CC BY
19
27 (165) - 2013
Вопросы экономики
УДК 339.1, 339.5, 338.2, 330.4
объективные и субъективные закономерности мировых торговых отношений с позиции национальных интересов*
Н. Н. КАУРОВА,
кандидат экономических наук, начальник отдела организации продвижения и продаж Управления корпоративных клиентов и малого бизнеса Сбербанка России, доцент кафедры финансового менеджмента Финансового университета при Правительстве Российской Федерации E-mail: Kaurova. Natalia@gmail. com
В статье предпринимается попытка исследования мировых торговых отношений как сложных сетей, позволяющих, с одной стороны, осуществлять более эффективный воспроизводственный процесс, повышать рентабельность производства, обеспечивать экономию на издержках и т. п., однако, с другой стороны, усугубляющих глобальные неоднородности, в первую очередь - неравномерное распределение богатства в мире. Подобный синергетический подход приводит к принципиально иным результатам, пониманию и объяснению процессов, происходящих в последнее время в мировой экономике, к которым не в полной мере применимы общепринятые теоретико-методологические приемы познания.
Ключевые слова: торговый поток, открытая экономика, кризис, безопасность, управление, самоорганизация.
* Позиция и предположения, высказанные в статье, являются исключительно личным мнением автора и не отражают точки зрения Сбербанка России и Финансового университета при Правительстве Российской Федерации.
Несмотря на то, что в настоящее время превалирующей формой международных экономических отношений являются не товарные отношения, а международные инвестиционные операции, международная торговля с учетом объемов и функций сохраняет исключительное значение в системе мирового хозяйства, опосредуя практически все виды экономического сотрудничества, и требует отдельного детального рассмотрения.
В обоснование данного утверждения приведем международные сопоставления общего объема товарных потоков и потоков капитала по группам стран (рис. 1, 2).
Несмотря на значительно усилившиеся в последние годы мировые товарные потоки и существенно более высокие темпы роста потоков капитала, наблюдаются существенные перекосы в динамике названных процессов. Значительное увеличение финансового сектора, объемов торговли финансовыми активами и кредитных портфелей не сопровождается соразмерным ростом производства и
Источник: [23].
Рис. 1. Общий объем торговли товарами и услугами, баланс
в текущих ценах и курсах валют, млн долл. США: 1 - развитые экономики; 2 - переходные; 3 - слаборазвитые
Источник: [23].
Рис. 2. Прямые инвестиции в экономики стран в текущих ценах и курсах валют, млн долл.: 1 - развитые экономики; 2 - переходные; 3 - слаборазвитые
мировой торговли товарами. Налицо спекулятивная финансовая асимметрия, порождающая еще большие системные риски и кризисы и представляющая важнейшую мировую угрозу.
При этом современные экономические отношения в рамках интернационализации производства также представляют собой весьма сложные связанные однородные сети, формируемые в интересах ведущих транснациональных корпораций. Наличие подобной организации позволяет осуществлять более эффективный воспроизводственный процесс, повышать рентабельность производства, обеспечивать экономию на издержках и пр.
Однако анализ мировых торговых рынков с точки зрения сетевой теории не получил должного практического применения ни в России, ни за рубежом. Товарные сети рассматриваются достаточно ограни-
ченным кругом ученых, как правило неэкономистов, для апробации математических моделей теории сетей на очередном массиве данных о товарных потоках. Как следствие, данные модели не имеют глубокого экономического обоснования и практического продолжения в форме взаимосвязи модельных расчетов с программой построения оптимальной управляющей системы.
Попытаемся проанализировать структуру и топологические свойства мировых торговых сетей, дать им теоретико-методологическую оценку с позиций симметричности и взаимозависимости от таких параметров, как ВВП и характеристики глобального распределения богатства, а также интерпретировать результаты с точки зрения национальных интересов России.
С целью выявления новых системно значимых экономических свойств современной глобализован-ной мировой торговли используем инструменты и концепции теории сетей, проанализировав с их помощью коллективную динамику [6, с. 47-97; 8, 12], структуру и топологические свойства мировых торговых сетей.
Всемирная торговая сеть, определяемая международными торговыми отношениями по экспорту (импорту) товаров, работ, услуг, представляет собой глобальную систему, внутренняя структура которой может быть наглядно представлена моделью графа [20; 21, с. 712-724; 29].
На основании общедоступных ежегодных данных о торговле между странами из баз данных статистики Организации Объединенных Наций по торговле товарами (United Nations Commodity Trade Statistics Database) и Конференции Организации Объединенных Наций по торговле и развитию (United Nations Conference on Trade and Development), а также показателей ВВП из базы данных Международного валютного фонда (World Economic and Financial Surveys, World Economic Outlook Database) представляется возможность построить по конкретным торговым отношениям модель графа сбалансированной группы стран (N = 162), по которым имеются сведения об экспорте и им-
порте за 1997-2010 гг. (T = 13 лет) в текущих ценах, выраженных в долларах США.
В графе страны мира представляют собой вершины, связь между которыми представлена двусторонними денежными потоками в результате торговых отношений: если страна j импортирует товары в страну i в течение времени t, эти товарные отношения выражаются на t-м снимке графа соответствующим ненулевым элементом a.(t) = 1 в соответствующей матрице смежности. В случае отсутствия связи (торговых отношений) между странами j и i имеется соответствующий элемент a.(i) = 0.
При этом стоит обратить внимание на то, что при построении ориентированного графа направление связи всегда соответствует направлению потока богатства, перемещаемого из страны (в нее) вследствие экспорта (импорта) товаров. Ключевой характеристикой узла будет являться удельное количество связей, доступных из одной позиции и недоступных из другой, т. е. «степень» узла (количества узлов, с которыми данный узел связан), определяющая его ценность, роль в сети.
Таким образом, если N(t) обозначает число стран в период t, то входящие и исходящие товарные потоки будут иметь вид формулы степени «соседства», при которой число узлов (стран), обращающихся к узлу (странеj), kj(t) = Z) aj(') (the in-degree), и число узлов (стран), к которым обращается узел (страна j) k j (t) = Z i!!t) aij (t) (the out-degree), будут соответствовать числу стран, соответственно экспортирующих и импортирующих товары из страны j.
Выделяя в торговой сети ряд зон, с которыми страна имеет непосредственные торговые отношения (зоны первого порядка) или опосредованные торговые отношения (зоны второго порядка) и т. д., можно достичь любого узла посредством цепочки связей и, как следствие, проанализировать и выявить закономерности формирования и развития зональной структуры торговой сети, роль связей в развитии и богатстве национальных экономик стран, входящих в разные зоны, а также возможности передачи по торговой системе положительных или негативных импульсов и пр.
Результаты изучения структуры и топологических свойств построенных мировых торговых сетей свидетельствуют о том, что строение торговой сети неустойчиво во времени, непрерывно меняется вследствие модификации N(t) стран мира, а также непрерывной перестройки соединений и в итоге -. структуры графа.
Внутренняя структура многих биологических, социальных и экономических систем демонстрирует сложные топологические свойства, которые не воспроизводятся простыми моделями случайных графов [6].
Однако многие исследования торговых сетей основываются, как правило, на изучении снимков неориентированных графов [18, с. 138-144; 20, 27], не принимая во внимание неоднородности отношений, что несет в себе очевидную потерю информации при использовании ненаправленных версий ориентированных графов и существенным образом ограничивает практическую ценность и качество получаемых выводов и результатов изысканий.
Вследствие всестороннего изучения всей совокупности данных, характеризующих направленное развитие сети, за счет использования своеобразной структуры взаимности торговой сети [9, 16, с. 3868-3873] представляется возможным восстановить характер международных торговых каналов, а также изучить временную зависимость параметров, описывающих топологию мировой торговой сети. При этом на всех снимках выявляется интересная особенность, свидетельствующая о том, что топология всегда отображает своеобразную зависимость от ВВП стран - временные изменения статистического распределения ВВП и параметра 5 (t), т. е., по сути, временная эволюция торговой сети определяется уровнем национального дохода стран-участниц.
Данная зависимость, выявленная в работах нескольких исследователей, проверенная эмпирическими данными и получившая название фитнес-модели [13, 20, 28], основывается на доказанном предположении о том, что все ожидаемые топологические свойства сети и ее эволюция полностью определяются эволюцией и, следовательно, зависят от функционального вида р(х, у) и фитнес-распре-деления p(x), с которым прекрасно может быть отождествлен показатель ВВП.
Визуализируем результаты аппроксимации данных, описывающих динамику мировой торговой системы, которая находится во внешнем шумовом поле. Оно представляет собой нерегулярный хаотический процесс и, как следствие, характеризуется иным, степенным распределением по величинам флуктуаций (распределением Парето)1, содержащих количественные значения ряда важных экономических показателей. Эти параметры обеспечивают фор-
1 Такое распределение является степенным, когда плотность вероятности исследуемой переменной x описывается как p(x) ~ р0х-а, а = apar + 1.
к о О-<1> ей
со о
-12
Ьод (Количество торгуемых товаров)
§
о.
0> т
СП
о
-10 г
Ьод (Количество торгуемых товаров)
б
Рис. 3. Данные для анализа степенных распределений посредством их визуализации в двойном логарифмическом масштабе:
а, б - динамика изменения функции распределения количества товаров, проданных в 1997 и 2010 гг. соответственно; в - дополнительные кумулятивные распределения совокупного и товарного потоков в 2000 г
мализацию экспертных знаний и информационную базу для прагматически значимых управленческих решений2. По сути, подобный прием представляет собой базовую методику анализа степенных распределений посредством их визуализации в двойном логарифмическом масштабе (рис. 3).
В общем случае степенной характер распределения исследуемых мировых торговых потоков позволяет выявить «тяжелые хвосты», которые играют существенную роль в анализе экономических показателей, включая оценку вероятности катастроф и иных критических событий3.
Приведенные дополнительные комплементарные интегральные функции распределения вероятности торговых пото-
2 Ранее проведенные автором исследования доказали существенную информационную ограниченность функции нормального (гауссова) распределения при описании разных экономических явлений на различных уровнях агрегации - бизнес-единиц, промышленного сектора и ВВП страны - для международных торговых и финансовых потоков вследствие значительного влияния характеристик внешнего шума на размеры диапазона динамической переменной (см. работы [1-4]).
3 Для больших значений х применение степенного распределения дает результаты, на много порядков отличающиеся от аналогичной оценки, полученной из предположения о том, что х подчиняется нормальному распределению.
а
в
ков в логарифмическом масштабе как для товарных потоков, так и для всей совокупности двусторонних межстрановых потоков отображаются параболической формой, типичной для логарифмически нормального распределения. Однако стоит отметить, что при агрегации степенное поведение верхнего хвоста становится все более очевидным [15, с. 661-703; 22, с. 207-212; 24], однако данный отход от лог-нормальности касается очень небольшого числа наблюдений (0,17 % - у товарных потоков, 2,23 % - у совокупных).
Чем больше зона «линейности» lgH от ^х, тем меньше флуктуаций в системе, формирующих диспропорциональность ее развития. Ограниченность данной методики определяется необходимостью построения хорошо описывающей происходящие процессы гистограммы выборки на достаточно представительном массиве данных. В противном случае вынужденное расширение интервала ЛR приводит к значительному огрублению картины распределения.
Однако, несмотря на указанные ограничения применимости, соотношение уровня, наклона линейного тренда (объема данных, аппроксимируемых линейным трендом) и степенного хвоста (данных, при которых не выполняются условия линейной аппроксимации и начинает сказываться случайный разброс количества элементов) является универсальным интегральным показателем приближения системы к критическому состоянию, без пространственной дифференциации его структуры.
Вследствие этого можно высказать предположение о наличии интригующего факта, свидетельствующего о наличии обратной связи между динамикой и топологией сети. Как следствие, форма и эволюция функции плотности вероятности р (х) должны прослеживаться и в динамике ВВП.
Данный сценарий еще более тесно связывает результаты теории сетей с их практическим применением в экономическом моделировании, поскольку посредством управления топологией торговой сети представляется возможным достижение необходимой динамики ее развития. Иначе говоря, посредством разработки тех или иных принципов установления связей, топологической картины торговой сети можно управлять степенью, теснотой связности (в том числе посредством мониторинга числа торговых связей и качества торговых партнеров, формирования торговых союзов, вступления стран в союзы, предоставляющие особые условия и преференции для своих участников, и пр.) и ролью стран в миро-
вой торговой сети. Кроме того, можно формировать необходимую динамику развития мировой торговой сети в целом и отдельных национальных экономик в частности, а также моделировать перераспределение богатства в результате торговых отношений. При этом возможности формирования и проведения эффективной торговой и перераспределительной политик в интересах конкретной страны определяются уровнем ее значимости в сети (размером ВВП).
Применительно к России данное утверждение выглядит следующим образом. Валовой внутренний продукт нашей страны, по данным доклада Всемирного банка, в конце 2011 г. составил 1 857,8 млрд долл. Это эквивалентно примерно 3 % мировой экономики. Стоит отметить, что данное значение является самым высоким за период с 1989 по 2011 г. ВВП России в это время в среднем составлял 682,3 млрд долл., рекордно низкий уровень (195,9 млрд долл.) был зафиксирован в декабре 1999 г. 4.
В то же время вклад таких стран, как США, Китай, Япония, Германия, Франция, Бразилия, Великобритания, Италия, существенно превышал вклад России в мировой ВВП и, к примеру, в 2011 г. составлял соответственно 18 %; 8,9; 7,2; 5,1; 4,3; 4,1; 3,3; 3,2 %. Без кардинальных структурных сдвигов в российской экономике и роста общественной производительности труда как неизбежного результата развития производительных сил общества, при сохранении доминирования топливно-энергетического комплекса возможности обеспечения качественных, ускоренных темпов роста ВВП и, как следствие, повышения доли страны в мировой экономике отсутствуют.
Стоит отметить, что с ростом общественной производительности труда (увеличением доли прибавочной стоимости в стоимости совокупного общественного товара) высока вероятность сокращения доли стоимости совокупного общественного товара в стоимости рабочей силы, т. е. постепенного сокращения способности общества потреблять - по сути, основного в настоящее время устойчивого «конкурентного преимущества» России. При этом в среднесрочной перспективе Россия может лишиться возможностей обеспечения роста своего ВВП за счет эндогенных факторов, а также ресурсов, необходимых для изменения своей роли в мировом экономическом сообществе.
Данная угроза вытекает из свойства топологии сети определять форму распределения богатства
4 Ц^: http://siteresources. worldbank. org/DATASTATISTICS.
[7, с. 20-26; 11]. Исследование характеристик глобального распределения богатства выявляет наличие положительной корреляции с моделью международной торговли при неравномерном распределении объемов торговли и богатства.
Богатство страны преимущественно определяется эндогенными факторами, такими как люди, ресурсы и пр. Тем не менее на национальные экономические показатели как прямо, так и косвенно влияют также географическое положение страны, ее роль на мировом рынке, состояние политики, экономики, культуры.
Торговля между странами является одним из наиболее важных взаимодействий, следовательно, она оказывает существенное влияние на распределение богатства по странам. Это подтверждается результатами применения агентоориентированной модели [25, с. 998-1002], ряда ориентированных графов, распределений, кластеризации и корреляционного анализа торговых моделей и потоков богатства в ряде стран (Ы = 170) на основе данных по мировой торговле и валовому внутреннему продукту за 1950-2010 гг.
В качестве основной меры богатства страны было принято значение ВВП, определяемое как суммарная стоимость всех конечных товаров и услуг. Связями графа стали денежные потоки из страны у в страну / в момент ^ в результате торговых отношений. ВВП каждой страны увеличивается с ростом степени узла - количества подключенных стран [20]. При этом топология сети оказывает решающее значение в формировании динамики распределения богатства [19]. Вес ссылки (объемы торговли) и сила узла (сумма весов ссылки), как правило, принимают лог-нормальное распределение в среднем по странам и времени [10]. С другой стороны, распределение веса ссылки, как правило, с течением времени постепенно переходит от лог-нормального к степенному [17].
Наличие более существенной зависимости объемов торговли от богатства страны-импортера, нежели экспортера, легло в основу модели распределения богатства в торговой сети. Однако необходимо отметить, что широкое распределение богатства может возникнуть только вследствие асимметричного денежного потока. Его наличие в мировом масштабе и, как следствие, более сильная зависимость денежных потоков от богатства страны назначения, чем от богатства страны-источника (больше денег вливается в более богатые страны) непосредственно сказываются на распределении богатства и обусловливают
статистически значимую зависимость, при которой богатые страны с течением времени становятся еще богаче, а бедные - беднее. Причем эта тенденция усиливается год от года.
Ниже представлены некоторые визуализированные результаты выявленных закономерностей распределения богатства по мировой торговой сети.
Во-первых, приведем эскиз ориентированного графа, каждая направленная ссылка которого представляет собой доминирующий отток денег от страны у к стране ¡. Размер узлов пропорционален ВВП, а ширина ссылок - соответствующим значениям торговых отношений.
Граф свидетельствует, что существует много крупных узлов - богатых стран с максимальными значениями ВВП. Динамический анализ мировой торговой сети свидетельствует о росте доли и значения крупнейших узлов и количества подключений в сети. Ссылки графа наглядно показывают неравномерность распределения торгового капитала между бедными (малыми узлами) и богатыми (большими узлами) странами, что также подтверждается результатами корреляционного анализа торговых отношений и богатства страны. Бедные страны в непосредственной близости от богатых тратят больше всего денег на импорт товаров.
Данные результаты согласуются с недавними исследованиями по широкому спектру сложных систем, продемонстрировавшими взаимосвязь между архитектурой и характеристикой узлов. [14, с. 357, 370-379; 26]. При этом потребители не поглощают полностью входящего в систему потока, перераспределяя часть его через свои исходящие ссылки. Следовательно, торговая сеть, как и любая другая, представляет собой сложный динамический процесс, в котором сальдо входящих и исходящих товарных и денежных потоков является результатом глобального процесса диффузии (рис. 4).
Реализация такой нелокальной динамики в товарных и денежных потоках и выявленные выше дисбалансы определяют степень воздействия одной экономики на другую. Это объясняет так называемое экономическое чудо - высокие темпы роста в последние несколько десятилетий отдельных экономик. Получается это не за счет кардинальных технологических и инновационных сдвигов, а за счет абсорбирования выпускаемого в обращение развитыми странами для реализации в них упрощенной модели экономического роста капитала, не находящего применения в стране происхождения
.f • V*
chn_:>' u\i /'
Источник: [25].
Рис. 4. Закономерности мировой торговой сети и перенаправляемого в связи с этим в так называемые гавани капитала - развивающиеся страны, обладающие ресурсами для его «переработки». Наиболее значимые страны - доноры и реципиенты -формируют в свою очередь топологию мировой финансово-экономической сети.
Динамический анализ магистральной системы мировой торговли (сетевых графов) за 40 лет (1960-2000) свидетельствует о расширении связности и подключенности мировой торговой сети, росте кластеризации, существенным образом сказывающихся на дисбалансах мировой торговли. На рис. 5 показаны два снимка торговой сети: за 1960 и 2000 гг., отражающие географические, политические и исторические отношения между странами, влияющие на рассматриваемые явления торговли.
Как правило, торговая сеть имеет звездообразную структуру, образованную центральной мощной экономикой в окружении небольших зависимых. США на протяжении всего рассматриваемого периода выступают одним из наиболее мощных центров. Многие страны, ранее являвшиеся центрами звездообразных структур, потеряли свое лидирующее положение в пользу других более мощных экономик. К примеру, существенно сократилась зона влияния Великобритании.
Из результатов магистрального анализа следует, что в торговле между кластерами США с их географически близкими континентальными соседями, России с бывшими союзными республиками, а также Франции с ее бывшими колониями отсутствуют
сильные торговые отношения. Однако данная зависимость более очевидно прослеживается в 1960 г., нежели в 2000 г.
Можно с достаточно большой степенью уверенности предположить, что со временем такая ситуация кардинальным образом изменится. Катализатором может стать вступление России во Всемирную торговую организацию, произошедшее 22.08.2012. Это, как следует из выступления госсекретаря США Хиллари Клинтон на деловом саммите АТЭС, «соответствует интересам США и мировой экономики», «американский экспорт в Россию может удвоиться или даже утроиться»5. Однако в том, что данный процесс может соответствовать интересам России, можно усомниться.
Общая топология сети свидетельствует об усилении концентрации, в том числе выражающейся в укреплении наиболее мощных центральных экономик и зон их влияния за счет сокращения зон прямого влияния остальными центральными экономиками. Следовательно, более сильная включенность России в мировую экономическую сеть повлечет за собой более сильное влияние на страну описанных выше тенденций, которым в силу текущего состояния финансово-экономической системы и ее роли в мировой сети страна не сможет противостоять.
Кроме того, повышается уязвимость сегментов российской экономики с позиций национальной безопасности. Рассмотрим данное утверждение на примере аграрного сектора - одного из стратегически важных с точки зрения сохранения государственности, суверенитета и демографической политики.
Вследствие вступления России в ВТО страна уже не вправе стимулировать экспорт с помощью экспортных субсидий6, что существенно снижает возможности поддержать производство сельхозпродукции со стороны государства. На фоне снижения импортных пошлин на сельхозпродукцию с 13,2 до 10,8 % с учетом сильной дифференциации стоимости капитала в стране и за ее пределами можно ожидать сокращения инвестиций со стороны российских
7х"
5 Клинтон: вступление России в ВТО соответствует интересам США и мировой экономики. РИА Новости, 08.09.2012. URL: http://www. vedomosti. ru/poHtics/news/3733401Mmton_ vstupleme_rossii_v_vto_sootvetstvuet_mteresam_ssha.
6 В 2012 r. уровень допустимой поддержки определен в 9 млрд долл., но к 2018 r. должен быть снижен до 4,4 млрд долл.
19
Источник: [21, с. 712-724].
Рис. 5. Мировые торговые сети: а - 1960 г; б - 2000 г
производителей в аграрный сектор вследствие нерентабельности и неконкурентоспособности отечественного производства по сравнению с иностранными конкурентами. Несомненно, на фоне отсутствия действенной и последовательной аграрной политики это приведет к росту доли импорта продовольствия на российском рынке, который не способствуют реализации доктрины продовольственной безопасности страны [5] и ее продовольственной независимости. По прогнозным оценкам, можно ожидать в ближайшие 5-10 лет сокращения объема производства сельхозпродукции в России и числа занятых в аграрном
секторе на 4 %, экспорта - на 8 % при одновременном увеличении импорта на 13 %.
Зачастую рассматриваемые глобальные неоднородности могут быть причиной различий в размерах стран, населения, ВВП. При этом с течением времени становится практически невозможно противостоять этой системной тенденции на локальном уровне. Таким образом, применительно к России для повышения ее структурной устойчивости к внешним системным возмущениям, усиливающимся со временем вследствие все большей открытости национальной экономики, необходимо повышение ее роли в мировом экономическом сообществе. С учетом активности системной динамики даже успешной реализации программ повышения инновационнос-ти хозяйственного комплекса будет недостаточно для изменения роли России в мировой товарной сети.
Кардинальное повышение значимости национальной экономики в мире возможно только при достижении синергетических эффектов и системной интеграции с государствами со схожими интересами и культурами. К примеру, в представленной модульной сети зафиксировано возникновение в последнее время ряда новых структур, в частности новообразований стран вокруг Японии и Китая, которые стали возможными лишь в случае синергетического эффекта от кардинальных преобразований в национальных экономиках и политике мирового экономического сообщества по перетоку инвестиционного капитала в данные страны. Таким образом, для повышения роли России в торговой сети необходимо проведение политики формирования новых союзов со странами, обладающими
б
аналогичными геоэкономическими и политическими интересами.
Однако для получения общесистемного (общемирового) эффекта и преодоления общих негативных свойств системы вследствие самоорганизации ее в критическое состояние необходимо реализацию естественного пути развития ее элементов - национальных экономик стран-участниц мировой торговой системы одновременно сопровождать «отбраковкой», «возвращением» стран, продвинувшихся по нему слишком далеко (формирующих «тяжелый хвост» распределения). Это можно делать, в частности, введением определенных ограничений на неравномерность распределения богатства, на уровень национального дохода стран.
Подобная искусственная «отбраковка» излишне успешных элементов системы будет способствовать развитию их соседей благодаря активизации взаимодействия между ними. Чтобы оно охватило всю систему, необходимо обеспечивать такую скорость «отбраковки» (релаксации), которая превышала бы скорость развития (возмущения) посредством разделения временных масштабов релаксации и возмущения. В таком случае можно достичь в критической точке такого равновесия процессов развития и «отбраковки», при котором система приобретает целостные свойства и устойчивость.
Список литературы
1. КауроваН. Н. Методологические подходы к управлению открытыми финансово-экономическими системами // Государственный университет Минфина России. Финансовый журнал. 2012. № 4.
2. Каурова Н. Н. Управление потоками капитала в условиях процикличной экономики // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2011. № 4 (46).
3. Каурова Н. Н. Финансово-торговые отношения как новый класс сложных самоорганизующихся систем // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2013. № 15 (153).
4. Каурова Н. Н. Формирование стратегии государственного регулирования вывоза и ввоза капитала в Российской Федерации. М.: Современная экономика и право, 2004.
5. Об утверждении Доктрины продовольственной безопасности Российской Федерации: указ Президента РФ от 30.01.2010 № 120.
6. AlbertR., Barabаsi A-L. Statistical mechanics of complex networks. Rev Mod Phys 74, 2002.
7. Aste T., Di Matteo T., Hyde S. T. Complex net-works on hyperbolic surfaces. Physica A, 346. 2005.
8. Barrat A., Barthelemy M., Vespignani A. Dynamical Processes on Complex Networks. Cambridge University Press. Cambridge, 2008.
9. BhattacharyaK., Mukherjee G., Saramaki J., Kaski K., Manna S. S. The International Trade Network: Econophysics of Markets and Business Networks. Springer, 2007.
10. Bhattacharya K., Mukherjee G., Saramaki J., Kaski K., Manna S. S. The International Trade Network: weighted network analysis and modeling, J. Stat. Mech. P, 02002, 2008.
11. Bouchaud J. P., MezardM. Wealth condensation in a simple model of economy. Physica A, 282. 2000.
12. Caldarelli G. Scale-Free Networks: Complex Webs in Nature and Technology. Oxford University Press, Oxford, 2007.
13. Caldarelli G., Capocci A., De Los Rios P. andMunoz M. A. Scale-Free Networks from Varying Vertex Intrinsic Fitness. Phys. Rev. Lett. 89 (25), 258702. 2002.
14. Christakis N. A. andFowler J. H. The spread of obesity in a large social network over 32 years. N. Engl. J. Med.,
2007.
15. Clauset A., Shalizi C. R. and Newman M.E.J. Power-law distributions in empirical data. SIAM Review 51 (4), 2009.
16. Fagiolo G., Reyes J. and Schiavo S. On the topological properties of the world trade web: A weighted network analysis. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 387 (15),
2008.
17. Fagiolo G., Reyes J. and Schiavo S. The World-Trade Web: Topological Properties, Dynamics and Evolution. Physical Review E, 79 (3 Pt 2): 036115. 2009.
18. Garlaschelli D. and Loffredo M. Structure and evolution of the world trade network. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 355 (1), 2005.
19. Garlaschelli D. and Loffredo M. I. Effects of network topology on wealth distributions J. Phys. A: Math. Theor. 41, 224018, 2008.
20. Garlaschelli D., Loffredo M.I. Fitness-dependent topological properties of the World Trade Web. Phys. Rev. Lett. 93, 188701, 2004.
21. Gleditsch K. S., Expanded Trade and GDP Data. Conflict Resolut 46. 2002.
22. Growiec J., Pammolli F., Riccaboni M. and Stanley H. E. On the Size Distribution of Business Firms. Economics Lett. 98 (2), 2008.
23. International Trade Statistics Yearbook (2010 ITSY). Volume I - Trade by country is now available online. United Nations Commodity Trade Statistics Database. URL: http:// comtrade. un. org.
24. Krugman P. The Return of Depression Economics and the Crisis of 2008. Norton, New York, 2009.
25. Moon-Yong Cha and Jae Woo Lee. Patterns of International Trade and a Nation's Wealth. Journal of the Korean Physical Society. Vol. 56. No. 3. March 2010.
26. Park J., Barabasi A. L. Distribution of node characteristics in complex networks. Proc. Nat. Acad. Sci. USA, 2007.
27. SerranoM. A., BogunaM. Topology ofthe world trade web. Phys. Rev. E 68, 015101 (R), 2003.
28. Thode J. Testing for Normality. New York, Marcel Dekker, 2002.
29. Tzekina I., Danthi K. andRockmore D.N. Condens. Matter Complex. Syst. Eur. Phys. J. B 63, 541, 2008.
