Том 14, № 2 (2020)

Обложка

Весь выпуск

СТРАТЕГИИ

Влияние пандемии COVID-19 на устойчивость экономики Китая

Васиев М., Би К., Денисов А., Бочарников В.

Аннотация

Китай стал первой страной, столкнувшейся с новым коронавирусом COVID-19. Благодаря оперативным и решительным действиям властей, консолидации общества страна преодолела пик заболеваемости, постепенновосстанавливается экономическая активность.В статье продемонстрировано, как COVID-19 влияет на функционирование ключевых отраслей китайской промышленности и межрегиональных транспортных каналов поставок. На основе данных региональных матриц«затраты–выпуск», показателей миграции и статистики распространения пандемии смоделированы различные сценарии изменений в производстве и потреблении в провинциях Китая. Расчеты произведены по 31 провинции и42 секторам китайской экономики. Построена модель, иллюстрирующая влияние динамики заболеваемости и смертности от COVID-19 на уровень выбросов парниковых газов, накопление опасных отходов и рейтингэнергоэффективности.Моделирование финансовых и миграционных потоков между провинциями Китая позволило определить наиболее эффективную модель поддержания производства и сбыта в условиях постэпидемического кризиса. Основнаярекомендация заключается в том, что сегрегация получателей государственной поддержки нецелесообразна. Необходимо равномерно распределить риски и потери между всеми провинциями. Подобный подход, по мнениюавторов, позволит экономике Китая понести наименьший ущерб и быстрее восстановиться.Дополнительно оцениваются перспективы изменения двусторонних финансовых потоков между Китаем и Россией в постэпидемический период с горизонтом до 2025 г. Во всех сценариях прогнозируется их временноесокращение.Результаты исследования могут быть полезны для других стран при выработке политики по выходу из пост­эпидемического кризиса.
Форсайт. 2020;14(2):7-22
pages 7-22 views

Финтех как фактор трансформации глобальных финансовых рынков

Белозеров С., Соколовская Е., Ким Ю.С.

Аннотация

В статье рассмотрены потенциальные возможности, риски и вызовы развития отрасли цифровых финансовых технологий (финтеха) с применением сценарного подхода. Авторами определены три основных сценария развития рынка инновационного финтеха — господство традиционных компаний, сегментирование рынка, доминирование цифровых игроков. Проанализированы вероятность реализации каждого из них и возможные последствия для глобальной финансовой сферы. Наиболее вероятным признан сценарий дробления существующего рынка на множество узких сегментов и ниш, из которых в перспективе может сформироваться рынок цифровых финансовых транснациональных корпораций, способных потеснить как небольшие фирмы, так и традиционных гигантов. Сценарий завоевания рынка крупными игроками выглядит сегодня хотя и менее вероятным, но более значимым по своим последствиям.Ключевым фактором, предопределяющим реализацию того или иного сценария, выступает уровень международного сотрудничества в сфере регулирования деятельности цифровых финансовых компаний. Следовательно, для выработки адекватных ответов на вызовы и риски различных сценариев развития мирового рынка финтеха необходимы новые модели такого регулирования на дву- и многосторонней основе. В статье определены главные направления международного сотрудничества на текущем этапе сегментирования данной сферы перед лицом глобальных цифровых трансформаций. Представлен сравнительный анализ параметров цифрового развития России и Республики Корея — одного из ведущих игроков на рынке финтеха в Азии — и рассмотрены направления межгосударственного взаимодействия. В их числе — регуляторное сотрудничество, которое позволяет снизить соответствующие риски за счет накопления опыта управления деятельностью инновационных финансовых игроков, предоставления ими продуктов и услуг; координация инвестиционной деятельности, которая служит дополнительным источником регуляторной практики и дает импульс к развитию инфраструктуры, отвечающей новым требованиям цифровых финансов; согласование режимов налогообложения компаний финтеха для минимизации рисков регуляторного арбитража.
Форсайт. 2020;14(2):23-35
pages 23-35 views

Конкурентоспособность малого и среднего бизнеса и конкурентное давление в обрабатывающей промышленности

Калита А., Чепуренко А.

Аннотация

В статье исследуется связь между внутренними факторами конкурентоспособности малых и средних предприятий (МСП) обрабатывающей промышленности и восприятием их руководителями уровня конкуренции в отрасли. Информационную основу анализа составили данные опроса по проекту RuFIGE (Российские предприятия в глобальной экономике), полученные в 2014 г. по 1677 компаниям.Установлено, что высокий технологический уровень, внедрение CRM-системы или доступность внешнего финансирования — недостаточные условия для того, чтобы российские производственные МСП занимали уверенные позиции на мировом рынке.Среди обследованных компаний сложились разные «весовые категории». Те из них, которые работают исключительно на локальных рынках, испытывают давление только со стороны таких же хозяйствующих субъектов, а крупных зарубежных производителей соперниками не считают. В свою очередь фирмы, вышедшие на общероссийский рынок, вынуждены конкурировать прежде всего с международными игроками.
Форсайт. 2020;14(2):36-50
pages 36-50 views

Налоговое стимулирование конкурентоспособности телекоммуникационных компаний

Дежина И., Нафикова Т., Гареев Т., Пономарев А.

Аннотация

Статья посвящена анализу стоимостных факторов, в первую очередь, налоговой нагрузки, — объясняющих наблюдаемую разницу в ценах на телекоммуникационное оборудование (ТКО) между продукцией отечественного производства и импортом из Китая и США на российском рынке. Актуальность исследования связана с критическим значением рынка ТКО для экономической, информационной и технологической безопасности России в новых внешнеполитических условиях. На основе обзора современных методов исчисления налоговой нагрузки в статье показано, что наименее проработанным сегодня остается подотраслевой уровень измерения. На материале данных о деятельности 42 компаний за 2015–2017 гг. рассмотрена отраслевая структура себестоимости в сфере производства ТКО и построена модель расчета налоговой нагрузки на отечественные предприятия, использующие импортные компоненты. Для проведения межстрановых сопоставлений модель скорректирована с учетом специфики национальных налоговых систем.В качестве исходного допущения в расчетах рассматривалось равенство себестоимости продук­циитрех исследуемых стран: России, США и Китая. Сравнительный анализ позволил установить, что в России налоговая нагрузка в среднем почти на 3 п.п. выше, чем в США, и примерно на 2 п.п. — чем в Китае для предприятий, работающих в экономических зонах с льготными режимами. Однако такая разница не объясняет разброс в ценах на внутреннем рынке, достигающий 21%. Авторы статьи подробно рассматривают такие факторы конкурентоспособности производства ТКО, как себестоимость комплектующих и доступность кредитных ресурсов. Согласно примерной оценке степени влияния каждого из них наибольшее значение имеет эффект снижения средних издержек при увеличении объема выпуска компонентов, что справедливо прежде всего для импорта в Россию ТКО из Китая. В случае США решающими конкурентными преимуществами выступают уровень налоговой нагрузки и премиальность продукции. В качестве мер инновационной политики предложен набор инструментов тарифного регулирования, который позволяет компенсировать разрыв в ценах на внутреннем рынке в целях стимулирования технологического развития отечественных производителей.
Форсайт. 2020;14(2):51-62
pages 51-62 views

ИННОВАЦИИ

Интерактивные приложения с искусственным интеллектом: факторы доверия пользователей

Пурванто П., Кусванди К., Фатмах Ф.

Аннотация

Несмотря на растущую зависимость людей от технологий, масштабные инвестиции бизнеса в укрепление лояльности потребителей к тем или иным технологическим платформам и экосистемам зачастую дают обратный эффект. Подобная динамика может объясняться низким уровнем доверия пользователей, обеспокоенностью возможными рисками и растущими требованиями к конфиденциальности. Хотя такие приложения, как «цифровой помощник», постоянно совершенствуются в сторону большей интерактивности, нет никаких гарантий, что сам принцип интерактивности способен увеличить доверие пользователей к продукту или решить иные проблемы, которые их беспокоят. Авторы статьи рассматривают эффекты управляемости (controllability), синхронности (synchronicity) и двунаправленности (bidirectionality) применительно к воспринимаемой производительности цифровых помощников и удовлетворенности ими пользователей с учетом опосредующего эффекта доверия. С помощью приложения Amos 22.0 был проведен опрос 150 пользователей различных цифровых помощников (Samsung Bixby, Google Assistant, Apple Siri и др.).Как показали результаты исследования, с точки зрения воспринимаемой производительности цифровых помощников именно двунаправленность вызывает наибольшее беспокойство пользователей этих устройств в терминах доверия и защиты личных данных. Два других эффекта, управляемость и синхронность, напротив, положительно сказываются на указанных характеристиках. Воспринимаемое доверие опосредованно влияет на связь между управляемостью, синхронностью и двунаправленностью, с одной стороны, и воспринимаемой производительностью — с другой. Последняя в свою очередь прямо отражается на удовлетворенности пользователей цифровых помощников.
Форсайт. 2020;14(2):64-75
pages 64-75 views

Что влияет на пользовательский выбор системы персонализированных рекомендаций?

Йи Г.

Аннотация

Вопросы привлечения клиентов и увеличения продаж посредством совершенствования систем персонализированных рекомендаций вызывают значительный интерес. Исследования в данной области направлены в основном на повышение точности и эффективности рекомендательных алгоритмов, а также на минимизацию рисков. Однако недостаточное внимание уделяется специфике взаимодействия клиентов с подобными системами. Для восполнения этого пробела в статье анализируются факторы, определяющие принятие покупателями рекомендаций, предлагаемых системой. Полученные эмпирические результаты на примере китайских студентов свидетельствуют, что готовность пользоваться рекомендательными системами напрямую зависит от восприятия взаимодействия с другими пользователями. Опосредованную роль при этом играют субъективные оценки простоты применения и функциональности систем. Итогом исследования стали предложения по повышению эффективности работы с системами персонализированных рекомендаций.
Форсайт. 2020;14(2):76-86
pages 76-86 views

МАСТЕР-КЛАСС

Форсайт для карьерного развития

Кононюк А., Паяк А., Гудановска А.E., Магрук А., Роллник-Садовска Э., Козловска Ю., Сачио-Шиманьска А.

Аннотация

Развитие карьеры предполагает управление обуче­нием, приобретение опыта и изменения, нацеленные на достижение индивидуально спланированного предпочтительного профессионального будущего. В условиях динамичных социальных, экономических и технологических трансформаций возрастает роль служб профессиональной ориентации и одновременно меняется характер их деятельности. Появление новых компетенций и навыков применения инновационных инструментов позволит эффективно и системно планировать карьерное развитие. В таком контексте встраивание исследований будущего в практику обучения и профориентации представляется продуктивной задачей. Исследование будущего не только развивает навыки планирования и адаптации, но и позволяет выявлять и идентифицировать зарождающиеся тенденции и благодаря этому приспосабливаться к новым условиям или активно формировать желаемое завтра.Цель статьи состоит в том, чтобы представить комплексную методологию и результаты национального обследования специалистов по профориентации в Польше. Авторами проанализирован потенциал Форсайт-методологии и исследований будущего для обучения и практики профориентации. Прежде всего, была предпринята попытка оценить современное состояние и уровень подготовки карьерных консультантов путем сопоставления идеальных (желаемых) характеристик профильных курсов и программ с восприятием выпускниками полученного ими образования с точки зрения навыков операционализации методов и инструментов исследования будущего. Рассмотрены уровень компетенций действующих в данной сфере специалистов и его соответствие реальной практике профориентации. Для этого количественное исследование было дополнено углубленными интервью.
Форсайт. 2020;14(2):88-104
pages 88-104 views

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».