КАРТОЧКА
ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ
Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.
ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ
Номер 22-28-01674
НазваниеРазработка прототипа цифровой исследовательской платформы распределенных региональных исследований для целей моделирования сбалансированного пространственного развития России
РуководительАкбердина Виктория Викторовна, Доктор экономических наук
Организация финансирования, регион федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт экономики Уральского отделения Российской академии наук, Свердловская обл
Период выполнения при поддержке РНФ | 2022 г. - 2023 г. |
Конкурс№64 - Конкурс 2021 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований малыми отдельными научными группами».
Область знания, основной код классификатора 08 - Гуманитарные и социальные науки, 08-155 - Прогнозирование социально-экономического развития, государственное регулирование экономики и управление социально-экономическими процессами
Ключевые словацифровая исследовательская платформа; распределенные региональные исследования; пространственное развитие; моделирование; сценарные эксперименты
Код ГРНТИ06.01.21
СтатусУспешно завершен
ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ
Аннотация
Устойчивое развитие страны возможно только в случае устойчивого развития всех входящих в ее состав территорий. Это возможно на основе формирования эффективной пространственной структуры экономики, сопряжении территориальных, отраслевых и пространственных приоритетов научно-технологического развития, укреплении межрегиональных связей при соблюдении баланса интересов всех субъектов Российской Федерации и учете местных особенностей.
Социально-экономическое пространство представляет собой сложную категорию, обладающую значительным количеством аспектов, многие из которых не получили достаточного раскрытия в рамках осуществляемых в настоящее время научных разработок: сложность одновременного учета всего многообразия факторов, определяющих характеристики устойчивости пространственного развития на разных уровнях, а также преобладание в массиве научных знаний об особенностях размещения хозяйствующих субъектов в пространстве отчасти устаревших и не применимых к современной российской практике подходов, влекут за собой необходимость проведения исследований, целью которых является изучение адекватных сегодняшней ситуации перспектив преобразования пространственной организации всего хозяйственного комплекса и социальной системы.
НАУЧНАЯ ПРОБЛЕМА, на решение которой направлен проект, определяется следующим:
1) Сложившаяся в России пространственная организация социально-экономической системы не отвечает современным вызовам: территориальная структура производства, сформировавшаяся еще в советское время, уже не способна удовлетворять имеющиеся потребности, а новая, эффективно работающая в сегодняшних условиях, еще не создана. Более того, происходит дальнейшая дефрагментация хозяйственного каркаса страны, проявляющаяся, в том числе, в усиливающейся дифференциации уровня развития ряда территорий. Это является свидетельством недостаточной целостности социально-экономического пространства страны: эффективного взаимодействия между элементами экономического комплекса не происходит. Все это предъявляет требования к глубокому научному исследованию вопросов пространственного развития, ориентированного на повышение связности пространства, снижение его дезинтеграции и изменение его характеристик в соответствии с современными требованиями. Проведение государственной политики в области пространственного развития может и должно осуществлено на базе сценарного подхода, основанного на проведении сценарных экспериментов на «цифровых двойниках регионов».
2) Сформированная в России система статистического наблюдения представляет колоссальный объем данных о социально-экономическом развитии территориальных единиц (макрорегионы, субъекты РФ, муниципальные образования). К сожалению, эти большие объемы данных анализируется фрагментарно под очень узкие научные задачи. При этом, большая их часть оказывается невостребованной в научных исследованиях по причине недостаточности использования систем сбора (напр., парсинг открытых данных и др.) и обработки данных (напр., нейронные сети регионального управления, интеллектуальные методы принятия решения управления пространственным и региональным развитием). Многомерный анализ больших данных о региональных социально-экономических системах должен проводиться с использованием только современных методов обработки данных и технологий машинного обучения.
3) В мировой и российской практике сформировалось значительное количество методов исследования пространственного развития (геоинформационный, воспроизводственный, балансовый, кластерный, социологический, нормативный и др.) Такое многообразие позволяет исследовать различные сферы социально-экономическое пространства (размещение производительных сил, демография и уровень жизни, финансовая сфера, экология, безопасность и др.). Однако на фоне многообразия методов исследования практически полностью отсутствуют подходы к комплексному использованию различных методов (комбинирование) по причине необходимости исследовать большие объемы данных и множество алгоритмов. Эта проблема может и должна быть решена на основе формирования цифровых исследовательских платформ.
НАУЧНАЯ ГИПОТЕЗА планируемого исследования заключается в том, что применение комбинированных методов многомерного анализа больших данных пространственного развития, данных социально-экономического развития макрорегионов, субъектов и РФ и муниципальных образований, а также методов машинного обучения и цифровых исследовательских платформ, позволит решить большой комплекс актуальных хозяйственных и управленческих проблем пространственного и регионального развития путем сценарных экспериментов на «цифровых двойниках» регионов.
Сложность и многомерность рассматриваемой проблемы определяет МЕЖДИСЦИ- ПЛИНАРНЫЙ ПОДХОД к ее решению. Для разработки новых методов прогнозирования будут разработаны и усовершенствованы математические методы анализа предметной области, построения прогнозных сценариев, а также оценки результативности их применения и стоимости. После получения результатов в математическом построении прогнозных сценариев, будет решаться задача разработки информационных алгоритмов для реализации математических моделей. Она тесно связана с адаптацией существующих и созданием новых методов интеллектуального извлечения, интерпретации, представления и анализа данных, а также с реализацией моделей искусственного интеллекта.
Решение указанных проблем сдерживается также отсутствием устоявшейся теоретико-методологической базы исследований сопряжения пространственных и научно- технологических приоритетов страны, недостаточным учетом внешних угроз и новых факторов устойчивого развития социально-экономических систем, превалирующих на современном этапе и способных обеспечить новое качество развития социально-экономических систем; недостаточным методическим инструментарием сопряжения территориальных, отраслевых и пространственных приоритетов научно-технологического развития, направленного на ускорение темпов экономического роста и технологического развития, сокращение межрегиональных различий и повышение национальной безопасности страны.
ЦЕЛЬ ПРОЕКТА – развитие фундаментальных основ сценарного прогнозирования пространственного развития России на национальном, макрорегиональном и региональном уровнях и разработка прототипа цифровой исследовательской платформы распределенных региональных исследований, основанной на комбинированных методах многомерного анализа больших данных пространственного развития, данных социально-экономического развития макрорегионов, субъектов и РФ и муниципальных образований, а также методов машинного обучения.
КОНКРЕТНЫЕ ЗАДАЧИ в рамках проблемы, на решение которых направлен проект:
Задача 1. Развитие фундаментальных основ моделирования и сценарного прогнозирования пространственного развития России на основе больших данных и машинного обучения. Данная задача позволит решить проблему недостаточной целостности социально- экономического пространства страны, обеспечить эффективного взаимодействия между элементами пространства, снизить его дезинтеграцию и изменение его характеристики в соответствии с современными требованиями.
Задача 2. Экономико-математическое моделирование пространственного развития с применением «цифровых двойников» различных типов регионов в условиях неопределенности социально-экономической и внешнеэкономической ситуации, а также ресурсных, технологических и финансовых ограничений. Данная задача позволит решить проблему недостаточного использования методов машинного обучения для целей пространственного и регионального развития.
Задача 3. Разработка прототипа цифровой исследовательской платформы распределенных региональных исследований «RegScienceGRID». Данная задача позволит решить проблему фрагментарности данных, а также алгоритмизировать сбор и обработку больших данных о социально-экономическом пространстве.
Задача 4. Обоснование механизмов пространственного развития России для повышения конкурентоспособности государства и общества на основе сценарных экспериментов с разработанными моделями. Данная задача позволит решить проблему недостаточности сценарных экспериментов на «цифровых двойниках» при разработке и внедрению механизмов и инструментов государственной политики.
НАУЧНАЯ НОВИЗНА ПРОЕКТА В ЦЕЛОМ заключается в разработке фундаментальных основ сопряжения приоритетов научно-технологического и пространственного развития России на национальном, макрорегиональном и региональном уровнях на основе разработанной цифровой исследовательской платформы распределенных региональных исследований.
1) НАУЧНАЯ НОВИЗНА ПРОЕКТА В ЧАСТИ ТЕОРИИ И МЕТОДОЛОГИИ ИССЛЕДОВАНИЯ.
Научная новизна заключается в решении крупной научной проблемы развития методологии практического использования технологий сбора и обработки больших данных и машинного обучения для моделирования устойчивого и сбалансированного пространственного развития за счет их способности решать конкретные экономические задачи в автоматическом режиме и оказывать поддержку принятия решений в области государственной политики. Данная методология объединяет в себе методы, инструменты и механизмы формирования новой парадигмы использования информационных технологий с целью решения ряда важнейших экономических задач.
Анализ большого числа работ по проблеме исследования показал, что, как правило, в них рассматриваются лишь отдельные этапы системного подхода. Комплексно, с учетом всех ее аспектов (экономических, социальных, технических, технологических, нормативно- правовых, политических и др.) проблема управления процессами пространственного развития Российской Федерации, а также мониторинга и анализа научно-технологического развития, обеспечивающих опережающее развитие регионов, никогда ранее не решалась. Предлагаемая в проекте теоретическая концепция будет построена на основе теории экономической конвергенции, теории поляризованного развития, институциональной теории и теории устойчивого развития.
Значительной научной новизной обладает методологии проведения распределенных региональных исследований по сопряжению отраслевых и пространственных приоритетов научно-технологического развития, включая: а) интеграцию и верификацию общих и специфичных методов и моделей, реализуемых в различных научно-исследовательских центрах; б) стандартизацию проведения исследований, позволяющую интегрировать результаты, полученные в различных научно-исследовательских центрах; в) протоколы проведения исследований (требования к данным, алгоритмизация процесса проведения исследований) для обеспечения воспроизводимости научных результатов, полученных в различных научно- исследовательских центрах. Такие задачи в условиях цифровизации научных исследований в области социальных и общественных наук (в том числе и экономических наук) в России еще не решались.
2) НАУЧНАЯ НОВИЗНА ИСПОЛЬЗУЕМЫХ И РАЗРАБАТЫВАЕМЫХ МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ.
Научная новизна исследования заключается в комплексном использовании наиболее современных методов моделирования на основе машинного обучения, алгоритмы интеллектуального анализа данных и технологий искусственного интеллекта, позволяющих проводить классификацию, анализ, характеризацию, приоритезацию и представление больших объемов данных в структурированном и категорированном виде, алгоритмы классификации и регрессии, методы пространственного моделирования, агенто-базированных моделей экономического развития регионов, методы оптимального регулирования, методы оценки механизмов различных политик.
Научной новизной будут обладать модели «цифровых двойников» различных типов регионов, набор агенто-базированных моделей экономического развития регионов. Данные модели будут параметризованы для каждого из регионов с целью определения индивидуальных оценок эффективности экономической политики и разработки сценариев и прогнозов их развития.
Задачи подобного класса для сопряжения научно-технологического и пространственного развития находятся в стадии поиска решения. Кроме этого, предполагается, что платформа будет «открытой» (что также является новизной в части решения научной за-дачи), т.е. должна быть реализована возможность: подгрузки стандартизованных данных пользователями; интеграции с существующими региональными ГИС; формирования аналитических отчетов о социально-экономическом, научно-технологическом и пространственном развитии и др.
3) НОВИЗНА ПРОГРАММНО-АНАЛИТИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ.
Научная новизна этих задач связана с разработкой таких программно-аналитических комплексов, которые позволят выстроить модель реализации приоритета Стратегии пространственного развития РФ, оценить достижимость приоритетов Стратегии научного- технологического развития России, дать многокритериальную оценку эффективности реализации приоритетов через инвестиционные модели, макроэкономические и макрорегиональные модели динамики и равновесия, модели межрегиональных и межотраслевых потоков. Отраслевой разрез приоритетов научно-технологического развития будет включать основные сектора экономики и социальной сферы, пространственный разрез – макрорегионы РФ и субъекты РФ. Сопряжение отраслевых и пространственных приоритетов научно- технологического развития будет реализовано с учетом внедрения сквозных цифровых технологий, технологий искусственного интеллекта обработки больших данных и платформенных решений.
Научная новизна разрабатываемых в проекте программно-аналитических комплексов обусловлена применением эффективных методологических, архитектурных и инструментальных решений для создания перспективных междисциплинарных прикладных программных комплексов, удовлетворяющих качественно новым требованиям многофункциональности, мультимодальности, масштабируемости, мобильности, интероперабельности и разворачиваемости в разнородных информационных средах.
4) НАУЧНАЯ НОВИЗНА В ЧАСТИ СЦЕНАРНОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ.
Сценарное проектирование, вводимое нами в научный оборот, коренным образом отличается от методологии написания прогнозных сценариев, поскольку в отличие от последней рассматривает не только процедуры анализа тенденций и закономерностей развития исследуемых социально-экономических процессов, моделирование их зависимости от различных факторов внутренней и внешней среды, разработку наиболее вероятных сценариев (пессимистичного, умеренно негативного, инерционного, умеренно позитивного и оптимистичного) и целой системы альтернативных сценариев, исследование межтерриториальных связей в наблюдаемых процессах, моделирование последствий реализации сценариев, тестирование разработанной сценарной модели для формирования множества альтернативных сценариев изменения исследуемых социально-экономических процессов в будущем, мониторинг динамики изменения ключевых переменных, используемых в моделировании, оценку вероятности перехода к реализации других сценариев, корректировку спроектированных сценариев, поиск главного вектора стратегического развития региональной системы, наиболее предпочтительного сценария его реализации и соответствующих механизмов. Процесс сценарного проектирования представляется нами непрерывным процессом формирования системы прогнозных сценариев, в ходе которого решается важнейшая стратегическая сценарная задача – отбор наиболее вероятных сценариев, главного вектора развития исследуемых социально-экономических процессов и соответствующих механизмов перехода к его реализации для каждого сценария, их постоянная корректировка в связи с изменением ключевых параметров сценарной модели.
Новизной представленного подхода является введение в научный оборот и методологию сценарного проектирования этапа сценарного эксперимента на «цифровых двойниках». Данный этап играет первостепенное значение для реализации сценарного подхода при исследовании, моделировании и прогнозировании любых социально-экономических процессов, поскольку генерирует систему всевозможных прогнозных сценариев их развития. Именно в ходе эксперимента формируются различные комбинации изменяющихся ключевых переменных сценарной модели, которые и формируют самые разнообразные сценарии.
ПРАКТИЧЕСКАЯ НОВИЗНА ПРОЕКТА.
Данный проект имеет широкую практическую значимость. Его выполнение позволит не только расширить теоретико-методологические основы устойчивого социально-экономического развития регионов, но разработать целостную систему управления приоритетами пространственного развития, основанную на широком использовании информационных технологий (большие данные, машинное обучение) и современных методов исследования, обеспечивающую повышение устойчивости развития регионов, новое качество и высокие темпы роста их экономики, а в конечном итоге, укрепление межрегиональных связей и повышение национальной безопасности страны.
Практическая новизна и значимость результатов в рамках указанных задач проекта заключается в том, что полученные фундаментальные научные положения составят основу создания программно-аппаратных комплексов, позволяющих прогнозировать и отслеживать
в оперативном режиме процессы пространственного развития Российской Федерации и оказывать поддержку принятия решений для повышения их эффективности.
Практическая значимость исследования заключается также в том, что полученные в результате исследований фундаментальные научные положения составят основу развития прямых и обратных межрегиональных взаимосвязей, пространственной кластеризации, идентификации локальных центров, формируемых пространственных зон их влияния на социально-экономические показатели научно-технологического развития территорий и страны в целом за счет использования программно-аналитических комплексов. Интеллектуальные системы управления и контроля хозяйственной деятельности регионов станут элементом единой цифровой экосистемы Российской Федерации.
Особое значение создаваемые программно-аппаратные комплексы имеют для решения государственных задач в части повышения экономической эффективности реализации проектов с использованием бюджетных средств. Кроме того, для лиц, принимающих финансовые решения, актуальной является задача объективного обоснования принимаемых решений.
Ожидаемые результаты
ОЖИДАЕМЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ПО ГОДАМ:
2022 ГОД
1) Формализованная теории моделирования и сценарного прогнозирования пространственного развития на основе теории экономической конвергенции, теории поляризованного развития, институциональной теории и теории устойчивого развития, включающая методологию сопряжения территориальных, отраслевых и пространственных приоритетов и приоритетов научно-технологического развития как стратегического фактора конкурентоспособности государства и общества.
2) Теоретическая концепция «цифрового двойника» различных типов регионов на основе природного (физико-географического), природно-общественного (природно-хозяйственного, эколого-экономического) и общественного (социально-экономического) подходов на основе использования больших данных и машинного обучения.
3) Имитационная (агент-ориентированных) и эконометрическая (панельное моделирование) модели для реализации приоритетов пространственного развития на национальном, макрорегиональном и региональном уровнях.
4) Формализованная методология проведения распределенных региональных исследований по вопросам пространственного развития, включая: а) интеграцию и верификацию общих и специфичных методов и моделей, реализуемых в различных научно-исследовательских центрах; б) стандартизацию проведения исследований, позволяющую интегрировать результаты, полученные в различных научно-исследовательских центрах; в) протоколы проведения исследований (требования к данным, алгоритмизация процесса проведения исследований) для обеспечения воспроизводимости научных результатов, полученных в различных мировых и российских научно-исследовательских центрах.
5) Концепция, архитектура, стандарты и исследовательские протоколы цифровой исследовательской платформы распределенных региональных исследований «RegScienceGRID».
2023 ГОД
1) Формализованная теоретическая концепция проведения сценарных экспериментов по реализации механизмов пространственного развития на основе «цифровых двойников», формализованный общий подход к сценариям пространственного развития.
2) Алгоритмизация и программирование разработанных экономико-математических моделей и методического инструментария пространственного и научно-технологического развития на национальном, макрорегиональном и региональном уровнях. Модель «цифрового двойника» различных типов региона.
3) Тестовый стенд цифровой исследовательской платформы «RegScienceGRID», нацеленной на работу с большими данными и использующей наиболее перспективные открытые решения из стека технологий машинного обучения. Тестирование архитектурных и инструментальных решений для создания перспективных междисциплинарных прикладных программных комплексов, а также цифровой исследовательской платформы «RegScienceGRID».
4) Сценарные развилки при реализации приоритетов пространственного развития, учитывающих воздействие экзогенных угроз различной природы, обоснование механизмов снижения пространственного проявления социально-экономических, техногенных и биологических угроз и достижения положительной динамики социально-экономического развития территориальных систем; сценарное прогнозирование сопряжения приоритетов научно-технологического и пространственного развития России.
5) Прогноз пространственного развития на основе сценарных экспериментов с разработанными моделями «цифровых двойников», расчет и оценка эффективности механизмов реализации приоритетов пространственного развития.
6) Пакет предложений по актуализации Стратегии пространственного развития РФ, Стратегии научного-технологического развития РФ, Стратегии экономической безопасности РФ, рекомендаций по учету результатов исследования в стратегиях развития федеральных округов и субъектов РФ.
РЕЗУЛЬТАТИВНОСТЬ ПРОЕКТА:
Статьи WoS/Scopus – 5
Статьи ВАК – 5
Статьи РИНЦ – 5
РИД – 2 (свидетельство о регистрации базы данных, свидетельство о регистрации программы для ЭВМ)
ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ
Аннотация результатов, полученных в 2022 году
За 2022 год получены следующие результаты:
Результат 1. На основании проведенного исследования подходов к моделированию пространственного развития (пространственное авторегрессионное моделирование, пространственное агент-ориентированное моделирование, энтропийное моделирование) и подходов к сценарному прогнозированию предложена взаимосвязанная и непротиворечивая конструкция теоретических подходов, позволяющих рассматривать социально-экономического пространство как объекта моделирования на цифровых платформах. Синтез включает в себя теорию экономической конвергенции, теорию поляризованного развития, институциональной теорию и теорию системной устойчивости. Определена характеристика социально-экономического пространства с позиции территориального, ресурсного, информационно-сетевого подходов. Обоснована методология сопряжения территориальных, отраслевых и пространственных приоритетов и приоритетов научно-технологического развития на основе использования больших данных и алгоритмов их обработки, включающая: а) разработку двухмерных матриц согласования; б) объединение двухмерных матриц, представляющих собой гиперплоскости, в трехмерный куб. В процесс территориального согласования (согласование по иерархии территориальных систем) предложено включить организационный механизм, состоящий из матрицы соотношения уровней и направлений согласования приоритетов развития региона как базовой пространственной единицы и организационной формы согласования (проектные офисы).
Результат 2. На основании исследования общих подходов к пониманию цифрового двойника региона предложена теоретическая концепция «цифрового двойника» на основе природного (физико-географического), природно-общественного (природно-хозяйственного, эколого-экономического) и общественного (социально-экономического) подходов. Новизной данного подхода является включение в систему показателей цифрового двойника региона не только показателей физического (материального) базиса региональной социально-экономической системы и генерируемых в ней материальных и нематериальных потоков, но психофизиологический базис общества региональной социально-экономической системы и его психоэмоциональные и когнитивные характеристики. Дано определение понятию «социально-экономический цифровой двойник региона», который является составным модулем понятия «цифровой двойник региона» («умный» регион). На основе проведенного исследования подходов к имитационному моделированию цифрового двойника региона предложены этапы создания и отладки социально-экономической цифрового двойника региона.
Результат 3. Разработан общий подход к проектированию имитационных и эконометрических моделей с использованием больших данных для проектирования сервисных модулей на цифровой платформе распределенных региональных исследований RegScienceGRID.
Результат 4. На основе проведенного анализа зарубежных и российских платформ по социально-экономическим исследованиям обоснованы обязательные разработана формализованная методология проведения распределенных региональных исследований по вопросам пространственного развития, основанная на цифровых технологиях, включающая этапы разработки исследовательской платформы: а) интеграция и верификация общих и специфичных методов и моделей, реализуемых в различных научно-исследовательских центрах; б) стандартизация проведения исследований, позволяющую интегрировать результаты, полученные в различных научно-исследовательских центрах; в) протоколы проведения исследований (требования к данным, алгоритмизация процесса проведения исследований) для обеспечения воспроизводимости научных результатов, полученных в различных мировых и российских научно-исследовательских центрах. Сформулирована ценность цифровой исследовательской платформы, предложены этапы ее создания, определена ее роль и место цифровой платформы в процессе проведения научного исследования, определены элементы исследовательского протокола, которые могут быть алгоритмизированы и переданы на цифровую платформу, с технологической точки зрения рассмотрены типы платформенных услуг.
Результат 5. Обоснована формализованная концепция проекта цифровой платформы распределенных региональных исследований RegScienceGRID, включающая в себя ряд основных элементов: идея, цель, задачи, участники взаимодействия на платформе, функционал, правовой режим, этапы создания, ожидаемые результаты. Разработана архитектура цифровой платформы распределенных региональных исследований RegScienceGRID, включающая в себя: а) описание и схематизацию слоев платформы (объекты исследований, сервисные модули, операционная среда и данные, пользователи); б) описание и схематизацию ядра платформы – сервисных модулей; в) описание и схематизацию форм и ролей пользователей платформы; г) описание и схематизацию трехуровневой веб-ориентированной архитектуры вычислительного комплекса, объединяющей научные и информационно-аналитические сервисы исследований (пользовательские приложения, сервер прикладного интерфейса (API), NoSQL хранилище данных). Разработан web-интерфейс цифровой платформы RegScienceGRID, подготовлена структура контента основных разделов платформы, начата работа по размещению контента и настройки дизайна платформы, приобретен домен regsciencegrid.com для дальнейшего переноса на него рабочего проекта (макета «оболочки» платформы).
Апробация результатов 2022 года:
1) С учетом развития отдельных теоретических подходов к сценарному моделированию и в целях подготовки технического задания для разработки модуля платформы, связанного с моделированием и прогнозированием, проведено «пилотное» исследование системной устойчивости и резильентности индустриальных регионов и городов-миллионников в условиях шоков различной природы. В качестве основного метода исследования использован метод структурной и динамической аналогии. На примере исследования городов-миллионников показаны процессы конвергенции и дивергенции в условиях действия различных кризисов. Собрана база данных показателей социально-экономического развития индустриальных регионов и городов миллионников за 2000-2022 гг.
2) С учетом разработанной теоретической концепции социально-экономического цифрового двойника, для отработки принципов работы цифровой платформы RegScienceGRID и обоснования технического задания на разработку моделей, связанных с созданием цифровых двойников регионов, была проведена апробация и разработана система BI-мониторинга промышленности Екатеринбурга. Апробация согласована с потенциалами пользователями (заказчиками) цифровой платформы – Комитетом промышленной политики и развития предпринимательства Администрации города Екатеринбурга.
3) Для отработки принципов работы цифровой платформы RegScienceGRID и обоснования технического задания на разработку модулей по размещению на платформе имитационных (агент-ориентированных) моделей было проведено «пилотное» исследование возможности использования агент-ориентированных моделей на примере агент-ориентированной модели для прогнозирования развития регионального промышленного комплекса.
4) Для отработки принципов работы цифровой платформы RegScienceGRID и обоснования технического задания на разработку модулей по размещению на платформе эконометрических моделей было проведено «пилотное» исследование с применением методов пространственной эконометрики на примере моделирования цифрового пространства регионов.
5) В 2022 году подготовлено 9 публикаций, из них 1 статья в издании RSCI, 3 статьи в журналах Scopus, 3 статьи в изданиях, индексируемых в иных зарубежных базах, кроме Scopus и WoS, 2 статьи в сборниках конференций. Подготовлено и проведено 2 специализированных научных семинара по теме проекта. Подготовлено и представлено 2 пленарных (очных) доклада на конференциях по тематике проекта.
Публикации
1. Акбердина В.В. Системная устойчивость промышленности индустриальных регионов к условиям санкционного давления: оценка и перспективы Journal of New Economy, Том 3, № 4 (год публикации - 2022) https://doi.org/10.29141/2658-5081-2022-23-4-2
2. Акбердина В.В. Социально-экономическое пространство как объект моделирования на цифровых платформах Вестник Челябинского государственного университета, № 11 (469). Экономические науки - Вып. 79 (год публикации - 2022) https://doi.org/10.47475/1994-2796-2022-11203
3. Акбердина В.В. BI-мониторинг промышленности Екатеринбурга с использованием цифровой платформы Муниципалитет: экономика и управление, № 4 (год публикации - 2022) https://doi.org/10.22394/2304-3385-2022-4-41-52
4. Акбердина В.В. Determinants of economic stability in shocks of various origins Springer Proceedings in Business and Economics, P.75-84 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.1007/978-3-031-27785-6_6
5. Акбердина В.В. Промышленность регионов Урала: резильентность в условиях санкций Актуальные проблемы экономики и управления: Сборник статей Десятой всероссийской научно-практической конференции с международным участием, Екатеринбург, 2021 октября 2022 года. – Екатеринбург: Уральский государственный горный университет, 2022. – 194 с., Актуальные проблемы экономики и управления. 2022. С. 58-64 (год публикации - 2022)
6. Акбердина В.В. Региональные исследования на цифровых платформах: перспективы и возможности Государство. Политика. Социум (CTD-2022): Сборник статей Международного симпозиума по комплексному развитию территорий, Екатеринбург, 23-25 ноября 2022 года. - Екатеринбург: Уральский университет управления - филиал РАНХиГС, 2022, - (год публикации - 2022)
7. Акбердина В.В., Козоногова Е.В., Дубровская Ю.В. Digital platforms for regional economic studies: review and problem statement R-Economy, V.9. N1. P.52-72 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.15826/recon.2023.9.1.004
8. Акбердина В.В., Наумов И.В., Красных С.С. Regional digital space and digitalisation of industry: spatial econometric analysis Lecture Notes in Information Systems and Organization, V.61. P.7-19. (год публикации - 2023) https://doi.org/10.1007/978-3-031-30351-7_2
9. Акбердина В.В., Наумов И.В., Красных С.С. Цифровое пространство регионов: оценка факторов развития и влияние на социально-экономический рост Journal of Applied Economic Research, №2. Vol. 22. P. 294-322 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.15826/vestnik.2023.22.2.013
Аннотация результатов, полученных в 2023 году
В отчетном 2023 году получены следующие научные результаты:
1. Формализованная теоретическая концепция проведения сценарных экспериментов по реализации механизмов пространственного развития на основе «цифровых двойников», включающая:
1) гибридные методы сценарного прогнозирования и проведения сценарных экспериментов, релевантные в условиях пространственной неоднородности методы компартментного моделирования (SEIR), основанного на машинном обучении, методы пространственного автокорреляционного анализа, методы регрессионного моделирования с использованием панельных данных;
2) методологический подход, основанный на концепции экономической сложности, в основе которой лежит понимание важности производства сложных продуктов, требующих широкого набора знаний и компетенций на уровне регионов;
3) технологию проведения эксперимента, включая структурный анализ процессов; формальное математическое описание модели с выделением условий взаимодействия всех подпроцессов; сборку модели и калибровку параметров; проведение экстремального эксперимента для оптимизации определенных параметров реального процесса;
4) подход к визуализации сценарных экспериментов на основе «цифровых двойников» сетки макрорегионов с использованием интерактивного программно-зависимого и программно-независимого картографирования.
2. Алгоритмизация и программирование разработанных экономико-математических моделей и методического инструментария; с использованием теории сложности разработаны и с применением теории графов картированы модели «цифрового двойника» различных типов регионов:
1) алгоритм создания «цифрового двойника» сетки макрорегионов, написанный на языке программирования Python с использованием наборов библиотек BeautifulSoup, math, matplotlib, nltk, numpy, scipy, rutermextract, xlrd, xlwt (алгоритм реализуется в виде программного средства, представляющего собой web-приложение);
2) разработанный «цифровой двойник» сетки макрорегионов базируется на базе статистических данных для 83 регионов России за период с 2009-2019 гг. по 104 видам экономической деятельности; «цифровой двойник» сетки макрорегионов синтезирует региональные статистические данные на основе парсинга сайтов и позволяет строить имитационные модели нахождения оптимального варианта территориального деления с учетом перспективной межрегиональной кооперации;
3) авторский подход к визуализации «цифрового двойника» сетки макрорегионов с использованием графа, выделяющего наиболее сильные связи между отраслями экономики путем построения максимального остовного дерева на основе алгоритма Крускала;
4) доказанный перечень условий для проведения имитационных экспериментов: а) минимальный индекса Тейла; б) наличие общих границ внутри макрорегионов; в) неуменьшение индекса экономической сложности макрорегиона при добавление региона; г) наличие на территории макрорегиона объектов социальной и инженерной инфраструктуры.
3. Тестовый стенд цифровой исследовательской платформы «RegScienceGRID», нацеленной на работу с большими данными и использующей наиболее перспективные открытые решения из стека технологий машинного обучения:
1) в качестве технологической платформы для разработки прототипа цифровой исследовательской платформы «RegScienceGRID» использовалась платформа Odoo; платформа имеет клиент-серверную архитектуру; в качестве серверной операционной системы использована ОС семейства Debian; системой управления базами данных платформы является объектно-реляционная СУБД PostreSQL; языком программирования серверной части системы является Python 3;
2) на тестовом стенде платформы «RegScienceGRID» реализован мастер-загрузчик для извлечения больших данных разных форматов; с целью предоставления данных из базы внешним системам на сервере организован шлюз, формирующий данные, подходящие этим системам по необходимой структуре и объему доступному их быстродействию;
3) в конструкторе Tilda Publishing разработан пользовательский интерфейс цифровой платформы «RegScienceGRID», размещенный по адресу www.regsciencegrid.com;
4) тестирование архитектурных и инструментальных решений для создания перспективных междисциплинарных прикладных программных комплексов, а именно разработаны «пилотные» цифровые сервисы платформы «RegScienceGRID»: а) по моделированию сценариев системной устойчивости и резильентности индустриальных регионов и городов-миллионников в условиях шоков различной природы за период 2008-2022 гг. на основе инструмента Power BI; б) по моделированию структурной и временной динамики промышленности Екатеринбурга за период 2020-2022 гг. на основе инструментов Power BI и Yandex DataLens; в) по агент-ориентированному моделированию развития регионального промышленного комплекса и созданию сервиса «Промышленный барометр» на основе инструмента Yandex DataLens; г) по моделированию цифрового пространства регионов с применением методов пространственной эконометрики и созданию сервиса «Цифровая привлекательность регионов» на основе инструмента Yandex DataLens;
5) подготовлены типовые макеты аналитики и автоматического формирования информационно-аналитических материалов.
4. Подход к формированию сценарных развилок при реализации приоритетов пространственного развития, учитывающих воздействие экзогенных угроз различной природы; сценарное прогнозирование сопряжения приоритетов научно-технологического и пространственного развития России:
1) предлагаемый в проекте методический подход формирует модели для разработки сценариев по двум группам регионов; в модель включены временные лаги с использованием двухшагового метода обобщенных моментов (GMM);
2) проведено сценарное прогнозирование сопряжения приоритетов научно-технологического и пространственного развития России, основанный на моделировании пространственного лага (SAR) процессов их разработки, авторгрессионного (ARMA) моделирования и прогнозирования ключевых факторов их динамики.
5. Прогноз пространственного развития на основе сценарных экспериментов с разработанными моделями «цифровых двойников», расчет и оценка эффективности механизмов реализации приоритетов пространственного развития:
1) разработана пространственная модель SAR для формирования прогнозных сценариев изменения динамики разрабатываемых передовых производственных технологий;
2) обосновано формирование трех базовых прогнозных сценария динамики разрабатываемых передовых производственных технологий в регионах первой и второй групп;
3) с помощью авторегрессионных моделей была установлена наиболее вероятная динамика изменения факторов в будущем, а также коридор возможных колебаний их значений.
6. Предложения по актуализации Стратегии пространственного развития РФ, Стратегии научного-технологического развития РФ, Стратегии экономической безопасности РФ, рекомендаций по учету результатов исследования в стратегиях развития федеральных округов и субъектов РФ:
2) для оценки научно-технологического развития регионов Российской Федерации был обоснован показатель разработанных передовых производственных технологий и с помощью методов пространственного моделирования, таких как модель пространственного лага (SAR), модель пространственной ошибки (SEM), модель пространственного лага и ошибки (SAC) и пространственная модель Дарбина (DM), было показано, что по ряду стратегических направлений необходимо пересматривать сам подход к декомпозиции федеральных целевых установок научно-технологического развития на уровень регионов;
2) в исследовании обоснована необходимость обращения регионов к стратегическому планированию НТР как нового явления региональной политики, предложена схема разработки документов стратегического планирования НТР субъекта РФ, описаны принципы региональной системы стратегического планирования НТР; применение на данной основе дефрагментированной политики позволяет повышать как качество государственного управления пространством, так и эффективность стратегического планирования.
Публикации
1. Акбердина В.В. Взаимосвязь расходов на охрану окружающей среды и затрат на цифровизацию Актуальные проблемы экономики и управления: сборник статей Одиннадцатой всероссийской научно-практической конференции с международным участием (г. Екатеринбург, 19 – 20 октября 2023 года).–Изд-во УГГУ, C.274-279 (год публикации - 2023)
2. Дубровская Ю.В., Козоногова Е.В., Курушин Д.С. Computer Visualization for the Algorithmization and Programming Task of Territorial Division Based on Interactive Mapping Scientific Visualization, V.15. N1. P.29-46 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.26583/sv.15.1.03
3. Наумов И.В. , Красных С.С. Пространственное моделирование влияния научно-исследовательского потенциала на динамику научно-технологического развития регионов России Journal of Applied Economic Research, №3. Vol. 22. P. 630-656 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.15826/vestnik.2023.22.3.026
4. Наумов И.В. , Красных С.С. Сценарное прогнозирование динамики российских производственных технологий с использованием пространственных моделей SAR Общественные науки и современность, - (год публикации - 2023)
5. Саломатова Юлия Валерьевна, Саломатов Никита Ильич Получение данных о трудовой миграции на основе профилей пользователей социальной сети «ВКонтакте» -, 2023619437 (год публикации - )
Возможность практического использования результатов
Данный проект имеет широкую практическую значимость. Его выполнение позволяет не только расширить теоретические основы устойчивого социально-экономического развития регионов, но обосновывает прикладной подход для оценки, мониторинга и корректировки приоритетов пространственного развития, основанный на широком использовании информационных технологий (большие данные, машинное обучение).
Результаты исследования могут быть использованы в деятельности Министерства экономического развития Российской Федерации, Министерства финансов Российской Федерации, Аппарата Правительства Российской Федерации, а также Совета Безопасности Российской Федерации в рамках реализации Указа Президента Российской Федерации от 21.07.2020 № 474 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года», Единого плана по достижению национальных целей развития Российской Федерации на период до 2024 года и на плановый период до 2030 года (утвержден распоряжением Правительства Российской Федерации от 01.10.2021 № 2765-р), Указа Президента Российской Федерации от 08.11.2021 № 633 «Об утверждении Основ государственной политики в сфере стратегического планирования в Российской Федерации», Стратегии экономической безопасности Российской Федерации на период до 2030 года (утверждена Указом Президента Российской Федерации 13.05.2017 № 208) и Стратегии национальной безопасности Российской Федерации (утверждена Указом Президента Российской Федерации от 31.12.2015 № 683).
Цифровая платформа RegScienceGrid является инструментом популяризации научных исследований посредством привлечения к ресурсам платформы не только самих ученых и представителей органов государственной и муниципальной власти, но и руководителей предприятий и организаций, маркетологов, аналитиков консалтинговых и рейтинговых агентств, а также средств массовой информации.
Прототип цифровой исследовательской платформы RegScienceGrid, разработанный в ходе реализации научного проекта, безусловно требует дальнейшего развития программной части, наполнения контентом и привлечения пользователей. Созданию самой платформы и ее развитию будут посвящены дальнейшие исследования авторов научного коллектива.