Соболева А.А.аспирантка, преподаватель кафедры экономики и управления организациями, Воронежский государственный университет (ВГУ), Воронеж, Российская Федерация sobolevaa98@mail.ru ORCID id: отсутствует SPIN-код: отсутствует
Предмет. Рынок жилья российских регионов в период экономической турбулентности 2020–2021 гг. Цели. Выявление групп регионов (виртуальных кластеров), обладающих сходными значениями базовых параметров рынка жилья, позволяющих идентифицировать его качественное состояние и направления развития. Методология. Использованы методы экономико-статистического, кластерного и логического анализа базовых параметров рынка жилья российских регионов. Результаты. Представлены результаты экономико-статистического анализа рынка жилья в регионах России в период экономической турбулентности 2020–2021 гг. по его базовым параметрам: среднедушевым доходам населения, вводу в действие жилых домов в расчете на человека, коэффициенту естественного прироста, коэффициенту миграционного прироста, объему ипотечных жилищных кредитов. Выводы. На рынке жилья в период турбулентности 2020–2021 гг. регионы России образовали пять групп (виртуальных кластеров), различающихся по количеству, пространственной локализации и значениям базовых параметров, позволяющих идентифицировать их следующим образом: активный кластер с элементами рискованного кредитования; обладатель значительного неиспользованного потенциала развития рынка жилья; кластер с высокой потребностью в развитии рынка жилья, недостаточно реализуемой в силу низкого уровня обеспечения текущими доходами населения и кредитными ресурсами; кластер с пониженным уровнем активности рынка жилья при неполном использовании текущих доходов и возможностей ипотечного кредитования; кластер с наиболее высоким по масштабу рынком жилья, сдерживаемым невысоким уровнем доходов населения.
Ключевые слова: экономико-статистический анализ, регион, кластер, рынок жилья
Список литературы:
Гнездилов Е.А., Маннапова А.Н. Строительство жилья – основа обеспечения социальной стабильности в регионе // Фундаментальные исследования. 2018. № 12. Ч. 2. С. 234–239. URL: Link
Фавстрицкая О.С. Жилищные рынки регионов Крайнего Северо-Востока России: почему нет инвестиций? // Региональная экономика: теория и практика. 2021. Т. 19. Вып. 4. С. 665–692. URL: Link
Горлова О.С. Статистический анализ влияния социально-экономических факторов на объем введенного жилья в России // Управленческий учет. 2023. № 2. С. 199–207. URL: Link
Прудников И.А., Ротарь А.М. Вложения в недвижимость как эффективный подход к управлению инвестициями // Ученые записки Российской Академии предпринимательства. 2019. Т. 18. № 3. С. 215–223. URL: Link
Волкова Н.В., Воронович А.С. Оценка доступности жилья для населения в регионах России // Экономические науки. 2022. № 3(208). С. 43–48. URL: Link
Рабцевич О.В., Уварова А.А. Доступность жилья в регионах России: анализ и интегральная оценка // Экономика строительства и природопользования. 2020. № 4. С. 39–49. URL: Link
Ноздрина Н.Н., Шнейдерман И.М. Качество жизни и жилищные условия населения в крупнейших агломерациях и городах-миллионниках России // Народонаселение. 2022. Т. 25. № 1. С. 4–17. URL: Link
Астахова Е.А., Калюгина С.Н., Бобов Г.И. Анализ текущей ситуации в сфере жилищного строительства // Вестник Северо-Кавказского федерального университета. 2021. № 3. С. 7–17. URL: Link
Шишканева В.Д. Саморегулирующиеся процессы в стратегическом развитии региональных рынков жилья // Вестник Калининградского филиала Санкт-Петербургского университета МВД России. 2012. № 1. С. 190–193.
Гужова О.А. Регулирование рынка жилья на основе кластеризации регионов Российской Федерации // Научное обозрение. 2016. № 1. С. 219–225.
Мандель И.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1988. 176 с.
Aldenderfer M.S., Blashfield R.K. Cluster Analysis. Beverly Hills, CA, Sage Publications, 1984, 215 p. URL: Link
Hartigan J.A., Wong M.A. Algorithm AS 136: A K-Means Clustering Algorithm. Journal of the Royal Statistical Society. Series C (Applied Statistics), 1979, vol. 28, no. 1, pp. 100–108. URL: Link
Yixin Fang, Junhui Wang. Selection of the Number of Clusters via the Bootstrap Method. Computational Statistics and Data Analysis, 2012, vol. 56, iss. 3, pp. 468–477. URL: Link
Голиченко О.Г., Щепина И.Н. Анализ результативности инновационной деятельности регионов России // Экономическая наука современной России. 2009. № 1. С. 77–95. URL: Link
Ковешникова Е.В., Щепина И.Н. Исследование инновационного потенциала региона // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Экономика и управление. 2006. № 1. С. 44–56. URL: Link
Трещевский Ю.И., Круглякова В.М. Современная практика государственного регулирования инвестиционной деятельности в субъектах РФ: общее и особенное // Современная экономика: проблемы и решения. 2010. № 3. С. 32–44. URL: Link
Трещевский Ю.И., Степыгин Д.А. Виртуальная кластеризация российских регионов в сфере социальной ответственности бизнеса и государства // Регион: системы, экономика, управление. 2013. № 1. С. 47–58.
Матасова Т.С. Классификация регионов России по уровню цен на рынках первичного и вторичного жилья // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 9: Исследования молодых ученых. 2007. № 6. С. 147–153. URL: Link
Трещевский Ю.И., Руднев Е.А., Папин С.Н., Пенина Е.О. Экономико-статистический анализ экономического потенциала в регионах России // Регион: системы, экономика, управление. 2018. № 2. С. 139–149. URL: Link
