Архив статей журнала
Развитие кластеров в России предполагает активное участие в экономике страны. Данные проекты требуют длительной подготовки, включая поиск участников кластера, поставщиков сырья, инвесторов, выявление мотивации предприятий и органов государственной власти в создании кластерной структуры. Необходимо отметить, что при создании кластеров возникает вопрос о систематизации этапов его формирования, в частности, об очередности вопросов, связанных с поиском поставщиков и рынков продаж, обращения к органам государственной власти за поддержкой. В литературных источниках мы находим подтверждение тому, что функционирование кластеров начинается с разработки и формирования алгоритма создания кластера. Исследовательский вопрос состоит в том, могут ли мотивы способствовать лучшему формированию проекта кластерной структуры. Научная гипотеза нашего исследования заключается в том, алгоритм кластерной структуры, выявленные мотивационные драйверы позволят создать проект кластерной структуры (на примере Саратовской области). Цель исследования: при помощи методологической базы разработать алгоритм формирования кластерной структуры, установить мотивы и на основе полученных данных сформировать состав ее участников. Методологической базой послужили труды зарубежных и российских ученых, исследовавших алгоритмы и мотивы возникновения кластера. На основе изученных нами данных получен вывод: процесс формирования кластерной структуры напрямую зависит от этапов его формирования. В ходе исследования автор обнаружил, что разработанный алгоритм кластерной структуры позволил систематизировать этапы создания проекта кластерной структуры. Установлены мотивы создания кластерной структуры. Полученный алгоритм и мотивы привели автора к мысли создать авторскую модель кластерной структуры хлебопекарной промышленности (на примере предприятий Саратовской области). Перспективным направлением данного исследования станет внедрение данного проекта в хлебопекарную промышленность Саратовской области. Появится также возможность изучить принципы отбора предприятий для участия в кластерной структуре.
Период активного развития российской автомобильной промышленности с конца 1990-х годов по 2021 г. завершился полной остановкой всех сборочных производств автоконцернов из США, Японии, Южной Кореи и стран Европы. В рамках санкционного режима все западные компании остановили инвестиционные проекты, продали активы российским инвесторам и вышли из всех совместных с российскими производителями проектов. Неопределеность сроков отмены санкций породили и неопределенность сроков, условий и возможностей дальнейшего развития российского автопрома. Более того, без стратегического партнера, которым ранее выступал фактически каждый производитель, построивший автозавод в России, поскольку предполагалось, что он «заходил» в производство и на рынок навсегда, само развитие отечественного автомобилестроения, оказывается под вопросом. Но благодаря опыту, полученному по итогам реализации режима промышленной сборки и современной инфраструктуре, новой стратегии развития отрасли до 2035 г., географическому расположению и протяженности страны, уникальную по масштабу задачу поиска такого партнера можно считать решенной. Китай имеет с Россией общую границу и планирует дальнейшее развитие экспансии на мировой автомобильный рынок. Он также намерен воспользоваться образовавшимся вакуумом на емком российском рынке, после исхода в полном составе западных, японских и южнокорейских производителей. Однако риски потенциального сотрудничества с этим партнером уже видны. В уникальных условиях новых возможностей и беспрецедентных ограничений для становления стратегического альянса российских и автопроизводителей - наиболее подходящее время, ведь у России нет альтернатив, а Китаю так нужна поддержка его экспансии на мировой рынок автомобилей.
Статья представляет собой общий обзор развития реакции компаний недружественных стран, имеющих дочерние производственные подразделения в России, на развитие российско-украинского кризиса, эмпирических исследований феномена и попыток его теоретического осмысления. Целью работы является этапизация процесса и выявление конструкций теории международного бизнеса и смежных академических областей, которые могут использоваться или уже использовались для объяснения и предсказания поведения его участников. Работа основана на авторской базе данных о всех 280 предприятиях западных корпораций, построенных и официально открытых в России в период с января 2012 по декабрь 2019 г. Актуальная версия базы данных включает отчеты о прибылях и убытках 280 компаний с 2019 по 2022 гг. а также информацию об их продажах в 2022 г. Первый этап реакции западного бизнеса (2014-февраль 2022 г.) представлял собой структурную перестройку и включал как уход каких-то компаний с российского рынка, так и открытие новых производств у действующих игроков рынка и приход новых. Второй этап (февраль 2022 - конец 2022) характеризовался относительно свободным выходом западных компаний с российского рынка, который принимал различные формы. В целом сменили владельцев 27,8% созданных в 2012-2019 гг. западными компаниями производств с вариацией по отраслям от 20 до 40%. О влиянии этого ухода на экономику с точки зрения объемов производства, его технологического уровня и управленческой культуры судить рано: нет данных. Если оценивать масштаб этого выхода в стоимости основных средств, которые сменили владельцев, этот показатель равен 1-2% стоимости основных средств соответствующей отрасли российской промышленности, и только в отрасли «Производство металлических изделий» этот показатель составил 5,7%. Третий этап, продолжающийся по настоящее время, характеризуется введением российской стороной значительных ограничений, затрудняющих и замедляющих дивестирование и предотвращающих дезинтеграцию созданных западными инвесторами производственных комплексов с распродажей оборудования и ликвидацией рабочих мест.
Инвестиции и инвестиционная деятельность играют ведущую роль в развитии современных стран. Отток капитала из страны, снижение инвестиционной деятельности являются факторами, сдерживающими ее развитие в кратко- и долгосрочной перспективе. Приток капитала и расширение инвестиционной деятельности, напротив, является стимулом экономического развития. На инвестиционную деятельность влияет множество факторов, наименее изученными из которых являются исторически сложившиеся предпосылки, мотивы, стимулы, цели, источники финансирования и другие аспекты инвестиционной деятельности. Анализ инвестиционной деятельности как современного экономического феномена нуждается в дополнении историко-экономическим анализом с целью выявления особенностей инвестиционной деятельности в различных регионах мира. Это в свою очередь, позволит установить исторически сложившиеся особенности инвестиционной деятельности в России, понять взаимосвязь мотивов и стимулов инвестирования в России и сформулировать рекомендации, направленные совершенствование инвестиционной деятельности в России. Целью проведенного исследования является выявление сформировавшихся в период древности и средневековья моделей инвестиционной деятельности в трех регионах мира: Востоке (на примере Древнего Египта, Древнего Вавилона, Древнего Китая и Древней Индии), Западной Европе (на примере Древней Греции, Древнего Рима и Средневековой Европы) и России. Для достижения поставленной цели решены следующие задачи: выявлены историко-экономические предпосылки становления и развития инвестиционной деятельности в государствах Древнего Востока, Античности, европейских странах и России в период Средневековья, нового и новейшего времени; установлены различия в целях, источниках финансирования, акторах, объектах и других аспектах инвестиционной деятельности. Методология исследования включает метод историко-экономического исследования, историко-ретроспективный метод, метод историко-экономической реконструкции, метод сравнительного анализа, элементы системного метода и другие. Новизна результатов исследования заключается в обосновании исторически сложившихся восточной, западноевропейской и российской моделей инвестиционной деятельности. Обоснованы характеристики каждой модели, а также относительная эффективность восточной, западноевропейской и российской моделей инвестиционной деятельности.
Воздействия на структуру экономики представляют собой усилия, направленные на изменения ее свойств. Эти усилия могут применяться для решения разных задач, например, для технологического обновления, диверсификации экономики и т. п. Одной из основных целей структурных реформ в российской экономике надолго останется целенаправленный синтез таких ее собственных/внутренних/структурных динамических свойств, которые при отсутствии ограничений на ресурсы или даже при минимально достаточных ресурсах обеспечивали бы самоподдерживающийся апериодический экономический рост и сглаживание циклов деловой активности. Анализ публикаций последних 20 лет по данному вопросу свидетельствует о росте активности в (активность тоже всеобщая, не только исследователи-ученые, но политики и бизнес участвуют в этом деле) разных странах, нацеленной на поиск новых решений для формирования и проведения структурной политики. Неравномерное развития и общая неопределенность последнего времени расширяют круг этих стран и множат подходы к разработке структурной политики. В связи с этим отметим растущую актуальность создания новых инструментов и методов анализа эффективности такой политики. Сказанное усиливает и тот факт, что даже осуществление минимальных мероприятий структурной политики, основанные на проверенных подходах и решениях, сопряжено с просчетами и ошибками. В обязанности контура управления входит адекватная реакция на ошибки, извлечение выводов их них и корректировка экономического поведения, - вплоть до полного прекращения отдельных мер и программ. Для исследования экономических систем лучшим из возможных инструментов являются дифференциальные уравнения и методы их анализа. Мы обращаемся к динамической модели межотраслевого баланса, формализованной такими уравнениями, авторским методом ее оцифровки и теории собственных динамических свойств экономических систем. Цель работы: совершенствование инструментария анализа структурной политики на основе самостоятельного применения указанной межотраслевой модели, а также за счет включения ее в большие исследовательские вычислительные комплексы, разрабатываемые в ЦЭМИ РАН, ИНП РАН, в других крупных научных центров. Задача исследования - адаптация динамического межотраслевого баланса для анализа структурной политики. Результат работы: авторский инструментальный подход, ранее не применявшийся для разработки и анализа структурной политики.
В статье рассмотрены вопросы формирования и развития инновационных экосистем. В исследовании используются следующие общенаучные методы: системный, аналогий, исторический, сравнительного анализа, синтеза и др. Проведенное нами исследование опирается на следующие теории: систем, развития инновационных систем, региональных инновационных систем, концепцию открытых инноваций. Цель исследования заключается в определении теоретических оснований применения экосистемного подхода к развитию инновационных систем в регионах. В ходе исследования определены базовые предпосылки формирования инновационных экосистем в регионах (ускорение темпов инновационного развития; сложность инновационного процесса и междисциплинарный подход к получению инноваций; применение концепции открытых инноваций; ускорение выхода инноваций на рынок; возможность функциональной взаимодополняемости в ходе сотрудничества; возможность совместного и более эффективного использования ресурсов и инфраструктуры; дифференциация регионов; возможность разделения рисков, связанных с инновационной деятельностью). В работе выявлены подходы к содержанию понятия «инновационная экосистема», которые отражают многоаспектность инновационных экосистем. В статье уточнены свойства инновационных экосистем (сложность, открытость, взаимозависимость и взаимодополняемость элементов, нелинейность, динамичность) и принципы их функционирования (эмерджентность, синергизм, адаптируемость, саморазвитие, устойчивость, самоорганизация, коэволюция). В исследовании выделены механизмы взаимодействий субъектов (кооперация, сотрудничество, конкуренция, регулирование, координация, совместное управление), ведущие к получению синергетического эффекта акторами инновационной экосистемы. Полученные нами результаты систематизируют знания об инновационных экосистемах, формируют теоретическую основу об особенностях их создания и развития в отдельных регионах, что может найти практическое применение при определении инструментов региональной инновационной политики.
Принятие решений при резких изменениях внешней среды предприятия может происходить в ситуации ограничений временных интервалов. При недостатке времени на такие решения могут повлиять когнитивные искажения, свойственные руководителю. Цель настоящей работы - уточнить влияние когнитивных искажений на субъективное восприятие вероятности наступления тех или иных событий при принятии решений, на анализ и оценку рисков, потребительского поведения и т. п. для дальнейшей разработки и реализации антирисковых управленческих воздействий. Исследование опирается на методологический инструментарий операциональной теории управления уровнем риска, основы поведенческой экономики, разработанные в трудах Д. Канемана и А. Тверски, и так называемую теорию двух систем (Системы 1 и Системы 2). Рассмотрены примеры когнитивных искажений при принятии решений под воздействием Системы 1. Описаны результаты эксперимента, направленные на выявление количественных оценок восприятия вероятности наступления событий по визуальному ряду изображений, предъявленных испытуемым, с включенной Системой 1 и подавленной Системой 2. Дана оценка решениям прогностических задач. Подчеркнуто, что представляется разумным принять во внимание все проблемы, выявленные в ходе эксперимента, и провести новую серию экспериментов с уточненными условиями. Расширение и уточнение научного понимания субъективного восприятия вероятности экономическими агентами может помочь пересмотру многих теорий в области подготовки принятия управленческих решений и потребительского поведения. Предложены рекомендации для внедрения антирисковых управленческих воздействий с включением Системы 2 для минимизации влияния когнитивных искажений на принимаемые решения.
Исследование посвящено моделированию вероятности дефолта российских банков на данных за период 2015-2020 гг. Исследований дефолтов российских банков после 2015 г. сравнительно немного. Наша работа призвана восполнить этот пробел. Цель исследования состоит в выявлении переменных, статистически значимо влияющих на риск дефолта российских банков в условиях относительно стабильного развития российской экономики (2015-2020 гг.) без таких внешних шоков, как COVID-19 или международные санкции. В работе используется комплексный подход к моделированию риска дефолтов банков. Модельный аппарат представлен логит-, пробит-моделями, а также регрессией Кокса. В качестве объясняющих переменных использовались индикаторы, характеризующие различные аспекты функционирования кредитных организаций (в соответствии с методологией CAMELS), а также макроэкономические переменные. Наиболее значимыми предикторами дефолта оказались норматив достаточности капитала Н1, чистые активы банка, отношение кредитного портфеля к активам, обеспеченность кредитного портфеля имуществом, отношение выданного количества межбанковских кредитов к активам, а также инфляция (INF) и цена закрытия индекса Московской биржи (MOEXIN). В целом полученные результаты согласуются с системой показателей устойчивости коммерческих банков CAMELS, при этом влияние общих макроэкономических показателей оказывается незначимым. Результаты исследования представляют интерес для регулятора в целях текущего надзора и предупреждения риска дефолта, самих кредитных организаций с целью построения внутренних систем мониторинга финансовой устойчивости и участников финансового рынка для выбора наиболее устойчивых компаний с точки зрения инвестирования и размещения средств. Дальнейшие направления исследования связаны с включением в анализ кризисного периода и сравнением значимых предикторов в кризис и в стабильный период развития экономики, а также с использованием альтернативных методов, в частности, алгоритмов машинного обучения.
В статье анализируется влияние потребления энергии на ВВП в различных регионах и странах мира (Америка, Европа, постсоветское пространство, Ближний Восток, Африка, Азиатско-Тихоокеанский регион). Показано, что: 1) между ростом потребления энергии и экономическим развитием при отсутствии внешних эффектов в области энергоэффективности существует прямая линейная причинно-следственная связь; 2) внешние факторы, способствующие повышению эффективности потребления энергии: институциональная среда и научно-технические достижения в области энергоэффективности; изменение структуры экономики в пользу менее энергоемких отраслей. Для описания взаимосвязи между потреблением энергии и экономическим ростом можно использовать модели, основанные на линейной алгебре, например модель Леонтьева. Потребление энергии в различных секторах экономики может иметь как положительную, так и отрицательную взаимосвязь с экономическим ростом. Сокращение доли промышленности и сельского хозяйства не гарантирует одновременного сокращения потребления энергоресурсов в секторе услуг. Между потреблением энергии в секторе услуг, а также в секторе транспорта и экономическим развитием в различных странах мира существует прямая линейная взаимосвязь. Рост потребления энергии в транспортном секторе, сопровождающий экономическое развитие, в ряде стран связан с ростом благополучия населения. Обратная связь, которую демонстрировали некоторые результаты исследования, свидетельствует не о том, что все исследованные страны более энергоэффективны, а лишь о наличии внешних воздействий, способствующих повышению эффективности потребления энергии. Энергосбережение не является ограничивающим фактором для экономического роста, но оно не возникает в экономической системе без комплекса внешних стимулов в разных секторах экономики.
В статье рассматриваются вопросы качественного экономического роста и развития, создающие основы устойчивости и стабильности в экономике. Представлен анализ факторов, влияющиих на изменение макроэкономической ситуации за 2015-2022/2023 годы. Рассмотрено сложившееся положение в странах бывшего СССР. Выявлены основные причины, ограничивающие экономический рост и развитие, раскрыты механизмы их преодоления. Обоснована необходимость большего внимания качественным показателям экономического роста и развития, создающим основы устойчивости. В текущих условиях качественная составляющая экономического роста и развития приобретает все большую значимость вследствие усиления влияния глобальных проблем, рисков, неопределенности, санкций, локальных войн. Негативное влияние на экономический рост страны оказала пандемия, что выявило потребность в устойчивом финансировании государственных инвестиций для экономического роста и развития, гарантий налоговых поступлений. Пандемия способствовала повышению значимости инновационных проектов. Принятые программы, концепции и дорожные карты способствуют формированию конкурентоспособного инновационного промышленного комплекса. Все это, в свою очередь, будет создавать основы качественного улучшения имеющегося производственного потенциала страны, способствовать переходу к преимущественно инновационному типу развития. Целесообразно реально отражать сложившееся положение, не закрывать глаза на происходящие реальные положительные изменения в стране, способствующие укреплению не только экономического, но и политического положения в мире. Суть планирования в экономике не в том, чтобы предложить проект, а в том, чтобы определить направление, которое можно было бы без ущерба корректировать в зависимости от ситуации. Экономическая наука должна обосновывать экономическую деятельность. Схематично можно выстроить такую цепочку: идея - экономическое обоснование - реализация.
Развитие искусственного интеллекта (ИИ) требует теоретического осмысления с точки зрения стратегических изменений в содержании и формах образования: с одной стороны, использование ИИ в образовании открывает новые возможности для повышения качества образования, с другой стороны, ИИ заменит многие виды деятельности человека в его профессиональной карьере и личной жизни. В связи с этим возникают следующие вопросы: какие способности человека являются специфически человеческими и не могут быть заменены возможностями ИИ? Каковы стратегические последствия внедрения ИИ в нашу жизнь для сферы университетского образования или других уровней и форм образования, в том числе в зависимости от специфики отдельных дисциплин? Наша цель - обобщить и представить выводы, сделанные на основе исследования различий между ИИ современного типа и человеческим интеллектом, с акцентом на выявление специфики человеческого интеллекта и поддержку его развития в системе образования. Мы рассматриваем возможность создания такого типа ИИ, который способен заменить даже те человеческие способности, которые не может заменить нынешний тип ИИ.
Актуальность исследования обусловлена тем, что климатическая повестка начинает оказывать значительное влияние на экономическую политику разных стран. В статье определено, что сложившееся глобальное климатическое регулирование можно рассматривать не только как согласованный проект формирования новых институтов, но и как конкуренцию отдельных проектов, один из которых занимает место глобального. Целью данной работы является характеристика институционального проекта климатического регулирования как результата коллективного выбора принятия и реализации мер интернализации глобальных внешних эффектов изменения климата. Проведен институциональный анализ выбора основных направлений и инструментов климатического регулирования, выделены критерии этого отбора. Показано, что в процессе согласования интересов выбор определяется соотношением политико-экономических позиций групп интересов различных игроков (международных организаций, отдельных стран, корпораций и банков, их ассоциаций), а на первый план выходят интересы повышения конкурентоспособности и укрепления контроля и власти в современной экономике. В результате место глобального проекта климатического регулирования занимает проект низкоуглеродной экономики, ядром которого является энергопереход, предполагающий замену ископаемого топлива возобновляемыми источниками энергии. Он поддерживается нарративами приближающейся катастрофы, «чистого нуля» (net-zero) и «гонки за нулем» (race to zero campaign). Основными его бенефициарами являются развитые страны как разработчики и поставщики соответствующих технологических и управленческих решений. Свою долю выгод получает финансовый сектор. Находит воплощение формула М. Олсона «эксплуатации большинства меньшинством». Показано, что «распределительные коалиции», получая дополнительные ресурсы, готовы и дальше инвестировать их в коллективные действия для продвижения низкоуглеродной экономики. Сделан вывод о том, что выход глобального климатического регулирования из ловушки «гонки за нулем» предполагает разработку разными странами и группами стран суверенных климатических политик, ориентированных не на следование конкретным рекомендациям низкоуглеродного развития, а на собственное социально-экономическое развитие с учетом сокращения влияния на климатическую систему.