Влияние санкций на выручку российских компаний (2024)
В последние годы тема санкционного давления на российскую экономику стала приобретать все более важное значение для широкого спектра заинтересованных сторон. В их число входит частный сектор, целью которого является максимизация прибыли в период неопределенности. В исследовании оценивается воздействие санкций на выручку российских компаний. Показатель выручки в исследовании выбран по причине более низкой волатильности данного показателя по сравнению с прибылью.
В работе проводится краткий обзор литературы по рассматриваемому вопросу, анализ
статистики российских компаний, попавших под санкции, а также оценка влияния санкционных мер на их выручку. Так, анализ международного опыта показал, что международные санкции против частного сектора имели разные последствия и разное значение для национальной экономики стран, против которых санкции вводились. Тем не менее, давление на частный сектор является одним из ключевых направлений текущей санкционной политики стран Запада против России и других государств. Анализ влияния санкций на деятельность российских фирм строился на основе фирм, попавших в санкционные списки недружественных стран. По состоянию на январь 2023 г. число фирм, попавших под санкции, было более 1,3 тыс. Общий вывод состоит в том, что попадание в санкционные списки недружественных стран незначимо понижает выручку подсанкционных фирм по сравнению с фирмами, не внесенными в санкционные списки. Эмпирическая оценка показала, что среди различных видов санкций значимо отрицательно влияют на выручку подсанкционных компаний только финансовые санкции.
Идентификаторы и классификаторы
В феврале 2022 г. многие страны отреагировали на начало специальной
военной операции введением широкого спектра торгово- политических и экономических ограничений (санкций) против России и их постепенным расширением. Эти ограничения вызвали еще большой интерес к санкциям как инструменту внешнеэкономической политики в России и за рубежом. Научный интерес к вопросу также возник в среде экономистов- исследователей. Однако недостаток научных работ в данной области затрудняет анализ воздействия санкций на экономические показатели деятельности компаний на теоретическом и эмпирическом уровнях. Это определяет актуальность настоящей статьи и позволяет сформулировать цель работы. Таким образом, целью статьи является эмпирическая оценка воздействия санкций на экономические показатели российских компаний, в частности на их выручку. Показатель выручки в настоящей работе будет выбран по причине более низкой волатильности данного показателя по сравнению с прибылью.
Список литературы
Гурвич Е., Прилепский И. (2016). Влияние финансовых санкций на российскую экономику // Вопросы экономики. № 1. С. 5–35. [Gurvich E., Prilepskiy I. (2016). The Impact
of fi nancial sanctions on the Russian economy. Voprosy Ekonomiki, 1, 5–35 (in Russian).]
Демчук О. В., Арефьева С. Г. (2015). Прибыль и рентабельность предприятия: сущность,
показатели и пути повышения // Проблемы экономики и менеджмента. № 8 (48).
С. 6–9. [Demchuk O. V., Aref’eva S.G. (2015). Profi t and profi tability of the enterprise:
Essence, indicators and ways to improve. Problems of Economics and Management, 8 (48), 6–9
(in Russian).]
Зайцев Ю. К., Лощенкова А. Н. (2023). Влияние санкций на деятельность российских компаний из обрабатывающего сектора экономики в период 2014–2021 гг. // Журнал
Новой экономической ассоциации. № 3 (60). С. 50–65. [Zaytsev Yu.K., Loshchenkova A. N.
(2023). The impact of sanctions on the activities of Russian companies in the manufacturing
sector of the economy in 2014–2021. Journal of the New Economic Association, 3 (60), 50–65
(in Russian).]
Кнобель А. Ю., Багдасарян К. М., Лощенкова А. Н., Прока К. А. (2019). Санкции: всерьез
и надолго. Научные доклады: экономика. М.: Издательский дом «Дело» РАНХиГС.
80 с. ISBN: 978-5-7749-1447-0. [Knobel A.Yu., Bagdasaryan K. M., Loshenkova A. N.,
Proka K. A. (2019). Sanctions: Seriously and for a long time. Scientifi c reports: Economics.
Moscow: Delo, RANEPA (in Russian).]
Babina T., Hilgenstock B., Itskhoki O., Mironov M., Ribakova E. (2023). Assessing the impact of
international sanctions on Russian oil exports. Available at: https://papers.ssrn.com/sol3/
papers.cfm?abstract_id=4366337
Bas M., Paunov C. (2018). Input-quality upgrading from trade liberalization: Evidence on fi rm
product growth and employment. Working Paper OECD, Mar. Available at: https://novafrica.
org/wp-content/uploads/2017/06/Caroline- Paunov.pdf
Card D., Krueger A. (1994). Minimum wages and employment: A case study of the fast-food industry in New Jersey and Pennsylvania. American Economic Review, 84, 772–793.
Crawford N., Klotz A. (2016). How sanctions work: Lessons from South Africa. London: Palgrave
Macmillan.
Farzanegan M. R., Hayo B. (2019). Sanctions and the shadow economy: Empirical evidence from
Iranian provinces. Applied Economics Letters, 26, 501–505.
Fieler A., Eslava M., Xu D. (2018). Trade, quality upgrading, and input linkages: Theory and
evidence from Colombia. American Economic Review, 108 (1), 109–146.
Fieler A., Harrison A. (2018). Escaping import competition and downstream tariffs. NBER Working
Paper, 24527, Apr.
Ghasseminejad S., Jahan- Parvar M.R. (2021). The impact of fi nancial sanctions: The case of Iran.
Journal of Policy Modeling, 43 (3), 601–21. DOI: 10.1016/j.jpolmod.2021.03.001
Haidar J. I. (2017). Sanctions and export defl ection: Evidence from Iran. Economic Policy, 32,
319–355.
Hufbauer G. C., Schott J. J., Elliott K. A. (2007). Economic sanctions reconsidered. 3rd ed. Washington, DC: Peterson Institute for International Economics.
Joshi S., Mahmud A. (2016). Sanctions in networks: The most unkindest cut of all. Games and
Economic Behavior, 97, 44–53.
Levinsohn J., Petrin A. (2000). Estimating production functions using inputs to control for
unobservables. NBER Working Paper, 7819.
Levy P. I. (1999). Sanctions on South Africa: What did they do? American Economic Review, 89 (2), 415–420.
Melitz M. (2003). The impact of trade on intra- industry reallocations and aggregate industry
productivity. Econometrica, 71, 6, 1695–1725.
Miromanova A. (2023). Quantifying the trade- reducing effect of embargoes: Firm-level evidence
from Russia. Canadian Journal of Economics / Revue Canadienne D’économique, 56, 3, August /
Août, 1121–1160. DOI: 10.1111/caje.12667
Narware P. C. (2010). Working capital management: The effect of market valuation and profi tability in Malaysia. International Journal of Business and Management, 5 (11), 140–147.
Popova L., Rasoulinezhad E. (2016). Have sanctions modifi ed Iran’s trade policy? An evidence of
Asianization and de- Europeanization through the gravity model. Economies, 4 (24). DOI:
10.3390/economies4040024
Raheman A., Afza T., Qayyum A., Bodla M. A. (2010). Working capital management and corporate
performance of manufacturing sector in Pakistan. International Research Journal of Finance
and Economics, 47, 151–163.
Salehi- Esfahani H. (2020). The experience of Iran’s manufacturing sector under sanctions. John
Hopkins SAIS. Available at: https://www.rethinkingiran.com/iranundersanctions/
hadi-salehi- esfahani Skvarciany V., Simanaviciute J. (2018): Bank profi tability analysis and forecasting: Lithuania case Viktorija. Trends Economics and Management, 32 (2), 101–110.
Torbat A. E. (2005). Impacts of the US trade and fi nancial sanctions on Iran. World Economy, 28 (3), 407–434.
Выпуск
Другие статьи выпуска
В статье обобщается современный опыт исследования маятниковых трудовых миграций в Московском регионе. В условиях, когда официальные данные о возвратной мобильности населения отсутствуют в течение долгого времени, информационной основой для изучения маятниковой трудовой мобильности могут стать данные сотовых операторов. Они позволяют оценивать общее число коммьютеров, пространственную неравномерность и временную изменчивости их потоков. Показано, как общий объем маятниковых миграций (1,1-1,5 млн человек в Москву и 0,3-0,4 млн человек из Москвы) распределяется по территории региона. Обосновываются и выделяются радиусы зон их распространения (до 150 км от центра Москвы) и максимальной интенсивности (в пределах 50 км от центра города). В зависимости от характера связей на территории региона выделяются рабочие (деловые), спальные районы и территории с «промывным режимом» маятниковых миграций. В них по-разному сочетаются основные уровни пульсационной ритмики маятниковых миграций (годовой, недельный, суточный). Это приводит к формированию четких зон, различающихся по знаку и амплитудам суточных пульсаций численности населения. В центре и субцентральном поясе Москвы днем наблюдается наибольший прирост населения (дневное население превышает ночное в 2-4 раза), в срединном поясе города отток трудовых ресурсов компенсируется их притоком, а зона дневной депопуляции (с максимумом в ближнем Подмосковье, где днем население сокращается на треть) распространяется от периферийных спальных районов столицы на всю территорию области. Сезонный фактор в обмене маятниковыми мигрантами между Москвой и областью наиболее отчетливо проявляется в теплое время года вследствие сезонной субурбанизации - переезда москвичей на дачи, откуда они ездят на работу в Москву.
Масштабы перетока населения в крупные города и их пригороды в России в 2011-2020 гг. оцениваются в 3,5-5,5 млн человек. В результате миграции эти территории существенно увеличили свое население за этот период. В расчетах использованы индивидуальные деперсоницифированные данные, позволяющие на основе авторской методики выделять центры (крупные города разного размера и их пригороды) и периферийные территории и анализировать миграцию между ними. Детальность данных позволяет делимитировать переток в крупные города из населенных пунктов разного размера периферийных территорий, а также констатировать перераспределение населения между центрами разного размера в пользу крупнейших. Приток в центры разных размеров, в свою очередь, имеет специфику: жители крупных населенных пунктов на периферии переезжают в крупнейшие агломерации. Чем меньше центр, тем в большей мере его миграционный прирост обеспечен жителями малых населенных пунктов. Города размером менее 250 тыс. жителей и их пригороды не имели миграционного прироста населения, так как приток с периферии не мог восполнить их убыль в миграции с более крупными центрами. Все расчеты выполнены с учетом искажающего влияния автовозврата на масштабы перетока населения.
В статье анализируются процессы адаптации трудовых мигрантов к трансформациям российского рынка труда в 2010-2023 гг. Выделяются два периода: плавных изменений рынка труда в процессе структурных изменений в экономике (2010-2019 гг.) и шоковых кризисов 2020-2023 гг. Особое внимание уделяется последнему периоду, когда иностранные работники были вынуждены приспосабливаться к экстраординарным изменениям рынка труда вследствие пандемии, а также внешне- и внутриполитических событий после февраля 2022 г. В 2010-е годы трудовые мигранты постепенно fдаптировались к трансформациям российского рынка труда, связанным с изменениями в структуре видов экономической деятельности и востребованных занятий. Немалую роль сыграли реформы миграционного законодательства 2013-2016 гг., упростившие процедуры их доступа к российскому рынку труда, перестройка взаимоотношений с работодателями, достижение определенного взаимопонимания между мигрантами и принимающим населением…
В статье, на основе данных МВД РФ и ФСБ РФ, оценивается актуальная численность и география привлечения иностранных трудовых мигрантов в Россию; анализируется перечень основных стран - доноров трудовой миграции и возможные перспективы его изменения; с помощью данных Пенсионного фонда Российской Федерации сравнивается структура занятости иностранных мигрантов и россиян. Показано, что среднегодовая численность пребывающих в России трудовых мигрантов в последние два года так и не вернулась на допандемийный уровень и сейчас не превышает 4-4,5% занятых на российском рынке труда. Трудовая миграция на современном этапе почти на 90% обеспечивается выходцами из трех стран Средней Азии - Узбекистана, Таджикистана и Кыргызстана; первые две страны также вносят основной вклад в региональные бюджеты в виде платежей за патенты. Структура занятости иностранных трудовых мигрантов продолжает заметно отличаться от структуры занятости россиян, что в условиях дефицита работников на российском рынке труда делает конкуренцию между ними маловероятной. География привлечения мигрантов почти не меняется на фоне сокращения их численности: по-прежнему на долю двух столиц и их областей приходится больше половины всех работающих в России иностранцев; доля каждого из остальных регионов, формирующих первую двадцатку по этому показателю, не превышает 1-2%.
В статье анализируется миграционный обмен населения России с другими странами в 2010-е годы. Особое внимание уделяется иммиграции из стран бывшего СССР, которые по-прежнему являются главными миграционными партнерами России. На данных текущего учета миграционных событий и их сопоставлении с данными Всероссийских переписей населения демонстрируется необходимость корректного использования этих источников, в особенности в связи с изменениями, произошедшими в процедурах учета в 2011 г. и ряде последних лет. Существующая российская статистика долговременной миграции, как и ранее, мало улавливает текущие геополитические и социально-экономические изменения. Небывалое снижение миграционного прироста страны в 2022 г. связано с его переучетом» в 2021 г. География ключевых стран исхода постепенно меняется в пользу относительно небольших по численности населения стран Таджикистан и Киргизия. Структурные характеристики миграционных потоков отражают изменения в направлениях миграции, потребностях рынка труда в России и специфику статистического учета.
Сегментация экономического знания имеет тенденцию трансформироваться в фрагментацию и стать тормозом развития науки: ограничивает ее инновационный потенциал, ослабляет связь с практикой, снижает авторитет экономической теории.
Надежды преодолеть эту тенденцию часто связывают с общностью инструментальных
методов, применяемых в ряде общественных наук. В статье обосновывается позиция,
согласно которой проблема фрагментации знания — прежде всего проблема барьеров
между предметными областями, тогда как инструментальная интеграция может только
облегчить такие взаимодействия, но не может служить ответом на вызов фрагментации.
Анализируется альтернативная стратегия, предполагающая усложнение структуры знания, прежде всего за счет развития частных онтологий и «больших теорий», формирующих предпосылки для эффективных междисциплинарных взаимодействий в социальных
науках и внутридисциплинарных контактов между направлениями и школами в экономической науке, основанными на различающихся базовых онтологиях. Предложены конкретные меры, направленные на совершенствование программ экономического образования, нацеленные на подготовку экономистов, открытых для междисциплинарных
контактов и способных вести кооперативную работу в междисциплинарных коллективах
В условиях усиления неопределенности на финансовых рынках накопление рисков в банковском секторе выдвигает на передний план острую необходимость введения макропруденциальной политики (МПП), в том числе в свете банкротства ряда ведущих американских банков. В работе анализируется влияние МПП на риски крупных банковских холдинговых компаний (БХК) США с совокупными активами более 100 млрд долл., которые относятся к категории системно значимых финансовых организаций.
Применение двухшагового обобщенного метода моментов позволило оценить влияние
мер МПП на динамический показатель риска ∆CoVaR (Conditional Value at Risk) для каждой БХК. На примере банковского сектора США результаты исследования подтверждают понижающее воздействие ужесточения МПП на риски БХК, что особенно выражено в случае роста требований к резервированию против возможных потерь по ссудам, ужесточения стандартов кредитования, требований к уровню левериджа и мер, нацеленных на системно значимые банки. По итогам моделирования мы пришли к выводу, что меры МПП гетерогенно влияют на различные типы БХК США, выделенные с помощью метода главных компонент, а также выявлено асимметричное воздействие ужесточающих и смягчающих мер МПП на риски БХК. Полученные выводы дают лучшее понимание инструментария МПП в США и могут иметь практическую значимость для дальнейшего совершенствования МПП в России.
В работе исследуются факторы, влияющие на принятие решения о выборе сберегательных и инвестиционных инструментов поколением Z (студентов Экономического факультета МГУ), для которых характерна цифровая грамотность и доступность финансовых продуктов и услуг с раннего возраста. Данные собраны в ходе проведения лабораторного эксперимента с применением технологий айтрекинга и пульсометрии, а также опросов. На основе полученных данных построена серия эконометрических логит- моделей бинарного вида по выбору сберегательных / инвестиционных инструментов, и мультиноминального вида по выбору одного из финансовых инструментов (вклада, акций, инвестиционной или сберегательных копилок). Исследование показывает, что на выбор финансовых инструментов влияют как основные факторы (пол, уровень образования, финансовые предпочтения, наличие рекламы и финансовое содержание видеоролика, психофизиологические характеристики его восприятия — внимание и вовлеченность), так и дополнительные факторы (характеристики финансовой грамотности, информационные факторы выбора, опыт финансовой деятельности, прохождение дополнительных курсов и расчетно- финансовые компетенции).
This research investigates the Russian stock market response to COVID-19 pandemic and compares how the reactions to it varied among the industries. The event study and Wavelet coherence were applied to answer the research question. It was discovered that the Russian stock market in general had a strong negative reaction to the COVID-19 outbreak.
However the response to the fi rst case was stronger than the response to the fi rst COVID-19
related death. It was also discovered that most of the industries reacted to the pandemic in line
with the overall negative reaction of the market, with transportation and fi nancial sectors demonstrating the most strong response. The returns of the different sectors showed high coherence during the fi rst wave of the pandemic that is another fi nding. However, the chemical sector reacted rather moderately to the COVID-19 and demonstrated lower coherence with the other sectors during the fi rst wave of the pandemic, so it might be benefi cial to include the stocks of the chemical companies in the portfolio for its diversifi cation. The results obtained have practical value for the investors (in terms of portfolio construction) and governmental regulators that are trying to mitigate the impact of the shocks on the stock market.
Цель исследования — научное обоснование влияния угольной генерации на здоровье населения как фактора устойчивого развития региона на примере Забайкальского края. В работе систематизированы научные подходы к оценке социальноэкономических потерь здоровья населения от угольной генерации в сравнении с газификацией. Для проведения полной социально- экономической оценки проекта предложено использовать расширенный подход, учитывающий все факторы — экологические, экономические и социальные. Например, кроме оценки затрат на газификацию региона, в методологию анализа затрат и выгод (cost-benefi t analysis) можно включить оценку потенциальных экономических выгод, таких как повышение уровня жизни населения, увеличение занятости, улучшение инфраструктуры и др. Также в анализе затрат и выгод можно
учесть такие экологические последствия проекта, как уменьшение выбросов вредных
веществ и улучшение качества воздуха, что, в свою очередь, может привести к уменьшению расходов на медицинское обслуживание населения. В расчете выгод/издержек также применена оценка климатического воздействия различных типов генерации, с учетом сегодняшних тенденций развития трансграничного углеродного регулирования. По мнению авторов, комплексная социально- экономическая оценка значимых для региона и капиталоемких инвестиционных проектов оказывает непосредственное воздействие на принятие решений как со стороны инициатора проекта, так и со стороны органов государственной власти, обеспечивая лучший баланс интересов и учет мнений ключевых стейкхолдеров проекта. Результаты исследования позволят повысить обоснованность решений о направлении (распределении) бюджетных инвестиций и предоставлении мер государственной поддержки отдельным инвестиционным проектам.
В работе проводится анализ положения международных мигрантов на российском рынке труда. В качестве показателей положения на рынке труда используются вероятность занятости и индикаторы уязвимости занятости (неформальная занятость, низкоквалифицированная занятость). Эмпирической основой исследования являются микроданные обследования Росстата «Выборочное наблюдение труда мигрантов», проведенного в 2019 г. Результаты эконометрического анализа свидетельствуют о том, что при прочих равных вероятность наличия оплачиваемой занятости у мужчин- мигрантов выше, чем у мужчин–представителей коренного населения. Для женщин отмечается обратная зависимость — уровень занятости женщин-мигранток значимо ниже уровня занятости коренных жительниц. Полученный результат устойчив к вариации длительности пребывания мигрантов в России. С увеличением длительности проживания мигрантов в России различия в уровне занятости мигрантов и коренного населения сокращаются, но не исчезают совсем. Занятость мигрантов, как мужчин, так и женщин, значимо более уязвима, чем занятость коренных жителей. Значимость этой связи снижается с увеличением срока пребывания мигрантов в России. Вероятность неформальной и низкоквалифицированной занятости для мигрантов, пребывающих в России более пяти лет, статистически не отличается от аналогичных показателей для коренных жителей.
Результаты, полученные для всей выборки, в целом на качественном уровне сохраняются
и для отдельных социально- демографических групп населения.
В работе проверяется гипотеза о наличии пространственных эффектов для квартальных индексов потребительских цен (ИПЦ) в российских регионах за 2015–2021 гг. Для моделирования пространственной зависимости гибридной кривой Филлипса использовались матрицы расстояний, соседства и миграции. Выявлена пространственная нестационарность модели для всей территории страны, поэтому оценивание проводилось отдельно для западных и восточных регионов. Тестирование на панельных данных показало незначимость пространственного лага зависимой переменной, что подвергает сомнению предположение о «мгновенном» (в течение того же периода) переносе инфляции. Вероятно, ключевым здесь является фактор частотности данных: квартальные или месячные уровни инфляции лучше подходят для пространственного анализа, чем годовые (для которых пространственный лаг будет значимым). Оценивание дарбиновской модели с ошибкой (SDEM) показало, что инфляционные ожидания в соседних регионах отрицательно влияют на инфляцию в регионе в данном периоде. Оценки вклада прямых эффектов для π(t – 1), π(t + 1) и косвенного эффекта для π(t – 1) имеют ожидаемые положительные знаки. Сумма оценок коэффициентов при лагах инфляции в пространственной гибридной кривой Филлипса близка к единице. Применение матрицы миграции для западных регионов оказалось неудачным, возможно из-за значительных искажений, вносимых Москвой и Московской областью в межрегиональные взаимодействия
Цель исследования — определить перспективы применения теории сетевых эффектов для анализа ценности B2B-сетей на контрактной основе. Данная работа мотивирована призывом исследователей расширить теорию сетевого подхода в промышленном маркетинге при помощи междисциплинарных исследований, а также наблюдаемых тенденций в российском и международном бизнесе к формированию сетей
и альянсов. Большинство предыдущих исследований бизнес- сетей использовали монодисциплинарные практики и фокусировались на качественном анализе.
Исследования сетевых эффектов были сосредоточены на изучении платформ B2C, B2B, P2P. Однако межорганизационные сети, построенные на базе контрактов, слабо освещены в литературе по сетевым эффектам. Методология исследования предлагает следующее поэтапное выполнение: 1) анализ теоретических основ сетевых эффектов и бизнес- сетей; 2) адаптация методов теории сетевых эффектов для исследования межорганизационных сетей; 3) разработка подхода к оценке ценности партнера и тестирование на примере компании «Cisco». Результаты исследования: 1) сформированы основы интеграции теории сетевых эффектов и сетевого подхода; 2) разработан подход к оценке ценности добавленного партнера; 3) предложены рекомендации для использования данной методологии для управления портфелем партнеров; 4) предложены направления будущих исследований.
Издательство
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 117218, г Москва, Академический р-н, Нахимовский пр-кт, д 32
- Юр. адрес
- 117218, г Москва, Академический р-н, Нахимовский пр-кт, д 32
- ФИО
- Полтерович Виктор Меерович (ГЛАВНЫЙ РЕДАКТОР)
- E-mail адрес
- borisr@comtv.ru
- Контактный телефон
- +7 (891) 6120357