Мониторинг научно-технологической безопасности регионов России: многокритериальный анализ

Статья продолжает цикл работ, посвященных мониторингу научно-технологической безопасности регионов России. В данной работе разработан и верифицирован подход к многокритериальной оценки научно-технологической безопасности субъектов Федерации, инструментарий которого базируется на использовании двух взаимодополняющих методик: ранжирование регионов согласно определению их эффективности по Парето и иерархический кластерный анализ субъектов Федерации. Предложенный подход направлен на совершенствование процессов анализа и обработки информации в задачах принятия решений по управлению научно-технологическими процессами в субъектах Федерации и может быть эффективно использован в задачах комплексного анализа и мониторинга уровня научно-технологической безопасности регионов страны. Результаты апробации методик позволили сделать вывод о существенном расслоении регионов России по уровню научно-технологической безопасности. В рамках многокритериальной оценки, было выявлено, что в рассматриваемом динамическом диапазоне регионы в целом сохраняют свои позиции, а переходы субъектов Федерации внутри рангов незначительны. При этом, следует отметить тенденцию к выравниванию рангов и снижению их общего числа. В свою очередь, иерархическая кластеризация позволила разделить совокупность регионов страны на два ранга. В первый кластер попали субъекты Федерации с относительно благополучным уровнем научно-технологической безопасности, второй кластер составили регионы со сравнительно низкими значениями индикаторов научно-технологической безопасности. Развитием представленного подхода является более детальный анализ индикаторов по регионам, построение прогностических моделей изменения индикаторов и выявление причинно-следственных связей

Ключевые слова: научно-технологическая безопасность, многокритериальный анализ, ранжирование по Парето, иерархическая кластеризация, мониторинг

Список использованных источников

  1. Митяков, С. Н. Мониторинг научно-технологической безопасности регионов России: индексный подход/С. Н. Митяков, Е. С. Митяков, Н. А. Мурашова, А. И. Ладынин// Инновации. 2022. № 2 (280). С. 33–41.
  2. Парето, В. Компендиум по общей социологии: [пер. с итал.]/В. Парето. — М.: Гос. ун-т Высш. шк. экономики, 2007. — 511 с.
  3. Экономико-математический энциклопедический словарь/Гл. ред. В. И. Данилов‑Данильян. М.: ИНФРА-М, 2003. — 688 с.
  4. Лапаев, Д. Н. Многокритериальное принятие решений в экономике: монография/Д. Н. Лапаев. — 2‑е изд. — Нижний Новгород: НГТУ, 2016. — 281 с.
  5. Подиновский, В. В. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач/В. В. Подиновский, В. Д. Ногин. — М.: Физматлит, 2007. — 256 с.
  6. Абрамов, В. И. Методика поиска Парето-оптимальных решений по развитию умных городов на базе их цифровых двойников/В. И. Абрамов, О. Л. Головин, А. Д. Столяров//Современная экономика: проблемы и решения. — 2021. — № 9 (141). — С. 8–15.
  7. Гребенников, В. Г. Применение метода Парето-оптимальных проекций к анализу региональной структуры российской экономики/В. Г. Гребенников//Вестник МИРБИС. —2021. — № 4 (28). — С. 52–59.
  8. Доничев, О. А. Оценка параметров формирования социально-экономического кластера на основе метода Парето-оптимизации/О. А. Доничев, З. В. Мищенко, О. Г. Молчанова//Экономический анализ: теория и практика. — 2014. — № 6 (357). — С. 17–24.
  9. Tryon R. C. Cluster analysis. — London: Ann Arbor Edwards Bros, 1939. — 139 p.
  10. Ломидзе, О. Н. Кластерный анализ в социологических исследованиях/О. Н. Ломидзе//Ученые записки Российского государственного социального университета. — 2011. —№ 9 (97). Ч. 1. — С. 38–42.
  11. Жолудева, В. В. Применение кластерного анализа для оценки социально-экономического развития регионов на примере ЦФО и Ярославской области/В. В. Жолудева,Н. Ф. Мельниченко, Г. Е. Козлов//Экономика, Статистика и Информатика. — 2014. — № 1. — С. 144–148.
  12. Дегтярева, Т. Д. Исследование дифференциации социального развития сельских территорий/Т. Д. Дегтярева, Е. А. Чулкова, Е. С. Торбина//Известия Оренбургского государственного аграрного университета. — 2015. — № 5. — С. 212–216.
  13. Моденова, А. А. Кластерный анализ регионов России по научной и инновационной активности/А. А. Моденова, И. М. Якимов//Научные исследования: от теории к практике. — 2015. — Т. 2. — № 2 (3). — С. 69–72.
  14. Шматко, А. Д. Кластерный анализ инновационного потенциала субъектов РФ/А. Д. Шматко, С. В. Губин//Управленческое консультирование. — 2020. — № 3. — С. 61–72.
  15. Дмитриев, Ю. Кластерный анализ инновационной деятельности в регионах Центрального федерального округа/Ю. Дмитриев, Д. Фраймович, З. Мищенко//Вестник Института экономики Российской академии наук. — 2013. — № 3. — С. 79–87.
  16. Кузьмин, В. А. Оценка угроз экономической безопасности методом иерархического синтеза/В. А. Кузьмин, К. Е. Токарев//Современные проблемы науки и образования. — 2013. — № 2. — С. 357.
  17. Лапаев, Д. Н. Методика многокритериальной оценки экономической безопасности регионов России (на примере Приволжского федерального округа)/Д. Н. Лапаев, Е. С. Митяков//Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. — 2013. — № 4. — С. 151–154.
  18. Митяков, С. Н. Мониторинг научно-технологической безопасности регионов России: концептуальные аспекты/С. Н. Митяков, Е. С. Митяков, Н. А. Мурашова, А. И. Ладынин// Инновации. 2022. № 1 (279). С. 58–65.
  19. Жамбю, М. Иерархический кластер-анализ и соответствия/М. Жамбю. — М.: Финансы и статистика, 1988. — 345 с.
  20. Гичиев, Н. С. Кластерный анализ в экономике: теоретический аспект/Н. С. Гичиев//Региональные проблемы преобразования экономики. — 2020. — № 8 (118). — С. 176–186.
  21. Классификация и кластер. Под ред. Дж. Вэн Райзина. М.: Мир, 1980. 390 с.

Авторы