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.
