Математические модели для расчета динамики развития в эпоху цифровой экономики

Разработаны и верифицированы математические модели для практических расчетов технического прогресса (совокупной производительности факторов производства) и экономического роста в эпоху повсеместной цифровизации и роботизации народного хозяйства, когда основным фактором производства становится технологическая информация. Для этих целей авторами впервые предложены модели, использующие различные режимы производства информации. Показано, что экономический эффект от цифровизации народного хозяйства наступит не сразу, а с лагом запаздывания примерно 8 лет. Для экономики США прогнозные расчёты показывают, что это произойдет в 2022-2026гг, причем совокупная производительность повысится на 1,1 процентных пункта до 2,5 % в год!

Ключевые слова

Получено

08.11.2018

Дата публикации

08.11.2018

Цитировать Скачать pdf Для скачивания PDF необходимо авторизоваться

ГОСТ	Акаев А. А. , Садовничий В. А. Математические модели для расчета динамики развития в эпоху цифровой экономики // Доклады Академии наук – 2018. – Tом 482. – Номер 3 C. 259-265 [Электронный ресурс]. URL: http://ras.jes.su/dan/s086956520003104-7-1 (дата обращения: 02.05.2024). DOI: 10.31857/S086956520003104-7
MLA	Akayev, Askar, Sadovnichy, Victor "Mathematical Models for Calculation of the Development Dynamics in the Era of Digital Economy." Doklady Akademii nauk 482.3 (2018):259-265. DOI: 10.31857/S086956520003104-7
APA	Akayev A., Sadovnichy V. (2018). Mathematical Models for Calculation of the Development Dynamics in the Era of Digital Economy. Doklady Akademii nauk 482(3), pp.259-265 DOI: 10.31857/S086956520003104-7

Размещенный ниже текст является ознакомительной версией и может не соответствовать печатной.

всего просмотров: 1642

Оценка читателей: голосов 0

1. Hirooka M. Innovation Dynamism and Economic Growth. – Cheltanham, UK; Northampton, MA, USA: Edward Elgar, 2006.

2. Brynjolfsson E. and S. Adam. Wired for Innovation: How Information Technology is Reshaping the Economy. – Cambridge, MA; London, UK: MIT Press, 2010.

3. Bresnahan T. and M. Trajtenberg // Journal of Econometrics, Amsterdam: Elsevier, 1995, v.65, №1, pp. 83-108.

4. Brynjolfsson E. and L. Hitt // Management Science, 1996, v. 42, №4, pp. 541-558.

5. Solow R. // New York Times Books Review, 1987, 12 July.

6. Jorgenson D. and K. Stiroh // Brookings Papers on Economic Activity, 2000, vol. 1.

7. Ромер Д. Макроэкономика. – М: Изд. Дом ВШЭ, 2014.

8. Барро Р. Дж., Хавьер Сала-и-Мартин. Экономический рост. – М.: БИНОМ, 2010.

9. Акаев А.А., Садовничий В.А. // Вестник РАН, 2016, т. 86, № 10, с.883-896.

10. Яблонский А.И. Математические модели в исследовании науки. – М.: Мысль, 1986.

11. Barenblatt G.I. Scaling. – Cambridge Massachusetts: Cambridge University Press, 2003.

12. OECD: http://stats.oecd.org/index.aspx?DatasetCode=KEI#

13. Kurzweil R. The Singularity is Near. – New York: Viking Books, 2005.

14. Долгоносов Б.М. Нелинейная динамика экологических и гидрологических процессов. –М.: ЛИБРОКОМ, 2009.

15. Foerster H. von, Mora P., Amiot L. // Science, 1960, v.132, pp.1291-1295.

16. Капица С.П. Очерк теории роста человечества. – М.: Никитский клуб, 2008.

17. Варакин Л.Е. Информационно-экономический закон. – М.: МАС, 2006.

18. Акаев А.А., Садовничий В.А. // ДАН, 2010, том 435, №3, с. 317-321.