В исследовании разработана системно-сценарная многофакторная модель оптимизации экономического потенциала на мезоуровне с использованием матричных методов. Модель рассматривает отрасль промышленности как сложную социально-экономическую систему, в которой ресурсные и институциональные компоненты взаимодействуют под влиянием внутренних и внешних факторов. Для поддержки принятия стратегических решений показатели потенциальной рентабельности, доходности и интенсивности объединяются в рамках иерархической матричной структуры. Эмпирический анализ основан на данных ведущих предприятий лёгкой и текстильной промышленности Беларуси и охватывает 42 показателя локального ресурсного потенциала и 72 показателя локального институционального потенциала. Методология предусматривает построение матриц состояний и индексов, агрегирование показателей на трёх аналитических уровнях и позиционирование предприятий в матрице принятия стратегических решений. Результаты выявили различия между ресурсным и институциональным потенциалом, при этом интегральный индекс экономического потенциала анализируемого предприятия составил 0,963. Институциональный потенциал продемонстрировал более высокие показатели по сравнению с ресурсным потенциалом. Предлагаемая модель представляет собой количественную основу для выявления ограничений, сопоставления сценариев развития и выбора стратегий, направленных на повышение экономической эффективности и адаптивности на мезоуровне.

Ключевые слова: экономический потенциал, мезоуровень, матричное моделирование, системно-сценарная модель, оптимизация, текстильная промышленность.

ЛИТЕРАТУРА

Andrianov, D.L., & Grebnev, M.I. (2015). Review of methods for aggregating production functions. UEX, (1[73]), 1–12.

Arkhipova, N.I., Kulba, V.V., & Kononov, D.A. (2011). Scenario research of social and economic systems: Synthesis of optimum scenarios. RSUH/RGGU Bulletin. Economics, Management, Law Series, (4[66]), 58–85. rsuh.ru

Ahmadova, Kh.N., Jabarov, S.H., Aliyev, Y.I., Aliyeva, Sh.N., Trukhanov, A.V., Trukhanov, S.V., & Mirzayev, M.N. (2025). Design, production and investigation of structural singularities of layered metal-oxide nanostructures. International Journal of Nanoscience, 24, Article 2450015. https://doi.org/10.1142/S0219581X24500157

Brinza, V.V., Kostyukhin, Yu.Y., & Fadeeva, I.V. (2016). The potential of methods for modeling organizational systems with a matrix structure and the possibility of expanding their information base. Industrial Economics, (3), 209–222.

Dimitrov, B.D., & Babayev, E.S. (2015). Cyclic variations in the dynamics of flu incidence in Azerbaijan, 1976–2000. Epidemiology and Infection, 143(1), 13–22. https://doi.org/10.1017/S095026881400048X

Jafarov, S. (2023). Synergetic and innovative approaches to education. Revista de Investigaciones Universidad del Quindío, 35(1), 415–430. https://doi.org/10.33975/riuq.vol35n1.1191

Jafarov, S., Babashova, S., Dadashov, T., & Garibov, S. (2024). The influence of intonation on the interpretation of parenthetical clauses. Pakistan Journal of Life and Social Sciences, 22(2). https://doi.org/10.57239/pjlss-2024-22.2.00810

Jafarov, S. (2024). Education policy of 3rd generation universities. Revista de Gestão Social e Ambiental, 18(6), Article e05690. https://doi.org/10.24857/rgsa.v18n6-007

Khalilova, M.K., Davydov, V.A., & Niyazbekova, S.U. (2022). P2P lending as a new model of digital bank. In V. N. Ostrovskaya & A. V. Bogoviz (Eds.), Big data in the GovTech system (pp. 101–107). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-04903-3_13

Khudzhatov, M.B., Vakhrushev, V.Yu., Khalilova, M.K., & Niyazbekova, S.U. (2023). Development of the institute of customs representatives in the Republic of Kazakhstan. In E. G. Popkova (Ed.), Sustainable development risks and risk management (pp. 251–255). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-34256-1_44

Kirilyuk, I.L. (2017). Economic and mathematical models for research of the meso-level of economics. JIS, (3), 50–63.

Kostikova, I.E., Egorova, A.V., & Terelyansky, P.V. (2016). A comprehensive methodology for the study of socio-economic indicators of the region based on the integration of subjective and objective data. Proceedings of the Volgograd State Technical University, (1[180]), 156–166.

Kvyatkovskaya, I.Y., & Frenkel, M.B. (2009). Modeling of complex socio-economic systems taking into account the influence of the external environment. Bulletin of AGTU. Management, Computer Engineering and Computer Science Series, (2), 43–48.

Mamedov, Kh.F., Aliev, A.G., Mamedova, N.A., & Badalova, A.R. (2015). Radiolysis of 2,3,7,8-tetrachlorodibenzo-p-dioxin in aqueous solutions. Russian Journal of Physical Chemistry A, 89, 1707–1709. https://doi.org/10.1134/S0036024415090228

Narkevich, L. (2024). Optimization of the economic potential of the enterprise on the basis of a strategic decision-making matrix. Reliability: Theory & Applications, 19(Special Issue 6[81]), 399–407. https://doi.org/10.24412/1932-2321-2024-681-399-407

Narkevich, L. (2024). Optimization of the economic potential of the industry on the basis of matrix algorithm of decision making. Reliability: Theory & Applications, 19(Special Issue 6[81]), 339–346. https://doi.org/10.24412/1932-2321-2024-681-339-346

Niyazbekova, S.U., Kodasheva, G.S., Dzholdosheva, T.Yu., Goigova, M.G., & Meldebekova, A.A. (2022). Innovative banking services in the conditions of digitalization. In V. N. Ostrovskaya & A. V. Bogoviz (Eds.), Big data in the GovTech system (pp. 73–79). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-04903-3_10

Niyazbekova, S.U., Margatskaya, G.S., Patashkova, Y.S., Stepannikova, O.A., & Jazykbayeva, B.K. (2023). Analysis of mortgage lending in conditions of instability. In E. G. Popkova (Ed.), Sustainable development risks and risk management (pp. 615–618). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-34256-1_108

Romanenko, I.V. (2007). Matrix modeling of economic efficiency of an industrial enterprise. Economics and Management, (5), 29–33.

Yaroshevich, N.Y. (2023). Matrization as a method of structuring industrial markets: Model parameters. Economics and Business: Theory and Practice, (11–3), 208–213.

Yessymkhanova, Z.K., Niyazbekova, S.U., Abramova, M.A., Zakharova, O.V., & Grekov, I.E. (2022). Impact of geoeconomics on the availability of financing for entities in the agricultural sector during the COVID-19 pandemic. In E. G. Popkova & B. S. Sergi (Eds.), Sustainable agriculture: Circular to reconstructive, volume 2 (pp. 11–16). Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-19-1125-5_2

Zamirbekkyzy, M., Bulakbay, Z.M., & Niyazbekova, S.U. (2023). Changes in the system of education financing in the Republic of Kazakhstan to achieve the sustainable development goals. In E. G. Popkova (Ed.), Sustainable development risks and risk management (pp. 587–590). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-34256-1_103