книги2 / MNPK-566

НАУЧНАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВИЗАЦИИ: ТЕОРЕТИЧЕСКИЙ И ПРАКТИЧЕСКИЙ АСПЕКТЫ

Таблица 2 – Истинный доход населения по Белгородской области

Получив следующие данные, мы можем увидеть, что с 2016 по 2019г. наблюдается незначительная, но постепенная динамика уменьшения среднедушевого денежного дохода населения об = - 83 рубля. Данный процесс вызван повышением уровня безработицы в регионах, который составил 4,7 %. За весь период (начиная с 2012 по 2016 г.) в сельской местности данный показатель не превышал 4,4 % (пик пришёл на 2014 г.) В период с 2019 по 2021 г. уровень дохода населения значительно начал расти об = 1368 руб., так как улучшились следующие экономические показатели:

-уровень безработицы составил рекордные 2,4 %;

-численность населения увеличилась на 9,2 %;

-урожаемость выросла на 13,9 %;

-увеличилась инвестиционная составляющая в промышленные Белгородские компании;

-снизился уровень инфляции и т.д.

Сконца марта 2022 г. начался «отток людей» в связи с началом специальной военной операции на Украине. Жители приграничных районов начали переезжать

вдругие города подальше от зоны боевых действий, тем самым уровень безработицы начал стремительно расти, показатели инфляции резко подскочили вверх и в результате этого, доход граждан вернулся к показателям 2016 г.

191

АГЕНТСТВО МЕЖДУНАРОДНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ ● https://ami.im

Получив следующие данные, мы можем увидеть, что с 2016 по 2019 г. наблюдается незначительная, но постепенная динамика уменьшения среднедушевого денежного дохода населения об = - 794 рубля. Данный процесс вызван уменьшением роста объёмов производства в реальном секторе экономики (что свидетельствует о повышении уровня безработицы), наблюдалась частичная нестабильность на рынке труда и численность населения пришла тоже в незначительный убыток. В период с 2019 по 2022 г. уровень дохода населения (также как и в Белгороде) значительно начал расти об = 2454 руб., так как улучшились следующие экономические показатели:

-урожаемость выросла на 17,3 %;

-увеличилась инвестиционная составляющая в промышленные Курские компании;

-снизился уровень инфляции

-уровень безработицы упал до 3,7 % и т.д.

С начала специальной военной операции на Украине значительных изменений среднедушевого денежного дохода населения не наблюдалось.

Исходя из полученных статистических данных исследуемых областей, с учетом изменения в уровне безработицы, инфляции, а также колебании потребительских цен, формируется вывод о суммарном возросшем уровне среднедушевого дохода в рамках изучаемого периода. Кроме того можно также сделать вывод о целом положительной динамике роста среднедушевого дохода, что особенно наглядно на примере данных 2021 и 2022 годов. Являясь более обширным и плодородным сельскохозяйственным регионом, граничащим с ранее дружественной страной Украиной, Белгородская область также имеет более современные и крупные компании, которые поставляют свою продукцию за рубеж. К таким компаниям можно отнести: Белгороднефтепродукт; БМЗ и т.д.

Список использованной литературы:

1) Зарецкая В.Г., Дремова Л.А., Осиневич Л.М. Декомпозиция факторов регионального экономического роста (на примере изменения валовой добавленной стоимости в Курской области)

192

АГЕНТСТВО МЕЖДУНАРОДНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ ● https://ami.im

Вызовы для Предпринимателей в Латвии:

Кадровый Дефицит: Несмотря на высокое образование, Латвия сталкивается с недостатком квалифицированных специалистов.

Налоговая Система: Сложность налоговой системы может быть барьером для некоторых предпринимателей.

Перспективы Развития:

Инновации и Технологии: Развитие сферы информационных технологий и стартап - экосистемы обещает быть ключевыми движителями экономического роста.

Внешняя Торговля: Латвия стремится к диверсификации экономики и расширению внешней торговли.

Заключение:

Предпринимательство в Латвии имеет свои уникальные черты и вызовы. Благоприятная бизнес - среда, доступ к рынкам ЕС и активное развитие стартап - сообщества способствуют экономическому росту, но недостаток кадров и сложная налоговая система остаются вызовами, которые требуют решения.

Список Источников:

1.World Bank. (2021). Doing Business 2021: Comparing Business Regulation in 190 Economies.

2.Latvian Startup Association. (2021). Latvian Startup Ecosystem Report 2021.

3.Investment and Development Agency of Latvia. (2021). Investment and Business Environment in Latvia.

4.European Commission. (2021). Latvia - European Semester Country Report.

5.Central Statistical Bureau of Latvia. (2021). Key Indicators of Enterprises.

©Зябликова А.О., 2024

Зябликова А.О.

Студентка 4 курса экономики ДВФУ ДВФУ г. Владивосток, РФ

ЭКОНОМИКА СТРИМИНГОВЫХ СЕРВИСОВ

Аннотация:

Экономика стриминговых сервисов представляет собой интересную и актуальную тему, исследующую финансовые и бизнес - аспекты музыкальных, видео и других онлайн - платформ для потоковой передачи контента. В данной статье мы рассмотрим ключевые аспекты этой экономики, включая бизнес - модели, прибыльность, влияние на индустрию развлечений и вызовы, стоящие

194

НАУЧНАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВИЗАЦИИ: ТЕОРЕТИЧЕСКИЙ И ПРАКТИЧЕСКИЙ АСПЕКТЫ

перед стриминговыми сервисами. Мы также проанализируем, какие ключевые факторы способствуют успеху таких платформ, и какие тенденции можно ожидать

вбудущем. Ключевые слова:

Стриминговые сервисы, Экономика, Бизнес - модели, Прибыльность,

Музыкальная индустрия, Видео - стриминг, Контент, Тенденции Введение

Стриминговые сервисы стали неотъемлемой частью нашей жизни, предоставляя доступ к музыке, фильмам, сериалам и другим видам контента в режиме реального времени. Однако за этой удобной возможностью доступа к развлечениям стоит сложная экономика, которая влияет на создателей контента, потребителей и саму индустрию развлечений в целом.

Бизнес - модели стриминговых сервисов Бизнес - модели стриминговых сервисов разнообразны, но две из них наиболее

распространены: подписочная и рекламная. Подписочные сервисы предлагают абонентам неограниченный доступ к контенту за фиксированную ежемесячную плату. Эта модель обеспечивает стабильный источник дохода для сервисов, а также стимулирует создание эксклюзивного контента. Рекламные модели позволяют пользователям бесплатно пользоваться сервисом, но при этом они просматривают рекламу. Это источник дохода через рекламу и продвижение продуктов.

Прибыльность стриминговых сервисов Прибыльность стриминговых сервисов зависит от их размера и количества

пользователей. Крупные платформы, такие как Spotify и Netflix, имеют большую подписческую базу и могут себе позволить инвестировать в создание эксклюзивного контента. Однако, для меньших сервисов, конкуренция может быть сильной, и прибыльность может зависеть от того, как хорошо они удовлетворяют потребности своей аудитории.

Влияние на индустрию развлечений Стриминговые сервисы значительно изменили индустрию развлечений. Они

предоставили новые возможности для артистов и создателей контента, позволив им добраться до глобальной аудитории без посредников. Это также привело к росту рынка музыки в потоковом режиме и увеличению объемов производства качественных фильмов и сериалов.

Вызовы для стриминговых сервисов Однако стриминговым сервисам также приходится сталкиваться с некоторыми

вызовами. В том числе с проблемой несогласованных выплат артистам, а также с конкуренцией с другими платформами и пиратством контента.

Тенденции в будущем В будущем мы можем ожидать роста стриминговых сервисов, расширения

контентного предложения и улучшения качества потокового контента. Также будут

195

АГЕНТСТВО МЕЖДУНАРОДНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ ● https://ami.im

разрабатываться новые технологии, такие как виртуальная реальность, чтобы улучшить пользовательский опыт.

Источники:

1."The Economics of Streaming Services" - Forbes

2."How Streaming Services Make Money" - The Balance

3."The Impact of Streaming on the Music Industry" - Harvard Business Review

4."The Rise of Streaming: A Comprehensive Guide" - Rolling Stone

5."Challenges Facing Streaming Services" - Variety

6."Future Trends in Streaming Services" - TechCrunch

7."Streaming Services and the Future of Entertainment" - CNBC

8."The Business of Streaming: Understanding the Music Industry" - Billboard

©Зябликова А.О, 2024

Каменева Н. В., канд. экон. наук, доцент ФГБОУ ВО «Донецкий национальный университет экономики и торговли имени Михаила Туган - Барановского», г. Донецк, ДНР

Стрельникова А. Н., студентка 6 курса ФГБОУ ВО «Донецкий национальный университет экономики и торговли имени Михаила Туган - Барановского», г. Донецк, ДНР

МЕЖДУНАРОДНЫЙ ОПЫТ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОСЕТЕЙ В ЦЕЛЯХ ТАМОЖЕННОГО КОНТРОЛЯ

Аннотация

В статье рассмотрены вопросы использования нейросетей в целях таможенного контроля.

Ключевые слова

таможенный контроль, нейросети, международные товарные операции

Рост объемов торговых операций в мире и использование правонарушителями современных технологий существенно затрудняют контроль торговых, в частности, импортных и экспортных операций. По состоянию на 2018 год глобальный оборот торговых сделок, осуществляемых с нарушением законов, оценивался в пределах от 8 % до 15 % мирового ВВП [1]. При этом, наиболее часто встречающимся видом таможенных преступлений является занижение таможенной стоимости

196

НАУЧНАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВИЗАЦИИ: ТЕОРЕТИЧЕСКИЙ И ПРАКТИЧЕСКИЙ АСПЕКТЫ

перемещаемых через границы товаров, что позволяет преступникам уменьшать суммы адвалорных таможенных платежей [2]. Значительную опасность представляют также трансграничные контрабандные перевозки различных запрещенных предметов и опасных веществ.

С учетом объемов международных товарных операций выявление и предотвращение указанных преступных действий без создания затруднений для легальной торговли представляет значительную проблему для таможенных органов всех стран. В этих условиях основным направлением совершенствования деятельности таможенных органов является ее всесторонняя цифровизация, то есть расширение использования электронных баз данных, обмена данными в режиме реального времени между национальными правоохранительными органами, а также между таможенными органами различных стран и межгосударственных объединений, в которых созданы единые таможенные пространства.

Однако, даже в условиях развитого электронного документооборота, возникают проблемы контроля достоверности данных, указываемых в таможенных декларациях, и проблемы принятия решений об идентификации товаров по представленным документам в условиях жестких ограничений по времени завершения таможенных операций. Одним из перспективных современных направлений повышения действенности таможенного контроля является использование нейронных сетей (англ. neural network; в русскоязычной литературе используются также название «искусственная нейронная сеть» и сокращения – ИНС и нейросеть).

Нейросети представляют собой компьютерные программные средства, с помощью которых предпринимаются попытки имитировать работу нейронов человеческого мозга при решении часто встречающихся задач [3]. Нейронные сети состоят так называемых узлов (англ. – nodes), объединенных в слои (англ. – layers), причем каждый узел («искусственный нейрон») связан с остальными узлами, и ему присвоены весовое и пороговое значения [3]. Если полученное в этом узле при обработке входящей информации значение превышает пороговое, это приводит к передаче информации в следующий слой сети [3]. Таким образом, при наличии достаточного количества узлов и слоев, в выходном слое может быть получена информация самого различного вида и формата с учетом весьма большого количества факторов. Чтобы нейросеть могла решать задачи, ее необходимо «обучить», то есть задать комбинацию весовых и пороговых значений в узлах, которая обеспечит правильное решение по итогам обработки известного набора данных.

Обученные нейронные сети представляют собой мощное средство высокоскоростного анализа и классификации объектов, что делает их перспективным инструментом таможенного контроля. Этим объясняется внимание, которое в последние годы уделяет разработке и использованию нейронных сетей Всемирная таможенная организация (ВТО). Так, в 2020 году Группой анализа

197

АГЕНТСТВО МЕЖДУНАРОДНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ ● https://ami.im

таможенных данных ВТО (BACUDA) совместно с Институтом фундаментальных исследований (Institute of Basic Science) была представлена разработка, на основе нейронных сетей для совмещенного решения двух задач – определения вероятности совершения незаконных действий участниками ВЭД на основе имеющихся данных и максимизации доначисления таможенных платежей в связи с обнаружением вероятных незаконных действий [4], [2]. Эта модель разрабатывалась в сотрудничестве с Таможенной службой Нигерии, где был выполнен пилотный проект по ее тестированию с использованием получаемых в реальном времени данных об импорте товаров, причем данная модель, основанная на алгоритме дерева принятия решений, продемонстрировала высокую степень раскрываемости правонарушений [4].

Чтобы дать представление о работе этой нейронной сети, рассмотрим следующий условный пример. Фактически сеть выполняет работу руководителя таможенного органа, в подчинении у которого 100 риск - аналитиков (роль каждого такого аналитика выполняет программа, задающая дерево принятия решений). Перед таможней стоит задача определить вероятность занижения таможенной стоимости и оценить сумму доначисляемых в результате таможенной проверки таможенных платежей (две совмещенные задачи). Если бы такую работу выполнял человек, он получил бы 100 различных отчетов, на основании которых следовало принять окончательное решение, что в реальных условиях едва ли могло быть сделано [4]. Предложенная модель быстро обрабатывает весь объем данных и учитывает их при выборе решения о проведении либо не проведении инспекции.

Для решения значительных проблем, возникающих при таможенной очистке грузов, перевозимых из китайской провинции Гуандун в Гонконг и обратно, также используется модель контроля на основе нейронной сети. Модель нейронной сети, основанная на алгоритме «обратного распространения ошибки» (англ. – back propagation) обеспечила повышение эффективности работы соответствующих таможен [5]. «Обратное распростанение ошибки» - алгоритм, который позволяет ускорить обучение нейросети, то есть изменение в ходе обучения весов связей между нейронами в каждом слое [6].

Выводы

Нейронные сети могут также использоваться для выявления контрабанды опасных грузов, в частности радиоактивных веществ. Так, в 2023 году была представлена разработка модельно - методологического комплекса оценки эффективности применения технических средств контроля наличия расщепляющихся и радиоактивных материалов на основе нейросети, что позволяет быстро учесть значительное количество параметров и оптимизировать решения по проведению таможенных проверок [7].

В последние годы использование нейросетей стало заметным трендом в таможенном деле, и ФТС России, как представляется, целесообразно провести

198

НАУЧНАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВИЗАЦИИ: ТЕОРЕТИЧЕСКИЙ И ПРАКТИЧЕСКИЙ АСПЕКТЫ

работу в данном направлении в рамках процесса цифровизации работы таможенных органов.

Список использованной литературы

1.Transnational Alliance to Combat Illicit Trade. (2019) Mapping the impacts of illicit trade on Sustainable Development Goals. – URL: https: // euipo.europa.eu / tunnel - web

/secure / webdav / guest / document _ library / observatory / documents / reports / 2019 _ Mapping _ The _ Impact _ Of _ Illicit _ Trade / 2019 _ Mapping _ The _ Impact _ Of _ Illicit _ Trade _ EN.pdf [Международный альянс по борьбе с нелегальной торговлей. (2019). Оценка влияния нелегальной торговли на достижение Целей устойчивого развития] (Дата обращения 15.01.2024)

2.Kim, S., Tsai, Y. C., Singh, K., Choi, Y., Ibok, E., Li, C. T., & Cha, M. (2020). DATE: Dual Attentive Tree - aware Embedding for Customs Fraud Detection. In KDD 2020 - Proceedings of the 26th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (pp. 2880 - 2890). (Proceedings of the ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining). Association for Computing Machinery. doi: 10.1145 / 3394486.3403339 [Ким, С., Цай И.Ч., Сингх, К., Чой, И.,

Ибок, Э., Ли Ч. Т., Ча, М. (2020) DATE: Деревья принятия решений с векторным представлением для совмещенного решения двух задач: применение для выявления таможенных правонарушений] (Дата обращения 15.01.2024).

3.IBM. (2024). What are neural networks? – URL: https: // www.ibm.com / topics / neural - networks [IBM. (2024). Что такое нейронные сети?] (Дата обращения

15.01.2024).

4 WCO. (2020). WCO BACUDA experts develop and share a neural network model to assist Customs to detect potential fraudulent transactions. – URL: https: // www.wcoomd.org / en / media / newsroom / 2020 / may / wco - bacuda - experts - develop - and - share - a - neural - network - model.aspx [ВТО. (2020). Эксперты ВТО из группы BACUDA разрабатывают и предоставляют доступ к модели на основе нейронной сети, предназначенной для содействия таможне в выявлении возможных незаконных сделок] (Дата обращения 15.01.2024).

5.You L. (2022). The Customs Clearance Efficiency of Guangdong - Hong Kong Land Transportation Based on BP Neural Network Algorithm. Comput Intell Neurosci. 2022 Jul 31;2022:9964795. doi: 10.1155 / 2022 / 9964795 [Ю, Л. (2022). Эффективность таможенной очистки грузов, перемещаемых сухопутным транспортом между провинцией Гуандун и Гонконгом при использовании нейронной сети с алгоритмом обратного распространения ошибки] (Дата обращения 15.01.2024).

6.uchet - jkh.ru. Обратное распространение ошибки: объяснение и принцип работы. – URL: https: // uchet - jkh.ru / i / obratnoe - rasprostranenie - osibki - obyasnenie - i - princip - raboty (Дата обращения 15.01.2024).

7.Solovev, D. (2023). Applying neural networks to assess the efficiency of customs control over fissile and radioactive materials. doi: 10.1063 / 5.0166517. [Соловьев, Д. (2023). Использование нейронных сетей для оценки эффективности таможенного контроля в отношении расщепляющихся и радиоактивных материалов] (Дата обращения 15.01.2024).

©Каменева Н. В., Стрельникова А. Н., 2024

199

АГЕНТСТВО МЕЖДУНАРОДНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ ● https://ami.im

Каткова И.Н.

Заместитель директора по учебной работе ГБПОУ «Железноводский

художественно - строительный техникум им. казачьего генерала В.П. Бондарева» г. Железноводск, РФ

ПРИНЦИПЫ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ ТЕРРИТОРИЙ

Аннотация: в статье проанализировано понятие «устойчивое развитие». Произведён разбор системного подхода, с помощью которого рассмотрены все принципы развития территорий, с учетом структурно - объектных содержаний.

Ключевые слова: развитие, территория, потенциал, подход, принципы. Устойчивое развитие - это новая парадигма развития человечества, отражающая

осознание жизненной важности системного подхода, объединяющего экономические, экологические и социальные компоненты, в выборе и реализации сценариев развития.

Устойчивое развитие - гармоничное развитие - это процесс изменений, в котором эксплуатация природных ресурсов, направление инвестиций, ориентация научно - технического развития, развитие личности и институциональные изменения согласованы друг с другом и укрепляют нынешний и будущий потенциал для удовлетворения человеческих потребностей и устремлений, обеспечения качества жизни людей. Управление устойчивостью как свойством системы сохранять свое первоначальное состояние покоя или движения в условиях внешних воздействий является одним из важнейших для любой системы.

Устойчивое развитие территории отражает способность экономики территории противостоять внешним и внутренним воздействиям и развиваться преимущественно за счет внутренних источников.

Совокупность расположенных на территории частей социального, производственного, хозяйственного, природно - ресурсного, национально - этнического, административного и иных разновидностей потенциала страны составляет структурно - объектное содержание любой территории.

Любая территория (страна, регион, муниципалитеты) - очень сложная система, поэтому зависимости между ее элементами не могут быть описаны простыми функциями, так как жизнь общества обычно характеризуется нелинейными процессами. Мы разделяем мнение ученых, считающих, что «изучение общественной жизни в регионе возможно только на основе структуризации, т.е. выделения подсистем, совместное функционирование которых определяет динамику развития региона».

Разработка политики устойчивого развития территорий должна основываться на следующих подходах регионального социально - экономического развития:

- обеспечение территориального единства посредством более сбалансированного социального и экономического развития регионов и повышения их конкурентоспособности;

200