РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАЗВИТИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ С УЧЕТОМ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ КОМПОНЕНТЫ ДО 2050 г
(Стр. 292-297)

Подробнее об авторах
Орехов Виктор Дмитриевич кандидат технических наук, директор научно-образовательного центра
Международный институт менеджмента ЛИНК Причина Ольга Сергеевна доктор экономических наук, профессор кафедры «Финансы и кредит»
Российский государственный социальный университет
Чтобы читать текст статьи, пожалуйста, зарегистрируйтесь или войдите в систему
Аннотация:
В работе проанализированы прогнозы роста 10 крупнейших экономик мира до 2050 года, полученные с использованием экзогенной модели компании PricewaterhouseCoopers и разработанной авторами эндогенной модели - VIK, доминантно учитывающей образовательную компоненту. Проведено сравнение погрешностей прогнозов роста ВВП по ППС, выполненных с 2006 по 2017 год с использованием широко известной модели PwC и в 2015 году по модели VIK. Показано, что отличие суммарного значения ВВП по ППС 10 экономик в 2050 году по моделям PwC и VIK составляет 0,7%, что подтверждает адекватность последней. Для ряда стран относительное отличие прогнозируемых результатов находится на пределе приемлемого уровня, достигая уровня 39-52% для России, Бразилии и Нигерии. Выявлено значительное отличие прогнозов PwC различных лет, в частности примерно 18% - отличие прогноза 2017 года от 2015-го в результате экзогенного снижения опорного коэффициента прироста с 2% до 1,5%. Отличие прогноза VIK от PwC не превосходит различия в прогнозах PwC разных лет. Указанные различия в прогнозах не меняют принципиально порядок мест среди ведущих мировых экономик на долговременном периоде прогнозирования в 33 года, хотя порядок следования экономик с 5-го по 9-е место, близких по величине ВВП, сложно определить. Исследование акцентирует внимание на разработке эндогенных моделей и алгоритмов прогнозирования развития социально-экономических систем с детальным учетом образовательных характеристик человеческого капитала. Результаты работы могут быть использованы для определения уровня доверия к долговременным прогнозам развития социально-экономических систем. Они могут использоваться при разработке новых методов моделирования и алгоритмов прогнозирования социально-экономического развития.
Образец цитирования:
Орехов В.Д., Причина О.С., (2019), РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАЗВИТИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ С УЧЕТОМ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ КОМПОНЕНТЫ ДО 2050 Г. Проблемы экономики и юридической практики, 3: 292-297.
Список литературы:
Becker, G.S. (1964). Human Capital: A Theoretical and Empirical Analysis. N.Y.: Columbia University Press for NBER.
Корчагин Ю.А. Российский человеческий капитал: фактор развития или деградации? Монография. - Воронеж: ЦИРЭ, 2005.
Корицкий А.В. Влияние человеческого капитала на экономический рост. -Новосибирск: НГАСУ (Сибстрин), 2013.
Mincer J. (1994) The Production of Human Capital and The Lifccyclc of Earnings: Variations on a Theme. - Working Paper of the NBER, No 4838.
Barro, R. J., Lee, J. W. International Data on Education Attainment: Updates and Implications, Oxford Economic Papers, 2001, Vol. 53, No. 3, World Development Indicators, Washington: World Bank, 2005.
Hawksworth J. The World in 2050. How big will the major emerging market economies get and how can the OECD compete? PricewaterhouseCoopers - March 2006.
Хоксворт Д., Тивари А. Мир в 2050 году. Ускорение процесса изменения баланса экономических сил в мире: проблемы и возможности. PricewaterhouseCoopers - 2011. www.pwc.co.uk/economics
Hawksworth J., Chan D. World in 2050. The BRICs and beyond: prospects, challenges and opportunities. PwC Economics. 2013.
Hawksworth J. PricewaterhouseCoopers: Прогноз развития мировой экономики с 2015 до 2050 года. [Электронный ресурс] // Центр гуманитарных технологий. URL: https://gtmarket.ru/news/2015/02/11/7089
Hawksworth J., Audino H., Clarry R. (2017). The World in 2050. The long view: how will the global economic order change by 2050? PwC Economics & Policy services. URL: http://www.pwc.com/world2050
Forrester J. (2003). Мировая динамика. / Пер. с англ. - М: ACT, СПб.: Terra Fantastica.
Орехов В.Д. Прогнозирование развития человечества с учетом фактора знания. Моногр. - Жуковский: МИМ ЛИНК, 2015. - 210 с. http://world-evolution.ru/2015
Deflator. WorldBank. (2018). URL: https://data.worldbank.org
World Population Prospects: The 2017 Revision. (2017). Department of Economic and Social Affairs, Population Division, United Nations. New York. URL: https://population.un.org/wpp/Publications/
Prichina O., Orekhov V., Shchennikova E. Modeling the dynamics of number of scientists in the world in the past and the future. Economic and Social Development, Book of Proceedings. Varazdin Development and Entrepreneurship Agency, Russian State Social University. 2017. С. 69-81.