Выступление стажера-исследователя Ивана Макарова на XXV Ясинской конференции

15 апреля 2025 г. прошёл первый день юбилейной XXV Ясинской (Апрельской) международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества, ежегодно организуемой НИУ ВШЭ.

В этом году в программу конференции вошли выступления отечественных и зарубежных исследователей по пяти основным темам: экономика, человеческий капитал и общество, инструментальные методы и модели в менеджменте и общественных науках, форсайт-исследования и международные исследования. В рамках тематического направления, охватывающего форсайт-исследования, прошла секция «Новые методы и модели научно-технологического и социально-экономического прогнозирования».

В секции принимали участие представители академического сообщества, государственных организаций и частного сектора. Обсуждались развитие и возможности для применения разнообразных подходов, моделей и методов прогнозирования развития и внедрения технологий, трансформации общества и изменений в экономической активности. Секция носила междисциплинарный характер: представленные исследования касались в том числе мировой истории, макроэкономики, цифровой трансформации и государственного управления, опираясь при этом как на качественные, так и на разнообразные количественные методы анализа.

В частности, были представлены доклады, посвящённые: структурированному обзору и анализу широкого спектра методов прогнозирования; использованию циклических моделей для анализа и долгосрочного прогнозирования исторических процессов; перспективам дальнейшей цифровой трансформации общества в восприятии отечественных экспертов; и применению статистического анализа и машинного обучения для эффективного краткосрочного прогнозирования потребительской активности в России.

В числе докладчиков сессии был стажёр-исследователь МЛЦТ Иван Макаров. Он представил исследование, заключавшееся в совершенствовании и применении методов индикативного анализа для оценки развития цифровых технологий и для прогнозирования связанных с этим рисков. И. Макаров провёл методологическое исследование, посвящённое тому, какие методы агрегирования более предпочтительны для обработки коррелирующих друг с другом индикаторов. Исследование проводилось с использованием в качестве примера ряда показателей, оценивающих развитие и внедрение цифровых технологий в 122 странах мира в 2016 году. По итогам методологического исследования и анализа литературы был сделан вывод об отсутствии единственного наиболее предпочтительного метода агрегирования, необходимости выбора методов агрегирования в зависимости от решаемых задач и текущих условий анализа. Были выявлены некоторые методы агрегирования, сравнительно предпочтительные для решения определённых аналитических задач, и с их помощью были построены композитные индексы уровня и сбалансированности цифрового развития стран мира. И. Макаров продемонстрировал возможность применения подобных композитных индексов для прогнозирования рисков, связанных с развитием цифровых технологий. Были определены страны, в течение рассматриваемого периода входившие в зоны повышенного риска по их значениям индексов, и был рассмотрен кейс Российской Федерации. Были выявлены сильные и слабые стороны цифрового развития РФ в рассмотренном периоде, оценён уровень связанных рисков, и была дана ретроспективная рекомендация о приоритетности на тот момент развития государственного регулирования цифровых технологий в рамках мер по поддержке цифрового развития. Представленное исследование послужило вкладом в развитие методов индикативного анализа и продемонстрировало один из подходов к прогнозированию рисков, связанных с цифровым развитием обществ и государств.

Представленные доклады послужили предметом для активного обсуждения среди участников и слушателей секции. По завершению секции модератор Александр Чулок, директор центра научно-технологического прогнозирования НИУ ВШЭ, отметил ценность секции для исследователей в области форсайта и подчеркнул многообразие освещённых докладчиками подходов к прогнозированию, порекомендовав исследователям гибко использовать различные методы, адаптируясь к целям, задачам и условиям проводимых форсайт-исследований.