Видео
Выступление состоялось в рамках прошедшей 19-21 марта 2025 г. VII-й Всероссийской научно-практической конференции «Анализ и прогнозирование развития экономики России», организованной ИНП РАН и ИЭОПП СО РАН.
Презентация
Тезисы
Система оценки эффектов инвестиционных проектов Базы Знаний ИЭОПП СО РАН
Постоянное развитие современных технологий существенно увеличивает возможности исследователя. Прогресс цифровых технологий и методов анализа больших данных позволяют повышать точность и скорость математических вычислений. Благодаря развитию машинного обучения и искусственного интеллекта стало возможным автоматизировать и оптимизировать множество задач, которые ранее требовали больших затрат времени и ресурсов. В онлайн пространстве появляются разнообразные сервисы, предоставляющие большие объемы социально-экономических данных и возможности их обработки на удаленных серверах.
За последние десятилетия меняется концепция исследовательской работы. В соответствии с требованиями и возможностями современного научно-технологического развития применение цифровых технологий становится одним из важных условий обеспечения конкурентоспособности в научной сфере.
Подобные изменения повышают требования и к самому исследователю. Растёт необходимость в практических навыках эконометрии и математического моделирования. Постоянное снижение барьеров изучения языков программирования, их упрощение, а также конкуренция в научной среде, стимулирует ученого к погружению в современный инструментарий, особенно когда теоретическая модель для подтверждения выдвинутых гипотез предполагает использование больших данных. Все чаще исследователи используют методы ГИС-моделирования для пространственного анализа. Ускорение накопления данных и знаний требует изучения инструментов их сбора, хранения и структурирования.
Эмпирические исследования OECD, Д. Форей и Б. Лундвалл показали, что современная экономика все больше зависит от накопленных знаний [1]. Этот процесс в последнее время только усиливается, в том числе и в научной сфере. Знания могут быть важным стратегическим активом и необходимым элементом конкурентоспособности и успеха в высокодинамичных средах, поскольку они расширяют возможности, необходимые для решения проблем.
Всё вышеперечисленное стало причиной развития новых подходов к анализу и структурированию данных, таких как разработка Базы знаний Института экономики и организации промышленного производства Сибирского отделения Российской академии наук (ИЭОПП СО РАН).
Цель построения базы знаний состоит в таком преобразовании исходных данных о ресурсах, объектах, технологиях, состоянии и развитии макрорегиона Азиатская Россия, которое на качественно новом уровне обеспечит понимание сложных процессов синергии в экономике на основе сетевых комбинаций цепочек объектов, взаимосвязанных по движению природных, финансовых, трудовых, информационных ресурсов, продукции, технологий, поддерживаемых институтами развития.
Рис. 1. Модельный блок оценки эффектов от реализации инвестиционных проектов Базы Знаний ИЭОПП СО РАН
Источник: составлено автором.
Особым образом в цели выделяется задача оценки эффектов от реализации инвестиционных проектов. Собранные и обработанные данные по инвестиционным проектам, компаниям, региональной статистики и технологиям и их привязка к ГИС дали импульс к развитию ряда подходов, рассматриваемых различные эффекты с разных сторон. Модель есть упрощение реального положения дел для возможности проведения оценок. Каждая модель имеет ограничения, но формирование комплекса моделей позволяет рассмотреть процесс с разных сторон и нивелировать ограниченность каждой отдельной модели, но возникает сложность их согласования.
Для решения поставленной задачи в рамках развития базы знаний предлагается создание согласованного модельного комплекса (Рисунок 1), включающего модельный и аналитический аппарат оценки эффектов на макро, мезо и микро-уровнях. Результаты полученных на макро и мезо уровнях в модельном комплексе могут иметь факторное свойство для микроэкономических моделей, работающих с пространственными наблюдениями, отдельными компаниями или инвестиционными проектами.
Создание описанного модельного блока позволит проводить разностороннюю оценку эффектов от реализации инвестиционных проектов и нивелировать ограничения и ошибку измерения каждого, отдельно взятого метода.
Литература и информационные источники
- Foray, D., Lundvall, B. (1996). The knowledge-based economy: from the economics of knowledge to the learning economy. OECD Documents: Employment and Growth in the Knowledge-Based Economy. 11–32. DOI:10.1016/B978–0–7506–7009–8.50011–2
