№ 3 (01.07.2026 - 31.09.2026)

Беляк И.А. / Belyak I.A.

Оценка влияния институциональных механизмов и гравитационных детерминант на торговлю стран БРИКС / Assessing the impact of institutional mechanisms and gravity determinants on trade among BRICS countries

Аннотация: Исследуется появление и влияние самостоятельных институциональных эффектов на двустороннюю торговлю стран-участниц БРИКС на основе структурной гравитационной модели и PPML-оценивания за период с 2000 по 2024 год. Результаты показывают, что внутриблочные торговые потоки в основном определяются стандартными гравитационными детерминантами (ВВП, расстояние и исторические связи), тогда как сам факт членства в БРИКС не обеспечивает статистически значимого дополнительного эффекта. Среди исследованных институциональных механизмов, лишь соглашение о валютном свопе между Бразилией и Китаем продемонстрировало статистически значимый положительный эффект.

Ключевые слова: БРИКС, гравитационная модель, международная торговля, региональные связи, торговая интеграция, PPML, валютные свопы

Annontation: This study examines the emergence and impact of distinct institutional effects on the bilateral trade of BRICS member countries, employing a structural gravity model and PPML estimation for the period from 2000 to 2024. The results indicate that intra-bloc trade flows are primarily driven by standard gravity determinants (GDP, distance, and historical ties), whereas BRICS membership itself does not yield a statistically significant additional effect. Among the institutional mechanisms analyzed, only the currency swap agreement between Brazil and China demonstrated a statistically significant positive effect.

Keywords: BRICS, gravity model, international trade, regional linkages, trade integration, PPML, currency swaps

Текст статьи Подробнее Скрыть

Бокова Е.А. / Bokova E.A.

Применение теории динамических способностей в математическом моделировании контура экономической безопасности объектов ВПК / Applying dynamic capabilities theory to mathematical modeling of economic security for military-industrial complex facilities

Аннотация: В статье рассматривается проблема обеспечения экономической безопасности предприятий военно-промышленного комплекса (ВПК) РФ в условиях мобилизационной экономики и жесткого санкционного давления. На основе интеграции положений классического стратегического менеджмента (теории динамических способностей фирмы и анализа стратегических разрывов) разработан превентивный аналитический инструментарий. Предложена авторская математическая модель оценки живучести соисполнителей государственного оборонного заказа (ГОЗ), базирующаяся на расчете сводного индекса логистической маневренности, технологической пластичности и цифрового комплаенса.

Ключевые слова: экономическая безопасность, военно-промышленный комплекс, динамические способности, стратегический разрыв, государственный оборонный заказ, 275-ФЗ, технологическая независимость

Annontation: This article examines the problem of ensuring the economic security of enterprises in the military-industrial complex (MIC) of the Russian Federation in the context of a mobilization economy and severe sanctions pressure. Based on the integration of classical strategic management principles (dynamic capabilities theory and strategic gap analysis), a preventive analytical toolkit has been developed. A proprietary mathematical model for assessing the survivability of state defense procurement (SDO) subcontractors is proposed, based on the calculation of a composite index of logistical maneuverability, technological flexibility, and digital compliance.

Keywords: economic security, military-industrial complex, dynamic capabilities, strategic gap, state defense procurement, Federal Law № 275, technological independence

Текст статьи Подробнее Скрыть

Бондаренко Н.Е., Орлова М.А. / Bondarenko N.E., Orlova M.A.

Китайская модель формирования технологического суверенитета: механизмы и возможности применения в России / The Chinese model of technological sovereignty: mechanisms and prospects for application in Russia

Аннотация: В статье исследуется китайская модель технологического суверенитета на основе анализа государственной научно-технологической политики, финансирования НИОКР, участия бизнеса и трансфера разработок в производство. Показано, что её результативность определяется не только масштабом ресурсов, но и их институциональной координацией, обеспечивающей развитие технологических компетенций и локализацию критических технологий. Определены возможности использования механизмов китайского опыта в России.

Ключевые слова: технологический суверенитет, научно-технологическая политика, НИОКР, технологические компетенции, локализация технологий, китайская модель, технологическое развитие России

Annontation: The article examines the Chinese model of technological sovereignty based on an analysis of national science and technology policy, R&D financing, business participation, and the transfer of research results into production. The study shows that its effectiveness depends not only on the scale of resources but also on their institutional coordination, which supports the development of technological capabilities and the localization of critical technologies. The study identifies the potential for applying mechanisms of the Chinese experience in Russia.

Keywords: technological sovereignty, science and technology policy, R&D; technological capabilities, technology localization, Chinese model, technological development in Russia

Текст статьи Подробнее Скрыть

Брынцев А.Н., Саксонов И.О., Брынцева П.А. / Bryntsev A.N., Saksonov I.O., Bryntseva P.A.

Анализ рисков в эпоху искусственного интеллекта / Risk analysis in the era of artificial intelligence

Аннотация: В статье авторы рассмотрели вопросы инвестиций в инфраструктуру искусственного интеллекта и их воздействие на мировую экономику. Обоснован вывод, что мультипликативный эффект от развертывания вычислительных мощностей превосходит по своему влиянию негативную фискальную и логистическую нагрузку от региональных военных конфликтов. В условиях цифровой экономики зависимость глобального экономического роста от единственного технологического драйвера - инвестиций в инфраструктуру искусственного интеллекта, формирует ряд системных макроэкономических, финансовых и структурных рисков. Дан краткий анализ основных видов рисков, предложены меры по их минимизации. Представлена авторская разработка интеллектуальной системы поддержки принятия решений (ИСППР), которая позволяет проводить тщательный анализ и строить среднесрочные и долгосрочные прогнозы развития социально-экономических систем в Российской Федерации. Предлагаемая система объединяет нейросетевые технологии, включая машинное обучение, анализ больших данных и имитационное моделирование. Полученные рекомендации целесообразно применять для оценки эффективности государственных программ, корректировать процесс принятия стратегических решений.

Ключевые слова: большие данные, инновационные решения, искусственный интеллект, интеллектуальная система поддержки принятия решений, машинное обучение, риски

Annontation: In this article, the authors examine investment in artificial intelligence infrastructure and its impact on the global economy. They conclude that the multiplier effect of deploying computing power outweighs the negative fiscal and logistical burden of regional military conflicts. In the context of the digital economy, the dependence of global economic growth on a single technological driver—investment in artificial intelligence infrastructure—creates a number of systemic macroeconomic, financial, and structural risks. A brief analysis of the main types of risks is provided, and measures for their mitigation are proposed. A proprietary intelligent decision support system (IDSS) is presented, enabling a thorough analysis and the creation of medium- and long-term forecasts for the development of socioeconomic systems in the Russian Federation. The proposed system integrates neural network technologies, including machine learning, big data analysis, and simulation modeling. The resulting recommendations can be used to assess the effectiveness of government programs and adjust strategic decision-making processes.

Keywords: big data, innovative solutions, artificial intelligence, intelligent decision support system, machine learning, risks

Текст статьи Подробнее Скрыть