+7 (925) 966 4690
ИД «Финансы и кредит»

ЖУРНАЛЫ

  

АВТОРАМ

  

ПОДПИСКА

    
«Финансы и кредит»
 

Реферирование и индексирование

РИНЦ
Referativny Zhurnal VINITI RAS
Worldcat
LCCN Permalink
Google Scholar

Электронные версии в PDF

EBSCOhost
Eastview
Elibrary
Biblioclub

Государство — финансовый рантье: новая российская реальность

Купить электронную версию статьи

т. 28, вып. 2, февраль 2022

Получена: 22.11.2021

Получена в доработанном виде: 06.12.2021

Одобрена: 20.12.2021

Доступна онлайн: 28.02.2022

Рубрика: Финансовая система

Коды JEL: E44, E60, E62, E69

Страницы: 466–488

https://doi.org/10.24891/fc.28.2.466

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.

Ключевые слова: государство, необходимость, параметры, рантье, финансы

Список литературы:

  1. 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
  2. Аганбегян А.Г. К устойчивому социально-экономическому росту // Научные труды Вольного экономического общества России. 2021. Т. 230. № 4. С. 133—155. URL: Link
  3. Ленин В.И. Полное собрание сочинений: в 55 т. 5-е изд. Т. 27. Август 1915 — июнь 1916. М.: Госполитиздат, 1969. 643 с.
  4. Ленин В.И. Полное собрание сочинений: в 55 т. 5-е изд. Т. 39. Июнь — декабрь 1919. М.: Госполитиздат, 1970. 623 с.
  5. 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
  6. 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
  7. 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
  8. Urlacher B.R. Complexity, Causality, and Control in Statistical Modeling. American Behavioral Scientist (ABS), 2020, vol. 64, iss. 1, pp. 55–73. URL: Link
  9. 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
  10. 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

Посмотреть другие статьи номера »

 

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

Свежий номер журнала

т. 28, вып. 5, май 2022

Другие номера журнала