Цель данной работы – сопоставление недостатков распространённых индексов неравенства, проявляющихся при работе с реальными (т.е. заведомо неполными) данными и поиск альтернативных методов количественного описания неравенства, лишенных этих недостатков.

Методика исследования:

– рассмотрение широкого набора как можно более полных реальных данных о распределении населения по доходам, расходам, имуществу (т.е. данных об экономической структуре общества);

– вскрытие специфических недостатков реальных данных об экономической структуре общества, выяснение того, какая именно информация в них отсутствует или представлена непропорционально;

– сравнение значений наиболее широко применяемых индексов неравенства, вычисленных на реальных данных об экономической структуре, с целью установления пригодности этих показателей для задач оценки неравенства;

– разработка индекса неравенства, адекватно описывающего реальные экономические структуры общества.

Материалы, использованные в исследовании:

– официальные данные Росстат и Федеральной Налоговой Службы о доходах граждан России;

– данные специализированных сайтов объявлений о ценах на недвижимость и автомобили;

– данные Credit Suisse Research Institute о распределении граждан России по уровню имущества;

– данные «Форбс» о доходах и имуществе богатейших людей России.

Показано, что данные о доходах существенно неполны и отрывочны – известна ширина диапазона доходов (т.е. доход самого богатого члена общества), но неизвестно наполнение богатых когорт, поскольку доходы богатейших членов общества скрываются.

Предложены критерии, которым должен соответствовать индекс неравенства:

– возможность вычисления индекса неравенства при произвольном квантовании;

– неизменность значения индекса неравенства при различном квантовании одних и тех же данных;

– чувствительность индекса к ширине диапазона доходов.

Для восьми распределений населения по доходам и имуществу построены аппроксимации степенной и экспоненциальной функциями, показана большая адекватность экспоненциальной аппроксимации.

Отмечено, что экспоненциальной функцией распределения хорошо описываются общества только с высоким социальным неравенством (интенсивность экспоненциального распределения больше 10).

Для указанных распределений населения вычислены индексы неравенства:

– децильный коэффициент фондов;

– коэффициент Джини;

– показатель Парето;

– показатели общей энтропии (нулевой, первый или индекс Тейла, второй);

– отношение максимального дохода (имущества) к модальному;

– интенсивность экспоненциального распределения.

Показано, что:

– значение показателя Парето не связано однозначно с неравенством;

– коэффициенты фондов (децильный, квинтильный и т.п.) невычислимы при произвольном квантовании, а потому непригодны при сопоставлении данных из различных источников, отличающихся квантованием;

– индекс Джини требует абсолютно полных данных о богатых;

– из всех рассмотренных критериев неравенства первые три показателя общей энтропии, а также отношение максимального дохода (имущества) к модальному сильно зависят от квантования данных, а потому непригодны при сопоставлении данных из различных источников, отличающихся квантованием.

Сделано заключение, что интенсивность экспоненциального распределения не обладает перечисленными недостатками и может быть рекомендована в качестве индекса неравенства.

Цель исследования заключается в оценке готовности российской высшей школы к переходу на цифровой уровень методической и образовательной деятельности с использованием результатов статистических обследований. Курс на цифровую экономику становится определяющим в развитии российского образования и охватывает все его ступени. В рамках государственной программы «Развитие образования» реализуется проект «Современная цифровая образовательная среда», для среднего образования разрабатывается проект «Цифровая школа», а в программе развития цифровой экономики выделено отдельное направление «Образование и кадры». Цифровизация образования становится следующим за информатизацией этапом в технологическом развитии образования, необходимо оценить текущий уровень информатизации высшей школы.

Материалы и методы исследования. В основе представленного исследования оценки готовности российского высшего образования к цифровой экономике лежит методология, предложенная Мировым банком, которая включает оценку по пяти группам показателей: применение информационных технологий в учебном процессе;  подготовка  педагогических  кадров к использованию информационных технологий в образовании; информатизация управления образованием; информационная инфраструктура высшего образования; нормативно-правовое обеспечение цифровизации образования. Методика всемирного банка главным образом, направлена на интерпретацию и комбинацию отдельных результатов статистических исследований, так как комплексное статистическое обследование цифровизации образования еще не проводятся. Фактологическую основу исследования составляют данные официальной статистики и вузов.

Результаты, с одной стороны указывают на высокий уровень обеспечения вузов персональными компьютерами и доступом к интернету, а с другой на недостаток автоматизации административных и учебных процессов вуза. Несмотря на постоянное развитие технологий и появление новых образовательных веб-сервисов, а также многолетнюю государственную политику по формированию информационного образовательного пространства, его потенциал вузами задействован частично. Только треть студентов вузов обучаются с использованием электронного обучения или дистанционных образовательных технологий. При этом большая часть образовательных услуг доступных слушателям онлайн предоставляется негосударственными образовательными учреждениями. В целом доля онлайн обучения на рынке образовательных услуг невелика и составляет 1,8% для программ высшего образования и 6,7% для дополнительного профессионального образования. 82% студентов, обучающихся по программам с исключительным применением электронного обучения, являются студентами негосударственных вузов. Использование технологий даже в формате смешанного обучения помимо ИТ-инфраструктуры требует соответствующей подготовки преподавателей и студентов. Подготовка преподавателей к использованию ИТ в образовании, включающая обучение непосредственно работе с самими ИТ, должна быть дополнена обучением методической работе в информационном образовательном пространстве.

Заключение. Проведенное исследование показывает, что в российской системе образования создан необходимый задел по созданию ИТ-инфраструктуры, нормативно-правовому обеспечению, лучших практик в области применения ИТ в учебном процессе, который должен стать основой для участия российских вузов в цифровой экономике. Отличия информационных технологий (ИТ) от цифровых неочевидны, во многом эти понятия являются тождественными, различия возникают при рассмотрении совокупности задействованных информационных технологий и ресурсов. Цифровизация предполагает, что в информационном обеспечении задействован практически весь объем вычислительных устройств, в том числе потребителей, которые, например, устанавливают мобильные приложения для того, чтобы воспользоваться услугами. Вовлечение большого числа устройств с возможностью подключения к интернету позволяет организовать сбор и обработку большого объема цифровых данных. Основу цифровизации составляет созданная ИТ-инфраструктура и степень информатизации в учебных учреждениях.

Статья посвящена оценке потенциальных возможностей модернизации экономики России в условиях внешних вызовов, затрудняющих отечественным компаниям доступ к международным финансовым рынкам и технологиям. Актуальность исследования обусловлена необходимостью поиска собственных ресурсов для проведения требуемой масштабной модернизации. Целью исследования является оценка производственного и финансового потенциала в процессе модернизации. Поставленная цель предопределяет решение таких задач как: проведение анализа современного состояния производственной базы, оценка финансовых ресурсов для обновления производства, выявление возможностей и рисков при проведении модернизационных процессов. В этой связи основное внимание авторы уделяют анализу факторов, сдерживающих модернизационные процессы, таких как: низкий уровень накопления капитала, неадекватное потребностям экономики развитие рынка финансовых услуг, неравномерность пространственной доступности кредитных организаций.

Методологический аппарат анализа производственного и финансового потенциала строится на выделении базовых нефинансовых секторов экономики и финансового рынка с применением методов детализации, группировки, вертикального и горизонтального анализа, сравнения и синтеза. Кроме того используется графический анализ. Эмпирическую базу исследования составили статистические показатели Росстата по отраслям экономики и данные Центрального Банка Российской Федерации по состоянию банковской сферы. Теоретической основой послужили труды известных ученых, посвященные вопросам реиндустриализации и выработки стратегических приоритетов инновационной модернизации экономики России. В статье проводится сравнение динамики инвестиций в основной капитал с темпами нарастания износа производственных фондов, анализируются источники финансирования инвестиционной деятельности в части обновления производственных систем, дается оценка методов государственного регулирования банковского сектора как одного из основных внешних поставщиков инвестиционных ресурсов в нефинансовые сектора экономики. Качество регулирования институтов финансового рынка оценивается с позиций его диверсификации и обеспечения большей доступности к заемному капиталу не только бизнеса, но и населения.

По результатам анализа выделены факторы, ограничивающие возможности масштабной структурной модернизации экономики. Выявлено, что темпы обновления основного капитала недостаточны и не способствуют снижению износа производственных фондов в базовых отраслях экономики России. Доступность заемного капитала для модернизации производственных систем дифференцирована в пространственном аспекте. Действующие институты финансового рынка также не обеспечивают равный доступ к кредитным ресурсам субъектам малого и среднего предпринимательства.

Научная новизна данного исследования заключается в том, что авторы обозначили основные проблемы процесса модернизации и внедрения инновационных разработок в условиях высокого уровня износа производственных систем и недостаточности инвестиционных ресурсов. Также заслуживает внимания вывод о неадекватности структуры рынка финансовых услуг масштабам структурной модернизации и необходимости его диверсификации. Результаты исследования могут найти практическое применение при разработке стратегий модернизации в ведущих отраслях экономики.

Качество жизни является важной категорией, которая представляет собой всестороннюю характеристику уровня и условий жизни. В настоящее время качество трудовой жизни является составляющей понятия «качество жизни». Качество трудовой жизни позволяет определить условия труда, его организацию с позиции оптимальной реализации способностей работников. В статье проведен анализ отечественных подходов к определению и оценке качества трудовой жизни. Проведенное исследование позволило авторам сделать следующие выводы: качество трудовой  жизни характеризуется множеством показателей и индикаторов, а обязательным условием изучения качества трудовой жизни является разработка методик, позволяющих осуществить оценку исследуемой категории.

В статье для оценки качества трудовой жизни работников Российской Федерации выделен ряд показателей, которые ее наиболее полно отражают. По мнению авторов, это занятость, безопасность труда, заработная плата, квалификация и производительность труда. На основе официальной статистики Федеральной службы государственной статистики проведен анализ динамики перечисленных выше показателей в гендерном разрезе и в разрезе федеральных округов Российской Федерации. Проведенный статистический анализ позволил сделать вывод, что около половины рабочих заняты на работах с вредными и опасными условиями труда на предприятиях. Наиболее травмоопасными видами деятельности являются добывающие виды экономической деятельности и первичной переработки природных ресурсов.

Авторами в результате проведенного анализа выявлено, что в России существует значительная дифференциация между доходами работников на предприятиях. Неравенство заработных плат четко выражено по отраслям народного хозяйства. В настоящее время существует явный перевес в сторону финансовых и добывающих направлений экономической деятельности. Работники российских предприятий имеют высокий уровень образования и квалификацию. Однако, несмотря на это начиная с 2010 года, на предприятиях падает производительность труда. Кроме того, в статье описана методика интегральной оценки качества трудовой жизни, основанная на исследовании социально-трудовой сферы федеральных округов России. На основе данной авторской методики рассчитаны и проанализированы интегральные показатели качества трудовой жизни населения Российской Федерации в разрезе федеральных округов и определен рейтинг каждого из них.

В статье отмечено, что качество трудовой жизни отражает не только условия труда и его оплату, но и отношения в рабочем коллективе, мотивацию персонала к трудовой деятельности. Определены наиболее важные мотивационные факторы и характеристики социально-психологического климата предприятия. Предложенный авторами набор индикаторов и методы оценки качества трудовой жизни населения могут быть полезны органам местного самоуправления для определения рейтинговых оценок качества трудовой жизни работников муниципальных образований, и тем самым для принятия различных управленческих решений.

Цель исследования. Работа посвящена исследованию социально-экономической дифференциации в России и ее влиянию на материальное положение населения, его субъективное восприятие, а также на психосоциальное самочувствие индивидов.

Для достижения поставленной цели последовательно решаются следующие задачи: кластеризация регионов России по социально-экономическим показателям; изучение взаимосвязи между уровнем социально-экономического развития региона проживания и объективным материальным положением жителей; изучение взаимосвязи между уровнем социально-экономического развития региона и субъективным восприятием индивидами своего материального положения; изучение взаимосвязи между уровнем социально-экономического развития региона и психо-социальным самочувствием индивидов.

Материалы и методы. Информационная база исследования включает: данные по регионам, публикуемые Государственным комитетом по статистике в сборнике «Регионы России», данные обследования домохозяйств «Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ» (RLMS-HSE). RLMS-HSE – репрезентативное социально-экономическое обследование российских домохозяйств, в котором содержательная структура используемых вопросников отвечает стандарту, принятому в мировой практике. В исследовании используются следующие методы: кластерный анализ  методом  k-средних,  статистические  группировки, статистические тесты Крускалла-Уоллиса и Манна-Уитни.

Результаты. Проведенное исследование показало, что:

– регионы РФ очень неоднородны по уровню социально-экономического развития – удельные показатели по регионам могут отличаться в разы, что необходимо учитывать при исследовании любых социально-экономических проблем, в том числе и проблемы неравенства доходов;

– с использованием кластерного анализа регионы РФ удалось разделить на четыре кластера. Анализ лепестковой диаграммы конечных центров кластеров позволил выявить их особенности и дать им обобщенную характеристику. Первый кластер – регионы, с очень высокими показателями инвестиций, основных фондов и ВРП на душу населения. Второй кластер – регионы со средним уровнем развития. Третий кластер – регионы с высоким уровнем развития. Четвертый кластер – депрессивные регионы;

– сравнительный анализ материального положения жителей регионов с разным уровнем развития показывает, что существует четкая корреляционная связь между материальным положением населения и уровнем развития региона: доходы респондентов, проживающих в регионах-лидерах, существенно выше доходов респондентов других кластеров; доходы респондентов-жителей депрессивных регионов ниже доходов респондентов других кластеров;

– восприятие индивидами своего материального положения и обеспокоенность им практически одинаковы во всех кластерах и не коррелируют с уровнем социально-экономического развития региона проживания;

–  уровень  экономического развития региона проживания не оказывает существенного прямого влияния на психосоциальное самочувствие – индивиды из разных кластеров чувствуют себя практически одинаково удовлетворенными жизнью и практически одинаково счастливыми.

Цель исследования. Существующие подходы к прогнозированию динамики финансовых рынков, как правило, сводятся к использованию аппарата эконометрического исчисления или наработкам технического анализа, что, в свою очередь, является следствием предпочтения данных подходов в среде специалистов, занимающихся теоретическими исследованиями, и профессиональных участников рынка соответственно. Целью исследования является разработка  прогнозной  экономико-математической модели, позволяющей совмещать в себе оба подхода. Другими словами, данная модель должна являться оцениваемой с помощью традиционных методов эконометрики и при этом учитывать воздействие на процесс ценообразования эффекта от кластеризации участников  по поведенческим закономерностям, как основы технического анализа. Помимо этого является необходимым, чтобы создаваемая экономико-математическая модель учитывала явление существования исторических торговых уровней и контролировала оказываемое ими влияние на динамику цены, при ее нахождении в локальных областях данных уровней. Подобный анализ закономерностей поведения цены в окрестностях исторических повторяющихся уровней является популярным подходом в среде профессиональных участников рынка. Также немаловажным критерием потенциальной применимости разрабатываемой модели широким кругом заинтересованных специалистов, является простота ее общей функциональной формы и, в частности, конкретных используемых компонент.

Материалы и методы. В проведенном исследовании в качестве рассматриваемого финансового ряда, в целях его прогнозирования, был выбран рынок обменного курса фунта стерлингов к доллару США (GBPUSD) за период всего 2017 года. Представленная экономико-математическая модель была оценена с помощью классического фильтра Калмана со встроенной нейронной сетью. Выбор данных инструментов оценивания объясняется их широкими возможностями при работе с нестационарными зашумленными временными рядами финансового рынка. Также использование фильтра Калмана является популярным при оценке моделей локального уровня, принцип которых был реализован в новой предложенной в работе модели.

Результаты. С помощью выбранного подхода по одновременному использованию калмановской фильтрации и искусственной нейронной сети была получена статистически значимая оценка всех коэффициентов модели. Последующее ее применение на данных ряда GBPUSD из тестового множества позволило продемонстрировать ее высокие прогнозные способности по сравнению с дополнительно рассмотренной моделью случайного блуждания, в особенности с точки зрения процента верных направлений прогноза. Полученные результаты свидетельствуют о том, что построенная модель позволяет эффективно учитывать структурные особенности рассматриваемого рынка и строить неплохие прогнозы будущего движения цены.

Заключение. Проведенное исследование направлено на развитие и совершенствование аппарата прогнозирования движения цен на финансовых рынках. В свою очередь, представленная в работе экономико-математическая модель может быть использована как специалистами при проведении теоретических исследований процесса ценообразования на финансовых рынках, так и профессиональными участниками рынка для прогнозирования направления будущего движения цен. Высокий процент правильных направлений прогноза позволяет использовать предложенную модель как самостоятельно, так и в рамках подтверждающего инструмента.

Целью исследования является аналитическое описание одного из модулей организационно-технической системы, предназначенного для формирования чувственных образов и их преобразования в концепты-представления. В рамках компьютерной парадигмы в организационно-технических системах используются такие очевидные принципы, как цифровое представление информации и ее обработка с применением алгоритмов, реализуемых вычислительными  средствами. Успехи применения компьютерной парадигмы являются, безусловно, впечатляющими, однако очевидно, что существуют такие ситуации, в которых человеческое сознание действует значительно эффективнее, интерпретируя нестандартные, новые ситуации с целью выработки адекватного реагирования. В связи с этим большой интерес представляют попытки моделирования некоторых механизмов человеческого сознания в рамках когнитивного подхода. В соответствии с представлениями когнитивной теории в человеческом мозге формируются образы (схемы, категории, гештальты, системы, архетипы и т.п.), которые затем обрабатываются. Предполагается, что возникшие образы, являются теми воздействиями, которые затем обрабатываются, воспринимаются, перерабатываются, используются организационно-технической системой для формирования концептов-представлений. Концепт-представление является обобщенным чувственно-наглядным образом рассматриваемого предмета или явления и характеризуется рядом признаков, число которых может меняться в процессе функционирования системы.

Для исследования статистических характеристик механизма формирования концептов-представлений в работе используется метод марковских цепей. Предполагается, что формирование чувственных образов и их преобразование в концепты-представления возникает в случайные моменты времени. Модуль формирования концептов-представлений может находиться в одном из двух состояний, отвечающих логике его функционирования – либо его состояние не меняется, либо при формировании нового концепта-представления состояние модуля меняется. Введена в рассмотрение стохастическая матрица одношаговых переходных вероятностей, характеризующая изменения состояний модуля, а также соответствующие начальные вероятности состояний.

В результате применения теории марковских цепей с двумя состояниями приведены соотношения для вероятностей состояний модуля через произвольное число шагов, а также асимптотическое выражения для вероятностей состояний. Приведены графики изменения вероятностей состояний модуля в зависимости от числа шагов цепи, начальных вероятностей, вероятностей одношаговых переходов стохастической матрицы. Получены  аналитические выражения и соответствующие графики для среднего числа пребываний модуля в конкретном состоянии, которые интерпретируются как среднее число коррекций существенных признаков концептов-представлений. Получены асимптотические соотношения для числа коррекций, а также дана оценка погрешности приближенных асимптотических соотношений.

Таким образом, в работе сформулирована весьма общая модель случайного процесса формирования чувственных образов и их преобразования в концепты-представления. Ключевой задачей практического применения модели является анализ логики функционирования конкретной организационно-технической системы и определение на этой основе фигурирующих в модели параметров.

Официальная статистика является основным поставщиком данных об экономическом состоянии макроэкономического уровня, на основе статистических данных принимается большинство экономических решений государственного масштаба. Работа с данными для органов статистики является ключевым бизнес-процессом. Вместе с тем уровень качества статистических данных, поставляемых Росстатом, не всегда оказывается достаточно высоким. Наблюдаются корректировки статистических данных, выявляются несоответствие между наборами данных, описывающих одно и то же экономическое явление.

Целью работы является описание методов сбора и обработки статистической информации, которые будут способствовать повышению качества поставляемых данных. С информационной точки зрения статистическое агентство занимаются  организацией информационного обмена между поставщиками данных и потребителями, выступает агрегатором данных. Для организации информационного обмена в рамках сообщества пользователей создается семантическое пространство, призванное обеспечить смысловое наполнение данных. Основную роль в создании семантического пространства играют идентификаторы объектов учета. В качестве методов сбора и обработки статистической информации и повышения ее качества в статье рассматриваются использование единых идентификаторов отдельных объектов статистического учета. В международной статистической практике применяются методы стандартизации оборота статистических данных. Информационные стандарты призваны унифицировать идентификаторы и пространство имен для участников оборота статистической информации, что позволяет обеспечить единое семантическое пространство. С применением единых идентификаторов становятся прозрачными процедуры обработки статистических данных, в том числе группировка по разным срезам, а также разложение агрегированных данных на составляющие.

Результатами работы являются рекомендации по использованию отдельных элементов информационной инфраструктуры для сбора и анализа статистических данных. В существующей информационной инфраструктуре цифровой экономики существует ряд источников данных, использование которых будет способствовать повышению качества сбора и обработки статистических данных. Для создания семантического пространства статистических данных в РФ наиболее актуальным разделом являются реестры базовых объектов. Использование реестров позволит организовать связывание статистических данных из разных предметных областей, а также реализовывать соединение агрегированных данных с микроданными. Существенный прогресс наблюдается в маркировке товаров, которая позволяет отслеживать движение по всем этапам жизненного цикла, а также местоположение объекта. Правительство РФ инициировало проект по маркировке товаров, и эта информация дает возможность получить полное представление о существенной части экономики. Дополнительным информационным источником статистических данных может выступать корпоративный сектор, активно использующий в своей деятельности системы прослеживания, которые выполняют мониторинг товара, транспортных средств, контейнеров, складского хозяйства.

Заключение: Существует несколько вариантов обеспечения семантического единообразия статистических данных. Мировой опыт ориентируется на использование веб архитектуры, предполагающей использование технологических идентификаторов. Семантику статистических данных возможно обеспечить путем использования созданного потенциала информационной инфраструктуры, что позволит решить ряд проблем статистического учета.