Узнать рейтинг Joomla.
Здесь можно найти шаблоны joomla 3.

Датасет «Интерактивная статистика и интеллектуальная аналитика сбалансированности региональной экономики России на основе Больших данных и блокчейн – 2020»

Просмотров: 1710

Перейти к датасету

Россия характеризуется высокой степенью регионализации, что обусловлено ее географическими, культурными и историческими особенностями и вызывает противоречивые последствия. С одной стороны, децентрализация государственного управления поддерживает многонациональность российского общества и позволяет каждому региону продвигать, законодательно закреплять и отстаивать свои уникальные нормы и ценности. В этом залог социальной толерантности населения России.

С ругой стороны, различия в уровне и темпе социально-экономического развития регионов вызывают диспропорции в региональной экономике России, нарушая ее целостность. Это вызывает неустойчивость, то есть повышенную подверженность России кризисам различной природы: социальной – при эскалации недовольства населения регионов с низким уровнем жизни и выраженной как в социальных протестах, так и в усилении исходящих миграционных потоков из этих регионов – и экономической – при ускоренной инфляции в отдельных регионах, критическом снижении уровня жизни их населения и институционализации их дотационной зависимости.

Для перехода современной России из категории лидирующих развивающихся стран (БРИКС) в категорию развитых стран (ОЭСР) необходимо обеспечение сбалансированности региональной экономики, что нашло отражение в Стратегии пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 года, утвержденной распоряжением Правительства Российской Федерации от 13 февраля 2019 г. № 207-р. Это означает, что необходимо гибкое регулирование региональной экономики России, стимулирующее умеренные различия в нормативно-правовом обеспечении для поддержания культурной идентичности, толерантности населения регионов и их самостоятельности (сохранение федерализма) и, в то же время, сглаживающее различия в уровне и темпе социально-экономического развития регионов (достижение сбалансированности).

В связи с этим актуальной задачей экономической науки является разработка концепции и прикладных рекомендаций для преодоления разрыва в социально-экономическом положении регионов. Однако, этому препятствует дефицит и бессистемность статистики региональной экономики России. Основным источником официальных эмпирических данных о региональной экономике России является ежегодный статистический сборник «Регионы России. Социально-экономические показатели».

Хотя он доступен в электронном виде, содержащиеся в нем показатели приведены в обособленных разделах и не подготовлены в автоматической обработке. Преимуществом этого сборника является четкость структуры и большой временной период, за который доступны данные (2002-2018 гг.), а недостатком – различие в значениях показателей в отчетах за разные периоды (из-за перерасчета данных и обновления только последних отчетов), а также фрагментарность: в каждом отчете доступны данные только по текущему году и выборочно по прошлым периодам, что сильно усложняет сравнение данных и изучение их динамики.

Дополнительно существует ряд тематических рейтингов регионов России, наиболее общим из которых является Рейтинг социально-экономического положения регионов – 2019, в котором регионы проранжированы по показателям масштаба экономики, эффективности экономики, бюджетной сферы и социальной сферы. Сильной стороной этого рейтинга выступает интерактивность и наличие карты региональной экономики России, а слабыми сторонами – непрозрачность методики (методика приведена только в общем виде, значения показателей переведены в баллы) и статичность рейтинга – он отражает только текущее положение региона в экономике России, но не показывает долгосрочную динамику (приведены данные только за 2017-2018 гг.) и будущие перспективы его развития.

Передовые технологии открывают возможности для расширенной автоматизированной и интеллектуальной аналитики данных, о эти возможности не могут быть реализованы на практике из-за того, что отсутствуют тематические базы четко структурированных и интегрированных в единую систему (взаимосвязанных) цифровых данных – дата сеты. Институт научных коммуникаций (ИНК) вносит свой вклад в решение этой проблемы и создает первый дата сет, объединяющий статистику по теме сбалансированности региональной экономики России, формирующий из нее Большие данные, логически структурированные и систематизированные по принципу блокчейн и готовые к обработке с применением искусственного интеллекта.

В дата сете содержатся показатели, большинство из которых предоставлено Росстатом, по наиболее актуальным направлениям проведения научных экономических исследований по теме сбалансированности региональной экономики России:

•  Уровень социально-экономического развития:

•  ВВП на душу населения и рассчитанные на его базе «воронки отсталости»;

•  Сальдированный финансовый результат деятельности предприятий;

•  Уровень занятости населения;

•  Сальдо регионального бюджета.

•  Потенциал социально-экономического развития:

•  Инвестиции в основной капитал на душу населения;

•  Доля инновационно-активных организаций;

•  Доля инновационной продукции;

•  Уровень цифровизации ( Индекс «Цифровая Россия» , рассчитанный Центром финансовых инноваций и безналичной экономики Московской школы управления «Сколково»).

Преимущества дата сета ИНК :

•  Системность и достоверность: сбор и систематизация основных статистических данных в общем дата сете, а также их анализ с применением авторской методики расчета «воронок отсталости» , позволяющей определить сбалансированность региональной экономики и в статике (на определенный временной период), и в динамике (с учетом изменения за ряд периодов);

•  Актуальность и репрезентативность: в дата сете содержатся новейшие данные (по итогам 2018 г.), а также прогнозы на 2019-2024 гг., которые формируют основу проведения эмпирических исследований в 2020 г.;

•  Надежность и объективность: в дата сет объединена статистика авторитетных источников статистических данных, а именно Федеральной службы государственной статистики (Росстата) и Центра финансовых инноваций и безналичной экономики Московской школы управления «Сколково»;

•  Четкость структуры: чтобы сделать работу с дата сетом наиболее простой, быстрой и удобной для пользователей, в его структуре выделены тематические разделы;

•  Наличие шаблонов: дата сет предлагает шаблоны данных с двумя разными критериями классификации регионов России: географическим (шаблоны по федеральным округам) и рейтинговым (шаблоны по категориям), благодаря чему возможен ускоренный отбор необходимых данных для экономических экспериментов, направленных на сравнение регионов, в режиме реального времени;

•  Импорт данных: дата сет позволяет отобрать необходимую информацию и импортировать ее в Microsoft Excel для последующей аналитики;

•  Интерактивность: дата сет позволяет сортировать и комбинировать различные данные, объединяя их в общий массив данных именно таким образом, как это необходимо каждому пользователю, а также автоматически строить диаграммы, данные доступны на картах региональной экономики России (по регионам и по федеральным округам) и в виде рейтинга ;

•  Работа по принципу блокчейн: во-первых, сами данные логически структурированы по принципу блокчейн, во-вторых, дата сет позволяет делиться информацией, изменять и обрабатывать ее по запросам пользователей, при этом исходные данные остаются неизменны, что очень удобно и безопасно.

При расчете «воронок отсталости» в регионах и федеральных округах Российской Федерации применяется авторская методика д.э.н., проф. Е.Г. Попковой , описанная и апробированная в следующих публикациях (но не ограничивающаяся ими):

1. Попкова Е.Г. (2004a). Пространственно-временной подход в концепции нового качества экономического роста. Экономические науки,7, с. 33-40.
2. Попкова Е.Г. (2004b). Взаимодействие концепций устойчивого развития и нового качества экономического роста. Финансы и кредит 25(163), с. 43-47.
3. Попкова Е.Г. (2004c). Взаимодействие концепций устойчивого развития и нового качества экономического роста. Экономический анализ: теория и практика, 25, с. 43.
4. Попкова Е.Г. (2005). Формирование концепции нового качества экономического роста в условиях глобализации: диссертация на соискание ученой степени доктора экономических наук, Пенза.
5. Шаховская Л.С., Попкова Е.Г. (2004). Новое качество экономического роста в условиях современной глобализации. Финансы и кредит, 23(16), с. С. 71-77.
6. Popkova, E. (2014). New prospects of economic growth in context of underdevelopment whirlpools phenomena. Applied Econometrics and International Development, 14(1), с. 5-25.
7. Popkova, E. (2017a). Problem analysis of 'underdevelopment whirlpools' as an obstacle for economic growth in Asian countries. International Journal of Business and Globalisation, 19(2), с. 167-174.
8. Popkova, E. (2017b). Use of methodology of “underdevelopment whirlpools” with analysis of problems and perspectives of economic growth in Asian countries. Journal of Entrepreneurship in Emerging Economies, 9(1).
9. Popkova, E., Gornostaeva, Z., Tregulova, N. (2018). Role of innovations in provision of competitiveness and innovational development of economy and overcoming of “underdevelopment whirlpools” in Russia and countries of Eastern Europe. Journal of Entrepreneurship in Emerging Economies, 10(3), с. 511-523.

Под «воронкой отсталости» понимается степень отставания хозяйственной системы от эталона по уровню ВВП на душу населения – в данном случае региона или федерального округа от среднего уровня ВВП на душу населения в Российской Федерации. У «воронки отсталости» есть статический показатель – глубина в заданном году – и динамический показатель – скорость затягивания в «воронку» за 1 год.

Расчет «воронки отсталости» происходит следующим образом. Сначала из данных официальной статистики берется значение ВВП на душу населения в текущих (рыночных) ценах за определенный год. Затем определяется год, в котором наблюдалось наиболее близкое значение ВВП на душу населения по Российской Федерации (эталону). После этого рассчитывается глубина «воронки отсталости» как разность между текущим годом и соответствующим годом. Затем определяется скорость затягивания в «воронку отсталости» как разность глубины "воронки отсталости" в текущем году и ее глубины в прошлом году.

В качестве эталонных принимаются значения ВВП на душу населения в Российской Федерации. Поскольку официальная статистика предоставляет данные по этому показателю только за период с 1995 г. по 2016 г., для проведения расчетов эти данные дополнены авторской оценкой за период с 1965 г. по 1994 г., а также авторским прогнозом на 2017-2024 гг.

Таблица 1. Динамика ВВП на душу населения в Российской Федерации

в 1965-2024 гг.

Год

ВВП на душу населения в РФ, руб.

Год

ВВП на душу населения в РФ, руб.

Год

ВВП на душу населения в РФ, руб.

Год

ВВП на душу населения в РФ, руб.

1965*

10,6

1980*

304,9

1995

13230

2010

263829

1966*

13,3

1981*

381,4

1996

15212,3

2011

317515

1967*

16,6

1982*

477,1

1997

16590,8

2012

348642

1968*

20,8

1983*

596,7

1998

28492,1

2013

377006

1969*

26

1984*

746,4

1999

39532,3

2014

405148

1970*

32,5

1985*

933,6

2000

49474,8

2015

449098

1971*

40,7

1986*

1167,7

2001

60611,4

2016

472162

1972*

50,9

1987*

1460,6

2002

74884,9

2017**

509066

1973*

63,7

1988*

1826,9

2003

97864,8

2018**

548855

1974*

79,6

1989*

2285,1

2004

126014

2019**

591754

1975*

99,6

1990*

2858,1

2005

157854

2020**

638005

1976*

124,6

1991*

3575

2006

196770

2021**

687872

1977*

155,8

1992*

4471,6

2007

241767

2022**

741636

1978*

194,9

1993*

5593

2008

226008

2023**

799603

1979*

243,8

1994*

6995,8

2009

226008

2024**

862100

* авторская оценка;

** авторский прогноз «при прочих равных условиях».

При составлении прогнозов всех показателей, представленных в дата сете, ИНК руководствуется как динамикой изменения этих показателей за последние годы, так и логикой их изменения в период до 2024 г. в соответствии со стратегическим курсом социально-экономического развития региональной экономики России. В датасете приведены данные по «воронкам отсталости» за 2005-2024 гг. и данные по остальным показателям за 2016-2024 г. (данные по уровню цифровизации приведены, начиная с 2017 г.).

Датасет разработан доктором экономических наук, профессором, президентом ИНК Попковой Еленой Геннадьевной

Перейти к датасету

 

         Вятский государственный университет Ставропольский государственный аграрный университет