gosuprГосударственное управление. Электронный вестникPublic Administration. E-journal (Russia)2070-1381Факультет государственного управления МГУ имени М.В. Ломоносова10.55959/MSU2070-1381-112-2025-93-107gosupr-33Research ArticleЦИФРОВАЯ ЭКОНОМИКАDIGITAL ECONOMYПерспективы использования технологий искусственного интеллекта для решения проблем регионального стратегического планированияProspects of Using Artificial Intelligence Technologies to Solve Regional Strategic Planning Problemshttps://orcid.org/0000-0002-9916-0113ШпаковаР. Н.ShpakovaR. N.

Шпакова Раиса Николаевна - кандидат географических наук, доцент

Москва

 

Raisa N. Shpakova - DSc (Geographical sciences), Associate Professor

Moscow

production2003@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-3052-1371ГородецкийД. И.GorodetskiyD. I.

Городецкий Дмитрий Игоревич - доктор экономических наук, профессор

Москва

Dmitriy I. Gorodetskiy - DSc (Economics), Professor

Moscow

gorod1949@mail.ruМосковский государственный институт международных отношений (университет) (МГИМО), Одинцовский филиалMGIMO-Odintsovo UniversityМосковский государственный институт международных отношений (университет) (МГИМО)MGIMO-Odintsovo University202519052026011293107Copyright © Шпакова Р.Н., Городецкий Д.И., 20262026Шпакова Р.Н., Городецкий Д.И.Shpakova R.N., Gorodetskiy D.I.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.spajournal.ru/jour/article/view/33

Статья посвящена проблемам и перспективам внедрения технологий искусственного интеллекта в региональное стратегическое планирование. Показано, что различные технологии искусственного интеллекта перспективны с точки зрения решения всех наиболее принципиальных проблем регионального стратегического планирования: использование данных технологий способно обеспечить более глубокий и точный анализ текущих состояний за счет анализа большого количества разнородных данных с учетом их взаимосвязей и прогнозировать будущие изменения социально-экономической среды. Нейросетевое моделирование способно учитывать сложную структуру социальной и экономической реальности, помогая формировать реалистичные цели и сценарии развития. Применение технологий Интернета вещей и больших данных может обеспечить независимый оперативный мониторинг и контроль реализации документов стратегического планирования, защищенный от манипуляций. Технологии искусственного интеллекта позволяют в значительно большей степени, чем традиционные подходы, учитывать интересы всех участников стратегического планирования, быстро реагировать на изменение внешних факторов и адаптировать стратегии практически в режиме реального времени. В результате проведенного исследования признано целесообразным включить мероприятия по внедрению технологий искусственного интеллекта в практику государственного стратегического управления как федерального, так и регионального уровня, в частности в состав одного из федеральных проектов, а также дополнить методические рекомендации по разработке стратегий социально-экономического развития указаниями о необходимости использования указанных технологий при разработке или актуализации стратегий.

The article is devoted to the problems and prospects of introducing artificial intelligence technologies into regional strategic planning. It is shown that artificial intelligence technologies are promising for solving all the most fundamental problems of regional strategic planning: the use of these technologies can provide a deeper and more accurate analysis of current conditions by using a large amount of heterogeneous data, taking into account their interrelationships, and predict future changes in the socio-economic environment. Neural network modelling is able to take into account the complex structure of social and economic reality, helping to form realistic goals and development scenarios. The use of Internet of Things and big data technologies can provide independent operational monitoring and control of the implementation of strategic planning documents, protected from manipulation. Artificial intelligence technologies make it possible, to a much greater extent than traditional approaches, to take into account the interests of all participants in strategic planning, quickly respond to changes in external factors and adapt the strategy in almost real time. As a result, it was considered appropriate to include measures to introduce artificial intelligence technologies into the practice of state strategic management at both the federal and regional levels as part of one of the federal projects, as well as to supplement methodological recommendations for the development of socio-economic development strategies with indications to use these technologies in the development or updating of strategies.

Региональное стратегическое планированиеискусственный интеллекттехнологии искусственного интеллектанейросетевое моделированиетехнология больших данныхинтеллектуальный анализ данныхпредиктивная аналитикаRegional strategic planningartificial intelligenceartificial intelligence technologiesneural network modellingbig data technologydata miningpredictive analyticsReferencesАтабеков А.Р., Ястребов О.А. Стратегическое позиционирование искусственного интеллекта в сфере государственного управления и практика правового регулирования. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2024.Alshari E.A., Abdulkareem M.B., Gawali B.W. (2023) Classification of Land Use/Land Cover Using Artificial Intelligence (ANN-RF). Frontiers in Artificial Intelligence. Vol. 5. DOI: 10.3389/frai.2022.964279Атаева А.Г. Проблемы разработки методологии стратегического планирования для региональных социально-экономических систем // Управление. 2019. № 4. С. 90–99. DOI: 10.26425/2309-3633-2019-4-90-99Atabekov A.R., Yastrebov O.A. (2024) Strategicheskoe pozicionirovanie iskusstvennogo intellekta v sfere gosudarstvennogo upravleniya i praktika pravovogo regulirovaniya [Strategic positioning of artificial intelligence in the field of public administration and the practice of legal regulation].Moscow: YuNITI-DANA.Безлепкин М.Н., Булдакова И.В. Методологические подходы к организации мониторинга реализации стратегии макрорегиона // Региональная экономика. Юг России. 2017. № 1(15). С. 106–115. DOI: 10.15688/re.volsu.2017.1.11Ataeva A.G. (2019) Problems of Developing a Strategic Planning Methodology for Regional Socio-economic Systems. Upravlenie. No. 4. P. 90–99. DOI: 10.26425/2309-3633-2019-4-90-99Беляевская-Плотник Л.А., Сорокина Н.Ю. Синхронизация приоритетов социально-экономического развития Российской Федерации и регионов в документах стратегического планирования // Региональная экономика. Юг России. 2022. Т. 10. № 1. С. 16–26. DOI: 10.15688/re.volsu.2022.1.2Belyaevskaya-Plotnik L.A., Sorokina N.Yu. (2022) Synchronization of Priorities of Social and Economic Development of the Russian Federation and Regions in Strategic Planning Documents. Regional’naya ekonomika. Yug Rossii. Vol. 10. No. 1. P. 16–26. DOI: 10.15688/re.volsu.2022.1.2Войникова Г.Н., Гордина Ю.В., Болданова Е.В., Дзебоев М.О. Управление Национальным проектом «Безопасные качественные дороги» // Обзор реализации национальных проектов в Российской Федерации: целеполагание и достижение / под ред. В.И. Добросоцкого. М.: Магистр, 2022. С. 54-95.Bezlepkin M.N., Buldakova I.V. (2017) Methodological Approaches to the Organization of Monitoring of Realization of Strategy of the Macroregion. Regional’naya ekonomika. Yug Rossii. No. 1(15). P. 106-115. DOI: 10.15688/re.volsu.2017.1.11Гагарина Г.Ю., Мирошников С.Н. Некоторые вопросы управления социально-экономическим развитием субъектов Российской Федерации на основе системы стратегического планирования // Управленческое консультирование. 2018. № 12(120). С. 79–90. DOI: 10.22394/1726-1139-2018-12-79-90Dobrolyubova E.I., Yuzhakov V.N., Efremov A.A., Klochkova E.N., Talapina E.V., Starcev Ya.Yu. (2019). Tsifrovoye budushcheye gosudarstvennogo upravleniya po rezul’tatam [The digital future of public administration by results]. Moscow: Izdatel’skiy dom “Delo” RANKhiGS.Городецкий Д.И. Федеральный проект «Укрепление общественного здоровья» в системе мероприятий по формированию здорового образа жизни граждан Российской Федерации // Обзор реализации национальных проектов в Российской Федерации: целеполагание и достижение / под ред. В.И. Добросоцкого. М.: Магистр, 2022. С. 117–137.Fursov V.A., Alieva Z.M., Malsagova H.S. (2024) Efficiency Assessment and Monitoring of the Implementation of State Programs at the Regional Level. Regional’nyye problemy preobrazovaniya ekonomiki. No. 5(163). P. 72–79. DOI: 10.26726/1812-7096-2024-5-72-79Добролюбова Е.И., Южаков В.Н., Ефремов А.А., Клочкова Е.Н., Талапина Э.В., Старцев Я.Ю. Цифровое будущее государственного управления по результатам. М.: Издательский дом «Дело» РАНХиГС, 2019.Gagarina G.Yu., Miroshnikov S.N. (2018) Some Issues of Management of Social and Economic Development of Territorial Subjects of the Russian Federation Based on the System of Strategic Planning. Upravlencheskoe konsul’tirovanie. No. 12(120). P. 79–90. DOI: 10.22394/1726-1139-2018-12-79-90Кириченко А.О., Золкин А.Л., Свердликова Е.А., Подолько П.М. Методы и возможности применения искусственного интеллекта в анализе экономических тенденций // Прикладные экономические исследования. 2024. № 1. С. 177–184. DOI: 10.47576/2949-1908.2024.1.1.022Gorodetskiy D.I. (2022) Federal’nyy proyekt «Ukrepleniye obshchestvennogo zdorov’ya v sisteme meropriyatiy po formirovaniyu zdorovogo obraza zhizni grazhdan Rossiyskoy Federatsii [The federal project “Strengthening public health” in the system of measures for the formation of a healthy lifestyle of citizens of the RussianЛевин Ю.А., Ларионов А.Н. Особенности реализации Национального проекта «Жилье и городская среда» // Обзор реализации национальных проектов в Российской Федерации: целеполагание и достижение / под ред. В. И. Добросоцкого. М.: Магистр, 2022. С. 96–114.Federation]. In: Dobrosotskiy V.I. (ed.) Obzor realizatsii natsional’nykh proyektov v Rossiyskoy Federatsii: tselepolaganiye i dostizheniye. Moscow: Magistr. P. 117–137.Ленчук Е.Б. Стратегическое планирование в России: проблемы и пути решения // Инновации. 2020. № 2(256). С. 24–28. DOI: 10.26310/2071-3010.2020.256.2.003Hajek P., Henriques R. (2017) Modelling Innovation Performance of European Regions Using Multi-Output Neural Networks. PLoS ONE. Vol. 12. Is. 10. DOI: 10.1371/journal.pone.0185755Липина С.А., Беляевская-Плотник Л.А., Бочарова Л.К., Сорокина Н.Ю. Оценка результативности документов стратегического планирования в целях обеспечения экономической безопасности // Вестник экспертного совета. 2019. № 1(16). С. 20–27.Kirichenko A.O., Zolkin A.L., Sverdlikova E.A., Podolko P.M. (2024) Methods and Possibilities of Using Artificial Intelligence in the Analysis of Economic Trends. Prikladnye ekonomicheskie issledovaniya. No. 1. P. 177–184. DOI: 10.47576/2949-1908.2024.1.1.022Любушин Н.П., Летягина Е.Н., Перова В.И., Котов Р.Н. Методы искусственного интеллектаKulisz M., Kujawska J. (2020) Prediction of Municipal Waste Generation in Poland Using Neural Network Modeling. Sustainability. Vol. 12. Is. 23. DOI: 10.3390/su122310088в исследовании экономического потенциала регионов России в условиях больших вызовов // Экономический анализ: теория и практика. 2022. Т. 21. № 6. С. 994–1017. DOI: 10.24891/ea.21.6.994Lenchuk E.B. (2020) Strategic Planning in Russia: Challenges and Solution. Innovatsii. No. 2(256). P. 24–28. DOI: 10.26310/2071-3010.2020.256.2.003Марченко О.В., Бурдакова Г.И. Проблемы прогнозирования показателей социально-экономического развития муниципального образования // BENEFICIUM. 2019. № 3(32). С. 52–66. DOI: 10.34680/BENEFICIUM.2019.3(32).52-66Levin Yu.A., Larionov A.N. (2022) Osobennosti realizatsii Natsional’nogo proyekta “Zhil’ye i gorodskaya sreda”. In: Dobrosotskiy V.I. (ed.) Obzor realizatsii natsional’nykh proyektov v Rossiyskoy Federatsii: tselepolaganiye i dostizheniye. Moscow: Magistr. P. 96–114.Мирошников С.Н. Проблемы и направления стратегического планирования в региональном развитии // ЭТАП: экономическая теория, анализ, практика. 2019. № 4. С. 61–77. DOI: 10.24411/2071-6435-2019-10102Lipina S.A., Belyaevskaya-Plotnik L.A., Bocharova L.K., Sorokina N.Yu. (2019) Evaluation of the Effectiveness of Strategic Planning Documents for the Economic Security. Vestnik ekspertnogo soveta. No. 1(16). P. 20–27.Мордвинцев А.И., Соколов А.А., Дубов Р.С., Булетова Н.Е. Стратегическое планирование регионального развития. Волгоград: Изд-во Волгоградского института управления — филиала РАНХиГС, 2022.Lyubushin N.P., Letyagina E.N., Perova V.I., Kotov R.N. (2022) Artificial Intelligence Methods in the Study of the Economic Potential of Russian Regions in Conditions of Grand Challenges. Ekonomicheskiy analiz: teoriya i praktika. Vol. 21. No. 6. P. 994–1017. DOI: 10.24891/ea.21.6.994Орлов Е.В. Оценка согласованности региональных и муниципальных документов стратегического планирования // Экономика региона. 2023. Т. 19. № 3. С. 711–728. DOI: 10.17059/ekon.reg.2023-3-8Marchenko O.V., Burdakova G.I. (2019) Problems of Forecasting Indicators of Socio-economic Development of the Municipality. BENEFICIUM. No. 3(32). P. 52–66. DOI: 10.34680/BENEFICIUM.2019.3(32).52-66Рисин И.Е. Сильные и слабые стороны современной практики разработки стратегий развития регионов // Вестник Воронежского государственного университета. 2019. № 1. С. 38–42.Marushchak S., Fadyeyeva I., Halachev P., Zharkenov N., Pakhomov S. (2024) The Role of Artificial Intelligence and Machine Learning in Forecasting Economic Trends. Data and Metadata. Vol. 3. Available at: https://dm.ageditor.ar/index.php/dm/article/view/247Смирнова О.О. Современные подходы к организации и функционированию системы стратегического планирования в Российской Федерации // Экономика и управление: проблемы и решения. 2020. № 7. С. 12–18. DOI: 10.34684/ek.up.p.r.2020.07.02.002Miroshnikov S.N. (2019) Problems and Directions of Strategic Planning in Regional Development. ETAP: ekonomicheskaya teoriya, analiz, praktika. No. 4. P. 61–77. DOI: 10.24411/2071-6435-2019-10102Строев В.В., Свистунов В.М. Эффективность внедрения искусственного интеллекта для развития регионов России // Вестник Алтайской Академии экономики и права. 2024. № 7–1. С. 146–156. DOI: 10.17513/vaael.3575Mordvintsev A.I., Sokolov A.A., Dubov R.S., Buletova N.E. (2022) Strategicheskoye planirovaniye regional’nogo razvitiya [Strategic planning of regional development]. Volgograd: Izd-vo Volgogradskogo instituta upravleniya — filiala RANKhiGS.Фурсов В.А., Алиева З.М., Мальсагова Х.С. Оценка эффективности и мониторинг реализации государственных программ на региональном уровне // Региональные проблемы преобразования экономики. 2024. № 5(163). С. 72–79. DOI: 10.26726/1812-7096-2024-5-72-79Orlov E.V. (2023) Assessment of the Consistency of Regional and Municipal Strategic Planning Documents. Ekonomika regiona. Vol. 19. No. 3. P. 711–728. DOI: 10.17059/ekon.reg.2023-3-8Шпакова Р.Н. Региональные и иные проблемы разработки и реализации федерального проекта «Чистый воздух» // Россия: Тенденции и перспективы развития. Ежегодник. Вып. 16.: Материалы XX Национальной научной конференции с международным участием «Модернизация России: приоритеты, проблемы, решения». М.: ИНИОН РАН, 2021. Ч. 1. С. 1129–1134.Risin I.E. (2019) Sil’nyye i slabyye storony sovremennoy praktiki razrabotki strategiy razvitiya regionov [Strengths and weaknesses of the modern practice of developing regional development strategies]. Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo universiteta. No. 1. P. 38–42.Шпакова Р.Н. Федеральный проект «Чистый воздух» как инструмент решения экологических проблем // Обзор реализации национальных проектов в Российской Федерации: целеполагание и достижение / под ред. В.И. Добросоцкого. М.: Магистр, 2022. С. 25–53.Shi C., James P., Guo Zy. (2004) Application of Artificial Neural Network in Complex Systems of Regional Sustainable Development. Chinese Geographical Science. Vol. 14. P. 1–8. DOI: 10.1007/s11769-004-0001-7Шпакова Р.Н., Городецкий Д.И. Стратегия развития туристической отрасли в Российской Федерации: риски целеполагания // Проблемы анализа риска. 2024. Т. 21. № 4. С. 37–48.Shpakova R.N. (2021) Regional’nyye i inyye problemy razrabotki i realizatsii federal’nogo proyekta “Chistyy vozdukh” [Regional and other problems of the development and implementation of the federal project “Clean Air”]. Rossiya: Tendentsii i perspektivy razvitiya. Ezhegodnik. Vyp. 16.: Materialy XX Natsional’noy nauchnoy konferentsii s mezhdunarodnym uchastiyem «Modernizatsiya Rossii: prioritety, problemy, resheniya». Moscow: INION RAN. Part 1. P. 1129–1134.Южаков В.Н. Александров О.В., Добролюбова Е.И., Клочкова Е.Н. Внедрение управления по результатам в деятельность органов государственной власти: промежуточные итоги и предложения по дальнейшему развитию. М.: Издательский дом «Дело» РАНХиГС, 2014.Shpakova R.N. (2022) Federal’nyy proyekt “Chistyy vozdukh” kak instrument resheniya ekologicheskikh problem [Federal project “Clean Air” as a tool for solving environmental problems]. In: Dobrosotskiy V.I. (ed.) Obzor realizatsii natsional’nykh proyektov v Rossiyskoy Federatsii: tselepolaganiye i dostizheniye. Moscow: Magistr. P. 25–53.Alshari E.A., Abdulkareem M.B., Gawali B.W. Classification of Land Use/Land Cover Using Artificial Intelligence (ANN-RF) // Frontiers in Artificial Intelligence. 2023. Vol. 5. DOI: 10.3389/frai.2022.964279Shpakova R.N., Gorodetsky D.I. (2024) Strategy for the Development of the Tourism Industry in the Russian Federation: The Risks of Goal Setting. Problemy analiza riska. Vol. 21. No. 4. P. 37–48.Hajek P., Henriques R. Modelling Innovation Performance of European Regions Using Multi-Output Neural Networks // PLoS ONE. 2017. Vol. 12. Is. 10. DOI: 10.1371/journal.pone.0185755Smirnova O.O. (2020) Modern Approaches to the Organization and Functioning of the Strategic Planning System in the Russian Federation. Ekonomika i upravlenie: problemy i resheniya. No. 7. P. 12–18. DOI: 10.34684/ek.up.p.r.2020.07.02.002Kulisz M., Kujawska J. Prediction of Municipal Waste Generation in Poland Using Neural Network Modeling // Sustainability. 2020. Vol. 12. Is. 23. DOI: 10.3390/su122310088Stroev V.V., Svistunov V.M. (2024) Effectiveness of Implementing Artificial Intelligence for the Development of Regions of Russia. Vestnik Altayskoy Akademii ekonomiki i prava. No. 7–1. P. 146–156. DOI: 10.17513/vaael.3575Marushchak S., Fadyeyeva I., Halachev P., Zharkenov N., Pakhomov S. The Role of Artificial Intelligence and Machine Learning in Forecasting Economic Trends // Data and Metadata. 2024. Vol. 3. URL: https://dm.ageditor.ar/index.php/dm/article/view/247Voynikova G.N., Gordina Yu.V., Boldanova E.V., Dzeboyev M.O. (2022) Upravleniye Natsional’nym proyektom “Bezopasnyye kachestvennyye dorogi” [Management of the National Project “Safe high-quality roads”]. In: Dobrosotskiy V.I. (ed.) Obzor realizatsii natsional’nykh proyektov v Rossiyskoy Federatsii: tselepolaganiye i dostizheniye. Moscow: Magistr. P. 54–95.Shi C., James P., Guo Zy. Application of Artificial Neural Network in Complex Systems of Regional Sustainable Development // Chinese Geographical Science. 2004. Vol. 14. P. 1–8. DOI: 10.1007/s11769-004-0001-7Yuzhakov V.N., Alexandrov O.V., Dobrolyubova E.I., Klochkova E.N. (2014) Vnedreniye upravleniya po rezul’tatam v deyatel’nost’ organov gosudarstvennoy vlasti: promezhutochnyye itogi i predlozheniya po dal’neyshemu razvitiyu [Implementation of results-based management in the activities of public authorities: interim results and proposals for further development]. Moscow: Izdatel’skiy dom “Delo” RANKhiGS.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.