Подход к определению «умной специализации» регионов с использованием технологии больших данных

Актуальность и цель. Актуальность настоящей работы обусловлена необходимостью поиска эффективных подходов к определению перспективной структуры экономики региона для альтернативной стратегии принятия управленческих решений в целях обеспечения сбалансированного развития внутренней территории. Цель статьи – проанализировать возможности технологии больших данных и продемонстрировать перспективные аналитические инструменты для более эффективного использования подхода «умной специализации» в целях определения отраслевых приоритетов структурной трансформации региональных экономик. Материалы и методы. Исследование опирается на общенаучные (индукция, дедукция, сравнение, системно-структурный и др.) и специальные методы исследования – анализ больших данных социальной сети ВКонтакте, сравнительный анализ, анализ нормативно-правовой базы. Данное исследование проводилось на материалах двух регионов РФ: Калининградской и Пензенской области. Используемые ресурсы и инструменты для проведения исследования: веб-сервис «РосНавык», социальная сеть ВКонтакте, аналитическая платформа PolyAnalyst. Источниками данных послужили Стратегия пространственного развития РФ до 2025 г. и сервис по поиску работы и сотрудников HeadHunter.ru. Результаты. Авторами получены следующие конкретные результаты: во-первых, были выявлены перспективные отрасли регионов с учетом основных параметров рынка труда; во-вторых, авторы провели сравнительный анализ полученных результатов с данными из Стратегии пространственного развития РФ; в-третьих, установлена взаимосвязь между перспективными региональными специализациями и отношением местных жителей к востребованным специальностям региона на основе данных социальных медиа. Выводы. Использование сквозной технологии больших данных для выявления перспективных специализаций региона открывает новые возможности в данной области и позволяет операционализировать концепцию «умной специализации» как многообещающий инструмент реализации политики пространственного развития. Полученная информация об отношении местных жителей регионов к тем или иным профессиям представляет собой высокую ценность с позиции дальнейшего сопряжения отраслевых приоритетов, выявленных в результате анализа региональных контекстов, а также исследовательского и инновационного потенциала, которым они обладают, со взглядами и ожиданиями участников региональных экономических систем. Практическое использование данного подхода позволит принимать эффективные управленческие решения и проводить сбалансированную отраслевую политику, учитывающую актуальные закономерности, складывающиеся на рынке труда, и отношение населения региона к тем или иным профессиям. Стейкхолдерами данной информации могут быть вузы, работодатели, профессиональные сообщества и ассоциации, региональные органы государственной власти, а также профильные министерства и ведомства.