В статье рассматриваются проблемы методологии макроанализа на основе агрегированных национальных трансфертных счетов применительно к регионам Российской Федерации с целью расширения аналитических возможностей статистики (в продолжение авторских публикаций в журнале «Вопросы статистики»: 2019 г. – № 4, № 11; 2020 г. – № 5, 2021 г. – № 3).
Введение знакомит читателей с ключевой идеей и общим принципом построения системы агрегированных трансфертных счетов, давая представление об аналитических возможностях их использования. В формате инфографики приведены итоги балансировки расчета экономического жизненного цикла России, выполненные в НИУ ВШЭ: для экономики в целом и в разрезе возрастных когорт. Аргументируется целесообразность практических разработок счета экономического жизненного цикла на уровне регионов.
В основном разделе статьи рассмотрены возможности и ограничения российской информационной базы для построения (в соответствии с международной методологией, адаптированной к российской статистике) первого из системы национальных трансфертных счетов – агрегированного счета экономического жизненного цикла. Предложен методологический подход к построению региональных профилей потребления и трудового дохода: расчетные гипотезы и статистические методы. Первые результаты эмпирических расчетов, выполненных за 2018 г. по полному кругу субъектов Российской Федерации, показали сильный разброс в оценках результата экономического жизненного цикла от существенного профицита до дефицита, сопоставимого с объемом ВРП (а в отдельных случаях превышающего его). Это подтвердило существенные межрегиональные различия в уровне жизни населения нашей страны.
В заключительной части публикации показано, что «финансовая привлекательность» субъектов Российской Федерации по результату счета экономического жизненного цикла перекликается с распределением внутрироссийских трудовых мигрантов по территориям их трудовой деятельности. Подтверждена гипотеза о том, что решающими факторами, оказывающими влияние на результат экономического жизненного цикла и межрегиональные различия, выступают региональные особенности территориальной структуры производства (ключевые отрасли) и специфика механизма финансовых взаимоотношений региона с федеральным центром.

Цель исследования – оценка факторов, оказывающих влияние на изменение масштабов теневой экономики в Российской Федерации (на примере ее отдельных регионов). Анализ проводился с применением математико-статистических методов по данным региональной статистики за 2013–2019 гг. В частности, была построена модель множественных индикаторов и факторов (MIMIC), адаптированная к панельной структуре данных. В качестве факторов теневой экономики рассматривались показатели, характеризующие налоговую нагрузку, государственное регулирование и состояние рынка труда; в качестве индикаторов – монетарные показатели и характеристики формальной экономики.
Показано, что в условиях экономических трудностей в отдельных регионах происходило «сжатие» масштабов теневой экономики. По мнению авторов, значительную роль в снижении теневой составляющей в экономике регионов в рассматриваемый период сыграли совершенствование механизма налогового администрирования в процессе формирования региональных и местных бюджетов (НДФЛ, имущественные налоги), а также координация межведомственного взаимодействия с целью достоверного определения величины налогооблагаемой базы. Доказана положительная роль льготных режимов налогообложения, устанавливаемых региональными властями. Обнаружена значимая зависимость масштабов теневой деятельности от структуры региональной экономики и условий на рынке труда: высокая доля добывающей промышленности и увеличение заработной платы в регионе относительно среднероссийского уровня создают стимулы для участия в формальной экономике и сокращения уровня теневой активности.
Результаты моделирования подтвердили релевантность индикаторов теневой экономики: больший размер региональной теневой экономики влечет за собой меньшее участие населения в рабочей силе и увеличение оборота наличности.
Полученные выводы позволяют под другим углом акцентировать внимание на задачах улучшения инвестиционного климата, снижения давления на предпринимателей, поддержки малого и среднего бизнеса.

В статье решается задача построения эконометрической модели (на основе временных рядов макроэкономических показателей), отражающей взаимосвязь между изменениями текущего счета платежного баланса и динамикой ВВП (на примере Азербайджанской Республики).
С целью оценки корректности применения математико-статистических методов для анализа влияния внешнеэкономической деятельности страны на конечные результаты ее экономической деятельности произведено тестирование построенной модели. Так, для проверки гипотез о нормальном распределении рядов был использован тест Харке – Бера, о стационарности – расширенный тест Дики – Фуллера (ADF) и тест Квятковского – Филлипса – Шмидта – Шина (KPSS), а также построены гистограммы и коррелограммы.
В процессе изучения временных рядов рассматриваемых показателей была выявлена их нестационарность как по результатам дескриптивной статистики, теста Харке – Бера, гистограмм, графиков выборочной автокорреляционной функции (АКФ) и частной автокорреляционной функции (ЧАКФ), так и по тесту Дики – Фуллера. Был применен переход к абсолютным приростам первых и вторых разностей.
Кроме того, выполнен тест Йохансена на выявление коинтеграционных соотношений. По его итогам при сравнении линейного и квадратичного трендов с аналогичными характеристиками был выбран линейный, указывающий на наличие коинтеграционного соотношения. После проведения тестов Trace и Maximum Eigenvalue принята альтернативная гипотеза о наличии одного вектора коинтеграции.
Полученные результаты позволяют сделать вывод о том, что взаимосвязь между показателями счета текущих операций платежного баланса и ВВП Азербайджана имеет долговременный характер. Они также могут служить основой для построения модели коррекции ошибок.

Возрастающая роль миграции в мире заставляет говорить об интеграции мигрантов в принимающие общества как о важнейшем социальном процессе. В долгосрочной перспективе интеграция тесно связана с темой второго поколения мигрантов и его относительного благополучия в обществе. Для России, привлекающей большое число мигрантов, вопросы интеграции второго поколения мигрантов также являются крайне важными, однако представления о них фрагментарны ввиду малого числа релевантных исследований. Задача получения актуальных сведений о потомках мигрантов и их участии в социальной и экономической жизни требует учитывать богатый зарубежный опыт изучения этой темы.
В данной работе представлен обзор подходов к изучению второго поколения мигрантов в США, Канаде и странах Западной Европы. Обзор выполнен на основе аналитических и методических публикаций национальных статистических агентств и международных организаций (ООН, ОЭСР, Евростат), метаданных специальных выборочных обследований и ряда научных статей. Авторами разбираются основные источники данных для оценки численности мигрантов второго поколения и сведений об их социоэкономических характеристиках, в качестве которых выступают переписи и микропереписи, регулярные обследования рабочей силы и специальные выборочные обследования. Отмечаются некоторые особенности в определении и эволюции концепта «второе поколение» в национальных статистических системах. В обобщенном виде представлены результаты исследований социальной мобильности потомков иммигрантов.
В заключении сформулированы некоторые практические рекомендации по модернизации системы статистического наблюдения миграции в России с учетом позитивного зарубежного опыта в изучении второго поколения мигрантов.

Целью данной работы является исследование характеристик домохозяйств в Республике Армения, отправляющих мигрантов в Россию, в сопоставлении с домохозяйствами, в которых нет мигрантов или они находятся не в России. Используются данные выборочного обследования – Интегрированного обследования условий жизни домашних хозяйств в Республике Армения. Подчеркивается актуальность исследования, в частности, в связи со вступлением Армении в ЕАЭС и созданием единого рынка труда.
Рассматривается программа обследования, которая включает вопросы, ответы на которые позволяют охарактеризовать домохозяйства по различным параметрам (в частности, по численности домохозяйства, среднедушевому доходу, достигнутому уровню образования, доле женщин, детей и пожилых в домохозяйстве, по миграционной составляющей).
Анализируются особенности домохозяйств, включенных в обследование (с эмигрирующими в Российскую Федерацию членами семей). Сопоставление данной группы с домохозяйствами, не имеющими мигрантов или имеющими мигрантов в иных странах и регионах, свидетельствует о том, что Россию выбирают в большинстве трудовые мигранты из домохозяйств, которые проживают в сельской местности, имеют относительно малую долю детей, женщин и пожилых в составе. В то же время такие домохозяйства более многочисленны, возраст глав семей находится в пределах старшего работоспособного, а доля работающих членов домохозяйств выше, чем в других домохозяйствах. Кроме того, статистический анализ по данным рассматриваемого выборочного обследования позволяет сделать вывод о том, что эмиграцию в Россию выбирают преимущественно домохозяйства с относительно низким уровнем финансового благосостояния. Таким образом, эмиграция в Россию для определенной части армянских домохозяйств является, по их мнению, решающим способом получения средств к существованию или возможностью повышения уровня финансового благосостояния.

Предложена методология статистического анализа эффективности инициативного бюджетирования на региональном уровне – одного из актуальнейших направлений совершенствования механизма управления социально-экономическим развитием территорий. Во вводной части статьи обоснована актуальность применения математико-статистических методов анализа для целей повышения эффективности инициативного бюджетирования в регионах, а также дается характеристика теоретико-методических положений и информационных источников, реализуемых в авторских методологических наработках, предназначенных для оценки эффективности инициативного бюджетирования на примере Ставропольского края – пилотного региона реализации Программы поддержки местных инициатив (ППМИ).
На этапе анализа структурно-динамических связей показателей финансирования и результатов реализации ППМИ применены методы кластерного анализа в двух вариантах:
– кластеризация муниципальных образований исследуемого региона, обеспечивающая выделение статистически однородных групп административно-территориальных образований по значениям показателей финансирования и результативности в рамках ППМИ;
– кластеризация показателей, характеризующих объемы финансирования и результативность ППМИ на муниципальном уровне, что дало представление о многоуровневой взаимозависимости этих показателей и было учтено при построении многофакторных моделей эффективности программ инициативного бюджетирования в регионе.
В заключении сформулированы выводы, в частности, о том, что показатели развития инфраструктуры за счет средств ППМИ являются весьма важными с позиций обеспечения социально-экономического развития территорий, но зависимыми от уровня жизни населения, который обеспечивает необходимую степень общественной инициативности для «включения» механизма ППМИ. Кроме того, выявленные и оцененные закономерности, хотя и являются общими для рассматриваемого пилотного региона внедрения ППМИ, но имеют специфику проявления в отдельных группах муниципальных образований, что требует более тонкой адресной «настройки» ППМИ путем обоснованности ее проектов для получения социально-экономических результатов, наиболее актуальных для каждого муниципального образования.

Цель статьи – проанализировать влияние пандемии COVID-19 на рынки труда субъектов Российской Федерации в 2020 г., а также выявить основные факторы, определившие их региональную дифференциацию. Эмпирической основой анализа являются данные Росстата (обследование рабочей силы) и Роструда. Проанализированы динамика уровней занятости, общей и регистрируемой безработицы, а также изменение доли занятых, отсутствующих на работе по экономическим причинам. Анализ выполнен с использованием дескриптивного, кластерного и регрессионного методов математической статистики.
Установлено, что адаптация рынков труда субъектов Российской Федерации к негативным последствиям пандемии COVID-19 имела регионально дифференцированный характер. Выделено пять групп регионов исходя из особенностей их адаптации к коронакризису. Динамика показателей занятости и безработицы была обусловлена уровнем социально-экономического развития региона, в первую очередь состоянием его рынка труда и уровнем бедности населения. Регрессионный анализ показал, что чем выше были в регионе значения показателей общей безработицы и доли населения с доходами ниже прожиточного минимума в 2019 г., тем в большей мере снижался в нем уровень занятости и росла общая безработица в 2020 г. Динамика регистрируемой безработицы в 2020 г. формировалась под влиянием наблюдаемых тенденций изменения таких показателей, как доля населения с доходами ниже прожиточного минимума, доля работающих в неформальном секторе и доля молодежи в численности рабочей силы. Выявленные зависимости обусловлены тем, что пособие по безработице в 2020 г. выполняло прежде всего функцию социальной поддержки населения с невысоким уровнем индивидуальных и семейных доходов.
Показано, что субъекты Российской Федерации, рынки труда которых характеризовались высокими показателями занятости и низким уровнем безработицы, прошли кризис 2020 г., сохранив свои преимущества, и быстрее достигли допандемийного состояния. Регионы с напряженной ситуацией на рынках труда, пережив заметное снижение занятости и существенный рост безработицы в 2020 г., медленнее выходили из кризиса. Следствием такой тенденции может стать еще большее усиление межрегиональной дифференциации.

Целью данного исследования является изучение того, как пандемия коронавирусной инфекции COVID-19 повлияла на устойчивость российских банков. Для достижения поставленной цели был проведен экономико-статистический анализ показателей риска и ликвидности банковского сектора России за 2008–2020 гг. на основе методологии оценки финансовой устойчивости депозитных учреждений, разработанной Международным валютным фондом.
Этапы проведенного анализа включают: определение уровня и динамики показателей устойчивости в 2020 г. по сравнению с предшествующим пандемии 2019 г.; построение исторических трендов показателей за последние 12 лет, включая пандемический кризис, с использованием метода Ходрика – Прескотта, применяемого в макроэкономических расчетах для фильтрации временных рядов; выявление отклонений фактических значений показателей от трендов, что позволило обнаружить цикличность в динамике показателей.
Полученные результаты исследования показали, что пандемический кризис 2020 г. не привел к ухудшению стабильности банковского сектора Российской Федерации, более того, показатели уровня риска и ликвидности улучшились по сравнению с докризисным периодом. Вместе с тем, направления исторических трендов за период 2008–2020 гг. показывают усиление рисков в банковском секторе, однако это вызвано резким «выбросом» показателей риска в периоды предыдущих кризисов 2009 и 2015 гг. Выявленные отклонения показателей от трендов позволили сделать вывод об усилении риска и повышении ликвидности в секторе на спаде кредитного цикла и в период кризисов и обратной тенденции на подъеме цикла и во время кредитного бума, за исключением 2016–2018 гг. и 2020 г., что объясняется, соответственно, структурными изменениями в банковском секторе и особенностями пандемического кризиса.
Результаты исследования могут быть полезны аналитикам и регуляторам в ходе макроэкономического анализа и прогнозирования, а также банкам для совершенствования внутренних процедур управления рисками с учетом стадий экономического цикла.

Автором на основе данных текущей статистики и специальных обследований проведен анализ проблем, связанных с распространенностью курения и необходимостью борьбы с табачной эпидемией в России. Несмотря на то, что в целом количество курильщиков в России снижается с 2009 г., возникают новые вызовы органам власти и обществу в деятельности, направленной на снижение распространенности курения в связи с появлением новых альтернативных табачных и никотиносодержащих продуктов, а также изменениями в потребительских привычках из-за кризиса, вызванного пандемией COVID-19. По данным обследований, осуществленных НИУ ВШЭ (с 2017 по 2020 г.) и Росстатом (с 2011 по 2020 г.), выявлены изменения в потреблении табачной продукции и в предпочтениях курильщиков, особенно в период экономической нестабильности и пандемии COVID-19.
В статье обосновывается авторская позиция, заключающаяся в том, что, несмотря на общее снижение числа курильщиков (до четверти от всего взрослого населения – по данным за 2020 г.), их популяция неоднородна, и внутри нее происходили разнонаправленные процессы, зависящие от пола курильщика, интенсивности курения, предпочтений относительно никотиносодержащих продуктов. Во-первых, за рассматриваемый период выросла доля бывших курильщиков, отказавшихся от этой привычки; во-вторых, – сократилась доля интенсивно курящих, которые ранее потребляли пачку сигарет в день, и, напротив, возросла доля тех, кто курит около четверти пачки в день. Курение женщин отличает две особенности: уменьшение возраста начала курения до 19 лет вместе с увеличением ежедневного потребления сигарет до 12 в среднем. Для мужчин, наоборот, наблюдается тенденция к снижению ежедневного потребления сигарет до 16 сигарет в среднем. Доля некурительных табачных изделий и электронных систем доставки никотина начинает расти, но все еще не является полноценной заменой обычным сигаретам, которые курят примерно 95% курильщиков. Наконец, в связи с пандемией и кризисными процессами в экономике, тенденцией к самоизоляции увеличилась численность людей, которые впервые стали курить в достаточно зрелом возрасте (30 лет и старше).
Таким образом, полученные результаты исследования выявили как определенные закономерности в потреблении табачной продукции на протяжении ряда лет, предшествовавших пандемии, так и влияние COVID-19 на рассматриваемые социально-экономические процессы, связанные с курением, которые необходимо учитывать управленческим структурам в настоящее время.