Смирнов В.В.кандидат экономических наук, доцент кафедры отраслевой экономики факультета управления и социальных технологий, Чувашский государственный университет имени И.Н. Ульянова (ЧувГУ), Чебоксары, Российская Федерация v2v3s4@mail.ru https://orcid.org/0000-0002-6198-3157 SPIN-код: 3120-4077
Предмет. Государство как финансовый рантье. Цели. Определить параметры российского государства в качестве финансового рантье. Методология. Исследование основано на системном подходе с применением метода статистического, нейросетевого и кластерного анализа. Результаты. Показана актуальность анализа формы российского государства как финансового рантье и выделена ее связь с проблемной позицией мирового сырьевого придатка. Определены параметры российского государства как финансового рантье. Функциональность российского государства как финансового рантье связана с необходимостью повышения инвестиционной позиции, в том числе посредством инструмента «Широкая денежная масса — население». Трендовое замещение снижающихся инвестиций домохозяйств и рост государственных стимулируют рост корпоративных инвестиций. В этой ситуации функциональность российского государства зависит от объема международных резервов и ключевой ставки Банка России. Область применения. Исследование расширяет сферу знаний и развивает компетенции правительства РФ для оценки возможностей экономического роста и выбора способа развития. Выводы. Параметры российского государства как финансового рантье в контексте наполнения денежной массой «другие финансовые организации (кроме банков), нефинансовые организации, домашние хозяйства и некоммерческие организации, обслуживающие домашние хозяйства» финансами населения позволяют правительству корректировать действия по поддержке экономического роста, ориентируясь на объемы международных резервов и ключевую ставку Банка России.
Глазьев С.Ю. О механизмах реализации целей национального развития России в условиях смены технологических и мирохозяйственных укладов // Научные труды Вольного экономического общества России. 2021. Т. 230. № 4. С. 66—70. URL: Link
Аганбегян А.Г. К устойчивому социально-экономическому росту // Научные труды Вольного экономического общества России. 2021. Т. 230. № 4. С. 133—155. URL: Link
Ленин В.И. Полное собрание сочинений: в 55 т. 5-е изд. Т. 27. Август 1915 — июнь 1916. М.: Госполитиздат, 1969. 643 с.
Ленин В.И. Полное собрание сочинений: в 55 т. 5-е изд. Т. 39. Июнь — декабрь 1919. М.: Госполитиздат, 1970. 623 с.
King A.P., Eckersley R.J. Chapter 1: Descriptive Statistics I: Univariate Statistics. In: Statistics for Biomedical Engineers and Scientists: How to Visualize and Analyze Data. Academic Press, 2019, pp. 1–21. URL: Link
Brownstein N.C., Adolfsson A., Ackerman M. Descriptive Statistics and Visualization of Data from the R Datasets Package with Implications for Clusterability. Data in Brief, 2019, vol. 25, no. 104004. URL: Link
Fávero L.P., Belfiore P. Chapter 3: Univariate Descriptive Statistics. In: Data Science for Business and Decision Making. Academic Press, 2019, pp. 21–91. URL: Link
Urlacher B.R. Complexity, Causality, and Control in Statistical Modeling. American Behavioral Scientist (ABS), 2020, vol. 64, iss. 1, pp. 55–73. URL: Link
Fávero L.P., Belfiore P. Chapter 11: Cluster Analysis. In: Data Science for Business and Decision Making. Academic Press, 2019, pp. 311–382. URL: Link
Adolfsson A., Ackerman M., Brownstein N.C. To Cluster, or Not to Cluster: An Analysis of Clusterability Methods. Pattern Recognition, 2019, vol. 88, pp. 13–26. URL: Link
