Цель исследования – количественно оценить влияние экономического положения наукоемкой промышленности на финансирование прикладных исследований и разработок. Особое внимание уделяется влиянию на финансирование прикладной науки экономических проблем, которые испытывает индустрия: будут ли при этом затраты на разработку технологий сокращаться, или они могут и возрастать? Последнее возможно, поскольку при ужесточении условий работы отрасли возрастает ее заинтересованность в новых технологиях, позволяющих ей адаптироваться к более жестким условиям. Однако по мере ухудшения экономического положения отрасли, сокращаются и ее ресурсные возможности. Основные задачи: оценить экономически целесообразный уровень затрат на исследования и разработки в зависимости от параметров «жесткости» условий, в которых работает промышленность; оценить также возможности промышленности выделять средства на исследования и разработки в зависимости от ее экономического положения. В качестве примера рассмотрено гражданское авиастроение и влияние удорожания авиатоплива на экономическое положение отрасли и финансирование разработки технологий, позволяющих сократить расход топлива. Рассмотрена модель дуополии Курно на рынках воздушных судов, в которой конкуренты определяют оптимальные для себя затраты на исследования и разработки по критерию максимума чистой прибыли (т.е. операционной прибыли за вычетом указанных затрат). Учитывается нелинейный характер связи затрат на исследования и разработки, и их результативности. Исходные данные для параметрических расчетов соответствуют реальным параметрам научно-технологического развития отрасли на современном этапе. С помощью предложенной модели определены условия, при которых ухудшение экономического положения авиации вследствие удорожания авиатоплива приведет к повышению и к сокращению уровня финансирования прикладных исследований и разработок. Показано, что можно ожидать роста спроса на исследования и разработки, направленные на сокращение расхода топлива, вплоть до уровня его цены, превышающего нынешний в 1,5-2 раза. В то же время, при повышении цен авиатоплива относительно уже достигнутого уровня сокращение прибылей корпораций приведет к снижению возможностей финансирования таких разработок. Таким образом, не следует ожидать дальнейшего роста затрат на соответствующие прикладные исследования. Разработанный инструментарий может применяться в различных отраслях для прогнозирования изменения расходов на исследования и разработки при ужесточении внешних условий.

Проведена кластеризация регионов Казахстана, в основе которой - выявление мультипликативных эффектов влияния инвестиций в основной капитал и внутренних затрат на исследования и разработки на показатель экономического роста (ВРП). Для каждой из выделенных групп регионов обозначены возможные направления стимулирования дальнейшего развития.

В статье проводится переосмысление экономической теории в отношении трактовки связи между инфляцией и экономическим ростом. Анализируются точки зрения К. Маркса и И. Фишера на необходимое количество денег в обращении, а также на его влияние на инфляционные процессы. Выводятся закономерности, описывающие связь между уровнем цен и объемом денежной массы, а также между приростом инфляции и темпом экономического роста на различных отрезках кривой совокупного предложения в среднесрочном горизонте.

В настоящее время состояние экономики России характеризуется значительными дисбалансами в развитии регионов. На фоне сложившейся ситуации особенно актуальным становится прогнозирование показателей социально-экономического развития регионов. В статье предложена методика прогнозирования социально-экономического развития региона, состоящая из двух блоков. Первый блок посвящен оценке и прогнозированию уровня социально-экономического развития региона. Для решения задач этого блока использовались метод уровня развития, адаптивные методы. Информационной базой являлись данные социально-экономического развития Республики Крым. Выводы о состоянии социально-экономического развития региона сделаны на основе изменения темпов прироста интегрального показателя, который используется для разработки инерционного и реалистического сценария. Во втором блоке методики осуществляются оценка и прогнозирование социально-экономического состояния исследуемого региона в территориальной организации страны. Данный блок базируется на использовании методов кластерного, дискриминантного и адаптивного анализа. Информационной базой являлись данные о социально-экономическом положении 79 регионов России за 14 лет. На основе кластерного анализа все регионы Российской Федерации разделены на два кластера в зависимости от уровня их социально-экономического положения. Дискриминантные модели позволили определить прогнозный класс Республики Крым, а адаптивные методы — спрогнозировать отнесение исследуемого региона к тому или иному кластеру. Представленные в статье модели позволяют провести комплексную оценку уровня социально-экономического развития региона в текущем и прогнозном периоде и могут рассматриваться в качестве инструмента поддержки принятия решений при проведении многовариантного сценарного анализа стратегии регионального развития.