В статье анализируется состояние, и выявляются особенности развития предпринимательства в двух крупных регионах Республики Таджикистан: Хатлонской и Согдийской областях. Обозначены проблемы и резервы развития предпринимательской деятельности в сферах промышленности, сельского хозяйства, торговли и услуг. Особое внимание уделяется таким показателям, как валовой региональный продукт, производство промышленной и сельскохозяйственной продукции, розничный товарооборот, платные услуги и т. п. Гипотеза исследования заключается в том, что в областях страны уровень развития предпринимательства неоднородная и существующие возможности используются не в полном объеме.

Теоретической основой и информационной базой послужили труды таджикских и зарубежных ученых в области развития предпринимательства, статистические сборники и данные Агентства по статистике при Президенте Республики Таджикистан за 1991–2015 годы.

Полученные результаты позволили выявить ряд особенностей развития предпринимательства в Хатлонской и Согдийской областях Республики Таджикистан. Анализ валового регионального продукта показывает, что его объем, начиная с 2000 года, вырос в несколько раз, что было достигнуто благодаря развитию предпринимательства. В 2015 году 60% валового регионального продукта было произведено в Хатлонской и Согдийской областях.

Несмотря на рост числа действующих малых предприятий, уменьшается число совместных предприятий. В данном направлении необходимо активизировать развитие предпринимательства на основе государственно-частного партнерства. В областях имеются значительные сырьевые и трудовые ресурсы, которые используются не в полной мере. Это во многом связано с дефицитом финансовых ресурсов, дороговизной кредитов и большими налоговыми нагрузками. Этим вопросам необходимо уделить более пристальное внимание.

Отмечается, что развитие предпринимательства в регионах республики зависит от развития энергетики. Для этого в областях имеются огромные гидроэнергетические ресурсы, использование которых даст значительный толчок к развитию предпринимательства.

Развитые в начале 1990-х годов отрасли промышленности в Хатлонской области сегодня практически не работают. Такая же картина наблюдается во многих отраслях промышленности Согдийской области. Необходимо создать условия для возрождения всех отраслей промышленности.

Несмотря на положительные тенденции, в сельском хозяйстве наблюдаются проблемы в перераспределении орошаемых земель, урожайности сельскохозяйственных культур и продуктивности скота и птицы.

В более развитых сферах торговли и услуг все еще остаются проблемы отраслевого и регионального характера. Предпринимательство в сфере торговли и услуг более развито в Согдийской области, о чем свидетельствуют объем розничного товарооборота и оказанных услуг. В сфере торговли следует развивать сетевую форму торговли. Особое внимание необходимо уделить развитию предпринимательства в сфере туризма.

Исследование показало, что, несмотря на активизацию развития предпринимательства в областях республики все еще остается много проблем. Дальнейший анализ этих проблем позволит разработать более целенаправленные рекомендации для развития предпринимательства в регионах республики. 

Статья посвящена исследованию возможностей применения многомерного статистического анализа – кластерного анализа при разработке мер государственного управления финансовыми ресурсами сельского хозяйства в Республике Саха (Якутия). Исследование базируется на методологии статистики, теории экономической науки, а также региональной экономики Республики Саха (Якутия). В качестве статистического инструментария для проведения исследования использовались табличные методы визуализации количественных данных, а также статистические методы анализа социально-экономических явлений и процессов. В частности, при помощи пакета прикладных программ STATISTICA 10.0 для целей исследования был реализован метод кластерного анализа. Известно, что применение методики кластерного анализа позволяет разбить исследуемую совокупность на группы по схожим индикаторам. В целях исследования удалось определить комплекс показателей, который включает в себя массив индикаторов, характеризирующих развитие сельского хозяйство в исследуемом регионе. Установлено, что кластеризация районов исследуемой республики по показателям развития сельского хозяйства как следствие позволит более качественно разрабатывать меры по управлению финансовыми ресурсами конкретно для каждой группы улусов региона. В этом и заключается новизна проведённого исследования.

Отмечается, что полученные типы однородны по своему составу и содержательно интерпретируемы: 1 кластер – районы с высоким производством сельского хозяйства; 2 кластер – районы с высокими финансовыми показателями сельского хозяйства; 3 кластер – районы с низкими значениями показателей сельского хозяйства; 4 кластер – северные высокорентабельные районы; 5 кластер – северные районы с низкими значениями показателей сельского хозяйства; 6 кластер – столица республики Саха (Якутия) г. Якутск.

Основным результатом исследования явилось то, что для каждой группы кластеров разработаны предложения приоритетных мер по управлению финансовыми ресурсами сельского хозяйства сельскохозяйственной отрасли Республики Саха (Якутия) с целью создания условий для устойчивого финансового обеспечения и социального развития сельского хозяйства региона.

Исследование показало, что в районах, сформировавших первый кластер, где отмечаются высокие показатели по производству основных продовольственных ресурсов, руководству региона следует сконцентрироваться на программах по улучшению переработки и хранения молочных и мясных продуктов, тем самым рекомендательно развивать инновационно-инвестиционную деятельность для повышения уровня технического оснащения, необходимого для указанных направлений. Подчеркивается необходимость улусам второго кластера специализироваться на производстве продуктов земледелия и животноводства с особым развитием промышленного птицеводства, что, безусловно, в конечном итоге будет способствовать рациональному управлению финансовыми ресурсами. Районам третьего типа следует пересмотреть свои финансовые расходы на поддержание сельскохозяйственной отрасли с учетом того, что каждый район имеет большой потенциал для развития сельского хозяйства. В районах четвертой группы следует сконцентрироваться на развитие оленеводческих баз, так как у них наблюдается самая высокая государственная поддержка среди других северных районов, позволяющая развивать оленеводство, тем самым повышать индикаторы собственных финансовых ресурсов как основной фактор управления финансами. Районы пятого кластера считаются аномальными в связи с низким уровнем развития сельского хозяйства, в связи чем здесь рекомендуется решить проблемы занятости населения, выполнения инвестиционных проектов, также сконцентрироваться на развитии оленеводства и коневодства. Пятый кластер представила столица региона, где в настоящее время работает государственная программа по предоставлению грантов на развитие сельского хозяйства, что и станет первоочередным фактором для максимизации финансовых ресурсов исследуемой отрасли.

В статье рассмотрены перспективы применения обучаемых искусственных нейронных сетей (ИНС) для статистического прогнозирования объемов грузовых перевозок в транспортной системе разноструктурных региональных грузопотоков. Для более объективной оценки перспектив применения ИНС результаты прогноза представлены в сравнении с результатами, полученными при прогнозировании методом экспоненциального сглаживания. При прогнозировании ИНС использовались три метода обучения: алгоритм Левенберга-Марквардта – обучение сети останавливается, когда обобщение перестает улучшается, что показывает увеличение средней квадратичной ошибки выходного значения; метод регуляризации Байеса – обучение сети останавливается в соответствии с минимизацией адаптивных весовых коэффициентов и метод масштабированных сопряженных градиентов, который используется для нахождения локального экстремума функции на основе информации о её значениях и градиенте. При прогнозировании использован пакет Neural Network Toolbox – нейросетевая модель состоит из скрытого слоя нейронов с сигмоидальной функцией активации и выходного нейрона с линейной функцией активации, на вход подаются значения временных динамических рядов, с выхода снимается прогнозируемое значение. Полученные результаты подтверждают целесообразность применения обучаемых искусственных нейронных сетей в случае сложнопрогнозируемых показателей грузоперевозок, имеющих неравномерный нелинейно меняющийся характер во временном динамическом ряду.

Предлагаемая статья посвящена тем аспектам системы национальных счетов, которые в своей совокупности выполняют роль информационной базы налоговой статистики. В наше время именно налоговая система является одним из главных предметов дискуссий о методах и направлениях её реформирования.

Налоги являются одним из главных факторов регулирования экономики и выступают одним из стимулов ее развития. Анализ налоговых поступлений в бюджеты различных уровней даст возможность эффективнее осуществлять сбор налогов, а также проанализировать налоговое бремя на примере различных отраслей. От количества налоговых поступлений можно судить о масштабах воспроизводственных процессов в стране. Следует отметить, что налоги в СНС занимают особое положение. Как было сказано ранее, в СНС налоги на продукты рассматриваются в форме дохода. В то же время, большинство экономистов предпочитают их рассмотрение в виде налогов на потребление, а налоги на различные финансовые операции (к примеру: налоги на покупку/продажу ценных бумаг) рассматриваются как налоги на производство, в том числе в случаях, когда при этом отсутствуют какие-либо услуги. Рационально было бы пересмотреть и внести изменение в СНС, связанные с трактованием всех налогов и субсидий, для обеспечения более качественного понимания и соответствия потребностям пользователей.

Налоги являются неотъемлемой частью любого государства и незаменимым звеном экономических отношений любого общества. В свою очередь, неразрывно связаны между собой налоги и бюджет, так как и эти отношения носят ярко выраженный, объективный двусторонний характер. Налоги выступают в роли главной группы доходов бюджета, что делает возможным финансирование абсолютно всех государственных структур и расходных статей, а также осуществление субсидирования институциональных единиц, которые составляют сектор СНС «нефинансовые корпорации».

Вторая сторона «медали» связана с тем, что налоги – эта та часть денежных средств, которая изымается у производителей и домашних хозяйств. Общая масса налогов зависит от состава налогов, налоговых ставок, налоговой базы и масштабов применения льгот. Масса налоговых поступлений зависит также от возможного изменения классификации налоговых доходов и придания им определенности неналоговых доходов.

В условиях современной действительности, налоги выполняют роль базиса, на котором держится экономическая и финансовая безопасность, так как именно налоги обеспечивают финансовыми ресурсами все уровни экономической системы нашей страны. На всех этапах существования человечества ни одно из государств не обошлось без системы налогов, в той или иной степени. История налогов уходить в далекое прошлое. Налоги всегда были представлены в виде взносов граждан, в различных видах. Данная процедура по взиманию налогов была необходима для функционирования государственного аппарата.

В статье оформляется и обосновывается серьезная учетная проблема, связанная с терминологически не однозначной трактовкой категорий применимых в разных учетных системах: бухгалтерском, налоговом и статистическом учете. Границы одних и тех же денежных потоков, связанных с выполнением налогоплательщиками обязательств перед государством, различны для указанных информационных систем. Иные категории не воспринимаются в разных видах учета вообще, такие как, например, ресурсные налоги. Тем более большинство, не отдельные, а именно большинство терминов, категорий, определений и подходов у специалистов в области юриспруденции вызываю вообще недоумение. Необходимость интеграционных процедур, приведение к единому методологическому знаменателю границ денежных потоков и всего объекта исследования очевидно. 

Содержание современного управленческого учета формируется во взаимосвязи со стремительным развитием информационных технологий и применением сложных алгоритмов экономического анализа. Они делают возможной практическую реализацию идеи результативного менеджмента – управления по ключевым показателям эффективности, к которым безусловно относятся и показатели финансовых результатов деятельности экономических субъектов.

Важное место в данном процессе отводится построению и расчету факторных систем экономических показателей. Накоплен весомый теоретический и эмпирический опыт решения возникающих при этом проблем. Целью данного исследования является разработка универсальной современной модели факторного анализа финансовых результатов, допускающей многовариантные решения как текущего, так и перспективного характера с мониторингом в режиме реального времени.

Реализация этой цели достижима при использовании в соответствующем моделировании искусственных нейронных сетей (ИНС), которые находят все более широкое использование в экономике как инструмент поддержки принятия управленческих решений. По сравнению с классическими детерминированными и стохастическими моделями ИНС привносят в процесс моделирования интеллектуальную составляющую. Они способны самостоятельно обучаться, функционировать на основании полученного опыта, в результате допуская все меньше и меньше ошибок.

В статье выявлены преимущества такого альтернативного подхода. Изложен поэтапный алгоритм моделирования сложных взаимосвязей причинно-следственного характера, включающий выделение факторов для исследуемого результата, создание архитектуры нейронной сети и ее обучение. Универсальность такого моделирования заключается в том, что оно может быть использовано для любого результирующего показателя.

Авторами предложена и описана математическая модель факторного анализа финансовых показателей. Важно, что в модель включаются факторы как прямого, так и косвенного действия с диапазоном количественных параметров: условноидеальные, реальные, наихудшие. Разработанная модель дополнена авторским алгоритмом отбора факторов. В результате функционирования нейронной сети формируется управленческий отчет по финансовым показателям деятельности компании. При проведении исследования были использованы методы системного подхода в классификации факторов финансовых результатов, факторного анализа и математического моделирования при разработке соответствующей нейронной модели. Исследование опирается на комплекс теоретических и эмпирических разработок отечественных и зарубежных авторов. Привлечены фактические цифровые материалы реального экономического субъекта на этапе верификации результатов исследования.

Достоинством модели является возможность отслеживать изменения входных данных и результативного показателя в режиме онлайн, строить качественные прогнозы для будущих периодов при различной комбинации всего набора факторов. Предлагаемый инструмент факторного анализа апробирован в деятельности реальных компаний. Выявлены факторы, способные обеспечить точки роста финансового результата; повышена визуализация бизнес-процессов, а также вероятность принятия рациональных управленческих решений. 

Рассматривается оценка рисковой стоимости в условиях напряженности. На практике напряженная величина риска обычно рассчитывается с использованием набора данных, включающего напряженный период. Это говорит о том, насколько возрастает риск, если мы используем данные в условиях напряженности. В данной работе мы рассматриваем величину риска (VaR) при напряженных сценариях. Технически это можно сделать, получив распределение прибыли или убытка, обусловленное величиной факторов риска. Мы используем два метода: один, который использует линейную модель, и другой, который использует распределение по Эрмиту, рассмотренный Марумо и Вольфом (2013, 2016). Численные примеры показывают, что метод распределения по Эрмету способен фиксировать нелинейные эффекты, такие как корреляционный коллапс и кластеризация волатильности, которые часто наблюдаются на рынках.

Цель исследования – выявить перспективы применения нейросетевого подхода применительно к задачам экономического прогнозирования транспортно-логистических показателей, в частности объемов грузовых перевозок в транспортной системе разноструктурных региональных грузопотоков, а также обосновать эффективность применения искусственных нейронных сетей (ИНС) в сравнении с эффективностью традиционных экстраполятивных методов прогнозирования. Возможность прогноза с использованием ИНС для данных экономических показателей рассматривается авторами не как альтернатива традиционным методам статистического прогнозирования, а как одно из доступных простых средств для решения сложных задач.

Материалы и методы. При прогнозировании ИНС использовались три метода обучения: 1) алгоритм Левенберга-Марквардта – обучение сети останавливается, когда обобщение перестает улучшается, что показывает увеличение средней квадратичной ошибки выходного значения; 2) метод регуляризации Байеса – обучение сети останавливается в соответствии с минимизацией адаптивных весовых коэффициентов; 3) метод масштабированных сопряженных градиентов, который используется для нахождения локального экстремума функции на основе информации о её значениях и градиенте. При прогнозировании использован пакет Neural Network Toolbox – нейросетевая модель состоит из скрытого слоя нейронов с сигмоидальной функцией активации и выходного нейрона с линейной функцией активации, на вход подаются значения временных динамических рядов, с выхода снимается прогнозируемое значение. Для более объективной оценки эффективности и перспектив применения ИНС результаты прогноза представлены в сравнении с результатами, полученными при прогнозировании методом экспоненциального сглаживания.

Результаты. При прогнозировании объемов грузовых перевозок железнодорожным транспортом получены удовлетворительные показатели верификации прогнозирования как методом экспоненциального сглаживания, так и ИНС, хотя нейронная сеть показала лучший результат (средняя относительная ошибка прогноза – 8,97% для ИНС и 11,21% для МЭС соответственно). Это объясняется тем, что временной динамический ряд значений объемов грузоперевозок данным видом транспорта, за исследуемый отчетный период, имеет пусть и нелинейный, но равномерно меняющийся характер. В случае прогнозирования объемов грузоперевозок автомобильным транспортом временной динамический ряд исходных значений за отчетный период имеет одновременно и нелинейный, и неравномерный меняющийся характер. Этим объясняется большие значения ошибок прогнозирования методом экспоненциального сглаживания (средняя относительная ошибка прогноза 47,47% для МЭС); ошибка прогноза с применением ИНС составила – 13,97%, следовательно результаты прогнозирования, полученные методом экспоненциального сглаживания, признаем неудовлетворительными, а для ИНС – удовлетворительными.

Заключение. Результаты исследования подтверждают целесообразность применения обучаемых искусственных нейронных сетей при прогнозировании объемов грузовых перевозок с разноструктурными грузопотоками, исходные статистические данные которых имеют неравномерный нелинейно меняющийся характер во временном динамическом ряду. Достаточно высокая верификация при применении ИНС для сложнопрогнозируемых показателей транспортного процесса подтверждает практическое значения применения данного метода при моделировании транспортно-логистической сети. 

5 января 2016 года Президент России Владимир Путин подписал указ, в соответствии с которым 2017 год в России был объявлен годом экологии. Цель данного решения – привлечь внимание к проблемным вопросам, существующим в экологической сфере, и улучшить состояние экологической безопасности страны. Цель нашей статьи – показать становление исследований взаимосвязей и взаимозависимостей населения и окружающей его среды, развитие теории и методологии этих исследований. Научный и практический интерес имеет проанализированный в статье опыт типизации демоэкологических ситуаций и разработки типологии демоэкологического развития как инструмента политики, направленной на устойчивость в развитии народонаселения и экологическую безопасность.

Еще в 70-е – 90-е годы прошлого столетия научное сообщество обратило пристальное внимание на проблему, получившую название «проблема окружающей среды», произошло осознание взаимообусловленности развития окружающей среды и народонаселения. Исследование этой взаимообусловленности проводилось и в Центре по изучению проблем народонаселения экономического факультета МГУ в рамках нового направления системы знаний о народонаселении – экологии народонаселения, рассматривающей демографическое и экологическое развитие методами анализа междисциплинарного и системного подходов. Выявленное в ходе исследований разнообразие демоэкологических ситуаций логически привело к необходимости разработки типологии демоэкологических систем с использованием экологических принципов (стадиальности, разнообразия и территориальной дифференциации). Сведение в общую таблицу экономических районов СССР по различным признакам демоэкологического развития позволило обобщить все разнообразие ситуаций, показав сходные черты их развития, и выделить типы взаимосвязей элементов демоэкологических региональных систем, что могло стать, по замыслу ученых, основой комплексной долгосрочной программы развития народонаселения страны. Позднее, в конце 1990-х годов, данный подход с использованием методик ранговой и индексной оценок, был применен при оценке уровня демоэкологического развития субъектов Российской Федерации. Результатом стала уточненная и дополненная (по отношению к исследованию начала 1980-х годов) система основных показателей, позволяющих наблюдать изменения в демоэкологических системах, выбраны новые, интегральные показатели, более точно характеризующие состояние окружающей среды и развитие населения.

Исследования тех лет приводят к выводу о научно-практической целесообразности учета типологических особенностей региона при разработке долгосрочных программ устойчивого социально-экономического развития. Схожесть же демоэкологических ситуаций позволяет использовать опыт регионов, относящихся к одному типу, уменьшая риск ошибок при постановке целей программ развития и разработке комплексов мероприятий по их реализации. Этот, сделанный 25 лет назад вывод, весьма актуален сегодня, когда все большее число экспертов утверждает, что тиражирование общих для всех субъектов РФ методов реализации региональной политики негативно сказывается на единстве экономического пространства страны. 

Цель представленного в статье исследования – анализ становления и развития основных теоретических положений демографической политики в университетской научной школе профессора Дмитрия Игнатьевича Валентея (МГУ имени М.В. Ломоносова). Исследование было приурочено к 50-летию кафедры народонаселения экономического факультета МГУ, выпускники которой работали и продолжают активно работать в сфере фундаментальных и прикладных демографических исследований, в демографическом образовании, в министерствах и ведомствах социально-экономического блока. Материалом для анализа послужили работы 60-х – начала 90-х годов (монографии, сборники научных статей, учебные пособия), в которых рассматривались основные понятия и их взаимосвязи, подходы к пониманию соотношения социальной политики, политики народонаселения и собственно демографической политики, структура этих важных составляющих социальной политики. В исследовании проведен сравнительный анализ позиций разных авторов, в том числе из других научных школ, выделены дискуссионные вопросы, относящиеся к механизму реализации демографической политики. Показано как реализовывалась на практике идея междисциплинарного подхода к исследованию проблем управления развитием народонаселения, в том числе, через включение в исследования и дискуссии представителей разных наук (демографов, социологов, историков, экономистов, географов, юристов и т.д.). В заключительной части статьи рассмотрены практические шаги по активизации демографической политики в СССР в начале 80-х, региональные особенности поэтапного введения новых мер государственной поддержки семей с детьми в 1981–1983 гг, а также подходы к разработке региональных программ демографической политики в конце 70-х и в 80-х годах. В результате исследования получен новый аналитический материал, раскрывающий формирование взглядов на определение и содержание основных понятий (демографическая политика и политика народонаселения), на формулирование целей, задач, принципов и подходов к оценке эффективности демографической политики. Данное исследование показывает, с какими трудностями сталкивается практическая реализация теоретических представлений о демографической политике, показывает зависимость демографической политики от конкретных исторических и социально-экономических условий. Распад СССР поставил вопрос о разработке концептуальных основ и механизмов реализации демографической политики в новых экономических и социально-политических условиях. В то же время теоретические и прикладные разработки в области демографической политики периода СССР во многом сохранили свою актуальность, в том числе, в области обоснования новых мер поддержки семей с детьми, разработки критериев и показателей оценки результативности демографической политики, совершенствования методов реализации демографических программ с учетом региональных особенностей демографической ситуации. Мы по-прежнему, как и 50 лет назад, ищем пути увеличения рождаемости, противодействия угрозам депопуляции, пути сокращения отставания в продолжительности жизни и оптимизации миграции. Критическое осмысление теории и практики демографической политики поможет и сегодня в поиске возможностей активизации демографической политики и повышении ее эффективности, как на федеральном, так и на региональном уровне.

Статья посвящена решению многогранной и сложной проблемы, связанной с комплексной оценкой эффективности государственной семейной политики. Значимым этапом в развитии государственной семейной политики является утверждение в 2014 г. Концепции государственной семейной политики. Оценка эффективности предпринимаемых в сфере семейной политики мер является предметом многих публикаций. Однако чаще авторы обращают свое внимание на отдельные мероприятия. Представляется, что результативность выполнения долгосрочных стратегических документах определяется и детальностью разработки самих документов, объективным подходом к формированию системы целевых индикаторов.

Целью статьи выступает анализ структуры Концепции семейной политики России, принятой в 2014 году, и Плана реализации ее первого этапа. Это позволяет выявить, насколько неэффективность семейной политики определяется логикой самих стратегических документов в сфере семейной политики. Рассматриваются возможности проведения мониторинга результативности мероприятий Плана и первые итоги реализации Концепции, согласованность логики этих документов.

Материалы и методы. Выводы статьи построены на основе анализа количественных и качественных индикаторов семейной политики. Информационной базой исследования послужили данные статистического мониторинга семейной политики, построенного на основе официальной статистической отчетности и репрезентативных выборочных обследований Росстата, а так же опыт мониторинга Национальной стратегии действий в интересах детей.

Результаты. В настоящее время оценка результативности проводится достаточно формально, сложности оценки реализации Концепции семейной политики во многом связаны с логикой формирования самой Концепции и ее ожидаемыми результатами, недостатками формирования планов по ее реализации, отсутствием необходимой информации и специального мониторинга в рамках механизма реализации Концепции. В рамках Концепции в соответствии с задачами выделены девять направлений, для которых определен перечень индикаторов конечной результативности. Предлагаемые индикаторы не закреплены за конкретными разделами Концепции. При этом ряд из них не имеют конкретного количественного измерения, что представляет существенную проблему, связанную с невозможностью проведения объективной оценки эффективности конкретных мер. Анализ логики построения Концепции и Плана реализации ее первого этапа показал, что они во многом не сбалансированы по целям, задачам, индикаторам и финансовому обеспечению.

Выводы. Проблема неэффективности масштабных концептуальных, стратегических документов зачастую связана с логикой самого документа, формальным подходом к формированию системы индикаторов и показателей. Целый ряд мер, предусмотренных в Концепции, не нашел отражение в Плане по ее реализации. Проведенный анализ позволил сформулировать предложения по уточнению механизма реализации и оценки эффективности Концепции, важнейшими из которых выступают: определение желаемого уровня показателей, выступающих индикаторами результативности семейной политики с учетом противоречивой демографической и социально-экономической динамики; необходимость разработки интегрального статистического показателя эффективности семейной политики, охватывающего деятельность по всем направлениям. 

В статье предпринята попытка уточнить соотношение экономической демографии и экономики народонаселения как важнейших научных направлений современных исследований. На основании обширного материала сделан вывод, что российское научное сообщество отстаёт в развитии этих наук от мировой научной мысли. Среди выдающихся исследователей взаимосвязей населения и экономики особое внимание уделено работам и идеям Саймона Кузнеца (S. Kuznets) и Амартии Сена (Amartya Sen), чей вклад имел не только теоретическое, но и особое практическое значение. Рассматривается значение работ Г. Мюрдаля для современных исследований последствий старения населения. Рассмотрены зарубежные курсы по «Экономике народонаселения», читаемые в университетах Висконсина и Макмастера, которые выбраны из-за значительных отличий в их наполнении. Анализ структуры курсов позволил прийти к выводу, что в преподавании современных курсов по научным дисциплинам, находящимся на стыке наук продуктивно использование научных статей в журналах, которые в отличие от учебников содержат больше новейших идей и достижений науки; более предпочтительной автор считает систему, предложенную в курсе Michel Grignon и Byron G. Spencer «The Economics of Population». В статье обосновано мнение, по которому экономическая теория благосостояния должна быть сердцевиной экономики народонаселения. Сделан вывод, что различия между экономической демографией и экономикой народонаселения – это не просто различия микро- и макроуровня, как пишет ряд авторов, а переход к большим масштабам, т.е. энтропия. Автор выделяет 3 важнейших направления демоэкономических исследований, к которым относятся исследования в области человеческого капитала, международной экономической миграции, прежде всего ремиттансов, анализ расслоения населения и общества по доходам в глобальной и национальной экономике. В работе выделена совместная сфера интересов экономики народонаселения и экономической демографии, где их практически невозможно разделить и эффективны только их совместные исследования: экономика старения и экономика поколений.