?
Determinants of Job-Related Training in Enterprises: The Russian Case
NRU Higher School of Economics
,
2017.
Purpose The present paper aims to determine the influence of various enterprise characteristics on job-related training. The paper focuses mainly on identifying the influence of a firm’s innovative activity, technological capacity for manufacturing and product market competition on its likelihood of having a training program and on training intensity. Design/methodology/approach The authors administered a firm-level survey to a sample of 2000 Russian enterprises. This survey includes questions about job-related training and key information about the companies’ activities. Probit estimates (including a multiple choice model) are used in the statistical analyses. Findings The results indicate that an enterprise’s provision of training is determined largely by firm-specific factors, such as its innovative activity, technical and technological state of manufacturing and product market competition. The authors adopt two widely used measures of training: incidence and intensity. Innovative activity and the technical and technological state of manufacturing are decisive factors in explaining a firm’s provision of training, as they have a strictly positive effect on both the incidence and the intensity of training. Product market competition has a positive effect on the incidence of training and a negative effect on the intensity of training. Originality/value This paper is original because it assumes that the process of deciding whether to implement a training program at an enterprise and the corresponding proportion of employees involved in training is built on the presupposition that the training intensity decision is made in two stages. This paper is the first to present estimates of job-related training intensity based on data from Russian enterprises.
Research target:
Economics and Management
Language:
English
Publication based on the results of:
Novikova A., Монгуш В. Р., Креативные индустрии. Россия. НИУ ВШЭ 2026 Т. 2 № 1 С. 23–41
This article analyzes the historical and cultural background, as well as the current situation and development prospects of the creative industries ecosystem in the Republic of Tuva. A comparative analysis of this remote, subsidized region and its neighbors, the Sakha Republic (Yakutia) and Krasnoyarsk Krai, revealed its strengths, vulnerabilities, and strategies of young creative professionals ...
Added: May 21, 2026
Zizin A., Plotnikov S., Деева В. В. et al., Инновации и инвестиции 2025 № 6 С. 36–39
The article is devoted to the study of the innovative infrastructure of Russian universities. The importance of developing innovative infrastructure, the practice of their formation (using the example of the country's leading universities) is studied. A classification of infrastructure objects is given and the effectiveness of their use in the practice of Russian universities is ...
Added: May 21, 2026
Plotnikov S., Деева В. В., Тенденции развития науки и образования 2023 № 102-2 С. 113–120
In the scientific article are considered the main technologies of corporate innovative entrepreneurship. Each technology is examined separately, which allows for understanding the purposefulness of using each tool in practice at your company. ...
Added: May 21, 2026
Plotnikov S., Деева В. В., Деева А. В., Тенденции развития науки и образования 2023 № 102-2 С. 64–67
Short-term cyclicity in modern economic systems is caused by a number of factors, including insufficient information. Information about the state of the market, supply and demand is received with a delay due to the processes of its collection, processing and dissemination. The time lag in obtaining information affects the business activity of enterprises, since they ...
Added: May 21, 2026
Abashkin V., Abdrakhmanova G., Bogdanov T. et al., М.: НИУ ВШЭ, 2026.
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ изучает аспекты цифровой трансформации машиностроения, в том числе оценивает необходимый для этого ресурсный, в частности кадровый, потенциал организаций отрасли.
Эмпирической базой для анализа послужили результаты обследования более 1,7 тыс. организаций машиностроения, проведенного в 2025 г. в рамках Мониторинга цифровой трансформации бизнеса. К машиностроению отнесены производители: компьютеров, электронных и оптических изделий (код по ОКВЭД2 — 26); электрооборудования (27); ...
Added: May 21, 2026
Abashkin V., Abdrakhmanova G., Bogdanov T. et al., М.: НИУ ВШЭ, 2026.
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ изучает аспекты цифровой трансформации машиностроения, в том числе оценивает текущий уровень использования цифровых технологий и перспективный спрос на них.
Эмпирической базой для анализа послужили результаты обследования более 1,7 тыс. организаций машиностроения, проведенного в 2025 г. в рамках Мониторинга цифровой трансформации бизнеса. К машиностроению отнесены производители: компьютеров, электронных и оптических изделий (код по ОКВЭД2 — 26); электрооборудования (27); машин и оборудования, не включенных в другие ...
Added: May 21, 2026
Abashkin V., Abdrakhmanova G., Bogdanov T. et al., М.: НИУ ВШЭ, 2026.
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ изучает аспекты цифровой трансформации химической промышленности, в том числе оценивает необходимый для этого ресурсный, в частности кадровый, потенциал организаций отрасли.
Эмпирической базой для анализа послужили результаты обследования более тысячи организаций химической промышленности, проведенного в 2025 г. в рамках Мониторинга цифровой трансформации бизнеса. К химпрому отнесены в соответствии с ОКВЭД2 производители: химических веществ и химических продуктов (код по ОКВЭД2 — 20); лекарственных средств ...
Added: May 21, 2026
Abashkin V., Abdrakhmanova G., Bogdanov T. et al., М.: НИУ ВШЭ, 2026.
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ изучает аспекты цифровой трансформации химической промышленности, в том числе оценивает текущий уровень использования цифровых технологий и перспективный спрос на них.
Эмпирической базой для анализа послужили результаты обследования более тысячи организаций химической промышленности, проведенного в 2025 г. в рамках Мониторинга цифровой трансформации бизнеса. К химпрому отнесены в соответствии с ОКВЭД2 производители: химических веществ и химических продуктов (код по ОКВЭД2 — 20); лекарственных средств и материалов, ...
Added: May 21, 2026
Lola I. S., Asoskov D., [б.и.], 2026.
Центр конъюнктурных исследований Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ представляет информационный обзор, характеризующий деловые тенденции, сложившиеся в отрасли информационных технологий (ИТ-отрасль) в 2025 г.
Работа базируется на результатах ежегодного специализированного конъюнктурного мониторинга деловой и цифровой активности около 700 организаций, оказывающих информационно-технологические услуги (код по ОКВЭД 2 – 62, 63). Мониторинг проводился АНО ИИЦ «Статистика России» по заказу ...
Added: May 20, 2026
Lola I. S., Ostapkovich G. V., Asoskov D. et al., ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, 2026.
Центр конъюнктурных исследований Института статистических исследований и экономики знаний Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» подготовил информационно-аналитический материал, характеризующий экономические настроения российских предпринимателей и потребителей в I кв. 2026 г. - «Индекс экономического настроения (ИЭН ВШЭ)». Информационная база мониторинга содержит накопленную за 1998-2026 гг. категориальную статистику «балансов мнений», базирующуюся на ответах респондентов. Такая «мягкая» качественная статистика ...
Added: May 20, 2026
Кумар В., MSW Management 2026 Vol. 36 No. 1s P. 1746–1753
This study explores how profitability, export efficiency, and cost functionality correlated with the financial sustainability index (FSI) for Indian manufacturing companies and the development of the early warning system. The study was conducted on 50 Indian manufacturing companies those participate in the export business, whose data has been collected for the nine quarters from 2023 ...
Added: May 19, 2026
Tekic A., Nguen C. M., Business Horizons 2026 Article In Press, Journal Pre-proof
Fast-moving consumer goods (FMCG) firms face intense pressure to internationalize, yet the traditional playbook—lengthy R&D cycles, costly market research, and standardized campaigns—often struggles to deliver local relevance at speed. This article argues that crowdsourcing—digitally mediated, large-scale consumer participation—can complement established internationalization tools by mobilizing local knowledge and community endorsement to mitigate key aspects of the ...
Added: May 19, 2026
Ulanov V. L., Springer, 2026.
This work is subject to copyright. All rights are solely and exclusively licensed by the Publisher, whether the whole or part of the material is concerned, specifically the rights of translation, reprinting, reuse of illustrations, recitation, broadcasting, reproduction on microfilms or in any other physical way, and transmission or information storage and retrieval, electronic adaptation, ...
Added: May 19, 2026
Semerikova E. V., Салов А. И., The Journal of the New Economic Association 2026 Vol. 1 No. 70 P. 221–237
In this paper, we assess the extent of agglomeration externalities that
mirror on labour productivity gains while accounting for the direct and indirect effects
of transportation exposure. To this end we combine data on the local average wage and
employment with comprehensive information on the public transportation and road networks
of the Saint Petersburg Metropolitan Area, one of the ...
Added: May 19, 2026
Voytenkov V., Emerging Markets Review 2026 No. 101482 P. 1–37
This paper examines the effects of the 2008, 2014, and 2020 crises on household consumption patterns in Russian regions. The micro-level analysis is conducted using quarterly data from Rosstat's Household Budget Survey. Dependent variables are expenditure on food at home, out-of-home, alcohol, non-food items, services. Explanatory variables are household characteristics and dummy variables that capture ...
Added: May 18, 2026
Lodiagin B., Nazarova V., Rincon C. J., URBAN, PLANNING AND TRANSPORT RESEARCH 2026 Vol. 14 No. 1
This study applies an established social cost–benefit analysis (CBA), combined with sequential shock scenarios (COVID-19 and the post-2022 sanctions) and Monte Carlo sensitivity analysis, to evaluate the welfare robustness and recovery dynamics of the Pulkovo Airport PPP renovation project (St. Petersburg, Russia). Using traffic, operations, and cargo forecasts through 2040, we compare a pre-shock baseline ...
Added: May 17, 2026
Brodetskiy G., Gerami V., Shidlovskii I. et al., Транспорт: наука, техника, управление 2026 № 3 С. 3–8
В статье предложен специальный метод модификации процедур многокритериальной оптимизации. Он позволяет расширить набор критериев выбора, чтобы учитывать предпочтения лица, принимающего решения (ЛПР) как раз в моделях транспортного обеспечения работы цепей поставок. Реализуется изменение наклона направляющей для линий уровня критерия выбора в пространстве значений частных критериев (с нацеливанием выбора на утопическую точку). Разработаны и представлены требуемые ...
Added: May 17, 2026
Федоров Н. С., Финансовый журнал 2025 Т. 17 № 6 С. 99–112
The DCF model is one of the most commonly used models in valuing companies for investment deci sions. Nevertheless, estimating the accuracy of this model remains an important research question. This article presents an assessment of the accuracy of DCF model specifications based on analyzing the variance of fair share prices of companies listed on ...
Added: May 15, 2026
Федоров Н. С., Финансы и бизнес 2025 Т. 21 № 3 С. 34–50
Currently, the role of artificial intelligence is increasingly playing a significant role in various fields, including the increasing role of machine learning in finance. On the other hand, company valuation remains an important part of research due to its difficulty in correctly predicting the accuracy of target stock prices. This study provides an analysis of ...
Added: May 15, 2026
Gokhberg L., Vlasova V., Gracheva G. et al., М.: Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, 2026.
This data book presents the results of statistical surveys of innovation activity in the Russian economy. The methodology for compiling the main indicators is based on international guidelines for measuring innovation (Oslo Manual, 4th edition) and the Community Innovation Survey (CIS) of the European Union.
The main section focuses on large and medium-sized manufacturing organizations. It ...
Added: February 25, 2026
Gokhberg L., Ditkovsky K. A., Kotsemir M. N. et al., ИСИЭЗ ВШЭ, 2025.
The pocket data book contains main indicators characterizing the S&T and innovation potential of the Russian Federation. It provides the information on R&D inputs (personnel and expenditures) and outputs, innovation performance, as well as data on international comparisons. The data book includes information of the Federal State Statistics Service, Ministry of Education and Science of ...
Added: November 19, 2024
Vlasova V., Gokhberg L., Ditkovsky K. A. et al., М.: Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", 2024.
Краткий статистический сборник содержит основные показатели, характеризующие научный и инновационный потенциал Российской Федерации. Приводятся сведения о результативности исследований и разработок, данные международных сопоставлений. В сборнике использованы материалы Росстата, Минобрнауки России, Роспатента, ОЭСР, Евростата, ЮНЕСКО, ВОИС, национальных статистических служб зарубежных стран, а также разработки Института статистических исследований и экономики знаний Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики». ...
Added: November 16, 2023
Potashnik Y., Artemyeva M. V., Kuznetsova S. et al., , in: Growth Poles of the Global Economy: Emergence, Changes and Future PerspectivesVol. 73.: Springer, 2020. P. 525–534.
In this article, the subject of research is the innovative activity of industrial enterprises in the Nizhny Novgorod region. Industry is a key sector of the economy of the Nizhny Novgorod region. The long-term development and competitiveness of industrial enterprises are largely determined by the scale and success of their innovation activities, therefore, the study ...
Added: February 22, 2023
Arkhipova M., Cherviakova A. A., Вопросы статистики 2022 Т. 29 № 3 С. 26–45
The aim of the economic and statistical study presented by the authors is the evaluation of the role of small manufacturing enterprises in innovation development of real sector of Russian economy. Compared to developed countries, relatively low innovative activity of small industrial enterprises is typical for Russia, as well as their smaller contribution to population ...
Added: October 24, 2022