THEORETICAL AND EMPIRICAL APPROACHES TO THE STUDY OF CONVERGENCE OF SOCIAL AND ECONOMIC DEVELOPMENT OF THE COUNTRIES OF THE AZOV-BLACK SEA BASIN
Authors:
1.
Southern Federal University
2.
Southern Federal University
3.
Southern Federal University
Type:
Article
Pages:
from 24
to 33
Status:
Published
Received:
05.12.2014
Accepted:
25.12.2014
Published:
25.12.2014
Subject area:
VAC 08.00.05 Экономика и управление народным хозяйством
VAC 08.00.10 Финансы, денежное обращение и кредит
UDK 339.972
GRNTI 06.52 Экономическое развитие и рост. Прогнозир-ние и планирование экономики. Экономич. циклы и кризисы
GRNTI 06.61 Территориальная структура экономики. Региональная и городская экономика
GRNTI 06.81 Экономика и организация предприятия. Управление предприятием
GRNTI 65.01 Общие вопросы пищевой промышленности
GRNTI 82.01 Общие вопросы организации и управления
GRNTI 83.01 Общие вопросы статистики
VAC 08.00.10 Финансы, денежное обращение и кредит
UDK 339.972
GRNTI 06.52 Экономическое развитие и рост. Прогнозир-ние и планирование экономики. Экономич. циклы и кризисы
GRNTI 06.61 Территориальная структура экономики. Региональная и городская экономика
GRNTI 06.81 Экономика и организация предприятия. Управление предприятием
GRNTI 65.01 Общие вопросы пищевой промышленности
GRNTI 82.01 Общие вопросы организации и управления
GRNTI 83.01 Общие вопросы статистики
Language:
Russian
Keywords:
differentiation, uneven development, convergence, divergence, empirical evaluation, the Azov-Black sea basin
Abstract (English):
The article presents an analysis of uneven economic space countries of the Azov-Black sea basin on the basis of the theory of convergence. A theoretical overview of the concept of convergence is considered. The aim of the article is to test the hypothesis that β-convergence in the countries of the Azov-Black sea basin. As research tools indicators of β-convergence such as the rate of convergence, the speed of convergence and time are used. The proposed toolkit is tested on the basis of gross domestic product per capita at PPP countries of the Azov-Black sea basin, as the most general indicator for 1990-2013. The analysis of the structure and dynamics of the distribution of values of gross domestic product by the method of D. Quah allowed to make an assumption about the dominant trend toward convergence of the countries, as well as significantly to specify the region of convergence - about medium to double of its value. Most countries tend to be in this range of the values, reaching the values of gross domestic product per capita above the average. Thus, the basic mass of the countries is shifted to the right - higher values of the index, amplified right asymmetry of the distribution. The results of the analysis of indicators of β-convergence do not allow to obtain statistically significant assessments of the availability of the concept of β-convergence in the data for the countries of the Azov-Black sea basin, but at the same time they do not reject the hypothesis of unconditional convergence of the countries in the subregion for the period 1990-2013, however, predetermining a very low role in this state regional economic policy.
The article presents an analysis of uneven economic space countries of the Azov-Black sea basin on the basis of the theory of convergence. A theoretical overview of the concept of convergence is considered. The aim of the article is to test the hypothesis that β-convergence in the countries of the Azov-Black sea basin. As research tools indicators of β-convergence such as the rate of convergence, the speed of convergence and time are used. The proposed toolkit is tested on the basis of gross domestic product per capita at PPP countries of the Azov-Black sea basin, as the most general indicator for 1990-2013. The analysis of the structure and dynamics of the distribution of values of gross domestic product by the method of D. Quah allowed to make an assumption about the dominant trend toward convergence of the countries, as well as significantly to specify the region of convergence - about medium to double of its value. Most countries tend to be in this range of the values, reaching the values of gross domestic product per capita above the average. Thus, the basic mass of the countries is shifted to the right - higher values of the index, amplified right asymmetry of the distribution. The results of the analysis of indicators of β-convergence do not allow to obtain statistically significant assessments of the availability of the concept of β-convergence in the data for the countries of the Azov-Black sea basin, but at the same time they do not reject the hypothesis of unconditional convergence of the countries in the subregion for the period 1990-2013, however, predetermining a very low role in this state regional economic policy.
Keywords:
differentiation, uneven development, convergence, divergence, empirical evaluation, the Azov-Black sea basin
differentiation, uneven development, convergence, divergence, empirical evaluation, the Azov-Black sea basin
Введение Закономерности регионального социально-экономического развития обсуждаются в мировой литературе уже более полувека. Для последних лет характерно усиление неравномерности социально-экономического развития стран (регионов), что обусловило повышенный интерес ученых к проблеме оценки и анализа межрегиональной дифференциации и выявления диспропорций в развитии социально-экономических объектов. В качестве базовых теорий выделяют модели сходимости авторами которых являются: R. Solow [1], R. J. Barro, X. Sala-I-Martin [2-5], G. Mankiw, D. Romer, D. Weil [6], D. Quah [7] и др. Данный пласт исследований (межрегиональной и межстрановой дифференциации) получил специальное название - «convergence literature». При этом однозначного ответа о соотношении экономического роста и социально-экономической дифференциации стран (регионов) до сих пор не получено. На теоретическом и эмпирическом уровнях обоснованными могут быть как рост, так и снижение территориальных различий. В сложившейся конфигурации мирохозяйственных отношений всё большее геоэкономическое и геополитическое значение приобретает взаимодействие стран Азово-Черноморского бассейна. Несмотря на значительный экономический, природный, кадровый и научный потенциал, в данном субрегионе, наблюдается высокая территориальная неравномерность развития, неэффективность территориальной структуры экономики, углубление диспропорций между территориями субрегионами. Данные проблемы требуют применения системного подхода, который способен уменьшить структурные диспропорции и достичь сбалансированного развития национальных экономик. В силу этого одним из направлений повышения конкурентоспособности субрегиона и обеспечения его устойчивого развития является совершенствование механизмов управления, направленных на преодоление чрезмерного разрыва между территориями, активизацией точек роста в менее развитых странах путем формирования интегрированных экономических структур стран Азово-Черноморского бассейна. Предмет исследования - параметры неравномерности и асимметрии экономического пространства субрегиона, механизмы сглаживания межрегиональной дифференциации. Теоретической основой анализа и оценки неравномерности территориального развития является появившаяся в конце XX в. теория конвергенции. Цель данной теории - изучение разнообразных процессов коинтеграционного развития стран мира в условиях построения новой мировой экономики глобализационного типа. Положения теории конвергенции Единого понятия конвергенции в мировой экономической литературе не существует. Российские и украинские ученые определяют конвергенцию как инструмент оценки неравномерности развития регионов в отдельно взятой страны. К ним относятся такие исследователи, как А. Г. Гранберг [8], Е. А. Шильцин [9], Б. Л. Лавровский [10], А. Иодчин [11], С. Дробышевский [12], Е. Коломак [13], Л. С. Гурьянова [14], Т. С. Клебанова [15], Н. А. Кизим, Е. В. Раевнева, А. Ю. Бобкова [16] и др. В экономической теории понятие «конвергенция» понимается как процесс сближения во времени уровней развития стран и регионов, противоположный процесс получил название «дивергенция». Сложилось несколько концепций конвергенции, каждая их которых имеет свою методологию анализа. Так, R. J. Barro и X. Sala-I-Martin рассматривают в своих исследованиях две основные концепции. 1. Концепция σ-конвергенции. Определяется, если дисперсия распределения валового внутреннего продукта (ВВП), на душу населения (или иного показателя дохода) уменьшается, получая возможность зафиксировать в конкретный момент времени наличие или отсутствие диспропорций между территориями. 2. Концепция β-конвергенции. Наблюдается при наличии отрицательной связи между темпом роста ВВП на душу населения и его первоначальным значением, при этом в бедных странах или регионах фиксируются более высокие темпы экономического роста, чем в процветающих [4]. Цель нашего исследования - проверка гипотезы о наличии β-конвергенции. Исходными данными выступил ВВП на душу населения по паритету покупательной способности (ППС) стран Азово-Черноморского бассейна как наиболее обобщающего показателя 1990-2013 гг. [17]. При этом была проведена оценка как абсолютной, так и условной β-конвергенции. С целью выявления социально-экономических диспропорций используют различные индикаторы, которые позволяют оценивать наличие процессов конвергенции (сходимость) или дивергенции (расхождение) в тенденциях развития регионов (стран). К индикаторам β-конвергенции, которые чаще всего встречаются в литературных источниках, относятся [18]: - темп конвергенции; - абсолютная β-конвергенция (регрессия Барро): где yit, yi0 - показатели доходности страны на душу населения в конечный и начальный момент времени исследования; Т - период времени от начального 0 до конечного Т момента времени; a - свободный член (константа); ui - ошибка модели; - условная β-конвергенция: где b, c - коэффициенты регрессии; ε - величина ошибки; di - матрица факторов роста, отражающая принадлежность страны к одному из выделенных кластеров; при этом Темп конвергенции (дивергенции) определяется знаком и значением коэффициента b. Если b < 0, то наблюдается конвергенция, т. е. высокое значение показателя в начальный момент времени взаимосвязано с достаточно низким темпом регионального роста, если b > 0, то фиксируется дивергенция. Скорость β-конвергенции (convergence speed) характеризует, на сколько процентов ежегодно сокращается разрыв между уровнями регионального развития: Время конвергенции t (half-life) определяет период, необходимый территориям для преодоления половины пути до устойчивого состояния: Подходы к моделированию β-конвергенции основаны на регрессионном анализе. При этом тип регрессионной модели зависит от того, какой вид β-конвергенции необходимо проверить. В том случае, если производится оценка парной регрессионной взаимосвязи темпа роста показателя дохода на константу и начальный уровень данного показателя, то проверяют наличие абсолютной сходимости. Если же в уравнение включаются дополнительные специфические факторы, определяющие различия в уровне развития инфраструктуры, темпах инвестиций и других параметров, то проверяется гипотеза условной сходимости. Исследование процессов β-конвергенции на территории Азово-Черноморского бассейна В условиях чрезвычайно высокой дифференциации следует определить структуру распределения значений душевых ВВП, характер неравномерности и его динамику. Анализ структуры и динамики распределения по методике Д. Ква (distribution dynamics) [7] позволяет не только охарактеризовать изменения в структуре распределения, но и дать оценку структурных характеристик распределения межстрановых значений продуктивности в перспективе. Границами интервалов значений душевых ВВП относительно среднего уровня стран Азово-Черноморского бассейна выступают 1/4, 1/2, 1 и 2. Таким образом, вся группа из 12 стран, в каждом рассматриваемом году, делится соответственно на 5 частей по значению душевого ВВП. Первый интервал включает в себя страны, значения душевого ВВП которых находятся в пределах ниже 1/4 среднего значения; второй интервал - страны с уровнем показателя от 1/4 до 1/2; третий - от 1/2 до 1, четвертый - от 1 до 2, пятый - оставшаяся группа стран. На рис. 1 приведены гистограммы распределения душевых значений ВВП, наблюдаемые в 1990-х, 2000-х и 2013 гг. Рис. 1. Распределение душевого ВВП на душу населения в 2013 г. относительно среднего значения Из рис. 1 видно, что течение всего рассматриваемого периода большая часть плотности относительных частот составляет примерно 3/4 всего распределения и располагается в границах от 0,5 до двукратного значения средней величины. При этом со временем плотность в этой зоне растет - с 74,68 % в 1990 г. до 92,75 % в 2013 г. За 1998-2013 гг. эмпирическое распределение изменилось вполне заметно, при этом наибольшее приращение получил четвертый интервал. Результаты анализа динамики структуры распределения позволяют сделать предположение о доминирующей тенденции к сходимости, а также заметно уточнить область сходимости - примерно от среднего до двукратного его значения. Именно в эту область значений стремится большинство стран, достигая значения душевого ВВП выше среднего. Основная масса стран смещается вправо, в область более высоких значений показателя, возрастает высоковершинность и усиливается правая асимметрия распределения. Обращают на себя внимание следующие особенности распределения. 1. По краям распределения не происходит накопления плотности, что позволяет констатировать отсутствие значительных групп как богатых, так и бедных стран. 2. Происходят значительные изменения в динамике распределения, демонстрирующие перемещение плотности распределения от меньших значений в область больше среднего и в интервале от среднего значения до его двукратной величины, при этом в четвертом интервале скапливается 92,75 % всех стран. Эмпирический анализ процессов территориального развития в странах Азово-Черноморского бессейна определяется на основе инструментария модели β-конвергенции. Для начала построим диаграмму рассеяния (рис. 2), показывающую разброс значений (логарифма) средних темпов роста за 1990-2013 гг. в зависимости от ВВП на душу населения в 1990 г. На диаграмме хорошо заметены два «выброса» - Греция и группа стран, состоящая из Грузии, Украины и Молдавии. Для данных стран характерны наиболее низкие средние темпы роста ВВП на душу населения. Рис. 2. Диаграмма рассеяния логарифма средних темпов роста ВВП на душу населения за 1990-2013 гг. Учитывая полученный результат, проведем эмпирический анализ β-конвергенции как по полной группе из 12 стран, так и по сокращенной части территориального пространства Азово-Черноморского бассейна. Прежде всего проверим гипотезу наличия безусловной (абсолютной) β-конвергенции, проведя оценку парной регрессионной зависимости значения темпа роста ВВП на душу населения в 2013 г. по отношению к 1990-м гг. (в годовом выражении) от начального уровня ВВП. Отдельно рассматриваются промежутки 1990-1994 гг., 1994-2002 гг. и 2002-2013 гг. Такое деление объясняется желанием отдельно проанализировать конвергенцию в периоды экономического спада и подъема. Результаты оценки данной зависимости представлены в табл. 1. Таблица 1 Оценка модели безусловной β-конвергенции для ВВП на душу населения по странам Азово-Черноморского бассейна в различные периоды Параметр и статистика 1990-2013 гг. 1990-1994 гг. 1994-2002 гг. 2002-2013 гг. По всем странам Коэффициент β -0,0186 0,0269 -0,0167 -0,0239 F-статистика 2,088 0,217 1,864 3,769 Р-значение 0,2058 0,6532 0,2092 0,0841 t-статистика -1,376 0,4665 -1,365 -1,941 Коэффициент детерминации (R2) 0,19 0,02 0,18 0,29 Скорость, % в год 1,61 3,61 1,56 2,12 Без Греции Коэффициент β -0,0254 -0,0215 -0,0236 -0,0057 F-статистика 1,806 0,079 2,947 0,178 Р-значение 0,2157 0,7849 0,1243 0,6829 t-статистика -1,344 -0,2822 -1,716 -0,421 Коэффициент детерминации (R2) 0,18 0,01 0,26 0,02 Скорость, % в год 1,98 2,05 2,14 0,55 Без Греции, Украины, Грузии и Молдавии Коэффициент β -0,0074 0,022 -0,0318 -0,019 F-статистика 1,096 0,222 7,099 0,661 Р-значение 0,3542 0,6614 0,0561 0,4531 t-статистика -1,046 0,472 -2,664 -0,813 Коэффициент детерминации (R2) 0,21 0,05 0,63 0,11 Скорость, % в год 0,68 2,35 2,8 1,74 Как видно из табл. 1, оценка модели не выявила статистически значимой связи между темпами развития территорий и их начальным состоянием. На это указывают незначимые оценки коэффициентов и крайне низкие значения коэффициентов детерминации (за исключение 1994-2002 гг. без Греции, Украины, Грузии и Молдавии на 5 %-м уровне). Тестирование гипотезы о равенстве коэффициента β-конвергенции нулю дало положительный результат. В данном случае мы не можем констатировать наличие как условной конвергенции, так и безусловной дивергенции. Проверка гипотезы β-конвергенции по годам также не дала значимых оценок для ВВП на душу населения по странам Азово-Черноморского бассейна (табл. 2). Невысокие значения коэффициентов детерминации и отсутствие значимых оценок рассчитанных коэффициентов 1990-2013 гг. ставят под сомнение полученную оценку скорости конвергенции и указывают на неустойчивость результатов. При этом можно отметить, что большая часть коэффициентов β-конвергенции отрицательна, т. е. могла бы подтвердить сближение территорий по изучаемому признаку с определенным темпом в год. Так, например, темп конвергенции в среднем за 1900-2013 гг. составил менее 1 % в год, что крайне мало. Таблица 2 Оценка модели безусловной (абсолютной) β-конвергенции для ВВП на душу населения по странам Азово-Черноморского бассейна Год Коэффициент β F-статистика Коэффициент детерминации (R2) Скорость, % в год 1991 0,105 1,840 0,187 10,7 1992 0,210 2,388 0,229 23,59 1993 -0,033 0,189 0,023 3,28 1994 -0,036 0,202 0,024 3,61 1995 -0,017 0,149 0,018 1,75 1996 -0,038 1,279 0,137 3,81 1997 -0,032 0,687 0,079 3,19 1998 0,012 0,044 0,004 1,23 1999 -0,030 1,015 0,101 2,96 2000 -0,040 2,124 0,190 4,00 2001 -0,039 2,155 0,193 3,90 2002 -0,024 2,299 0,203 2,46 2003 -0,052 10,686 0,542 5,14 Продолжение табл. 2 Оценка модели безусловной (абсолютной) β-конвергенции для ВВП на душу населения по странам Азово-Черноморского бассейна Год Коэффициент β F-статистика Коэффициент детерминации (R2) Скорость, % в год 2004 -0,017 1,481 0,141 1,69 2005 -0,045 3,152 0,259 4,47 2006 -0,004 0,00002 0,001 0,39 2007 -0,017 0,301 0,032 1,76 2008 0,024 0,674 0,069 2,50 2009 0,059 1,829 0,168 6,13 2010 -0,041 3,379 0,273 4,02 2011 -0,038 2,937 0,246 3,79 2012 -0,044 6,346 0,413 4,32 2013 -0,028 4,046 0,310 2,81 С целью проверки воздействия внешних специфических факторов на процессы конвергенции была проведена оценка регрессионной модели, используемая для проверки гипотезы абсолютной конвергенции, с включением дополнительных контролирующих переменных, отражающих объем прямых иностранных инвестиций на душу населения, долю промышленности и объем экспорта в общем объеме ВВП. Таким образом, в модель парной регрессии были включены 3 контролирующие переменные: среднее значение прямых иностранных инвестиций на душу населения за 1990-2013 гг., средний объем экспорта по отношению к ВВП за 1990-2013 гг., средняя доля промышленности в общем объеме ВВП за 1990-2013 гг. Следует отметить, что в модели условной конвергенции знак при начальном уровне ВВП на душу населения должен быть также отрицательными и положительным при контролирующей переменной, т. е. больший объем прямых иностранных инвестиций в Азово-Черноморский субрегион должен приводить к более быстрому росту ВВП на душу населения. Результаты оценок приведены в табл. 3. Таблица 3 Оценка модели условной β-конвергенции для ВВП на душу населения по странам Азово-Черноморского бассейна Переменная Коэффициент β Стандартная ошибка t-статистика P-значение Логарифм ВВП на душу населения в 1990 г. -0,0013 0,0029 -0,4298 0,6823 Доля промышленности в общем объеме ВВП 0,0318 0,0298 1,0646 0,3280 Объем прямых иностранных инвестиций на душу населения -0,0003 0,0023 -0,1296 0,9011 Объем экспорта по отношению к ВВП -0,0427 0,0199 -2,1445 0,0757 Скорость конвергенции - - - 0,12 Полупериод, лет - - - 10 F-статистика - - - 1,504 Коэффициент детерминации (R2) - - - 0,500 Из табл. 3 видно, что, получить статистически значимую оценку коэффициента конвергенции модели условной конвергенции также не удалось. Данный факт означает, что даже если были бы включены специфические факторы и особенности условий их развития, тенденция к сближению стран не наблюдалась бы. Вместе с тем нельзя говорить и о наличии процесса дивергенции. Региональные траектории сбалансированного роста, оставаясь индивидуальными, не сходятся, но и не расходятся. Коэффициенты при заданных контролирующих переменных имеют низкую статистическую значимость, а в двух случаях имеют отрицательный знак - это объем экспорта и уровень прямых иностранных инвестиций на душу населения. В то же время коэффициент при начальном душевом ВВП оказался отрицательным, что не позволяет отвергнуть безусловную сходимость стран Азово-Черноморского бассейна в 1990-2013 гг. При этом значение государственной региональной социально-экономической политики в данном процессе незначительное. Отрицательные значения двух контролирующих переменных означают, что страны, имеющие высокий объем экспорта и прямые иностранные инвестиции на душу населения продемонстрировали относительно более низкие темпы роста ВВП на душу населения (хотя статистическая значимость данных оценок мала). В то же время страны, в которых большой удельный вес занимает промышленность, демонстрируют более высокие темпы роста ВВП на душу населения. Заключение Полученные результаты позволяют сформулировать следующие выводы. 1. В результате оценки модели безусловной (абсолютной) β-конвергенции не удалось получить статистически значимых оценок связи между темпами развития территорий и их начальным состоянием, поэтому мы не можем утверждать, что в разрезе регионального развития Азово-Черноморского субрегиона применялась единая равновесная стратегия в отношении этих показателей. 2. Оценка модели условной конвергенции также не позволила получить статистически значимой оценки коэффициента конвергенции. Таким образом, даже если бы в модель конвергенции были включены специфические факторы и особенности условий развития стран данного субрегиона, тенденция к сближению регионов не наблюдалась бы. Вместе с тем нельзя говорить и о наличии процессов дивергенции. Проведенные оценки не отвергают гипотезы безусловной сходимости для стран Азово-Черноморского бассейна в 1990-2013 гг., однако роль государственной региональной экономической политики в этом крайне мала. Отметим, что среднестатистическому региону (при сохранении оцененных тенденций) для преодоления половины расстояния, отделяющего экономику субрегиона Азово-Черноморского бассейна от устойчивого состояния ее роста, потребуется около 10 лет, что соответствует скорости конвергенции приблизительно 0,12 % в год.
1. Solow R. Contribution to Theory Economic Growth / R. Solow // Quarterly Journal Economics. 1956. Vol. 70, no. 1. P. 65-94.
2. Barro R. J. Economic Growth and Convergence across the United States / R. J. Barro, X. Sala-I-Martin. Cambridge, NBER Working Paper. 1990, no. 3419.
3. Barro R. J. Convergence / R. J. Barro, X. Sala-I-Martin // Journal of Political Economy. 1995. Vol. 100, no. 2. P. 223-251.
4. Sala-I-Martin X. Regional cohesion: Evidence and theories of regional growth and convergence / X. Sala-I-Martin // European Economic Review. 1996. Vol. 40. P. 1325-1352.
5. Sala-I-Martin X. The classical approach to convergence analysis / X. Sala-I-Martin // The Economic Journal. 1996. Vol. 106. P. 1019-1036.
6. Mankiw G. A Contribution to the Empirics of Economic Growth / G. Mankiw, D. Romer, D. Weil // Quarterty Journal of Economics. 1992. Vol. 107. P. 407-438.
7. Quah D. Empirics for Economic Growth and Convergence / D. Quah // European Economic Review. 1996. Vol. 40. P. 1353-1375.
8. Granberg A. G. Matematicheskie modeli socialisticheskoy ekonomiki / A. G. Granberg. M.: Ekonomika, 2007. 241 s.
9. Lavrovskiy B. L. Indikatory variacii v regional'nyh issledovaniyah / B. L. Lavrovskiy, E. A. Shil'cin. Novosibirsk: Izd-vo NGTU, 2009. 63 s.
10. Shil'cin E. A. Ocenka konvergencii i divergencii regional'nogo prostranstva Rossii i Sibiri: avtoref. dis. … kand. ekon. nauk / E. A. Shil'cin. Novosibirsk, 2010. 22 s.
11. Iodchin A. A. Ekonometricheskoe modelirovanie mezhregional'noy konvergencii v Rossii: avtoref. dis. … kand. ekon. nauk. M.: Izd-vo MGU, 2007. 27 s.
12. Drobyshevskiy S. Faktory ekonomicheskogo rosta v regionah RF / S. Drobyshevskiy, O. Lugovoy, E. Astaf'eva, D. Polevoy, A. Kozlovskaya, P. Trunin, L. Lederman. M.: Izd-vo IEPP, 2005. 278 s.
13. Kolomak E. A. Modeli regional'noy politiki: konvergenciya ili divergenciya / E. A. Kolomak // Vestn. Novosibir. gos. un-ta. Ser.: Social'no-ekonomicheskie nauki. 2009. T. 9. S. 113-120.
14. Gur'yanova L. S. Modeli ocenki vliyaniya mezhregional'nogo vzaimodeystviya na processy konvergencii razvitiya territoriy / L. S. Gur'yanova, S. V. Prokopovich // BІZNES ІNFORM. 2013. № 1. S. 62-67.
15. Klebanova T. S. Usilenie neravnomernosti razvitiya regionov kak ugroza ekonomicheskoy bezopasnosti / T. S. Klebanova, L. S. Gur'yanova. // Vіsn. ekonomіki transportu і promislovostі. 2010. № 29. S. 32-37.
16. Kizim N. A. Neravnomernost' regional'nogo razvitiya v Ukraine: teoretiko-metodicheskie osnovy i instrumentariy ocenki / N. A. Kizim, E. V. Raevneva, A. Yu. Bobkova. Har'kov: Izd. dom «INZhEK», 2011. 200 s.
17. Pshenichnyh Yu. A. Analiz sistemy pokazateley ocenki neravnomernosti social'no-ekonomicheskogo razvitiya territoriy / Yu. A. Pshenichnyh // URL: http://www.sworld.com.ua/konfer36/693.pdf (data obrascheniya: 14.11.2014).
18. Kolchina O. A. Formirovanie modeli ocenki neravnomernosti i asimmetrii razvitiya subregiona / O. A. Kolchina // Nauchnye issledovaniya: ot teorii k praktike: materialy Mezhdunar. nauch.-prakt. konf. (Cheboksary, 13 noyabrya 2014 g.). Cheboksary: CNS «Interaktiv plyus», 2014. S. 304-306.
