Библиографическое описание:Концептуальный подход к оценке кластерного потенциала территорий на основе использования интеллектуальных информационных систем : научное издание / И. Р. Руйга, Е. С. Ковзунова. - Текст : непосредственный // Региональная экономика: теория и практика. - 2021. - Т. 19, № 4. - С. 693-717. - ISSN 2073-1477. - ISSN 2311-8733, DOI 10.24891/re.19.4.693.
Аннотация:<b>Предмет.</b> Роль интеллектуальных информационных систем в оценке кластерного потенциала территорий. <b>Цели.</b> Формирование методического инструментария оценки кластерного потенциала территорий на основе использования интеллектуальных информационных систем, его апробация на примере регионов Сибирского федерального округа. <b>Методология.</b> Для выявления кластерных групп использованы эконометрические методы, а также методы экспертной оценки. <b>Результаты.</b> Разработан поэтапный алгоритм оценки кластерного потенциала территорий с учетом соответствующего методического и математического аппарата. Сформирован совокупный показатель, характеризующий потенциал развития кластерных групп. <b>Выводы.</b> Предложенный методический и информационно-аналитический инструментарий может служить основой для принятия решений по разработке кластерной политики на региональном уровне.
<b>Subject.</b> This article discusses the role of intelligent information systems in assessing the cluster potential of regions. <b>Objectives.</b> The article aims to develop methodological tools to assess the cluster potential of regions applying intelligent information systems, and test them using the Siberian Federal District regions as a case study. <b>Methods.</b> For the study, we used econometric and expert assessment methods. <b>Results.</b> The article proposes a stepwise algorithm for assessing the cluster potential of regions, taking into account the appropriate methodological and mathematical apparatus. It presents a cumulative indicator of the development potential of cluster groups. <b>Conclusions.</b> The proposed methodological, and information and analysis tools can serve as a basis for decision-making on cluster policy development at the regional level.
