Научный журнал ВолНЦ РАН (печатное издание)
22.08.202508.2025с 01.01.2025
Просмотры
Посетители
* - в среднем в день за текущий месяц
RuEn

рубрика "Территориальная организация и управление"

Методический подход к идентификации агломерационных процессов в пространственной экономике

Манаева И.В., Журавлев Д.М., Мельников В.В.

Том 29, №4, 2025

Манаева И.В., Журавлев Д.М., Мельников В.В. (2025). Методический подход к идентификации агломерационных процессов в пространственной экономике // Проблемы развития территории. Т. 29. № 4. С. 9–32. DOI: 10.15838/ptd.2025.4.138.2

DOI: 10.15838/ptd.2025.4.138.2

Аннотация   |   Авторы   |   Список литературы
  1. Акимова В.В., Чернецкий Ф.М. (2024). Агломерационные эффекты в промышленном развитии Республики Кореи // Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия: Экономика. Т. 40. Вып. 4. С. 570–586. DOI: https://doi.org/10.21638/spbu05.2024.403
  2. Дубровская Ю.В. (2020). Анализ неоднородности экономического развития территорий в условиях цифровизации // Вестник Омского университета. Серия: Экономика. Т 18. № 2. С. 102–113. DOI: 10.24147/1812-3988.2020.18(2).102-113
  3. Киселева Н.Н., Бавина К.В., Каратунов А.В. (2016). Методические подходы к исследованию природы агломерационных процессов // Фундаментальные исследования. № 2. С. 422–426.
  4. Коломак Е.А. (2013). Неравномерное пространственное развитие в России: объяснение новой экономической географии // Вопросы экономики. № 2. С. 132–150.
  5. Коломак Е.А., Шерубнёва А.И. (2023). Оценка значимости агломерационных эффектов на юге Сибири // Пространственная экономика. Т. 19. № 1. С. 52–75. DOI: 10.14530/se.2023.1.052-069
  6. Копытова Е.Д., Патракова С.С. (2024). Агломерационные эффекты крупных городов: оценка на микроданных // Проблемы развития территории. Т. 28. № 2. С. 10–23. DOI: 10.15838/ptd.2024.2.130
  7. Малкина М.Ю. (2016). Оценка факторов конвергенции/дивергенции российских регионов по уровню бюджетной обеспеченности на основе декомпозиции индексов Тейла – Бернулли // Пространственная экономика. № 3. С. 16–37.
  8. Наумов И.В. (2019). Исследование межрегиональных взаимосвязей в процессах формирования инвестиционного потенциала территорий методами пространственного моделирования // Экономика региона. Т. 15. № 3. С. 720–735. DOI: 10.17059/2019-3-8
  9. Наумов И.В., Красных С.С. (2019). Исследование межрегиональных взаимосвязей в процессах развития минерально-сырьевого комплекса Российской Федерации // Известия вузов. Горный журнал. № 8. С. 108–124. DOI: 10.21440/0536-1028-2019-8-108-124
  10. Наумов И.В., Никулина Н.Л. (2021). Пространственный анализ трансформации бюджетной самостоятельности и безопасности региональных систем // Экономика региона. Т.17. № 3. С. 1042–1056. URL: https://doi.org/10.17059/ ekon.reg.2021-3-23
  11. Наумов И.В., Никулина Н.Л. (2023). Оценка и моделирование пространственных взаимовлияний в развитии кадрового потенциала научно-исследовательской деятельности регионов России // Экономика региона. Т. 19. № 3. С. 782–800. URL: https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2023-3-13
  12. Олифир Д.И. (2024). Пространственный потенциал агломерационных эффектов: методика определения на материалах Санкт-Петербургской агломерации // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. Т. 17. № 2. С. 113–128. DOI: 10.15838/esc.2024.2.92.6
  13. Павлов Ю.В., Королева Е.Н. (2014). Пространственные взаимодействия: оценка на основе локального и глобального индексов Морана // Пространственная экономика. Т. 20. № 3. С. 95–110.
  14. Растворцева С.Н., Блохина С.Д. (2024). Региональные агломерационные эффекты в экономике России // Проблемы развития территории. Т. 28. № 3. С. 10–28. DOI: 10.15838/ptd.2024.3.131.2
  15. Русановский В.А., Марков В.А. (2016). Влияние пространственного фактора на региональную дифференциацию безработицы в российской экономике // Проблемы прогнозирования. № 5. С. 144–157.
  16. Рыбкин А.В., Бабурин В.Л. (2019). Оценка потенциала агломерационных процессов в территориальных социально-экономических системах (на примере Иркутской городской агломерации) // Региональные исследования. № 4. С. 4–19. DOI: 10.5922/1994-5280-2019-4-1
  17. Суворова А.В. (2019). Развитие полюсов роста в Российской Федерации: прямые и обратные эффекты // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. Т. 12. № 6. С. 110–128. DOI: 10.15838/esc.2019.6.66.6
  18. Суворова А.В., Котлярова С.Н. (2023). Особенности концентрации населения и жилья в регионах Уральского федерального округа // Муниципалитет: экономика и управление. № 4. С. 33–41. DOI: 10.22394/2304-3385-2023-4-33-41
  19. Тимирьянова В.М. (2020). Оценка пространственной зависимости объема отгруженной продукции в динамике // Статистика и экономика. Т. 17. № 5. С. 49–58. DOI: 10.21686/2500-3925-2020-5-49-58
  20. Bolter K., Robey J. (2020). Agglomeration Economies: A Literature Review.
  21. Builes-Jaramillo A., Lotero L. (2020). Closeness matters. Spatial autocorrelation and relationship between socioeconomic indices and distance to departmental Colombian capitals. Socio-Economic Planning Sciences, 70, 100662. DOI: 10.1016/j.seps.2018.10.013
  22. Chen Y. (2013). New Approaches for Calculating Moran’s Index of Spatial Autocorrelation. Available at: https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0068336. (accessed: 15.01.2025).
  23. Dubrovskaya J.V., Kozonogova E.V. (2021). The impact of digitalization on the demand for labor in the context of working specialties: Spatial analysis. Vestnik Sankt-Peterburgskogo universiteta. Ekonomika, 37(3), 395–412. DOI: 10.21638/spbu05.2021.302
  24. Ficetola G.F., Lunghi E., Manenti R. (2020). Microhabitat analyses support relationships between niche breadth and range size when spatial autocorrelation is strong. Ecography, 43(5), 724–734. DOI:10.1111/ecog.04798
  25. Frenken K., Van Oort F., Verburg T. (2007). Related variety, unrelated variety and regional economic growth. Regional Studies, 41(5), 685–697.
  26. Fujita M., Ogawa H. (1982). Multiple equilibria and structural transition of nonmonocentric urban configuration. Regional Science and Urban Economics, 12, 161–196.
  27. Han L., Song Y. (2021). The method of measuring the agglomeration degree of high‐tech industries and its influence mechanism: taking Guangdong Province as an example. Mathematical Problems in Engineering, 1, 5585398.
  28. Krugman P. Increasing returns and economic geography. Journal of Political Economy, 99, 483–499.
  29. Krugman P., Venables A.J. (1996). Integration, specialization, and adjustment. European Economic Review, 40, 959–467.
  30. Martin P., Ottaviano G.I.P. (2001). Growth and agglomeration. International Economic Review, 42(4), 947–968.
  31. Meekes J., Hassink W.H. (2023). Endogenous local labour markets, regional aggregation and agglomeration economies. Regional Studies, 57(1), 13–25. DOI: 10.1080/00343404.2022.2050893
  32. Mielke K.P., Claassen T., Busana M. et al. (2020). Disentangling drivers of spatial autocorrelation in species distribution models. Ecography, 43(12), 1741–1751. DOI: 10.1111/ecog.05134
  33. Nooteboom B. (1992). Towards a dynamic theory of transactions. Journal of Evolutionary Economics, 2(4), 281–299.
  34. Nosek V., Netrdová P. (2017). What values of Moran’s I and Theil index decomposition really mean under different conditions: On the issue of interpretation. Letters in Spatial and Resource Sciences, 10(2), 149–159.
  35. Paluzie E., Pons J., Tirado D. (2001). Regional integration and specialization patterns in Spain. Regional Studies, 35, 285–296.
  36. Porter M.E. (1998). Clusters and the new economics of competition. Harvard Business Review, 76(6), 77–90.
  37. Puga D. (1999). The rise and fall of regional inequalities. European Economic Review, 43, 303–334.
  38. Pütz T. (2016). Empirische Zusammenschau der europäischen Metropolregionen in Deutschland. Informationen zur Raumentwicklung, 5, 543–553.
  39. Rosenthal S.S., Strange W.C. (2003). Geography, industrial organization, and agglomeration. Review of Economics and Statistics, 85(2), 377–393.
  40. Sveikauskas L. (1975). The productivity of cities. The Quarterly Journal of Economics, 89(3), 393–413.
  41. Wang Y., Lv W., Wang M., Chen X., Li Y. (2023). Application of improved Moran’s I in the evaluation of urban spatial development. Spatial Statistics, 54, 100736. DOI: 10.1016/j.spasta.2023.100736
  42. Yeh C.K., Liaw S.C. (2021). Applying spatial autocorrelation and logistic regression to analyze land cover change trajectory in a forested watershed. TAO: Terrestrial, Atmospheric and Oceanic Sciences, 32(1), 3. DOI:10.3319/TAO.2020.12.03.01
  43. Zhang C., Lv W., Zhang P. (2023). Multidimensional spatial autocorrelation analysis and its application based on improved Moran’s I. Earth Science Informatics, 16(4), 1–14. DOI: 10.1007/s12145-023-01090-9

Полная версия статьи