Вареник Мария Сергеевна, кандидат социологических наук, заместитель директора Высшей школы государственного администрирования
Москва
Maria S. Varenik, Candidate of Sciences (Sociology), Deputy Director
Moscow
Журавлев Денис Максимович, доктор экономических наук, директор
Москва
Denis M. Zhuravlev, Doctor of Science (Economics), Director
Moscow
В условиях сближения технологической, макроэволюционной и демографической сингулярностей традиционные методы анализа и прогнозирования экономического роста снижают свою эффективность. Информационное перенасыщение во многом обосновывает переход от реактивного управления к превентивному, что ставит перед экономической наукой задачу принципиально нового класса — эффективного обнаружения трендов и конкурентных преимуществ в большом потоке данных.
Цель исследования: формализовать процесс практической актуализации новых моделей экономического роста для сложных социально-экономических систем. Исследование опирается на междисциплинарный синтез: классическую экономическую теорию роста, институциональный подход, методологию стратегирования, теорию сложных систем и математического моделирования, а также современные достижения в области конвергенции труда человека и интеллектуальных машин. В результате предложена универсальная методология стратегического управления, объединяющая девять связанных этапов: многоуровневое сканирование и прогнозирование трендов; OTSW-анализ как инструмент креативного созидания; системное целеполагание; процессный подход к управлению жизненным циклом цепочек увеличения стоимости; метод главных компонент; построение цифровой аналитической инфраструктуры на основе больших данных; математическое моделирование причинно-следственных связей и поиск точек бифуркаций; многоагентная ИИ-поддержка интерпретации и принятия решений; формирование плана трансформации на основе моделирования поведения цифрового двойника.
Методология обеспечивает переход от описания к действию, от корреляции к причинности, от статического планирования к адаптивному управлению. Предложенный алгоритм представляет собой не инструментальную надстройку, а новый подход к стратегическому мышлению, в которой человек и машина выступают партнерами в проектировании будущего. Его значимость заключается в преодолении критических различий: теория и практика, основанные на данных идеи и контекстуальные суждения, проблемы глобального масштаба и практические решения.
Потенциальные сферы применения — уровни национального, регионального и корпоративного управления с акцентом на усиление их образовательного и научно-исследовательского потенциалов.
Amid the convergence of technological, macroevolutionary, and demographic singularities, conventional approaches to analyzing and forecasting economic growth are increasingly losing relevance and predictive power. The surge in information overload underscores the urgent need to shift from reactive to proactive (preventive) governance — a transition that presents economic science with a fundamentally novel challenge: the timely and accurate identification of emerging trends and sustainable competitive advantages within massive, dynamic data streams.
The core objective of this study is to formalize a practical framework for updating economic growth models in complex socio-economic systems. To achieve this, the research employs an interdisciplinary synthesis drawing on classical growth theory, institutional economics, strategic management (strategizing), complex systems theory, mathematical modeling, and cutting-edge advances in human — machine collaboration.
The outcome is a universal strategic analysis methodology, structured around nine logically integrated stages: (1) Multi-level environmental scanning and trend forecasting; (2) OTSW analysis (Opportunities, Threats, Strengths, Weaknesses) as a strategic sense-making tool; (3) Systemic goal formulation; (4) Lifecycle-oriented process management of value chains; (5) Identification and prioritization of core strategic components; (6) Development of a digital analytical infrastructure leveraging big data; (7) Mathematical modeling of causal relationships and detection of critical inflection points; (8) Multi-agent AI-assisted interpretation and decision support; (9) Generation of a transformation roadmap via digital twin — based behavioral simulation.
This methodology enables a decisive shift, from descriptive analysis to actionable strategy, from correlation to causation, and from rigid, static planning to dynamic, adaptive governance. Crucially, the proposed framework is not a mere technical supplement but a paradigm shift in strategic thinking: a collaborative partnership between humans and intelligent systems in co-designing the future. Its value lies in bridging critical divides: theory and practice, datadriven insights and contextual judgment, global-scale challenges and implementable solutions.
Potential applications span national, regional, and corporate governance, with particular emphasis on enhancing institutional capacities in education and research.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.