Предмет. Обоснование возможности применения методов математического и компьютерного моделирования для создания принципиально нового инструментария, позволяющего решать задачи поиска оптимальных путей демографического и социально-экономического развития регионов России с учетом их специфики. Цели. Моделирование и прогнозирование демографического и социально-экономического развития регионов России с помощью алгоритмов машинного обучения, в том числе методов кластерного и регрессионного анализа. Методология. Для проведения исследования была сформирована база данных социально-экономических показателей регионов Российской Федерации за 2022 г., которая включала три взаимосвязанных блока: демографические процессы, экономическое развитие, качество жизни и окружающую среду. Обработка информации была реализована с помощью высокоуровневого языка программирования Python, в том числе с применением специализированных библиотек для анализа и визуализации данных Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn. Результаты. Разработаны новые предикативные аналитические модели на основе алгоритмов машинного обучения, позволяющие оценивать основные демографические и социально-экономические индикаторы регионов Российской Федерации. Выводы. Взаимосвязь всех общественных процессов обусловливает необходимость поиска точки оптимального (сбалансированного) равновесия экономики, так как только в этом случае государство сможет обеспечить необходимые темпы экономического роста и достойный уровень жизни для своих граждан с соблюдением всех социальных гарантий. Разработанные алгоритмы могут быть использованы для анализа и прогнозирования различных показателей демографического и социально-экономического развития территорий, а также при разработке региональных программных и стратегических документов.
Ключевые слова: регион, социально-экономическое развитие, региональная политика, анализ данных, математическое моделирование
Список литературы:
Айвазян С.А. Анализ качества и образа жизни населения (эконометрический подход). М.: Наука, 2012. 432 с.
Римашевская Н.М., Бочкарева В.К., Молчанова Е.В. и др. Человеческий потенциал российских регионов // Народонаселение. 2013. № 3. С. 82–141. URL: Link
Кручек М.М., Молчанова Е.В. Исследование медико-демографических процессов в регионах России методом регрессионного анализа по панельным данным // Региональная экономика: теория и практика. 2013. № 18. С. 41–53. URL: Link
Рыбаковский Л.Л. Динамика населения России и ее компоненты в 2001–2025 гг. // Социологические исследования. 2011. № 12. С. 43–49.
Шабунова А.А., Ростовская Т.К. Демографическая политика в современной России: взгляд населения и экспертная оценка // Вестник Российской академии наук. 2022. Т. 92. № 12. С. 1145–1156. URL: Link
Иванова А.Е. Подходы к оценке резервов снижения смертности в России // Уровень жизни населения регионов России. 2022. Т. 18. № 2. С. 177–188. URL: Link
Буркин М.М., Молчанова Е.В., Кручек М.М. Интегральная оценка влияния социально-экономических и экологических факторов на региональные демографические процессы // Экология человека. 2016. № 6. С. 39–46. URL: Link
Молчанова Е.В., Буркин М.М. Общественное здоровье в России и странах Северной Европы // Народонаселение. 2018. Т. 21. № 2. С. 84–98. URL: Link
Шкиперова Г.Т., Молчанова Е.В. Особенности взаимосвязи между уровнем развития экономики и медико-демографическими показателями в России и Западной Европе // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2020. № 10-2. С. 206–213. URL: Link
Лисицын Ю.П. Теории медицины ХХ века. М.: Медицина, 1999. 176 с.
Василенко В.А. Социальный стресс и его влияние на социально-психологическую адаптацию личности. Челябинск: Южно-Уральский научный центр Российской академии образования, 2019. 272 с.
Селье Г. Очерки об адаптационном синдроме. М.: Медгиз, 1960. 254 с.
Семенова В.Г., Иванова А.Е., Сабгайда Т.П. и др. Потери российского населения от внешних причин и специфика их учета // Социальные аспекты здоровья населения. 2021. Т. 67. № 2. URL: Link
Молчанова Е.В. Опыт внедрения социальных инноваций в области общественного здоровья // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2020. Т. 16. Вып. 9. С. 1600–1621. URL: Link
