Научный архив: статьи

Актуальность настоящей статьи обусловлена постоянно изменяющейся в современных условиях миграционной ситуацией, что вызвало необходимость объективного рассмотрения влияния трудовой миграции на сбалансированное функционирование рынка труда в российских регионах. Анализ, проведенный на основе применения системного, сравнительного, экономико-статистического методов, позволил сделать выводы о том, что несмотря на большую роль трудовых мигрантов в обеспечении рабочей силой экономик регионов России, их использование недостаточно направлено на сбалансированное, эффективное развитие рынка труда. Выявлены факторы и проблемы, влияющие на формирование трудовых ресурсов регионов, показаны основные направления потоков трудовых мигрантов, разработаны предложения, направленные на регулирование трудовой миграции и совершенствование миграционной политики РФ

Цель - пространственная диагностика развития промышленного туризма как одного из направлений реновации легкой промышленности. Материалы и методы. Проанализированы данные официальной статистики и экспертного опроса о развитии промышленного туризма по регионам России, определена доля предприятий легкой промышленности, участвующих в развитии туризма. Результаты и обсуждение. Легкая промышленность является проблемной, но востребованной и динамично развивающейся отраслью российской экономики. Одним из перспективных механизмов ее структурной и территориальной реновации является промышленный туризм, который позволяет формировать бренды регионов, популяризировать продукцию, привлекать инвесторов, покупателей и работников. Выявлены риски и угрозы, которые препятствуют внедрению туристической деятельности на предприятиях легкой промышленности, среди них дополнительная нагрузка на персонал, усложнение отчетности, технологическое обустройство безопасного пребывания посетителей. Экспертный опрос показал, что существует ряд специфических проблем для развития туризма на малых предприятиях, преобладающих в легкой промышленности. Выводы. Проведенное исследование показало, что промышленный туризм является новым и перспективным направлением для некоторых отраслей экономики, в том числе легкой промышленности, но есть скрытые проблемы, которые необходимо учитывать при планировании. Выявлены устойчивые тенденции и реальные возможности для перехода легкой промышленности на новый уровень развития с учетом открытости и доступности для потенциальных инвесторов и потребителей.

Качество жизни населения находится в фокусе внимания многих наук, в том числе социально-экономической географии, которая рассматривает данную категорию в региональном аспекте, исследуя территориальные общности людей (социум), сформировавшийся в границах конкретных регионов. Ключевыми составляющими качества жизни выступают материальное благополучие, комфортность и безопасность среды жизнеобитания, ожидаемая продолжительность жизни, но наиболее значимой признается физическое и социальное здоровье человека. Медицинская география как особая ветвь общественной географии призвана всесторонне и комплексно исследовать данную проблематику. Здоровье каждого человека и социума в целом является важнейшей ценностью государства, поэтому сохранение здоровья населения и здоровьесберегающая политика находятся в числе приоритетных целей развития нашей страны. В статье представлен пространственный анализ заболеваемости населения социально опасным заболеванием - туберкулезом, который подвержен влиянию ряда факторов, среди которых важнейшими выступают природно-климатические и социально-экономические. Цель исследования заключается в пространственном анализе распространения заболевания в разрезе субъектов РФ, выявлении его динамики, а также степени влияния различных факторов. Диагностика проведена на основе данных официальной статистики посредством математических, картографических, аналитических методов и подходов. В статье раскрываются территориальные особенности заболеваемости туберкулезом (минимальный и максимальный показатели различаются почти в 15 раз). Проведена группировка регионов, рассчитаны коэффициенты корреляции между заболеваемостью активным туберкулезом и различными группами факторов, наиболее значимые из которых представлены в статье. Расчеты доказали, что ни один из факторов не показал высокую степень зависимости. Следовательно, не каждый в отдельности, а вся совокупность факторов определяет уровень заболеваемости туберкулезом. Выявлено, что при общей тенденции снижения показателя в восточных регионах страны сохраняется высокий уровень заболеваемости, а значит, и повышенный риск заражения. Таким образом, региональная политика, нацеленная на здоровьесбережение, должна включать не только меры по борьбе с болезнью, но и систему предотвращения и профилактики, в том числе и информационную работу с населением.

Феномен браконьерства представляет собой сложное явление, на которое влияют самые разные факторы, включая моральные, социальные, экономические и пр. Понимание причин браконьерства имеет не только научное, но и важное практическое значение. Для изучения влияния социально-экономических факторов на незаконную охоту мы сравнили регионы в РФ, сопоставив их показатели социально-экономического развития с долей незаконно добытых копытных и пушных зверей. Оказалось, эта доля существенно отличается между регионами, что подтверждено статистически. Кроме того, копытные звери - более привлекательный объект для браконьеров. Для изучения причин браконьерства мы выбрали несколько социально-экономических факторов: региональный валовой внутренний продукт (ВВП), персональные доходы жителей, индекс потребительских цен на товары и услуги, численность населения региона, доля сельских жителей и доля лиц с охотничьим билетом среди всего населения региона, а также показатель густоты автомобильных дорог. В результате установлены несколько достоверных предикторов (доля лиц с охотничьим билетом, доля сельских жителей, персональные доходы жителей и региональный ВВП), однако полученные модели объясняют очень незначительную долю дисперсии. Таким образом, наши результаты подтверждают вывод об очень сложной природе браконьерства, так, мы не смогли объяснить этот феномен через набор нескольких, казалось бы, очевидных переменных, как это сделано для некоторых других стран.

В статье представлены результаты исследования современных тенденций киберпреступности в федеральных округах и субъектах РФ. Авторы отмечают, что эффективное предупреждение киберпреступности требует исследования ее характеристик не только на общероссийском, но и на региональном уровне, что позволит определить специфику криминальной пораженности регионов, осуществить их ранжирование, обусловит выявление проблем обеспечения региональной безопасности в различных субъектах РФ и своевременную выработку научно обоснованных рекомендаций по совершенствованию мер, направленных на снижение криминальной пораженности регионов.

В числе основных современных тенденций киберпреступности авторы называют последовательный рост киберпреступлений как в целом по России, так и во всех ее федеральных округах на фоне общего снижения преступности; высокий уровень латентности и низкий уровень раскрываемости. Отмечается увеличение фактов участия в киберпреступности организованных преступных сообществ, увеличение материального ущерба киберпосягательств и появление новых форм угроз. Установлена выраженная территориальная дифференциация киберпреступности, обусловленная совокупным влиянием демографических, социокультурных, организационных и технологических факторов.

Целью работы является оценка роли цифровых технологий как стратегического фактора регионального развития с точки зрения теории стратегии и методологии стратегирования академика В. Л. Квинта. Описаны проблемы формирования, развития и измерения процессов, связанных с цифровой экономикой. В основе анализа лежит концепция трех уровней развития цифровой экономики и цифрового неравенства регионов. Анализ статических данных по регионам РФ по показателям, характеризующим уровень доступности интернета и использования цифровых технологий, результаты расчетов по различным многофакторным методикам позволили авторам обосновать необходимость создания комплексной методики оценки уровня проникновения цифровых технологий в экономику региона для целей стратегирования. Понимание механизмов перехода доступности цифровых технологий в экономические показатели регионального роста позволит использовать возможности цифровизации для обеспечения конкурентоспособности на региональном, национальном и мировом уровнях. Необходимо формирование целостного представления о регионе как субъекте стратегирования экономического развития, которое будет соответствовать базовым принципам создания и развития цифровой экономики.

На основе данных о среднедушевых потребительских расходах и доходах населения за период 2000-2022 гг. проводится оценка функций потребления в регионах Дальневосточного федерального округа, на базе которой рассчитываются краткосрочные и долгосрочные мультипликаторы потребления. Для оценки предельной склонности к потреблению использовались стандартная кейнсианская функция потребления и функция перманентного дохода М. Фридмана. Для обеих функций выявлена незначимость статистических оценок для Магаданской области и Чукотского автономного округа. Это указывает не только на отсутствие измеримой взаимосвязи между потреблением и доходом в данных субъектах федерации, но и на отсутствие мультипликативных эффектов, генерируемых экономиками этих регионов. Для всех остальных субъектов федерации обосновано, что объем текущего потребления определяется не только текущим доходом, но и сложившейся тенденцией потребления. Оценены мультипликаторы автономных расходов регионов с учетом поправок на региональный ввоз потребительских товаров. Показано, что мультипликаторы, рассчитанные на основе потребительской функции Кейнса, близки по значениям к долгосрочным мульти- пликаторам, оцененным по функции перманентного дохода. Выявлено, что наибольшим мультипликативным эффектом в долгосрочной перспективе обладает Хабаровский край, где удельный вес расходов на локально производимые товары и услуги наибольший среди всех субъектов ДФО РФ. Наименьшие значения мультипликаторов характерны для Еврейской автономной области и Камчатского края. Также выявлено, что регионы с наибольшими (наименьшими) значениями краткосрочного мультипликатора не всегда характеризуются наибольшими (наименьшими) значениями долгосрочного мультипликатора.

Представлен обзор ключевых эконометрических моделей, адаптированных для анализа процессов в странах с неоднородной освоенностью территорий и различиями в социально-экономической и институциональной структурах. Рассматриваются модели и их модификации, учитывающие территориальную неоднородность. Приводится описание методологии и результатов исследований, использующих пространственные эконометрические подходы к анализу российских данных.

В начале 2020-х гг. в России увеличивается дефицит квалифицированной рабочей силы. Официальных статистических данных становится недостаточно для оценки состояния рынка труда. Благодаря повсеместному распространению использования сети Интернет поиск работников и работодателей в большей степени переместился в цифровую сферу в форме публичных вакансий и резюме. Новые источники информации на основе технологии больших данных позволяют существенно дополнять картину современного состояния и функционирования российского рынка труда в региональном разрезе. В данном исследовании в качестве источника используется агрегированная база данных 3 основных площадок по онлайн-рекрутменту. В статье рассмотрена дифференциация регионов по спросу на рабочую силу, который был изучен в следующих разрезах: метод занятости, квалификация, сфера экономики и опыт. Спрос на рабочую силу по данным базы данных публичных вакансий имеет сильные региональные различия. При этом они носят не хаотичный характер, а подчиняются географическим закономерностям согласно основным осям регионализации России и прежде всего по направлениям Центр - Периферия (метод занятости и квалификация) и староосвоенный Запад - слабоосвоенный Восток (сфера экономики и опыт работы). Остальные оси регионализации в спросе на рабочую силу практически не проявляются. При этом корреляции региональной структуры спроса на рабочую силу с данными Росстата о структуре занятых по ОКВЭД-2 не выявлено. Основными факторами, определяющими структуру спроса на рабочую силу в регионах, являются структура региональной экономики и плотность населения.

География инноваций позволяет выявлять пространственные паттерны создания, внедрения и распространения новых технологий, но с развитием коммуникаций возникает иллюзия незначимости пространства. В соответствии с целью исследования, в статье показано, что разработки искусственного интеллекта, как одной из прорывных технологий, не могут быть повсеместными. Они будут концентрироваться в центрах с высоким инновационным потенциалом, где выше интенсивность потоков и перетоков знаний, в том числе неявных. В России образование в сфере искусственного интеллекта можно получить в 21 регионе, исследования ведутся в 35, а разрабатывают технологию в 40. В статье предложен рейтинг регионального потенциала для создания технологий искусственного интеллекта, оценивающий научно-технологическое развитие и плотность основных элементов региональной инновационной экосистемы в сфере искусственного интеллекта. Рейтинг показывает высокую концентрацию потенциала в крупнейшей агломерации, Москве, и нескольких регионах - креативных ядрах: Московской области, Санкт-Петербурге, Республике Татарстан и Новосибирской области. Выделены 16 креативно-акцепторных центров, способных как создавать, так и внедрять некоторые технологии искусственного интеллекта (Свердловская, Нижегородская, Челябинская, Самарская, Томская, Ростовская области, Краснодарский край и др.), преимущественно акцепторные центры, использующие передовые производственные технологии искусственного интеллекта (23 региона) и 41 регион с минимальным потенциалом. Регионы-лидеры могут получить приоритетное внимание и финансирование. В акцепторных регионах преимущество может быть отдано поддержке автоматизации производств, а в отстающих - повышению восприимчивости населения к цифровым технологиям.

Введение. Статья посвящена разработке подхода к управлению устойчивым развитием регионального бизнеса ТЭК 4.0 и рекомендаций для перехода регионов России к новому качеству цифрового экономического роста. Влияние управленческих факторов устойчивого развития регионального бизнеса ТЭК 4.0 на качество цифрового экономического роста в регионах России определяется методом регрессионного анализа. На основе прогрессивного опыта топ-15 регионов России с наиболее высоким качеством экономического роста в 2023 г. составлена экономико-математическая модель. Теоретическая значимость модели в том, что она раскрыла причинно-следственные связи изменения качества цифрового экономического роста в регионах России. Главный результат состоит в разработке подхода к управлению устойчивым развитием регионального бизнеса ТЭК 4.0. В соответствии с ним предложены рекомендации по совершенствованию управления устойчивым развитием регионального бизнеса ТЭК 4.0. Практическая значимость результатов исследования состоит в том, что раскрыта перспектива перехода регионов России к новому качеству цифрового экономического роста к 2030 г., что способствует повышению предсказуемости и позволяет усовершенствовать практику планирования и прогнозирования изменения качества цифрового экономического роста в регионах России. Управленческая значимость авторских рекомендаций связана с тем, что они обеспечат переход регионов России к новому качеству цифрового экономического роста.

Материалы и методы. Влияние управленческих факторов устойчивого развития регионального бизнеса ТЭК 4.0 на качество цифрового экономического роста в регионах России определяется в статье методом регрессионного анализа. Используются новейшие из доступных эмпирических данных, актуальных на 2024 г. В выборку исследования вошли топ-15 регионов России с наиболее высоким качеством экономического роста в 2023 г., согласно рейтингу RIA (2024). Качество экономического роста в регионах России измерено также с помощью ВРП с опорой на статистику Rosstat (2024), на базе которой определен темп экономического роста, и с помощью уровня цифровизации региональной экономики по оценке National Research University Higher School of Economics (2024). В качестве показателя устойчивости развития регионального бизнеса ТЭК 4.0 выступает объем отгруженной продукции в ТЭК из материалов Rosstat (2024). Методология исследования предполагает проведение факторного анализа каждой из характеристик качества цифрового экономического роста в регионах России (QGRR) от реализации всей совокупности мер управления устойчивым развитием регионального бизнеса ТЭК 4.0 (SDFEC4.0). Также составляется прогноз перехода регионов России к новому качеству цифрового экономического роста до 2030 г. (до окончания «десятилетия действий») и предлагаются рекомендации по совершенствованию управления устойчивым развитием регионального бизнеса ТЭК 4.0 для воплощения этого прогноза на практике.

Результаты исследования. Для определения влияния управленческих факторов устойчивого развития регионального бизнеса ТЭК 4.0 на качество цифрового экономического роста в регионах России проведен регрессионный анализ данных, позволивший составить эконометрическую модель, свидетельствующую о том, что при росте доли бизнес-структур ТЭК 4.0, использующих ERP-системы, на 1% качество жизни повышается на 0,172 балла, темп экономического роста возрастает на 0,803%, устойчивость развития регионального бизнеса ТЭК 4.0 увеличивается на 0,017 трлн руб., но уровень цифровизации региональной экономики сокращается на 0,234 балла. На основании предложенной модели разработан подход к управлению устойчивым развитием регионального бизнеса ТЭК 4.0, поддерживающий переход регионов России к новому качеству цифрового экономического роста. В этом подходе в качестве главных мер управления устойчивым развитием регионального бизнеса ТЭК 4.0 выступает рост активности использования ERP-систем, геоинформационных систем, IoT, облачных сервисов и Больших данных, так как это обеспечивает улучшение половины или более половины качественных характеристик экономического роста в регионах России. Из системы управленческих мер в авторском подходе исключен рост активности использования AI и цифровых платформ, так как они оказывают негативное влияние на большинство характеристик экономического роста в регионах России. В соответствии с предложенным подходом разработаны рекомендации для перехода регионов России к новому качеству цифрового экономического роста к 2030 г.

Обсуждение и заключение. Главным результатом проведенного исследования является разработка подхода к управлению устойчивым развитием регионального бизнеса ТЭК 4.0. Теоретическая значимость статьи заключается в том, что с опорой на передовой опыт топ-15 регионов России с наиболее высоким качеством экономического роста в 2023 г. в ней представлена разработанная авторская экономико-математическая модель, раскрывшая причинно-следственные связи изменения данного качества. Предложенные рекомендации по совершенствованию управления устойчивым развитием регионального бизнеса ТЭК 4.0 обладают управленческой значимостью, так как способствуют обеспечению перехода регионов России к новому качеству цифрового экономического роста. Практическая значимость исследования заключается в том, что в нем раскрытая перспектива перехода регионов России к новому качеству цифрового экономического роста к 2030 г., что повышает предсказуемость и позволяет усовершенствовать практику планирования и прогнозирования изменения качества цифрового экономического роста в регионах России.

Исследование раскрывает многоаспектное влияние современного налогового администрирования на экономическую динамику российских регионов через призму цифровой трансформации. Анализируются структурные особенности налогового администрирования в российских условиях с акцентом на интеграцию передовых цифровых решений, включая технологии распределенного реестра и системы машинного обучения. Представленные статистические данные демонстрируют эволюцию применения цифровых инструментов в работе налоговых органов и их корреляцию с показателями налоговых поступлений и экономического роста территорий. Результаты исследования подтверждают стратегическую значимость цифровой трансформации налогового администрирования для раскрытия экономического потенциала российских регионов.