Ставки сделаны
Страница автора: Александр Агеев
Постправда
Пятилетие евразийской интеграции: статистический анализ основных экономических результатов
Ключевые слова:
,
,
,
,
,
,
DOI: 10.33917/es-8.166.2019.48-57
За пять лет после подписания Договора о Евразийском экономическом союзе накоплен опыт интеграции, выявлены ее плюсы и минусы, потенциал и препятствия на пути развития ЕАЭС. Точность оценок пятилетней динамики интеграции влияет на эффективность решений о ее дальнейшем развитии. Полная, достоверная, качественная статистическая оценка экономического состояния Союза является необходимой базой его успешной динамики на новом этапе
Источники:
|
1. Статистика ЕАЭС [Электронный ресурс] // Евразийская экономическая комиссия. URL: http://www.eurasiancommission.org/ru/act/integr_i_makroec/dep_stat/union_stat/Pages/default.aspx. 2. UNCTAD [Сайт]. URL: https://unctadstat.unctad.org/wds/ReportFolders/reportFolders.aspx?sCS_ChosenLang=en. 3. Международные сравнения [Электронный ресурс] // Федеральная служба государственной статистики. URL: https://www.gks.ru/incomparisons. 4. Договор о Таможенном кодексе Евразийского экономического союза [Электронный ресурс] // Правовой портал ЕАЭС. URL: https://docs.eaeunion.org/docs/ru-ru/01413569/itia_12042017. 5. Декларации о дальнейшем развитии интеграционных процессов в рамках ЕАЭС [Электронный ресурс] // Правовой портал ЕАЭС. URL: https://docs.eaeunion.org/docs/ruru/01420213/ms_10122018. 6. Эффективность аналитики как показатель зрелости государства [Электронный ресурс] // Общественная палата Российской Федерации. URL: https://www.oprf.ru/press/news/2019/newsitem/51522. 7. Окно в Европу: как Китай запустил новый «Шелковый путь» в обход России [Электронный ресурс] // РБК. 2015. 15 декабря. URL: https://www.rbc.ru/politics/15/12/2015/56703a6d9a7947f88a89ae7d. 8. «Шелковый путь»: мимо Москвы в Лондон [Электронный ресурс] // Газета.ru. 2017. 30 октября. URL: https://www.gazeta.ru/business/2017/10/30/10962968.shtml.
|
Кодирование показателей хозяйственной деятельности как ключевой фактор цифровой экономики
Ключевые слова:
,
,
,
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. |
Презумпция несвободы?
DOI: 10.33917/es-7.165.2019.5
Миграция как ресурс мировой экономики
Ключевые слова:
,
,
,
,
,
DOI: 10.33917/es-7.165.2019.58-65
Представленные в статье социодемографические тренды показывают, что глобальная миграция становится качественно новым вызовом. Из категории преимущественно гуманитарной она превращается в фактор глобальной экономической и технологической конкурентоспособности
Источники:
|
1. Капица С.П. Общая теория роста человечества. Как рос и куда идет мир человека [Электронный ресурс] // Никитский клуб. URL: http://nikitskyclub.ru/wp-content/uploads/2015/02/Спецвыпуск-2.pdf. 2. Measuring digital development: Facts and figures 2019 [Электронный ресурс] // Committed to connecting the world. URL: https://www.itu.int/en/ITU-D/Statistics/Pages/facts/default.aspx. 3. Народонаселение [Электронный ресурс] // Организация Объединенных Наций. URL: https://www.un.org/ru/sections/issues-depth/population/ 4. World Population Prospects 2019 [Электронный ресурс] // United Nations. URL: https://population.un.org/wpp/default.aspx?aspxerrorpath=/wpp |
Стратегия Трампа на выборах: нейроматематический ключ к глубинным слоям сознания американского избирателя
Ключевые слова:
,
,
,
,
,
,
,
,
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. |
Тернистый путь, или Почему государство не должно «ждать» появления цифровых платформ
Ключевые слова:
,
,
,
,
,
,
,
,
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.
|
Очень «Большие данные»
