Ускорение цифровой трансформации промышленных предприятий и переход к экономике данных приводят к росту потребности в эффективных инструментах внутрифирменного планирования.
В статье анализируется роль цифровых двойников в управлении сложными производственными процессами, прогнозировании изменений и оптимизации использования ресурсов. Актуальность темы обусловлена усилением конкуренции, изменением социально-экономической среды, в которой работают промышленные предприятия, и появлением нового типа конкурентных преимуществ для компаний, основанных на способности работать с данными и выстраивании цифровых моделей планирования и оперативного реагирования на изменения.
Целью статьи является исследование роли цифровых двойников в обеспечении внутрифирменного планирования на промышленных предприятиях в условиях формирующейся экономики данных. Особое внимание уделено их способности предоставлять непрерывную обратную связь, что позволяет оперативно корректировать планы и минимизировать риски.
Методология основана на системном анализе научных публикаций, кейсов и данных, относящихся к этому направлению исследований, с применением общенаучных методов сравнения, синтеза и логического обобщения.
Показаны преимущества технологии цифровых двойников, такие как снижение временных затрат, повышение качества принятия решений и развитие культуры работы с данными. Подчеркивается, что внедрение технологии цифровых двойников способствует сокращению издержек, повышению производительности и оптимизации ресурсов, обеспечивая предприятиям конкурентные преимущества.
Особое внимание в статье уделено роли данных, представляющих собой основной и важнейший ресурс цифровой экономики, так как измерение, сбор, обработка и использование больших объемов экономических данных являются решающими элементами успешного внедрения цифровых двойников.
Показано, что цифровые двойники приобретают статус центрального универсального инструмента внутрифирменного планирования и управления в условиях турбулентной экономической среды и формируемой экономики данных, где гибкость, скорость адаптации и точность решений приобретают стратегическое значение.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
Современная мировая экономика переживает масштабную цифровую трансформацию, которая существенно меняет характер ведения бизнеса во всех секторах.
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Абрамов В.И., Андреев В.Д. Первый год реализации программ цифровой трансформации в регионах России: проблемы и результаты. Вопросы государственного и муниципального управления. 2024;(2):110-128. DOI: 10.17323/1999-5431-2024-0-2-110-128 EDN: XCTAJM
2. Garcia O.B., Gomez-Conde J. de las Heras E. Debt pressure and interactive use of control systems: Effects on cost of debt. Management Accounting Research. 2018;40(3):27-46. DOI: 10.1016/j.mar.2017.10.001
3. World Economic Forum. Global Lighthouse Network: Four Durable Shifts for a Great Reset in Manufacturing. White Paper. Sept. 2020. Available at: https://www3.weforum.org/docs/WEF_GLN_2020_Four_Durable_Shifts_In_Manufacturing.pdf (accessed on 18.07.2024).
4. Gregolinska E., Khanam R., Lefort F., Parthasarathy P. Capturing the true value of Industry 4.0. Available at: https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/capturing-the-true-value-of-industry-four-point-zero#/ (дата обращения: 23.02.2026).
5. Queiroz M.M., Ivanov D., Dolgui A., Wamba S.F. Impacts of epidemic outbreaks on supply chains: mapping a research agenda amid the COVID-19 pandemic through a structured literature review. Annals of Operations Research. 2020;319(3):1159-1196. DOI: 10.1007/s10479-020-03685-7 EDN: ALSRJD
6. Абрамов В.И., Гордеев В.В., Столяров А.Д. Цифровые двойники: характеристики, типология, практики развития. Вопросы инновационной экономики. 2024;14(3):691-716. DOI: 10.18334/vinec.14.3.121484 EDN: UKAJFT
7. Гордеев В.В., Столяров А.Д., Абрамов В.И. Роль цифровых двойников в управлении производством и базовые принципы их создания. Экономика и управление: теория и практика. 2024;10(1):29-39. EDN: FOTNAH
8. Hasan M. Decoding Digital Twins: Exploring the 6 main applications and their benefits. IoT Analytics. March 7, 2023. Available at: https://iot-analytics.com/6-main-digital-twin-applications-and-their-benefits/ (accessed on 18.07.2024).
9. Digital Twin Market Size, Share $ Growth. 2025-2030. Available at: https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/digital-twin-market-225269522.html (accessed on 18.07.2024).
10. Groombridge D. Gartner: Top Strategic Technology Trends 2023. Available at: https://emt.gartnerweb.com/ngw/globalassets/en/publications/documents/2023-gartner-top-strategic-technology-trends-ebook.pdf (accessed on 18.07.2024).
11. Абрамов В.И., Ломакин В.А., Столяров А.Д. Цифровая экосистема региона как перспективная модель территориального развития экономики. Информационное общество. 2024;(6):16-27. EDN: ABKYFQ
12. Hedberg T., Lubell J., Fischer L., Maggiano L., Feeney A.B. Testing the digital thread in support of model-based manufacturing and inspection. Journal of Computing and Information Science in Engineering. 2016;16(2):1-10. DOI: 10.1115/1.4032697
13. Schumann R. Preface: big data and analytics. In: Linnhoff-Popien C., Schneider R., Zaddach M. (eds). Digital marketplaces unleashed. Berlin. Heidelberg: Springer; 2018. Р. 633-636. DOI: 10.1007/978-3-662-49275-8_56
14. Bonvino C., Giorgino M. A valorization framework to strategically manage data for creating competitive value. International Journal of Production Economics. 2024;269:109152. DOI: 10.1016/j.ijpe.2024.109152 EDN: RDJXFH
15. Attaran S., Attaran M., Celik B.G. Digital Twins and industrial Internet of Things: Uncovering operational intelligence in industry 4.0. Decision Analytics Journal. 2024;10:100398. DOI: 10.1016/j.dajour.2024.100398 EDN: BPDTNJ
16. Абрамов В.И., Гордеев В.В., Столяров А.Д. Цифровая трансформация промышленных предприятий в цифровые бизнес-экосистемы: структурные компоненты и практические аспекты реализации. Фундаментальные исследования. 2024;(9):78-85. DOI: 10.17513/fr.43680 EDN: EFIZBI
17. Gürdür Broo D., Schooling J. Towards data-centric decision making for € smart infrastructure: Data and its challenges. IFAC-PapersOnLine. 2020;53(3):90-94. DOI: 10.1016/j.ifacol.2020.11.014 EDN: CVNFGT
18. Развитие экономических систем: теория, методология, практика. Под ред. Б.Н. Герасимова. Пенза: ПГАУ; 2024. 275 c. EDN: DEEVCS
19. Жарасов Б.С., Абрамов В.И. Цифровые двойники в управлении производством: принципы создания, проблемы внедрения и перспективы развития. Современная экономика: проблемы и решения. 2024;(6):80-94. DOI: 10.17308/meps/2078-9017/2024/6/80-94 EDN: WCDNVP
20. Актуальные проблемы бухгалтерского учета, аудита и анализа в современных условиях. Под ред. Н.Н. Бондиной. Пенза: ПГАУ; 2025. 297 c. EDN: IETCMK
21. Bolton R.N., Mccoll-Kennedy R.J., Cheung L., Gallan A.S., Orsingher Ch., Witell L., Zaki M. Customer experience challenges: Bringing together digital, physical and social realms. Journal of Service Management. 2018;29(1):776-808. DOI: 10.1108/JOSM-04-2018-0113
22. Negri N., Berardi S., Fumagalli S. MES-integrated digital twin frameworks. Journal of Manufacturing Systems. 2020;56(6):58-71. DOI: 10.1016/j.jmsy.2020.05.007 EDN: SBZCGX
23. Juarez M., Botti V., Giret A. Digital Twins: Review and challenges. Journal of Computing and Information Science in Engineering. 2021;21(3):030802. DOI: 10.1115/1.4050244 EDN: XDOFIB
24. Абрамов В.И., Андреев В.Д. Сравнительный анализ цифровых двойников регионов. Информационное общество. 2023;(4):106-117. EDN: ULSHWD
25. Moshood T.D., Rotimi J.O.B., Shahzad W., Bamgbade J.A. Infrastructure digital twin technology: A new paradigm for future construction industry. Technology in Society. 2024;77:102519. DOI: 10.1016/j.techsoc.2024.102519 EDN: HUMZIV
26. Абрамов В.И., Гордеев В.В., Столяров А.Д. Цифровые двойники с использованием агродронов в управлении растениеводством: особенности создания и перспективы. АПК: экономика, управление. 2024;(4):37-49. DOI: 10.33305/244-37 EDN: GCXIPI
27. Гвоздяный С.Е., Мясков А.В. Российский и зарубежный опыт использования цифровых двойников в энергетике. Экономика промышленности. 2024;17(4):378-387. DOI: 10.17073/2072-1633-2024-4-1368 EDN: AWVRKB
28. Wright L., Davidson S. How to tell the difference between a model and a digital twin. Advanced Modeling and Simulation in Engineering Sciences. 2020;7(1):13. DOI: 10.1186/s40323-020-00147-4 EDN: CJQCHI
29. Nielsen S. Reflections on the applicability of business analytics for management accounting - and future perspectives for the accountant. Journal of Accounting and Organizational Change. 2018;14(2):167-187. DOI: 10.1108/JAOC-11-2014-0056
30. Столяров А.Д., Гордеев В.В., Абрамов В.И. Методика поиска многокритериальных решений на основе цифровых двойников. Экономика и управление. 2023;29(7):851-858. DOI: 10.35854/1998-1627-2023-7-851-858 EDN: BWERQI
31. Feng X., Wan J. Digital Twins for discrete manufacturing lines: A review. Big Data and Cognitive Computing (BDCC). 2024;8(5):45. DOI: 10.3390/bdcc8050045 EDN: VJEMII
32. Banaś W., Gołda G., Gwiazda A., Jarzyńska M., Kampa A., Kalinowski K., Olender-Skóra M., Stawowiak M. The use of simulation techniques and management tools to optimize the logistics process. LogForum. 2024;20(3):401-414. DOI: 10.17270/J.LOG.001080 EDN: TQWGVR
33. Heluany J. B., Gkioulos V. A review on digital twins for power generation and distribution. International Journal of Information Security. 2023;23:1171-1195. DOI: 10.1007/s10207-023-00784-x EDN: KMTXJM
34. Argolini R., Bonalumi F., Deichmann J., Pellegrinelli S. Digital twins: The key to smart product development. McKinsey & Company. Industrials & Electronics. Our Insights. July 31, 2023 Available at: https://www.mckinsey.com/industries/industrials-and-electronics/our-insights/digital-twins-the-key-to-smart-product-development (accessed on 18.07.2024).
35. Kalaitzi D., Batista L., Lopez N.L. Digital Twins of supply chains: A systems approach. Preprint. TechRxiv. DOI: 10.36227/techrxiv.24073527.v1
36. Piromalis D., Kantaros A. Digital Twins in the automotive industry: The road toward physical-digital convergence. Applied System Innovation. 2022;5(4):65. DOI: 10.3390/asi5040065 EDN: HVBBFF
37. Bhatti G., Mohan H., Singh R.R. Towards the future of smart electric vehicles: DT technology. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 2021;141(3):110801. DOI: 10.1016/j.rser.2021.110801 EDN: OWIUYF
38. Цифровые двойники: преимущества, недостатки и перспективы. Режим доступа: https://www.itweek.ru/digitalization/article/detail.php?ID=230670 (дата обращения: 18.02.2024).
39. Lee S. 7 Data-driven insights on Digital Twin in manufacturing. Number Analytics. March 27, 2025. Available at: https://www.numberanalytics.com/blog/digital-twin-manufacturing-insights.
40. Schleich B., Anwer N., Mathieu L., Wartzack S. Shaping the digital twin for design and production engineering. CIRP Annals. 2017;66(1):141-144. DOI: 10.1016/j.cirp.2017.04.040
41. Tao F., Zhang M., Nee A.Y.C. Digital Twin driven manufacturing. Academic Press; Feb. 12, 2019. 282 p. Available at: https://shop.elsevier.com/books/digital-twin-driven-smart-manufacturing/tao/978-0-12-817630-6 (accessed on 18.07.2024).
42. Siemens. Outperform your competition with a comprehensive Digital Twin. Available at: https://www.siemens.com/global/en/products/automation/topic-areas/digital-enterprise/digital-twin.html (accessed on 18.07.2024).
Выпуск
Другие статьи выпуска
Наращивание потенциала оборонно-промышленного комплекса (ОПК) имеет критическое значение для любого государства, поскольку определяет как его международное значение, так и устойчивость внутри страны.
Авторы акцентируют внимание на необходимости разработки действенных механизмов управления, ориентированных на решение задач эффективного развития предприятий ОПК с целью их экономического роста и своевременного выполнения ими государственного оборонного заказа.
Основной задачей исследования является разработка инструментов оценки эффективности организационно-экономического механизма предприятий ОПК Российской Федерации. Для достижения цели исследования, а именно проведения детального анализа структуры организационно-экономического механизма и оценки его эффективности на предприятиях ОПК предложено проведение эмпирического исследования методом экспертного ранжирования.
По результатам проведенной аналитики выделены структурные элементы организационно-экономического механизма предприятий ОПК и обозначены их функции. Для установления относительной весомости элементов структуры и получения первичных данных предложен метод экспертного опроса. Для их последующей обработки применен дескриптивный и конфирматорный статистический анализ.
Авторами разработан алгоритм модели исследования эффективности организационно-экономического механизма предприятий ОПК.
По результатам исследования сделан вывод, что механизм формирования экспертной группы и проведение опроса экспертов может найти массовое применение в практике решения задач эффективного управления предприятиями ОПК Российской Федерации.
По мнению авторов, метод экспертного ранжирования, обладая высокой релевантностью и прозрачностью исследования, является полезным инструментом при анализе организационно-экономического механизма предприятий оборонно-промышленного комплекса.
Актуальность настоящей статьи обусловлена тем, что в последнее время современные финансовые технологии содействуют компаниям малого и среднего бизнеса (МСБ) в решении многих проблем, связанных как с финансированием, так и с организацией бизнеса.
Позитивное решение этих проблем позволит малому бизнесу повысить темпы роста и соответственно увеличить вклад в валовый внутренний продукт страны. Особенность функционирования малого бизнеса предопределяется совокупностью макроэкономических детерминант: динамикой экономического роста и кризисных явлений, политикой государственного регулирования, доступностью источников финансирования.
В связи с этим необходимо проанализировать механизмы адаптации бизнес-сектора в соответствии с современными финансовыми технологиями.
В настоящей работе проведена оценка степени влияния использования краудлендинга, платежных систем, цифровых финансовых активов, искусственного интеллекта и мобильных банков на развитие компаний.
Предмет исследования - влияние инновационных финансовых технологий на устойчивые темпы роста МСБ. Цель работы - определение причинно-следственных связей влияния факторов финансовых технологий на темпы роста компаний МСБ.
Проведен анализ применимости инновационных финансовых технологий в бизнесе. Выявлены ключевые финансовые технологии, влияющие на финансовое состояние.
Сформирована экономико-математическая модель степени влияния финансовых технологий на устойчивые темпы роста малых компаний.
Сделан вывод, что разработки, представленные в статье, могут использоваться компаниями малого бизнеса для выработки стратегии управления факторами роста при использовании инновационных финансовых технологий.
В статье исследована роль аддитивного производства как инструмента цифровой трансформации системы материально-технического обеспечения энергетических и нефтегазовых компаний в условиях перехода к «зеленой» экономике.
Цель работы заключается в обосновании возможностей интеграции аддитивных технологий в промышленное снабжение для снижения логистических, временных и экологических издержек.
В настоящем исследовании основное внимание уделено нефтегазовым компаниям как наиболее показательному сегменту энергетического комплекса, для которого вопросы устойчивости материально-технического обеспечения, удаленности производственных объектов, высокой стоимости логистики и риска простоев оборудования имеют особую значимость.
Методическую основу исследования составили: анализ научной литературы, системно-структурный, абстрактно-логический и экономико-статистический методы, а также изучение отраслевых кейсов внедрения. Установлено, что использование аддитивного производства в системе материально-технического обеспечения позволяет локализовать изготовление части материально-технических ресурсов, сократить зависимость от внешних поставщиков и повысить устойчивость цепочек снабжения. На примере российских нефтегазовых компаний показано, что внедрение аддитивных технологий сопровождалось снижением доли импорта отдельных комплектующих на 15-20 %, а в ряде проектов - до 30 %. Кроме того, размещение 3D-печати вблизи объектов эксплуатации позволяет более чем в 10 раз сократить временные издержки, связанные с обеспечением потребности в отдельных деталях и комплектующих, а также снизить логистические затраты, объемы отходов и риски простоя оборудования.
Сделан вывод, что аддитивное производство является значимым направлением цифровой трансформации материально-технического обеспечения, создающего одновременно экономический и экологический эффект.
Современная экономическая обстановка как на макро-, так и на микроуровне характеризуется перманентными изменениями. Ответная реакция хозяйствующего субъекта на них вполне предсказуема, обоснована, логична, и ее наличие не подвергается сомнению в современной теории и практике менеджмента.
Актуальным вопросом является формат подобного отклика, базисом которого выступают организационные преобразования, обладающие разным характером, но, несмотря на это, способные в той или иной мере комбинироваться и формировать устойчивые научные подходы и практики организации эффективных систем управления. Современная парадигма менеджмента реализует две стратегии (концепции) организационных трансформаций: реинжиниринг и управление изменениями. Указанные стратегии имеют специфические особенности в теоретической интерпретации, а также в их практической реализации, обладают определенной сходимостью положений в научных и эмпирических плоскостях управления общественным производством.
Теоретико-методологическая основа решения задач исследования базируется на использовании принципов системного, рискориентированного, программно-целевого и ситуационно-сценарного подходов. Информационную основу научного поиска составляют труды отечественных и зарубежных ученых по выбранной проблематике.
В результате исследования верифицированы сходимость и отличия основных положений концепций «управление изменениями» и «реинжиниринг», установлены их предметные области, теоретический базис и методологические принципы, идентифицированы направления развития и интеграции рассматриваемых концепций. В качестве конкретного инструмента подобной интеграции рассмотрено определение стоимости инвестиционного проекта на этапах формирования замысла и предынвестиционных исследований с помощью удельных показателей.
Установлено, что интеграция реинжиниринга и управления изменениями на корпоративном уровне позволит обеспечить как устойчивость в развитии, так и гибкость во взаимодействии с окружающей экономической средой, увеличить жизненный цикл хозяйствующего субъекта и его продукции и в конечном итоге сформировать не только конкурентные преимущества, но и получить синергетический эффект от такой интеграции.
Характерной чертой периода с 2014 г. по настоящее время стало последовательное ухудшение внешних условий социально-экономического развития России вследствие антироссийских санкций со стороны недружественных государств, а также снижения стабильности мировой экономики. В этих условиях возрастает роль федерального бюджета и бюджетной политики в качестве факторов социально-экономического развития страны.
В статье проведен комплексный анализ эволюции бюджетно-налоговой политики России в период структурных трансформаций, вызванных последовательными волнами международных санкций (с 2014 г.), пандемией COVID-19 и формированием новой геополитической реальности.
Цель исследования - выявить и систематизировать ключевые тренды трансформации бюджетно-налоговой политики РФ в период 2014-2027 гг., оценить ее эффективность как инструмента адаптации к внешним вызовам и сформулировать перспективные направления развития. Исследование охватывает период с 2014 по 2027 г., определяет ключевые адаптационные механизмы и стратегические приоритеты.
Методологическую основу составляют сравнительный анализ, обобщение и формализация данных об исполнении федерального бюджета, динамике макроэкономических показателей. Теоретико-методическую основу исследования составляют работы отечественных и зарубежных исследователей по вопросам социально-экономического развития государства и роли государственного бюджета.
Результаты свидетельствуют о смене парадигмы бюджетно-налоговой политики: от политики стабилизации и накопления резервов в ответ на шоки 2014-2016 гг. к политике активного стимулирования структурной перестройки экономики и технологического суверенитета после 2022 г. Выявлены ключевые тренды: смещение фокуса на несырьевые доходы, опережающий рост оборонных и социальных расходов, внедрение элементов прогрессивного налогообложения и расширение горизонта стратегического бюджетного планирования.
В статье оценены риски, связанные с сохранением высокого уровня инфляции и роста долговой нагрузки, и формулируются рекомендации по повышению гибкости и эффективности бюджетно-налоговой политики в условиях перманентной неопределенности.
Вопросы и инструменты повышения эффективности управления производственными системами, особенно в условиях ускоряющейся динамики технологического прогресса, остаются одними из важнейших в теории и практике менеджмента. Определение вектора и приоритетов развития возможно только при оценке текущего состояния объекта. Для определения новых подходов комплексного развития оцениваемого социально-экономического объекта необходимо совершенствовать механизмы оценки его состояния.
В статье обоснована востребованность введения нового понятия «производственная энтропия» и предложена оценочная матрица измерения глубины энтропийных тенденций в исследуемых функциях производства, процессах управления, организационных системах. Модель оценочной матрицы охватывает в объемном пространстве 3D-множество вариантов состояний производственных систем, образуя вертикальную метрическую шкалу «негэнтропия - энтропия».
В качестве эталонного образца производственной системы рассмотрена модель трехмерной матрицы (М3D), обладающая свойствами конструктивной организации в системном пространстве взаимосвязей функций и целенаправленных процессов.
Для наиболее эффективного решения поставленных задач использовано графическое моделирование концептуальных объектов как способ формализации «визуального дизайна». Графическое и математическое моделирование позволило согласовать производственные процессы и функции, сформировать форму и математическую модель производственной функции в едином системном пространстве.
Управление производственной энтропией позволит своевременно выявлять риски погружения производственных систем в состояние процессного беспорядка и функционального хаоса и, соответственно, принимать меры по их минимизации.
Степень развития станкостроения, являясь крайне чувствительной к внешним факторам, в том числе к изменениям в международной политике, совершенствованию технологий и росту инноваций, а также темпам экономического развития, оказывает непосредственное влияние на уровень конкурентоспособности экономики любой страны. Сложившийся мировой уровень развития станкостроения характеризуется конвергенцией технологий и существенной цифровой трансформацией, что требует нового взгляда на понимание самого термина «станок», придавая ему статус «киберфизических систем», который обретает качества гибридного оборудования, способного выполнять широкий перечень технологических операций.
В ходе исследования авторами определены технологические и институциональные проблемы отрасли станкостроения. Специфика отечественной отрасли заключается в высокой степени импортозависимости. Одной из причин является низкий уровень конкурентоспособности отечественной продукции на мировом рынке, что обусловлено низким уровнем технологической оснащенности производственного процесса станочного оборудования.
Вместе с тем, отмечается недостаточная эффективность формирования и практического применения документов долгосрочного планирования. На основании выявленных проблем предложен комплекс экономико-управленческих мер, связанных с устойчивым функционированием отрасли станкостроения в Российской Федерации.
Цели исследования заключаются в теоретическом обосновании понятия станка как кибер-физической системы, включающей комплекс технологических и экономических составляющих производственной деятельности, а также в выявлении ключевых проблем отрасли станкостроения в России и определении направлений ее развития. В статье предложен комплексный подход к трактовке понятия «умный станок с кибер-физическим управлением», учитывающий как технологический, так и экономический его аспекты. Это позволило сформулировать расширенное определение станка нового поколения, что может быть полезно при разработке соответствующего российского стандарта и упорядочивании использования необходимой терминологии.
В условиях трансформации глобальной экономики и усиления роли стран с формирующимся рынком блок БРИКС часто рассматривается как монолитный актор, способный предложить альтернативную модель развития экономики. Однако существует гипотеза, что, несмотря на общие геополитические цели, экономические стратегии стран - членов БРИКС значительно дивергируют под влиянием национальных интересов в области фискальной и торговой политики. Для ее проверки применен метод кластерного анализа на основе 15 показателей (средние значения, стандартное отклонение и тренд) для 22 стран мира.
Результаты анализа подтвердили гипотезу о дивергенции. Страны БРИКС распределились по разным кластерам, отражающим фундаментально различные модели развития. Проведенная в исследовании кластеризация позволила выделить детерминанты включения стран БРИКС в различные страты глобальной экономической иерархии - модели развития во многом зависят от фискальных факторов (налоговой и таможенно-тарифной политики), влияющих, в свою очередь, на масштабы теневой экономики и, в конечном итоге, определяющих темпы роста. Выявлено пять принципиально различных паттернов экономического роста, опровергающих гипотезу о монолитности блока БРИКС. Кластер 0 демонстрирует паттерн «динамичного развития» - это экспортно-ориентированная модель с высокими инвестициями в человеческий капитал, который обеспечивает устойчивый рост при умеренном уровне теневой экономики. Кластер 1 характеризуется паттерном «протекционистской стагнации»: несмотря на высокие таможенные барьеры, слабые фискальные институты приводят к формированию гигантского теневого сектора, ограничивающего потенциал устойчивого роста. Кластер 2 представляет паттерн «ловушки среднего дохода», где чрезмерная налоговая нагрузка подавляет деловую активность, что проявляется в минимальных темпах роста и масштабах теневой экономики. Кластер 3 демонстрирует паттерн «рентной волатильности»: высокий ВВП на душу населения сочетается с нестабильностью роста, обусловленной зависимостью от сырьевых рынков. Низкие тарифы и налоговая нагрузка не компенсируют институциональную уязвимость, проявляющуюся в умеренно-высоком уровне теневой экономики.
Таким образом, оптимальной моделью выступает баланс налогообложения, открытости торговли и инвестиций в человеческий капитал, тогда как как протекционизм, избыточное налоговое бремя и зависимость от сырьевых рынков способствуют замедлению роста.
Статистика статьи
Статистика просмотров за 2026 год.
Издательство
- Издательство
- МИСИС
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 119049, г Москва, р-н Якиманка, Ленинский пр-кт, д 4 стр 1
- Юр. адрес
- 119049, г Москва, р-н Якиманка, Ленинский пр-кт, д 4 стр 1
- ФИО
- Черникова Алевтина Анатольевна (РЕКТОР)
- E-mail адрес
- kancela@misis.ru
- Контактный телефон
- +7 (495) 9550074
- Сайт
- https://misis.ru/