Elaboration of directions for sustainable socio-economic development using Big DATA
Скачать файл:
URI (для ссылок/цитирований):
https://www.atlantis-press.com/proceedings/mtde-19/125908933https://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/129501
Автор:
Ферова, И. С.
Макарова, С. Н.
Козлова, С. А.
Коллективный автор:
Институт экономики, управления и природопользования
Кафедра финансов
Дата:
2019-04Журнал:
AEBMR-Advances in Economics Business and Management ResearchКвартиль журнала в Web of Science:
без квартиляБиблиографическое описание:
Ферова, И. С. Elaboration of directions for sustainable socio-economic development using Big DATA [Текст] / И. С. Ферова, С. Н. Макарова, С. А. Козлова // AEBMR-Advances in Economics Business and Management Research: MTDE 2019. — 2019. — Т. 81. — С. 748-752Текст статьи не публикуется в открытом доступе в соответствии с политикой журнала.
Аннотация:
На современном этапе одним из важнейших направлений повестки развития экономической политики является курс на устойчивое развитие, который заключается в интеграции решения экономических, экологических и социальных проблем. Актуальность темы исследования, изложенного в данной статье, обуславливается тем, что в сложившихся условиях требуются эффективные решения сложившихся проблем в социальной и экономической сфере, которые требуют значительных инвестиций, направленных на повышение качества и безопасности жизни населения. При этом принятие эффективных решений должно основываться на результатах объективной оценки уровня устойчивого развития территорий, получение которой невозможно без использования достоверных и оперативно полученных данных.
В данном исследовании рассмотрены подходы к использованию Big data при управлении социально-экономическими системами и предложены элементы методики диагностики устойчивого развития территорий в соответствии с принципами и содержанием парадигмы устойчивой экономики.
Авторами предложена методика оценки уровня устойчивости региональной экономики, которые позволяют выявить «точки роста» социально-экономического развития региона. Также авторами отмечается, что необходимо использовать сценарный подход в сочетании с концепцией кластерного развития. В предлагаемой методике формирование сценариев осуществляется с использованием методологии планирования эксперимента, которая позволяет формировать многочисленные сценарии развития с различным сочетанием переменных факторов. Реализовать это можно на основе использования теории больших данных (Big data). «Ядром» каждого эксперимента предлагается сделать кластер.
По результатам расчета можно будет сделать вывод о устойчивости развития базовых кластеров региона, их влиянии на социально-экономическое развитие территории в целом и сформировать управленческие решения по их поддержке.