• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Найдена 10 371 публикация
Сортировка:
по названию
по году
Статья
Cherkasova Victoria, Rasadi D. Review of Economic Perspectives. 2017. Vol. 17. No.  4. P. 441-468.
Добавлено: 29 декабря 2017
Статья
Khoreva O., Nezhina T. G., Tarasenko E. A. et al. Population and Economics. 2021. Vol. 5. No. 1. P. 40-48.
Добавлено: 6 мая 2021
Статья
Rebiazina V. A., Smirnova M. M., Daviy A. Russian Management Journal. 2020. Vol. 18. No. 1. P. 5-28.

Развитие рынка электронной коммерции зависит от конфигурации факторов, которые либо способствуют его дальнейшему развитию, либо становятся барьерами внедрения электронной коммерции для потребителей. Развивающиеся рынки предоставляют многочисленные возможности для развития электронной коммерции, однако они также ассоциируются со специфическими барьерами, ограничивающими потенциал реализации данных возможностей. Обладая интернет-аудиторией в 93 млн человек, российский развивающийся рынок электронной коммерции представляет самую большую онлайн-аудиторию в Европе, что стимулирует значительный рост электронной коммерции за последнее десятилетие в России. Основная цель данной статьи состоит в изучении восприятия российскими потребителями факторов внедрения электронной коммерции на двух уровнях: первый — это факторы макроуровня, связанные с развитием рынка электронной коммерции в целом, включая институциональные факторы и доверие; второй — факторы на уровне конкретного интернет-магазина, т. е. факторы, связанные с потребительским опытом в момент совершения покупки. Представленный многоуровневый подход отражает сложность восприятия рынка электронной коммерции потребителями как с учетом меняющейся бизнес-среды, так и с учетом принятия потребительских решений на основе реального опыта совершения покупки в интернете, при этом факторы внедрения электронной коммерции влияют на конкретные решения потребителей с учетом как драйверов, так и барьеров совершения интернет-покупок. Данное исследование основано на количественном опросе 3 387 респондентов. Полученные результаты раскрывают структуру движущих (драйверы) и сдерживающих (барьеры) факторов внедрения электронной коммерции, выделяя в качестве ключевых факторов надежность и прозрачность игроков рынка электронной коммерции, условия доставки и связанные с конкретным магазином рисков.

Добавлено: 19 мая 2020
Статья
Vakulenko E. Regional Research of Russia. 2016. Vol. 6. No. 4. P. 344-356.

В данной статье моделируется внутренняя миграция в России и выявляются основ- ные движущие ее факторы. На основании официальных данных Росстата за период с 1999 по 2010 год оценивается модель факторов миграции на панельных данных российских регионов. В качестве факторов миграции рассматриваются демографические факторы, показатели рынка труда, жилья, качества жизни, предоставление общественных благ, инфраструктура, а также расходы консолидированных бюджетов регионов на различные нужды. Получено, что чувствительность миграции выше к демографическим и экономическим факторам (обеспеченность жильем и среднедушевые доходы), нежели различным социальным и иным факторам. Среди расходов региональных бюджетов наибольшее влияние на миграцию оказывают расходы на образование и здравоохранение в регионах.

Добавлено: 20 декабря 2016
Статья
Vakulenko E., Mkrtchyan N. V., Furmanov K. K. Montenegrin Journal of Economics. 2011. Vol. 7. No. 2. P. 21-33.

В статье приводятся результаты оценивания гравитационной модели миграции между российскими регионами по панельным данным Росстата с 2001 по 2008 гг. Показывается, что, несмотря на стабильность миграционных потоков, детерминанты миграции изменились с течением времени. Особое внимание уделяется роли расстояния: социально-экономические индикаторы коррелируют с величиной потоков между близкими регионами, а модели миграции на расстояния более 500 км имеют весьма низкое качество подгонки.

Добавлено: 2 декабря 2012
Статья
Mkhitarian V., Карелина М. Г. Приложение математики в экономических и технических исследованиях. 2019. No. 1 (9). P. 45-48.

В последнее десятилетие роль корпоративной интеграции в системе экономических отношений существенно возросла. Слияния и поглощения в значительной степени являются макроэкономическими индикаторами эффективного функционирования отраслей российской экономики. Предложенный в статье эконометрический подход для классификации отраслей российской экономики по уровню интеграционной активности в 2014 г. и 2016 г. позволил количественно оценить отраслевые различия и выделить класс интеграционно-активных секторов российской экономики.

Добавлено: 14 июня 2019
Статья
Balashova E., Suvorov N. V., Davidkova O. et al. Studies on Russian Economic Development. 2013. Vol. 24. No. 5. P. 409-421.

The present paper is a continuation of theoretical and methodological issues concerning the construction of time series of indicators of the utilization of capital, labor, and material resources (or inverse  indicators of resource intensity). The indicators were differentiated by the so-called “new” and “old” elements of the productive apparatus. The paper presents the approaches to practical implementation of the developed econometric methods and the results of construction of indicators of material resources use in physical terms for the reported balance sheets.

Добавлено: 22 октября 2014
Статья
Rastvortseva S. Economic and Social Changes: Facts, Trends, Forecast. 2018. Vol. 11. No. 1. P. 84-99.
Добавлено: 19 октября 2018
Статья
Бычкова О. В., Gelman V. Y. Russian Politics and Law. 2011. Vol. 49. No. 4. P. 64-75.
Добавлено: 19 декабря 2012
Статья
Ivanova I., Strand Ø., Kushnir D. et al. Technological Forecasting and Social Change. 2017. Vol. 120. P. 77-89.
Добавлено: 28 февраля 2017
Статья
Kashnitsky I. S., de Beer J., van Wissen L. Tijdschrift voor Economische en Sociale Geografie. 2020. Vol. 111. No. 1. P. 28-44.
Добавлено: 19 августа 2019
Статья
Tovar-García E. D., Nugroho I. P. Asia-Pacific Social Science Review. 2015. Vol. 15. No. 2. P. 19-32.

Religion, ethnicity, and politics are typical explanatory variables of violent conflicts. From an economic point of view, economic growth reduces the risk of civil war, yet the economic determinants of conflict have been little studied. In this article, we empirically study the impact of regional macroeconomic conditions on the number of violent conflicts in Indonesia, a country with potential risks of communal conflict because of the plurality of its society. We use panel data consisting of observations on 16 Indonesian regions from 2004 to 2013 to assess the impact of economic factors on conflict, reevaluating the religion effect using dynamic models (SYS GMM estimator). Our findings suggest that only the inflation rate predicts the conflict growth rate. Economic growth, economic development, poverty, and even religion, do not significantly affect the number of regional conflicts.

Добавлено: 27 октября 2015
Статья
Dobrynskaya V. V., Turkisch E. Post-Communist Economies. 2010. Vol. 22. No. 3. P. 283-302.

Despite the impressive economic growth in Russia between 1999 and 2007, there is a fear that Russia may suffer the Dutch disease, which predicts that a country with large natural resource rents may experience a de-industrialisation and a lower long term economic growth. In this paper we study if there are any symptoms of the Dutch disease in Russia. Using a variety of Rosstat publications and the CHELEM database, we analyse the trends in production, wages and employment in the Russian manufacturing industries, and we study the behaviour of Russian imports and exports. We find that, while Russia exhibits some symptoms of the Dutch disease, e.g. the real appreciation of the rouble, the rise in real wages, the decrease in employment in manufacturing industries and the development of the services sector, the manufacturing production nonetheless increased, contradicting the theory of the Dutch disease. These trends can be explained by the gains in productivity and the recovery after the disorganisation in the 1990s, by new market opportunities for Russian products in the European Union and in CIS countries, by a growing Chinese demand for some products and by a booming internal market. Finally, investments in many manufacturing industries were largely encouraged, whereas those in the energy sector were strongly regulated, which contributed to the economic diversification.

Добавлено: 4 октября 2012
Статья
Makarova E. A., Porfiriev B. N. Herald of the Russian Academy of Sciences. 2014. Vol. 84. No. 6. P. 395-406.
Добавлено: 26 марта 2015
Статья
Smirnov S. V. Russian Journal of Economics. 2015. Vol. 1. No. 2. P. 130-153.
Добавлено: 3 ноября 2015
Статья
Coates D. C., Mirkina I., Moorthy V. SSRN Electronic Journal. 2017. P. 1-33.

Indices of economic freedom have been created for over 150 countries and for a variety of sub-national areas. This is the first index measuring economic freedom at the sub-national level within Russia. The index looks at the 82 regions1 of the Russian Federation from the country’s independence in 1991 to its most recent developments in 2015. The index ranks each region on economic freedom at both the regional and the all-government (federal, regional, and municipal) levels. This allows both isolating the impact of government intervention on economic freedom within the country and providing useful comparisons across countries. The regional index evaluates the degree of economic freedom in each region of Russia compared with other Russian regions. The all-government index allows comparing sub-national units in different countries to one another.

Добавлено: 29 января 2018
Статья
Coates D. C., Mirkina I. Journal of Regional Analysis and Policy. 2021. Vol. 51. No. 1. P. 14-28.
Добавлено: 28 октября 2021
Статья
Martemyanov Y., Matveenko V. D. LUT Scientific and Expertise Publications. 2013. No. 13. P. 34-37.

В настоящей работе исследуется зависимость темпа роста от эластичности замещения применительно к модели взаимного влияния n агентов. Эта модель интерпретируется как сетевая структура и может быть использована для анализа агломераций. Развитие моделируется как рост значений агентов в динамической системе с CES-функциями. Мы рассматриваем случаи высокой и низкой дополнительности (комплементарности) видов деятельности. В частности, мы показываем, при каких условиях при высокой дополнительности видов деятельности эластичность замещения факторов положительно влияет на темп роста, а при низкой дополнительности эластичность замещения отрицательно влияет на темп роста.

Добавлено: 11 сентября 2013
Статья
Salgado-Barandela J., Sanchez-Fernandez P., Barajas A. Revista Internacional de Medicina y Ciencias de la Actividad Fisica y del Deporte. 2017. Vol. 17. No. 68. P. 729-755.
Добавлено: 5 сентября 2019
Статья
Naidenova I. N. Journal of Economic Studies. 2021.
Добавлено: 2 июля 2021
Статья
König C. J., Langer M., Fell C. B. et al. Applied Psychology: An International Review. 2021. Vol. 70. No. 3. P. 1360-1379.

Many companies recruit employees from different parts of the globe, and faking behavior by potential employees is a ubiquitous phenomenon. It seems that applicants from some countries are more prone to faking compared to others, but the reasons for these differences are largely unexplored. This study relates country-level economic variables to faking behavior in hiring processes. In a cross-national study across 20 countries, participants (N = 3,839) reported their faking behavior in their last job interview. This study used the random response technique (RRT) to ensure participants’ anonymity and to foster honest answers regarding faking behavior. Results indicate that general economic indicators (gross domestic product per capita [GDP] and unemployment rate) show negligible correlations with faking across the countries, whereas economic inequality is positively related to the extent of applicant faking to a substantial extent. These findings imply that people are sensitive to inequality within countries and that inequality relates to faking, because inequality might actuate other psychological processes (e.g., envy) which in turn increase the probability for unethical behavior in many forms.

Добавлено: 4 октября 2020