Пространственная экономика
More information...Published: Oct. 1, 2014
В настоящей работе авторы демонстрируют возможности использования глобального и локального индексов Морана на примере Самарской области. В исследовании за единицы территорий (районов) взяты 37 муниципальных образований 1-го уровня - 10 городских округов и 27 муниципальных районов. На основе глобального индекса Морана построена пространственная диаграмма рассеяния, выявлены четыре территоральных кластера. Далее с помощью локального индекса Морана были определены шесть подкластеров. Разложение локального индекса на составляющие позволило выявить как зоны влияния для каждого конкретного ядра (на примере Самарского), так и зоны совместного влияния нескольких ядер (на примере объединенной системы Самара - Тольятти).
Published: June 1, 2014
В статье исследуются динамика внутрирегиональной и межрегиональной дифференциации доходов в субъектах РФ в 2004-2012 гг. и факторы, определяющие сближение регионов по уровню реальных среднедушевых доходов. Для анализа использовано преобразование номинального ВРП в реальный ВРП на основе кумулятивного индекса-дефлятора, а номинальных доходов в реальные доходы - на основе индекса относительной стоимости жизни в регионе. Обнаружено, что уменьшение межрегиональных различий в уровне среднедушевых доходов в РФ сопровождалось ростом внутрирегионального неравенства в распределении доходов в подавляющем большинстве регионов. Происходило «подтягивание» слабых регионов к сильным как по уровню доходов, так и по степени их дифференциации. На основе сконструированного индекса «социального благополучия региона», учитывающего оба …