Нейросетевой анализ энергоэффективности региональной экономики как фактор устойчивого развития России в условиях больших вызовов

Статья опубликована в журнале: Экономический анализ: теория и практика, 2023, Т. 22, № 2, С. 206 – 234

Автор(ы): Любушин Н.П., Летягина Е.Н., Перова В.И.

Рубрика: Экономическое развитие

Аннотация

Предмет. Энергоэффективность региональной экономики Российской Федерации и ее влияние на устойчивое развитие страны в условиях больших вызовов.

Цели. Решение многомерной задачи анализа развития энергоэффективности экономики регионов России, которая относится к сложно формализуемым задачам и гармонирует с современными требованиями конкурентоустойчивости, с помощью предложенного перспективного метода – кластеризации данных на основании нейросетевого моделирования. Объектами исследования являлись 85 регионов Российской Федерации, аттестуемых 8 показателями, взятымис сайта Федеральной службы государственной статистики согласно авторскому подходу. Проведен анализ динамики энерговооруженности труда работников промышленных организаций в разрезе федеральных округов РФ и динамики инновационного развития по виду экономической деятельности «обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование воздуха» в Российской Федерации за 2018–2020 гг.

Методология. Методом исследования многомерных статистических данных выступает кластерный анализ на базе нейронныхсетей, являющихся релевантной составляющей искусственногоинтеллекта. Инструментарий искусственных нейронных сетей – самоорганизующихся карт Кохонена, используемый в авторском исследовании, свободен от модельной ограниченности и внешнего вмешательства при функционировании нейронной сети, а также позволяет в наглядном виде представить на плоскости результаты кластеризации многомерного пространства данных.

Результаты. Результатом кластерного анализа гетерогенных данных является распределение регионов России по восьми кластерным образованиям. При этом проявляется независимость разделения регионов на кластеры – кластерного решения – от их нахождения в составе федеральных округов России. Показано, что рассматриваемые показатели, характеризующие энергоэффективность региональной экономики Российской Федерации, по-разному влияли на создание кластеров. Получена значимая неравномерность распределения регионов России по кластерам: число регионов в кластерах различается более чем в четыре раза. Определен различный уровень энергоэффективности экономики регионов по исследуемым показателям в масштабе кластеров. Это требует применения разных стратегий экономического развития регионов Российской Федерации в фокусе кластерных образований.

Выводы. Показано влияние больших вызовов на развитие энергоэффективности экономики России. Полученные результаты свидетельствуют, что в целях исполнения задач по дальнейшему повышению устойчивого поступательного развития экономики Российской Федерации необходимы инновационные организационно-управленческие методы, которые генерируют вектор направленности на эффективное решение актуальных задач, стоящих перед страной.

Ключевые слова: энергоэффективность, энергетическаяполитика, большие вызовы, кластерный анализ, нейронныесети