Архив статей журнала
Введение: в настоящее время в развитии экономики большинства государств прослеживаются две доминанты: на международном уровне – стремление к достижению высоких показателей устойчивого развития, на национальном уровне – необходимость обеспечения технологической независимости. Цель: провести сравнительный анализ достижения целей устойчивого развития (ЦУР) Российской Федерации на международном уровне, а также определить степень заинтересованности регионов в достижении определенных показателей устойчивого развития – экономических, социальных, экологических и институциональных. Методы: использовались данные отчета об устойчивом развитии 166 государств – членов ООН, а также данные рейтинга регионов Российской Федерации по достижению целей устойчивого развития ООН за 2022 год. Методический инструментарий охватывает такие методы обработки информации, как обзор литературы, сравнение, а также кластерный анализ на основе метода k-means 85 российских регионов. Результаты: по результатам аналитического исследования позиции России в международных рейтингах по устойчивому развитию имеют двоякое значение: в общем рейтинге стран она замыкает второй квартиль среди 166 стран, а в сравнении со странами БРИКС является лидером. По результатам кластерного анализа российские регионы классифицированы в зависимости от достигнутых значений четырех видов показателей ЦУР. Выводы: по состоянию за 2022 год 54 % от общего количества регионов страны сосредоточены на достижении высоких экономических показателей ЦУР, в то время как 46 и 39 % регионов являются отстающими по достижению соответственно социальных и институциональных показателей ЦУР.
процессы цифровизации повсеместно трансформируют отрасли экономики и формируют спрос на новый профиль компетенций человеческих ресурсов, что актуализирует определение перспектив пространственной цифровизации национальной экономики Российской Федерации в условиях новой индустриализации. Цель: оценка трендов смещения базовых компетенций и профессиональных навыков трудовых ресурсов в условиях цифровизации экономики. Методы: применен системно-структурный анализ и метод математического моделирования для выявления ключевых тенденций на рынке труда, связанных с переходом к цифровой экономике, проведено прогнозирование ключевых тенденций российского рынка труда до 2030 года в условиях цифровизации отраслей экономики с помощью регрессионно-корреляционного анализа. Результаты: развитие цифровых компетенций тесно связано с ключевыми показателями рынка труда и экономическими условиями. Проведенный анализ индикаторов достойного труда в России за 2000–2022 годы выявил, что линейные модели имеют низкую точность прогнозирования (отрицательные значения R² и высокие MSE), что свидетельствует о необходимости использования более сложных методов, полиномиальная регрессия (степень 3) также не смогла обеспечить точность для большинства индикаторов. В результате были предложены альтернативные подходы для прогнозирования, такие как модели временных рядов (например, ARIMA) и методы машинного обучения (нейронные сети, градиентный бустинг), которые лучше учитывают нелинейные зависимости и сложные паттерны. Разработаны рекомендации по оптимизации процесса трансформации базовых компетенций человеческих ресурсов как составляющей национальной экономики в целях решения общенациональных приоритетов в условиях усиления турбулентности макросреды. Выводы: на основе рассчитанных прогнозов выделены ключевые аспекты, влияющие на развитие цифровых компетенций в России к 2030 году, а также определены перспективы внедрения цифровых технологий в области социальнотрудовых отношений в рамках новой индустриализации.