В условиях сближения технологической, макроэволюционной и демографической сингулярностей традиционные методы анализа и прогнозирования экономического роста снижают свою эффективность. Информационное перенасыщение во многом обосновывает переход от реактивного управления к превентивному, что ставит перед экономической наукой задачу принципиально нового класса — эффективного обнаружения трендов и конкурентных преимуществ в большом потоке данных. Цель исследования: формализовать процесс практической актуализации новых моделей экономического роста для сложных социально-экономических систем. Исследование опирается на междисциплинарный синтез: классическую экономическую теорию роста, институциональный подход, методологию стратегирования, теорию сложных систем и математического моделирования, а также современные достижения в области конвергенции труда человека и интеллектуальных машин. В результате предложена универсальная методология стратегического управления, объединяющая девять связанных этапов: многоуровневое сканирование и прогнозирование трендов; OTSW-анализ как инструмент креативного созидания; системное целеполагание; процессный подход к управлению жизненным циклом цепочек увеличения стоимости; метод главных компонент; построение цифровой аналитической инфраструктуры на основе больших данных; математическое моделирование причинно-следственных связей и поиск точек бифуркаций; многоагентная ИИ-поддержка интерпретации и принятия решений; формирование плана трансформации на основе моделирования поведения цифрового двойника. Методология обеспечивает переход от описания к действию, от корреляции к причинности, от статического планирования к адаптивному управлению. Предложенный алгоритм представляет собой не инструментальную надстройку, а новый подход к стратегическому мышлению, в которой человек и машина выступают партнерами в проектировании будущего. Его значимость заключается в преодолении критических различий: теория и практика, основанные на данных идеи и контекстуальные суждения, проблемы глобального масштаба и практические решения. Потенциальные сферы применения — уровни национального, регионального и корпоративного управления с акцентом на усиление их образовательного и научно-исследовательского потенциалов.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
Истинный прогресс возможен, когда новые методы интегрируются в существующие теоретические области с соблюдением научной преемственности. Речь о том, что искусственный интеллект и машинное обучение не должны подменять экономическую теорию, а должны усиливать ее и повышать разрешающую способность эконометрических моделей, позволять работать с новыми типами данных, генерировать гипотезы и моделировать поведение агентов в условиях множественности равновесий, усиливая интуицию и знания исследователя.
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Акаев А. А. Процесс зарождения нового справедливого многополярного мироустройства и перспективы его становления // Век глобализации. 2023. № 3 (47). С. 3-18. https://doi.org/10.30884/vglob/2023.03.01.
2. Акаев А. А., Ильин И. В., Коротаев А. В. Мир стоит на пороге эпохи технологической сингулярности. Как изменятся тренды базовых глобальных процессов и эволюция человечества // Вестник Российской академии наук. 2025. № 9. С. 3-15. https://doi.org/10.7868/S3034520025090014.
3. Акаев А. А., Садовничий В. А. Математические модели для прогнозирования большого цифрового цикла развития мировой экономики (2020-2050 гг.). М. : Изд-во Московского университета, 2023. 675 с.
4. Асемоглу Д., Робинсон Д. Почему одни страны богатые, а другие бедные: происхождение власти, процветания и нищеты. М. : АСТ, 2019. 692 с.
5. Бахтизин А. Р. Вопросы прогнозирования в современных условиях // Экономическое возрождение России. 2023. № 2 (76). С. 53-62. https://doi.org/10.37930/1990-9780-2023-2(76)-53-62.
6. Журавлев Д. М. Стратегирование цифровой трансформации сложных социально-экономических систем : монография / под науч. ред. В. Л. Квинта. СПб. : ИПЦ СЗИУ РАНХиГС, 2024. 352 с.
7. Журавлев Д. М., Троценко А. Н., Чаадаев В. К., Михеев Е. Б. Методы исследования сложных социально-экономических систем для проведения цифровой трансформации // Экономический анализ: теория и практика. 2025. Т. 24, № 6. С. 4-21. https://doi.org/10.24891/pyikvc.
8. Журавлев Д. М., Чаадаев В. К. Моделирование процессов сложной социально-экономической системы при выборе стратегических приоритетов развития // Стратегирование: теория и практика. 2023. Т. 3, № 1 (7). С. 1-20. https://doi.org/10.21603/2782-2435-2023-3-1-1-20.
9. Журавлев Д. М., Чаадаев В. К. Стратегические инструменты роста промышленного сектора экономики в условиях шестого большого цикла Кондратьева // Экономика промышленности. 2023. № 16 (3). С. 253-262. https://doi.org/10.17073/2072-1633-2023-3-253-262.
10. Капелюшников Р. И. Искусственный интеллект и проблема сингулярности в экономике // Вопросы экономики. 2025. № 5. С. 5-45. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2025-5-5-45.
11. Квинт В. Л. Концепция стратегирования : монография. Кемерово : Кемеровский государственный университет, 2020. 170 с.
12. Квинт В. Л. Мудрость стратега. М. : Издательство ЯникО, 2024. 144 с.
13. Квинт В. Л. Разработка стратегии: мониторинг и прогнозирование внутренней и внешней среды // Управленческое консультирование. 2015. № 7 (79). С. 6-11.
14. Квинт В. Л., Хворостянная А. С., Сасаев Н. И. Авангардные технологии в процессе стратегирования // Экономика и управление. 2020. Т. 26б, № 11. С. 1170-1179. https://doi.org/10.35854/1998-1627-2020-11-1170-1179.
15. Кириченко А. О., Золкин А. Л., Свердликова Е. А., Подолько П. М. Методы и возможности применения искусственного интеллекта в анализе экономических тенденций // Прикладные экономические исследования. 2024. № 1. С. 177-184. https://doi.org/10.47576/2949-1908.2024.1.1.022.
16. Клейнер Г. Б. Интеллектуальная экономика цифрового века. Цифровой век: шаги эволюции // Экономика и математические методы. 2020. Т. 56, № 1. С. 18-33. https://doi.org/10.31857/ S042473880008562-7.
17. Козко А. И., Лужина Л. М., Попов А. Ю., Чирский В. Г. Об идеальной экономической ситуации - росте капитала и функции потребления в некоторых моделях экономического роста // Чебышевский сборник. 2023. Т. 24, № 2 (88). С. 256-265. https://doi.org/10.22405/2226-8383-2023-24-2-256-265.
18. Макаров В. Л., Бахтизин А. Р., Сушко Е. Д., Сидоренко М. Ю., Хабриев Б. Р. Агент-ориентированные модели. М. : ФГБОУВО «Государственный академический университет гуманитарных наук», 2022. 196 с.
19. Методы математического моделирования, автоматизация обработки наблюдений и их применения : Сб. тр. фак. вычисл. математики и кибернетики МГУ / под ред. А. Н. Тихонова, А. А. Самарского. М. : Изд-во МГУ, 1986. 279 с.
20. Некипелов А. Д. О возможности формирования обновленной парадигмы теорий индивидуального и группового выбора // Экономика Северо-Запада: проблемы и перспективы развития. 2024. № 1 (76). С. 33-43. https://doi.org/10.52897/2411-4588-2024-1-33-43.
21. Самарский А. А. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры. 2-е изд., испр. М. : Физматлит, 2001. 316 с.
22. Тихонов А. Н., Арсенин В. Я. Методы решения некорректных задач. М. : Наука, 1974. 223 с.
23. Черникова И. В. К вопросу о понимании типов научной рациональности: сравнительный анализ категориального каркаса // Вестник Томского государственного университета. Философия. Социология. Политология. 2024. № 79. С. 41-52. https://doi.org/10.17223/1998863X/79/5.
24. Юревич М. А., Екимова Н. А., Балацкий Е. В. Цифровая трансформация экономической науки // Информационное общество. 2020. № 2. С. 39-47.
25. Bateson G. Steps to an Ecology of Mind: Collected Essays in Anthropology, Psychiatry, Evolution, and Epistemology. Chicago: University of Chicago Press, 2000. 533 p.
26. Davenport T. H., Ronanki R. Artificial intelligence for the real word // Harvard business rev. 2018. Vol. 96, N 1/2. P. 108-116. https://hbr.org/2018/01/artificial-intelligence-for-the-real-world.
27. Kahneman D., Sibony O., Cass R., Sunstein C. R. Noise: A Flaw in Human Judgment. New York: Little, Brown Spark, 2021. 464 p.
28. Kvint V. L. Konzepte der Strategie: Impulse für Führungskräfte. Munchen: UVK Verlag, 2021. 128 s.
29. Lukianenko D., Simakhova A. Artificial Intelligence in the Scientific and Technological Paradigm of Global Economy // Problemy Ekorozwoju. 2024. Vol. 19, N 2. P. 55-65. https://doi.org/10.35784/preko.6256.
30. Malone T. W. Superminds: The Surprising Power of People and Computers Thinking Together. New York: Little, Brown and Company, 2018. 384 p.
31. Mihaescu M. Big Data and (the New?) Reality // American, British and Canadian Studies. 2023. Vol. 41, N 1. P. 208-231. https://doi.org/10.2478/abcsj-2023-0026.
32. Saber T., Naeher D., Bendechache M. Intelligent computational methods for economics // Expert Systems. 2024. Vol. 41, N 2. https://doi.org/10.1111/exsy.13523.
33. Simerson B. K. Strategic Planning: A Practical Guide to Strategy Formulation and Execution. Santa Barbara: Praeger, 2011. 296 p.
34. Solow R. M. Technical Change and the Aggregate Production Function // The Review of Economics and Statistics. 1957. Vol. 39. N 3. P. 312-320. https://doi.org/10.2307/1926047.
35. Suleymanova A. N., Zangieva I. K. Selection of factor extraction methods in complicated research contexts: practice recommendations // Tomsk State University Journal of Philosophy, Sociology and Political Science. 2022. N 69. P. 152-160. https://doi.org/10.17223/1998863X/69/16.
36. Vergara-Romero A. Challenges and stakes of artificial intelligence in economic sciences // Amazonia Investiga. 2023. Vol. 12, N 64. P. 7-8. https://doi.org/10.34069/ai/2023.64.04.0.
Выпуск
Другие статьи выпуска
В работе анализируются методология создания информационно-технологической платформы «цифровых портретов» сложных социально-экономических систем на примере региональных систем России как одного из необходимых элементов стратегического управления процессами достижения национальных целей. Для решения задач, связанных с созданием цифровых портретов, определены практические способы применения технологий Data Mining, алгоритмов искусственного интеллекта, методов математической статистики, линейной алгебры, а также кластерного и экономического факторного анализа. На этой основе предложены модели для целей цифровой трансформации региональных систем управления социально-экономическими процессами.
Актуальность исследования обусловлена ключевой ролью цифровой трансформации как драйвера глобального экономического роста и национальным приоритетом России в цифровизации экономики и социальной сферы, что требует глубокого понимания факторов, влияющих на этот процесс в регионах. Цель данного исследования — разработать и апробировать многофакторную модель, объясняющую дифференциацию уровней цифровизации регионов России под воздействием комплекса драйверов, и определить вклад каждого из них в развитие цифровой инфраструктуры и человеческого капитала.
Методы исследования включают регрессионный и дисперсионный анализ для выявления и количественной оценки силы влияния факторов на результирующие показатели цифровизации (проникновение фиксированного и мобильного интернета, доля занятых в ИКТ). Анализ проводился на основе данных Росстата за 2010–2023 гг. по регионам РФ.
Результаты показали, что цифровизация является детерминированным процессом, на который наиболее сильное влияние оказывают три группы факторов: спросовые (концентрация высокопроизводительных рабочих мест), географические (уровень урбанизации) и институционально-инвестиционные (объем целевого финансирования в ИКТ). Выявлены значительные межрегиональные различия, причем развитие цифровой инфраструктуры и человеческого капитала реагирует на факторы с разной интенсивностью.
Выводы подтверждают, что цифровая трансформация регионов России — это многофакторный и регионально-специфичный процесс. Для его успешного стимулирования необходим дифференцированный подход, учитывающий местные экономические и институциональные условия, а также баланс между развитием инфраструктуры, человеческого капитала и инновационного спроса со стороны реального сектора экономики.
Формирование устойчивой и динамичной экономики является одной из национальных целей развития России, достижение которой невозможно без координации стратегических приоритетов на федеральном и региональном уровнях государственного управления. В статье рассматривается задача преобразования национальных целей в систему измеримых индикаторов, позволяющих оценивать динамику социально-экономических процессов в субъектах РФ, и связанных с ними управляемых на региональном уровне факторов. Цель исследования заключается в разработке и эмпирической проверке модели оценки эффективности бизнеса, обеспечивающей измерение вклада в достижение национальных целей и отражающей ключевые параметры регионального развития. В исследовании использованы методы экономико-математического моделирования на основе агрегированной официальной статистической информации Федеральной службы государственной статистики, обработанной с использованием прикладного программного решения «Региональные экономические стратегии». Апробация модели оценки эффективности бизнеса проведена на примере восьми регионов Российской Федерации, представляющих все федеральные округа и характеризующихся медианными значениями одного из ключевых параметров — ВРП на душу населения. Были выявлены и статистически подтверждены зависимости между управляющими индикаторами и управляемыми факторами, т. е. найдены устойчивые универсальные и регионально-специфические социально-экономические процессы субъектов РФ. Полученные результаты подтверждают аналитическую состоятельность модели и демонстрируют ее практическую применимость к обеспечению мониторинга социально-экономического развития субъектов РФ, а также к разработке региональных программ, направленных на повышение предпринимательской активности, развитие торговли и стимулирование малого бизнеса.
В статье рассматривается трансформация теоретических и прикладных подходов к исследованию экономического роста в условиях цифровизации и устойчивого развития. Актуальность работы обусловлена необходимостью перехода российской экономики к новой модели роста, ориентированной на качество, инновации и человеческий капитал. Современные вызовы глобальной конкуренции, технологической перестройки и институциональной неопределенности требуют переосмысления традиционных источников экономического роста и выработки комплексных методологических решений. Цель — разработать теоретико-методологическую основу новой модели экономического роста, соответствующей современным вызовам цифровой трансформации и устойчивого развития. В исследовании использованы методы анализа и синтеза, системного и структурно-функционального подходов, сравнительного и статистического анализа. Эмпирическая часть опирается на данные официальной статистики. Применение системного анализа позволило сформировать концептуальную схему «ядро — оболочка — фильтры качества», отражающую взаимосвязь эндогенных, институциональных, цифровых и экологических факторов роста. Проведена систематизация современных моделей экономического роста и выделены ключевые направления их эволюции — от экзогенных к эндогенным и институциональным концепциям. Установлено, что ядром современных моделей выступают знания, инновации и человеческий капитал; институциональная оболочка задает условия реализации потенциала этих факторов, а фильтрами качества служат экологическая устойчивость, социальная инклюзивность и цифровая трансформация. Эмпирический анализ российской экономики подтвердил актуальность перехода от экстенсивного к инновационно-цифровому типу роста, ориентированному на повышение производительности, технологическое обновление и развитие человеческого потенциала. Формирование новой модели экономического роста для России требует интеграции цифровых, институциональных и человеческих факторов в единую стратегию развития. Приоритетным направлением должно стать повышение качества человеческого капитала, стимулирование инноваций, укрепление институтов и создание условий для устойчивого технологического развития. Переход к такой модели позволит обеспечить долгосрочную конкурентоспособность и устойчивость российской экономики, а также реализовать концепцию качественного роста, в которой ключевыми ориентирами выступают производительность, социальное благополучие и экологическая сбалансированность.
В статье приводится краткий обзор состояния международных политических отношений, констатируется трансформация субъектности глобальных процессов и делается вывод о кризисных явлениях современной глобализации в ключе кризиса ее субъектности. Далее проводится анализ современных концепций рационального мироустройства в соответствии с базовыми трендами современности, определяющими направления опережающего социально-экономического развития. Результатом является концепция «экономики национальных целей», в которой ключевым критерием эффективности государственной политики и экономического прогресса выступает не традиционный показатель роста валового внутреннего продукта, а результаты достижения стратегически значимых целей, обеспечивающих долгосрочную устойчивость и суверенитет государства. Эта парадигма — опережающее развитие на основе национальных целей — предполагает переход от реактивной экономической политики к системному, целенаправленному конструированию будущего страны. В «экономике национальных целей» экономическая политика подчинена системе долгосрочных приоритетов, определенных государством как ключевые для суверенитета, безопасности, технологического прорыва и качества жизни граждан. В отличие от классической экономики, где центральным агентом является рынок, в этой парадигме государство выступает стратегическим координатором, формирующим условия для достижения общественно значимых результатов. Национальные цели развития России — это основа новой цивилизационной и экономической парадигмы. Опережающее развитие, основанное на суверенитете, технологической автономии и целеполагании, позволяет стране не просто адаптироваться к изменениям, но формировать собственный вектор будущего. Эта парадигма — ответ на вызовы времени и основа для устойчивого, безопасного и справедливого развития России в XXI в., и ее реализация требует не только политической решимости, но и создания новой экономической науки, способной мыслить стратегически и действовать на опережение.
В эпоху глобальной трансформации мирового порядка, отмеченной множеством внешних и внутренних вызовов, предложена новая концептуальная модель вывода российской экономики на траекторию сбалансированного роста, соответствующая стратегическим императивам обеспечения национальной безопасности и суверенитета. Подчеркивается необходимость перехода от господствующей модели, ориентированной на максимизацию валового внутреннего продукта и экспорт сырьевых ресурсов, к новой многовекторной системе экономического развития, в которой приоритетные национальные цели становятся определяющими координатами стратегического планирования и рационального распределения средств. Центральной становится гипотеза о переосмыслении экономического роста, исторически абсолютизированного как самоцель, в инструментальный механизм, служащий достижению более сложных и многогранных целей: технологическому суверенитету, повышению качества жизни граждан, сбалансированному развитию регионов и устойчивому воспроизводству человеческого капитала как основного ресурса постиндустриальной экономики. Раскрываются институциональные предпосылки формирования новой парадигмы, в которой национальные проекты приобретают статус не просто программных инициатив, но фундаментальной организационно-экономической основы, способной интегрировать государственные, общественные и частные усилия в единую и тесно взаимосвязанную систему развития. Особое внимание уделяется необходимости перехода к гибким и адаптивным формам управления, включающим сценарное прогнозирование и индикативное планирование, которые позволяют оперативно реагировать на внешние и внутренние колебания, сохраняя при этом стратегическую целостность национальной экономической политики. Обозначена новая роль государственного сектора не как монопольного регулятора, а как стратегического институционального инвестора, катализатора инноваций и гаранта социального контракта, обеспечивающего реализацию принципов эффективности, экологической ответственности и эгалитарности в рамках единой стратегии национального развития. В заключение акценты ставятся на зависимость успеха предложенной модели не столько от количественных параметров ресурсной базы, сколько от наличия устойчивой политической воли, высокого качества государственного управления и осознанного социального выбора в пользу долгосрочных общественных интересов, что, в свою очередь, предполагает формирование новой политической экономии, основанной на доверии, прозрачности и коллективной ответственности за будущее нации. Статья адресована исследователям, государственным деятелям, экспертам и всем, кто участвует в формировании стратегии будущего России.
РЕДАКЦИОННАЯ СТАТЬЯ
Издательство
- Издательство
- РАНХиГС
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 119571, город Москва, пр-кт Вернадского, д. 82 стр. 1
- Юр. адрес
- 119571, город Москва, пр-кт Вернадского, д. 82 стр. 1
- ФИО
- Комиссаров Алексей Геннадиевич (РЕКТОР)
- Контактный телефон
- +7 (499) 9569832