На нашем сайте используются cookie-файлы. Продолжая пользоваться данным сайтом, вы подтверждаете свое согласие на использование файлов cookie в соответствии с настоящим уведомлением и Пользовательским соглашением.
Для авторов Редакция Контакты Новости Анонс
Отправить рукопись
JOURNAL OF MONETARY ECONOMICS AND MANAGEMENT
Журналы / JOURNAL OF MONETARY ECONOMICS AND MANAGEMENT / Номер 9, 2026 / Кластеризация муниципальных образований Кемеровской области — Кузбасса по уровню производительности труда в здравоохранении
УДК 331.101.64

КЛАСТЕРИЗАЦИЯ МУНИЦИПАЛЬНЫХ ОБРАЗОВАНИЙ КЕМЕРОВСКОЙ ОБЛАСТИ — КУЗБАССА ПО УРОВНЮ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ ТРУДА В ЗДРАВООХРАНЕНИИ Кластеризация муниципальных образований Кемеровской области — Кузбасса по уровню производительности труда в здравоохранении

Опубликовано в JOURNAL OF MONETARY ECONOMICS AND MANAGEMENT · Номер 9, 2026 · Страницы 394–403 · Рубрика: Научные статьи
DOI: https://doi.org/10.26118/2782-4586-2026-394-403
Получено: 27.09.2026 Одобрено: 14.10.2026 Опубликовано: 14.10.2026
Авторы
ПО
Попсуйко Артем Николаевич
АР
Артамонова Галина Владимировна
АННОТАЦИЯ
Проблема повышения производительности труда в отраслях экономики и социальной сферы сопряжена с разработкой необходимых организационных мер, учитывающих внутритерриториальные различия российских регионов. Острота обозначенной проблемы обусловлена современными ориентирами развития России в условиях реализации новых национальных проектов, одним из которых является «Производительность труда», некоторые индикаторы которого имплементированы в отрасль здравоохранения. В рамках исследования проведена кластеризация муниципальных образований Кемеровской области – Кузбасса по уровню производительности труда медицинского персонала. Показано, что существующий агломерационный подход в управлении регионом, с одной стороны, обеспечивает равномерное распределение исследуемого показателя, с другой не позволяет определить муниципальные территории, отличные по своим характеристикам. Обозначенная проблема решена при помощи кластерного подхода. Подобный подход может служить основанием для разработки и реализации взвешенных и сбалансированных решений в управлении персоналом региональной системы здравоохранения.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА
производительность труда, здравоохранение, кластеризация, муниципальные образования, медицинский персонал.
Финансирование
Работа выполнена в рамках фундаментальной темы НИИ КПССЗ № 0419-2022-0002 «Разработка инновационных моделей управления риском развития болезней системы кровообращения с учетом коморбидности на основе изучения фундаментальных, клинических, эпидемиологических механизмов и организационных технологий медицинской помощи в условиях промышленного региона Сибири» (№ госрегистрации 122012000364-5 от 20.01.2022).
Текст Список литературы
Текст
Текст (PDF)
Читать Скачать

1. Рудалева, И.А. Кластерный анализ факторов эффективности регионального здравоохранения / И. А Рудалева, И. А. Кабашева // Вестник Удмуртского университета. Серия «Экономика и право». – 2022. – Т. 32. – №. 6. – С. 1009-1015.

2. Noskov, S. V. Cluster analysis of social and economic development of cities //European Proceedings of Social and Behavioural Sciences. – 2020. URL: https://www.researchgate.net/

3. Пенькова, Т. Г. Исследование территориальных кластеров макрорегиона на основе многомерного анализа показателей качества жизни (на примере красноярского края) / Т. Г Пенькова, Л. Ф Ноженкова //Информационные и математические технологии в науке и управлении. – 2022. – №. 3 (27). – С. 15-24.

4. Полутина, Т. Н/ Регулирование социально-экономического неравенства в регионе и гармонизация сопряженного развития его территориально-отраслевых структур с применением средств стратификации и кластеризации регионального пространства / Т. Н Полутина, Г. А Есенкова, А. В Евченко // Вестник Академии знаний. – 2025. – №. 1 (66). – С. 415-429.

5. Юсупов, К. Н. Кластерный анализ муниципальных образований по социально-экономического показателям / К. Н Юсупов, А. Ф Зимин, В. М Тимирьянова, Н. В Трофимова // Россия: тенденции и перспективы развития. – 2020. – №. 15-1. – С. 780-784.

6. Прокофьева, Е. С. Анализ клинических путей пациентов в медицинских учреждениях на основе методов жесткой и нечеткой кластеризации / Е. С Прокофьева, Р. Д. Зайцев //Бизнес-информатика. – 2020. – Т. 14. – №. 1. – С. 19-31.

7. Ковалев, Е. А. Возможности и угрозы кластеризации при реализации национального проекта «Здравоохранение» в регионе / Е. А Ковалев // Вестник Владимирского государственного университета имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых. Серия: Экономические науки. – 2020. – №. 4. – С. 29-45.

8. Ogbuabor, G. Clustering algorithm for a healthcare dataset using silhouette score value / G Ogbuabor, F. N Ugwoke //Int. J. Comput. Sci. Inf. Technol. – 2018. – Т. 10. – №. 2. – С. 27-37.

9. Киршин, И. А. Кластеризация субъектов Российской Федерации по ресурсной обеспеченности населения в сфере здравоохранения и использованию коечного фонда / И. А Киршин, А.И Касимова. //Статистика и экономика. – 2025. – Т. 22. – №. 5. – С. 30-40.

10. Аналитическая low-code платформа «Loginom». – URL: https://loginom.ru/

11. Постановление Законодательного собрания Кемеровской области – Кузбасса от 14 апреля 2022 года N 2459 «О создании Северо-кузбасской агломерации. - URL:https://docs.cntd.ru/document/406012122/titles/3CHQEJ7

12. Постановление Законодательного собрания Кемеровской области – Кузбасса от 14 апреля 2022 года N 2458 «О создании Южно-кузбасской агломерации». – URL: https://docs.cntd.ru/document/406012121

13. Закон Кемеровской области - Кузбасса от 24 марта 2022 г. N 28-ОЗ "О создании и развитии агломераций в Кемеровской области - Кузбассе" (принят постановлением Законодательного Собрания Кемеровской области - Кузбасса от 23 марта 2022 г.) (с изменениями и дополнениями). – URL: https://base.garant.ru/403748696/

14. Бегичева, С. В. Цифровые следы медицинского поведения в муниципалитетах Свердловской области: пространственный анализ различий / С. В Бегичева, В. В Соколова // Цифровые модели и решения. 2025. Т. 4, No 4. С. 69–80. DOI:https://doi.org/10.29141/2949-477X-2025-4-4-6. EDN: https://elibrary.ru/MQZZZP.

15. Бударин, С. С. Об отдельных вопросах практического применения рейтингования медицинских организаций / С. С Бударин, Д. О. Ватолин //ЭТАП: экономическая теория, анализ, практика. – 2022. – №. 5. – С. 83-97.

16. Cinaroglu, S. Clustering public hospitals based on crisp and fuzzy clustering techniques and probabilistic fuzzy efficiency estimates / S Cinaroglu //Informatics for Health and Social Care. – 2025. – Т. 50. – №. 3-4. – P. 114-132.

17. Chrusciel, J. et Making sense of the French public hospital system: a network-based approach to hospital clustering using unsupervised learning methods / J. Chrusciel, A. Le Guillou, E.Daoud, D.Laplanche, S.Steunou, M. C Clément, S. Sanchez //BMC Health Services Research. – 2021. – Т. 21. – №. 1. – P. 1244.

18. Pinheiro Junior, R. V. B. et al. Primary health care performance according to clusters of convergent municipalities in the state of São Paulo / R. Pinheiro Junior, N. Carneiro Junior, A. Sala, C. G.Luppi, M. C.Schveitzer, M. C Andrade, G. A. Wagner //Revista Brasileira de Epidemiologia. – 2022. – Т. 25. – P. E220017.

19. Антонюк, В. С. и др. Воздействие городских агломерационных процессов на общественное здоровье населения / В.С. Антонюк, А. С. Лапо, Э. Р. Вансович, Н. А Сигатова, Т. Ф. Амирова //Человек. Спорт. Медицина. – 2022. – Т. 22. – №. S2. – С. 147-156.

20. Wu, H., Li C. The impact of economic agglomeration on China’s urban public health / H.Wu, C.Li //Frontiers in Public Health. – 2024. – Т. 12. – P. 1476339.

PDF JATS XML
Контактные лица
Главный редактор, председатель редколлегии
Главный редактор Киварина Мария Валентиновна, доктор экономических наук, профессор кафедры цифровой экономики и управления Новгородского государственного университета имени Ярослава Мудрого.
6
загрузок
Crossref РИНЦ РИНЦ Science Index
© jomeam.ru
Соглашение Политика защиты и обработки персональных данных Поддержка Powered by Editorum, 2026 Инструкции
Войти или Создать
* Забыли пароль?