| Аннотация | Присоединение России к международной программе ООН в области устойчивого развития предполагает решение ряда социальных проблем и, прежде всего, борьбу с бедностью и сглаживание монетарного (по денежным доходам) неравенства. Решение таких проблем на современном этапе осложняется военным конфликтом на Украине. Коллективный Запад оказывает беспрецедентное санкционное давление на национальную экономику. В такой ситуации актуализируется вопрос совершенствования социальной политики государства, который, в свою очередь, предполагает и развитие инструментария для мониторинга качества жизни населения нашей страны. Данное исследование посвящено разработке и апробации авторского подхода для комплексной оценки качества жизни населения России на мезоуровне управления с применением искусственного интеллекта. Рейтингование регионов России, исходя из качества жизни населения, осуществлялось индексным методом. Рейтинг за 2023 г. возглавляла Республика Татарстан, а не как обычно (согласно результатам, представленным в других тематических работах) Москва. Столица нашей страны в 2023 г. заняла второе место рейтинга (в предыдущем году практически делила также второе-третье место с Санкт-Петербургом). Относительно низкое место в рейтинге объясняется тем, что Москва располагалась лишь на 56-м месте в третьем субрейтинге, характеризующим уровень бедности и неравенства населения по доходам. Отсюда, столица страны на современном этапе развития без преувеличения является городом контрастов по уровню бедности и монетарного неравенства населения. Искусственный интеллект позволяет корректно сгруппировать субъекты РФ по качеству жизни населения. С его помощью также углубляется и факторный анализ, а, следовательно, совершенствуется механизм планирования и прогнозирования изучаемого явления. В конечном итоге результаты тематической оценки с применением искусственного интеллекта могут быть учтены при корректировке социальной политики государства. |
|---|
| Ключевые слова | качество жизни населения, бедность, социальное неравенство, регионы России, искусственный интеллект, кластеризация, классификация, прогнозирование |
|---|