Долгосрочная оценка спроса на энергию необходима при исследовании перспектив развития экономики и энергетики страны. Сложность такой оценки обусловлена, в частности, неопределенностью экономических и политических условий, технологического развития, увеличением неоднозначности и изменчивости факторов и тенденций, определяющих этот спрос. В статье приводится анализ текущего состояния, долгосрочных тенденций и новых направлений использования энергии в крупных секторах экономики России (промышленности, домашних хозяйствах, транспорте), в том числе, в сравнении с другими странами. Применяемый методический подход для прогнозирования спроса на энергию позволяет учитывать перспективные структурные и технологические изменения в отраслях, распространение новых технологий, энергоэффективность. Возможные траектории изменения спроса на электроэнергию, энергию и изменения энергоемкости ВВП России на период до 2050 г. рассчитаны для консервативного и базового сценариев развития экономики. Показано, что динамика душевого электропотребления в России соответствует глобальным тенденциям. Дополнительно приводятся расчетные оценки изменения объемов энергопотребления в результате применения цифровых технологий в секторе домашних хозяйств и массового развития электромобилей.

Далее…

В статье предложен метод оценки зависимости секторов ТЭК от импортного оборудования, опирающийся на публичную статистику. Выполненные в соответствии с предложенным методом оценки показывают, что за 2012-2021 гг. значимые и устойчивые успехи в сфере импортозамещения достигнуты только в секторе электроэнергетики и теплоснабжения. В нефтедобыче и угольном секторе, которые характеризуются наивысшей долей используемого импортного оборудования, ситуация коренным образом не поменялась. Организация системы мониторинга в сфере импортозамещения в России должна стать важным направлением соответствующей политики, особенно в условиях беспрецедентных внешнеэкономических ограничений на импорт технологий и оборудования.

Далее…

В статье представлен научно-обоснованный подход к оценке кадровой потребности для сферы искусственного интеллекта в России с применением метода «по аналогии». Использование метода обосновано отсутствием в российской экономической статистике и других источниках базовых показателей экономики и рынка труда для сферы ИИ. Выбор эталонной страны–бенчмарка для трансфера структуры показателей в сфере ИИ на российский рынок труда проведен на основе трех факторов: наличие национальных данных по рынку труда; сходство структуры занятости в экономике; сравнительная публикационная активность. С использованием разработанных методологических подходов впервые для российской сферы ИИ сформированы количественные показатели среднегодовой численности работников на среднесрочный период до 2025 г., а также показатели ежегодной дополнительной кадровой потребности.

Далее…

Статья посвящена анализу динамики рынков труда в регионах европейской части российской Арктики на основе показателей балансов трудовых ресурсов после 2013 г. Показано, что тенденции в этих регионах гораздо более неблагоприятные по сравнению со страной в целом. Ожидается значительное сокращение размеров рынков труда, что замедлит социально-экономическое развитие этих территорий.

Далее…

В статье рассматриваются актуальные проблемы и ограничения развития льготного протезирования зубов в РФ, определяются регуляторные, организационные и технологические факторы повышения эффективности бюджетных расходов в этой сфере. Обосновывается вывод о значимом вкладе, который может внести переход от традиционной (аналоговой) технологии к цифровой (3D) технологии протезирования зубов в повышение качества изготавливаемых зубных протезов и увеличение сроков их эксплуатации, а также в охват населения страны услугами этого вида протезирования.

Далее…

В работе оценивается эффект воздействия государственной формы собственности на рентабельность активов российских компаний. С целью учета эндогенного формирования собственности применяется оригинальная комбинация и модификация методов эконометрического анализа (предложена новая полупараметрическая регрессионная модель) для данных выборки, состоящей из 12 тыс. коммерческих фирм в 12 отраслях экономики, взятой за 2020 г. Результаты анализа свидетельствуют о том, что государственные фирмы менее эффективны. При этом разрыв в эффективности государственных и частных компаний может быть существенно завышен, если не учитывать неслучайный отбор в число государственных фирм, что может быть связано, в частности, с тем, что более привлекательные фирмы с большей вероятностью приватизируются.

Далее…

В статье рассматривается структура отраслей промышленности по размеру предприятий и оценивается вклад разных по объемам выпуска групп компаний в прирост продукции отрасли. Показано, что профиль распределения компаний по размеру в отраслях разный. Существенно различаются оценки вклада крупного, среднего и малого бизнеса в отраслевые показатели в зависимости от ряда институциональных факторов, включая консолидацию крупного бизнеса, наличие устойчивой или формирующейся группы лидеров, аффилированность компаний среднего бизнеса с крупнейшими, а также идущие в отраслях промышленности процессы диверсификации производства, в том числе, «достраивание» технологических цепочек новыми операциями и сервисами. Для расчетов использовалась информация базы СПАРК-Интерфакс по таким отраслям, как нефтегазовая промышленность, черная и цветная металлургия, угольная, химическая, деревообрабатывающая, бумажная, легкая промышленность. На основе полученных оценок предлагается в необходимых случаях включать в отраслевые и макроэкономические прогнозы фактор размера компаний отрасли и другие институциональные характеристики.

Далее…

В статье проводится пространственный анализ Санкт-Петербургской агломерации. На основании расчетов предложенного индекса социально-экономического развития и его типологизации была подтверждена гипотеза о том, что в развитых городских агломерациях, к которым относится Санкт-Петербургская, уровень социально-экономического развития периферийных административных районов (таксономических единиц) не зависит от их расстояния и расположения по отношению к ядру, а является функцией от использования востребованных в настоящее время конкурентных преимуществ (экстерналий).

Далее…

Статья посвящена анализу модернизационных изменений в России. С помощью расчетов, произведенных в информационной системе «Модернизация», показана динамика индексов модернизации в разрезе федеральных округов и регионов РФ. Определено, что вторичная модернизация в России еще не завершена, из всех индексов, составляющих ее основу, более всего «проседает» научно-технологический блок показателей (индекс «инновации в знаниях»). Межрегиональные разрывы по параметрам «Технологии» между субъектом-лидером и субъектом, замыкающим рейтинг, в 2020 г. увеличились по сравнению с 2010 г. в два раза. Наблюдается существенная асимметрия в обеспеченности современными технологиями, финансировании НИОКР, развитии кадрового потенциала исследователей и разработчиков.

Далее…

В статье проведен анализ инновационно-ресурсных направлений развития промышленности Юга Тюменской области (субъект Федерации Тюменская область без округов – ЮТО) на основе концепций эволюционной экономической географии и теории инноваций. Показано, что развитие экономики ЮТО связано с формированием нефтепромышленного кластера, глубокой переработкой углеводородного сырья, освоением нефтегазовых ресурсов. Развитие отмеченных направлений во многом определяется уже созданным инновационно-промышленным потенциалом, продолжительным сотрудничеством c нефтегазовыми регионами Западной Сибири, перспективами развития нефтегазового сектора. Эффективное развитие этих направлений требует формирования и реализации целенаправленной политики региона, ориентированной, в том числе на развитие собственных инновационных компаний, привлечение новых знаний и компетенций из других регионов.

Далее…