Архив статей журнала
В данной статье представлен анализ сопротивления экономической среды, влияющей на экономический рост в национальных экономиках. Анализ различных факторов, препятствующих развитию, позволил сгруппировать их в четыре основные категории: макроэкономические, институциональные, социальные и внешние. Расчеты проведены с использованием векторного уравнения прироста основных факторов производства (трудовых ресурсов и основного капитала). Авторы предполагают, что инвестиции сразу же осваиваются, и скорость прироста основных факторов производства описывается уравнением параболического типа. При этом учитывается коэффициент сопротивления экономической среды, отражающий потери инвестиций, торможение развития экономики и противодействие росту основных факторов производства. В работе представлена методика статистической оценки коэффициента сопротивления на основе конечно-временных разностей производных. Используя статистические данные по России, авторы рассчитали динамику поведения коэффициентов сопротивления экономической среды для каждого фактора производства. Первый заметный рост коэффициента произошел в 2008 г., что связывается с экономическим кризисом в России. В 2013 г. коэффициент сопротивления экономической среды оказался отрицательным, что свидетельствовало о благоприятных условиях для развития российской экономики в этот период. Отрицательное влияние коэффициента наблюдалось в период пандемии и из-за санкций, наложенных США и Евросоюзом после начала СВО. Было проведено моделирование коэффициента сопротивления среды для США. Полученные результаты могут быть использованы для совершенствования подходов к управлению инвестиционными процессами и оценке эффективности реализуемых экономических мероприятий. Модель и методика оценки коэффициента сопротивления могут быть применены к анализу динамики факторов производства для других национальных экономик.
Предлагаемое исследование рассматривает концепцию перемежаемости в экономической сфере и ее влияние на процессы взаимодействия различных секторов экономики. Изучение явления перемежаемости представляет собой важный вклад в понимание динамики экономической системы и ее возможных изменений в условиях быстро меняющегося и нестабильного мирового экономического климата. Авторы подчеркивают, что понимание перемежаемости необходимо для разработки эффективных стратегий управления ресурсами, а также для улучшения прогнозирования и планирования в экономической сфере и предотвращения потенциальных кризисных ситуаций. Результаты работы основаны на анализе статистических данных Российской Федерации в предкризисный, кризисный и посткризисный периоды. Одной из ключевых проблем, связанных с перемежаемостью, является ее роль в переходе к хаосу. Целью исследования является определение возможности перехода к кризисам в экономике через перемежаемость. Особое внимание уделяется III типу перемежаемости. В частности, авторы рассматривают возможность моделирования вхождения в кризис с помощью субкритической субгармонической бифуркации Неймарка — Сакера, а также суперкритической бифуркации Андронова — Хопфа. Были использованы и проанализированы числовые ряды трудовых ресурсов и объемов инвестиций в экономике Российской Федерации с 2000 по 2022 г. с целью выявления временных отрезков, на которых возникают чередующиеся ламинарные и турбулентные фазы экономического развития. На основе этих данных с помощью метода наименьших квадратов были найдены параметры, определяющие структуру бифуркаций. Произведены расчеты мультипликаторов Флоке, которые позволили оценить поведение экономических ресурсов. Рассмотрены причины, повлекшие за собой возникновение перемежаемости в определенные периоды. Полученные результаты исследования указали на невозможность устойчивого развития экономики. Также в статье представлены наиболее распространенные негативные последствия и ряд нарушений в экономике из-за появления перемежаемости, приводящей к субкритической субгармонической бифуркации Неймарка — Сакера. На основании полученных результатов предложены некоторые подходы, которые могут помочь в управлении перемежаемостью. Проделанное исследование может быть полезно для разработки более точных моделей прогнозирования и планирования в экономической сфере.