авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 9 |

Механизмы формирования приоритетных условий и направлений инновационного развития постдепрессивного угледобывающего региона

-- [ Страница 3 ] --

2.2 Многоотраслевая экономика как доминирующая тенденция в развитии постдепрессивного угольного региона

2.3 Совершенствование механизмов управления занятостью населения в постдепрессивном угольном регионе

3. ПРЕОДОЛЕНИЕ РЕГИОНАЛЬНОЙ ДЕПРЕССИВНОСТИ ЧЕРЕЗ СОЗДАНИЕ ЗОН ПРИОРИТЕТНОГО РАЗВИТИЯ

3.1 Теория и практика административно-правового становления свободных и особых экономических зон в современной России и ее регионах

3.2 Градообразующие предприятия Восточного Донбасса и создание на их основе «точечных» особых экономических зон

3.3 Методика расчета мультипликативного эффекта инвестиций в особые экономические зоны промышленно-производственного типа

4. ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ ВОСТОЧНОГО ДОНБАССА В УСЛОВИЯХ СНИЖЕНИЯ ДЕПРЕССИВНОСТИ

4.1 Программно-целевой метод и совершенствование нормативно-правовой базы развития инновационной сферы региона

4.2 Развитие инновационной инфраструктуры региона

4.3 Особенности венчурного инвестирования в традиционно-шахтерские территории

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

ПРИЛОЖЕНИЯ

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы исследования, степень разработанности проблемы, формулируются цели и задачи, излагаются положения, выносимые на защиту и элементы их научной новизны.

В первой главе «Проблемы и методологические основы формирования механизмов развития постдепрессивного угольного региона» охарактеризованы различные методологические подходы к типологизации регионов и предложена методика выделения постдепрессивного региона методом кластерного анализа (таксономий), проанализированы теория и практика урегулирования социально-экономических последствий угольной отрасли, обоснованы методологические положения по формированию и реализации механизмов развития постдепрессивного угольного региона.

На основе анализа различных точек зрения ученых и практиков, касающихся экономических аспектов понятия «регион» автором принято понятие подразумевающее регион, как сложившийся механизм (систему), минигосударство на региональном уровне, развивающееся и существующее в специфических условиях, обусловленных рядом территориальных отраслевых, демографических и экономических факторов.

Что касается конкретного аспекта исследования – угледобывающего региона, то это – территория, на которой в течение длительного времени (нередко до полутора веков) сложился производственно-технический, транспортно-коммуникационный и социально-экономический комплекс, обеспечивающий добычу и переработку каменного угля, на расположенных здесь же металлургических заводах и предприятиях топливно-энергетического комплекса.

Границы такого угледобывающего региона могут совпадать с границами субъекта Федерации России (Кемеровская область – Кузнецкий угольный бассейн) или границами административно-территориальных делений какого-либо государства (Донецкая и Луганская область Украины – Центральный Донбасс; Карагандинская область Казахстана – Карагандинский угольный бассейн; Катовицкое воеводство в Польше, где расположена Верхнесилезская или Катовицкая городская агломерация шахтерских городов и поселков – месторождений Верхнесилезского угольного бассейна), а могут составлять часть административно-территориального деления, включая группу шахтерских поселков и небольших городов с прилегающими территориями, где угольная отрасль является градо- и поселкообразующей, то есть совпадать с площадью угольного бассейна или района месторождений (в недалеком прошлом в России до реструктуризации это – части Тульской (половина разрозненных месторождений Подмосковного угольного бассейна) и Челябинской (Печорский угольный бассейн), Красноярского края (город Черногорск, расположенный в южной части этого края, где с 70-х годов двадцатого века формировался Саянский территориально-производственный комплекс), Приморского края (города Партизанск, Артем), Сахалинской области (города Углегорск и Поронайск), Ростовской области (Восточный Донбасс); части Днепропетровской области (Западный Донбасс), Львовской и Волынской областей Украины (Львовско-Волынский угольный бассейн); часть Павлодарской области Казахстана (Экибастузский угольный бассейн); агломерация шахтерских городов и поселков, расположенных на площади каменно-угольного бассейна Петрошани в Румынии.

Население таких территорий объединено сходными чертами образа жизни, особенностями социально-территориальной шахтерской общности (от нескольких тысяч человек до двух миллионов (как в Верхней Силезии), до трех миллионов (как в Кузбассе), до восьми миллионов (как в центральном Донбассе).

Анализ имеющихся в отечественной и зарубежной литературе концептуально-методических подходов к определению региональной депрессивности позволил сделать вывод о том, что они сводятся к перечню разнообразных факторов ее характеризующих, либо к построению интегрального показателя на основе использования индикаторов, не позволяющих комплексно оценить социально-экономическое положение региона.

В предлагаемой автором методике оценка уровня депрессивности угольного региона осуществляется на основании интегрального показателя, рассчитанного с использованием метода кластерного анализа (таксономий).

Суть последнего заключается в распределении всех рассматриваемых признаков (индикаторов), характеризующих изучаемый объект по группам, называемым кластерами (таксонами). В каждый из них входят схожие индикаторы. И те, которые включены в разные группы, качественно отличаются между собой, являются независимыми и по-разному характеризуют изучаемый объект (показатель уровня депрессивности региона).

Для описания свойств группы выделяется ее совокупный признак, при этом указывается мера, связывающая его со своей группой признаков. Исходный объект, таким образом, может характеризоваться факторами, которых существенно меньше, чем признаков и они обладают свойством взаимной независимости друг от друга. Сила влияния факторов на изучаемый объект описывается другой мерой, чем для признаков одной группы, например, естественной мерой n-мерного арифметического пространства.

Процесс распределения всех индикаторов на кластеры и определения меры, как для каждой группы, так и между кластерами называется кластеризацией. В качестве основных индикаторов уровня развития территорий из 168 социально-экономических показателей методом качественного анализа было отобрано 22 индикатора, сгруппированных в 7 кластеров (групп) по принципу подобия (рисунок 1).

Статистический сбор данных за период с 1993 года по 2007 год (за 15 лет) по шахтерским территориям проводился по городам Ростовской области: Шахты, Белая Калитва, Гуково, Зверево, Красный Сулин, Донецк, Новошахтинск.































Рис.1 – Индикаторы социально-экономического состояния региона1

На их основе методом кластерного анализа были проведены расчеты количественных значений каждой группы индикаторов, а также получен следующий интегральный показатель уровня депрессивности (таблица 1).



Таблица 1

Значения интегральных показателей уровня депрессивности шахтерских территорий Восточного Донбасса и Ростовской области (1993 2007 г.г.)1

Шахтерские территории

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

2007

Восточный Донбасс

0,851

0,833

0,860

0,945

1,075

1,024

1,241

1,444

1,633

1,542

1,690

1,895

2,053

2,237

2,435

г. Белая Калитва

1,476

1,271

1,300

0,923

0,692

0,703

0,888

0,907

0,956

1,114

1,180

1,231

1,411

1,789

2,131

г. Гуково

2,224

1,857

1,883

1,996

1,689

2,003

1,703

1,431

1,937

1,571

1,396

1,403

1,636

1,723

2,035

г. Донецк

1,883

1,400

0,851

0,413

0,463

0,483

0,843

0,670

1,087

0,948

0,913

0,688

0,920

1,141

1,647

г. Зверево

1,668

1,345

1,642

1,506

0,782

0,404

0,499

1,386

0,863

1,141

1,200

1,149

1,370

1,324

1,560

г. Красный Сулин

1,513

0,892

0,966

1,039

1,006

0.979

0,844

1,095

1,163

0,838

0,953

0,975

0,963

1,087

1,525

г. Новошахтинск

1,610

1,230

1,117

1,047

0,800

0,616

0,620

0,622

0,941

0,660

0,613

0,529

0,704

0,845

0,896

г. Шахты

0,881

0,949

1,016

0,994

1,007

0,882

0,821

0,779

0,822

0,748

0,846



Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 9 |
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.