SCI Библиотека

Качество жизни населения является латентной категорией, которую, в силу невозможности прямого измерения, приходится оценивать как интегральный индикатор множества переменных. Согласно устоявшейся методологии, одним из основных инструментов при этом является первая главная компонента, то есть линейная свертка переменных, обладающая свойством минимизации вариации исходных признаков. Тот факт, что вариация признаков учитывается с одинаковым весом, может вызывать критику экономистов. Лишенным этого недостатка развитием метода можно считать применение взвешенной главной компоненты, где весовые коэффициенты признаков при минимизации суммарной вариации задаются экспертно. Однако в этом случае возникает закономерный вопрос: не окажет ли экспертная субъективность существенное влияние на итоговый интегральный индикатор, как это происходит в случае его построения путем простой линейной свертки с экспертными весами? Целью данной работы является проверка применимости взвешенной первой главной компоненты как основного инструмента при построении интегрального индикатора качества жизни населения. В частности, предстоит проверить гипотезу о несущественности влияния неоднородности весов экспертных оценок на итоговый интегральный индикатор. При этом было бы полезно не только проиллюстрировать наличие или отсутствие, но и численно оценить меру этого влияния. В работе на основании эмпирических экспертных весов взвешенной главной компоненты по данным макростатистики проводится имитационное моделирование для оценки латентной переменной «качество жизни населения». При этом в отличие от большинства близких по тематике работ значения интегрального индикатора (и, соответственно, ранжирование наблюдений) представляются как интервальная оценка. Иными словами, результат оценивания представляется как случайная величина, где элементом случайности служит субъективность экспертного выбора весов взвешенной главной компоненты. Оказывается, даже в этом случае удается получить робастные и содержательные результаты, хорошо согласующиеся с выводами известных исследований в этой области.

Охвативший мир вирус пандемии Covid-19 оказал влияние на качество и уровень жизни населения всех стран. Происходящие на этом фоне трансформации требуют подробного количественного изучения степени воздействия вируса на важнейшие территориальные сферы жизнедеятельности. Цель работы заключается в исследовании влияния стрессовых факторов пандемии на показатели жизнедеятельности на примере регионов РФ. Мониторинг ситуации предлагается осуществить в разрезе экономических, демографических и инновационных процессов за последние два десятилетия. Каждый из указанных процессов характеризуется двумя относительными показателями. В свою очередь, по ним возможно получение статистических зависимостей для выявления отклонений реальных значений пандемийного 2020 года от показателей на математическом тренде предшествующего периода (с 2000 по 2019 гг.). В работе используется информация из официальной статистики по регионам ЦФО. Ключевыми показателями для анализа выступают: среднедушевые инвестиции, износ основных фондов, уровень демографической нагрузки, смертность населения, эффективность инновационной деятельности, удельные затраты на научно-исследовательские работы. Для выявления отклонений указанных индикаторов в различные периоды (соответственно, за 2000-2019 гг. и 2020 г.) предлагается воспользоваться средними значениями, полученными в виде разницы фактически достигнутых показателей от заданного тренда. Нормирование данных для интерпретации соразмерных величин в сводных расчетах можно реализовать через вычисление процента отклонений. При положительной разнице между фактически достигнутым и ожидаемым значением конкретной индикативной характеристики целесообразно сформулировать вывод об эффективных социально-экономических мерах государства по снижению последствий от ковидного кризиса. В случае отрицательных отклонений будет очевидна недостаточность средств и инструментов, принимаемых в стране для сглаживания эпидемиологической ситуации. Выполненные расчеты позволили выявить ухудшения в постпандемийную фазу на фоне допандемийной по двум социально-экономическим индикаторам из шести рассматриваемых: уровню смертности (с ростом на 17,57 процентов); удельным затратам на научную деятельность (с сокращением на 34,25 процентов). Говоря о зафиксированных трансформациях, можно отметить, что рост смертности вполне логичен в период активного распространения инфекции. Но сокращение финансирования научного сектора в расчете на одного исследователя однозначно ставит вопросы в отношении идентификации тех барьеров, которые дестимулируют фундаментальную науку. Выполненные количественные сопоставления важнейших социально-экономических результатов функционирования регионов свидетельствуют, что пандемия не катастрофически изменила большинство намеченных траекторий развития. Ухудшение ряда показателей может быть связано с системными провалами на протяжении всего анализируемого периода времени, которые вполне реально исправить в обозримой перспективе. Сформированные количественные положения для определения влияния ковидных ограничений на социально-экономическое развитие территории могут использоваться образовательными и научными структурами в исследовательской работе, а также профильными департаментами региональных администраций при формировании, контроле и корректировке стратегических программ пост-пандемийного развития.

Статья посвящена прогнозу развития арктических территорий россии на зональном, региональном и муниципальном уровне на основе концепции технико-экономической (укладной) динамики И. кондратьева, С. Глазьева и к. Перес. Цель исследования- охарактеризовать технико-экономическую динамику арктических территорий до 2035 г.- определила решение трех задач: выявить особенности нового ресурсного освоения российской Арктики, исходя из минерально-сырьевого и топливно-энергетического потенциала арктических территорий россии, обосновать существующий укладный статус-кво регионов российской Арктики, тип укладной динамики и финальные позиции по объему ВрП в 2035 г., сформировать перечень арктических муниципальных образований с ограниченными сроками завоза грузов (49) и провести их типологию по скорости технико-экономической динамики. Получены следующие результаты. Во-первых, укладный потенциал ресурсов российской Арктики может быть усилен за счет ввода в эксплуатацию месторождений графитов, сурьмы, бокситов, мировой спрос на которые характеризуется в прогнозный период благоприятной конъюнктурой. Во-вторых, регионы российской Арктики дифференцируются на основании анализа вводимых в прогнозный период гринфилд-проектов на три группы технологического обновления: а) предельного, б) частичного, в) минимального. Прогноз ВрП арктических территорий на основании показателей ресурсной добычи в 2035 г. определил их ранг: 1) Ямало-Иенецкий автономный округ, 2) Мурманская область, 3-4) Ненецкий автономный округ и Арктика Красноярского края, 5) Арктика республики Саха (Якутия), 6) Арктика республики Коми, 7) Чукотский автономный округ, 8) Арктика Архангельской области, 9) Арктика республики Карелия. В-третьих, арктические муниципальные образования с ограниченными сроками завоза обособляются в четыре группы с точки зрения потенциала нового технологического уклада на базе гринфилд проектов: 1) максимального (12), 2) среднего (9), 3) без новых добычных проектов, но с перспективами завершения обустройства ранее начатых и технологической модернизации старых проектов (12), 4) без перспектив к развертыванию новых проектов освоения невозобновляемых, но с перспективами освоения биологических ресурсов (16). результаты исследования могут быть использованы при разработке документов стратегического планирования российской Арктики зонального, регионального и муниципального уровня.

Исследования в области социально-экономического развития регионов страны характеризуются высокой интенсивностью и многогранностью, однако не в достаточной степени оценивают трансформацию территорий во взаимосвязи с функционированием железнодорожного транспорта как важного элемента обеспечения устойчивого роста. Содержание работы направлено на установление влияния железнодорожного транспорта на социально-экономическое развитие регионов. Методологическую базу исследования представляют теоретические положения пространственной экономики. В работе использованы методы библиометрического анализа, в частности, анализ частоты употребления ключевых слов (co-occurrence analysis), методы сравнительного, корреляционного и регрессионного анализа. Эмпирической базой стали публикации, индексируемые базой данных Scopus, а также официальная статистическая информация о функционировании железнодорожного транспорта и уровне социально-экономического развития территорий присутствия РЖД за период 2010-2020 гг. Обработка исходных данных осуществлялась с помощью программных продуктов VOSviewer 1.6.18, EViews 13, Stata/MP 14.2. Протестировано предположение о существовании связи между результатами функционирования железнодорожного транспорта и валовым региональным продуктом как характеристики социально-экономического развития регионов РФ. Подход предполагает проверку кросс-зависимости и стационарности переменных, выполнение панельного коинтеграционного анализа Педрони и Као, оценку параметров коинтегрирующей зависимости, проведение панельного анализа причинности Думитреску - Хурлина. По результатам исследования эмпирически обосновано наличие долгосрочных двунаправленных и однонаправленных причинно-следственных связей между параметрами функционирования железнодорожного транспорта и ВРП.

Пандемия коронавируса привела к резким изменениям потребительского спроса, что в последующем вызвало «эффект хлыста» в транспортно-логистических системах по всему миру. При появлении «эффекта хлыста» транспортно-логистическая инфраструктура функционирует нестабильно и с периодическими пиковыми нагрузками. Для обеспечения стабильности работы транспортно-логистической инфраструктуры важно знать длительность эффекта хлыста и иметь возможность его количественно оценить. Цель работы – определить методический подход к оценке «эффекта хлыста» в транспортно-логистической инфраструктуре. Научная гипотеза: при появлении «эффекта хлыста» в транспортно-логистической инфраструктуре возникают резкие изменения стоимости фрахта. В работе делается предположение, что измерить «эффект хлыста» в транспортно-логистической инфраструктуре в целом можно на основе данных о стоимости фрахта. Для оценки стоимости фрахта в работе используется транспортный индекс, который был рассмотрен как временной ряд. Новизной исследования является применение транспортных индексов к оценке «эффекта хлыста» в транспортно-логистической инфраструктуре в целом. Результатом исследования является то, что мы количественно оценили «эффект хлыста» в транспортно-логистической инфраструктуре России в постковидный период, на основе анализа транспортного индекса ERAI, как временного ряда.