|
В работе рассмотрены самые распространенные методы кластерного анализа: метод древовидной кластеризации и метод k-средних. Процедура кластерного анализа проводилась с использованием пакета «STAT1STIKA 6.0». Таблица 25. Выгоды сельскохозяйственных предприятий от развития кластера Выгоды от участия в кластере Описание Подготовка и переподготовка специалистов. Разработка новых продуктов и услуг. Разработка новых технологических и производственные процессов. Известность и репутация. Рыночная информация. Логистика. Повышение качества человеческих ресурсов, а также адекватности знаний и навыков реальным и стратегическим потребностям кластера в целом. Разработка новых продуктов и услуг, объединяющих преимущества участников кластера. Использование общих ресурсов и знаний для обновления технологических и производственных процессов на предприятиях. Объединение ресурсов и усилий по повышению известности и репутации кластера в целом, а также его участников которые могут повысить привлекательность кластера с точки зрения прямых инвестиций, а также поставщиков комплектующих, оборудования и услуг. Увеличение запаса знаний и экспертизы в отношении более глубокого понимания существующих и потенциальных потребителей и конкурентов Создание инфраструктуры для повышение эффективности и снижения стоимости при транспортировки конечных и промежуточных продуктов и информации Анализ результатов методом древовидной кластеризации позволяет выделить три группы районов: К первому кластеру относятся Валдайский и Новгородский район. Рассматриваемые показатели в этих районах выше средних, наблюдаемых на территории Новгородской области. Ко второму кластеру относятся районы со средним уровнем развития ресурсного потенциала: Батецкий, Боровичский, Солецкий, Старорусский, Хвойнинский и Чудовский. |
стоимости найма в предприятиях Новгородского района, так как указанный уровень более близок к реальному уровню потребностей работника сельскохозяйственного производства. Таким образом, окончательная величина стоимости трудовых ресурсов рассчитана следующим образом: СТ = ОТРрхЧ, где ОТРр среднегодовая заработная плата 1 работника в сельхозпредприятиях Новгородского района, руб.; Ч численность работников сельскохозяйственного производства, чел. Основные производственные фонды и оборотные средства взяты в расчет на конец отчетного периода. В работе рассмотрены самые распространенные методы кластерного анализа: метод древовидной кластеризации и метод k-средних. Процедура кластерного анализа проводилась с использованием пакета «STATISTIKA 6.0». Анализ результатов методом древовидной кластеризации (приложение 27) позволяет выделить три группы районов: К первому кластеру относятся Валдайский и Новгородский район. Рассматриваемые показатели в этих районах выше средних, наблюдаемых на территории Новгородской области. Ко второму кластеру относятся районы со средним уровнем развития ресурсного потенциала: Батецкий, Боровичский, Солецкий, Старорусский, Хвойнинский и Чудовский. В третий кластер вошли районы с относительно низким уровнем большинства анализируемых показателей: Болотовский, Демянский, Крестецкий, Любытинский, Маловишерский, Маревский, Мошенской, Окуловский, Парфинский, Пестовский, Подцорский и Шимский. При применении метода древовидной кластеризации в рамках пакета «STATISTIKA 6.0» предлагается семь методов иерархического кластерного |