Предлагается сравнительный анализ современного состояния центральных банков стран БРИКС, изменения их основных характеристик и режимов монетарной политики после кризиса 2007-2009 гг. Проводится оценка значимости основных современных монетарных инструментов, используемых для достижения целей монетарной политики данными странами с помощью модификации модели, отражающей правило Тейлора. Рассмотрен вопрос влияния политики центральных банков развитых стран на монетарную политику стран БРИКС и их влияние друг на друга; для чего применяется векторная модель исправления ошибки. Показано, что не все страны в выборке имеют влияние друг на друга. Монетарная политика центральных банков стран БРИКС связана с политикой центральных банков развитых стран, однако не демонстрирует общности времени принятия решений и используемых инструментов внутри группы. Выявлена взаимосвязь политики Федеральной резервной системы США и монетарной политики России, Индии и ЮАР, а также Банка Японии и Народного банка Китая. Все рассмотренные процессы свидетельствуют о глобализации в сфере макроэкономических финансов, которая оказывает различное влияние на национальную монетарную политику.

Современный этап развития общества и цивилизации с уверенностью можно охарактеризовать как инновационный, трансформирующий все без исключения сферы общественной жизни. На этом этапе Россия ставит перед собой амбициозные, но вполне реализуемые (при определенных условиях) цели, связанные с переходом страны на инновационные рельсы. Однако для такого перехода необходим в буквальном смысле форсированный технологический «рывок», аналогичный инженерной революции 1930-х гг. (индустриализация), сформировавшей новый тип личности - инженер общества всеобщего аскетизма. Инновационное общество XXI в. также порождает инновационную личность как особый социальный тип, характерные черты которого еще не изучены в рамках социологической науки. Статья посвящена анализу промежуточных результатов реализации Стратегии инновационного развития Российской Федерации до 2020 г. на основе изучения позиций России в мировых рейтингах. В статье представлен также анализ самих показателей эффективности реализации Стратегии в контексте мировых рейтингов, которые нельзя считать в полной мере достаточными. Авторский анализ не ограничивается только изучением показателей, указанных в Стратегии, но и ссылается на другие мировые рейтинги, отражающие инновационное развитие страны.

Дается краткая характеристика сложившейся в России системы экологических стандартов с выявлением ее слабых сторон, к числу которых можно отнести прежде всего излишнюю жесткость существующих экологических нормативов, в основе которых лежат санитарно-гигиенические показатели; слишком большое число регулируемых веществ; возможность некорректного предоставления информации о загрязнении предприятиями; отсутствие дифференциации системы экологических нормативов по территории с учетом особенностей каждого конкретного региона; игнорирование совокупного воздействия всех предприятий на окружающую среду и их экологической совместимости на той или иной территории и др. Раскрыта сущность принципа наилучших доступных технологий на примере опыта стран Европейского Союза. Показаны возможности и ограничения для внедрения принципа наилучших доступных технологий (НДТ) в условиях России (предполагается к введению с 01.01.2019). Приведены аргументы, и сделан вывод о неготовности экономики страны к переходу на новую систему нормирования в обозначенные сроки.

С помощью макроэкономической расширенной производственной функции Кобба - Дугласа анализируется влияние физического и человеческого капиталов на объемы производства валового регионального продукта в России в период 2003-2014 гг. Пространственный регрессионный анализ позволил выявить, что главным фактором дифференциации объемов производства в России является средний уровень образования занятого в экономике регионов населения, на втором месте - фондовооруженность труда. Показано также, что отношение предельной производительности человеческого капитала к средней его производительности выше единицы во все годы рассматриваемого периода и во всех регионах России, что показывает высокую эффективность инвестиций в человеческий капитал в России и целесообразность их наращивания. Предлагается увеличить расходы государства на общее и профессиональное образование, особенно в относительно слабо развитых регионах, так как проведенные расчеты показывают наличие положительного эффекта от инвестиций в человеческий капитал.

Актуальность проведенного исследования обусловлена тем, что в условиях глобализации сегментирования рынков, ужесточения конкуренции повышаются требования к выживаемости предприятий. В ближайшие годы лидерство будет принадлежать предприятиям с преимущественным развитием цифровых технологий. Целью исследования является формулирование особенностей управления человеческим капиталом на предприятиях на основе выявления факторов, влияющих на уровень цифровизации при переходе на цифровые технологии. Основная гипотеза сводилась к тому, что деятельности предприятий по повышению уровня цифровизации препятствуют, прежде всего, внутренние факторы, связанные с ресурсными ограничениями и с управлением человеческим капиталом. Эта гипотеза частично подтвердилась. Предметом является исследование процессов развития и трансформации деятельности промышленных предприятий в цифровой экономике. Практическая значимость результатов исследования состоит в том, что правильная интерпретация факторов, влияющих на уровень цифровизации предприятий в цифровой экономике, позволит выбирать правильные инструменты воздействия на повышение эффективности деятельности предприятий и экономики в целом. Данное исследование является стартовой точкой масштабной работы по определению новых векторов в стратегическом управлении промышленными предприятиями в условиях развития цифровой экономики.

В условиях современного научно-технологического развития основные инвестиционные решения принимаются на микроэкономическом проектном уровне, при этом существенно возрастает взаимное влияние проектов друг на друга, в том числе и в рамках одной фирмы. Возникает необходимость оценки комплекса инвестиционных проектов, генерирующих синергетические эффекты. В данной статье предлагаются методы такой оценки, включающие создание финансовой модели фирмы на основании трех взаимосвязанных форм финансовой отчетности с детализированным представлением наиболее важных финансовых показателей фирмы, выявление основных сочетаний проектов, построение вариантов модели фирмы для каждого сочетания с учетом всех взаимосвязей и синергетических эффектов, сравнение их между собой и с моделью фирмы без проектов, оценка эффективности каждого сочетания проектов на основании дисконтированных свободных денежных потоков, определение ожидаемых синергетических эффектов для каждого множества проектов, выбор наиболее значимых и встраивание их в модель. В качестве результирующего рассматривается такое сочетание проектов, которое обеспечивает максимальный прирост стоимости фирмы. Разработанные методы и модели аппробированы на примере фирмы, рассматривающей реализацию двух взаимосвязанных инвестиционных проектов. Показано, как отдельные синергетические эффекты, генерируемые проектами, прямо или косвенно влияют на большинство показателей имитационной модели. Предлагаемая методика позволяет решить проблему учета синергетических эффектов и может использоваться в качестве полезного инструмента принятия решений для фирм, реализующих комплекс взаимосвязанных инвестиционных проектов, особенно в случае существенного влияния проектов на деятельность самой фирмы.

С началом проведения Министерством образования и науки РФ мониторинга эффективности вузов такой радикальный подход к очистке системы высшего образования от «бесполезных учебных заведений» стал постоянным предметом критики в научной среде. Основной аргумент состоит в том, что большинство показателей мониторинга не отражают эффективность вуза в смысле соотношения результата и затрат. Тем не менее эти показатели характеризуют разные аспекты деятельности университетов. А результаты мониторинга предоставляют возможность получить статистические оценки степени влияния на эти показатели специализации вуза (структуры студенческого контингента по направлениям подготовки). Однако в силу специфики данных о структуре, которые выступают объясняющими переменными, оценка параметров регрессионной модели стандартным методом наименьших квадратов невозможна. Кроме того, исходные данные неоднородны и содержат аномальные наблюдения. Для решения этих проблем произведено устойчивое оценивание ряда регрессий на главных компонентах. Результаты оценивания проанализированы с точки зрения непротиворечивости. Выявлено, что увеличение доли математических, естественнонаучных, информационных и технических направлений в структуре студенческой подготовки в среднем приводит к росту показателей научной деятельности, в то время как для экономики и туризма характерна обратная тенденция. Большей доле экономики и туризма в структуре специальностей в среднем соответствует меньший средний балл ЕГЭ поступивших и лучшие значения показателя финансово-экономической деятельности. Тем самым наличие этих специальностей в структуре подготовки оправдано с точки зрения финансового состояния вузов.

Рассмотрены понятийные и содержательные аспекты мониторинга кластерной политики. Выделены ключевые сложности и особенности, связанные с необходимостью учета множественного характера объектов и субъектов мониторинга кластерной политики, типологическими различиями между кластерами, поддержкой кластеров в рамках различных государственных программ, сложностью кластеров и кластерной политики как объектов регулирования. Показано, что не существует универсального подхода или представления об организации процесса мониторинга кластерной политики, а критерии, используемые для мониторинга, должны учитывать политические цели, быть взаимоувязанными по уровням субъектов и объектов мониторинга, измеряться в различной временной перспективе. Произведена систематизация укрупненных групп показателей, наиболее часто используемых для мониторинга кластерной политики, в разрезе объектов мониторинга.

Целью исследования является апробация в практических прогнозных расчетах построенной авторами динамической межотраслевой модели (ДММ) экономики Республики Бурятия (РБ) с нечеткими параметрами, изучение надежности полученных с ее использованием прогнозных показателей и устойчивости динамики основных показателей экономики региона по отношению к вариации инвестиций в основной капитал и сальдо ввоза-вывоза. В статье приводится также описание понятий нечеткого множества, совпадения нечетких множеств, коэффициента надежности совпадения двух нечетких показателей и коэффициента устойчивости экономических показателей, которые используются при прогнозировании развития экономики РБ. В статье сделан акцент именно на применении нечетко-множественного подхода к прогнозированию экономики региона. В результате прогнозных расчетов показана достаточно высокая надежность прогноза регионального валового выпуска по отношению к варьированию инвестиций в основной капитал и сальдо ввоза-вывоза в экономике РБ в период 2018-2021 гг. При переходе к более высоким темпам роста инвестиций в оптимистическом варианте надежность прогноза регионального валового выпуска по отношению к варьированию инвестиций снижается. Одновременно повышается надежность прогноза относительно вариации сальдо ввоза-вывоза. Прогнозные расчеты показали очень низкую устойчивость динамики валового выпуска экономики РБ по отношению к изменению инвестиций в основной капитал. Это говорит о возможности резкого ускорения экономического роста в РБ за счет существенного наращивания инвестиций.

В современном мире превалирующее количество стран относится к развивающимся. Для того чтобы догнать развитые страны, необходима реализация определенных моделей развития, которые обеспечат ускоренный экономический рост. Подобные модели, успешно реализованные некоторыми развивающими странами, имеют ряд отличительных черт, которые исследуются в данной статье. Анализируются три модели развития для стран догоняющего типа: японская, южнокорейская, китайская. Для каждой из этих моделей специфицируются ее особенности, которые сопоставляются для всех моделей с учетом фактора времени, а также развития мировой экономики, в особенности в контексте информационного общества, значимости технических и маркетинговых инноваций, международных отношений. В результате проведенного исследования формируется перечень отличительных черт эффективных моделей развития стран догоняющего типа. Эти черты должны быть присущи всем моделям развития стран данного типа, чтобы их развитие происходило эффективно, а разрыв с развитыми странами интенсивно сокращался. В результате проведенного исследования сформирован перечень отличительных черт современной модели развития стран догоняющего типа. Модель развития стран догоняющего типа существенно зависит от времени совершения ими соответствующего скачка, она должна учитывать актуальное состояние мировых рынков и типов конкуренции на них в конкретный момент времени. Импорт технологий, оборудования и квалифицированных кадров не обеспечит технологический скачок, для этого необходимо, чтобы компания стала значимым игроком на мировом рынке в заданной отрасли при условии высокой рентабельности бизнеса. Странам догоняющего типа развития необходимо сосредоточиться на нескольких ключевых отраслях производства, которые развиваются достаточно предсказуемым образом, для включения в процесс создания инноваций.

Рассмотрены проблемы измерения экономической диверсификации региона. Диверсификация экономики является одним из стратегических приоритетов российских регионов, при этом существующие подходы к измерению и интерпретации оценок многообразны и опираются на различные, порой противоречащие теоретические предположения. Сделан обзор основных индикаторов диверсификации, показаны возможности и ограничения их применения. Приведен анализ эмпирических работ по оценке диверсификации экономики регионов РФ. Выполнен анализ состояния и динамики экономической диверсификации регионов Сибирского федерального округа. Высказано предположение, что специфика региона и его стратегические цели во многом определяют выбор подхода к измерению диверсификации региональной экономики. Обобщены некоторые проблемы измерения диверсификации региональной экономики.

Китай и Россия являются двумя соседними ведущими державами в мировых процессах, а также выступают важными узлами маршрута инициативы «ОДИН ПОЯС - ОДИН ПУТЬ». В контексте всестороннего стратегического партнерства все более насущной и важной стала ситуация с улучшением результатов китайско-российского сотрудничества в сфере культуры и особенно в области высшего образования, что, в свою очередь ведет, к усилению культурной и технологической силы этих двух стран. В настоящее время можно говорить, что сотрудничество между Китаем и Россией в области образования получило государственную поддержку обеих стран, и в этом направлении достигнуты большие успехи. Проведенный анализ позволил описать текущую ситуацию, необходимость сотрудничества, текущие проблемы и контрмеры в образовательных обменах между Китаем и Россией и показал важность укрепления усилий в образовательном сотрудничестве с Россией.

Инновационная деятельность является двигателем научно-технологического прогресса. В свою очередь это обусловливает скорость наступления положительных социально-экономических изменений. В связи с этим обусловлена цель данной статьи, которая может быть выражена в создании компьютерной системы поддержки принятия управленческих решений при реализации промышленной компанией инновационной деятельности. Для этого было проанализировано современное состояние Российской Федерации в сравнении с развитыми высокотехнологичными странами мира в разрезе науки и промышленности. Исследовано текущее состояние отечественных малых промышленных предприятий, занимающихся инновационной деятельностью, по результатам которого авторами выявлена потребность подобных компаний в средствах инструментальной поддержки принятия управленческих решений при реализации ими инновационной деятельности. Авторами разработан математический алгоритм отбора инновационных идей, смоделированный в виде интерактивного компьютерного приложения, позволяющий выбирать наиболее эффективные и результативные инновации к текущей реализации. Также представлен алгоритм оценки финансовых возможностей при реализации инновационных проектов, позволяющий оценить риск банкротства компании при реализации конкретных инновационных проектов. В заключение предложены рекомендации по внедрению системы поддержки принятия решений в инновационной деятельности, описаны особенности ее функционирования. Полученный авторами результат может быть использован руководителями промышленных предприятий в собственной практике управления и специалистами в сфере инноваций и научно-технического развития.

Представлен методологический подход к построению модели оптимизации планирования функционирования предприятий, фирм, корпораций в промышленном кластере. Образование кластера основано на экономическом интересе предприятий. Исследования связаны с разработкой механизмов управления развитием предприятий, корпораций в условиях их интеграционного взаимодействия. Возникает множество проблем организационно-экономического плана: обоснование внутрикорпоративных, трансфертных цен; определение синергического, системного эффекта и его распределение среди участников кластера; оценка эффективности реализации инновационно-инвестиционных проектов, финансовых инноваций и других разработок. Наиболее эффективна организация производства для группы промышленных фирм, которые объединяются в кластер для выпуска сложной, наукоемкой продукции с высокой добавленной стоимостью, платежеспособным спросом на внутреннем рынке и за рубежом. Поэтому разработка обобщенного механизма решения таких задач без исследований, имитирующих на основе моделирования подобные процессы, достаточно сложна. В работе осуществлена разработка научно-методологического подхода к построению эффективной системы внутрикорпоративного планирования функционирования и развития промышленного кластера при согласовании интеграционного взаимодействия его предприятий на основе использования модели оптимизации стратегического управления развитием высокотехнологичного бизнеса в рамках платформы управления промышленным кластером. Формирование кластеров является важнейшим элементом промышленной политики региона. Результаты практических расчетов показали эффективность предложенного механизма управления развитием промышленных кластеров.