Публикации автора

В настоящей статье рассматриваются вопросы использования данных мониторинга предприятий Банка России для повышения точности прогноза инфляции по России в краткосрочном периоде. Актуальность исследования определена высоким значением точности прогноза по инфляции для корректного применения доступного регулятору инструментария денежно-кредитной политики. Данные мониторинга могут обладать значительными предиктивными свойствами, поскольку аккумулируют прогнозные оценки осведомленных хозяйствующих субъектов, обладающих релевантной информацией о будущей динамике цен. Вместе с этим все большее значение приобретают исследования, использующие прогнозирование показателей инфляции посредством методов машинного обучения вместо классических эконометрических моделей. В представленной работе реализуется проверка прогностической силы данных мониторинга предприятий через метод сравнения ошибок вневыборочного прогноза индекса потребительских цен в псевдореальном времени для набора моделей эконометрического анализа и машинного обучения с разными информационными множествами - с индикаторами мониторинга и без них. Сравнение ошибок моделей с разными информационными множествами позволило оценить общий вклад данных мониторинга в прогностическую силу моделей. При сравнении метрик точности моделей применялся тест Диболда - Мариано, скорректированный для маленьких выборок. В результате моделирования были получены эмпирические аргументы, поддерживающие наличие у индикаторов мониторинга полезных предиктивных свойств. Добавление индикаторов, как правило, приводит к снижению ошибки вневыборочного прогноза индекса потребительских цен, особенно при прогнозировании на период до трех месяцев. Результат зависит от выбора модели, в среднем модели прямого прогноза с регуляризацией лучше раскрывают предиктивные свойства данных мониторинга. Высокую точность демонстрирует покомпонентный метод прогнозирования индекса потребительских цен, основанный на использовании отраслевой статистики. В целом индикаторы из мониторинга предприятий могут рассматриваться в качестве опережающих и использоваться на этапе краткосрочного прогнозирования.

В условиях высокой активности различных органов государственной власти в области конструирования и широкого распространения ценностных парадигм через популярную культуру возникает исследовательский запрос на поиск релевантных методов, позволяющих наиболее системно подойти к анализу ценностей, содержащихся в продуктах данного типа культуры. На основе обзора имеющегося опыта проведения нарративных исследований выделены методологические особенности нарративного анализа, обозначены черты, отличающие его от метода дискурс-анализа. В работе обозначены основания рассмотрения кинофильма как объекта нарративного анализа. Данная статья представляет собой попытку определить возможности применения нарративного анализа для изучения политических ценностей в отечественном кинематографе. С опорой на имеющиеся подходы авторы предлагают схему проведения нарративного анализа, направленного на поиск нарративов в кинофильмах, отражающих те или иные политические ценности. На примере кинофильма «По щучьему велению» 2023 г. выпуска был подробно продемонстрирован предлагаемый алгоритм нарративного анализа, включающий три последовательных этапа. В качестве одного из итогов работы обозначены возможности и ограничения нарративного анализа как одного из классических качественных методов.

Статья посвящена сравнению публичных дискурсов и моделей имиджей губернаторов Санкт-Петербурга Г. С. Полтавченко и А. Д. Беглова. Исследование основывается на парадигме конструкционистского подхода М. Спектора и Дж. Китсьюза, а также теории и методике лингвистического анализа политического текста А. П. Чудинова и М. В. Гавриловой. Эмпирической базой исследования являются предвыборные выступления губернаторов, их инаугурационные речи и отчеты перед Законодательным собранием Санкт-Петербурга. В качестве методов анализа авторы используют когнитивный дискурс-анализ текстов, а также элементы биографического метода. Авторы сравнили следующие компоненты имиджей губернаторов: модель имиджа, показатель открытости, профессиональный бэкграунд, политический франчайзинг, дискурс городского патриотизма, ключевые темы выступлений и отношение к выборам. В качестве результатов представлена матрица пожанрового анализа выступлений: отмечено увеличение количества новых жанров на фоне рутинизации старых; общим паттерном в выступлениях выступает концепт «город-лидер». Предвыборный дискурс характеризуется сокращением мобилизационного компонента и партийного политического франчайзинга. Инаугурационные речи отходят от программной составляющей и тяготеют к формату обращения с благодарностями, концептуальному упрощению текста (сокращение риторических языковых средств и тем), акцентированию преемственности власти. Для отчета перед Законодательным собранием изменение формата с послания на отчет отразилось на доминирующей временнóй проекции – сообщение об уже проделанной работе вместо программного элемента. На основании дискурс-анализа и биографического анализа авторы определили модель имиджа Г. С. Полтавченко как «аппаратчик-охранитель» (или «управленец-охранитель»), а А. Д. Беглова как «управленец-хозяйственник». В статье подчеркивается значимость личностных черт, политической карьеры и биографии, «рамочных» политических условий в стране как важных факторов, влияющих на публичный дискурс губернаторов Санкт-Петербурга и их модель имиджа.

Актуальность исследования в области патентной активности в российских регионах обусловливается значимостью инновационной составляющей экономического роста, а также установленными целевыми показателями в Концепции технологического развития Российской Федерации до 2030 г. Цель исследования – определить возможные виды и направления патентной политики для различных групп регионов России с учетом факторов патентной активности.

Материалы и методы. Эмпирической базой для анализа послужили данные Всемирной организации интеллектуальной собственности и Федеральной службы государственной статистики за 2012‒2021 гг. Использована линейная регрессия для выявления ключевых факторов, влияющих на региональную патентную активность. Метод иерархической кластеризации позволил выделить группы регионов по их патентной активности.

Результаты исследования. Линейная регрессия показала статистически значимую зависимость региональной патентной активности от уровня И-активности организаций, количества активных абонентов фиксированного широкополосного доступа к сети Интернет на 100 чел. населения и среднего значения внутренних затрат на исследования и разработки на 1 организацию в регионе. Методом иерархической кластеризации выделено 5 кластеров регионов: «Лидер», «Инновационные центры», «Регионы высокой технологичности», «Старые научно-исследовательские регионы» и «Регионы-аутсайдеры». Сформулированы определения региональной патентной политики и национальной патентной политики, представлены типологии государственной патентной политики.

Обсуждение и заключение. На основе эмпирического и теоретического анализа группам регионов были даны рекомендации по дальнейшим направлениям развития активной патентной политики. Результаты исследования могут быть использованы при разработке и реализации стратегий научно-технического развития регионов, а также будут полезны специалистам и государственным служащим, занимающимся регулированием патентной деятельности в регионах.