В статье дается общая характеристика международного стандарта «Центральная основа Системы природно-экономического учета» (Центральная основа СПЭУ), признанного ООН в 2015 г. в качестве основы для формирования 23 индикаторов Целей в области устойчивого развития государства. Статистические данные, получаемые из СПЭУ, позволяют проводить комплексную оценку состояния окружающей среды, способствуют выявлению тенденций и последствий влияния человека на природу, служат инструментом формирования и реализации природоохранной политики в целом, а также позволяют отслеживать выполнение принятых международных обязательств и рекомендаций, в том числе в области устойчивого развития.
В качестве самостоятельного раздела публикации дается изложение особенностей внедрения СПЭУ в отдельных странах мира. Более развернуто отражена работа по освоению указанного стандарта в Российской Федерации, проводимая Федеральной службой государственной статистики. Авторы считают, что с учетом определенной последовательности разработки и внедрения счетов СПЭУ, в первоочередном порядке (в краткосрочной перспективе) следует сосредоточиться на приоритетных счетах, руководствуясь «дорожной картой» внедрения приоритетных счетов СПЭУ, утвержденной распоряжением Правительства Российской Федерации. Информационная база, построенная с помощью рассматриваемых счетов, необходима для международных сопоставлений, расчетов индикаторов ЦУР и показателей «зеленой» экономики.

В статье предложены теоретическое обоснование и процедура расчета новых композитных индикаторов на основе результатов ежеквартальных обследований потребительских ожиданий населения, проводимых Федеральной службой государственной статистики. Изучены информационные возможности обследований за период 2005–2021 гг. для определения лучшей альтернативы традиционному индексу потребительской уверенности в контексте ранних оценок темпа роста конечного потребления домашних хозяйств в стране. Рассчитан экспериментальный индекс потребительского поведения, отражающий общий профиль в динамике ключевых параметров активности потребителей. Основу для расчета индекса составляют временные ряды первичных индикаторов обследований с высокими коэффициентами кросс-корреляции и подтвержденной причинно-следственной связью со статистическим референтом – темпом роста расходов на конечное потребление домашних хозяйств. Новый индекс потребительского беспокойства с контрнаправленным профилем оценивает масштабы и тенденции реагирования домашних хозяйств на конъюнктурные шоки в зависимости от величины краткосрочных разрывов между текущими значениями компонент индикатора с их долгосрочным средним значением.
В соответствии с предложенной процедурой статистического тестирования временных рядов и расчета новых индикаторов был проведен кросс-корреляционный анализ, исследована причинность по Грейнджеру, применен метод главных компонент, выделены ненаблюдаемые компоненты циклического характера в динамике индекса потребительского поведения и его референта с помощью статистических фильтров Ходрика – Прескотта, Кристиано – Фицджеральда и Калмана, а также продемонстрировано пофазное движение циклических компонент. Подтверждены статистически значимое циклическое соответствие и тесная связь опережающего и совпадающего характера между композитным индексом обследований и темпом роста конечного потребления населения.

Во вводном разделе статьи авторы обосновывают актуальность разработки методического инструментария анализа вакансий на рынке труда в условиях современной технологической революции, существенно повышающей требования к профессиональным знаниям и опыту работающего персонала и меняющей соотношение между традиционными и новыми профессиями.
В основном разделе публикуемых результатов исследования для оценки текущей ситуации на рынке труда и востребованности ныне существующих профессий приведен алгоритм анализа вакансий по большим массивам данных из открытых источников при помощи математико-статистического инструментария и методов машинного обучения с использованием языка программирования Python и аналитической платформы IBM SPSS modeler. Алгоритм включает в себя: парсинг данных о вакансиях, анализ вакансий по основным критериям, кластеризация вакансий по уровню заработной платы и построение нейросетевой модели – многослойного персептрона зависимости заработной платы от ряда предикторов. Следует отметить, что разработанный алгоритм, по мнению авторов, является универсальным, так как может быть использован для анализа больших данных из любого открытого источника (на определенный момент времени).
Результаты анализа позволят исследователям и специалистам управленческих структур более реалистично оценить текущую ситуацию на рынке труда, образовательным учреждениям корректировать программы обучения в соответствии с современными требованиями работодателей, работодателям принимать решения по вопросам развития компетенций в своей сфере деятельности и проводить сравнительный анализ имеющих спрос вакансий по количественным и качественным характеристикам, а соискателю увидеть востребованность вакансий на рынке труда и необходимость развития новых навыков.

Цель исследования состоит в обосновании статистико-методологических подходов, позволяющих наиболее точно измерить вклад пандемии COVID-19 в уровень и изменение общей смертности в Российской Федерации (в 2019–2020 гг.), и проведении оценки региональной дифференциации смертности от пандемии. Актуальность исследования обусловлена выявлением роли ряда факторов в росте смертности населения России (по данным за 2020 г.).
В исследовании в качестве базового аналитического инструментария применен регрессионный анализ с отобранными факторами, обусловившими различия в изменении уровня смертности в регионах Российской Федерации. Информационной базой исследования являются данные официальной статистики, а также результаты репрезентативных в региональном разрезе выборочных социально-демографических обследований Росстата.
Авторы использовали набор регрессионных моделей для проверки своих гипотез о влиянии совокупности демографических и социально-экономических факторов на прирост общего коэффициента смертности. Повторяющаяся совокупность факторов, влияющих на прирост смертности в разных моделях, может свидетельствовать об устойчивости влияния таких факторов, как доля лиц, занятых в сфере услуг, миграционный оборот, наличие в регионе города с численностью населения 500 тыс. человек и более, уровень смертности от COVID-19. Набор факторов, влияющих на прирост смертности, различается по типам поселений и по гендерному признаку.
В статье аргументируется возможность использования общего коэффициента смертности в качестве зависимой переменной при оценке причин роста смертности. Значительная часть вариации прироста коэффициента смертности в 2020 г. в регионах России объясняется характеристиками демографической структуры региона (долей пожилых людей, размерами домохозяйств, долей лиц с онкологическими заболеваниями), а также высокой плотностью населения и частотой социальных контактов (особенно в городах). Рост смертности от COVID-19 оказал влияние на общий рост смертности в городах, но не привел к значимому росту смертности в сельской местности.
Обосновывается необходимость совершенствования информационной базы для подбора объективных индикаторов и методик анализа вклада пандемии COVID-19 в уровень и динамику смертности. Важным методологическим выводом для дальнейших исследований является значимость поиска инструментальных переменных для показателей смертности от COVID-19 ввиду коррелированности факторов с общим уровнем смертности и с уровнем смертности от COVID-19, а также обоснование необходимости в дальнейшем анализа изменений в системе отечественного здравоохранения и ее финансировании в период пандемии.

В статье с позиций методологии межрегионального сравнительного анализа обосновывается система факторов производительности труда и представлены итоги статистического моделирования производительности труда в регионах России по данным за 2020 г.
Отмечаются недостатки существующих измерителей производительности труда в международной и отечественной статистической практике: неоднозначность и противоречивость результатов оценки. Предложена методика построения интегрального индекса и обоснована четырехфакторная эконометрическая модель зависимости интегрального индекса региональной производительности труда, что позволило обосновать усовершенствованную систему факторов производительности труда для применения в региональном экономическом анализе. Даны оценки относительного влияния как традиционных, так и новых сформировавшихся факторов региональной производительности труда, которыми стали увеличившиеся темпы роста заболеваемости населения и доли убыточных предприятий (организаций), инвестиций и объема промышленной продукции на душу населения в регионах России в 2020 г.
Аргументируется необходимость ежегодного мониторинга факторов региональной производительности труда, что позволяет выявить проблемы в регионах. Выявлены причины, обусловившие недостаточный уровень производительности труда (по сравнению со среднероссийским). К ним, по мнению авторов (по итогам социально-экономического развития за 2020 г.), следует отнести низкие темпы роста инвестиций и объемов производимой продукции, а также рост заболеваемости населения и увеличение количества убыточных предприятий и организаций.

В статье на основе данных российской государственной статистики и информации, полученной по результатам социологических исследований, проведенных в 2021 г. сотрудниками отдела геоурбанистики и пространственной демографии ИДИ ФНИСЦ РАН, рассматривается ряд актуальных проблем пространственного развития семи региональных центров Сибири (г. Абакан, г. Горно-Алтайск, г. Кемерово, г. Кызыл, г. Томск, г. Улан-Удэ, г. Чита). Целью исследования являлось выявление социально-экономических и демографических условий развития центров регионов Сибири как узлов опорного каркаса расселения населения страны. Данные, полученные на основе анкетирования по семи региональным центрам, были проанализированы с использованием статистических методов, методов сравнительного анализа, а также графического и картографического представления материала.
Авторами определены демографические тренды развития агломераций центров регионов Западной и Восточной Сибири. Выявлены и систематизированы ключевые проблемы развития региональных столиц. На территориях с большей степенью регионализации бизнеса выявлено более активное участие промышленных предприятий в реализации проектов социально-экономического развития. Оценена динамика развития малого и среднего предпринимательства в центрах регионов, а также сферы высшего и среднего профессионального образования. Выявлены общие закономерности и индивидуальные особенности в социально-экономическом развитии центров рассматриваемых территорий.
Проведено ранжирование городов по степени влияния негативных факторов на их развитие, дан анализ субъективных оценок респондентами проблем городов проживания с настроениями к эмиграции. Выявлены наиболее уязвимые к депопуляции регионы с точки зрения их географического положения (отдаленные территории Восточной Сибири), а также города – важные центры высокотехнологичного машиностроения, предложены организационно-экономические решения по преодолению указанных негативных факторов. Результаты исследования, по мнению авторов, могут быть использованы при разработке приоритетных направлений региональной и экономической политики, развития пространственного потенциала Сибири.

Во введении авторы аргументируют актуальность исследуемой проблемы совершенствования алгоритма оценки стоимости операций купли-продажи банков на российском рынке финансовых услуг. Подчеркивается, что необходимость управления стоимостью коммерческого предприятия возникает не только при планировании операции купли-продажи всего бизнеса или его части. Фактор стоимости принимается во внимание, прежде всего, в процессах акционирования организации, привлечения новых пайщиков, страхования ее имущества, получения кредита под залог имущества, расчете справедливой величины налогов.
В первой части работы обосновывается алгоритм оценки стоимости бизнеса, предназначенной для потенциального инвестора и адаптированный к особенностям российского финансового рынка. При этом учитываются специфические особенности каждого рассматриваемого банка. На данных открытой финансовой отчетности (за 2017–2022 гг.) рассчитаны параметры, необходимые в процедуре получения оценок.
Во второй части работы представлен результат отбора показателей внешней и внутренней экономической среды банков, имеющих значимую статистическую взаимосвязь с полученной оценкой стоимости. Отобранные факторы подконтрольны менеджерам и могут быть использованы для управления ее величиной. Получены данные о направлении и силе влияния отобранных факторов на стоимость бизнеса. Алгоритм отбора основан на математическом моделировании с использованием данных банков за рассматриваемый период времени.
Оценка стоимости основана на сравнительном подходе, где значения мультипликаторов рассчитываются с помощью линейной регрессионной модели. Для организации управления стоимостью строится модель панельной регрессии, которая позволяет отобрать значимые финансовые показатели и определить характер их влияния на стоимость банка.

В статье развиваются методы построения аналитических («экономических») индексов и направления их применения в анализе потребительского спроса в России на основе официальных статистических данных о потреблении товаров и услуг (468 наименований за период 2012–2017 гг.). «Экономическое» направление индексологии, основанное на использовании теории потребительского спроса, при построении индексов цен и измерении динамики потребления учитывает потребительские предпочтения, а не субъективные оценки статистиков или авторов различных индексных формул. Данное направление имеет длительную историю, восходящую к работе 1924 г. советского экономиста А.А. Конюса. Развитие этой концепции в трудах западных исследователей относится лишь к индивидуальному спросу или спросу домашних хозяйств ввиду отсутствия в неоклассической Economics теории рыночного спроса. В работах последних лет В.К. Горбунова обоснована холистическая (целостная) теория рыночного спроса и развиты методы вычисления аналитических индексов, причем с использованием неоднозначности восстановления функции полезности по конечному набору данных для вариантного определения индексов со следующими характеристиками: оптимистические, пессимистические и объективные.
Для сравнения традиционного и «экономического» направлений индексологии также построены индексы цен и количеств Ласпейреса, Пааше и Фишера. Индексы вычислены на основе как общих статистических данных о ценах и потреблении населения, так и данных в разрезе основных групп потребительских благ: продовольственные товары, непродовольственные товары и услуги. По групповым индексам построены общие (двухэтапные) индексы всех видов и проверено свойство совместности агрегирования. Полученные результаты являются новым примером успешной верификации холистической теории рыночного спроса.