🔧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!

 

Применение математического аппарата синергии к описанию экономических моделей поведения

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Предметом исследования является математический аппарат синергии и возможные приложения в экономике данных Российской Федерации в целях повышения эффективности, устойчивости и безопасности национальной экономической системы в условиях санкционного давления западных стран. Авторы уделяют внимание вопросам эффективного взаимодействия экономических агентов в теоретико-случайных условиях, в финансах и при объединении фирм. Рассмотрены ключевые математические аспекты синергии во взаимосвязи с функцией полезности, способствующие необходимым структурным изменениям российской экономики данных на пути к экономике знаний. На этапе обзора современной научной литературы авторы рассматривают вопросы адаптации зарубежного опыта, что позволяет выявить преимущества и ограничения предлагаемых подходов. Исследование направлено на формирование системного и дата-ориентированного подхода к оценке эффективности взаимодействия экономических агентов и лиц, принимающих решения на уровне государственного управления. В исследовании используются методы экономико-математического моделирования, математический инструментарий теории игр, двухфакторная производственная функция Кобба-Дугласа, экономическая модель Курно, утверждения теоремы Дебре и принципы новой экономической парадигмы достаточности, сформулированные авторами в предыдущих работах. Научная новизна исследования заключается в переходе от вербальных описаний синергии и ее свойств к математическим, в том числе в контексте асимптотических методов, и нахождение количественного выражения этих понятий для некоторых частных случаев. Основными результатами проведенного исследования являются: математическое описание свойств синергии в теоретико-случайных условиях, в финансах и при объединении фирм; синергии семейной функции полезности, синергии финансовых операций; формулирование общего замечания о синергетическом эффекте и возможности перехода от принципов конкуренции к синергии. Практическая значимость результатов исследования заключается в возможности их применения органами государственной власти для совершенствования экономической политики и формирования эффективной системы оценки результативности деятельности экономических акторов в целях обеспечения национальной безопасности. Особую актуальность исследование приобретает в условиях санкционного давления на российскую экономику, когда задача повышения эффективности становится первоочередной. Также синергия может быть использована в качестве нового индикатора социально-экономического развития, определяющего качество жизни и эффективность государственного управления в пространстве характеристик обеспечения устойчивого развития России и устранения возможных угроз.

Об авторах

Геннадий Викторович Росс

Российский экономический Университет имени Г.В. Плеханова

Email: ross-49@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-4923-6228
профессор; Научная лаборатория семантического анализа и интеграции г.н.с.;

Тимур Малютович Гатауллин

Новая экономическая ассоциация

Email: gataullin@inbox.ru
ORCID iD: 0000-0002-9597-2894
профессор;

Екатерина Сергеевна Плешакова

МИРЭА – Российский технологический университет

Email: pleshakova_es@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-8806-1478
доцент; кафедра Индустриального программирования;

Сергей Тимурович Гатауллин

Центральный экономико-математический институт Российской академии наук

Email: sgataullin@cemi-ras.ru
ORCID iD: 0000-0002-0446-0552
Ведущий научный сотрудник; Лаборатория социального моделирования;

Список литературы

  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.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
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».