Динамика инфляции выступает ключевым фактором макроэкономической и социальной устойчивости, непосредственно влияя на все структурные пропорции в экономике и на благосостояние населения. Это особенно заметно в периоды острых шоков и кризисов. В статье предпринята попытка осмыслить инфляционные последствия кризиса неэкономической природы, связанного с пандемией коронавируса. Глобальный характер этого кризиса, а также его влияние на все секторы экономики и сферы экономических отношений предоставляют богатый материал для анализа. Геополитическое обострение и масштабные санкции против России в 2022 г. стали новым потрясением для всей экономической системы, в том числе создав новые инфляционные эффекты на глобальном уровне и особенно внутри России. Наличие у двух кризисов сходных черт делает актуальным скрупулезный анализ коронакризиса и его уроков, несмотря на кардинальное изменение ситуации в связи с началом санкционного кризиса.

Современная экономическая жизнь характеризуется не только экспоненциальным ростом объемов информации, но и радикальным сокращением времени, отводимого на принятие решений. Объективно потребность в более оперативных, чем традиционные, но при этом достаточно обобщенных макроэкономических индикаторах становится все более насущной (особенно в моменты острого кризиса), однако предложение таких инструментов анализа отстает от спроса. В работе описывается методика построения ежедневного Индекса экономического стресса, среди 17 компонент которого есть показатели не только финансовых и товарных рынков (основанные на них сводные индикаторы раньше уже предлагались в экономической литературе), но и реального, банковского и потребительского секторов. В ретроспективе Индекс экономического стресса показал способность генерировать «сигналы тревоги» в периоды рецессий 1998, 2008—2009 и 2015—2016 гг. Столь же очевидные и своевременные сигналы он подавал в режиме реального времени в ходе коронакризиса 2020 г. Это позволяет думать, что и в дальнейшем он будет полезен для оперативного мониторинга российского делового цикла.

В статье представлены результаты сравнения сделанных автором в начале 1990-х годов прогнозных оценок развития энергетики мира до 2020 г. с фактическими данными. Такое исследование — редкий и поэтому интересный случай. Обычно публикуется прогноз на десятилетия вперед, но потом его никто не сравнивает с фактами. Задача долгосрочных сценарных прогнозов — очертить пространство возможных состояний прогнозируемой системы и на этой основе сформировать предложения по мерам политики. Вопрос о том, насколько можно верить прогнозам, всегда задают себе их «потребители» (лица, принимающие решения, и эксперты), но редко получают на него внятный ответ. В статье показано, что с помощью хорошо структурированных моделей и схем анализа результатов расчетов уроки будущего учить можно.

Компании сектора информационных технологий (ИТ‑компании) являют­ся разработчиками и каналами трансфера новых технологий, источниками цифровых решений для широкого круга экономических агентов. Величина сектора информационных технологий в России и его вклад в экономику пока отстают от уровня стран-лидеров. В последние годы число создавае­мых ИТ‑компаний сокращается, а число ликвидированных компаний растет. Бизнес-демография ИТ‑компаний демонстрирует значительную региональ­ную дифференциацию и более чем двукратный межрегиональный разрыв по показателям создания и ликвидации предприятий. В работе исследуется связь демографии российских ИТ‑компаний с региональными характеристиками в 2010—2020 гг. с использованием регрессионного анализа (метода Ареллано—Бонда). Полученные результаты показали: общее перемещение предпринимательской активности в направлении с востока на запад и рост концентрации ИТ‑компаний в столичных центрах; устойчивые различия между западными и восточными территориями России; значимость регио­нальных характеристик институциональной среды, качества человеческого капитала и среды обитания. Результаты исследования имеют значение для разработки направлений и мер поддержки развития цифровой экономики.

Концепция технологической инновационной системы (ТИС) — это сис­темный подход к анализу развития, распространения и использования новых технологий. Данная концепция широко применяется при изучении технологи­ческих инноваций в развитых странах. В России она пока не получила широко­го распространения. В статье детально описываются основные концептуальные положения ТИС, показаны ее принципиальные особенности. Сделан вывод о том, что, несмотря на недостатки, ТИС позволяет провести всесторонний анализ развития технологий в рамках существующих социально-экономических, политических и организационных факторов и способствует пониманию механизма возникновения и динамики новых технологий и индустрий.

Анализ концепции «власти-собственности» и ее критики показывает, что вопрос состоит не в наличии данного феномена, а в степени его выраженности в тот или иной период истории конкретных стран. Поэтому для положитель­ного накопления знания в исторических исследованиях проблемы laissez-faire и дирижизма при переходе к современному экономическому росту необходимо применять методы теоретической истории. Это позволит преодолеть метафи­зический характер рассуждений, свойственный всем участникам дискуссии, но особенно — марксистам. Используемый ими понятийный аппарат поле­зен, однако должен применяться не автоматически, а как метатеоретическое обоснование исследования, которое еще требуется провести. Определены недостатки и «материалистического» объяснения феномена «власти-собствен­ности», и «институционального», и рекомендовано отделять проблему воз­никновения этого феномена от проблемы его воспроизводства. Аргументация выстроена на материалах отечественной и зарубежной историографии Китая и положениях исторической социологии в области исследования динамики традиционных обществ.

 Обсуждаются методы исследования количественных и качественных характеристик занятых на цифровых трудовых платформах. Федеральная служба государственной статистики не проводит соответствующее исследо­вание в рамках ежегодного обследования рабочей силы. Другие официаль­ные данные также отсутствуют. Выявлено, что платформенная занятость составляет около 6,5 млн человек, среди которых 29,9% женщин и 70,1% мужчин. Больше всего они заняты в сфере подбора персонала, на втором месте — услуги такси, меньше всего платформенных трудящихся занято в сфере репетиторства и обучения. Анкетирование показало небольшой про­цент вовлеченности граждан в платформенную занятость. Однако выборочное обследование населения в виде анкетирования наиболее эффективно для изучения качественных характеристик платформенной занятости.

В НИУ ВШЭ 19 января 2022 г. состоялось обсуждение коллективной монографии «Ответ российского бизнеса на пандемию COVID-19 (на примере шести отраслевых кейсов)», подготовленной по итогам выполнения совместного проекта НИУ ВШЭ и РСПП в 2020—2021 гг. Институтом анализа предприятий и рынков, Центром исследований структурной политики и Институтом «Центр развития» НИУ ВШЭ.