В статье изложены основные результаты исследования по разработке методики и апробации инструментария, для регулярного мониторинга деловой среды в России посредством измерения уровня ее неопределенности и выявления степени ее влияния на динамику экономической активности на основе анализа конъюнктурных обследований бизнеса. Данная методика впервые протестирована для оценки неопределенности деловой среды и ее воздействия на цифровое и технологическое развитие российских промышленных предприятий.

Источником данных для исследования послужили регулярные выборочные опросы руководителей организаций за период с 2009 по 2022 г. Задействованы две независимые базы данных: квартальные обследования деловой активности организаций различных видов экономической деятельности для построения национального и отраслевых индикаторов неопределенности деловой среды и ежегодные пилотные обследования цифровой активности промышленных предприятий для построения индикатора неопределенности в области цифрового и технологического развития промышленности.

Все рассчитанные композитные индикаторы смогли выявить значимые для России особенности экономической конъюнктуры, связанные с шоковыми событиями. Так, при анализе флуктуации исследуемых индикаторов четко обнаруживаются «всплески» в ответ на шоки конъюнктуры в 2020 и 2022 гг. В целом период с 2020 г. по настоящее время характеризуется как период продолжительного кризиса, обусловленного ростом неопределенности в российской экономической среде, беспрецедентный масштаб которого был оценен с помощью построенных измерителей.

По мнению авторов, предложенные композитные индикаторы расширяют аналитические возможности использования данных конъюнктурных мониторингов, создавая предпосылки для регулярного отслеживания изменений уровня неопределенности деловой среды, и повышают оперативную ценность предоставляемой компаниями информации. Это обеспечивает разработку более точных сценарных социально-экономических прогнозов.

При построении оценок валового внутреннего продукта (ВВП) и валовой добавленной стоимости (ВДС) в постоянных ценах используются три подхода или их комбинация: экстраполяция, простое дефлятирование и двойное дефлятирование. Последний подход считается предпочтительным, но в российской статистике пока не используется. Работа посвящена вопросам построения оценок динамики ВВП и ВДС по Российской Федерации с помощью двойного дефлятирования. Интерес к построению таких оценок обусловлен возможностью учета зависимости производства от отечественных и импортных поставок, которой лишены два других подхода. Полученные за период с 2011 по 2016 г. оценки сопоставлялись с официальными показателями по экономике в целом, сектору услуг, а также для добычи полезных ископаемых и обрабатывающих производств.

Альтернативные оценки индексов физического объема ВВП и ВДС продемонстрировали менее высокие темпы роста по сравнению с официальными показателями. Это обусловлено опережающим ростом альтернативных оценок промежуточного потребления по сравнению с официальными. В структуре промежуточного потребления происходило вытеснение отечественной продукцией промежуточного назначения импортных аналогов. Сложившаяся динамика показателей в первом приближении отражает признаки локализации производства, что может быть связано с переходом предприятий на отечественный аутсорсинг и реализацией политики импортозамещения.

Вместе с тем очевидно присутствие измерительных проблем применения двойного дефлятирования, наиболее явно проявляющихся при переходе к анализу показателей менее высоких уровней агрегирования. Проведенный анализ свидетельствует в пользу проведения дополнительных исследований, связанных с внедрением техники двойного дефлятирования в официальной методологии.

Наблюдаемая в настоящее время существенная дифференциация организаций, занятых производством молочной продукции в Алтайском крае, по финансовым результатам и величине имущества предопределяет перспективы их развития, источники и стоимость привлечения финансовых ресурсов, возможности формирования оптимальной структуры капитала. В этих условиях актуальным является выявление основных тенденций при формировании и использовании финансовых ресурсов организаций производства молочной продукции с учетом рыночной конъюнктуры.

Целью исследования является статистическая оценка финансовых результатов организаций, специализирующихся на производстве молочной продукции, с учетом наблюдаемых процессов концентрации капитала. Определено, что основной вклад в  формирование положительного сальдированного финансового результата предприятий молочной промышленности Алтайского края вносят предприятия, специализирующиеся на производстве сыра и сырных продуктов, питьевого молока и сливок. На основе статистической группировки производителей молочной продукции были выявлены как прибыльные, так и убыточные предприятия с достаточно высокой степенью дифференциации по уровню выручки. При этом основным фактором снижения средневзвешенного уровня рентабельности молочной продукции за 2019–2021 гг. стало уменьшение окупаемости затрат на производство всех ее видов. Влияние изменения структуры себестоимости продаж по предприятиям различных видов экономической деятельности на их рентабельность было положительным, но несущественным. Предприятия значительно различались по показателям оборачиваемости оборотных активов, а общее замедление ее динамики за 2019–2021 гг. привело к дополнительному вовлечению средств в оборот. Учет результатов исследования органами государственного управления в своей деятельности позволит повысить результативность мониторинга эффективности использования финансовых ресурсов хозяйствующих субъектов, а также обосновать целесообразность льготного кредитования предприятий молочной промышленности в зависимости от их специализации.

Цель исследования, основные результаты которого изложены в данной публикации, состоит в усовершенствовании методологических подходов к адекватной оценке динамики качества жизни пожилых людей в России. Автором выявлены проблемы применения некоторых международных рекомендаций по рассматриваемой теме, вызванные особенностями социально-экономического развития Российской Федерации и этнокультурными традициями ее населения. Дана характеристика отечественной информационно-статистической базы для исследования качества жизни населения и, прежде всего, пожилого населения.

Обосновывается система основных показателей, содержащая ключевые индикаторы состояния здоровья пожилых людей, их материальной обеспеченности, а также экономической активности. На основе предложенного подхода и данных официальной статистики проанализировано положение старшего поколения в России в 2010–2020 гг. Дана оценка значимости как положительных тенденций в повышении качества жизни старшего поколения (рост продолжительности жизни, улучшение здоровья, повышение экономической активности населения в возрасте 60 лет и старше), так и нерешенных проблем, прежде всего, относительно низкого по сравнению с прожиточным уровнем размера пенсий и высокой степени межрегиональной дифференциации пенсионного обеспечения.

В заключительной части формулируются предложения по направлениям и очередности организационно-финансовых мер по повышению качества жизни пенсионеров, предлагаемых автором на основе конкретных результатов статистического анализа. В числе первоочередных рассматриваются: индексация пенсий неработающим пенсионерам с опережением уровня инфляции, индексация пенсий работающим пенсионерам на 1/2 уровня инфляции, постановка на учет и при необходимости организация медико-социального обслуживания одиноких граждан старшего возраста.

В статье представлены результаты статистического анализа факторов, определяющих решения семей о выборе месяца рождения ребенка. Как показывает обзор литературы, на эти решения могут оказывать влияние многие факторы: культурные, биологические, климатические и социально-экономические. В данном исследовании авторы акцентируют внимание на оценке социально-экономических детерминантов.

В Российской Федерации, как и во всем мире, наблюдается устойчивая сезонность рождаемости: в период 2000–2022 гг. большинство детей родились в июле и августе. В работе сформулирован ряд гипотез относительно возможных детерминантов сезонности, которые были проверены на основе данных Росстата – итогах выборочного обследования домашних хозяйств «Комплексное наблюдение условий жизни населения в 2020 году» и сведений о зарегистрированных рождениях детей по месяцам в российских регионах за 2019–2022 гг. При помощи логит-модели неупорядоченного множественного выбора, кластерного и корреляционного анализа были получены результаты, свидетельствующие о том, что выбор летних месяцев для рождения детей определяется в первую очередь размером доходов домашнего хозяйства, с увеличением которого рождение ребенка чаще планируется на июль. Установлено, что в регионах, характеризующихся высокими показателями качества жизни, преобладанием городского населения и высоким уровнем использования методов контрацепции, также растут предпочтения семей в выборе летних месяцев для рождения детей. Вместе с тем влияние таких факторов, как возраст и образование матери, на планирование времени рождения ребенка в работе не выявлено.

Полученные результаты исследования могут быть использованы органами власти при разработке эффективной стратегии в сфере демографической политики.

В статье рассмотрены способы измерения и направления анализа «отклика» уровня занятости на внедрение искусственного интеллекта (ИИ) в экономическую и социальную сферы. Предлагаются методы исследования взаимозависимости интегральной и покомпонентой оценок развития ИИ и уровня занятости по совокупности стран, представляющих различные континенты и экономические группы. На основе данных первого в мире Глобального индекса искусственного интеллекта, опубликованного в 2023 г. информационно-аналитическим агентством Tortois по 62 странам, с применением методов кластерного анализа дана оценка дифференциации стран по общему уровню и компонентам ИИ. При этом в расчет принимались значения субиндексов ИИ, характеризующего такие его компоненты, как наличие государственных стратегий внедрения ИИ, его коммерческий базис, использование в научных исследованиях и разработках, формирование операционной среды, развитие инфраструктуры, поддержка «талантов» – интеллектуальных лидеров (в том числе институциональных) в сфере развития ИИ. На основе результатов кластерного анализа установлено место Российской Федерации в группе стран, характеризуемых относительно средней общей оценкой развития искусственного интеллекта и лидирующих по реализуемым государственным стратегическим программам внедрения искусственного интеллекта в государственное управление, а также по созданию операционной среды развития ИИ для этих целей.

На основе анализа и моделирования тенденций по диаграммам рассеяния, построенным по выделенным кластерам стран, получены данные о разнонаправленности и неоднозначной силе сложившейся взаимосвязи развития искусственного интеллекта по отдельным компонентам Глобального индекса ИИ и уровня занятости. При этом по всем кластерам стран сложившаяся зависимость уровня занятости и интегральной оценки Глобального индекса ИИ оценена как статистически слабая. Сформулировано заключение о необходимости учета выявленных различий статистических оценок (как по странам, так и по компонентам ИИ) при прогнозировании влияния ИИ на изменение уровня и структуры занятости.

Выводы, сделанные по результатам исследования, по мере информационного наполнения этой темы будут авторами углублены и продолжены. Вместе с тем, по мнению авторов, сформулированные выводы, имеющие на данном этапе предварительный характер, указывают на актуальность, теоретическую и практическую значимость проблемы оценки влияния ИИ на занятость, а также возможных вариантов ее решения в разных странах.

Статья посвящена проблемам трансформации образовательной системы в контексте непрерывного образования и Индустрии 4.0 применительно к процессам принятия государственных решений по развитию инвестиционной экосистемы Республики Узбекистан.

Дана характеристика информационно-статистических ресурсов, используемых в системе государственного управления в современных условиях на основе анализа, показаны направления трансформации системы статистического обучения и переподготовки кадров статистиков.

 Особо отмечены вопросы внедрения в программы обучения цифровых компетенций в области статистики и необходимость формирования современных знаний и навыков, связанных с внедрением цифровых технологий.

Автор подчеркивает актуальность адаптации образовательной системы в области статистики к изменяющимся требованиям современного мира и делает вывод, что развитие профессиональных компетенций статистиков должно быть непрерывным, начиная со среднего образования, переходящим в переподготовку и повышение квалификации в течение всей карьеры специалистов.

Рекомендации авторского исследования могут быть использованы органами власти и другими заинтересованными организациями для совершенствования образовательной системы в области статистики.