Архив журнала «Экономические стратегии».
Все статьи, находящиеся в свободном доступе
DOI: 10.33917/es-7.173.2020.5
DOI: 10.33917/es-6.172.2020.5
DOI: 10.33917/es-6.172.2020.6-19
В апреле 2020 г. Россия вступила в социальный и финансово-экономический кризис структурного типа, связанный с коронавирусной пандемией и катастрофическим сокращением экспорта нефтегазовой промышленности. Оценивая сложившуюся социально-экономическую ситуацию в стране, автор делает вывод о том, что в отличие от кризиса 2009 г., который преимущественно был финансово-экономическим, кризис 2020 г. в подавляющей своей части является кризисом социальным, когда в наибольшей мере снижаются показатели благосостояния народа. И только возврат к планированию, по мнению автора, позволит обеспечить выполнение единого финансового плана, инвестиционной программы всей страны, директивных показателей предприятий и организаций, контролируемых государством, а также даст толчок государственно-частному партнерству.
DOI: 10.33917/es-6.172.2020.20-31
Целью исследования выступает обобщение условий, провоцирующих экономическую рецессию 2020 г., с учетом анализа докризисной динамики российской экономики по параметрам, характеризующим ее инновационное и технологическое развитие. Методы изучения связей между релевантными параметрами развития — эконометрическое моделирование и регрессионный анализ, позволяющие выявить специфические характеристики кризиса в инновационно-технологическом развитии экономики России. Проводится анализ докризисной схемы перемещения трудового ресурса, отвлекаемого от старых производств в пользу новых видов деятельности и создаваемого специально под новые виды производства. Определяется чувствительность уровня технологичности к инвестициям в старые и новые технологии, влияние агентов-новаторов на экономическую динамику в России. Результатом исследования являются полученные количественные оценки, которые для российской экономики, в сравнении, например, с другими странами, подтверждают свертывание инновационного процесса в системном его измерении. Поэтому диагностика состояния этой сферы позволяет сделать вывод о переживаемом ею кризисе. Снижение темпа экономического роста в России сопровождалось уменьшением числа агентов-новаторов, отвлечение ресурсов от старых производств снижалось, как и создание нового трудового ресурса под новые производства.
Источники:
1. GDP (constant 2010 US$) [Электронный ресурс] // The World Bank. URL: https://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.KD.
2. Global Entrepreneurial Behaviour Monitor [Электронный ресурс] // Khoema. URL: https://knoema.ru/GEMAP2019/global-entrepreneurial-behaviour-monitor?country=1000240&indicator=1000250.
3. GDP growth (annual %) [Электронный ресурс] // The World Bank. URL: https://data.worldbank.org/indicator/NY.GDP.MKTP.KD.ZG?view=chart.
4. Национальные счета [Электронный ресурс] // Федеральная служба государственной статистики. URL: https://www.gks.ru/accounts.
5. Кругман П. Депрессии — это нечто иное // Экономика для любознательных. О чем размышляют нобелевские лауреаты. М.: Институт Гайдара, 2017. С. 26, 27.
6. Сухарев О.С. Экономические очерки по институциональной теории и политике реформизма. Брянск: БГТУ, 2000. С. 170–173.
7. Социальные порядки, экономические знания и инновации в современном мире. Орел: ОГТУ, 2000. С. 76–78.
8. Клуб О.Т. Богомолова [Электронный ресурс] // Институт экономических стратегий. URL: /chapter/diskussionnyj-klub/
9. Глазьев C.Ю. Рывок в будущее. Россия в новых технологическом и мирохозяйственном укладах. М.: Книжный мир, 2018. С. 425–442.
10. Сухарев О.С. Структурные проблемы экономики России. М.: Финансы и статистика, 2010. С. 17–27, 50, 51, 66–74, 185.
11. Сухарев О.С. Макроэкономическая политика и структурные изменения: альтернативы передаточного механизма // Экономические стратегии. 2019. № 2. С. 60–66.
12. Сухарев О.С. Технологическое развитие экономики: «созидательное разрушение» и «комбинаторный эффект» // Экономические стратегии. 2018. № 1. С. 66–81.
13. Росстат [Сайт]. Федеральная служба государственной статистики. URL: https://www.gks.ru/folder/14477 https://www.gks.ru/labour_force.
14. Researchers [Электронный ресурс] // OECD. URL: https://data.oecd.org/rd/researchers.htm.
15. Наука и инновации [Электронный ресурс] // Федеральная служба государственной статистики. URL: https://www.gks.ru/folder/14477.
16. Промышленное производство [Электронный ресурс] // Федеральная служба государственной статистики. URL: https://www.gks.ru/enterprise_industrial.
17. Eurostat [Сайт]. URL: https://ec.europa.eu/eurostat/data/database.
18. Industry Data [Электронный ресурс] // BEA. URL: https://apps.bea.gov/iTable/iTable.cfm?ReqID=51&step=1.
19. National Bureau of Statistics of China [Сайт]. URL: http://www.stats.gov.cn/english/Statisticaldata/AnnualData.
DOI: 10.33917/es-6.172.2020.32-37
Рассматривается изменение конъюнктурного индекса «Экономических стратегий» (КИЭС) за первое полугодие 2020 г. Оценивается вклад показателей спроса и предложения в КИЭС. Проводится анализ промышленного производства.
Источники:
1. Социально-экономическое положение России в январе — июле 2020 года: Доклад № 7 [Электронный ресурс] // Федеральная служба государственной статистики. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Ipv0csTN/osn-07-2020.pdf.
2. Социально-экономическое положение России в январе — июне 2020 года: Доклад № 6 [Электронный ресурс] // Федеральная служба государственной статистики. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/L1jhYjK9/osn-06-2020.pdf.
3. Информация о совещании Президента РФ с членами Правительства 26 августа 2020 г. о дебюрократизации капитального строительства [Электронный ресурс] // Официальный сайт Президента РФ. 2020. 26 августа. URL: http://kremlin.ru/events/president/news/63945.
4. Информация о заседании Правительства РФ 16 сентября 2020 г. [Электронный ресурс] // Официальный сайт Правительства РФ. 2020. 16 сентября. URL: http://government.ru/news/40420/
5. Френкель А.А., Тихомиров Б.И., Сергиенко Я.В., Сурков А.А. 2020, январь — апрель: оптимистическое начало с пессимистическим концом // Экономические стратегии. 2020. № 4. С. 120–125. DOI: 10.33917/es-4.170.2020.120-125
DOI: 10.33917/es-6.172.2020.38-45
Пенсионное обеспечение нетрудоспособных граждан является одной из базовых функций современного социального государства, которая должна опираться, с одной стороны, на конституционно-правовые нормы, а с другой — на реальные организационно-управленческие механизмы и иметь ресурсно-экономическое обеспечение. В исследовании осуществлен анализ экономического механизма и особенностей формирования пенсионных прав застрахованных лиц в различных условиях занятости с учетом наличия в системе обязательного пенсионного страхования как распределительной, так и накопительной составляющих. По результатам исследования выработан комплекс мер по государственному регулированию макроэкономических и институциональных факторов в целях повышения эффективности формирования страховых пенсионных прав в пенсионной системе в условиях демографического старения населения.
Источники:
1. Федеральный закон от 28 декабря 2013 г. № 424-ФЗ «О накопительной пенсии» [Электронный ресурс] // КонсультантПлюс. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_156541/
2. Федеральный закон от 28 декабря 2013 г. № 400-ФЗ «О страховых пенсиях» [Электронный ресурс] // КонсультантПлюс. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_156525/
3. Федеральный закон от 29 декабря 2015 г. № 385-ФЗ «О приостановлении действия отдельных положений законодательных актов Российской Федерации, внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации и особенностях увеличения страховой пенсии, фиксированной выплаты к страховой пенсии и социальных пенсий» [Электронный ресурс] // Официальный сайт Президента РФ. URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/40344.
DOI: 10.33917/es-6.172.2020.46-57
Мировые достижения в области нейронаук открыли ранее недоступные возможности для создания принципиально новых систем управления на основе нейроинтерфейсов (мозг — компьютер — мозг). Происходит гибридизация сред — постепенное размывание границ между физической, когнитивной и цифровой реальностью. Описания социальных и когнитивных практик реальных людей трансформируются в формирование искусственного электронного субъекта, который становится более реальным, подменяя в социуме биологический объект (человек есть то, как он представлен в электронной информационной среде). При этом развитие нейроинтерфейса в перспективе ведет к перекодировке нервной ткани и меняет биологический субстрат человеческого мозга и тела в векторе конвергентной коллаборации живых и искусственных нервных систем.
Наши американские партнеры-конкуренты (Минобороны США в лице DARPA) ведут мультидисциплинарные комплексные исследования в этой сфере, лидируя по реальным результатам, руководство США наращивает госфинансирование. Происходит качественное изменение технологий управления человеком, социумом и государством. Задача России в этих условиях — формирование собственного сегмента Нейронет с опорой на отечественные нейротехнологии по аналогии с программным импортозамещением в российской атомной энергетике.
Источники:
1. Красильникова Ю. Нейроинтерфейсы лишат людей когнитивной свободы [Электронный ресурс] // Хайтек. 2017. 15 августа. URL: https://hightech.fm/2017/08/15/cognitive_liberty.
2. Агеев А.И., Логинов Е.Л. Россия в новой экономической реальности. М.: ИНЭС, Ассоциация «Аналитика», 2016. 460 с.
3. Агеев А.И., Логинов Е.Л. Битва за будущее: кто первым в мире освоит ноомониторинг и когнитивное программирование субъективной реальности? // Экономические стратегии. 2017. № 2. С. 124–139.
4. Логинов Е.Л., Эриашвили Н.Д., Борталевич С.И., Логинова В.Е. Технология конструирования качеств личности на основе импринтируемых рефлексивных матриц // Вестник Московского университета МВД России. 2016. № 7. С. 252–256.
5. Нейроинтерфейсы для сервисов и продуктов нового поколения [Электронный ресурс] // Basisneuro. 2017. Ноябрь. URL: https://basisneuro.com/BasisNeuroWhitePaper.pdf.
6. Публичный аналитический доклад по направлению «Нейротехнологии» [Электронный ресурс]. URL: https://www.extech.ru/files/reports/neuroscience.pdf.
7. Neurogress: платформа систем нейроуправления от участников проекта BlueBrain [Электронный ресурс] // ITnan.URL: https://itnan.ru/post.php?c=1&p=348498.
8. Логинов Е.Л., Логинова В.Е., Шкута А.А. «Дизайн мышления» элементов искусственного интеллекта для преодоления барьеров получения нового знания в электронной среде коллаборационной научной суперсистемы // Искусственные общества. 2018. № 3. 5 с.
9. Овод И.В., Осадчий А.Е., Пупышев А.А., Фрадков А.Л. Формирование нейрообратной связи на основе адаптивной модели активности головного мозга // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2012. № 2. С. 36–41.
10. Туровский Я.А., Кургалин С.Д., Адаменко А.А. Моделирование обучения нейрочипов, внедренных в нервную ткань // Цифровая обработка сигналов. 2016. № 1. С. 50–56.
11. Галушкин А.И. Нейрочипы и нейроморфные ЭВМ: проблемы моделирования // Информационные технологии. 2015. № 12. С. 942–949.
12. Калинин П.В., Воюцкая Ю.Ю., Тарасов М.Е. О применении нейроинтерфейса для бесконтактного управления мобильным устройством // Информационные системы и технологии. 2016. № 3. С. 53–56.
13. Тычков А.Ю., Горячев Н.В., Кочегаров И.И. Протоколы связи для беспроводного нейроинтерфейса // Труды международного симпозиума «Надежность и качество». Пенза: Изд-во Пензенского государственного университета, 2018. Т. 2. С. 366–368.
14. DARPA профинансирует создание скоростного интерфейса между компьютером и человеческим мозгом [Электронный ресурс] // Open Systems Publications. URL: https://www.osp.ru/news/2016/0126/13031430.
15. Райков А.Н. Конвергентный синтез когнитивной модели на основе глубокого обучения и квантовых семантик [Электронный ресурс] // International Journal of Open Information Technologies. 2018. Т. 6. № 12. С. 43–50.
16. Трамп подписал указ о развитии ИИ в США [Электронный ресурс] // Хайтек. 12 февраля. URL: https://hightech.plus/2019/02/12/tramp-podpisal-ukaz-o-razvitii-ii-v-ssha.
17. DARPA финансирует шесть проектов по созданию интерфейса человек — компьютер [Электронный ресурс] // AI-news. 2019. 24 мая. URL: http://ai-news.ru/2019/05/darpa_finansiruet_shest_proektov_po_sozdaniu_interfejsa_chelovek_komputer.html.
18. Пилот может управлять 3 самолетами одновременно с нейроимплантом [Электронный ресурс] // 24GADGET. URL: https://24gadget.ru/1161067418-pilot-mozhet-upravlyat-3-samoletami-odnovremenno-s-neyroimplantom.html.
19. DARPA объединило человеческий мозг и 120-мегапиксельные камеры, чтобы создать уникальную военную систему обнаружения угрозы [Электронный ресурс] // PC Magazine. URL: https://blogs.pcmag.ru/node/1734.
20. Хижняк Н. DARPA разрабатывает технологию управления военными дронами силой мысли [Электронный ресурс] // Hi-News. 2019. 22 мая. URL: https://hi-news.ru/technology/darpa-razrabatyvaet-texnologiyu-upravleniyavoennymi-dronami-siloj-mysli.html.
21. DARPA разработало систему для лечения нейропсихиатрических заболеваний [Электронный ресурс] // EverCare. 2018. 14 декабря. URL: https://evercare.ru/darpa-razrabotalasistemu-dlya-lecheniya-neiropsik.
22. Хель И. 10 проектов DARPA, о которых нужно знать всем [Электронный ресурс] // Hi-News. 2015. 16 сентября. URL: https://hi-news.ru/technology/10-proektov-darpa-okotoryx-nuzhno-znat-vsem.html.
23. Гусач Ю.И., Бондарь Г.Г. Селекция меток в файлах EDF для последующего анализа и сопоставления биоэлектрической активности на разных этапах когнитивной деятельности // Роспатент РФ. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ. № 2014610865 от 17 января 2014 г.
24. Логинов Е.Л., Райков А.Н., Шкута А.А. Использование нейротехнологий при программировании когнитивно-поведенческих стереотипов действий личностей для устойчивого функционирования систем управления социумом // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2018. № 9. С. 34–45.
25. Шурхай В.А., Александрова Е.В., Потапов А.А., Горяйнов С.А. Современное состояние проблемы «интерфейс мозг — компьютер» // Вопросы нейрохирургии им. Н.Н. Бурденко. 2015. Т. 79. № 1. С. 97–104.
26. Эсперазус Е. Биоинженеры предлагают заменять глаза на синтетические киберимпланты [Электронный ресурс] // Id.tech.biz. URL: http://idtech.biz/news/item.php?134758.
27. Подходы к формированию и запуску новых отраслей промышленности в контексте Национальной технологической инициативы на примере сферы «Технологии и системы цифровой реальности и перспективные „человеко-компьютерные“ интерфейсы (в части нейроэлектроники)»: Аналитический доклад [Электронный ресурс]. URL: http://rusneuro.net/cambiodocs/media/files/analitijeskii-doklad-podhodyk-formirovaniu-i-zapusku-novyh-otraslei-promyhlennosti.pdf.
28. Кондур А.А. Предикторы эффективности нейрореабилитации пациентов с двигательными нарушениями с использованием нейроинтерфейса мозг — компьютер // Фарматека. 2017. № 19. С. 72–77.
29. Фролов А.А., Азиатская Г.А., Бобров П.Д. и др. Электрофизиологическая активность мозга при управлении интерфейсом мозг — компьютер, основанным на воображении движений // Физиология человека. 2017. № 5. С. 17–28.
30. Фролов А.А., Бирюкова Е.В., Бобров П.Д. и др. Интерфейс мозг — компьютер:физиологические предпосылки и клиническое применение // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2013. № 4. С. 44–56.
31. Амитонова Л.В., Анохин К.В., Желтиков А.М. и др. Волоконно-оптический нейроинтерфейс и способ для долговременной оптической регистрации процессов в мозге живых свободно движущихся животных // Патент на изобретение RUS 2637823 21.12.2015.
32. Сметанин Н.М., Минков В.А., Маркина А.М., Осадчий Е.А. Программное обеспечение для создания, проведения и обработки экспериментов в парадигме нейрообратной связи: Сб. материалов III Международной конференции «Нейрокомпьютерный интерфейс: наука и практика. Самара, 2017. Самара: Самарский государственный медицинский университет, 2017. С. 53–54.
33. Шепелев И.Е., Лазуренко Д.М., Кирой В.Н. и др. Новый нейросетевой подход к созданию ИМК на основе ЭЭГ-паттернов произвольных мысленных движений // Журнал высшей нервной деятельности им. И.П. Павлова. 2017. № 4. С. 527–545.
34. Шепелев И.Е. Программа реализации нейрообратной связи на основе частотных характеристик ЭЭГ-сигнала // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2013617088 от 4 октября 2013 г.
35. Царева Г. Нейронет [Электронный ресурс] // Мономах. 2018. 29 августа. URL: http://monomah.org/archives/12047.
36. Аннотация к плану мероприятий («дорожной карте») по развитию рынка НейроНэт Национальной технологической инициативы [Электронный ресурс] // DocPlayer.URL: https://docplayer.ru/32735454-Annotaciya-k-planumeropriyatiy-dorozhnoy-karte-po-razvitiyu-rynka-neyronetnacionalnoy-tehnologicheskoy-iniciativy.html.
37. Чайванов Д.Б., Чудина Ю.А. Применение технологии нейромодуляции для управления психофункциональным состоянием и когнитивными стратегиями человека // Вестник Российского университета дружбы народов. 2011. № 2. С. 32–38. (Серия: Психология и педагогика.)
38. Агеев А.И., Логинов Е.Л., Шкута А.А. Конвергентный мониторинг и программирование личности как инструмент оперирования интеллектуальной динамикой поведения больших групп людей // Экономические стратегии. 2018. № 2. С. 70–87.
39. Интернет-серфинг меняет мозг пользователя [Электронный ресурс] // SecurityLab. 2010. 30 августа. URL: https://www.securitylab.ru/news/397247.php. Продолжить чтение
DOI: 10.33917/es-6.172.2020.58-67
В статье рассмотрена классификация систем искусственного интеллекта (ИИ). Роль ИИ существенно возросла в последнее время во всех сферах жизни. Применение ИИ в государственном управлении, производстве, медицине, военном деле, в социальной и иных сферах, обусловило ряд вопросов, связанных с определением понятия ИИ и классификацией систем ИИ. Такая классификация необходима для понимания роли ИИ в цифровой экономике. Большое значение классификация приобретает в условиях интенсивного развития международных стандартов систем ИИ и систем, построенных на знаниях (экспертных, нейронных, многоагентных, киберфизических систем и систем на основе промышленного Интернета).
Источники:
1. Wiener N. Cybernetics or Control and Communication in the Animal and the Machine. Hermann & Cie Editeurs, Paris, The Technology Press, Cambridge, Mass., John Wiley & Sons Inc., New York, 1948.
2. Энциклопедия кибернетики: В 2 т. / Под ред. В.М. Глушкова. Т. 1. Киев, 1974.
3. Указ Президента РФ от 10 октября 2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» (вместе с «Национальной стратегией развития искусственного интеллекта на период до 2030 года») [Электронный ресурс] // Департамент информационных технологий и цифрового развития Курганской области. URL: https://it.kurganobl.ru/Указ%20Президента%20РФ%20от%2010.10.2019%20N%20490.pdf.
4. Artificial Intelligence in Society [Электронный ресурс] // OECD. 2019. June, 11. URL: https://www.oecd-ilibrary.org/sites/eedfee77-en/index.html?itemId=/content/publication/eedfee77-en.
5. American National Standards Institute [Сайт]. URL: https://www.ansi.org.
6. Кукшев В. Международные стандарты цифровой экономики (ISO/IEC). Российский опыт [Электронный ресурс] // XIV Международная конференция «Нефтегазстандарт-2018». Екатеринбург, 2018. URL: https://238923.selcdn.ru/tm_production/media/files/events/extra_data/153/presentation/3_Kukshev_VI.pdf.
7. Кукшев В. Цифровые стандарты и международная практика каталогизации [Электронный ресурс]. Доклад на заседании Комитета по техническому регулированию, стандартизации и качеству Санкт-Петербургской торгово-промышленной палаты. Санкт-Петербург, 2019 . URL: https://238923.selcdn.ru/tm_production/activities/Vf8JlAml2ZPizh2faQGWgCe8lGZUWv58Y3ixHeAb.
8. Кукшев В. Эффективная информационная стратегия и международные стандарты [Электронный ресурс] // VI Международная конференция «ИТ-Стандарт». М.: МИРЭА, 2015. URL: http://www.itstandard.ru/151/Кукшев.pdf.
9. Коды ОКВЭД. Общероссийский классификатор видов экономической деятельности (утв. приказом Росстандарта от 31 января 2014 г. № 14-ст (ред. от 12 февраля 2020 г.)) [Электронный ресурс] // КонсультантПлюс. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_163320/
DOI: 10.33917/es-6.172.2020.68-77
Микроорганизмы и культивируемые клетки тканей человека и животных формируют сложные биосоциальные структуры (колонии, биопленки, флоки, гранулы и др.) и способны к эффективной коммуникации и координации поведения в отсутствие единого управляющего центра. Децентрализованная (плоская) сетевая организация клеточных биосоциальных структур обусловлена наличием локальных информационных контактов между клетками, сигнального поля, создаваемого дистантными системами коммуникации (включая quorum sensing-системы) и сплачивающим клетки единым для сетевой структуры биополимерным матриксом. Подобные клеточные децентрализованные сетевые структуры образуются и в организме человека, в особенности в желудочно-кишечном тракте (ЖКТ). Клеточные биосоциальные структуры ЖКТ вступают в сложное сетевое взаимодействие с организмом хозяина, который представляет собой комплекс сетевых и иерархических структур, включающий головной мозг, периферическую нервную систему, иммунную и эндокринную системы. Сетевое взаимодействие в системе «микробиота — хозяин» может носить как конструктивный, так и деструктивный, подрывающий физическое и психическое здоровье характер, что во многом обусловлено потенциально вредоносными свойствами децентрализованных сетевых структур. Коммуникация между микробными клетками и организмом хозяина протекает при участии нейромедиаторов — химических соединений, одной из функций которых является передача импульсов между клетками нервной системы. В заключительной части работы клеточная сетевая парадигма рассматривается как основа для организационных технологий по созданию эффективно действующих неиерархических творческих групп, цементированных единым полем ценностей и целевых задач (матриксом)
Источники:
1. Самойлов В.И., Васильев Ю.М. Механизмы социального поведения тканевых клеток позвоночных; культуральные модели // Журнал общей биологии. 2008. № 3. С. 239–244.
2. Смирнов С.Г. Этология бактерий. Иваново: Ивановская государственная медицинская академия, 2004.
3. Shapiro J.A. The significances of bacterial colony patterns // BioEssays. 1995. Vol. 17(7). P. 597–607.
4. Duan K.M., Dammel C., Stein J., Rabin H., Surette M.G. Modulation of Pseudomonas aeruginosa gene expression by host microflora through interspecies communication // Molecular Microbiology. 2003. Vol. 50. P. 1477–1491.
5. Leoni L., Rampioni G. Preface // Quorum Sensing: Methods and Protocols / Eds. L. Leoni, G. Rampioni. Rome: Humana Press. 2018. P. vii–viii.
6. Олескин А.В. Биосоциальность одноклеточных (на материале исследований прокариот) // Журнал общей биологии. 2009. № 3. С. 225–238.
7. Oleskin A.V., Malikina K.D., Shishov V.A. Symbiotic Biofilms and Brain Neurochemistry. Hauppauge, N.Y.: Nova Science Publ. 2010.
8. Parashar A., Udayabanu M. Gut microbiota regulates key modulators of social behavior // European Neuropsychopharmcology. 2016. Vol. 26. P. 78–91.
9. Murrison R. Is there a role for psychology in ulcer disease? // Integrative Psychological and Behavioral Science. 2001. Vol. 36. N 1. P. 75–83.
10. Олескин А.В. Сетевые структуры в биосистемах и человеческом обществе. М.: URSS, 2012.
11. Олескин А.В. Сетевое общество: его необходимость и возможные стратегии построения. М.: URSS, 2016.
12. Oleskin A.V. Network Structures in Biological Systems and in Human Society. Hauppauge, N.Y.: Nova Science Publ. 2014.
13. Verbrugge E., Boyen F., Gaastra W., Bekhuis L., Leyman B., Van Paris A., Haesebrouck F., Pasmans F. The complex interplay between stress and bacterial indections in animals // Veterinary Microbiology. 2012. Vol. 155. P. 115–127.
14. Norris V., Molina F., Gewirtz A.T. Hypothesis: bacteria control host appetites // Journal of Bacteriology. 2013. Vol. 195. P. 411–416.
15. Олескин А.В., Эль-Регистан Г.И., Шендеров Б.А. Межмикробные химические взаимодействия и диалог микробиота — хозяин: роль нейромедиаторов // Микробиология. 2016. № 1. С. 1–24.
16. Oleskin A.V., Shenderov B.A., Rogovsky V.S. Role of neurochemicals in the interaction between the microbiota and the immune and the nervous system of the host organism // Probiotics and Antimicrobial Proteins. 2017. Vol. 9(3). P. 215–234.
17. Montiel-Castro A.J., Gonzalez-Cervantes R.M., Bravo-Ruiseco G., Pacheco-Lopez G. The microbiota-gut-brain axis: neurobehavioral correlates, health and sociality [Электронный ресурс] // Frontiers in Integrative Neuroscience. 2013. Vol. 7. URL: https://doi.org/10.3389/fnint.2013.00070.
18. Виноградский С.Н. Экспериментальный социализм // Летопись нашей жизни / Под ред. Н.Н. Колотиловой, Г.А. Савиной. М.: МАКС Пресс. 2013. С. 606–622.
19. Kuramoto Y. Chemical Oscillations, Waves, and Turbulence. N.Y.: Springer-Verlag, 1984.
20. Андреев Д. Роза мира. М.: Прометей, 1991.
21. Олескин А.В., Курдюмов В.С. Децентрализованные сетевые структуры в научном сообществе, системе образования, гражданском обществе и бизнесе: модель хирамы // Экономические стратегии. 2018. № 2. С. 104–121.
22. Brown L.L., Acevedo B., Fisher H.E. Neural correlates of four broad temperament dimensions: testing predictions for a novel construct of personality // Plos One. 2013. doi.org/10.1371/journal.pone. 0078734.
DOI: 10.33917/es-6.172.2020.78-85
На протяжении нескольких лет отмечается значительный интерес к развитию регионов и их вкладу в национальную экономику как в России, так и в зарубежных странах. Регионы отличаются неравномерностью экономического развития, объемами налогов и сборов, поступающих в федеральный бюджет. Причем в России такая неравномерность в региональном развитии особенно сильна, чему способствует налоговая политика, влияющая на уменьшение налоговой самостоятельности регионов и не стимулирующая их к развитию доходной базы. Задача достигнуть равновесия между регионами-донорами и регионами-реципиентами, сократить количество дотационных регионов, создать стимулы для повышения их доходов и экономического роста — одна из актуальных для российской экономической политики.
Источники:
1. Ohmae K. New model China [Электронный ресурс] // Project Syndicate, 2002, July 31. URL: https://www.projectsyndicate.org/commentary/new-model-china?barrier=accessreg.
2. Тоффлер Э., Тоффлер Х. Революционное богатство. М.: АСТ, 2008.
3. Куценко Е.С., Абашкин В.Л., Исланкина Е.А. Фокусировка региональной промышленной политики через отраслевую специализацию // Вопросы экономики. 2019. № 5. С. 65–89.
4. Постановление Правительства РФ от 18 мая 2016 г. № 445 (ред. от 26 декабря 2019 г.) «Об утверждении государственной программы Российской Федерации „Развитие федеративных отношений и создание условий для эффективного и ответственного управления региональными и муниципальными финансами“» [Электронный ресурс] // Официальный сайт Минфина России. URL: https://www.minfin.ru/ru/perfomance/budget/govprog/regfin/
5. Климанов В.В., Лавров А.М. Межбюджетные отношения в России на современном этапе // Вопросы экономики. 2004. № 11. С. 111–125.
6. Zhuravskaya E. Federalism in Russia // Russia after the global economic crisis. Washington, D.C.: Peterson Institute for International Economics. 2010. P. 59–77.
7. Бараховский A.C., Бусарова A.B., Ваксова Е.Е., Ефимов И.Л. Мониторинг качества управления субнациональными общественными финансами. М.: Ленанд, 2005.
8. Зубаревич Н.В. Региональная проекция нового российского кризиса // Вопросы экономики. 2015. № 4. С. 37–52.
9. Юшков А., Одинг Н., Савулькин Л. Судьбы российских регионов-доноров // Вопросы экономики. 2017. № 9. С. 83–97.
10. Михайлова А.А., Климанов В.В., Сафина А.И. Влияние межбюджетных трансфертов на экономический рост и структуру региональной экономики // Вопросы экономики. 2018. № 1. С. 91–103.
11. OECD. Regional benchmarking in the smart specialization process: identification of reference regions based on structural similarity. S3 Working Paper Series. 2012.
12. Rodrik D. New model China [Электронный ресурс] // Project Syndicate. URL: https://www.projectsyndicate.org/commentary/new-model-china?barrier=accessreg.
13. Agenda for a reformed cohesion policy. Independent Report [Электронный ресурс]. URL: http:// www.europarl.europa.eu/meetdocs/2009_2014/documents/regi/dv/barca_report_/barca_report_en.pdf Bianchi P.
14. OECD. Promoting growth in all regions. Paris: OECD Publishing [Электронный ресурс] // OECD. URL: https://www.oecd.org/publications/promoting-growth-in-all-regions-9789264174634-en.htm .
15. Edmondson G., McCollam S., Kelly E. 5 steps to smarter specialisation. Science. Business Publishing. 2014.
16. Зубаревич Н.В. Регионы России: итоги 2016 г. // Россия 2017. Ежегодный доклад Франко-российского аналитического центра Обсерво. М.: Обсерво; Новый век медиа, 2017.
17. Куценко Е.С., Исланкина Е.А., Киндрась А. Можно ли быть умным в одиночестве? Исследование инновационных стратегий российских регионов в контексте умной специализации // Форсайт. 2018. № 1. С. 25–45.
18. Hausmann R., Hidalgo C.A., Bustos S., Coscia M., Chung S., Jimenez J., Simoes A., Yildirim M.A. The atlas of economic complexity: Mapping paths to prosperity. Cambridge, MA: MIT Press.2011.
19. Tacchella A., Cristelli M., Caldarelli G., Gabrielli A., Pietronero L. A New Metrics for Countries’ Fitness and Products’ Complexity [Электронный ресурс] // Scientific Reports. 2012. Vol. 2, Articlenumber 723. URL: https://doi.org/10.1038/srep00723.
20. Куценко Е.С., Абашкин В.Л., Исланкина Е.А. Фокусировка региональной промышленной политики через отраслевую специализацию // Вопросы экономики. 2019. № 5. С. 65–89.
21. ГИСИП [Сайт]. URL: https://www.gisip.ru/
22. S lvell ., Lindqvist G., Ketels C. The cluster initiative greenbook. Stockholm: Bromma Tryck AB, 2003.
23. Инновационные кластеры — лидеры инвестиционной привлекательности мирового уровня: Доклад ВШЭ. М.: НИУ ВШЭ, 2017.
24. Куценко Е., Абашкин В., Фияксель Э., Исланкина Е. Десять лет кластерной политики в России: логика ведомственных подходов // Инновации. 2017. № 12. С. 20–32.
25. Распоряжение Правительства РФ от 13 февраля 2019 г. № 207-р «Об утверждении Стратегии пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 года» [Электронный ресурс] // Кодекс. URL: http://docs.cntd.ru/document/552378463.
26. Баринова В.А., Земцов С.П., Царева Ю.В. Предпринимательство и институты: есть ли связь на региональном уровне в России? // Вопросы экономики. 2018. № 6. С. 92–116.
27. Djankov S., McLiesh C., Ramalho R. Regulation and growth // Economics Letters. Vol. 92. 2006. No. 3. P. 395–401.
28. Eifert B. Do regulatory reforms stimulate investment and growth? Evidence from the doing business data 2003–07 // Working Paper No. 159. 2009. Washington, DC: CenterforGlobal Development.
29. Никитин А. Инвестиционный рейтинг как инструмент стимулирования эффективности управления развитием регионов России // Экономическая политика. 2016. № 6. С. 192–221.
30. Картаев Ф.С., Полунин К.Е. Влияет ли рейтинг инвестиционного климата на экономическое развитие региона? // Вопросы экономики. 2019. № 5. С. 90–102.