Цель. Разработка этапов внедрения цифровых технологий во взаимосвязи с уровнями цифровой зрелости органов управления территорией.

   Задачи. Критический анализ предшествующих исследований о цифровых технологиях в управлении территориями; выделение этапов эволюции применения цифровых технологий и соотнесение их с уровнями цифровой зрелости органов управления территорией; обсуждение возможностей экономической оценки эволюции в использовании цифровых технологий.

   Методология. Автором применены метод системного логического анализа и структурно-функциональный подход в процессе исследования региональных команд управления и функций региональных управленцев. Информационной базой послужили опубликованные статьи, проиндексированные в мировой базе данных Science Direct. Для структурирования результата использована авторская разработка уровней цифровой зрелости организации.

   Результаты. К уровням цифровой зрелости органов территориального управления отнесены такие цифровые технологии, как мобильная связь, большие данные, искусственный интеллект, блокчейн, дополненная реальность, интернет вещей, робототехника, виртуальная реальность, нейротехнологии, квантовые технологии. Обосновано возрастание цифровой инструментальной оснащенности управленческой деятельности как эволюции в применении цифровых технологий территориальными органами управления.

   Выводы. Согласно авторской позиции, оценка используемых для управления территорией цифровых технологий может быть проведена и по результатам применения, и с учетом снижения издержек управления при цифровизации указанных процессов.

   Научная новизна полученного результата состоит в разработке этапов внедрения цифровых технологий во взаимосвязи с уровнями цифровой зрелости органов управления территорией, дополняющих существующие методы прогнозирования развития процессов цифровизации в современном обществе.

   Цель. Классифицировать и проанализировать основные факторы, определяющие инвестиционный климат стран с нестабильной политической ситуацией на примере Афганистана, который переживает длительный период политической нестабильности, а в настоящее время находится в процессе значительных политических и экономических преобразований.

   Задачи. Выявить главные факторы, определяющие инвестиционный климат в Афганистане как государстве с нестабильной политической ситуацией; проанализировать выявленные факторы и выделить наиболее проблемные области; охарактеризовать направления совершенствования инвестиционного климата в Афганистане в условиях политической нестабильности.

   Методология. Авторами использован качественный метод исследования, в частности тематический анализ, для сбора и анализа данных с целью изучения инвестиционных возможностей и проблем в контролируемом Талибаном* Афганистане.

   Результаты. Применительно к факторам инвестиционного климата сделан ряд выводов. Политика современного правительства Афганистана в отношении прямых иностранных инвестиций (ПИИ) четко не определена, правовые вопросы также не урегулированы. Несмотря на это, правительство нацелено на развитие двусторонних отношений в аспекте отдельных инвестиционных соглашений; относительно промышленной политики правительство Афганистана не устанавливает ограничений для деятельности иностранных компаний, при этом защита прав собственности и урегулирование прав интеллектуальной собственности находятся на низком уровне, а также высок уровень коррупции. Афганистан уделяет значительное внимание стабилизации финансовой политики и развитию государственных предприятий, однако сегодня это не приносит значимых результатов. Социально-демографическая политика Афганистана не способствует развитию трудовых ресурсов. Во всех сферах давление санкций на страну видится очень существенным. В таких условиях улучшение инвестиционного климата и привлечение ПИИ станет возможным только при наличии политической воли и целенаправленной политики правительства.

   Выводы. Основные возможности для инвестирования в Афганистан обусловлены взаимодействием с правительством страны и вложениями в критичные для развития государства направления. В их числе — инфраструктура, энергетический сектор с потенциалом возобновляемых источников энергии, горнодобывающая промышленность и природные ресурсы, сельское хозяйство и обеспечение продовольственной безопасности, образование, а также здравоохранение и фармацевтика.

   Цель. Разработка модели подсистемы управления изменениями на предприятии в условиях перехода к экономике замкнутого цикла на основе системного анализа.

   Задачи. Определить главные категории, по которым реализуется управление изменениями на предприятии; провести декомпозицию подсистемы управления изменениями на предприятии при переходе к экономике замкнутого цикла; выявить внутренние и внешние факторы, влияющие на управление изменениями.

   Методология. С помощью методов системного анализа декомпозиции авторами рассмотрены ключевые аспекты подсистемы управления изменениями.

   Результаты. Экономика замкнутого цикла является приоритетной моделью в России, поскольку предполагает внедрение инновационных технологий, направленных на снижение производства отходов, повышение экологической безопасности окружающей среды, увеличение новых рабочих мест, экономическую целесообразность. Но переход на новую модель требует значительных изменений в системе управления предприятием. Системный подход к исследованию подсистемы управления изменениями позволяет рассмотреть все элементы и факторы, влияющие на формирование подсистемы, ее взаимосвязи, а также способствует определению путей решения проблемы функционирования предприятий при переходе к экономике замкнутого цикла. Проведенный этап декомпозиции позволил разработать модель подсистемы управления изменениями, сформировать направления внедряемых изменений, определить элементы подсистемы управления изменениями, коррекция которых будет способствовать эффективной деятельности предприятия в условиях перехода к модели экономики замкнутого цикла, а также выделить этапы внедрения изменений в систему управления предприятия.

   Выводы. Модель экономики замкнутого цикла является перспективной и актуальной для России. На основании проведенного анализа и разработанной модели подсистемы управления изменениями в статье предложены мероприятия по внедрению изменений на предприятии, которые будут способствовать повышению эффективности деятельности организации с учетом внешних и внутренних факторов при переходе к экономике замкнутого цикла.

   Цель. Выявить особенности, достоинства и недостатки применяемых в Российской Федерации (РФ) методик оценки качества жизни населения, а также предложить комплекс показателей оценки качества жизни населения с учетом процессов цифровой трансформации экономики и общества.

   Задачи. Обосновать необходимость разработки методики оценки качества жизни населения с учетом процессов цифровой трансформации; провести сравнительную характеристику методик оценки качества жизни населения РФ, выявить их достоинства и недостатки; предложить комплекс показателей оценки качества жизни населения с учетом региональной специфики и условий цифровизации.

   Методология. Авторами использованы общенаучные методы (классификаций, системного и сравнительного анализа, научного синтеза). Информационную базу исследования составили методики оценки качества жизни населения, применяемые на региональном уровне в России (Института проблем региональной экономики Российской академии наук (РАН), Всероссийского центра изучения общественного мнения, Росстата).

   Результаты. На основе сравнительного анализа методик оценки качества жизни населения, применяемых в России, выявлены их преимущества и недостатки в условиях цифровизации экономики и общества. Предложен комплекс показателей оценки качества жизни населения на уровне региона в условиях цифровой трансформации, включающий в себя группы индикаторов, отражающих уровень и структуру доходов и потребления; состояние рынка труда и занятости; доступность и качество социальных услуг; жилищные условия; развитие цифровой инфраструктуры; экологическое благополучие. Охарактеризована региональная специфика предлагаемых показателей. Рассмотрен процесс влияния условий цифровизации на различные аспекты жизни населения, оцениваемые с помощью предлагаемых показателей.

   Выводы. Мониторинг показателей качества жизни населения с учетом влияния цифровизации служит важным инструментом обоснования и повышения эффективности региональной социально-экономической политики.

  Цель. Предложить теоретический и методический аппарат оценки влияния ключевых предпринимательских рисков на операционную эффективность организаций автосервиса, а также сформулировать рекомендации по его практическому применению.

   Задачи. Дать количественную аналитическую оценку коэффициента операционной эффективности организаций автосервиса и выявить факторы, определяющие этот показатель эффективности предпринимательской деятельности; разработать методику оценки влияния внешних и внутренних факторов риска на операционную эффективность организаций автосервиса; предложить алгоритм управления операционной эффективностью организаций автосервиса,
нацеленный на уменьшение рисков ее неприемлемого снижения; предложить рекомендации по балансировке ключевых факторов прибыли от продаж организаций автосервиса для обеспечения ее устойчивого роста.

   Методология. На базе системного подхода применены методы логического, факторного и сравнительного анализа, ориентированные на достижение цели и решение задач проводимого исследования, а также методология управления, направленная на использование обратных связей между управленческими воздействиями и итогом управления. Результаты исследования базируются на научных положениях, представленных в работах отечественных и зарубежных ученых, раскрывающих проблематику управления операционной эффективностью организаций в современных условиях.

   Результаты. На основе сравнительного анализа деятельности двух автосервисных организаций в 2020–2024 гг. выявлены главные факторы, определяющие их прибыльность и выручку: наценка на запчасти, количество клиентов и соотношение стоимости запчастей к стоимости работ. Установлено, что наиболее значимое влияние на финансовые показатели оказывает количество клиентов, а наценка на запчасти выступает компенсирующим фактором при умеренном снижении клиентской базы. Определены оптимальные значения соотношения стоимости запчастей к работам для разных бизнес-моделей автосервиса. Показана взаимосвязь между повышением наценки и сокращением клиентской базы. Даны рекомендации по балансировке ключевых факторов прибыли от продаж организаций автосервиса для обеспечения ее устойчивого роста.

   Выводы. В статье применительно к организациям автосервиса с учетом их специфики проведена аналитическая оценка операционной эффективности этих организаций, выявлены факторы ее снижения и предлагается алгоритм управления операционной эффективностью, основанный на использовании в качестве управляющего воздействия изменения наценки на запчасти, приобретаемые клиентами в автосервисе. На основе исследования опыта организаций автосервиса показано, что стратегия развития автосервиса должна учитывать баланс между наценкой на запчасти и количеством клиентов. Обращено внимание на то, что умеренное повышение наценки позволяет сохранить клиентскую базу при поддержании оптимального соотношения запчастей к работам. В процессе анализа опыта исследованных организаций подтверждается тезис о том, что такой подход обеспечивает более стабильный рост финансовых показателей в долгосрочной перспективе, а резкие изменения в любом из показателей могут привести к негативным последствиям для бизнеса.

   Цель. Оценка влияния изменения ключевой ставки Банка России на фондовый рынок России для разработки эффективной стратегии управления портфелем акций российских компаний.

   Задачи. Построить модель машинного обучения, позволяющую прогнозировать краткосрочную динамику стоимости индексов при изменении ключевой ставки; определить оптимальную структуру инвестиционного портфеля с учетом полученных результатов; сформулировать основы стратегии по управлению портфелем акций в условиях волатильности ключевой ставки.

   Методология. В исследовании применены методы корреляционного и регрессионного анализа, градиентный бустинг (XGBoost), SHAP-анализ для интерпретации результатов моделей машинного обучения и оценки направления зависимостей, а также метод оценки импульсного отклика котировок индексов на изменение ключевой ставки.

   Результаты. Выявлены статистически значимые эффекты влияния изменения ключевой ставки на котировки отраслевых индексов МосБиржи в краткосрочном периоде (один-три дня). Построенные модели градиентного бустинга демонстрируют высокую предсказательную способность для большинства проанализированных индексов. Разработана методика формирования оптимального портфеля акций с учетом прогнозируемого изменения ключевой ставки.

   Выводы. Установлено, что реакция акций на изменение ключевой ставки существенно различается в зависимости от сектора экономики. Наибольшую чувствительность демонстрируют акции компаний финансового сектора и компаний сектора электроэнергетики. Наименее подвержены влиянию изменения ставки телекоммуникационные компании и компании, бизнес которых связан с химией и нефтехимией. Полученные результаты позволяют формировать инвестиционные портфели с учетом ожидаемых изменений монетарной политики Банка России и минимизировать риски при колебаниях ключевой ставки.

   Цель. Изучение взаимосвязи между рынком деривативов и экономическим ростом, а также другими макроэкономическими переменными на примере стран БРИКС, включая Россию, в 2020–2024 гг.

   Задачи. Провести анализ динамики развития рынков деривативов в странах БРИКС; исследовать влияние макроэкономических факторов (инфляции, государственных расходов, открытости торговли) на рынки деривативов; выявить различия в характере взаимодействия между рынками деривативов и экономическим ростом для стран с различным уровнем дохода; разработать рекомендации по повышению эффективности использования деривативных инструментов для стимулирования экономического роста.

   Методология. Автором применены методы анализа панельных данных, включая обобщенный метод моментов системы (GMM), тест спецификации Хаусмана для выбора между фиксированными и случайными эффектами, а также тест Pedroni для выявления долгосрочных равновесных связей.

   Результаты. Выявлена причинно-следственная связь между рынком деривативов и экономическим ростом. Установлено, что открытость торговли и государственные расходы оказывают значительное влияние на рынок деривативов. В странах с высоким уровнем дохода наблюдается двусторонняя связь с экономическим ростом, а в странах с доходом выше среднего — однонаправленная. В отношении России такие механизмы не функционируют стабильно, что делает исследования в этой области ограниченными.

   Выводы. Для повышения точности исследований и оценки влияния рынка деривативов на макроэкономические переменные в России необходимо разработать прогнозные модели, учитывающие специфику национальной экономики. В перспективе исследования будут связаны с созданием моделей, способных учитывать особенности российского финансового рынка и предлагать более эффективные решения в процессе его регулирования.

   Цель. Исследовать возможности применения различных алгоритмов машинного обучения для прогнозирования индекса качества жизни населения.

   Задачи. Разработать прогнозные модели для анализа индекса качества жизни населения выбранных стран (России, Германии, Индии, Нидерландов), используя различные алгоритмы машинного обучения на основе исторических данных веб-сайта Numbeo с 2012 по 2025 гг.; систематизировать и провести анализ полученных результатов моделей машинного обучения для указанных государств.

   Методология. В процессе исследования применены такие модели машинного обучения, как случайный лес, линейная регрессия, градиентный бустинг, k-ближайших соседей и метод опорных векторов. Прогнозирование индекса качества жизни населения основано на данных о социально-экономических факторах для различных стран, представленных в базе данных Numbeo.

   Результаты. Проведен сравнительный анализ результатов прогнозирования индекса качества жизни населения выбранных стран с использованием алгоритмов машинного обучения на базе исторических данных с 2012 по 2025 гг. Особое внимание уделено настройке гиперпараметров моделей и кросс-валидации для повышения точности предсказаний. Анализ свидетельствует о том, что наиболее достоверные результаты можно получить с применением ансамбля моделей машинного обучения без учета прогнозов линейной регрессии.

   Выводы. Выполненные расчеты показали, что модель градиентного бустинга демонстрирует наилучшие результаты. Однако для улучшения точности и уменьшения отклонений рекомендуется использовать ансамбль моделей. Применение машинного обучения в прогнозировании открывает новые возможности для разработки социальных государственных программ, направленных на улучшение качества жизни населения.

   Цель. Исследование направлено на изучение подходов к выбору новых направлений деятельности компании при обновлении корпоративной стратегии, а также выявление ключевых критериев принятия решений.

   Задачи. Определить цели выбора новых направлений; выявить факторы, влияющие на достижение целей; разработать алгоритм формирования критериев выбора; оценить значимость факторов.

   Методология. Использованы экспертный и анкетный опросы (14 специалистов и 20 руководителей), диаграмма Исикавы для анализа причинно-следственных связей, методы весовых коэффициентов и контекстного анализа.

   Результаты. Автором выделено три цели, в частности увеличение прибыли, повышение стоимости компании и управляемости. Определены ключевые факторы: синергия между направлениями, группы потребителей с высоким потенциалом роста, отрасли с большим потенциалом прибыли. Разработан алгоритм выбора направлений на основе значимости факторов. К наиболее значимым факторам отнесены синергия и ориентация на потребителей с растущим спросом.

   Выводы. Исследование подтвердило важность синергии и ориентации на потребителей с высоким потенциалом. Рекомендовано учитывать эти факторы для повышения эффективности стратегического планирования.

   Цель. Изучить взаимосвязь между темпами экономического роста и показателями финансовой системы в Китае, Индии, остальными оригинальными членами БРИКС, Ассоциации государств Юго-Восточной Азии (ASEAN), ряда стран Запада и вычислить пороговые значения, структуру финансовой системы, приводящую к экономическому росту.

   Задачи. Для достижения поставленной цели необходимо собрать и рассчитать панель данных из ряда стран и регионов, содержащую информацию об их темпах экономического роста и состоянии финансовых систем (последние представлены показателями рынка акций и банковской системы); исследовать данные посредством визуального анализа, в частности построить точечные диаграммы и гистограммы частот; провести статистический анализ, то есть рассчитать корреляционные коэффициенты, построить кластеры и провести их метаанализ; сформулировать вывод об оптимальной комбинации и уровне факторов рынка акций, банковской системы, способствующей экономическом росту.

   Методология. Первичный анализ данных произведен с использованием матриц точечных диаграмм и гистограмм частот. Для обобщения основных характеристик панели данных выполнен корреляционный анализ. Основной метод исследования — кластеризация методом K-средних и метаанализ результатов.

   Результаты. Собрана, дополнена и рассчитана панель данных включающая в себя 17 стран (Россию, Бразилию, Германию, Гонконг, Израиль, Индию, Индонезию, Китай, Малайзию, Сингапур, США, Таиланд, Турцию, Филиппины, Южную Африку, Южную Корею и Японию), десять экономических переменных (четыре — характеризующие банковские системы, то есть относительный размер банковских депозитов, широкой денежной массы, активов Центрального банка и внутренних кредитов частному сектору; четыре — характеризующие рынок ценных бумаг, в частности волатильность цен на акции, оборачиваемость фондового рынка, размер объема торгов акций и фондового рынка к валовому внутреннему продукту (ВВП); две — характеризующие экономический рост, то есть годовой темп прироста ВВП/душу (ППС, 2021) и средневзвешенный годовой темп прироста ВВП/душу (ППС, 2021) с 1996 по 2020 гг. Такая панель использована для проведения кластерного анализа, и на основании его метаданных сделаны обоснованные выводы.

   Выводы. Метаанализ кластеров показал, что максимальный положительный эффект от финансовой системы для экономики достигается при относительном размере депозитов и кредитов в экономике на уровне ВВП, а отклонения вниз или вверх от данного уровня введут к замедлению экономики. Аналогичный эффект наблюдается при превышении 10 % ВВП активов центральных банков. Оборачиваемость фондового рынка должна быть равна больше 100 %, а до превышения этого предельного уровня положительного эффекта для экономики не наблюдается, волатильность фондового рынка в целом не оказывает влияния на экономический рост. Установлено, что негативный эффект от превышения порогового значения относительного размера кредитов значительно уменьшается при условии, что оборачиваемость фондового рынка находится в оптимальном диапазоне.

   Цель. Провести анализ влияния экономических санкций на социально-экономическое развитие Ирана и сформулировать выводы, релевантные для России в условиях санкционного давления.

   Задачи. Изучение долгосрочных последствий санкций для экономики Ирана, включая их влияние на технологическое развитие, инвестиционную активность и участие в глобальных цепочках добавленной стоимости; анализ стратегий Ирана по адаптации к санкциям и их эффективности; определение выводов и рекомендаций для России на основе иранского опыта.

   Методология. В работе использованы методы сравнительного и экономического анализа, системного подхода, а также методы описательной статистики. Уделено внимание изучению эмпирических данных и оценке макроэкономических показателей Ирана в условиях санкционного давления.

   Результаты. Долгосрочные санкции оказывают разрушительное воздействие на экономику Ирана. Это приводит к углублению технологического разрыва, снижению конкурентоспособности и ослаблению потенциала устойчивого развития. Анализ иранского опыта демонстрирует, что меры поддержки внутреннего производства, диверсификации экономики и переориентации экспортных потоков способны частично компенсировать ущерб от санкций, но сопряжены с высокими издержками и ограниченной эффективностью. Для России релевантны выводы о негативных долгосрочных эффектах санкций. Санкционное давление усиливает технологическое отставание, изоляцию промышленности и снижает стимулы к модернизации.

   Выводы. Иранский опыт свидетельствует о том, что снятие санкций является необходимым условием для полноценного экономического развития и интеграции в мировую экономику. Однако процесс снятия санкций требует активного участия ключевых международных игроков и создания новых механизмов взаимодействия, способных укрепить доверие между сторонами. Для России, как и для Ирана, важными остаются поиск путей минимизации ущерба от санкций и разработка стратегий, направленных на долгосрочное восстановление экономического сотрудничества и конкурентоспособности.

   Цель. Разработать комплексную методику оценки эффективности мер государственной поддержки малого и среднего предпринимательства в Российской Федерации.

   Задачи. Обосновать роль малого и среднего предпринимательства в достижении приоритетных целей социально-экономического развития; систематизировать и охарактеризовать подходы к оценке эффективности мер государственной поддержки малого и среднего предпринимательства; выявить их преимущества и недостатки; предложить методику оценки эффективности мер государственной поддержки.

   Методология. Автором статьи использованы сравнительно-аналитический метод, методы анализа и синтеза, дедукции и индукции, метод группировок.

   Результаты. Проведен критический анализ методических подходов к оценке эффективности мер государственной поддержки малого и среднего предпринимательства. Определены преимущества и недостатки, полнота оценки и возможность использования полученных результатов в части оптимизации мер поддержки. Автором статьи предложена методика оценки эффективности, основанная на показателях государственных затрат на поддержку малых и средних предприятий, отражающая социально-экономические результаты и показатели эффективности деятельности малых и средних предприятий, их вклад в социально-экономическое развитие. Представлен алгоритм расчета ключевых оценочных показателей.

   Выводы. В условиях повышенной неопределенности и санкционного давления на национальную экономическую систему изменяющиеся условия функционирования сектора малого и среднего предпринимательства обусловливают необходимость расширения используемых методов оценки эффективности мер государственной поддержки сектора в целях реализации принципа комплексности, получения полных и достоверных данных, которые можно использовать в целях адаптации государственной политики к актуальным потребностям субъектов малого и среднего предпринимательства, повышения уровня ресурсообеспеченности, снижения административно-экономических барьеров. Применение комплексных мультикритериальных методик позволяет оценить эффективность стабилизирующих и (или) стимулирующих мероприятий, степень результативности деятельности уполномоченных органов, степень исполнения принципов адаптивности и адресности мер государственной поддержки.