Анализ устойчивости структурно-динамических моделей распределения доходов в цифровой экономике с использованием методов нелинейной оптимизации и теории вероятностей
Догучаева С.М.1
1 Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, ,
Статья в журнале
Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Том 100, Номер 11 (Ноябрь 2025)
Аннотация:
Ускоряющаяся цифровая трансформация обостряет вопрос справедливого и устойчивого распределения доходов между трудом и капиталом в отраслях с высокой волатильностью, поэтому требуется количественная оценка структурных сдвигов и эффектов технологий для аграрного и перерабатывающего сегментов. Исследование направлено на выявление устойчивости структурно-динамических моделей распределения доходов и на уточнение параметров оптимального баланса с учетом рисков и влияния цифровизации. Эмпирическая база включает официальные статистические данные по России за период с 2018 по 2022 годы, а методическая рамка объединяет динамическое разложение долей оплаты труда и прибыли, вероятностное моделирование методом Монте Карло и задачи нелинейной оптимизации, в которых минимизируется колеблемость при соблюдении целевых уровней доходов и допустимых пропорций. Базовые сравнения показывают более уязвимое положение сельского хозяйства по сравнению с перерабатывающей промышленностью. Структурная динамика указывает на снижение доли оплаты труда в сельском хозяйстве с 53,8% до 46,8% и на рост этой доли в переработке с 44,7% до 49,8%. Моделирование цифрового сценария показывает рост ожидаемой прибыли и снижение вероятности убытка в обеих отраслях: в сельском хозяйстве прибыль повышается примерно с 10,5 млн до 15,3 млн рублей при одновременном снижении риска с 18.4% до 12,7%, в переработке прибыль возрастает с 21,8 млн до 26,4 млн рублей при снижении риска с 6,5% до 3,9%. Оптимизация подтверждает максимальную устойчивость при близких к паритету пропорциях. Практический вывод состоит в комбинировании цифровых решений и более сбалансированного распределения доходов для снижения рисков и укрепления устойчивости отраслей.
Ключевые слова: сельское хозяйство, перерабатывающая промышленность, распределение доходов, структурно-динамические модели, цифровая экономика, нелинейная оптимизация, теория вероятностей
Страница обновлена: 23.06.2026 в 22:34:39
Analysis of the stability of structural and dynamic income distribution models in the digital economy using methods of nonlinear optimization and probability theory
Doguchaeva S.M.Journal paper
Economy of agricultural and processing enterprises
Volume 100, Number 11 (November 2025)
Abstract:
Accelerating digital transformation sharpens the issue of fair and sustainable income distribution between labor and capital in highly volatile industries, making it necessary to quantify structural shifts and technology effects for the agricultural and processing segments. The study aims to identify the stability of structural-dynamic models of income distribution and to refine the parameters of the optimal balance, taking into account risks and the impact of digitalization. The empirical base includes official Russian statistics for 2018-2022, and the methodological framework combines dynamic decomposition of the shares of labor compensation and profit, probabilistic modeling via Monte Carlo, and nonlinear optimization problems in which volatility is minimized subject to target income levels and admissible proportions. Baseline comparisons show a more vulnerable position for agriculture relative to processing. Structural dynamics indicate a decline in labor’s share in agriculture from 53.8% to 46.8% and a rise in processing from 44.7% to 49.8%. The digital scenario modeling shows an increase in expected profit and a decrease in loss probability in both industries: in agriculture, profit rises from approximately 10.5 to 15.3 million rubles with risk falling from 18.4% to 12.7%; in processing, profit increases from 21.8 to 26.4 million rubles with risk declining from 6.5% to 3.9%. Optimization confirms maximum stability at near-parity proportions. The practical conclusion is to combine digital solutions with a more balanced income distribution to reduce risks and strengthen sectoral resilience.
Keywords: Agriculture, Processing Industry, Income Distribution, Structural-Dynamic Models, Digital Economy, Nonlinear Optimization, Probability Theory