Центр развивает
1. Российский мониторинг экономического положения и здоровья населения НИУ ВШЭ
Лонгитюдное обследование домохозяйств (РМЭЗ-НИУ ВШЭ), реализуемое с 1994 г. в виде серии ежегодных общенациональных репрезентативных опросов на базе вероятностной стратифицированной многоступенчатой территориальной выборки, разработанной при участии ведущих мировых экспертов в этой области. Запущенная практически с самого начала реформ программа обследования домохозяйств дает уникальную возможность получить достоверную картину последствий этих реформ для населения страны. Особенностью мониторинга является широта охвата социально-экономических показателей: в единую базу собрана информация о структуре доходов и расходов, материальном благосостоянии, инвестиционном поведении, структуре занятости, миграционном поведении, состоянии здоровья, планировании семьи и образовательном поведении, системе ценностей россиян, восприятии ими проводимых в стране преобразований и т.д. Содержательная структура вопросников отвечает мировым стандартам и дает возможность расчета общепринятых показателей для проведения межстрановых сравнений. Комплексный характер исследования, проведение наблюдений в режиме панели, сопоставимость данных за весь период наблюдений и современная методология превратили его в незаменимый инструмент проектирования, анализа и оценки как уже реализованных, так и будущих российских реформ.
2. База данных Russia KLEMS НИУ ВШЭ
Система показателей Russia KLEMS представляет собой динамические ряды реальной добавленной стоимости, труда, капитала и производительности за период 1995–2016 гг. для 34 видов деятельности ОКВЭД. База данных Russia KLEMS — единственный источник непрерывных отраслевых динамических рядов для российской экономики в рассматриваемый период. Методология построения показателей обеспечивает гармонизацию с аналогичными показателями для более чем 40 стран — участниц инициативы World KLEMS. База данных позволяет проводить межстрановые сопоставления не только на уровне экономики в целом, но и на уровне отдельных отраслей. Такие исследования могут включать в себя сопоставления уровней производительности отраслей в разных странах, оценку скорости технологической сходимости в отраслях и в экономике в целом, расчёты наиболее существенных источников роста в отдельных экономиках на отдельных периодах, вклад отдельных групп работников и видов капитала в рост, а также оценку вклада межотраслевого перераспределения рабочей силы и капитала на рост производительности. Всё это — важный инструментарий для выявление возможных причин ускорений и замедлений экономического роста.
В основе системы показателей KLEMS — система счетов экономического роста, позволяющая представить темпы прироста реальной добавленной стоимости как сумму вкладов затрат труда, капитала и совокупной производительности, а также отдельно учесть вклад перераспределения затрат труда (отработанных часов или работников) между отраслями с разной производительностью.
Затраты труда измеряются индексом услуг труда, рассчитанном на основе данных о количестве отработанных часов в 18 группах работников, дифференцированных по полу, возрасту (15-29 лет, 30- 49 лет, старше 50 лет) и образованию (неполное среднее, среднее, высшее). Индекс представляет собой средние темпы прироста количества отработанных часов для отдельных групп работников с разной производительностью с весами, рассчитанными на основе относительных заработных плат этих групп. Такой индекс затрат труда растёт, когда перераспределение отработанных часов происходит в пользу более производительных групп работников.
По аналогии с индексом услуг труда построен индекс услуг капитала. Для каждой отрасли рассчитывается показатель запасов восьми видов капитала — производственных зданий и сооружений, машин и оборудования, вычислительной техники, коммуникационного оборудования, транспортного оборудования, программного обеспечения, жилых зданий и прочих видов капитала. Темпы прироста услуг капитала представляют собой средневзвешенные темпы прироста запасов капитала с весами, характеризующими долю затрат капитала данного вида в добавленной стоимости. Перераспределение капитала от менее производительных видов капитала с большими сроками службы (например, железнодорожное полотно как часть сооружений) к более производительным с короткими сроками службы (например, компьютер) приводит к росту услуг капитала.
В системе показателей KLEMS рассчитывается производительность труда. Это может быть и отношение добавленной стоимости к количеству отработанных часов, и к количеству занятых. Такой показатель прост в расчётах, но не до конца характеризует производительность отрасли и эффективность затрат факторов производства. Производительность труда может расти не только вследствие внедрения новых технологий или повышения эффективности производства, но и из-за использования дорогостоящего оборудования. Такое оборудование влечёт за собой дополнительные затраты, которые не всегда обеспечивают минимизацию издержек производства.
Совокупная факторная производительность — более общий и более точный показатель измерения производительности. Такой показатель растёт, когда затраты труда и капитала на единицу выпуска падают. Снижение удельных затрат факторов производства может быть связано с внедрением новых технологий, эффектом от масштаба, с более эффективным использованием факторов производства. В идеальной ситуации наращивание физического или человеческого капитала не обязательно ведёт к росту СФП. Таким образом, СФП является важной характеристикой эффективности производства в отраслях.
База данных Russia KLEMS построена на основе официальных показателей российской системы национальных счетов. Однако значительная часть показателей Russia KLEMS основана на досчётах и предположениях, выходящих за рамки официальной статистики. В этом смысле, эту базу следует рассматривать как прототип возможного расширения официальной статистики. На его смену со временем должны прийти официальные показатели, выполненные лучше и точнее, с использованием более подробных данных, которыми официальная статистика располагает. По этому пути уже идут ведущие статистические службы в США, Канаде, Нидерландах и Австралии.
База данных Russia KLEMS используется в многочисленных академических и прикладных работах, причём значительная часть таких публикаций выполнена авторами, не связанными с разработкой данных.
Проект Russia KLEMS развивается. В настоящее время готовятся два новых релиза. Первый (отраслевая классификация ОКВЭД) обеспечивает продление рядов существующей базы до 2019 года, а также учёт уточнений, которые произошли за прошедшие годы в официальной статистике. Второй (ОКВЭД 2, период 2011-2019 гг.) обеспечивает переход от декомпозиции реальной добавленной стоимости к декомпозиции выпуска, и позволит явным образом оценивать вклад продуктов промежуточного потребления.
РИД
Воскобойников И.Б. База данных «Russia KLEMS (релиз 1 с 1995 по 2009 гг.) Russia KLEMS (релиз 2 с 1995 по 2014 гг.) Russia KLEMS (релиз 2 с 1995 по 2016гг.)» (проект 1.1.3 Экономический рост, человеческий капитал и технологии общего назначения в условиях глобального замедления). Свидетельство о регистрации базы данных 2022623188 от 01.12.2022
Воскобойников И.Б., Ластовецкий Д.А. База данных «Данные обследования основных фондов по форме 11 для топливной промышленности в 1961–2004» (проект 1.1.3 Экономический рост, человеческий капитал и технологии общего назначения в условиях глобального замедления). Свидетельство о государственной регистрации базы данных №2023623026 от 04.09.2023 г.
Воскобойников И.Б., Ластовецкий Д.А. База данных «Данные обследования основных фондов по форме 11 для черной металлургии в 1961–2004» (проект 1.1.3 Экономический рост, человеческий капитал и технологии общего назначения в условиях глобального замедления). Свидетельство о государственной регистрации базы данных №2023623118 от 14.09.2023 г. Свидетельство о государственной регистрации базы данных №2023623154 от 19.09.2023 г.
Воскобойников И.Б., Ластовецкий Д.А. База данных «Данные обследования основных фондов по форме 11 для машиностроения и металлообработки в 1961–2004» (проект 1.1.3 Экономический рост, человеческий капитал и технологии общего назначения в условиях глобального замедления).
3. Система интеллектуального анализа больших данных iFORA НИУ ВШЭ
Созданная на базе мощного суперкомпьютера и дата-кластера, система iFORA не имеет аналогов в России. Она основана на последних достижениях математической статистики, семантического анализа и машинного обучения. Система позволяет выявлять тренды, оценивать рынки, формировать консенсус-прогнозы, проводить анализ закупок сети поставщиков и подрядчиков, выявлять перспективные компетенции и навыки. К её возможностям относятся: извлечение узкоспециализированных сведений из обширных библиотек разнородных документов; быстрая систематизация разрозненных данных в едином удобном представлении; определение трендов, рынков, технологий, событий, организаций, ключевых лиц, неявных связей и закономерностей; информационная поддержка стратегической аналитики и принятия решений с использованием современных инструментов визуализации данных.
РИД
Гохберг Л.М., Кузьмин Г.Н., Кузьминов И.Ф., Соколов А.В., Тимофеев А.А. Программа ЭВМ «Узел сбора статистики распределенной системы выполнения заданий в системе интеллектуального анализа больших данных iFORA». Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ 2022619136 от 19.05.2022
4. Единый архив экономических и социологических данных НИУ ВШЭ
Уникальное архивное собрание, обеспечивающее свободный и открытый доступ к результатам эмпирических исследований в сфере наук об обществе. Архив был основан в 2000 году. К настоящему моменту в коллекциях Архива накоплено порядка 1000 социологических исследований. ЕАЭСД — активный член международного архивного сообщества, участвующий в инновационных проектах по созданию единого информационного пространства. Архив обеспечивает сохранность данных в соответствии с принятыми международными стандартами, позволяет исследователям включить результаты своей работы в сферу внимания международного научного сообщества. Данные для исследовательской и преподавательской работы передаются на безвозмездной основе. Процессы функционирования архива регламентированы соответствующими нормативными документами НИУ ВШЭ.
5. База данных «Moscow Lexical Database» РАНХиГС
MosLex, включающая в себя списки базисной лексики различных языков мира, имеет своей целью собрать как можно больше списков и таким образом покрыть языки мира максимально плотной сеткой. Она создана на программной платформе CLLD (Cross-Linguistic Linked Data), разработанной в Институте Макса Планка (Германия) для лингвистических баз, и находится в открытом доступе. У базы есть несколько содержательных особенностей, выделяющих ее на фоне аналогичных проектов из других стран:
- Лексические списки собраны по строгой авторской методологии (формализованная методология филогенетического анализа языков мира и специальный математический аппарат, реализованный в виде программного обеспечения).
- Все лексические вхождения подробно прокомментированы и сопровождены ссылками на лексикографические источники.
- Большинство списков проэтимологизированы.
Как результат: на сегодняшний день из всех доступных лексических баз данных MosLex предоставляет наиболее качественные и строго отобранные лингвистические данные. База включена в зонтичный проект лингвистических баз данных «Cross-Linguistic Linked Data» немецкого Института Макса Планка Геоантропологии.
6. RECOHDA Project РАНХиГС
Цифровой архив данных по экономической истории России XIX — начала XX вв. Растущий интерес к проблемам экономической истории России способствует введению в научный оборот новых объемов исторических статистических данных. Процессы, связанные с накоплением человеческого капитала, нашли свое отражение в статистике грамотности, образования, здравоохранения, демографических данных, сведениях о развитии социальных институтов и секторов экономики в стране и на уровне отдельных регионов.
Современные исследования человеческого потенциала в исторической перспективе требуют надежных лонгитюдных данных. Ресурсов, предоставляющих доступ к коллекциям датасетов по экономической истории России катастрофически мало, что делает наш архив уникальным. Наш проект направлен не только на обеспечение данными решения нашей исследовательской задачи, но и на создание дополнительных условий к развитию исследований развития человеческого потенциала в России.