Свежий номер

          

Развитие инструментария диагностики механизмов адаптации населения к вызовам времени

 

DOI: 10.34130/2070-4992-2020-3-93

УДК. 311.2

Кремлев Н. Д. — к.э.н., профессор, старший научный сотрудник, ФГБУ Институт экономики УрО РАН (Екатеринбург, Россия); профессор кафедры «Учет и внешнеэкономическая деятельность», ФГБОУ ВО "Курганский государственный университет" (Курган, Россия), e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Текст статьи 

Цель статьи — разработка методического инструментария диагностики адаптационного потенциала региона к любым ситуациям на основе расчета агрегированного индекса адаптационного потенциала, который более объективно характеризует способности и возможности населения, а также ресурсы предприятий и их использование на мини-, мезо- и макроуровнях развития экономики. Предметом исследования выступает совокупность отношений (социально-демографических, экономических, экологических, политических, естественнофизиологических и др.), возникающих в процессе формирования и использования адаптационного потенциала в целях обеспечения устойчивого развития дотационного региона. В статье исследуются проблемы развития адаптационного потенциала региона к вызовам времени на основе методологии и данных официальной статистики. Проведен обзор состояния изученности механизмов адаптации населения, которые отражают поведение людей к изменениям как в отечественных, так и в иностранных источниках. Результаты анализа показывают, что большинство определений представляют собой различные модификации традиционных подходов теорий психологии, социологии, философии, излишне конкретны, носят частный характер и нуждаются в теоретическом обосновании. Автором выделены важнейшие сущностные черты и состояния механизмов адаптации населения, характеризующие уровень и степень приспособления людей к вызовам времени. На этом теоретическом основании уточнено понятие адаптационного потенциала региона как способность (потенция) организмов населения, ресурсов предприятий и территории, их конкретные возможности изменяться (приспосабливаться) к любой ситуации. Разработаны три состояния адаптационного потенциала: равновесное, стабильное и устойчивое; четыре уровня адаптации: микро-, мини-, мезо- и макроадаптация; четыре модели механизмов адаптаций населения: естественно-физиологическая, социально-демографическая, финансово-экономическая и модель безопасности. Проведена диагностика инструментария механизмов адаптации населения Курганской области с использованием агрегированного индекса адаптационного потенциала, влияющего на повышение качества жизни населения. Основные выводы статьи могут служить методической основой будущих социально-экономических исследований, использоваться в качестве статистической базы для разработки обоснованных управленческих решений устойчивого регионального развития и оценки степени адаптации населения к вызовам времени.

Ключевые слова: адаптационный потенциал, механизмы адаптации, статистика, устойчивое развитие, инструменты, модели адаптации, региональная экономика, диагностика адаптации населения, система национальных счетов.

Список источников

1. Кремлев Н. Д. Статистический подход к оценке степени адаптации домашних хозяйств в рыночных условиях // Управление в современных системах. ЮУуТУ. 2020. № 1 (5). С. 18—26.

2. Шпак Л. М. Социология жизни: научное наследие и современные трактовки. Кемерово: ГОУ ВПО «Кемеровский госуниверситет», 2007. 372 с.

3. Rokeach M. The nature of human values. New York: Free Press, 1973. 438 p.

4. Селье Г. Очерки об общем адаптационном синдроме, 1936. FB.ru. URL: https://fb.ru/article/231522/gans-selebiografiya-vklad-v-nauku-knigi-napisannyie-gansom-sele (дата обращения: 22.07.2020).

5. Анохин П. К. Узловые вопросы в изучении высшей нервной деятельности // Проблемы высшей нервной деятельности. М., 1949. С. 119—128.

6. Раевский С. Г. Синергетический подход к определению адаптации как философской категории // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2007. № 1—2(29). С. 171—174.

7. Кейнс Дж. М. Общая теория занятости, процентов и денег. M.: Гелеус АРВ, 2002. 352 с.

8. Беляева Л. А. Социальная стратификация и средний класс в России: 10 лет постсоветского развития. М.: Academia, 2001. 183 с.

9. Миронова Е. Н., Соловьева Л. В. Факторы социокультурной адаптации // Мир науки, культуры, образования. 2016. № 3 (58). С. 183—184.

10. Brandon R. N. Adaptation and Environment. Princeton University Press. 2014. 226 p.

11. Williams G. C. Adaptation and Natural Selection: A Critique of Some Current Evolutionary Thought. Princeton: Princeton University Press, 1966. 307 p.

12. Evans R., Moore A., Rees D. The Cyclical Behaviour of the Labour Force Participation Rate in Australia // The Australian Economic Review. 2019. Vol. 52. № 1, pp. 94—106.

13. Кижеватова В. А. Адаптация населения к социально-экономическим изменениям: Региональный аспект : автореф. дис. ... канд. социол. наук. Пенз. гос. ун-т. Пенза. 2001. 25 с.

14. Поддерегина Л. И. Сущность и структура социально-экономической системы общества // Вестник Белорусского национального технического университета: научно-технический журнал. 2007. № 4. С. 72—79.

15. Лукашенко Д. В. Системный подход к адаптации личности // Человеческий капитал. 2016. №1 (85). С. 71—73.

16. Важенин С. Г., Важенина И. С. Концептуальные основы конкурентного сосуществования территорий // Журнал экономической теории. 2012. № 3. С. 96—106.

17. Белкин В. Н., Белкина Н. А., Антонова О. А., Лузин Н. А. Теоретические основы исследования интеллектуального и человеческого капитала // Экономика региона. 2011. № 1. С. 88—89.

18. Авраамова Е. М. Время перемен: социально-экономическая адаптация. М.: ИСЭПН РАН. 1998. 229 с.

19. Черешнева В. А., Татаркина А. И., Федорова М. В. Экономическая безопасность России: уроки кризиса и перспективы роста. Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2012. Т. 1. 1312 с.

20. Алетдинова А. А., Курчеева Г. И. Теоретические положения по формированию цифровой экосистемы // Выход из кризиса: развитие экономики и промышленности / под ред. д-ра экон. наук А. В. Бабкина; Министерство образования и науки Российской Федерации, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. СПб.: Издво Политехнического ун-та, 2016. C. 236—259.

21. Denning P., Metcalfe R. Beyond calculation: the next fifty years of computing. New York: Springer, 1997. 313 p.

22. Moore J. The death of competition: leadership and strategy in the age of business ecosystems. New York: HarperBusiness, 1996. 297 p.

23. Cliff D., Grand S. The creatures global digital ecosystem // Artificial Life. 1999. № 5, pp. 77—93.

24. Grand S., Cliff D. Creatures: entertainment software agents with artificial life // Autonomous Agents and Multi-Agent Systems. 1998. №1, pp. 39—57.

25. Soraku-gun K., Langton C. An evolutionary approach to synthetic biology: Zen and the art of creating life // Artificial life: an overview. Cambridge, Massachusetts; London, England: MIT Press, 1995, pp. 195—226.

26. Briscoe G., Sadedin S., De Wilde P. Digital ecosystems: ecosystem-oriented architectures // Natural Computing. 2011. № 10(3), pp. 1143—1194.

27. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2019: Р32 Стат. сб. / Росстат. М., 2019. 1204 с.

Для цитирования: Кремлев Н. Д. Развитие инструментария диагностики механизмов адаптации населения к вызовам времени // Корпоративное управление и инновационное развитие экономики Севера: Вестник Научно-исследовательского центра корпоративного права, управления и венчурного инвестирования Сыктывкарского государственного университета. 2020. № 3. С. 93—105. DOI: 10.34130/2070- 4992-2020-3-93.