Все выпуски
- 2024 Том 16
- 2023 Том 15
- 2022 Том 14
- 2021 Том 13
- 2020 Том 12
- 2019 Том 11
- 2018 Том 10
- 2017 Том 9
- 2016 Том 8
- 2015 Том 7
- 2014 Том 6
- 2013 Том 5
- 2012 Том 4
- 2011 Том 3
- 2010 Том 2
- 2009 Том 1
-
Модель интерференции длинных волн экономического развития
Компьютерные исследования и моделирование, 2021, т. 13, № 3, с. 649-663В статье обосновывается необходимость разработки и анализа математических моделей, учитывающих взаимное влияние длинных (кондратьевских) волн экономического развития. Анализ имеющихся публикаций показывает, что на модельном уровне прямые и обратные связи между пересекающимися длинными волнами до сих пор изучены недостаточно. Как свидетельствует практика, производства текущей длинной волны могут получать дополнительный импульс к росту со стороны технологий следующей длинной волны. Технологии очередной промышленной революции часто служат улучшающими инновациями для производств, рожденных предшествующей промышленной революцией. Как следствие, новая длинная волна увеличивает амплитуду колебаний траектории предшествующей длинной волны. Такого рода результаты взаимодействия длинных волн в экономике похожи на эффекты интерференции физических волн. Взаимовлияние спадов и подъемов экономик разных стран дает еще больше оснований для сопоставления последствий этого взаимовлияния с интерференцией физических волн. В статье представлена модель развития технологической базы производства, учитывающая возможности комбинирования старых и новых технологий. Модель состоит из нескольких подмоделей. Использование отличающегося математического описания для отдельных этапов обновления технологической базы производства позволяет учесть значительные различия между последовательными фазами жизненного цикла технологий широкого применения, рассматриваемых в современной литературе в качестве технологической основы промышленных революций. Одной из таких фаз является период формирования соответствующей инфраструктуры, необходимой для интенсивной диффузии новой технологии широкого применения, для быстрого развития использующих эту технологию отраслей. По модели выполнены иллюстративные расчеты при значениях экзогенных параметров, отвечающих логике смены длинных волн. При всей условности проведенных иллюстративных расчетов конфигурация кривой, представляющей изменение фондоотдачи в моделируемом периоде, близка к конфигурации реальной траектории фондоотдачи частных основных производственных фондов экономики США в период 1982–2019 гг. Указаны факторы, которые остались за рамками представленной модели, но которые целесообразно учитывать при описании интерференции длинных волн экономического развития.
-
Пространственно-временные модели распространения информационно-коммуникационных технологий
Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 6, с. 1695-1712В статье предложен пространственно-временной подход к моделированию диффузии информационно-коммуникационных технологий на основе уравнения Фишера – Колмогорова – Петровского – Пискунова, в котором кинетика диффузии описывается моделью Басса, широко применяемой для моделирования распространения инноваций на рынке. Для этого уравнения изучены его положения равновесия и на основе сингулярной теории возмущений получено приближенное решение в виде бегущей волны, т.е. решение, которое распространяется с постоянной скоростью, сохраняя при этом свою форму в пространстве. Скорость волны показывает, на какую величину за единичный интервал времени изменяется пространственная характеристика, определяющая данный уровень распространения технологии. Эта скорость существенно выше скорости, с которой происходит распространение за счет диффузии. С помощью построения такого автоволнового решения появляется возможность оценить время, необходимое субъекту исследования для достижения текущего показателя лидера.
Полученное приближенное решение далее было применено для оценки факторов, влияющих на скорость распространения информационно-коммуникационных технологий по федеральным округам Российской Федерации. Вк ачестве пространственных переменных для диффузии мобильной связи среди населения рассматривались различные социально-экономические показатели. Полюсы роста, в которых возникают инновации, обычно характеризуются наивысшими значениями пространственных переменных. Для России таким полюсом роста является Москва, поэтому в качестве факторных признаков рассматривались показатели федеральных округов, отнесенные к показателям Москвы. Наилучшее приближение к исходным данным было получено для отношения доли затрат на НИОКР в ВРП к показателю Москвы, среднего за период 2000–2009 гг. Было получено, что для УФО на начальном этапе распространения мобильной связи отставание от столицы составило менее одного года, для ЦФО, СЗФО — 1,4 года, для ПФО, СФО, ЮФО и ДВФО — менее двух лет, для СКФО — немногим более двух лет. Кроме того, получены оценки времени запаздывания распространения цифровых технологий (интранета, экстранета и др.), применяемых организациями федеральных округов РФ, относительно показателей Москвы.
Журнал индексируется в Scopus
Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU
Журнал входит в систему Российского индекса научного цитирования.
Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science
Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"