С развитием современных технологий увеличиваются потоки самой разнообразной информации как отдельного человека, так и в целом для общества. Но как она отражает социально-экономическую ситуацию, насколько верна и честна, что может показать, можно ли ей верить? Одним из источников информации с давних времен является статистика – ведь с ее помощью общество можно узнать и прошлое, и настоящее, и построить прогнозы. Предлагаем ученым, сотрудникам Росстата, всех заинтересованных в развитии статистики лиц принять участие в обсуждении места статистики в нашей жизни

Цель исследования состоит в обосновании инструментария цифрового измерения развития адаптационного потенциала населения региона в условиях санкций с применением экономико-статистических методов анализа. В исследовании применены статистические характеристики, пригодные для создания модели взаимодействия внутренних и внешних систем адаптации населения региона. Предполагается, что адаптационный потенциал человека определяется величиной испытываемых им стрессов на протяжении определенного периода времени. Для характеристики относительных величин стрессов использована теория потребностей населения, в частности: естественно-физиологические, демографические, социальные, экономические и организационные. Адаптационный потенциал региона включает в себя демографический, трудовой, социальный, экономический, производственный, организационный и другие виды.

Материалами и методами исследования является применение официальных данных федеральной службы государственной статистики с использованием экономико-статистических методов анализа, применены структурный и динамический анализ показателей, а также методы теоретического исследования в форме обобщения, сравнения, агрегирования и специальных аналитических процедур.

По результатам обзора теоретических подходов сделан вывод, что адаптационный потенциал может быть описан как комплексный объект исследования. На основе физиологического, социально-демографического, деятельного, экономического и иных подходов разработана и предложена авторская модель для цифрового измерения развития адаптационного потенциала региона в условиях санкций. Уточнено понятие адаптационного потенциала как способность (потенцию) организмов населения, ресурсов предприятий и территорий, их конкретные возможности производить блага и изменяться (приспосабливаться) к любым ситуациям. Разработаны модель взаимодействия внутренних и внешних систем адаптации населения, методика расчета агрегированного индекса развития адаптационного потенциала региона и матрица оценки темпов прироста (весов) его элементов. Анализ измерения агрегированных индексов подтвердил предположение о влиянии иностранных санкций на степень адаптации населения регионов страны. Так, в 2015 году во всех регионах УФО и отдельных в ЦФО индекс адаптационного потенциала снизился до отрицательных величин, а в последующие годы наблюдалось постепенное приспособление регионов к санкциям. Полученные результаты расширяют представление о влиянии санкций на адаптацию населения регионов; они могут быть использованы для диагностики социально-экономических процессов; разработки практических рекомендаций по совершенствованию региональной политики и стратегий устойчивого развития в условиях санкций и других вызовов времени. Рассмотренный подход увязываются с задачами, поставленными перед российской системой государственной статистики в рамках Программы «Цифровая экономика Российской Федерации».

Цель исследования. Малое и среднее предпринимательство в зарубежных странах обеспечивает около 50% ВВП и почти 60% производственной занятости. По своей роли в экономике предпринимательство России уступает многим странам, среди которых США, Ирландия, Япония, Италия и др. К основным приоритетам развития сферы предпринимательства в России относятся улучшение условий ведения предпринимательской деятельности, упрощение налоговой отчетности, доступ к льготному финансированию, совершенствование системы закупок и др. Среди негативных сторон государственного регулирования, препятствующих развитию сферы малого и среднего предпринимательства, можно выделить административные барьеры. Согласно оценкам экспертов, из-за наличия избыточных административных барьеров величина «замороженного» потенциала экономического роста страны составляет 5–7%. В связи с этим возникает потребность в статистической оценке условий ведения предпринимательства на региональном уровне для последующего определения направлений повышения эффективности и результативности деятельности государственных (муниципальных) органов власти и выявления резервов улучшения деловой среды бизнеса.

Материалы и методы. В качестве информационной базой исследования использованы данные Федеральной службы государственной статистики за 2019 г., а также результаты мониторинга условий деятельности малого и среднего предпринимательства в регионе, проведенного Государственным казенным учреждением Республики Мордовия «Научный центр социально-экономического мониторинга». Эмпирическая база исследований включала количественные данные массовых репрезентативных опросов предпринимательского сообщества за период с 2014 по 2019 гг. Кроме опросов представителей бизнес-сообщества проводились экспертные опросы, отбор которых осуществлялся на основе стажа предпринимательства и принадлежности их к формализованным региональным структурам предпринимателей. Количество экспертов-участников исследования варьировало от 40 до 50 человек.

Результаты. По состоянию на 1 января 2019 г. в Российской Федерации действовало 2659,9 тыс. малых предприятий. В расчете на 10000 человек населения при среднем значении 156 по Приволжскому федеральному округу, наибольший показатель зафиксирован в Самарской области (216 малых предприятий), наименьший – в Республике Мордовия (86 малых предприятий). Исследование демонстрирует устойчивое сокращение масштабов хозяйственной деятельности и числа субъектов малого и среднего предпринимательства на территории Республики Мордовия. Проведенное исследование подтвердило наличие административных барьеров для предпринимательской деятельности в регионе, которые проявляются как на начальном этапе ведения бизнеса, так и при длительном ведении. В рамках проведенного исследования сформулированы предложения по сокращению административных барьеров и созданию благоприятной бизнес-среды. В условиях текущей социально-экономической ситуации основными мерами поддержки предпринимательства являются снижение ставок налогообложения и введение льготной системы налогообложения. Значимыми для бизнеса мерами поддержки также являются снижение процентных ставок, повышение доступности кредитования, предоставление льгот на энергоресурсы, контроль за ценовой политикой услуг естественных монополий. Наряду с институциональными мерами, необходимо распространять различные формы обучения предпринимательству и наставничества, которые широко распространены в зарубежной практике.

Цель исследования. Возможности реализации общенациональных и общерегиональных стратегических задач зависят от соответствия принимаемых мер выбранной траектории развития. Комплекс мер включает в себя управленческие решения в области регулирования рынка труда и касающиеся вопросов легализации неформальной занятости. Для принятия управленческих решений по регулированию рынка труда на региональном уровне необходима объективная статистическая оценка взаимосвязи неформальной занятости с показателями социально-экономического развития.

Информационной основой регулирования неформальной занятости должны являться количественно оцененные устойчивые закономерности взаимосвязи параметров неформальной занятости и структурно-динамических характеристик экономического роста и развития. Для выявления и оценки этих статистических закономерностей на основе данных Федеральной службы государственной статистики в региональном разрезе разработана система статистических показателей и определены значимые факторы неформальной занятости и социально-экономического развития. Учитывая неоднородность субъектов Российской Федерации по масштабу и структуре неформальной занятости требуется распределение регионов на однородные группы. Статья описывает подходы классификации регионов России с учетом уровня социально-экономического развития и структуры неформальной занятости.

Материалы и методы. Статья рассматривает подход к распределению регионов на однородные группы с применением методов кластерного анализа на основе главных компонент системы статистических показателей, характеризующих занятых в неформальном секторе, который базируется на предположении о том, что показатели неформальной занятости находятся в причинно-следственной зависимости с показателями социально-экономического развития.

Результаты. Получены пять групп регионов, однородных по структурным характеристикам неформальной занятости и обобщенным факторам социально-экономического развития. Для целей дальнейшей интерпретации выделенные группы оценены и отранжированы относительно среднероссийского уровня социально-экономического развития: низкий уровень (8 регионов), ниже среднего (26 регионов), средний (41 регион), выше среднего (8 регионов), высокий уровень (2 региона).

Заключение. Полученная классификация регионов России является переходным этапом к построению эконометрической модели взаимосвязи неформальной занятости и показателей социально-экономического развития. Дальнейший анализ позволит оценить какие именно показатели в наибольшей степени оказывают мультипликационный эффект на региональную экономику и получить количественную оценку данного влияния на ее рост.

Цель исследования. Туризм – важнейший объект в системе современных экономических отношений. Его главная цель заключается в создании среды, способствующая удовлетворению потребностей туристов, которые, обеспечивают стабильный приток денежных средств. В свою очередь, экономическая подсистема решает задачу создания конкурентоспособной туристской индустрии – важнейший детерминант экономического роста. Поэтому изучение конкурентоспособности рынка туриндустрии в обеспечении устойчивого экономического роста государства и повышении благосостояния населения крайне актуальное направление в условиях рыночной экономики.

На данный момент используется множество международных, отечественных методик для оценки уровня конкурентоспособности (конкурентных возможностей). Методическое обеспечение комплексной оценки конкурентоспособности предприятий туриндустрии на основе экономико-математических моделей нуждается в дальнейшей разработке. Приведен алгоритм оценки региональной конкурентоспособности на примере построения эконометрической модели, и проверки ее на практическую значимость.

Целью нашего исследования является выявление факторов, влияющих на повышение уровня конкурентоспособности туристского потенциала Севастопольского региона для обеспечения устойчивого притока туристов.

Материалы и методы. Проведено исследование уровня повышения конкурентоспособности на основе применения экономико-математического моделирования в региональном аспекте. В качестве статистического инструментария для проведения исследования был использован программный пакет «Gretl». Исследование уровня конкурентоспособности в сфере туристской индустрии в Севастопольском регионе производится на основе выборки 50 предприятий туристской индустрии, определяемых по рейтингу объема полученных за год валовой выручки. Для моделирования доли валовой добавленной стоимости туристской индустрии в валовом региональном продукте на региональном уровне использовались ежегодные финансово-экономические данные деятельности туристических фирм, а также макроэкономические показатели Севастопольского региона за 2015–2019 гг. Обработка экономических и финансовых показателей, характеризующие микро- и макроэкономику, идентификация и интерпретация модели, выполнена с применением компьютерных технологий, в частности программный пакет Gretl.

Результаты: По результатам исследования был выявлен характер взаимосвязи между долей валовой добавленной стоимостью туристской индустрии в валовом региональном продукте и индексом потребительских цен темпом роста объема розничного товарооборота, темпом роста оборота общественного питания, количеством зарегистрированных преступлений. Экономико-математическое моделирование выполнено с использованием различных подходов к построению уравнений общей модели методом наименьших квадратов, с фиксированными или случайными эффектами.

Заключение. В статье рассматривается моделирование конкурентных преимуществ в сфере туристской индустрии, что позволяет определить значимые параметры независимых переменных, а также было предложено, что наиболее адекватной для прогноза туристского потенциала Севастопольского региона является модель с фиксированными эффектами. Следует обратить внимание, что повышение конкурентоспособности практически невозможно достигнуть случайным образом. Поэтому необходима совокупность методов и приемов, образующих инновационную систему управления конкурентоспособностью. Реализация такой системы напрямую связана с анализом и оценкой всего многообразия условий и факторов функционирования субъектов туристской индустрии.

В статье на основе данных Европейской базы детализированных данных о смертности Всемирной организации здравоохранения и Гармонизированного европейского обследования использования времени исследуется влияние повседневной деятельности на частоту самоубийств.

Цель. В рамках многофакторных моделей оценить связь частоты самоубийств и продолжительности основных видов повседневной деятельности, работающих по найму в сферах труда, быта и досуга.

Материалы и методы. Повседневная деятельность операционализируется как затраты времени на занятия в сферах труда, быта и досуга. Для анализа связи переменных используется сквозная модель линейной регрессии по всем годам и странам, не учитывающая панельной структуры данных (поскольку мы имеем дело с псевдопанельными данными). Для ослабления предпосылок параметрических моделей, дополнительно используется непараметрическая оценка. Расчеты осуществляются в эконометрическом пакете STATA IC 16. Источник данных о частоте самоубийств среди населения (всего, мужчины, женщины) в возрасте 15–74 лет – Европейская база детализированных данных о смертности (DMDB) ВОЗ; о затратах времени на основные виды повседневной деятельности работающих по найму в сферах труда, быта и досуга и степени включенности в занятия работающих по найму – Евростат.

Результаты. Выявлена тенденция роста частоты самоубийств при увеличении затрат времени на просмотр телевизора и видео для работающего по найму населения, мужчин; при увеличении затрат времени на ведение домашнего хозяйства – для работающих по найму женщин. Вместе с тем в рабочие дни для работающего населения, мужчин фактором риска самоубийства ожидаемо выступают затраты времени на работу, связанные с ней активности и проезд; для работающих женщин – по-прежнему затраты времени на ведение домашнего хозяйства. Продолжительность просмотра телевизора и видео, ведения домашнего хозяйства – референты факторов риска самоубийства – одиночества и сокращения присутствия в социуме. Установлено, что возможный переход на «четырехдневку» с увеличением продолжительности рабочего дня при сохранении продолжительности рабочей недели приводит к увеличению частоты самоубийств.

Заключение. Для снижения частоты самоубийств в европейских странах необходима такая организация труда, быта и досуга, которая позволит у работающих по найму мужчин сократить рабочий день минимум до 7,4 часов и вытеснить просмотр телевизора и видео на периферию иерархии занятий, прежде всего, в выходные дни, а также искоренить «кухонное рабство» – у работающих по найму женщин. При оценке возможного перехода на «четырехдневку» необходимы дополнительные исследования влияния количества (соотношения) рабочих и целодневных дней отдыха на частоту самоубийств.

Цель исследования. Цель исследования состоит в разработке новых принципов принятия решений (принципов оптимальности) в играх с природой и их применении для анализа статистических данных и выбора стратегий фондового инвестирования.

Материалы и методы. В статье проведен анализ российской и зарубежной библиографии по проблеме исследования. Предложена модель принятия решений в игре с природой с известными вероятностями состояний. В качестве оценки эффективности принимается математическое ожидание выигрыша игрока, а в качестве оценки риска – среднеквадратическое отклонение или дисперсия. Эта двухкритериальная задача формализуется путем перевода оценки эффективности в ограничение. В результате для случая смешанных стратегий возникает нелинейная (квадратичная) задача математического программирования. Для ее решения применяется подход, основанный на использовании функции Лагранжа и условий оптимальности Каруша-Куна-Таккера. В качестве приложения полученных методов рассматриваются задачи фондового инвестирования.

Результаты. Получены аналитические методы решения указанной оптимизационной задачи и алгоритм поиска оптимальных смешанных стратегий. Приведены практические примеры применения предложенного подхода на реальных статистических данных. В качестве исходных данных в настоящем исследовании послужили котировки акций российских компаний электроэнергетической отрасли за период с 01.07.2020 по 01.10.2020, взятые с сайта Инвестиционной компании «ФИНАМ». Разработанный метод позволяет находить по формулам оптимальную стратегию и соответствующие ей значения доходности и риска на основе только исходных данных (статистических характеристик финансовых инструментов и порогового значения доходности), т.е. дает, на наш взгляд, удобный инструмент анализа для инвестора.

Заключение. Понятие принципа оптимальности в задачах принятия решений в условиях неполной информации является весьма неоднозначным. Лицо, принимающее решение, должно иметь возможность выбирать из спектра моделей принятия решений, отражающих зависимость вида рационального поведения от имеющейся информации и его отношения к риску. В работе предложена модель такого типа для случая вероятностной неопределенности, которая приводит к задаче минимизации дисперсии как оценки риска при ограничении снизу на математическое ожидание как оценки эффективности.