Table | Card | RUSMARC | |
Allowed Actions: Read Download (0.5 Mb) Group: Anonymous Network: Internet |
Annotation
The relevance of the study is due to the development of the digital economy in the Russian Federation. Forecasting, strategic planning in this aspect is a promising direction of socio-economic development of the state, as well as its constituent parts – regions, municipalities, enterprises (firms) – the latter being on the lower level of the economy forming its foundation. This area of research provides a methodological basis for the development and implementation of management decisions focused on priority areas of economic development of the state. The purpose of the study is to analyze and develop theoretical and methodological provisions of strategic and innovative development of the multi-level economic system of the state in the digital economy. Other objectives include the research and development of mathematical models of the lower level of the state economy of large corporations (clusters). To achieve these goals, the first part of the work examines the structure of a multi-level hierarchical system of the state economy aimed at solving the problems of strategic planning and management at individual levels of the state within the digital economy. In the second part, based on the analysis and theoretical studies of previously proposed mathematical models of enterprise development, we developed a mathematical model of a corporation (cluster). The cluster model takes into account both extensive and intensive factors of production development. The input data of the cluster model is, first, statistical information and, second, technological information of pre-production. It is shown that taken together statistical, technological information, as well as the relationship with consumers of products and with the financial (banking) sphere is characterized as "digital economy". The direction of further research is related to the practical implementation of mathematical models and their use in the practice of forecasting the development of an industrial corporation (cluster).
Актуальность исследования обусловлена развитием цифровой экономики в Российской Федерации. Прогнозирование, стратегическое планирование в этом аспекте является перспективным направлением социально-экономического развития государства, а также его составных частей: регионов, муниципальных образований и предприятий (фирм). Предприятия находятся на нижнем уровне экономики и которые являются ее основой. Это направление исследований создает методологическую основу разработки, реализации управленческих решений, ориентированных на приоритетные направления экономического развития государства. Цель исследования состоит в анализе и разработке теоретико-методологических положений стратегического и инновационного развития многоуровневой экономической системы государства в условиях цифровой экономики, а также в исследовании и формировании математических моделей нижнего уровня экономики государства крупных корпораций (кластеров). Для реализации этих целей в первой части работы исследованы структуры блоков иерархических многоуровневых систем экономики государства, направленная на решение задач стратегического планирования и управления на отдельных уровнях государства в условиях цифровой экономики. Во второй части на базе проведенного анализа и теоретических исследований раннее созданных математических моделей развития предприятия, мы разработали математическую модель корпорации (кластера). Математическая модель фирмы (кластера) учитывает экстенсивные и интенсивные производственные факторы развития. Входом математической модели кластера являются информация, представленная статистическими органами, а также технологическая информация подготовки производства. Показано, что в совокупности статистическая, технологическая информация, а также взаимосвязь с потребителями продукции и с финансовой (банковской) сферой характеризуется как "цифровая экономика". Дальнейшие исследования связаны с разработкой и внедрением математических моделей в практику прогнозирования развития промышленного кластера.
Included in
Usage statistics
Access count: 273
Last 30 days: 10 Detailed usage statistics |