Панельная дискуссия «Электронный атлас российской промышленности: машинное обучение для экономической статистики и региональных исследований» стала логическим продолжением одной из главных пленарных сессий третьего дня Гайдаровского форума – «Приоритеты транспортного развития: новое качество жизни». Модератором дискуссии выступил проректор РАНХиГС, директор Института отраслевых рынков и инфраструктуры Георгий Идрисов.

Целью встречи стало обсуждение сдвигов в географическом размещении экономической активности, исследование которых важно для выработки государственной политики и прогнозирования экономического роста.

Старший научный сотрудник лаборатории инфраструктурных и пространственных исследований РАНХиГС Татьяна Михайлова озвучила основную задачу исследований – помочь экономике социологической выборкой, извлечь выводы из данных. Она рассказала о двух экономических факторах: об общемировых механизмах и процессах – транспортной инфраструктуре, которая изменяет действия экономических агентов, а также о механизмах, характерных исключительно для России ввиду территориально-географических, экономических и исторических особенностей. По словам эксперта, второй тип факторов делает экономическую географию очень инертной. «После перехода от плановой к рыночной экономике Россия включилась в процессы и преобразования, которые проходили в XX веке у других государств, и сейчас страна движется ускоренными темпами значительно быстрее», отметила Татьяна Михайлова

Она пояснила, что собираемые микроэкономические и географические данные уточняют представление о закономерностях развития регионов и отраслей и открывают перспективы новых исследований. Татьяна Михайлова продемонстрировала сопоставление карт плотности занятости населения в обрабатывающей промышленности во времена Российской империи и Советского Союза. Выяснилось, что в силу технологического развития произошло не только равномерное распределение, но и региональное перераспределение плотности населения, которое было сконцентрировано в центральных районах России. В частности, выросла доля перераспределения промышленности на осях Урал – Поволжье и Урал – Сибирь. В результате на момент распада Советского Союза и существования РСФСР промышленность была менее географически сконцентрирована.

За 24 года после распада Советского Союза в России образовалась большая концентрация средних и малых предприятий в Москве и Санкт-Петербурге за счет высокой выживаемости предприятий именно в крупных городах и входа новых компаний в переходный период. Основная масса малых и средних предприятий сконцентрировалась в двух столицах.

По мнению Татьяны Михайловой, в России остается большая проблема интеграции портов и портовых регионов в общую инфраструктуру страны. По ее словам, решение данного вопроса зависит от интеграции страны в международную торговлю.

«У нас не хватит населения, чтобы образовать полноценные агломерации во всех городах-миллионниках. Поэтому некоторые из них выиграют, а некоторые проиграют в битве за переселение населения», - заявила эксперт.

По ее мнению, выиграть могут центры, расположенные вблизи городов с наибольшей мобильностью населения. Большим демографическим потенциалом обладают города Северного Кавказа и юга, а Екатеринбург и Челябинск могут слиться в одну большую агломерацию на Урале. Эксперты предполагают формирование больших агломераций во Владивостоке и Калининграде за счет экономических коридоров и транспортных путей.

Заведующий лабораторией анализа данных и отраслевой динамики РАНХиГС Алексей Рей рассказал об анализе данных по отраслям рынка и поделился наработками по сбору дезагрегированных данных. «Есть различие в эффектах меры экономической политики. Нам нужно конкретно знать, где расположено предприятие, сколько на нем работает людей и какие у них экономические показатели», - пояснил Алексей Рей. «В противном случае мы не сможем прийти к обоснованным и фундированным выводам относительно мер экономической политики и отдельных эффектов, которые свойственны для экономических процессов, включая научно-технический прогресс и развитие рынка труда», - уточнил он.

Методы машинного анализа помогают найти нужную компанию, выгружать данные из программ во внешний доступ для дальнейшего использования в аналитической деятельности. Кроме того, методы машинного обучения будут применяться для комбинированного анализа текстовых данных и спутниковой съемки, чтобы получать более точные данные относительно экономической активности.

Завершая панельную дискуссию, Алексей Рей отметил актуальность разработок машинного анализа, которые, по его признанию, «фактически конкурируют с более точными официальными данными». Алексей Рей и Татьяна Михайлова подчеркнули, что первичный анализ помогает избежать ошибок и пробелов в работе, а расширение и совершенствование аналитическо-методологического арсенала становится важной необходимостью и для экспертов, и для правительственных органов.