THE INFLUENCE OF THE DIGITAL ECONOMY ON THE DEVELOPMENT OF THE DOMESTIC ECONOMY

The article examines the problems and prospects for the development of the digital economy in Ukraine. The current trends of new technological solutions and opportunities are identified, because global informatization intensifies this process. The effective use of digital economy tools, the means of which is to ensure information security and stability in the country, is described.The article examines the problems and prospects for the development of the digital economy in Ukraine. The current trends of new technological solutions and opportunities are identified, because global informatization intensifies this process. The effective use of digital economy tools, the means of which is to ensure information security and stability in the country, is described

Methods of Demographic Engineering: a Review of Classifications

The aim of the paper is to review methods of demographic engineering and their classifications. For that purpose, the research analyses foreign studies on «demo-graphic engineering», containing in the full text of the article certain references to the types and methods of demograph-ic engineering. The classifications of demographic engineer-ing methods in foreign literature are considered. Structural schemes of classifications are presented. The study pro-vides a short description of the methods according to the classification parameter. The author’s brief classification of demographic engineering methods for the purposes of de-mographic development of Russian regions is proposed.Целью настоящей статьи являются обзор примеров проектной деятельности в сфере народонаселения и классификация их методов. Материалом исследования послужили научные статьи зарубежных исследований по тематике «demographic engineering», содержащие в полном тексте статьи те или иные упоминания о видах и методах демографического проектирования. Рассматриваются классификации методов демографического проектирования в зарубежной литературе. Приведены структурные схемы классификаций. Дана краткая характеристика методов относительно параметра классификации. Предлагается авторская концепция краткой классификации методов демографического проектирования для целей демографического развития регионов России

Влияние международной трудовой миграции на распространение заболеваний, представляющих опасность для окружающих

Проведен анализ работ, касающихся вопросов влияния миграции на здоровье населения принимающей территории. Сделан вывод о том, что миграция, в том числе трудовая, вносит значительный вклад в распространение социально опасных болезней. Проведен корреляционный и эконометрический анализ статистических показателей заболеваемости социально опасными инфекциями в регионах Российской Федерации с использованием социально-экономических и климатических показателей, а также показателей международной миграции. Согласно анализу, распространение ряда социально опасных заболеваний связано с общим социально-экономическим положением в регионе и практически не зависит от уровня прибытия международных мигрантов. Наиболее тесная положительная связь с занятостью иностранных граждан имеется у заболеваний педикулезом и хроническими вирусными гепатитами. Миграция и легальная занятость иностранных граждан не влияют на показатели заболеваемости ВИЧ.The article presents the analysis of papers concerning questions of migration influence on the public health of the accepting territory. The correlation and econometric analysis of statistics of a case rate by socially dangerous infections in regions of the Russian Federation with use of social, economic, and climatic indicators and indicators of the international migration is carried out. According to the analysis, diffusion of some socially dangerous diseases are bound to the general economic and social situation in the region and practically does not depend on the level of arrival of the international migrants. The closer positive connection with employment of foreign citizens is available for diseases of a pediculosis and chronic hepatitis. Migration and legal employment of foreign citizens do not influence HIV case rate indicators.Статья подготовлена при поддержке гранта РФФИ ОГОН №16-02-00422 «Мониторинг внешней трудовой миграции в разработке инструментария социально-экономического благополучия регионов»

Смертность от COVID-19 в России и ее регионах: прогнозы и реальность

Received July 15, 2020; accepted September 3, 2020.Дата поступления 15 июля 2020 г.; дата принятия к печати 3 сентября 2020 г.Relevance. COVID-19 is an extremely dangerous disease that not only spreads quickly, but is also characterized by a high mortality rate. Therefore, prediction of the number of deaths from the new coronavirus is an urgent task. Research objective. The aim of the study is to provide a more accurate estimate of the real number of coronavirus-related deaths in Russian regions. Data and methods. The main research method is econometric modeling. Comparison of various data was also applied. The authors’ calculations were based on Rosstat data, the data of the World Bank and specialized sites with coronavirus statistics in Russia and in the world. Results. We identified the factors affecting the COVID-19 mortality rates in various countries were identified, assessed how much the official Russian statistics underestimated mortality in Russian regions, and provided predictive estimates of mortality as a result of the pandemic. We also determined the number of additional coronavirus-induced deaths. Conclusions. The official data on COVID-19 mortality in Russia underestimate the actual numbers more than twofold. The number of direct and indirect victims of the pandemic in Russia at the end of July was approximately 43 thousand people.Актуальность. COVID-19 – крайне опасное заболевание, которое характеризуется не только очень быстрым распространением, но и очень высокой летальностью. Поэтому прогноз числа смертей от COVID-19 является весьма актуальной задачей. Целью работы является более точная по сравнению с официальной оценка реального числа смертей от COVID-19 в России. Данные и методы. В работе использованы два основных метода исследования, эконометрическое моделирование и сравнение данных из различных источников (таблиц Росстата и специализированных сайтов со статистикой по коронавирусу в России и в мире). Результаты. Выявлены факторы, влияющие на уровень летальности COVID-19 в различных странах, выполнена оценка занижения смертности от COVID-19 в регионах РФ и построены прогнозные оценки смертности в результате эпидемии. Определено число дополнительных смертей из-за коронавируса. Выводы. Официальные данные о смертности в России занижены более чем в два раза. Число прямых и косвенных жертв эпидемии в РФ на конец июля составило примерно 43 тысячи человек

Миграционные исследования в России: обзор научной литературы

Современную эпоху, начиная с последней четверти XX в., называют «эрой миграции», подчеркивая тем самым особо важную роль, которую приобрели миграционные процессы в мировом развитии. Российские регионы являются активными участниками миграционного обмена и крупнейшими центрами как иммиграции, так и эмиграции. Соответственно, миграция населения является одной из наиболее актуальных и злободневных исследовательских тем среди российских исследователей. Основной целью статьи является обзор научных исследований в области миграции населения, проводившихся в России в период с 2000 г. по 2019 г. Теоретической базой исследования послужили публикации, освещающие изучение современных миграционных процессов. Практическую базу составили научные статьи, размещенные на платформе eLibrary.ru. Исследование проводилось с помощью библиометрического анализа как одного из наиболее универсальных инструментов изучения информационных потоков. Общий объем выборки составил 18174 научных статьи. Выявлено, что большая часть публикаций, а именно 36 %, относится к «экономике и экономическим наукам». Динамика публикационной активности по теме «миграция» характеризуется ярко выраженным ростом. Число статей в период 2000-2019 гг. увеличилось в 27 раз. Лидерами по числу публикаций на миграционную тематику являются журналы «Миграционное право» (245 статей) и «Экономика и предпринимательство» (173 публикаций). Среди научных организаций безусловным лидером в этом списке является Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ, в которой общее число публикаций по миграционной тематике составляет 637, и Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова с 572 статьями. Наибольшее число публикаций за исследуемый период было представлено д. э. н., профессором, членом-корреспондентом Российской академии наук С. В. Рязанцевым. Результаты исследования могут быть использованы с целью усовершенствования информационного обеспечения специалистов, занимающихся миграцией населения, и для усиления научной коммуникации между учеными различных специальностей в области миграциологии.Starting from the late 20th century, the modern era is called the «era of migration» thereby emphasizing the important role of migration processes in world development. Russian regions active participants in the migration exchange and the largest centres of both immigration and emigration. Accordingly, among Russian researchers population migration is considered a relevant and acute issue. The article aims to review scientific research in the field of population migration conducted in Russia from 2000 to 2019. The theoretical framework of the research includes publications covering the topic of modern migration processes. The practical basis is articles published on the website elibrary.ru. The study was conducted using bibliometric analysis, which is one of the most useful tools for studying the information flow. The total sample size was 18,174 scientific articles. We revealed that most of the publications (36 %) belong to the field of economics and economic sciences. The dynamics of publication activity on migration demonstrated an upward trend. The number of articles in the period 2000–2019 increased by 27 times. The leaders in the number of publications on migration topics are the journals «Migration Law» (245 articles) and «Journal of Economy and Entrepreneurship» (173 publications). Among scientific organisations, the undisputed leader in this list is the Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration, which published 637 works on migration in total, and Moscow State University with 572 papers. S. V. Ryazantsev presented the largest number of publications in the examined period. The results of this study can be used to improve the information support of specialists involved in studying population migration and strengthen scientific communication between researchers in various fields.Статья подготовлена при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований, проект № 19–110–50314.The article has been prepared with the support of Russian Foundation for Basic Research, the project No. 19–110–50314

External Labour Migration from Central Asian Countries to Sverdlovsk Oblast: Comparative Analysis

В современном глобальном мире трудовая миграция стала важным феноменом развития регионов. Рынок труда Свердловской области является привлекательным для трудовых мигрантов из разных стран. Цель настоящего исследования — выявить различия в положении и поведении мигрантов из Кыргызстана, Узбекистана и Таджикистана на рынке труда Свердловской области, связанные с их «национальным статусом». Базой исследования послужили данные социологического опроса, проведенного в марте — мае 2023 г. Институтом экономики УрО РАН на территории Свердловской области. На основе выбранных критериев — режим рабочего времени, уровень заработной платы, объем денежных переводов — выявлены особенности положения и поведения внешних трудовых мигрантов на региональном рынке труда, связанные с межстрановыми договоренностями и диаспоральными особенностями.Nowadays, labour migration has become an important phenomenon of regional development. The labour market of Sverdlovsk oblast attracts migrant workers from different countries. The study aims to identify differences in the position and behaviour of migrants from Kyrgyzstan, Uzbekistan and Tajikistan in the labour market of Sverdlovsk oblast related to their “national status”. Data of a sociological survey conducted in March-May 2023 by the Institute of Economics of the Ural Branch of the Russian Academy in Sciences in Sverdlovsk oblast were examined. Analysis of the selected criteria, such as working hours, wage level, volume of remittances, revealed the characteristics of the position and behaviour of external labour migrants in the regional labour market related to inter-country agreements and diaspora features.Публикация подготовлена в рамках выполнения НИР по госзаданию Института экономики УрО РАН на 2024–2026 гг. № 0327-2024-0009 «Механизмы регулирования экономического поведения населения в условиях структурных изменений».The article has been prepared in accordance with the research plan in the framework of the state task to the Institute of Economics of the Ural Branch of RAS for 2024–2026 No. 0327-2024-0009 “Mechanisms for regulating the economic behaviour of the population in the context of structural changes”

Social and Economic Genotype Territories of the Advancing Development on Example of the Ural Region

Identifying new sources and drivers of regional development is an important task in the context of a slowdown in the growth of the national economy. Territories of advanced development, the purpose of which is leveling the country’s spatial and economic imbalance, act as one of these drivers. The hypothesis of the research is that a number of monoprofile territories has specific inborn features that form their predisposition to advanced development. To prove the hypothesis, the objective of the research was to develop a scientific and methodical approach allowing one to estimate integrally the production, social and institutional legacy of monoprofile territories and to reveal their predisposition to advanced development. As a methodological basis of the research, the genetic approach was adopted that was presented by the authors at the level of defining codes, allowing them to analyze the hidden «nuclear forces» of territories created for long time and also to identify hereditary signs of advanced development. A methodological framework for defining the social and economic genotype of a territory is developed and the matrix method of identification of its kernel on the basis of comparison of the norms of Frobenius reflecting positive and negative code transformations is developed. The testing of the authors’ method of a research is carried out on the case of territories of advanced development of the Ural region, the exploration of a large part of which was completed in the eighteenth century. The region possesses properties of «a mining civilization». The identified social and economic genetic signs can be used in the course of the assessment of monoprofile territories applying for the status of advanced development areas, for coordinating types of state support and the directions of innovative development, expansion of industrial modernization and institutionalization of small and medium-sized businesses.Выявление новых источников и драйверов регионального развития является важной задачей в условиях снижения темпов роста национальной экономики. В качестве одного из таких драйверов выступают территории опережающего развития, ориентированные на выравнивание пространственно-экономического дисбаланса страны. Гипотеза исследования заключается в предположении, что у ряда монопрофильных территорий есть исторически заложенные специфические особенности, которые формируют их предрасположенность к опережающему развитию. Для доказательства гипотезы была сформулирована цель исследования, обозначенная в работе как разработка научно-методического подхода, позволяющего интегрально оценить производственную, социальную и институциональную наследственность монопрофильных территорий и выявить их предрасположенность к опережающему развитию. В качестве методологической основы исследования обоснован генетический подход, представленный авторами на уровне определяющих кодов и позволяющий анализировать скрытые «ядерные силы» территорий, сформированные за продолжительное время, а также идентифицировать наследственные признаки опережающего развития. Разработан методический аппарат определения социально-экономического генотипа территории, включающий матричный метод идентификации его ядра на базе сопоставления норм Фробениуса, отражающих положительные и отрицательные кодовые трансформации. Апробация авторского метода исследования проведена на примере территорий опережающего развития уральского региона, основная часть которых освоена в XVIII веке и несет в себе свойства «горнозаводской цивилизации». Идентифицированные социально-экономические генетические признаки можно использовать при оценке монопрофильных территорий, претендующих на статус опережающих, а также при согласовании видов государственной поддержки и направлений инновационного развития, экспансии промышленной модернизации и институционализации малого и среднего предпринимательства. Прикладная значимость авторского методического инструментария связана с повышением результативности государственного регулирования экономических процессов, происходящих в регионах, с учетом их территориальной наследственности.Выявление новых источников и драйверов регионального развития является важной задачей в условиях снижения темпов роста национальной экономики. В качестве одного из таких драйверов выступают территории опережающего развития, ориентированные на выравнивание пространственно-экономического дисбаланса страны. Гипотеза исследования заключается в предположении, что у ряда монопрофильных территорий есть исторически заложенные специфические особенности, которые формируют их предрасположенность к опережающему развитию. Для доказательства гипотезы была сформулирована цель исследования, обозначенная в работе как разработка научно-методического подхода, позволяющего интегрально оценить производственную, социальную и институциональную наследственность монопрофильных территорий и выявить их предрасположенность к опережающему развитию. В качестве методологической основы исследования обоснован генетический подход, представленный авторами на уровне определяющих кодов и позволяющий анализировать скрытые «ядерные силы» территорий, сформированные за продолжительное время, а также идентифицировать наследственные признаки опережающего развития. Разработан методический аппарат определения социально-экономического генотипа территории, включающий матричный метод идентификации его ядра на базе сопоставления норм Фробениуса, отражающих положительные и отрицательные кодовые трансформации. Апробация авторского метода исследования проведена на примере территорий опережающего развития уральского региона, основная часть которых освоена в XVIII веке и несет в себе свойства «горнозаводской цивилизации». Идентифицированные социально-экономические генетические признаки можно использовать при оценке монопрофильных территорий, претендующих на статус опережающих, а также при согласовании видов государственной поддержки и направлений инновационного развития, экспансии промышленной модернизации и институционализации малого и среднего предпринимательства. Прикладная значимость авторского методического инструментария связана с повышением результативности государственного регулирования экономических процессов, происходящих в регионах, с учетом их территориальной наследственности.Article is prepared according to the plan of a state task of Institute of Economics of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences.Статья подготовлена в соответствии с планом государственного задания Института экономики УрО РАН

Основные этапы формирования SMART-специализации российских регионов

Received March 11, 2021; accepted May 31, 2021.Дата поступления 11 марта 2021 г.; дата принятия к печати 31 мая 2021 г.Relevance. The development of modern mechanisms for state regulation of regional processes, including those related to investment support for certain industries (e.g. the Spatial Development Strategy in Russia), requires a research-informed choice of “priority” specializations. At the same time, such choice should meet the requirement of resilient economic development of these regions if the development of these specializations is supported on the national level. Research objective. The goal of this study is to assess the current structure of the Russian regions’ economy. We aim to identify the regions that have a specialization and thus can ensure resilient development and transition to smart specialization. Data and methods. The study proposes a methodological approach to identify the region’s smart specialization. The approach is based on the calculation of indicators that characterize the regions’ industries according to Russia’s national classifier of types of economic activity (OKVED2). Regions with pronounced industrial specialization are thus identified. The methodological approach has been tested by using statistical data for 84 regions. Results. 43 regions with industrial, export-oriented and extractive specialization were identified. We revealed nine regions that had sufficient prerequisites for the transition to smart specialization and 11 regions that need to strengthen their knowledge-intensive component. Conclusion. The resulting list of Russian regions that can act as pioneer territories for the introduction of structural changes into the practice of state regulation can be of interest to policy-makers.Актуальность. Развитие современных механизмов государственного регулирования региональных процессов, в том числе, касающихся вопросов инвестиционной поддержки определенных отраслей в рамках Стратегии пространственного развития, требует научно обоснованного выбора «приоритетных» специализаций регионов РФ. При этом их перечень должен отвечать требованию устойчивого экономического развития регионов в случае если данные специализации действительно получат государственную поддержку и начнут усиливаться. Целью настоящего исследования является оценка сложившейся структуры экономики регионов Российской Федерации, направленная на выявление регионов, имеющих специализацию, позволяющую обеспечить их региональное устойчивое развитие, а также имеющих предпосылки к переходу на смарт-специализацию. Данные и методы. Разработан методический подход к идентификации этапа формирования смарт-специализации региона, основанный на расчете показателей локализации отраслевых разделов по данным ОКВЭД2, обеспечивающего устойчивое развитие его экономики. Методика позволяет выявить регионы, имеющие ядро специализации, а также определить из их числа территории, обладающие наибольшей предрасположенностью к инновационным трансформациям. Предложенный авторами методологический подход апробирован с использованием статистических данных по 84 регионам России. Результаты. В результате исследования были выявлено 43 субъекта Федерации с ядром специализации, имеющие отраслевую, экспортоориентированную и экстрактивную специализацию. Идентифицировано 9 регионов, имеющих полностью сформировавшиеся предпосылки к эволюционному переходу на смарт-cпециализацию экономики, а также 11 территорий, которым для эффективного перехода на смарт-специализацию необходимо усилить наукоемкую составляющую. Выводы. Полученный перечень субъектов Федерации, которые на сегодняшний день могут выступить пионерными территориями для внедрения в практику государственного регулирования структурных изменений в экономике с позиции инновационного и высокотехнологического развития может найти применение в практике работы государственных органов власти.The research was conducted in execution of the state assignment of the Ministry of Science of the Russian Federation to the Institute of Economics of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences.Работа выполнена в рамках государственного задания Минобрнауки РФ Института экономики УрО РАН

26th Annual Computational Neuroscience Meeting (CNS*2017): Part 3 - Meeting Abstracts - Antwerp, Belgium. 15–20 July 2017

This work was produced as part of the activities of FAPESP Research,\ud Disseminations and Innovation Center for Neuromathematics (grant\ud 2013/07699-0, S. Paulo Research Foundation). NLK is supported by a\ud FAPESP postdoctoral fellowship (grant 2016/03855-5). ACR is partially\ud supported by a CNPq fellowship (grant 306251/2014-0)

Modelling human choices: MADeM and decision‑making

Research supported by FAPESP 2015/50122-0 and DFG-GRTK 1740/2. RP and AR are also part of the Research, Innovation and Dissemination Center for Neuromathematics FAPESP grant (2013/07699-0). RP is supported by a FAPESP scholarship (2013/25667-8). ACR is partially supported by a CNPq fellowship (grant 306251/2014-0)