с 01.01.1971 по 01.01.2022
с 01.01.2002 по настоящее время
Нижний Новгород, Нижегородская область, Россия
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.
регионы России, устойчивое развитие, принципы ESG, ответственное инвестирование, экономическая безопасность, искусственный интеллект, кластерный анализ, нейронные сети
1. 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).
2. Основные положения устойчивого развития России. URL: https://www.socionauki.ru/almanac/noo21v/number_2/5_4.pdf (дата обращения: 15.10.2023).
3. 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).
4. Федеральная служба государственной статистики. URL: https://www.gks.ru (дата обращения: 15.10.2023).
5. 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.
6. 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.
7. 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.
8. Чеботарев В. С., Шох М. А. Конкурентоспособность и экономическая безопасность регионов // На страже экономики. 2022. № 1 (20). С. 68–74.
9. Богатырев А. В., Бубнова О. Ю. Опыт факторного анализа инновационной активности региона // На страже экономики. 2019. № 3 (10). С. 10–15.
10. 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.
11. 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.
12. Kohonen Т. Self-Organized Formation of Topologically Correct Feature Maps // Bio 1. Cybern. 1982. Vol. 43. No. 1, pp. 59–69.
13. Летягина Е. Н., Перова В. И. Нейросетевое моделирование региональных инновационных экосистем // Journal of New Economy. 2021. Т. 22. № 1. С. 71–89.
