Дослідження структури та динаміки диференціації соціально-економічного розвитку регіонів України на основі кластерного аналізу
В статті наведено результати дослідження диференціації соціально-економічного розвитку регіонів України з використанням кластерного аналізу та методологію, яка може бути використана для вирішення цього завдання. Об’єктами спостереження є регіони України. Підбір показників здійснювався таким чином, щ...
Saved in:
| Published in: | Економічний вісник Донбасу |
|---|---|
| Date: | 2016 |
| Main Authors: | , |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Інститут економіки промисловості НАН України
2016
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/109451 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Дослідження структури та динаміки диференціації соціально-економічного розвитку регіонів України на основі кластерного аналізу / О.А. Рядно, О.В. Беркут // Економічний вісник Донбасу. — 2016. — № 1 (43). — С. 60-67. — Бібліогр.: 14 назв. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1860235304974155776 |
|---|---|
| author | Рядно, О.А. Беркут, О.В. |
| author_facet | Рядно, О.А. Беркут, О.В. |
| citation_txt | Дослідження структури та динаміки диференціації соціально-економічного розвитку регіонів України на основі кластерного аналізу / О.А. Рядно, О.В. Беркут // Економічний вісник Донбасу. — 2016. — № 1 (43). — С. 60-67. — Бібліогр.: 14 назв. — укр. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Економічний вісник Донбасу |
| description | В статті наведено результати дослідження диференціації соціально-економічного розвитку регіонів України з використанням кластерного аналізу та методологію, яка може бути використана для вирішення цього завдання. Об’єктами спостереження є регіони України. Підбір показників здійснювався таким чином, щоб набір показників охоплював основні сфери соціально-економічного розвитку. Для зменшення кількості вхідних даних використовувався факторний аналіз. Для розрахунку кластерів було використано метод Уорда. За результатами кластерного аналізу виділено 5 кластерів.
В статье приведены результаты исследования дифференциации социально-экономического развития регионов Украины с использованием кластерного анализа и методология, которая может быть использована для решения этой задачи. Объектами наблюдения являются регионы Украины. Подбор показателей осуществлялся таким образом, чтобы набор показателей охватывал основные сферы социально-экономического развития. Для уменьшения количества входных данных использовался факторный анализ. Для расчета кластеров был использован метод Уорда. По результатам кластерного анализа выделено 5 кластеров.
This paper will present summary of previous research of differentiation of socio-economic development of Ukraine's regions using cluster analysis and describe the methodology that can be used for this task. The objects of observation are regions of Ukraine. The indicators were selected so that the set of indicators covering the main areas of socio-economic development. For reducing the number of input data is used factor analysis. For the calculation of the clusters the Ward technique is used. The cluster analysis identifies 5 clusters.
|
| first_indexed | 2025-12-07T18:23:38Z |
| format | Article |
| fulltext |
О. А. Рядно, О. В. Беркут
60
Економічний вісник Донбасу № 1(43), 2016
УДК 316.42+519.237.8:332(477)
О. А. Рядно,
доктор технічних наук,
О. В. Беркут,
Університет митної справи та фінансів, м. Дніпропетровськ
ДОСЛІДЖЕННЯ СТРУКТУРИ ТА ДИНАМІКИ ДИФЕРЕНЦІАЦІЇ
СОЦІАЛЬНО-ЕКОНОМІЧНОГО РОЗВИТКУ РЕГІОНІВ УКРАЇНИ
НА ОСНОВІ КЛАСТЕРНОГО АНАЛІЗУ
Постановка проблеми. Відмінності соціально-
економічного розвитку регіонів країн останнім ча-
сом досить часто обговорюються в науковій літера-
турі, як вітчизняних, так і закордонних авторів. Різ-
ниця в рівні розвитку регіонів негативно впливає на
рівень розвитку країни в цілому та повинна втриму-
ватися в стійких межах. Результати аналізу дифе-
ренціації соціально-економічного розвитку регіонів
можуть слугувати основою для державної політики
як на рівні регіонів, так і на рівні держави в цілому.
Методологія, яка використовується в дослі-
дженні включає багатовимірний статистичний ме-
тод – кластерний аналіз, який дозволяє виявити
стійкі групи регіонів за множиною характеристик.
Перевага кластерного аналізу полягає в тому, що він
дозволяє розподіляти об'єкти не по одному параме-
тру, а по цілому набору ознак. Крім того, кластерний
аналіз на відміну від більшості математико-статис-
тичних методів не накладає ніяких обмежень на за-
кони розподілу значень розглянутих факторів.
«Необхідність використання методів кластер-
ного аналізу у вітчизняній практиці продиктована
тим, що він дозволяє окреслити рамки і межі інтег-
рації всіх головних інструментів державної полі-
тики економічного розвитку і є засобом забезпе-
чення процесу сталого розвитку регіонів… Кластер-
ний аналіз повинен проводитися в два етапи: пер-
ший етап – у регіональній економіці виявляються
(ідентифікуються) наявні та потенційні кластери;
другий етап – аналіз виявлених кластерів, для яких
в подальшому буде розроблятися політика підтрим-
ки» [1, с. 71-72].
Аналіз останніх досліджень і публікацій.
Кластерний аналіз досить часто використовується в
наукових роботах для вивчення диференціації соці-
ально-економічного розвитку регіонів, як вітчизня-
ними, так і закордонними авторами. Кожен з авторів
використовує свій методологічний підхід щодо про-
ведення класифікації регіонів за допомогою методів
кластерного аналізу. Під час побудови будь-якої
класифікації досить важливим є вибір бази та мето-
дики класифікації тому, що ці два фактори можуть
дати різні результати.
Кластер – група яких-небудь об’єктів, які виок-
ремлюються у великій сукупності по тій чи іншій за-
гальній для цієї групи ознаці [2]. Об'єкти всередині
такого кластера не повинні мати будь-які функціо-
нальні зв'язки, не зобов'язані бути причинно пов'я-
зані з будь-яким джерелом їх стану, вони просто
схожі за значеннями виділених параметрів всере-
дині генеральної сукупності.
Розглянемо методологічні підходи, які викори-
стовуються в науковій літературі для проведення
кластерного аналізу в задачах дослідження дифе-
ренціації соціально-економічного розвитку терито-
рій.
Перед проведенням кластерного аналізу прово-
диться виключення показників, які мають високий
ступінь парної кореляції (r>0,8 або навіть r>0,9)
тому, що такі показники можуть домінувати та при-
вести до спотворення результатів дослідження; для
нівелювання різної ваги показників проводиться
нормування показників [3].
Кластерний аналіз може бути досить суб'єктив-
ним, так як його результати можуть залежати від об-
раного методу та бази дослідження. Саме тому деякі
автори проводять аналіз одних і тих даних кількома
методами, а потім порівнюють результати [4; 5].
Кластеризація проводиться в декілька етапів. На
першому етапі для ідентифікації кількості та визна-
чення центроїдів кластерів використовуються ієрар-
хічні методи. На другому етапі, центроїди викорис-
товуються в якості вихідних точок, для неієрархіч-
ного методу k - середніх, який покращує результати
утворення кластерів [6; 7; 8].
В останні роки в економіці математичні методи
кластеризації засновані на кластеризації значного
числа об’єктів по порівняно малому числу парамет-
рів. В першу чергу це пов’язано з тим, що кластери-
зація великого числа регіонів по значній кількості
параметрів досить складна з змістовної точки зору.
Тому, що кластеризація об’єктів проводиться в ба-
гатовимірному просторі, і говорити про форму і ві-
зуалізацію кластерів неможливо, основною гаран-
тією наявності реальної кластерної структури є її
якісна змістовність і аналітична ясність.
Такий результат можна отримати, якщо зни-
зити кількість змінних – відмовитися від частини
змінних, тобто втратити інформативність (в цьому
випадку необхідно розробити критерії вибору най-
більш змістовних змінних).
О. А. Рядно, О. В. Беркут
61
Економічний вісник Донбасу № 1(43), 2016
Ще один методологічний підхід до зменшення
кількості змінних під час аналізу – використання
групування показників за типами, тобто показники
поділяються на групи, які відносяться до різних
сфер (економічної, соціальної, демографічної тощо).
Потім по кожному типу змінних проводиться клас-
теризація. Результати кластеризації зіставляються і
виявляються групи регіонів, стійких по відношенню
до кожної кластеризації. Отримані результати якіс-
но інтерпретуються. Дана методика дозволяє порів-
нювати між собою регіони за вказаними показни-
ками і зіставляти різні сфери життєдіяльності регі-
ону в розрізі порівняльного аналізу [9].
Для зниження розмірності вихідних даних ви-
користовуються методи факторного аналізу. За
отриманими значеннями факторів проводиться кла-
стерний аналіз, який розбиває загальну сукупність
регіонів на підгрупи «схожих» за факторними зна-
ченням регіонів [10].
У роботі М.М. Райської проводиться кластери-
зація 76 регіонів по 13-ти змінним (розглянуті змінні
відносяться до економічної, комунікаційної, науко-
вої та освітньої сфер). Тут не проводиться розбиття
на групи змінних і кластеризація проводиться тільки
одна, відразу по всім змінним, по кожному часовому
зрізу. Отримані кластери змістовно описуються і ін-
терпретуються, також аналізується склад кластерів
від зрізу до зрізу, і розглядаються причини переходу
суб’єктів в кластери з відповідно більш високим або
більш низьким потенціалом [11].
Досить цікавий методичний підхід викорис-
тано авторами у роботі [5] для класифікації регіонів
Білорусі за економічним розвитком. Мета цієї ро-
боти не класифікувати регіони для кожного часо-
вого зрізу окремо, а проведення дослідження для
всієї множини даних, тобто створюється пул даних
для всіх п’яти років одночасно. Такий підхід вико-
ристовується для того, щоб зрозуміти процеси та
тенденції, які відбуваються в регіонах у зв’язку із
змінами господарської діяльності.
Метою даної статті є вивчення диференціації
соціально-економічного розвитку регіонів України,
класифікація регіонів за соціально-економічним
розвитком у відносно однорідні групи, визначення
характеристик цих груп, основних тенденцій змін
складу груп та їх якісних характеристик.
Виклад основного матеріалу дослідження. В
якості метода аналізу було вибрано кластерний ана-
ліз. Кластерний аналіз може бути описаний, як спо-
сіб для формування однорідних груп об’єктів та їх
характеристик. Таким чином можна сформувати де-
кілька однорідних груп із множини об’єктів з одна-
ковими характеристиками та порівняти їх.
Інформація про об'єкти (регіони України) може
бути представлена у вигляді двовимірної таблиці па-
раметрів xij розмірністю N x n. Регіони, які станов-
лять сукупність об'єктів (число об'єктів N = 25), ко-
жен з яких характеризується набором n = 23 параме-
трів (ознак).
Джерелом статистичних даних є статистичний
збірник «Регіони України» за 2009-2014 роки, офі-
ційний сайт Державної служби статистики України,
офіційні сайти обласних державних адміністрацій
областей України. До аналізу не включені дані за
2014 рік у зв’язку з тим, що дані по Донецькій та Лу-
ганський областях є неповними та надаються без
урахування частини зони проведення антитерорис-
тичної операції, що робить дані за 2014 рік несуміс-
ними з даними за попередні роки.
Об’єктами спостереження є регіони України.
Підбір показників здійснювався таким чином, щоб
охопити основні сфери соціально-економічного
розвитку. Для нівелювання розміру регіонів засто-
совувалося нормування на одну людину. Для забез-
печення однорідності вихідних даних були виклю-
чені «аномальні» спостереження, які складаються
під впливом особливих факторів та не є характер-
ними для всієї сукупності об’єктів (до аналізу не
були включені дані по м. Київ).
Ознаки, які були відібрані для дослідження ма-
ють різну розмірність та різну одиницю масштабу.
Тому для того, щоб зробити можливим зіставлення
ознак та усунути вплив розмірності матрицю вихід-
них даних необхідно нормувати, тобто ввести єди-
ний масштаб для всіх ознак. Найбільш поширений
вид такого нормування матриці даних - приведення
до стандартної форми, що передбачає перехід від
значень хij до
= , (1)
де xij – значення j-ї ознаки для i-го об'єкта; – cе-
реднє арифметичне значення j-ї ознаки; sj – серед-
ньоквадратичне відхилення j-го ознаки (sj
2 – диспе-
рсія j-ї ознаки).
Процес кластеризації проведено в три етапи:
1) кластеризація по кожному часовому зрізу ок-
ремо;
2) кластеризація по всьому набору даних одно-
часно;
3) порівняння результатів першого та другого
етапів, визначення основних тенденцій та характе-
ристик.
Пояснимо докладніше необхідність виділення
двох етапів аналізу (першого та другого) замість од-
ного. На першому етапі проводиться кластерний
аналіз для кожного року окремо.
На другому етапі процес кластеризації передба-
чає класифікацію регіонів за повним набором даних,
який було отримано шляхом об'єднання даних за
2009-2013 роки по всіх регіонах в один масив даних.
Таке об'єднання дає можливість відстежити рух ре-
гіонів між кластерами з року в рік, що обумовлено
змінами в їх соціально-економічній діяльності, оці-
О. А. Рядно, О. В. Беркут
62
Економічний вісник Донбасу № 1(43), 2016
нити зміни рівня соціально-економічного розвитку
регіонів, а також основні тенденції цих змін.
Процедура створення повного набору даних
показана на рис. 1. Таким чином, замість того, щоб
працювати окремо з п’ятьма щорічними наборами
даних ми об’єднали їх в одну таблицю. Дослідження
проводиться по 25 регіонах України, які характери-
зуються 23 параметрами, в аналіз включені дані за 5
років, тому в результаті об’єднання отримуємо таб-
лицю, яка складається із 125 рядків і 23 стовпців.
Рис. 1. Процедура створення повного набору даних
Класифікація регіонів для кожного окремо взя-
того року, скоріше, додатковий інструмент для пе-
ревірки результатів класифікації за повним набором
даних у разі виявлених розбіжностей цієї класифіка-
ції.
З усіх методів кластерного аналізу найпошире-
нішими є ієрархічні агломеративні методи. Сутність
цих методів полягає в тому, що на першому етапі ко-
жен об'єкт вибірки розглядається як окремий клас-
тер. Процес об'єднання кластерів відбувається пос-
лідовно на підставі матриці відстаней або матриці
подібності об'єднуються найбільш близькі об'єкти.
В дослідженні використовується ієрархічний
кластерний аналіз, а саме метод Уорда. В якості від-
стані між кластерами береться приріст суми квадра-
тів відстаней об'єктів до центрів кластерів, що отри-
мується в результаті їх об'єднання. На відміну від ін-
ших методів кластерного аналізу для оцінки відста-
ней між кластерами, тут використовуються методи
дисперсійного аналізу. На кожному кроці алгоритму
об'єднуються такі два кластери, які призводять до
мінімального збільшення цільової функції, тобто
внутрішньогрупової суми квадратів. Цей метод на-
правлений на об'єднання близько розташованих кла-
стерів і "прагне" створювати кластери малого роз-
міру [12].
На першому та другому етапах дослідження
перш ніж перейти до проведення кластерного ана-
лізу з метою покращення інтерпретації результатів
було проведено зниження кількості вихідних показ-
ників за допомогою методу головних компонент.
Методика використання факторного аналізу для
оцінки диференціації соціально-економічного роз-
витку регіонів України розглянуто в роботі [13; 14].
Суть методу головних компонент - скоротити число
пояснюючих змінних до найбільш суттєво впливо-
вих факторів.
Перед побудовою головних компонент необ-
хідно перевірити тісноту зв’язку між показниками.
Факт корельованості соціально-економічних показ-
ників свідчить про те, що є можливість перейти до
опису процесу на підставі меншого числа факторів,
ніж загальна кількість обраних вихідних показників,
тобто використання факторного аналізу є виправда-
ним. За допомогою матриці парних кореляцій мож-
на встановити ступінь лінійної залежності між ви-
хідними показниками. На основі вихідних показни-
ків була розрахована матриця парних коефіцієнтів
кореляції. В результаті проведеної оцінки коефіці-
єнтів кореляції виключені показники, для яких зна-
чення більшості коефіцієнтів парної кореляції не пе-
ревищують 0,33.
О. А. Рядно, О. В. Беркут
63
Економічний вісник Донбасу № 1(43), 2016
Для подальшого аналізу були відібрані наступ-
ні показники: капітальні інвестиції (KAPINV), прямі
іноземні інвестиції в регіони України (ININVEST),
обсяг реалізованої промислової продукції (товарів,
послуг) (PROM), оборот роздрібної торгівлі
(ROZTORG), загальний обсяг витрат за напрямами
інноваційної діяльності (INOV), фінансові резуль-
тати підприємств до оподаткування (сальдо) (FR),
коефіцієнт покриття експортом імпорту (KPEI), ко-
ефіцієнт міграційного приросту (скорочення) насе-
лення (KMPN), коефіцієнт зайнятості (KZAN), се-
редньомісячна номінальна заробітна плата праців-
ників (SZP), частка населення із середньодушовими
еквівалентними загальними доходами на місяць
нижче прожиткового мінімуму (CHNPM).
Для визначення кількості головних компонент,
яка буде достатньою для опису диференціації соці-
ально-економічного розвитку регіонів. були розра-
ховані власні значення компонент. За критерієм
Кайзера необхідно відкинути всі компоненти з вла-
сними значеннями менше 1. За цим критерієм була
визначена кількість головних компонент для кож-
ного року окремо та для повного набора даних. Для
всіх варіантів аналізу достатня кількість головних
компонент складає 4 [11].
Отримані компоненти трохи змінювалися з
плином часу, але, порівнюючи їх загальні риси,
можна зупинитися на тих, які були виділені під час
аналізу повного набору даних.
Наведемо «обернуту матрицю компонентів»,
використовуючи як метод відбору - аналіз головних
компонент, метод обертання – варімакс (табл. 1). У
кожному рядку «обернутої матриці компонентів»
визначені факторні навантаження з найбільш вели-
ким абсолютним значенням, їх величину слід розу-
міти як кореляційні коефіцієнти між показниками і
компонентами.
Таблиця 1
Обернута матриця компонентів
Показник
Компонента
1 2 3 4
KAPINV 0,599 0,618 -0,230 -0,009
PROMPR 0,505 0,663 0,438 0,102
ROZTORG 0,910 0,128 -0,091 0,062
ININVEST 0,116 0,660 -0,150 0,426
INOV 0,085 -0,009 0,048 0,909
FR 0,143 0,824 0,099 -0,161
KPEI 0,132 0,183 0,881 -0,017
KMPN 0,413 0,303 -0,724 -0,051
KZAN 0,781 0,161 -0,240 0,220
SZP 0,910 0,195 0,154 0,031
CHNPM -0,724 -0,165 -0,067 0,022
Джерело: складено авторами за результатами
факторного аналізу по повному набору даних.
Перша компонента складається з показників,
які прямим та непрямим чином пов’язані з рівнем
економічного розвитку регіону та якістю життя на-
селення. Першу компоненту формують три показ-
ника з найбільш високими позитивними факторни-
ми навантаженнями, а саме оборот роздрібної тор-
гівлі (ROZTORG), коефіцієнт зайнятості (KZAN),
середньомісячна номінальна заробітна плата праці-
вників (SZP); один параметр із значним негативним
факторним навантаженням – частка населення із се-
редньодушовими еквівалентними загальними дохо-
дами на місяць нижче прожиткового мінімуму
(CHNPM).
Друга компонента може бути охарактеризо-
вана, як рівень розвитку промисловості в регіоні та
тісно пов’язана з ефективністю роботи підприємств
в регіоні. До складу компоненти входять наступні
показники з позитивним навантаженням: капітальні
інвестиції (KAPINV), прямі іноземні інвестиції в ре-
гіони України (ININVEST), обсяг реалізованої про-
мислової продукції (товарів, послуг) (PROM), фі-
нансові результати підприємств до оподаткування
(сальдо) (FR).
Третя компонента складається з двох показни-
ків: одного показника з високим позитивним наван-
таженням – коефіцієнт покриття експортом імпорту
(KPEI), та одного показника з високим негативним
навантаженням – коефіцієнт міграційного приросту
(скорочення) населення (KMPN).
Четверта компонента містить тільки один пока-
зник з високим позитивним навантаженням – зага-
льний обсяг витрат за напрямами інноваційної дія-
льності (INOV), а сама компонента може бути оха-
рактеризована, як «інноваційність» регіону.
Далі за визначеними факторами було прове-
дено кластерний аналіз за всіма наборами даних (по
кожному часовому зрізу окремо за 2009-2013 роки;
одночасно для всіх п’яти років спостереження).
Для визначення числа кластерів використову-
ється так званий критерій Е. Процесу групування
об'єктів в ієрархічному кластерному аналізі відпові-
дає поступове зростання цього критерію. Стрибко-
подібне збільшення значення критерію характери-
зує перехід від сильно зв'язаних об’єктів до слабо
зв'язаних об'єктів. Число кластерів, які дійсно існу-
ють в досліджуваному наборі даних, розраховують
як різницю кількості спостережень (об'єктів) та кі-
лькості кроків до стрибкоподібного збільшення ко-
ефіцієнта [10].
Зрозуміло, що з плином часу склад (а іноді і
смислове навантаження) кластерів змінювалися.
Аналіз всіх результатів кластеризації дозволив виді-
лити кілька досить стабільних груп та нестабільні за
свої складом кластери. Їх склад і основні характери-
стики наведені нижче.
Наведемо дані щодо належності до кластерів,
які були отримані в результаті перших двох етапів
дослідження, кожної з областей України для всіх ва-
О. А. Рядно, О. В. Беркут
64
Економічний вісник Донбасу № 1(43), 2016
ріантів проведеного аналізу (табл. 2). В табл. 2 вико-
ристовуються наступні скорочення: ЧЗ – часовий
зріз, ПД – повний набір даних.
Дані, що наведені в табл. 1, дають можливість
проаналізувати динамічні зміни стану об’єктів про-
тягом періоду дослідження (2009-2013 років). Про-
аналізуємо рух об'єктів з року в рік та знайдемо ана-
логічні тенденції в їх поведінці за весь період спос-
тережень і таким чином визначимо групи об'єктів з
відмінними тенденціями та характеристиками.
Таблиця 2
Розподіл областей України за кластерами
Області 2009 рік 2010 рік 2011 рік 2012 рік 2013 рік
ЧЗ ПД ЧЗ ПД ЧЗ ПД ЧЗ ПД ЧЗ ПД
АР Крим 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2
Вінницька 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2
Волинська 2 1 1 1 1 1 1 2 4 2
Дніпропетровська 3 1 3 3 3 3 5 3 3 3
Донецька 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5
Житомирська 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1
Закарпатська 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Запорізька 5 1 5 1 5 3 5 3 3 3
Івано-Франківська 2 1 2 1 1 1 1 1 4 2
Київська 4 2 4 2 4 4 3 4 3 4
Кіровоградська 1 1 1 1 1 2 2 2 1 2
Луганська 3 5 5 5 5 5 5 5 5 5
Львівська 4 1 1 2 1 2 1 2 1 2
Миколаївська 5 2 5 2 5 2 2 2 2 2
Одеська 4 1 4 2 4 2 4 4 4 4
Полтавська 5 1 5 1 3 3 3 3 3 3
Рівненська 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1
Сумська 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2
Тернопільська 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Харківська 4 1 4 2 4 2 4 4 4 4
Херсонська 1 1 1 1 1 1 2 1 1 1
Хмельницька 2 1 1 1 2 1 1 1 1 1
Черкаська 1 1 1 1 1 1 2 2 1 2
Чернігівська 1 1 1 1 1 1 2 2 1 2
Чернівецька 4 1 1 1 1 1 1 2 1 2
Джерело: складено авторами за результатами кластерного аналізу.
Наведемо результати кластеризації з врахуван-
ням того, що кластеризація за часовими зрізами та
за повним набором даних дали дещо різні резуль-
тати.
Кластер 5. Містить дві області – Донецьку та
Луганську. Цей кластер є найбільш стабільним за
складом: протягом періоду дослідження за всіма ви-
дами аналізу він складається тільки з цих двох об-
ластей (винятком став тільки аналіз за часовим зрі-
зом 2009 року коли до складу 5 кластеру не потра-
пила Луганська область).
За економічним розвитком (компонента 1) об-
ласті мають високі значення розвитку промислово-
сті, рівня заробітної плати.
Друга компонента, яка характеризує ефектив-
ність роботи підприємств, незважаючи на те, що в
цих областях спостерігається високий рівень розви-
тку промисловості за рахунок таких показників, як
капітальні інвестиції (KAPINV) та прямі іноземні ін-
вестиції в регіони України (ININVEST), має зна-
чення нижче середнього рівня по Україні.
Рівень розвитку зовнішньої торгівлі в грошо-
вому еквіваленті (компонента 3) є найбільшим по
Україні, що компенсує негативний вплив міграції в
цих регіонах.
Загальний обсяг витрат за напрямами іннова-
ційної діяльності (компонента 4) в цілому є нижчим
середнього рівня по Україні.
Кластер 4. Містить три області Київську, Оде-
ську та Харківську. Слід відмітити, що вищенаве-
дені області не кожного року протягом періоду, що
досліджується, входили до складу кластера 4, але всі
вони мали схожу динаміку переходу між класте-
рами:
Київська область: 2009 та 2010 роки входила до
складу 2 кластера, 2011-2013 роки – 4 кластера;
Одеська та Харківська області: 2009 рік вхо-
дили до 1 кластера, 2010 – 2011 роки – 2 кластера,
2012 – 2013 роки – 4 кластера.
Перехід між кластерами викликаний зростан-
ням значень показників, що входять до складу 1-ї та
2-ї компонент, з одночасним зменшенням значень 3-
ї та 4-ї компонент.
За економічним розвитком та якістю життя на-
селення області займають перші позиції по Україні.
Середнє значення компоненти 1 більше відповід-
ного значення для 5 кластера. Майже всі показники,
О. А. Рядно, О. В. Беркут
65
Економічний вісник Донбасу № 1(43), 2016
які входять до цієї компоненти мають максимальні
значення по Україні.
Обсяг прямих іноземних інвестиції в регіони
України (ININVEST) та фінансові результати під-
приємств до оподаткування (сальдо) (FR) (компо-
нента 2) є середніми по Україні. При цьому перехід
між кластерами відбувався за рахунок збільшення
обсягу прямих іноземних інвестицій.
Зменшення компоненти 3 відбулося за рахунок
одночасного впливу двох показників: зменшенням
коефіцієнта покриття експортом імпорту (KPEI) з
одночасним збільшенням коефіцієнта міграційного
приросту (скорочення) населення (KMPN), який має
високе негативне навантаження.
Загальний обсяг витрат за напрямами іннова-
ційної діяльності (компонента 4) в цілому є нижчим
середнього рівня по Україні та має тенденцію до
зменшення.
Тобто поряд з ростом економічного розвитку
регіонів кластера та підвищенням якості життя насе-
лення, відбувається зменшення коефіцієнту пок-
риття експорту імпортом, та зменшення витрат на
інноваційну діяльність.
Кластер 3. Містить три області Дніпропетров-
ську, Запорізьку та Полтавську. Слід відмітити, що
вищенаведені області не кожного року протягом пе-
ріоду, що досліджується, входили до складу клас-
тера 3, але переходи між кластерами, мали схожу ди-
наміку для всіх областей:
Дніпропетровська область: у 2009 році входила
до складу 1 кластера;
Запорізька та Полтавська області: у 2009 та
2010 роках входили до 1 кластера, 2011-2013 роки –
3 кластера.
Перехід між кластерами викликаний зростан-
ням значень всіх 4-х компонент.
Економічно-соціальні показники, які визнача-
ють величину значення компоненти 1, є близькими
до середніх по Україні. Незважаючи на те, що капі-
тальні інвестиції (KAPINV) та обсяг реалізованої
промислової продукції (товарів, послуг) (PROM) є
максимальними по Україні, величина інших показ-
ників, які мають більше навантаження зменшують
значення компоненти в цілому.
Значення компоненти 2, які визначаються обся-
гом капітальних та іноземних інвестицій (KAPINV
та ININVEST), обсягом реалізованої промислової
продукції (товарів, послуг) (PROM), та фінансовим
результатом підприємств до оподаткування (сальдо)
(FR), є найбільшими по Україні. Тобто за ефектив-
ністю роботи підприємств області кластера 3 є ліде-
рами по Україні.
Значення коефіцієнта покриття експортом ім-
порту (KPEI) є більшими за середні по країні і при
майже нульовому значенні коефіцієнта міграцій-
ного приросту (скорочення) населення (KMPN) ви-
значають досить високі значення компоненти 3.
Кластер 3 за цією компонентою поступається тільки
кластеру 5.
Середній загальний обсяг витрат за напрямами
інноваційної діяльності (INOV) (компонента 4)
цього кластера є максимальним серед всіх кластерів
(компонента 4).
Підводячи підсумок аналізу по 3 кластеру,
можна зазначити, що по всіх головних компонентах
кластер займає лідируючі позиції серед інших клас-
терів, що пояснюється високим рівнем економіч-
ного розвитку Дніпропетровської, Запорізької та
Полтавської областей, а також якістю життя насе-
лення, вищою за середню по Україні.
Кластер 2. Це найбільший кластер з досить не-
стабільним складом. До нього входять АР Крим та
наступні області: Вінницька, Волинська, Івано-
Франківська, Кіровоградська, Львівська, Миколаїв-
ська, Сумська, Черкаська, Чернігівська, Черніве-
цька.
Слід відзначити, що стабільно до складу клас-
тера входить тільки Миколаївська область. Всі інші
на початку періоду дослідження входили до складу
кластера 1.
Кластер 1. До складу кластеру входять насту-
пні області: Житомирська, Закарпатська, Рівнен-
ська, Тернопільська, Херсонська, Хмельницька, які
входили до складу кластера 1 протягом всього пері-
оду дослідження.
Перехід між кластерами викликаний зростан-
ням значень показників, що входять до складу 1-ї та
2-ї компонент, а саме капітальні інвестиції
(KAPINV), обсяг реалізованої промислової продук-
ції (товарів, послуг) (PROM), фінансові результати
підприємств до оподаткування (сальдо) (FR), коефі-
цієнт міграційного приросту (скорочення) насе-
лення (KMPN), коефіцієнт зайнятості (KZAN), сере-
дньомісячна номінальна заробітна плата працівни-
ків (SZP); зменшенням показника частка населення
із середньодушовими еквівалентними загальними
доходами на місяць нижче прожиткового мінімуму
(CHNPM).
В цілому обидва кластери характеризуються
найнижчими показниками економічного розвитку
та якості життя населення порівняно з іншими клас-
терами.
Таким чином, за результатами аналізу соці-
ально-економічного розвитку регіонів України було
отримано п’ять кластерів. Просторовий розподіл
кластерів надано на рис. 2.
Висновки. В дослідженні проведена класифі-
кація регіонів України в однорідні групи за рівнем
соціально-економічного розвитку, визначено харак-
теристики цих груп, основні тенденції змін складу
груп та їх якісних характеристик. В якості метода
аналізу було вибрано ієрархічний кластерний ана-
ліз, а саме метод Уорда. Підбір показників здійсню-
вався таким чином, щоб охопити основні сфери со-
О. А. Рядно, О. В. Беркут
66
Економічний вісник Донбасу № 1(43), 2016
ціально-економічного розвитку. Для нівелювання
розміру регіонів застосовувалося нормування на
одну людину. Для забезпечення однорідності вихід-
них даних були виключені «аномальні» спостере-
ження, які складаються під впливом особливих фак-
торів та не є характерними для всієї сукупності
об’єктів (до аналізу не були включені дані по
м. Київ). Для того, щоб зробити можливим зістав-
лення ознак та усунути вплив розмірності матрицю
вихідних проведено нормування.
Рис. 2. Просторовий розподіл кластерів
З метою зменшення кількості вихідних змінних
під час проведення процедури кластеризації викори-
стовувалися не самі статистичні показники, а побу-
довані методом факторного аналізу узагальнюючі
фактори. Після проведеного аналізу розмірність ви-
хідних даних скоротилася з 23 показників до 4 ком-
понент, по яким спостерігається найбільша регіона-
льна диференціація: рівень економічного розвитку
та якість життя населення, рівень розвитку промис-
ловості та ефективність роботи підприємств, коефі-
цієнт покриття експорту імпортом, «інновацій-
ність».
Кластерний аналіз проведено по кожному часо-
вому зрізу окремо (2009-2013 роки) та по всьому на-
бору даних одночасно. Проведено порівняння ре-
зультатів всіх видів аналізу. Визначено склад 5 кла-
стерів регіонів та їх основні характеристики.
В цілому регіони, що входять до 1-го та 2-го
кластерів характеризуються найнижчими показни-
ками економічного розвитку та якості життя насе-
лення порівняно з іншими кластерами. В цілому як-
ість життя населення регіонів 2-го кластера вища
ніж в регіонах 1-го кластера тоді, як обсяг іноземних
інвестицій в деяких регіонах 1-го кластера вище ніж
по 2-му.
По всіх головних компонентах кластер 3 займає
лідируючі позиції серед інших кластерів, що пояс-
нюється високим рівнем економічного розвитку об-
ластей 3-го кластера, найбільшою ефективністю під-
приємств, позитивним торговим балансом, високою
якістю життя населення, що є вищою за середній рі-
вень по Україні.
Для регіонів, що входять до 4-го кластера ха-
рактерні: економічне зростання, підвищення якості
життя населення, найбільший міграційний приріст
населення в цілому по Україні, низькі значення кое-
фіцієнту покриття експорту імпортом та зменшення
витрат на інноваційну діяльність.
За економічним розвитком області, що входять
до складу 5-го кластера, мають високі значення роз-
витку промисловості, рівня заробітної плати, але
ефективність роботи підприємств є нижчою серед-
нього рівня по Україні, рівень розвитку зовнішньої
торгівлі в грошовому еквіваленті є найбільшим по
Україні, що компенсує негативний вплив міграції в
цих регіонах, загальний обсяг витрат на інноваційну
діяльність є нижчим середнього рівня по Україні.
Література
1. Структурные трансформации старопро-
мышленных регионов Украины: монография / В.И.
1
1 1
1
1
1
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
3
3
3
4
4
4
5
5
О. А. Рядно, О. В. Беркут
67
Економічний вісник Донбасу № 1(43), 2016
Ляшенко, Л.Г. Червова, Л.М. Кузьменко и др. //
НАН Украины, Ин-т экономики пром-сти. – Донецк,
2013. – 412 с. 2. Крысин Л.П. Толковый словарь
иноязычных слов / Л.П. Крысин. – М.: Эксмо, 2008.
– 944 с. 3. Kronthaler F. A study of the
competitiveness of regions based on cluster analysis, the
example of East Germany / F. Kronthaler // Halle
Institute for Economic Research. – 2003. – №179. –
22 p. 4. Brauksa I. Use of Cluster Analysis in Exploring
Economic Indicator Differences among Regions: The
Case of Latvia. / I. Brauksa // Journal of Economics.
Business and Management. – Vol. 1. – 2013. – №1. –
P. 42-45. 5. Kukolj S. A Classification of Belarusian
Regions upon Economic Development Using Cluster
Analysis / S. Kukolj, Yu shu Li, V. Naurotski //
Department of Economics and Society, Dalarna
University. -2006. – 23 p. 6. Rovan J. Socio-economic
Differences among Slovenian Municipalities: A Cluster
Analysis Approach / J. Rovan, J. Sambt // Metodološki
zvezki, Ljubljana. -2003. – №19. – P. 265-278. 7. Пис-
кунова Е.В. Институциональные особенности со-
циально-экономических трансформаций в Украине
и Беларуси: монография / Е.В. Пискунова, А.А. Ря-
дно // Днепропетровск: ДГФА, 2008. – 268 с. 8. Вой-
тович А.Д. Кластеризація регіонів за рівнем соціа-
льно-економічного розвитку / А.Д. Войтович // Віс-
ник Хмельницького національного університету. –
2010. – № 4. – T. 1. – С. 248-252. 9. Калашні-
кова Т.М. Кластерний аналіз регіонів України за
показниками соціо-еколого-економічного розвитку
/ Т.М. Калашнікова // Вісник економічної науки Ук-
раїни. – 2006. – № 2 (10). – С. 105-109. 10. Кули-
нич Х.В. Кластерний аналіз регіонів України за рів-
нем соціально-економічного розвитку та податко-
вого навантаження / Х.В. Кулинич // Проблеми раці-
онального використання соціально-економічного та
природно-ресурсного потенціалу регіону: фінансова
політика та інвестиції: зб. наук. праць. – Київ СЕУ;
Рівне: НУВГП, 2014. – Вип. XX, № 4, Ч. 1. – С. 6-13.
11. Райская Н.Н. Кластерный анализ регионов Рос-
сии по уровню инвестиционного потенциала /
Н.Н. Райская, Я. В. Сергиенко, А. А. Френкель // Во-
просы статистики. – 2007. – №5. – С. 3-9. 12. Мно-
гомерный статистический анализ в экономике:
Учеб. пособие для вузов; ред. проф. Тамашевича. –
М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999. – 598 с. 13. Беркут О.В.
Факторний аналіз диференціації соціально-економі-
чного розвитку регіонів України / О.В. Беркут // Ві-
сник ДДФА. – 2015. – №1 (33). – С. 229-234.
14. Чмир О.С. Удосконалення методів комплексної
діагностики соціально-економічного розвитку тери-
торій / О.С. Чмир, Д.А. Арзянцева // Економіка і ре-
гіон. Науковий вісник Полтавського національного
технічного університету ім. Юрія Кондратюка. –
2009. – №2 (21) – С. 7-12.
Рядно О. А., Беркут О. В. Дослідження стру-
ктури та динаміки диференціації соціально-еко-
номічного розвитку регіонів України на основі
кластерного аналізу
В статті наведено результати дослідження ди-
ференціації соціально-економічного розвитку регіо-
нів України з використанням кластерного аналізу та
методологію, яка може бути використана для вирі-
шення цього завдання. Об’єктами спостереження є
регіони України. Підбір показників здійснювався
таким чином, щоб набір показників охоплював ос-
новні сфери соціально-економічного розвитку. Для
зменшення кількості вхідних даних використову-
вався факторний аналіз. Для розрахунку кластерів
було використано метод Уорда. За результатами
кластерного аналізу виділено 5 кластерів.
Ключові слова: регіон, диференціація, соці-
ально-економічний розвиток, факторний аналіз,
кластерний аналіз.
Рядно А. А., Беркут Е. В. Исследование
структуры и динамики дифференциации соци-
ально-экономического развития регионов Укра-
ины на основе кластерного анализа
В статье приведены результаты исследования
дифференциации социально-экономического разви-
тия регионов Украины с использованием кластер-
ного анализа и методология, которая может быть ис-
пользована для решения этой задачи. Объектами
наблюдения являются регионы Украины. Подбор
показателей осуществлялся таким образом, чтобы
набор показателей охватывал основные сферы соци-
ально-экономического развития. Для уменьшения
количества входных данных использовался фактор-
ный анализ. Для расчета кластеров был использован
метод Уорда. По результатам кластерного анализа
выделено 5 кластеров.
Ключевые слова: регион, дифференциация, со-
циально-экономическое развитие, факторный ана-
лиз, кластерный анализ.
Ryadno O., Berkut O. A study of the structure
and dynamics of differentiation of social and
economic development of Ukraine based on a cluster
analysis
This paper will present summary of previous
research of differentiation of socio-economic develop-
ment of Ukraine's regions using cluster analysis and
describe the methodology that can be used for this task.
The objects of observation are regions of Ukraine. The
indicators were selected so that the set of indicators
covering the main areas of socio-economic develop-
ment. For reducing the number of input data is used
factor analysis. For the calculation of the clusters the
Ward technique is used. The cluster analysis identifies 5
clusters.
Keywords: region, differentiation, social and
economic development, factor analysis, cluster analysis.
Стаття надійшла до редакції 14.03.2016
Прийнято до друку 27.04.2016
8-Ryadno_
Pages from 9-Stolyarov
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-109451 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1817-3772 |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-12-07T18:23:38Z |
| publishDate | 2016 |
| publisher | Інститут економіки промисловості НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Рядно, О.А. Беркут, О.В. 2016-11-28T17:34:16Z 2016-11-28T17:34:16Z 2016 Дослідження структури та динаміки диференціації соціально-економічного розвитку регіонів України на основі кластерного аналізу / О.А. Рядно, О.В. Беркут // Економічний вісник Донбасу. — 2016. — № 1 (43). — С. 60-67. — Бібліогр.: 14 назв. — укр. 1817-3772 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/109451 316.42+519.237.8:332(477) В статті наведено результати дослідження диференціації соціально-економічного розвитку регіонів України з використанням кластерного аналізу та методологію, яка може бути використана для вирішення цього завдання. Об’єктами спостереження є регіони України. Підбір показників здійснювався таким чином, щоб набір показників охоплював основні сфери соціально-економічного розвитку. Для зменшення кількості вхідних даних використовувався факторний аналіз. Для розрахунку кластерів було використано метод Уорда. За результатами кластерного аналізу виділено 5 кластерів. В статье приведены результаты исследования дифференциации социально-экономического развития регионов Украины с использованием кластерного анализа и методология, которая может быть использована для решения этой задачи. Объектами наблюдения являются регионы Украины. Подбор показателей осуществлялся таким образом, чтобы набор показателей охватывал основные сферы социально-экономического развития. Для уменьшения количества входных данных использовался факторный анализ. Для расчета кластеров был использован метод Уорда. По результатам кластерного анализа выделено 5 кластеров. This paper will present summary of previous research of differentiation of socio-economic development of Ukraine's regions using cluster analysis and describe the methodology that can be used for this task. The objects of observation are regions of Ukraine. The indicators were selected so that the set of indicators covering the main areas of socio-economic development. For reducing the number of input data is used factor analysis. For the calculation of the clusters the Ward technique is used. The cluster analysis identifies 5 clusters. uk Інститут економіки промисловості НАН України Економічний вісник Донбасу Міжнародна та регіональна економіка Дослідження структури та динаміки диференціації соціально-економічного розвитку регіонів України на основі кластерного аналізу Исследование структуры и динамики дифференциации социально-экономического развития регионов Украины на основе кластерного анализа A study of the structure and dynamics of differentiation of social and economic development of Ukraine based on a cluster analysis Article published earlier |
| spellingShingle | Дослідження структури та динаміки диференціації соціально-економічного розвитку регіонів України на основі кластерного аналізу Рядно, О.А. Беркут, О.В. Міжнародна та регіональна економіка |
| title | Дослідження структури та динаміки диференціації соціально-економічного розвитку регіонів України на основі кластерного аналізу |
| title_alt | Исследование структуры и динамики дифференциации социально-экономического развития регионов Украины на основе кластерного анализа A study of the structure and dynamics of differentiation of social and economic development of Ukraine based on a cluster analysis |
| title_full | Дослідження структури та динаміки диференціації соціально-економічного розвитку регіонів України на основі кластерного аналізу |
| title_fullStr | Дослідження структури та динаміки диференціації соціально-економічного розвитку регіонів України на основі кластерного аналізу |
| title_full_unstemmed | Дослідження структури та динаміки диференціації соціально-економічного розвитку регіонів України на основі кластерного аналізу |
| title_short | Дослідження структури та динаміки диференціації соціально-економічного розвитку регіонів України на основі кластерного аналізу |
| title_sort | дослідження структури та динаміки диференціації соціально-економічного розвитку регіонів україни на основі кластерного аналізу |
| topic | Міжнародна та регіональна економіка |
| topic_facet | Міжнародна та регіональна економіка |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/109451 |
| work_keys_str_mv | AT râdnooa doslídžennâstrukturitadinamíkidiferencíacíísocíalʹnoekonomíčnogorozvitkuregíonívukraíninaosnovíklasternogoanalízu AT berkutov doslídžennâstrukturitadinamíkidiferencíacíísocíalʹnoekonomíčnogorozvitkuregíonívukraíninaosnovíklasternogoanalízu AT râdnooa issledovaniestrukturyidinamikidifferenciaciisocialʹnoékonomičeskogorazvitiâregionovukrainynaosnoveklasternogoanaliza AT berkutov issledovaniestrukturyidinamikidifferenciaciisocialʹnoékonomičeskogorazvitiâregionovukrainynaosnoveklasternogoanaliza AT râdnooa astudyofthestructureanddynamicsofdifferentiationofsocialandeconomicdevelopmentofukrainebasedonaclusteranalysis AT berkutov astudyofthestructureanddynamicsofdifferentiationofsocialandeconomicdevelopmentofukrainebasedonaclusteranalysis |