Смирнов В.В.кандидат экономических наук, доцент кафедры отраслевой экономики факультета управления и социальных технологий, Чувашский государственный университет имени И.Н. Ульянова, Чебоксары, Российская Федерация v2v3s4@mail.ru https://orcid.org/0000-0002-6198-3157 SPIN-код: 3120-4077
Предмет. Поведение финансовой и социально-экономической систем. Цели. Выявить характеристики функционирования и развития российских финансовой и социально-экономической систем как в отдельности, так и в зависимости от результатов исследования, предполагаемом симбиозе либо сосуществовании. Методология. Исследование основано на холистическом подходе с применением методов статистического и кластерного анализа. Результаты. Пояснена сущность финансовой и социально-экономической систем и раскрыты научные аспекты возможного взаимодействия. Финансовая система проявляет себя как система функциональная, ориентированная на оптимальность процессов, позволяющая себе значительные изменения в деятельности при относительно стабильной структуре. Социально-экономическая система — в большей мере структурная система, ориентированная на качество подсистем. Редукция результатов анализа поведения российской финансовой системы позволила выявить, помимо функциональной сбалансированности по структуре, ее ориентированность на формирование чистых иностранных активов Банком России и изъятие излишней ликвидности депозитными корпорациями. Российская социально-экономическая система сконцентрирована на решении проблемы обеспечения темпов прироста ВВП и ВНД в долл. США и по ППС на душу населения, сохранении темпов прироста занятости и снижении безработицы. Область применения. Результаты исследования будут полезны для формирования новых компетенций относительно разработки и реализации мер стимулирования развития национальной экономики. Выводы. Поведение финансовой системы определяется целенаправленной деятельностью по сохранению функциональности механизма изъятия излишней ликвидности депозитными корпорациями, позволяющего наращивать Банку России чистые иностранные активы. Поведение социально-экономической системы обусловлено высокими темпами урбанизации населения, расходующего значительную долю от потребления на здравоохранение. Слабая взаимообусловленность финансовой и социально-экономической систем указывает на отсутствие симбиоза и наличие лишь простого их сосуществования.
Ключевые слова: поведение, симбиоз, сосуществование, социально-экономическая система, финансовая система
Список литературы:
Freestone D.M., Balcı F. Bayesian Behavioral Systems Theory. Behavioural Processes, 2019, vol. 168. URL: Link
Gignoux J., Cherel G., Davies I.D. et al. Emergence and Complex Systems: The Contribution of Dynamic Graph Theory. Ecological Complexity, 2017, vol. 31, pp. 34–49. URL: Link
Johnson J.J., Tolk A., Sousa-Poza A. A Theory of Emergence and Entropy in Systems of Systems. Procedia Computer Science, 2013, vol. 20, pp. 283–289. URL: Link
Аганбегян А.Г. Как возобновить социально-экономический рост в России? // Экономическое возрождение России. 2017. № 3. С. 11—20.
Аганбегян А.Г. Будущее России зависит больше всего от развития нашей финансовой системы // Научные труды Вольного экономического общества России. 2019. Т. 215. № 1. С. 170—194.
Глазьев С.Ю. Закономерность смены мирохозяйственных укладов в развитии мировой экономической системы и связанных с ними политических изменений // Наука. Культура. Общество. 2016. № 3. С. 5—45.
Глазьев С.Ю. Стабилизация валютно-финансового рынка как необходимое условие перехода к устойчивому развитию // Экономика региона. 2016. Т. 12. № 1. С. 28—36. URL: Link
Маевский В.И., Малков С.Ю., Рубинштейн А.А., Красильникова Е.В. Об одном направлении развития мезоэкономической теории // Journal of Institutional Studies. 2019. Т. 11. № 3. С. 21—38. URL: Link
Криничанский К.В., Фатькин А.В. Анализ тенденций посткризисного развития финансовых систем российских регионов // Региональная экономика: теория и практика. 2016. № 10. С. 75—91. URL: Link
Lazar J., Feng J.H., Hochheiser H. Statistical Analysis. In: Research Methods in Human Computer Interaction. Morgan Kaufmann, 2017, 560 p. URL: Link
Schofield S. Impressive Statistical Analysis. Science and Public Policy, 1993, vol. 20, iss. 3, pp. 214–215. URL: Link
Adolfsson A., Ackerman M., Brownstein N.C. To Cluster, or Not to Cluster: An Analysis of Clusterability Methods. Pattern Recognition, 2019, vol. 88, pp. 13–26. URL: Link
Favero L.P., Belfiore P. Cluster Analysis. In: Data Science for Business and Decision Making. Academic Press, 2019, pp. 311–382. URL: Link
