Моделирование социально-экономического развития России с использованием больших данных и данных результатов натурных экспериментов

Обложка

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Цель статьи заключается в исследовании перспектив социально-экономического развития России с точки зрения перехода к экономической автаркии. Исследование включает кластерный анализ тенденций и закономерностей социально-экономического развития России, а также стран ближнего зарубежья (СНГ). В качестве базы сравнения были использованы данные по странам, которые прошли (Южная Корея и Япония) или проходят (Иран) через натурный эксперимент экономической автаркии с различной степенью успешности. В качестве информационной базы исследования использованы статистически обработанные большие данные, отраженные в Индексе процветания стран (LegatumProsperityIndex) по итогам 2021 года. Также в исследовании проведено моделирование социально-экономического развития России с учетом накопленного потенциала на основе таксономического метода, относимого к группе экономико-математических методов принятия решений по множеству атрибутов (MultipleAttributeDecisionMaking, MADM). Результаты исследования показывают, что Россия не обладает необходимым потенциалом развития для перехода на успешные модели экономической автаркии, которые были реализованы в своё время в Южной Корее и Японии. Россия способна реализовывать и далее инерционную модель социально-экономического развития, а также способна на переход к экономической автаркии по иранскому типу. В равной степени этот же вывод относится и к странам ближнего зарубежья (СНГ). Полученные результаты могут быть использованы в качестве информационной базы принятия решений в области государственного управления и регулирования социально-экономических и общественно-политических процессов.

Об авторах

Далер Ирматович Усманов

Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем рынка РАН

Россия, 117418, Москва Нахимовский пр-т, 47

Михаил Николаевич Дудин

ИПР РАН

Россия, 117418, Москва Нахимовский пр-т, 47

Список литературы

  1. Ильюхов А. А. (2015). Вынужденная автаркия: исторический опыт // Russian Journal of Economics and Law. № 1 (33). С. 26-31.
  2. Клейнер Г. Б. (2022). Инклюзивный рост в экономике замкнутого цикла // Экономическое возрождение России. №. 3 (73). С. 37-44.
  3. Ларин С. Н., Соколов Н. А. (2021). Анализ влияния санкционных ограничений на экономики Ирана и России // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. №. 9-1. С. 157-164.
  4. Мигранян А. А. (2020). Потенциал развития экономического сотрудничества России со странами ЕАЭС и СНГ // Проблемы постсоветского пространства. Т. 7. №. 3. С. 327-346.
  5. Насирбейк А. И. (2019). Этапы развития экономики Ирана // Горизонты экономики. 2019. №. 6. С. 61-66.
  6. Пискун Е. И., Хохлов В. В. (2019). Экономическое развитие регионов Российской Федерации: факторно-кластерный анализ //Экономика региона. Т. 15. №. 2. С. 363-376.
  7. Савинский А. В. (2018). Западные санкции и диверсификация: опыт Ирана // Геополитика и экогеодинамика регионов. Т. 4. №. 3. С. 5-13.
  8. Ситковский А. М. (2021). Моделирование многокритериальной оценки социо-эколого-экономического состояния и динамики территории // Вопросы управления. №. 2 (69). С. 102-119.
  9. Торкановский Е. П. (2020). Автаркия 2.0: глобальная экологическая повестка, пандемия COVID-19 и новая нормальность // Экономические отношения. Т. 10. №. 3. С. 663-682.
  10. Хоминич И. П., Самира А. (2021). Россия и Иран в условиях экономических санкций: антисанкционная политика и экономика сопротивления // Вестник Российского экономического университета им. ГВ Плеханова. Т. 18. №. 2 (116). С. 5-12.
  11. Цветков В. А. (2022). Экономический суверенитет России в условиях новой реальности // Вестник Национального института бизнеса. №. 45. С. 25-30.
  12. Юрченко Т. В. (2019). Кластерный анализ как инструмент территориальных исследований // Научное обозрение: теория и практика. Т. 9. №. 3. С. 385-396.
  13. Abduvaliev M., Bustillo R. (2020). Impact of remittances on economic growth and poverty reduction amongst CIS countries // Post-Communist Economies. Vol. 32. No 4. pp. 525-546.
  14. Bellman R. E., Zadeh L. A. (1970). Decision-making in a fuzzy environment // Management science. Vol. 17. No. 4. pp. B-141-B-164.
  15. Cheba K., Szopik-Depczyńska K. (2017). Multidimensional comparative analysis of the competitive capacity of the European Union countries and geographical regions // Oeconomia Copernicana. Vol. 8. No. 4. pp. 487-504.
  16. Einav L., Levin J. (2014). Economics in the age of big data // Science. Vol. 346. No. 6210. pp. 1243089.
  17. Haerpfer C. et al. (2022). World Values Survey: Round Seven – Country-Pooled Datafile Version 4.0. Madrid, Spain & Vienna, Austria: JD Systems Institute & WVSA Secretariat. 747 p.
  18. Haggard S., Moon C. (2018). The State, Politics, and Economic Development in Postwar South Korea // State and society in contemporary Korea. Cornell University Press. pp. 51-94.
  19. Hellwig Z. (1972). Procedure of evaluating high-level manpower data and typology of countries by means of the taxonomic method // Towards a system of human resources indicators for less developed countries. pp. 115-134.
  20. Hufbauer G. C., Jung E. (2021). Economic sanctions in the twenty-first century // Research Handbook on Economic Sanctions. Edward Elgar Publishing. pp. 26-43.
  21. Lockwood W. W. (2015). Economic development of Japan. Princeton University Press, 2015. 704 p.
  22. Mandelbaum M. (2019). The new containment: handling Russia, China, and Iran // Foreign Aff. Vol. 98. pp. 123.
  23. Tvaronaviciene M., Razminiene K., Piccinetti L. (2015). Approaches towards cluster analysis // Economics & sociology. Vol. 8. No. 1. pp. 19.
  24. Zadeh L. A. (1988). Fuzzy logic // Computer. Vol. 21. No. 4. pp. 83-93.
  25. Zavadskas E. K., Turskis Z., Kildienė S. (2014). State of art surveys of overviews on MCDM/MADM methods // Technological and economic development of economy. Vol. 20. No. 1. pp. 165-179.
  26. Медведев И. В. (2020). Экономико-теоретические проблемы исследования экономических интеграционных процессов на постсоветском пространстве на примере СНГ // Теоретическая экономика. №. 2 (62). С. 60-66.

© Российская академия наук, 2023

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».