При управлении финансовыми рисками компаний индустрии ритейла (ритейлеров) следует учитывать как внутренние, так и внешние факторы риска. Современные исследователи рассматривают преимущественно макроэкономические показатели без учета регионального аспекта, что может приводить к росту финансовых рисков при управлении мультирегиональной корпорацией. Цель исследования заключается в разработке методического подхода к оценке и прогнозированию влияния мезоэкономических факторов на финансовые риски ритейлеров. При этом особое внимание уделяется рискам снижения показателей прибыли и рентабельности и структурному риску. Указанный подход предусматривает реализацию авторской концепции, основанной на применении корреляционно-регрессионного анализа связи оборота розничной торговли ритейлеров с анализируемыми внешними факторами. Методология исследования определена применением методов математической статистики и эконометрического анализа. Оценка и прогнозирование проводились на основе официальных статистических данных, публикуемых в открытом доступе Росстатом, ЦБ РФ и ООН за период с 2005 г. по 2021 г. В статье представлен анализ показателей прибыли, рентабельности и комбинированного рычага (объединяющего влияние финансового и операционного рычагов) с позиции влияния на них внешних факторов. Разработана методика оценки влияния внешних рисков на финансовые показатели, применение которой позволило установить неоднородность влияния внешних факторов на оборот розничной торговли в зависимости от региона. На основе разработанной методики получены аналитические оценки комплексного рычага, отражающего изменения прибыли в зависимости от внешних факторов. Предложенная методика и полученные оценки могут быть использованы лицами, принимающими финансовые, инвестиционные и управленческие решения для выделения наиболее значимых внешних факторов, влияющих на финансовые риски компаний на мезоуровне. Теоретическое значение проведенного исследования заключается в развитии методического подхода к оценке и прогнозированию финансовых рисков с учетом регионального аспекта.
Идентификаторы и классификаторы
В условиях современного развития компании реального сектора экономики (в частности компании индустрии ритейла) неизбежно сталкиваются со множеством внешних факторов, которые оказывают различной степени воздействие на финансовые результаты, в частности на показатели прибыли и рентабельности. Снижение данных показателей может приводить к возникновению рисков потери финансовой устойчивости и, как следствие, росту рисков банкротства (Жуков и др., 2022). Также, как известно, высокий уровень прибыли и рентабельности стимулирует уровень капитализации компании, что является основополагающим тезисом модели ценностно ориентированного управления VBM (value based management) (Жуков, 2006, Волков, 2004, Kovalev & Drachevskiy, 2020 и др.)
Список литературы
1. Бусыгин, Е. Г. (2020). Спекулятивная природа факторов капитализации публичных компаний. Журнал экономической теории, 17(1), 144-155. DOI: 10.31063/2073-6517/2020.17-1.11 EDN: EIHNHE
2. Дьяков, С. А., Михлева, И. И., Маджуга, С. Э. (2021). Управление и оценка финансовых рисков предприятия при помощи цифровых технологий. Естественно-гуманитарные исследования, (36(4)), 117-122. DOI: 10.24412/2309-4788-2021-11281 EDN: SPLMWW
3. Жуков, А. А., Никулин, Е. Д., Щучкин, Д. А. (2022). Факторы риска банкротства российских компаний. Финансы: теория и практика, 26(6), 131-155. DOI: 10.26794/2587-5671-2022-26-6-131-155 EDN: ZDQHIY
4. Жуков, Б. М. (2006). Эволюция гибкого развития предприятия на базе строительства его капитализации. Экономический вестник ростовского государственного университета, (1), 45-49. EDN: PZCFEX
5. Калайдин, Е. Н., Спирина, С. Г. (2014). Формирование факторов финансового риска и их оценка в деятельности экономических субъектов. Финансы и кредит, 20(24), 36-44.
6. Кузнецов, Н. В. (2023). Использование аддитивных регрессионных моделей для краткосрочного прогнозирования финансовых макропоказателей и оценки потенциала финансирования мегапроектов. Финансы и управление, (2), 15-26. https://www. DOI: 10.25136/2409-7802.2023.2.43657 EDN: TYPVPJ
7. Кунин, В. А, Пешко, С. И. (2023). Прогнозирование финансовых рисков снижения показателей прибыли и рентабельности компаний индустрии ритейла на основе корреляционно-регрессионного анализа макроэкономических факторов. Экономика и управление, 29(6), 690-708. DOI: 10.35854/1998-1627-2023-6-690-708 EDN: TTBAMF
8. Мусиенко, С. О. (2017). Финансовый анализ и прогнозирование результатов деятельности малых предприятий на основе регрессионной модели. Актуальные проблемы экономики и права, 11(1), 18-33. DOI: 10.21202/1993-047X.11.2017.1.18-33 EDN: YFTVTV
9. Павлюкова, А. В. (2020). Риск-менеджмент как основа системы финансовой безопасности организаций Юга России. Естественно-гуманитарные исследования, (27(1)), 171-173. EDN: CGFWBL
10. Пронина, Е. В., Пихтилькова, О. А., Горшунова, Т. А., Морозова, Т. А., Кузнецова Е. Ю. (2023). Роль регрессионного анализа в прогнозировании экономических показателей деятельности компаний. Московский экономический журнал, 8(4), 436-450. EDN: LDFGWP
11. Селезнева, З. В., Евдокимова, М. С. (2022). Проблема эндогенности в корпоративных финансах: теория и практика. Финансы: теория и практика, 26(3), 64-84. DOI: 10.26794/2587-5671-2022-26-3-64-84 EDN: PMCCMA
12. Сидорчукова, Е. В., Бойко, И. П., Сергеева, В. А., Шелакова, А. А. (2022). Корреляционный и регрессионный анализ как метод изучения и прогнозирования экономических показателей. Естественно-гуманитарные исследования, (42(4)), 418-422. EDN: QUHUYA
13. Синявская, Е. Е. (2020) Современные парадигмы российского ритейла. Петербургский экономический журнал, (3), 32-42. https://www. DOI: 10.24411/2307-5368-2020-00021 EDN: KSRUXK
14. Смагин, Р. С., Лебедева Т. В. (2021). Анализ и прогнозирование финансовых рисков розничных торговых сетей. Интеллект. Инновации. Инвестиции, (1), 54-64. DOI: 10.25198/2077-7175-2021-1-54 EDN: ZYUNIF
15. Федорова Е. А., Мусиенко С. О., Федоров Ф. Ю. (2020). Анализ влияния внешних факторов на прогнозирование финансовой несостоятельности российских компаний. Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика, 36(1), 117-133. DOI: 10.21638/spbu05.2020.106 EDN: GVCCPZ
16. Харитонов С. В., Плясова С. В. (2014). Методика анализа факторов стоимости интернет-сайта средствами MS Excel. Прикладная информатика, 3(51), 119-123. EDN: SGGTWD
17. Юкласова А. В., Макарова А. А. (2015). Многофакторный корреляционно-регрессионный анализ рентабельности Газбанка. Вестник Самарского государственного университета. Серия: Экономика и управление, 9-1(131), 277283.
18. Bayar, Y., & Ceylan, I. E. (2017). Impact of macroeconomic uncertainty on firm profitability: a case of BIST non-metallic mineral products sector. Journal of Business, Economics and Finance (JBEF), 6(4), 318-327. DOI: 10.17261/Pressacademia.2017.764
19. Choi, S. B., Sauka, K., & Lee, M. (2024). Dynamic Capital Structure Adjustment: An Integrated Analysis of Firm-Specific and Macroeconomic Factors in Korean Firms.International Journal of Financial Studies, 12(1), 26. DOI: 10.3390/ijfs12010026 EDN: CEMKRN
20. Dewi, V. I., Tan Lian Soei, C., & Surjoko, F. O. (2019). The impact of macroeconomic factors on firms profitability (evidence from fast moving consumer good firms listed on Indonesian stock exchange). Academy of accounting and financial studies journal, 23(1), 1-6. https://repository.unpar.ac.id/handle/123456789/9396.
21. Gazilas, E., & Belesis, N. (2023). The Financial Performance and Macroeconomic Dynamics in the Greek Retail Landscape. Actual Problems of Economics, 10(269), 6-25. DOI: 10.32752/1993-6788-2023-1-269-6-25
22. Kovalev, V. V., & Drachevsky, I. S. (2020). Dividend policy as a factor for managing company value: Comparing trends in emerging markets. St. Petersburg University Journal of Economic Studies, 36(1), 95-116. DOI: 10.21638/spbu05.2020.105 EDN: MEDEDD
23. Suhermawan, D., Mahjudin, M., & Soelistya, D. (2023). Impact of fundamental macroeconomic factors, cost efficiency, firms policies with systematic risk as mediator on Islamic fintech welfare performance: evidence from an Indonesia’s Islamic fintech institution. Journal of Managerial Sciences and Studies, 1(2), 1-11. DOI: 10.61160/jomss.v1i2.9
Выпуск
Другие статьи выпуска
Интерес к рынку страховых услуг не угасает как среди специалистов, занимающихся данной тематикой, так и среди обычных граждан, имеющих потребность в страховых услугах, а также необходимостью анализа влияния последствий пандемии, являвшейся в 2021 г. важнейшим фактором, влияющим на деятельность участников страхового рынка. К сегодняшнему дню страховой рынок в целом преодолел негативное влияние пандемии, однако ее последствия все еще оказывают влияние на его развитие. Анализ произошедших изменений, с точки зрения авторов статьи, поможет сформировать теоретические и практические выводы, направленные на минимизацию последствий биологических угроз в будущем. Целью работы является оценка страхового рынка в постковидный период по итогам деятельности страховщиков в 2021 г. в разрезе видов страхования по федеральным округам в РФ и определение динамики развития, степени проникновения и потребности в страховых услугах в регионах. Для достижения этой цели на основании официальных статистических данных анализируется деятельность страховщиков путем сравнения и обобщения метаданных с учетом региональных особенностей субъектов Российской Федерации. Выдвигается гипотеза, что страховой рынок в условиях чрезвычайных обстоятельств, затрагивающих все отрасли экономики и социальной сферы, устойчив и быстро приспосабливается к изменениям. В ходе исследования были получены выводы, что рынок страховых услуг в Российской Федерации охвачен всеми видами добровольного и обязательного имущественного страхования, в сравнении с доковидным периодом страховой сектор показал рост на 17,46 %, практически во всех субъектах наблюдается положительная динамика увеличения сборов, а значит, увеличение уровня проникновения страховых услуг. Мировые события 2022 г. также оказывают серьезное влияние на страховую отрасль, и можно ожидать, что страховой сектор будет сильно трансформироваться в будущем.
Inflation is one of the most important macroeconomic indicators that have a great impact on the population of any country and region. Inflation is influenced by a range of factors, including inflation expectations. Many central banks take this factor into consideration while implementing monetary policy within the inflation targeting regime. Nowadays, a lot of people are active users of the Internet, especially social networks. It is hypothesised that people search, read, and discuss mainly only those issues that are of particular interest to them. It is logical to assume that the dynamics of prices may also be in the focus of users’ discussions. So, such discussions could be regarded as an alternative source of more rapid information about inflation expectations. This study is based on unstructured data from VKontakte social network used to analyse upward and downward inflationary trends (on the example of the Omsk region). The sample of more than 8.5 million posts was collected between January 2010 and May 2022. The authors used BERT neural networks to solve the problem. These models demonstrated better results than the benchmarks (e. g., logistic regression, decision tree classifier, etc.). It makes possible to define pro-inflationary and disinflationary types of keywords in different contexts and get their visualisation with SHAP method. This analysis provides additional operational information about inflationary processes at the regional level The proposed approach can be scaled for other regions. At the same time, the limitation of the work is the time and power costs for the initial training of similar models for all regions of Russia.
Проблема неравенства доходов населения России в региональном разрезе сохраняет актуальность. Несмотря на наличие большого количества исследований по данной теме, они не в полной мере отражают усилия, которые реализуются для преодоления данной проблемы в контексте бюджетной политики. При этом значительное влияние на формирование денежных доходов населения оказывают меры бюджетной поддержки регионов. В связи с этим актуальна оценка влияния обеспеченности региональных бюджетов финансовыми ресурсами на конвергенцию неравенства денежных доходов населения. Предметом исследования является конвергенция неравенства денежных доходов населения в субъектах Южного федерального округа (ЮФО) Российской Федерации. Согласно нашей гипотезе, обеспеченность бюджетными расходами на душу населения является одним из существенных факторов конвергенции денежных доходов в регионах. В статье тестируется наличие безусловной и условной конвергенции неравенства денежных доходов методом наименьших квадратов за период 2012-2021 гг. Оценка проведена на панельных данных с применением эффекта времени. В ходе моделирования использованы данные Росстата о неравенстве доходов (индекс Джини) и исполнении региональных бюджетов субъектов ЮФО. Результаты свидетельствуют о наличии как безусловной, так и условной конвергенции неравенства денежных доходов населения в регионах ЮФО. Оценка условной конвергенции проведена с использованием двух факторов бюджетной обеспеченности регионов: расчетной бюджетной обеспеченности и удельной обеспеченности регионов бюджетными расходами на душу населения. Установлено, что политика бюджетного выравнивания денежных доходов населения остается надежным инструментом преодоления неравенства в регионах России. Результаты исследования имеют практическую ценность в преодолении проблем регионального неравенства, реализации бюджетного федерализма, при планировании бюджетных расходов федерального и региональных бюджетов, а также межбюджетных трансфертов.
Глобальное распространение острого респираторного синдрома SARS-CoV-2, вызывавшего COVID-19, остается чрезвычайной ситуацией в области общественного здоровья. Пандемия привела к более 563312528 случаям инфицирования, поставив под угрозу здоровье и повысив риск потери рабочего места и доходов многих людей по всему миру. Статья посвящена расчетно-графическому анализу эффектов (шоков), произошедших в сферах человеческой деятельности под влиянием синдрома SARS-CoV-2 и вспышки новых штаммов COVID-19, моделированию причиненного социально-экономического ущерба и обоснованию прогнозных трендов социально-экономического состояния общества. Достижение данной цели предполагает решение задачи анализа состояния случаев заражения, смертности и выздоровления населения и обоснования прогнозных сценариев тенденции социально-экономических показателей вследствие появления новых штаммов COVID-19. Методической основой работы явилось применение экономико-статического метода и таблично-графического подхода к количественной оценке эмпирических данных. Предложенная модель количественной оценки последствия воздействия инфекции COVID-2019 позволила выявить факторы снижения деловой активности, социально-экономической стагнации и рецессии мировой экономики. Меры, которые были применены против пандемии, усугубили кризис, существовавший до 2019 г. с беспрецедентными социально-экономическими потрясениями, ростом уровня бедности в мире с 17,1 % до 25,9 % и прогнозируемым ущербом в размере более 1976,80 трлн руб. для мировой экономики, и привели к сокращению скорости восстановления социально-экономического благосостояния с 11,8 до 6,7 месяцев. Отмечено, что когда доля активных инфицированных превысит 1 %, система здравоохранения столкнется с серьезными проблемами, а когда достигнет 10 % - возникнет дисфункция социально-экономических компонентов инфраструктур мировой экономики с макроэкономическими шоками, которые сопровождаются тенденцией снижения мирового ВВП на 2,4 % на перспективу по сравнению с 2021-2022 гг. и на 4 % в 2023 г., что обострит имеющиеся социальноэкономические противоречия, рост безработицы, инфляции и приведет к падению уровня реального дохода населения.
This study analyses the effects of the Southern African Customs Union (SACU) on the economic growth of its member states based on unbalanced panel datasets. This research was inspired by the ongoing discussions about the development of “free-trade agreements” and the growing anxiety about the US dollar’s stability as a world currency. The latter has recently led to the announcement of the Brazil-Argentina currency union to make bilateral trade easier. As the SACU countries are practically using the South African Rand as a single currency, a growing interest in evaluating the SACU internal trade validity for being the foundation of similar integrative action has started to manifest. The regression results of pooled ordinary least squares (OLS), fixed effects (FE), and random effects (RE) models demonstrate that the economic growth effects of intra-trade (exports, imports) of SACU do not exist. This indicates that further economic integration may not provide positive effects for SACU. However, the most crucial factor to drive the economic growth of SACU turned out to be domestic investment. Attracting foreign direct investment (FDI) also highly contributes to the economic growth of SACU. It is natural and advisable for the member states of SACU to continue the enhancement of investment-conducive environments for domestic and foreign companies. In addition, the long-term fuelling of economic growth with government debt, government spending, and investments points to possible discrepancies in the economic structure of the union, may be connected to internal demand issues. In this sense, it would be reasonable to research the potential of expanding SACU to the countries of the Southern African Development Community (SADC).
Для повышения результативности региональной инвестиционной политики в условиях финансовых ограничений необходим учет взаимосвязи и взаимовлияния межотраслевых инвестиционных потоков. Проведенный анализ исследований в области выбора отраслевых приоритетов инвестирования выявил ряд методических проблем, что обуславливает актуальность разработки методического подхода к формированию инвестиционных приоритетов на основе выявления ключевых точек инвестиционного роста. Для исследования и оценки межотраслевых инвестиционных взаимодействий введены понятия инвестиционной взаимоиндукции, взаимоиндуцированных инвестиций, ключевых точек инвестиционного роста, разработана система оригинальных показателей. Важное значение для обоснования отраслевой концентрации инвестиционных ресурсов имеет способность отрасли индуцировать инвестиции во взаимосвязанных отраслях, на основе ее оценки разработана классификация видов экономической деятельности, включающая три классификационные группы -ключевые, потенциальные и возможные в перспективе инвестиционные точки роста. Как пример апробации предложенной методики представлен расчет показателей, характеризующих межотраслевые инвестиционные взаимодействия в отраслевой структуре Архангельской области, и осуществлена классификация видов экономической деятельности. К ключевым точкам инвестиционного роста отнесены пять видов экономической деятельности (строительство, торговля оптовая и розничная, ремонт автотранспортных средств и мотоциклов, деятельность гостиниц и предприятий общественного питания, деятельность профессиональная, научная и техническая, предоставление прочих видов услуг), к потенциальным точкам - четыре вида экономической деятельности (сельское, лесное хозяйство, охота, рыболовство и рыбоводство, обрабатывающие производства, водоснабжение, водоотведение, организация сбора и утилизации отходов, деятельность по ликвидации загрязнений, деятельность в области здравоохранения и социальных услуг). Остальные восемь видов экономической деятельности составляют группу точек роста, возможных в перспективе. На основе выявленных ключевых и потенциальных точек инвестиционного роста определены приоритетные направления инвестирования, предложен алгоритм регулирования межотраслевых инвестиционных потоков.
Семья является основой многих социальных институтов и вносит огромный вклад в развитие региона и страны в целом. Доступность жилья служит одним из индикаторов уровня жизни населения в регионе, что в конечном итоге определяет его рейтинг. В работе предлагается использование показателя «коэффициент доступности жилья», базирующегося главным образом на фазах создания и становления ячейки общества (семьи), что позволяет учитывать влияние жизненных обстоятельств (препятствий) на пути к приобретению жилья для конкретного домохозяйства в конкретном регионе. Данный показатель включает в себя две составляющие: первая - константа, определяющая период формирования накоплений семьей за время от начала беременности до достижения ребенком возраста 1,5 года, вторая - период выплаты ипотеки. Рассматриваемый коэффициент доступности жилья был апробирован на данных в целом по РФ и по двум регионам ЦФО (с самой низкой и высокой стоимостью жилья). В работе подчеркивается, что показатель доступности жилой недвижимости должен иметь не абстрактное значение, а конкретное, которое можно воспринять и представить. В статье был проведен сравнительный анализ авторской и общепринятой методик в целом по Российской Федерации за период 2006-2021 гг. В ходе проведенного анализа было замечено значительное улучшение показателя доступности жилья в конце анализируемого периода. Этому факту значительно поспособствовали наличие и рост величины материнского капитала, разрешение его использования в качестве первоначального взноса, сокращение банками величины первоначального взноса и ставки по ипотеке. Авторская методика более наглядно подтвердила гипотезу, предполагающую, что жизненные обстоятельства (преграды) значительно влияют на доступность жилья, существенно повышая значения коэффициента доступности жилья. Полученные результаты исследования могут быть использованы при составлении регионального рейтинга в целом и оценки жилищной сферы региона в частности.
В условиях формирования новой модели ограниченно открытой экономики суверенного типа в РФ назрела острая необходимость совершенствования теоретико-методологического базиса анализа эффективности региональной промышленности. Целью данного исследования выступает разработка методического подхода к анализу эффективности функционирования региональных промышленных экосистем. Для достижения заданной цели в работе использован экосистемный подход к анализу эффективности региональной промышленности. Для формирования критериев оценки эффективности функционирования промышленных экосистем в данном исследовании определена структура региональной промышленной экосистемы, содержащая набор имманентных характеристик (проекций развития): масштаб, потенциал производства, инфраструктура производства, человеческий капитал, НИОКР, инновации, интеграционный потенциал, конкурентоспособность и экология. Оценку эффективности функционирования региональных промышленных экосистем региона и их сравнительный анализ предложено проводить с использованием разработанной системы показателей из двадцати семи индикаторов, ориентированной на проведение объективной оценки состояния промышленности в регионах. В качестве объектов исследования выбраны пять промышленно развитых регионов, входящих в состав Приволжского федерального округа: республики Башкортостан и Татарстан, Пермский край, Нижегородская и Самарская области. Апробация авторских разработок продемонстрировала существенную неравномерность развития регионов по проекциям и показателям промышленных экосистем. Иаилучший результат по совокупности показателей продемонстрировала Нижегородская область, имеющая лучшие результаты по масштабу и потенциалу производства, НИОКР и экологии. Далее следуют Пермский край, лидирующий по уровням инфраструктуры производства и конкурентоспособности продукции. Затем - Республика Татарстан, лидирующая по инновациям, и Республика Башкортостан, имеющая наибольший интеграционный потенциал. Аутсайдером является Самарская область, имеющая высокие значения износа основных фондов и сброса загрязненных сточных вод. Результаты анализа подтвердили гипотезу исследования о возможности представления обрабатывающих отраслей промышленно развитых субъектов Федерации в качестве региональных промышленных экосистем.
В современных условиях перспективы развития региональных промышленных комплексов определяются способностью максимально полно задействовать имеющийся ресурсный потенциал территории. Однако существующие подходы к оценке потенциала развития промышленности не учитывают имеющихся у региона ресурсных возможностей. Цель данной статьи - провести оценку возможностей развития промышленного комплекса региона исходя из гипотезы, что они определяются эффективностью задействования имеющегося ресурсного потенциала территории. Методология исследования базируется на ресурсном подходе. В качестве методов исследования использовались сравнительный анализ и анализ трендов. Полигоном исследования выступила Приднестровская Молдавская Республика за период 2014-2021 гг. без учета текущей ситуации на Украине. В результате исследования продемонстрировано, что предложенный инструментарий позволяет выявить ограничивающие факторы развития промышленного комплекса региона. Так, определено, что для Приднестровья сдерживающим фактором развития является основной капитал, демонстрирующий тенденцию к снижению реальной остаточной стоимости. Авторы приходят к заключению, что в условиях неполного использования ресурсного потенциала территории возможности развития промышленного комплекса региона связаны с необходимостью реализации инвестиционных механизмов и инструментов, обеспечивающих задействование имеющихся латентных технологических возможностей. Основное ограничение исследования связано с тем, что предложенный инструментарий оценки не учитывает уровень спроса на продукцию регионального промышленного производства. Тем не менее, он может быть использован при разработке государственной промышленной политики, позволяя получить представление о перспективах развития промышленного комплекса региона путем сопоставления фактического объема производства с максимально возможным при полном задействовании имеющегося ресурсного потенциала.
В настоящее время перед агропродовольственным сектором ставится качественно новая задача по обеспечению рациональных норм потребления, а значит, необходимо усилить научную обоснованность методологии стратегического планирования аграрного сектора в регионах. Каждый регион с присущими ему стратегическими возможностями способен внести свою лепту в ее решение. Цель исследования - конкретизировать принципы стратегического планирования развития агропродовольственной сферы, позволяющие активизировать использование конкурентных преимуществ регионов в обеспечении физической и экономической доступности продукции. Доказательная база построена на критическом анализе принципов отечественной системы стратегирования, обобщении опыта других экономик мира, статистической группировке и корреляционном анализе базы данных о развитии сельского хозяйства и состоянии его поддержки в разрезе субъектов РФ (20172021 гг.). Слабые стороны принципов, принятых в теории и практике планирования, состоят в том, что они ориентируют методологию стратегирования на прогнозирование «от достигнутого уровня развития» и «ресурсные ограничения» при достижении целей. В систему стратегического планирования агропродовольственного сектора предлагается внедрить такие принципы, в основе которых находятся положения о желаемом состоянии и целенаправленности методов на его достижение, достаточности инструментов и ресурсного обеспечения целей, вовлеченности аграрных ресурсов и конкурентных преимуществ товаропроизводителей, приоритет отраслевого развития аграрного сектора над территориальным. В результате научных разработок выделены опорные принципы методологии стратегического планирования сельского хозяйства региона, которые направляют стратегирование, с одной стороны, на описание желаемого состояния физической и экономической доступности продукции, с другой стороны, с одной стороны, на определение оптимального курса действий для перехода к этому желаемому состоянию. Научные результаты работы вписываются в ключевые положения документов стратегического планирования по агропродовольственному сектору.
Public Employment Services provide support for firms and individuals in finding new employment opportunities. They are important actors at the labour market, since well-functioning services reduce costs of search friction and increase matching efficiency. In this paper we adopt the regional classification scheme to identify similarities of regions and their PES on the basis of regional labour market-oriented characteristics. The purpose of the scientific search is the theoretical justification and empirical confirmation of Russian regions’ similarity in terms of employment level and the formulation of areas for increasing the efficiency of public employment services. The tasks were solved using expert analytical methods, analysis of statistical rows, clustering and cartography. The clustering is based on Ward’s hierarchical method, clusters are plotted on weighted standardised data. The official information from the Federal State Statistics Service of the Russian Federation (Rosstat) are analysed. We identified 7 clusters, in which PES have rather similar conditions. The heterogeneity of conditions is higher between clusters. PES within a cluster are valid for comparison and the adoption of new services and best practice examples. We show that the classification of the Russian Economic Zones does not necessarily cover similarities at local labour markets. The practical significance of the results is due to the possibility of using them to develop decisions for long - and short-term support for employment and the formation of an optimal labour market structure both at the state level and at the level of constituent entities of the Federation.
Используемые государством до настоящего времени преимущественно единые подходы в развитии ипотечного кредитования в Российской Федерации (РФ) пока не привели к сглаживанию региональных диспропорций в жилищном строительстве и, более того, способствовали обострению проблемы доступности жилья для населения в последние пять лет. В связи с этим возникла объективная необходимость дифференциации государственной политики по развитию жилищного строительства в соответствии с особенностями рынка жилья в субъектах РФ. С учетом выявленных недостатков в отечественных исследованиях, использовавших отдельные, интегрированные индикаторы, группы показателей и метод построения классификаций регионов РФ, в настоящей работе предложен подход к ранжированию и построению типологии субъектов РФ, основанный на расчете девяти показателей: долей регионов в общероссийском объеме вводимого жилья в городской и сельской местности в 1990-2020-х гг. в сравнении со средними долями населения регионов в численности населении РФ, изменения средней площади вводимого жилья в многоквартирных домах и объектов индивидуального жилищного строительства (ИЖС), средней доступности жилья и доли ИЖС во вводе жилья в среднесрочном периоде. Рассчитанные показатели свидетельствуют в том числе о значительных объемах строительства второго жилья в пределах крупнейших агломераций, об уменьшении в 2000-2020-х гг. размеров вводимых квартир в 79 субъектах РФ, о региональных различиях (от 1,4 до 3,5 раз) в площади вводимых квартир и объектов ИЖС, об увеличении доли объектов ИЖС в общем вводе жилья в 51 регионе РФ. В результате были составлены девять классификаций регионов, состоящие из пяти групп каждая, на основе которых было выделено 16 типов и подтипов субъектов РФ, характеризующих особенности жилищной обеспеченности и доступности жилья. Представленная авторская типология регионов РФ позволяет улучшить или скорректировать государственную политику по развитию жилищного строительства с учетом региональных различий в рынках жилья между городской и сельской местностью и между сегментами многоквартирных домов и ИЖС.
Digitalisation is often perceived as a driver of operational performance in manufacturing, but the mechanisms by which advanced digital skills influence productivity remain poorly understood. Digitalisation processes are heterogeneous in nature and are shaped by regional factors. The study aims to explore how workers’ digital human capital affects the performance of production systems in the metallurgy sector considering differences in regional digitalisation contexts. The research methods are based on multigroup analysis of partial least squares structural equation models (MGA PLS-SEM), in which the dependent variable is the performance of production systems. The research measured accumulated human capital as a stock of relevant digital basic and specific skills using a survey of 2 570 employees conducted in 2022 in Sverdlovsk, Chelyabinsk, Rostov, and Volgograd oblasts, which differ in their levels of digitalisation, innovation, industrial specialisation, and gross income. The findings indicate that advanced digital skills not only complement basic ones but also significantly enhance production performance, as the standardised path coefficients are ranging between 0.4 and 0.7. Specifically, the industrially advanced Chelyabinsk oblast shows a more significant impact of basic digital competencies on Industry 4.0 skills, though path coefficients are still less than 0.2, suggesting a moderate overall effect of Industry 4.0 skills on performance across all regions. This study contributes to the contextual economics perspective by demonstrating the heterogeneous nature of digital human capital accumulation within a single industry.
Despite the growing popularity of online shopping, there is a lack of research on regional differences in consumer behaviour and preferences, particularly among women. The study aims to investigate the regional differences in women’s online shopping behaviour in Kazakhstan by conducting an in-depth analysis of the factors influencing female consumers. Using data from a survey of 400 women across different regions of Kazakhstan, logistic regression analysis was utilised to examine the relationship between online shopping frequency and several independent variables. The analysis found that the pandemic significantly affected online shopping behaviour in Kazakhstan, leading to decreased shopping frequency across all regions. Additionally, we found that women living in urban areas were significantly more likely to shop online frequently than those in rural areas, with an odds ratio of 0.504 (p = 0.014). The research also revealed notable differences in Internet penetration rates, with Karaganda, Pavlodar regions and Astana city having the highest rates among women (93.1 %, 93.0 %, and 94.5 %, respectively), while Atyrau and Kyzylorda regions had the lowest (80.7 % and 80.0 %). Therefore, it is recommended that policymakers should focus on expanding Internet infrastructure in remote regions by developing customised online marketplaces that meet the needs of urban areas like Almaty city. The findings of this study underscore the importance of considering regional differences in understanding the factors that drive online shopping behaviour in Kazakhstan. By investing in initiatives that promote e-commerce adoption and cater to consumers’ unique needs and preferences in different regions, policymakers can help foster a more inclusive and dynamic e-commerce ecosystem in Kazakhstan.
He study aims to revisit the relationship between aviation pollution, tourism, and economic development through the lens of the Environmental Kuznets Curve (EKC), particularly at the regional level, using New Zealand as a case study. We are the first to estimate aviation pollution at regional airports in New Zealand and use them as proxy for the regional pollution in an EKC setting. Our findings provide evidence of an EKC at New Zealand regions, indicating that tourism and economic development contribute to the long-term regional environment improvement. This highlights the necessity for environment policy to be tailored at a regional level, rather than solely at the national scale. Additionally, our research introduces a novel approach to EKC studies by incorporating new pollution estimations, which enhances the understanding of regional environmental dynamics. Among others, we discovered that that the sustainable tourism policy has, and will, work well in New Zealand. This study underscores the importance of considering regional factors in environmental policymaking and offers insights that could inform future strategies for balancing economic growth with environmental sustainability.
Научно-технологическое и инновационное развитие в России становится все более значимым на государственно уровне. Целью исследования является дифференциация субъектов Российской Федерации для формирования подходов к реализации системной региональной научно-технологической и инновационной политики. гипотеза исследования заключается в том, что социально-экономические, пространственные и административно-исторические факторы должны учитываться при реализации научно-технологической и инновационной политики регионов России. В исследовании применены аксиоматический и дескриптивный методы, а также экономико-статистический анализ и картирование. В ходе исследования составлена система показателей для дифференциации регионов, состоящая из 3 блоков. Результаты дифференциации регионов Российской Федерации представлены в виде таблицы и карты. Они демонстрируют разнородности и общности регионов, которые позволяют формировать направления реализации региональной научно-технологической и инновационной политики. Анализ позволил распределить регионы на 23 группы по 4 типам - от наиболее до наименее научно-технологически и инновационно развитых регионов. Для успешного научно-технологического и инновационного развития сформированы рекомендации в зависимости от типов регионов. Передовому типу регионов необходимо реализовывать политику исследовательского лидерства и ориентира для других регионов, а также развития международного сотрудничества. Развитому типу регионов необходимо ориентироваться на лучшие практики передовых регионов, осуществлять развитие своих целевых направлений науки, организовывать межрегиональную исследовательскую кооперацию внутри групп для усиления своих конкурентных преимуществ. Типу регионов, имеющих потенциал к развитию, необходимо вовлечение в федеральную научно-технологическую повестку, что может стать мощным импульсом, в том числе и с точки зрения привлечения федерального финансирования. Типу регионов с низкой базой необходимо формирование кооперационных связей с более развитыми регионами, схожими с ними по структуре экономики и территориальному расположению, образуя сателлита такого региона. Представленная в исследовании дифференциация регионов Российской Федерации по ключевым характеристикам и параметрам подтверждает гипотезу, ориентируя региональную научно-технологическую и инновационную политику на системность и научную обоснованность в принятии решений.
Национальная экономика России сегодня нуждается в позитивных хозяйственных практиках резильентности и последующего развития в современных условиях глобальной турбулентности. на уровне региональных экономик такая потребность еще более возрастает, поскольку даже несколько относительно небольших точек роста, в числе которых быстрорастущие компании (БРК, «газели»), способны стать драйверами для всего региона. Цель исследования - анализ результатов быстрорастущих компаний и их влияния на региональную резильентность в период острой фазы глобального экономического кризиса, вызванного пандемией COVID-19 (2020-2021 гг.). Исследование основано на анализе выборки 11940 компаний (в том числе 403 БРК) Свердловской, Вологодской, Курганской, Липецкой, Оренбургской, Челябинской областей, Красноярского края и Республики Башкортостан. В качестве методов использовались оценка долей БРК по численности и объему выпуска, а также оценка корреляции при помощи непараметрического метода - коэффициента Спирмена. Доля БРК по выборке в целом и для каждого рассматриваемого региона согласуется с общемировыми тенденциями (2-4 %). Отраслевая структура быстрорастущих компаний в различных регионах специфична, то есть БРК как феномен в разных регионах проявляется индивидуальным образом. «Газели» демонстрируют более высокую способность сохранять рабочие места в период острой фазы пандемии в большей части регионов выборки. Так, при среднем значении прироста занятых в 2 % в 2020 г. для БРК в Красноярском крае и Свердловской этот показатель составил 25 %. Установлено, что БРК оказывают положительное влияние на региональную резильентность в условиях экономического спада в таких видах деятельности, как транспортировка и хранение, торговля оптовая и розничная, а также добыча полезных ископаемых. Для обрабатывающих производств результат получился обратным: большая доля быстрорастущих компаний характерна для регионов с более слабыми темпами роста объема производства по этому виду деятельности в 2020-2021 гг. Полученные результаты могут быть использованы для обоснования значимости разработки и реализации программ государственной поддержки быстрорастущих компаний не только на федеральном, но и региональном уровне.
Объявив 2021 год годом креативных индустрий, Россия подчеркнула важность развития этого сектора на национальном уровне. Однако существующие базы данных и инструменты не позволяют провести всестороннюю оценку потенциала креативных индустрий. Цель данного исследования - разработка методики выявления потенциала развития креативного бизнеса в городах и ее апробация на примере базы данных городов второго эшелона Сибири и Урала. Научной новизной предлагаемой методики является выделение трех элементов потенциала развития креативного бизнеса: творческий потенциал, потенциал капитализации и коммерческий потенциал. Предложена методика, включающая алгоритм и совокупность показателей оценки, интеграция которой с базой данных городов второго эшелона позволит создать практикоориентированный информационно-аналитический инструмент поддержки принятия управленческих решений в области развития креативного бизнеса в городах. Применение методики к городам второго эшелона Урала и Сибири позволило выделить города с высоким потенциалом (имеющие три элемента потенциала): Березовский, Верхний Уфалей, Верхняя Пышма (Свердловская область), Белово, Новокузнецк, Юрга (Кемеровская область), Копейск (Челябинская область); города со средним потенциалом (имеющие два элемента): Алапаевск, Асбест, Заречный, Среднеуральск, Мыски, Мариинск, Катав-Ивановск, Трехгорный, Златоуст, Кыштым, Бийск, Новоалтайск, Северск, Сургут, Урай, Югорск, а также города с отдельными элементами потенциала развития креативного бизнеса. Отмечена слабая корреляция между элементами потенциала и низкое разнообразие креативной среды городов, не позволяющее капитализировать и коммерциализировать творческий потенциал городов. Авторы предлагают усилить межмуниципальное, внутрирегиональное и межрегиональное взаимодействие, а также разработать стратегические документы, связанные с развитием креативного бизнеса. Результаты данного исследования позволят органам местного самоуправления и бизнес-сообществу определить города с наибольшим потенциалом для развития креативного бизнеса.
Малые города по-прежнему являются значимым элементом каркаса расселения на территории Российской Федерации. Социально-экономическое положение, функции населенных пунктов и мотивы жителей предопределяют перспективы развития или деградации малых городов. Цель статьи заключается в систематизации существующих и выделении новых факторов социально-экономического развития приграничных малых городов. Методика проводимого исследования предполагает изучение и анализ зарубежных и отечественных публикаций, а также собранных статистических данных малых городов российско-белорусского приграничья. Раскрываются результаты проверки научной гипотезы о влиянии факторов приграничного положения и межгосударственной интеграции на изменение социально-экономических процессов в малых городах российско-белорусского приграничья. Выделены новые функции и факторы социально-экономического положения малых городов, расположенных в приграничье, структурированы по типам влияния. Приграничное положение малого города может быть фактором развития в условиях сохраняющейся барьерности межгосударственной границы. В малых городах российско-белорусского приграничья происходит большее снижение численности населения в сравнении с его региональными показателями и крупными городами. Инвестиции в основной капитал на душу населения на всем анализируемом периоде, за редким исключением, не превышают 50 % от значения в целом по региону. При этом количество квадратных метров жилья на душу населения выше в малых городах, чем в среднем по региону. Рекомендованная к разработке надгосударственная стратегия развития российско-белорусского приграничья позволит стимулировать экономику малых городов и улучшить качество жизни населения. При стратегическом планировании развития малых городов российско-белорусского приграничья необходимо разграничить их экономические функции, сформировать специализацию, что позволит подчеркнуть идентичность и использовать конкурентные преимущества в борьбе за ресурсы с более крупными агломерациями.
Устойчивое развитие транспортной системы обеспечивает единство экономического пространства, целостность и национальную безопасность страны. общий подход и гипотеза исследования заключаются в том, что инфраструктура выступает важным фактором благополучия, который приносит региону экономические выгоды и является важной детерминантой социально-экономического роста, при этом ее эффекты распространяются за пределы самого региона. Сочетание эконометрических и геоинформационных подходов позволило провести пространственный анализ влияния фондовооруженности, транспортной и телекоммуникационной инфраструктуры на валовой региональный продукт на душу населения и производительность труда в промышленности, выявить их прямые и косвенные эффекты. оценки продемонстрировали статистически значимое положительное влияние косвенных эффектов фондовооруженности, индекса развития железных дорог и телекоммуникаций на уровень экономического развития. Вместе с тем отрицательные прямые эффекты показателей железнодорожной инфраструктуры для промышленности указывают на то, что в условиях концентрации экономической активности возрастающая нагрузка на транспортную сеть не соответствует темпам ее физического прироста при сохраняющемся высоком износе. Данный вывод подтверждается отрицательным косвенным эффектом фондовооруженности на производительность труда в промышленности в двух модельных спецификациях при положительном прямом влиянии. Положительные экстерналии телекоммуникаций для экономики возникают за счет обеспечения доступности сетей и информационных ресурсов предприятий и населения, увеличения технологических возможностей и скорости взаимодействия хозяйствующих субъектов. Телекоммуникационная инфраструктура является фактором роста промышленного производства, однако ее отрицательные косвенные эффекты свидетельствуют о том, что регионы, находящиеся в окружении регионов с высокой динамикой распространения мобильной связи, испытывают замедление темпов производительности труда в промышленности. Полученные оценки и наличие пространственной автокорреляции валового регионального продукта на душу населения и производительности труда промышленности важно учитывать при разработке программ финансирования инфраструктурных проектов.
В условиях новой реальности в России актуализируются исследования по выявлению и использованию дополнительных факторов обеспечения экономического роста. Среди них все большее значение для повышения устойчивости развития экономики и активизации макроэкономической динамики приобретает задействование пространственного фактора. Исследованию процессов формирования и оценке потенциала развития преференциальных территорий, которых в настоящее время в стране насчитывается более 860, посвящена эта статья. Методология исследования основана на базовых положениях теорий пространственного развития, экономической синергетики и институциональной теории. Применены методы компаративного, статистического, структурного и SWOT-анализа. Гипотеза исследования заключается в том, что использование выявленного потенциала развития преференциальных территорий (на примере территорий опережающего развития (ТОР) в моногородах) позволит повысить уровень технологического развития данных территорий. На начало 2024 г. в стране имеют статус ТОР 110 территорий, среди которых 84 моногородов. Проведенный SWOT-анализ позволил установить возможности и риски развития преференциальных территорий в России. На базе институционально-синергетического подхода к формированию ТОР разработана методика определения потенциалов развития. Проведенная на ее основе оценка потенциала 9 ТОР, созданных в моногородах, выявила только в трех из них (Набережные Челны, Тольятти и Невинномысск) наличие институтов нового уровня технологического развития территории. У шести ТОР ресурсы, институты развития, инфраструктура соответствуют текущему уровню технологического развития территории. Три ТОР могут опираться в своем развитии на стратегический потенциал своего региона (отмечается высокий или средний уровень качества жизни. инвестиционной привлекательности). Обоснованы рекомендации по корректировке стратегий развития территорий с учетом потенциала социально-экономического развития ТОР для перехода на следующий уровень технологического развития. Результаты проведенного исследования могут быть полезны при разработке обновленной Стратегии пространственного развития РФ, корректировке показателей эффективности преференциальных территорий.
Экономика России находится в центре дестабилизирующих событий. Статья посвящена оценке резилиентности реакции промышленного производства на внешние ограничения. Методика исследования включает определение долгосрочной и краткосрочной реакции регионов на внешние ограничения на основе методов оценки трендовых и циклических составляющих изменения объемов производства, построение моделей фазовой динамики в формате отраслевых и кросс-отраслевых трейсеров профильной и перспективной отрасли специализации, оценку резилиентности промышленности регионов на основе индикаторов долгосрочной, краткосрочной и перспективной динамики. Использованы частные индикаторы резилиентности, раскрывающие региональные отличия индексов промышленности до и после дестабилизирующих событий, длительность периода восстановления и степень достижения дошокового уровня, наличие или отсутствие отраслей-стабилизаторов экономики и др. Выделены три уровня резилиентности промышленного производства: упругая реакция регионов как достижение дошокового уровня, сверхупругая - компенсационное восстановление и позитивный постшоковый рост, пластичная реакция с негативными последствиями при нормализации событий. Объектом исследования явились экспортоориентированные монопрофильные регионы металлургической специализации. Информационной базой исследования послужили данные официальной статистики по отраслевым индексам промышленного производства за период 2006-2021 гг. Дифференцированы фактические профили резилиентности монопрофильных регионов, выявлены негативное воздействие и торможение экономического роста в Челябинской и Свердловской областях, позитивная реакция и сохранение резилиентности при санкционных ограничениях в Вологодской и Липецкой областях. Выявлены регионы с наличием отраслевых стабилизаторов с контрфазовой динамикой, амортизирующих влияние ограничений (Вологодская, Липецкая области), и регионы с отсутствием стабилизирующих отраслей (Свердловская и Челябинская области). Разграничение резилиентности промышленного производства специфицирует целевые ориентиры и инструментарий региональной промышленной политики: в регионах с пластичной реакцией на внешние ограничения - интенсификация поддержки перспективных специализаций, в регионах с упругой и сверхупругой реакцией - актуализация стратегий и программных мер стабилизации развития на основе диверсификации экономики.
Издательство
- Издательство
- УрФУ
- Регион
- Россия, Екатеринбург
- Почтовый адрес
- 620002, Свердловская область, г. Екатеринбург, ул. Мира, д. 19
- Юр. адрес
- 620002, Свердловская область, г. Екатеринбург, ул. Мира, д. 19
- ФИО
- Кокшаров Виктор Анатольевич (Ректор)
- E-mail адрес
- rector@urfu.ru
- Контактный телефон
- +7 (343) 3754507
- Сайт
- https://urfu.ru/ru