
  3. Регіони України 2011. Статистичний збірник. К. , 2011. - Ч.2.
0
Ваша оценка: Нет Средняя: 8.5 (4 голоса)
Комментарии: 8

Рыжова Елена Валерьевна

Работа изложена точно, конкретно, отличается широтой и логичностью исследований. Успехов. С уважением, Рыжова Елена.

Черняк Владимир Иванович

Спасибо всем, кто оценил и прокомментировал наш скромный труд. С уважением и наилучшими пожеланиями, авторы.

Elena Ukolova

Ваша статья представляет значительны научный и практический интерес, желаю дальнейших творческих успехов в реализации собственного научного потенциала.

Az.1148. Baku, Z. Xalilov st.23 Baku State Universitet

В статье методические принципы спектрально-гармонического анализа выполнена на основе научного эксперимента. Ваша работа весма актуална и выпольнена на высоком уровне. Я благадарю вас за этот ценный опыт и пожелаю дальнейших успехов в работе. С уважением, Абдуллаева Айтен.

Асанова Наталья Александровна

Статья очень актуальна. Написана На высоком научном языке. Автору дальнейших успехов

Черняк Владимир Иванович

Абсолютно с Вами согласен - технику расчетов еще предстоит "оттачивать и оттачивать". Просто сейчас решается задача "пробить" сквозную методическую линию взаимосвязи "индивидуум - группа - масса". С уважением, Черняк Владимир

Набиев Алпаша Алибек

Работа выпольнена научном языке. Применение Кластерного анализа для группировки территориальных обьектов весма актуална, но этот метод моделирования после выделения группы 1-ого уровня требуют выбора оптимального уровня сходства для последуюших уровней группировни.

Черняк Владимир Иванович

Прошу прощения, ответ на Ваш комментарий расположил выше.
Комментарии: 8

Рыжова Елена Валерьевна

Работа изложена точно, конкретно, отличается широтой и логичностью исследований. Успехов. С уважением, Рыжова Елена.

Черняк Владимир Иванович

Спасибо всем, кто оценил и прокомментировал наш скромный труд. С уважением и наилучшими пожеланиями, авторы.

Elena Ukolova

Ваша статья представляет значительны научный и практический интерес, желаю дальнейших творческих успехов в реализации собственного научного потенциала.

Az.1148. Baku, Z. Xalilov st.23 Baku State Universitet

В статье методические принципы спектрально-гармонического анализа выполнена на основе научного эксперимента. Ваша работа весма актуална и выпольнена на высоком уровне. Я благадарю вас за этот ценный опыт и пожелаю дальнейших успехов в работе. С уважением, Абдуллаева Айтен.

Асанова Наталья Александровна

Статья очень актуальна. Написана На высоком научном языке. Автору дальнейших успехов

Черняк Владимир Иванович

Абсолютно с Вами согласен - технику расчетов еще предстоит "оттачивать и оттачивать". Просто сейчас решается задача "пробить" сквозную методическую линию взаимосвязи "индивидуум - группа - масса". С уважением, Черняк Владимир

Набиев Алпаша Алибек

Работа выпольнена научном языке. Применение Кластерного анализа для группировки территориальных обьектов весма актуална, но этот метод моделирования после выделения группы 1-ого уровня требуют выбора оптимального уровня сходства для последуюших уровней группировни.

Черняк Владимир Иванович

Прошу прощения, ответ на Ваш комментарий расположил выше.
Партнеры
 
 
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
image
Would you like to know all the news about GISAP project and be up to date of all news from GISAP? Register for free news right now and you will be receiving them on your e-mail right away as soon as they are published on GISAP portal.