🔧На сайте запланированы технические работы
25.12.2025 в промежутке с 18:00 до 21:00 по Московскому времени (GMT+3) на сайте будут проводиться плановые технические работы. Возможны перебои с доступом к сайту. Приносим извинения за временные неудобства. Благодарим за понимание!
🔧Site maintenance is scheduled.
Scheduled maintenance will be performed on the site from 6:00 PM to 9:00 PM Moscow time (GMT+3) on December 25, 2025. Site access may be interrupted. We apologize for the inconvenience. Thank you for your understanding!

 

The mathematical apparatus of synergy and economic applications

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The subject of the research is the mathematical apparatus of synergy and its possible applications in the data economy of the Russian Federation aimed at increasing the efficiency, sustainability, and security of the national economic system under the sanctions pressure from Western countries. The authors focus on the issues of effective interaction among economic agents in theoretical-stochastic conditions, in finance, and during firm mergers. Key mathematical aspects of synergy in relation to the utility function, which contribute to the necessary structural changes in the Russian data economy on the path to a knowledge-based economy, are considered. In the literature review phase, the authors examine the adaptation of foreign experience, which allows for the identification of the advantages and limitations of the proposed approaches. The study aims to develop a systematic and data-oriented approach to assessing the effectiveness of interactions among economic agents and decision-makers at the state governance level. The research utilizes methods of economic-mathematical modeling, mathematical tools from game theory, the Cobb-Douglas two-factor production function, Cournot economic model, the statements of Debreu's theorem, and principles of the new economic paradigm of sufficiency, formulated by the authors in previous works. The scientific novelty of the study lies in the transition from verbal descriptions of synergy and its properties to mathematical ones, including in the context of asymptotic methods, and finding a quantitative expression for these concepts in some specific cases. The main results of the conducted research are: mathematical descriptions of the properties of synergy in theoretical-stochastic conditions, in finance, and in firm mergers; synergy of family utility functions, synergy of financial operations; formulation of a general remark about the synergistic effect and the possibility of transitioning from competition principles to synergy. The practical significance of the research results lies in their potential application by state authorities for improving economic policy and creating an effective system for assessing the performance of economic actors in order to ensure national security. The research gains particular relevance under the conditions of sanctions pressure on the Russian economy, where the task of enhancing efficiency becomes a top priority. Additionally, synergy can be used as a new indicator of socio-economic development, determining the quality of life and effectiveness of state governance in the context of sustainable development in Russia and mitigating potential threats.

References

  1. Hermann Haken, Synergetics, An Introduction Nonequilibrium Phase Transitions and Self-Organization in Physics, Chemistry and Biology, Second Enlarged Edition With 152 Figures, Springer-Verlag Berlin Heidelberg New York, 1978
  2. Haken, H. Information and self-organization: A macroscopic approach to complex systems. Springer, 2006
  3. Sherrington, Charles Scott. "The integrative action of the nervous system." Scientific and Medical Knowledge Production, 1796-1918. Routledge, 2023. 217-253.
  4. Ansoff, Henry. Strategic management. Springer, 2007.
  5. Porter, Michael E. Competitive advantage: Creating and sustaining superior performance. simon and schuster, 2008.
  6. Gataullin, T. M., S. T. Gataullin, and K. V. Ivanova. "Synergetic effects in game theory." 2020 13th International Conference" Management of large-scale system development"(MLSD). IEEE, 2020.
  7. Yerznkyan, Bagrat H., Timur M. Gataullin, and Sergey T. Gataullin. "Mathematical aspects of synergy." Montenegrin Journal of Economics 18.3 (2022): 197-207.
  8. Gataullin, Timur, and Sergey Gataullin. "Management of financial flows on transport." 2019 Twelfth International Conference" Management of large-scale system development"(MLSD). IEEE, 2019.
  9. Haken, H.; Portugali, J. Information and Self-Organization II: Steady State and Phase Transition. Entropy 2021, 23, 707. https://doi.org/10.3390/e23060707.
  10. Pleshakova, Ekaterina, et al. "Next gen cybersecurity paradigm towards artificial general intelligence: Russian market challenges and future global technological trends." Journal of Computer Virology and Hacking Techniques (2024): 1-12.
  11. Makarov, V. L., et al. "Long-Term Demographic Forecasting." Herald of the Russian Academy of Sciences 93.5 (2023): 294-307.
  12. Makarov, V. L., et al. "Problems of Standardizing Agent-Based Model Description and Possible Ways to Solve Them." Herald of the Russian Academy of Sciences 93.4 (2023): 239-248
  13. Ivanyuk, V. Forecasting of digital financial crimes in Russia based on machine learning methods. J Comput Virol Hack Tech (2023). https://doi.org/10.1007/s11416-023-00480-3.
  14. Ivanyuk, Vera. "The method of residual-based bootstrap averaging of the forecast ensemble." Financial Innovation 9.1 (2023): 37..
  15. Boltachev, E. Potential cyber threats of adversarial attacks on autonomous driving models. J Comput Virol Hack Tech (2023). https://doi.org/10.1007/s11416-023-00486-x.
  16. Efanov, D., Aleksandrov, P. & Mironov, I. Comparison of the effectiveness of cepstral coefficients for Russian speech synthesis detection. J Comput Virol Hack Tech (2023). https://doi.org/10.1007/s11416-023-00491-0.
  17. Gataullin, S. T., and T. M. Gataullin. "To the Problem of a Point Source in an Inhomogeneous Medium." Mathematical Notes 114.5 (2023): 1212-1216.
  18. Yerznkyan, Bagrat, et al. "The sufficiency principle as the ideas quintessence of the club of Rome." Montenegrin Journal of Economics 15.1 (2019): 21-29.
  19. Кульба, В. В., Шульц, В. Л., Шелков, А. Б., Чернов, И. В. Сценарный анализ в управлении информационной поддержкой процессов предупреждения и урегулирования конфликтных ситуаций в Арктике. Национальная безопасность. 2013. № 1. С. 62-152. EDN: PUHBGF.
  20. Кульба, В. В., Шульц, В. Л., Шелков, А. Б. Управление безопасностью и живучестью объектов инфраструктуры железнодорожного транспорта на основе индикаторного подхода. Экономика, тренды и управление. 2013. № 2. С. 1-107. EDN: PHVYHL.
  21. Карлин, С. Математические методы в теории игр, программировании и экономике. 1964.
  22. Ашманов, С. А. Введение в математическую экономику. М.: Наука, 1984.
  23. Cobb, Charles W., and Paul H. Douglas. "A theory of production." (1928)
  24. Debreu, Gerard. "Representation of a preference ordering by a numerical function." Decision processes 3 (1954): 159-165
  25. Гатауллин, Т. М., Гайноченко, Т. М. Сложные экономические системы и синергетические эффекты. Теория и практика институциональных преобразований в России. Сборник научных трудов под ред. Б. А. Ерзнякяна. 2015. Вып. 33. С. 155-161.
  26. Касьяненко, Т. Г., Иванов, Д. А. Синергия в современной экономике: определение и типология. Экономика и управление: проблемы, решения. 2017. Т. 4, № 6. С. 18-25. EDN: YZMOIV.
  27. Хасанова, Г. Ф., Буренина, И. В. Синергия как метод повышения эффективности деятельности компании. Электронный научный журнал Нефтегазовое дело. 2011. № 6. С. 188-196. EDN: RPFNBN.
  28. Бушуева, М. А. Синергия в кластере. Вестник евразийской науки. 2012. Вып. 4 (13). С. 11.
  29. Дубовикова Е.Ю. Научные подходы к реализации кластерного метода в экономике // Теоретическая и прикладная экономика. 2019. № 3. С. 43-54. doi: 10.25136/2409-8647.2019.3.30415 URL: https://nbpublish.com/library_read_article.php?id=30415
  30. Суслов, В. И. Синергия региональных инновационных систем. Инновации. 2012. № 1. С. 11-14. EDN: RDUHPR.
  31. Минакова, Т. Е., Минаков, В. Ф. Синергия энергосбережения при высокой добавленной стоимости продукции. Современные проблемы науки и образования. 2013. № 4. С. 26-26. EDN: ROFRWJ.
  32. Ларионов, И., Овчинников, В., Гуреева, М. Синергия управления безопасностью и прогрессом в социально-экономическом развитии России. ЛитРес, 2022.
  33. Дегтярев А.Н., Галиуллина С.Д. Поощрительная политика государства как инструмент привлекательности попечительской, меценатской и благотворительной деятельности в России // Теоретическая и прикладная экономика. 2014. № 4. С. 58-71. doi: 10.7256/2306-4595.2014.4.13013 URL: https://nbpublish.com/library_read_article.php?id=13013
  34. Щербаков, В. В. Синергия коммерции и логистики в цифровой экономике контрактного типа. Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2020. № 2 (122). С. 78-85. EDN: OWFIOX.
  35. Яськова, Н., Москвичев, Д. Синергия инвестиций: проблемы, поиски, решения. ЛитРес, 2022.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

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».