В статье проведен анализ современного состояния и основных тенденций социально-экономического развития промышленных центров Южного Урала. Обоснованно применение корреляционно-регрессионного анализа в исследовании взаимосвязанных процессов внутри территории в аспекте устойчивости, что позволяет получить текущую и перспективную оценки развития территорий. Показана возможность использования авторского итерационного алгоритма анализа региональных промышленных центров, основанного на последовательной смене критериев. Сделан вывод о том, что применение системы показателей, полученных из разных информационных баз, позволяет получить более объективную оценку происходящих процессов в условиях экономической нестабильности.
Ключевые слова: устойчивость, динамика, корреляционно-регрессионный анализ, взаимосвязанные процессы, методология мягких систем, открытый итерационный алгоритм с последовательной сменой критериев
Список литературы:
Артемова О.В., Логачева Н.М. Методические подходы к оценке уровня развития социальной инфраструктуры регионов // Региональная экономика: теория и практика. 2011. № 20. С. 12–17.
Афанасьев В.Н. Статистическое обеспечение проблемы устойчивости сельскохозяйственного производства. М.: Финансы и статистика. 1996. 320 с.
Бархатов В.И. Развитие и экономический рост региона / В.И. Бархатов, Ю.Ш. Капкаев, Д.А. Плетнев. Челябинск: Изд-во ЮУрГУ. 2004. 320 с.
Гордеев С.С. Бюджетные условия развития индустриальных центров Южного Урала. Городов Челябинск, Магнитогорск, Озерск, Копейск. Аналитический обзор. URL: Link (дата обращения:15.09.2012).
Гордеев С.С. Поиск социоэколого-экономических решений в информационной среде // Вестник Челябинского государственного университета. Вып. «Экономика». 2013. № 8. С. 47–52.
Гранберг А.Г. Основы региональной экономики: учебник для вузов. 2-е изд. М.: ГУВПШ. 2001. 495 с.
Дуканова И.В. Система методов оценки уровня социально-экономического развития районных муниципальных образований // Региональная экономика: теория и практика. 2011. № 19. С. 38–44.
Каяйкина М.С. Статистическое изучение колебаний урожайности основных сельскохозяйственных культур в совхозах Ленинградской области / Труды ЛСХИ: Использование регрессионных моделей в оценке хозяйственной деятельности совхозов. Т. 273. Л.: ЛСХИ. 1975. С. 23–30.
Лебедефф-Донской М.М. Особенности анализа социально-экономического развития и обеспечения устойчивости современных городов: на примере Южного Урала / Мировая экономика и современное предпринимательство: тенденции и практика. Кн. 3. М.: Наука. 2012. С. 155–178.
Мансуров П.М. Влияние уровня развития социальной инфраструктуры на демографическое состояние в сельских муниципальных образованиях Ульяновской области // Региональная экономика: теория и практика. 2012. № 32. С. 42–45.
Ногин В.Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход. М.: Физматлит. 2002. С. 175.
Павлов К.В. Ядро экономических систем и эффективная хозяйственная политика. М.: Магистр. 2009. 191 с.
Розанов Г.В., Френкель А.А. Проблемы статистического моделирования развития отрасли / Г.В. Розанов, А.А. Френкель // Статистический анализ экономических временных рядов и прогнозирование. Т. 22–23. М.: Наука. 1973. С. 148–165.
Седелев Б.В. Уравнения связи экономических процессов роста с обобщенным законом распределенного запаздывания и оценка их параметров // Статистический анализ экономических временных рядов и прогнозирование. Т. 22–23. М.: Наука. 1973. С. 68–86.
Хисамутдинов И.А. Социо-эколого-экономическая оценка региона в контексте перехода к устойчивому развитию // Региональная экономика: теория и практика. 2013. № 4(283). С. 9–15.
Tinbergen J. An Econometric Approach to Business Cycle Problems. Paris, 1937. P. 74.
Peter Checkland, Jim Scholes. Soft Systems Methodology in Action. John Wiley and Sons, Ltd., USA, New Jersey. 2005. P. 418.
