Журнал «Экономические стратегии», рубрика: «Цифровое общество»


Кодирование показателей хозяйственной деятельности как ключевой фактор цифровой экономики

DOI: 10.33917/es-8.166.2019.102-109

Реализация национальных интересов Российской Федерации в области цифровой экономики, определенных в Указе Президента РФ от 9 мая 2017 г. № 203 «О стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017–2030 годы», возможна путем кодирования данных хозяйственной деятельности в цифровом виде и использования результатов их анализа, которые по сравнению с традиционными формами хозяйствования должны существенно повысить эффективность различных видов производства. В данной статье говорится о принципах кодирования различных показателей хозяйственной деятельности и о главном механизме их связанности для отражения данных в созданных новых формах: цифровом едином плане и цифровом аналитическом балансе. Представлена технология формирования «цифрового договора» и «цифровых документов-оснований» для создания нового механизма по автоматическому отражению бухгалтерских проводок в регистрах типового бухгалтерского учета и цифровом управленческом балансе

Источники:

1. Агеев А.И., Радина В.А. Методика цифровой экономики в части управления и контрольной деятельности в реальном секторе экономики // Экономические стратегии. 2019. № 3. С. 44–56.

2. Агеев А.И., Радина В.А. Методология формирования плана на основе инструментария цифровой экономики // Экономические cтратегии. 2019. № 4. С. 6–17.

Стратегия Трампа на выборах: нейроматематический ключ к глубинным слоям сознания американского избирателя

DOI: 10.33917/es-7.165.2019.78-93

Ключевым фактором, определяющим успех выборной стратегии Трампа, стало использование методов когнитивной нейрофизиологии — цифровой идентификации виртуального двойника реального избирателя в информационных и социальных сетях. Семантизация состояний сознания и психики индивидов, выявляемых в Глобальной сети, позволяет на основе вычислительных решений осуществить инкапсуляцию (схватывание) целостной позиции, устраивающей большинство доступных для мониторинга людей, с целью задания вектора устойчивой сходимости выборной платформы Трампа и взглядов описанного и проанализированного конкретного американского избирателя. Идентификация позволяет воздействовать на доминантный очаг эмоционально-образного блока для дистанционной когнитивной коррекции политической позиции людей в условиях стратегической бифуркации (выборы). Российские наработки в сфере нейроменеджмента личности также имеют большое научно-практическое значение

Источники:

1. Агеев А.И. Репертуар властвования // Экономические стратегии. 2013. № 8. С. 5.

2. 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.

3. Ветров Д.П. Машинное обучение — состояние и перспективы: Труды XV Всероссийской научной конференции RCDL’2013 // Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции. Ярославль: Ярославский государственный университет им. П.Г. Демидова, 2013. С. 21–27.

4. Агеев А.И. Выбор идентичности // Экономические стратегии. 2014. № 1. С. 5.

5. 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.

6. Агеев А.И. Предпринимательство: проблемы собственности и культуры. М.: Наука, 1991. 112 с.

7. Расследование Das Magazin: как Big Data и пара ученых обеспечили победу Трампу и Brexit [Электронный ресурс] // The Insider. URL: https://theins.ru/politika/38490.

8. Гнездицкий В.В., Корепина О.С., Чацкая А.В., Клочкова О.И. Память, когнитивность и эндогенные вызванные потенциалы мозга: оценка нарушения когнитивных функций и объема оперативной памяти без психологического тестирования // Успехи физиологических наук. 2017. № 1. С. 3–23.

9. Емелин К.Э., Ахапкин Р.В., Александровский Ю.А. Когнитивный профиль пациентов с депрессивными расстройствами и его значение для антидепрессивной терапии и социального функционирования // Обозрение психиатрии и медицинской психологии имени В.М. Бехтерева. 2018. № 1. С. 23–32.

10. Зеленина Н.В., Нагибович О.А., Овчинников Б.В., Юсупов В.В. Возможности использования современных достижений психогенетики в интересах профессионального психологического отбора в Вооруженных силах Российской Федерации // Вестник Российской военно-медицинской академии. 2016. № 3. С. 245–250.

11. Апанович З.В. Эволюция методов визуализации коллекций научных публикаций // Russian Digital Libraries Journal. 2018. № 1. С. 1–42.

12. Абрамов Е.С., Басан Е.С., Басан А.С. Разработка системы управления уровнем доверия в мобильной кластерной беспроводной сенсорной сети // Известия ЮФУ. Технические науки. 2015. № 7. С. 41–52.

13. Гриднев С.Е., Кургалин С.Д., Туровский Я.А. Моделирование поведения человека и его ошибок с использованием искусственных нейронных сетей // Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика. 2015. № 5-2. С. 249–253.

14. Цукерман В.Д. Математическая модель фазового кодирования событий в мозге // Математическая биология и биоинформатика. 2006. № 1-2. С. 97–107.

15. Иванов В.В., Коробова А.Н. Государственное и муниципальное управление с использованием информационных

технологий. М.: ИНФРА-М, 2011. 383 с.

16. Астахова Л.В. Информационное поведение пользователя цифровых ресурсов как объект технологического мониторинга в обществе, основанном на знаниях // Научно-техническая информация. Серия 1: Организация и методика информационной работы. 2018. № 10. С. 17–25.

17. Стриженко А.А. Изменение коммуникативных и социальных моделей поведения людей в цифровую эпоху: мифы и реальность // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2010. № 1. С. 57–61.

18. Иванов В.В., Коробова А.Н. Государственное и муниципальное управление с использованием информационных

технологий. М.: ИНФРА-М, 2011. 383 с.

19. Артеменков С.Л. Сетевое моделирование психологических конструктов // Моделирование и анализ данных. 2017. № 1. С. 9–28.

20. Дружинин В.Н., Бирюков С.Д., Воронин А.Н., Толоконникова Е.В. Психометрическое моделирование тестирования интеллекта и креативности // Информационный бюллетень РФФИ. 1996. № 4.

21. Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. Рефлексивные игры. М.: СИНТЕГ, 2003. 160 с.

22. Агарков В.А., Бронфман С.А., Божко С.А., Шерина Т.Ф., Гуртовенко И.Ю. Влияние социально-психологических факторов и особенностей культуры на ожидания российских пациентов от психотерапии // Вестник новых медицинских технологий. 2014. № 1. С. 204.

23. Дьячук П.П. (мл.), Дьячук П.П., Карабалыков С.А., Шадрин И.В. Диагностика неустойчивых когнитивных состояний активных агентов // Нейроинформатика-2016: Сб. науч. трудов: В 3 ч. М.: Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», 2016. С. 259–270.

24. Володенков С.В., Митева В.В. Особенности трансформации моделей массового информационного потребления в условиях эволюции технологий политической коммуникации // Гражданин. Выборы. Власть. 2019. № 2. С. 122–133.

25. Черниговская Т.В., Шелепин Е.Ю., Защиринская О.В. и др. Психофизиологические и нейролингвистические аспекты процесса распознавания вербальных и невербальных паттернов коммуникации. СПб.: ВВМ, 2016. 203 с.

26. Лефевр В.А. Рефлексия. М.: Когито-Центр, 2003. 495 с.

27. Райков А.Н. Конвергентный синтез когнитивной модели на основе глубокого обучения и квантовых семантик // International Journal of Open Information Technologies. 2018. Т. 6. № 12. С. 43–50.

28. Президент Дональд Трамп объявляет стратегию национальнойбезопасности [Электронный ресурс] // US. Embassy in Belarus. URL: https://by.usembassy.gov/be/президент-дональд-трамп-объявляет-ст/

29. Рогожникова Т.М. Политическая коммуникация и вербальная суггестия в формате психолингвистической парадигмы // Политическая лингвистика. 2019. № 2. С. 24–37.

30. Субботина Н.Д. Суггестия и контрсуггестия в обществе. М.: КомКнига, 2006. 208 с.

31. Смирнов И., Безносюк Е., Журавлев А. Психотехнологии. Компьютерный психосемантический анализ и психокоррекция на неосознаваемом уровне. М.: Прогресс, Культура, 1995. 416 с.

32. Выполняемые проекты [Электронный ресурс] // НИЦ «Курчатовский институт». URL: http://www.nrcki.ru/catalog/index.shtml?g_show=34693&path=3878,34693.

33. Научно-практические разработки / Институт психологии Российской академии наук [Электронный ресурс] // Институт психологии РАН. URL: http://www.ipras.ru/cntnt/rus/institut_p/nauchnopra.html.

34. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д. Мультиагентные системы и суперкомпьютерные технологии в общественных науках // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2017. № 5. С. 3–9.

35. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Сушко Е.Д., Сушко Г.Б. Моделирование социальных процессов на суперкомпьютерах: новые технологии // Вестник Российской академии наук. 2018. № 6. С. 508–518.

36. Денисов А.А., Денисова Е.В. Конструирование абстрактных сознаний // Информационные войны. 2013. № 1. С. 2–13.

37. Денисов А.А., Денисова Е.В. Теорема и парадокс барьера осознания // Экономические стратегии. 2015. № 5–6. С. 142–157.

38. Вайно А.Э., Кобяков А.А., Сараев В.Н. Образ Победы. М.: Институт экономических стратегий РАН, компания «GLOWERS», 2012. 140 с.

39. Психолингвистическая экспертная система ВААЛ [Электронный ресурс]. URL:http://www.vaal.ru/prog/rukov.php.

40. Аудиальная программа «Бименталь» [Электронный ресурс] // Mirmageric.ru. URL: https://mirmageric.ru/prs.php?str=bmental.

41. Бугаев А.С., Логинов Е.Л., Райков А.Н., Сараев В.Н. Семантика сетевых контактов // Научно-техническая информация. Серия 1: Организация и методика информационной работы. 2009. № 2. С. 33–36.

42. Агеев А.И., Логинов Е.Л. Нейроменеджмент личности. М.: Институт экономических стратегий, 2019. 120 с.

43. 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.

Архитектура национальной системы управления данными для создания проактивного искусственного интеллекта

DOI: 10.33917/es-7.165.2019.94-104

В статье исследуются два подхода к формированию национальной системы управления данными (НСУД). Первый подход базируется на использовании статистических данных для предиктивной аналитики с целью прогнозирования будущего. Однако для обеспечения общественного прогресса требуется проактивный подход, предполагающий создание такой НСУД, которую можно использовать для конструирования будущего, реализующего моральные ценности. Обосновывается, что проактивный подход должен базироваться на принципах экономической кибернетики, позволяющей разработать и внедрить проактивный искусственный интеллект (ИИ) для повышения эффективности управления экономикой. Его ядром является динамическая модель межотраслевого-межсекторного баланса (МОСБ), представляющая собой систему алгоритмов согласования заказов конечных потребителей и возможностей производителей. Таблица МОСБ, в которой представлены все взаимосвязи экономических агентов, определяет архитектуру НСУД для функционирования проактивного ИИ

Источники:

1. Schwab K. The Fourth Industrial Revolution: what IТ means, how to respond // Foreign Affairs, 2015. December.

2. Стать «властелином мира». Путин потребовал обеспечить «суверенитет» России в области искусственного интеллекта [Электронный ресурс] // Forbes. 2019. 30 мая. URL: https://www.forbes.ru/obshchestvo/376957-stat-vlastelinommira-putin-potreboval-obespechit-suverenitet-rossii-v-oblasti.

3. Ведута Е.Н. Цифровая экономика приведет к экономической киберсистеме // Международная жизнь. 2017. № 10.

4. Винер Н. Кибернетика, или Управление и связь в животном и машине. 2-е изд. М.: Наука, 1983. 344 с.

5. We Need a New Science of Progress. Humanity needs to get better at knowing how to get better [Электронный ресурс] // The Atlantic. 2019. July, 30. URL: https://www.theatlantic.com/science/archive/2019/07/weneed-new-science-progress/594946/?utm_term=2019-07-30T17%3A33%3A42&utm_medium=social&utm_source=twitter&utm_campaign=the-atlantic&utm_content=editpromo&fbclid=IwAR3luP91p_pevJCFtfMfuFDm8sgi28nIeDmSDTdyjlUxgnbP-IhoRX3NSg.

6. Почему СССР проиграл экономическую войну, а Запад проиграет сейчас [Электронный ресурс] // ИА REGNUM. 2019. 7 апреля. URL: https://regnum.ru/news/economy/2606859.html.

7. Ведута Н.И. Социально эффективная экономика. М.: РЭА имени Г.В. Плеханова, 1999.

8. План вернулся в экономику [Электронный ресурс] // Habr. URL: https://m.habr.com/ru/post/459898/?fbclid=IwAR3Lxg8eXpx986pDh53PVaUHepIc8QOrdcC1IrUAZ7YLXLKQ7kLraDrmt94.

9. Ведута Е.Н. Межотраслевой-межсекторный баланс. Механизм стратегического планирования экономики. М.: Академический проект, 2016.

Об архитектуре как системном подходе к развитию предприятия при цифровой трансформации бизнеса

DOI: 10.33917/es-7.165.2019.106-117

В статье архитектура предприятия характеризуется как «система систем», охватывающая бизнес-стратегию компании, IT-архитектуру и IT-стратегию и представляющая собой некую многомерную систему взаимосвязей и взаимодействий, управляемых архитектурным процессом и обеспечивающих в совокупности реализацию стратегических целей компании. Показано, что в условиях цифровой трансформации скорость технических и структурных изменений предприятий должна быть крайне высока, иначе организации не смогут осуществить свои стратегии и трансформировать свою структуру и новые конкуренты получат шанс на завоевание определенных позиций. Особого внимания в цифровой среде заслуживают процессы технологических изменений, которые требуют новых организационных возможностей. Раскрыт подход к развитию инновационной бизнес-модели как целенаправленной системы организационных изменений, основанной не столько на инновационных продуктах или процессах, сколько на системном технологическом базисе, характерном для высокотехнологичных предприятий. Показано, что роль и место стратегии в деятельности цифрового предприятия в отличие от предприятий, действующих на технологиях третьего и четвертого поколений, существенно изменяется в силу иной организационной структуры современных компаний, где стратегия неразрывно связана с архитектурой. В этих условиях стратегия выступает как инструмент развития предприятия и реализации его целей. Раскрытие системной концепции АП в целом и является целью настоящей статьи

Источники:

1. Блуммарт Т., Брук С., ван ден. Четвертая промышленная революция и бизнес: Как конкурировать и развиваться в эпоху сингулярности / Пер. с англ. М.: Альпина Паблишер, 2019. 204 с.

2. Эванс В. Ключевые стратегические инструменты. 88 инструментов, которые должен знать каждый менеджер / Пер. с англ. В.Н. Егорова. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2015. 456 с.

3. Пименов В.В., Кудрявцев Г.И. «Архитектура предприятия» — понятийный аппарат: практика использования и перспективы развития в современных условиях // Экономические стратегии. 2017. № 4. С. 146–163.

4. Кудрявцев Д.В., Арзуманян М.Ю. Архитектура предприятия: переход от проектирования IT-инфраструктуры к трансформации бизнеса» // Российский журнал менедж мента —Russian Management Journal. 2017. № 2. С. 193–224.

5. Кудрявцев Г.И., Пименов В.В. Диверсификация промышленности на основе ключевых компетенций предприятий ОПК: Сб. докладов Третьей конференции «Экономический потенциал промышленности на службе оборонно-промышленного комплекса». 24–25 октября 2017 г., Москва. М.: Финансовый университет при Правительстве РФ, 2017.

6. Михненко П.А. Теория организации: Учеб. М.: Московский финансово-промышленный университет «Синергия», 2013. 336 с.

7. Данилин А., Слюсаренко А. Архитектура и стратегия. «Инь» и «Янь» информационных технологий предприятия. М.: Интернет-университет информационных технологий, 2013. С. 140.

8. Цифровой бизнес: Учеб. / Под науч. ред. О.В. Китовой. М.: ИНФРА-М, 2018. 418 с.

9. Управление изменениями: Хрестоматия. 2-е изд. / Пер. с англ. под ред. Г.В. Широковой; Высшая школа менеджмента СПбГУ. СПб.: Изд-во «Высшая школа менеджмента», 2010. 496 с.

10. Кожевина О.В. Управление изменениями: Учеб. пособие. М.: ИНФРА, 2013. 286 с.

11. Ханнан М.Т., Фриман Дж. Структурная инерция и организационные изменения // Управление изменениями: Хрестоматия. 2-е изд. / Пер. с англ. под ред. Г.В. Широковой; Высшая школа менеджмента СПбГУ. СПб., 2010. С. 2–37.

12. Барнетт У.П., Кэрролл Г.Р. Моделирование внутриорганизационных изменений // Управление изменениями: Хрестоматия. 2-е изд. / Пер. с англ. под ред. Г.В. Широковой; Высшая школа менеджмента СПбГУ. СПб., 2010. С. 38–63.

13. Beer S. Brain of the Firm [Электронный ресурс] // Псевдология. URL: http://www.pseudology.org/Reklama/Beer_S_Mozg_firmy2.pdf.

14. Гассман О. Бизнес-модели: 55 лучших шаблонов / Пер. с англ. 2-е изд. М.: Альпина Паблишер, 2017. 432 с.

15. Квинт В. Стратегическое управление и экономика на глобальном формирующемся рынке. М.: Бизнес-Атлас, 2012. С. 626.

16. Виханский О.С. Стратегическое управление: Учеб. М.: Гардарики, 2002. 296 с.

17. Экономическая стратегия фирмы / Под ред. проф. А.П. Градова. СПб.: Специальная литература, 2003.

18. Клейнер Г.Б. Стратегия предприятия. М.: Дело, 2008. С. 341.

19. Перерва А., Еранов С., Иванов В., Сергеев С. Путь IT-менеджера. Управление проектной средой и IT-проектами. СПб.: Питер, 2016. 320 с.

 

Тернистый путь, или Почему государство не должно «ждать» появления цифровых платформ

DOI: 10.33917/es-6.164.2019.106-113

Эпоха цифровых перемен касается всех. Под лозунгом цифровизации государственные органы начали реализацию национальных проектов, понимая под этим в основном создание ГИСов, инфраструктуры и электронных сервисов. Крупный бизнес, чувствуя новые прибыльные возможности, пробует себя в строительстве платформ и разработке новых технологий, постепенно заполняя цифровое пространство и оставляя все меньше и меньше места для осуществления обязанностей, закрепленных за государственными органами Конституцией, в новых экономических условиях. При этом налицо усиление экспансии «наших западных партнеров», особенно в отраслевых направлениях. И только малый и средний бизнес остался в стороне от «цифры» — ни желания, ни капитала у этого сегмента экономики просто нет. Работа госорганов по старым шаблонам, ожидание, что бизнес придумает и разработает все сам, а министерствам и ведомствам останется лишь выбрать и поощрить «лучшие кейсы», генерация презентаций на форумах вместо реальных шагов диагностирует растерянность наших «цифровых лидеров», отсутствие четкого видения трансформации существующих процессов и дальнейшего развития государственного управления в условиях цифровой экономики. Предлагаем вашему вниманию статью, которая раскроет подход к созданию новой экономической модели управления — государственных цифровых платформ. Описанные решения показаны авторами на примере транспортно-логистического комплекса Российской Федерации.

Источники:

1. Аверьянов М.А., Евтушенко С.Н., Кочетова Е.Ю. Когда спадает цифровой ажиотаж: две стратагемы для государственного управления // Экономические стратегии. 2019.

№ 2. С. 30–37.

2. Аверьянов М.А., Евтушенко С.Н., Кочетова Е.Ю. Государство и экономика: новые цифровые возможности // Экономические стратегии. 2017. № 5. С. 106–112.

3. Цифровой эффект [Электронный ресурс] // РБК. URL: https://plus.rbc.ru/news/5d1466b47a8aa93b0e2b365f.

 

Цифровизация экономики и энергетики: перспективы и проблемы

DOI: 10.33917/es-6.164.2019.96-105

В статье рассматриваются основные перспективы и проблемы развития концепции цифровизации не только Индустрии 4.0 (четвертого поколения), но и всех звеньев новой цивилизации, основанной на энергоинформационном представлении экоса — нашего планетарного дома, включая экономику (систему хозяйственной деятельности), экологию (систему гармонизации отношений человека с окружающей средой) и энергетику как систему жизнеобеспечения и самой жизнедеятельности в этом доме

Источники:

1. Шваб К. Четвертая промышленная революция. М.: Эксмо, 2017.

2. Кеелава А.В., Буданов В.Г., Румянцев В.Ю. и др. Введение в «Цифровую» экономику / Под общ. ред. А.В. Кешелава. Кн. 1 «На пороге „цифрового“ будущего». М.: ВНИИГеосистем, 2017. С. 28.

3. Бушуев В.В. Энергетический потенциал и устойчивое развитие. М.: Энергия, 2006. 320 с.

4. Васильев В.В., Бушуев В.В., Кобец Б.Б., Лизалек Н.Н. Интеллектуальное развитие электроэнергетики с участием«активного потребителя» // Энергетическая политика. 2013. 84 с. Приложение.

5. Бердников Р.Н., Бушуев В.В., Васильев С.Н. и др. Концепция интеллектуальной электроэнергетической системы с активно-адаптивной сетью / Р.Н. Бердников, В.В. Бушуев, С.Н. Васильев, Ф.В. Веселов, Н.И. Воропай, И.О. Волкова, А.М. Гельфанд, Ю.А. Дементьев, В.В. Дорофеев, П.Ю. Корсунов, И.А. Косолапов, Т.В. Купчиков, Ю.Н. Кучеров, Ю.И. Моржин, Н.Л. Новиков, Ю.А. Тихонов, Ю.Г. Шакарян, И.Б. Ядыкин / Под ред. В.Е. Фортова, А.А. Макарова. М., 2012. 236 с.

6. Инновационная электроэнергетика – 21 / Под ред. В.М. Батенина, В.В. Бушуева, Н.И. Воропая. М., 2017. 584 с.

 

Цифровая навигация в матрице реальностей: оперирование бифуркационными траекториями движения ключевых точек будущего на «дереве» ветвящихся событийных цепочек

DOI: 10.33917/es-5.163.2019.48-55

Целью статьи является рассмотрение возможностей оперирования вероятностями реальности (понимаемой как интерпретация человеком картины окружающего реального и выдуманного мира с вытекающими линиями поведения) для противодействия системным сбоям в работе механизмов управления социумом. Предлагается идентификация системно-параметрических взаимосвязей, в том числе величины перетоков информации и ее вычислительной обработки, кластеризации, доработки и использования при реализации технологии «разведки будущего» в рамках некой суперсистемы цифровой структуры управления социумом. Формируются возможности проникновения на уровень сознательной (смысловой) и бессознательной (эмоциональной) интерпретации событий, когда необходимо обеспечить у личностей и их групп логические цепочки (событийные ряды) трактовки истории и интерпретацию событий в отношении проблем, которые могут повлиять на поддержание стабильности базового образа будущего. Создается возможность для навигации по контролируемому набору возможных траекторий движения ключевых точек будущего на «дереве» ветвящихся событийных цепочек при управлении социумом в рамках процесса формирования материального будущего, реализуемого через самоподстройку окружающей субъективной реальности к «матрице ключевых смысловых образов» в направлении базового образа будущего

Источники:

1. 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.

2. Добрынин А.П., Черных К.Ю., Куприяновский В.П. и др. Цифровая экономика — различные пути к эффективному применению технологий (BIM, PLM, CAD, IOT, SMART CITY, BIG DATA и др.) // International Journal of Open Information Technologies. 2016. № 1. С. 4–11.

3. Бугаев А.С., Логинов Е.Л., Райков А.Н., Сараев В.Н. Семантика сетевых контактов // Научно-техническая информация. Серия 1: Организация и методика информационной работы. 2009. № 2. С. 33–36.

4. Агеев А.И. Будущее России: в тисках истории, хаоса и сценариев // Мир России: Социология, этнология. 2010. № 1. С. 126–162.

5. Нестик Т.А. Коллективный образ будущего: социально-психологические аспекты прогнозирования // Вопросы психологии. 2014. № 1. С. 3–13.

6. Розин М.Д., Мощенко И.Н., Джикаев Д.А. Моделирование политической напряженности методами семантического дифференциала и теории катастроф // Математический форум (Итоги науки. Южный федеральный округ). 2010. С. 341–352.

7. 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.

8. Логинов Е.Л., Шкута А.А., Борталевич В.Ю. Цифровая технология разведки будущего: противодействие неизвестным угрозам в будущих периодах, которые характеризуются высокой степенью неопределенности развития событийных цепочек и нелинейностью причинно-следственных связей // Искусственные общества. 2018. № 4.

9. Николаев В.И., Толстых Н.Н. Конфликтное взаимодействие инфокоммуникационных систем // Теория и техника радиосвязи. 2018. № 2. С. 72–84.

10. Неганов В.А., Антипов О.И., Неганова Е.В. Фрактальный анализ временных рядов, описывающих качественные преобразования систем, включая катастрофы // Физика волновых процессов и радиотехнические системы. 2011. № 1. С. 105–110.

11. Минаев В.А., Сычев М.П., Вайц Е.В. и др. Моделирование информационно-психологических воздействий на социум в случае независимых параллельных межличностных коммуникаций в социальных подгруппах // Информация и безопасность. 2017. № 3. С. 352–355.

12. Муртазина Е.П., Журавлев Б.В. Системный анализ нейрофизиологических показателей целенаправленного внимания при изучении испытуемыми инструкции выполнения последующей деятельности // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2014. № 8. С. 22–27.

13. Магницкий Н.А. Использование методов хаотической динамики для обнаружения атак на ресурсы распределенных информационных систем // Труды Института системного анализа Российской академии наук. 2015. № 1. С. 57–59.

14. Бондарко В.М., Бондарко Д.В., Солнушкин С.Д., Чихман В.Н. Моделирование результатов психофизических экспериментов нейронными сетями // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2018. № 5. С. 31–33.

15. Пителинский К.В. Инновационные и информационные технологии как средства захвата и удержания власти // Вестник Московского института лингвистики. 2015. № 8. С. 130–135.

16. Подшивалов Г.К. Метод прогнозирования стохастических процессов с изменяющимися фазовыми режимами // Управление риском. 2012. № 1. С. 20–29.

17. Першина М.П., Нечай Е.Е., Васильева Т.А. Цветные революции на постсоветском пространстве: новые технологии государственных переворотов // Этносоциум и межнациональная культура. 2017. № 3. С. 114–127.

18. Райков А.Н. Когнитивное программирование // Экономические стратегии. 2014. № 4. С. 108–113.

19. Ковалева М.Е., Булыгина В.Г. Психофизиологические предикторы психической адаптивности у специалистов опасных профессий (на примере военнослужащих) // Психология и право. 2017. № 4. С. 137–150.

20. Рязанов Д.Ю. Моделирование и анализ процессов трансформации личности современного человека с использованием методов теории катастроф // Вестник МГТУ Станкин. 2010. № 2. С. 143–151.

21. Намиот В.А., Чернавский Д.С. «Непредсказуемость квантового мира» и логические катастрофы // Биофизика. 2003. № 6. С. 1147–1150.

22. Тимофеев А.И., Дмитриева В.А. Мыслящие системы и проблемы нашей цивилизации // Искусственный интеллект. 2014. № 4. С. 116–122.

23. Городецкий А.Е., Тарасова И.Л., Зиняков В.Ю. Комбинированное логико-вероятностное и лингвистическое моделирование отказов сложных систем // Информационно-управляющие системы. 2015. № 1. С. 35–42.

24. Пановский В.Н., Пантелеев А.В. Интервальные методы синтеза нейроуправления нелинейными детерминированными динамическими системами // Вестник воздушно-космической обороны. 2017. № 4. С. 112–116.

25. Щербань И.В., Иванов С.В., Щербань О.Г. Стратегия управления игроком-союзником в задаче нелинейной дифференциальной игры с терминальными ограничениями // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2018. № 1. С. 21–26.

Распределенная модель производства и новые установки в национальных экономических стратегиях

DOI: 10.33917/es-5.163.2019.40-46

Статья посвящена распределению производственного процесса по звеньям глобальных стоимостных цепочек, участию стран в таких цепочках и вытекающим отсюда установкам в национальной политике роста. Отдельное внимание уделено специфике российской ситуации.

Источники:

1. Смородинская Н.В. Глобализиро ванная экономика: от иерархий к сетевому укладу. М.: Институт экономики РАН, 2015.

2. Смородинская Н.В. Усложнение организации экономических систем в условиях нелинейного развития // Вестник Института экономики РАН. 2017. № 5. С. 104–115.

3. Смородинская Н.В., Катуков Д.Д. Распределенное производство и «умная» повестка национальных экономических стратегий // Экономическая политика. 2017. № 6. С. 72–101.

4. Gereffi G., Humphrey J., Kaplin sky R. et al. Introduction: Globalisation, value chains and development // IDS Bulletin. 2001. Vol. 32. N 3. P. 1–8.

5. Cattaneo O., Gereffi G., Staritz C. Global value chains in a postcrisis world: Resilience, consolidation, and shifting end markets // Global value chains in a postcrisis world: A development perspective. Washington, DC: World Bank, 2010. P. 3–20.

6. OECD. Interconnected economies: B enefiting from global value chains. Paris: OECD Publishing, 2013.

7. SIA, Nathan Associates. Beyond bo rders: The global semiconductor value chain. Washington, DC: Nathan Associates, 2016.

8. Baldwin R.E. Trade and industrial ization after globalization’s second unbundling: How building and joining a supply chain are different and why it matters // Globalization in an age of crisis: Multilateral economic cooperation in the twenty-first century / R.C. Feenstra, A.M. Taylor (eds.). Chicago, IL: University of Chicago Press, 2013. P. 165–212.

9. Taglioni D., Winkler D. Making glo bal value chains work for development. Washington, DC: World Bank, 2016.

10. Hausmann R., Hwang J., Rodrik D. What you export matters // Journal of Economic Growth. 2007. Vol. 12. N 1. P. 1–25.

11. Hausmann R., Hidalgo C.A., Bustos S. et al. The atlas of economic complexity: Mapping paths to prosperity. Cambridge, MA: MIT Press, 2013.

12. Ivanova I.A., Smorodinskaya N.V., Leydesdorff L. On measuring complexity in a post-industrial economy: The ecosystem’s approach // Quality & Quantity (International Journal of Methodology). 2019. February (on-line), pp. 1–16. DOI: https://doi.org/10.1007/511135-019-00844-2.

13. Lanz R., Maurer A. Services and glo bal value chains: Servicification of manufacturing and services networks // Journal of International Commerce, Economics and Policy. 2015. Vol. 6. N 3. P. 1–18.

14. Dedrick J., Kraemer K.L. Intangible assets and value capture in global value chains: The smartphone industry. WIPO Economic Research Working Papers. 2017. N 41.

15. Samper L.F., Giovannucci D., Vieira L.M. The powerful role of intangibles in the coffee value chain. WIPO Economic Research Working Papers. 2017. N 39.

16. НИУ ВШЭ. Структурные аспекты торгово й политики России. М.: ИД ВШЭ, 2019.

17. Кадочников П.А., Кнобель А.Ю., Синельников-Мурылев С.Г. Открытость российской экономики как источник экономического роста // Вопросы экономики. 2016. № 12. С. 26–42.

Инструментарий цифровой экономики для решения проблем раздельного учета результатов финансово-хозяйственной деятельности

DOI: 10.33917/es-5.163.2019.28-39

Главной проблемой в управлении экономикой на предприятиях оборонно-промышленного комплекса является раздельный учет результатов финансово-хозяйственной деятельности в части введения отдельных банковских и лицевых счетов по каждому контракту с покупателем конкретного вида продукции для установления контроля над расходами по платежам по цепи кооперации исполнителей в рамках требований государственного регулирования государственного оборонного заказа. Физическое деление финансовых потоков каждого предприятия ОПК по отдельным счетам уже привело к резкому росту количества счетов — от нескольких единиц до полутора тысяч — и к значительному увеличению задолженности по кредитам, которая за полгода удвоилась и на июль 2019 г. составила более 2 трлн руб. Проблема усиливается из-за противоречивых требований нормативных правовых актов, что приводит к необходимости заполнения форм отчетов, отражающих различную структуру цены контракта по ГОЗ, для представления в Минобороны и органы Федерального казначейства. Но главное, они противоречат экономической сущности операций, отраженных в бухгалтерском учете, и не обеспечивают контроля за платежами, так как выбранная технология реализации ошибочна. Требуется кардинально изменить подход к решению обозначенной проблемы, которая может быть устранена только путем разработки инновационной модели цифровой системы управления экономической деятельностью через отражение данных хозяйственной деятельности в кодах показателей объектов учета и кодах хозяйственных операций в цифровом виде. А главное — необходимо осуществлять все платежи с одного лицевого счета, реально учитывая финансово-экономические потоки, отражающие хозяйственные операции по методу начисления и кассовому методу, для реализации раздельного учета результатов финансово-хозяйственной деятельности и установления действенного контроля за расходами по платежам.

Цифровой Роспатент: новые возможности для бизнеса

DOI: 10.33917/es-5.163.2019.16-27

По инициативе Федеральной службы по интеллектуальной собственности (Роспатент) в «Основных направлениях деятельности Правительства Российской Федерации на период до 2024 года», утвержденных Председателем Правительства РФ Д.А. Медведевым 29 сентября 2018 г., был выделен отдельный раздел, в котором определен круг задач, охватывающих все аспекты развития интеллектуальной собственности, важнейшей из которых является формирование комфортной для правообладателей системы государственных услуг.