Внешние вызовы в национальной экономике и переход системы высшего образования к усиленной подготовке будущих инженеров затрагивают несколько важных направлений - структуру инновационного развития вузов и инвестиционную политику, направленную на поддержку инноваций в сфере образования. Актуальность сохранения инновационного потенциала особенно заметна в региональных университетах, ресурсы технологического развития которых могут отличаться.
Цель исследования - изучить проблему технологического разрыва в структуре регионального высшего образования и современные направления научных поисков при ее решении.
Методы исследования. В процессе исследования были применены методы дедукции, постановки проблем и синтеза.
Результаты. На примере государственных вузов Чеченской Республики наглядно показано, что на территории региона могут функционировать университеты с разными потребностями в инновационном развитии. Для инвестиционной политики на уровне региона подобная ситуация означает необходимость разработки универсального решения во избежание технологического разрыва, так как именно указанная проблема во многом характеризует экономическую самостоятельность вуза в условиях неизбежного взаимодействия с технологиями. В статье приведена структура компонентов единого механизма снижения технологического разрыва университета в структуре инвестиционной политики.
Выводы. Применение структуры региональным университетом позволит в рамках инвестиционной политики установить более тесную связь между запросом региональной экономики на квалифицированные кадры, образовательными возможностями вуза в соответствии с профилем обучения, а также инновациями.
В условиях нарастающих экономических вызовов важной задачей становится оценка устойчивости регионов России. Целью настоящего исследования является моделирование уровня экономической безопасности на основе формализованного анализа ключевых социально-экономических показателей. Применены методы корреляционного анализа, нормализации, главных компонент PCA (Principal Component Analysis) и кластеризации KMeans. В результате проведена типологизация восьми регионов по уровню устойчивости, выявлены взаимосвязи между показателями бедности, безработицы, доходов и инвестиций. Работа имеет прикладной характер и может быть использована для разработки аналитических инструментов стратегического планирования и оценки региональных рисков.
Цель исследования - построение формализованной модели оценки уровня экономической безопасности регионов России. Для этого проводится структурный анализ взаимосвязанных индикаторов, характеризующих социально-экономическое положение территорий, с последующей типологизацией субъектов по степени устойчивости к внутренним и внешним вызовам.
Методы исследования. В методологической части применяются современные инструменты обработки многомерных данных: корреляционный анализ для выявления зависимостей между показателями, масштабирование данных и нормализация, метод главных компонент (PCA) для сокращения размерности признаков без потери информации, а также алгоритм кластеризации KMeans для группировки регионов по сходству структурных характеристик.
Результаты. На основе статистических данных за 2022 год выполнена классификация 8 регионов по уровню экономической стабильности и выявлены устойчивые взаимосвязи между показателями. В ходе исследования проведены отбор и обоснование индикаторов, отражающих состояние региональной устойчивости, построена корреляционная матрица для выявления взаимосвязей между показателями, сокращения размерности данных с использованием метода главных компонент (PCA), а также кластеризация субъектов Российской Федерации с целью типологизации по уровням экономической безопасности. Полученные результаты интерпретированы с учетом структуры данных для формирования выводов, отражающих устойчивость и специфику социально-экономического развития регионов.
Выводы. Результаты исследования обладают высокой прикладной значимостью и могут быть использованы при разработке региональной социально-экономической политики, формировании инструментов стратегического планирования и принятия управленческих решений в условиях макроэкономической нестабильности. Построенная кластерная модель позволяет учитывать структурные различия между регионами, а выявленные взаимосвязи между показателями - формировать более точные прогнозы устойчивости. Методологический подход, использованный в исследовании, может быть масштабирован на другие группы субъектов и адаптирован к различным временным периодам для мониторинга динамики устойчивости.