Цель исследования заключается в формировании эффективного инструмента классификации регионов Российской Федерации в контексте инновационной активности в условиях технологических ограничений. Материалы и методы. Информационную и эмпирическую базу исследования составляют, Указы Президента Российской Федерации, нормативно-правовые акты Правительства Российской Федерации, открытый набор статистических данных, предоставляемых Федеральной службой государственной статистики. В рамках исследования проводится многомерная классификация регионов России с использованием индикативного анализа инновационного потенциала территорий и их социально-экономического развития, кластеризации методом Уорда и метрики Евклидова расстояния, а также анализ, сопоставление и иллюстрация полученных результатов с использованием методов визуализации информации в табличном, графическом виде, в том числе с использованием картограмм. Результаты. При построении модели типологизации регионов России сформирована система индикативных показателей, обладающих как качественными, так и количественными характеристиками. На их основе кластерный анализ определяет пять кластеров регионов по уровню инновационной активности и социально-экономического развития, который базируется на итоговом средневзвешенном индексе (Iiv) развития. Результатами исследования определяется эффективность авторского подхода к вопросу типологизации регионов, а также подчеркивается наглядность и интерактивность применяемых в рамках модели инструментов. Использование кластерного и сравнительного анализа с применением средневзвешенных индексов позволяет выявить неочевидные закономерности между инновационной активностью региона и уровнем его развития, а также подчеркнуть интуитивно ожидаемые связи. Все это может составить практическую основу для разработки эффективных стратегий регионального развития и улучшения качества жизни населения. Заключение. Исследование подчеркивает значимость анализа инновационной активности регионов в современных условиях санкционных войн и ограничений технологического импорта. Разработанная модель представляет собой комплексный инструмент анализа инновационного потенциала и уровня развития регионов, который позволяет выявить ключевые факторы инновационной активности, определить потенциальные точки роста, и тем самым поможет сформировать основу для разработки стратегий и программ регионального развития, направленных на повышение уровня жизни населения.
Предмет. Снижение угроз экономической безопасности на основе построения многофакторных статистических моделей, количественно описывающих влияние факторов на уровень экономической преступности, в частности, на масштаб материального ущерба от преступности экономической направленности.
Цели. Адаптация и прикладное применение статистической методологии для комплексной количественной оценки угроз экономической безопасности, многофакторное моделирование закономерностей и тенденций экономической преступности. Методология. Применены в прикладном аспекте методы многомерной классификации - кластерный анализ, корреляции и регрессии, трендовых моделей и прогнозирования.
Результаты. Осуществлено статистическое моделирование в разрезе сформированных в ходе исследования кластеров, отражающих спецификацию составляющих их регионов на основе применения статистической методологии для типологизации регионов Российской Федерации и построения многофакторных статистических моделей, количественно описывающих влияние факторов на уровень экономической преступности (масштаб материального ущерба от преступности экономической направленности).
Выводы. Результаты проведенного исследования могут быть использованы в информационно-аналитической работе и деятельности подразделений органов внутренних дел, органов государственного управления для разработки направлений снижения рисков экономической безопасности от факторов криминализации. Полученное обоснование значимости факторов даёт основание для их включения в динамическую регрессионную модель, по которой целесообразно построение краткосрочных прогнозов уровня преступности экономической направленности.
Цель исследования. Статья посвящена рассмотрению важнейших инструментов экономико-статистического анализа - индексов структурных сдвигов Рябцева, Гатева и Салаи. Актуальность такой работы обусловливается значительной ценностью использования индексов структурных сдвигов, позволяющих сделать взаимосвязанный анализ состава и структуры явления с учетом его динамики. Целью исследования является разработка шкалы оценивания меры существенности структурных сдвигов для экономических явлений.
Материалы и методы. В качестве базы данных эмпирического исследования использовалась статистика внешней торговли: экспорт и импорт в целом по РФ, экспорт и импорт продовольствия по странам-участникам, импорт отдельных видов продовольствия по странам. Разработка шкалы оценивания индексов структурных сдвигов включала в себя: во-первых, сравнение результатов оценки по индексам Рябцева, Гатева и Салаи по данным наблюдения; во-вторых, построение выровненных значений (трендов) для ранжированных рядов по индексам Рябцева, Гатева, Салаи; в-третьих, сопоставление результатов выравнивания и построение искомой шкалы оценивания мер существенности структурных сдвигов. Для выравнивания использовалась экспоненциальная функция. Результаты исследования. По результатам исследования предложены шкалы оценивания индексов Гатева и Салаи, сохраняющие вербальные характеристики индекса Рябцева. Реализация методики, основанной на выравнивании ранжированных рядов значений индексов структурных сдвигов, позволила не только сравнить различные индексы по одинаковым структурам экономических явлений, но и выявить некоторые закономерности и особенности использования каждого из исследуемых индексов для оценки экономических явлений. При одинаковом размахе варьирования от 0 до 1 индекс Гатева несколько выше индекса Рябцева, а индекс Салаи занимает промежуточное положение между индексами Рябцева и Гатева. Автор предостерегает от ошибочных значений индекса Салаи. встречающихся в некоторых структурах. Для оценки экономических структур, как правило, весьма инерционных, автор рекомендует использовать индекс Гатева, в отличие от весьма распространенного индекса Рябцева. При одинаковых составляющих индекс Гатева принимает большие значения, шкала «растягивается», и на ней удобнее отмечать результаты расчетов.
Заключение. Применение индексов структурных сдвигов Рябцева, Гатева и Салаи, дополненных разработанной шкалой оценивания меры существенности этих сдвигов, не только дополняет традиционно сложившиеся процедуры экономического анализа, но углубляет его, позволяет отыскать изменения в составе и структуре явления, определить направление и существенность этих изменений.
Целью исследования является выявление причинно-следственных взаимосвязей между национальными целями, установленными в Указе Президента, и социально-экономическим развитием регионов Российской Федерации. Анализ направлен на оценку влияния достижения национальных целей на ключевые показатели регионального развития, а также на определение их роли в формировании стратегий социально-экономического прогресса.
Материалы и методы. В качестве эмпирической базы использована система из 106 показателей, связанных с национальными целями, установленными Указом Президента Российской Федерации. Для отбора ключевых индикаторов применены методы факторного анализа и анализа главных компонент. Основным инструментом исследования выступал метод моделирования структурными уравнениями (SEM), который позволяет анализировать причинно-следственные связи между латентными переменными, такими как экономическое благополучие, качество жизни и социальная справедливость, демографическая стабильность и инновационное развитие.
Результаты. В ходе исследования выделены ключевые индикаторы, отражающие основные аспекты достижения национальных целей. Построена структурная модель, выявляющая статистически значимые взаимосвязи между национальными целями и показателями социально-экономического развития регионов. Модель позволила подтвердить гипотезу о значительном влиянии достижения национальных целей на социально-экономическое развитие, а также определить ключевые латентные переменные, которые объясняют вариации в данных. Результаты также указывают на важность дополнительного учета временных изменений и региональных особенностей для более точных прогнозов и рекомендаций.
Заключение. Применение метода моделирования структурными уравнениями позволило выявить комплексные взаимосвязи между национальными целями и социально-экономическими показателями регионов, а также подтвердить их значительное влияние на развитие. Результаты исследования могут быть использованы для оптимизации государственной политики, направленной на достижение стратегических ориентиров социально-экономического развития России. Также предложены направления для дальнейших исследований, такие как кластерный анализ и тестирование гипотез о временной динамике.