Подход к оценке развития цифровой экономики на основе кластеризации субъектов Российской Федерации

В статье предложен и апробирован новый подход к оценке проблем развития цифровой экономики в контексте задачи извлечения из количественных показателей субъектов РФ оценочных знаний, представленных в виде качественных оценок. Отличительными особенностями предлагаемого подхода являются интеграция кластерного анализа и качественного оценивания, использование элементов теории нечетких множеств для моделирования оценочных знаний и их представление в лингвистической форме на трех уровнях интерпретации. Для повышения качества кластеризации применяется не один, а три метода (K-means, BIRCH, DBSCAN)), различных по принципам группировки, среди которых на основе апробированной меры качества автоматически выбирается метод, выполняющий лучшее разделение субъектов РФ. В рамках предложенного подхода была разработана автоматизированная методика качественного оценивания цифровой экономики, которая была апробирована на 15 показателях, наблюдаемых за 9 лет, представленных на сайте Федеральной службы государственной статистики для 83 субъектов РФ. В результате выделено шесть кластеров, для которых сформированы три класса качественных оценок, характеризующих проблемы в развитии цифровой экономики в контексте показателей, их групп и по годам на основе агрегации лингвистических оценок. Таким образом, для субъекта, входящего в кластер, получены оценки уровня показателя (низкий, средний, высокий), принадлежности к проблеме по группе показателей (проблема / нет проблем) и по всем исследуемым показателям (развитый / развивающийся). Анализ качественных оценок, полученных из множества числовых региональных показателей, показал, что наиболее «проблемными» в 2010 и в 2018 гг. была группа показателей «наука и инновация», негативную тенденцию в период с 2010 г. по 2018 г. демонстрирует группа показателей «эффективность экономики», в то время как группы показателей «информационное общество» и «рынок труда» показали положительные тенденции в снижении проблемности

Подход к оценке развития цифровой экономики на основе кластеризации субъектов Российской Федерации

В статье предложен и апробирован новый подход к оценке проблем развития цифровой экономики в контексте задачи извлечения из количественных показателей субъектов РФ оценочных знаний, представленных в виде качественных оценок. Отличительными особенностями предлагаемого подхода являются интеграция кластерного анализа и качественного оценивания, использование элементов теории нечетких множеств для моделирования оценочных знаний и их представление в лингвистической форме на трех уровнях интерпретации. Для повышения качества кластеризации применяется не один, а три метода (K-means, BIRCH, DBSCAN)), различных по принципам группировки, среди которых на основе апробированной меры качества автоматически выбирается метод, выполняющий лучшее разделение субъектов РФ. В рамках предложенного подхода была разработана автоматизированная методика качественного оценивания цифровой экономики, которая была апробирована на 15 показателях, наблюдаемых за 9 лет, представленных на сайте Федеральной службы государственной статистики для 83 субъектов РФ. В результате выделено шесть кластеров, для которых сформированы три класса качественных оценок, характеризующих проблемы в развитии цифровой экономики в контексте показателей, их групп и по годам на основе агрегации лингвистических оценок. Таким образом, для субъекта, входящего в кластер, получены оценки уровня показателя (низкий, средний, высокий), принадлежности к проблеме по группе показателей (проблема / нет проблем) и по всем исследуемым показателям (развитый / развивающийся). Анализ качественных оценок, полученных из множества числовых региональных показателей, показал, что наиболее «проблемными» в 2010 и в 2018 гг. была группа показателей «наука и инновация», негативную тенденцию в период с 2010 г. по 2018 г. демонстрирует группа показателей «эффективность экономики», в то время как группы показателей «информационное общество» и «рынок труда» показали положительные тенденции в снижении проблемности