IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/a/scn/econom/y2019i4p68-79.html
   My bibliography  Save this article

Разработка экономико-математических моделей и инструментария прогнозирования уровня привлекательности городов России // Economic and Mathematical Models and Tools Development for Forecasting the Level of Attractiveness of Russian Cities

Author

Listed:
  • М. Nizamutdinov M.

    (Ufa Federal Research Center RAS)

  • V. Oreshnikov V.

    (Ufa Federal Research Center RAS)

  • M. Низамутдинов М.

    (Уфимский федеральный исследовательский центр РАН)

  • В. Орешников В.

    (Уфимский федеральный исследовательский центр РАН)

Abstract

The subject of the research is the factors influencing the attractiveness of Russian cities for the population, business and tourism. The objects of the research via economic and mathematical methods are the cities of the Russian Federation with population over 100 thousand people and the parameters of their social-economic development. The purpose of the research is economic and mathematical modeling of the attractiveness change level of Russian cities. In the course of the research a system of regressive equations has been formed, and a corresponding dispersion analysis has been conducted. As the factors influencing the attractiveness of cities for people the authors detected the following ones: the number of residents, housing, payroll rate, crime rate, and medical service density. To evaluate the attractiveness of cities for businesses the authors study the production volume, the volume of retail trade turnover, and the number of people living in the city. On the whole, the regression equations obtained meet the case and can be used henceforward with the aim of forecasting the change of indicators under study. Functional blocks of tools for monitoring and forecasting attractiveness levels of cities are proposed. The key ones are the blocks of forming the task, creating scenarios, forecasting, information analysis, regions rating forming, results visualization. It is concluded that being an integral system, models of cities’ attractiveness for people, business and tourism supplement each other and make it possible to fulfill a comprehensive approach to solving the problem. The results obtained can be used by the authorities in order to solve problems concerning integrated territorial development of the Russian Federation. Предмет исследования — факторы, оказывающие влияние на привлекательность крупных городов со стороны населения, бизнеса и туризма. Объекты исследования — города Российской Федерации с населением свыше 100 тыс. человек, параметры их социально-экономического развития. Цель работы — экономико-математическое моделирование уровня изменения привлекательности крупных городов Российской Федерации. В ходе исследования сформирован комплекс регрессионных уравнений, проведен соответствующий дисперсионный анализ. В качестве факторов, влияющих на привлекательность городов для населения, определены численность жителей, обеспеченность жильем, уровень оплаты труда, уровень преступности и обеспеченности врачами. Для оценки привлекательности городов с точки зрения ведения бизнеса рассмотрены объемы производства, величины оборота розничной торговли и численность населения города. В целом полученные регрессионные уравнения удовлетворяют предъявляемым требованиям и могут быть использованы в дальнейшем для целей прогнозирования изменения значения рассматриваемых показателей. Предложены функциональные блоки инструментария мониторинга и прогнозирования уровня привлекательности городов. Ключевыми из них являются блоки формирования задания, формирования сценариев, прогнозирования, анализа информации, формирования рейтингов регионов, визуализации результатов. Сделан вывод о том, что, будучи целостной структурой, модели привлекательности городов для населения, бизнеса и туризма дополняют друг друга и позволяют реализовывать комплексный подход к решению поставленной задачи. Полученные результаты могут быть применимы органами государственного управления для решения задач, связанных с комплексным территориальным развитием Российской Федерации.

Suggested Citation

  • М. Nizamutdinov M. & V. Oreshnikov V. & M. Низамутдинов М. & В. Орешников В., 2019. "Разработка экономико-математических моделей и инструментария прогнозирования уровня привлекательности городов России // Economic and Mathematical Models and Tools Development for Forecasting the Level," Экономика. Налоги. Право // Economics, taxes & law, ФГОБУ "Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации" // Financial University under The Government of Russian Federation, vol. 12(4), pages 68-79.
  • Handle: RePEc:scn:econom:y:2019:i:4:p:68-79
    as

    Download full text from publisher

    File URL: https://economy.fa.ru/jour/article/viewFile/543/512.pdf
    Download Restriction: no
    ---><---

    References listed on IDEAS

    as
    1. Sébastien Bourdin & Thomas Cornier, 2017. "Beyond the measurement of the urban well-being: which perception of quality of life in the European cities? [Au-delà de la mesure du bien-être en milieu urbain : quelle perception de la qualité de ," Post-Print hal-01991310, HAL.
    2. Didier Desponds & Elizabeth Auclair, 2017. "The new towns around Paris 40 years later: New dynamic centralities or suburbs facing risk of marginalisation?," Urban Studies, Urban Studies Journal Limited, vol. 54(4), pages 862-877, March.
    Full references (including those not matched with items on IDEAS)

    Most related items

    These are the items that most often cite the same works as this one and are cited by the same works as this one.
    1. Raoul S. Liévanos & Amy Lubitow & Julius Alexander McGee, 2019. "Misrecognition in a Sustainability Capital: Race, Representation, and Transportation Survey Response Rates in the Portland Metropolitan Area," Sustainability, MDPI, vol. 11(16), pages 1-33, August.

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:scn:econom:y:2019:i:4:p:68-79. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    If CitEc recognized a bibliographic reference but did not link an item in RePEc to it, you can help with this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: Алексей Скалабан (email available below). General contact details of provider: http://economy.fa.ru .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.