Взаимодействие статистики и общества всегда имело свои исторические особенности, а также вызывало к жизни конкретные проблемы взаимопонимания, которые предопределялись множеством факторов, связанных с условиями, уровнем и качеством жизни населения. И в этом аспекте актуальное значение имеет критический анализ места и роли института статистики в социуме, особенно с позиций претензий, предъявляемых гражданами к официально публикуемой статистической информации.

Целью исследования, представленного в данной статье, является выработка методики выявления перспективных зон с наибольшим потенциалом для развития велотранспортной инфраструктуры (ВТИ). Данная проблема относится к числу наиболее актуальных в современном градостроительном планировании, в том числе в разрезе вопросов «зелёной» и «шеринговой» экономик, оказывающих существенное влияние на практику планирования и развития ВТИ. Вместе с тем, как ни парадоксально, на текущий момент в решении данных вопросов отсутствуют какие бы то ни было институционализированные методические подходы, и проблемы планирования и развития ВТИ в подавляющем большинстве случаев решаются ситуационным образом.
Материалы и методы. Исследование базируется на широком анализе отечественных и зарубежных научно-практических работ, посвящённых выработке подходов к планированию и развитию ВТИ. Стоит отметить, что среди данных источников отсутствует методологическое единство, и подходы к рассматриваемой проблематике разнятся существенным образом. Среди методов, использовавшихся при проведении данного исследования, следует выделить методы теоретической группы: анализ, синтез, абстрагирование, обобщение, применение аналогий, классифицирование, формализация. Также при проведении исследования использовались эмпирические методы (наблюдение, сравнительный анализ).
В качестве наиболее значимых результатов данного исследования стоит упомянуть разработку целостной и универсальной методики выявления перспективных зон с наибольшим потенциалом для развития велотранспортной инфраструктуры (ВТИ). Разработанная на основе углублённого анализа зарубежного опыта, данная методика обеспечивает возможность нахождения оптимальных «точек роста» велотранспортной инфраструктуры города в рамках системного подхода. Методика представлена в виде алгоритмической схемы, а также подробного описания составляющих её этапов. Хотя описываемая в статье методика была разработана для применения на территории крупного города (в частности, Москвы), её положения носят универсальный характер, что позволяет при некоторой доработке адаптировать методику для локальных нужд того или иного городского или сельского поселения, городской агломерации и т.д. Таким образом, данная методика может рассматриваться в качестве универсальной при решении указанных выше проблем.
В силу своей практической направленности и ограничений журнальной публикации, статья не содержит выраженного заключения. Вместе с тем, разработанная методика предполагает возможность дальнейшего совершенствования, в особенности в случае использования её в качестве универсальной при решении вопросов планирования и развития ВТИ.

Воспроизводственный процесс в сельском хозяйстве тесно связан с агропродовольственным рынком и обеспечением продовольственной безопасности страны. В современной литературе воспроизводственные процессы в сельском хозяйстве рассматриваются отдельно от агропродовольственного рынка, в свою очередь, эти понятия взаимосвязаны. Развитие агропродовольственного рынка и уровень продовольственной безопасности задают тенденции развития процесса воспроизводства, а от типа воспроизводства зависят условия развития рыночных отношений, экспорта, импорта и текущий уровень продовольственной безопасности.
Цель исследования. Целью проводимого исследования является определение типа воспроизводственного процесса при сложившейся ситуации на рынке мяса для оценки уровня продовольственной безопасности в России по мясным продуктам и разработке рекомендаций по развитию мясного рынка и воспроизводственного процесса в сельском хозяйстве.
Материалы и методы. В данном исследовании для проведения анализа воспроизводства и ситуации на рынке мяса в условиях обеспечения продовольственной безопасности применялись статистические методы: описательной статистики, сравнительный анализ, анализ динамических рядов. При проведении исследования применялась методика определения типа воспроизводственного процесса, а также методика оценки уровня продовольственной безопасности по мясным продуктам на основе оценки спроса и предложения на рынке мяса. Использовались данные официальной статистики федерального и регионального уровня, а также данные из отчетности сельскохозяйственных организаций.
Результаты. Представленная методика позволила определить тип воспроизводства мяса в стране, оценить уровень самообеспеченности и продовольственной безопасности. Анализ воспроизводства мяса показал расширенный тип. Среднегодовой прирост объема производства мяса в натуральных единицах составляет около 5,0 %, на протяжении периода 2000–2020 гг. Оценка обеспеченности мясом собственного производства показала – увеличение обеспеченности на протяжении всего анализируемого периода и в 2020 г. достигла уровня 100,1 %. Снижение зависимости от импорта (до 5,8 %) и увеличение доли экспорта (до 5,4 %) показали оптимальный или достаточный уровень продовольственной безопасности (мяса).
Заключение. По результатам исследования можно сделать следующие выводы: в России имеет место, расширенный тип воспроизводственного процесса; рост производства мясной продукции способствует повышению самообеспеченности населения мясом; происходит увеличение спроса на рынке мясной продукции, снижение импорта и повышение уровня продовольственной безопасности страны. Дальнейшее повышение уровня продовольственной безопасности возможно при сохранении расширенного типа воспроизводственного процесса. Это позволит постоянно повышать объемы производства мяса и наращивать объемы экспорта мяса в другие страны, в том числе Китай. Обеспечение качественным и доступным продовольствием население страны способствует оптимизации социального климата в обществе, что в современное время в стрессовых условиях (пандемии, закрытых границ, военной операции и т.д.) является обязательным для подавления и сглаживания стрессовых, панических закупок продовольствия в прок. Обеспечение достаточного уровня продовольственной безопасности также является первостепенным, так как от ее уровня зависит состояние социально-политической и военной безопасности.

Цель исследования: заключается в анализе сложившегося ведомственного статистического учета Федеральной службы исполнения наказаний и формировании подходов к его развитию в условиях современных преобразований, связанных с использованием цифровых технологий.
Материалы и методы: рассмотрены особенности организации информационного ресурса и ведомственного статистического учета Федеральной службы исполнения наказаний, выявлены их недостатки, препятствующие интеграции ведомственной статистики с другими информационными ресурсами ведомства, выделены основные направления цифровой трансформации ведомственного статистического учета, предложены технологические решения для реализации основных процессов, сформулированы ориентиры цифровой трансформации ведомственной статистики. В работе автор применил методы теоретического исследования систем управления в форме анализа и синтеза, моделирования, эмпирического исследования в форме сравнения и наблюдения.
Результаты. Переход государственных органов к цифровой среде должен предусматривать не только автоматизацию процессов, но и внедрение процессного подхода к управлению. Сквозная автоматизация рабочих процессов в Федеральной службе исполнения наказаний обеспечивается внедрением единой информационной системы. В объединении информационных ресурсов стержневая задача принадлежит статистике, на ее основе будет формироваться витрина данных – поставщик открытых упорядоченных данных в ведомстве и для межведомственного обмена. Необходимым направлением развития сложившейся практики сбора, обработки и анализа информации становится использование различных ее источников для целей статистики на принципах их методологической и технологической совместимости. Спрос на статистическую информацию будет выступать основанием для производства статистических продуктов.
Заключение. В материале обозначены контуры современной модели ведомственного статистического учета, способного подстраиваться под требования потребителей. В основе учета заложено первичное недостающее звено, создающее предпосылки достоверной статистики. Данный учет ориентирован на решение задач управления, создание условий для того, чтобы все заинтересованные пользователи имели возможность ориентироваться в цифровом пространстве, понимать логику работы с данными, использовать их в своей повседневной практической деятельности.

Одним из этапов статистического исследования конкурентоспособности региона является отбор регионов-конкурентов. Цель исследования. Целью статьи является формирование статистической совокупности регионов-конкурентов на основе отраслевой структуры экономики.
Материалы и методы. В качестве методов исследования в данной статье выбраны метод основного массива, факторный, кластерный методы, статистические методы. Для проведения исследования использованы статистические данные Росстата. Для выполнения расчетов рассматривалась ВДС в структуре ОКВЭД2 за 2019 г.
Результаты. С помощью факторного анализа выполнена группировка 19 видов экономической деятельности регионов по сходству и различиям. В результате образовалось 6 факторов, каждый из которых собрал зависимые виды экономической деятельности. Использование кластерного анализа позволило сформировать группы регионов, имеющих похожую отраслевую структуру экономики. В исследовании приняло участие 85 регионов Российской Федерации. Кластерный анализ позволил решить методологическую проблему определения границ интервалов ВДС по отдельным видам экономической деятельности при отборе регионов-конкурентов. В работе показано, что для Амурской области в качестве регионов-конкурентов следует рассматривать 9 субъектов Российской Федерации. Регионы данного кластера объединяет высокая доля валовой добавленной стоимости по видам деятельности «Транспортировка и хранение», «Государственное управление», «Торговля». При этом конкурентами являются регионы из разных федеральных округов: 70% регионов Дальневосточного федерального округа, 20% – Южного ФО, 10% – Сибирского ФО. Основными результатами исследования являются следующие: 1) выявлена высокая вариация субъектов Российской Федерации в 2019 г. по виду экономической деятельности «Добыча полезных ископаемых» и «Обрабатывающие производства»; 2) выполнена группировка 19 видов экономической деятельности регионов методом факторного анализа; 3) проведен кластерный анализ регионов Российской Федерации по отраслевой структуре валовой добавленной стоимости за 2019 г.; получено 5 кластеров. Заключение. В настоящей работе показано, что отбор регионов-конкурентов необходимо выполнять, используя отраслевую структуру экономики региона. Учет специализации региона является важным требованием методики отбора. Преимуществом авторской методики является ее универсальность, объективность и отражение специализации региона. В качестве направления дальнейших исследований следует рассмотреть определение специализации регионов с помощью коэффициентов локализации и на ее основе формирование статистической совокупности регионов-конкурентов. Представленная выборка регионов необходима для проведения оценки их конкурентоспособности.

Цель исследования заключается в разработке модели экономического обоснования построения цепочки создания стоимости для различных типов цифровых платформ и технологических способов производства сетевого предприятия. В качестве основы для построения модели экономического обоснования предлагается использовать метод функционально-стоимостной оценки архитектуры сетевого предприятия, определяющий экономические затраты и риски формирования цепочек создания стоимости, которые связаны с выпуском продукции и оказанием услуг предприятия.
Новизна исследования заключается в том, что экономическое обоснование построения архитектуры сетевого предприятия должно осуществляться с учетом динамически изменяющихся потребностей заказчика и состояния бизнес-экосистемы предприятия в процессе его функционирования.
Методы исследования имеют эвристический характер, направленные на поиск такого набора экономических факторов, который приведет к формированию экономического обоснованного построения цепочки создания стоимости. В целях получения экономической модели построения архитектуры сетевого предприятия предлагается метод функционально-стоимостной оценки с учетом динамических изменений цепочки создания стоимости.
Результаты. В данной статье представлена экономическая модель оценки архитектуры сетевого предприятия, в которой каждый элемент модели отражает отдельный экономический аспект формирования цепочки создания стоимости для сетевого предприятия. Проведенный анализ экономических аспектов позволил детальнее определить затраты, в том числе затраты на устранение рисков.
Помимо модели экономического обоснования построения цепочки создания стоимости в работе выявлены требования к архитектуре сетевого предприятия и возможному составу ролей его участников, а также определение сетевых эффектов для разных ролей. Для отображения взаимосвязи между типом цифровой платформы и технологическим способом производства при проведении стоимостной оценки архитектуры сетевого предприятия все рассчитанные оценки вносятся в матрицу оценок стоимостных затрат и рисков. В результате в зависимости от выбранного типа цифровой платформы и технологического способа производства осуществляется поиск минимальных затрат и рисков для конкретных цепочек создания стоимости.
Заключение. Экономическая модель стоимостной оценки архитектуры сетевого предприятия, построенная на основе использования метода функционально стоимостного-анализа затрат и анализа рисков, позволит осуществлять ресурсное обоснование конфигурации цепочек создания ценности с оптимальным распределением ролей участников сетевого предприятия.

Цель исследования. Целью данного исследования является определение моделей и параметров моделей для моделирования спроса на туристические услуги. Рост неопределенности на туристическом рынке требует пересмотра процесса принятия решений. Значительная роль в повышении качества принимаемых решений традиционно отводится экономической кибернетике, в частности ее разделу – теории игр. В рамках данной статьи выделено множество задач, решение которых будет способствовать более широкому применению игрового моделирования в условиях неоднородности спроса на туристические продукты.
Материалы и методы. Решение данных задач подразумевает выбор управляющих параметров (цена турпродукта, качество предоставляемых туристических услуг, количество принятых туристов, количество номеров различных классов и др.), учёт предпочтений потребителей на туристическом рынке по выбору категории отеля и класса размещения, лояльности к ценовой политике отелей и др., построение множества стратегий игрока (управляющего отелем), построение множества состояний природы и содержательная интерпретация каждого состояния природы в терминах рассматриваемой ситуации туристической отрасли, количественную оценку полезности реализации каждой стратегии игрока с учётом всех возможных состояний природы, оценку вероятности (возможности) каждого состояния природы и обоснование выбора уровня доверия к имеющейся информации и выбор необходимых критериев для исследования построенной игровой модели).
Результаты. Построена игровая модель выбора оптимальной стратегии предоставления туристического продукта, отличительной особенностью которой является учёт предпочтений потребителей на туристическом рынке. Построение и анализ модели выбора оптимальной стратегии предоставления туристического продукта позволяет по-новому сравнивать различные стратегии лиц, принимающих решения, которые формируют туристические продукты с учетом имеющегося вероятностного распределения спроса и предпочтений потребителей.
Заключение. Игровое моделирование ситуаций на рынке туристических услуг может быть дополнено применением методов многокритериальной оптимизации. В процессе анализа ситуаций на туристическом рынке необходимо уделить большее внимание формированию множества критериев, а также получению дополнительной информации об иерархии критериев.