1. Главная
  2. Ресурсы
  3. Библиотечный поиск
  4. Журнал «Кузнечно-штамповочное производство. Обработка материалов давлением»
  5. Выпуск 2024 г. № 8
Развитиеинструментария ESGрейтингованиярегионов России сиспользованиемтехнологииискусственногоинтеллекта Батаева Б. С.Помулев А. А.2024 год

Развитие инструментария ESG рейтингования регионов России с использованием технологии искусственного интеллекта
статья из журнала

Заказать копию статьи
База данных: Каталог библиотеки СФУ (Б 280)
Библиографическое описание: Батаева, Б. С. Развитие инструментария ESG рейтингования регионов России с использованием технологии искусственного интеллекта / Б. С. Батаева, А. А. Помулев. - (Экология). - Текст : электронный // Кузнечно-штамповочное производство. Обработка материалов давлением. - 2024. - № 8. - С. 105-129. - Библиогр.: с. 129 (36 назв. ). - Электронное дополнение. - ISSN 0234-8241.
Аннотация: Актуальность обусловлена возрастающей ролью повестки устойчивого развития в стране. Отличие результатов оценки регионов в виде ESG-рейтингов, полученных различными агентствами, порождает вопросы у стейкхолдеров о причинах таких разногласий. Цель исследования - формирование методики построения ESG-рейтинга регионов, основанной на национальных показателях устойчивого развития, с использованием технологии искусственного интеллекта (ИИ). Научная новизна исследования состоит в усовершенствовании методики построения ESG-рейтингов регионов, способствующей оценке результативности органов власти регионов, а также инвесторами, при принятии решений об инвестициях. Авторы используют следующие методы научного исследования теоретические (дедукция и индукция, логический метод, метод сравнений) и эмпирические (экономическое наблюдения, мониторинг, экономико-математическое моделирование, машинное обучение). Систематизированы ключевые критерии, способствующие достижению целей устойчивого развития регионов, обоснована их значимость. Предложен показатель, учитывающий уровень негатива в новостной среде, т. к. негативные новости могут существенно влиять на репутацию региона. Плохая репутация может демотивировать инвесторов, туристов и квалифицированных специалистов, что негативно скажется на экономическом развитии региона. Разработанная модель позволяет замерить и учесть региональный новостной фон в ESG-рейтинге регионов. Сделан вывод, что ESG-рейтинг регионов обладает достаточной степенью объективности. Внедрение результатов рейтинга ESG в показатели оценки региональной власти может значительно повысить ее подотчетность и прозрачность. А использование машинного обучения позволит не только обобщать большой массив данных, но и снизить субъективность оценок экспертов. Статья будет полезна органам государственной власти и практикующим специалистам в области устойчивого развития. Перспектива дальнейшего исследования связана с разработкой модели, которая позволит учитывать ключевые новостные темы и синтезировать новые показатели для рейтинга.
Год издания: 2024
Авторы: Батаева Б. С. , Помулев А. А.
Источник: Кузнечно-штамповочное производство. Обработка материалов давлением
Выпуск: № 8
Номера страниц: 105-129
Количество экземпляров:
  • Читальный зал (пер. Вузовский, 6Д): свободно 1 из 1 экземпляров