сотрудник с 01.01.2002 по настоящее время
Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского ( заведующий кафедрой управления в спорте)
сотрудник с 01.01.2002 по настоящее время
Нижний Новгород, Нижегородская область, Россия
с 01.01.1971 по 01.01.2022
Согласно национальной цели по сохранению здоровья и благополучия населения Российской Федерации проведено нейросетевое моделирование динамики современного состояния организационно-экономической эффективности ациклических видов спорта, аттестующих человеческий капитал, который представляет собой одну из значимых основ инновационного развития и гарантии национальной, в том числе экономической, безопасности государства. Рассмотрены и исследованы данные Министерства спорта Российской Федерации за период 2014—2020 годов о развитии ациклических видов спорта в целях совершенствования эффективности организационно-экономической деятельности в спортивной сфере, наращивания ожидаемой продолжительности жизни населения России, приумножения человеческого капитала и поддержки социально-экономического роста Российской Федерации. Выполнен кластерный анализ с использованием нового перспективного методологического подхода — нейронных сетей, составляющих один из разделов искусственного интеллекта. Кластеризация данных осуществлена на базе нейронных сетей — самоорганизующихся карт Кохонена по 6 показателям, аттестующим эволюцию ациклических видов спорта, с применением информационных технологий. Определены особенности развития ациклических видов спорта, как одной из составляющих процесса формирования человеческого капитала, на которые оказали также влияние и большие вызовы современного этапа развития цивилизации. Различный уровень организационно-экономической деятельности в области подготовки спортивного резерва позволил получить ранжирование ациклических видов спорта по четырем кластерам. Представлены состав и характеристики каждого кластера. Проведенное исследование с применением нейросетевых технологий позволило оценить развитие исследуемого вида спорта в Российской Федерации. Результаты исследования содержат практическую значимость при реализации сравнительного анализа развития ациклических видов спорта. Они могут учитываться при стратегическом планировании развития спортивной сферы в контексте возрастания качества человеческого капитала, относящегося к доминирующим внутренним факторам социально-экономического потенциала Российской Федерации.
человеческий капитал, экономическая безопасность, ациклические виды спорта, кластерный анализ, нейронные сети
1. Богатырев А. В., Морозов О. А. Роль системы управления рисками в обеспечении экономической безопасности промышленного предприятия // На страже экономики. 2021. № 3 (16). С. 15—21.
2. Чеботарев В. С., Шох М. А. Конкурентоспособность и экономическая безопасность регионов // На страже экономики. 2022. № 1 (20). С. 68—74.
3. Сенчагов В. К. Экономическая безопасность России. Общий курс: учебник / под ред. В. К. Сенчагова. 2-е изд. Москва: Дело, 2005. 896 с.
4. Караваева И. В., Иванов Е. А., Лев М. Ю. Паспортизация и оценка показателей состояния экономической безопасности России // Экономика, предпринимательство и право. 2020. № 8. С. 2179—2198.
5. Кузнецов В. П., Полянская В. А. Система экономической безопасности как гарантия минимизации последствий негативного влияния пандемии коронавируса для предприятий промышленной отрасли // На страже экономики. 2022. № 1 (20). С. 31—38.
6. Любушин Н. П., Летягина Е. Н., Перова В. И. Исследование инновационного развития региональной экономики как императива устойчивого социально-экономического роста России с применением нейросетевого моделирования // Экономический анализ: теория и практика. 2021. Т. 20. № 8. С. 1394—1414.
7. Лесгафт П. Ф. Избранные труды. Москва: Физкультура и спорт, 1987. 359 с.
8. Кузнецов Ю. А. Человеческий капитал, производительность труда и экономический рост // Экономический анализ: теория и практика. 2012. № 43. С. 2—14.
9. Соболева И. В. Человеческий потенциал российской экономики: проблемы сохранения и развития. Москва: Наука, 2007. 201 с.
10. Программа развития ООН. URL: https://www. undp.org/ (дата обращения: 25.11.2022).
11. Beutler I. Sport serving development and peace: Achieving the goals of the United Nations through sport // Sport in society. 2008. Vol. 11. No. 4. Pp. 359—369.
12. О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года: указ Президента Российской Федерации от 21 июля 2020 года № 474. URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/45726 (дата обращения: 25.11.2022).
13. Об утверждении Стратегии развития физической культуры и спорта в Российской Федерации на период до 2030 года: распоряжение Правительства Российской Федерации от 24 ноября 2020 года № 3081-р. URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/74866492/ (дата обращения: 25.11.2022).
14. Горбунов С. А., Дубровский А. В. Роль физической культуры в совершенствовании умственной готовности к обучению и профессиональной деятельности // Теория и практика физической культуры. 2002. № 12. С. 13—15.
15. Макарьев И. В. Физическая подготовка в системе правоохранительных органов // Физическая культура. Спорт. Туризм. Двигательная рекреация. 2017. Т. 2. № 2. С. 50—53.
16. Садков С. А., Ахмеров И. Ф. Роль физической культуры, спорта, медицины и правоохранительных органов в профилактике асоциальных проявлений, наркомании и преступности среди молодежи // Актуальные проблемы физической культуры, спорта и туризма: материалы X Международной научно-практической конференции (Уфа, 24—26 марта 2016 г.). Уфа: Уфимский государственный авиационный технический университет, 2016. С. 619—622.
17. Викулов С. Ф., Хрусталѐв Е. Ю. Экономические основы военной безопасности России // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2014. № 7. С. 2—9.
18. Послание Президента Российской Федерации Федеральному Собранию 21 апреля 2021 года. URL: http://www.kremlin.ru/events/president/news/65418 (дата обращения: 25.11.2022).
19. Балабанов А. С., Стронгина Н. Р. Анализ данных в экономических приложениях: учебное пособие. Нижний Новгород: Изд-во ННГУ, 2004. 135 с.
20. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. Москва: Вильямс, 2006. 1104 с.
21. Kohonen Т. Self-Organized Formation of Topologically Correct Feature Maps // Bio1ogical Cybernetics. 1982. Vol. 43. Issue 1. Pр. 59—69.
22. Letiagina E. N., Perova V. I., Orlova E. A. Neural network analysis of the development of physical education and sports in Russia as an economic factor of country security: 4th International Conference on Innovations in Sports, Tourism and Instructional Science (ICISTIS). Atlantis Press, 2019. No. 11. Pp. 174—179.
23. Carboni O. A., Russu P. Assessing regional wellbeing in Italy: An application of Malmquist — DEA and self-organizing map neural clustering // Social Indicators Research. 2015. Vol. 122. Issue 3. Pp. 677—700.
24. Министерство спорта Российской Федерации. URL: https://www.minsport.gov.ru (дата обращения: 25.11.2022).
25. Davies D. L., Bouldin D. W. A Cluster Separation Measur. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1979. Vol. PAMI-1. No. 2. Pp. 224—227.
