Пандемия COVID-19 продемонстрировала, что отсутствие учета локальной специфики территорий, специфики социально-экономических взаимодействий, особенностей рынка труда при выработке мер реагирования на эпидемиологические угрозы приводит к серьезным социальным либо экономическим последствиям. Создание типологии муниципальных образований (в данном исследовании - городских округов) позволяет более точно подбирать меры регулирования социально-экономических взаимодействий в случае будущих осложнений эпидемиологической ситуации. Кластеризация муниципальных образований по набору локальных факторов, значимо объясняющих тяжесть протекания пандемии в ее первый год, позволила выявить три типа городских округов, отличающихся как численностью населения, так и интенсивностью социально-экономических взаимодействий (СЭВ): это ключевые сервисные центры с высокой интенсивностью СЭВ, локальные центры со средней интенсивностью СЭВ, малые города с низкой интенсивностью СЭВ.
В данной работе проведено изучение региональных различий в спросе на цифровые навыки на основе анализа девяти миллионов вакансий, размещенных на Единой цифровой платформе «Работа в России» в 2018-2022 гг. Проанализированы используемые в литературе подходы к классификации цифровых навыков и на их основе разработана авторская классификация. Изучены возможности и ограничения различных индикаторов востребованности цифровых навыков. Предложено в качестве наиболее подходящего использовать соотношение между долей вакансий, требующих цифровые навыки определенной группы в регионе, и численностью экономически активного населения. Результаты исследования показали, что в России сохраняется значительная региональная дифференциация по востребованности у работодателей всех выделенных групп цифровых навыков. Дифференциация усилилась с началом пандемии, а в 2021-2022 гг. несколько сократилась. Выявлено, что в регионах с более высоким уровнем экономического развития более высокие требования к цифровым навыкам. Требования к цифровым навыкам чаще предъявляются в сырьевых регионах и реже - в аграрных. Из федеральных округов несколько более высокий уровень востребованности цифровых навыков наблюдается в Уральском и Дальневосточном, а значительно более низкий - в Северо-Кавказском.
Цель данного исследования - определить основные экономические и демографические детерминанты суммарного коэффициента рождаемости (СКР) и выяснить, находится ли СКР в долгосрочной, равновесной связи с ними. С этой целью из официальной статистики сформирована панель для 82 субъектов Российской Федерации за 2000-2021 гг., выполнены обзор российский и зарубежной литературы, тесты на единичный корень и коинтеграцию, и полностью модифицированным методом наименьших квадратов оценено коинтегрирующее уравнение рождаемости. Исследование показало, что стимуляторами рождаемости были (в порядке убывания положительного влияния) брачность, демографическая нагрузка, заработная плата женщин, иммиграция из других регионов и безработица, а ингибиторами (в порядке возрастания отрицательного влияния) - экономическая активность женщин в 2000-2011 гг. и урбанизация в 2011-2021 гг. В раннем периоде суммарное влияние стимуляторов перевесило суммарное влияние ингибиторов, и рождаемость имела повышательный тренд. В позднем периоде ингибиторы сравнялись со стимуляторами, и рождаемость после трехлетней стабилизации приобрела понижательный тренд. Тест Грэнджера на парную причинность обнаружил, что изменение безработицы, урбанизации и экономической активности - причина изменения рождаемости, но не наоборот, а с остальными факторами рождаемость находилась в двусторонней причинно-следственной связи. Эти результаты подтвердили одни теоретические предположения и эмпирические свидетельства и опровергли другие.
Статья посвящена оценке величины и пространственного распределения экономических эффектов, обусловленных введением санкционных ограничений на экспорт российских топливно-энергетических ресурсов. В расчетах использована внутринациональная балансовая модель В. Леонтьева с прозрачной системой предпосылок и сравнительно невысокими требованиями к информационному обеспечению. Проанализированы факторы изменения спроса на российские энергоресурсы на мировых рынках в перспективе до 2030 г. Дана оценка реакции экономики регионов России в последнем году прогнозного периода (2030 г.) на ряд последовательно вводимых экспортных ограничений разного характера - от компромиссных (когда условия торговли остаются относительно благоприятными и сокращение поставок в западном направлении в значительной мере компенсируется активизацией поставок в восточном направлении) до крайних / радикальных (когда активно применяется практика торговых барьеров и санкций, блокирующих потенциал рыночных маневров). Показано, что пространственное распределение потерь от экспортных ограничений является неравномерным и в существенной степени зависит от географии новых рынков сбыта топливно-энергетических ресурсов. С точки зрения нивелирования негативных эффектов экспортных ограничений оценены активно обсуждаемые сейчас направления структурной трансформации ТЭК России: 1) развитие электроэнергетики, 2) создание СПГ производств, 3) модернизация НПЗ и 4) развитие нефтегазохимии. Сделан вывод о том, что имеющиеся предложения позволяют компенсировать возникающие вследствие экспортных ограничений потери национальной экономики, но в общем не меняют инерционной направленности ее динамики.
Современные международные процессы в Северо-Восточной Азии (СВА) характеризуются отношениями взаимной конкуренции и сотрудничества, высокой напряженностью в сфере безопасности и развитыми экономическими связями, для поддержания и расширения которых страны региона стремятся адаптировать свою региональную стратегию в условиях усиливающегося соперничества Китая и США. Серьезные интересы в политике, безопасности и экономике в СВА имеет и Россия. Настоящая статья посвящена исследованию достижений и проблем двустороннего сотрудничества России в политике и экономике со странами так называемой «большой тройки» СВА (Китаем, Японией и Республикой Корея) за прошедшее десятилетие (2014-2024 гг.), а также оценке перспектив их развития. При этом существенное внимание уделено анализу возможностей и ограничений, возникших за исследуемый период при попытках сопряжения выдвинутых этими странами программ и проектов сотрудничества с российским Дальним Востоком со стратегическими инициативами России по его ускоренному развитию, в том числе оценке влияния геополитической обстановки на принятие странами СВА решений по участию или неучастию в проектах сотрудничества на Дальнем Востоке. Представлен анализ изменений политических и экономических отношений России с каждой из стран «большой тройки», связанных с началом специальной военной операции.
В статье c помощью инструментария гравитационных моделей анализируется межрегиональная торговля в России. Модель оценивает эластичность торговли по размеру регионов (ВРП), а также по расстоянию между ними. Кроме того, изучается воздействие на торговлю дополнительных факторов, таких как соседство торгующих регионов, наличие или отсутствие в регионе железной дороги, сухопутной или морской границы с другими государствами. Особое внимание уделяется вопросу измерения расстояний между регионами. Исследуется влияние способа расчета матрицы расстояний (от простейшей ортодромической до предложенной взвешенной из кратчайших автомобильных и железнодорожных расстояний) на коэффициенты моделей. Полученные в работе оценки эластичностей торговли по размеру регионов, равные 1,15 и 1,05, продемонстрировали высокую точность и устойчивость к составу включенных в модель факторов, периоду наблюдений и выбору матрицы расстояний. Расстояние в России также имеет особенно важное значение (эластичность торговли по расстоянию равна -1,15, что ниже полученных ранее оценок по Сибири и Дальнему Востоку). Это говорит о недостаточном развитии транспортной инфраструктуры и других трудностях, связанных с дистанционной торговлей. По оценкам, отсутствие в регионе железной дороги снижает его торговлю примерно на 30%, соседство же регионов, напротив, примерно на 75% увеличивает объем их взаимной торговли. Сухопутная и морская границы с сопредельными государствами препятствуют внутреннему вывозу из региона (гипотеза о доминировании фактора конкурентных преимуществах других стран оправдалась), при этом она способствует ввозу продукции из других регионов. Вид матрицы расстояний значимо влияет на эластичность торговли по расстоянию, ограниченно затрагивая остальные коэффициенты модели. Важность выбора вида матрицы расстояний оказалась ниже ожидаемой. Ключевые результаты моделирования могут быть получены практически при любом ее формате.
Исследование посвящено анализу темпов и факторов роста промышленности российских регионов в 2022 и 2023 гг. В работе использовались картографический, сравнительный, корреляционный анализ, эконометрическое моделирование. Исследование показало разнонаправленный рост добывающей и обрабатывающей промышленности в российских регионах в 2022 и 2023 гг., а также разные паттерны развития российских регионов в период новых антироссийских санкций. Межрегиональные различия в темпах роста промышленности и ее основных отраслей как в период стагнации (2022 г.), так и умеренного роста (2023 г.) оказались существенными. За два года разброс темпов роста промышленности составил от -26,8% в Калининградской области до +38,3% в Брянской области. С помощью корреляционно-регрессионного анализа протестировано влияние пяти групп факторов на динамику промышленного производства в российских регионах. Эконометрический анализ показал статистически значимое позитивное влияние качества человеческого капитала, а также доли отрасли связи и телекоммуникаций в ВДС на рост промышленного производства в российских регионах как в 2022, так и в 2023 гг., и отрицательное влияние на этот рост уровня открытости экономики, выражающейся в зависимости от импорта, экспорта и иностранных инвестиций, хотя со временем значимость этих факторов менялась. Участие государства в экономике, проявляющееся в доле государственной собственности и росте бюджетных расходов, стало более заметным фактором роста промышленности в 2023 г. В том же году доля частного сектора перестала быть значимым фактором уменьшения темпов роста промышленности, как это было в 2022 г. В 2023 г. важным фактором роста промышленности стала доля обрабатывающих производств в ВРП региона.
В статье рассматриваются особенности формирования и развития в экономике России организационных структур, ориентированных как на достижение экономического и технологического суверенитетов, так и на развитие кооперации и взаимодействия взаимодополняющих производств и сфер экономической деятельности. К числу важнейших особенностей предлагаемого подхода относится рассмотрение и развитие взаимодействия через призму учета и отражения пространственных особенностей отечественной экономики. По мнению авторов, экономика России отличается более чем существенной ролью пространственного фактора при решении всех основных задач социально-экономического развития. Это связано как со значительными расстояниями доставки и предоставления товаров и услуг, так и с существенной рассредоточенностью в пространстве отдельных стадий и переделов в рамках цепочек создания ценности (добавленной стоимости). Неучет данного обстоятельства в процессе «радикальных» экономических реформ за последние 30-35 лет привел к деградации многих производств и сфер хозяйственной деятельности - разрыву или ликвидации созданных в процессе индустриализации фрагментов цепочек создания ценности (добавленной стоимости). Авторами статьи развивается и детализируется разработанный в ИЭОПП СО РАН подход к формированию устойчивых цепочек создания ценности (добавленной стоимости), получивший название «импульсные проекты». Предлагается развитие данных проектов на основе сочетания процессов вертикальной интеграции взаимодополняющих стадий и переделов (расположенных в различных регионах страны). Такое развитие тесно связано с выстраиванием горизонтальных взаимодействий на отдельных стадиях экономических процессов и технологических переделов. Данный подход позволяет, по мнению авторов, обеспечить становление и развитие горизонтальных взаимодействий в контексте реализации как задач пространственного развития, так и достижения приоритетов научно-технологической политики.
Цель исследования — изучение спроса на рынке туризма территории анализируемой туристской дестинации, включающей приграничные северные регионы: Республику Карелия (Россия) и Северную Карелию (Финляндия). Финляндия мало отличается от Республики Карелия природными и климатическими условиями, а коренные народы территорий принадлежат к одной группе — финно-угорской. Одним из возможных направлений социально-экономического развития Республики Карелия является сфера туризма. На повестке дня стоит задача увеличения потока туристов в Республику Карелия. Финляндия привлекает туристов, в том числе и российских, высоким уровнем предоставляемых туристских услуг, до недавнего времени она занимала одно из ведущих в мире мест по притоку туристов. В современных условиях перераспределения туристских потоков возникает вопрос: сможет ли Республика Карелия предложить для потенциального туриста свой турпродукт, не уступающий по качеству тому, что он получал в Финляндии? В этом отношении изучение спроса потребителей туристских услуг является чрезвычайно актуальным. Научная новизна исследования заключается в разработанном при участии авторов инструментарии с широким спектром показателей. В качестве эмпирической базы использовались данные опроса туристов, посетивших территории исследуемой дестинации в 2019 г. Ввиду большого количества исходных параметров был применен
многомерный статистический анализ (факторный и дискриминантный). Выявлена дифференциация спроса на туристские услуги, проведена его оценка, построена многомерная модель потребительского спроса. Требуются дальнейшие исследования спроса на рынке туризма с включением в инструментарий параметров, отражающих качество предоставляемых туристских услуг, а также выявление причин неудовлетворенности туристскими услугами, анализ мотивации и намерения туристов на повторное посещение территории путешествия. Актуализируется проблема создания институциональных условий, позволяющих поддерживать и развивать популярные виды туризма, что будет способствовать усилению его позиций в структуре экономики Республики Карелия.
Цель исследования - количественная оценка влияния интеграционных и геополитических факторов на торговлю Дальнего Востока России с зарубежными странами. Полученные на основе гравитационного моделирования для 2000-2021 гг. оценки выявили стимулирующее влияние на внешнюю торговлю Дальнего Востока интеграционных факторов (участие России и стран - торговых партнеров в ВТО; участие России в «глубоких» торговых соглашениях) и сдерживающее - в геополитических (острое политическое противостояние России с зарубежными странами; санкции, введенные против российской экономики). Установлено, что участие России и стран - торговых партнеров в ВТО способствовало увеличению внешней торговли Дальнего Востока на 58%. Определено положительное опосредованное влияние «фактора ВТО» и стимулирующее воздействие глобальной экономической конъюнктуры на внешний товарооборот Дальнего Востока, указывая на «чувствительность» открытой экономики макрорегиона к либерализации торговли на глобальном уровне. Выявлено, что создание Россией «глубоких» интеграционных форматов со странами ЕАЭС и Вьетнамом способствовало увеличению товарооборота Дальнего Востока с ними на 141%, однако доля во внешней торговле макрорегиона данных экономик была небольшой. Обнаружено, что наличие острого политического конфликта между Россией и зарубежными странами сокращало торговлю Дальнего Востока с этими государствами на 79%, однако по причине малой доли этих стран в товарообороте макрорегиона данный эффект был практически незаметен. Определено, что введение санкций против России со стороны ряда западных стран в 2014-2021 гг. привело к сокращению товарооборота Дальнего Востока с ними на 43% и могло способствовать ускоренному сооружению инфраструктуры для поставок углеводородного сырья на китайский рынок, ограничивая возможности для географической диверсификации экспорта макрорегиона.
В настоящей статье автор предлагает свою версию понимания и анализа проблемы кадрового дефицита, формулируя следующие цели: во-первых, проанализировать временные и пространственные характеристики, а также причины кадрового дефицита, во-вторых, ответить на вопрос, существует ли долгосрочная равновесная связь между кадровым дефицитом и его детерминантами. С этой целью создана панель для 82 регионов за 2000-2021 гг. и для выявления причинно-следственных связей использованы отдельные методы эконометрики панельных данных. C 2012 г. превышение числа вакансий над числом безработных стало постоянной чертой рынка труда. Уровень вакантных мест в среднем за год прибавлял чуть больше 0,1% и за весь период наблюдения вырос в 2,2 раза, поэтому нельзя сказать, что кадровый дефицит стал полной неожиданностью. В 78% панельных наблюдений этот уровень не превышал 3,5-процентного эталона, и налицо численное превосходство регионов с минимальными значениями этого уровня, что не дает повода говорить о кадровом дефиците в масштабе страны. Распределение регионов по интервалам профессионального уровня вакантных мест показывает огромное численное преимущество регионов с потребностью в белых воротничках ниже средних 43,8%, а также численное преимущество регионов с потребностью в синих воротничках выше средних 56,2%. Синих воротничков стало не хватать прежде всего в тех регионах, где развиты промышленность, транспорт и сфера услуг. Отсюда высокие проценты вакансий для синих воротничков в индустриальной России. А есть другая ситуация, когда в некоторых регионах эти секторы развиты слабо, значит, спрос на синие воротнички тоже слабый. Кадровый дефицит - это мультирегиональный дефицит в первую очередь синих воротничков. Результаты эконометрического анализа показывают, что уровень вакантных мест находится в долгосрочной равновесной связи с реальной заработной платой, уровнем общей безработицы и циклом деловой активности.
В исследовании проводится анализ межрегиональных эффектов инноваций в России. Гипотеза о наличии межрегиональных эффектов проверяется путем комбинирования методов пространственной эконометрики и байесовского подхода. С использованием панельных данных о российских регионах за период 2000-2021 гг. в работе рассчитываются апостериорные вероятности для набора пространственно-регрессионных моделей, которые по-разному моделируют межрегиональные эффекты инноваций. В рамках применения байесовского подхода для сравнения были выбраны 6 моделей: модель без пространственных эффектов (OLS), модель с пространственным лагом зависимой переменной (SAR), модель с пространственным лагом ошибки (SEM), модель с пространственными лагами объясняющих переменных (SLX), пространственная модель Дарбина с лагами зависимой и объясняющих переменных (SDM), а также пространственная модель Дарбина с лагами объясняющих переменных и ошибки (SDEM). На основе проведенных расчетов можно сделать вывод о том, что пространственная корреляция инноваций в российских регионах не так сильно выражена, как принято было считать в предыдущих исследованиях. Это можно считать свидетельством в пользу того, что концепция межрегиональных перетоков инноваций плохо согласуется с историческими, институциональными и территориальными особенностями России, а общепринятые в других странах для подобного анализа методы - неподходящими в российском контексте. Полученные результаты могут быть учтены в дальнейших исследованиях, предполагающих пространственное моделирование региональных инноваций. Больше внимания следует уделять пространственным эффектам объясняющих переменных, в частности межрегиональным перетокам затрат на НИР, а также динамике в инновационном процессе.