Индикаторы инновационного потенциала политико-экономического развития


Сергеев В. М.,

доктор исторических наук, кандидат физико-математических наук, профессор, директор Центра глобальных проблем Института международных исследований МГИМО МИД России, laris-pulena@rambler.ru

elibrary_id: 1447 |

Артюшкин В. Ф.,

кандидат политических наук, доцент кафедры математики, эконометрики и информационных технологий, старший научный сотрудник Центра глобальных проблем Института международных исследований МГИМО МИД России, ururur1@bk.ru

elibrary_id: 73848 |

DOI: 10.17976/jpps/2016.06.08

Правильная ссылка на статью:

Сергеев В. М., Артюшкин В. Ф. Индикаторы инновационного потенциала политико-экономического развития. – Полис. Политические исследования. 2016. № 6. С. 114-126. DOI: https://doi.org/10.17976/jpps/2016.06.08


Аннотация

В статье рассматривается новый подход к получению оценок политико- экономического развития стран. Он предполагает дополнение набора стандартных показателей теми результатами, которые дает моделирование процессов распространения Интернета, проводимое на базе доступной статистики количества интернет-подключений. Ретроспективный анализ данных позволяет определить вид модельной функции и подобрать значения ее параметров. В качестве такой функции выбрана функция логистического роста, которая хорошо описывает динамику распространения инноваций. В истории Интернета фиксировались этапы как постепенного, так и скачкообразного развития. Для их адекватного отражения в стандартную схему моделирования были внесены изменения. Статистические данные делились на два интервала, на каждом из которых строилась своя модельная кривая. Конечные результаты модели на первом интервале были исходными данными для модели на втором. Результаты моделирования, проведенного применительно к нескольким развитым и развивающимся странам, хорошо согласуются с особенностями процессов модернизации в каждой из них. Особенно полезно то, что моделирование позволяет получать важные числовые оценки, например, величину уровня стабилизации и соотношение скоростей распространения Интернета на первом и втором этапе. Выявленные существенные различия в характере динамики статистических рядов интернет-подключений для развитых и развивающихся стран были основанием для исследования их как индикаторов политико-экономического развития. Анализ взаимосвязи проводился через сравнение со статистическими показателями валового внутреннего продукта и занятости в сельском хозяйстве. Значимые взаимосвязи между этими показателями были отмечены в странах с переходной экономикой. В качестве одного из примеров была проанализирована статистика по Турции. Показано, что в настоящий момент резервы для инновационного развития у этой страны оказались исчерпаны. Поэтому для того, чтобы не допустить стагнации, ей необходимы поиск и запуск новых политико-экономических механизмов. Таким образом, предложенные в статье процедуры моделирования, прогнозирования и анализа взаимосвязей показателей расширяют информационную базу, пользуясь которой, эксперт может более объективно выстраивать оценки будущей динамики политико-экономического развития стран с переходной экономикой.

Ключевые слова
инновационный потенциал; показатель интернет-подключений; математическое моделирование; прогнозирование; индикаторы развития.


Список литературы

Артюшкин В.Ф. 2013. Перспективы второй волны глобального финансово-эко­номического кризиса. – Вестник МГИМО-Университета. № 4. С. 38‑42.

Бортвин Д.О., Лобза Е.В., Хасаншин Р.Р. 2010. Оценка инновационного потенциала через призму индикаторов развития информационного общества и экономики знаний. – Вестник международных организаций: образование, наука, новая экономика. № 1. С. 33‑50. Доступ: http://ecsocman.hse.ru/data/2011/05/06/1268032132/Monitoring_Systems.pdf (проверено 05.10.2016).

Готовность России к информационному обществу. Оценка возможностей и потребно­стей широкомасштабного использования информационно-коммуникационных технологий. 2001. Под ред. Т.В. Ершовой. М.: Издательство Института развития информационного общества. Доступ: http://unpan1.un.org/intradoc/groups/public/documents/un-dpadm/ unpan047685.pdf (проверено 05.10.2016).

Ерофеев А.А. 2010. Эконометрическая модель информатизации общества как средство управления его развитием. – Вопросы экономики и права. № 12. С. 165‑168.

Норт Д. 1997. Институты, институциональные изменения и функционирование эко­номики. М.: Фонд экономической книги “Начала”. 180 с.

Панарин А.С. 2000. Глобальное политическое прогнозирование. М.: Алгоритм. 44 с.

Штрик А.А. 2002. Информационное общество и новая экономика. – Совершенствование государственного управления на основе его реорганизации и информа­тизации. Мировой опыт. Под ред. В.И. Дрожжинова. М.: Эко-Трендз. 264 с.

Штрик А.А. 2009. Использование информационно-коммуникационных технологий для экономического развития и государственного управления в странах современного мира. – Информационные технологии. Приложение. № 6. 32 с.

Baily M.N., Chakrobarty A.K. 1988. Innovation and the Productivity Crisis. Washigton, DC: The Brookings Institution. 130 p.

Chen D. 2005. The Knowledge Economy, the KAM Methodology and World Bank Operations. The World Bank. URL: http://siteresources.worldbank.org/KFDLP/Resources/ KAM_Paper_WP.pdf (accessed 05.10.2016).

Information Economy Repot 20072008. Science and Technology for Development: the New Paradigm of ICT. 2007. N.Y., Geneva: United Nations. 386 p. URL: http://unctad.org/en/ Docs/sdteecb20071_en.pdf (accessed 05.10.2016).

The 2007 E-Readiness Rankings. Raising the Bar – A White Paper of the Economist Intelligence Unit. 2007. 21 p. 

Содержание номера № 6, 2016

Возможно, Вас заинтересуют:


Лурье С. В., Казарян Л. Г.,
Мировая политика и ее прогностические индикаторы. – Полис. Политические исследования. 2012. №2

Окунев И. Ю.,
Стэнфордская модель кризиса развития. – Полис. Политические исследования. 2009. №3

Акаев А. А.,
«Математическая модель должна быть хорошим подспорьем для политиков…» . – Полис. Политические исследования. 2009. №3

Ахременко А. С.,
Пространственное моделирование электорального выбора: развитие, современные проблемы и перспективы (II). – Полис. Политические исследования. 2007. №2

Ахременко А. С.,
Динамический подход к математическому моделированию политической стабильности . – Полис. Политические исследования. 2009. №3


полная версия страницы