المؤلفون: E. V. Zarova, I. A. Zalmanov, Е. В. Зарова, И. А. Залманов

المصدر: Voprosy statistiki; Том 31, № 4 (2024); 5-20 ; Вопросы статистики; Том 31, № 4 (2024); 5-20 ; 2658-5499 ; 2313-6383

مصطلحات موضوعية: многофакторная регрессия, city, employment, urban agglomeration, spatial autocorrelation, multivariate regression, город, занятость населения, городская агломерация, пространственная автокорреляция

وصف الملف: application/pdf

Relation: https://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/1764/1024; Семерикова Е.В., Демидова О.А. Взаимодействие региональных рынков труда в России: анализ с помощью пространственных эконометрических моделей // Пространственная Экономика. 2016. № 3. С. 57–80. https://doi.org/10.14530/se.2016.3.057-080.; Семерикова Е.В. Безработица в Западной и Восточной Германии: пространственный анализ панельных данных // Прикладная эконометрика. 2014. № 35(3). С. 107–132.; Васильева Р.И., Ампенова Д.М. Оценка пространственной неоднородности занятости в российских регионах // Вестник университета. 2023. № 10. С. 105–114.https://doi.org/10.26425/1816-42772023-10-105-114.; Gamerman D., Moreira A.R.B. Multivariate Spatial Regression Models // Journal of Multivariate Analysis. 2004. Vol. 91. Iss. 2. P. 262–281. https://doi.org/10.1016/j.jmva.2004.02.016.; Иванова В.И. О динамике пространственного взаимодействия российских регионов // Экономика и география / науч. ред. А.П. Заостровцев, Л.Э. Лимонов. СПб.: Леонтьевский центр, 2013. С. 96–102. URL: https://publications.hse.ru/pubs/share/folder/535torc3no/115858427.pdf.; Soor S. et al. Extending K-means to Preserve Spatial Connectivity. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), Jul 2018, Valencia, Spain. URL: https://hal.science/hal-01686321.; Rey S., Arribas-Bel D., Wolf L.J. Geographic Data Science with Python. 1st ed. New York: Chapman & Hall, 2023. 410 p. https://doi.org/10.1201/9780429292507.; de Souza D.C., Taconeli C.A. Spatial and Non-Spatial Clustering Algorithms in the Analysis of Brazilian Educational Data // Communications in Statistics: Case Studies, Data Analysis and Applications. 2022. Vol. 8. Iss. 4. P. 588–606. https://doi.org/10.1080/23737484.2022.2117744.; Chocholatá M., Furková A. The Analysis of Employment Rates in the Context of Spatial Connectivity of the EU Regions // Equilibrium. Quarterly Journal of Economics and Economic Policy. 2018. Vol. 13. Iss. 2. P. 181–213. https://doi.org/10.24136/eq.2018.010.; Дубровская Ю., Козоногова Е. Влияние цифровизации на рынок труда в разрезе специальностей: пространственный анализ // Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика. 2021. Т. 37. № 3. С. 395–412. https://doi.org/10.21638/spbu05.2021.302.; Павлов Ю.В., Королева Е.Н. Пространственные взаимодействия: оценка на основе глобального и локального индексов Морана // Пространственная экономика. 2014. № 3. С. 95–110. https://doi.org/10.14530/se.2014.3.95-110.; Cheruiyot K. Detecting Spatial Economic Clusters Using Kernel Density and Global and Local Moran's I Analysis in Ekurhuleni Metropolitan Municipality, South Africa // Regional Science Policy & Practice. 2022. Vol. 14. Iss. 2. https://doi.org/10.1111/rsp3.12526.; Данчул А.Н. Парадокс Симпсона как проявление свойства эмерджентности // Системный анализ в проектировании и управлении: сб. науч. тр. XXVI Междун. научно-практ. конф., 13–14 октября 2022 г.: в 3 ч. Ч. 1. C. 92–100. CПб.: Политех-пресс, 2023. https://doi.org/10.18720/SPBPU/2/id23-39.; Gomez C., White J.C., Wulder M.A. Characterizing the State and Processes of Change in a Dynamic Forest Environment Using Hierarchical Spatio-Temporal Segmentation // Remote Sensing of Environment. 2011. Vol. 115. Iss. 7. P. 1665–1679. https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.02.025.; Наумов И.В., Барыбина А.З. Пространственная регрессионная модель инновационного развития регионов России // Вестник Томского государственного университета. Экономика. 2020. № 52. С. 215–232. https://doi.org/10.17223/19988648/52/13.; Cellmer R. Use of Spatial Autocorrelation to Build Regression Models of Transaction Prices // Real Estate Management and Valuation. 2013. Vol. 21. No. 4. P. 65–74. https://doi.org/10.2478/remav-2013-0038.; Демидова О.А. Методы пространственной эконометрики и оценка эффективности государственных программ // Прикладная эконометрика. 2021. Т. 64. С. 107–134. https://doi.org/10.22394/1993-7601-202164-107-134.; Демидова О.А. Пространственно-авторегрессионная модель для двух групп взаимосвязанных регионов (на примере восточной и западной части России) // Прикладная эконометрика. 2014. № 34(2). С. 19–35.; https://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/1764

الاتاحة: https://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/1764
https://doi.org/10.34023/2313-6383-2024-31-4-5-20

المؤلفون: A. A. Bychkova, А. А. Бычкова

المساهمون: The article was prepared in accordance with the plan of the research work for the Laboratory of Modeling Spatial Development of Territories of the Institute of Economics of the Ural Branch of the Russian Academy of Science for 2023–2024., Статья подготовлена в соответствии с планом научно-исследовательской работы для лаборатории моделирования пространственного развития территорий Института экономики Уральского отделения Российской академии наук на 2023–2024 гг.

المصدر: Vestnik Universiteta; № 2 (2024); 86-94 ; Вестник университета; № 2 (2024); 86-94 ; 2686-8415 ; 1816-4277

مصطلحات موضوعية: перераспределение население, migration, spatial heterogeneity, spatial autocorrelation, spatial autocorrelation index, transportation development, population redistribution, миграция, пространственная неоднородность, пространственная автокорреляция, индекс пространственной автокорреляции, транспортное развитие

وصف الملف: application/pdf

Relation: https://vestnik.guu.ru/jour/article/view/5068/2935; Калимуллина Э.Р. Законы Е.Г. Равенштайна в сфере объективных условий и субъективных факторов миграции: современная интерпретация. Казанский педагогический журнал. 2015;5(1):214–216.; Филиппов В.Н., Суков В.А. Проблемы формирования трудовых ресурсов села. Труды Свердловского института народного хозяйства. 1972;4:55–62.; Хомра А.У. Миграция населения: вопросы теории, методики исследования. Киев: Наук. думка; 1979. 146 с.; Власюк Т.А. Терминологический анализ понятия «миграция» как фактора влияния на транспортное Обеспечение городов-спутников. Вестник Белорусского государственного университета транспорта: наука и транспорт. 2019;1(38):83–85.; Minakir P.A. Strategies for Russia and in Russia. Spatial Economics. 2021;17(1):7–17. https://dx.doi.org/10.14530/se.2021.1.007-017; Чичканов В.П., Беляевская-Плотник Л.А., Андреева П.А. Моделирование оценки влияния отраслевых факторов на уровень социально-экономического развития и экономической безопасности территории. Экономика региона. 2020;16(1):1–14. https://doi.org/10.17059/2020-1-1; Лаврикова Ю.Г., Акбердина В.В. Приоритеты и механизмы межрегиональных взаимодействий: опыт уральских регионов в проекте «Арктический вектор Уральского созвездия». Регион: Экономика и Социология. 2018;4(100):168–191. https://doi.org/10.15372/REG20180407; Наумов И.В. Исследование межрегиональных взаимосвязей в процессах формирования инвестиционного потенциала территорий методами пространственного моделирования. Экономика региона. 2019;15(3):720–735. https://doi.org/10.17059/2019-3-8; Наумов И.В., Красных С.С. Исследование межрегиональных взаимосвязей в процессах развития минеральносырьевого комплекса Российской Федерации. Известия высших учебных заведений. Горный журнал. 2019;8:108–124.; Дубровская Ю.В. Систематизация подходов к обоснованию роли межрегионального взаимодействия в развитии социально-экономических систем. Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Социально-экономические науки. 2018;4:197–206. https://doi.org/10.15593/2224-9354/2018.4.16; Серебрякова С.В. Макрорегион: социологический анализ моделей взаимодействия субъектов РФ (на примере Приволжского федерального округа). Вестник Башкирского университета. 2009;1:256–260.; Бакуменко О.А. Межрегиональное взаимодействие как фактор развития региональных социально-экономических систем (на примере Северо-Западного федерального округа). Вестник Псковского государственного университета. Серия: Экономика. Право. Управление. 2016;4:32–47.; Reiterer М. Interregionalism as a new diplomatic tool: the EU and East Asia. EFAR. 2006;11:223–242.; Musakwa W., Niekerk A.V. Monitoring Urban Sprawl and Sustainable Urban Development Using the Moran Index: A Case Study of Stellenbosch, South Africa. International Journal of Applied Geospatial Research. 2014;5(3):20. https://doi.org/10.4018/ijagr.2014070101; Павлов Ю.В., Королева Е.Н. Пространственные взаимодействия: оценка на основе глобального и локального индексов Морана. Пространственная экономика. 2014;3:95–110.; Манаева И.В., Канищева А.В. Оценка пространственной автокорреляции в городах Сибирского федерального округа. В кн.: Пространственное развитие территорий: сборник научных трудов III Международной научно-практической конференции, Белгород, 26–27 ноября 2020 г. Белгород: Белгородский государственный национальный исследовательский университет; 2020. С. 25–32.; Вакуленко Е.С. Введение в пространственную эконометрику. М.: НИУ ВШЭ, 2013.; Lin J. Comparison of Moran’s I and Geary’s C in Multivariate Spatial Pattern Analysis. Geographical Analysis. 2022. https://doi.org/10.1111/gean.12355; Marchetti S., Tzavidis N. Robust Estimation of the Theil Index and the Gini Coeffient for Small Areas. Journal of Official Statistics. 2021;37(4). https://doi.org/10.2478/jos-2021-0041; Наумов И.В., Никулина Н.Л., Сиротин Д.В. и др. Теория и методология моделирования пространственного развития территорий, монография. Екатеринбург: Институт экономики Уральского отделения РАН; 2020. 270 с.; Westerholt R. A revised understanding of the influence of the variance of spatial weights on the Getis-Ord statistic. In: 31st Annual GIS Research UK Conference (GISRUK), Glasgow, 2023. 2023. https://doi.org/10.5281/zenodo.7825279; Wang Z., Lam N.S. Extending Getis-Ord statistics to account for local space-time autocorrelation in spatial panel data. The Professional Geographer. 2020;72(3):411–420. https://doi.org/10.1080/00330124.2019.1709215; White T.J. Sharing Resources: The Global Distribution of the Ecological Footprint. Ecological Economics. 2007;64:402–410.; Мамуров Б.Ж., Абдуллаев Ж.Ж. Регрессионный анализ как средство изучения зависимости между переменными. European Science. 2021;2(58):7–10.; Кривов Ю.В. Применение регрессионного анализа для построения миграционных моделей. Вестник экономической безопасности. 2009;3:100–104.; https://vestnik.guu.ru/jour/article/view/5068

الاتاحة: https://vestnik.guu.ru/jour/article/view/5068
https://doi.org/10.26425/1816-4277-2024-2-86-94

المؤلفون: R. I. Vasilyeva, D. M. Ampenova, Р. И. Васильева, Д. М. Ампенова

المساهمون: The article was prepared within the framework of the state assignment of the Institute of Economics of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences for 2021–2023 No. 03272021-0019 “Modeling of territorial spatial development from the position of ensuring economic security”, Статья подготовлена в рамках государственного задания Института экономики Уральского отделения Российской академии наук на 2021–2023 гг. № 0327-2021-0019 «Моделирование пространственного развития территорий с позиции обеспечения экономической безопасности»

المصدر: Vestnik Universiteta; № 10 (2023); 105-114 ; Вестник университета; № 10 (2023); 105-114 ; 2686-8415 ; 1816-4277

مصطلحات موضوعية: регионы России, spatial heterogeneity, Moran’s spatial autocorrelation, Anselin matrix, Russian regions, пространственная неоднородность, пространственная автокорреляция Морана, матрица Анселина

وصف الملف: application/pdf

Relation: https://vestnik.guu.ru/jour/article/view/4819/2828; Демьянова А.В., Рыжикова З.А. Занятость и безработица: что говорят альтернативные измерители? www.econorus.org/con2020/program.phtml?vid=report&eid=3495 (дата обращения: 26.07.2023).; Гильтман М.А. Индивидуальные детерминанты занятости в России: региональные и отраслевые особенности. Вестник Томского государственного университета. Экономика. 2018;43:88–106. https://doi.org/10.17223/19988648/43/6; Zubarevich N.V., Safronov S.G. Regional inequality in large post-Soviet countries. Regional Research of Russia. 2011;1(1):15–26. https://doi.org/10.1134/S2079970511010138; Министерство экономического развития Российской Федерации. Стратегия пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 года. https://www.economy.gov.ru/material/directions/regionalnoe_razvitie/strategicheskoe_planirovanie_prostranstvennogo_razvitiya/strategiya_prostranstvennogo_razvitiya_rossiyskoy_federacii_na_period_do_2025_goda/ (дата обращения: 26.07.2023).; Индутенко А.Н., Владыка М.В., Гасий С.К. Региональный бюджет и проблемы его дефицитности. Вестник Брянского государственного университета. 2014;4:116–119.; Единая межведомственная информационно-статистическая система. Уровень занятости населения. https://www.fedstat.ru/indicator/34027 (дата обращения: 26.07.2023).; Furková A., Chocholatá M. Spatial econometric approach to the EU regional employment process. Central European Journal of Operations Research. 2021;29:1037–1056. https://doi.org/10.1007/s10100-020-00714-5; Kivi L. Spatial Interactions of Regional Labor Markets in Europe. SSRN Electronic Journal. 2019;3330778. https://doi.org/10.2139/ssrn.3330778; Kivi L., Paas T. Spatial interactions of employment in European labor markets. Eastern Journal of European Studies. 2021;12:196–211. https://doi.org/10.47743/ejes-2021-SI09; Demidova O.A., Daddi P., Medvedeva E.V., Signorelli M. Modeling the Employment Rate in Russia: A Spatial-Econometric Approach. Economy of Region. 2019;14(4):1383–1398. https://doi.org/10.17059/2018-4-25; Наумов И.В., Барыбина А.З. Пространственная регрессионная модель инновационного развития регионов России. Вестник Томского государственного университета. Экономика. 2020;52:215–232. https://doi.org/10.17223/19988648/52/13; Naumov I.V, Dubrovskaya J.V, Kozonogova E.V. Digitalization of Industrial Production in the Russian Regions: Spatial Relationships. Economy of Region. 2020;3(16):896–910. https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2020-3-17; Chen Y. New Approaches for Calculating Moran’s Index of Spatial Autocorrelation. PLoS ONE. 2013;7(8):e68336. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0068336; Metelli L., Natoli F. The International Transmission of US Tax Shocks: A Proxy-SVAR Approach. IMF Economic Review. 2021;2(69):325–356. https://doi.org/10.1057/s41308-021-00136-6; Российская Федерация. Указ Президента Российской Федерации от 21.07.2020 г. № 474 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года». http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_357927/ (дата обращения: 26.07.2023).; Российская Федерация. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 13 февраля 2019 г. № 207-р «Об утверждении Стратегии пространственного развития РФ на период до 2025 г.» http://government.ru/docs/35733/ (дата обращения: 26.07.2023).; Министерство труда Российской Федерации. Прогноз баланса трудовых ресурсов на 2022–2024 гг. https://mintrud.gov.ru/docs/mintrud/migration/1324?ysclid=lgj4hjzl5p398366467 (дата обращения 26.07.2023).; Соловьева Т.С. Особенности занятости населения России в контексте пространственного развития территорий. Экономика труда. 2022;7(9):1147–1166. https://doi.org/10.18334/et.9.7.114801; Rusanovskiy V.A., Markov V.A. Employment and Labor Productivity in Macroregions of Russia: Spatial Interdependence. Studies on Russian Economic Development. 2018;2(29):135–143. https://doi.org/10.1134/S1075700718020120; Федеральная служба государственной статистики. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2022. https://gks.ru/bgd/regl/b21_14p/Main.htm (дата обращения: 26.07.2023).; Наумов И.В. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2022680630. Пространственный автокорреляционный анализ индикаторов социально-экономического развития регионов по методике П. Морана. https://sciact.uiec.ru/ru/public/patent/33 (дата обращения: 26.07.2023).; Anselin L. Local Indicators of Spatial Association-LISA. Geographical Analysis. 1995;2(27):93–115.; Наумов И.В., Отмахова Ю.С., Красных С.С. Методологический подход к моделированию и прогнозированию воздействия пространственной неоднородности процессов распространения COVID-19 на экономическое развитие регионов России. Компьютерные исследования и моделирование. 2021;3(13):629–648. https://doi.org/10.20537/2076-7633-2021-13-3-629-648; https://vestnik.guu.ru/jour/article/view/4819

الاتاحة: https://vestnik.guu.ru/jour/article/view/4819
https://doi.org/10.26425/1816-4277-2023-10-105-114

المؤلفون: A. S. Gladkiy, А. С. Гладкий

المصدر: Izvestiya Rossiiskoi Akademii Nauk. Seriya Geograficheskaya; Том 87, № 5 (2023); 701–712 ; Известия Российской академии наук. Серия географическая; Том 87, № 5 (2023); 701–712 ; 2658-6975 ; 2587-5566

مصطلحات موضوعية: пространственная регрессия, regional inequality, multi-scale approach, modifiable areal unit problem, geographical generalization ratio, spatial autocorrelation, spatial regression, региональное неравенство, полимасштабный подход, проблема изменяющегося масштаба, коэффициент географической генерализации, пространственная автокорреляция

وصف الملف: application/pdf

Relation: https://izvestia.igras.ru/jour/article/view/2314/1419; Антонов Е.В. Территориальная концентрация экономики и населения в странах Европейского союза и в России и роль глобальных городов // Региональные исследования. 2019. № 3 (65). С. 26–41.; Баранский Н.Н. Научные принципы географии. М.: Мысль, 1980. 239 с.; Василевский Л.И., Полян П.М. Системно-структурный подход и экономическая география // Системные исследования: Ежегодник. М.: Издательство “Наука”, 1978. С. 242–260.; Голубченко И.В. Полимасштабная модель изучения территории: подходы к созданию. Уфа: БГПУ им. М. Акмуллы, 2016. 11 с.; Григорьев Л.М., Салмина А.А. Структура социального неравенства современного мира: проблемы измерения // Социологический журн. 2013. № 3. С. 5–21.; Полян П.М., Трейвиш А.И. Территориальные структуры в науке и практике. М.: Знание, 1988. 46 с.; Самсонов Т.Е. Визуализация и анализ географических данных на языке R. М.: Географический факультет МГУ, 2021. https://tsamsonov.github.io/r-geo-course (дата обращения 01.07.2021).; Самсонов Т.Е., Юрова Н.Д. Применение картограмм и картодиаграмм на мультимасштабных социальноэкономических картах // Геодезия и картография. 2014. № 11. С. 30–38.; Типология зарубежных стран: учебно-методическое пособие / под ред. А.С. Наумова. М.: Типография “Пеликан”, 2019. 336 с.; Трейвиш А.И. Географическая полимасштабность в развитии России // География. 2006. № 11. С. 3–8.; Трейвиш А.И. Принцип полимасштабности в географии и страноведении // Вопросы экономической и политической географии зарубежных стран. Смоленск: Ойкумена, 2007. Т. 17. С. 50–65.; Трейвиш А.И. География и развитие // География мирового развития. М.: ИГ РАН, 2009. Т. 1. С. 8–43.; Шевчук Е.И., Кириллов П.Л., Петросян А.Н. Проблема генерализации данных в исследованиях пространственной неоднородности социально-экономических явлений на разных масштабных уровнях // Региональные исследования. 2019. № 3 (65). С. 4–15.; Almeida E. Econometria espacial aplicada. Campinas: Editora Alínea, 2012. 498 p.; Grekousis G. Spatial Autocorrelation // Spatial Analysis Methods and Practice: Describe – Explore – Explain through GIS. Cambridge: Cambridge Univ. Press, 2020. P. 207–274.; Krugman P.R., Venables A.J. Globalization and the Inequality of Nations // The Quarterly J. of Economics. 1995. Vol. 110. № 4. P. 857–880.; Kuznets S. Economic growth and income inequality // American Economic Review. 1953. Vol. 45. № 1. P. 1–28.; Milanovic B. Worlds Apart. Measuring International and Global Inequality. Princeton: Princeton Univ. Press, 2005. 240 p.; Piketty T. Capital in the Twenty-First Century. Cambridge: Harvard Univ. Press, 2014. 686 p.; Reddit: Map of world GDP density. https://www.reddit.com/r/russia/comments/4ze0ou/map_of_world_gdp_density/ (дата обращения 01.09.2021).; Shorrocks A. Inequality decomposition by factor components // Econométrica. 1982. Vol. 50. № 1. P. 193–211.; https://izvestia.igras.ru/jour/article/view/2314

الاتاحة: https://izvestia.igras.ru/jour/article/view/2314
https://doi.org/10.31857/S2587556623050047

المؤلفون: Блануца, В. И.

مصطلحات موضوعية: экономика, региональная экономика, Россия, социально-экономическое развитие, регионы, целевые показатели, тренды, кластерный анализ, дендрограмма, пространственная автокорреляция

Relation: Блануца, В.И. Типология региональных траекторий достижения национальных целей развития в России / В.И. Блануца // Экономика. Информатика. - 2023. - Т.50, №1.-С. 5-17. - Doi:10.52575/2687-0932-2023-50-1-5-17. - Библиогр.: с. 15-17.; http://dspace.bsu.edu.ru/handle/123456789/57274

الاتاحة: http://dspace.bsu.edu.ru/handle/123456789/57274

المؤلفون: Ilya V. Naumov, Natalia L. Nikulina

المصدر: Экономика региона, Vol 18, Iss 3 (2022)

مصطلحات موضوعية: пространственная неоднородность экономической деятельности, муниципальные образования, инвестиции в основной капитал, функция Кобба — Дугласа, регрессионное моделирование, географически взвешенная регрессия, пространственная автокорреляция, Regional economics. Space in economics, HT388

وصف الملف: electronic resource

Relation: https://economyofregions.org/ojs/index.php/er/article/view/320; https://doaj.org/toc/2072-6414; https://doaj.org/toc/2411-1406

URL الوصول: https://doaj.org/article/83124cca4c3a4bb494d7b1a3a02551e1

المؤلفون: Балычева Ю.Е.

المصدر: Друкеровский вестник, №4, 2022, 140-153, (2022-05-31)

مصطلحات موضوعية: инновационная деятельность, экспорт инноваций, пространственная автокорреляция, регионы РФ

Relation: https://zenodo.org/communities/dmioc; https://doi.org/10.5281/zenodo.7438282; https://doi.org/10.5281/zenodo.7438283; oai:zenodo.org:7438283

الاتاحة: https://doi.org/10.5281/zenodo.7438283

المؤلفون: Мосалёв, А. И., Mosalev, A. I.

مصطلحات موضوعية: ПРОСТРАНСТВЕННЫЙ МАСШТАБ, ПРОСТРАНСТВЕННАЯ АВТОКОРРЕЛЯЦИЯ, ИННОВАЦИОННАЯ АКТИВНОСТЬ, ПРОСТРАНСТВЕННАЯ ЭКОНОМЕТРИКА, ПОШАГОВАЯ РЕГРЕССИЯ, ГЛОБАЛЬНЫЙ ИНДЕКС МОРАНА, ЛОКАЛЬНЫЙ ИНДЕКС МОРАНА, РЕГИОНАЛЬНОЕ СОТРУДНИЧЕСТВО В СФЕРЕ ИННОВАЦИЙ, МОДЕЛЬ ДАРБИНА, МОДЕЛЬ ПРОСТРАНСТВЕННОГО ЗАПАЗДЫВАНИЯ, ПРОСТРАНСТВЕННАЯ ОШИБКА, SPATIAL SCALE, SPATIAL AUTOCORRELATION, INNOVATIVE ACTIVITY, SPATIAL ECONOMETRICS, STEPWISE REGRESSION, GLOBAL MORAN'S I, LOCAL MORAN'S I, REGIONAL COOPERATION IN THE FIELD OF INNOVATION, DURBIN MODEL, SPATIAL LAG MODEL, SPATIAL ERROR

وصف الملف: application/pdf

Relation: Экономика региона. 2022. Том 18, выпуск 3; Мосалёв А. И. Оптимальные пространственные форматы межрегионального экономического сотрудничества в рамках инновационной экономики / А. И. Мосалёв // Экономика региона. — 2022. — Том 18, выпуск 3. — С. 638-652.; http://elar.urfu.ru/handle/10995/127989; 85141246477; 000979820800002

الاتاحة: http://elar.urfu.ru/handle/10995/127989
https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2022-3-2

المؤلفون: Сенди, Д., Szendi, D.

مصطلحات موضوعية: ПРОСТРАНСТВЕННАЯ ЭКОНОМЕТРИКА, ПРОСТРАНСТВЕННАЯ АВТОКОРРЕЛЯЦИЯ, МЕГАПОЛИСЫ, ЦЕНТРАЛЬНАЯ И ВОСТОЧНАЯ ЕВРОПА, НЕРАВЕНСТВО, ВАЛОВАЯ ДОБАВЛЕННАЯ СТОИМОСТЬ, ИННОВАЦИИ, ПАТЕНТНЫЕ ЗАЯВКИ, ЕВРОПЕЙСКИЙ СОЮЗ, SPATIAL ECONOMETRICS, SPATIAL AUTOCORRELATION, METROPOLITAN REGIONS, CENTRAL AND EASTERN EUROPE, INEQUALITIES, GROSS VALUE ADDED, INNOVATION, PATENT APPLICATIONS, EUROPEAN UNION

وصف الملف: application/pdf

Relation: Экономика региона. 2022. Том 18, выпуск 1; Szendi D. Patterns of Added Value and Innovation in Europe — With Special Regards to Metropolitan Regions of CEE / D. Szendi // Экономика региона. — 2021. — Том 18, выпуск 1. — С. 252-264. — DOI:10.17059/ekon.reg.2022-1-18; http://elar.urfu.ru/handle/10995/114380

الاتاحة: http://elar.urfu.ru/handle/10995/114380
https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2022-1-18

المؤلفون: Данилова, И. В., Савельева, И. П., Резепин, А. В., Danilova, I. V., Savelyeva, I. P., Rezepin, A. V.

مصطلحات موضوعية: ЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ РЕГИОНА, ПРОСТРАНСТВЕННАЯ СВЯЗАННОСТЬ, ЭКОНОМИЧЕСКАЯ СВЯЗАННОСТЬ МУНИЦИПАЛЬНЫХ ОБРАЗОВАНИЙ, ТИПЫ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА, ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ПРОСТРАНСТВО, ФАКТОРЫ РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ, ПРОСТРАНСТВЕННАЯ АВТОКОРРЕЛЯЦИЯ, ПРОСТРАНСТВО АГЛОМЕРАЦИИ, ГЛОБАЛЬНЫЙ ИНДЕКС МОРАНА, ЛОКАЛЬНЫЙ ИНДЕКС МОРАНА, REGIONAL ECONOMIC DEVELOPMENT, SPATIAL COHESION, ECONOMIC COHESION OF MUNICIPALITIES, TYPES OF ECONOMIC DEVELOPMENT, ECONOMIC SPACE, FACTORS OF REGIONAL DEVELOPMENT, SPATIAL AUTOCORRELATION, AGGLOMERATED SPACES, GLOBAL MORAN'S I, LOCAL MORAN'S I

وصف الملف: application/pdf

Relation: Экономика региона. 2022. Том 18, выпуск 1; Данилова И. В. Влияние межтерриториальной связанности на развитие экономического пространства регионов / И. В. Данилова, И. П. Савельева, А. В. Резепин // Экономика региона. — 2021. — Том 18, выпуск 1. — С. 31-48. — DOI:10.17059/ekon.reg.2022-1-3; http://elar.urfu.ru/handle/10995/114364

الاتاحة: http://elar.urfu.ru/handle/10995/114364
https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2022-1-3

المؤلفون: O. M. Shubat, О. М. Шубат

المساهمون: The article is one of the outputs of the research project «Russian Pro-Natalist Policy: Resources, Effects, Optimization Opportunities», supported by the Council for Grants of the President of the Russian Federation for state support of leading scientifc schools of the Russian Federation, Project no. NSh-2722.2020.6, Исследование проведено в рамках проекта «Российская пронаталистская политика: ресурсы, эффекты, возможности оптимизации», поддержанного Советом по грантам Президента Российской Федерации на государственную поддержку ведущих научных школ Российской Федерации (НШ-2722.2020.6)

المصدر: Voprosy statistiki; Том 28, № 5 (2021); 39-48 ; Вопросы статистики; Том 28, № 5 (2021); 39-48 ; 2658-5499 ; 2313-6383

مصطلحات موضوعية: пространственная автокорреляция, population statistics, fertility rates, regional fertility differentiation, spatial autocorrelation, статистика населения, показатели рождаемости населения, региональная дифференциация рождаемости населения

وصف الملف: application/pdf

Relation: https://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/1342/857; Глинский В.В., Серга Л.К. Территориальная дифференциация социально-экономического развития: стимул или тормоз роста экономики России // Экономика Сибири в условиях глобальных вызовов XXI века: сб. ст.: в 6 т. / под ред. В.И. Клисторина, О.В. Тарасовой; Ин-т экономики и организации пром. производства СО РАН. Новосибирск, 2018. С. 54–63.; Barro R.J. Economic Growth in a Cross Section of Countries // Quarterly Journal of Economics. 1991. Vol.106. Iss. 2. P. 407–443. doi: https://doi.org/10.2307/2937943.; Barro R., Sala-I-Martin X. Convergence // Journal of Political Economy. 1992. Vol. 100. No. 2. P. 223–251. doi: https://doi.org/10.1086/261816.; Sala-I-Martin X. The Classical Approach to Convergence Analysis // The Economic Journal. 1996. Vol. 106. Iss. 437. P. 1019–1036. doi: https://doi.org/10.2307/2235375.; Boyle G.E., McCarthy T.G. Simple Measures of Convergence in Per Capita GDP: A Note on Some Further International Evidence // Applied Economics Letters. 1999. Vol. 6. Iss. 6. P. 343–347. doi: https://doi.org/10.1080/135048599353041.; Шубат О.М. Региональная конвергенция рождаемости в России // Экономика региона. 2019. Т. 15. Вып. 3. С. 736–748. doi: https://doi.org/10.17059/2019-3-9.; Moran P.A.P. Notes on Continuous Stochastic Phenomena // Biometrika. 1950. Vol. 37. Iss. 1–2. P. 17–23. doi: https://doi.org/10.1093/biomet/37.1-2.17.; Fischer M.M. Spatial Analysis in Geography // N.J. Smelser, P.B. Baltes (eds). International Encyclopedia of the Social & Behavioral Sciences. Pergamon,2001. C. 14752–14758. doi: https://doi.org/10.1016/B0-08-043076-7/02489-X.; Shubat O., Ivanenko G., Shubat M. The Study of Spatial Autocorrelation of Fertility in Russia // T. Löster, T. Pavelka (eds). The 14th International Days of Statistics and Economics: Conf. Proc. (Prague, Czech Republic, September 10–12, 2020). Prague: MELANDRIUM, 2020. P. 988–997. doi: https://doi.org/10.18267/pr.2020.los.223.0.; Harris R., Moffat J., Kravtsova V. In Search of ‘W’// Spatial Economic Analysis. 2011. Vol. 6. Iss. 3. P. 249–270. doi: https://doi.org/10.1080/17421772.2011.586721.; Cleland J., Wilson C. Demand Theories of the Fertility Transition: An Iconoclastic View // Population Studies. 1987. Vol. 41. Iss. 1. P. 5–30. doi: https://doi.org/10.1080/0032472031000142516.; Vitali A., Billari F.C. Changing Determinants of Low Fertility and Diffusion: A Spatial Analysis for Italy // Population, Space and Place. 2017. Vol. 23. Iss. 2. doi: https://doi.org/10.1002/psp.1998.; Carioli A., Recaño J., Devolder D. The Changing Geographies of Fertility in Spain (1981–2018) // Journal of Regional Research. 2021. Vol. 50. P. 147–167. doi: https://doi.org/10.38191/iirr-jorr.21.015.; Григорьев А.А. Пространственная автокорреляция образовательных достижений в Российской Федерации // Психология. Журнал Высшей школы экономики. 2018. Т. 15. № 1. С. 164–173. doi: https://doi.org/10.17323/1813-8918-2018-1-164-173.; Иноземцев Е.С., Кочетыгова О.В. Пространственный анализ рождаемости и продолжительности жизни в России // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Экономика, управление, право. 2018. Т. 18. № 3. С. 314–321. doi: https://doi.org/10.18500/1994-2540- 2018-18-3-314-321.; Anselin L., Florax R. (eds) New Directions in Spatial Econometrics. Advances in Spatial Science. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 1995. 420 c. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-642-79877-1.; https://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/1342

الاتاحة: https://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/1342
https://doi.org/10.34023/2313-6383-2021-28-5-39-48

المؤلفون: Серков, Л. А., Петров, М. Б., Кожов, К. Б., Serkov, L. A., Petrov, M. B., Kozhov, K. B.

مصطلحات موضوعية: REGION, INTER-REGIONAL CONNECTIONS, SPATIAL AUTOCORRELATION, MORAN'S INDEX, SPATIAL DEVELOPMENT, QUANTILE REGRESSION, РЕГИОН, МЕЖРЕГИОНАЛЬНЫЕ СВЯЗИ, ПРОСТРАНСТВЕННАЯ АВТОКОРРЕЛЯЦИЯ, ИНДЕКС МОРАНА, ПРОСТРАНСТВЕННОЕ РАЗВИТИЕ, КВАНТИЛЬНАЯ РЕГРЕССИЯ

وصف الملف: application/pdf

Relation: Journal of Applied Economic Research. 2021. Vol. 20. № 2; Серков Л. А. Пространственное моделирование взаимодействия регионов Российской Федерации и Республики Беларусь в сфере обрабатывающей промышленности / Л. А. Серков, М. Б. Петров, К. Б. Кожов // Journal of Applied Economic Research. — 2021. — Том 20. — № 2. — С. 217-240.; https://journalaer.ru/ru/arkhiv/journal/216/article/2491/; http://elar.urfu.ru/handle/10995/122358

الاتاحة: http://elar.urfu.ru/handle/10995/122358
https://journalaer.ru/ru/arkhiv/journal/216/article/2491/
https://doi.org/10.15826/vestnik.2021.20.2.010

المؤلفون: Наумов, И. В., Никулина, Н. Л., Naumov, I. V., Nikulina, N. L.

مصطلحات موضوعية: БЮДЖЕТНАЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОСТЬ РЕГИОНА, БЮДЖЕТНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ РЕГИОНА, ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ДОЛГ, ПРОСТРАНСТВЕННАЯ НЕОДНОРОДНОСТЬ, ПРОСТРАНСТВЕННАЯ АВТОКОРРЕЛЯЦИЯ, ИНДЕКС МОРАНА, ИНВЕСТИЦИИ, ДОЛГОВЫЕ ЦЕННЫЕ БУМАГИ, ДЕФИЦИТ БЮДЖЕТА, ПРОФИЦИТ БЮДЖЕТА, REGIONAL BUDGETARY INDEPENDENCE, REGIONAL BUDGETARY SECURITY, PUBLIC DEBT, SPATIAL HETEROGENEITY, SPATIAL AUTOCORRELATION, MORAN'S I, INVESTMENTS, DEBT SECURITIES, BUDGET DEFICIT, BUDGET SURPLUS

وصف الملف: application/pdf

Relation: Экономика региона. 2021. Том 17, выпуск 3; Наумов И. В. Пространственный анализ трансформации бюджетной самостоятельности и безопасности региональных систем / И. В. Наумов, Н. Л. Никулина // Экономика региона. — 2021. — Том 17, выпуск 3. — С. 1042-1056. — DOI:10.17059/ekon.reg.2021-3-23; http://elar.urfu.ru/handle/10995/114331; 85117953139; 000702390200023

الاتاحة: http://elar.urfu.ru/handle/10995/114331
https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2021-3-23

المؤلفون: Петров, М. Б., Серков, Л. А., Кожов, К. Б., Petrov, M. B., Serkov, L. A., Kozhov, K. B.

مصطلحات موضوعية: СВЕРДЛОВСКАЯ ОБЛАСТЬ, ОБРАБАТЫВАЮЩАЯ ПРОМЫШЛЕННОСТЬ, МЕЖРЕГИОНАЛЬНЫЕ СВЯЗИ, ПРОСТРАНСТВЕННАЯ АВТОКОРРЕЛЯЦИЯ, ИНДЕКС МОРАНА, ВЕСОВАЯ МАТРИЦА, ПРОСТРАНСТВЕННОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ, КВАНТИЛЬНАЯ РЕГРЕССИЯ, SVERDLOVSK OBLAST, MANUFACTURING INDUSTRY, INTERREGIONAL RELATIONS, SPATIAL AUTOCORRELATION, MORAN'S I, WEIGHT MATRIX, SPATIAL DISTRIBUTION, QUANTILE REGRESSION

وصف الملف: application/pdf

Relation: Экономика региона. 2021. Том 17, выпуск 3; Петров М. Б. Моделирование гетерогенности взаимовлияния регионов страны в сфере обрабатывающей промышленности / М. Б. Петров, Л. А. Серков, К. Б. Кожов // Экономика региона. — 2021. — Том 17, выпуск 3. — С. 944-955. — DOI:10.17059/ekon.reg.2021-3-16; http://elar.urfu.ru/handle/10995/114323; 85118159714; 000702390200016

الاتاحة: http://elar.urfu.ru/handle/10995/114323
https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2021-3-16

المؤلفون: Красносельская, Д. Х., Krasnoselskaya, D. Kh.

مصطلحات موضوعية: ПОЛИЦЕНТРИЧНОСТЬ, ПРОСТРАНСТВЕННАЯ АВТОКОРРЕЛЯЦИЯ, ПЛОТНОСТЬ ЗАНЯТОСТИ, ЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ, СОЦИАЛЬНАЯ ИНФРАСТРУКТУРА, ДОРОЖНАЯ ИНФРАСТРУКТУРА, POLYCENTRICITY, SPATIAL AUTOCORRELATION, EMPLOYMENT DENSITY, ECONOMIC DEVELOPMENT, SOCIAL INFRASTRUCTURE, ROAD INFRASTRUCTURE

وصف الملف: application/pdf

Relation: Экономика региона. 2021. Том 17, выпуск 2; Krasnoselskaya D. Kh. Examining Regional Polycentricity: Does It Really Matter in Transitional Russia? / D. Kh. Krasnoselskaya // Экономика региона. — 2021. — Том 17, выпуск 2. — С. 389-401. — DOI:10.17059/ekon.reg.2021-2-3; http://elar.urfu.ru/handle/10995/114319; 85118094686; 000663657500003

الاتاحة: http://elar.urfu.ru/handle/10995/114319
https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2021-2-3

المؤلفون: Красных, Сергей Сергеевич

المصدر: Economics and Management; ЭиМ, Том 14, №4, 2020; 44-48 ; Экономика и менеджмент; ЭиМ, Том 14, №4, 2020; 44-48 ; 2413-1016 ; 1997-0129

مصطلحات موضوعية: high-tech export, Russian regions, local Moran’s index, global Moran’s index, spatial autocorrela-tion, высокотехнологичный экспорт, регионы России, локальный индекс Морана, глобальный ин-декс Морана, пространственная автокорреляция

وصف الملف: application/pdf

Relation: https://vestnik.susu.ru/em/article/view/10956/8516; https://vestnik.susu.ru/em/article/view/10956

الاتاحة: https://vestnik.susu.ru/em/article/view/10956

المؤلفون: I. Lakman A., V. Timiryanova M., D. Popov V., И. Лакман А., В. Тимирьянова М., Д. Попов В.

المساهمون: The study was carried out within the framework of the state assignment of the Ministry of Science and Higher Education of the Russian Federation (code of scientific theme: FZWU-2020-0027)., Исследование выполнено в рамках государственного задания Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (код научной темы FZWU-2020-0027).

المصدر: Voprosy statistiki; Том 28, № 2 (2021); 128-139 ; Вопросы статистики; Том 28, № 2 (2021); 128-139 ; 2658-5499 ; 2313-6383

مصطلحات موضوعية: population income indicators, population consumption indicators, panel data, correlation and regression method, spatial panel data model, spatial autocorrelation of data, показатели доходов населения, показатели потребления населения, панельные данные, корреляционно-регрессионный метод, пространственная модель на панельных данных, пространственная автокорреляция данных

وصف الملف: application/pdf

Relation: https://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/1276/832; Аганбегян А.Г. Преодоление бедности и сокращение неравенства по доходам и потреблению в России // ЭКО. 2017. № 9 (519). С. 66–84.; Зубаревич Н.В., Сафронов С.Г. Люди и деньги: доходы, потребление и финансовое поведение населения российских регионов в 2000–2017 гг. // Известия РАН. Серия географическая. 2019. № 5. С. 3–17.; Капустин Е.И. Уровень, качество и образ жизни населения России. Ин-т экономики РАН. М.: Наука, 2006. 324 c.; Dai S.I.S., Sulila I. Purchase Power and Consumption Pattern Change of Society (Analysis of 34 Panel Data in Indonesia) // Journal of Economics and Sustainable Development. 2020. Vol. 11. No. 2. P. 66–73. doi: https://doi.org/10.7176/JESD/11-2-07.; Dubovik M.V., Timiryanova V.M., Zimin A.F. Modeling of the Deferred Demand on the Market of Household Appliances // European Research Studies Journal. 2017. Vol. XX. No. 2B. P. 149–161.; Friedman M.A. A Theory of the Consumption Function. Princeton: Princeton University Press, 1957. 243 p.; Леонидова Е.Г. Стимулирование конечного потребления в контексте снижения регионального неравенства // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2020. Т. 13. № 3. С. 59–73. doi: https://doi.org/10.15838/esc.2020.3.69.5.; Awaworyi Churchill S., Yew S.L. Are government transfers harmful to economic growth? A meta-analysis // Economic Modelling. 2017. No. 64. Р. 270–287. doi: https://doi.org/10.1016/j.econmod.2017.03.030.; Keynes J.M. The General Theory of Employment, Interest and Money. London: Macmillan, 1936.; Иванова В.И. Региональная конвергенция доходов населения: пространственный анализ // Пространственная экономика. 2014. № 4. С. 100–119.; Овчарова Л.Н. и др. Что изменилось в доходах, расходах и потреблении населения? М.: НИУ-ВШЭ, 2014. 42 с.; Гафарова Е.А., Лакман И.А. Эконометрическое моделирование развития муниципальных образований региона с учетом их неоднородности (на примере Республики Башкортостан) // Вопросы статистики. 2017. № 4. С. 54–63.; Региональные особенности уровня и качества жизни: Монография / Учреждение Российской академии наук Институт социально-экономических проблем народонаселения РАН. М.: ООО «М-Студио», 2012. 392 с.; Khan A.H. Aggregate consumption function and income distribution effect: Some evidence from developing countries. World Development. 1987. Vol. 15. Iss. 10–11. P. 1369–1374. doi: https://doi.org/10.1016/0305-750x(87)90130-6.; Li G. et al. Monitoring the spatiotemporal dynamics of poor counties in China: Implications for global sustainable development goals // Journal of Cleaner Production. 2019. Vol. 227. Р. 392–404. doi: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.04.135.; Palmer-Jones R., Sen K. It is where you are that matters: the spatial determinants of rural poverty in India // Agricultural Economics. 2006. Vol. 34. Iss. 3. Р. 229–242. doi: https://doi.org/10.1111/j.1574-0864.2006.00121.x.; Demidova O. Spatial effects for the eastern and western regions of Russia: a comparative analysis // International Journal of Economic Policy in Emerging Economies. 2015. Vol. 8. No. 2. Р. 153–168. doi: https://doi.org/10.1504/ijepee.2015.069594.; Неганова В.П., Наумов И.В., Седельников В.М. Исследование и моделирование потребительского рынка мегаполиса // Практический маркетинг. 2019. № 8(270). С. 3–14.; Тимирьянова В.М., Зимин А.Ф., Жилина Е.В. Пространственная составляющая в изменении розничного рынка товаров // Экономика региона. 2018. Т. 14. Вып. 1. С. 164–175.; Morrison K.T., Nelson T.A., Ostry A.S. Mapping spatial variation in food consumption // Applied Geography. 2011. Vol. 31. Iss. 4. P. 1262–1267. doi: https://doi.org/10.1016/j.apgeog.2010.11.020.; Hall A. Testing for a unit root in time series with pretest data-based model selection // Journal of Business & Economic Statistics. 1994. Vol. 12. Iss. 4. Р. 461–470.; Altonji J.G., Siow A. Testing the Response of Consumption to Income Changes with (Noisy) Panel Data // The Quarterly Journal of Economics. 1987. Vol. 102. Iss. 2. P. 293–328. doi: https://doi.org/10.2307/1885065.; Baker S.R. Debt and the Consumption Response to Household Income Shocks // SSRN Electronic Journal. 2015. doi: https://doi.org/10.2139/ssrn.2541142.; Постников Е.А. Эконометрическое моделирование развития регионов России на основе панельных данных // Управление в современных системах. 2016. № 2(9). С. 3–12.; Baltagi B.H. et al. Testing for Serial Correlation, Spatial Autocorrelation and Random Effects Using Panel Data // Journal of Econometrics. 2007. Vol. 140(1). P. 5–51.; Millo G., Piras G. Splm: Spatial Panel Data Models in R // Journal of Statistical Software. 2012. Vol. 47(i01). URL: http://hdl.handle.net/10.18637/jss.v047.i01.; Ciccarelli C., Elhorst J.P. A dynamic spatial econometric diffusion model with common factors: The rise and spread of cigarette consumption in Italy // Regional Science and Urban Economics. 2017. doi: https://doi.org/10.1016/j.regsciurbeco.2017.07.003.; Jankiewicz M. The Convergence of Food Expenditures in the European Union Countries – a Spatio-Temporal Approach // Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica. 2019. doi: https://doi.org/10.18778/0208-6018.340.06.; Verhelst B., Van den Poel D. Deep habits in consumption: a spatial panel analysis using scanner data // Empirical Economics. 2013. № 47(3). Р. 959–976. doi: https://doi.org/10.1007/s00181-013-0776-4.; Kapoor M., Kelejian H.H., Prucha I.R. Panel Data Model with Spatially Correlated Error Components // Journal of Econometrics. 2007. Vol. 140(1). P. 97–130.; Mutl J., Pfaffermayr M. The Hausman Test in a Cliff and Ord Panel Model // Econometrics Journal. 2011. Vol. 14. P. 48–76.; https://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/1276

الاتاحة: https://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/1276
https://doi.org/10.34023/2313-6383-2021-28-2-128-139

المؤلفون: Лаврикова, Ю. Г., Суворова, А. В., Lavrikova, Yu. G., Suvorova, A. V.

مصطلحات موضوعية: SPATIAL DEVELOPMENT, SPATIAL ORGANISATION OF THE ECONOMY, REGIONAL ECONOMY, OPTIMISATION OF SPATIAL ORGANISATION, SPATIAL HETEROGENEITY, POLARISED DEVELOPMENT, CONCENTRATION LEVEL, INTERTERRITORIAL DIFFERENTIATION, CONNECTEDNESS OF TERRITORIES, SPATIAL AUTOCORRELATION, ПРОСТРАНСТВЕННОЕ РАЗВИТИЕ, ПРОСТРАНСТВЕННАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ ЭКОНОМИКИ, ЭКОНОМИКА РЕГИОНА, ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ОРГАНИЗАЦИИ, ПРОСТРАНСТВЕННАЯ НЕОДНОРОДНОСТЬ, ПОЛЯРИЗОВАННОЕ РАЗВИТИЕ, УРОВЕНЬ КОНЦЕНТРАЦИИ, СТЕПЕНЬ МЕЖТЕРРИТОРИАЛЬНОЙ ДИФФЕРЕНЦИАЦИИ, СВЯЗАННОСТЬ ТЕРРИТОРИЙ, ПРОСТРАНСТВЕННАЯ АВТОКОРРЕЛЯЦИЯ

وصف الملف: application/pdf

Relation: Экономика региона. 2020. Том 16, выпуск 4; Оптимальная пространственная организация экономики региона: поиск параметров и зависимостей / Ю. Г. Лаврикова, А. В. Суворова. – DOI 10.17059/ekon.reg.2020-4-1 // Экономика региона. — 2020. — Том 16, выпуск 4. — С. 1017-1030.; WOS:000000604649400001; http://elar.urfu.ru/handle/10995/98159; 85100318656; 000604649400001

الاتاحة: http://elar.urfu.ru/handle/10995/98159
https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2020-4-1

المؤلفون: Naumov, I. V., Dubrovskaya, J. V., Kozonogova, E. V., Наумов, И. В., Дубровская, Ю. В., Козоногова, Е. В.

مصطلحات موضوعية: DIGITAL TRANSFORMATION, INDUSTRIAL ENTERPRISE, RFID-TECHNOLOGY, MIGRATION FLOW MATRIX, MORAN’S INDEX, SPATIAL AUTOCORRELATION, LOCAL INDEX OF SPATIAL AUTOCORRELATION, SPATIAL HETEROGENEITY, HIGHLY QUALIFIED PERSONNEL, DIGITAL SPACE, ЦИФРОВАЯ ТРАНСФОРМАЦИЯ, ПРОМЫШЛЕННОЕ ПРЕДПРИЯТИЕ, RFID-ТЕХНОЛОГИИ, МАТРИЦА МИГРАЦИОННЫХ ПОТОКОВ, ИНДЕКС МОРАНА, ПРОСТРАНСТВЕННАЯ АВТОКОРРЕЛЯЦИЯ, ЛОКАЛЬНЫЙ ИНДЕКС ПРОСТРАНСТВЕННОЙ АВТОКОРРЕЛЯЦИИ, ПРОСТРАНСТВЕННАЯ НЕОДНОРОДНОСТЬ, ВЫСОКОКВАЛИФИЦИРОВАННЫЕ КАДРЫ, ЦИФРОВОЕ ПРОСТРАНСТВО

وصف الملف: application/pdf

Relation: Экономика региона. 2020. Том 16, выпуск 3; Наумов И. В. Цифровизация промышленного производства в регионах России: пространственные взаимосвязи / И. В. Наумов, Ю. В. Дубровская, Е. В. Козоногова // Экономика региона. — 2020. — Том 16, выпуск 3. — С. 896-910.; http://elar.urfu.ru/handle/10995/92120

الاتاحة: http://elar.urfu.ru/handle/10995/92120
https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2020-3-17

المؤلفون: Nevzorova, E. N., Kireenko, A. P., Mayburov, I. A., Невзорова, Е. Н., Киреенко, А. П., Майбуров, И. А.

مصطلحات موضوعية: ECONOMIC ACTIVITIES, ECONOMIC CRIMES, RUSSIAN REGIONS, SHADOW ECONOMY, SPATIAL AUTOCORRELATION, SPATIAL CORRELATION, SPATIAL ECONOMETRICS, SPATIAL PATTERNS, TAX CRIMES, TAX EVASION, ТЕНЕВАЯ ЭКОНОМИКА, ПРОСТРАНСТВЕННАЯ ЭКОНОМЕТРИКА, ПРОСТРАНСТВЕННАЯ АВТОКОРРЕЛЯЦИЯ, УКЛОНЕНИЕ ОТ УПЛАТЫ НАЛОГОВ, НАЛОГОВАЯ ПРЕСТУПНОСТЬ, ПРЕСТУПЛЕНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ НАПРАВЛЕННОСТИ, ВИДЫ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ, ПРОСТРАНСТВЕННЫЕ ВЗАИМОСВЯЗИ, ПРОСТРАНСТВЕННЫЕ ЗАКОНОМЕРНОСТИ, РЕГИОНЫ РОССИИ

وصف الملف: application/pdf

Relation: Экономика региона. 2020. Том 16, выпуск 2; Невзорова Е. Н. Пространственные взаимосвязи и закономерности распространения теневой экономики в России / Е. Н. Невзорова, А. П. Киреенко, И. А. Майбуров. – DOI 10.17059/2020-2-10. – Текст : электронный // Экономика региона. — 2020. — Том 16, выпуск 2. — С. 464-478.; https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85091354882&doi=10.17059%2f2020-2-10&partnerID=40&md5=806715c778f727c068ada0cd1670d4f6; WOS:000546212400010; http://elar.urfu.ru/handle/10995/92082; 85091354882; 000546212400010

الاتاحة: http://elar.urfu.ru/handle/10995/92082
https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85091354882&doi=10.17059%2f2020-2-10&partnerID=40&md5=806715c778f727c068ada0cd1670d4f6
https://doi.org/10.17059/2020-2-10