Публикации автора

Внешние шоки для экономики России в 2022–2023 гг. во многом связаны с введением санкционных ограничений. В статье на базе авторской методики дана оценка устойчивости экономик российских регионов к этим шокам по восьми базовым отраслям. Эконометрически выявлены факторы, повлиявшие на вероятность сокращения экономической активности в 2022 г. и ее восстановление в первой половине 2023 г. Из 85 рассмотренных региональных экономик 55 оказались относительно устойчивы к стрессу, в том числе крупнейшие: Москва, Татарстан, Новосибирская, Ростовская, Нижегородская и Челябинская области, Краснодарский и Приморский края. Крупные агломерации благодаря размеру и разнообразию внутреннего рынка могли адаптироваться быстрее, а сильнее пострадали отдельные ориентированные на мировые рынки сырьевые центры, например Ямало-Ненецкий автономный округ. Краткосрочная устойчивость экономики в целом выше у регионов с более диверсифицированной внешней торговлей и со сложной структурой хозяйства, впрочем, экономическая активность не снижалась и в ряде слаборазвитых и дотационных регионов, менее интегрированных в глобальные процессы. С высокой вероятностью не восстановили активности за рассматриваемый период большинство северозападных регионов, ранее тесно связанных с ЕС. В отдельных центрах обрабатывающей промышленности значения среднеотраслевых показателей в 2022 г. снижались из-за разрыва производственных цепочек, например в Ленинградской, Калининградской и Калужской областях. Однако уже в 2023 г. началось их восстановление благодаря переориентации связей и процессам импортозамещения. Повышенная шокоустойчивость (резильентность) наблюдалась в регионах с высокой предпринимательской активностью, особенно в 2023 г., когда малый и средний бизнес частично заняли рыночные ниши ушедших иностранных компаний, например в Москве и Подмосковье. Росли объемы параллельного импорта и внутреннего туризма, например в Кабардино- Балкарии. Большую роль в сохранении экономической активности сыграл инвестиционный стимул со стороны государства. В конце приведены некоторые научные обобщения; на их основе предложены рекомендации по повышению шокоустойчивости экономики

Новый этап цифровизации экономики связан с широким внедрением искусственного интеллекта (ИИ). При этом сохраняются пространственные диспропорции в доступе к информационнокоммуникационным технологиям (ИКТ), в умении их использовать и получать прибыль (три уровня цифрового неравенства). Недостаточно исследовано влияние сложных алгоритмов ИИ, вероятно, формирующих новый (четвертый) уровень цифрового неравенства. Отставание от лидеров цифровизации может ограничивать развитие: в регионах, где доля активных пользователей Интернетом — ниже на 1%, отношение валового регионального продукта (ВРП) к рабочей силе — ниже на 0,07%. В России после 2022 г. пространственная диффузия ИКТ могла замедлиться в условиях внешних ограничений импорта оборудования, оттока кадров, что должно было усилить межрегиональное цифровое неравенство. В действительности последнее сокращалось на фоне повсеместного расширения онлайн- торговли и поддержки властями сектора ИКТ, разрешения параллельного импорта. Экономики большинства регионов приближались к границе цифровых возможностей по мере заимствования технологий и продуктов, моделей управления, в том числе за счет стремительного распространения цифровых платформ. Интенсивность внедрения ИИ организациями заметно выросла в 2022 г., когда государство предложило ряд инструментов поддержки, но затем замедлилась в большинстве регионов из-за недостатка технических средств и компетенций, высокой стоимости трансформации бизнесов (технологическая пауза). Для экономии ресурсов и концентрации усилий потребуется пространственно дифференцированная политика. В наиболее продвинутых центрах (Москва, Санкт- Петербург, Новосибирская область, Татарстан) необходимы стимулы для исследований и разработок цифровых технологий, создания стартапов, в том числе в сфере ИИ; в промышленных регионах — поддержка автоматизации производств и переобучение сотрудников, а в отстающих — повышение цифровой грамотности, физической и ценовой доступности ИКТ, расширение доступа предпринимателей к цифровым платформам

Непонимание долгосрочных закономерностей может приводить к провалам экономической политики. Опираясь на обзор научных работ с XVIII в. и анализ архивных данных, предложен подход к изучению эволюционной динамики деловой активности населения на основе оценки изменения плотности городов и малых предприятий. Впервые обнаружено пять законченных нерегулярных пространственно-временных волн на территории России за прошедшие десять веков. Деловая активность в городах в прошлом (торговцев, купцов, ремесленников и др.) рассматривается как прообраз предпринимательской деятельности. Фронтирное освоение больших территорий требовало предприимчивости жителей. Хотя в советский период динамика плотности малых предприятий была асинхронна с темпами экономического роста, в целом за последние полтора столетия (пятая волна) наблюдалась положительная взаимосвязь между ними, в том числе подтверждаемая на уровне регионов в текущем столетии. Многие выявленные закономерности исторически устойчивы: 1) предпринимательство можно считать персистентным, или жизнестойким, явлением, в частности, плотность малых предприятий превысила досоветские значения с учетом оговорок о точности данных и эволюции экономических агентов; 2) распространение предпринимательства в пространстве в целом подчинялось модели диффузии инноваций, в частности, выделяются такие относительно стабильные регионы-лидеры (ядра), как Москва, Санкт-Петербург, юг Дальнего Востока и отстающие (периферии); 3) на каждом из этапов выявлено долгосрочное влияние таких нескольких значимых условий и факторов деловой активности, как природно-географические особенности и развитие транспортных путей, социокультурная среда и институциональные преобразования (реформы), накопление человеческого капитала в городах и смена технологий. Продолжая многовековую научную дискуссию о стратегиях содействия деловой активности, предлагается разработать скоординированные меры воздействия на выявленные характеристики. Важно избежать чрезмерной монополизации хозяйства и / или роста неформального сектора, так как ослабление одного из производственных факторов — предпринимательского капитала — будет иметь долгосрочные негативные последствия для экономического развития. Так, ограничение предпринимательских инициатив в советский период вело к снижению эффективности народного хозяйства и ослабило возможности его трансформации в позднесоветский период. Недооценка необходимости накопления опыта и укоренения предпринимательства усилила негативные экономические тенденции после ускоренной либерализации в 1990-е годы. Начинающаяся шестая волна, вероятно, будет связана с распространением цифровой экономики и требует стимулирования соответствующих ей форм онлайн- предпринимательства на фоне растущей депопуляции. Экономические исследования циклической динамики дополнены новым параметром — деловой активностью, но требуется дальнейшая верификация данных, в том числе и для других стран

Внешние шоки 2022-2024 гг. неоднозначно сказались на деловой активности, под которой в статье понимается динамика числа субъектов малого и среднего предпринимательства (МСП) как один из наиболее оперативных показателей. Сфера МСП быстро реагирует на различного рода изменения, способствуя при этом адаптации всей экономики. Только в 11 регионах России спад деловой активности не преодолен, т. е. число субъектов МСП в 2024 г. меньше, чем в 2021 г.: Вологодская, Сахалинская, Архангельская, Псковская, Брянская, Курская, Тамбовская, Орловская области, Республики Крым и Коми, г. Севастополь. В статье средствами эконометрики выявляются факторы, определявшие устойчивость региональных предпринимательских экосистем к стрессу. Выше подобная резильентность в регионах с диверсифицированными внешнеторговыми связями, например в Московской и Оренбургской областях, Забайкальском и Краснодарском краях. Наоборот, бизнесы с более интенсивными экономическими связями со странами, вводившими торговые санкции, пострадали сильнее из-за разрыва поставок, ограничения доступа к рынкам, в частности в Сахалинской, Курской, Архангельской, Орловской областях, Республике Коми. Развитые предпринимательские экосистемы Московской, Ленинградской областей, г. Москвы смогли выиграть от ухода иностранных компаний из России благодаря высвобождению рыночных ниш на фоне растущего спроса, переориентированного на отечественную продукцию и услуги. Концентрация субъектов МСП в них с 2022 г. выросла на 1,6 п. п. до 22% от общего числа в России, обеспечив 42% всего прироста по стране. Большую роль в сохранении деловой активности в 2022 г. и ее росте в 2023 г. сыграло повышение доходов населения, а соответственно - и спроса на товары и услуги МСП, включая туризм и развлечения. Схожим эффектом обладал и бюджетный импульс за счет увеличения финансирования государственных проектов и роста инвестиций, косвенной поддержки субъектов МСП, в том числе благодаря разрешению параллельного импорта. Заметен рост в регионах с благоприятным деловым климатом, например в Тюменской области и Татарстане. Распространение цифровых торговых площадок способствовало сопряжению растущего спроса и увеличивавшегося числа онлайн-бизнесов. Введение санкций против крупнейших предприятий регионов в среднем не оказало заметного влияния на сектор МСП на фоне растущих государственных заказов. В целом доля регионов в числе субъектов МСП снизилась вблизи Европейского союза и Украины, а также в Сибири и на Дальнем Востоке, росла - на Северном Кавказе и в столичной агломерации. Это может иметь долгосрочные последствия для регионального развития и требует дополнительных мер экономической политики.

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.

В мире расширяется применение экономических санкций и контрсанкций, что несет пространственно неоднородные угрозы для большинства стран. Цель исследования - разработать и апробировать методику оценки подобных рисков на примере регионов России. Для оценки потенциального влияния торговых санкций рассчитывалась доля внешней торговли, приходившаяся на страны, вводившие санкционные ограничения. В ряде случаев она превышала 50 % (Ненецкий, Ханты-Мансийский автономные округа, Коми, Мурманская область), что потребовало быстрой переориентации потоков. Производственная импортозависимость высока для Калининградской, Калужской и Ленинградской областей, активно вовлеченных в глобальные цепочки, в частности в автомобилестроении. Санкции против юридических лиц могли создать риски для стабильности экономик домашних регионов, но рост спроса на отечественную продукцию нивелировал это влияние. Уход иностранных предприятий с рынка создавал риски разрыва производственных цепочек, но и предоставлял возможности для развития местного бизнеса: доля компаний из недружественных стран до введения санкций занимала более 20 % рынка в Калужской, Московской областях, в Москве, но лишь в некоторых регионах доля иностранных фирм, заявивших о своем полном уходе, превышала 5 % рынка: Коми, Самарская, Ленинградская и Московская области. Для комплексной оценки потенциальной подверженности экономики регионов внешним ограничениям рассчитан интегральный индекс на основе вышеупомянутых составляющих. Его значение ниже для регионов с более диверсифицированной отраслевой структурой экономики и внешнеторговых потоков, а наибольшие риски наблюдались для северо-западных территорий России, ранее тесно связанных со странами Европейского союза: Республики Карелия, Коми, Калининградская, Ленинградская, Архангельская области. В 2022 г. в регионах с высоким значением индекса была выше вероятность снижения экономической активности, но в 2023 г. это влияние прослеживается в меньшей мере. По результатам исследования сформулированы некоторые рекомендации.