| Аннотация | Актуальность темы исследования определяется значением и ролью арктического потенциала для решения стратегических задач России в современных условиях вызовов и угроз, а также возможностями моделирования в формировании качественной базы для принятия управленческих решений с целью повышения эффективности государственного управления. В Арктическом макрорегионе реализуются принципиально новые инфраструктурные и производственные решения, которые в дальнейшем могут быть масштабированы, что обусловливает значимость моделирования развития Арктической зоны Российской Федерации на основе современных методов анализа данных. При моделировании развития Арктического макрорегиона необходимо учитывать такие особенности, как ограниченность и фрагментарность собираемой информации, а также сложность интеграции разнородных данных (экономических, социальных, экологических и др.). В связи с этим реализация комплекса задач моделирования на основе современных методов анализа данных требует различных подходов (эконометрическое моделирование, когнитивные технологии, методы машинного обучения и анализа больших данных), позволяющих анализировать сложные социально-экономические, экологические и инфраструктурные процессы. Сочетание различных методологических подходов дает возможность обеспечить точность модели, которая может быть использована при разработке стратегий устойчивого развития арктических территорий, планировании инфраструктурных проектов и принятии управленческих решений. Цель исследования состояла в изучении возможностей моделирования развития Арктического макрорегиона с помощью современных методов анализа данных. Поставленная цель определила задачи исследования: проанализировать результаты исследований в данной предметной области; рассмотреть метод кластеризации (кластерный анализ) как один из эффективных методов обоснования управленческих решений по реализации Стратегии развития Арктической зоны Российской Федерации; выявить перспективные направления будущих исследований. В ходе работы использовались системный подход, логический анализ, синтез, контент-анализ открытых источников, регрессионный анализ, кластерный анализ. Информационную базу составили данные Росстата по арктическим регионам за период 2015–2023 гг. В результате исследования обоснована целесообразность применения процедуры иерархической кластеризации, реализованной с помощью программы для анализа данных JASP. В ходе кластерного анализа все арктические регионы России по признаку близости значений удельного ВРП сгруппировались в два кластера, что позволяет выполнять последующий регрессионный анализ внутри каждого кластера с получением более точных результатов. В качестве перспективного направления исследований предложено использование методологии синтетического контроля, позволяющей создать альтернативный сценарий развития макрорегиона для сравнения с реальным развитием и оценки экономического эффекта от реализации комплекса стратегических решений государства. Научная новизна исследования заключается в совершенствовании подхода к моделированию развития Арктического макрорегиона с использованием методов предиктивной (прогнозной) аналитики, таких как регрессионный анализ, метод временных рядов, кластеризация. Практическая значимость результатов определяется возможностью их применения органами государственной власти и управления для разработки прогнозов развития Арктической зоны |
|---|
| Ключевые слова | региональное развитие, Арктический макрорегион, моделирование, прогноз, эконометрическая модель, данные, предиктивная аналитика, кластерный анализ |
|---|
