CLUSTER ANALYSIS IN SOLVING THE PROBLEM OF TYPOLOGY OF REGIONS OF THE SIBERIAN FEDERAL DISTRICT BY THE LEVEL OF INCOME AND PROPERTY POTENTIAL OF THE POPULATION

УДК 314.68

  • I. V. Maratkanova Polzunov Altai State Technical University (Barnaul, Russia) Email: ivmaratkanova@mail.ru
  • E. A. Maslihova Financial University under the Government of the Russian Federation (Barnaul, Russia) Email: eamaslikova@fa.ru
  • M. A. Gubanischeva Tomsk State University of Architecture and Civil Engineering (Tomsk, Russia) Email: mgubanischeva@mail.ru
Keywords: multidimensional classification, cluster analysis, region, income and property potential, Siberian Federal District

Abstract

The article presents the methodology and results of the typology of the regions of the Siberian Federal District in terms of the income and property potential of the population. The authors use the method of multivariate classification — cluster analysis, the application of which in this study was carried out in stages using the Statistica software package. To measure the level of income and property potential of the population, a system of indicators was used, including income, as well as the provision of movable and immovable property to the population. As a result, the authors identified three groups of regions with different levels of income and property potential of the population. An analysis was carried out in which each resulting cluster is compared with the average values for the Siberian Federal District and the Russian Federation, as well as for indicators of the income and property potential of the population. The authors focus on the significant heterogeneity of the regions of the Siberian Federal District in terms of income and property indicators and point out the need for a differentiated approach when making decisions in the field of evidence-based state policy and a long-term strategy for the dynamic growth of the welfare of the population.

Downloads

Download data is not yet available.

Metrics

Metrics Loading ...

Author Biographies

I. V. Maratkanova, Polzunov Altai State Technical University (Barnaul, Russia)

кандидат экономических наук, доцент кафедры цифровых финансов

E. A. Maslihova, Financial University under the Government of the Russian Federation (Barnaul, Russia)

кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики и финансов

M. A. Gubanischeva, Tomsk State University of Architecture and Civil Engineering (Tomsk, Russia)

кандидат экономических наук, доцент кафедры геоинформатики и кадастра

References

Маратканова И. В. Влияние факторов внутренней и внешней среды на сберегательное поведение домашних хозяйств России // Финансы и кредит. 2019. Т. 25. № 1 (781). С. 159-176.

Регионы России. Социально-экономические показатели. 2022: Стат. сб. / Росстат. М., 2022. 1112 с.

Бобков В. Н., Колмаков И. Б., Одинцова Е. В. Социальная структура российского общества по уровню жилищной обеспеченности. Критериальная и количественная идентификация, ориентиры для государственной политики // Уровень жизни населения регионов России. 2018. № 2. С. 8-23.

Бобков В. Н., Херрманн П., Колмаков И. Б., Одинцова Е. В. Двухкритериальная модель стратификации российского общества по доходам и жилищной обеспеченности // Экономика региона. 2018. Т. 14. Вып. 4. С. 1061-1075.

Булгаков В. В. Методологические аспекты анализа благосостояния населения // Вестник СГСЭУ. 2020. № 2 (81). С 26-29.

Кормишкин Е. Д., Горин В. А. Воздействие неравенства на экономический рост: теоретические и эмпирические подходы // Инновационное развитие экономики. 2018. № 5 (47). С. 46-51.

Repinskiy O. D., Gubanischeva M. A. Changes in housing construction industry in the Rf: securities as an alternative to Shared construction participation agreement // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2021. DOI: 10.1088/1755-1315/751/1/012169.

Гуляева Н. П. Дифференциация условий жизни населения как фактор миграционных процессов на территории Сибири // Экономика труда. 2018. Т. 5. № 1. С. 213-232.

Жаромский В. С., Мигранова Л. А., Токсанбаева М. С. Социально-экономическое неравенство в России: динамика и методы оценки // Народонаселение. 2018. Т. 21. № 4. С. 79-95.

Маслихова Е. А. Совершенствование методики оценки эффективности программ по улучшению жилищных условий населения // Наука и образование: история и современность: электронный сборник материалов 72-74 внутривузовских научно-практических конференций. 2021. С. 63-69.

Перская В. В. Всемирный экономический форум в Давосе: бедность и неравенство распределения доходов — порочные явления современного мирового развития // Экономика. Налоги. Право. 2019. Т. 12. № 2. С. 49-58.

Рябова Т. Ф., Сурай Н. М. Качество жизни населения России: состояние, проблемы, перспективы // Экономика Профессия Бизнес. 2022. № 2. С. 98-106.

Сергиенко А. М. Агропромышленные регионы: динамика доходов населения, неравенства и бедности // Экономика Профессия Бизнес. 2020. № 4. С. 108-117.

Андреева Е. И., Бычков Д. Г., Феоктистова О. А. Эффективность региональных политик социальной поддержки населения // Проблемы прогнозирования. 2021. № 5. С. 101-110.

Баликоев В. З., Маратканова И. В., Швецов Ю. Г. Оценка сберегательного потенциала домашних хозяйств Сибирского федерального округа: монография. Новосибирск, 2022. 207 с.

Леонидова Г. В., Басова Е. А., Рассадина М. Н. Кластерный анализ доходного неравенства населения российских регионов // Проблемы развития территории. 2022. Т. 26. № 6. С. 94-114.

Бикеева М. В., Моисеева И. В. Измерение экономического неравенства: проблемы, факты и оценка // Социальная статистика. 2019. № 6. С. 48-56

Голованова Л. А. Дифференциация уровня жизни населения в регионах Дальневосточного федерального округа // Вестник ТоГУ. 2019. № 4 (55). С. 45-54.

Звягинцева А. В., Швецова А. А. Кластерный анализ регионов России по показателям жилищно-коммунального хозяйства // Жилищное строительство. 2018. № 8. С. 40-43.

Россошанский А. И. Типология регионов России по показателям качества жизни населения // Государственный советник. 2018. № 3. С. 5-9.

Баллод Б. А., Елизарова Н. Н. Методы и алгоритмы принятия решений в экономике: учебное пособие. М., 2014. 224 с.

Маратканова И. В. Применение метода кластерного анализа для оценки сберегательно-инвестиционного потенциала населения Сибирского федерального округа // Вестник Югорского государственного университета. 2021. № 1 (60). С. 48-61.

REFERENCES

Maratkanova I. V. Influence of factors of the internal and external environment on the savings behavior of households in Russia. Finance and credit. 2019. Vol. 25. No. 1 (781). Pp. 159-176.

Regions of Russia. Socio-economic indicators. 2022: Stat. Sat. / Rosstat. Moscow, 2022. 1112 p.

Bobkov V. N., Kolmakov I. B., Odintsova E. V. Social structure of Russian society in terms of housing provision. Criteria and quantitative identification, guidelines for state policy. Living standards of the population of regions of Russia. 2018. No. 2. Pp. 8-23.

Bobkov V. N., Herrmann P., Kolmakov I. B., Odintsova E. V. Two-criteria model of Russian society stratification by income and housing provision. Economy of the region. 2018. Vol. 14. Iss. 4. Pp. 1061-1075.

Bulgakov V. V. Methodological aspects of the analysis of the welfare of the population. Vestnik SSEU. 2020. No. 2 (81). Pp. 26-29.

Kormishkin E. D., Gorin V. A. The impact of inequality on economic growth: theoretical and empirical approaches. Innovative development of the economy. 2018. No. 5 (47). Pp. 46-51.

Repinskiy O. D., Gubanischeva M. A. Changes in housing construction industry in the Rf: securities as an alternative to Shared construction participation agreement. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2021. DOI: 10.1088/1755-1315/751/1/012169.

Gulyaeva N. P. Differentiation of the living conditions of the population as a factor in migration processes in Siberia. Labor Economics. 2018. Vol. 5. No. 1. Pp. 213-232.

Zharomsky V. S., Migranova L. A., Toksanbaeva M. S. Socio-economic inequality in Russia: dynamics and assessment methods. Population. 2018. Vol. 21. No. 4. Pp. 79-95.

Maslikhova E. A. Improving the methodology for evaluating the effectiveness of programs to improve the living conditions of the population. Science and education: history and modernity: an electronic collection of materials from 72-74 intra-university scientific and practical conferences. 2021. Pp. 63-69.

Perskaya V. V. The World Economic Forum in Davos: Poverty and Inequality in Income Distribution — Perverse Phenomena of Modern World Development. Economics. Taxes. Right. 2019. Vol. 12. No. 2. Pp. 49-58.

Ryabova T. F., Surai N. M. Quality of life of the population of Russia: state, problems, prospects. Economics Profession Business. 2022. No. 2. Pp. 98-106.

Sergienko A. M. Agro-industrial regions: dynamics of incomes of the population, inequality and poverty. Economics Profession Business. 2020. No. 4. Pp. 108-117.

Andreeva E. I., Bychkov D. G., Feoktistova O. A. Efficiency of regional policies for social support of the population. Problems of Forecasting. 2021. No. 5. Pp. 101-110.

Balikoev V. Z., Maratkanova I. V., Shvetsov Yu. G. Assessment of the savings potential of households in the Siberian Federal District: monograph. Novosibirsk, 2022. 207 p.

Leonidova G. V., Basova E. A., Rassadina M. N. Cluster analysis of income inequality of the population of Russian regions. Problems of territory development. 2022. Vol. 26. No. 6. Pp. 94-114.

Bikeeva M. V., Moiseeva I. V. Measurement of economic inequality: problems, facts and assessment. Social statistics. 2019. No. 6. Pp. 48-56

Golovanova L. A. Differentiation of the standard of living of the population in the regions of the Far Eastern Federal District. Vestnik ToGU. 2019. No. 4 (55). Pp. 45-54.

Zvyagintseva A. V., Shvetsova A. A. Cluster analysis of Russian regions in terms of housing and communal services. Zhilishchnoe stroitel'stvo. 2018. No. 8. Pp. 40-43.

Rossoshansky A. I. Typology of Russian regions in terms of the quality of life of the population. State Counselor. 2018. No. 3. Pp. 5-9.

Ballod B. A., Elizarova N. N. Methods and algorithms for making decisions in economics: a tutorial. Moscow, 2014. 224 p.

Maratkanova I. V. Application of the cluster analysis method to assess the savings and investment potential of the population of the Siberian Federal District. Bulletin of the Yugorsk State University. 2021. No. 1 (60). Pp. 48-61.

Published
2023-06-09
How to Cite
1. Maratkanova I. V., Maslihova E. A., Gubanischeva M. A. CLUSTER ANALYSIS IN SOLVING THE PROBLEM OF TYPOLOGY OF REGIONS OF THE SIBERIAN FEDERAL DISTRICT BY THE LEVEL OF INCOME AND PROPERTY POTENTIAL OF THE POPULATION // Economics Profession Business, 2023. № 2. P. 53-64. URL: http://journal.asu.ru/ec/article/view/epb202321.
Section
ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ