Подход к оценке развития цифровой экономики на основе кластеризации субъектов Российской Федерации
В статье предложен и апробирован новый подход к оценке проблем развития цифровой экономики в контексте задачи извлечения из количественных показателей субъектов РФ оценочных знаний, представленных в виде качественных оценок. Отличительными особенностями предлагаемого подхода являются интеграция клас...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Russian Academy of Sciences, Institute of Economics of the Ural Branch
2022-12-01
|
| Series: | Экономика региона |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://economyofregions.org/ojs/index.php/er/article/view/397 |
| _version_ | 1827362450760007680 |
|---|---|
| author | Tatiana V. Afanasieva Aida Kh. Kazanbieva |
| author_facet | Tatiana V. Afanasieva Aida Kh. Kazanbieva |
| author_sort | Tatiana V. Afanasieva |
| collection | DOAJ |
| description | В статье предложен и апробирован новый подход к оценке проблем развития цифровой экономики в контексте задачи извлечения из количественных показателей субъектов РФ оценочных знаний, представленных в виде качественных оценок. Отличительными особенностями предлагаемого подхода являются интеграция кластерного анализа и качественного оценивания, использование элементов теории нечетких множеств для моделирования оценочных знаний и их представление в лингвистической форме на трех уровнях интерпретации. Для повышения качества кластеризации применяется не один, а три метода (K-means, BIRCH, DBSCAN)), различных по принципам группировки, среди которых на основе апробированной меры качества автоматически выбирается метод, выполняющий лучшее разделение субъектов РФ. В рамках предложенного подхода была разработана автоматизированная методика качественного оценивания цифровой экономики, которая была апробирована на 15 показателях, наблюдаемых за 9 лет, представленных на сайте Федеральной службы государственной статистики для 83 субъектов РФ. В результате выделено шесть кластеров, для которых сформированы три класса качественных оценок, характеризующих проблемы в развитии цифровой экономики в контексте показателей, их групп и по годам на основе агрегации лингвистических оценок. Таким образом, для субъекта, входящего в кластер, получены оценки уровня показателя (низкий, средний, высокий), принадлежности к проблеме по группе показателей (проблема / нет проблем) и по всем исследуемым показателям (развитый / развивающийся). Анализ качественных оценок, полученных из множества числовых региональных показателей, показал, что наиболее «проблемными» в 2010 и в 2018 гг. была группа показателей «наука и инновация», негативную тенденцию в период с 2010 г. по 2018 г. демонстрирует группа показателей «эффективность экономики», в то время как группы показателей «информационное общество» и «рынок труда» показали положительные тенденции в снижении проблемности.
|
| first_indexed | 2024-03-08T07:27:21Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-97f09648f4634057a14a391004556894 |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2072-6414 2411-1406 |
| language | English |
| last_indexed | 2024-03-08T07:27:21Z |
| publishDate | 2022-12-01 |
| publisher | Russian Academy of Sciences, Institute of Economics of the Ural Branch |
| record_format | Article |
| series | Экономика региона |
| spelling | doaj.art-97f09648f4634057a14a3910045568942024-02-02T21:27:11ZengRussian Academy of Sciences, Institute of Economics of the Ural BranchЭкономика региона2072-64142411-14062022-12-0118410.17059/ekon.reg.2022-4-8Подход к оценке развития цифровой экономики на основе кластеризации субъектов Российской ФедерацииTatiana V. Afanasieva 0Aida Kh. Kazanbieva 1Российский экономический университет им. Г. В. ПлехановаФинансовый университет при Правительстве Российской ФедерацииВ статье предложен и апробирован новый подход к оценке проблем развития цифровой экономики в контексте задачи извлечения из количественных показателей субъектов РФ оценочных знаний, представленных в виде качественных оценок. Отличительными особенностями предлагаемого подхода являются интеграция кластерного анализа и качественного оценивания, использование элементов теории нечетких множеств для моделирования оценочных знаний и их представление в лингвистической форме на трех уровнях интерпретации. Для повышения качества кластеризации применяется не один, а три метода (K-means, BIRCH, DBSCAN)), различных по принципам группировки, среди которых на основе апробированной меры качества автоматически выбирается метод, выполняющий лучшее разделение субъектов РФ. В рамках предложенного подхода была разработана автоматизированная методика качественного оценивания цифровой экономики, которая была апробирована на 15 показателях, наблюдаемых за 9 лет, представленных на сайте Федеральной службы государственной статистики для 83 субъектов РФ. В результате выделено шесть кластеров, для которых сформированы три класса качественных оценок, характеризующих проблемы в развитии цифровой экономики в контексте показателей, их групп и по годам на основе агрегации лингвистических оценок. Таким образом, для субъекта, входящего в кластер, получены оценки уровня показателя (низкий, средний, высокий), принадлежности к проблеме по группе показателей (проблема / нет проблем) и по всем исследуемым показателям (развитый / развивающийся). Анализ качественных оценок, полученных из множества числовых региональных показателей, показал, что наиболее «проблемными» в 2010 и в 2018 гг. была группа показателей «наука и инновация», негативную тенденцию в период с 2010 г. по 2018 г. демонстрирует группа показателей «эффективность экономики», в то время как группы показателей «информационное общество» и «рынок труда» показали положительные тенденции в снижении проблемности. https://economyofregions.org/ojs/index.php/er/article/view/397цифровая экономика, регион, методы кластеризации, центр кластера, нечеткие множества, многоаспектное оценивание, лингвистическая оценка, частотный анализ |
| spellingShingle | Tatiana V. Afanasieva Aida Kh. Kazanbieva Подход к оценке развития цифровой экономики на основе кластеризации субъектов Российской Федерации Экономика региона цифровая экономика, регион, методы кластеризации, центр кластера, нечеткие множества, многоаспектное оценивание, лингвистическая оценка, частотный анализ |
| title | Подход к оценке развития цифровой экономики на основе кластеризации субъектов Российской Федерации |
| title_full | Подход к оценке развития цифровой экономики на основе кластеризации субъектов Российской Федерации |
| title_fullStr | Подход к оценке развития цифровой экономики на основе кластеризации субъектов Российской Федерации |
| title_full_unstemmed | Подход к оценке развития цифровой экономики на основе кластеризации субъектов Российской Федерации |
| title_short | Подход к оценке развития цифровой экономики на основе кластеризации субъектов Российской Федерации |
| title_sort | подход к оценке развития цифровой экономики на основе кластеризации субъектов российской федерации |
| topic | цифровая экономика, регион, методы кластеризации, центр кластера, нечеткие множества, многоаспектное оценивание, лингвистическая оценка, частотный анализ |
| url | https://economyofregions.org/ojs/index.php/er/article/view/397 |
| work_keys_str_mv | AT tatianavafanasieva podhodkocenkerazvitiâcifrovojékonomikinaosnoveklasterizaciisubʺektovrossijskojfederacii AT aidakhkazanbieva podhodkocenkerazvitiâcifrovojékonomikinaosnoveklasterizaciisubʺektovrossijskojfederacii |