<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">umovest</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Статистика и Экономика</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Statistics and Economics</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">2500-3925</issn><publisher><publisher-name>Plekhanov Russian University of Economics</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.21686/2500-3925-2025-1-4-14</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">umovest-1858</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>МЕТОДОЛОГИЯ СТАТИСТИКИ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>METHODOLOGY OF STATISTICS</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>О применении метода моделирования структурными уравнениями для оценки причинно-следственных связей между показателями социально-экономического развития регионов Российской Федерации</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Application of the Structural Equation Modeling Method for Assessing Cause-and-Effect Relationships Between Indexes of Socio-Economic Development of the Russian Federation Regions</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Вторыгин</surname><given-names>А. С.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Vtorygin</surname><given-names>A. S.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Вторыгин Андрей Сергеевич, начальник отдела</p><p>Москва</p><p>1993 год рождения</p><p>Область специализации: экономическая статистика, анализ и обработка больших данных</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Andrey S. Vtorygin, Head of Department</p><p>Moscow</p><p>Born in 1993</p><p>Area of specialization: economic statistics, big data analysis and processing</p></bio><email xlink:type="simple">vtoryginy@gmail.com</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>ГБУ «Аналитический центр»</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>GBU “Analytical Center”</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2025</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>13</day><month>02</month><year>2025</year></pub-date><volume>22</volume><issue>1</issue><fpage>4</fpage><lpage>14</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Вторыгин А.С., 2025</copyright-statement><copyright-year>2025</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Вторыгин А.С.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Vtorygin A.S.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://statecon.rea.ru/jour/article/view/1858">https://statecon.rea.ru/jour/article/view/1858</self-uri><abstract><p>   Целью исследования является выявление причинно-следственных взаимосвязей между национальными целями, установленными в Указе Президента, и социально-экономическим развитием регионов Российской Федерации.</p><p>   Анализ направлен на оценку влияния достижения национальных целей на ключевые показатели регионального развития, а также на определение их роли в формировании стратегий социально-экономического прогресса.</p><sec><title>   Материалы и методы</title><p>   Материалы и методы. В качестве эмпирической базы использована система из 106 показателей, связанных с национальными целями, установленными Указом Президента Российской Федерации. Для отбора ключевых индикаторов применены методы факторного анализа и анализа главных компонент. Основным инструментом исследования выступал метод моделирования структурными уравнениями (SEM), который позволяет анализировать причинно-следственные связи между латентными переменными, такими как экономическое благополучие, качество жизни и социальная справедливость, демографическая стабильность и инновационное развитие.</p></sec><sec><title>   Результаты</title><p>   Результаты. В ходе исследования выделены ключевые индикаторы, отражающие основные аспекты достижения национальных целей. Построена структурная модель, выявляющая статистически значимые взаимосвязи между национальными целями и показателями социально-экономического развития регионов. Модель позволила подтвердить гипотезу о значительном влиянии достижения национальных целей на социально-экономическое развитие, а также определить ключевые латентные переменные, которые объясняют вариации в данных. Результаты также указывают на важность дополнительного учета временных изменений и региональных особенностей для более точных прогнозов и рекомендаций.</p></sec><sec><title>   Заключение</title><p>   Заключение. Применение метода моделирования структурными уравнениями позволило выявить комплексные взаимосвязи между национальными целями и социально-экономическими показателями регионов, а также подтвердить их значительное влияние на развитие. Результаты исследования могут быть использованы для оптимизации государственной политики, направленной на достижение стратегических ориентиров социально-экономического развития России. Также предложены направления для дальнейших исследований, такие как кластерный анализ и тестирование гипотез о временной динамике.</p></sec></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>   The purpose of the study is to identify cause-and-effect relationships between the national goals established in the Decree of the President and the socio-economic development of the Russian Federation regions.</p><p>   The analysis focuses on assessing the impact of achieving the national goals on key regional development indexes and determining their role in forming strategies for socio-economic progress.</p><sec><title>   Materials and methods</title><p>   Materials and methods. A system of 106 indexes related to the national goals established by the Decree of the President of the Russian Federation was used as an empirical base. Factor analysis and principal component analysis methods were used to select key indexes. The main research tool is Structural Equation Modeling (SEM), which allows analyzing cause-and-effect relationships between latent variables, such as economic well-being, quality of life and social justice, demographic stability and innovative development.</p></sec><sec><title>   Results</title><p>   Results. The study identifies key indexes reflecting the main aspects of achieving national goals. A structural model was constructed, revealing statistically significant relationships between national goals and socio-economic development indexes in the regions. The model confirms the hypothesis about the significant impact of achieving national goals on socio-economic development and identifies key latent variables, which explain variations in the data. The results also highlight the importance of accounting for temporal changes and regional characteristics for forecasts that are more accurate and recommendations.</p></sec><sec><title>   Conclusion</title><p>   Conclusion. The use of Structural Equation Modeling allowed identifying complex relationships between national goals and socio-economic indexes of the regions, confirming their significant impact on development. The results of the study can be used to optimize state policy aimed at achieving the strategic goals of socio-economic development in Russia. Additionally, directions for further research are proposed, such as cluster analysis and testing hypotheses on temporal dynamics.</p></sec></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>национальные цели</kwd><kwd>социально-экономическое развитие</kwd><kwd>регионы Российской Федерации</kwd><kwd>метод моделирования структурными уравнениями</kwd><kwd>факторный анализ</kwd><kwd>анализ главных компонент</kwd><kwd>стратегическое развитие</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>national goals</kwd><kwd>socio-economic development</kwd><kwd>regions of the Russian Federation</kwd><kwd>structural equation modeling</kwd><kwd>factor analysis</kwd><kwd>principal component analysis</kwd><kwd>strategic development</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Указ Президента Российской Федерации от 07. 05. 2024 г. № 309 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года».</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Decree of the President of the Russian Federation of 07. 05. 2024 No. 309 «On the national development goals of the Russian Federation for the period up to 2030 and for the future up to 2036». (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ветрова Е. Проблемы и перспективы регионального развития. Процветание регионов через взаимосвязь всех элементов социально-экономического развития. Росконгресс [Электрон. ресурс] // Экспертное заключение подготовлено по итогам сессии ПМЭФ-2024, 2014. Режим доступа: https://roscongress.org/materials/problemy-i-perspektivy-regionalnogo-razvitiya/</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Vetrova E. Problems and prospects of regional development. Prosperity of regions through the interconnection of all elements of socio-economic development. = Problemy i perspektivy regional’nogo razvitiya. Protsvetaniye regionov cherez vzaimosvyaz’ vsekh elementov sotsial’no-ekonomicheskogo razvitiya. Roscongress [Internet]. Expert opinion prepared following the results of the SPIEF-2024 session; 2014. Available from: https://roscongress.org/materials/problemy-i-perspektivy-regionalnogo-razvitiya. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ankan A., Wortel I., Bollen K. A., Textor J. Combining Graphical and Algebraic Approaches for Parameter Identification in Latent Variable Structural Equation Models [Электрон. ресурс] // Cornel University. 2023. Режим доступа: https://arxiv.org/abs/2302.13220</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Ankan A., Wortel I., Bollen K. A., Textor J. Combining Graphical and Algebraic Approaches for Parameter Identification in Latent Variable Structural Equation Models [Internet]. Cornel University. 2023. Available from: https://arxiv.org/abs/2302.13220. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Регионы России. Социально-экономические показатели. 2022 : Стат. сб. / Росстат. М., 2022. 1122 с. [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13204</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Regions of Russia. Socio-economic indicators. 2022 : Stat. collection. Rosstat. Moscow; 2022. 1122 p. [Internet]. Available from: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13204</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Анализ данных : учебник для вузов / Под ред. В.С. Мхитаряна. М.: Издательство Юрайт, 2024. 448 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Data analysis : textbook for universities = Analiz dannykh : uchebnik dlya vuzov. Ed. V.S. Mkhitaryan. Moscow: Yurait Publishing House; 2024. 448 p. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Флах П. Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных : учебник. 2-е изд. М.: ДМК Пресс, 2023. 401 с. [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://znanium.ru/catalog/product/2085038</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Flach P. Machine learning. The science and art of building algorithms that extract knowledge from data = Mashinnoye obucheniye. Nauka i iskusstvo postroyeniya algoritmov, kotoryye izvlekayut znaniya iz dannykh : textbook 2&lt;sup&gt;nd&lt;/sup&gt; ed. Moscow: DMK Press; 2023. 401 p. [Internet]. Available from: https://znanium.ru/catalog/product/2085038 (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Митрошин А.А., Шитова Ю.Ю., Шитов Ю.А. Методы оценки качества жизни населения и социально-экономической дифференциации территорий : монография. М.: ИНФРА-М, 2024. 96 с. [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://znanium.ru/catalog/product/2138759</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Mitroshin A.A., Shitova Yu.Yu., Shitov Yu.A. Methods for assessing the quality of life of the population and socio-economic differentiation of territories = Metody otsenki kachestva zhizni naseleniya i sotsial’no-ekonomicheskoy differentsiatsii territoriy : monograph. Moscow: INFRA-M; 2024. 96 p. [Internet]. Available from: https://znanium.ru/catalog/product/2138759 (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Scikit-learn: Machine learning in Python [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://scikit-learn.org/stable/index.html.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Scikit-learn: Machine learning in Python [Internet]. Available from: https://scikit-learn.org/stable/index.html.</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
