Кластерный анализ влияния блокчейн технологий на развитие секторов национальной экономики

Сафиуллин Марат Рашитович доктор экономических наук профессор, кафедра Общего менеджмента, Казанский федеральный университет 42008, Россия, республика Татарстан, г. Казань, ул. Кремлевская, 18 Safiullin Marat Rashitovich Doctor of Economics Professor, the department of Corporate Management, Kazan Federal University; Vice-Rector on the Questions of Economic and Strategic Planning, Kazan Federal University 42008, Russia, respublika Tatarstan, g. Kazan', ul. Kremlevskaya, 18 c.p@tatar.ru Шарапов Азат Рафикович доктор экономических наук проректор по экономике, Поволжская государственная академия физической культуры, спорта и туризма 420138, Россия, республика Татарстан, г. Казань, ул. Деревня Универсиады, 35 Sharapov Azat Rafikovich Doctor of Economics Vice-Rector of Economics, Volga Region State Academy of Physical Education, Sport and Tourism 420138, Russia, respublika Tatarstan, g. Kazan', ul. Derevnya Universiady, 35 c.p@tatar.ru

Ельшин Леонид Алексеевич доктор экономических наук директор, Центр стратегических оценок и прогнозов, Казанский федеральный университет, заведующий, ГБУ "Центр перспективных экономических исследований Академии наук Республики Татарстан" 420139, Россия, Республика Татарстан, г. Казань, ул. Островского, 23/1 Elshin Leonid Alekseevich Doctor of Economics Senior researcher at Center for Strategic Assessment and Forecasts of the Institute of Management, Economics and Finance, Kazan Federal University 420139, Russia, respublika Tatarstan, g. Kazan', ul. Ostrovskogo, 23/1 Leonid.Elshin@tatar.ru Другие публикации этого автора

Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда (проект
№ 19–18–00202) при финансовой поддержке Академии наук Республики Татарстан (проект № 12–133-эГ).

ВВЕДЕНИЕ (introduction)

Следует констатировать, что в условиях набирающей «обороты» четвертой промышленной революции все чаще можно наблюдать активную интеграцию в систему хозяйственных отношений новых, прогрессивных форм организации моделей социально-экономического развития. К их числу, несомненно, необходимо отнести блокчейн технологии, интенсивно проникающие в последние годы в социоэкономическую среду и попадающие в «орбиту» внимания многих экспертов и ученых. Между тем, с сожалением приходится констатировать, что, несмотря на прогрессирующий интерес со стороны экспертного и научного сообщества к технологиям распределенного хранения данных и проблематике изучения их влияния на развитие национальной экономики и ее отдельных секторов, наблюдается как разобщенность взглядов к решению поставленного вопроса, так и отсутствие единых подходов к формализованной оценке возможных генерирующихся возможностей и рисков. Как правило, существующие работы, посвященные проблематике исследования влияния блокчейн технологий на экономическую динамику, ограничиваются либо качественными характеристиками, либо реализуются через призму экспертных оценок, а также рассуждений общего логического порядка. При этом в подавляющем большинстве случаев позиции авторов, как российских, так и зарубежных, склоняются к тому, что исследования подобного рода вопросов являются крайне актуальными, значимыми с практической и с научной точек зрения и требуют разработки соответствующего методологического аппарата ^[1-8].

В этой связи, учитывая весьма высокий интерес к поставленной проблематике, существует необходимость разработки методических решений, обеспечивающих процесс обоснования влияния технологий распределенного хранения данных на возможную динамику роста отдельных секторов национальной экономики. Решение данной задачи позволит не только перейти от качественных оценок к формализованным, основанным на использовании специальных методов экономико-математического моделирования, но и сформировать задел для создания и развития теории блокчейн-экономики.

Методы (methods)

Важно подчеркнуть, что развитие секторов экономики характеризуется неоднородностью и дифференциацией, как с точки зрения динамики, так и с точки зрения чувствительности к трансформациям во внешней и внутренней среде. Интеграция блокчейн технологий в хозяйственную среду национальной экономической системы, несомненно, таким же неравномерным и непропорциональным образом будет отражаться на ключевых параметрах отраслевого развития.

Развивая данную парадигму исследования, авторами предпринимается попытка разработать соответствующий методический инструментарий, апробация которого реализована на примере отдельных видов экономической деятельности, соответствующих кодам ОКВЭД (общероссийский классификатор видов экономической деятельности).

В работе использованы поквартальные данные за период с 2008 по 2019гг. из официальных источников ^[9]. Расчеты осуществлены с применением статистического пакета Eviews. В таблице 1 приведены переменные разрабатываемой модели, их условные обозначения и источники данных. Выбор экзогенных факторов, использующихся при построении соответствующих моделей, обусловлен их приоритетностью с точки зрения чувствительности к проникновению блокчейн технологий в хозяйственную среду ^{[10, 11]}.

Таблица 1 - Описание переменных разрабатываемой модели

Важным методическим аспектом, предопределившим порядок построения модели, является то, что в случае исследования стохастических временных рядов применение традиционных методов корреляционно-регрессионного анализа может привести к проблемам, выражающимся в смещённости, несостоятельности и неэффективности полученных оценок. А значит, такая модель может быть непригодной для дальнейшего анализа и прогнозирования.

Исследование зависимостей между финансовыми (стохастическими) временными рядами может быть осуществлено с применением метода коинтеграционного анализа.

В концентрированной форме на рисунке 1 представлена графическая интерпретация алгоритма оценки влияния диффузии блокчейн технологий на развитие секторов национальной экономики.

Рисунок 1 - Графическая интерпретация алгоритма оценки влияния диффузии блокчейн технологий на развитие секторов национальной

экономики

Результаты и обсуждение (results and discussion)

В соответствии с предложенным алгоритмом (Рисунок 1) для каждого вида экономической деятельности, попавшего в исследуемую выборку, построены соответствующие уравнения коинтеграции. Результаты приведены в таблице 2.

Таблица 2 – Результаты и данные статистической значимости уравнений коинтеграции в разрезе анализируемых видов экономической деятельности, вошедшие в исследуемую выборку

Отрасль	Параметры уравнения коинтеграции			R2
	Объем торгов на фондовом рынке	Количество переводов денежных средств, осуществленных через платежную систему Банка России, млн, ед.	Сальдированный финансовый результат деятельности организаций, млрд, руб.
Сельское хозяйство	0,0009	0,65	0,04	0,79
Добыча полезных ископаемых	0,14	1,84	0,30	0,7
Обрабатывающие производства	0,06	7,25	0,16	0,80
Торговля	-0,0034	5,80	0,07	0,87
Деятельность финансовая и страховая	© 1998 – 2024 Nota Bene. Publishing Technologies. NB-Media Ltd.