This study explores the relationship between preferential mortgage programs and regional mortgage lending in Russia during the COVID-19 pandemic and the subsequent recovery period. Using quarterly data from 85 Russian regions, the research examines how preferential mortgage programs - Standard Preferential, Family, Far Eastern, and IT - were associated with lending growth and delinquency rates. The findings underscore the complex interplay between housing policies, regional economic conditions, and mortgage market activity under varying external economic shocks. The study reveals that overall mortgage lending volumes were higher during the pandemic and post-pandemic periods in regions with greater adoption of preferential mortgage programs. This pattern suggests that these programs supported housing market activity, particularly in economically resilient regions. However, regions with higher program utilization also experienced elevated delinquency rates, reflecting the challenges of balancing increased borrowing with financial risks. Program-specific analysis highlights variations in lending dynamics and underscores the importance of tailoring housing policies to regional and demographic needs, offering insights into the design of adaptive support measures that promote mortgage market stability and economic recovery.
Статья посвящена оценке изменения сетевых взаимосвязей в мировой торговле товарами в 2022–2023 гг. с акцентом на три аспекта: изменение позиций России, нейтральных стран-партнеров и стран-антагонистов в сетевой структуре мировой торговли. Анализ производится по данным CEPII BACI на уровне агрегированных торговых потоков между странами. Методология основана на сетевом подходе: страны рассматриваются как вершины, торговые потоки между ними — как ребра, совокупность вершин и ребер — как направленный граф. Исследуются метрики сетевых взаимосвязей для России, Беларуси, прочих стран ЕАЭС, Китая, нейтральных стран и стран-антагонистов, а также для сети в целом. Круг прямых и косвенных взаимодействий России и Беларуси с другими странами после 2022 г. сократился на фоне его расширения для прочих стран ЕАЭС. Значимость России как посредника снизилась, но остается достаточно высокой, а посредническая роль нейтральных стран усилилась. Санкции не привели к полному замыканию России на узком круге торговых партнеров. Глобальная торговая система показала высокую устойчивость: искусственные препоны в торговле в виде санкций активно обходились, что выразилось в увеличении числа торговых связей между странами-антагонистами и нейтральными странами. The paper aims at estimating the changes in world merchandise trade network in 2022–2023, with an emphasis on three aspects — changes in the positions of Russia, neutral partner countries, and antagonists in the network. The analysis relies on aggregated CEPII BACI data. Network approach is the center of the methodology: partner countries are considered as vertices, bilateral trade flows are marked as edges, and the set of vertices and edges represents a directed graph. Network metrics are calculated for Russia, Belarus, other EAEU countries, China, neutral and antagonist countries, as well as for the whole network. The range of both direct and indirect interactions of Russia and Belarus with other countries after 2022 decreased, whereas it improved for the rest of EAEU. Importance of Russia as an intermediary decreased, though it still remains quite high, and the intermediary role of neutral countries increased. Sanctions did not force Russia to totally shrink its trade ties. The world trade network showed a great deal of stability: artificial barriers to trade in the form of sanctions are actively circumvented, that is reflected in the increase in the number of trade ties between antagonist and neutral countries.
В работе исследуется взаимное влияние неравенства и денежно-кредитной политики (ДКП). В Новую кейнсианскую модель с тремя типами агентов (Three Agent New Keynesian model: THRANK) вводится неоднородность домохозяйств по доступу к финансовому рынку и величине субъективного дисконта. Параметры модели калибруются и оцениваются на основе микроданных (RLMS–HSE, ОБДХ) и макростатистики Российской Федерации. Существование группы закредитованных (с высоким дисконтом будущего) домохозяйств усиливает реакцию макропеременных на шок ДКП, но практически не меняет реакции макропеременных на большинство остальных шоков. Существование группы домохозяйств, не имеющих доступа к финансовому рынку, напротив, слабо влияет на реакцию макропеременных на шок ДКП, но усиливает реакцию макропеременных на остальные шоки. Мы выделили шоки неравенства и обнаружили, что взаимное влияние неравенства потребления и ДКП достаточно слабое. Рост индекса Джини на 1 п.п. за счет шоков неравенства приводит к росту ставки на 0,1 процентного пункта. Рост ставки на 1 п.п. при шоке ДКП приводит к росту индекса Джини на 0,1 про- центного пункта. Мы показали, что шоки неравенства, связанные с потреблением более богатых домохозяйств по отношению к потреблению средней группы, вызывают более персистентный отклик всех переменных. Шоки, связанные с потреблением более бед- ных домохозяйств по отношению к потреблению средней группы, оказывают менее персистентное, но более значительное воздействие на выпуск. В работе показано, что для исследования роли неравенства в бизнес-цикле можно ограничиться одним интегральным показателем неравенства. The paper examines the mutual influence of inequality and monetary policy. The THRANK (Three Agent New Keynesian) model introduces the heterogeneity of households in terms of access to the financial market and the size of the subjective discount. The model parameters are calibrated and evaluated based on microdata (RLMS–HSE) and macro-statistics of the Russian Federation. We have identified the shocks of inequality and found that the mutual impact of inequality of consumption and monetary policy is quite weak. A 1 percentage point increase in the Gini index due to inequality shocks leads to a 0.1 percentage point increase in the interest rate. An increase in the interest rate by 1 percentage point in the case of a monetary policy shock leads to an increase in the Gini index by 0.1 percentage points. We have shown that the shocks of inequality associated with the consumption of richer group of households in relation to the consumption of the middle income group cause a more persistent response of all variables. Shocks related to the consumption of poorer group of households relative to the consumption of the middle group have a less persistent but more significant impact on output. The paper demonstrates that a single integral indicator of inequality may be employed to study its role in the business cycle.
В работе рассматриваются возможности использования искусственного интеллекта (ИИ) как технологии широкого применения, анализируются причины, в силу которых применение ИИ может замедлять рост общественного благосостояния. Одна из важнейших причин — увеличение неравенства, способствующее активизации постмодернистских социальных движений, отрицающих научное знание и принцип меритократии. Показано, что для эффективного внедрения ИИ в экономику развитых и развивающихся стран необходимы институциональные преобразования, ограничивающие конкуренцию за счет повышения роли механизмов сотрудничества. Наибольшие шансы на успех таких преобразований имеют страны, принадлежащие пересечению классов «скоординированные рыночные экономики» и «капитализм стейкхолдеров». Развитие механизмов сотрудничества необходимо также в межстрановых взаимодействиях для предотвращения начавшейся гонки вооружений с использованием ИИ. Кроме того, нужна система соглашений между странами, ограничивающих воздействие ИИ на окружающую среду. В России использование ИИ может способствовать разработке и согласованию национальных проектов, формированию отечественных сетей добавленной стоимости в рамках СДС-консорциумов, снижению межрегионального неравенства в качестве образования и медицинского обеспечения, созданию институтов догоняющего развития. Для достижения этих целей и предотвращения угрозы увеличения безработицы необходимо тесное взаимодействие образовательных организаций, государства и частных компаний. This paper examines the potential for using artificial intelligence (AI) as a general purpose technology and analyzes the reasons why its use may slow down the growth of public welfare. One of the most important reasons for it is the increase in inequality, which contributes to the activation of postmodern social movements that deny scientific knowledge and the principle of meritocracy. We argue that effective AI adoption in both developed and developing economies requires institutional transformations that limit competition by strengthening the role of collaborative mechanisms. Countries that fall within the intersection of «coordinated market economies» and «stakeholder capitalism» classes have the greatest chance of success in such transformations. Developing collaborative mechanisms is also essential in intercountry interactions to prevent the nascent arms race based on military AI implementation. Furthermore, a system of agreements between countries is needed to limit the impact of AI on the environment. In Russia, the use of AI can facilitate the development and coordination of national projects, the formation of domestic value-added networks within VAN-consortia, the reduction of interregional inequality in the quality of education and healthcare, and the creation of institutions of catching-up development. To achieve these goals and prevent the threat of increased unemployment, close collaboration between educational organizations, the state, and private companies is necessary.
Статья реконструирует процесс заимствования и восприятия в республиканском Китае советских учебников политической экономии. В период революционной борьбы китайскому читателю требовалось доходчивое изложение политэкономии капитализма вместе с теоретическим обобщением опыта экономического развития СССР. Выбор в пользу освоения учебников советских авторов был самостоятельным и осознан- ным. Первыми были переведены «Краткий курс экономической науки» и «Начальный курс политической экономии: в вопросах и ответах» А.А. Богданова. В середине 1930-х обрела известность «Политическая экономия в связи с теорией советского хозяйства» И.А. Лапидуса и К.В. Островитянова. Со второй половины 1930-х до конца 1940-х годов наибольшим влиянием в Китае пользовался «Начальный курс политической экономии» Л.А. Леонтьева. Часть переводов была создана на основе изданий на японском языке. Китайские марксисты воспринимали появление в СССР исправленных и дополненных вариантов учебников как свидетельство поступательного развития советской экономической науки. Стремление к постижению происходивших изменений вело к переводу на китайский язык и критическому сравнению старых и новых версий учебных пособий. К середине ХХ в. учебники А.А. Богданова, И.А. Лапидуса и К.В. Островитянова, Л.А. Леонтьева были опубликованы в Китае в различных переводах с несходными названиями во многих издательствах. В статье предпринята попытка упорядочить и обобщить сведения об этих книгах. Сделан вывод, что перевод учебников способствовал популяризации в Китае экономической теории марксизма и подготовке к широкомасштабному заимствованию советской политэкономии в 1950-е годы. The paper reconstructs the process of dissemination and assimilation of Soviet political economy textbooks in Republican China. During the period of revolutionary struggle, the Chinese left-wing audience needed an accessible explanation of the political economy of capitalism, along with a theoretical summary of the experience of the USSR’s economic development. The choice to use textbooks by Soviet authors in China was independent and deliberate. The earliest translations were A.A. Bogdanov’s “Short course of economic science” and “Introduction to political economy: in questions and answers”. Later in the mid-1930s I.A. Lapidus and K.V. Ostrovityanov’s “Outline of political economy: Political economy and Soviet economics” gained prominence. From the second half of the 1930s to the end of the 1940s, L.A. Leontiev’s “Political economy. A beginner’s course” was exceptionally influential in China. Some of these translations were based on Japanese language editions. Chinese Marxists saw the flow of publications of revised and expanded versions of textbooks in the USSR as evidence of the progressive development of Soviet economic science. The determination to understand these changes led to the translation of these textbooks into Chinese and the critical comparison of the old and new versions. By the middle of the 20th century, the textbooks by A.A. Bogdanov, I.A. Lapidus and K.V. Ostrovityanov, as well as by L.A. Leontiev, were published in China in various translations with different titles by many publishing houses. This paper attempts to structure and summarize information about these books. It concludes that translated textbooks contributed to the popularization of Marxist economic theory in China and prepared the ground for the widespread adoption of Soviet political economy in the 1950s.
Мы впервые применяем объяснимый искусственный интеллект (ИИ) для выявления влияния различных показателей экологической и социальной ответствен- ностей и корпоративного управления (ESG) компаний-эмитентов на риск снижения цен акций (далее — downside риск, или РСЦА) на российском рынке. Методология основана на двухэтапном подходе, включающем построение нейронных сетей с плотными слоями и определение значений векторов Шепли (из теории игр) для интерпретации эмпирических результатов. Данный методологический подход ранее не применялся для анализа детерминант РСЦА. Особенностью нашего исследования является фокус на влиянии широкого спектра экологических факторов под контролем финансовых показателей компаний и макроэкономических показателей. Мы выявляем изменение рейтинга факторов по важности влияния на РСЦА во время кризиса, вызванного пандемией COVID-19. Мы получили ряд новых результатов. До кризиса наиболее значимым фактором был рост ВВП. Экологическая ответственность и интегральный показатель ESG занимали второе и третье место по силе влияния соответственно. Однако соблюдение некоторых практик ESG, связанных с охраной окружающей среды, увеличивало РСЦА. Во время кризиса рейтинг факторов РСЦА по силе влияния изменился и долговая нагрузка переместилась на первое место. Роль социальной ответственности и корпоративного управления в РСЦА выросла. This study is the first attempt to apply Explainable Artificial Intelligence (ХAI) to reveal the relationship of different Environmental, Social and Governance (ESG) metrics of stock issuers on downside risk in the Russian market. The methodology is based on the two-stage approach, i.e., neural networks with dense layers and the Shapley values from the game theory to interpret empirical results. This methodological approach has not been applied to the analysis of determinants of downside risk before. The specific of our study is the focus on the impact of a wide range of ecological factors with control of financial indicators of companies and macroeconomic indicators. We reveal the change in the ranking of factors during the COVID-19 crisis. We obtained a number of novel results. Before the crisis, the most significant factor was the GDP growth. Environmental responsibility and the integral ESG score occupied the second and the third place, respectively, by strength of impact. However, adherence to some environment-related ESG practices increased downside risk. During the crisis, the ranking of the key drivers of downside risk by their impact power changed, and the debt burden moved t
Современные методы обработки текста существенно расширяют набор источников, с помощью которых экономисты могут изучать ненаблюдаемые экономические феномены. На основе больших массивов текстовых данных исследователи строят сентимент-индексы, которые затем получают экономическую интерпретацию. Однако публичные тексты являются специфичным источником информации. Они включены в более широкий социальный контекст, который не всегда идентифицируем из самого текста, но при этом может задавать смысл высказываний в нем. Поэтому техническая точность классификации высказываний, например успешное распознавание иронии, сама по себе не является достаточным свидетельством связи с экономическим феноменом. Такой переход нуждается в специальном обосновании. В статье связь между индексом и экономическим феноменом рассматривается через понятие «валидность» измерительного инструмента. На примере сентимент-индексов инфляционных ожиданий и потребительских настроений показано, что требования к валидации зависят от исследовательской интерпретации индекса. Индекс может использоваться как прикладной предиктор, как прокси уже существующего показателя, или как мера экономического феномена. В каждом из этих случаев меняется тип свидетельств, необходимых для обоснования связи между индикатором и измеряемым объектом. Наиболее сильные требования возникают, когда индекс интерпретируется как мера феномена, особенно если сам феномен имеет неопределенный концептуальный статус. Modern text-processing methods substantially expand the range of sources through which economists can study unobservable economic phenomena. Researchers use large orpora of textual data to construct sentiment indices, which are then given an economic interpretation. Public texts, however, are a highly specific source of information. They are embedded in a broader social context that cannot always be identified from the text itself, yet may shape the meaning of the statements it contains. For this reason, the technical accuracy of classifying statements, for example the successful detection of irony, is not in itself a sufficient evidence of a link with an economic phenomenon. This transition requires specific justification. The article examines the relationship between an index and an economic phenomenon through the concept of measurement validity. Using sentiment indices of infl ation expectations and consumer sentiment as examples, it shows that validation requirements depend on the researcher’s interpretation of the index. An index may be used as an applied predictor, as a proxy for an existing indicator, or as a measure of economic phenomenon. In each case, a type of evidence is needed to justify the relationship between the indicator and the measured object. The strongest requirements arise when an index is interpreted as a measure of a phenomenon, especially if the phenomenon itself has an uncertain conceptual status.
Статья посвящена исследованию долгосрочной эластичности спроса домохозяйств на электроэнергию в России с учетом тарифа по времени использования. Анализ, основанный на панельных данных по 65 регионам за период 2016–2021 гг., позволил оценить ценовую эластичность спроса в разные временные зоны. Основные результаты показывают, что дневное и полупиковое потребление демонстрируют значимую отрицательную эластичность, в то время как ночное и пиковое потребление показали незначимую реакцию на изменение цены. Полученные результаты не позволяют сделать вывод о высокой эффективности тарифного дифференцирования по временным зонам за исключением дневного и полупикового потребления. Аналогичные выводы ранее наблюдались в Китае и других странах, что связано с незначительной разницей между тарифами. Повышение дифференциации тарифов, более узкое дробление продолжительности периодов, а также такие более сложные тарифные системы, специально ориентированные на периоды максимального спроса, как критическое ценообразование потребления или его модификации, могут привести к более эффективному перераспределению нагрузки в энергосистеме России. This article examines the long-run price elasticity of household electricity demand in Russia, taking into account time-of-use (ToU) tariffs. Using panel data for 65 regions over the period 2016–2021, the analysis estimates price elasticity of demand across different time zones. The main findings indicate that daytime and semipeak consumption exhibit statistically significant negative elasticity, while nighttime and peak consumption show no significant response to price changes. These results do not support strong effectiveness of time-based tariff differentiation, except for daytime and semipeak periods. Similar conclusions were observed in China and other countries, often attributed to ineffective price differentials between tariff periods. Enhancing tariff differentiation, introducing better time segmentation, and implementing more complex pricing systems — such as critical peak pricing or its variants — could lead to more efficient load redistribution within the Russian power system.
The & Ocy;ld Believers, a persecuted religious minority in the Russian Empire, controlled an over-proportional share of textile firms despite constituting only a small fraction of the population. This article connects the historical entrepreneurial experience of the Old Believers with modern theories of firm productivity and economic development. Drawing on historic and economic literature, the article reviews evidence suggesting that Old Believers' enterprises often demonstrated higher productivity and better performance than firms owned by the rest of the Orthodox population. The article highlights three main explanations for this success, discussed in the literature: high levels of human capital, dense social and confessional networks, and access to financial resources through mutual lending. Particular attention is given to the mechanisms through which social and financial capital influenced productivity in the context of the late industrialization of the Russian Empire. The article also discusses the opportunities and limitations of applying modern firm-level economic theory to historical data from Imperial Russia. The case of Old Believers' entrepreneurship provides a valuable historical setting for testing modern theories of firm productivity, social capital, and resource allocation. The article concludes by identifying areas for future empirical research based on available firm-level historical datasets.
В работе рассматривается модель перекрывающихся поколений с династиями, неоднородными по своим межвременным предпочтениям и степени альтруизма. Исследуется вопрос о том, как роботизация влияет на экономический рост и неравенство. Предполагается, что индивид, представляющий династию, живет два периода времени и имеет одного наследника, которому оставляет ненулевое наследство. Размер оставляемого наследства является одним из аргументов его лог-линейной функции. В течение первого периода времени индивид работает и получает заработную плату. Кроме того, ему достается некоторое наследство от предыдущей династии. Технология описывается трехфакторной (труд, капитал и роботы) производственной функцией Кобба–Дугласа, в которой робот может полностью заменить одного работника. Показано, что динамика равновесных траекторий зависит от цены роботов. Если роботы являются очень дорогими, они не будут производиться и использоваться, а равновесная траектория сойдется к некоторому стационарному равновесию. Когда роботы становятся более дешевыми, начинается процесс роботизации и равновесная траектория сходится к новому стационарному равновесию. Переход к новому равновесию может привести как к росту, так и падению благосостояния отдельных династий или общества в целом. Если роботы становятся еще более дешевыми, экономика выходит на траекторию бесконечного роста, но это не значит, что благосостояние всех династий будет бесконечно расти. Уровень дохода некоторых династий может упасть. В любом случае роботизация приведет к росту неравенства в распределении доходов и богатства. This paper develops an overlapping generations model with altruism and dynasties that vary in their intertemporal preferences and degree of altruism. The paper inves-tigates the effects of robotization on economic growth and inequality. The model assumes that an individual representing a dynasty lives for two time periods and has one heir, to whom a non-zero bequest is left. The size of the bequest is one of the arguments of log-linear utility function. During the first time period, the individual works and receives a wage and also receives some bequest. The technology is described by a three-factor (labor, capital, and robots) Cobb–Douglas production function, in which a robot can fully replace one worker. It is shown that the dynamics of equilibrium paths depend on the price of robots. If robots are too expensive, they will not be produced or used, and the equilibrium path will converge to a certain steady-state equilibrium. As robots become slightly cheaper, the process of automation begins, and the equilibrium path converges toward a new steady-state equilibrium. The transition to a new equilibrium can lead to either an increase or a decline in the welfare of individual dynasties or society as a whole. If robots become even cheaper, the economy will settle on an infinite growth path. However, that does not mean that the welfare of all dynasties will grow infinitely. The income of some dynasties may even decline. In any case, automation will lead to greater inequality in the distribution of income and wealth.
Цель настоящего исследования состоит в количественной оценке влияния макросетевых показателей биткоина, интерпретируемых в рамках модифицированного уравнения обмена И. Фишера, на его рыночную цену, а также в построении модели для прогнозирования цены и условной волатильности Bitcoin. Эмпирическая база охватывает ежедневные данные за 2020–2024 гг. (1827 наблюдений) об общем предложении монет, скорости обращения, долларовом объеме транзакций и рыночной цене. С помощью метода главных компонент (PCA) из исходных сетевых индикаторов были выделены два ортогональных латентных фактора, совокупно объясняющих 91,1% их совместной вариации. Первый фактор интерпретирован как фактор дефицита предложения (доминирующая нагрузка переменной TS), сильно положительно воздействующий на цену. Второй фактор, отражающий транзакционную активность (связан со скоростью обращения и объемом транзакций), демонстрирует статистически значимое отрицательное влияние, что эмпирически подтверждает «HODL-эффект» и примат инвестиционной функции над средством обмена. Для учета временнóй динамики и кластеризации волатильности применена комбинированная модель SARIMA(1,1,0)(0,1,0,90)–EGARCH(1,1) c t-распределением Стьюдента. В рамках EGARCH-t выявлен значимый положительный «обратный эффект рычага» (inverse leverage) (коэффициент асимметрии равен 0,0317, p-value = 0,041), означающий, что положительные ценовые шоки увеличивают будущую волатильность сильнее, чем отрицательные шоки той же амплитуды. Полученные нами результаты углубляют понимание специфики рыночных рисков цифровых активов и пред-лагают теоретически обоснованный инструментарий для их прогнозирования. This study aims to quantify the impact of Bitcoin’s macro-network metrics — interpreted within a modified Fisher equation of exchange — on its market price, and to build a forecasting model for both the price and conditional volatility of Bitcoin. The empirical base consists of daily data from 2020 to 2024 (1,827 observations) covering total coin supply (TS), velocity of circulation (Vel), U.S.-dollar transaction volume (TV), and market price. Using principal component analysis (PCA), two orthogonal latent factors were extracted from these on-chain indicators, jointly explaining 91.1% of their total variation. The first factor is interpreted as a supply-scarcity factor (dominant loading from TS) and exerts a strong posi-tive effect on price. The second factor, capturing transaction activity (associated with velocity and transaction volume), exhibits a statistically significant negative impact, thereby empirically confirming the «HODL effect» and the primacy of Bitcoin’s investment function over its medium-of-exchange role. To account for temporal dynamics and volatility clustering, a combined SARIMA(1,1,0) (1,1,0)(0,1,0,90)–EGARCH(1,1) model with Student’s t-distribution was applied. Within the EGARCH-t framework, a significant positive «inverse leverage effect» (asymmetry coefficient γ = 0.0317, p-value = 0.041) is identified, indicating that positive price shocks increase future volatility stronger than negative shocks of equal magnitude. The obtained results deepen the understanding of specific market risks of digital assets and offer a theoreti-cally grounded toolkit for their forecasting.
Китай добился выдающихся результатов в цифровой сфере, утвердившись в качестве одного из мировых лидеров в разработке и внедрении передовых цифровых технологий. Сегодня республика занимает ведущие позиции не только в области искусственного интеллекта, больших данных и полупроводников, но и в таких стратегически важных отраслях, как квантовые вычисления, геномика, возобновляемая энергетика, космические исследования и высокоточное вооружение. Эти успехи стали возможны благодаря целенаправленной эффективной государственной стратегии, в которой наука, технологии и цифровизация рассматриваются не как экономические секторы, а как инструменты возрождения китайской нации. Основой этого технологического взлета стала последовательная политика цифрового суверенитета, ориентированная на три ключевых принципа: защиту государственных интересов, тотальное импортозамещение и создание независимых от Запада собственных технологических цепочек. Сегодня Китай — это одна из самых глубоко цифровизированных стран мира с высокоразвитыми технологиями искусственного интеллекта. Цифровая экономика, включающая электронную коммерцию, финансовые технологии, «умные города», ИИ и облачные вычисления, составляют значительную часть ВВП страны. К 2030 г. этот показатель достигнет 50%. Для России опыт Китая чрезвычайно актуален и важен с практической и теоретической сторон. Россия добилась больших успехов в сфере развития высоких технологий, однако, по объективным причинам, она еще отстает в некоторых аспектах от КНР. Изучение китайского опыта позволит не только заимствовать передовые управленческие и технологические решения, но и учиться на его ошибках, создавая эффективную альтернативу американским и китайским решениям. China has achieved a remarkable progress in the digital domain, establishing itself as a global leader in the development and deployment of advanced digital technologies. The country now holds leading positions not only in artificial intelligence, big data, and semiconductors, but also in strategically critical sectors, such as quantum computing, genomics, renewable energy, space exploration, and precision-guided weaponry. These accomplishments stem from a coherent and effective government strategy that treats science, technology, and digitalization not merely as economic sectors, but as an instruments for the “great rejuvenation of the Chinese nation”. At the core of this technological ascent lies a consistent policy of digital sovereignty, built on three key principles: safeguard of the national interests, comprehensive import substitution, and the development of indigenous technological supply chains independent of the West. Today, China ranks among the world’s most deeply digitized societies, equipped with highly advanced artificial intelligence capabilities. The digital economy, including e-commerce, fintech, smart cities, AI, and cloud computing, accounts for a significant portion of the country’s GDP; a share projected to reach 50% by 2030. For Russia, China’s experience is of significant theoretical and practical relevance. Russia has made great strides in high-tech development, but due to various factors we still lag behind China in some areas. A careful study of the Chinese model offers an opportunity not only to adopt advanced technological and governance solutions but also to learn from its limitations, thereby paving the way for a viable alternative to both American and Chinese paradigms.
В связи с быстрым совершенствованием технологии искусственного интеллекта обсуждаются сопряженные с ним социальные риски. Применительно к искусственному интеллекту рассматривается альтернативность технологического развития. В качестве актуальной проблемы выделяется определение пути, по которому будут выстраиваться отношения между людьми и искусственным интеллектом. Отмечена роль институциональных факторов в выборе этого пути. Технологические и институциональные траектории рассматриваются как зависимые от того, чьи интересы ставятся во главу угла при формировании направленности технологического развития. Представлены разные точки зрения относительно влияния искусственного интеллекта на занятость и на темпы роста экономики. Энергоемкость технологии искусственного интеллекта выделена в качестве фактора, способного ограничить экономический рост, достигаемый за счет использования этой технологии. Опыт использования микроэлектронных технологий анализируется для определения условий, благоприятствующих реализации экономического потенциала искусственного интеллекта. Исследование проводится с использованием данных по экономике США. Особое внимание уделено периодам, когда в частном секторе этой экономики наблюдалось повышение фондоотдачи. Показана возможность получения синергического эффекта за счет синхронизации совершенствования отраслевых технологий искусственного интеллекта в сопряженных отраслях. Due to the rapid improvement of artificial intelligence technology, the social risks associated with it are discussed. Alternative options for the development of artificial intelligence technology are considered. The definition of the way in which the relationship between humans and artificial intelligence will be built is highlighted as an urgent problem. The role of institutional factors in choosing this path is noted. Technological and institutional trajectories are considered dependent on whose interests are put at the forefront in shaping the direction of technological development. Different points of view regarding the impact of artificial intelligence on employment and economic growth are presented. The energy intensity of artificial intelligence technology is highlighted as a factor that can limit the economic growth achieved through the use of this technology. The experience of using microelectronic technologies is analyzed to determine the conditions favorable for the economic potential of artificial intelligence. The study is carried using data on the US economy. Special attention is paid to the periods when the private sector of this economy saw an increase in returns. The possibility of obtaining a synergistic effect by synchronizing the improvement of industrial artificial intelligence technologies in related industries is shown.
Tournament is a widespread tool for organizing competition and identifying the most effective agent. We study single- and double-elimination tournaments with heterogeneous players of two types: several regular players and a unique superstar. Players simultaneously choose efforts in each match, winning with a probability calculated with the Tullock success function, the costs are linear with respect to player’s efforts. We consider well-known designer’s objective functions, i. e. the total efforts associated with the performance of the tournament and the probability of winning the strongest player, and introduce the novel weighted composed function accounting for various related organizer costs. Analysis shows that a double-elimination tournament is less profitable in most cases, except when the tournament organizer is concerned about the probability that the superstar wins the tournament. Special attention is paid to the case of an extremely strong superstar. It is shown that attracting such a player is suboptimal for the organizer, both due to the large payments to this player, which increase with his strength, and due to the strategic demotivation of other tournament participants from exerting high effort, which reduces the overall entertainment value of the tournament. The study is valuable for organizers of various tournaments, as it allows them to choose the optimal tournament format and predict its relationship with future entertainment value. Турниры представляют собой широко распространенный способ организации конкуренции и выявления сильнейшего агента. В работе изучаются турниры на выбывание после первого и второго поражения с неоднородными игроками двух типов: несколько стандартных симметричных игроков и один суперзвезда. В каждом матче игроки одновременно выбирают уровни усилий, при этом вероятность победы вычисляется в соответствии с функцией успеха Таллока, а функции издержек игроков в зависимости от усилий линейны. Рассмотрены ряд максимизационных критериев, разумных для организатора турнира: суммарные усилия участников, традиционно интерпретируемые как зрелищность турнира, вероятность победы сильнейшего игрока и взвешенная составная функции, учитывающая различные издержки организатора турнира. Показано, что в большинстве случаев турнир с выбыванием после второго поражения менее привлекателен для организатора за исключением случая, когда для него приоритетна высокая вероятность победы суперзвезды. Особое внимание уделено случаю экстремально сильного игрока-суперзвезды. Показано, что привлечение подобного игрока неоптимально для организатора как ввиду больших затрат на выплаты этому игроку, растущих с его силой, так и ввиду стратегического демотивирования других участников турнира прилагать высокие усилия, что снижает общую зрелищность турнира. Исследование представляет ценность для организаторов различных турниров, поскольку позволяет выбирать оптимальный формат турнира и предсказывать его взаимосвязь с будущей зрелищностью.
В отличие от преобладающего понимания кризисов на рынках акций как трудно прогнозируемых шоков в статье развиваются идеи о кризисах как обыденных процессах, выраженных в частых падениях цен акций и их восстановлении. Для количественной оценки кризисных явлений используются их длительность, глубина просадки и индекс силы, объединяющий оба предыдущих параметра. Оценка кризисов в 71 стране, включая Россию, показала, что на развитых рынках кризисы случаются реже, а их сила меньше, чем на развивающихся. В России число кризисов и их сила с 2008 г. превышали средние показатели развивающихся стран. Значительный вклад в смягчение кризисов вно- сит дивидендная политика компаний, особенно на стадии восстановления. В России и других развивающихся странах негативное воздействие на общую доходность акционеров оказывает прежде всего фактор ослабления национальных валют и повышенная волатильность курсовой доходности акций. Сила кризисов и их частота отрицательно влияют на капитализацию и финансовую стабильность пенсионных систем. Наш подход показывает, что основным препятствием для роста рынка акций являются не неожиданные краткосрочные шоки, а регулярно повторяющиеся падения и медленное восстановление. Данный фактор необходимо учитывать при разработке мер в сфере финансового регулирования. This article challenges the conventional perception of crises on stock markets as unpredictable shocks. It presents crises as regular events with recurrent declines in stock prices followed by recovery. The assessment of crisis events involves quantifying duration, maximum drawdown, and magnitude index that integrates these two parameters. An evaluation of crises across 71 countries, including Russia, indicates that such events happen with lower frequency in developed markets and tend to be less severe compared to emerging markets. Since 2008, Russia has experienced a frequency and magnitude of crises that surpassed the mean for emerging markets. The dividend policy of companies, particularly during the recovery phase, plays a crucial role in alleviating the impacts of a crisis. The total shareholder returns in Russia and emerging markets are adversely affected by the depreciation of national currencies and excessive price volatility. The magnitude and recurrence of crises adversely affect the capitalization of stock markets and financial stability of pension systems. Our analysis indicates that the primary barrier to the expansion of equity markets is the persistent decline in stock prices coupled with slow recoveries, which should be considered in financial regulatory framework.
Статья представляет обзор современной литературы о роли сентимента в финансах, макроэкономике и денежно-кредитной политике. Обсуждаются методы измерения сентимента (построение индексов на основе анализа неструктурированных данных разной природы: текст, аудио, видео) и его использование для прогнозирования макроэкономических переменных. Продемонстрировано, что развитие применения сентимента в микро-, макроэкономическом и финансовом анализах тесно связано с прогрессом современных методов машинного обучения в области анализа таких данных. Показано, что сентимент зависит от механизмов формирования ожиданий и может существенно усиливать макроэкономические колебания. Возникновение этого эффекта можно объяснить, опираясь на идею ограниченной рациональности экономических агентов: избыточная реакция на свежие новости может быть обусловлена эвристикой репрезентативности — когнитивным искажением, из-за которого недавние краткосрочные шоки ошибочно интерпретируются как долгосрочные устойчивые тенденции. В контексте анализа влияния сентимента на колебания макроэкономических и финансовых переменных эта избыточная реакция описывается гипотезой диагностических ожиданий, которая была проверена на российских данных. Особое внимание в обзоре уделяется моделям инфляционных ожиданий и эмпирическим результатам, включая оценки для российской экономики, свидетельствующим в пользу изменения трансмиссии денежно-кредитной политики при наличии поведенческих искажений. Делается вывод о необходимости учета сентимента и коммуникационных эффектов при прогнозировании последствий денежно-кредитной политики. The article provides a survey of the contemporary literature on the role of sentiment in finance, macroeconomics, and monetary policy. It discusses approaches to measuring sentiment, including the construction of sentiment indices based on the analysis of unstructured data of various types (text, audio, and video), and examines the use of sentiment indicators for forecasting macroeconomic variables. The paper demonstrates that the expanding application of sentiment in microeconomic, macroeconomic, and financial analysis is closely linked to recent advances in machine learning methods for processing unstructured data. The survey shows that sentiment is closely related to the mechanisms of expectation formation and can substantially amplify macroeconomic fluctuations. This effect may be explained by the bounded rationality of economic agents: excessive reactions to recent news may arise due to the behavioral representativeness heuristic. In the context of macroeconomic and fi nancial fluctuations, such overreaction is described by the diagnostic expectations hypothesis, which appears to be broadly consistent with Russian data. Particular attention is devoted to models of infl ation expectations and to empirical findings, including estimates for the Russian economy, that support the view that the transmission of monetary policy changes in the presence of behavioral distortions. The paper concludes that sentiment and communication effects should be explicitly taken into account when forecasting the consequences of monetary policy.
В игре Нэша о разделе доллара (DD) между n участниками разыгрывается имущество стоимостью E. Игроки одновременно называют размер выигрыша, на который они претендуют. Если сумма их требований не превышает E, то каждый полу- чает запрашиваемое; в противном случае — никто ничего не получает. Множество равновесий по Нэшу в игре DD совпадает с симплексом разбиений E в сумму n неотрицательных слагаемых. Однако интуитивно ясно (и эксперименты это подтверждают), что раздел имущества на равные части является наиболее разумным и справедливым. Множество статей посвящено тому, чтобы на уровне математических моделей найти выход из этого противоречия. Благодаря своей простоте игра DD послужила прототипом большого числа задач, при решении которых возникает необходимость модифицировать стандартный инструментарий математической экономики (функции полезности, различные варианты понятия равновесия), с тем чтобы объяснить эмпирические данные, отражающие, как считается, понимание участниками идеи справедливости. В обзоре рассматриваются различные модификации игры DD, в том числе основанные на неэгоистических предпочтениях и правилах банкротства. Рассматриваются равновесия по Нэшу и по Канту (мультипликативные и аддитивные), модели с ограниченными требованиями и со штрафами, а также предпочтения с различными степенями моральности и отвращения к неравенству. In the Nash Divide-the-Dollar (DD) game, n agents simultaneously submit claims on an estate of size E. If the total claim does not exceed E, each agent receives the amount requested; otherwise, all agents receive zero. The set of Nash equilibria coincides with the simplex of n-tuples of non-negative numbers summing to E. However, it is intuitively clear — and confirmed by experiments — that an equal division of the estate among the participants is the most reasonable and fair outcome. A large body of literature is devoted to resolving this tension by considering various mathematical models. Owing to its simplicity, the DD game serves as a prototype for many problems in which the question arises whether the standard tools of mathematical economics — such as different notions of equilibrium — can be modified to explain empirical data reflecting the idea of fairness. In this survey article we review various modifications of the DD game, including those based on non-selfish preferences and bankruptcy rules. We discuss Nash and Kant equilibria (multiplicative and additive), models with restricted demands and penalties, as well as utility functions reflecting different degrees of morality and inequality aversion.
В настоящий момент банки заинтересованы в совершенствовании качества собственных процессов и в моделях для принятия решений. Совершенствование процессов предполагает их автоматизацию, т. е. замену ручного труда на автоматизированные механизмы, позволяющие повышать качество обслуживания и снижать банковские издержки; совершенствование моделей предполагает повышение их точности и стабильности за счет использования дополнительной информации. Одним из возможных способов данной оптимизации является использование возможностей сентимент-анализа, позволяющего распознавать информацию из текстов и применять ее в рамках как автоматизации процессов банков, так и для повышения точности и стабильности разрабатываемых банками моделей. В настоящий момент многие российские банки внедряют методы сентимент-анализа в свои внутренние процессы и учитывают их результаты при разработке собственных моделей, получая за счет этого конкурентные преимущества на рынке. В статье рассматриваются сущность, методы, задачи, виды классификации и примеры словарей сентимент-анализа в банковском деле. Подробно проанализирована специфика применения сентимент-анализа как в зарубежной, так и в российской практике и представлены перспективы и тенденции развития сентимент-анализа в России и за рубежом в ближайшем будущем. At present, banks are interested in improving the quality of their own processes and models for decision-making within these processes. Process improvement involves its automation, that is, replacing manual work with automated mechanisms that enhance service quality and reduce banking costs; model improvement involves increasing its accuracy and stability by using additional information. One possible way to achieve this optimisation is sentiment analysis, which allows recognising information from texts and using it both for automating banking processes and for improving the accuracy and stability of the models developed by banks. Currently, many Russian banks are implementing sentiment analysis methods into their internal processes and taking their results into account when developing their own models, thereby gaining competitive advantages in the market. The article examines the essence, methods, objectives, types of classification and examples of sentiment analysis dictionaries in banking. The specifics of applying sentiment analysis in both international and Russian practices are analysed in detail, and the prospects and trends for the development of sentiment analysis in Russia and abroad in the near future are presented.
В ходе дискуссии о необходимости модернизации государственной политики природопользования за счет реализации интегрированных распределенных в пространстве ресурсно-инновационных проектов автор рассматривает роль меридио- нальной связности экономического пространства азиатской части России. Актуальность исследования определяется необходимостью поиска новых подходов к освоению пространства регионов востока страны в условиях современных экономических вызовов. Анализируются причины деградации внутрирегиональных связей между южными и северными территориями макрорегиона на примере Красноярского края в результате постсоветского разрыва логистических и экономических связей. Особое внимание уделяется анализу трансформации транспортной системы региона, сокращению речного грузооборота и деградации производственных цепочек. Обосновывается необходимость возвращения к решению проблемы территориальной связности как важнейшего направления долгосрочного развития не только Сибири и Дальнего Востока, но и всей страны. Предлагается формировать новую модель пространственного развития, основанную на создании высокотехнологичных производств вместо простой добычи ресурсов. Подчеркивается, что без реализации масштабных инфраструктурных проектов и развития производственных мощностей невозможно обеспечить переход к новой волне экономического развития макрорегиона. Agreeing with the idea expressed in the head article of the thematic section on the need to modernize state policy on natural resource use through the implementation of integrated, spatially distributed resource-innovation projects, the author considers the role of meridional connectivity in the economic space of Asian part of Russia in this context. The relevance of the study is determined by the need to find new approaches to the development of the Eastern regions of the country in the context of modern economic challenges. The article analyzes the reasons for the degradation of intraregional ties between the southern and northern territories of the macroregion using the example of the Krasnoyarsk Krai as a result of the post- Soviet breakdown of logistical and economic ties. Particular attention is paid to the analysis of the transformation of the region’s transport system, the reduction in river freight turnover, and the degradation of production chains. The necessity of returning to the solution of the problem of territorial connectivity as the most important direction of long-term development not only of Siberia and the Far East, but of the entire country, is substantiated. It is proposed to form a new model of spatial development based on the creation of high-tech industries instead of simple resource extraction. It is emphasized that without the implementation of large-scale infrastructure projects and the development of production capacities, it is impossible to ensure the comprehensive development of the macroregion.
В статье анализируются различные подходы к оценке потенциала технологий искусственного интеллекта (ИИ) как фактора повышения эффективности и экономического роста. Отмечаются различные ограничения, влияющие на эффекты внедрения ИИ: ограниченность круга решаемых задач, сложная комплементарность процессов, неопределенность скорости диффузии, важность межотраслевых связей и т.п. Асимметрия финансового цикла ожиданий и технологического цикла ИИ (с учетом длинного лага запаздывания его вклада в экономическую динамику) в сочетании с уже накопленным набором диспропорций и рисков развития всей мировой экономики указывают на неустойчивость роста рынков ИИ к слабым шокам. Причем уже в ближайшие годы это может породить снижение инвестиционной активности (так называемую «зиму ИИ»). Прогнозное моделирование мировых рынков искусственного интел- лекта до 2035 г. с учетом появления очередной «зимы ИИ» показало, что кризисный сценарий развития рынков ИИ ведет к существенно более медленной динамике, чем следует из прогнозов мировых консалтинговых агентств. Обосновано считать ожидаемые макроэффекты от ИИ завышенными, при этом широкое внедрение ИИ принесет с собой новые социальные риски, проявления которых могут дополнительно тормозить экономическое развитие. This article analyzes various approaches to assessing the potential of artificial intelligence (AI) technologies as a factor in increasing productivity and economic growth. Various limitations influencing the scale of AI implementation effects are noted: limited nature of tasks being solved, complex complementarity of processes, uncertainty of the diffusion rate, importance of inter-industry links etc. The asymmetry between financial cycle of expectations and technological cycle of the AI given the long lag of its contribution to economic dynamics, combined with accumulated set of imbalances and risks in the global economy development, indicate instability of the AI market growth in the face of weak shocks. This can give rise to a new “AI winter” in the coming years. Forecast modeling of the global artificial intelligence markets up to 2035, that takes into account the risk of a temporary reduction in investment activity (the «AI winter»), showed that the crisis scenario for the AI markets development leads to a significantly slower dynamics than predicted by the global consulting agencies. Accordingly, the AI expected macro-effects are overstated, while their implementation also carries new social risks, that could additionally hinder economic development.
