В научном экономическом дискурсе сформировался определенный пул теорий и концепций, которые считаются общепринятыми, имеющими разработанную доказательную базу, этапы формирования, развитые научные школы и пр. Однако, как показывает история экономической мысли, не всегда в своем генезисе данные теории имели однозначную коннотацию и контекстуализацию. Возможно, в настоящее время мы становимся свидетелями формирования новой научной теории – ноономики. Статья посвящена изучению ее сущностных положений и смыслов и обоснованию ее принадлежности к современному этапу развития теорий экономической динамики и стадиальности экономических процессов. Методологической базой исследования послужили указанные теории. Методами работы выступили систематизация и обобщение в части раскрытия ключевых положений теорий экономической цикличности и динамики; логико-структурный и причинно-следственный анализ в части исследования эволюции базиса теорий технологического развития; метод конкретизации в части раскрытия сущностни ноономики. Выделены релевантные характеристики теорий экономической динамики и стадиальности экономических процессов и выполнен анализ ноономики в контексте данных характеристик. Показано, что рассмотренная научная концепция по основным критериям относится к разработкам, обосновывающим переходный этап экономического развития, и является частью указанных теорий. Подтверждена научная основа данной концепции. Результаты исследования вносят вклад в понимание перехода на следующий этап технологического развития экономики и общества в целом, расширяя границы научного познания через призму теорий экономической динамики
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
Ноономика как концепция, согласно утверждению одного из ее авторов и идеологов С. Д. Бодрунова, возникла в 2018 г. Ученый отмечает, что прогностические возможности этой концепции дают возможность формировать видение на основе исследования объективных тенденций, свойственных эволюции материальной основы производства, и последствий этой эволюции. С. Д. Бодрунов определяет ноономику как комплексную обществоведческую теорию, имеющую междисциплинарный характер. Таким образом, ноономика изучает проблемы технологических изменений с точки зрения их влияния на общественные отношения и, кроме того, выступает инструментом реализации стратегических проектов развития, поскольку обладает прогностическим потенциалом.
Список литературы
1. Бодрунов С. Д. (2018а). Ноономика как новая парадигма сбалансированного эколого-экономико-социотехнологического развития // Энергия: экономика, техника, экология. № 9. С. 32-36. DOI: 10.31857/S023336190001709-5 EDN: YOTNVB
2. Бодрунов С. Д. (2018b). Вступительное слово главного редактора. Переход к перспективному технологическому укладу: анализ с позиции концепций НИО.2 и ноономики // Экономическое возрождение России. № 3 (57). С. 5-12. EDN: XSEJOH
3. Бодрунов С. Д. (ред.). (2021). А(О)нтология ноономики: четвертая технологическая революция и ее экономические, социальные и гуманитарные последствия. Санкт-Петербург: ИНИР. 338 с.
4. Бодрунов С. Д., Глазьев С. Ю. (2023). Закономерности формирования основ ноономики как грядущего общественного устройства: знать и действовать. Санкт-Петербург: ИНИР; Москва: Центркаталог. 340 с. EDN: AEDAYS
5. Глазьев С. Ю., Львов Д. С., Фетисов Г. Г. (1992). Эволюция технико-экономических систем: возможности и границы централизованного регулирования. Москва: Наука. 207 с.
6. Глазьев С. Ю. (2012). Современная теория длинных волн в развитии экономики // Экономическая наука современной России. № 2 (57). С. 8-27. EDN: OZEJDT
7. Гуриева Л. К. (2004). Концепция технологических укладов // Инновации. № 10 (77). С. 70-75. Гуриева Л. К. (2005). Теория диффузии нововведений // Инновации. № 4 (81). С. 22-26.
8. Кондратьев Н. Д. (2002). Большие циклы конъюнктуры и теория предвидения // Избранные труды. Москва: Экономика. 400 с.
9. Маевский В. И. (2000). Эволюционная теория и макроэкономика // Вопросы экономики. № 3. С. 26-41. EDN: TIBMTZ
10. Маслов Г. А. (2020). Концепция НИО.2 и ноономики: истоки становления в экономической теории // Экономическое возрождение России. № 2 (64). С. 142-151. DOI: 10.37930/1990-9780-2020-2-64-142-151 EDN: MQWGPO
11. Павлов М. Ю. (2020). Ноономика, постиндустриальная экономика и Индустрия 4.0: что общего и в чем разница? // Экономическое возрождение России. № 2 (64). С. 152-162. DOI: 10.37930/1990-9780-2020-2-64-152-162 EDN: UDMBDC
12. Перес К. (2011). Технологические революции и финансовый капитал: динамика пузырей и периодов процветания. Москва: Дело. 232 с. EDN: QULVFB
13. Тебекин А. В., Митропольская-Родионова Н. В., Хорева А. В. (2021). Теоретическая модель нового индустриального общества второго поколения и проблемы практического воплощения ноономики // Теоретическая экономика. № 3 (75). С. 59-70. EDN: UDZMIY
14. Туган-Барановский М. И. (1894). Промышленные кризисы в современной Англии, их причины и влияние на народную жизнь. Санкт-Петербург. 512 с.
15. Турчин П. В. (2010). Историческая динамика: на пути к теоретической истории. Москва: ЛКИ. 365 с.
16. Фуфаев В. В. (1989). Оптимизация структуры техноценозов // Электрификация металлургических предприятий Сибири: сборник статей. Вып. 6. Томск: Издательство Томского университета. С. 151-159.
17. Фуфаев В. В. (1991а). Структурно-топологическая устойчивость динамики ценозов // Кибернетические системы ценозов: синтез и управление: сборник статей. Москва: Наука. С. 18-26.
18. Фуфаев В. В. (1991б). Оптимизация Н-распределения по интервальным моделям целевых функций // Технико-экономические проблемы оптимизации режимов электропотребления промышленных предприятий: тезисы докладов VI научно-технической конференции. С. 31-32.
19. Хансен Э. (2008). Экономические циклы и национальный доход. Москва: Финансовая академия. 466 с.
20. Харрод Р. (2008). Теория экономической динамики: пер. с англ. Москва: ЦЭМИ РАН. 210 с. EDN: QSPBSL
21. Хубиев К. А. (2020). О социально-экономическом факторе теории ноономики // Научные труды Вольного экономического общества России. Т. 223, № 3. С. 530-538. DOI: 10.38197/2072-2060-2020-223-3-530-538 EDN: MFBGWW
22. Яковец Ю. В. (1988). Ускорение научно-технического прогресса: теория и экономический механизм. Москва: Экономика. 216 с.
23. Яковец Ю. В. (1996). Экономика России: перемены и перспективы. Москва. 280 с.
24. Яковец Ю. В., Кузык Б. Н., Кушлин В. И. (2005). Прогноз инновационного развития России на период до 2050 года с учетом мировых тенденций // Инновационная экономика. № 1 (78). С. 19-28.
25. Arthur W. В. (1990). Positive feedbacks in the economy. Scientific American, vol. 262, no. 2, pp. 92-99.
26. Gustafsson R., Jaaskelainen M., Maula M., Uotila J. (2016). Emergence of Industries: A Review and Future Directions. International Journal of Management Reviews, vol. 18, no. 1, pp. 28-50. DOI: 10.1111/ijmr.12057
27. Harrod R. F. (1939). An essay in dynamic theory. Economic Journal, vol. 49, no. 193, pp. 14-33.
28. Kuznets S. (1930). Secular movements in production and prices: Their nature and their bearing upon cyclical fluctuations. Boston: Houghton Mifflin Co. 231 p.
29. Kuznets S. (1941). Economic progress. The Manchester School, vol. 12, issue 1, pp. 28-34. DOI: 10.1111/j.1467-9957.1941.tb00545.x
30. Kuznets S. (1953a). Economic change: Selected essays in business cycles, national income, and economic growth. New York: Norton. 333 р.
31. Kuznets S. (1953b). Economic growth and income inequality. The American Economic Review, vol. 45, no. 1, pp. 265-280.
32. Mensch G. (1975). Das technologische Patt: Innovationen überwinden die Depression. Frankfurt: Umschau Verlag Breidenstein. 271 p. (In German).
33. Mensch G., Freudenberger H. (1975). Von der Provinzstadt zur Industrieregion (Brünn-Studie): Ein Beitrag zur Politökonomie der Sozialinnovation, Dargestellt am Innovationsschub der Industriellen Revolution im Raume Brünn. Göttingen: Vandenhoeck & Ruprecht. 314 p. (In German).
34. Moore H. L. (1914). Economic cycles: Their law and cause. New York: Macmillan.149 p.
35. Nenovsky N. (2006). Exchange rates and inflation: France and Bulgaria in the interwar period and the contribution of Albert Aftalion (1874-1956). Sofia: Bulgarian National Bank. 76 p.
36. Ren R., Yu L., Zhu Y. (2016). Innovation-orientation, dynamic capabilities and evolution of the informal Shanzhai firms in China A case study. Journal of Entrepreneurship in Emerging Economies, vol. 8, issue 1, pp. 45-59. DOI: 10.1108/JEEE-01-2015-0003
37. Schumpeter J. A. (1982). The ‘crisis’ in economics - fifty years ago. Journal of Economic Literature, vol. 20, issue 3, pp. 1049-1059.
38. Spiethoff A. (ed.) (1929). Beiträge zur Erforschung der wirtschaftlichen Wechsellagen: Aufschwung, Krise, Stockung. Jena: G. Fisher. 120 p. (In German).
39. Stephan A., Schmidt T. S., Bening C. R., Hoffmann V. H. (2017). The sectoral configuration of technological innovation systems: Patterns of knowledge development and diffusion in the lithium-ion battery technology in Japan. Research policy, vol. 46, issue 4, pp. 709-723. DOI: 10.1016/j.respol.2017.01.009
40. Zanini A., Schumpeter J. A. (2019). Istituzioni americane e progresso economico. Scienza & Politica. Per Una Storia Delle Dottrine, vol. 31, no. 61, pp. 171-183. (In Italian). DOI: 10.6092/issn.1825-9618/10218
Выпуск
Другие статьи выпуска
Цифровизация производства является значимым фактором развития отрасли машиностроения, создающим импульсы для экономического роста страны и регионов. Цифровая интеграция промышленного предприятия предполагает обеспечение взаимосвязи производственных операций посредством создания корпоративной информационной системы. Статья посвящена разработке и апробации методического подхода к оценке экономического эффекта от цифровой интеграции на предприятиях машиностроения. Методологическую основу исследования составили теории интеграции и организации производства, а также основные постулаты концепции цифровизации промышленности. Применялись методы эконометрического моделирования. Информационной базой выступили сведения о деятельности одного из крупнейших предприятий машиностроения Уральского макрорегиона – производственного объединения «Уральский оптико-механический завод» имени Э. С. Яламова». Систематизированы представления о сущности экономического эффекта от цифровой интеграции: выявлен уровень специфических издержек в данном процессе; на базе эконометрического моделирования выполнен прогноз их изменения в зависимости от различных факторов. Значимость полученных результатов состоит в расширении научного и практического понимания экономических эффектов от цифровизации промышленности.
Турбулентность социально-экономической среды оказывает существенное влияние на состояние и динамику развития регионального рынка труда. Статья посвящена разработке и апробации методического инструментария оценки состояния регионального рынка труда с учетом ключевых социально-экономических трендов – цифровизации и инновационного развития экономики. Методологическую основу исследования составила теория экономики труда. Использовались методы экономико-статистического и контент-анализа. Информационной базой работы послужили данные Федеральной службы государственной статистики за 2021 г. о рынках труда Центрально-Черноземного экономического района, включающего Белгородскую, Воронежскую, Курскую, Липецкую и Тамбовскую области. Предлагаемая авторская методика оценки состояния регионального рынка труда учитывает воздействие на него процессов цифровизации и инновационного развития экономики. Апробация методики на материалах областей, входящих в Центрально-Черноземный экономический район России, выявила следующие проблемы: существенное отставание их рынков труда по уровню оплаты труда в сравнении с другими субъектами Российской Федерации; наличие трудодефицитной конъюнктуры; низкие темпы цифровой трансформации и инновационного развития экономик. Сформулированы адресованные всем сторонам социального партнерства рекомендации, предусматривающие повышение инвестиционной привлекательности регионов; создание высокопроизводительных рабочих мест; активизацию профсоюзных организаций и объединений; «закрепление» молодежи в регионах; повышение эффективности профориентационной работы; привлечение трудовых мигрантов, прежде всего из других регионов РФ, за счет улучшения экономической, социальной и бытовой инфраструктуры; развитие компетенций граждан предпенсионного и пенсионного возрастов; создание условий для ускорения процесса цифровой трансформации, а также повышение инновационной активности регионов
Регионы металлургического профиля в силу зависимости от локализации производственных ресурсов и инфраструктуры, а также высокой капиталоемкости производства характеризуются медленно меняющейся отраслевой и технологической структурой производства. Согласно гипотезе исследования, отличия в динамике их экономического развития определяются указанной структурой производства обрабатывающей промышленности. Статья посвящена исследованию среднесрочных трендов и закономерностей экономического и технологического развития регионов металлургического профиля. Методологической основой работы послужили положения структурно-динамического подхода к изучению экономического развития регионов. Методы исследования включали многомерный анализ данных и алгоритмы кластеризации, оценку временных рядов и корреляционный анализ. Информационной базой послужили данные о крупных и средних региональных предприятиях в разрезе видов экономической деятельности за 2006–2021 гг., содержащиеся в Информационно-аналитической системе FIRA PRO. Выявлены регионы с металлургическим профилем экономики: Челябинская, Свердловская, Липецкая, Вологодская и Тульская области. Определение среднесрочных трендов их экономического развития позволяет говорить о различной динамике результирующих и ресурсных показателей производства как по всем видам деятельности, так и в части металлургии. Обосновано, что динамические характеристики развития регионов со специализацией экономики на металлургии в значительной мере зависят от технологического профиля обрабатывающего производства. Результаты исследования вносят вклад в понимание механизмов адаптации промышленных комплексов регионов к меняющимся условиям внешней среды.
An important condition for the successful incorporation of ESG principles in banks’ activity is reflecting the data on the implementation of environmental, social and governance activities in the reporting for stakeholders. The paper aims to build the models of ESG factors’ impact on the banking industry. Methodologically, the study rests on the theories of ESG banking and green (responsible) finance and uses the methods of dialectical and economic statistical analysis. By means of correlation analysis the authors reveal causal relationships and establish the ESG factors affecting the banking sector of the Russian Federation. The obtained data point to the importance of green finance within the framework of the sustainable environmental and economic development of the banking industry. The study does not fully confirm the thesis that following the ESG principles will lead to an increase in the profitability and efficiency of the banking sector: only social factors directly influence the performance of the banking sector, while environmental factors have an inverse effect, and there is no relationship with the governance factors. The findings can be useful while incorporating ESG principles in the regulation of financial markets and in investment practices. This will enable the organisations in the banking sector to form an ESG-based strategy, control the factors affecting the financial sustainability of the baking industry, manage ESG risks based on an extensive dialogue with stakeholders, and win goodwill
В текущих условиях получили развитие цифровые инвестиционные платформы, которые создали для предпринимательства новые возможности привлечения капитала. Статья посвящена разработке рейтинга таких платформ для удовлетворения информационно-аналитических потребностей агентов при принятии инвестиционных решений. Методологической базой исследования послужили экосистемный подход, а также положения цифровой, коллаборативной и платформенной экономики. В работе использовались методы балльно-рейтингового, коэффициентного, корреляционного анализа. Информационную базу составили публичные отчеты об инвестиционной деятельности и иные сведения 68 действующих операторов краудфандинговых платформ, размещенные на их сайтах. Для составления рейтингов рассматривались факторы инвестиционной активности (конкурентоспособности, рыночной активности, расширения масштаба и т. п.) и рисков (финансовой несостоятельности, неплатежеспособности, кредитного и судебного рисков и т. п.). Разработана методика балльно-рейтинговой оценки инвестиционной активности и рисков для формирования рейтингов цифровых площадок. Проведена многофакторная оценка инвестиционной активности и рисков как системного характера, так и специфичных для отдельных типов краудфандинга. Составлен рейтинг 68 краудфандинговых платформ, выделены типы платформ по критериям «инвестиционная активность – риски», а также по критериям безопасности для инвестирования («Ко-Фи», «Пирс. Оператор прямых инвестиций», «Поток. Диджитал», «Инвестори», «Инвест Гоу») и сопряженности с высоким риском. Методика будет полезна инвесторам и заемщикам для обоснования принимаемых финансовых решений, Банку России – для осуществления процедур контроля и надзора, профессиональному сообществу – для разработки направлений по развитию и стимулированию краудфандинга в России
Вопросы научно-технического сотрудничества России и Китая являются предметом изучения как российских, так и китайских экономистов. Однако до сих пор незначительно число работ, посвященных систематизации ключевых индикаторов научнотехнического развития (НТР) указанных стран и влиянию на это развитие санкционного давления. Исследование направлено на восполнение данного пробела. Методология работы базируется на положениях макроэкономического анализа. Использовались методы ретроспективного и компаративного анализа, группировки и SWOT-анализа. Информационной базой послужили данные Росстата, Всемирного банка и Государственного статистического управления КНР. Определены факторы успеха НТР Китая и России, общим для обеих стран признан фактор высокого качества человеческого капитала. Проанализированы индикаторы НТР каждой страны за период 2010–2021 гг., такие как динамика доли расходов на НИОКР в ВВП, доли выданных патентов на изобретения к численности трудоспособного населения страны; доли экспорта и импорта высоких технологий в ВВП; международная публикационная активность и др., и выявлены национальные различия в их масштабах. Выполнен SWOT-анализ научно-технического сотрудничества России и Китая, показавший, что его основной угрозой является санкционное давление. Согласно заключению авторов, такое сотрудничество пока не способствует научно-техническому развитию РФ и, более того, может угрожать ее превращением в ресурсный придаток КНР. Полученные результаты могут быть полезны при разработке дорожных карт и стратегий реализации научно-технического сотрудничества КНР и РФ. Дальнейших исследований требует соответствующее взаимодействие в рамках ключевых высокотехнологичных отраслей
Издательство
- Издательство
- УрГЭУ
- Регион
- Россия, Екатеринбург
- Почтовый адрес
- 620144, Уральский ФО, Свердловская область, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта/Народной Воли, д. 62/45
- Юр. адрес
- 620144, Уральский ФО, Свердловская область, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта/Народной Воли, д. 62/45
- ФИО
- Силин Яков Петрович (РЕКТОР)
- E-mail адрес
- odo@usue.ru
- Сайт
- https://www.usue.ru/