УПРАВЛЕНИЕ ВОССТАНОВЛЕНИЕМ И РАЗВИТИЕМ НОВЫХ ТЕРРИТОРИЙ НА ОСНОВЕ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ: ИНСТРУМЕНТАРИЙ ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННОГО АНАЛИЗА ДАННЫХ
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.18048674Ключевые слова:
управление новыми территориями, системы поддержки принятия решений, причинно-следственный анализ данных, цифровой двойник, системная динамика, адаптивное управление, социально-экономическое развитие, постконфликтное восстановление, интеграция регионов.Аннотация
Управление восстановлением и развитием новых исторических территорий, вошедших в состав Российской Федерации в условиях специальной военной операции, представляет собой сложную многоуровневую задачу. Актуальность данного исследования обусловлена уникальным характером вызовов, с которыми сталкиваются Донецкая и Луганская Народные Республики, Запорожская и Херсонская области: разрушена критическая инфраструктура, деградировала промышленная база, нарушены социальные связи и миграционные потоки, а переход от монофункциональной индустриальной модели к постиндустриальной экономике осуществляется в условиях военного времени. Традиционные механизмы региональной политики и инструменты управления оказались недостаточными для решения задач ускоренного восстановления, что требует разработки новых подходов, основанных на интеграции передовых методов анализа данных, моделирования и цифровых технологий. В этих условиях особенно остро встает необходимость создания гибкой, адаптивной системы поддержки принятия решений (СППР), способной обеспечивать обоснованность, оперативность и локальную релевантность управленческих решений в условиях высокой неопределенности и институциональной трансформации. Цель исследования – разработка методологических основ гибкой архитектуры системы поддержки принятия решений (СППР), основанной на интеграции причинно-следственного анализа (ПСА), системной динамики и технологии создания цифровых двойников региональных систем. В работе применяется комплексный методологический инструментарий: методы ПСА (синтетический контроль, конвергентное кросс-маппирование), системная динамика для моделирования обратных связей и многоагентное моделирование как инструмент создания цифрового двойника. Эмпирической базой послужило анкетирование 500 государственных служащих ДНР, выявившее высокую готовность к изменениям (интегральный индекс лояльности – 4,02) и ключевые требования к системе: упрощение отчётности, оффлайн-доступ, локализация и фокус на «видимой пользе». Результатом исследования стала предложенная многослойная архитектура СППР, включающая инфраструктурный, аналитический, слой цифрового двойника и управленческий слои. Система обеспечивает синхронизацию краткосрочных задач восстановления с долгосрочными стратегиями трансформации. Перспективы дальнейших исследований связаны с разработкой гибридных моделей ПСА и системной динамики, методов масштабирования цифровых двойников и оценки эффективности СППР в условиях высокой неопределенности.
Скачивания
Библиографические ссылки
1. Ackley S. F. Dynamical Modeling as a Tool for Inferring Causation // Frontiers in Psychology. – 2021. – Vol. 13. – P. 88–89.
2. van Assche K., Valentinov V., Verschraegen G. Adaptive governance: learning from what organizations do and managing the role they play // Kybernetes. – 2021. – Vol. 50, №3 4. – P. 907–926.
3. Baum-Snow N., Ferreira F. Causal Inference in Urban and Regional Economics // Handbook of Regional and Urban Economics. Vol. 5A. – Amsterdam: Elsevier, 2015. – P. 3–62.
4. Bolsunovskaya M.V., Kudryavtseva T.Yu., Rudskaya I.A., Gintciak A.M., Zhidkov D.O., Fedyaevskaya D.E., Burlutskaya Zh. V. Digital Platform for Modeling the Development of Regional Innovation Systems of Russian Federation // International Journal of Technology. – 2023. – Vol. 14, № 8. – P. 1779–1789.
5. Camden J. Integrating Machine Learning with System Dynamics for Predictive Analytics // International Journal of Science and Research Archive. – 2024. – Vol. 13, № 1. – P. 3160–3167.
6. DeCaro D. A., Chaffin B. C., Schlager E., Garmestani A. S., Ruhl J. B. Theory and Research to Study the Legal and Institutional Foundations of Adaptive Governance // Practical Panarchy for Adaptive Water Governance / ed. by B. Cosens, L. Gunderson. – Cham: Springer International Publishing, 2018. – P. 269–288.
7. Ding Y., Toulis P. Dynamical Systems Theory for Causal Inference with Application to Synthetic Control Methods // Proceedings of the 23rd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS) 2020, Palermo, Italy. PMLR. – 2020. – Vol. 108. – 17 p.
8. Granger C. W. J. Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods // Econometrica. – 1969. – Vol. 37, № 3. – P. 424–438.
9. Hatfield-Dodds S., Nelson R., Cook D. C. Adaptive Governance: An Introduction and Implications for Public Policy // Proceedings of the Australian and New Zealand Society for Ecological Economics (ANZSEE) Conference. – Noosa, Australia, 2007. – P. 1–13.
10. Imbens G. W., Rubin D. B. Causal inference in statistics, social, and biomedical sciences. – Cambridge: Cambridge University Press, 2015. – 625 p.
11. Janssen M., van der Voort H. Adaptive governance: Towards a stable, accountable and responsive government // Government Information Quarterly. – 2016. – Vol. 33, № 1. – P. 1–5. – DOI: 10.1016/j.giq.2016.02.003.
12. Kamolov S. Methodology of decision support systems for digital public governance // Proceedings of the NISPAcee Annual Conference. – Bratislava, 2021. – P. 1–15.
13. Kolomytseva A., Iskra H., Medvedeva M., Denysenko Y. Model for forecasting the indicators of the inter organizational interaction forms efficiency in a virtual environment // AIP Conference Proceedings: International Conference on Numerical Analysis and Applied Mathematics, ICNAAM 2020. – 2022. – Art. 110024. – DOI: 10.1063/5.0081528.
14. Lychkina N.N. Social sphere modeling based on system dynamics methods // Proceedings of the 29th International Conference of the System Dynamics Society. – Washington, 2011. – P. 1–18.
15. Mohr L. B. The causes of human behavior: Implications for theory and method in the social sciences. – Ann Arbor: The University of Michigan Press, 1996. – 193 p. – DOI: 10.3998/mpub.14489.
16. Morris D. R. Causal Inference and System Dynamics in Social Science Research // Proceedings of the 19th International Conference of the System Dynamics Society. – Atlanta, 2001. – P. 1–15.
17. Nigmatulina D. Sanctions and Misallocation: How Sanctioned Firms Won and Russia Lost // Discussion Paper. – London: Centre for Economic Performance, London School of Economics, 2023. – № 1886. – 58 p.
18. Pearl J. Causality. – Cambridge: Cambridge University Press, 2009. – 487 p.
19. Pellegrini G., Lovati C. Designing Health Social Laboratories for Improved Stakeholder Engagement in Health Communication // Frontiers in Public Health. – 2025. – Vol. 13. – Art. 1536753. – 7 p.
20. Rijke J., Brown R., Zevenbergen C., Ashley R., Farrelly M., Morison P., van Herk S. Fit-for-purpose governance: A framework to make adaptive governance operational // Environmental Science & Policy. – 2012. – Vol. 22. – P. 73–84.
21. Taha M. H., Husain N. E., Mukhtar W. N. O., Abdalla M. E. Adaptive Strategies in Medical Education During Armed Conflict: A Case of the Faculty of Medicine at the University of Gezira, Sudan // BMC Medical Education. – 2025. – Vol. 25. – Art. 629. – 11 p.
22. Uleman J. F., Petersen A. H., Rod N. H. Bridging System Dynamics and Causal Epidemiology: An Opportunity for Both Fields // System Dynamics Review. – 2025. – Vol. 41. – Art. e1799.
23. Yashin S., Yashina N., Koshelev E., Ivanov A., Zakharova S. Neural Simulation of Digital Twin of Top Management Motivation Mechanism in Regional Government Agencies // International Journal of Technology. – 2023. – Vol. 14, № 8. – P. 1643–1652.
24. Zhu M., Wang L., Sebot J., Arbab B., Salimi B., Cloninger A. Using Causal Inference to Explore Government Policy Impact on Computer Usage // arXiv preprint arXiv:2503.09957. – 2025. – 17 p.
25. Буканов Е. К. Развитие системы государственного управления в области здравоохранения Донецкой Народной Республики в условиях интеграции / Е. К. Буканов // Науки о здоровье. – 2023. – № 4. – С. 45–52.
26. Быстрай Г.П. Методы нелинейной динамики в анализе и прогнозировании экономических систем регионального уровня / Г.П. Быстрай, Л.А. Коршунов, И.А. Лыков, Н.Л. Никулина, С.А. Охотников // Журнал экономической теории. – 2010. – № 3. – С. 103 114.
27. Волошин А.И. Моделирование управленческих решений в постконфликтных регионах / А.И. Волошин // Управленческое консультирование. – 2023. – № 4. – С. 78–92.
28. Демидова О.А. Методы пространственной эконометрики и оценка региональных программ развития / О.А. Демидова // Проблемы прогнозирования. – 2021. – № 4. – С. 107–134.
29. Договор между Российской Федерацией и Донецкой Народной Республикой о принятии в Российскую Федерацию Донецкой Народной Республики и образовании в составе Российской Федерации нового субъекта от 30 сентября 2022 г. // Официальный интернет-портал правовой информации [Электронный ресурс]. – URL: http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001202210030001 (дата обращения: 11.11.2025).
30. Донецкая Народная Республика. Законопроект. О системе стратегического планирования в Донецкой Народной Республике (подготовлен ко второму чтению) // Министерство экономического развития Донецкой Народной Республики: официальный сайт [Электронный ресурс]. – URL: http://mer.govdnr.ru/index.php?option=com_content&view=article&id=1734:stratplan-zakon-300816&catid=8&Itemid=141 (дата обращения: 01.09.2025).
31. Донецкая Народная Республика. Законы. О республиканских программах : Закон Донецкой Народной Республики от 02.10.2015 г. № 80-IНС // Народный Совет Донецкой Народной Республики: официальный сайт [Электронный ресурс]. – URL: http://npa.dnronline.su/2015-11-04/80-ihc-o-respublikanskih-programmah-dejstvuyushhaya-redaktsiya-po-sostoyaniyu-na-29-11-2019g.html (дата обращения: 01.09.2025).
32. Загорная Т.О. Модель гибкой архитектуры систем поддержки принятия решений в управлении восстановлением и развитием новых территорий / Т.О. Загорная, А.О. Коломыцева, Е.А. Искра // Новое в экономической кибернетике. – 2025. – № 3. – С. 130–150.
33. Клименко А.В. Цифровые двойники в государственном управлении / А.В. Клименко, Е. А. Смирнов // Электронное государство. – 2024. – № 2. – С. 45–61.
34. Коломыцева А.О. Экспериментальная модель анализа и управления данными в системе информационной поддержки развития бизнес-процессов предприятия / А.О. Коломыцева, В.Л. Панова // Новое в экономической кибернетике. – 2019. – № 4. – С. 33–47.
35. Кущенко И.В., Грабовый П.Г. Кластерная модель строительства и экономического развития в условиях восстановления городского жилищного фонда ДНР / И.В. Кущенко, П.Г. Грабовый // Вестник МГСУ. – 2024. – Т. 19, № 1. – С. 6–13. – DOI: 10.22337/2073-8412-2024-1-6-13.
36. Маслобоев А.В. Технология и средства автоматизации имитационного моделирования процессов управления региональной безопасностью [Электронный ресурс] / А.В. Маслобоев, В.А. Путилов // ResearchGate. – URL: https://www.researchgate.net/publication/325470311 (дата обращения: 01.09.2025).
37. Петрухин К.Ю. Анализ процессов интеграции новых регионов страны: Донецкая и Луганская Народные Республики, Запорожская и Херсонская области / К.Ю. Петрухин // Экономика региона. – 2025. – Т. 12, № 1. – С. 78–92.
38. Промышленные платформы и экосистемы: монография / под ред. В.В. Акбердиной. – Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2024. – 278 с.
39. Пшунетлев А.А. Обоснование системной динамики в исследовании проблем регионального развития / А.А. Пшунетлев // Вестник АГТУ. – 2014. – № 2. – С. 145–152.
40. Романюк В.В. Направления развития перерабатывающей промышленности Донецкой Народной Республики: экономико-статистическая оценка / В.В. Романюк // Новое в экономической кибернетике: сборник научных трудов. – 2019. – № 2–3. – С. 158 159.
41. Российская Федерация. Правительство. Государственная программа Российской Федерации «Экономика данных» (утв. распоряжением Правительства РФ от 29 декабря 2023 г. № 4260-р) // Официальный интернет-портал правовой информации [Электронный ресурс]. – URL: https://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001202312290012 (дата обращения: 13.11.2025).
42. Экономика Донецкой Народной Республики: состояние, проблемы, пути решения: коллективная монография / под науч. ред. А.В. Половяна, Р.Н. Лепы, Н.В. Шемякиной. – Донецк: ГБУ «Институт экономических исследований», 2023. – 415 с.
References
1. Ackley, S. F. (2021). Dynamical modeling as a tool for inferring causation. Frontiers in Psychology, 13, 88–89.
2. van Assche, K., Valentinov, V., & Verschraegen, G. (2021). Adaptive governance: Learning from what organizations do and managing the role they play. Kybernetes, 50(3–4), 907–926.
3. Baum-Snow, N., & Ferreira, F. (2015). Causal inference in urban and regional economics. In Handbook of regional and urban economics (Vol. 5A, pp. 3–62). Amsterdam: Elsevier.
4. Bolsunovskaya, M. V., Kudryavtseva, T. Yu., Rudskaya, I. A., Gintciak, A. M., Zhidkov, D. O., Fedyaevskaya, D. E., & Burlutskaya, Zh. V. (2023). Digital platform for modeling the development of regional innovation systems of Russian Federation. International Journal of Technology, 14(8), 1779–1789.
5. Camden, J. (2024). Integrating machine learning with system dynamics for predictive analytics. International Journal of Science and Research Archive, 13(1), 3160–3167.
6. DeCaro, D. A., Chaffin, B. C., Schlager, E., Garmestani, A. S., & Ruhl, J. B. (2018). Theory and research to study the legal and institutional foundations of adaptive governance. In B. Cosens & L. Gunderson (Eds.), Practical panarchy for adaptive water governance (pp. 269–288). Cham: Springer International Publishing.
7. Ding, Y., & Toulis, P. (2020). Dynamical systems theory for causal inference with application to synthetic control methods. Proceedings of the 23rd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS) 2020, Palermo, Italy. PMLR, 108, 17 p.
8. Granger, C. W. J. (1969). Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods. Econometrica, 37(3), 424–438.
9. Hatfield-Dodds, S., Nelson, R., & Cook, D. C. (2007). Adaptive governance: An introduction and implications for public policy. Proceedings of the Australian and New Zealand Society for Ecological Economics (ANZSEE) Conference, Noosa, Australia, 1–13.
10. Imbens, G. W., & Rubin, D. B. (2015). Causal inference in statistics, social, and biomedical sciences. Cambridge: Cambridge University Press. 625 p.
11. Janssen, M., & van der Voort, H. (2016). Adaptive governance: Towards a stable, accountable and responsive government. Government Information Quarterly, 33(1), 1–5. https://doi.org/10.1016/j.giq.2016.02.003
12. Kamolov, S. (2021). Methodology of decision support systems for digital public governance. Proceedings of the NISPAcee Annual Conference, Bratislava, 1–15.
13. Kolomytseva, A., Iskra, H., Medvedeva, M., & Denysenko, Y. (2022). Model for forecasting the indicators of the inter organizational interaction forms efficiency in a virtual environment. AIP Conference Proceedings: International Conference on Numerical Analysis and Applied Mathematics, ICNAAM 2020, Article 110024. https://doi.org/10.1063/5.0081528
14. Lychkina, N. N. (2011). Social sphere modeling based on system dynamics methods. Proceedings of the 29th International Conference of the System Dynamics Society, Washington, 1–18.
15. Mohr, L.B. (1996). The causes of human behavior: Implications for theory and method in the social sciences. Ann Arbor: The University of Michigan Press. 193 p. https://doi.org/10.3998/mpub.14489
16. Morris, D. R. (2001). Causal inference and system dynamics in social science research. Proceedings of the 19th International Conference of the System Dynamics Society, Atlanta, 1–15.
17. Nigmatulina, D. (2023). Sanctions and misallocation: How sanctioned firms won and Russia lost (Discussion Paper No. 1886). London: Centre for Economic Performance, London School of Economics. 58 p.
18. Pearl, J. (2009). Causality. Cambridge: Cambridge University Press. 487 p.
19. Pellegrini, G., & Lovati, C. (2025). Designing health social laboratories for improved stakeholder engagement in health communication. Frontiers in Public Health, 13, Article 1536753. 7 p.
20. Rijke, J., Brown, R., Zevenbergen, C., Ashley, R., Farrelly, M., Morison, P., & van Herk, S. (2012). Fit-for-purpose governance: A framework to make adaptive governance operational. Environmental Science & Policy, 22, 73–84.
21. Taha, M. H., Husain, N. E., Mukhtar, W. N. O., & Abdalla, M. E. (2025). Adaptive strategies in medical education during armed conflict: A case of the Faculty of Medicine at the University of Gezira, Sudan. BMC Medical Education, 25, Article 629. 11 p.
22. Uleman, J. F., Petersen, A. H., & Rod, N. H. (2025). Bridging system dynamics and causal epidemiology: An opportunity for both fields. System Dynamics Review, 41, Article e1799.
23. Yashin, S., Yashina, N., Koshelev, E., Ivanov, A., & Zakharova, S. (2023). Neural simulation of digital twin of top management motivation mechanism in regional government agencies. International Journal of Technology, 14(8), 1643–1652.
24. Zhu, M., Wang, L., Sebot, J., Arbab, B., Salimi, B., & Cloninger, A. (2025). Using causal inference to explore government policy impact on computer usage. arXiv preprint arXiv:2503.09957. 17 p.
25. Bukanov, E. K. (2023). [Development of the public health management system in the Donetsk People’s Republic under integration conditions]. Nauki o zdorov’e [Health Sciences], 4, 45–52. (In Russian).
26. Bystrai, G. P., Korshunov, L. A., Lykov, I. A., Nikulina, N. L., & Okhotnikov, S. A. (2010). [Methods of nonlinear dynamics in the analysis and forecasting of regional economic systems]. Zhurnal ekonomicheskoi teorii [Journal of Economic Theory], 3, 103–114. (In Russian).
27. Voloshin, A.I. (2023). [Modeling managerial decisions in post-conflict regions]. Upravlencheskoe konsul’tirovanie [Management Consulting], 4, 78–92. (In Russian).
28. Demidova, O.A. (2021). [Methods of spatial econometrics and assessment of regional development programs]. Problemy prognozirovaniya [Problems of Forecasting], 4, 107–134. (In Russian).
29. Treaty between the Russian Federation and the Donetsk People’s Republic on the accession of the Donetsk People’s Republic to the Russian Federation and the establishment of a new federal subject within the Russian Federation dated September 30, 2022. Official Internet Portal of Legal Information. URL: http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001202210030001 (accessed: 11.12.2025).
30. Donetsk People’s Republic. Draft law. On the system of strategic planning in the Donetsk People’s Republic (prepared for second reading). Ministry of Economic Development of the Donetsk People’s Republic: Official website. URL: http://mer.govdnr.ru/index.php?option=com_content&view=article&id=1734:stratplan-zakon-300816&catid=8&Itemid=141 (accessed: 01.09.2025).
31. Donetsk People’s Republic. Laws. On republican programs: Law of the Donetsk People’s Republic No. 80-IНС of October 2, 2015. People’s Council of the Donetsk People’s Republic: Official website. URL: http://npa.dnronline.su/2015-11-04/80-ihc-o-respublikanskih-programmah-dejstvuyushhaya-redaktsiya-po-sostoyaniyu-na-29-11-2019g.html (accessed: 01.09.2025).
32. Zagornaia, T.O., Kolomytseva, A.O., & Iskra, E.A. (2025). [A model of flexible architecture of decision support systems in managing the recovery and development of new territories]. Novoe v ekonomicheskoi kibernetike [New Trends in Economic Cybernetics], 3, 130–150. (In Russian)
33. Klimenko, A.V., & Smirnov, E.A. (2024). [Digital twins in public administration]. Elektronnoe gosudarstvo [E-Government], 2, 45–61. (In Russian)
34. Kolomytseva, A.O., & Panova, V.L. (2019). [An experimental model for data analysis and management in an information support system for enterprise business processes]. Novoe v ekonomicheskoi kibernetike [New Trends in Economic Cybernetics], 4, 33–47. (In Russian).
35. Kushchenko, I. V., & Grabovyi, P. G. (2024). [A cluster model of construction and economic development under conditions of Donetsk People’s Republic urban housing stock recovery]. Vestnik MGSU [Proceedings of Moscow State University of Civil Engineering], 19(1), 6–13. https://doi.org/10.22337/2073-8412-2024-1-6-13 (In Russian).
36. Masloboev, A. V., & Putilov, V. A. (2018). [Technology and tools for automating simulation modeling of regional security management processes]. ResearchGate. URL: https://www.researchgate.net/publication/325470311 (accessed: 01.09.2025). (In Russian).
37. Petrukhin, K. Yu. (2025). [Analysis of the integration processes of new regions: the Donetsk and Luhansk People’s Republics, Zaporizhzhia and Kherson oblasts]. Ekonomika regiona [Regional Economics], 12(1), 78–92. (In Russian).
38. Industrial platforms and ecosystems [Monograph]. (2024). (V.V. Akberdina, Ed.). Yekaterinburg: Institute of Economics, Ural Branch of the Russian Academy of Sciences. 278 p. (In Russian).
39. Pshunetlev, A. A. (2014). [Justification of system dynamics in the study of regional development problems]. Vestnik AGTU [Bulletin of Astrakhan State Technical University], 2, 145–152. (In Russian).
40. Romanyuk, V. V. (2019). [Directions for the development of the Donetsk People’s Republic processing industry: an economic and statistical assessment]. Novoe v ekonomicheskoi kibernetike: Sbornik nauchnykh trudov [New Trends in Economic Cybernetics: Collection of Scientific Papers], 2–3, 158–159. (In Russian).
41. Russian Federation. Government. State Program of the Russian Federation “Data Economy” (approved by Government Order No. 4260-r of December 29, 2023). Official Internet Portal of Legal Information. URL: https://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001202312290012 (accessed: 13.11.2025).
42. Economy of the Donetsk People’s Republic: Status, Problems, Solutions [Collective monograph]. (2023). (A.V. Polovyan, R. N. Lepa, & N. V. Shemyakina, Eds.). Donetsk: State Budgetary Institution “Institute of Economic Research”. 415 p. (In Russian).
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
Статьи журнала «Новое в экономической кибернетике» находятся в открытом доступе и распространяются в соответствии с условиями Лицензионного Договора с Донецким Государственным университетом, который бесплатно предоставляет авторам неограниченное распространение и самостоятельное архивирование.
