НЕЙРОСЕТЕВОЙ КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ ЭКОНОМИКИ РЕГИОНОВ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ В АСПЕКТЕ ПРИНЦИПОВ ESG
Аннотация и ключевые слова
Аннотация (русский):
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.

Ключевые слова:
регионы России, устойчивое развитие, принципы ESG, ответственное инвестирование, экономическая безопасность, искусственный интеллект, кластерный анализ, нейронные сети
Текст
Текст произведения (PDF): Читать Скачать
Список литературы

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.


Войти или Создать
* Забыли пароль?