Публикации автора

Цель статьи заключается в разработке модели ценностного мира российской молодежи, которая может составить базу для формирования необходимых государству ориентаций молодых людей, способствующих устойчивому развитию Российской Федерации.

Методы. В работе использовались как традиционные методы научного анализа, так и методология байесовских интеллектуальных измерений, используемых в условиях неопределенности, неточности и неполноты данных, характерных для социальных и социально-экономических систем.

Результаты работы. В представленном исследовании разработана расширяемая иерархическая информационная модель ценностного мира российской молодежи. Разработана методика обработки анкетных данных, результаты которых представляются на числовых и лингвистических шкалах, что дает возможность учесть неопределенность полученной информации. По результатам анкетирования учащихся вузов 10-ти субъектов Российской Федерации в возрасте от 17-ти до 30-ти лет общим числом 1816 человек получены значения факторов, характеризующих ценностный мир российской молодежи, что позволило сформировать ее портрет. Оценены и проанализированы некоторые ценностные факторы молодых людей Тульской области.

Выводы. Предложенная модель и методика обработки анкетных данных позволяют составить адекватный целостный портрет российской молодежи в современных экономических условиях. Выявлено формирование двух групп молодых людей, характеризующихся неблагоприятным и благоприятным ценностным отношением к российскому обществу, что в будущем может привести к конфликту социальных и экономических интересов, тем самым негативно влияя на темпы экономического роста и устойчивое развитие государства. Для снижения внутренней напряженности между группами молодежи и формирования присущих российскому обществу ценностей предложены мероприятия федерального и регионального уровней.

Цель статьи заключается в разработке модели для оценки и анализа системной сбалансированности региональной экономики на основе методологии байесовских интеллектуальных измерений в рамках пространственно-временной классификации экономических систем.

Методы. В работе использовались методы системного анализа, корреляционного анализа и методология байесовских интеллектуальных измерений, применяемая в условиях неопределенности, неточности и неполноты данных.

Результаты работы. Разработана расширяемая иерархическая информационная модель региональной экономики, предоставляющая возможность оценить уровень сбалансированности экономических подсистем, составляющими которых являются элементы, характеризуемые результативными признаками – объемами валового регионального продукта по видам экономической деятельности. Применена методика определения норм для результативных признаков в трех вариантах: по среднему, с учетом влияющих факторов и с учетом взвешенных (посредством оценки корреляционных зависимостей) влияющих факторов, характеризующих условия функционирования элементов экономической системы и их неопределенность. Системная сбалансированность определяется посредством коэффициента гармоничности для экономических подсистем 4-х типов с лингвистическими представлениями. На основе данных за 2017–2022 гг. построены модели для 17-ти областей Центрального федерального округа, каждая из которых включает 19 частных и 5 интегральных результативных признаков, а также 55 факторных признаков. Оценены и проанализированы системные сбалансированности региональных экономик областей Центрального федерального округа.

Выводы. Предложенная модель и методика оценки системной сбалансированности региональной экономики дают возможность адекватно оценить и проанализировать ее состояние в условиях неопределенности и неполноты данных для субъектов Российской Федерации. Выявлено, что при общем снижении некоторых результативных признаков за последний период оценки экономика областей находится в сбалансированном и близком к нормам состоянии, хотя риск потери такого положения достаточно велик.

В статье представлена прогностическая модель для оценки качества среды для жизни в опорных населенных пунктах Тульской области и регионе в целом, построенная на основе эконометрического моделирования и методологии байесовских интеллектуальных измерений. Модель визуализирована в виде иерархической информационной модели. Показано, что при сохранении тенденции, наблюдавшейся с 2019 по 2024 гг., изменения 29 компонентов, используемых для расчета частных и интегрального показателей как для каждого из 8 опорных пунктов, так и Тульской области в целом, есть вероятность достигнуть нормативного (30 % в 2030 году) значения показателя. Результаты исследования могут быть использованы органами управления Тульской области и подведомственными организациями для корректировки мероприятий, направленных на достижение запланированного уровня показателя «Улучшение качества среды для жизни в опорных населенных пунктах».