ИННОВАЦИОННЫЙ МЕТОД ИССЛЕДОВАНИЯ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ ЭКОНОМИКИ РОССИИ С ПРИМЕНЕНИЕМ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Ключевые слова:
субъекты Российской Федерации, региональная экономика, технологический суверенитет, инновации, цифровая трансформация, кластерный анализ, искусственные нейронные сетиАннотация
В статье исследовано социально-экономическое развитие субъектов Российской Федерации в контексте усиления технологического суверенитета с позиции цифровой трансформации. Цель работы - кластерный анализ цифровой трансформации экономики России с применением инновационного метода исследования - искусственных нейронных сетей. Объектами исследования являлись субъекты Российской Федерации, аттестуемые 9 показателями, выбранными с сайта Росстата в соответствии с авторской моделью. Многофакторная задача, описывающая состояние экономики субъектов России, решена с применением инновационного и эффективного метода кластерного анализа на фундаменте искусственных нейронных сетей, являющих собой весомый элемент искусственного интеллекта и воплощенных на платформе российского аналитического программного комплекса Deductor. В результате нейросетевого кластерного анализа субъекты РФ сгруппировались по 6 кластерным формациям. Показано отсутствие корреляции кластерного решения с нахождением субъектов России в составе федеральных округов Российской Федерации. Выявлен различный уровень современного развития региональной экономики по множеству рассматриваемых индикаторов, отражающих цифровую трансформацию, в масштабе кластеров. С экономической точки зрения проанализированы особенности цифровизации в субъектах РФ в аспекте выравнивания её несоразмерности и привлечения имеющихся резервов для активизации в наращивании технологического суверенитета страны.
Список литературы
Указ Президента Российской Федерации «О Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017–2030 годы» от 9 мая 2017 г. № 203. [Электронный ресурс]. URL: http://kremlin.ru/acts/news/54477 (дата обращения: 04.06.2024).
Указ Президента Российской Федерации от 28 февраля 2024 г. № 145 «О Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации». [Электронный ресурс]. URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/50358 (дата обращения: 04.06.2024).
Указ Президента Российской Федерации от 07.05.2024 года № 309 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года». [Электронный ресурс]. URL: https://www.garant.ru/hotlaw/federal/1717715/ (дата обращения: 04.06.2024).
Летягина Е.Н. Особенности оценки экономической эффективности внедрения инноваций в энергетику// Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. 2010. № 3-2. С. 520-522.
Сулимова Е.А. Цифровой инструментарий управления предприятиями: CRM, ERP, ECM, BI // Инновации и инвестиции. 2023. № 5. С. 158-160.
Кузнецов Ю.А., Маркова С.Е. Анализ качественных особенностей динамики развития российского рынка ИКТ. Структурный подход // Труды НГТУ им. Р.Е. Алексеева. 2013. № 3 (100). С. 242-252.
Яшин С.Н., Борисов С.А., Кулагова И.А. Региональные особенности реализации процесса цифровизации экономики в Российской Федерации // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2021. № 2. С. 106-115.
Абдрахманова Г.И., Васильковский С.А., Вишневский К.О. и др. Цифровая экономика: 2023: Краткий статистический сборник. М.: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», 2023. 120 с.
Федеральная служба государственной статистики. [Электронный ресурс]. URL: https://gks.ru (дата обращения: 04.06.2024).
Фролов В.Г., Перова В.И. Анализ инновационно-инвестиционной сбалансированности промышленной политики России в условиях цифровой трансформации с применением методов искусственного интеллекта // Вопросы инновационной экономики. 2023. № 1. Т. 13. С. 127-148. DOI: 10.18334/vinec.13.1.117247.
Никитин Г.С., Скобелев Д.О. Эффективность государственных и корпоративных инвестиций в развитие реального сектора экономики // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия: Социальные науки. 2022. № 4 (68). С. 32-41. DOI:10.52452/18115942_2022_4_32.
Трофимов О.В., Саакян А.Г. Политика импортозамещения на предприятиях оборонно-промышленного комплекса России // Вестник Нижегородского госуниверситета им. Н.И. Лобачевского. Серия: Социальные науки. 2022. № 3 (67). С. 44-49.
Кузнецов В.П., Летягина Е.Н., Перова В.И. Искусственный интеллект в анализе человеческого капитала как основы экономической безопасности регионов Российской Федерации // На страже экономики. 2023. № 3 (26). С. 37-47. DOI: 10.36511/2588-0071-2023-3-37-47.
Иванова Т.А. Методы анализа больших данных: искусственные нейронные сети// Инженерные кадры - будущее инновационной экономики России. 2022. № 1. С. 727-731.
Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. М.: Вильямс, 2006. 1408 с.
Летягина Е.Н., Перова В.И. Искусственный интеллект в анализе региональных инновационных экосистем Российской Федерации в условиях импортозамещения // Экономический анализ: теория и практика. 2024. Т. 23. № 5. С. 834-856. DOI: 10.24891/еа.23.5.834.
Kohonen T. Self-organized formation of topologically correct feature maps // Biological Cybernetics. 1982. V. 43. P. 59-69.
Kohonen T. The self-organizing map // Proceedings of the Institute of Electrical and Electronics Engineers. 1990. V. 78. No. 9. P. 1464-1480.
Плехова Ю.О., Коляда А.А. Методика разработки бизнес-модели организации и прогнозирования её экономической эффективности // Теория и практика общественного развития. № 8. 2023. С. 101-112.
Малов Д.Н., Летягина Е.Н. Разработка нейросетевой модели кластеризации экономики для анализа инвестиционной привлекательности предприятий // Креативная экономика. 2019. Т. 13. № 8. С. 1529-1536.
