В работе исследуется вопрос, являются ли эффективными масштабные вложения в инфраструктуру, не связанные непосредственно с проектами развития производства. Под эффективностью понимается ускорение экономического роста на устойчивой основе. Обзор результатов исследований показывает, что для экономического роста последствия этих вложений имеют сложный нелинейный характер, что обусловлено эволюционным характером эффективности вложений в инфраструктуру. Применение подхода эволюционной экономической политики, полагающей зависимость экономической политики от стадии развития страны, позволяет обосновать следующую гипотезу. Значимое влияние инфраструктуры на рост обнаруживается для сильно отстающих стран (преимущественно работает прямой канал — повышения производительности существующих факторов), где наблюдается критический недостаток инфраструктуры. В этом случае вложения в инфраструктуру могут опережать динамику экономики, способствуя ее ускорению. По мере накопления инфраструктурного капитала снижается его отдача, а эффективность правительства и рынка находится на невысоком уровне. В этом случае влияние инфраструктуры слабое, если страна пытается опираться на институты развитого рынка, и сильное, если страна опирается на институты догоняющего развития. В первом случае оптимальным является следование инфраструктуры за развитием экономики, во втором — опережение. По мере развития страны растет эффективность рынка и правительства, в результате — улучшается работа канала комплементарности (когда происходит приток нового частного капитала). Этот канал ориентирован на новые проекты, освоение территорий, создание новых или модернизацию существующих производств. Кроме того, более эффективное правительство лучше находит и устраняет узкие места развития. Вложения в инфраструктуру могут вновь опережать динамику экономики, обеспечивая ее рост. Для российской экономики, где эффективность правительства и рынка, запас и качество инфраструктурного и человеческого капитала находятся на средних уровнях, а проектов развития производства не хватает, ожидать ускорения роста от вложений в инфраструктуру не приходится.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
Взаимосвязь между государственными расходами и экономическим ростом является одной из ключевых тем макроэкономики со времен Вагнера и Кейнса, рекомендации которых, переставая действовать в определенные моменты истории, давали стимул дальнейшему развитию
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Архипов Р.Ю., Катышев П. К. (2016). Производство электроэнергии в России и ВВП: анализ коинтеграции // Прикладная эконометрика. № 4 (44). С. 38-49. EDN: XGSIYF
2. Вакуленко Е. С., Гурвич Е.Т. (2015). Моделирование механизмов российского рынка труда // Вопросы экономики. Т. 11. С. 5-29. EDN: UXMCZR
3. Исаев А.Г. (2015). Транспортная инфраструктура и экономический рост: пространственные эффекты // Пространственная экономика. № 3. С. 57-73. EDN: VCHKAJ
4. Коломак Е.А. (2011). Эффективность инфраструктурного капитала в России // Журнал Новой экономической ассоциации. № 10. С. 74-93. EDN: NXSUUF
5. Ксенофонтов М. Ю., Широв А.А., Ползиков Д.А., Янтовский А.А. (2018). Оценка мультипликативных эффектов в российской экономике на основе таблиц “затраты-выпуск” // Проблемы прогнозирования. №. 2 (167). С. 3-13. EDN: YLXLFR
6. Кудрин А.Л., Кнобель А. Ю. (2017). Бюджетная политика как источник экономического роста // Вопросы экономики. № 10. С. 5-26. EDN: ZIDOAT
7. Лавриненко П.А., Михайлова Т. Н., Ромашина А.А., Чистяков П.А. и др. (2019). Агломерационные эффекты как инструмент регионального развития // Проблемы прогнозирования. № 3 (174). С. 50-59. EDN: SFXHGX
8. Полтерович В. М. (2017). Толерантность, сотрудничество и экономический рост // Вопросы экономики. № 11. С. 33-49. DOI: 10.32609/0042-8736-201711-33-49 EDN: ZSIXOL
9. Полтерович В., Попов В. (2006а). Эволюционная теория экономической политики. Часть I. Опыт быстрого развития // Вопросы экономики. Т. 7. С. 4-23. EDN: IVVBJG
10. Часть II. Необходимость своевременного переключения // Вопросы экономики. Т. 8. С. 46-64. DOI: 10.32609/0042-8736-2006-8-46-64 EDN: JVIYWF
11. Полтерович В. М. (2016). Институты догоняющего развития (к проекту новой модели экономического развития России) // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. № 5 (47). C. 34-56. EDN: XYLAMH
12. Полтерович В. М. (2020). Реформа государственной системы проектной деятельности, 2018-2019 годы // Terra Economicus. Т. 18. № 1. С. 6-27. EDN: NXFDJB
13. Пономарев Ю. Ю. (2022). Влияние транспортной инфраструктуры на совокупную факторную производительность фирм: оценка для городов России // Экономическая политика. Т. 17. № 1. С. 102-125. EDN: ANGAHA
14. Скрыпник Д.В. (2016). Бюджетные правила, эффективность правительства и экономический рост // Журнал Новой экономической ассоциации. № 2 (30). С. 12-32. EDN: WFAYXF
15. Скрыпник Д.В. (2022). Повышение ставки НДС, государственные расходы, экономический рост и отраслевые эффекты: CGE анализ // Вопросы экономики. № 7. С. 27-45. EDN: XYYOGB
16. Экономическая теория государства: новая парадигма патернализма (2020). А.Я. Рубинштейн, А.Е. Городецкий, Р.С. Гринберг (ред.). СПб.: Алетейя. 424 с.
17. Abdih Y., Joutz F. (2008). The impact of public capital, human capital, and knowledge on aggregate output. IMF Working Papers, 1-48.
18. Agenor P.R., Bayraktar N., El Aynaoui K. (2008). Roads out of poverty? Assessing the links between aid, public investment, growth, and poverty reduction. Journal of Development Economics, 86, 277-295.
19. Agenor P.R., Moreno-Dodson B. (2006). Public infrastructure and growth: New channels and policy implications. The World Bank. EDN: QRSOOP
20. Agenor P.R., Neanidis K. (2006). The allocation of public expenditure and economic growth.
21. Centre for Growth and Business Cycle Research. Economic Studies, University of Manchester, Discussion Paper Series, 069.
22. Ahmed V., Abbas A., Ahmed S. (2013). Public infrastructure and economic growth in Pakistan: A dynamic CGE-microsimulation analysis. In: Infrastructure and economic growth in Asia, 117-143. DOI: 10.1007/978-3-319-03137-8_5
23. Apurv R., Uzma S.H. (2020). The impact of infrastructure investment and development on economic growth on BRICS. Indian Growth and Development Review, 14, 1, 122-147.
24. Arslanalp S., Bornhorst F., Gupta S. (2011). Investing in growth. SSRN: 1886487.
25. Aschauer D.A. (1989). Is public expenditure productive? Journal of Monetary Economics, 23, 2, 177-200.
26. Aschauer D.A., Lachler U. (1998). Public investment and economic growth in Mexico. The World Bank, 1964.
27. Barro R.J. (1990). Government spending in a simple model of endogenous growth. Journal of Political Economy, 98, 5, Part 2, S103-S125.
28. Baum A., Gueorguiev N., Honda J., Miyamoto H., Walker S. (2020). Growth impact of public investment and the role of infrastructure governance. In: Well Spent: How strong infrastructure governance can end waste in public investment. International Monetary Fund. DOI: 10.5089/9781513511818.071 ISBN: 978-1-5135-1181-8
29. Burnside C., Dollar D. (2000). Aid, policies, and growth. American Economic Review, 90, 4, 847-868. EDN: DRWNEN
30. Calderon C., Moral-Benito E., Serven L. (2015). Is infrastructure capital productive? A dynamic heterogeneous approach. Journal of Applied Econometrics, 30, 2, 177-198.
31. Demetriades P. O., Mamuneas T.P. (2000).Intertemporal output and employment effects of public infrastructure capital: Evidence from 12 OECD economies. The Economic Journal, 110, 465, 687-712. EDN: DYGXSD
32. Dessus S., Herrera R. (2000). Public capital and growth revisited: A panel data assessment. Economic Development and Cultural Change, 48, 2, 407-418. EDN: FMRQJX
33. Devarajan S., Swaroop V., Zou H. (1996). The composition of public expenditure and economic growth. Journal of Monetary Economics, 37, 2, 313-344.
34. Duggal V.G., Saltzman C., Klein L.R. (1999). Infrastructure and productivity: A nonlinear approach. Journal of Econometrics, 92, 1, 47-74. EDN: GXGKZJ
35. Everaert G. (2003). Balanced growth and public capital: An empirical analysis with I (2) trends in capital stock data. Economic Modelling, 20, 4, 741-763. EDN: FHJMAL
36. Fedderke J.W., Bogetic Z. (2009). Infrastructure and growth in South Africa: Direct and indirect productivity impacts of nineteen infrastructure measure. Manuscript, DPRU Conference.
37. Furceri D., Li B.G. (2017). The macroeconomic (and distributional) effects of public investment in developing economies.International Monetary Fund.
38. Futagami K., Morita Y., Shibata A. (1993). Dynamic analysis of an endogenous growth model with public capital. The Scandinavian Journal of Economics, 95 (4), 607-625.
39. Graham D.J. (2007). Agglomeration Economies and transport investment. Discussion paper no. 11. Joint Transport Research Center. OECD, International Transport Forum. 23 p.
40. Hamermesh D. S., Pfann G.A. (1996). Adjustment costs in factor demand. Journal of Economic Literature, 34, 3, 1264-1292. EDN: CICDAT
41. Hansen H., Tarp F. (2000). Aid effectiveness disputed. Journal of International Development, 12, 3, 375-398.
42. Henderson D., Ullah A. (2005). A nonparametric random effects estimator. Economics Letters, 88, 3, 403-407.
43. Holtz-Eakin D. (1992). Public-sector capital and the productivity puzzle. National Bureau of Economic Research, w4122.
44. Holts-Eakin D. (1994). Public-sector capital and the productivity puzzle. Review ofEconomics & Statistics, 76, 1, 12-21.
45. Isaksson A. (2010). Public capital, infrastructure and industrial development. United Nations Industrial Development Organization.
46. Izquierdo M.A., Lama R., Pablo Medina J., Puig J., Riera-Crichton D., Vegh Gramont C.A. et al. (2019). Is the public investment multiplier higher in developing countries? An empirical exploration.International Monetary Fund.
47. Johnson C. (1982). MITI and the Japanese miracle: The growth of industrial policy, 1925-1975. Stanford university press.
48. Kalaitzidakis P., Kalyvitis S. (2004). On the macroeconomic implications of maintenance in public capital. Journal of Public Economics, 88, 3-4, 695-712.
49. Lensink R., White H. (2001). Are there negative returns to aid? Journal of Development Studies, 37, 6, 42-65. EDN: GXGBDZ
50. Lofgren H., Robinson S. (2004). Public spending, growth, and poverty alleviation in Sub-Saharan Africa: A dynamic general equilibrium analysis. Purdue University, Center for Global Trade Analysis, Global Trade Analysis Project Conference papers, 331292.
51. Lucas Jr.R.E. (1988). On the mechanics of economic development. Journal ofMonetary Economics, 22, 1, 3-42.
52. Lynde C., Richmond J. (1992). The role of public capital in production. The Review ofEconomics and Statistics, 74, 1, 37-44.
53. MacDonald R. (2008). An examination of public capital’s role in production. SSRN: 1371042.
54. Mamatzakis E. C. (2007). EU infrastructure investment and productivity in Greek manufacturing. Journal of Policy Modeling, 29, 2, 335-344.
55. Morrison C.J., Schwartz A. E. (1996). Public infrastructure, private input demand, and economic performance in New England manufacturing. Journal of Business & Economic Statistics, 14, 1, 91-101.
56. Nadiri M.I., Mamuneas T. P. (1994). Infrastructure and public R&D investments, and the growth of factor productivity in US manufacturing industries. National Bureau of Economic Research, w4845.
57. NUnez-Serrano J.A., Velazquez F.J. (2017). Is public capital productive? Evidence from a metaanalysis. Applied Economic Perspectives and Policy, 39, 2, 313-345. EDN: YFJYBW
58. Ovadia J.S., Wolf C. (2018). Studying the developmental state: theory and method in research on industrial policy and state-led development in Africa. Third World Quarterly, 39, 6, 1056-1076.
59. Ramey V. A. (2020). The macroeconomic consequences of infrastructure investment. National Bureau of Economic Research, w27625.
60. Reinikka R., Svensson J. (2002). Coping with poor public capital. Journal of Development Economics, 69, 1, 51-69. EDN: DZXYRP
61. Rodriguez F. (2007). Have Collapses in Infrastructure Spending Led to Cross-Country Divergence in Per Capita GDP? UN Department of Economic and Social Affairs (DESA) Working Papers, 52, UN, New York. DOI: 10.18356/19c431c7-en
62. Romer P. M. (1986). Increasing returns and long-run growth. Journal of Political Economy, 94, 5, 1002-1037.
63. Tsoukis C., Miller N.J. (2003). Public services and endogenous growth. Journal ofPolicy Modeling, 25, 3, 297-307.
64. Valila T. (2020). Infrastructure and growth: A survey of macro-econometric research. Structural Change and Economic Dynamics, 53, 39-49. EDN: OETUJL
65. Venables A.J. (2007). Evaluating urban transport improvements: Cost-benefit analysis in the presence of agglomeration and income taxation. Journal of Transport Economics and Policy, 41 (2), 173-188.
66. Wade R. (1990). Governing the market: Economic theory and the role of government in East Asian Industrialization. Princeton: Princeton University Press.
67. Zhao Z., Kanamori T. (2007). Infrastructure and regional development in the People’s Republic of China. ADBIDiscussion Paper, 69.
Выпуск
Другие статьи выпуска
Большинство исследований об оптимальном уровне цели по инфляции указывают на необходимость поддержания центральным банком полной стабильности цен в экономике. В то же время мировой опыт таргетирования инфляции, а также разноплановая коммуникация центральных банков указывают на неоднородность уровней целей по инфляции и многообразие факторов их выбора. В данной работе рассматривается широкий спектр подходов к оценке наиболее подходящего для экономики уровня цели по инфляции. Систематизация мировой практики и теории денежно- кредитной политики, а также результаты исследований, проведенных в рамках Обзора денежно- кредитной политики Банка России, свидетельствуют о значительных преимуществах потенциального снижения уровня цели по инфляции в России в будущем с текущих 4%. Однако, как отмечает Банк России в своей официальной коммуникации, оценка целесообразности и сроков снижения уровня цели по инфляции возможны после стабилизации инфляции вблизи 4% и снижения общей экономической неопределенности
Инфляция в мире в 2021–2023 гг. оказалась неожиданно высокой — это самый серьезный эпизод глобального роста цен с нефтяных шоков 1970-х годов. В ответ на это центральные банки постепенно повышали ставки, и к концу 2023 г. инфляция существенно затормозилась. Но центральным банкам пришлось признать, что было сделано несколько ошибок, в том числе со слишком поздним стартом роста ставок (ФРС и ЕЦБ — только с весны 2022 г.), неточными моделями оценки инфляции и слишком большими опасениями по поводу потенциальной рецессии. В статье обсуждаются вопросы вклада спроса и предложения в инфляцию США, Европы и России, оценивается скорость реакции центрального банка на повышенный рост цен и предлагается несколько выводов для центральных банков. Главные задачи на будущее — применять более широкие ансамбли моделей, более оперативно реагировать на инфляционные процессы и не игнорировать исторических данных, которые могут казаться слишком устаревшими
В статье рассматриваются два подхода к анализу влияния демографической ситуации на краткосрочную и долгосрочную равновесные ставки. В рамках традиционного подхода равновесная ставка определяется динамикой «реальных» переменных, а демографические факторы влияют на нее через баланс между сбережениями и инвестициями. Наблюдаемое снижение реальных ставок в мире объясняется, в том числе, демографическими причинами: снижением темпов роста населения и его старением. Согласно макрофинансовому подходу, который в последние годы активно развивается главным образом усилиями исследователей из Банка международных расчетов, традиционная точка зрения переоценивает степень снижения долгосрочных реальных равновесных естественных ставок. Сторонники макрофинансового подхода считают, что, учитывая влияние финансового цикла, снижение долгосрочных равновесных ставок менее выражено, так как его основной причиной является смена режимов денежно-кредитной политики, а не «реальные» факторы. Более того, упомянутые демографические тенденции влияют и на финансовый цикл, поэтому косвенно сказываются на краткосрочной равновесной (нейтральной) ставке. Исторически для России — как для крупного экспортера энергоресурсов — более значимы факторы реальной экономики, а значит, и традиционного подхода. По мере развития финансового сектора все более актуальным становится макрофинансовый подход. Тем не менее, оценки динамики долгосрочной равновесной ставки в рамках как традиционного, так и макрофинансового подхода для России будут близки друг к другу
The monetary policy of the central bank is considered in two regimes: the monetary-dominant regime and the fiscally-dominant regime. The article shows the reasons and conditions for the transition of central banks to monetary policy following the dominant fiscal regime. This transition allows the central bank to include fiscal components in its monetary policy that affect the rate of inflation, the dynamics of real interest rates, the state of the primary budget deficit/surplus, the cost of servicing government and corporate debt, and the rise/decrease in longterm bond yields. Under the dominant fiscal regime, the central bank must first lower real interest rates, which can reduce the cost of servicing public debt. The central bank must keep the debt (relative to GDP) at a level at which price increases in the economy are always relative to the real cost of servicing the public debt or the present value of taxes collected minus all budget expenditures. The central bank can reduce inflation by redistributing real payments across the maturities of government debt. Risks of the fiscally-dominant regime arise as a result of erroneous monetary policy and the absence of the necessary fiscal components in the macroeconomic forecast of the central bank
Рассматривается денежно- кредитная политика центрального банка в двух режимах: режиме монетарного и фискального доминирований. В статье показаны причины и условия перехода центральных банков к денежно- кредитной политике, следующей режиму фискального доминирования. Этот переход позволяет центральному банку включать в свою денежно-кредитную политику фискальные компоненты, воздействующие на темпы роста инфляции, динамику реальных процентных ставок, состояние первичного дефицита/профицита бюджета, стоимость обслуживания государственного и корпоративного долгов, а также рост/снижение доходности долгосрочных облигаций. В условиях режима фискального доминирования центральный банк должен сначала снизить реальные процентные ставки, способные уменьшить стоимость обслуживания государственного долга. Центральный банк должен удерживать долг (по отношению к ВВП) на таком уровне, при котором рост цен в экономике всегда соотносится с реальной стоимость обслуживания государственного долга или текущей стоимостью собираемых налогов за вычетом всех бюджетных расходов. Центральный банк может снизить инфляцию за счет перераспределения реальных выплат по срокам погашения государственного долга. Риски фискального доминирования возникают в результате ошибочной денежно- кредитной политики, отсутствия в макроэкономическом прогнозе центрального банка необходимых фискальных компонентов.
В работе приводится пример применения гедонического метода корректировки индексов цен, учитывающий влияние изменений качества товаров на их потребительскую стоимость. Метод, первые попытки применения которого относятся к началу ХХ в. и который был окончательно оформлен Грилихесом в 1961 г., позволяет разделить наблюдаемое изменение цены на часть, определяемую инфляционными процессами, и на часть, связанную с изменениями в потребительских качествах товаров. В зарубежной литературе метод получил широкое освещение, он был применен к ценам различных товаров: от потребительской электроники до стоимости билетов на авиарейсы. В настоящее время метод часто применяется для изучения рынка недвижимости. В то же время в отечественной литературе сравнительно мало работ по данной теме. В настоящей работе авторы сделали попытку применить гедонический метод к ценам на потребительскую электронику (портативные персональные компьютеры, ноутбуки) и подержанные автомобили. Также авторами представлены обновленные результаты из опубликованных ранее работ, касающиеся мобильных телефонов и телевизоров. Применение метода показало, что полученные с его помощью индексы цен, учитывающие изменения качества, статистически значимо отличаются от индекса средних наблюдаемых цен
The technology sector has been showing a constant increase in the number of M&A transaction over the last years, setting record in both deal volume and value. For many companies, this is the only way to obtain the unique resources and build capacity necessary to succeed in the fast-paced business environment. The current paper investigates whether the strategic deals, which have been driving the technology sector over the last decade, can be considered value- creating and had a positive impact on the acquirers’ long-term fi nancial performance. To analyze the changes in the performance of bidding companies both univariate and multipleregression analyses were performed. The results show that overall the acquiring companies could not achieve profi table growth and fully capture value and the benefi ts of M&A. The acquirers showed rather a deterioration in post-acquisition profi tability, effi ciency, and growth. The focus (international and industrial) was associated with the best results in terms of both profi tability and growth, while the largest increase in post-event growth rates was achieved by the companies from the emerging markets and in the first years following the completion of the deal.
Статья посвящена проблеме количественной оценки отраслевых эффектов цифровизации экономики. Описан мировой опыт оценки влияния цифровой трансформации на экономический рост. Предложена и апробирована на панели промышленно развитых экономик методика оценки отраслевых эффектов цифровизации, основанная на модифицированном подходе ОЭСР, который ранее использовался международными экспертами и Минэкономразвития России на макроуровне. Этот подход предполагает эконометрические оценки влияния на основе панельных регрессий динамики индикаторов экономической политики (в том числе цифровизации) на компоненты особым образом дезагрегированной производственной функции. Ключевое преимущество этого подхода состоит в том, что он представляет рост ВВП (в нашем подходе — отраслевого выпуска) как сумму отдельных и независимых компонентов предложения (капиталоемкость выпуска, вовлеченность рабочей силы и совокупная факторная производительность (TFP)), что позволяет сначала оценить эффект влияния цифровизации на каждый компонент отдельно, а затем с помощью взвешивания оценок и их суммирования со вкладом TFP, определить общее влияние цифровизации на рост выпуска секторов. Переход при оценке эффектов на уровень секторов стал возможен благодаря недавнему включению в базу EU KLEMS отраслевых показателей цифровизации по 40 секторам 30 стран в период 1995–2019 гг. Полученные при апробации предварительные оценки влияния цифровизации на рост отраслевого выпуска (по десяти отобранным секторам) позволяют отметить серьезную дифференциацию эффектов по видам экономической деятельности, а также указать на некоторые возможности усиления результативности внедрения цифровых технологий при проведении экономической политики в России с учетом описанных в статье некоторых характеристик структуры ее экономики
В России процесс поступления в вузы в 2021–2022 гг. был связан с высокими рисками для абитуриентов. Многие абитуриенты вплоть до самого конца приемной кампании — до момента публикации списков поступивших — не могли быть уверены, что они приняты на программу, куда принесли «согласие на зачисление». В настоящей статье анализируется основанная на динамической версии алгоритма Гэйла–Шепли централизованная система распределения абитуриентов. Главным плюсом предлагаемой системы является намного меньшая неопределенность для абитуриентов. Если абитуриент выбрал некоторую программу, он может быть уверен, что ему предложат место на этой программе ранее, чем абитуриентам с меньшим числом баллов. Как мы объясняем, такие правила приема стимулируют абитуриентов выбирать образовательные программы, в первую очередь исходя из своих интересов и пользы для общества, а не из необходимости поступить хотя бы куда-то. Для практической реализации самым важным является вопрос скорости сходимости данного алгоритма, чему и посвящена настоящая статья. Мы приводим результаты моделирования предлагаемой системы на синтетических данных и исследуем случаи, мешающие быстрому распределению абитуриентов по программам. В статье также будет представлено несколько предложений. как ускорить сходимость алгоритма в реальной ситуации. Мы рассматриваем нашу статью в первую очередь как аналитический материал в интересах государства (policy paper) — академическое сообщество может и должно принимать участие в разработке правил приема в вузы
Настоящая статья посвящена анализу факторов, влияющих на участие субъектов малого и среднего предпринимательства в двухуровневом механизме поддержки, в рамках которого госбанки предоставляли конечным получателям льготные кредиты, частичные гарантии и гибридный инструмент (100%-ная гарантия со льготным фондированием от Банка России). В существующей исследовательской литературе преимущественно рассматривается одноуровневый механизм государственной поддержки, в то время как вопросы функционирования двухуровневой системы остаются малоизученными. С учетом специфики изучаемого механизма поддержки в значительной степени был пересмотрен набор факторов, влияющих на участие компаний в программах поддержки. Для количественной оценки использовалась классическая логит- модель, однако, с учетом того что в структуре данных выявлены «редкие события», регрессии были переоценены с использованием двух модификаций (relogit, fi rthlogit). Анализ показал, что государственные банки в целом обладают низкими стимулами к обслуживанию новых ниш и использованию альтернативных кредитных технологий. При этом сам же механизм государственной поддержки требует значительной корректировки.
Целью работы является определение влияния социального капитала членов советов директоров, формирующегося за счет различных типов связей, на устойчивость компаний к экзогенным шокам. Рассмотрены три типа связи: профессиональные, международные и политические. Используя данные крупнейших нефинансовых компаний России, включенных в индекс широкого рынка Московской биржи с 2007 по 2020 г., была проанализирована роль социального капитала в обеспечении устойчивости в периоды трех шоков: мирового финансового кризиса 2008–2009 гг., сырьевого кризиса и введения санкций в 2014–2015 гг. и кризиса, вызванного пандемией COVID-19 в 2020 г. Результаты оценивания методом наименьших квадратов моделей с фиксированными эффектами свидетельствуют о различном влиянии рассматриваемых связей в периоды кризисов на устойчивость компаний, определяемую как стандартное отклонение рентабельности активов. Результаты свидетельствуют об устойчивом негативном влиянии рассматриваемых кризисов, кроме кризиса, вызванного пандемией COVID-19. Социальный капитал членов совета директоров по-разному влиял на устойчивость компаний в периоды данных кризисов. Профессиональные связи ослабляли влияние мирового финансового кризиса. Политические и профессиональные связи усиливали негативный эффект кризиса 2014– 2015 гг. Таким образом, в данном вопросе важную роль играет природа кризиса
In this paper, we analyse the strategic order of athletes in sports relays. It is generally believed that the strongest athlete should perform the last. In sports, ‘choking under pressure’ is a major phenomenon that manifests in athletes’ performance decrement when faced the stressful conditions. We focus on the pressure the athletes experience when their team is lagging behind the competitor in accuracy-based relays. In theoretical models, we found that choking under pressure has an impact on strategic decisions on team formation when teams consist of players with differentiated skills. Without ‘choking under pressure’, teams are indifferent to athletes’ order. If all athletes experience the same magnitude of performance decrements, the strictly dominant strategy is: a stronger athlete starts and a weaker athlete fi nishes the race. For the case of differentiated performance decrements, we fi nd the optimal strategy as a function of those decrements. The conventional wisdom strategy “Weaker to start, stronger to fi nish” is strictly dominant only when the resilience of a strong player is high enough and the performance decrement is much lower than a weak player’s
В условиях нарастающего напряжения в мировой политике и введения торговых барьеров актуальной задачей становится разработка новых инструментов для оценки их последствий. В данной работе представлена агент-ориентированная модель торговых вой н, описывающая взаимодействие организаций в различных странах, созданная на основе детализированной статистики по отраслям. В процессе динамического моделирования воспроизводятся изменения в выпуске и поставках организаций под действием торговых ограничений. Представлены результаты расчетов на разработанной модели и сравнение прогнозов различных модельных комплексов с реальными последствиями торговых вой н между США и Китаем в 2018 г., блока западных стран против России в 2022 г. В рамках расчетов были рассмотрены четыре сценария: 1) базовый, 2) новые ограничения между США и Китаем, 3) более серьезные санкции против Китая и России со стороны ЕС и США, 4) глобальная торговая вой на. Во втором сценарии отклонение ВВП США и Китая от базового прогноза не превосходит 0,5%. В третьем сценарии число вовлеченных стран увеличивается и падение ВВП в них относительно базового прогноза ожидается на уровне 0,7–1,0%. В четвертом сценарии вся мировая экономика испытывает серьезное замедление. С наиболее тяжелыми последствиями сталкивается Евросоюз, и экономики этих стран уходят в рецессию
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