SCI Библиотека

Роботизация и автоматизация различных отраслей экономики представляют собой один из главных технологических трендов последнего десятилетия. При этом роль роботизации в прохождении компаниями коронакризиса 2020 г. к настоящему моменту изучена далеко не в полной мере, тогда как в отношении влияния роботов на успешность функционирования компаний в условиях санкционного шока 2022 г. эмпирические исследования пока отсутствуют вовсе. Статья посвящена анализу факторов и эффектов роботизации российских компаний обрабатывающей промышленности в условиях шоков последних лет. Авторами сформулированы три гипотезы для эмпирической проверки: 1) в ковидный и постковидный период роботизация была более характерна для крупного бизнеса, чем для малых и средних фирм; 2) для фирм, использовавших роботов, было характерно более успешное функционирование в 2020 г.; 3) роботизированные фирмы более успешно функционировали в условиях санкций 2022 г. Суть исследовательского подхода заключается в эмпирическом анализе (посредством регрессионного моделирования) данных опроса руководителей 1,9 тыс. российских компаний обрабатывающей промышленности, проведенного во второй половине 2022 г. Авторами обнаружена значимая положительная связь между внедрением роботов после 2019 г. и крупным масштабом бизнеса. Показано, что в условиях коронакризиса роботизация являлась фактором сохранения занятости. Также выявлена положительная связь между успешностью прохождения компаниями ковидного и санкционного шоков и использованием ими импортного оборудования. Теоретическая значимость работы обусловлена полученными новыми знаниями о факторах роботизации российских фирм в ковидный и постковидный период, а также об особенностях их адаптации к шокам 2020 и 2022 гг. Практическую значимость имеют прежде всего полученные авторами свидетельства усиления «цифрового разрыва» между малым и средним бизнесом и крупными компаниями, а также значимости использования импорта инвестиционной продукции для устойчивого функционирования российских фирм.

Исследование проведено в рамках актуальной задачи изучения факторов развития человеческого капитала организации, оказывающих прямое или косвенное влияние на производительность труда сотрудников. Набор таких факторов включает показатели уровня развития компетенций и степени выгорания индивидуума. Целью работы является разработка экономико-математического инструментария, количественно описывающего влияние значений компетенций сотрудника на его ключевые показатели эффективности (KPI) с учетом уровня выгорания, определяемого значениями лояльности, вовлеченности, удовлетворенности. Проверяется гипотеза о возможности построения инструмента, позволяющего на основе нечеткой классификации сотрудников по уровню развития компетенций построить для каждой категории функциональные зависимости KPI от показателей выгорания. В качестве исходных данных использованы результаты самооценки компетенций и выгорания сотрудников, в основном работающих по направлениям IT и HR в семи крупных российских компаниях, откалиброванные непосредственными руководителями респондентов, и фактические значения их KPI. В работе предложен подход, включающий в себя два этапа. На первом шаге строится нечеткая модель, позволяющая на основе взвешенного интегрального показателя развития компетенций с оптимальными весовыми коэффициентами разделить область значений интегрального показателя на неравномерные по размеру категории, с помощью которых можно прогнозировать достижение KPI. На втором шаге для объяснения разброса значений KPI сотрудников, принадлежащих в нечеткой постановке отдельным категориям компетентности, около ожидаемого значения KPI взвешенным методом наименьших квадратов построена эконометрическая модель зависимости KPI от показателей выгорания сотрудников. Предложенный инструмент позволит прогнозировать достижения KPI сотрудниками в зависимости от входных значений компетенций и уровня выгорания. В дальнейшем это позволит формировать оптимальный портфель мероприятий программы well-being, которые будут оказывать влияние на развитие компетенций сотрудников и снижать уровень их выгорания, а следовательно, способствовать максимальному продвижению по достижению целевых значений KPI.

Нестабильность на рынке общественного питания в связи с пандемией COVID-19 и санкциями обострила потребность в разработке эффективного инструмента оценки рисков дефолта в этой отрасли. Качество прогнозирования дефолта в значительной степени зависит от того, насколько хорошо модель соответствует конкретной среде. В связи с этим необходимо внести некоторые коррективы, чтобы адаптировать классические модели прогнозирования дефолтов к российскому сектору общественного питания. В статье выдвинута гипотеза о том, что добавление нефинансовых факторов и использование современных методов прогнозирования может существенно повысить точность моделей. Целью данного исследования является определение влияния включения нефинансовых факторов и современных методов моделирования на точность прогнозирования дефолтов для предприятий общественного питания в России. Тесты на выборке из 1 241 фирмы за период с 2017 по 2021 г. показали, что создание модели прогнозирования с помощью современных методов, таких как Random Forest и XGBoost, повышает точность прогнозирования с 70 % до примерно 80 %, по сравнению со стандартной логит-моделью. Добавление в модели нефинансовых факторов также несколько повышает точность, однако не дает существенного эффекта. Важнейшими метриками в прогнозировании дефолта оказались коэффициент текущей ликвидности и отношение оборотного капитала к совокупным активам. Наиболее важными нефинансовыми факторами являются совокупные активы и возраст. Наши результаты согласуются с уже существующими исследованиями в этой области и формируют новый пласт знаний за счет применения в конкретной отрасли. Результаты могут быть использованы банками или другими контрагентами, которые взаимодействуют с предприятиями общественного питания, для оценки их кредитного риска.

В условиях современной развитой рыночной экономики достаточно важной характеристикой деятельности корпорации (публичного акционерного общества (ПАО)) является его активность на фондовом рынке (рыночная активность), предполагающая разработку дивидендной политики, которая, с одной стороны, должна способствовать достижению основной цели финансового менеджмента - максимизации материального благосостояния акционеров, а с другой - учитывать интересы всех остальных заинтересованных в деятельности ПАО стейкхолдеров (включая потенциальных инвесторов) для обеспечения его устойчивого развития в долгосрочной перспективе. Выполнение данного требования возможно лишь в рамках нейтрального подхода к дивидендной политики публичного акционерного общества. Целью исследования является изучение рыночной активности публичного акционерного общества посредством анализа чувствительности ее важнейших показателей к основным определяющим их факторам в условиях нейтрального подхода к осуществлению дивидендной политики. Рабочая гипотеза - рассмотреть возможности использования в качестве инструментов анализа чувствительности важнейших показателей рыночной активности ПАО к основным определяющим их факторам в условиях нейтрального подхода к осуществлению дивидендной политики соответствующих моделей эластичностей. Сформированные модели эластичностей важнейших показателей рыночной активности предполагается использовать в прогнозно-аналитических оценках изменений их значений. Кроме того, они дадут возможность раскрывать причины этих изменений путем определения влияния на данные эластичности включенных в их модели определяющих факторов посредством соответствующих способов и приемов факторного анализа при нейтральном подходе к дивидендной политике публичного акционерного общества. Автор делает вывод о достаточной действенности разработанных им моделей эластичностей важнейших показателей активности публичного акционерного общества на фондовом рынке к изменению основных их определяющих факторов в качестве инструментов управления рыночной активностью ПАО при нейтральном подходе к его дивидендной политике.

В последние годы при описании состояния среды хозяйствующих субъектов все чаще используется термин «турбулентность». Анализ выявленных подходов к определению его сути дал основание трактовать турбулентность как неотъемлемую, существенную и, главное, комплексную характеристику внешней среды. Актуальность ее исследования обусловлена возрастанием скорости изменений, усложнением и ростом неопределенности, взаимовлиянием изменений в национальной экономике и ее отдельных отраслей и, как следствие, необходимостью учета уровня турбулентности при обосновании стратегических решений любого уровня. При этом в современных публикациях не удалось обнаружить исследований, сфокусированных на особенностях оценки турбулентности отрасли и, соответственно, корректных количественных подходов к ее реализации. Чтобы восполнить этот методический пробел, в качестве цели настоящего исследования принята разработка метода количественной оценки уровня отраслевой турбулентности на примере машиностроительных производств. Научная гипотеза исследования: уровень турбулентности отдельной отрасли современной российской промышленности определяется вариабельностью показателей, характеризующих ее состояние. Методами исследования послужили структурно-логический и матричный анализ, инструменты статистической обработки данных. Разработанный количественный метод оценки отраслевой турбулентности включает такие шаги, как выбор, с учетом принятых допущений, показателей оценки, обоснование решения относительно использования коэффициента вариации как инструмента оценивания их изменчивости, сбор необходимой информации, расчет и интерпретацию результатов. Апробация на примере 17 подотраслей машиностроения путем оценки турбулентности каждой за 10-летний период подтвердила выдвинутую гипотезу исследования и показала существенную дифференциацию отраслей по уровню турбулентности (отличие между максимальным и минимальным значением более чем в пять раз). Показано, что ключевую роль в формировании уровня турбулентности современной российской отрасли машиностроения играет степень ее технологичности и импортозависимости. Полученные результаты позволяют достаточно объективно оценить состояние среды различных отраслей, что должно повысить степень обоснованности принятия стратегических решений на всех уровнях хозяйствования.

Современный анализ межгосударственных вооружённых конфликтов, как правило, концентрируется на эффектах структурных характеристик, таких, как военная и экономическая мощь, политическая система и географическое положение. Вместе с тем индивидуальная роль ключевых лиц, принимающих решения, часто оказывается вне поле зрения исследователей. В данной статье мы анализируем влияние характеристик лидеров на межгосударственные вооруженные конфликты. В центре нашего внимания находятся два параметра: асимметрия сроков правления и способ получения власти. В фокусе нашей теории лежат проблемы неполной информации и достоверных обязательств. Мы ожидаем, что лидеры с асимметричными сроками правления с меньшей вероятностью вовлекаются в вооруженные конфликты, чем лидеры с симметричными сроками правления. Данный результат в некотором смысле противоречит стандартной модели, согласно которой большее количество знаний лидеров друг о друге должно вести к меньшей вероятности конфликта. Также мы предполагаем, что лидеры, получившие власть конвенциональным способом, с меньшей вероятностью вовлекаются в межгосударственные вооруженные конфликты, потому что таким лидерам гораздо проще брать на себя достоверные обязательства по поддержанию мира. К конвенциональным способам получения власти мы относим выборы, наследственную передачу или любой другой способ, определяющийся в конкретной стране как законный. Неконвенциональные способы включают в себя революции и перевороты. Для эмпирической проверки данных гипотез мы используем массив диадических данных и логит-регрессию. Результаты основных моделей и проверок на устойчивость в целом согласуются с представленной теорией.

Авторы рассматривают феномен современного российского общества: несмотря на бурное развитие информационных технологий, сети Интернет, по-прежнему востребованным является телевидение, которое для нашего народа является авторитетным источником информации. В статье приведены результаты социологического исследования, подтверждающие данную тенденцию - влияние информации, полученной из телевизионных программ, на телезрителей.

Целью исследования является выявление причинно-следственных долгосрочных и краткосрочных взаимосвязей между промышленным электропотреблением и экономическим ростом путем сравнительного анализа двух соседних регионов с примерно одинаковым промышленным потенциалом - Свердловской и Челябинской областей. Для решения данной задачи используется эконометрический подход, основанный на методе тестирования границ моделей авторегрессии и распределенного лага (ARDL), определяющий наличие коинтеграции между рядами. Применение этого метода является незаменимым при исследовании региональных проблем ввиду недостаточной длины временных рядов экономических показателей региона. В качестве показателей при сравнительном анализе использовались временные ряды промышленного электропотребления, темпа экономического роста, объема промышленного производства, среднедушевого дохода и среднегодовой численности занятых. При анализе данных было выявлено, что существенными коинтегрированными переменными для Свердловской области являются темп экономического роста и электропотребление. Для Челябинской области этими переменными являются объем промышленного производства, электропотребление и среднегодовая численность занятых. Таким образом электропотребление Свердловской области в долгосрочном периоде не зависит от объема промышленного производства и численности занятых, а зависит лишь от темпов экономического роста. В Челябинской области, соответственно, в долгосрочном периоде электропотребление зависит от объема промышленного производства, численности занятых и не зависит от темпов роста. Схожие, на первый взгляд, по промышленному потенциалу регионы отличаются причинно-следственными связями между экономическим ростом и промышленным электропотреблением. Применение тестов на причинность позволило выявить долгосрочные и краткосрочные причинно-следственные взаимосвязи между переменными. Полученные результаты иллюстрируют объясняющие и прогностические возможности эконометрического подхода в контексте анализа причинно-следственных отношений в экономике двух соседних областей и ее энергетической системы. Эти результаты могут иметь важное значение при анализе электропотребления и энергосбережения в промышленном секторе экономики этих областей.

Развитие и распространение интернета в последние десятилетия стало одним из важнейших глобальных процессов, охватившим все регионы мира. Как все процессы такого масштаба, он создает сложную систему возможностей и рисков на всех уровнях. В этой работе мы фокусируемся на таком ее измерении, как риски для внутренней стабильности государств, порождаемые массовыми протестными движениями. Государства с разными политическими режимами связывают с распространением интернета угрозу стабильности внутреннего политического порядка, о чем свидетельствует общемировая тенденция наращивания усилий по политически мотивированному цензурированию Глобальной сети. Какой из этих процессов – рост координационных и информационных возможностей протестных движений или возрастающее государственное влияние на глобальную сеть – оказывает большее воздействие на протестую активность? И каково это воздействие? Для ответа на эти вопросы мы предприняли количественное исследование пространственно-временной выборки по 160 странам за период с 1990 по 2019 г. Ключевыми независимыми переменными стали уровни проникновения (данные Всемирного банка) и государственного цензурирования (V-Dem) интернета, зависимой переменной – максимальная численность протестующих за год (Mass Mobilization Project). Результаты порядковой логистической регрессии показали, что более важную роль в связке между информационно-коммуникационными технологиями и масштабами уличной протестной активности играет не проникновение интернета само по себе, а ответ государства на развитие интернет-технологий. И эта связь нелинейна, она обладает квадратичной n-формой. Максимальная численность протестующих достигается хотя и при высоком, но все же не при максимальном уровне свободы интернета; вместе с тем тотальная цензура действительно устойчиво связана с отсутствием уличной протестной мобилизации. Выявленная закономерность прослеживается как на всем массиве данных, так и внутри каждой из трех основных хронологических эпох развития интернета: 1995–2005, 2006–2015, 2016–2019 гг.

В динамичном ландшафте российской цифровой экономики и растущей финансовой открытости криптоактивы стали влиятельными игроками на финансовом рынке. Геополитические и экономические события после конфликта с Украиной создали огромные вызовы в виде финансовых и торговых санкций в сочетании с приостановкой подключения к банковской системе SWIFT, что ввергло российскую экономику в опасное положение. Текущее исследование углубляется в побочные эффекты сети между известными криптоактивами и различными финансовыми активами, включая акции, обменные курсы, сырую нефть, золото и товарные фьючерсы, используя ежедневные данные с 1 января 2018 г. по 31 августа 2023 г. Цель исследования - дать эмпирические и теоретические представления о противодействии влиянию санкций на Россию, предложив прагматичное решение для российского финансового рынка. Методология исследования предполагает применение оценки сетевых вторичных эффектов и анализа стоимости актива, находящегося в зоне риска. Примечательно, что результаты показывают устойчивую связь между криптовалютами и финансовыми активами, где криптоактивы играют ключевую роль в передаче риска в финансовом ландшафте. В то время как их влияние на другие финансовые активы остается относительно незначительным, краткосрочные корреляции демонстрируют волатильные колебания, часто отмеченные резким увеличением риска ухудшения. Теоретические выводы следуют портфельной теории ценообразования активов, при этом экстремальные побочные эффекты риска возникают из-за долгосрочных колебаний на рынке криптовалют, влияя на рыночные настроения и повышая распространение риска на российском финансовом рынке. Наши результаты имеют практическое значение для анализа процессов оплаты и получения, а также для торговой деятельности с зарубежными странами, предоставляя важную информацию для политиков и лиц, принимающих инвестиционные решения.