2019 г.

Предложена концепция развития региональной инновационной подсистемы (РИП), обеспечивающая достижение приоритетов инновационного развития региона через трансформацию совокупности уникальных ресурсов региона (кадровых ресурсов (способностей, компетенций и технологий)). В основе предложенной концепции – модель нивелирования процессных и структурных дисбалансов между подготовкой научного кадрового потенциала и потребностью экономики в фундаментальных и прикладных исследованиях, и определяющая условия перехода РИП к новому качественному состоянию через реализацию междисциплинарного подхода к подготовке научных кадров ИТ-отрасли, обеспечивающих потребности цифровой экономики (рис.1) (д.э.н. Гайнанов Д.А., н.с. Климентьева А.Ю.)

Рис. 1. Модель трансфера научных исследований РИП в условиях цифровой экономики

Данный результат отражен в выпущенной монографии и статьях в журналах:

1. Гайнанов Д.А. Технологии и инструментарий моделирования влияния трансформации человеческого капитала на пространственно-экономическое развитие территориальных систем / под. общей ред. д-ра экон. наук, проф. Д.А. Гайнанова. – Уфа: ИСЭИ УФИЦ РАН, 2019. – 250 с.
2. Гайнанов Д.А., Атаева А.Г. Сбалансированное пространственное развитие Республики Башкортостан: проблемы и перспективы // Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия экономика – 2019. – № 1(27). – С.7-15.
3. Гайнанов Д.А., Гатауллин Р.Ф., Аслаева С.Ш. Оценка процесса территориального размещения видов экономической деятельности в регионе // Фундаментальные исследования. – 2019. – № 4 – С. 32-37.
4. Гайнанов Д.А., Климентьева А.Ю. Методика выявления дисбалансов на ключевых этапах трансфера научных исследований региональной инновационной подсистемы // Вопросы территориального развития, 2019.
5. Гайнанов Д.А., Климентьева А.Ю. Механизм обеспечения цифровой экономики научными кадрами // Инновационное развитие экономики, 2019.

Разработан комплекс моделей для оценки взаимовлияния демографических процессов и пространственно-экономического развития территориальной системы (ТС), отличающихся учетом воздействия процессов формирования цифровой экономики в регионах России на воспроизводство человеческого капитала. На основе предложенных моделей разработан и апробирован инструментарий прогнозирования уровня привлекательности территориальных социально-экономических систем для населения с учетом параметров, влияющих на процессы формирования человеческого капитала. Инструментарий основан на выявлении и формализации ключевых факторов пространственной мобильности населения как важнейшей формы отражения и механизма пространственного перераспределения человеческого капитала. Отличительной особенностью инструментария является его ориентированность на выявление и формализованное представление причинно-следственных взаимосвязей и детерминирующих факторов пространственной мобильности населения, что позволяет проводить количественную оценку системных эффектов и вырабатывать сценарные прогнозы пространственного развития ТС в рамках решения задачи перехода к экономике знаний (к.т.н. Низамутдинов М.М., к.э.н. Орешников В.В.)

Рис. 2. Логическая схема моделирования демографических процессов в рамках ТС

Данный результат отражен в выпущенной монографии и статьях в журналах:

1. Низамутдинов М.М., Фаттахов Р.В., Орешников В.В. Анализ и моделирование тенденций развития системы территориального расселения в России // Экономика региона. – 2019. – Т. 15. – № 2. – С. 436-450.
2. Низамутдинов М.М., Орешников, В.В. Прогноз изменения уровня привлекательности городов России // Региональная экономика: теория и практика. – 2019. – Т. 17. – № 4 (463). – С. 749-762.
3. Низамутдинов М.М., Орешников В.В. Разработка экономико-математических моделей и инструментария прогнозирования уровня привлекательности городов России // Экономика. Налоги. Право. – 2019. – №4. – С. 68-79.
4. Фаттахов Р.В., Низамутдинов М.М., Орешников В.В. Методология оценки привлекательности крупных городов России для жителей, туристов и бизнеса // Регион: экономика и социология. – 2019. – № 4 (104). – С. 268–294.

2020 г.

Разработана и в среде имитационного моделирования реализована модель образовательной системы региона, основанная на формализованных алгоритмах поведения базовых агентов («абитуриент», специальность»), и позволяющая смоделировать процесс поступления абитуриента на определенное направление подготовки вуза с учетом его индивидуальных характеристик и воздействия внутренних и внешних факторов. Предложенная модель комплексно описывает изменение поведения агентов рынка с получением прогноза численности поступающих абитуриентов в разрезе направлений подготовки и формированием предиктивной оценки эффективности государственных мер воздействия на поведение агентов в изменяющихся условиях социальной среды и цифровой трансформации экономики (д.э.н. Гайнанов Д.А., к.э.н. Сайфуллина Л.Д., к.э.н. Мигранова Л.И., м.н.с Минязев А.И.).

Рис. Структура модели образовательной системы региона

 Данный результат отражен в выпущенной монографии и статьях в журналах:

1. Инструментарий моделирования и оценки влияния трансформации образовательной системы и человеческого капитала на пространственно-экономическое развитие территорий: Коллективная монография / Гайнанов Д.А., Низамутдинов М.М., Сайфуллина Л.Д. и др. – Уфа: ИСЭИ УФИЦ РАН, 2020. – 263 с.
2. Гайнанов Д.А., Мигранова Л.И. Трансформация региональных рынков образовательных услуг и труда в условиях цифровой экономики // Региональная экономика: теория и практика. – 2020. – Т. 18, № 8. – С. 1430 – 1448. https://doi.org/10.24891/re.18.8.1430.
3. Сайфуллина Л.Д. Цифровая экспансия: проблемы и перспективы занятости // Экономика и предпринимательство. – №7. – 2020. – С. 175–179. DOI: 10.34925/EIP.2020.120.7.033.
4. Гайнанов Д.А., Мигранова Л.И., Минязев А.И. Имитационная модель управления поведением абитуриента в образовательной системе региона // Креативная экономика. – 2020. – Том 14. – № 10. DOI: 10.18334/ce.14.10.110924.

2021 г.

1. Разработана цифровая модель и сценарии управления поведением человека в мультиагентной системе рынков труда и образовательных услуг. Апробация модели на данных стандартной статистической отчетности, а также социологического опроса школьников старших классов Республики Башкортостан позволила выявить типы иррационального поведения абитуриентов: выбор в качестве предмета ЕГЭ дисциплин, не позволяющих поступить на востребованную специальность; желание поступить на «перспективную специальность», не связанную с выбором ЕГЭ; поступление на специальности, не связанные с выбором предмета ЕГЭ и желанием абитуриента. Также в рамках апробации модели проведено исследование пространственных особенностей образовательного выбора школьников региона, определен уровень образовательной миграции, дана оценка эффективности государственных мер воздействия на поведение агентов рынка образовательных услуг и прогноз интеграционных эффектов политики объединения региональных вузов (д.э.н. Гайнанов Д.А., к.э.н. Атаева А.Г., к.э.н Сайфуллина Л.Д., к.э.н. Мигранова Л.И., м.н.с. Атнабаева А.Р., м.н.с Минязев А.И.).

Рис. Точки принятия решений в образовательной траектории школьников

Данный результат отражен в выпущенной монографии и статьях в журналах:

1. Человеческий капитал территории: модели, технологии и механизмы регулирования: монография / под общей редакцией д-ра экон. наук, проф. Д.А. Гайнанова. – Уфа: ИСЭИ УФИЦ РАН, 2021. –  261 с.
2. Гайнанов Д.А., Минязев А.И. Управление поведением человека в мультиагентной системе рынков труда и образовательных услуг // Экономика труда. – 2021. – Том 8. – № 6.
3. Мигранова Л.И., Атнабаева А.Р. Исследование миграционного поведения абитуриентов при выборе высшего образовательного учреждения на основе методов автоматического анализа данных опроса абитуриентов // Креативная экономика. – 2021. – Том 15. – № 11.
4. Гайнанов Д.А., Мигранова Л.И., Минязев А.И. Имитационная модель прогнозирования поведения абитуриентов при выборе вуза (на примере Республики Башкортостан) // Искусственные общества. № 12.
5. Сайфуллина Л.Д. Факторы кадрового обеспечения региона // Финансовый бизнес. – №6. – 2021. – С. 259-267.

2022 г.

1. Разработана концептуальная модель системы мониторинга и прогноза кадровой обеспеченности региона с применением агент-ориентированного подхода, учитывающая макроэкономические, демографические и др. изменения в регионе, позволяющая определить ежегодную дополнительную потребность в профессиональных кадрах требуемой квалификации для обеспечения развития экономики по выбранному сценарию (рис.). Ядро модели составляют модуль «Человек», характеризующий его как элемента трудового ресурса в статусах «Выпускник», «Безработный», «Уволившийся с работы», «Мигрант», формирующий предложение на рынке труда и модуль «Предприятие», формирующий потребность (спрос) в квалифицированных кадрах, состоящий из популяции агентов, каждый из которых представляет вид экономической деятельности, характеризуется такими параметрами, как количество вакансий, число работников, текучесть кадров, выход на пенсию, и т.д. Модель позволит разработать сценарные варианты государственных мер, регулирующих трудовые ресурсы региона, и оценить эффективность управленческого воздействия на поведение агентов регионального рынка труда. (д.э.н. Гайнанов Д.А., к.э.н. Сайфуллина Л.Д., к.э.н. Мигранова Л.И., м.н.с. Минязев А.И.).

Рис. Концептуальная модель системы мониторинга и прогноза кадровой обеспеченности региона

Данный результат отражен в выпущенной монографии и статьях в журналах:

1. Gainanov D. A., Ataeva A. G., Migranova L. I., Atnabaeva A. R. Irrationality in the behavior of applicants as a factor in the imbalance of labor markets and educational services in the region // Economic and social changes: facts, trends, forecast. – 2022. – Vol. 15. – 1.
2. Гайнанов Д.А., Минязев А.И. Концептуальная модель прогнозирования потребности рынка труда в квалифицированных специалистах на основе агент-ориентированного подхода» // Известия Уфимского научного центра РАН – 2022. – №4.
3. Мигранова Л.И., Минязев А.И. Цифровая модель поведения выпускника на рынке труда // Искусственные общества – 2022. – №4.
4. Мигранова Л.И., Минязев А.И. Прогнозирование кадровой обеспеченности региона на основе агент-ориентированного подхода // Фундаментальные исследования – 2022. – №12.

2. В рамках анализа и выделения тенденций развития системы расселения подтверждена рабочая гипотеза о том, что для России характерна неравномерная система расселения, создающая предпосылки для возникновения новых диспропорций и угроз для сбалансированного пространственного развития страны. Проведен сопоставительный анализ динамики процессов расселения для ведущих стран мира (на примере городов Китая, России, Германии, США) с использованием закона Ципфа. Показано, что для России присущи особенности расположения кривых Ципфа, одновременно характерные как для развитых, так и развивающихся стран. В рамках оценки степени равномерности расселения с применением коэффициента локализации Лоренца выявлено, что наблюдается тенденция усиления уровня дифференциации городского расселения, обусловленная ростом доли населения, проживающего в крупнейших и крупных городах при одновременном ее снижении в малых и средних. На основе проведенных расчетов регионы Российской Федерации разделены на две однородные группы, отличающиеся разнонаправленностью процессов расселения. По итогам анализа сделан вывод о том, что в Российской Федерации формируется устойчиво неравномерная система расселения, создающая предпосылки для возникновения новых диспропорций и угроз устойчивого развития регионов. Обосновано, что инструментально-методической основой для выработки и оценки мер государственного регулирования может стать специализированная имитационная модель, разработанная на основе агент-ориентированного подхода и технологий ГИС-моделирования (к.т.н. Низамутдинов М.М., к.э.н. Орешников В.В., Аитова Ю.С.).

Данный результат отражен в выпущенной монографии и статьях в журналах:

1. Низамутдинов М.М., Ахметзянова М.И., Аитова Ю.С. Подходы и инструментальные средства моделирования взаимовлияния миграционной активности населения и экономического развития территорий // Экономика промышленности. – 2022. – Т.15. – № 3. – С. 367-379.
2. Низамутдинов М.М., Аитова Ю.С. Трансформация системы городского расселения в России и регионах // Известия УНЦ РАН. – 2022. – № 4. – С. 66-72.
3. Орешников, В.В. Анализ изменения системы городского расселения в России и Республике Башкортостан // Управленческий учет. – 2022. – № 11-3. – С. 839-845.

Орешников В.В., Низамутдинов М.М. Прогноз демографического развития муниципального образования с применением методов экономико-математического моделирования // Экономический анализ: теория и практика. – 2022. – Т. 21. – № 8 (527). – С. 1562–1582.