Статья: Интересны ли венчурным инвесторам технологии устойчивого развития? Анализ российского рынка (2025)

Нефинансовая отчетность наряду с финансовой в современном мире становится одним из важнейших документально подтвержденных источников информации для широкого круга заинтересованных сторон. Используя данные нефинансовой отчетности, заинтересованные стороны, включая инвесторов, клиентов и общественные организации, могут принимать деловые решения, основанные не только на финансово-экономических критериях эффективности, но и на принципах устойчивости и высокой ответственности бизнеса. Настоящая статья направлена на анализ практики раскрытия нефинансовой информации российскими компаниями в 2023 году с особым акцентом на актуальные геополитические обстоятельства. В рамках исследования было проведено тщательное изучение нефинансовых отчетов девятнадцати российских компаний. В отчетах особое внимание уделено социальным инициативам, таким как гуманитарная помощь участникам специальной военной операции, гражданам, пострадавшим от военных действий, своевременная инициация программы импортозамещения и другие меры, отвечающие на вызовы современности и особо востребованные в обществе. Для полноты анализа также рассматриваются нефинансовые отчеты этих же компаний за 2020 год, когда общественное внимание было сосредоточено на противодействии пандемии COVID-19 и ее последствиям. Результаты исследования говорят о том, что качество нефинансовой отчетности в 2020 году было значительно выше, чем в 2023-м. Это свидетельствует о недостатках именно в российской институциональной среде, в отличие от отлаженных международных практик, и демонстрирует настоятельную необходимость развития методологических подходов и регуляторных механизмов в национальной системе деловой отчетности. Подобные улучшения играют решающую роль в повышении прозрачности и точности раскрытия нефинансовой информации, обеспечивая ее соответствие требованиям и ожиданиям общества.

В статье рассматриваются вопросы дефицита кадров и вовлечения в трудовую деятельность менее конкурентных на рынке труда групп. В теоретической части указывается, что нехватка кадров по крайней мере частично может быть связана с кризисом компетентности соискателей, который в настоящее время приобретает социально-структурный характер. Проблемы возникают у лиц пожилого возраста, молодежи и женщин, чьи знания, умения и навыки в наибольшей степени отличаются от потребностей рынка труда. В статье приводятся результаты эмпирического анализа компетенций соискателей на основе их групповой принадлежности. Оценка базируется на привлечении в исследование новых источников информации и использовании новых методов их обработки. Представлены авторские концепция, техническая методология и результаты изучения текстовых данных вакансий и резюме, собранных с онлайн-площадок по поиску работы Headhunter, Zarplata. ru, «Работа в России», за период с 2019 по 2023 год. На базе полученной коллекции документов, содержащих требования к соискателям и навыки/знания, записанные в резюме, разработана комплексная (многослойная) таксономия компетенций и определены их укрупненные группы. На основании определения стоимости отдельных компетенций выделены и охарактеризованы элитные, умеренные и экономные компетенции. Выявлено, что на российском рынке труда больше распространены недорогие компетенции. Половозрастные различия соискателей в овладении компетенциями приводят к эффекту смещения вниз по шкале неравенства для молодежи, женщин и пожилых лиц. Побочным (незапланированным) итогом стало обнаружение нескольких значимых эффектов, сопровождающих повышение компетентности работников. В настоящее время к наиболее значимым относятся следующие: накопление компетенций в течение трудовой жизни, устаревание отдельных компетенций, обновление компетенций (или валоризация долгое время маловостребованных компетенций), сложность и простота в овладении отдельными компетенциями (что разделяет группы работников), благоприятные возможности для соискателей в повышении квалификации.

Развитая система дополнительного профессионального образования (ДПО) является важным фактором устойчивого экономического роста. Ее значение повышается в условиях технологических и структурных изменений российской экономики, кадрового дефицита, дисбаланса предложения и спроса на труд. В статье на основе данных Обследования рабочей силы Росстата анализируются различные практики ДПО, в которые включены российские работники. Показано, что хотя в среднем доля работников, прошедших ДПО (27,1% в 2023 году), сопоставима с аналогичным показателем европейских стран, однако в большинстве случаев оно ограничивается обучением технике безопасности и охране труда. Другие практики, такие как краткосрочные курсы и тренинги, программы повышения квалификации и профессиональной переподготовки, освоение новой техники и технологий, представлены в России значительно реже. Они охватывают не более 11% занятых. Доля участвующих в ДПО и его практики в значительной степени различаются в отраслевых и профессионально-должностных группах работников. Обучение технике безопасности и охране труда является практически единственной практикой ДПО в производственных отраслях для квалифицированных и неквалифицированных рабочих. Остальные практики ДПО в наибольшей степени распространены в отраслях с высокой долей нефизических интеллектуальных работ (образовании, здравоохранении, финансах и страховании, информации и связи, профессиональной и научной деятельности) и среди квалифицированного персонала. Оценки логит-регрессий показали, что основными детерминантами участия в различных практиках ДПО являются профессионально-отраслевые факторы и характеристики трудовых отношений. Концентрация ДПО на обучении технике безопасности и охране труда (особенно среди рабочего персонала), недостаточная распространенность практик, непосредственно связанных с обновлением навыков и формированием новых компетенций, могут стать препятствием для решения задач, связанных с технической и технологической модернизацией российской экономики, преодолением дефицита кадров, повышением производительности труда, и требуют реформирования системы непрерывного образования работников.

Криптовалюты стали важной частью современного финансового рынка. Одними из крупнейших являются Bitcoin, Ether, Litecoin и XRP, их капитализация составляет львиную долю рынка цифровых активов. При этом рынок криптовалют отличается от рынка традиционных финансовых активов более высоким уровнем волатильности цен, что делает методологию построения более точных прогнозов дневной волатильности для этих активов особенно значимой. Оценка дневной волатильности финансового актива является важным аспектом при разработке инвесторами торговых стратегий, определении направления политики риск-менеджмента, а также для учета в регуляторной политике рынка цифровых активов со стороны финансовых регуляторов. Настоящее исследование фокусируется на интеграции в HAR-RVмодель дополнительной нефинансовой информации, извлеченной из сети Интернет, для улучшения качества прогнозов реализованной волатильности четырех крупнейших криптовалют. В настоящем исследовании используются переменные, построенные на основе источников GDELT и Google Trends в качестве экзогенных для учета общественного интереса и сентимента (эмоциональных, поведенческих факторов). Переменные включаются в стандартную HAR-log-RV-модель, все вариации моделей для каждого актива оцениваются в скользящем окне на периоде с 1 января 2018 года по 23 июня 2024-го. Было получено более 2000 вневыборочных прогнозов на один день вперед, на основе которых рассчитываются функции потерь. Набор вневыборочных ошибок моделей для каждого актива тестируется с помощью процедуры MCS для определения набора статистически лучших прогнозных моделей. Предложенные в исследовании источники данных и построенные на их основе переменные позволяют значительно улучшить прогнозы реализованной волатильности четырех крупнейших криптовалют.

В статье проведена эконометрическая проверка гипотезы ожиданий для российского рынка облигаций федерального займа (ОФЗ) в периоды до и после мирового финансового кризиса с учетом перехода к режиму инфляционного таргетирования и введения жестких санкций и ограничений на движение капитала в 2022 году. С использованием системы одновременных внешне не связанных уравнений (SUR) выявлена степень связи между текущими долгосрочными процентными ставками и ожиданиями инвесторов относительно будущих краткосрочных ставок, определена степень сонаправленности движения долгосрочных и будущих краткосрочных доходностей к погашению по ОФЗ. Связь между ожидаемыми значениями краткосрочной ставки процента и длинным концом кривой доходности неоднородна на различных подпериодах. В среднем будущие процентные ставки изменяются в том же направлении, что и наклон кривой доходности, то есть форвардные ставки содержат некоторую информацию о будущих изменениях доходностей к погашению. Это говорит о возможности использования срочной структуры процентных ставок в качестве ориентира для органов власти в отношении ожиданий участников рынка. Полученные оценки коэффициентов на выборках с учетом кризисных эпизодов свидетельствуют о существенной недооценке участниками рынка рисков ускорения инфляции и ужесточения монетарной политики. Поведение длинного конца кривой доходности в период после перехода к режиму инфляционного таргетирования свидетельствует об устойчивости ожиданий по ключевой ставке в долгосрочном периоде, доверии участников рынка к регулятору и позитивной оценке его возможностей по снижению и стабилизации инфляции в долгосрочной перспективе.

Санкционное давление, с которым столкнулась российская внешняя торговля, привело к масштабной переориентации экспорта на нейтральные страны. Необходимость поиска новых рынков сбыта продукции усилила востребованность действующих мер поддержки несырьевого экспорта и создала запрос на их совершенствование и адаптацию к новым условиям. Эти процессы актуализируют задачу по оценке эффективности различных видов поддержки экспорта, решение которой позволит оптимизировать и сделать экспортную поддержку более адресной. В исследовании с использованием данных предприятий за 2015–2019 годы производится оценка эффекта мер поддержки несырьевых экспортеров на товарно-страновую диверсификацию и стоимостные объемы экспорта российских экспортеров. Чтобы минимизировать влияние смещения, вызванного самоотбором фирм в число получателей поддержки, оценивается модель вероятности получения фирмой экспортной поддержки в зависимости от широкого перечня контрольных переменных, а предсказанные на основе этой модели значения используются для соотнесения (мэтчинга) наблюдений меры склонности к получению экспортной поддержки и сравнения динамики экспортной активности сопоставимых фирм. Согласно полученным результатам, в среднем уже на следующий год после обращения компании за экспортной поддержкой поставки на внешние рынки дополнительно растут на 12 п. п. и этот рост вызван преимущественно расширением географии и ассортимента экспорта, но не его интенсивностью. Консервативная оценка объемов дополнительного экспорта в результате мер поддержки несырьевого экспорта составляет 1,4 млрд долл. в 2019 году.