SCI Библиотека

Цель исследования заключается в анализе динамики занятости в крупных городах Российской Федерации, включая мегаполисы, в контексте ускоренного инновационного развития, сложной демографической ситуации и нестабильности потоков внешней миграции. Исследование направлено на выявление факторов различного уровня, воздействующих на занятость, с акцентом на взаимосвязи городов и регионов в иерархической системе «город-регион».

Материалы и методы. В работе использован метод пространственно-структурного сдвига (shift-share method, или SSM), который позволяет декомпозировать изменения в занятости с выделением влияния общей динамики регионального рынка труда, отраслевых характеристик и конкурентных факторов городов. Многоуровневый анализ с применением данного метода направлен на оценку структурно-динамических связей иерархически взаимосвязанной системы «город-регион». В исследовании использованы данные муниципальной статистики по 81 городу Российской Федерации за период с 2017 по 2021 гг. На основе концепции секторального деления экономики с учетом функциональных особенностей входящих отраслей структурно-динамические показатели занятости в городах анализировались в разрезе четырех секторов экономики.

Результаты. На основе применения метода SSM были получены результаты, позволяющие детально рассмотреть динамику занятости в крупных городах. Анализ включает в себя влияние общей динамики регионального рынка труда, отраслевых характеристик и конкурентных факторов городов. По результатам исследования обоснована эффективность метода пространственно-структурного сдвига (SSM) для предварительного анализа динамики занятости в городах с целью конкретизации значимости воздействия на нее отраслевых и секторальных факторов регионального и локального уровней и их приоритезации для последующего анализа и выработки рекомендаций по управлению городской экономикой.

Заключение. Исследование подчеркивает важность анализа занятости в контексте городской экономики, особенно в условиях ускоренного инновационного развития и демографических вызовов. Метод SSM представляется эффективным инструментом для предварительного изучения динамики занятости, выявления ключевых факторов и разработки стратегий управления, направленных на улучшение экономического развития крупных городов России.

Цель исследования. Введение санкций в отношении финансового сектора и прерывание связей с международными финансовыми институтами в 2022 году существенно повлияли на внешние условия развития отечественного финансового сектора, вызвав рост геополитического напряжения и нестабильность на российском валютном рынке. Процессы, происходящие на финансовом рынке в настоящее время, нуждаются в изучении и осмыслении. Статья посвящена статистической оценке воздействия санкций на финансовую систему России в 2022 и 2023 гг. Целью статьи является выявление ситуации, сложившейся на валютном, денежно-кредитном, долговом рынке, а также в бюджетной сфере, оценке взаимосвязи динамики основных финансовых показателей в условиях санкционного кризиса.

Материалы и методы. Источниками информации для проведения расчетов послужили официальные данные Минфина России, Банка России, провайдера данных по финансовым рынкам Cbonds и ПАО «Московская Биржа». В статье использовались статистические методы анализа: вариации, динамики, проверки гипотез. Определение аномальных уровней временного ряда осуществлялось с помощью метода Ирвина. Оценка различий в средних значениях показателей федерального бюджета производилась с использованием парного теста Вилкоксона для связных выборок (Wilcoxon Matched Pairs Test). Оценка зависимости динамики основных финансовых показателей осуществлялась на основе корреляции временных рядов.

Результаты. Проведенное исследование позволило сделать вывод, что 2022 год стал переломным для финансовой системы России. Влиянию санкционных ограничений подверглись все её секторы. На валютном рынке выявлено ослабление национальной валюты, и установлено, что курс доллара в 2023 году был аномально высоким за период с 2000 по 2023 гг. Бюджетная сфера продемонстрировала устойчивость. Результаты исследования показали, что санкционное давление не отразилась на доходной части федерального бюджета. Однако среднемесячные расходы федерального бюджета статистически значимо увеличились в 2022 году почти в 3 раза. Денежно-кредитный рынок отреагировал избыточным предложением денежной массы. Прирост денежной массы достиг максимального значения за 10 последних лет. Рост денежной массы сопровождался изменением ее структуры. Банковский сектор характеризовался развитием тенденции роста кредитования. Долговой рынок отреагировал стремительным ростом объема корпоративных облигаций, самым высоким за последние 10 лет. А рынок облигаций федерального займа характеризовался стремительным сокращением объема ОФЗ, принадлежащих нерезидентам и снижением доли нерезидентов. Выявлена взаимосвязь динамики курса доллара США и объема корпоративного кредитования, связанная с конвертированием кредитов в долларах США и евро, в юани. Прямая взаимосвязь наблюдалась в динамике денежной массы и объема рынка корпоративных облигаций и ОФЗ.

Заключение. Финансовая система адаптируется к новым условиям. Этот процесс сопровождается трансформацией применяемых в финансовом регулировании методов и инструментов. Этот процесс требует изучения и осмысления изменений в составе, динамике и взаимосвязи структурных элементов финансовой системы, а также нахождение путей ее развития.

Динамика технологических инноваций в промышленности регионов России характеризуется пространственно-временной неравномерностью, что делает актуальным изучение параметров траектории развития инноваций. Цель данного исследования - оценка сравнительной значимости траектории развития инноваций и текущего уровня экономического развития региона для инновационной динамики в промышленности регионов страны. С использованием динамической авторегрессионной функции выполнено моделирование текущих инновационных затрат и выпуска промышленных предприятий как функции от траектории развития инноваций (своих предыдущих значений) и текущего уровня экономического развития региона (измеряемого валовым региональным продуктом) на панели из 70 регионов России в 2000-2020 гг. с детализацией федеральных округов и периодов 2000-2005, 2006-2010, 2011-2015, 2016-2020 гг. Установлено, что положительная траектория развития инноваций, увеличивающая их текущий объем, в промышленности большинства регионов России сформировалась только в 2011-2020 гг. В то же время в 2000-2005 гг. в отдельных регионах наблюдалась устойчивая отрицательная траектория развития инноваций, создающая отрицательные экстерналии и негативно влияющая на прирост объема инноваций. В течение всего периода 2000-2020 гг. текущий уровень экономического развития региона был более важен для увеличения объема инноваций, чем траектория их развития. Влияние траектории развития инноваций и уровня экономического развития региона на текущий объем инноваций носит преимущественно компромиссный характер, то есть в конкретный момент времени воздействие чаще оказывал какой-то один из факторов. Это указывает на уязвимость инновационных проектов в рассматриваемый период. Выделяется промышленность Урала и Сибири, где рассматриваемые факторы систематически оказывали комплементарный (совместный) положительный эффект, что значительно увеличивает вероятность успешной реализации инновационных проектов. Полученные результаты представляют интерес в контексте пространственно-временной детализации экономических механизмов инновационного развития регионов России.

В статье представлены основные этапы научного пути Ивана Андреевича Гейма (Bernhard Andreas von Heim, 1758–1821) – представителя немецкой академической среды, перебравшегося в Россию в 1779 г. и занимавшего должность ректора Московского университета с 1808 по 1819 гг. Рассмотрено научное наследие И.А. Гейма в области лингвистики, географии и статистики. Показаны большие заслуги И.А. Гейма в части организации эвакуации Московского университета в ходе Отечественной войны 1812 г. и его последующего восстановления.

Исследование посвящено оценке экономических эффектов технологических инноваций в обрабатывающей промышленности регионов России с детализацией Дальнего Востока. Исследование выполнено на материалах официальной статистики Росстата и охватывает интервал 2006-2020 гг. с детализацией периодов 2006-2013 и 2014-2020 гг. Установлено, что в 2006-2020 гг. технологические инновации значимо и положительно влияли на производительность российских обрабатывающих предприятий регионов в среднем по стране. Эффект продуктовых инноваций наиболее сильно проявлялся в 2006-2013 гг. на фоне финансово-экономического кризиса и последующего восстановления российской промышленности. Эффект процессных инноваций, напротив, набрал силу только в 2014-2020 гг. по мере закрытия для российских производителей внешних рынков. Показано, что технологические инновации не являются доминирующим фактором наращивания производительности обрабатывающих предприятий. В обрабатывающих отраслях производительность в большей степени зависит от авторегрессионного эффекта, а также от отраслевого окружения предприятий и инфраструктурных ограничений, в рамках которых они функционируют. Суммарно эффект этих факторов на производительность в 1,5 раза превышает эффект инноваций. Показано, что в обрабатывающей промышленности Дальнего Востока эффект совокупного объема технологических инноваций на производительность в 1,5-2 раза меньше, чем в целом по стране, что можно объяснить низкой эффективностью процессных инноваций. При этом обрабатывающие предприятия округа демонстрируют повышенный относительно среднероссийского уровня (на 25-40%) эффект продуктовых инноваций, что связывается с большей зависимостью предприятий округа от выполнения единичных заказов.

Осуществляя инновации, фирмы сталкиваются с необходимостью сделать выбор между сравнительно недорогими, но краткосрочными по продолжительности эффекта либо более дорогостоящими, но сулящими долговременные преимущества проектами. Первый вариант обучения инновациям основан на эксплуатации уже существующих технологий - обычно в форме готовых технических решений, тогда как второй предполагает проведение собственных исследований и разработок. Базовые и совместные эффекты каждого из способов обучения инновациям при этом неочевидны, а потому находятся в фокусе многочисленных исследований. В статье представлены оценки сравнительных эффектов эксплуатации и исследования технологий как факторов изменения инновационной активности в экономике регионов России в 2010-2022 гг. Особенностью используемой методики, учитывающей ограничения официальной статистики, является оценка нелинейных и совместных эффектов эксплуатации и исследования технологий, что делает их сопоставимыми с мировым опытом изучения подобных эффектов. Результаты работы свидетельствуют об ограниченной применимости модели обучения инновациям посредством эксплуатации и исследования технологий в современной России. Установлено, что такая модель неприменима к топ-20 по уровню инновационного развития регионов. В рамках 60 наименее развитых регионов эффекты эксплуатации и исследования технологий рассредоточены в пространстве. Базовый эффект затрат на эксплуатацию технологий увеличивает инновационную активность предприятий Южного федерального округа, а затрат на исследования - предприятий Центрального федерального округа. Накопление затрат на эксплуатацию технологий, напротив, ограничивает инновационную активность в Южном федеральном округе, а накопление затрат на исследование технологий - в Дальневосточном федеральном округе. Совместное (синергическое) влияние эксплуатации и исследования технологий зафиксировано в регионах Урала, Сибири и Дальнего Востока. Полученные результаты позволяют дополнить мировой опыт изучения процессов обучения инновациям с учетом специфики реализации инновационных процессов в российских регионах.