2021. т. 25. №1

Статья посвящена оценке эффекта создания территорий опережающего развития (ТОР) на рост общей факторной производительности моногородов в России. Используются два основных источника данных: СПАРК-Интерфакс для российских компаний за период с 2014 по 2018 гг. и список территорий перспективного развития Министерства экономического развития на 2016 и 2017 гг. База данных включает информацию по более чем 400 тыс. фирм. Оценивается эффект программы ТОР на моногород в целом, поэтому все показатели агрегированы при переходе с уровня фирм к объектам второго уровня ОКАТО (округа, районы, города). Эффект измеряется через сопоставление городов с одинаковой вероятностью получить статус ТОР, для этого применен показатель меры склонности для ближайшего соседа. Данный подход позволяет решить проблему эндогенности (в случае, если получение статуса ТОР связано с характеристиками города). Полученные оценки показывают более высокий рост общей факторной производительности в городах с территориями опережающего развития по сравнению с контрольной группой, выбранной с помощью процедуры сопоставления. Источником более высокого роста общей факторной производительности является повыше­ние эффективности среди фирм, которые уже действовали в городах с территориями опережающего развития. При этом создание ТОР не влияет на число фирм в моногороде, что опровергает гипотезу о воздействии этой политики на динамику появления новых и закрытия старых фирм. Данный подход имеет свои ограничения: результаты оценки эффекта создания ТОР на экономическое развитие не стоит переносить на города, которые отличаются по характеристикам от территорий, где были созданы ТОР.

В текущем столетии количество соглашений о зонах свободной торговли (ЗСТ) в международной торговле стремительно растет, что делает их основным инструментом либерализации торговых отношений между странами. ЕАЭС, созданный в 2015 г. и обладающий компетенциями таможенного союза, также начал проводить политику активного выстраивания своих внешнеторговых отношений с использованием инструментария ЗСТ. К настоящему моменту уже действуют четыре подобных преференциальных и одно непреференциальное торговое соглашение, а в 2021–2025 гг. ожидается подписание еще как минимум трех соглашений.

Формирующаяся сеть приобретает специфические черты и характерные особенности, которые будут иметь важное значение как для экономического развития стран – членов ЕАЭС, так и позволят его партнерам выстраивать свою внешнеэкономическую стратегию с учетом новых реалий. География заключаемых ЕАЭС соглашений позволяет утверждать о намерениях создать широкую сеть ЗСТ, покрывающую прежде всего Восточное полушарие, с потенциалом распространения на все основные регионы. Партнеры ЕАЭС, как правило, небольшие государства и не самые сильные экономики, а содержание договоров о ЗСТ пока не является столь широким и глубоким, как, например, у ЕС. Примечательно, что в соглашениях почти отсутствуют договоренности в рамках ВТО-экстра. Однако ЕАЭС находится только в начале пути построения сети ЗСТ, и понимание направления этого движения, являющееся главной целью статьи, позволит более точно спрогнозировать как будущую роль ЕАЭС в международной торговой системе, так и политику торговых парт­неров объединения.

В данной статье проведен анализ особенностей текущей конфигурации и содержательной специфики формирующейся сети ЗСТ ЕАЭС на основе заключенных и ожидаемых в краткосрочной перспективе соглашений, а также намечены наиболее вероятные перспективы ее развития.

В основе принятия своевременных экономико-политических решений и бизнес-планирования лежит мониторинг текущей ситуации и прогнозирование путей развития экономической активности, базу которых состав­ля­ют официальные статистические оценки значений различных показателей. В этой связи переоценка данных и прогнозы, основанные на более ранних либо поздних оценках, потенциально могут повлечь за собой совершенно различные экономико-политические решения. Согласно официальной методике Росстата, публикуется не менее пяти плановых или регулярных переоценок показателя валового внутреннего продукта. Помимо плановых переоценок Росстат проводит внеплановые пересчеты ВВП, связанные, например, с изменением классификаторов видов экономической деятельности или с сельскохозяйственной переписью.

В данной работе по описанной авторами методике собраны данные по плановым и внеплановым переоценкам номинального объема ВВП (в млрд руб.) и индекса физического объема ВВП с I квартала 1994 г. по I квартал 2020 г., публикуемые ежемесячно в сборнике «Краткосрочные экономиче­ские показатели Российской Федерации»; сформированы винтажи этих показателей, как в годовом, так и в квартальном разрезах; предложены вариан­ты русскоязычных терминов, являющихся специфическими и, как следствие, не устоявшимися в отечественной литературе; а также представлены результаты анализа статистических свойств пересмотров показателей валового внутреннего продукта Российской Федерации как в годовой, так и квартальной частотности. В частности, проанализировано наличие систематических смещений в переоценках показателей нормированного объема валового внутреннего продукта и индекса физического объема ВВП, изменение их динамических свойств, средние характеристики пересмотров, наличие (либо отсутствие) шумовых и новостных компонент в обоих показателях.

В статье оценивается влияние усиления процессов региональной интеграции на результаты деятельности страховых компаний. Несмотря на ряд теоретических доводов о положительных эффектах интеграции для всех участников, на практике выгоды от таких процессов распределяются неравномерно между странами, и даже отдельными участниками рынка. В имеющихся исследованиях наиболее распространенным методом оценки влияния интеграции на страховые компании является наблюдение за динамикой изменения определенных показателей; включение фиктивной переменной или использование в качестве объясняющей переменной доли премий, полученных при заключении договоров по видам страхования, наиболее подверженных иностранной конкуренции. При этом выводы таких исследований различают­ся, и ряд авторов не обнаруживают наличия влияния интеграционных процессов на показатели деятельности компаний. В данном исследовании в качестве меры интеграции используется доля других стран-участниц интеграционной группировки в импорте услуг по прямому страхованию страны, поскольку в ряде исследований было показано, что наличие торговых соглашений влияет на объемы торговли страховыми услугами. Оценка проводилась на примере 64 компаний из Канады, Мексики и США в период с 2005 по 2016 гг., а впоследствии была проверена на выборке данных по 145 компаниям с 2005 по 2018 гг. В качестве производственной функции используется транслогарифмическая функция, оценивается панельная модель с фиксированными эффектами. Выявлено, что рост доли в импорте приводит к росту операцион­ных расходов компаний, занимающихся страхованием жизни, и снижению из­держек компаний, ведущих международную деятельность. Доля в импорте при этом не оказывает статистически значимого влияния на прибыль большинства компаний, что целесообразно учитывать при разработке положений интеграционных соглашений.

В рамках данной работы проверяется ряд гипотез о поведении индивидов в условиях риска. Для этого используется уникальный набор данных, содержащий информацию о поведении участников российского телешоу «Сделка?!», в котором каждый из них несколько раз осуществляет выбор между получением гарантированной суммы денег и лотереей, предполагающей возможность как повысить, так и уменьшить выигрыш. Предполагается, что участники принимают решения, руководствуясь теорией перспектив и кумулятивной теорией перспектив, подразумевающими субъективное преобразование вероятностей и наличие точки отсчета, разделяющей выигрыши и потери. При этом допускается, что она может иметь динамический характер и изменяться в зависимости от хода игры. Различные параметры, оказывающие влияние на принятие решений участниками телешоу, оцениваются при помощи метода квазимаксимального правдоподобия с использованием предлагаемой в исследовании эконометрической модели бинарного выбора. Результаты эконометрического анализа свидетельствуют в пользу динамического характера точки отсчета: участники шоу адаптировали представления о величине своей точки отсчета по ходу игры. При этом выявлены свидетельства в пользу ассиметричной адаптации точки отсчета к выигрышам и потерям: точка отсчета существенно сдвигалась вправо, если игра складывалась удачно, и заметно слабее сдвигалась влево в противном случае. Устойчивость полученных результатов проверяется с использованием различных моделей, предполагающих субъективное преобразование вероятностей, которые продемонстрировали заметное превосходство над моделью, использующей объективные вероятности.

This paper pioneers the identification of artificial intelligence (AI) enablers like technology feasibility, sophistication, data integrity, interoperability and per ceived benefits that can boost operational efficiency of firms in Indian food processing industry. With the food processing industry contributing significantly to do­mestic gross value added and generating an export earning of close to USD 40 billion from agricultural and processed food exports, the study examines the role of AI in overcoming the existing inefficiencies of firms, particularly the small and medium enterprises (SMEs) involved in food processing. For this, questionnaire wascirculated to 500 respondents comprising of IT and supply chain professionals, managers of food processing companies and academicians working in this do main, of which 341 complete responses were received. These responses were then analysed using PLS–SEM modeling, through which the relationship between AI adoption and operational efficiency of firm was established. The study found a significant relationship between AI adoption and operational efficiency. The R square and Q square values substantiate the predictive power of the model used in the study. The research has significant implications for supply chain professionals as technology adoption would boost resilience, integration and transparency of these firms. The study is also relevant for addressing issues pertaining to food security, employment generation, enhancing industrial output and export growth. Policy makers can also get perspectives on harnessing the benefits of AI technology while creating an enabling environment for different supply chain partners.