Искусственный интеллект оценил устойчивость регионов к экономическим кризисам

Челябинские ученые, основываясь на данных прошлых кризисов, обучили нейронную сеть предсказывать развитие разных регионов страны в зависимости от их специфики.

Экономические последствия внешних шоков - кризиса 2008 года, санкций после присоединения Крыма, потери от пандемии и торговые барьеры в отношении традиционного экспорта из-за начала СВО - принципиально отличаются от циклических кризисов, которые обновляют структуру производства и технологии и способствуют ускорению экономического роста. И каждый регион страны реагирует на такие стрессы по-своему. Эту тенденцию заметили ученые Высшей школы экономики и управления ЮУрГУ, которые разработали специальную методику, опирающуюся на искусственный интеллект и аналитическое программное обеспечение, позволяющее проводить статистический анализ деловых данных. В это ПО ученые интегрировали характеристики регионов на момент начала кризисов 2002-го и 2014-2015 годов и затем проанализировали опыт преодоления ими стрессовых событий. Исследователи отмечают, что методика применима для всех регионов России, а значит, поможет решить многие вопросы государственного регулирования экономики.

Низкая устойчивость Свердловской области связана с зависимостью обрабатывающих производств от экспорта и высокой долей инновационных товаров, производство которых зависит от импорта компонентов

- В базу исследования вошли все 82 субъекта страны и их опыт адаптации к внешним шокам. Мы зафиксировали 314 стрессовых событий, из них 60 сопряжены с ситуацией 2008 года (спровоцированы естественными рыночными процессами), а 47 обусловлены событиями 2014-2015 годов, когда шло сильное воздействие искусственных ограничений, например были введены санкции и контрсанкции, - прокомментировала разработку доцент кафедры "Экономики промышленности и управления проектами" Наталья Правдина.

Отдельно экономисты сконцентрировались на промышленных территориях с узкой направленностью производств: исследование позволяет судить об общих причинах нестабильности таких регионов-лидеров, как Красноярский край, Свердловская, Мурманская, Липецкая, Вологодская и Челябинская области. Разработчики модели стресс-тестирования отмечают, что при дифференциации шоковых событий регионы условно можно поделить на два блока: с "ударопрочной" и "неударопрочной" реакцией экономики на стресс. К первой группе относятся те субъекты РФ, где период последовательного снижения промышленного производства не превышает медианного значения - 18 месяцев, а в последующий год уже идет восстановительный рост экономики.

Благодаря новому способу моделирования ученым удалось определить, какие факторы влияют на стрессоустойчивость региона и ее "ударопрочность": это уникальность региональных условий, локализация инновационной продукции и занятых в обрабатывающих производствах жителей.

- По результатам анализа регионов Уральского федерального округа наибольшая "ударопрочность" характерна для экономики Тюменской области (80 процентов), далее идет Челябинская (58,5) и Курганская области (52,6), а наименьший показатель у Свердловской области (22,8 процента). Данные результаты основаны на анализе доли занятых в обрабатывающих производствах, экспорта таких производств, доли инновационных товаров и продукции высокотехнологичных видов деятельности, особенностей размещения трудовых и производственных ресурсов, плотности транспортной инфраструктуры, - поясняет доцент кафедры "Экономическая теория, региональная экономика, государственное и муниципальное управление" Александр Резепин.

Причем аналитики склонны полагать, что существуют идеальные значения параметров, которые смогут обеспечить безусловную устойчивость регионального развития, ту самую "ударопрочность". При сравнении экономик Челябинской и Свердловской областей можно предположить, что более низкая устойчивость последней связана с более высокой зависимостью обрабатывающих производств от экспорта и высокой долей инновационных товаров, производство которых, в свою очередь, в значительной мере зависит от импорта компонентов и технологий. Исследователи, таким образом, пришли к выводу: факторы, способствующие росту и развитию экономики в нормальных условиях, создают дополнительные риски в условиях турбулентности и роста санкционного давления.