РАЗРАБОТКА СЦЕНАРИЕВ РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ ПРИ ДИФФЕРЕНЦИРОВАННОМ ФИНАНСИРОВАНИИ СПОРТА НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.20970554Ключевые слова:
стратегия развития, сценарный анализ финансирования, физкультура и спорт, цифровизация, AI-модель, «Случайный лес», «Генетический алгоритм».Лицензия
Аннотация
Статья посвящена разработке и исследованию сценариев развития регионов Южного федерального округа при дифференцированном финансировании спорта на основе искусственного интеллекта в условиях цифровизации. Итогом проведенного исследования стала предложенная стратегия возможного развития регионов при дифференцированном подходе в финансировании на основе сценарного подхода и оптимизации с применением AI-систем «Случайный лес» и «Генетический алгоритм». Актуальность исследования обусловлена тем, что в современных условиях, характеризующихся широкомасштабной цифровизацией, для оптимизации финансирования спорта и развития экономики регионов все шире используются алгоритмы на основе искусственного интеллекта. Научная новизна состоит в том, что была выдвинута и доказана гипотеза – на основе AI-систем «Случайный лес» и «Генетический алгоритм» может быть сформирована стратегия дифференцированного финансирования физкультуры и спорта в целях оптимального развития регионов Южного федерального округа.
Практическая значимость характеризется возможностью использования разработки в практике. В ходе исследования, на основе SWOT-модели и корреляционного анализа, была сформирована стратегия развития регионов с применением сценарного подхода в финансировании физкультуры и спорта с целью оптимального развития регионов Южного федерального округа. При написании статьи использовались такие методы исследования, как: статистический метод, позволивший оценить динамику параметров, модель машинного обучения «Случайный лес регрессия» (ML “Random Forest Regression”), позволившая получить парные коэффициенты корреляции между признаками, AI-модель «Генетический алгоритм», SWOT-анализ, позволивший разработать стратегию развития спорта в зависимости от ROI инвестиций в спорт по регионам, с учетом «пессимистичного», «реалистичного» и «оптимистичного» сценариев развития, а также сценарный анализ, который позволил выявить закономерности и оценить влияние финансирования физкультуры и спорта на развитие регионов.
Скачивания
Библиографические ссылки
1. Пакулина, И.С. Создание современной системы эффективного управления развитием спорта в регионе / И.С. Пакулина // Вестник государственного и муниципального управления. – 2013. – №1. – С. 93-101. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=21868583 (дата обращения: 26.04.2026).
2. Тельных, Д.А. О важности увеличения финансирования для развития физической культуры и спорта в регионах ЦФО / Д.А. Тельных // Азимут научных исследований: экономика и управление. – 2021. – Т. 10, № 1(34). – С. 318-321. – DOI: 10.26140/anie-2021-1001-0078.
3. Бобровский, Е.А. Финансирование как фактор развития спорта в регионах Черноземья / Е.А. Бобровский // Иннов: электронный научный журнал. – 2017. – №4(33). – С. 3. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=32240726 (дата обращения: 26.04.2026).
4. Соломахина, Т.Р. О финансировании развития физической культуры и спорта в Курской области / Т.Р. Соломахина, Е.А. Бобровский // Иннов: электронный научный журнал. – 2017. – № 3(32). – С. 13. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=30031153 (дата обращения: 26.04.2026).
5. Бобровский, Е.А. Сравнительный анализ развития ФКИС в регионах с благоприятными климатическими условиями (на примере ЮФО И СКФО) / Е.А. Бобровский // Иннов: электронный научный журнал. – 2018. – № 5(38). – С. 27. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=35076874 (дата обращения: 26.04.2026).
6. Котов, В.В. и др. Поиск закономерностей AI-системой при выявлении роли финансирования спорта, здравоохранения и экологии в росте ВВП РФ на основе принципов устойчивого развития SDG / Н.И. Ломакин, С.П. Сазонов, В.В. Котов, М.С. Соломахин, Л.Я. Соломахина, Ю.О. Слета // Международная экономика. – 2025. – №5. – DOI: 10.33920/vne-04-2505-06.
7. Zhao, S. The mechanisms of green finance reform and digital transformation on regional industrial innovation and entrepreneurship: Evidence from a quasi-natural experiment / S. Zhao, J. Liu and G. Jiang // Finance Research Letters, Volume 85, Pp. 107933, 2025. https://doi.org/10.1016/j.frl.2025.107933
8. Guarascio, D. Diverging paths: AI exposure and employment across European regions / Dario Guarascio and Jelena Reljic and Roman Stöllinger // Structural Change and Economic Dynamics, Volume 73, Pp. 11-24, 2025. https://doi.org/10.1016/j.strueco.2024.12.010
9. Ladik, D. Powerplay revisited – outlining the future of sport marketing research / D. Ladik, T. Kunkel, K. Gupta and D. McArdle // European Journal of Marketing, Volume 59, Number 7, Pp. 1585-1614, 2025. https://doi.org/10.1108/EJM-02-2023-0135
10. Qiao, Z. Sports industry upgrading amid institutional logic conflicts: Policy response mechanisms and regional coordinated development models under digital economy empowerment / Z. Qiao, Liang, Y. and YuChen // International Review of Economics & Finance, Volume 108, Pp. 105201, 2026. https://doi.org/10.1016/j.iref.2026.105201
11. Breiman, L. Random Forests / L. Breiman // Machine Learning: journal. – 2001. – Vol. 45, no. 1. – P. 5-32. – doi:10.1023/A:1010933404324.
12. Liu, Z. Digital economy-driven sports industry: The synergistic effects of data factorization and tourism upgrading / Z. Liu, and Z. Zhao // Finance Research Letters, Volume 92, Pp. 109557, 2026. https://doi.org/10.1016/j.frl.2026.109557
13. Hu, R. The sports industry as an engine of economic growth: A financial development perspective / R. Hu, X. Yang and Z. Xu // Finance Research Letters, Volume 100, Pp. 109535, 2026. https://doi.org/10.1016/j.frl.2026.109535
14. Liu, С. Artificial intelligence, financial resource allocation, and the service capacity of sports research institutions / С. Liu, J. Gao and Z. Liu // Finance Research Letters, Volume 100, Pp. 109967, 2026. https://doi.org/10.1016/j.frl.2026.109967
15. Qi, Y. Digital technologies in sports: Opportunities, challenges, and strategies for safeguarding athlete wellbeing and competitive integrity in the digital era. / Y. Qi, S.M. Sajadi, S. Baghaei, R. Rezaei, and W. Li // Technology in Society, Volume 77, Pp. 102496, 2024. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2024.102496.
References
1. Pakulina, I.S. (2013) Creating a modern system of effective management of sports development in the region. Bulletin of public and municipal management. No. 1. Pp. 93-101. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=21868583 (date of access: 04/26/2026). (In Russian).
2. Telnykh, D.A. (2021) On the importance of increasing funding for the development of physical culture and sports in the regions of the Central Federal District. Azimuth of scientific research: economics and management. Vol. 10, No. 1 (34). Pp. 318-321. DOI^ 10.26140/anie-2021-1001-0078.
3. Bobrovsky, E.A. (2017) Financing as a Factor in Sports Development in the Black Earth Regions. Innov: Electronic Scientific Journal. No.4(33). P. 3. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=32240726 (accessed: 26.04.2026).
4. Solomakhina, T.R., Bobrovsky E.A. (2017) On Financing the Development of Physical Culture and Sports in the Kursk Region. Innov: Electronic Scientific Journal. No. 3 (32). P. 13. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=30031153 (accessed: 26.04.2026). (In Russian).
5. Bobrovsky, E.A. (2018) Comparative Analysis of the Development of Physical Culture and Sports in Regions with Favorable Climatic Conditions (using the Southern and North Caucasian Federal Districts as an Example). Innov: Electronic Scientific Journal. No. 5(38). P. 27. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=35076874 (Accessed: 26.04.2026). (In Russian).
6. Kotov, V.V., Lomakin, N.I., Sazonov, S.P., Solomakhin, M.S., Solomakhina, L.Ya., Sleta, Yu. O. (2025) Search for Patterns by an AI System in Identifying the Role of Financing Sports, Healthcare, and the Environment in the Growth of the Russian Federation’s GDP Based on the SDG Principles of Sustainable Development. International Economics. No. 5. DOI: 10.33920/vne-04-2505-06.
7. Zhao, S., Liu, J. and Jiang, G. (2025) The mechanisms of green finance reform and digital transformation on regional industrial innovation and entrepreneurship: Evidence from a quasi-natural experiment. Finance Research Letters, Volume 85, Pp. 107933. https://doi.org/10.1016/j.frl.2025.107933
8. Guarascio, D., Reljic, J. and Stöllinger, R. (2025) Diverging paths: AI exposure and employment across European regions. Structural Change and Economic Dynamics, Volume 73, Pp. 11-24, https://doi.org/10.1016/j.strueco.2024.12.010
9. Ladik, D., Kunkel, T., Gupta, K. and McArdle, D. (2025) Powerplay revisited – outlining the future of sport marketing research. European Journal of Marketing, Volume 59, Number 7, Pp. 1585-1614. https://doi.org/10.1108/EJM-02-2023-0135
10. Qiao, Z., Liang, Y. and YuChen (2026) Sports industry upgrading amid institutional logic conflicts: Policy response mechanisms and regional coordinated development models under digital economy empowerment. International Review of Economics & Finance, Volume 108, Pp. 105201. https://doi.org/10.1016/j.iref.2026.105201
11. Breiman, L. (2001) Random Forests. Machine Learning: journal. Vol. 45, no. 1. P. 5 32. doi: 10.1023/A:1010933404324.
12. Liu, Z. and Zhao, Z. (2026) Digital economy-driven sports industry: The synergistic effects of data factorization and tourism upgrading. Finance Research Letters, Volume 92, Pp. 109557. https://doi.org/10.1016/j.frl.2026.109557
13. Hu, R., Yang, X. and Xu, Z. (2026) The sports industry as an engine of economic growth: A financial development perspective. Finance Research Letters, Volume 100, Pp. 109535. https://doi.org/10.1016/j.frl.2026.109535.
14. Liu, S., Gao, J. and Liu Z. (2026) Artificial intelligence, financial resource allocation, and the service capacity of sports research institutions. Finance Research Letters, Volume 100, Pp. 109967. https://doi.org/10.1016/j.frl.2026.109967.
15. Qi, Y., Sajadi, S., Baghaei, R., Rezaei, W.S.M., Qi, S.M., Sajadi, S., Baghaei, R., Rezaei and Li, W. (2024) Technology in Society, Volume 77, Pp. 102496. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2024.102496.
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.
