Statistics and Economics (E-Journal) / Статистика и Экономика
Not a member yet
1231 research outputs found
Sort by
Методологические основы определения рыночной и кадастровой стоимости застроенных земельных участков населенных пунктов
Get PDFPurpose of research. Determine the investment income of the entrepreneur for the land. To substantiate the market value of the developed land plot with the operating business for tax purposes.Materials and methods. The basis of the paper is the norms of thelaw in appraisal activity; the results of cadastral evaluation of real estate objects in Russian settlements; the method of comparative analysis of factors determining the market and cadastral value of real estate objects.Results. Methodological bases of calculation of market and cadastralvalue of built-up land plots of settlements as capitalized rent of non- reproducible factors of market value of a single real estate object are formulated. It is shown that in the theory and practice of measurement of market and cadastral value of the built-up parcels of land of settlements of Russia article 3 of the law 135-Federal Law of 29.07.1998 is violated, in consequence of what, the market and cadastral value of capital construction in 2–5 times is overestimated, and the market and cadastral value of parcels of land in 2–10 times is underestimated. The formula of calculation of investment profit of the entrepreneur for the land plot is offered.Conclusion. Regardless of the method (technology) of property valuation, cadastral value of built-up land in a settlement should be determined as the difference between the market value of a single property and the market value of its improvements, using the built-up land as analogs. That is, excluding from the value of a single property the value of improvements of the land, we receive the market value of the built-up land, as “not built-up” clause 20, Federal Valuation Standard №7.Цель исследования. Обосновать рыночную стоимость освоенного земельного участка с действующим бизнесом для целей налогообложения.Материалы и методы. Основой статьи являются: нормы закона в оценочной деятельности; результаты кадастровой оценки объектов недвижимости населенных пунктов России; метод сравнительного анализа факторов определения рыночной и кадастровой стоимости объектов недвижимости.Результаты. Сформулированы методологические основы расчета рыночной и кадастровой стоимости застроенных земельных участков населенных пунктов, как капитализированной ренты невоспроизводимых факторов рыночной стоимости единого объекта недвижимости. Показано, что в теории и практике измерения рыночной и кадастровой стоимости застроенных земельных участков населенных пунктов России нарушается статья 3 закона 135-ФЗ от 29.07.1998 года, в следствии чего, рыночная и кадастровая стоимость объектов капитального строительства в 2–5 раз завышается, а рыночная и кадастровая стоимость земельных участков в 2–10 раз занижается. Предложена формула расчета инвестиционной прибыли предпринимателя для земельного участка.Заключение. Независимо от методики (технологии) оценки объекта недвижимости кадастровая стоимость застроенного земельного участка в населенном пункте должна определяться как разность рыночной стоимости единого объекта недвижимости и рыночной стоимости его улучшений (ОКС), используя в качестве объектов-аналогов застроенные земельные участки. То есть, исключая из стоимости единого объекта недвижимости стоимость улучшений земельного участка, получаем рыночную стоимость застроенного земельного участка, как «не застроенного» п. 20, ФСО №7
ОПРЕДЕЛЕНИЕ ТЕМПОВ ИНФЛЯЦИИ В ИНВЕСТИЦИОННО-СТРОИТЕЛЬНОМ СЕКТОРЕ ЭКОНОМИКИ
Get PDFThe aim of the study: to show the complexity and heterogeneity of inflation processes, which break down into inflation processes of sectoral economies, to conduct a comparative analysis of prices using two-dimensional distributions, to show the difference between the inflationary component in the investment and construction sector of the economy from inflation indicators, used in everyday real estate valuation practice, to propose a method for calculating the level of inflation that appraisers could use independently, based on current market data.The system and comparative analysis, method of analogies, the content analysis were used as methods of the research. The main attention is paid to the use of multidimensional statistical analysis, the use of the logarithmically normal distribution model as distributions that adequately reflect the asymmetric empirical distribution of prices and convenient from a computational point of view, and the conclusion of the calculation formulas derived from the corresponding hypothesis. The latest data, published by Rosstat on the dynamics of prices for different groups of goods, as well as data from one of the construction companies of Saint Petersburg were used as statistical materials. The study is divided into the following stages: calculation of the inflation rate for the product group, based on the hypothesis of jointly logarithmically normal distribution of prices of the reference group of goods in the base year and in the year of comparison, as well as the hypothesis of logarithmically normal distribution of the weights of the consumer basket, comparison of the result with the official data, then a similar calculation of the inflation rate in the evaluation of objects in the investment and construction sector of the economy.Results: the authors propose a method of determining the rate of inflation in the evaluation of market value income approach based on statistical analysis of the market data. The method allows setting the estimated inflation rate, acceptable for the construction industry and the tasks of assessing the real estate income approach.Conclusion: In the evaluation of the real estate, it is necessary to study more thoroughly the sectoral inflation rates, since the forced use in the evaluation of the real estate data on inflation in the consumer sector is not always correct. General questions of the inflation rate estimation and deflator coefficients by the market data based on two-dimensional distributions of random variables are raised. Modern methods of big data processing, technical capabilities, a large number of software products on the market, the prospects of the digital economy pose the task of creating extensive and accessible to appraisers and analysts databases, equipped with analytical tools. The goal is difficult, because the carriers of reliable information (such as retail chains, for example) often avoid publicity. In this regard, there is a task to coordinate the efforts of the scientific community and business to solve common modern problems and challenges.Цель исследования: показать сложность и неоднородность инфляционных процессов, распадающихся на инфляционные процессы отраслевых экономик, провести сравнительный анализ цен с использованием двумерных распределений, показать отличие инфляционной составляющей в инвестиционно-строительном секторе экономики от показателей инфляции, применяемых в повседневной практике оценки недвижимого имущества, предложить метод расчета уровня инфляции, который практикующие оценщики могли бы применять самостоятельно, основываясь на текущих рыночных данных.Материалы и методы: В качестве методов выполненного исследования использовались системный и сравнительный анализ, метод аналогий, контентный анализ. Основное внимание уделяется применению многомерного статистического анализа, использованию модели логарифмически нормальных распределений, как распределений, достаточно адекватно отражающих ассиметричные эмпирические распределения цен и удобных с вычислительной точки зрения и выводу расчетных формул, вытекающих из соответствующей гипотезы. В качестве статистического материалы были использованы последние, опубликованные на момент написания статьи данные Росстата по динамике цен на различные группы товаров, а также данные одной из строительных организаций г.Санкт-Петербурга. Исследование разделено на следующие этапы: расчет уровня инфляцию цен товаров продуктовой группы, опирающийся на гипотезу о совместно логарифмически нормальном распределении цен референтной группы товаров в базовом году и в году сравнения, а также на гипотезу о логарифмически нормальном распределении весов потребительской корзины, сопоставление результата с официальными данными, затем аналогичный расчет темпов инфляции при оценке объектов в инвестиционно-строительном секторе экономики.Результаты: В статье предложен метод определения ставки инфляции при оценке рыночной стоимости доходным подходом на основе статистического анализа рыночных данных. Метод позволяет установить расчетный уровень инфляции, приемлемый для строительной отрасли и задач оценки недвижимого имущества доходным подходом.Заключение: Показано, что при оценке недвижимого имущества, необходимо более тщательное исследование секторальных темпов инфляции, так как вынужденное использование при оценке недвижимости данных по темпам инфляции в потребительском секторе экономики не всегда корректно. Затрагиваются и общие вопросы оценки уровня инфляции и коэффициентов дефляторов по рыночным данным, на основе двумерных распределений случайных величин. Современные методы обработки больших данных, технические возможности, большое количество программных продуктов, представленных на рынке, перспективы цифровой экономики ставят задачу создания обширных и доступных оценщикам и аналитикам баз данных, снабженных аналитическим инструментарием. Задача это сложная, так как носители достоверной информации (такие как торговые сети, например) зачастую избегают публичности. В этой связи возникает задача координации усилий научного сообщества и бизнеса, для решения общих современных задач и вызовов
Прогнозирование инфляции на основе индекса потребительских цен с учетом влияния сезонного фактора
Get PDFThe consumer price index is a key indicator of the inflation level in Russia. It is important for the Central Bank and Government in decision-making process. There is a strong need for high-quality analysis and accurate forecast of this index. Modelling and forecasting of consumer price index as a key indicator of inflation are relevant issues in current macroeconomic conditions. The article is dedicated to development of quality short-term forecast of consumer inflation level, with the impact of seasonal factor. Two classes of models (vector autoregression and time series models) are considered. It was shown that vector autoregression model of the dependency between consumer price index and nominal effective exchange rate is worse for the proposes of inflation forecast then non-linear model with structural components and conventional heteroscedasticity. The practical significance of this work is that the developed approach to the forecasting of the consumer price index adjusted of seasonal factor can be very helpful for the purpose of proper assessment and regulation of inflation.Индекс потребительских цен является официальным измерителем уровня инфляции в России. Этот показатель отражает инфляцию с точки зрения потребителей. Для Банка России индекс потребительских цен является важным показателем при принятии решения по ставке, а Правительство, ориентируясь на его значение, индексирует доходы населения. В настоящее время существует острая необходимость в качественном анализе и точном прогнозе данного индекса. Учитывая, что Банк России реализует денежно-кредитную политику в рамках режима таргетирования инфляции, моделирование и прогнозирование уровня инфляции на основе индекса потребительских цен является практически важной задачей в современных макроэкономических условиях. Цель данной работы состоит в получении качественного и точного краткосрочного прогноза уровня инфляции на основе разработки адекватных эконометрических моделей индекса потребительских цен. В работе рассматриваются два основных класса моделей: модели векторной авторегрессии и модели временных рядов. Вместе с тем, построенная в работе модель векторной авторегрессии, рассматривающая зависимость индекса потребительских цен и номинального эффективного валютного курса, оказалась хуже для целей прогнозирования инфляции по сравнению с нелинейной моделью со структурными компонентами и условной гетероскедастичностью. Практическая значимость полученных результатов заключается в возможности применения разработанных моделей и прогнозов для принятия оптимальных макроэкономических решений органами государственной власти и управления.
Агрегатирование и протипирование экономики муниципального образования в условиях лабильности и робастности изменений
Get PDFPurpose of the study. The purpose of the scientific paper is the formation of a model of managing the economy of municipality through aggregation and prototyping in conditions of lability and robustness of changes. As part of the stated goal, the author is supposed to conduct the economy prototyping of the municipality based on built-in management platforms; to form an adapted risk assessment model in the implementation of smart-project; to propose an aggregated model for assessing the development of the economy.Materials and methods. While writing a scientific article, the methods of situational and simulation modeling, approximation and grouping of specific elements of the structural object, and the process of algorithmization of functional processes are used. Particular emphasis in this paper is made on the methodological apparatus, which allows drawing conclusions based on subjective author’s opinion, to take into account external changes in the system under study. These methodological approaches include entropy of scientific knowledge, aberration, approximation, robustness. Results. Within the framework of the conducted research the following conclusions are formed: the municipal economy is in the process of transformation, it is possible to obtain positive changes with the help of prototyping the model of municipality; smart- projects as the basis of the economy of the municipality are subject to robustness and lability of changes, provoking negative risks; game theory is a rather important tool, used in the context of the definition of the riskiness of the smart-project the aggregated model for assessing the development of the economy of the municipality makes it possible to formulate certain premises of the Smart City concept in municipalities. Conclusion. For the effective development of municipalities, it is necessary to transform the economies towards the formation of municipality based on using prototyping and aggregation tools in conditions of lability and robustness of the changes. Presented in the scientific paper, the aspect of aggregation and prototyping of the economy of the municipal formation is the initial stage in the development of the concept of management of the Smart Economy of the municipal formation. The transformation of municipal economies regulates the need for a new tool for the development of these territories. The author of the scientific article proposes to use the adapted model of risk assessment of Smart-design based on game theory and the aggregated model for assessing the development of the economy of a municipal formation. The adapted model of risk assessment of Smart-design on the ground of the theory of games is based on the use of the Bayes criterion, Wald’s maximin criterion, the Savage decision-making criterion, the Hurwitz stability criterion, the Hodges-Lehmann criterion. The selected criteria contribute to the definition of the least risky Smart- project with the aim of its implementation in the municipal economy. The aggregated model for assessing the economy development of the municipal entity projects the regression parameter data algorithm – Constructive Coste Model (COCOMO) on the basis of which a conclusion is given about the level of the economy development of the municipal formation. In the future, simulation models of economic management can supplement this study in conditions of the prevalence of knowledge and intelligence, as well as methods for assessing the quality of urban technological infrastructure.Цель исследования. Целью научной статьи является формирование макета управления экономикой муниципального образования посредствам агрегатирования и протипирования в условиях лабильности и робастности изменений. В рамках реализации заявленной цели автором предполагается провести протипирование экономики муниципального образования на основе встроенных управленческих платформ; сформировать адаптированную модель оценки рискованности в процессе реализации Smart- проектирования; предложить агрегатированную модель оценки развития экономики муниципального образования.Материалы и методы. В ходе написания научной статьи использованы методы ситуационного и имитационного моделирования, аппроксимации и группировки видовых элементов структурного объекта, этапизации и алгоритмизации функциональных процессов. Особый акцент в данной статье сделан на методологический аппарат, позволяющей сформировать выводы на основе субъективного авторского мнения, учесть внешние изменения в исследуемой системы. К данным методическим подходам относится: энтропия научного познания, аберрация, аппроксимация, робастность.Результаты. В рамках проведенного исследования сформированы следующие выводы: муниципальная экономика находится в процессе трансформации, положительные изменения от которой возможно получить при помощи протипирования макета экономики муниципального образования; Smart-проект как основа экономики муниципального образования подвержен робастности и лабильности изменений, провоцирующих негативные риски; теория игр выступает достаточно важным инструментом, используемым в контексте определения рискованности Smart-проекта; агрегатированная модель оценки развития экономики муниципального образования позволяет сформировать некоторые предпосылки концепции Smart City в данной территориальной единице.Заключение. Для эффективного развития муниципальных образований необходимо осуществить преобразование экономик муниципальных образований в сторону формирования «городов будущего» на основе использования инструментов протипирования и агрегатирования в условиях лабильности и робастности изменений. Представленный в научной статье аспект агрегатирования и протипирования экономики муниципального образования выступает первоначальным этапом в разработке концепции управления Smart экономикой муниципального образования. Трансформация муниципальных экономик регламентирует необходимость применения нового инструментария для развития данных территории. Автор научной статьи предлагает использовать адаптированную модель оценки рисков Smart-проектирования на основе теории игр и агрегатированную модель оценки развития экономики муниципального образования. Адаптированная модель оценки рисков Smart-проектирования на основе теории игр базируется на использовании критерия Байеса, максиминного критерия Вальда, критерия принятия решений Сэвиджа, критерия устойчивости Гурвица, критерия Ходжа-Лемана. Выделенные критерии способствуют определению наименее рискованного Smart-проекта с целью его реализации в муниципальной экономике. Агрегатированная модель оценки развития экономики муниципального образования проецирует алгоритм регрессионной параметрии данных Constructive Coste Model (COCOMO) на основе которого дается заключение об уровне развития экономики муниципального образования. В дальнейшем данное исследование может быть дополнено имитационными моделями управления экономикой в условиях преобладания знаний и вирального интеллекта, а также методиками оценки качественного состояния городской технологической инфраструктуры.
НТИ КАК СТРАТЕГИЧЕСКОЕ НАПРАВЛЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РОССИИ
Get PDFRussia, having lost a significant part of a high-tech industrial complex during the reforms (1993–2000), sharply reducing the state support of scientific research and development, has turned into a power dependent on the conjuncture in the hydrocarbon energy market and from foreign sup-plies of technologies, consumption goods, including those necessary for life support, thus being on the "technological needle". The main factor of development was the resource-producing complex. This situation had a negative impact on the pace of the country's development, on its defense capability and created real prerequisites for the loss of technological, economic, and, in the long run, political sovereignty and disintegration of the state. Nevertheless, the availability of natural resources along with human capi-tal and geographic location is a global competitive advantage of theRussian Federation, and the task is to use this advantage maximally as one of the first echelon countries in the emerging world order. One of the most important tasks was the search for such a direction of technological devel-opment that allows, on the one hand, to preserve Russia's position in the world market of traditional products; on the other – to strengthen positions in the markets of products with a higher degree of processing of Russian raw materials (oil and gas complex and agro-industrial complex); and finally – to master new "growth points" (services, new markets, talents, technologies) in the world market of high-tech products and services. The set tasks assume several solutions. First, scientific and technological development should be based on the strategy of scientific and technological development of theRussian Federationand the national technological initiative, as it sets both resource constraints and priorities in the needs of the economy in new products and new technological solutions. Secondly,Russiashould take into account existing and emerging trends in the development of science and technology directions and priorities of scientific and tech-nological policy of the leading countries. To ensure access to a new technological level of economic development, domestic advanced development and scientific solutions are needed. It is necessary to emphasize the directions in which the powerful technological potential of the future accumulates. In this regard, at present, state support for high-tech and technologyintensive business is rel-evant inRussia. The long-term comprehensive program "National Technological Initiative" is of great importance to create the necessary conditions for ensuring the leadership of Russian organiza-tions in new high-tech markets that will shape the structure of the world economy in the next 15–20 years. In "National Technological Initiative", the state defined "points of growth" in the develop-ment of the economy, i.e. key areas that have a pre-material realization in the branches of high-tech business (EnergyNet, FoodNet, HealthNet, AeroNet, AutoNet, FinNet, NeuroNet, TechNet). The formation of scientific and technological reserve in these key areas will create globally competitive high-tech products and services in the interests of social and economic development ofRussia. Россия, лишившись в результате реформ (1993–2000 гг.) годов существенной доли наукоемкого промышленного комплекса, на фоне сокращения государственной поддержки научных исследований и разработок, стала государством, зависимым от конъюнктуры на рынке углеводородных энергоносителей и от зарубежных поставок оборудования, технологий, товаров потребления, в том числе необходимых для обеспечения жизнедеятельности, оказавшись тем самым на «технологической игле». Ключевым фактором развития стала сырьевая экономика и ресурсодобыча. Это отрицательно сказалось на темпах развития и обороноспособности государства, создавая действительные предпосылки для потери экономического, технологического, а в будущем и политического суверенитета и дезинтеграции страны. Однако, природно-ресурсный потенциал наряду с географическим положением и человеческим капиталом является глобальным конкурентным преимуществом России, и, следовательно, основная задача состоит в том, чтобы, максимально используя это достоинство оказаться в числе государств первого эшелона в складывающемся мировом укладе. Одной из основных задач является поиск такого направления технологического развития, которое позволяет, с одной стороны – сохранить положение России на мировом рынке традиционных для нее продуктов; с другой – активизировать позиции на рынках продукции с более глубокой степенью переработки сырья (нефтегазовый комплекс и агропромышленный комплекс); и наконец – освоить новые «точки роста» (сервисы, новые рынки, таланты, технологии) на мировом рынке высокотехнологичной продукции и услуг. Поставленные задачи предполагают несколько решений. Во-первых, научно-технологическое развитие должно базироваться на стратегии научно-технологического развития Российской Федерации и национальной технологической инициативе, поскольку это задает и ресурсные ограничения, и приоритеты в потребностях экономики в новых продуктах и новых технологических решениях. Во-вторых, Россия должна учитывать существующие и складывающиеся в мире тенденции в развитии направлений науки и технологий и приоритеты научно-технологической политики ведущих стран. Для обеспечения выхода на новый технологический уровень развития экономики необходимы отечественные передовые разработки и научные решения. Следует акцентировать внимание на направлениях, в которых накапливается мощный технологический потенциал будущего. В связи с этим в настоящее время в России актуальна государственная поддержка высокотехнологичного и наукоемкого бизнеса. Большую важность имеет долгосрочная комплексная программа «Национальная технологическая инициатива» по созданию необходимых условий для обеспечения лидерства российских организаций на новых высокотехнологичных рынках, которые будут формировать структуру мировой экономики в следующие 15–20 лет. В «НТИ» государство определило «точки роста» развития экономики, т.е. ключевые направления, имеющие преимущественную реализацию в отраслях высокотехнологичного бизнеса (EnergyNet, FoodNet, HealthNet, AeroNet, AutoNet, FinNet, NeuroNet, TechNet). Формирование научно-технологического задела по данным ключевым направлениям позволит создать глобально конкурентоспособные высокотехнологичные продукты и сервисы в интересах социально-экономического развития России.
ИНДЕКСНЫЙ МЕТОД В АНАЛИЗЕ ЗАРАБОТНОЙ ПЛАТЫ
Get PDFPurpose of the study. The study of wages in the Russian Federation, the study of the influence of various factors on its magnitude is of particular relevance now in connection with the existence of a noticeable differentiation in the level of workers' wages. In the official statistics, differences in wages are manifested most clearly in the territorial aspect and in the context of the types of economic activity. The average wage in the economy is affected by changes in the structure of the employed – both within the constituent entities of the Russian Federation and the types of economic activity. The purpose of this paper is to consider the methodology for analyzing the structural changes that affect wages in Russia, as well as in obtaining their quantitative assessment, based on government statistics.Materials and methods. To achieve this goal, the index method is used, often used in the analysis of wages. Typically, the analysis of wages includes the construction of a system of variable wage indexes, constant composition and structural shifts. In this paper, we propose the index analysis methodology, adapted to identify the effect of changes in the structure of different territorial units on the average wage. Municipal entities, regions of the Russian Federation, federal districts and Russia in general act as territorial units. In addition, the methodology of index analysis of wages is considered, taking into account the structural factor by types of economic activity. A comprehensive analysis is presented, which makes it possible to assess structural changes in common – both in the distribution of territories and in the types of activity. The inclusion of factors is made depending on analytical purposes and the availability of statistical data. The calculations were performed, based on data from the Federal State Statistics Service. The proposed method makes it possible to consider more comprehensive the factor of wage differentiation.Results. The application of the system of variable, constant composition and structural shifts revealed that when the employed were grouped by territories, economic activities, education level and social and professional groups, the most noticeable structural changes were observed in the distribution of the employed by territories and education. Due to changes in the wages of individual groups of workers, the average wage has changed most strongly due to distribution across territories and by professional groups. Based on the adapted methodology, calculations have been made that allow drawing conclusions about the structural changes of the employed in the economy and the impact of these changes on wages in Russia.Conclusions. In the Russian Federation, there is a noticeable differentiation of wages by subjects and types of economic activity. A higher level of wages is observed in the Central and Far Eastern Federal Districts. The most highly paid are the activities in the financial sector and in mining. Multilevel index analysis makes it possible to identify the impact of changes in the structure of employees by subjects and types of economic activity. According to the results of the calculations, the changes in the average wage due to structural changes are significant.Цель исследования. Исследование заработной платы в РФ, изучение влияния различных факторов на ее величину обладает особой актуальностью в настоящее время в связи с наличием заметной дифференциации в уровне заработков работников. В данных официальной статистики особенно ярко различия в оплате труда проявляются в территориальном разрезе и разрезе видов экономической деятельности. На среднюю заработную плату по экономике оказывают влияние изменения в структуре занятых – как в рамках субъектов РФ, так и видов экономической деятельности. Цель данной статьи состоит в рассмотрении методики анализа структурных изменений, оказывающих влияние на заработную плату в России, а также в получении их количественной оценки по данным государственной статистики.Материалы и методы. Для достижения поставленной цели применяется индексный метод, часто используемый в анализе заработной платы. Обычно анализ заработной платы включает построение системы индексов заработной платы переменного состава, постоянного состава и структурных сдвигов. В данной статье предлагается методика индексного анализа, адаптированная применительно к выявлению влияния изменений структуры разных территориальных единиц на величину средней заработной платы. В качестве территориальных единиц выступают муниципальные образования, субъекты РФ, федеральные округа и РФ в целом. Кроме того, рассмотрена методика индексного анализа заработной платы с учетом структурного фактора по видам экономической деятельности. Представлен комплексный анализ, позволяющий оценить структурные сдвиги совместно – как в распределении территорий, так и по видам деятельности. Включение факторов производится в зависимости от аналитических целей и наличия статистических данных. Расчеты выполнены на основе данных Федеральной службы государственной статистики. Предлагаемый метод позволяет более полно рассмотреть фактор дифференциации заработной платы.Результаты. Применение системы индексов переменного, постоянного состава и структурных сдвигов выявило, что при группировке занятых по территориям, видам экономической деятельности, уровню образованию и социально-профессиональным группам наиболее заметные структурные изменения наблюдались в распределении занятых по территориям и образованию. За счет изменения заработной платы отдельных групп работников средняя заработная плата сильнее всего изменилась за счет распределения по территориям и по профессиональным группам. На основе адаптированной методики выполнены расчеты, позволяющие сделать выводы о структурных изменениях занятых в экономики и силе влияния данных изменений на заработную плату в России.Выводы. В Российской Федерации имеет место заметная дифференциация заработной платы по субъектам и видам экономической деятельности. Более высокий уровень заработной платы наблюдается в Центральном и Дальневосточном федеральных округах. Самыми высокооплачиваемыми остаются деятельность в финансовом секторе и в добыче полезных ископаемых. Многоуровневый индексный анализ позволяет выявить влияние изменений в структуре занятых по субъектам и видам экономической деятельности. По результатам расчетов получено, что изменения в средней заработной плате, обусловленные структурными изменениями являются заметными
ОРГАНЫ УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОХОЗЯЙСТВОМ И ЭНЕРГЕТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА СССР В 1920-Е ГОДЫ
Get PDFThe article is a continuation of the study of statistical sources on the history of the domestic power industry, the first (pre-revolutionary) period of which the author devoted a separate article published in No. 4 of the journal "Statistics and Economics" for 2017. This time the author considers the creation of energy management authorities in theUSSRin the 1920s and analyzes the results of statistical studies of the state and level of development of the country's electric power industry.It is noted that the main task of energy statistics for this period was the collection and processing of empirical material for the development of fuel, heat and energy balances, as well as analysis of the structure of the power industry of large-scale industry (primary engines and electrical installations).Accounting for existing and under construction power plants was carried out on a sectoral basis. The Supreme Economic Council of theUSSRmaintained the all-Union accounting of the factory power plants of the industry united in trusts and the largest large-scale public power plants. People's commissariats of the internal affairs of the union republics kept records of urban communal power stations, and the people's commissariats of agriculture – rural electrical installations and electrical installations of the industry for processing agricultural raw materials.The leading role in the study of quantitative factors of the correlation and changes in the sphere of extraction and processing of energy raw materials, production and consumption of electric energy was played by the Department of Electrical Industry of the Central Statistical Bureau (CSB) of theUSSR.The author identified the main complexes of statistical data on the number and main types of power plants, their installed capacity and the electricity they generated, recorded in the following editions: – Statistical yearbook for 1918–1920,– – All-Russia census of industrial establishments of 1920;– – All-Union urban industrial census of 1923;– – All-Union survey of power plants of industry for 1926–1928 on 46 branches of the censored industry and 8,887 enterprises, summarized and published in a separate edition in 1931.Of particular interest is the first detailed technical and economicstatistical study of the energy economy of the factory and general-use power plants for primary materials (the so-called "B" forms) for 1925/26, published by the CSB USSR in 1929. Along with taking into account the power industry proper (mechanical and electrical installations: in terms of the number of units, capacity and produced energy), the first time a continuous census of the boiler equipment of the entire census industry was carried out. According to this statistical source, in the year 1925–26, 3220 million kWh of electricity was consumed in the country, which is 1220 million kWh more than in the pre-war period in 1913 and by 1,180 million kWh (36, 6%) less than in the pre-revolutionary year 1916. Taking into account that the development of the economy of theUSSRas a whole and large industry in particular had a "restorative" nature until 1928/29, this showed that the revolution, the civil war and the post-war devastation had discarded the country's electric power industry, at least 10 years ago.Данная работа является продолжением исследования статистических источников по истории отечественной электроэнергетики, первому (дореволюционному) периоду которой автор посвятил статью, опубликованную в №4 журнала «Статистика и экономика» за 2017 год. На этот раз рассмотрены вопросы создания в СССР в 1920-е годы органов управления электроэнергетическим хозяйством и проанализированы итоги статистических исследований состояния и уровня развития электроэнергетики страны. Отмечается, что главной задачей энергетических переписей указанного периода являлся сбор и обработка эмпирического материала для разработки топливного, теплового и энергетического балансов, а также анализа структуры энергетического хозяйства крупной промышленности (первичные двигатели и электроустановки).Учет действующих и строящихся электростанций осуществлялся по отраслевому принципу. ВСНХ СССР вел общесоюзный учет фабрично-заводских электростанций трестированной промышленности и наиболее крупных электростанций общего пользования. Наркоматы внутренних дел союзных республик вели учет местных (коммунальных) электростанций, а наркоматы земледелия – сельских электроустановок и электроустановок промышленности по переработке сельскохозяйственного сырья. Ведущую роль в изучении количественных факторов соотношения и изменения в сфере добычи и переработки энергетического сырья, производства и потребления электроэнергии сыграл Отдел электрической промышленности ЦСУ СССР.Автором выявлены основные комплексы статистических данных о количестве и основных типах электростанций, их установленной мощности и выработанной ими электроэнергии, зафиксированные в следующих изданиях ЦСУ СССР: – Статистическом ежегоднике за 1918–1920 гг., – Всероссийской переписи промышленных заведений 1920 года; – Всесоюзной городской промышленной переписи 1923 года; – Всесоюзном обследовании энергоустановок промышленности за 1926–1928 гг. по 46-ти отраслям цензовой промышленности и 8887 предприятий, обобщенные и опубликованные отдельным изданием в 1931 году.Первое развернутое техническое и экономико-статистическое исследование энергетического хозяйства фабрично-заводской промышленности и электростанций общего пользования по первичным материалам (так называемые бланки «Б») за 1925/26 год было проведено ЦСУ СССР в 1927–1928 гг. Его результаты опубликованы в 1929 году отдельным изданием. Наряду с учетом собственно силового хозяйства (механические и электрические установки: по числу единиц, мощности и произведенной энергии), в первый раз была произведена сплошная перепись котельного оборудования всей цензовой промышленности. Согласно данному статистическому источнику, в 1925/26 г. в стране было потреблено 3220 млн. кВт*час электроэнергии, что на 1220 млн. кВт*час больше, чем в довоенном1913 г. и на 1180 млн. кВт*час (36,6%) меньше, чем в дореволюционном 1916 году. Учитывая, что до 1928/29 г. развитие экономики СССР в целом и крупной промышленности в частности имело «восстановительный» характер, это свидетельствовало о том, что революция, гражданская война и послевоенная разруха отбросили электрохозяйство страны, по меньшей мере, на 10 лет назад.
Использование информационной инфраструктуры цифровой экономики для повышения качества статистических данных
Get PDFStatistics agencies are the main data provider on the economic position of the macroeconomic level. Most economic decisions on a national scale are based on statistical data. Data processing is a key business process for statistical agencies. At the same time, the quality of statistical data supplied by Rosstat is not always high enough. There are adjustments, a discrepancy between data sets describing the same economic phenomenon is revealed. The purpose of the work is to describe the methods of collecting and processing statistical information that will contribute to improving the quality of the presented data. From the information point of view, the statistical agency is engaged in the organization of information exchange between data providers and consumers, acts as a data aggregator. To organize the information exchange within community you need to create a semantic space to ensure the meaningful filling of the data. The main role in the semantic space is played by the identifiers of objects. The article considers the unified identifiers of statistical accounting objects as a method of collecting and processing statistical information and improving its quality. The international statistical practice use methods of standardizing the turnover of statistical data. Information standards are designed to unify identifiers and namespace for participants of the statistical information turnover and to provide a single semantic space. If you use of unified identifiers, the procedures for processing statistical data become transparent, it allow you grouping by different sections, as well as decomposition of aggregated data into components.The results of the work are recommendations on the use of Core component of the information infrastructure for the collection and analysis of statistical data. In the existing information infrastructure of the Russian digital economy, there are a number of data sources, the use of which will improve the quality of collection and processing of statistical data. To create a semantic space of statistical data in the Russian Federation, the most important section is the registers of Core Components. The use of registers will allow you to organize the binding of statistical data from different domains, as well as to implement the link of aggregated data with microdata. Significant progress is observed in the marking of goods, which allows you to track object’s movement through all stages of the life cycle, as well as the location. The government of the Russian Federation initiated a project on labeling of goods, and this information gives an opportunity to get a clear picture of a significant part of the economy. An additional information source of statistical data can be the corporate sector, where actively used tracking systems that monitor the goods, vehicles, containers, warehousing.Conclusion: There are several options for creation of the semantic space for statistical data. World experience is guided by the use of the Web architecture, which involves the technological identifiers. Semantics of statistical data can be ensured by using the potential of the information infrastructure, which will solve a number of problems of statistical accounting.Официальная статистика является основным поставщиком данных об экономическом состоянии макроэкономического уровня, на основе статистических данных принимается большинство экономических решений государственного масштаба. Работа с данными для органов статистики является ключевым бизнес-процессом. Вместе с тем уровень качества статистических данных, поставляемых Росстатом, не всегда оказывается достаточно высоким. Наблюдаются корректировки статистических данных, выявляются несоответствие между наборами данных, описывающих одно и то же экономическое явление.Целью работы является описание методов сбора и обработки статистической информации, которые будут способствовать повышению качества поставляемых данных. С информационной точки зрения статистическое агентство занимаются организацией информационного обмена между поставщиками данных и потребителями, выступает агрегатором данных. Для организации информационного обмена в рамках сообщества пользователей создается семантическое пространство, призванное обеспечить смысловое наполнение данных. Основную роль в создании семантического пространства играют идентификаторы объектов учета. В качестве методов сбора и обработки статистической информации и повышения ее качества в статье рассматриваются использование единых идентификаторов отдельных объектов статистического учета. В международной статистической практике применяются методы стандартизации оборота статистических данных. Информационные стандарты призваны унифицировать идентификаторы и пространство имен для участников оборота статистической информации, что позволяет обеспечить единое семантическое пространство. С применением единых идентификаторов становятся прозрачными процедуры обработки статистических данных, в том числе группировка по разным срезам, а также разложение агрегированных данных на составляющие.Результатами работы являются рекомендации по использованию отдельных элементов информационной инфраструктуры для сбора и анализа статистических данных. В существующей информационной инфраструктуре цифровой экономики существует ряд источников данных, использование которых будет способствовать повышению качества сбора и обработки статистических данных. Для создания семантического пространства статистических данных в РФ наиболее актуальным разделом являются реестры базовых объектов. Использование реестров позволит организовать связывание статистических данных из разных предметных областей, а также реализовывать соединение агрегированных данных с микроданными. Существенный прогресс наблюдается в маркировке товаров, которая позволяет отслеживать движение по всем этапам жизненного цикла, а также местоположение объекта. Правительство РФ инициировало проект по маркировке товаров, и эта информация дает возможность получить полное представление о существенной части экономики. Дополнительным информационным источником статистических данных может выступать корпоративный сектор, активно использующий в своей деятельности системы прослеживания, которые выполняют мониторинг товара, транспортных средств, контейнеров, складского хозяйства.Заключение: Существует несколько вариантов обеспечения семантического единообразия статистических данных. Мировой опыт ориентируется на использование веб архитектуры, предполагающей использование технологических идентификаторов. Семантику статистических данных возможно обеспечить путем использования созданного потенциала информационной инфраструктуры, что позволит решить ряд проблем статистического учета
Статистический анализ использования цифровых технологий в организациях: региональный аспект
Get PDFPurpose of the study. The digitization of the economy transforms the ways of delivering and consuming goods and services, which in turn affects all spheres of human activity. The field of electronic commerce is a relatively young area of statistical observation, therefore, at present, researchers, government officials, business representatives and other interested persons lack statistical information, which, in turn, helps to study the economic, social and environmental consequences of the digitized world. The purpose of this study is a quantitative description of the development trends and the degree of regional differentiation of electronic commerce in the Russian Federation in the context of international comparisons.Materials and methods. The article used the official statistical information of Rosstat and Eurostat, on the basis of which the trends in the development of electronic interaction in the business sphere were analyzed and tools were proposed for a quantitative description of regional digital gaps in the regions of Russia and the European Union countries for 2010–2017. As quantitative characteristics of regional differentiation, statistical indicators of variation and localization indicators were used (based on Gini and Lorentz coefficients). Results. The analysis conducted in the study showed the consistency of assessments of the regional digital divide based on economic and statistical indicators. This approach expands the possibilities for an in-depth quantitative description of the processes occurring in the field of digital trading. In addition, it was possible to identify the level of development of e-commerce in Russia in comparison with the leading economies of the European Union, as well as identify the scale of penetration of broadband Internet access among organizations, the involvement of Russian regions and European countries in the processes of placing and receiving orders for goods and services in the global network. According to the results of the study, it should be concluded that despite the obvious leading position of some European countries not only in comparison with Russian regions, but also on a global scale, the development of e-commerce in Russia and the European Union occurs at a comparable pace. It should also be noted that in the case of Russia, this development is more homogeneous in terms of regional differentiation.Conclusion. Despite the fact that digitalization is transforming both business and personal life, there is currently an extremely small amount of information that helps quantify the economic, social and environmental consequences of this phenomenon. In order to further improve the statistical accounting of the digital economy in general and aspects of electronic commerce in particular, at this stage it is necessary: to determine the nature, structure, characteristics, elements, levels of control, movement of the digital economy’s commodity money supply for statistical purposes; identify specific digital technologies, their use in sectors of the economy and their contribution to the gross domestic product; develop a system of statistical indicators on the basis of state programs and strategies, the current methodology of statistical accounting of the information society, international recommendations and development of quantitative measurement of non-governmental organizations.Цель исследования. Цифровизация экономики трансформирует способы доставки и потребления товаров и услуг, что в свою очередь влияет на все сферы человеческой деятельности. Сфера электронной торговли – относительно молодое направление статистического наблюдения, поэтому, в настоящее время исследователи, государственные деятели, представители бизнеса и другие заинтересованные лица испытывают недостаток статистической информации, которая, в свою очередь, помогает изучить экономические, социальные и экологические последствия оцифрованного мира. Целью данного исследования является количественное описание тенденций развития и степени региональной дифференциации электронной торговли в Российской Федерации в контексте международных сравнений.Материалы и методы. В статье была использована официальная статистическая информация Росстата и Евростата, на основе которой были проанализированы тенденции развития электронного взаимодействия в бизнес-сфере и предложены инструменты для количественного описания региональных цифровых разрывов в регионах России и странах Европейского Союза за 2010–2017 гг. В качестве количественных характеристик региональной дифференциации были использованы статистические показатели вариации и показатели локализации (на основе коэффициентов Джини и Лоренца).Результаты. Проведенный в исследовании анализ показал состоятельность оценок регионального цифрового разрыва на основе экономико-статистических показателей. Данный подход расширяет возможности для углубленного количественного описания процессов, происходящих в сфере цифровой торговли. Кроме того, удалось выявить уровень развития электронной торговли России в сравнении с ведущими экономиками Европейского Союза, а также идентифицировать масштабы проникновения широкополосного доступа в Интернет среди организаций, вовлеченность российских регионов и европейских стран в процессы размещения и получения заказов на товары и услуги в глобальной сети. По итогам исследования следует заключить, что несмотря на явное лидирующее положение некоторых европейских стран не только по сравнению с российскими регионами, но и в мировых масштабах, развитие сферы электронной торговли в России и Европейском Союзе происходит в сопоставимых темпах. Следует также учесть, что в случае России – данное развитие имеет более однородный характер с точки зрения региональной дифференциации.Заключение. Несмотря на то, что цифровизация трансформирует как деловую, так и личную жизнь, в настоящее время наблюдается крайне малый масштаб информации, которая помогает количественно оценить экономические, социальные и экологические последствия данного явления. В целях дальнейшего совершенствования статистического учета цифровой экономики в целом и аспектов электронной торговли в частности на данном этапе необходимо: определить сущность, структуру, характерные особенности, элементы, уровни контроля, движение товарно-денежной массы цифровой экономики для целей статистики; идентифицировать конкретные цифровые технологии, их использование в отраслях хозяйства и их вклад в валовой внутренний продукт; разработать систему статистических показателей на основе государственных программ и стратегий, текущей методики статистического учета информационного общества, международных рекомендаций и разработок количественного измерения негосударственных организаций.