В статье анализируются различные подходы к оценке потенциала технологий искусственного интеллекта (ИИ) как фактора повышения эффективности и экономического роста. Отмечаются различные ограничения, влияющие на эффекты внедрения ИИ: ограниченность круга решаемых задач, сложная комплементарность процессов, неопределенность скорости диффузии, важность межотраслевых связей и т. п. Асимметрия финансового цикла ожиданий и технологического цикла ИИ (с учетом длинного лага запаздывания его вклада в экономическую динамику) в сочетании с уже накопленным набором диспропорций и рисков развития всей мировой экономики указывают на неустойчивость роста рынков ИИ к слабым шокам. Причем уже в ближайшие годы это может породить снижение инвестиционной активности (так называемую «зиму ИИ»). Прогнозное моделирование мировых рынков искусственного интеллекта до 2035 г. с учетом появления очередной «зимы ИИ» показало, что кризисный сценарий развития рынков ИИ ведет к существенно более медленной динамике, чем следует из прогнозов мировых консалтинговых агентств. Обосновано считать ожидаемые макроэффекты от ИИ завышенными, при этом широкое внедрение ИИ принесет с собой новые социальные риски, проявления которых могут дополнительно тормозить экономическое развитие.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
Прошло три с небольшим года с тех пор, как на рынок вышли ChatGPT и ряд сервисов на основе функционирования социальных сетей. Сфера применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) стала резко расширяться, возникли массовые ожидания. Актуальными стали вопросы, следует ли спешить тратить гигантские ресурсы именно на генеративный тип ИИ; как бизнесу и правительствам грамотно использовать технологический потенциал, который создан при развитии широкого спектра технологий ИИ. Ответы на эти вопросы становятся важными, так как экономическая ситуация в мире характеризуется ожиданиями (включая официальные прогнозы ООН и Международного валютного фонда (МВФ)) приближения глобальной рецессии, или, как минимум, к сваливанию мировой экономики в стагнацию
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Аджемоглу Д., Джонсон С. (2024). Власть и прогресс: наша тысячелетняя борьба за технологии и процветание. М.: АСТ. 544 с.
Acemoglu D., Johnson S. (2024). Power and progress: Our thousand-year struggle over technology and prosperity. Moscow: AST. 544 p. (in Russian). Originally published in 2023. N.Y.: PublicAffairs. 595 р.
2. Брокман Дж. (ред.) (2020). Искусственный интеллект -надежды и опасения. М.: АСТ. 384 с.
Brockman J. (ed.) (2020). Artificial intelligence - hopes and fears. Moscow: AST. 384 p. (in Russian). Originally published in 2019. “Possible minds: Twenty-five ways of looking at AI”. London: Penguin Press. 320 p.
3. Винер Н. (2019). Кибернетика и общество. Человеческое применение человеческих существ. М.: АСТ. 340 с.
Viner N. (2019). Cybernetics and society. The human application of human beings. Moscow: AST. 340 p. (in Russian). Originally published in 1950. “The human use of human beings: Cybernetics and society”. Cambridge: The Riverside Press.
4. Дементьев В.Е. (2025). Институциональные возможности направленного технологического развития искусственного интеллекта // Журнал институциональных исследований. Т. 17. № 2. С. 56-67. DOI: 10.17835/2076-6297.2025.17.2.056 EDN: LBGBNK
Dementiev V.E. (2025). Institutional opportunities for directed technological development of artificial intelligence. Journal of Institutional Studies, 17 (2), 56-67. (in Russian). DOI: 10.17835/2076-6297.2025.17.2.056 EDN: LBGBNK
5. Зубофф Ш. (2022). Эпоха надзорного капитализма. Битва за человеческое будущее на новых рубежах власти. М.: Изд-во Института Гайдара.
Zuboff S. (2022). The era of supervisory capitalism. The battle for the human future at the new frontiers of power. Moscow: Gaidar Institute Publishing House (in Russian). Originally published in 2019. “The age of surveillance capitalism: The fight for a human future at the new frontier of power”. N.Y.: PublicAffairs. 704 p.
6. Полтерович В.М. (2024). Формирование отечественных сетей добавленной стоимости // Журнал Новой экономической ассоциации. № 3 (64). С. 251-257. DOI: 10.31737/22212264_2024_3_251-257 EDN: HSISBA
Polterovich V.M. (2024). The formation of domestic value-added networks. Journal of the New Economic Association, 3 (64), 251-257. (in Russian). DOI: 10.31737/22212264_2024_3_251-257 EDN: HSISBA
7. Срничек Н. (2019). Капитализм платформ. М.: Изд. дом “Высшая школа экономики”. 128 с. EDN: VRPYEZ
Srnicek N. (2019). Platform capitalism. Moscow: Publishing House “Higher School of Economics”. 128 p. (in Russian). Originally published in 2016. “Platform capitalism. (Theory Redux)”. Cambridge: Polity. 120 p.
8. Фролов И.Э., Киселев В.Н. (2025). Искусственный интеллект как драйвер прорывных технологий: глобальные тренды и уроки для России // Проблемы прогнозирования. № 3. С. 122-134. DOI: 10.47711/0868-6351-210-122-134
Frolov I.E., Kiselev V.N. (2025). Artificial intelligence as a driver of breakthrough technologies: Global trends and lessons for Russia. Studies on Russian Economic Development, 36 (3), 378-387. 10.1134/ S1075700725700108 (in Russian). DOI: 10.1134/S1075700725700108 EDN: OMLZPB
9. Acemoglu D., Johnson S. (2024). Learning from Ricardo and Thompson: Machinery and la bor in the early industrial revolution and in the age of artificial intelligence. Annual Review of Economics, 16, 597-621. DOI: 10.1146/annurev-economics-091823-025129 EDN: XOGUEI
10. Aldasoro I., Doerr S., Rees D. (2026). Financing the AI boom: From cash flows to debt. BIS Bulletin, no. 120. 8 p. Available at: https://www.bis.org/publ/bisbull120.pdf.
11. Amodei D. (2026). The adolescence of technology. Confronting and overcoming the risks of powerful AI. Available at: https://www.darioamodei.com/essay/the-adolescence-of-technology Andreessen M. (2023). Techno-optimist manifesto. Available at: https://a16z.com/the-technooptimist-manifesto.
12. Athey S., Scott Morton F. (2025). Artificial intelligence, competition, and welfare. NBER WP. 55 p. In: “The Economics of Transformative AI”. National Bureau of Economic Research, Inc. Available at: https://www.nber.org/chapters/c15301.pdf.
13. Brynjolfsson E., Rock D., Syverson C. (2017). AI and the modern productivity paradox. NBER WP, 24001. 44 p. Available at: https://www.nber.org/sys-tem/files/working_papers/w24001/w24001.pdf.
14. Caballero R. (2026). Speculative growth and the AI “bubble”. NBER WP, 34722. 24 p. Available at: https://www.nber.org/papers/w34722.
15. Cerutti E., Pascual A.G., Kido Yo., Li L., Melina G., Tavares M.M., Wingender Ph. (2025). The Global Impact of AI: Mind the Gap. IMF WP/25/76. 33 p. Available at: https://www.imf.org/-/media/files/publications/wp/2025/english/wpiea2025076-print-pdf.pdf.
16. Dufva T., Dufva M. (2019). Grasping the future of the digital society. Futures, 107, 17-28. 10.1016/j. futures.2018.11.001. DOI: 10.1016/j.futures.2018.11.001
17. Filippucci F., Gal P., Jona-Lasinio C., Leandro A., Nicoletti G. (2024). The impact of AI on productivity, distribution and growth: Key mechanisms, initial evidence and policy challenges. OECD Artificial Intelligence Papers, 15 (April). 64 p. Available at: https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2024/04/the-impact-of-artificial-intelligence-on-productivity-distribution-and-growth_d54e2842/8d900037-en.pdf.
18. Gambacorta L., Kharroubi E., Mehrotra A., Oliviero T. (2025). AI and growth in advanced and emerging economies: Short-run impact. BIS WP, 1321. 23 p. Available at: https://www.bis.org/publ/work1321.pdf.
19. Jones C., Tonetti C. (2026). Past Automation and Future A.I.: How Weak Links Tame the Growth Explosion. Stanford GSB and NBER. 60 p. Available at: https://web.stanford.edu/~chadj/JonesTonet-ti_Automation.pdf.
20. Ofek E., Richardson M. (2001). DotCom mania: The rise and fall of internet stock prices. NBER WP, 8630. 56 p. Available at: https://www.nber.org/system/files/working_papers/w8630/w8630.pdf.
21. Yudkowsky E., Soares N. (2025). If anyone builds it, everyone dies: Why superhuman AI would kill us all. N.Y.: Little, Brown and Co. 272 p.
Выпуск
Другие статьи выпуска
В связи с быстрым совершенствованием технологии искусственного интеллекта обсуждаются сопряженные с ним социальные риски. Применительно к искусственному интеллекту рассматривается альтернативность технологического развития. В качестве актуальной проблемы выделяется определение пути, по которому будут выстраиваться отношения между людьми и искусственным интеллектом. Отмечена роль институциональных факторов в выборе этого пути. Технологические и институциональные траектории рассматриваются как зависимые от того, чьи интересы ставятся во главу угла при формировании направленности технологического развития. Представлены разные точки зрения относительно влияния искусственного интеллекта на занятость и на темпы роста экономики. Энергоемкость технологии искусственного интеллекта выделена в качестве фактора, способного ограничить экономический рост, достигаемый за счет использования этой технологии. Опыт использования микроэлектронных технологий анализируется для определения условий, благоприятствующих реализации экономического потенциала искусственного интеллекта. Исследование проводится с использованием данных по экономике США. Особое внимание уделено периодам, когда в частном секторе этой экономики наблюдалось повышение фондоотдачи. Показана возможность получения синергического эффекта за счет синхронизации совершенствования отраслевых технологий искусственного интеллекта в сопряженных отраслях.
Китай добился выдающихся результатов в цифровой сфере, утвердившись в качестве одного из мировых лидеров в разработке и внедрении передовых цифровых технологий. Сегодня республика занимает ведущие позиции не только в области искусственного интеллекта, больших данных и полупроводников, но и в таких стратегически важных отраслях, как квантовые вычисления, геномика, возобновляемая энергетика, космические исследования и высокоточное вооружение. Эти успехи стали возможны благодаря целенаправленной эффективной государственной стратегии, в которой наука, технологии и цифровизация рассматриваются не как экономические секторы, а как инструменты возрождения китайской нации. Основой этого технологического взлета стала последовательная политика цифрового суверенитета, ориентированная на три ключевых принципа: защиту государственных интересов, тотальное импортозамещение и создание независимых от Запада собственных технологических цепочек. Сегодня Китай - это одна из самых глубоко цифровизированных: стран мира с высокоразвитыми технологиями искусственного интеллекта. Цифровая экономика, включающая электронную коммерцию, финансовые технологии, «умные города», ИИ и облачные вычисления, составляют значительную часть ВВП страны. К 2030 г. этот показатель достигнет 50%. Для России опыт Китая чрезвычайно актуален и важен с практической и теоретической сторон. Россия добилась больших успехов в сфере развития высоких технологий, однако, по объективным причинам, она еще отстает в некоторых аспектах от КНР. Изучение китайского опыта позволит не только заимствовать передовые управленческие и технологические решения, но и учиться на его ошибках, создавая эффективную альтернативу американским и китайским решениям.
В работе рассматриваются возможности использования искусственного интеллекта (ИИ) как технологии широкого применения, анализируются причины, в силу которых применение ИИ может замедлять рост общественного благосостояния. Одна из важнейших причин - увеличение неравенства, способствующее активизации постмодернистских социальных движений, отрицающих научное знание и принцип меритократии. Показано, что для эффективного внедрения ИИ в экономику развитых и развивающихся стран необходимы институциональные преобразования, ограничивающие конкуренцию за счет повышения роли механизмов сотрудничества. Наибольшие шансы на успех таких преобразований имеют страны, принадлежащие пересечению классов «скоординированные рыночные экономики» и «капитализм стейкхолдеров». Развитие механизмов сотрудничества необходимо также в межстрановых взаимодействиях для предотвращения начавшейся гонки вооружений с использованием ИИ. Кроме того, нужна система соглашений между странами, ограничивающих воздействие ИИ на окружающую среду. В России использование ИИ может способствовать разработке и согласованию национальных проектов, формированию отечественных сетей добавленной стоимости в рамках СДС-консорциумов, снижению межрегионального неравенства в качестве образования и медицинского обеспечения, созданию институтов догоняющего развития. Для достижения этих целей и предотвращения угрозы увеличения безработицы необходимо тесное взаимодействие образовательных организаций, государства и частных компаний.
В ходе дискуссии о необходимости модернизации государственной политики природопользования за счет реализации интегрированных распределенных в пространстве ресурсно-инновационных проектов автор рассматривает роль меридиональной связности экономического пространства азиатской части России. Актуальность исследования определяется необходимостью поиска новых подходов к освоению пространства регионов востока страны в условиях современных экономических вызовов. Анализируются причины деградации внутрирегиональных связей между южными и северными территориями макрорегиона на примере Красноярского края в результате постсоветского разрыва логистических и экономических связей. Особое внимание уделяется анализу трансформации транспортной системы региона, сокращению речного грузооборота и деградации производственных цепочек. Обосновывается необходимость возвращения к решению проблемы территориальной связности как важнейшего направления долгосрочного развития не только Сибири и Дальнего Востока, но и всей страны. Предлагается формировать новую модель пространственного развития, основанную на создании высокотехнологичных производств вместо простой добычи ресурсов. Подчеркивается, что без реализации масштабных инфраструктурных проектов и развития производственных мощностей невозможно обеспечить переход к новой волне экономического развития макрорегиона.
В статье рассматриваются элементы пространственной структуры экономики Сибири и Дальнего Востока в увязке с геологоразведочной деятельностью, задающей импульс развития для остальных отраслей и позволяющей подчеркнуть ценность ресурсных активов и информации о них, значимость экономических связей и адаптивности форм взаимодействия субъектов. В качестве пространственных приоритетов отмечаются не столько опорные населенные пункты, сколько потенциальные скопления полезных ископаемых, в том числе объекты федеральной программы «Геология: возрождение легенды» - источники для накопления локальных знаний о недрах научными и геологоразведочными предприятиями крупных индустриальных центров азиатской части России (Новосибирска, Иркутска, Красноярска и др.). Конкретными примерами обосновываются требования к принципам пространственного развития территории: гибкость в планировании и бюджетировании процессов изучения недр, наличие научно-производственной кооперации, наращивание кадрового потенциала и технической оснащенности, реализация масштабных инфраструктурных проектов.
Рассмотрен потенциал интеграционных связей и предпосылок усложнения цепочек добавленной стоимости в минерально-сырьевом комплексе Дальнего Востока как инструмента структурной и пространственной политики региона ресурсного типа. Показано, что для Дальнего Востока назрела необходимость переоценки проблем излишне поспешной интеграции добывающего сектора региона в глобальные цепочки создания стоимости, когда преимущество в развитии получали начальные переделы (добыча и подготовка сырья), а производство продукции более высоких переделов признавалось экономически нецелесообразным. Обосновано, что для Дальнего Востока, как для региона, ресурсы которого формируют национальную минерально-сырьевую базу стратегического сырья, значение формирования цепочек добавленной стоимости и передачи отраслевого импульса пространственному развитию территории растет. В условиях санкционных ограничений предполагалось, что режимы территорий опережающего развития (ТОР) и Свободного порта Владивосток (СПВ) позволят трансформировать импульсы роста добывающих отраслей в стимулы территориального развития. Реализация идей преференциальных режимов выявила проблему формирования «налоговой ловушки» (выпадения налоговых поступлений в бюджеты территорий). Делается вывод о необходимости системы мер демпфирования «налоговой ловушки» в случае формирования единого льготного режима для Дальнего Востока, предлагаются элементы подобной системы.
В статье рассматриваются вопросы регионального развития Уральского федерального округа в контексте взаимосвязи добывающего и обрабатывающего секторов промышленности. Затронут вопрос «сырьевого проклятья» в связи с наметившейся положительной динамикой в обрабатывающем секторе. По мнению авторов, значение минерально-сырьевого комплекса в долгосрочной перспективе является существенно более многоаспектным вопросом, чем рассматриваемые в исследованиях предшественников. В долгосрочном периоде происходит формирование кластерных структур с накоплением специфического опыта и особой производственной культуры, способствующей рациональному недропользованию и гармонизации взаимоотношений между обществом, недропользователями и окружающей природной средой. Представлен опыт наиболее успешных инновационных горно-металлургических компаний, включая «Полиметалл». Также обозначена актуальность возвращения к вопросу развития опорной транспортной инфраструктуры в УрФО для защиты национальных интересов и конкурентных преимуществ России, затронуты проблемы реализации проекта «Урал Промышленный - Урал Полярный».
В статье обосновывается необходимость модернизации государственной политики России в управлении недрами. Направляемая и регулируемая эксплуатация и переработка ресурсов может быть источником динамичного экономического развития на основе наукоемких технологий, а также эффективным инструментом преодоления диспропорций отраслевой и пространственной структуры на востоке страны. Анализ тенденций развития регионов Сибири и Дальнего Востока показал сокращение экономической активности, рост веса добывающей промышленности и нарастание пространственных дисбалансов в направлениях юг-север восток-запад в макрорегионе. Теория ресурсной экономики и мировой опыт показывают, что природные ресурсы способны стать стимулом научно-технического развития и источником спроса на научные исследования. Институциональная среда и государственная социально-экономическая политика должны быть направлены на формирование и реализацию интегрированных, распределенных в пространстве ресурсно-инновационных проектов, связывающих научную, кадровую и технологическую составляющие на всех этапах цепочки создания добавленной стоимости и социальной ценности.
Статья реконструирует процесс заимствования и восприятия в республиканском Китае советских учебников политической экономии. В период революционной борьбы китайскому читателю требовалось доходчивое изложение политэкономии капитализма вместе с теоретическим обобщением опыта экономического развития СССР. Выбор в пользу освоения учебников советских авторов был самостоятельным и осознанным. Первыми были переведены «Краткий курс экономической науки» и «Начальный курс политической экономии: в вопросах и ответах» А. А. Богданова. В середине 1930-х обрела известность «Политическая экономия в связи с теорией советского хозяйства» И. А. Лапидуса и К. В. Островитянова. Со второй половины 1930-х до конца 1940-х годов наибольшим влиянием в Китае пользовался «Начальный курс политической экономии» Л. А. Леонтьева. Часть переводов была создана на основе изданий на японском языке. Китайские марксисты воспринимали появление в СССР исправленных и дополненных вариантов учебников как свидетельство поступательного развития советской экономической науки. Стремление к постижению происходивших изменений вело к переводу на китайский язык и критическому сравнению старых и новых версий учебных пособий. К середине ХХ в. учебники А. А. Богданова, И. А. Лапидуса и К. В. Островитянова, Л. А. Леонтьева были опубликованы в Китае в различных переводах с несходными названиями во многих издательствах. В статье предпринята попытка упорядочить и обобщить сведения об этих книгах. Сделан вывод, что перевод учебников способствовал популяризации в Китае экономической теории марксизма и подготовке к широкомасштабному заимствованию советской политэкономии в 1950-е годы.
В исследовании рассматривается влияние членов советов директоров, работавших в российских банках, у которых отозвали лицензию, на результаты деятельности нефинансовых компаний. С 2013 г. Банк России проводит реформы в финансовом секторе, в том числе создается «черный список» лиц с неудовлетворительной деловой репутацией из-за связей с нестабильными банками. Анализируя директоров ликвидированных банков, мы исследуем, могут ли их практики корпоративного управления негативно влиять на результаты компаний при включении руководителей из таких банков в советы директоров. На основе данных российских публичных компаний из индекса MICEXBMI и банков за 2013-2020 гг., с использованием модели Хекмана, мы обнаружили, что назначение более одного директора из ликвидированных банков приводит к значительному снижению показателя соотношение рыночной стоимости к балансовой, или отношение цены к балансовой стоимости (market-to-book, M/B) и рентабельности активов (ROA). Последствия зависят от причины отзыва лицензии: нарушение законодательства снижает ROA (операционная неэффективность), а финансовые причины снижают M/B (недоверие инвесторов). Вопреки ожиданиям, связь с государственными или системно значимыми банками не смягчает этих результатов. Результаты нашего исследования свидетельствуют о влиянии нестабильности банковского сектора на результаты деятельности компаний на развивающихся рынках.
Целью данной статьи является анализ взаимосвязи между онлайн-платформами для поиска работы и уровнем безработицы в России с использованием модели кривой Бевериджа (кривой безработицы и вакансий). На основе панельных данных по 81 региону России за период 1006-1011 гг. анализируется влияние расширения онлайн-платформ вакансий на динамику региональной безработицы. Эмпирическое исследование базируется на моделях с фиксированными эффектами и инструментальными переменными, что позволяет учесть региональную гетерогенность, временные эффекты и потенциальную эндогенность факторов. Полученные результаты подтверждают применимость концепции кривой Бевериджа к российскому рынку труда и выявляют статистически значимую отрицательную связь между уровнем онлайн-вакансий и безработицей. Несмотря на сохраняющуюся значимость традиционных вакансий, заявляемых в государственные службы занятости, роль онлайн-платформ заметно возросла в последние годы, особенно в период и после пандемии COVID-19. Эффект онлайн-рекрутинга имеет неоднородный характер: он наиболее выражен среди молодых работников (10-39 лет), женщин и лиц с более низким уровнем образования. Результаты подчеркивают возрастающую значимость цифровых механизмов подбора персонала и свидетельствуют о целесообразности сочетания традиционных и онлайн-каналов найма для повышения эффективности рынка труда и совершенствования государственной политики занятости.
В статье рассматривается структурный переход ставок по депозитам от локального к единому ценообразованию. Переход возник в результате цифровизации и политики околонулевых ставок и влияет на трансмиссию денежно-кредитной политики (ДКП). С помощью DSGE-модели с репрезентативным банком, представленным в двух регионах в виде локальных отделений на рынке кредитов и депозитов, сравниваются два сценария ценообразования. Первый сценарий предполагает, что банк устанавливает единую ставку для двух регионов, а второй - уникальные ставки для каждого региона. Для этой формулировки задачи мы опускаем стандартную предпосылку о симметричном равновесии на рынке депозитов. Впервые в научной литературе получена оценка передачи изменения ключевой ставки на агрегированную ставку по депозитам при локальном ценообразовании. Результаты согласуются с выводами научной литературы о том, что при локальном ценообразовании совокупный выпуск и инфляция сильнее отклоняются от долгосрочного тренда (равновесия) в ответ на сдерживающий шок ДКП, чем при едином. Это объясняется негативным эффектом от введения единого ценообразования, которое усредняет региональные ставки по депозитам: более чувствительные вкладчики получают более низкие ставки, а менее активные - более высокие. В результате первые реагируют сильнее, чем вторые. Чистый эффект приводит к снижению чувствительности выпуска и инфляции к динамике ключевой ставки в краткосрочном периоде. Тем не менее, в долгосрочном периоде эти эффекты исчезают.
Около 10 лет в Дальневосточном федеральном округе (ДФО) несколько институтов развития одновременно проводили федеральную политику. В статье применен метод синтетического контроля для сравнения результатов каждого из этих институтов. Стандартный набор макроэкономических индикаторов адаптирован в соответствии с целями создания анализируемых институтов и имеющимися статистическими данными. Подтвердилось предположение, что институт с позитивным влиянием сохранился после реформы 2021 г., а институты, показавшие негативное или статистически незначимое влияние, были реорганизованы. Стандартных показателей качества менеджмента компаний, вероятно, недостаточно для оценки деятельности государственных институтов развития. Это следует делать, в том числе, на основе макроэкономических индикаторов, соответствующих целям государственных программ и национальных проектов, а синтетический контроль представляется приоритетным методом такой оценки. Отсутствие влияния института на развитие территории (отрасли) в течение ряда лет следует зафиксировать как основание для реорганизации. Это позволит нацелить деятельность институтов на достижение конечных общественно значимых приоритетов.
В статье оцениваются масштабы внешних эффектов агломерации, которые отражаются на повышении производительности труда, и учитывается прямое и косвенное воздействие транспортных факторов. Для достижения этой цели мы объединяем данные о средней заработной плате и занятости в регионе с исчерпывающей информацией об общественном транспорте и дорожной сети Санкт-Петербурга, одной из самых густонаселенных агломераций в Европе. Согласно нашим выводам, только транзитные меры воздействия значительно влияют на производительность труда на местном уровне, в то время как влияние экономики агломераций на производительность труда исчезает после применения инструментальных переменных. Кроме того, мы выявили, что включение в оценку показателей воздействия общественного транспорта приводит к тому, что положительное влияние на производительность труда снижается за счет использования частных видов транспорта в пользу общественного транспорта.
В данной работе исследуются факторы, влияющие на разницу между рыночной стоимостью биржевых паевых инвестиционных фондов и стоимостью его чистых активов на российском фондовом рынке. В рамках исследования было проанализировано влияние таких показателей, как ликвидность, волатильность и курс доллара. Для проверки выдвинутых гипотез были рассмотрены 34 различных биржевых паевых инвестиционных фондов, которые торгуются на российском фондовом рынке. Были использованы ежедневные котировки рыночной стоимости и стоимости чистых активов за период с марта 2021 по май 2024 г. Для проверки поставленных гипотез применялся регрессионный анализ и были построены модели группы ARMAX. Показатели волатильности и курса доллара после эконометрического анализа модели оказались значимыми, а ликвидность - незначимой. Данное исследование имеет практическое применение для частных инвесторов и как основа для дальнейших исследований на заданную тематику.
Мы впервые применяем объяснимый искусственный интеллект (ИИ) для выявления влияния различных показателей экологической и социальной ответственностей и корпоративного управления (ESG) компаний-эмитентов на риск снижения цен акций (далее - downside риск, или РСЦА) на российском рынке. Методология основана на двухэтапном подходе, включающем построение нейронных сетей с плотными слоями и определение значений векторов Шепли (из теории игр) для интерпретации эмпирических результатов. Данный методологический подход ранее не применялся для анализа детерминант РСЦА. Особенностью нашего исследования является фокус на влиянии широкого спектра экологических факторов под контролем финансовых показателей компаний и макроэкономических показателей. Мы выявляем изменение рейтинга факторов по важности влияния на РСЦА во время кризиса, вызванного пандемией COVID-19. Мы получили ряд новых результатов. До кризиса наиболее значимым фактором был рост ВВП. Экологическая ответственность и интегральный показатель ESG занимали второе и третье место по силе влияния соответственно. Однако соблюдение некоторых практик ESG, связанных с охраной окружающей среды, увеличивало РСЦА. Во время кризиса рейтинг факторов РСЦА по силе влияния изменился и долговая нагрузка переместилась на первое место. Роль социальной ответственности и корпоративного управления в РСЦА выросла.
В работе исследуется взаимное влияние неравенства и денежнокредитной политики (ДКП). В Новую кейнсианскую модель с тремя типами агентов (Three Agent New Keynesian model: THRANK) вводится неоднородность домохозяйств по доступу к финансовому рынку и величине субъективного дисконта. Параметры модели калибруются и оцениваются на основе микроданных (RLMS-HSE, ОБДХ) и макростатистики Российской Федерации. Существование группы закредитованных (с высоким дисконтом будущего) домохозяйств усиливает реакцию макропеременных на шок ДКП, но практически не меняет реакции макропеременных на большинство остальных шоков. Существование группы домохозяйств, не имеющих доступа к финансовому рынку, напротив, слабо влияет на реакцию макропеременных на шок ДКП, но усиливает реакцию макропеременных на остальные шоки. Мы выделили шоки неравенства и обнаружили, что взаимное влияние неравенства потребления и ДКП достаточно слабое. Рост индекса Джини на 1 п. п. за счет шоков неравенства приводит к росту ставки на 0,1 процентного пункта. Рост ставки на 1 п. п. при шоке ДКП приводит к росту индекса Джини на 0,1 процентного пункта. Мы показали, что шоки неравенства, связанные с потреблением более богатых домохозяйств по отношению к потреблению средней группы, вызывают более персистентный отклик всех переменных. Шоки, связанные с потреблением более бедных домохозяйств по отношению к потреблению средней группы, оказывают менее персистентное, но более значительное воздействие на выпуск. В работе показано, что для исследования роли неравенства в бизнес-цикле можно ограничиться одним интегральным показателем неравенства.
Статья посвящена оценке изменения сетевых взаимосвязей в мировой торговле товарами в 2022-2023 гг. с акцентом на три аспекта: изменение позиций России, нейтральных стран-партнеров и стран-антагонистов в сетевой структуре мировой торговли. Анализ производится по данным CEPII BACI на уровне агрегированных торговых потоков между странами. Методология основана на сетевом подходе: страны рассматриваются как вершины, торговые потоки между ними - как ребра, совокупность вершин и ребер - как направленный граф. Исследуются метрики сетевых взаимосвязей для России, Беларуси, прочих стран ЕАЭС, Китая, нейтральных стран и стран-антагонистов, а также для сети в целом. Круг прямых и косвенных взаимодействий России и Беларуси с другими странами после 2022 г. сократился на фоне его расширения для прочих стран ЕАЭС. Значимость России как посредника снизилась, но остается достаточно высокой, а посредническая роль нейтральных стран усилилась. Санкции не привели к полному замыканию России на узком круге торговых партнеров. Глобальная торговая система показала высокую устойчивость: искусственные препоны в торговле в виде санкций активно обходились, что выразилось в увеличении числа торговых связей между странами-антагонистами и нейтральными странами.
В отличие от преобладающего понимания кризисов на рынках акций как трудно прогнозируемых шоков в статье развиваются идеи о кризисах как обыденных процессах, выраженных в частых падениях цен акций и их восстановлении. Для количественной оценки кризисных явлений используются их длительность, глубина просадки и индекс силы, объединяющий оба предыдущих параметра. Оценка кризисов в 71 стране, включая Россию, показала, что на развитых рынках кризисы случаются реже, а их сила меньше, чем на развивающихся. В России число кризисов и их сила с 2008 г. превышали средние показатели развивающихся стран. Значительный вклад в смягчение кризисов вносит дивидендная политика компаний, особенно на стадии восстановления. В России и других развивающихся странах негативное воздействие на общую доходность акционеров оказывает прежде всего фактор ослабления национальных валют и повышенная волатильность курсовой доходности акций. Сила кризисов и их частота отрицательно влияют на капитализацию и финансовую стабильность пенсионных систем. Наш подход показывает, что основным препятствием для роста рынка акций являются не неожиданные краткосрочные шоки, а регулярно повторяющиеся падения и медленное восстановление. Данный фактор необходимо учитывать при разработке мер в сфере финансового регулирования.
Данное исследование мотивировано обширными эмпирическими данными о значимости социальных связей в принятии решений потенциальными мигрантами. Модель предоставляет собой микроэкономическое обоснование устоявшейся в литературе гипотезы, согласно которой на миграционные решения существенно влияет информация о вакансиях на зарубежном рынке труда, получаемая на основе социальных связей. В предлагаемой модели рассматриваются две страны - страна происхождения и страна назначения, - и в каждой стране агенты обмениваются информацией о возможностях трудоустройства посредством сети социальных связей. Информация о вакансиях влияет на перспективы занятости агентов и ожидаемый доход в каждой стране, что, в свою очередь, определяет миграционные решения жителей страны. В модели эти решения являются равновесием по Нэшу соответствующей игры. Мы изучаем влияние социальных сетей на равновесные миграционные решения и, в частности, воздействие незначительного изменения числа социальных связей за рубежом на объем миграционного потока. Используя результаты аналитического анализа и численного моделирования, мы устанавливаем, что даже минимальное увеличение числа социальных связей между странами может привести к существенному росту миграции.
В игре Нэша о разделе доллара (DD) между n участниками разыгрывается имущество стоимостью E. Игроки одновременно называют размер выигрыша, на который они претендуют. Если сумма их требований не превышает E, то каждый получает запрашиваемое; в противном случае - никто ничего не получает. Множество равновесий по Нэшу в игре DD совпадает с симплексом разбиений E в сумму n неотрицательных слагаемых. Однако интуитивно ясно (и эксперименты это подтверждают), что раздел имущества на равные части является наиболее разумным и справедливым. Множество статей посвящено тому, чтобы на уровне математических моделей найти выход из этого противоречия. Благодаря своей простоте игра DD послужила прототипом большого числа задач, при решении которых возникает необходимость модифицировать стандартный инструментарий математической экономики (функции полезности, различные варианты понятия равновесия), с тем чтобы объяснить эмпирические данные, отражающие, как считается, понимание участниками идеи справедливости. В обзоре рассматриваются различные модификации игры DD, в том числе основанные на неэгоистических предпочтениях и правилах банкротства. Рассматриваются равновесия по Нэшу и по Канту (мультипликативные и аддитивные), модели с ограниченными требованиями и со штрафами, а также предпочтения с различными степенями моральности и отвращения к неравенству.
Статистика статьи
Статистика просмотров за 2026 год.
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