Статистический учет как цифровой измеритель развития адаптационного потенциала региона в условиях санкций

Цель исследования состоит в обосновании инструментария цифрового измерения развития адаптационного потенциала населения региона в условиях санкций с применением экономико-статистических методов анализа. В исследовании применены статистические характеристики, пригодные для создания модели взаимодействия внутренних и внешних систем адаптации населения региона. Предполагается, что адаптационный потенциал человека определяется величиной испытываемых им стрессов на протяжении определенного периода времени. Для характеристики относительных величин стрессов использована теория потребностей населения, в частности: естественно-физиологические, демографические, социальные, экономические и организационные. Адаптационный потенциал региона включает в себя демографический, трудовой, социальный, экономический, производственный, организационный и другие виды.

Материалами и методами исследования является применение официальных данных федеральной службы государственной статистики с использованием экономико-статистических методов анализа, применены структурный и динамический анализ показателей, а также методы теоретического исследования в форме обобщения, сравнения, агрегирования и специальных аналитических процедур.

По результатам обзора теоретических подходов сделан вывод, что адаптационный потенциал может быть описан как комплексный объект исследования. На основе физиологического, социально-демографического, деятельного, экономического и иных подходов разработана и предложена авторская модель для цифрового измерения развития адаптационного потенциала региона в условиях санкций. Уточнено понятие адаптационного потенциала как способность (потенцию) организмов населения, ресурсов предприятий и территорий, их конкретные возможности производить блага и изменяться (приспосабливаться) к любым ситуациям. Разработаны модель взаимодействия внутренних и внешних систем адаптации населения, методика расчета агрегированного индекса развития адаптационного потенциала региона и матрица оценки темпов прироста (весов) его элементов. Анализ измерения агрегированных индексов подтвердил предположение о влиянии иностранных санкций на степень адаптации населения регионов страны. Так, в 2015 году во всех регионах УФО и отдельных в ЦФО индекс адаптационного потенциала снизился до отрицательных величин, а в последующие годы наблюдалось постепенное приспособление регионов к санкциям. Полученные результаты расширяют представление о влиянии санкций на адаптацию населения регионов; они могут быть использованы для диагностики социально-экономических процессов; разработки практических рекомендаций по совершенствованию региональной политики и стратегий устойчивого развития в условиях санкций и других вызовов времени. Рассмотренный подход увязываются с задачами, поставленными перед российской системой государственной статистики в рамках Программы «Цифровая экономика Российской Федерации».

1. Кузовкова Т.А., Ткаченко Д.Н., Кузовков А.Д. Методы и модели измерения влияния инфокоммуникационных технологий на экономический рост // Электронный научный журнал «Век качества». 2018. № 1. С. 64–77.

2. Цифровая экономика. Учебник для вузов / И.А. Хасаншин, А.А. Кудряшов, Е.В. Кузьмин и др. М.: Горячая линия – Телеком, 2019. 288 с.

3. Кузовкова Т.А. Оценка роли инфокоммуникаций в национальной экономике и выявление закономерностей её развития // Системы управления, связи и безопасности. 2015. № 4. С. 26–68.

4. Алетдинова А.А., Курчеева Г.И. Теоретические положения по формированию цифровой экосистемы / Выход из кризиса: развитие экономики и промышленности / под редакцией д-ра экон. наук А.В. Бабкина; Министерство образования и науки Российской Федерации, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Санкт-Петербург: Издво Политехнического ун-та. 2016. C. 236–259.

5. Denning P., Metcalfe R. Beyond calculation: the next fifty years of computing. New York: Springer. 1997. 313 p.

6. Moore J. The death of competition: leadership and strategy in the age of business ecosystems. New York: HarperBusiness. 1996. 297 p.

7. Cliff D., Grand S. The creatures global digital ecosystem // Artificial Life. 1999. № 5. С. 77–93.

8. Grand S., Cliff D. Creatures: entertainment software agents with artificial life // Autonomous Agents and Multi-Agent Systems. 1998. № 1. С. 39–57.

9. Briscoe G., Sadedin S., De Wilde P. Digital ecosystems: ecosystem-oriented architectures // Natural Computing. 2011. № 10(3). С. 1143–1194.

10. Воробьева О.А. Переход на международную систему финансовой отчетности: теоретические и практические аспекты процесса: монография. Курган: Издательство Курганского государственного университета. 2010. 162 с.

11. Селье Г. «Очерки об общем адаптационном синдроме» [Электрон. ресурс]. 1936. Режим доступа: https://fb.ru/article/231522/gans-selebiografiya-vklad-v-nauku-knigi-napisannyiegansom-sele. (Дата обращения: 22.07.2020).

12. Анохин П.К. Узловые вопросы в изучении высшей нервной деятельности // Проблемы высшей нервной деятельности. М.: 1949. С. 119–128.

13. Раевский С.Г. Синергетический подход к определению адаптации как философской категории // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2007. № 1-2(29). С. 171–174.

14. Шеломенцев А.Г., Гончарова К.С. Численное исследование зависимости структуры расходов домохозяйств от уровня их доходов в контексте концепции самосохранительного поведения // Экономика региона. 2020. Т. 16. № 3. С. 791–806. DOI: 10.17059/ekon.reg.2020-3-9.

15. Экономический потенциал территории Российской Федерации: В12 учебное пособие / Е.В. Вавилова. М.: КНОРУС, 2016. 270 с.

16. Ходзинская А.Б. Адаптационный потенциал развития регионов и направления институциональных преобразований // Экономика и предпринимательство. 2015. № 1 (54). С. 271–276.

17. Симикова И.П. Влияние адаптационных свойств производственных систем на инвестиционную привлекательность региона // Экономинфо. 2011. № 15. С. 46–48.

18. Бочко М.М. Институты адаптации в сфере занятости экономики транзитивного типа // Вестник Челябинского государственного университета. 2010. № 14. С. 53–57.

19. Поддерегина Л.И. Сущность и структура социально-экономической системы общества // Вестник Белорусского национального технического университета: научно-технический журнал. 2007. № 4. С. 72–79.

20. Зорина К.А., Итунина Н.Б. Адаптационный потенциал как условие повышения эффективности процессов модернизации // Творческое наследие Э.В. Ильенкова и современность. 2018. № 4. С. 30–37.

21. Дементьева И.Н. Потребительское поведение населения региона и особенности его адаптации к экономическим условиям кризиса 2014–2015 гг. // Вопросы территориального развития. 2018. № 3(43). С. 3.

22. Шмаков В.С. Адаптационные процессы в сибирской деревне // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Философия. 2013. Т. 11. № 2. С 80–85.

23. Важенин С.Г., Важенина И.С. Концептуальные основы конкурентного сосуществования территорий // Журнал экономической теории. 2012. № 3. С. 96–106.

24. Дорошенко С. В., Трушкова Е. А. Макромодель адаптации населения в изменяющейся экономике: подходы и решения // Журнал экономической теории. 2019. Т. 16. № 4. С. 617– 629. DOI: 10.31063/2073–6517/2019.16–4.2.

25. Белкин В.Н., Белкина Н.А., Антонова О.А., Лузин Н.А. Теоретические основы исследования интеллектуального и человеческого капитала // Экономика региона. 2011. № 1. С. 88–89.

26. Авраамова Е.М. Время перемен: социально-экономическая адаптация. М.: ИСЭПН РАН, 1998. 229 с.

27. Экономическая безопасность России: уроки кризиса и перспективы роста / Под ред. В.А. Черешнева, А.И. Татаркина, М.В. Федорова. Т.1. Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2012. 1312 с.

28. Кремлев Н.Д. Статистический подход к оценке степени адаптации домашних хозяйств в рыночных условиях // Управление в современных системах. 2020. № 1(25). С. 18–26.