Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Народосбережение в регионе диагностика состояния и изменения социально-экономического развития. Монография
.pdf
Продолжение табл 1.2
Год /
Показатель
Количество
населения
Качество
человеческого
потенциала
Качество
жизни
Здоровье
населения
и долголетие
Индекс народосбережения
Количество
населения
Качество
человеческого
потенциала
2007 2008 2009 2014 2015 2016 2017 2019 2020 2021
Челябинская область
–0,10 –0,22 –0,13 –0,68 –0,42 –0,33 0,38 0,02 0,63 0,30
Н Н Н Н Н Н ПК2 ПК1 ПК2 ПК1
0,58 0,63 0,74 0,35 0,56 0,56 0,80 0,81 1,97 0,90
ПК2 ПК2 ПК3 ПК2 ПК2 ПК2 ПК3 ПК3 К2 ПК3
0,25 0,19 0,36 0,59 0,72 1,05 0,93 0,61 0,53 0,50
ПК1 ПК1 ПК2 ПК2 ПК3 К1 ПК3 ПК2 ПК2 ПК2
0,88 0,87 0,71 0,49 0,46 0,37 0,22 0,14 0,41 0,58
ПК3 ПК3 ПК3 ПК2 ПК2 ПК2 ПК1 ПК1 ПК2 ПК2
0,30 0,26 0,33 0,00 0,18 0,25 0,57 0,36 0,98 0,55
ПК1 ПК1 ПК2 ПК1 ПК1 ПК1 ПК2 ПК2 ПК3 ПК2
ХМАО
–1,79 –0,96 –1,65 –0,63 –0,71 –1,78 –0,06 –0,75 –1,56 0,30
Н Н Н Н Н Н Н Н Н ПК1
1,35 1,33 1,30 1,02 1,06 1,03 1,17 1,16 1,74 0,90
К1 К1 К1 К1 К1 К1 К1 К1 К2 ПК3
Качество
жизни
Здоровье
населения
и долголетие
Индекс народосбережения
Количество
населения
Качество
человеческого
потенциала
Качество
жизни
0,01 0,01 0,14 0,27 0,31 0,63 0,66 0,42 –0,23 0,50
ПК1 ПК1 ПК1 ПК1 ПК1 ПК2 ПК3 ПК2 Н ПК2
0,57 0,50 0,42 0,11 0,06 –0,07 –0,13 -0,31 0,02 0,95
ПК2 ПК2 ПК2 ПК1 ПК1 Н Н Н ПК1 ПК3
–0,22 0,09 –0,19 0,11 0,09 –0,32 0,41 0,06 –0,13 0,61
Н ПК1 Н ПК1 ПК1 Н ПК2 ПК1 Н ПК2
ЯНАО
0,48 2,67 1,46 2,38 5,98 1,02 0,47 –0,09 –0,06 0,30
ПК2 К3 К2 К3 К3 К1 ПК2 Н Н ПК1
0,99 1,27 1,13 1,16 1,19 1,19 1,35 1,37 1,70 0,90
ПК3 К1 К1 К1 К1 К1 К1 К1 К2 ПК3
–0,04 –0,06 0,01 0,00 0,03 0,21 0,30 0,18 0,10 0,50
Н Н ПК1 ПК1 ПК1 ПК1 ПК1 ПК1 ПК1 ПК2
21
Окончание табл 1.2
Год /
Показатель
Здоровье
населения
и долголетие
Индекс народосбережения
Количество
населения
Качество
человеческого
потенциала
Качество
жизни
Здоровье
населения
и долголетие
Индекс народосбережения
2007 2008 2009 2014 2015 2016 2017 2019 2020 2021
0,59 0,58 0,48 0,16 0,19 0,13 –0,08 –0,18 0,16 0,95
ПК2 ПК2 ПК2 ПК1 ПК1 ПК1 Н Н ПК1 ПК3
0,54 1,38 0,89 1,33 2,78 0,82 0,63 0,37 0,53 0,61
ПК2 К1 ПК3 К1 К3 ПК3 ПК2 ПК2 ПК2 ПК2
Тюменская область (без автономных округов)
0,90 0,75 1,43 0,64 –0,59 –0,18 0,17 0,41 0,5 1,5
ПК3 ПК3 К2 ПК2 Н Н ПК1 ПК2 ПК2 К2
1,11 1,17 1,18 1,04 1,11 1,09 1,24 1,32 1,34 0,90
К1 К1 К1 К1 К1 К1 К1 К1 К1 ПК3
0,18 0,19 0,24 0,29 0,40 0,71 0,75 0,43 0,38 0,50
ПК1 ПК1 ПК1 ПК1 ПК2 ПК3 ПК3 ПК2 ПК2 ПК2
0,69 0,65 0,56 0,22 0,19 0,10 –0,01 –0,16 0,11 0,26
ПК3 ПК2 ПК2 ПК1 ПК1 ПК1 ПК1 Н ПК1 ПК1
0,77 0,72 0,95 0,55 0,28 0,43 0,54 0,50 1,12 0,71
ПК3 ПК3 ПК3 ПК2 ПК1 ПК2 ПК2 ПК2 К1 ПК3
Курганская область
Количество
населения
Качество
2,83 2,23 1,46 2,05 2,20 2,02 2,20 1,42 1,35 2,41
К3 К3 К2 К3 К3 К3 К3 К2 К1 К3
0,13 0,43 0,52 –0,26 –0,15 –0,17 0,25 0,23 –0,10 0,90
человеческого
потенциала
Качество
жизни
Здоровье
ПК1 ПК2 ПК2 Н Н Н ПК1 ПК1 Н ПК3
0,65 0,57 0,66 0,71 0,84 1,09 1,15 0,95 0,86 0,50
ПК2 ПК2 ПК3 ПК3 ПК3 К1 К1 ПК3 ПК3 ПК2
0,97 0,97 0,87 0,64 0,60 0,54 0,33 0,28 0,46 0,70
населения
и долголетие
Индекс народосбережения
Примечание: Н – относительно нормальная ситуация (от –2 до 0); ПК1 – начальная стадия (от 0,001
до 0,332); ПК2 – развивающая стадия (от 0,333 до 0,665); ПК3 – критическая стадия, грозящая
переходом в кризисную зону (от 0,666 до 0,999); К1 – нестабильная стадия (от 1 до 1,399);
К2 – угрожающая стадия (от 1,4 до 1,799); К3 – чрезвычайная стадия (от 1,8 и более). В таблице
представлены нормализованные оценки. Источник: расчеты авторов.
ПК3 ПК3 ПК3 ПК2 ПК2 ПК2 ПК1 ПК1 ПК2 ПК3
1,41 1,25 0,97 0,94 1,05 1,00 1,18 0,82 0,69 1,42
К2 К1 ПК3 ПК3 К1 К1 К1 ПК3 ПК3 К2
22
3. Качество жизни. По индикатору «Доля населения с доходами ниже
величины прожиточного минимума» в наиболее трудном положении находится Курганская область (длительное время в пределах 17–19 %), Тюменская область
–
11–15 %, Челябинская – 10–12 %.
Индикатор «Индекс потребительских цен» имеет заметные колебания
во всех субъектах УрФО.
4. Здоровье населения и долголетие. По индикатору «Ожидаемая продол-
жительности жизни при рождении» характерно постоянное преимущество
ХМАО, ЯНАО и Тюменской области. Индикатор представляет среднее количество лет жизни, которое осталось прожить новорожденному, если преобладающие структуры смертности во время его рождения оставались бы
такими же на протяжении его жизни.
Можно выделить следующие типы поведения на территориях УрФО ин-
дикатора «Ожидаемая продолжительность жизни при рождении»:
1. В 2008–2010 гг. происходит равномерный рост:
– Свердловская область в среднем на 0,53 лет за 1 год, а для Челябин-
ской – на 0,6;
– ХМАО в среднем на 0,31 лет за 1 год, для ЯНАО – на 0,48 лет за 1 год,
а для Тюменской области – на 0,37;
– Курганская область в среднем на 0,58 лет за 1 год.
2. В 2013–2016 гг. для всех областей, кроме Свердловской, наблюдается
рост индикатора. Для Свердловской области наблюдается выход на плато,
что может быть связано со слабым колебанием уровня общей безработицы
(около значения 6 %).
3. В 2019–2021 гг. для всех областей наблюдается спад значения индикатора. Ожидаемая продолжительность жизни при рождении сократилась
в 2020 г. до 70,8 года по УрФО, однако для ХМАО и ЯНАО наблюдается
выход на плато уже в 2021 г. (соответственно 72,0 и 71,7 года). Самое низкое значение показателя в Курганской области
–
68,8 года.
Заболеваемость в УрФО. Заболеваемость коронавирусной инфекцией COVID-19 в России составила в 2020 г. 22 случая на 1 000 человек.
По состоянию на 1 мая 2021 г. в России зарегистрировано 4,8 млн случаев коронавирусной инфекции, из них 6,3 % в УрФО. Показатель «Распространение среди населения COVID-19» (на 1 000 человек) составил
в 2020 г. в Свердловской области
–
55,4, Курганская область – 39,1, ЯНАО –
112,2, ХМАО – 57,8, Тюменская область – 28,2, Челябинская область – 24,2;
в 2021 г. в Свердловской области
ЯНАО
ласть
–
100,9, ХМАО – 81, Тюменская область – 92,9, Челябинская об-
–
70,1 30.
–
120,1, Курганская область – 127,1,
Индикатор «Распространения среди населения наркомании» (на 1 000
чел.)
не имеет резких скачков среди субъектов УрФО, а имеет тенденцию
30
См.: Куклин А. А., Цветков А. И., Епанешникова Д. С., Коробков И. В. ВИЧ/СПИД как угроза
демографической безопасности региона // Уровень жизни населения регионов России. 2019. Т. 15,
№ 4. С. 112. DOI 10.24411/1999-9836-2019-10086
23
к незначительному снижению. Индикатор «Распространения среди населения онкологии» (на 1 000 чел.) проявляет стационарный характер изменения. Индикатор «Распространения среди населения болезней системы
кровообращения» отмечен высоким уровнем за последние три года только
в Курганской области. Динамику изменения индекса народосбережения
проследим на примере Свердловской области (рис. 1.2). Данный сводный
индекс чувствителен ко всем проявлениям угроз, изменениям социальноэкономического развития и различным эпидемиям, имеющим место
на территории области.
ПК1
ПК2
ПК3
Рис. 1.2. Индекс народосбережения по Свердловской области в период 2000–2021 гг.
Примечание: Н – относительно нормальная ситуация (от –2 до 0); ПК1 – начальная стадия (от 0,001 до 0,332);
ПК2 – развивающая стадия (от 0,333 до 0,665); ПК3 – критическая стадия, грозящая переходом в кризисную
зону (от 0,666 до 0,999); К1 – нестабильная стадия (от 1 до 1,399); К2 – угрожающая стадия (от 1,4 до 1,799);
К3 – чрезвычайная стадия (от 1,8 и более). Источник: расчеты авторов.
Мировой финансово- экономический кризис 2008–2009 гг. привел к сни-
жению общего индекса народосбережения в 2009–2010 гг. (уровень кризисности составил ПК2
–
развивающая стадия). Наибольший вклад в изменение сводного индикатора внес модуль «Качество человеческого потенциала»
за счет снижения уровня общей безработицы. Далее имело место определенное улучшение в 2011–2014 гг. за счет модуля «Количество населения»,
а именно улучшения коэффициента естественного прироста населения. Стабилизация в 2015–2017 гг. произошла за счет модуля «Качества жизни» (поддержание неизменяющегося уровня доли населения с населения с доходами
ниже величины ниже прожиточного минимума). В итоге пандемия COVID-19
привела к снижению индекса народосбережения до границы с ПК2.
Индекс народосбережения состоит из модулей: «Количество населения»,
«Качество населения», «Качество жизни», «Здоровье населения и долголетие». Математическая модель позволяет учесть влияние различных индикаторов и их скоростные изменения на динамику поведения не только отдель-
24
ных модулей, но и в целом общего индекса народосбережения. Скоростные
изменения выявляют переходы индексов в кризисные годы, а также замедление динамики отдельных индикаторов. Данный набор индикаторов адаптирован в период эпидемии COVID-19, то есть учтено в количестве умерших
в коэффициенте естественного прироста в период эпидемии в 2019–2021 гг.
Рассмотренные регионы УрФО можно разделить на три группы:
1. Свердловская и Челябинская области
–
индустриальные территории
с наличием развитых образовательных и научных центров, что позволяет отметить достаточно высокое качество человеческого потенциала, отсутствие
резких и продолжительных всплесков миграционного изменения, планомерное улучшение здоровья населения. Это территории с достаточно устойчивым индексом народосбережения.
2. Ханты- Мансийский и Ямало- Ненецкий автономные округа
–
топливноэнергетические центры, доминирующие в добыче нефти и газа; Тюменская
область (рассматриваем без автономных округов)
–
территория, расположенная рядом и имеющая определенную зависимость от нефтегазовых добывающих территорий, обладающая образовательным и научным потенциалом.
Это группа территорий, зависящая от внешних экономических и финансовых факторов, с высоким уровнем ВРП и ожидаемой продолжительностью
жизни при рождении, низким уровнем безработицы и доли населения с доходами ниже величины прожиточного минимума. Постоянно приходится
ощущать колебания миграционных потоков.
3. Курганская область
–
территория с большим удельным весом агропромышленного комплекса, хронически отстающая по социальноэкономическим показателям от других областей УрФО. Как следствие,
области присуще постоянное уменьшение населения, отрицательный миграционный прирост, высокая доля населения с доходами ниже величины
прожиточного минимума, низкий уровень участия в составе рабочей силы
населения. Это территория с неустойчивым индексом народосбережения.
Подтверждено выдвинутое предположение, что сохранение и наращивание уровня народосбережения успешней осуществляется в регионах, не допускающих провалов по отдельным модулям и индикаторам народосбережения, где сложился исторический симбиоз науки, производства и социального развития. Подтверждается предположение, что наиболее значимый вклад
в формирование индекса народосбережения вносят модули «Качество человеческого потенциала» и «Количество населения». Недопустимо хроническое отставание социально- экономического развития отдельных территорий
и уменьшение количества проживающего населения.
Таким образом, предложенный методический подход может быть использован для комплексной оценки фактического уровня народосбережения
в различных регионах. Это позволит расширить оценку спектра развития
социально- экономического положения регионов, особенно в предкризисные
и кризисные периоды.
25
1.3. Высшее образование в условиях пандемии
Пандемия COVID-19 оказала существенное влияние на экономику
на всех уровнях, от глобальных рынков до микропредприятий. При этом
пандемия и ее последствия оставили широкий цифровой след. Его изучение
представляется чрезвычайно актуальным, так как подходы к анализу цифрового следа пандемии и использование его результатов для управления рисками могут быть успешно применены в случае возникновения аналогичных
угроз. Актуальность проблемы признается и учеными- экономистами, которые отмечают существенное влияние пандемии на экономику и экономическую теорию в целом. Целью исследования является разработка подходов
к оперативной количественной оценке влияния пандемии на университет
на основе данных учетных финансовых систем, их апробация и генерация
предложений по минимизации рисков финансово- хозяйственной деятельности. Научная гипотеза исследования состоит в том, что на основе анализа
данных, передаваемых Фонду социального страхования о нетрудоспособности сотрудников, может быть повышена эффективность управления рисками
финансово- хозяйственной деятельности в условиях пандемии на уровне университета. Рост эффективности обеспечивается коррекцией планов по минимизации рисков с учетом неоднородности влияния пандемии на сотрудников
в зависимости от возраста, гендера, принадлежности к категории персонала.
Для интеграции и анализа данных авторами использовались подходы Data
Science. На примере данных Уральского федерального университета показана информативность анализируемых данных и какие управленческие решения по минимизации рисков могут быть приняты на их основе. Предложен
подход к количественному анализу воздействия пандемии на сотрудников
юридического лица. Продемонстрирована эффективность применения дистанционного обучения для противодействия пандемии, уязвимость для пандемии отдельных категорий сотрудников, гендерная структура нетрудоспособности. Теоретическая значимость работы состоит в разработке подходов
к использованию финансовой информации для совершенствования управления рисками. Полученная информация может быть применена на практике,
в частности для уточнения расчета резервов, совершенствование технических заданий при разработке информационных систем.
Пандемия COVID-19 не только отразилась на здоровье и образе жизни людей во всех странах, но и оказала существенное влияние на социальные и экономические процессы. Многие ученые- экономисты, в частности
Ю. Б. Винслав
номическую теорию в целом. В. Е. Дементьев
31
См.: Винслав Ю. Б. Экономика-2021: сохранение фундаментальных проблем, императивность
и направления трансформации макроуровневых управленческих моделей // Рос. экон. журнал. 2021.
№ 1. С. 16. https://doi.org/10.33983/0130-9757-2021-1-3-31
32
См.: Дементьев В. Е. О перспективах эволюции проблематики экономической теории в пе-
риод после пандемии COVID-19 // Рос. экон. журнал. 2021. № 3. С. 19. https://doi.org/10.33983/01309757-2021-3-03-14
31
, отмечают ее существенное влияние на экономику и эко-
32
показал, что коронакризис
26
продемонстрировал усиливающуюся зависимость общества от все более
сложных технических систем, усложнение социальных связей. Глобализация мировой экономики, которая воспринималась как возможность снизить
издержки за счет многообразия деловых партнеров, может, напротив, стать
источником рисков. То есть глобальные риски накапливаются кумулятивно,
что отмечает McKibbin и Fernando
33
.
Рост рисков требует от экономических субъектов всех уровней повышения уровня управления ими, так как ресурсы для формирования резервов
ограничены. Miles et al.
34
отмечают, что это сопряжено с ростом спроса на интеллектуальные услуги, связанные с управлением рисками и антикризисным
менеджментом. Zemtsov et al.
35
показали, что рост спроса на услуги управле-
ния рисками проявляется и в наукоемкой сфере индустриальных стартапов.
Основой успешного управления риском является возможность его своевременно оценить и спрогнозировать количественные показатели, характеризующие риск. В этой связи представляется актуальной работа по расширению
информационный базы для повышения эффективности управления рисками.
В работе рассмотрены теоретические подходы к исследованию управления рисками на уровне университета в условиях пандемии, изложены авторские подходы к получению дополнительной информации для количественной оценки влияния пандемии на деятельность университета, на примере
Уральского федерального университета проведен анализ данных, передаваемых фонду социального страхования о нетрудоспособности сотрудников,
сделаны выводы о направлениях применения полученной информации для
управления рисками в условиях пандемии на уровне университета.
Большинство ученых отмечают необходимость повышения адаптивности управления компаниями и регулирования в условиях пандемии. Janssen
и Voort
36
при этом отмечают рост государственного влияния на экономику.
В контексте тематики исследования интерес представляет исследование Aristovnik et al.
опрос 30 383 студентов из 62 стран. Один из его выводов
37
Информационной базой этого исследования является
–
университеты
как социально- экономические институты по уровню доверия к их действиям в условиях пандемии практически во всех странах оказались на втором
33
См.: McKibbin W., Fernando R. The global macroeconomic impacts of covid-19: Seven
scenarios // Asian Economic Papers. 2021. № 20(2). P. 23. https://doi.org/10.1162/asep_a_00796
34
См.: Miles I., Belousova V.,Chichkanov N., Krayushkina Zh. The Impact of the Coronacrisis on
KIBS Sector. Foresight and STI Governance // Foresight and STI Governance. 2021. Vol. 15(1). P. 13.
https://doi.org/10.17323/2500-2597.2021.1.6.18
35
См.: Zemtsov S., Chepurenko A., Mikhailov A. Pandemic Challenges for the Technological
Startups in the Russian Regions // Foresight and STI Governance. 2021. Vol. 15(4). P. 10. https://doi.
org/10.17323/2500-2597.2021.4.61.77
36
См.: Janssen M., van der Voort H. Agile and adaptive governance in crisis response: Lessons from
the COVID-19 pandemic // International Journal of Information Management. 2020. Vol. 55. 102180.
Р. 3. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102180
37
См.: Impacts of the COVID-19 pandemic on life of higher education students: A global perspective /
A. Aristovnik, D. Keržič, D. Ravšelj, N. Tomaževič et al. // Sustainability. 2020. Vol. 12(20). 8438. P. 4.
https://doi.org/10.3390/su12208438
27
месте после медицинских учреждений, существенно опередив правительственные учреждения и банки. Этот вывод чрезвычайно важен для нашей
работы. Он показывает, что, анализируя данные по университету в период
пандемии, мы тем самым оперируем успешной практикой.
Важно заметить, что, как показывают исследования, укрупненная ста-
тистика, например по стране или региону, не достаточна для принятия решений по противодействию пандемии с соблюдением баланса «сокращение
заболеваемости
Исследования проводятся на уровне стран, например Китая
Италии
–
Ascani et al.39, Польши – Krzysztok et al.40 Ученые обосновывают, что
–
сохранение экономической активности».
–
Qiu et al.38,
важность накопления и предоставления всесторонней достоверной экономической информации существенно возрастает в условиях коронакризиса. При
этом в исследованиях отмечается, что необходимы данные о влиянии пандемии с учетом отраслевой, территориальной специфики, а также данные, учитывающие другие особенности поведения экономических субъектов. Hassan et
41
al.
также показывают, что минимизация рисков, обусловленных пандемией,
требует учета многих факторов, например религиозных традиций.
Важной составляющей исследований влияния COVID-19 на экономику,
являются вызванные пандемией изменения на рынке труда, что подчеркивает в своей статье Гимпельсон
занятости – Комарова и др.
42
43
, ускоренное формирование новых форм
При этом ряд исследователей существенное внимание уделяет ген-
дерным аспектам экономики труда в условиях пандемии. Например,
Craig и Churchill
44
рассматривают аспекты распределения оплачиваемо-
го и неоплачиваемого труда в условиях пандемии. Yamamura и Tsustsui 45
38
См.: Qiu Y., Chen X., Shi W. Impacts of social and economic factors on the transmission of coro-
navirus disease 2019 (COVID-19) in China // Journal of Population Economics. 2020. Vol. 33(4). P. 1129.
https://doi.org/10.1007/s00148-020-00778-2
39
См.: Ascani A., Faggian A., Montresor S. The geography of COVID-19 and the structure of
local economies: The case of Italy // Journal of Regional Science. 2021. Vol. 61(2). P. 432. https://doi.
org/10.1111/jors.12510
40
См.: Krzysztok R., Kantor- Pietraga I., Spórna T. Spatial and functional dimensions of the
COVID-19 epidemic in Poland // Eurasian Geography and Economics. 2020. № 61(4–5). P. 581. https://doi.
org/10.1080/15387216.2020.1783337
41
См.: Hassan M. K., Rabbani M. R., Mohd. Ali M. A. Challenges for the Islamic Finance and banking
in post COVID era and the role of Fintech // Journal of Economic Cooperation and Development. 2020.
Vol. 41(3). P. 101.
42
См.: Гимпельсон В. Е. Зарплата и потоки на российском рынке труда в условиях корона-
кризиса // Вопр. экономики. 2022. № 2. С. 81. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2022-2-69-94
43
См.: Комарова И. П., Сигарев А. В., Устюжанина Е. В. Дистанционная занятость в формируемой в России цифровой экономике: уроки пандемии // Рос. экон. журнал. 2020. № 4. С. 37.
https://10.33983/0130-9757-2020-4-31-41
44
См.: Craig L., Churchill B. Working and Caring at Home: Gender Dierences in the Eects of
Covid-19 on Paid and Unpaid Labor in Australia // Feminist Economics. 2021. Vol. 27(1–2). P. 318.
https://doi.org/10.1080/13545701.2020.1831039
45
См.: Yamamura E., Tsustsui Y. The impact of closing schools on working from home during the
COVID-19 pandemic: evidence using panel data from Japan // Review of Economics of the Household.
2021. Vol. 19(1). P. 52. https://doi.org/10.1007/s11150-020-09536-5
28
также рассматривают гендерные аспекты влияния пандемии на рынок
труда. По-нашему мнению, это чрезвычайно важный аспект, который
необходимо учитывать, анализируя риски влияния пандемии не только
на уровне домохозяйства или рынка труда, но и на уровне хозяйствую
щего субъекта.
Серьезные вызовы встали перед предприятиями, особенно сектора
b2c Keogh- Brown et al.
46
Их руководителям пришлось принимать решения
в условиях ограниченной информации. В этой связи представляется акту
альным рассмотрение информационной базы поддержки принятия решений. Это может быть полезно как для анализа последствий пандемии, так
и для выработки алгоритмов принятия решений при повторении подоб
ных ситуаций.
Существенное внимание ученых, например Минаева и др.47, Daniel 48,
уделяется деятельности университетов в условиях пандемии. Безусловно,
важнейшей тематикой являются вызванные пандемией проблемы ускоренного внедрения дистанционного обучения, которые показаны в работах Церюльник
49
, Bao 50.
Заметное влияние на обеспечение деятельности университетов в условиях пандемии оказали также риски ускоренной цифровизации образования Watermeyer 51; необходимость изменения управленческих практик
при широком внедрении онлайн- образования Alqahtani и Rajkhan
52
; готов-
ность к изменениям профессорско- преподавательского состава Rapanta
53
et al.
, специфика развития информационных систем Almaiah et al.54,
-
-
-
46
См.: Keogh- Brown M. R., Jensen H. T., Edmunds W. J., Smith R. D. The impact of COVID-19,
associated behaviours and policies on the UK economy: A computable general equilibrium model // SSM –
Population Health. 2020. Vol. 12. 100651. Р. 4. https://doi.org/10.1016/j.ssmph.2020.100651
47
См.: Минаев А. И., Исаева О. Н., Кирьянова Е. А., Горнов В. А. Особенности организации
деятельности вуза в условиях пандемии // Совр. проблемы науки и образования. 2020. № 4. С. 11.
https://doi.org/10.17513/spno.29858
48
См.: Daniel S. J. Education and the COVID-19 pandemic // Prospects. 2020. Vol. 49. P. 94.
https://doi.org/10.1007/s11125-020-09464-3
49
См.: Церюльник А. Ю. Функционирование университета в условиях дистанционного формата
обучения в период пандемии COVID-19 // Гуманитар. науч. вестн. 2020. № 5. С. 142. https://doi.
org/10.5281/zenodo.3893212
50
См.: Bao W. COVID-19 and onlineteaching in higher education: A case study of Peking University // Human
Behavior and Emerging Technologies. 2020. Vol. 2(2). Р. 119. https://doi.org/10.1002/hbe2.191
51
См.: Watermeyer R., Crick T., Knight C., Goodall J. COVID-19 and digital disruption in UK
universities: aictions and aordances of emergency online migration // Higher Education. 2021.
Vol. 81(3). P. 637. https://DOI.org/10.1007/s10734-020-00561-y
52
См.: Alqahtani A. Y., Rajkhan A. A. E-learning critical success factors during the COVID-19
pandemic: A comprehensive analysis of e-learning managerial perspectives // Education Sciences. 2020.
Vol. 10(9). Р. 176. https://doi.org/10.3390/educsci10090216
53
См.: Online University Teaching During and After the Covid-19 Crisis: Refocusing Teacher
Presence and Learning Activity / C. Rapanta, L. Botturi, P. Goodyear, L. Guàrdia et al. // Postdigital
Science and Education. 2020. Vol. 2. P. 929. https://doi.org/10.1007/s42438-020-00155-y
54
См.: Almaiah M. A., Al- Khasawneh A., Althunibat A. Exploring the critical challenges and factors
inuencing the E-learning system usage during COVID-19 pandemic // Education and Information
Technologies. 2020. Vol. 25. P. 5272. https://doi.org/10.1007/s10639-020-10219-y
29
оценка обеспечения качества образовательных услуг Davies и Sharefeen 55,
Агарков 56 и др.
Исследования российских экономистов, например работа З. Д. Темиро-
57
вой
, имеющие отношение к социальному страхованию, прежде всего лежат
в области повышения эффективности социальной защиты населения. При
этом такие исследования не обращают внимание на то, что данные, формируемые при социальном страховании граждан, могут являться информационной
базой для исследования различных социально- экономических явлений.
Подводя итог, можно отметить, что исследования оценки влияния пандемии COVID-19 на социально- экономическую обстановку, базирующиеся
на количественных оценках, прежде всего статистике заболеваемости с учетом характеристик переболевших, сосредоточены в основном на уровне
страны и (или) региона.
Исследования влияния пандемии COVID-19 на деятельность предприятий, в том числе университетов, главным образом носят эмпирический характер или базируются на результатах социологических опросов.
Исследований по анализу влияния пандемии COVID-19 на уровне предприятий, которые бы строились на анализе информации, предоставляемых
фонду социального страхования авторами не найдено, что показывает новизну излагаемого далее подхода к анализу влияния пандемии.
Источником данных для поддержки принятия решений в условиях пандемии, по нашему мнению, могут быть данные бухгалтерского учета, что является широко распространенной практикой Fama
хода
–
не требуются дополнительные затраты для сбора и ввода информации,
58
. Преимущества такого под-
информация оперативная, достоверная, находится в электронной форме.
Многими исследователями в контексте управления университетами подчеркивается, что финансовые информационные системы хранят и предоставляют своевременные, точные и непротиворечивые финансовые данные для
управления и принятия решений. Такого мнения придерживаются, в частности,
Kiwana и Johansson
59
. Информация подвергается многоуровневому контролю
как со стороны финансовых служб, так и многочисленными пользователями
55
См.: Davies A., Sharefeen R. Al. Enhancing academic integrity in a UAE safety, security defence
emergency management academy – the COVID-19 response and beyond // International Journal for
Educational Integrity. 2022. Vol. 18, 17. Р. 20. https://doi.org/10.1007/s40979-022-00110-3
56
См.: Агарков Г. А., Сандлер Д. Г., Сущенко А. Д. Год после вспышки COVID-19: восприятие
потенциальными студентами качества высшего образования в контексте цифровизации и смешанного обучения // Интеграция образования. 2021. Т. 25(4). С. 651. https://doi.org/10.15507/1991-
9468.105.025.202104.646-660
57
См.: Темирова З. Д. Социальное страхование как одна из форм социальной защиты населения // Вестн. Академии знаний. 2016. № 17 (2). С. 34. https://cyberleninka.ru/article/n/sotsialnoestrahovanie-kak-odna-iz-form-sotsialnoy- zaschity-naseleniya
58
См.: Fama E. F. Finance at the University of Chicago // Journal of Political Economy. 2017.
Vol. 125(6). P. 1794. https://doi.org/10.1086/694623
59
См.: Kiwana D., Johansson B. Finance information systems usage in universities in a developing
country: Implementing factors and their inuence on use // Lecture Notes in Business Information
Processing. 2017. Vol. 295. P. 221. https://doi.org/10.1007/978-3-319-64930-6_16
30
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]