Работы автора

В последние годы российская экономика пережила серию санкционных и пандемических шоков, однако реакция российских регионов на них оказалась весьма различной, что объясняется разным пространственным положением и отраслевой структурой их экономик. В настоящей статье на основе помесячных данных за 2016-2023 гг. оценивается в динамике уровень стресса региональных физических объемов промышленного производства, оборота розничной торговли и объема платных услуг населению. Индекс стресса рассчитывался как скользящая разница между стандартным отклонением и средним темпом прироста показателя к сопоставимому периоду прошлого года. Интегральный индекс стресса представлен в виде простой суммы частных индексов стресса, нормированных с помощью метода эквивалентных дисперсий в пределах панельной выборки. В результате получены временные ряды частных и интегрального индексов стресса в масштабах страны, федеральных округов и субъектов РФ, проведены межрегиональные сравнения среднего уровня стресса в рассматриваемом периоде и в трех его подпериодах (допандемическом, пандемическом (03.2020 -02.2022) и постпандемическом / новом санкционном). Полученные данные свидетельствуют о большей и относительно однотипной чувствительности сферы услуг российских регионов к пандемии, разной реакции промышленности регионов на санкционные шоки, что создавало эффект диверсификации в масштабах страны, большей реакции торговли на пандемический шок и промышленности на новый санкционный шок. В среднем наиболее уязвимыми к шокам оказались субъекты Северо-Кавказского ФО, а наибольшую устойчивость проявили регионы Сибирского ФО. Исследование показало, что важными факторами устойчивости реального сектора региональных экономик к пандемическому шоку являются отраслевая структура и уровень доходов в регионе, а к санкционным шокам-также его пространственное размещение.

Целью исследования является выявление ценностных ориентаций современной студенческой молодёжи и их связи с практиками финансового поведения. Информационную базу исследования составили данные авторского опроса, проведённого в 2020 г. на тему «Специфика экономического поведения студенческой молодёжи», в котором принял участие 1291 студент из 17 вузов России. Для установления парных связей между значимыми ценностями, рядом социально-демографических характеристик и практиками финансового поведения использовались коэффициенты корреляции Мэтьюза, анализировалась их устойчивость. В результате исследования было установлено, что наиболее значимыми для студентов ценностями являются здоровье, работа, семья, самореализация. На основе корреляционного анализа предложена группировка ценностей, включающая нравственные, коммуникативные и достижительные. Обнаружено, что, при невысокой в целом объясняющей способности гендера, девушкам в большей степени свойственно стремление к коммуникативным ценностям, а также сохранению здоровья. В то же время юноши чаще делают выбор в пользу достижительных ценностей (популярность, использование других людей в своих интересах). Для практик финансового поведения обнаружена выраженная отрицательная связь между стремлением к самореализации и предпочтением спекулятивных финансовых инструментов, а также отрицательная связь активных банковских заимствований с такой коммуникативной ценностью как общение с интересными людьми. Выявлено, что ценностные ориентации связаны со способами получения дохода, например, студенты, получающие денежные средства от создания видеоконтента в большей степени ориентированы на популярность и использование других людей в своих целях. Исследование практик потребительского поведения показало корреляцию предпочтений безналичной оплаты товаров и услуг со стремлением к путешествиям, активной и интересной жизни. Новизна исследования заключается в установлении взаимосвязи ценностей, профессиональных интересов и финансового поведения современных студентов. Полученные результаты могут быть полезны в управлении эффективным финансовым поведением разных групп студентов.

Исследование посвящено оценке уровня стресса реальных доходов населения (в части заработной платы) и реального финансового результата предприятий и организаций в регионах Российской Федерации в период воздействия пандемического и санкционных шоков 2018-2023 гг. В работе использовался ряд приемов дефлирования, устранения сезонной и случайной составляющей в динамике показателей. Для оценки уровня стресса применен ранее разработанный авторский индекс стресса, представляющий собой скользящую (с шагом в один месяц) разницу между стандартным отклонением и средним значением годового темпа прироста каждого исследуемого показателя, а также способ его декомпозиции по источникам. Интегральный индекс стресса реальных доходов рассчитывался как сумма нормированных по методу эквивалентных дисперсий в масштабах всей пространственно-временной выборки двух частных индексов стресса. В результате исследования обнаружено сходство и различие в реакции реальных доходов в регионах и федеральных округах в период воздействия допандемических, пандемических и новых санкционных шоков, определены уровни стресса заработной платы и финансовых результатов предприятий в них, выявлены пространственные эффекты. Установлено, что снижение уровня стресса реальных доходов в масштабах страны происходит вследствие большей устойчивости темпов прироста исследуемых показателей в регионах с большими доходами, тогда как положительное влияние эффекта межрегиональной диверсификации не получило эмпирического подтверждения.

Исследование посвящено анализу темпов и факторов роста промышленности российских регионов в 2022 и 2023 гг. В работе использовались картографический, сравнительный, корреляционный анализ, эконометрическое моделирование. Исследование показало разнонаправленный рост добывающей и обрабатывающей промышленности в российских регионах в 2022 и 2023 гг., а также разные паттерны развития российских регионов в период новых антироссийских санкций. Межрегиональные различия в темпах роста промышленности и ее основных отраслей как в период стагнации (2022 г.), так и умеренного роста (2023 г.) оказались существенными. За два года разброс темпов роста промышленности составил от -26,8% в Калининградской области до +38,3% в Брянской области. С помощью корреляционно-регрессионного анализа протестировано влияние пяти групп факторов на динамику промышленного производства в российских регионах. Эконометрический анализ показал статистически значимое позитивное влияние качества человеческого капитала, а также доли отрасли связи и телекоммуникаций в ВДС на рост промышленного производства в российских регионах как в 2022, так и в 2023 гг., и отрицательное влияние на этот рост уровня открытости экономики, выражающейся в зависимости от импорта, экспорта и иностранных инвестиций, хотя со временем значимость этих факторов менялась. Участие государства в экономике, проявляющееся в доле государственной собственности и росте бюджетных расходов, стало более заметным фактором роста промышленности в 2023 г. В том же году доля частного сектора перестала быть значимым фактором уменьшения темпов роста промышленности, как это было в 2022 г. В 2023 г. важным фактором роста промышленности стала доля обрабатывающих производств в ВРП региона.