Statistics and Economics (E-Journal) / Статистика и Экономика
Not a member yet
1231 research outputs found
Sort by
Эконометрический анализ использования биологических активов в сельскохозяйственных организациях
Get PDFThe purpose of the study. The purpose is to analysis the use of biological assets through econometric models and quantifies the relationship between economic indicators of agricultural activity. The article is devoted to the possibilities of econometric analysis in the context of limited empirical data on Russia regarding the use of biological assets.Materials and methods. The article analyzed the Russian and foreign bibliography on the problems of biological assets research. In the context of the study of biological assets, the possibilities of using econometric analysis methods based on spatial, temporal or panel data are shown. A multi-regression model based on three groups of indicators (livestock and crop indicators, as well as indicators reflecting agricultural development in general) and implemented in two phases has been built. This model allowed making estimates of the impact of biological assets on the value of agricultural products in Russia. The methods of correlation analysis investigated the closeness of the relationship between the variables in the model. The initial data for this study were the annual data for the period 2000–2018. An array of more than 150 observations was used. For the purpose of comparability, this array has been converted into relative values, i.e. econometric analysis was carried out on growth rates.Results. This article highlights the main areas of research on biological assets presented in the works of Russian and foreign scientists-economists. It is concluded that there are a wide range of issues of assessment and accounting of biological assets in Russian publications and in the context of the transition to international reporting standards. These problems are not relevant for foreign researchers – in foreign publications presented mainly the search for effective mechanisms for assessing the market value of biological assets using complex econometric models. The article substantiates the importance of using econometric analysis methods in Russian conditions, highlights a number of areas of such analysis and presents a multifactorial regression model. The implementation of the model allowed quantifying the hypothesis of the strong impact of biological asset productivity on the value of agricultural organizations. Based on the construction of the trend line and the choice of the optimal value of the value of the value of the approximation, a short-term forecast of the value of agricultural products produced by livestock and crop production was made. In addition, the correlation matrix assesses the closeness of the relationship between economic indicators.Conclusion. Economic analysis of biological assets should include a variety of areas – valuation, accounting and auditing, insurance and leasing, efficient use and management. The debate between proponents and opponents of the valuation of biological assets at fair value as an alternative to historical value accounting is of particular relevance today. Many issues relating to the valuation and use of biological assets can be addressed by econometric analysis techniques. In Russian practice, this approach is not yet widespread. However, it is it that it quantifies the complex links between economic variables (including biological assets) that characterize agricultural activities.Цель исследования. Цель работы состоит в проведении анализа использования биологических активов с помощью эконометрических моделей и количественной оценке взаимосвязей между экономическими показателями сельскохозяйственной деятельности. Статья посвящена возможностям эконометрического анализа в условиях ограниченности эмпирических данных по России в отношении использования биологических активов.Материалы и методы. В статье проведен анализ российской и зарубежной библиографии по проблемам исследования биологических активов. В контексте изучения биологических активов показаны возможности применения методов эконометрического анализа, использующих пространственные, временные или панельные данные. Построена модель множественной регрессии, основанная на трех группах показателей (показатели животноводства и растениеводства, а также показатели, отражающие развитие сельского хозяйства в целом) и реализованная в два этапа. Данная модель позволила сделать оценки влияния биологических активов на стоимость сельскохозяйственной продукции в РФ. Методами корреляционного анализа была исследована теснота связи между переменными в модели. Исходными данными для настоящего исследования послужили годовые данные Росстата за период 2000–2018 гг. – использовался массив данных из более 150 наблюдений. С целью сопоставимости этот массив был преобразован в относительные величины, т.е. эконометрический анализ проводился по темпам роста.Результаты. В данной статье выделены основные направления исследований биологических активов, представленные в трудах российских и зарубежных ученых-экономистов. Сделан вывод о преобладании в российских публикациях самых разных вопросов оценки и учета биологических активов в контексте их верного отражения в российском бухгалтерском учете и в условиях перехода на международные стандарты отчетности. Данные проблемы не актуальны для зарубежных исследователей – в иностранных публикациях представлен преимущественно поиск эффективных механизмов оценки рыночной стоимости биологических активов с использованием сложных эконометрических моделей. В статье обоснована важность использования методов эконометрического анализа в российских условиях, выделены ряд направлений такого анализа и представлена многофакторная регрессионная модель. Реализация модели позволила количественно подтвердить гипотезу о сильном влиянии продуктивности биологических активов на стоимостные показатели деятельности сельскохозяйственных организаций. На основе построения линии тренда и выбора оптимального значения величины достоверности аппроксимации осуществлен краткосрочный прогноз стоимости произведенной сельскохозяйственной продукции животноводства и растениеводства. Кроме того, с помощью корреляционной матрицы сделаны оценки тесноты связи между рядом экономических индикаторов.Заключение. Экономический анализ биологических активов должен включать в себя различные направления – оценка, учет и аудит, страхование и лизинг, эффективное использование и управление. Особенную актуальность сегодня приобретает дискуссия между сторонниками и противниками оценки биологических активов по справедливой стоимости как альтернативы учета по исторической стоимости. Решению многих вопросов, касающихся оценки и использования биологических активов, может способствовать применение методов эконометрического анализа. В российской практике такой подход еще недостаточно распространен. Однако именно он позволяет на количественном уровне выявить сложные взаимосвязи между экономическими переменными (включая и биологические активы), характеризующими сельскохозяйственную деятельность
Математическая модель оптимального развития экономики предприятия
Get PDFPurpose of the study. The production sphere of the enterprise is a dynamic system of cash, material and information flows, in the framework of which the final product is formed, distributed between investments in production capital and own consumption. The task of choosing the optimal proportions of the distribution of the final product is relevant and practically significant for corporations in developing economies. The purpose of this work is, using mathematical modeling, to identify strategy for the optimal development of commercial enterprise, based on the volume of investment in factors of production and consumption norms and the accumulation profit of the enterprise.Materials and methods. To obtain scientific results, general scientific and specific research methods were used: analysis, synthesis, comparison, system analysis, parametric analysis, economic, mathematical and statistical research methods. The theoretical basis of the study is the fundamental work and publications of Russian and foreign scientists in the field of research of optimal management of the economic system of the enterprise. The authors proposed a methodological approach that distinguishes their research from others – a mathematical model of the balanced development of the economy of an economic entity is presented, where production capital, labor resources and intellectual capital are considered as factors of socio-economic development. The information base of the study is the data of the financial and accounting statements of the Public Joint Stock Company Rosneft Oil Company for the period 2006-2018.Results. The factors of development of the enterprise economy are highlighted, among which, in addition to the traditional approach, which includes capital and labor, intellectual capital is introduced into the main production factor. As a valuation of the intellectual capital of the enterprise, the costly method is used. Based on the cycle of reproduction of the enterprise’s activity, a balance equation of the enterprise’s activity model has been formed taking into account capital investments in production factors and consumption and profit accumulation rates. The criterion functional in the optimal management problem is the discounted profit of the enterprise. As a control, a function was selected that characterizes the share of investment in fixed assets, and as a state of the system, the ratio of the value of fixed assets to intellectual capital. The mathematical model of optimal development is applied to the economic system of the enterprise of PJSC NK “Rosneft”.Conclusion. Modeling the dynamics of production capital, labor resources and intellectual capital of PJSC NK “Rosneft” and the results of solving their optimal management problem show that to keep a production enterprise on a balanced growth path, 55% of net profit will be spent on developing the intellectual capital of the enterprise, 35% of net profit – to improve the state of production capital of Rosneft. Given the optimal management in the future for 2019-2022. projected annual revenue growth rate of 19.9%, fixed assets – 16.2% and annual net profit of the company –9.7%.Цель исследования. Производственная сфера предприятия представляет собой динамичную систему денежных, материальных и информационных потоков, в рамках которых формируется конечный продукт, распределяемый между инвестициями в производственный капитал и собственным потреблением. Задача выбора оптимальных пропорций распределения конечного продукта является актуальной и практически значимой для корпораций развивающихся экономик. Целью данной работы является, используя математическое моделирование, выявить стратегию оптимального развития коммерческого предприятия, исходя из объемов капиталовложений в факторы производства и норм потребления и накопления прибыли предприятия.Материалы и методы. Для получения научных результатов использованы общенаучные и специфические методы исследования: анализ, синтез, сравнение, системный анализ, параметрический анализ, экономико-математические и статистические методы исследования. Теоретической основой исследования являются фундаментальные работы и публикации российских и зарубежных ученых в области исследования оптимального управления экономической системой предприятия. Авторами предложен методический подход, который отличает их исследование от других – представлена математическая модель сбалансированного развития экономики хозяйствующего субъекта, где в качестве факторов социально-экономического развития рассмотрены производственный капитал, трудовые ресурсы и интеллектуальный капитал. Информационной базой исследования являются данные финансовой и бухгалтерской отчетности Публичного акционерного общества «Нефтяная компания «Роснефть» за период 2006–2018 гг.Результаты. Выделены факторы развития экономики предприятия, среди которых, помимо традиционного подхода, включающего капитал и трудовые ресурсы, вводится в основной производственный фактор интеллектуальный капитал. В качестве стоимостной оценки интеллектуального капитала предприятия используется затратный метод. На основании цикла воспроизводства деятельности предприятия сформирована математическая модель, описывающая динамику экономики предприятия и учитывающая капиталовложения в факторы производства и нормы потребления и накопления прибыли. Критериальным функционалом в задаче оптимального управления выступает дисконтированная прибыль предприятия. В качестве управления выбрана функция, характеризующая долю инвестирования в основные производственные фонды, а в качестве состояния системы – отношение величины основных производственных фондов к интеллектуальному капиталу. Для получения аналитического решения задачи оптимального управления используется принцип максимума Понтрягина. Математическая модель оптимального управления апробирована для экономической системы предприятия ПАО «НК «Роснефть».Заключение. Моделирование динамики производственного капитала, трудовых ресурсов и интеллектуального капитала ПАО «НК «Роснефть» и результаты решения задачи их оптимального управления показывают, что для удержания производственного предприятия на траектории сбалансированного роста потребуется 55% чистой прибыли направлять на развитие интеллектуального капитала предприятия, 35% чистой прибыли – на улучшение состояния производственного капитала ПАО «НК «Роснефть». С учетом оптимального управления в перспективе на 2019–2022 гг. прогнозируется ежегодный темп прироста выручки 19,9%, основных производственных фондов – 16,2% и годовой чистой прибыли компании – 9,7%
Классификации регионов России с учетом структуры неформальной занятости и уровня социально-экономического развития
Get PDFPurpose of the study. The possibilities for the implementation of national and regional strategic objectives depend on the compliance of the measures taken with the chosen development path. The set of measures includes managerial decisions in the field of labor market regulation and concerning the legalization of informal employment. To make managerial decisions on the regulation of the labor market at the regional level, an objective statistical assessment of the relationship between informal employment and indicators of socio-economic development is required.The information basis for the regulation of informal employment should be quantitatively assessed stable regularities of the relationship between the parameters of informal employment and the structural and dynamic characteristics of economic growth and development. To identify and evaluate these statistical patterns, based on data from the Federal State Statistics Service in a regional context, a system of statistical indicators has been developed and significant factors of informal employment and socio-economic development have been identified. Given the heterogeneity of the constituent entities of the Russian Federation in terms of the scale and structure of informal employment, the distribution of regions into homogeneous groups is required. The article describes the approaches to the classification of Russian regions, taking into account the level of socio-economic development and the structure of informal employment.Materials and methods. The article examines an approach to the distribution of regions into homogeneous groups using the methods of cluster analysis based on a group of indicators characterizing those employed in the informal sector, which is based on the assumption that the indicators of informal employment are causally related to indicators of socio-economic development.Results. Five groups of regions are obtained, homogeneous in terms of the structural characteristics of informal employment and generalized factors of socio-economic development. For the purposes of further interpretation, the selected groups are assessed and ranked relative to the average Russian level of socio-economic development: low level (8 regions), below average (26 regions), average (41 regions), above average (8 regions), high level (2 regions) ...Conclusion. The resulting classification of Russian regions is a transitional stage to the construction of an econometric model of the relationship between informal employment and indicators of socio-economic development. Further analysis will allow us to assess which indicators have the greatest multiplier effect on the regional economy and to obtain a quantitative assessment of this impact on its growth.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
Статистика как зеркало бытия
Get PDF.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 жизн
Определение отраслевых показателей финансового анализа предприятий (на примере отрасли по добыче сырой нефти и природного газа)
Get PDFThe aim of the study is the development of theoretical and methodological principles of the analysis of industry financial indicators. The relevance of the topic is confirmed on the one hand by the demand for industry indicators for all persons interested in financial and comparative analysis of enterprises, on the other hand by the complexity and lack of methods for deriving industry indicators of the financial analysis of enterprises.Materials and methods. The study used a system and comparative analysis, methods of economic and financial analysis of the financial statements of enterprises in the industry, and methods of statistical evaluation of the main parameters of the sample with a lognormal distribution. The main attention is paid to the use of multivariate statistical analysis, the use of the model of lognormal distributions recommended for distributions with pronounced right-hand asymmetry. As the statistical material, the accounting data of the enterprises of the industry for the extraction of crude oil and natural gas for 2016 were used. The sample size was 185 enterprises. In the course of the study, the authors solved the following tasks: proposed stages of analysis for determining industry financial indicators, tested the hypothesis of a lognormal distribution of marginal distributions of the main financial indicators of the sample, tested the hypothesis of a jointly normal distribution of a multi-factor random vector of financial indicators of the sample, obtained the most likely values of financial analysis indicators for the industry of crude oil and natural gas production.Results. The theoretical significance of the work is the algorithm proposed by the authors for calculating industry-specific indicators of financial analysis, characterized by obtaining modal values based on the analysis of the multidimensional logarithmically normal distribution of the vector of financial indicators of a sample of enterprises. In the course of the study, the authors obtained distributions for the main indicators with a pronounced right-hand asymmetry and tested the hypothesis of the lognormal distribution of marginal distributions. The paper presents an algorithm for testing the hypothesis of joint normality of a ninedimensional random vector. Median and modal values of industry and financial indicators were obtained. The authors analyzed the differences between the median and modal results of the study. For analysis, a three-dimensional random vector is considered, including revenue, return on equity and turnover of accounts receivable. The difference between median and modal results is explained by the right-hand asymmetry of the distribution. The recommendations, given by the authors for determining industry indicators of financial analysis of enterprises in the industry for the extraction of crude oil and natural gas are practical in nature and are applicable to all industries.Conclusion. In the work, it is shown that the orientation toward generally established recommended values of coverage indicators, financial leverage, immobilization, profitability and turnover seems incorrect due to the variety of specific features of enterprises in various industries. We recommend calculating the most likely industry coefficients by groups depending on the size of the enterprise (revenue or capitalization).Целью исследования является развитие теоретических и методологических положений анализа отраслевых финансовых показателей. Актуальность выбранной темы подтверждается с одной стороны востребованностью отраслевых показателей у всех лиц, заинтересованных в финансово-сравнительном анализе предприятий, с другой стороны трудоемкостью и отсутствием методики выведения отраслевых показателей финансового анализа предприятий.Материалы и методы: В исследовании использовались системный и сравнительный анализ, методы экономического и финансового анализа финансовой отчетности предприятий отрасли и методы статистической оценки основных параметров выборки с логнормальным распределением. Основное внимание уделено применению многомерного статистического анализа, использованию модели логарифмически нормальных распределений, рекомендованных для распределений с ярко выраженной правосторонней асимметрией. В качестве статистического материала были использованы бухгалтерские данные предприятий отрасли по добыче сырой нефти и природного газа за 2016 год. Объем выборки составил 185 предприятия. В ходе исследования авторами решены следующие задачи: предложены этапы анализа определения отраслевых финансовых показателей, выполнена проверка гипотезы о логнормальном распределении маргинальных распределений основных финансовых показателей выборки, реализована проверка гипотезы о совместно нормальном распределении многофакторного случайного вектора финансовых показателей выборки, получены наиболее вероятные значения показателей финансового анализа для отрасли по добыче сырой нефти и природного газа.Результаты: Теоретической значимостью работы является предложенный авторами алгоритм расчета отраслевых показателей финансового анализа, отличающийся получением модальных значений на основе анализа многомерного логарифмически нормального распределения вектора финансовых показателей выборки предприятий. В ходе исследования авторами получены распределения по основным показателям с ярко выраженной правосторонней асимметрией и проведена проверка гипотезы о логнормальном распределении маргинальных распределений. В работе приведен алгоритм проверки гипотезы о совместной нормальности девятимерного случайного вектора. Получены медианные и модальные значения отраслевых и финансовых показателей. Авторами проведен анализ различий между медианными и модальными результатами исследования. Для анализа рассмотрен трехмерный случайный вектор, включающий выручку, рентабельность собственного капитала и оборачиваемость дебиторской задолженности. Отличие медианных и модальных результатов объяснятся правосторонней асимметрией распределения. Данные авторами рекомендации для определения отраслевых показателей финансового анализа предприятий отрасли по добыче сырой нефти и природного газа носят практический характер и применимы для других отраслей.Заключение. В работе показано, что ориентация на общеустановленные рекомендуемые значения показателей покрытия, финансового рычага, иммобилизации, рентабельности и оборачиваемости представляется некорректной в силу разнообразия специфических особенностей деятельности предприятий различных отраслей. Рекомендуем рассчитывать наиболее вероятные отраслевые коэффициенты по группам в зависимости от масштаба предприятия (выручки или капитализации)
Статистический анализ экономического развития стран БРИКС
Get PDFThe purpose of the research. The political and economic balance between the major world powers in the 1950s was disrupted by the rejection of the socialist model of the economy by a number of countries. For this reason, countries such as Russia and China have been withdrawn from geopolitical space for decades and have re-built their economies and foreign economic ties. The exit from the "shadow" of the economies of these powers in the 2000s led to the movement of the processes of changing the unipolar world order to a multipolar one. A clear catalyst for this process was the formation of the BRICS political and economic union, which brought together the largest developing countries of the world. The topic of positioning of five countries in the world space, as well as the identification of factors that have a favorable impact on their convergence, has become relevant, in this regard, the aim of the study is to assess the position of the BRICS countries in the world community, on the quantitative side, in an inextricable connection with the qualitative basis of socio-economic laws and patterns.Materials and methods. Statistical methods such as tabular, graphical, generalization and correlation regression analysis were used to achieve this goal. Data sources were from the World Bank, the UN Statistical Committee and the BRICS national statistical services.Results. The main results are: on the basis of a critical analysis of the theoretical literature and empirical studies, a methodology for conducting the study was developed, which includes the use of statistical tools; during the period 1990-2018, the position of the BRICS countries in geo-economic space strengthened, as evidenced by the growth of the total share of the Union's members in world GDP; China and India have made a significant leap in economic capacity-building as a result of policies to attract foreign investment and technology; GDP growth in the 2000s continued in China and India, while in Russia, Brazil and South Africa a slowdown was observed, which, according to the forecast, would lead to a further decline in the growth rate of these countries; the main factor that has a positive impact on the growth of the five economies is services, which is fully consistent with the global trend.Conclusion. The results will be useful for researchers in macroeconomic dynamics and geo-economics, in particular the approaches used in the article; it is possible to apply to similar political and economic unions and associations. General conclusions can also be recommended to persons responsible for making state decisions in the field of integration of Russia into the world space, as well as specialists in sociology, social economics and political science.Цель исследования. Сложившийся в 1950-х годах политический и экономический баланс между крупными мировыми державами был нарушен в результате отказа ряда стран от социалистической модели экономики. По этой причине такие страны как Россия и Китай были на десятилетия выведены из геополитического пространства и заново выстраивали свою экономику и внешнеэкономические связи. Выход из «тени» экономик этих держав в 2000-х годах привел в движение процессы смены однополярного мироустройства на многополярное. Несомненным катализатором этого процесса стало образование политико-экономического содружества БРИКС, которое объединило крупнейшие развивающиеся страны мира. Тема позиционирования стран-участниц пятерки в мировом пространстве, а также выявление факторов оказывающих благоприятное воздействие на их конвергенцию стала актуальной, в этой связи целью проводимого исследования является оценка позиций стран БРИКС в мировом сообществе, с количественной стороны, в неразрывной связи с качественной основой социально-экономических законов и закономерностей.Материалы и методы. Для достижения поставленной цели были использованы такие статистические методы как – табличный, графический, обобщающих величин и корреляционно-регрессионный анализ. В качестве источников данных использовались сведения Всемирного банка, Статистического комитета ООН и национальных статистических служб стран БРИКС.Результаты. К основным результатам можно отнести следующее: на основе критического анализа теоретической литературы и эмпирических исследований была сформирована методика проведения исследования, которая предполагает использование статистического инструментария; за период 1990–2018 гг. позиции стран БРИКС в геоэкономическом пространстве укрепились, о чем свидетельствует рост общей доли членов союза в мировом ВВП; значительный «рывок» в наращивании экономического потенциала сделали Китай и Индия, что является результатом политики привлечения иностранных инвестиций и технологий; наметившийся в 2000-х годах рост ВВП продолжается в Китае и Индии, тогда как в России, Бразилии и ЮАР наблюдается замедление, что согласно полученного прогноза приведет в дальнейшем к снижению темпа роста экономики по данным странам; основным фактором оказывающим положительное влияние на рост экономики стран пятерки являются услуги, что полностью согласуется в общемировой тенденцией.Заключение. Полученные результаты будут полезны для исследователей в области макроэкономической динамики и геоэкономике, в частности используемые в статье подходы, возможно применять к аналогичным политико-экономическим содружествам и объединениям. Также общие выводы могут быть рекомендованы лицам, ответственным за принятие государственных решений в области интеграции России в мировое пространство, а также специалистам в области социологии, социоэкономике и политологии
Об одной задаче коинтеграции торговых связей Азербайджана, России, Беларуси и Казахстана
Get PDFThis article, based on annual data from 1994 to 2018, considers trade and economic processes between Azerbaijan, Russia, Belarus and Kazakhstan through the GDP integration indicators of Azerbaijan and foreign trade turnover with these countries.The purpose of the research. The purpose of the study is to find cointegration relationships between the studied macroeconomic indicators and correct application of the vector model of error correction to describe the equilibrium relationship between the considered data of intercountry interaction and to develop sound economically informative recommendations in the sphere of intercountry trade and economic interaction.Materials and methodology. Official statistics of the State Statistics Committee of Azerbaijan, scientific works of scientists-economists on the inter-country integration processes in the post-soviet region are used. Statistical methods of information processing are applied in relation to the empirical analysis of non-stationary time series of the studied statistical data, and correctly tested modern econometric methods and all the necessary econometric testing procedures are used to build co-integration relations and the vector model of error correction taking into account the effects of external shocks. All the calculations are made in Microsoft Excel and Eviews 8 application software packages.Results. The properties of applying the econometric methodology of studying the statistical relationship between multidimensional nonstationary time series are investigated. For this data, the authors' approach is to use the co-integration tool and the mechanism of vector error correction, which are practically not applicable by economists in Azerbaijan to date. A new specification of the model with respect to the logarithms of the source variables is defined. Based on the minimization of the mean square error, estimates of the model parameters are found. The Granger connection causality is investigated. The Johansen tests are implemented to find the cointegration area, after which the vector error correction model is built, which describes the long-term equilibrium relationship between the studied indicators and the path of returning to the equilibrium trajectory if it deviates from it. When modeling, we used all the necessary statistical procedures required to identify and evaluate the parameters of the model and verify its adequacy and the accuracy of short-term and long-term forecast values by applying Microsoft Excel and Eviews 8 tools.Conclusion. As a result of the study, econometrically sound recommendations are developed, which allow to conduct dynamic analyzes for effective state regulation of export-import operations between the four countries in order to balance the trade and improve the relevant inclusive parameters of the long-term sustainable development of these states.В данной статье по годовым данным с 1994 г. по 2018 г. торгово-экономические процессы между Азербайджаном, Россией, Беларусью и Казахстаном рассматриваются через показатели интегрированности ВВП Азербайджана, оборота внешней торговли с этими странами. Цель исследования.Целью исследования явлются нахождения коинтеграционных соотношений между изучаемыми макроэкономическими показателями, корректное применение векторной модели коррекции ошибок для описания равновесного соотношения между рассмотренными данными межстранового взаимодействия и выработки обоснованные экономически содержательные рекомендации в сфере межстранового торгово-экономического взаимодействия.Материалы и методология. Использованы официальные статистические данные Госкомстата Азербайджана, научные труды ученых-экономистов, посвященные межстрановым интеграционным процессам на постсоветском пространстве. Применены статистические методы обработки информаций, применительно к эмпирическому анализу нестационарных временных рядов изучаемых статистических данных, корректно использованы аппробированные современные эконометрические методы и все необходимые процедуры эконометрического тестирования для построения коинтеграционных соотношений и векторной модели коррекции ошибок с учетом воздействий внешних шоков. Все расчеты проводились в пакетах прикладных программ Microsoft Excel и Eviews 8.Результаты. Исследованы особенности применения эконометрической методологии изучения статистической взаимосвязи между многомерными нестационарными временными рядами. Для этих данных подход авторов состоит в применении коинтеграционного аппарата и механизма векторной коррекции ошибок, практические неприменяемые эконономистами в Азербайджане до настоящего времени. Определена новая спецификация модели относительно логарифмов исходных переменных. На основе минимизации среднеквадратической ошибки найдены оценки параметров модели. Исследованы причинности связи по Грэйнджеру. Реализованы тесты Йохансена для нахождения коинтеграционного пространства, после чего, построена векторная модель коррекции ошибок, описывающая долгосрочное равновесное соотношение между изучаемыми показателями и пути возвращения к равновесной траектории в случае отклонения от нее. При моделировании использовались все необходимые статистические процедуры, требуемые для идентификации и оценки параметров модели и проверки ее адекватности, точности краткосрочных и долгосрочных прогнозных значений с использованием инструментов Microsoft Excel и Eviews 8.Заключение. В результате проведенного исследования разработаны эконометрически обоснованные рекомендации, позволяющие провести динамические анализы для эффективного государственного регулирования экспортно-импортных операций между четырьмя странами для балансирования торговли и улучшения соответствующих инклюзивных параметров долгосрочного устойчивого развития этих государств
Дифференциация эффективности экономики регионов России
Get PDFPurpose. The strategic objectives of sustainable development of the Russian economy include improving energy efficiency and capital efficiency, increasing labor productivity, and reducing the negative impact on the environment. Due to the significant differentiation of the Russian Federation economy, the priorities of these tasks in regions are not the same. There-fore, the analysis of various components of the regional macroeconomic efficiency and the choice of methodical approaches to their composite assessment are being important. The pur-pose of this paper is to test the multidimensional analysis methods of key regional production indicators for measuring the integral indicator – the relative level of economy-wide efficiency of the Russian regions.Materials and methods. “Per unit” indicators of the gross regional product: energy con-sumption, use of fixed assets, labor, and environmental impact, that are calculated by the ROSSTAT data are the basis for assessing of the regional economy efficiency. The research interest of joint consideration of these regional economy indicators is due to their connected-ness as major components of the latent synthetic property of efficiency. The study used meth-ods of comparative multidimensional analysis: nonparametric method of frontier analysis – Data Envelopment Analysis, methods of the average and taxonomic indicator and principal components.Results. The tested methods allowed assessing the differentiation, to rank the regions of the Russian Federation by the level of their economic systems’ efficiency and to identify the “lagging” ones and determine the factors that reduce their positions. The specifics of the ap-plication of the considered methods are noted. Attention is paid to the economic interpreta-tion of the integral indicators. The grouping of regions of the Russian Federation has been car-ried out according to the data of 2016. Twenty-eight regions are classified as “high efficiency” (integral index 0,85–1,0), most of which are effective on all four criteria. The “medium-performing” group (0,75–0,84) comprises thirty-three regions with a reduced level of efficien-cy due to one or two factors: high energy intensity, increased emissions or insufficient labor productivity. The “low efficiency” group (0,5–0,74) comprises twenty-six regions, the problem of their efficiency is a complex one, mainly energy-environmental, with critically low efficien-cy indicators for some components.Conclusion. This article presents an assessment of the differentiation of the regional economy efficiency by using an integral indicator, taking into account the performance of the use of labor, physical capital, fuel and energy resources and environmental impact. Firm con-clusions on the choice of the method for aggregating particular performance criteria into one generalizing indicator have not been obtained. A practical approach is to solve such problems Economic statistics by different available methods to compare results and to obtain consistent conclusions. Four basic criteria of the regional economy efficiency were taken into account, but methodically their number is not limited and can be increased. The results can be used in the system of mon-itoring and strategic planning of regional economy development. The proposed methodical approach is applicable to other practical tasks of multi-factor comparative analysis of regional development.Цель. К стратегическим задачам устойчивого развития российской экономики относятся повышение энергоэффективности и фондоотдачи, рост производительности труда, снижение негативного влияния на окружающую среду. Ввиду значительной дифференциации экономики РФ, приоритетность этих задач в региональной проекции не одинакова. Поэтому важен и актуален мониторинг основных показателей макроэкономической эффективности регионов, их сравнительный анализ и выбор методов их обобщающей оценки. Целью выполненного исследования является апробация методов многомерного сравнительного анализа основных показателей регионального производства для оценки интегрального индикатора – относительного уровня эффективности экономики российских регионов.Материалы и методы. Исходными данными для оценки эффективности региональной экономики выбраны удельные показатели производства валового регионального продукта: объемы энергопотребления, использования основных фондов, трудовых ресурсов, экологического влияния, которые рассчитываются по данным Росстата. Исследовательский интерес совместного рассмотрения этих показателей региональной экономики обусловлен их взаимосвязанностью как основных компонент синтетического латентного свойства эффективности. В работе использованы методы многомерного сравнительного анализа: непараметрический метод граничного анализа (Data Envelopment Analysis), методы среднего, таксономического показателя, главных компонент.Результаты. Апробированные методы позволили оценить дифференциацию и ранжировать регионы РФ по уровню эффективности их экономических систем, выявить «отстающих» и определить факторы, снижающие их позиции. Отмечены особенности применения рассмотренных методов для решения поставленной задачи. Уделено внимание экономической интерпретации полученных интегральных показателей. Выполнена группировка регионов РФ по данным 2016 г. К категории «высокой эффективности» (с интегральным показателем 0,85–1,0) относятся 28 регионов, большинство из которых эффективны по всем четырем критериям. Группа «средне эффективных» (0,75–0,84) включает 33 региона, пониженный уровень эффективности который обусловлен одним-двумя факторами: высокой энергоемкостью, повышенными выбросами или недостаточной производительностью труда. Группу «низкой эффективности» (0,5–0,74) составляют 26 регионов, проблема эффективности которых имеет комплексный характер, преимущественно энерго-экологический, причем по отдельным компонентам наблюдается критически низкие показатели эффективности.Заключение. В этой статье представлена оценка дифференциации эффективности региональной экономики с использованием интегрального показателя, учитывающего результативность использования трудовых ресурсов, физического капитала, топливно-энергетических ресурсов и экологического влияния. Однозначных выводов по выбору методики агрегирования частных критериев эффективноcти в один обобщающий показатель не получено. Практическим подходом является решение подобных задач разными доступными методами для сопоставления результатов и получения непротиворечивых выводов. В рассматриваемой задаче учитывались четыре основных критерия эффективности региональной экономики, но методически их количество не ограничено и может быть увеличено. Результаты могут быть использованы в системе мониторинга и стратегического планирования экономического развития регионов. Предложенный методический подход применим для решения иных практических задач многофакторного сравнительного анализа регионального развития
Изменение частоты самоубийств под влиянием повседневной деятельности в странах Европейского союза
Get PDFThe article examines the impact of daily activities on the suicide rate on the basis of data from the European Detailed Mortality Database of the World Health Organization and the Harmonized European Time Use Survey.Purpose. To evaluate the relation between the suicide rate and duration of the main daily activities of employees in the spheres of work, household and leisure activities in terms of the multifactor models. Materials and methods. Daily activities are understood as time spent on work, household and leisure activities. In order to analyze the relation between the variables an end-to-end linear regression model arranged by all years and countries is used; the panel data structures are not taken into account in the model (as we have to deal with pseudo panel data). In addition, in order to weaken prerequisites of parametric models, a non-parametric estimate is used. The calculations are made in the econometric package STATA IC 16. The source of the data on the suicide rate (total, men, women) at the ages of 15-74 is the European Detailed Mortality Database of the World Health Organization; the source of the data on time spent on the main daily activities of employees in the spheres of work, household and leisure activities and the level of employees’ occupation is Eurostat.Results. The analysis revealed that with the increase in time spent on TV and video the suicide rate increases for the employed men; and with the increase in time spent on housekeeping the suicide rate increases for the employed women. In addition, during working days employed men are expected to be at risk of suicide due to the time spent on work, related activities and travel to and from work; employed women remain at risk due to the time spent on housekeeping. The duration of TV and video watching and housekeeping is a referent of suicide risk factors – loneliness and retreat from the society. It has been established that a possible shift to a four-day working week with an increase in the working hours while maintaining weekly hours leads to the suicide rate increase. Conclusion. In order to reduce the suicide rate in European countries, it is necessary to have such an organization of labour, daily routine and leisure activities, which will allow male employees to reduce their working hours to a minimum of 7.4 hours and to displace watching TV and video on the periphery of the hierarchy of occupations, primarily on weekends, as well as to eradicate "kitchen slavery" among female employees. While evaluating the possible shift to a four-day working week, it is necessary to conduct more research on the impact of the number (ratio) of working days and full days off on the suicide rate.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
Социальная ответственность бизнеса. Поиск методов оценки
Get PDFPurpose of the study. The research materials continue the author's series of articles devoted to the problems of the stakeholder approach. The social responsibility of business acts as a launching pad for fruitful cooperation and interaction between business structures and authorities. The concept of corporate social responsibility is very dynamic, characterized by constant transformation, change and enrichment with new ideas. So, if in the middle of the XX century it developed rather slowly, not finding a response in the business environment, then in the XXI century it is “preached” as the main business philosophy by most of the advanced countries. At the same time, a characteristic feature of existing scientific approaches is the emphasis on technocratic and economic positions and the complete absence of approaches based on the relationship between business and stakeholders. However, such approaches from the author's point of view are insufficient for the entire range of requirements imposed by the external and internal environment on modern business. The ambiguity of the interpretation of the concept under study made it possible to state the complexity of this category and its multidimensional nature. In this regard, there is a need for a comprehensive statistical assessment of the degree of business socialization and the choice of appropriate tools for this.Materials and methods. The statistical assessment of the degree of business social responsibility is based on local criteria, combined into five blocks. The presented system of criteria characterizes the activities of the business taking into account the requirements of the stakeholders. At the same time, the list of criteria can be adjusted when socio-economic trends and problems of society change. The information base of the study was the annual and financial reports of regional enterprises, the results of expert assessments. The hierarchy analysis method and the graphical polygon (radar) method were used as a tool for assessing the degree of business socialization.Results. The article concretizes the concept of social and economic responsibility of business. The author's approach covers the idea of a responsible partnership based on the interaction of business with a wide range of interested groups involved in active and passive forms of participation in its operations. The variety of interests of stakeholders representing various subjects of market interaction emphasizes the multi-criteria nature of the category of “social and economic responsibility of business”. Statistical tools are fully capable of providing an assessment of the entire spectrum of signs of corporate social responsibility. The integral indicator of the degree of social responsibility, built on the basis of the hierarchy analysis method, made it possible to distinguish four degrees of business socialization: low, moderate, noticeable and high. For each degree of socialization, characteristic features are determined. The results of the study showed that as the degree of social responsibility grows, business performance indicators increase and its well-being in the long term depends on the coordination of the interests of key participants in corporate relations. An integral assessment of the degree of business socialization was carried out according to twenty-six local criteria. As a result of calculating the private and local ranks of the values of the corresponding criteria, fifteen polygons of the degree of socialization of the regional business were built, included in the sample. The results obtained make it possible to ascertain the existence of a high degree of heterogeneity of regional enterprises in terms of the investigated integral indicator. The leaders in terms of social responsibility are JSC “Teplichnoye”, OJSC “Mordovcement”, OJSC “Elektrovypryamitel”, OJSC “Lato”. Outsiders include OJSC Cheese-Making Plant “Ichalkovsky”, Ltd “Lisma”, OJSC “Stankostroitel”, OJSC “RubEx”. Among the features of regional enterprises, one can single out the heterogeneity in the distribution of indicators along the radial straight lines. JSC “Teplichnoye” is characterized by sharp fluctuations in rank values, which is most active in interaction with consumers, its own personnel, but also stands out as one of the smallest values of the block associated with relationships with business partners. A similar situation is observed among outsider enterprises. The proposed methodology can be used as a tool for a comprehensive study of existing trends in the practice of socially responsible business behavior, characteristics of the results achieved, as well as identifying problem areas that focus additional attention.Цель исследования. Материалы исследования продолжают цикл статей автора, посвящённых проблемам стейкхолдерского подхода. Социальная ответственность бизнеса выступает стартовой площадкой для плодотворного сотрудничества и взаимодействия бизнес-структур и власти. Концепция социальной ответственности бизнеса характеризуется постоянной трансформацией и обогащением новыми идеями. Так, если в середине ХХ века её использование не находило должного отклика в бизнес-среде, то в XXI веке её «проповедуют» как основную философию бизнеса в большинстве передовых стран. При этом характерной чертой существующих научных подходов является акцент на технократические и экономические позиции и игнорирование взаимоотношений бизнеса с заинтересованными сторонам. Однако подобные подходы с позиции автора являются недостаточными для всего спектра требований, предъявляемых внешней и внутренней средой к современному бизнесу. Неоднозначность толкования исследуемого понятия позволила констатировать сложность данной категории и её многоаспектность. В связи с этим возникает потребность в комплексной статистической оценке степени социализации бизнеса и выборе для этого соответствующего инструментария.Материалы и методы. В основе статистической оценки степени социальной ответственности бизнеса заложены локальные критерии, объединенные в пять блоков. Представленная система критериев характеризует деятельность бизнеса с учетом требований стейкхолдеров. При этом перечень критериев может корректироваться при изменении социально-экономических тенденций и проблем общества. Информационной базой исследования послужили годовые и финансовые отчеты региональных предприятий, результаты экспертных оценок. В качестве инструментария оценки степени социализации бизнеса использованы метод анализа иерархий и графический метод многоугольника (радара).Результаты. В статье конкретизировано понятие социально-экономической ответственности бизнеса. Авторский подход охватывает идею ответственного партнёрства, основанного на взаимодействии бизнеса с широким кругом заинтересованных групп, вовлеченных в активные и пассивные формы участия в его операциях. Многообразие интересов стейкхолдеров, представляющих различных субъектов рыночного взаимодействия, подчеркивает многокритериальность категории «социально-экономическая ответственность бизнеса». Статистический инструментарий в полной мере способен обеспечить оценку всего спектра признаков корпоративной социальной ответственности. Интегральный показатель степени социальной ответственности, построенный на основе метода анализа иерархий, позволил выделить четыре степени социализации бизнеса: низкую, умеренную, заметную и высокую. Для каждой степени социализации определены характерные особенности. Результаты исследования показали, что по мере роста степени социальной ответственности происходит увеличение показателей эффективности деятельности бизнеса и его благополучие в долгосрочной перспективе зависит от согласования интересов ключевых участников корпоративных отношений. Интегральная оценка степени социализации бизнеса осуществлена по двадцати шести локальным критериям. В результате исчисления рангов значений соответствующих критериев построено пятнадцать многоугольников степени социализации регионального бизнеса, вошедших в выборку. Полученные результаты позволяют констатировать о существовании высокой степени разнородности региональных предприятий по исследуемому интегральному показателю. Лидерами по степени социальной ответственности являются АО «Тепличное», ОАО «Мордовцемент», ОАО «Электровыпрямитель», ОАО «Лато». К аутсайдерам можно отнести ОАО «Сыродельный комбинат «Ичалковский», ООО «ССЗ Лисма», ОАО «Станкостроитель», ОАО «Резинотехника». Среди особенностей региональных предприятий можно выделить неоднородность в распределении показателей по радиальным прямым. Предложенная методика может быть использована в качестве инструмента для комплексного изучения существующих тенденций в практике социально ответственного поведения бизнеса, характеристики достигнутых результатов, а также установления проблемных областей, акцентирующих дополнительное внимание