«Финансы и кредит»
 

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
LCCN Permalink
Google Scholar

Электронные версии в PDF

EBSCOhost
Eastview
Elibrary
Biblioclub

Моделирования трансформации технологического развития с помощью 2-мерных самоорганизующихся нейронных карт

Купить электронную версию статьи

Журнал «Финансы и кредит»
т. 25, вып. 1, январь 2019

Получена: 16.08.2018

Получена в доработанном виде: 26.09.2018

Одобрена: 10.10.2018

Доступна онлайн: 29.01.2019

Рубрика: Проблемы глобализации

Коды JEL: O30

Страницы: 228–246

https://doi.org/10.24891/fc.25.1.228

Заболотский А.А. кандидат экономических наук, научный сотрудник ИЭОПП СО РАН, Москва, Российская Федерация 
ieie@inbox.ru

https://orcid.org/0000-0003-2683-6116
SPIN-код: отсутствует

Предмет. Пределы технологического развития, оказывающие влияние на экономический и инновационный рост.
Цели. Исследование и доказательство существования пределов технологического развития.
Методология. Использовался инновационный метод прогнозирования на базе векторов весов самоорганизующихся нейронных карт.
Результаты. Исследована трансформация инвестиций и изменяющаяся структура инновационного прогресса, которая привела к этой трансформации. Приведены два основных фактора, влияющие на это, — предел радикальных открытий и технологический предел. Смоделирован процесс генерации значимых открытий с помощью 2-мерной самоорганизующейся нейронной сети Neural Self-organized 2-D Map (Matlab Neural Clustering Tool) и на базе этих результатов сделаны прогнозы до 2050 г. Представлено возможное решение проблемы ограничений инновационного роста. Показан текущий потенциал радикальных инноваций, близкий к нулевой отметке при интенсивном росте инженерных инноваций. Даны прогнозы интеграционного развития радикальных технологий. Выявлены характеристики современного инновационного развития и их влияние на рост экономики.
Область применения. Карта весов нейронной сети может быть применена для моделирования и прогнозирования эволюционных систем. Подобные системы при улучшении характеристик могут быть использованы для точного прогнозирования технологий, которые могут появиться в будущем либо могут показать исчерпание потенциала инновационного развития для данных наборов входных компонент и технологий.
Выводы. Отдельные технологии влияют на темп появления радикальных инноваций в будущем. Возможно применение самоорганизующихся нейронных карт для прогнозирования инновационного развития.

Ключевые слова: пределы роста, предел радикальных инноваций, технологический предел, прогнозирование, волны Шумпетера

Список литературы:

  1. Meadows D.H., Meadows D.L., Randers J.J., Behrens III W.W. The Limits to Growth: A Report for the Club of Rome's Project on the Predicament of Mankind. New York, Universe Books, 1972, 205 p. URL: Link
  2. Turner G. A Comparison of The Limits to Growth with 30 Years of Reality. Global Environmental Change, 2008, vol. 18, iss. 3, pp. 397–411. URL: Link
  3. Malthus T.R. An Essay on the Principle of Population. London, W. Pickering, 1986, 139 p.
  4. Pittelkow C., Liang X., Linquist B.A. et al. Productivity Limits and Potentials of the Principles of Conservation Agriculture. Nature, 2015, vol. 517, pp. 365–368. URL: Link
  5. Domar E.D. Capital Expansion, Rate of Growth, and Employment. Econometrica, 1946, vol. 14, no. 2, pp. 137–147. URL: Link
  6. Solow R.M. A Contribution to the Theory of Economic Growth. The Quarterly Journal of Economics, 1956, vol. 70, iss. 1, pp. 65–94. URL: Link
  7. Harrod R.F. An Essay in Dynamic Theory. The Economic Journal, 1939, vol. 49, no. 193, pp. 14–33. URL: Link
  8. Ramsey F.P. A Mathematical Theory of Saving. The Economic Journal, 1928, vol. 38, no. 152, pp. 543–559. URL: Link
  9. Schumpeter J.A. The Theory of Economic Development: An Inquiry into Profits, Capital, Credit, Interest, and the Business Cycle. Cambridge, Harvard University Press, 1934, 255 p.
  10. Кондратьев Н.Д. Мировое хозяйство и его конъюнктура во время и после войны. Вологда: Областное отделение Государственного издательства, 1922. 258 с.
  11. Romer P.M. Endogenous Technological Change. Journal of Political Economy, 1990, vol. 98, no. 5, part II, pp. 71–102. URL: Link
  12. Aghion P., Howitt P. A Model of Growth Through Creative Destruction. Econometrica, 1992, vol. 60, no. 2, pp. 323–351. URL: Link
  13. Bove V., Elia L. Migration, Diversity, and Economic Growth. World Development, 2017, vol. 89, pp. 227–239. URL: Link
  14. Carp L. Financial Globalization and Capital Flows Volatility Effects on Economic Growth. Procedia Economics and Finance, 2014, vol. 15, pp. 350–356. URL: Link00521-8
  15. Bradford De Long J., Summers L.H. Equipment Investment and Economic Growth. The Quarterly Journal of Economics, 1991, vol. 106, iss. 2, pp. 445–502. URL: Link
  16. Barro R.J. Determinants of Economic Growth: A Cross-Country Empirical Study. Cambridge, MIT Press, 1997. URL: Link
  17. Swan T.W. Economic Growth and Capital Accumulation. Economic Record, 1956, vol. 32, iss. 2, pp. 334–361. URL: Link
  18. Grossman G.M., Helpman E. Endogenous Innovation in the Theory of Growth. The Journal of Economic Perspectives, 1994, vol. 8, no. 1, pp. 23–44. URL: Link
  19. Bejan A., Charles J.D., Lorente S. The Evolution of Airplanes. Journal of Applied Physics, 2014, vol. 116, iss. 4. URL: Link
  20. Weron R. Electricity Price Forecasting: A Review of the State-of-the-Art with a Look into the Future. International Journal of Forecasting, 2014, vol. 30, iss. 4, pp. 1030–1081. URL: Link

Посмотреть другие статьи номера »

 

ISSN 2311-8709 (Online)
ISSN 2071-4688 (Print)

Свежий номер журнала

т. 25, вып. 6, июнь 2019

Другие номера журнала