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
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.
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.