INTERNATIONAL AGRICULTURAL JOURNAL

МЕЖДУНАРОДНЫЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫЙ ЖУРНАЛ

2587-6740

110726

10.55186/25876740_2025_68_4_531

Экологическая и продовольственная безопасность

Environmental and food security

Экологическая и продовольственная безопасность

Assessment of the ecological and economic condition of the districts of the Penza region by the method of agglomerative clustering

Оценка эколого-экономического состояния районов Пензенской области методом агломеративной кластеризации

https://orcid.org/0000-0002-8221-8008

Мурашева

Алла Андреевна

Murasheva

Alla Andreevna

amur2@nln.ru

доктор экономических наук;кандидат технических наук;

doctor of economic sciences;candidate of technical sciences;

https://orcid.org/0000-0002-4917-4920

Ишамятова

Ирина Хафисовна

Ishamyatova

Irina Khafisovna

irinaishamyatova@yandex.ru

кандидат экономических наук;

candidate of economic sciences;

https://orcid.org/0009-0007-2971-6183

Беспалов

Никита Александрович

Bespalov

Nikita Aleksandrovich

bespalow2219@mail.ru

Государственный университет по землеустройству Москва Россия State University of Land Use Planning Moscow Russian Federation

15 08 2025

4 531 537 25 12 2024 29 01 2025

https://qje.su/en/nauka/article/110726/view

В данной статье представлен метод оценки эколого-экономического состояния районов Пензенской области методом агломеративной кластеризации. Исследование позволило установить, что внутри области районы можно разделить на четыре основных кластера (A, B, C и D) в зависимости от их общих, экологических и экономических показателей. В результате исследования были выявлены районы с устойчивым, стагнационным и негативным развитием по группам факторов. Это позволило определить, какие районы нуждаются в дополнительных мерах поддержки и развития. Кроме того, в плоскости рассматриваемого периода в 10 лет (с 2012 по 2022 год) были выявлены районы, которые переходили из одного кластера в другой. Были установлены причины таких переходов, что позволило сделать предположения о дальнейшем развитии этих районов. Для районов со сценарием неблагоприятного развития были предложены рекомендации по улучшению положения. Эти рекомендации направлены на рациональное использование земель и улучшение показателей относительно успешных районов. Они могут включать в себя меры по развитию инфраструктуры, поддержке малого и среднего бизнеса, улучшению экологической ситуации и другие меры, направленные на повышение качества жизни населения и развитие экономики районов. Таким образом, проведённое исследование позволило получить более полное представление об эколого-экономическом состоянии районов Пензенской области. Оно может служить основой для разработки стратегий и программ развития, направленных на улучшение качества жизни населения и повышение конкурентоспособности экономики регионов. Данное исследование также имеет практическую значимость, позволяет выявить наиболее проблемные районы и разработать для них конкретные меры поддержки. Результаты исследования могут быть использованы органами власти при принятии решений о распределении ресурсов и разработке программ развития территорий.

This article presents a method for assessing the ecological and economic condition of the Penza Region districts using the agglomerative clusterization method. The study revealed that the districts within the region can be divided into four main clusters (A, B, C and D) depending on their general, environmental and economic indicators. As a result of the study, areas with stable, stagnant and negative development were identified by groups of factors. This allowed us to identify which areas need additional support and development measures. In addition, in the plane of the 10-year period under review (from 2012 to 2022), areas that moved from one cluster to another were identified. The reasons for such transitions were identified, which allowed us to make assumptions about the further development of these areas. Recommendations for improvement have been proposed for areas with an unfavorable development scenario. These recommendations are aimed at rational land use and improving the performance of relatively successful areas. They may include measures to develop infrastructure, support small and medium-sized businesses, improve the environmental situation, and other measures aimed at improving the quality of life of the population and developing the economy of the districts. Thus, the conducted research allowed to obtain a more complete picture of the ecological and economic condition of the Penza region districts. It can serve as a basis for the development of strategies and development programs aimed at improving the quality of life of the population and increasing the competitiveness of the regional economy. This study is also of practical importance, allowing us to identify the most problematic areas and develop specific support measures for them. The results of the study can be used by the authorities in making decisions on the allocation of resources and the development of territorial development programs.

устойчивое развитие рациональное природопользование экономика экология показатели агломеративная кластеризация оценка

sustainable development rational environmental management economics ecology indicators agglomerative clustering assessment

Антропов Д.В. Анализ эффективности управления земельными ресурсами региона на основе применения методики комплексного (кластерного) зонирования территорий (на примере земель сельскохозяйственного назначения) // Международный сельскохозяйственный журнал. 2018. № 5. С. 16-19.

Antropov D.V. Analiz effektivnosti upravleniya zemel'nymi resursami regiona na osnove primeneniya metodiki kompleksnogo (klasternogo) zonirovaniya territoriy (na primere zemel' sel'skohozyaystvennogo naznacheniya) // Mezhdunarodnyy sel'skohozyaystvennyy zhurnal. 2018. № 5. S. 16-19.

Дубровский А.В. Методические подходы к моделированию и прогнозированию рационального использования земельных ресурсов с применением геотехнологий // Вестник СГУГиТ (Сибирского государственного университета геосистем и технологий). 2022. Т. 27, № 3. С. 145-156.

Dubrovskiy A.V. Metodicheskie podhody k modelirovaniyu i prognozirovaniyu racional'nogo ispol'zovaniya zemel'nyh resursov s primeneniem geotehnologiy // Vestnik SGUGiT (Sibirskogo gosudarstvennogo universiteta geosistem i tehnologiy). 2022. T. 27, № 3. S. 145-156.

Ишамятова И.Х., Антропов Д.В. Комплексное (кластерное) зонирование городов Пензенской области на основе эколого-экономических показателей территории // Креативная экономика. 2023. № 11. С. 4263-4290.

Ishamyatova I.H., Antropov D.V. Kompleksnoe (klasternoe) zonirovanie gorodov Penzenskoy oblasti na osnove ekologo-ekonomicheskih pokazateley territorii // Kreativnaya ekonomika. 2023. № 11. S. 4263-4290.

Ишамятова И.Х., Гераськин М.М., Глазунова В.М. Региональные информационные системы как инструмент пространственного развития территорий // Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. 2024. № 10. С.601-612.

Ishamyatova I.H., Geras'kin M.M., Glazunova V.M. Regional'nye informacionnye sistemy kak instrument prostranstvennogo razvitiya territoriy // Zemleustroystvo, kadastr i monitoring zemel'. 2024. № 10. S.601-612.

Минакир П. А. Российское экономическое пространство. Стратегические тупики // Экономика региона. 2019. №15(4). С. 967-980.

Minakir P. A. Rossiyskoe ekonomicheskoe prostranstvo. Strategicheskie tupiki // Ekonomika regiona. 2019. №15(4). S. 967-980.

Мурашева А.А., Лепехин П.П. Информационно-моделирующая система для решения региональных экологических проблем // Науки о Земле. 2015. № 1. С. 24-32.

Murasheva A.A., Lepehin P.P. Informacionno-modeliruyuschaya sistema dlya resheniya regional'nyh ekologicheskih problem // Nauki o Zemle. 2015. № 1. S. 24-32.

Овсянников А.О. Анализ внутренних затрат на научные исследования и разработки по субъектам Российской Федерации при помощи кластерного анализа RapidMiner // Научно-практический электронный журнал Аллея Науки. 2018. № 6 (22).

Ovsyannikov A.O. Analiz vnutrennih zatrat na nauchnye issledovaniya i razrabotki po sub'ektam Rossiyskoy Federacii pri pomoschi klasternogo analiza RapidMiner // Nauchno-prakticheskiy elektronnyy zhurnal Alleya Nauki. 2018. № 6 (22).

Огнивцев С. Б. Цифровизация экономики и экономика цифровизации АПК // Международный агропромышленный журнал. 2019. №2. С. 77-80.

Ognivcev S. B. Cifrovizaciya ekonomiki i ekonomika cifrovizacii APK // Mezhdunarodnyy agropromyshlennyy zhurnal. 2019. №2. S. 77-80.

Папаскири Т.В. Методы формирования систем автоматизированного землеустроительного проектирования // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Агрономия и животноводство. 2015. № 2. С. 38-44.

Papaskiri T.V. Metody formirovaniya sistem avtomatizirovannogo zemleustroitel'nogo proektirovaniya // Vestnik Rossiyskogo universiteta druzhby narodov. Seriya: Agronomiya i zhivotnovodstvo. 2015. № 2. S. 38-44.

10.

Пономарев В.П., Белоглазова И.Ю. Применение факторного и кластерного статистического анализа в медицине // Перспективные информационные технологии: международная научно-техническая конференция. 2016. С. 589-592.

Ponomarev V.P., Beloglazova I.Yu. Primenenie faktornogo i klasternogo statisticheskogo analiza v medicine // Perspektivnye informacionnye tehnologii: mezhdunarodnaya nauchno-tehnicheskaya konferenciya. 2016. S. 589-592.

11.

Третьяк В. П. Многовариантность использования кластерной технологии // Наука. Инновации. Образование. 2008. №3(4). С. 87–98.

Tret'yak V. P. Mnogovariantnost' ispol'zovaniya klasternoy tehnologii // Nauka. Innovacii. Obrazovanie. 2008. №3(4). S. 87–98.

12.

Хлыстун В.Н., Мурашева А.А., Столяров В.М. Концептуальные подходы к разработке и реализации программы вовлечения в оборот неиспользуемых сельскохозяйственных земель // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 2020. № 5. С 2-11.

Hlystun V.N., Murasheva A.A., Stolyarov V.M. Konceptual'nye podhody k razrabotke i realizacii programmy vovlecheniya v oborot neispol'zuemyh sel'skohozyaystvennyh zemel' // Ekonomika sel'skohozyaystvennyh i pererabatyvayuschih predpriyatiy. 2020. № 5. S 2-11.

13.

Чарыкова О. Г., Маркова, Е. С. Региональная кластеризация в цифровой экономике // Экономика региона. 2019. № 15(2). С. 409-419.

Charykova O. G., Markova, E. S. Regional'naya klasterizaciya v cifrovoy ekonomike // Ekonomika regiona. 2019. № 15(2). S. 409-419.

14.

Шестаков Р. Б., Ловчикова Е. И. Кластеризация регионов на основе базовых аграрно-экономических критериев // Экономика региона. 2023. № 19(1). С. 178-191.

Shestakov R. B., Lovchikova E. I. Klasterizaciya regionov na osnove bazovyh agrarno-ekonomicheskih kriteriev // Ekonomika regiona. 2023. № 19(1). S. 178-191.

15.

Bhatnagar A., Vrat, P. & Shankar, R. (2019). Multi-criteria clustering analytics for agro-based perishables in cold-chain. Journal of Advances in Management Research. № 16(4). С. 563-593.

Bhatnagar A., Vrat, P. & Shankar, R. (2019). Multi-criteria clustering analytics for agro-based perishables in cold-chain. Journal of Advances in Management Research. № 16(4). S. 563-593.

16.

Vandana B. & Kumar S. (2019). Hybrid K-Mean Clustering Algorithm for Crop Production Analysis in Agriculture International. Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering (IJITEE), vol. 9 no. 2, pp. 9-13.

17.

Novikova N. V., Strogonova E. V. (2020). Regional aspects of studying the digital economy in the system of economic growth drivers. Journal of New Economy, vol . 21, no. 2, pp. 76-93.

18.

Zhanyun Wang, Wei Deng, Shaoyao Zhang, Hao Zhang, (2024). Improved trade-off model of land use functions: Differentiated objective setting by territory spatial planning. Ecological Indicator, vol. 160, no. 4, http://doi.org/10.1016/j.ecolind.2024.111881