Застосування методів багатовимірного аналізу для моделювання регіонального економічного розвитку: роль будівельної галузі в умовах сучасних викликів
Анотація
У статті досліджується соціально-економічний розвиток регіонів України в контексті впливу будівельної галузі, яка відіграє значну роль у формуванні економічної динаміки країни. Основна увага акцентується на аналізі факторів, що визначають розвиток регіонів, з особливим фокусом на будівельну активність, яка є одним із ключових чинників економічного зростання. Метою проведеного дослідження є моделювання факторів впливу на соціально-економічний розвиток регіонів України та оцінка ролі будівництва у цьому процесі. Використовуючи методи факторного аналізу та методу головних компонент, автори аналізують взаємозв’язки між основними економічними показниками, визначаючи ступінь впливу будівельної діяльності. Результати моделювання дозволили виділити три ключові узагальнені фактори, які мають найбільший вплив на регіональний розвиток: стан навколишнього середовища та розвиток промисловості, будівельна активність та розвиток сільського господарства. Особлива увага приділяється аналізу регіональних відмінностей у розвитку будівельної галузі та оцінці її ролі у формуванні соціальної інфраструктури. Виявлено, що будівельна активність, яка значно постраждала внаслідок бойових дій, особливо важлива для відновлення та подальшого зростання економіки регіонів України. З огляду на це, стаття надає рекомендації щодо оптимізації державної політики, спрямованої на стимулювання будівельного сектору з метою підвищення економічної стійкості та розвитку регіональної інфраструктури. Значну увагу приділено застосуванню багатовимірних методів класифікації, зокрема кластерного аналізу, для групування регіонів за рівнем будівельної активності. Це дозволило виокремити регіони з різною динамікою будівництва та виявити найбільш важливі фактори, які впливають на їх економічний розвиток. Зроблено висновки щодо нерівномірності розвитку будівництва в Україні та визначено пріоритети для спрямування ресурсів на відновлення та стимулювання будівельної галузі у постраждалих регіонах. Таким чином, стаття робить вагомий внесок у розвиток підходів до аналізу регіонального розвитку та розробки політики, орієнтованої на відновлення економіки та покращення якості життя в Україні.
Завантаження
Посилання
Hryhoriieva, L. V. (2012). Evaluation of the potential of construction enterprises as analytical support for investment. Effective Economy, 9. Retrieved from http://nbuv.gov.ua/UJRN/efek_2012_9_6 (in Ukrainian)
Byba, V. V., & Hatash, V. S. (2013). State and prospects of the construction industry development in Ukraine. Collection of Scientific Works (Industrial Engineering, Construction) PoltNTU, 4(39), 2, 3-9. (in Ukrainian)
Ovcharenko, D. (2015). State and prospects of construction industry development in Ukraine. Path of Science, 1. Retrieved from http://pathofscience.org/index.php/ps/article/view/6 (in Ukrainian)
Kalinichenko, L. L., & Sydorova, Y. R. (2017). Analysis of trends in the development of the construction industry and construction products of Ukraine. Young Scientist, 4.4, 64-68. (in Ukrainian)
Horda, O. V. (2020). Topology of the information space in construction. Construction Production, 70, 39-44. (in Ukrainian)
Junga, P., Krulický, T., & Bartošová, J. (2022). Analysis of the construction market in the CR in the years 2000-2020. 6th World Multidisciplinary Civil Engineering-Architecture-Urban Planning Symposium, WMCAUS 2021. AIP Conference Proceedings, 2574. doi: https://doi.org/10.1063/5.0105910
Ilatova, E., Abraham, Y. S., & Celik, B. G. (2022). Exploring the early impacts of the COVID-19 pandemic on the construction industry in New York State. Architecture, 2(3), 457-475. doi: https://doi.org/10.3390/architecture2030026
Ling, F. Y. Y., Zhang, Z., & Yew, A. Y. R. (2022). Impact of COVID-19 pandemic on demand, output, and outcomes of construction projects in Singapore. Journal of Management in Engineering, 38(2). doi: https://doi.org/10.1061/(ASCE)ME.1943-5479.0001020
Kore, S. D., Balaji, N., Sudarsan, J. S., & Bhoyar, S. (2024). Feasibility study of materials on developing green materials to achieve sustainability in building construction. Advances in Science, Technology and Innovation, 2nd International Conference on Smart Sustainable Materials and Technologies, 77-87. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-031-50024-4_8
Krupnik, D., & Stryjewski, T. (2023). Security of the development of the construction industry in conditions of macroeconomic market uncertainty. Systemy Logistyczne Wojsk, 59(2), 189-208. doi: https://doi.org/10.37055/slw/186383
Alwashah, Z., Sweis, G. J., Abu Hajar, H., Abu-Khader, W., & Sweis, R. J. (2024). Challenges to adopt digital construction technologies in the Jordanian construction industry. Construction Innovation. doi: https://doi.org/10.1108/CI-03-2023-0056
Jaymin-Sanchaniya, R., Thomson, D., Kundzina, A., & Geipele, I. (2024). Effective project management practices in construction industry: Quantitative study. Engineering for Rural Development, 23, 85-92. doi: https://doi.org/10.22616/ERDev.2024.23.TF017
Radzi, A. R., Rahman, R. A., & Almutairi, S. (2022). Modeling COVID-19 impacts and response strategies in the construction industry: PLS–SEM approach. International Journal of Environmental Research and Public Health, 19(9). doi: https://doi.org/10.3390/ijerph19095326
Tang, Y., Xia, N., Varga, L., Tan, Y., Hua, X., & Li, Q. (2022). Sustainable international competitiveness of regional construction industry: Spatiotemporal evolution and influential factor analysis in China. Journal of Cleaner Production, 337. doi: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2022.130592
Romo, R., Alejo-Reyes, A., & Orozco, F. (2024). Statistical analysis of lean construction barriers to optimize its implementation using PLS-SEM and PCA. Buildings, 14(2), 486. doi: https://doi.org/10.3390/buildings14020486
Yerina, A. M., & Yerin, D. L. (2014). Statistical modeling and forecasting: Textbook. Kyiv: KNEU. (in Ukrainian)
Korepanov, O. S., Lazebnyk, Yu. O., Momotyuk, L. Ye., Parfentseva, N. O., Chala, T. G., Korepanov, G. S., & Chernenko, D. I. (2022). Statistical modeling of factors shaping employment quality in Ukraine. Business Inform, 1, 172-178. doi: https://doi.org/10.32983/2222-4459-2022-1-172-178 (in Ukrainian)
Lazebnyk, I., Korepanov, O., Chala, T., Korepanov, G., Chernenko, D., Plumite, U., & Komlieva, M. (2022). Statistical modelling of factors influencing the agricultural land market in Ukraine. Latvian Journal of Physics and Technical Sciences, 59(6), 52-67. doi: https://doi.org/10.2478/lpts-2022-0047
Salem, N., & Hussein, S. (2019). Data dimensional reduction and principal components analysis. Procedia Computer Science, 163, 292-299. doi: https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.12.111
Xiong, Q., Tang, W., & Wang, Z. (2023). Factor analysis and system construction of integrated water resource management in the Xiong'an New Area. Journal of Tsinghua University, 63(2), 255-263. doi: https://doi.org/10.16511/j.cnki.qhdxxb.2022.22.060
State Statistics Service of Ukraine. (n.d.). Official website. Retrieved from https://www.ukrstat.gov.ua
Lazebnyk, Yu. O., & Hatsko, Yu. Yu. (2023). Clustering of regions of Ukraine by construction development level as a basis for developing sustainable development strategies for regions. In Proceedings of the 4th International Scientific and Practical Conference, Modern Research in Science and Education (pp. 958-965). BoScience Publisher. (in Ukrainian)
Bielienkova, O., Kishchenko, T., Matsapura, O., Abay, A., Ryzhakova, G., & Mostovenko, O. (2024). Institutional measurement of structural characteristics of residential real estate markets using cluster analysis. In Proceedings of the 2024 IEEE 4th International Conference on Smart Information Systems and Technologies, SIST 2024, 612-617. doi: https://doi.org/10.1109/SIST61555.2024.10629395
Цю роботу ліцензовано за Міжнародня ліцензія Creative Commons Attribution 4.0.