Список литературы

dongu-vestnik03.ru

Вестник Донецкого университета. Серия 03. Экономика и право

Vestnik of Donetsk University. Series 03. Economics and Law

2524-0668

617

10.5281/zenodo.20433080

Articles

Статьи

Research Article

Kinko E. N. , Kuzmenko V. V. Artificial intelligence as a driver of economic growth: potential and institutional constraints

Кинько Е. Н., Кузьменко В. В. Искусственный интеллект как фактор экономического роста: потенциал и институциональные ограничения

https://orcid.org/0000-0002-8812-6366

Kinko

Elena

Кинько

Елена

alenakinko@yandex.ru 1

Kuzmenko

Viktoriya

Кузьменко

Виктория

kafedra88-88@mail.ru 2

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Донецкий государственный университет экономики и торговли имени Михаила Туган-Барановского» Donetsk National University of Economics and Trade named after Mykhailo Tugan-Baranovsky

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Мелитопольский государственный университет» Melitopol State University

30 05 2026

NO1 (2026)

№1 (2026)

105 115 02 06 2026

2026

Вестник Донецкого университета. Серия 03. Экономика и право

Vestnik of Donetsk University. Series 03. Economics and Law

Эта статья распространяется на условиях лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)

This article is distributed under the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License (CC BY-NC 4.0)

https://dongu-vestnik03.ru/index.php/vestnik03/article/view/617

The article addresses the problem of decelerating economic growth under structural constraints and examines the potential of artificial intelligence as a factor for its acceleration. The aim of the study is to identify the causes of the limited effectiveness of AI adoption in the Russian economy. The methodological framework is based on the economic growth model of Robert Solow and the institutional approach developed by Daron Acemoglu and James A. Robinson. The study employs methods of theoretical analysis, as well as comparative and systems approaches. The empirical basis comprises data on productivity dynamics, investments in research and development (R&D), and the diffusion of digital technologies. It is established that artificial intelligence enhances operational efficiency but does not ensure an acceleration of economic growth due to institutional constraints. It is substantiated that under the dominance of rent-seeking incentives, innovation becomes less attractive to investors. The study concludes that institutional transformations are necessary to unlock the full potential of AI.

В статье рассматривается проблема замедления экономического роста в условиях структурных ограничений и анализируется потенциал искусственного интеллекта как фактора его ускорения. Цель исследования - выявить причины ограниченной эффективности внедрения ИИ в российской экономике. Методологическую основу составляют модель экономического роста Роберт Солоу и институциональный подход Дарон Аджемоглу и Джеймс Робинсон. Использованы методы теоретического анализа, сравнительного и системного подходов. Эмпирическую базу составляют данные о динамике производительности, инвестициях в НИОКР и распространении цифровых технологий. Установлено, что искусственный интеллект повышает операционную эффективность, но не обеспечивает ускорения экономического роста вследствие институциональных ограничений. Обосновано, что при доминировании рентно-ориентированных стимулов инновации оказываются менее привлекательными для инвесторов. Сделан вывод о необходимости институциональных преобразований для реализации потенциала ИИ.

artificial intelligence labor productivity technological progress , institutional constraints extractive institutions innovation

экономический рост искусственный интеллект производительность труда технологический прогресс институциональные ограничения экстрактивные институты инновации НИОКР

[Полный текст статьи отсутствует в исходных данных. Необходимо добавить текст из PDF или другого источника.]

Список литературы

1. Широв, А. А. Россия 2035: новое качество национальной экономики / А. А. Широв, Д. Р. Белоусов, А. А. Блохин, М. С. Гусев, А. Н. Клепач, М. Н. Узяков // Проблемы прогнозирования. – 2024. – № 2. – С. 6–20.

2. Российская Федерация. Президент. О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года : Указ № 309 от 7 мая 2024 г. – Режим доступа: https://normativ.kontur.ru/document?moduleId=1&documentId=470566 (дата обращения: 11.04.2026).

3. Белкова, Е. МВФ снизил прогноз по росту экономики России в 2026 году / Е. Белкова // Forbes. – 2026. – 19 января. – Режим доступа: https://www.forbes.ru/finansy/553816-mvf-snizil-prognoz-po-rostu-ekonomii-rossii-v-2026-godu-s-1-do-0-8 (дата обращения: 14.04.2026).

4. Мартьянова, Е. В. Влияние информационных технологий и искусственного интеллекта на экономический рост: анализ теоретических подходов / Е. В. Мартьянова, А. В. Полбин // Вестник Пермского университета. Серия «Экономика». – 2025. – Т. 20. – № 1. – С. 5–27. – DOI: 10.17072/1994-9960-2025-1-5-27.

5. Осадчая, Н. А. Искусственный интеллект как важный фокус экономического развития страны / Н. А. Осадчая, Д. В. Горохов // Наука и мир. – 2023. – № 4. – С. 16–20. – DOI: 10.26526/2307-9401-2023-4-16-20.

6. Дурдыев, М. А. Влияние искусственного интеллекта на экономический рост / М. А. Дурдыев, А. Джепбарова // Вестник науки. – 2024. – Т. 2, № 10 (79). – С. 68–71. – ISSN 2712-8849. – Режим доступа: https://www.вестник-науки.рф/article/17685 (дата обращения: 12.04.2026).

7. Бойкова, А. В. Экономические и рыночные перспективы искусственного интеллекта: аналитический обзор / А. В. Бойкова, Л. Ф. Гараникова // JOURNAL OF MONETARY ECONOMICS AND MANAGEMENT. – 2025. – Специальный выпуск № 2. – С. 234–238. – DOI: 10.26118/2782-4586.2025.53.25.089.

8. Футурова, Е. Выход на положительную траекторию. Как заставить ВВП расти / Е. Футурова // Эксперт. – 2025. – 17 декабря. – Режим доступа: https://expert.ru/ekonomika/vykhod-na-polozhitelnuyu-traektoriyu/ (дата обращения: 20.04.2026).

9. ОЭСР. Прогноз развития цифровой экономики ОЭСР на 2024 год (том 1) : Освоение технологического фронта. – Париж : Издательство ОЭСР, 2024. – DOI: 10.1787/a1689dc5-en.

10. Manyika, J. The Coming AI Economic Revolution / J. Manyika, M. Spence // Foreign Affairs. – 2023. – October 24. – Режим доступа: https://www.foreignaffairs.com/world/coming-ai-economic-revolution (дата обращения: 21.04.2026).

11. Табах, А. КПД экономики: как растет производительность? / А. Табах, А. Подругина // Эксперт РА. – 2025. – 2 декабря. – Режим доступа: https://raexpert.ru/researches/kpd_economy_2025/ (дата обращения: 11.04.2026).

12. Белоусов, Д. Р. О некоторых аспектах научно-технологического развития России / Д. Р. Белоусов // Заседание секции управления экономикой Центрального дома Ученых «Ориентиры научно-технологического развития России». – Москва : Центр макроэкономического анализа и краткосрочного прогнозирования, 15 января 2026 г. – Режим доступа: http://www.forecast.ru/ (дата обращения: 21.04.2026).

13. Родина, И. Б. Влияние инклюзивных и экстрактивных институтов на экономическое развитие / И. Б. Родина // Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2024. – № 1. – С. 125–130.

14. Аджемоглу, Д. Почему одни страны богатые, а другие бедные. Происхождение власти, процветания и нищеты / Д. Аджемоглу, Дж. А. Робинсон ; пер. с англ. Д. Литвинова, П. Миронова, С. Сановича. – Москва : АСТ, 2015. – 575 с.

15. Балацкий, Е. В. Экономический рост в условиях экстрактивных институтов: советский парадокс и современные события / Е. В. Балацкий, Н. М. Плискевич // Мир России. – 2017. – № 4. – С. 97–117.