Алгоритм интегральной диагностики неустойчивости региона (на примере Ярославской области)
Автор: Глаз Р.А.
Статья в выпуске: 2 (71) т.22, 2026 года.
Бесплатный доступ
Цель работы – детальная алгоритмизация процедуры интегральной оценки неустойчивости региональных систем и ее апробация на реальных статистических данных. На примере Ярославской области (2023 г.) выполнен полный пошаговый расчет: от нормирования 12 ключевых индикаторов до вычисления интегрального показателя неустойчивости Kнеуст = 0,43 и его декомпозиции по экономической, социальной, экологической и институциональной подсистемам. Верификация на основе полезной мощности на душу населения подтвердила адекватность модели (коэффициент корреляции Пирсона r=-0,82). Апробация на 12 субъектах Центрального макрорегиона за 2010–2023 гг. позволила выделить три кластера регионов по профилю неустойчивости и построить сценарные прогнозы. Разработанный алгоритм реализуем в программных средах и может служить ядром системы поддержки принятия решений в региональном управлении.
Неустойчивость региона, интегральный показатель, таксонометрический метод, гибридные веса, системно-энергетический подход, устойчивое развитие
Короткий адрес: https://sciup.org/14138754
IDR: 14138754 | УДК: 519.86
Algorithm for integral diagnostics of regional instability (using the example of the Yaroslavl region)
The objective of this work is to develop a detailed algorithm for an integrated assessment of regional system instability and test it using real statistical data. Using the Yaroslavl region as an example (2023), a full step-by-step calculation was performed: from standardizing 12 key indicators to calculating the integrated instability indicator Kinst = 0.43 and decomposing it into economic, social, environmental, and institutional subsystems. Verification based on the useful capacity per capita confirmed the adequacy of the model (Pearson correlation coefficient r = -0.82). Testing on 12 subjects of the Central macroregion for 2010–2023 made it possible to identify three clusters of regions based on their instability profile and construct scenario forecasts. The developed algorithm is implementable in software environments and can serve as the core of a decision support system in regional governance.
