The Economy under Guard The Economy under Guard На страже экономики 2588-0071 84888 10.36511/2588-0071-2024-2-47-56 Региональная и отраслевая экономика Regional and branch economy Региональная и отраслевая экономика Neural network cluster analysis of sustainable economic development of the regions of the Russian Federation in the aspect of ESG principles Нейросетевой кластерный анализ устойчивого развития экономики регионов Российской Федерации в аспекте принципов ESG Перова Валентина Ивановна Perova Valentina Ivanovna perova_vi@mail.ru https://orcid.org/0000-0002-6539-6988 Летягина Елена Николаевна Letiagina Elena Nikolaevna helenlet@yandex.ru

кандидат экономических наук;

candidate of economic sciences;

 Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского Нижний Новгород Россия Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod Нижний Новгород Russian Federation Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского Россия Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod Russian Federation 03 07 2024 03 07 2024 2024 2 47 56 10 04 2024 05 05 2024 https://namvd.editorum.ru/en/nauka/article/84888/view

Исследовано устойчивое развитие инновационной экономики в регионах Российской Федерации. С этой позиции представлены изменения ввода в действие мощностей по охране водных ресурсов и атмосферного воздуха от загрязнения, а также восстановление лесов в России в 2017–2022 годах. Учитывая важность ответственного инвестирования, приведены вложения в основной капитал, направленные на охрану окружающей среды и рациональное использование природных ресурсов Российской Федерации в 2022 году. Актуальность исследования обусловлена прогрессом в достижениях науки и технологий, а также имеющейся сильной конкуренцией. Это требует продвижения креативных концепций в управлении устойчивым социально-экономическим развитием России. В основе таких концепций может быть учет критериев ESG: Environment — окружающая среда, Social — социальное развитие, Governance — корпоративное управление. В целях сокращения неоднородности социально-экологического развития России проанализирована многофакторная задача стратегического управления по формированию методологии, опирающейся на ESG-принципы. Авторами предложен перспективный и продуктивный методы решения многофакторных задач — нейросетевой кластерный анализ с применением информационных технологий. Он позволил распределить регионы Российской Федерации на шесть кластерных образований, характеризующихся различным уровнем развития в ракурсе признаков ESG по комплексу 11 показателей. Приведена структура кластеров, детализирующая вхождение в них регионов России. Даны усредненные значения исследуемых показателей устойчивого инновационного развития региональной экономики в каждом из кластеров и в целом по стране. Из результатов работы следует, что установка менеджмента на синтез принципов ESG и продуктивность ответственного инвестирования станут важными компонентами при формировании стратегий инновационного развития экономики Российской Федерации. Это будет одним из ключевых факторов усиления экономической безопасности Российской Федерации.

The sustainable development of the innovative economy in the regions of the Russian Federation is researched. From this position, the changes in the commissioning of capacities for the protection of water resources and atmospheric air from pollution, as well as the renewal of forests in Russia for the period 2017–2022 are presented. Taking into account the importance of responsible investment, investments in fixed assets aimed at environmental protection and rational use of natural resources of the Russian Federation in 2022 are given. The relevance of the research is due to the progress in the achievements of science and technology, as well as the existing strong competition. This requires the promotion of creative concepts in the management of sustainable socio-economic development of Russia. Such concepts may be based on consideration of ESG criteria: Environment — environment, Social — social development, Governance — corporate governance. In order to reduce the heterogeneity of the socio-ecological development of Russia, the multifactorial task of strategic management on the formation of a methodology based on ESG principles is analyzed. The authors propose a promising and productive method for solving multifactorial problems — neural network cluster analysis using information technology. It allowed us to distribute the regions of the Russian Federation into six cluster formations characterized by different levels of development in the perspective of ESG features according to a set of 11 indicators. The structure of clusters detailing the entry of Russian regions into them is given. The average values of the studied indicators of sustainable innovative development of the regional economy in each of the clusters and in the whole country are shown. It follows from the results of the work that the management’s focus on the synthesis of ESG principles and the productivity of responsible investment will become important components in the formation of strategies for the innovative development of the Russian economy. This will be one of the key factors in strengthening the economic security of the Russian Federation.

 регионы России устойчивое развитие принципы ESG ответственное инвестирование экономическая безопасность искусственный интеллект кластерный анализ нейронные сети Russian regions sustainable development ESG principles responsible investment economic security artificial intelligence cluster analysis neural networks

О концепции перехода Российской Федерации к устойчивому развитию: указ Президента Российской Федерации от 1 апреля 1996 года №-440. URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/9120 (дата обращения: 15.10.2023). On the concept of transition of the Russian Federation to sustainable development: decree of the President of the Russian Federation no. 440 of April 1, 1996. URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/9120 (accessed 15.10.2023). (In Russ.) Основные положения устойчивого развития России. URL: https://www.socionauki.ru/almanac/noo21v/number_2/5_4.pdf (дата обращения: 15.10.2023). The main provisions of the sustainable development of Russia. URL: https://www.socionauki.ru/almanac/noo21v/number_2/5_4.pdf (accessed 10.15.2023). (In Russ.) О Стратегии социально-экономического развития Российской Федерации с низким уровнем выбросов парниковых газов до 2050 года. URL: https://docs.cntd.ru/document/726639341 (дата обращения: 15.10.2023). On the Strategy of socio-economic development of the Russian Federation with a low level of greenhouse gas emissions until 2050. URL: https://docs.cntd.ru/document/726639341 (accessed 10.15.2023). (In Russ.) Федеральная служба государственной статистики. URL: https://www.gks.ru (дата обращения: 15.10.2023). Federal State Statistics Service. URL: https://www.gks.ru (accessed 15.10.2023). (In Russ.) Никитин Г. С., Скобелев Д. О. Эффективность государственных и корпоративных инвестиций в развитие реального сектора экономики // Вестник Нижегородского университета имени Н. И. Лобачевского. Серия: Социальные науки. 2022. № 4 (68). С. 32–41. Nikitin G. S., Skobelev D. O. Efficiency of state and corporate investments in the development of the real sector of the economy. Bulletin of the Nizhny Novgorod University named after N. I. Lobachevsky. Series: Social Sciences, 2022, no. 4 (68), pp. 32–41. (In Russ.) Замятина М. Ф., Тишков С. В. ESG-факторы в стратегиях компаний и регионов России и их роль в региональном инновационном развитии // Вопросы инновационной экономики. 2022. Т. 12. № 1. С. 501–518. Zamyatina M. F., Tishkov S. V. ESG factors in the strategies of companies and regions of Russia and their role in regional innovative development. Issues of innovative economy, 2022, vol. 12, no. 1, pp. 501–518. (In Russ.) Бракк Д. Г., Лещенко Ю. Г. Анализ показателей функционирования группы ПАО «ГАЗПРОМ» в контексте воздействия на экологическую систему арктической зоны России // Развитие и безопасность. 2023. № 1. С. 59–73. Brakk D. G., Leshchenko Yu. G. Analysis of the performance indicators of the GAZPROM Group in the context of the impact on the ecological system of the Arctic zone of Russia. Development and security, 2023, no. 1, pp. 59–73. (In Russ.) Чеботарев В. С., Шох М. А. Конкурентоспособность и экономическая безопасность регионов // На страже экономики. 2022. № 1 (20). С. 68–74. Chebotarev V. S., Shokh M. A. Competitiveness and economic security of regions. The Economy under Guard, 2022, no. 1 (20), pp. 68–74. (In Russ.) Богатырев А. В., Бубнова О. Ю. Опыт факторного анализа инновационной активности региона // На страже экономики. 2019. № 3 (10). С. 10–15. Bogatyrev A. V., Bubnova O. Yu. Experience of factor analysis of innovative activity of the region. The Economy under Guard, 2019, no. 3 (10), pp. 10–15. (In Russ.) Перова В. И., Незнакомцева О. Ю. Исследование динамики социально-экономического развития регионов Российской Федерации // Вестник Нижегородского университета имени Н. И. Лобачевского. Серия: Социальные науки. 2016. № 4 (44). С. 44–51. Perova V. I., Neznakomtseva O. Yu. Research into the dynamics of social and economic development of the Russian Federation regions. Bulletin of the Nizhny Novgorod University named after N. I. Lobachevsky. Series: Social Sciences, 2016, no. 4 (44), pp. 44–51. (In Russ.) Aleskerov F. T., Gokhberg L. M., Egorova L. G., Myachin A. L., Sagieva G. S. A Method of Static and Dynamic Pattern Analysis of Innovative Development of Russian Regions in the Long Run, in: Springer Proceedings in Mathematics and Statistics. Vol. 104: Models, Algorithms and Technologies for Network Analysis. Dordrecht, L., Cham, Heidelberg, NY: Springer, 2014. Ch. 1. Pp. 1–8. Aleskerov F. T., Gokhberg L. M., Egorova L. G., Myachin A. L., Sagieva G. S. A Method of Static and Dynamic Pattern Analysis of Innovative Development of Russian Regions in the Long Run, in: Springer Proceedings in Mathematics and Statistics. Vol. 104 Models, Algorithms and Technologies for Network Analysis. Dordrecht, L., Cham, Heidelberg, NY: Springer, 2014. Ch. 1. Pp. 1–8. (In Russ.) Kohonen Т. Self-Organized Formation of Topologically Correct Feature Maps // Bio 1. Cybern. 1982. Vol. 43. No. 1, pp. 59–69. Kohonen T. Self-Organized Formation of Topologically Correct Feature Maps. Bio1. Cybern. 1982, vol. 43, no. 1, pp. 59–69. (In Russ.) Летягина Е. Н., Перова В. И. Нейросетевое моделирование региональных инновационных экосистем // Journal of New Economy. 2021. Т. 22. № 1. С. 71–89. Letiagina E. N., Perova V. I. Neural network modeling of regional innovation ecosystems. Journal of New Economy, 2021, vol. 22, no. 1, pp. 71–89. (In Russ.)