dc.contributor.author |
Павлов, К.В. |
|
dc.contributor.author |
Растворцева, С.Н. |
|
dc.contributor.author |
Череповская, Н.А. |
|
dc.date.accessioned |
2015-10-30T17:51:55Z |
|
dc.date.available |
2015-10-30T17:51:55Z |
|
dc.date.issued |
2014 |
|
dc.identifier.citation |
Теоретико-методические основы идентификации потенциальных кластеров в региональной экономке / К.В. Павлов, С.Н. Растворцева, Н.А. Череповская // Економічний вісник Донбасу. — 2014. — № 3(37). — С. 33-42. — Бібліогр.: 11 назв. — рос. |
uk_UA |
dc.identifier.issn |
1817-3772 |
|
dc.identifier.uri |
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/87932 |
|
dc.description.abstract |
Рассматривается методический подход к идентификации потенциальных кластеров в региональной экономике. В этой методике используются элементы методических подходов к выявлению кластеров М. Портера в американской (в 1990 году) и канадской (в 1997 году) экономических системах, однако предложенная нами методика по ряду компонентов существенно от них отличается и поэтому содержит элементы научной новизны. Представленная методика апробирована в экономике регионов Центрального Черноземья России. В частности, для Белгородской области выявлены 36 видов экономической деятельности, на базе которых возможно формирование кластеров. Определены пять потенциальных кластеров, в которых задействовано 26,7% от общей численности занятых в экономике области: агропромышленный, добывающей, металлургической промышленностей, по производству машин и оборудования и строительный кластеры. Использование предложенной методики позволит более эффективно проводить кластерную политику в регионах. |
uk_UA |
dc.description.abstract |
Розглядається методичний підхід до ідентифікації потенційних кластерів в регіональній економіці. У цій методиці використовуються елементи методичних підходів до виявлення кластерів М. Портера в американській (у 1990 році) і канадській (у 1997 році) економічних системах, проте запропонована нами методика по ряду компонентів істотно від них відрізняється і тому містить елементи наукової новизни. Представлена методика апробована в економіці регіонів Центрального Чорнозем’я Росії. Зокрема, для Білгородської області виявлено 36 видів економічної діяльності, на базі яких можливе формування кластерів. Визначено п'ять потенційних кластерів, в яких задіяно 26,7% від загальної чисельності зайнятих в економіці області: агропромисловий, добувної, металургійної промисловості, з виробництва машин і устаткування і будівельний кластери. Використання запропонованої методики дозволить ефективніше проводити кластерну політику в регіонах. |
uk_UA |
dc.description.abstract |
The paper proposes method for identifying potential clusters in the regional economy. The method is based on the approach to the identification of clusters by M. Porter in U.S. (in 1990) and Canada (in 1997) economies. The presented method has been tested in the economy of the Central Black Soil regions of Russia. In particular, in Belgorod region we identified 36 types of economic activity, which could be integrated in clusters. It was Identified five potential clusters, which involved 26.7% of the total regional employment: agriculture, mining, metallurgy, production of machinery and equipment and building clusters. Using the proposed method will be useful for effective cluster policy in regions. |
uk_UA |
dc.description.sponsorship |
Исследование поддержано грантом РФФИ. Проект № 12-06-31155. |
uk_UA |
dc.language.iso |
ru |
uk_UA |
dc.publisher |
Інститут економіки промисловості НАН України |
uk_UA |
dc.relation.ispartof |
Економічний вісник Донбасу |
|
dc.subject |
Міжнародна і регіональна економіка |
uk_UA |
dc.title |
Теоретико-методические основы идентификации потенциальных кластеров в региональной экономке |
uk_UA |
dc.title.alternative |
Теоретико-методичні основи ідентифікації потенційних кластерів в регіональній економці |
uk_UA |
dc.title.alternative |
Teoretical-methodological basis for identification potential clusters in regional economics |
uk_UA |
dc.type |
Article |
uk_UA |
dc.status |
published earlier |
uk_UA |
dc.identifier.udc |
332.122 |
|