На фене

Семья, любовь и верность 8 июля отмечается День семьи, любви и верности. К этой дате мы проанализировали данные Обследования репродуктивных планов населения, проведенного Росстатом в 2022 году. Это опросные данные: они фиксируют структуру населения на момент…

Семья, любовь и верность 8 июля отмечается День семьи, любви и верности. К этой дате мы проанализировали данные Обследования репродуктивных планов населения, проведенного Росстатом в 2022 году. Это опросные данные: они фиксируют структуру населения на момент обследования и не позволяют напрямую проследить жизненные траектории одних и тех же людей. Поэтому возрастные различия следует интерпретировать осторожно: они могут отражать не только этапы жизненного цикла, но и поколенческие различия. ▫️Большинство россиян вступило в официальный или неофициальный союз до 25 лет, в возрасте 25-30 лет растет доля зарегистрированных браков. Среди россиян в возрасте 30-50 лет, живущих в первом браке, почти 95% предпочли его зарегистрировать. При этом для большинства первый брак является единственным за всю жизнь. ▫️Как минимум 10% россиян имеют второй (или более) брачный союз. Повторные браки, в отличие от первых, реже регистрируют — треть из них остаются неофициальными. Оценка в 10% является нижней границей, поскольку данные не позволяют учесть все повторные союзы у тех, кто на момент опроса уже не состоял в браке или партнерстве. ▫️К 60 годам опыт зарегистрированного или незарегистрированного брачного союза имеет подавляющее большинство россиян. ⬛️ Подпишитесь на Экономический анализ

82% роста расходов федерального бюджета в 1 квартале пришлись на засекреченные статьи ◽️ Всего в 1 квартале было потрачено 12,9 трлн рублей, что на 1,9 трлн (+17%) больше, чем в прошлом году. Наибольший рост произошел в части государственных закупок — 1,2 трлн руб. (+38%). ◽️ 1,5 трлн рублей (82%) из роста расходов не детализированы — они приходятся на засекреченные статьи бюджета, которые выросли на 45%. Таким образом, исполнение по секретным статьям достигло 42% от годового плана уже по итогам первого квартала. Значительная часть из этих расходов — национальная оборона и национальная безопасность. ◽️ Расходы на открытые статьи при этом выросли всего на 4% или 338 млрд руб. При этом, наибольшую долю прироста по ним (75%) занимает открытая часть расходов на национальную оборону, выросшая на 257 млрд руб. (+33%). ◽️ Большую часть прироста расходов составляют взносы в уставной капитал Банка ПСБ и Объединенной судостроительной компании, которые не были предусмотрены в законе о бюджете, — суммарно более 250 млрд руб. Планы федерального бюджета на год ◽️ План по расходам на год на текущий момент вырос на 1,7% к утвержденным законом значениям и составляет 44,8 трлн руб., из них секретная часть — 11,8 трлн руб. ◽️ Практически по всем расходам, за исключением засекреченных и расходов на оборону, исполнение выросло не больше, чем предусмотрено в законе и бюджетной росписи. Еще одни исключением являются дотации на выравнивание бюджетной обеспеченности, которые, по всей видимости, перечислялись в этом году более быстрыми темпами для поддержки региональных бюджетов. Подробную детализированную информацию о динамике исполнения бюджета по расходам можно изучить в нашем дашборде. ⬛️ Подпишитесь на Экономический анализ

Федеральный бюджет в 1 квартале 2026: аналитический дашборд Мы использовали публичную информацию Минфина России и Федерального казначейства о состоянии федерального бюджета в 1 квартале и на ее основе создали интерактивный инструмент для его анализа. В нем вы найдете в максимально возможной детализации: ▫️кассовое исполнение за 1 квартал ▫️запланированный объем расходов в соответствии с бюджетной росписью ▫️темп роста расходов в законе, росписи и кассовом исполнении по сравнению с прошлым годом Вы можете группировать расходы по разным группам бюджетной классификации (разделы, целевые статьи, виды), а также сортировать по значениям любого столбца. По умолчанию используется классическая группировка по разделам и сортировка по убыванию абсолютного значения кассового исполнения. Если у вас есть вопросы, замечания или предложения, пишите в сообщения канала. ⬛️ Подпишитесь на Экономический анализ

В России есть известная особенность — количество труда в большей степени, чем в среднем для развитых экономик, подстраивается через число часов, а не через найм и увольнение. Это приводит сразу к нескольким эффектам: 1️⃣ при падении спроса меньше неэффективных компаний закрываются/высвобождают трудовые ресурсы, это приводит к меньшему влиянию ДКП на эффективность аллокации ресурсов, а значит к более медленному росту потенциального выпуска на всех горизонтах 🔟 снижение выпуска отражается не на небольшой группе уволенных работников, а на более широком круге занятых, затраты труда которых снижаются. При прочих равных это приводит к более слабому снижению потребления, так как небольшое распределенное воздействие гасится сбережениями, не упирается в ограничения ликвидности и приходится на домохозяйства с в среднем более низкой склонностью к потреблению При реализации положительных шоков спроса эти два эффекта могут рассматриваться как повод придавать больший вес в правиле Тейлора разрыву выпуска. Анализ абстрактной модельной экономики на основе HANK модели показывает, что в такой экономике оптимальный вес отклонения инфляции меньше, чем в обычной экономике, примерно в полтора раза, вес выпуска больше примерно в два раза. Оптимальная реакция центрального банка дает более резкую реакцию на шок внутреннего спроса, а также допускает более высокую траекторию инфляции на среднесрочном горизонте. При реализации денежно-кредитной политики, не учитывающей эти особенности, благосостояние снизится, причем за счет уязвимых домохозяйств с наименьшим количеством активов.

Правильное правило А как вообще правильно выбирать параметры правила Тейлора? В целом, ничего не мешает решить оптимизационную задачу. Вы знаете уравнения, описывающие динамику экономики, вы знаете как выглядит функция общественных потерь, остается просто минимизировать ее по парочке подбираемых параметров. Учитывая, что общество одновременно хочет больше потреблять и плохо относится к инфляции, задача сводится к поиску оптимальной траектории ставки, которая борется с инфляцией, не слишком снижая потребление. Теоретические работы (1, 2, 3) показывают, что оптимальнее очень сильно реагировать на инфляцию (коэффициент от 1,5 и сильно больше) и почти не реагировать на разрыв выпуска (меньше 0,5). Центральные банки, вероятно, осознанно выбирают более сдержанные коэффициенты, учитывая необходимость сглаживания траектории ставки и неуверенность в возможности формировать достаточно точные устойчивые оценки текущей ситуации и прогнозы.

monetary_hard==true или правило Тейлора для России Последняя опубликованная модель Департамента денежно-кредитной политики содержит модифицированную версию правила Тейлора. Основные отличия от описанной Тейлором: ▫️есть лаг ставки прошлого периода, чтобы сглаживать траекторию ▫️отклонение инфляции считается не по прошлым периодам, а по прогнозу на будущее Значения коэффициентов из опубликованного кода модели: ▫️1.9 или 1.5 для отклонения инфляции ▫️0.5 для разрыва выпуска ▫️0.75 для лага ставки Исследования для развитых экономик показывают, что выбранный для России коэффициент при отклонении инфляции (1.5) вполне укладывается в международные интервалы. При этом в другом режиме (1.9) значение ощутимо выше мировых, а коэффициент при разрыве выпуска (0.5) ниже медианного примерно в два раза. Это означает, что используемый Банком России модельный аппарат предполагает большую нетерпимость к инфляции и меньшую озабоченность выпуском, чем у широкого круга развитых стран.

Что хотел сказать Тейлор? Правило Тейлора — формула, которой пользуются центральные банки, чтобы получать ориентир по ставке, которую им надо установить в экономике для достижения цели по инфляции. Обычно в нем номинальная ставка, которую должен установить ЦБ, складывается из: ▫️равновесной реальной ставки ▫️инфляции за прошедшие четыре квартала ▫️отклонения инфляции от цели с каким-то весом ▫️разрыва выпуска (отклонение от равновесия) с каким-то весом В работе Тейлора это выглядело примерно так: r = 2 + p + 0.5(p−2) + 0.5y Что любопытно, сам механизм придумал не Тейлор, он просто формализовал подход, который использовала ФРС США, предложив удобную формулу. В работе он использует вес 0.5 для отклонения инфляции и 0.5 для разрыва выпуска, объясняя это удобными значениями. Расчет по этим значениям для США достаточно точно соответствовал фактическим решениям ФРС. Более поздние исследования показывают, что вес отклонения инфляции от цели поднимался выше единицы только в период Волкера-Гринспена.

Искусственный интеллект для социальной политики: моделирование распределения доходов населения Хотите узнать, как изменится неравенство, если увеличить зарплаты занятым в здравоохранении? Или может как изменится бедность, если отменить все выплаты на детей? Всё это позволяет сделать наш симулятор. Его цель — дать возможность исследователям, экспертам и полисимейкерам оценивать эффекты различных перераспределительных политик на распределение доходов населения. Для этого нужно просто четко описать ваш запрос, используя доступные переменные. Симулятор пока что не учитывает эффекты общего равновесия: если кому-то отменят выплаты или увеличат зарплату, это повлияет на его поведение — такие эффекты не учитываются. Альфа-версия работает на данных 2024 года и может содержать ошибки. Если что-то не получилось с первого раза, попробуйте еще. Нам важна ваша обратная связь — обо всех пожеланиях и замечаниях пишите в сообщения канала. ⬛️ Подпишитесь на Экономический анализ

На 42% за 5 лет выросла занятость в отраслях промышленности, которые связывают с ВПК Росстат не публикует статистику по конкретным оборонным подклассам ОКВЭД, но публикует обобщенную информацию по группам ОКВЭД, «не включенным в другие группировки», большую долю в которых занимает ВПК. В январе 2021 года в этих отраслях работало 613 тысяч человек, за 5 лет численность сотрудников выросла на 256 тысяч человек, из них ⚪️141 тысяч (+53%) — в организациях, относящихся к видам экономической деятельности по производству готовых металлических изделий, не включенных в «открытые» группировки. Сюда включается статистика по предприятиям, производящим оружие и боеприпасы. ⚪️95 тысяч (+46%) — в организациях, относящихся к видам экономической деятельности по производству контрольно-измерительных и навигационных приборов и аппаратов, куда входит производство отдельного оборудования для авиационных и ракетных двигателей. ⚪️19 тысяч (+14%) — в организациях, относящихся к видам экономической деятельности по производству прочих транспортных средств, не включенных в другие группировки. Сюда включена статистика по производству летальных аппаратов и боевых машин. Российский рынок труда испытывает рекордный дефицит кадров. Последние несколько месяцев безработица держится на уровне 2,1-2,2%. ⬛️ Подпишитесь на Экономический анализ

5% работников сообщили о том, что для их работы нужны навыки работы с искусственным интеллектом Росстат впервые опубликовал результаты опроса о навыках занятого населения, проведенного в рамках ежемесячного выборочного обследования рабочей силы. ◽️ Самая большая доля тех, кто указал о необходимости иметь навыки для работы с ИИ, наблюдается среди специалистов высшей квалификации — 10,6%. Туда входят ученые, врачи, айтишники, финансисты, учителя, юристы и некоторые другие профессии. ◽️ Большинство указали, что владеют навыками работы с ИИ на базовом или среднем уровне. Базовый уровень подразумевает способность использовать стандартные модели для генерации картинок и текста. Средний уровень — способность самостоятельно настраивать чат-ботов, профессиональный софт для прогнозирования или компьютерного зрения. Продвинутый уровень означает способность самостоятельно создавать или дообучать модели. ◽️ При этом, 33% занятых сообщили, что хоть они и обладают навыками работы с ИИ, их текущее место работы не требует применения этих навыков. ◽️ Всего, исходя из статистики Росстата, около 28 миллионов занятых россиян имеют навыки работы с ИИ, более 2 миллионов из них — на продвинутом уровне. При этом, лишь половина среди имеющих продвинутые навыки сталкивается с профессиональной необходимостью их применять. ⬛️ Подпишитесь на Экономический анализ

🔵 Исполнение федерального бюджета в 2026 году Основная неопределенность в исполнении бюджета в этом году — нефтегазовые доходы. Базовый прогноз — быстрое восстановлении экспорта нефти через северные порты и завершение конфликта в Иране летом. 🌸 Среднегодовая цена на российскую нефть — 63 долл./барр. 🌸 Среднегодовой курс доллара — 83 руб./долл. 👆 Нефтегазовые доходы = 11 трлн руб. (+2,1 от закона о бюджете) из них: + 0,2 к базовым + 1,9 к дополнительным (в ФНБ 👛) 👇 Ненефтегазовые доходы = 30,5 трлн руб. (-0,9 от закона о бюджете) за счет замедления экономического роста с прогнозных 1,3% до 0,5-0,7% 👇 Расходы = 43,3 трлн руб. (-0,7 от закона о бюджете) сохранение нулевого первичного структурного дефицита 👉 Дефицит = 1,9 трлн руб. (-1,9 от закона о бюджете) Структура источников финансирования дефицита будет отличаться от закона: больше приватизации —> меньше размещений ОФЗ —> мягче денежно-кредитные условия

Минтруд опубликовал национальные рейтинги выпускников Официальные рейтинги это вещь полезная. Как минимум, потому что используются большие объемы административных данных. Для составления этого рейтинга используются два критерия: • доля трудоустроенных выпускников • медианная зарплата По бакалаврам укрупненной группы «экономика и управление» среди больших вузов Вышка идет с большим отрывом. МГУ мог бы быть явно выше, если бы учитывался только экономфак, но там с этой специальностью выпускают и менее селективные подразделения.

Что ж, анонимный автор телеграм канала, как говорится, давай разберем по частям тобою написанное В Москве строительная себестоимость 1 кв. м жилья в 2025 году составляла 162 тыс. руб. ДОМ.РФ, конечно вырыл себе яму, публикуя эти данные. Дело в том, что данные оценки по регионам включают весь портфель, существующий в ЕИСЖС с начала ее запуска, то есть там учитывается стоимость ОЧЕНЬ старых проектов. В 2025 году полная себестоимость строительства в Москве составляла около 200-250 тыс. руб. за кв. м жилой застройки. Давайте теперь разберемся из чего складывается стоимость любого проекта жилой застройки. 1️⃣ Строительно-монтажные работы по возведению жилых зданий Это в общем-то стоимость непосредственного строительства дома и всего, что находится внутри него. Сейчас в Москве для обычного дома комфорт-класса это около 100 тыс. руб. за кв. м., ориентиры можно наблюдать в укрупненных нормативах Минстроя, только стоит учитывать, что они там чаще всего несколько занижены ради экономии бюджетных средств. 🔟 Подведение инженерных сетей и плата за техприсоединение В Москве почти везде коммуникации проведены, в регионах ситуация иная, поэтому иногда придется платить еще и за подведение к участку или строить самому. При этом непонятно, кому повезло больше, потому что стоимость присоединения каждого вида коммуникаций в Москве для жилого комплекса измеряется чаще сотнями миллионов, а иногда и миллиардами рублей. Разделите миллиард на 50 тыс. кв. м и получите, что в среднем это 20 тыс. руб. в структуре стоимости каждого квадратного метра. 3️⃣ Прочие Административные расходы, маркетинг, разработка документации, прочие «накладные» расходы, обслуживание кредитов (описание финансирования не является целью поста). Дальше все зависит от того, как обстоят дела с земельным участком. То, что автор называет «оброком» для застройщиков, — комплексное развитие территорий — занимает небольшую долю в строительном портфеле: Хуснуллин отчитывался о 2,4 млн кв. м жилой застройки такого формата за 5 лет, это 1% от построенных площадей за тот период. как сделать жильё доступным? И главный ответ – перестать брать «оброки» с застройщиков. Вероятно автор предполагает, что в альтернативной реальности, когда регионы и муниципалитеты не требовали бы строительства школ, дорог, детсадов и прочего в этих проектах, были бы меньше издержки строительства жилья и, соответственно, цены. К сожалению, реальность такова, что цены на жилье формируются не по трудовой теории стоимости. Застройщики являются price takers на этом рынке, просто перенимая рыночные цены на жилье в конкретном районе и конкретном формате жилья. А высвобождающаяся экономия на строительстве школ и детсадов просто увеличила бы стоимость земельного участка на аукционе. Деньги, которые бы получил от этого бюджет, пошли бы на строительство тех же школ и детсадов и не факт, что это оказалось бы более эффективным. А доступное жилье это результат стабильно низкой инфляции и здорового и предсказуемого рынка жилья.

В Москве строительная себестоимость 1 кв. м жилья в 2025 году составляла 162 тыс. руб. А средняя цена новостроек в ипотечных сделках (это в основном классы комфорт и бизнес) была в 3 раза выше – 506 тыс. руб. за кв. м. Откуда же такая надбавка за новостройки в 3 раза? Есть прибыль застройщика – она в среднем около 20%, есть банковская маржа за финансовое обслуживание – 10-15%. А всё остальное – 2,5 раза – это т.н. «муниципальный оброк» и стоимость земли. Ну с землёй всё понятно. А оброк – это то, что застройщик возводит за свой счёт и передаёт на баланс городу: школы, детсады, больницы, пожарные депо, опорные пункты полиции, остановки общественного транспорта, инженерные коммуникации и пр. Всё то, что в развитых странах муниципалитеты делают на свои деньги (в т.ч. на налоги от застройщиков). Сегодня много размышляют, как сделать жильё доступным? И главный ответ – перестать брать «оброки» с застройщиков. Но тогда муниципалитеты вынуждены будут всё вышеперечисленное возводить за свои деньги, а в их бюджетах давно мышь поселилась. Дилемма. И она разрешится только при достаточном финансировании бюджетов муниципалитетов, т.е. только по новой налоговой реформе. (данные – «Рынок жилой недвижимости» от Совкомбанка, февраль 2026)

N. Emanuel & E. Harrington "Working Remotely? Selection, Treatment, and the Market for Remote Work" American Economic Journal: Applied Economics, 2024, 16(4): 528–559 Вопрос Статья исследует влияние удаленной работы на производительность сотрудников и то, насколько продуктивны работники, выбирающие удаленные вакансии. Гипотезы заключаются в том, что удаленная работа может понижать как количество, так и качество выполняемых задач, а также благоприятствовать негативному отбору менее продуктивных работников на удаленные должности. Данные Данные включают ежедневные протоколы звонков и расписания работников call-центра крупной компании Fortune 500 в период с января 2019 по октябрь 2021 года. В анализе участвуют 1,965 работников, из которых 344 работали удаленно, а 1,592 - в офисе до пандемии. Методология Для анализа использована методология разницы в разностях (difference-in-differences), позволяющая различить эффект удаленной работы на производительность от эффекта негативного отбора в условиях пандемии. Основные допущения включают предположение о параллельных трендах, что позволяет сравнивать группы работников на основе их начального выбора между офисной и удаленной работой. Результаты Исследование показало, что удаленная работа снижает продуктивность на 3.9% (или на 0.15 звонка в час), а также ухудшает качество обслуживания. Наблюдается, что даже после перехода всех работников на удаленность, сохраняется 8% разница в производительности. Кроме того, замечено, что удаленная работа препятствует карьерному росту, уменьшая шансы на повышение. Рекомендации касаются оптимизации условий труда для минимизации негативного эффекта от удаленной работы и устранения стигматизации в отношении удаленных вакансий.

R.B., S.M., E.N. "How Do High Interest Rates Affect Banks: The Roles of Loan Losses and Macroprudential Policy" IMF Working Paper, 2025, No. 196 Вопрос исследования Статья исследует, как высокие процентные ставки влияют на прибыль банков через потери по займам, чистую процентную маржу и непроцентные доходы. Основной акцент делается на роли макропруденциальной политики в смягчении негативного влияния этих ставок на банки. Данные Используется панель данных по 2,147 банкам из 31 страны (24 развитые и 7 развивающиеся) за период с 1995 по 2023 годы. Методология Для анализа применяются динамические панельные регрессии. Рассматриваются три составные части прибыльности банков: потери по займам (LLP), чистая процентная маржа (NIM) и непроцентные доходы (NII). Входящие переменные включают такие характеристики, как гибкость процентных ставок по займам и положение на рынке банка. Введён индекс ограничений макропруденциальной политики (BBM) для оценки его влияния на прибыль. Результаты • Повышение процентных ставок приводит к значительному увеличению потерь по займам, особенно в банках с высокой долей гибких займов и низкой рыночной долей. Однако это влияние смягчается при наличии жесткой макропруденциальной политики в предыдущие годы. • Чистая процентная маржа увеличивается с ростом процентных ставок, особенно у банков с высоким удельным весом депозитов в финансировании. • Непроцентные доходы уменьшаются с увеличением процентных ставок, особенно у банков, держащих значительную долю ценных бумаг, оценённых по рыночной стоимости. • Прибыльность банков, измеряемая по возврату на активы (ROA), в среднем возрастает при увеличении процентных ставок, но с существенной гетерогенностью. Работа подчеркивает необходимость адаптации макропруденциальных мер для поддержки банковской стабильности в условиях роста процентных ставок.

Прогнозируем оперативный дефицит бюджета У Банка России на странице с денежными агрегатами есть график, на котором показана связь годового прироста чистых требований к органам гос управления (ЧТОГУ) в структуре денежных агрегатов и сальдо федерального бюджета за 12 месяцев. Сальдо фед бюджета следует за приростом ЧТОГУ, который можно использовать в качестве грубого опережающего индикатора. Учитывая при прогнозировании структуру ЧТОГУ, оценку дефицита можно сделать еще точнее. ЧТОГУ банковского сектора = + ЧТОГУ Банка России (- ЕКС - ФНБ - ДНГД - прочее) + ЧТОГУ кредитных организаций (облигации + кредиты и займы - размещенные средства ЕКС - депозиты - прочее) Чтобы вывести из этого тождества удобное прокси для дефицита, делаем несколько допущений: 🔵 объем средств на ЕКС не меняется во времени 🔵 прочие ненаблюдаемые компоненты также принимаются постоянными (или сезонными) На первый взгляд первое допущение может показаться странным, но по факту примерно половину дней в году на ЕКС находится несколько сотен миллионов рублей, в остальные дни несколько десятков (чаще) - сотен (реже) миллиардов, основной объем всегда находится в размещении. В такой постановке очевидно, что прокси объема профицита/дефицита за любой период определяется как изменение средств на счетах ФНБ, ДНГД и ЕКС в размещении с поправкой на чистые размещения облигаций. Все эти компоненты мы наблюдаем помесячно и/или имеем возможность удобно прогнозировать. Прогноз дефицита фед бюджета за янв-окт 2025 года — 4,1-4,4 трлн рублей.

Начиная с середины 90х годов, мы видим перенос рождений на более поздние сроки, это сдвигает кривые рождаемости вправо. На графике можно видеть, что поколения 50-60х рожали рано, поколение 70х рожало тоже рано, но из-за кризиса 90х эта динамика испортилась. Поколения 80-90х рожают позже, но количество детей за жизнь практически не уступает старшим поколениям, негативный вклад внесли пандемия коронавируса и начало СВО, это видно по замедлению темпов роста рождений у поколения 90х. По той части динамики рождений у молодых поколений, которую мы можем наблюдать сейчас, не складывается впечатления, что мы столкнулись с какими-то серьезными проблемами. К 40 годам они почти достигают советских показателей рождаемости в 1,7-1,8 ребенка на женщину. По крайней мере, хуже, чем у поколений, чей репродуктивный пик пришелся на 90е, быть не должно, а у них был показатель в 1,6 ребенка за жизнь. Да, даже 1,8 это все еще не на уровне воспроизводства в 2,1, но такого уровня в современной истории мы не наблюдали практически никогда. Суммарный коэффициент рождаемости, как было указано в заголовке серии постов, при этом опустился до рекордно низких 1,4. Надеюсь, я убедил вас в том, что пока это ни о чем конкретном (кроме переноса сроков рождения) не говорит. Для оценки долгосрочных эффектов я бы призвал вас ориентироваться на показатели желаемого и ожидаемого числа детей. За последнее десятилетие они снизились с 2,2 до 2,0 — во многом это эффект пандемии и СВО, которые в скором времени исчерпают себя. Поэтому глобально и долгосрочно я смотрю на демографический вопрос скорее оптимистично, донастройка демографических мер при этом может дать небольшой дополнительный позитивный эффект. 4/4

А что в России? Динамика рождаемости в стране за последние 80 лет отражает многочисленные шоки. На графике возрастных коэффициентов рождаемости по годам рождения женщин видим: 1. Отложенные рождения после окончания Второй Мировой войны 2. Рост рождаемости после смерти Сталина 3. Эффект от демографических мер начала 80х годов 4. Рост рождаемости в тучные нулевые после ямы 90х 5. Эффект от маткапитала 3/4