2022, № 1 (53). Аннотации
Е.Л. Торопцев, Северо-Кавказский федеральный университет, Ставрополь
А.С. Мараховский, Филиал ФГБОУВО ≪Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова≫, Пятигорск
Анализ макроструктурной динамики в рамках методологии «затраты–выпуск»
В статье представлен метод формализованного анализа структурной динамики экономики на основе динамической модели межотраслевого баланса в виде системы обыкновенных дифференциальных уравнений. Модель оцифрована на основе данных Росстата по формированию выпуска товаров и услуг и элементов собственной статистической базы исследований. Методологическими компонентами являются положения системного, межотраслевого и структурного динамического анализа. Представляемые теоретико-методологические положения, доведенные до последовательности верифицируемых вычислений, эксплуатируют основную динамическую модель межотраслевого баланса, впервые опубликованную В.В. Леонтьевым в 1952 г. Многие десятилетия эта модель пребывала в семействе так называемых ≪чисто теоретических конструкций≫, поскольку никогда не была оцифрована. Она отсутствовала во множестве вычислимых моделей по двум причинам: 1) непререкаемая, как считалось, вырожденность матрицы приростных фондоемкостей (капитальных коэффициентов, как у В.В. Леонтьева), 2) появление отрицательных элементов у той же матрицы при попытках оцифровки модели. Разработанный нами метод позволил создать методику оцифровки модели, дать численную оценку инерционностей и провести анализ структурной динамики в макроэкономике. В оцифрованном виде модель готова для решения задачи структурной устойчивости, оценки влияния структурных реформ на экономический рост, анализа внутренних/собственных динамических свойств экономических систем. Это позволяет использовать данную модель как самостоятельно в соответствии с областью применения, так и интегрировать ее в состав ведущих модельных комплексов типа Russian Interindustry Model (RIM) ИНП РАН.
Ключевые слова: динамическая модель, межотраслевой баланс, устойчивость, экономический рост, инерционность
Коды JEL: B41, C02, C61, C68
Е.А. Федорова, Департамент корпоративных финансов и корпоративного управления Финансового университета при Правительстве РФ, Москва
И.В. Пыльцин, НИУ ВШЭ, Факультет экономических наук, Москва
Ю.А. Ковальчук, МГИМО МИД России, Москва
П.А. Дроговоз, МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва
Новости и социальные сети российских компаний: степень влияния на рынок ценных бумаг
Основная цель данной работы — определить периоды, в которых доходность фондового рынка России частично объясняется официальной информацией (новости РБК) и неофициальной (твиты компаний). Методология исследования включала модель VAR со скользящим окном в 50 дней. Эмпирическая база исследования состояла из 32 тысяч новостных статей и 111 тысяч твитов за 2011–2020 гг. Оценка тональности текста проводилась на основе словаря EcSentiThemeLex. Данный словарь является одним из первых словарей, позволяющих оценивать тональность экономических и финансовых текстов на русском языке по пяти тональностям. Результаты исследования показывают, что доходность рынка объясняется как экономическими показателями (цена на нефть и курс валюты), так и тональностью текстовой информации. Более того, с 2011 по 2015 г. тональность новостного фона была главенствующим информационным фактором доходности рынка ценных бумаг, а в 2017–2020 гг. доминация перешла к настроению текстов социальных сетей. В ходе анализа был выявлен краткосрочный период влияния текстовой информации, когда внезапные всплески настроений инвесторов приводили к временному скачку цен на акции, которые быстро возвращались на уровень, близкий к исходному.
Key words: текстовый анализ, твиты, новости РБК, фондовый рынок
Коды JEL: C51, G11, G17
Т.В. Теплова, Центр финансовых исследований и анализа данных (ЦФИАнД) факультета экономических наук (ФЭН), Национальный исследовательский университет ≪Высшая школа экономики≫, Москва
Т.В. Соколова, ЦФИАнД ФЭН, Национальный исследовательский университет ≪Высшая школа экономики≫, Москва
А.Ф Томтосов, ЦФИАнД ФЭН, Национальный исследовательский университет ≪Высшая школа экономики≫, Москва
Д.В. Бучко, ЦФИАнД ФЭН, Национальный исследовательский университет ≪Высшая школа экономики≫, Москва
Д.Д. Никулин, ЦФИАнД ФЭН, Национальный исследовательский университет ≪Высшая школа экономики≫, Москва
Сентимент частных инвесторов в объяснении различий в биржевых характеристиках акций российского рынка
В нашей работе впервые исследовано влияние настроений инвесторов в социальных сетях на биржевые характеристики акций российского рынка и показаны нелинейные эффекты. Месячная доходность и объемы торгов анализируются под контролем финансовых показателей и индикаторов качества корпоративного управления эмитентов акций, а также меняющейся внешней среды на отрезке с 2013 по 2020 г. Выборка для разнообразных метрик сентимента построена на уникальных данных — сообщениях на платформах Telegram и mfd.ru. Тональность сообщений диагностируется по авторской методике с использованием искусственного интеллекта (нейросети). Главный вывод — сентимент может рассматриваться как объясняющий фактор в ценообразовании и торговой активности. Предложен авторский HYPE-индикатор настроений, который сопоставлен по объясняющей способности на биржевые характеристики с широким спектром прокси-переменных. Объясняющая способность выявления различий реализуется через регрессионные построения на панельных данных. Показано, что биржевые характеристики более чувствительны к нарастанию негативных сообщений, что согласуется с постулатами поведенческих финансов. Рост числа сообщений и позитивной, и негативной тональности способствует росту торговой активности. Важный практический вывод — следование за толпой при высокой активности обсуждений компании не позволяет инвестору получить высокую доходность.
Ключевые слова: настроения инвесторов; сентимент инвесторов; поведенческие финансы; обработка текста; тональность сообщений; нейросети; доходность акций; торговая активность
Коды JEL: G11, G12, G41
Н.В. Мячин, Санкт-Петербургский университет МВД России, Санкт-Петербург
Существует ли в России естественный уровень преступности?
Согласно концепции естественного уровня преступности число совершаемых преступлений в долгосрочном периоде зависит не от прямых издержек общества на борьбу с ними, а от качества работы социально-экономических институтов. Эмпирическая проверка наличия данного явления в некоторых странах находит отражение в зарубежных исследованиях, тогда как в России подобные работы имеют скорее описательный, нежели прикладной характер. В то же время, определение естественного уровня преступности имеет большое значение для стратегического планирования в сфере экономики, так как позволяет минимизировать издержки противодействия преступности и повысить эффективность бюджетных расходов. Цель настоящей статьи — проверить наличие естественного уровня преступности в России. Для этого показатели уровня преступности в России 1992–2020 гг. анализируются с помощью тестов на единичные корни — от широко распространенных в эконометрической практике до тестов, учитывающих структурные сдвиги и пространственную корреляцию между субъектами панельных данных, в качестве которых выступают федеральные округа. Результаты исследования позволяют сделать вывод о существовании в России естественного уровня по таким видам преступлений, как изнасилования, угоны личного транспорта и нарушения правил дорожного движения. В контексте теории сдерживания преступности попытки направленного противодействия этим видам преступлений приведут к временному снижению их уровня, который неизбежно вернется к прежним значениям. Отсутствие естественного уровня у большинства видов российской преступности автор связывает с состоянием общественных институтов и подвижностью институциональной структуры, а также с ограничениями официальной криминальной статистики.
Ключевые слова: естественный уровень преступности, единичный корень, теория сдерживания преступности, институциональная аномия, структурный сдвиг, криминометрика, тест Дики–Фуллера, панельные данные
JEL classification: Коды JEL:60, K14, Z18
Д.А. Кочергин, Санкт-Петербургский государственный университет, Санкт-Петербург
А.И. Иванова, Северо-Западное ГУ Банка России, Санкт-Петербург
Стейблкойны: классификация, функциональные особенности и перспективы развития
Статья посвящена исследованию природы стейблкойнов (≪стабильных монет≫) и потенциала их использования на финансовом рынке. Предлагается авторская интерпретация и классификация стейблкойнов; анализируются функциональные особенности стабильных монет; определяются перспективы развития стейблкойнов. В результате исследования были сделаны выводы о том, что стейблкойны отличаются от традиционных электронных денег, а также классических криптовалют, и их можно интерпретировать как гибридные цифровые финансовые активы. В настоящее время среди всех разновидностей цифровых монет со стабильным курсом наиболее распространенными в количественном выражении являются локальные стейблкойны, подкрепленные обеспечением. При этом как по объему капитализации, так и по количеству совершенных транзакций доминируют централизованные стейблкойны с обеспечением фиатными валютами. Децентрализованные необеспеченные стабильные монеты не получили в настоящее время широкого распространения, несмотря на ряд технологических новаций, которые могут лежать в основе их стабилизационного механизма. Авторами выделены основные сценарии использования локальных и глобальных стейблкойнов в ближайшем будущем. В ходе исследования было установлено, что, несмотря на значительный функционал, стейблкойны в настоящее время преимущественно применяются в качестве инструмента минимизации риска ценовой волатильности на рынке криптоактивов. В то же время растущий интерес к глобальным стейблкойнам, основанным на новых механизмах обеспечения защиты от курсовой волатильности и при условии низких транзакционных издержек, может стимулировать широкое использование стейблкойнов как в розничных, так и в оптовых платежах на международном уровне. Кроме того, развитие глобальных стейблкойнов может повлечь за собой риски финансовой стабильности и функционирования денежно-кредитных систем, для минимизации которых необходимо разработать нормативно-правовую базу и финансовые процедуры, учитывающие возможность широкого оборота стейблкойнов.
Ключевые слова: стейблкойны; криптоактивы; виртуальные валюты; технология распределенных реестров; коллатеральные стейблкойны; алгоритмические стейблкойны; локальные стейблкойны; глобальные стейблкойны
Коды JEL: E42
В.Г. Чаплыгин, Высшая банковская школа (университет) Гданьска, Польша
В.Н. Мороз, Высшая банковская школа (университет) Гданьска, Польша
Принятие решений по трансферу технологий в региональном инновационном кластере в условиях неопределенности и риска
Региональные инновационные кластеры (РИК) объединяют различные организации, расположенные на территории конкретного региона и относящиеся к высокотехнологичным отраслям, на основе общности деятельности и интересов и взаимодополнения функций, ресурсов и возможностей. Целью работы является выработка практических рекомендаций для трансфера технологий в региональном инновационном кластере в условиях неопределенности и риска. Задачи исследования — обосновать алгоритм принятия решения в выборе принимающего предприятия при осуществлении трансфера технологий в РИК. На основании имеющихся данных показать, как производить выбор предприятия для передачи разработанной технологии в РИК в условиях нечеткой информационной среды. Результаты работы: разработана методика принятия решения по выбору организации для передачи технологии в рамках реализации инновационного проекта в РИК, основанная на сочетании двух методов — TOPSIS и выбора в условиях нечеткой информационной среды. Выводы: предложенная методика принятия решения повышает точность и объективность экспертных оценок и создает возможность выбора предприятия для передачи разработанной технологии с наименьшим риском за счет объединения качественного и количественного анализа предпочтений между альтернативами и многосторонней оценки риска.
Ключевые слова: региональный инновационный кластер, трансфер технологий, методика выбора принимающего предприятия, внедрение разработанной технологии, неопределенность, риск, нечеткая информационная среда, многокритериальные методы принятия решения, метод TOPSIS, матрица предпочтений, матрица интенсивностей доминирования, матрица недоминирования
Коды JEL: C2, O31, O330
А.М. Литовченко, ЦЭАиП Центра стратегических разработок, Москва
О.С. Чудиновских, Лаборатория экономики народонаселения и демографии Экономического факультета МГУ имени М.В. Ломоносова, Москва
О влиянии наличия гражданства принимающей страны на некоторые социально-экономические характеристики мигрантов и их положение на рынке труда
В статье рассматривается возможное влияние наличия у мигрантов гражданства принимающей страны на их социально-экономические характеристики и положение на рынке труда. Разные аспекты темы экономики гражданства являются чрезвычайно актуальными, они нашли широкое освещение в зарубежной литературе. В отечественной практике эта тема остается слабо разработанной из-за дефицита данных, необходимых для проведения подобных исследований. Сравнительный анализ характеристик мигрантов (как правило, трудовых) и местного населения часто встречается в публикациях российских ученых, но практически никогда не исследовался вопрос, чем отличаются экономические характеристики мигрантов, уже ставших российскими гражданами, от характеристик мигрантов-иностранцев. В 2019 г. впервые в рамках модульного обследования, проведенного Росстатом на базе обследования рабочей силы (ОРС), была собрана информация о миграционном статусе респондентов: стране рождения и продолжительности проживания в России. Сочетание этих переменных с данными о гражданстве дало возможность выделить три группы респондентов: мигрантов, имеющих гражданство России; мигрантов-иностранцев и немигрантов (лиц, родившихся в России после 1992 г. или проживавших на ее территории до 1992 г.). Работа с микроданными на уровне описательной статистики показала, что мигранты-иностранцы значительно отличаются от других групп респондентов по ряду характеристик. В среднем они моложе, хуже образованы, обладают более высоким уровнем участия в рабочей силе и чаще работают в трудозатратных отраслях экономики, не требующих высокой квалификации. Минимальные различия между немигрантами и мигрантами, имеющими гражданство РФ, могут быть связаны с большой долей мигрантов, давно переехавших в Россию и являющихся ее гражданами. Существенные недостатки анкеты обследования в сочетании с очень малой представленностью в выборке иностранцев (не соответствующей их доле в населении России) ограничили аналитический потенциал информации. Выявление методологических проблем ОРС в отношении сбора информации о миграции и выработка рекомендаций в адрес Росстата стали самостоятельной задачей исследования. Основной вывод статьи сводится к тому, что в России по-прежнему потенциал ОРС не используется для полноценного изучения международной миграции. Включение миграционного модуля в неизменном виде в основную анкету Обследования рабочей силы 2021 г. может сделать проблему отсутствия данных для анализа трудовой миграции хронической.
Ключевые слова: миграция, натурализация, приобретение гражданства, интеграция, обследование рабочей силы
Коды JEL: J15, O15, F22, K37
Е.А. Зубова, Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Москва
Оценка стоимости статистической жизни в России на основе микроданных
Во многих развитых странах понятие ≪стоимость статистической жизни≫ широко используется в качестве инструмента монетизации рисков при планировании государственной политики. В России в связи с недостатком необходимых для расчетов данных на сегодняшний день практически нет подобных достоверных оценок, а те, что есть, получены с применением отличной от распространенной в зарубежных исследованиях методологии, вследствие чего результаты существенно отличаются по величине. В данной работе осуществлена попытка оценить стоимость жизни в России с учетом сопоставимой с зарубежными исследованиями методологии на микроданных обследования РМЭЗ НИУ ВШЭ, а также российских (Росстат) и американских (BLS CFOI) данных по производственным рискам за 2018 г. Основная идея данного подхода связана с определением готовности работников принимать денежную компенсацию за риск для жизни на производстве. По результатам расчетов стоимость статистической жизни в России находится в интервале от 366,2 до 497,6 млн руб. Данные показатели существенно выше всех имеющихся оценок стоимости жизни для России, полученных на основании иной методологии, но сопоставимы с рассчитываемыми по похожей методологии значениями для США с поправкой на разницу в уровне ВВП на душу населения по ППС.
Ключевые слова: стоимость статистической жизни, выявленные предпочтения, анализ микроданных, компенсация за риск, производственный травматизм
Коды JEL: J17, I38, J31, K32
М.С. Сушенцова, НИУ ВШЭ, Москва
И.Г. Чаплыгина, МГУ им. М.В. Ломоносова, Москва; МГУ-ППИ, Китай
Природа гуманизма и материализма в концепции человека К. Маркса
В статье предпринята попытка прояснить концепцию человека К. Маркса с точки зрения его особого понимания гуманизма и материализма. По мнению авторов, работы Маркса, в том числе экономические, содержат нормативные элементы. Базовой ценностью является свободная самореализация человека. Эта самореализация не является средством воплощения каких-либо конкретных свойств человека, которым Маркс придавал дополнительную ценность, а предстает как самоцель. Сравнивая с другими видами гуманизма, авторы классифицируют позицию Маркса как невекторный антропоцентризм. Такая позиция представляется связанной с общим отрицанием Марксом абстрактных этических принципов, как и любых абстрактных категорий, и значимостью в его философии практики как процесса актуализации бытия. В этом контексте исторический материализм Маркса представляется тесно связанным с его концепцией человека: субъект является активным участником материальной истории; значительная, и самая важная, часть материального мира предстает как отчужденная объективизированная субъективность — результат самореализации человека. Природа и человек воспринимаются К. Марксом как диалектическое единство, и первая приобретает свое значение только как пространство жизни второго. Это позволило авторам выдвинуть тезис о субъективном материализме К. Маркса. Авторы показывают, что даже в поздних работах Маркса историческая задача развития производительных сил подчинена цели полного освобождения человека, восстановления его первенства по отношению ко внешнему миру. Реализация этой задачи предстает как ключевой вектор истории в концепции Маркса.
Ключевые слова: Маркс, концепция человека Маркса, антропоцентризм, субъективный материализм, этика (мораль), отчуждение, диалектика, фетишизм, цели исторического развития, коммунизм
Коды JEL: B14, B40
Ю.В. Симачев, Национальный исследовательский университет ≪Высшая школа экономики≫, Москва
А.А. Федюнина, Национальный исследовательский университет ≪Высшая школа экономики≫, Москва
Н.А. Городный, Национальный исследовательский университет ≪Высшая школа экономики≫, Москва
Глобальные рынки передового производства — новая возможность для технологического обновления России
Новые технологии, в том числе технологии Индустрии 4.0, кардинально меняют традиционные и высокотехнологичные отрасли, формируют внутри промышленного комплекса сектор передовых производств (ПП). Россия до сих пор характеризовалась скромным присутствием на мировых рынках ПП — менее 0,6% по отдельным рынкам и не более 0,4% по совокупности. Отчасти это связано со скудностью товарного разнообразия в российской экспортной корзине, что определяет и слабую представленность в ней товаров, связанных с Индустрией 4.0. Крупные доли в российском экспорте ПП занимают традиционные для российской промышленности товары — самолеты, турбореактивные двигатели, твэлы (тепловыделяющий элемент, топливо для ядерного реактора). Вместе с тем структурные изменения в российском экспорте, вызванные пандемией COVID-19, вселяют оптимизм. Россия нарастила экспорт продукции с использованием био- и аддитивных технологий, оптоэлектроники. Представляется, что выход на новые экспортные рынки ПП для России может сформировать основу для долгосрочного роста. Международный опыт показывает, что поддержку экспорта ПП часто оказывает импорт ПП. Однако российская экономика существенно недоиспользует этот канал. Хотя российский импорт ПП постепенно растет, он ориентирован прежде всего на товары конечного потребления. В импорте ПП отдельного внимания заслуживают промышленные роботы как распространенная сквозная технология, которая способна значимо преобразить технологический уровень отраслей. Наши оценки показывают, что хотя рынок робототехники в России относительно мал, отстает по темпам роста от инвестиций в основные фонды, компании–импортеры промышленных роботов крупнее и производительнее. Эти свидетельства позволяют определять импорт промышленной робототехники в качестве одного из приоритетных направлений модернизации российской промышленности. С позиции расширения собственного присутствия на мировых рынках ПП для России представляется важным выделять: 1) расширение экспорта услуг в производствах оптоэлектроники и ИКТ за счет использования накопленного человеческого капитала и компетенций в условиях трансформации бизнес-моделей в отрасли, 2) увеличение экспорта товарной продукции в сфере биотехнологий, в том числе за счет использования позитивных репутационных эффектов и расширения экспорта под влиянием пандемии COVID-19; 3) поддержку и выращивание технологических компаний в условиях сформированной благоприятной среды для появления стартапов в сферах передовых производств.
Ключевые слова: передовое производство, Индустрия 4.0, международная торговля, COVID-19, промышленные роботы, биотехнологии, оптоэлектроника
Коды JEL: F14, O33, L6
С.П. Земцов, РАНХиГС, Москва
Технологическое предпринимательство как фактор развития России
Роль технологических стартапов может быть ведущей в диверсификации, росте экономики и занятости, адаптации к технологическим, природным и иным изменениям, в том числе в импортозамещении. Но требуется оптимальное сочетание условий среды и сетей бизнес-агентов (предпринимательская экосистема), которое встречается весьма редко и зависит от множества факторов. Отмечены негативные тенденции сокращения числа стартапов при невысокой предпринимательской активности в сравнении с зарубежными странами. В целом изменение отраслевой структуры стартапов в России согласуется с мировыми трендами; высока и растет роль наукоемких бизнес-услуг и ИКТ, доля производства сокращалась. Выявлено определяющее значение в создании и успехе технологических компаний социо-культурных факторов, человеческого капитала и университетов, делового климата и выхода на зарубежные рынки, отмечено противоречивое влияние государственной поддержки. В России недооценивается значимая и растущая роль мигрантов и диаспоры за рубежом. Показывается невозможность повсеместного развития успешных технологических компаний (≪газелей≫, ≪единорогов≫); обозначены региональные и отраслевые приоритеты государственной политики. Для этого в конце статьи рассмотрены основные элементы и модели национальных предпринимательских экосистем, ограничения и перспективы их внедрения в России.
Ключевые слова: стартапы, предпринимательская экосистема, экономический рост, человеческий капитал, венчурный капитал, компании-единороги, реэмиграция, предпринимательская политика
Коды JEL: L26, O39, 047
Н.В. Смородинская, Институт экономики РАН, Москва
Д.Д. Катуков, Институт экономики РАН, Москва
Шансы выхода России на рынки Индустрии 4.0 через улучшение своих позиций в распределенном производстве
В статье предпринята попытка уточнить возможности выхода России на рынки передовых производств (Индустрия 4.0) через участие в глобальных стоимостных цепочках (ГСЦ). Мы анализируем трансформации в ГСЦ, порождаемые обновлением стратегий глобального бизнеса (переход от массового офшоринга к смартсорсингу, сервитизация промышленности, укрепление резильентности и цифровизация ГСЦ), и соответствие им России по своим накопленным, но пока не реализованным сравнительным преимуществам (в сфере науки и образования, развития цифровых секторов, транспортировки грузов между Европой и Азией и др.). Мы заключаем, что в 2020-е годы у России появляется объективный шанс продвинуться на новые экспортные рынки путем встраивания в традиционные и новейшие сервисные ниши сложных промышленных ГСЦ. Однако реализация этого шанса потребует серьезной корректировки российской структурной политики с учетом не только технологических, но также институциональных и поведенческих сдвигов в распределенном производстве.
Ключевые слова: глобальные стоимостные цепочки, Индустрия 4.0, распределенное производство, сервитизация промышленности, структурная политика, цифровизация
Коды JEL: F23, O24, O25, O33
Д.Е. Толмачев, Уральский федеральный университет, Екатеринбург,
К.В. Чукавина, Уральский федеральный университет, Екатеринбург,
Е.Д. Игошина, Уральский федеральный университет, Екатеринбург,
Технологические предприниматели российского происхождения: образование, география, отрасли
Среди ярких технологических стартапов международного уровня нередко встречаются компании, основанные российскими предпринимателями — Telegram, Revolut, Miro и многие другие. Авторы задались вопросом, как распределились по миру основанные россиянами техностартапы и многие ли остались в стране. Это повлекло за собой ряд связанных вопросов. В каких юрисдикциях техностартапам с российскими корнями комфортнее и почему? Где выше вероятность привлечь инвестиции? В каких отраслях россияне создают стартапы? Специального внимания заслуживает вопрос определения российского происхождения основателя. Авторы определяют его через высшее образование: если основатель получил российское высшее образование, то, независимо от гражданства и национальности, он считается россиянином. В исследовании проводится анализ образовательных траекторий основателей, их связи с географией штаб-квартир основанных стартапов, профилей основателей (возраст, опыт работы и другие характеристики). Раскрывается роль университетов в подготовке технологических предпринимателей, в том числе потенциал генерации технологических предпринимателей в различных регионах страны. В статье делается вывод о том, что при сохранении абсолютных объемов привлекаемых в России инвестиций их доля падает. Сокращается и число технологических стартапов, выбирающих Россию в качестве основной юрисдикции. Делаются выводы о положительном влиянии на уровень успеха в привлечении инвестиций раннего (в университетские годы) опыта запуска стартапа, а также технического образования. Авторы констатируют отличие отраслевой структуры создаваемых россиянами стартапов от средней по миру в пользу ИТ, робототехники и искусственного интеллекта в ущерб медицине, торговле и сфере услуг для бизнеса. В статье делается вывод о слабом использовании потенциала генерации технологических предпринимателей университетами в таких городах, как Санкт-Петербург, Екатеринбург, Новосибирск.
Ключевые слова: технологическое предпринимательство, высшее образование, стартапы, вуз, бизнес-школа
Коды JEL: I23
И.Г. Дежина, Сколковский институт науки и технологий, Москва
А.Г. Арутюнян, Сколковский институт науки и технологий, Москва
А.К. Пономарев, Сколковский институт науки и технологий, Москва
Ландшафт высокотехнологичного развития животноводства в России
Современное животноводство превратилось в высокотехнологичную отрасль. В нем используются достижения генетики, биотехнологий, интернета вещей. В России животноводство в значительной степени зависит от импорта технологий и генетического материала, доля которого по ряду направлений достигает 90–100%. При этом у научно-технического потенциала отрасли в последние годы было мало стимулов развиваться. Целью статьи является выявление на основе анализа патентов научно-технологических направлений, по которым есть заделы для совершенствования технологий скотоводства, и областей, где собственный потенциал незначительный, но критически важно его развивать. Анализ патентной активности в России и мире за период 2006–2020 гг. по четырем технологическим направлениям: биотехнологии, ветеринарии, производству кормов и технологии ≪умной фермы≫ — показал, что основные заделы созданы только в ветеринарии и производстве кормов. В основном это — наследие советских научных школ. В современных междисциплинарных областях, особенно биотехнологиях, отмечается сильное отставание, что создает зависимость от импорта генетического материала. Предлагается усилить базу исследований и разработок за счет формирования технологических заделов на основе локализации производств.
Ключевые слова: животноводство, молочное и мясное скотоводство, технологическое развитие, научные исследования, импортная зависимость, патентование, Россия
Коды JEL: O30, O38
Н.И. Иванова, ИМЭМО РАН, Москва
З.А. Мамедьяров, ИМЭМО РАН, Москва
Специфика развития российской фармацевтической отрасли
После короткого спада в начале пандемии COVID-19 российский фармацевтический рынок к концу 2021 г. вырос существенно выше прогнозов экспертов. В работе представлен критический анализ статуса и тенденций инновационного развития и потенциала отечественной фарминдустрии. Проанализирована динамика роста отечественного фармацевтического рынка, изучены тенденции, сохраняющиеся проблемы. В ближайшее десятилетие фармотрасль способна пройти через очередной этап технологической трансформации, в основном в связи с увеличением роли биотехнологических медикаментов и ускорением инновационных процессов. При этом без государственного участия и поддержки развитие передовых сегментов фармрынка в России в настоящий момент фактически невозможно. В работе проанализированы основные стратегические цели программы государственной поддержки российской отрасли ≪Фарма 2030≫. По предварительным итогам 2021 г. сопоставлены основные российские стратегические программы с зарубежными тенденциями в отрасли. Показано, что цели государственной поддержки отрасли в России состоят в стимулировании создания собственных инновационных препаратов (в том числе биотехнологических типов) и в расширении использования дженериков зарубежных медикаментов. Особый акцент в целеполагании отечественных компаний в рамках программы ≪Фарма-2030≫ сделан на поиске экспортных рынков. Авторы констатируют, что российская фарма в целом остается на траектории догоняющего развития и меры государственной поддержки не охватывают принципиально новых способов производств, а также цифровизации отрасли.
Ключевые слова: фармацевтическая отрасль, российская фармацевтика, инновационное развитие, высокие технологии, инновации, НИОКР
Коды JEL: L65, O31
Вернуться