Рубрика Цифровая экономика
Мировой опыт регулирования защиты, передачи и хранения данных
Исмагилова Ольга Дмитриевна, Хаджи Каринэ Рафаэлевна
Аннотация

Регулирование трансграничных потоков данных и защиты конфиденциальности информации играет значимую роль в международных переговорах по развитию цифровой экономики в связи с беспрецедентным ростом объемов и темпов сбора, обработки, хранения и передачи данных. Несмотря на высокую актуальность темы и серьезное влияние регулирования этой сферы деятельности на все предприятия, относящиеся к цифровой экономике, в России проведено не так много исследований, в которых систематизируется информация о подходах, применяемых различными странами. В статье приводится обзор существующих подходов к национальному регулированию защиты, передачи (в том числе трансграничной) и хранения данных; проведен анализ влияния выбранных подходов к регулированию на международные торговые потоки; выработаны предложения по возможным мерам, способствующим снижению издержек компаний в цифровую эпоху. Сегодня большинство стран занимается регулированием потоков персональных и других категорий «чувствительных» данных посредством либо принятия отдельного закона, либо внесения соответствующих положений в секторальные законы. Подходы к регулированию трансграничной передачи данных варьируются от полного запрета на передачу всех или определенных типов персональных данных за рубеж до полной либерализации законодательства в этой сфере. Наиболее распространено применение одного или нескольких требований в отношении передачи данных за пределы страны: например, локализация данных, ограничение числа стран, в которые можно свободно передавать «чувствительные» данные без дополнительных условий, получение согласия субъекта персональных данных и/или разрешения ответственных государственных органов. Результаты исследования могут быть использованы ФОИВ для разработки государственной политики в области регулирования трансграничных потоков данных и обеспечения защиты конфиденциальности информации, в том числе с учетом опыта и лучших практик других государств, а также для выработки российской позиции для участия в мероприятиях различных международных площадок.

Ключевые слова
персональные данные, «чувствительные» данные, защита данных, трансграничная передача данных, локализация данных, электронная коммерция

Рубрика: Цифровая экономика

Страницы: 152 - 175

JEL: F02, K24.

Исмагилова Ольга Дмитриевна

Научный сотрудник Института международной экономики и финансов, Всероссийская академия внешней торговли (РФ, 119285, Москва, Воробьевское ш., 6А); Российский центр исследований АТЭС, РАНХиГС (РФ, 119034, Москва, Пречистенская наб., 11).

E-mail: oibrishim@gmail.com


Хаджи Каринэ Рафаэлевна

Научный сотрудник Института международной экономики и финансов, Всероссийская академия внешней торговли (РФ, 119285, Москва, Воробьевское ш., 6А); Российский центр исследований АТЭС, РАНХиГС (РФ, 119034, Москва, Пречистенская наб., 11).

E-mail: k.khadzhi@vavt.ru


Факторные модели доходности криптовалют: подход финансовой теории
Синельникова-Мурылева Елена Владимировна, Кузнецова Мария Николаевна, Шилов Кирилл Дмитриевич
Аннотация

Целью статьи является выявление детерминант доходностей криптовалют, для чего предпринята попытка выделить факторы, определяющие особенности рынка криптовалют, и проанализировать их доходность, применив многофакторные модели по типу Фамы — Френча. Авторы моделируют стандартные факторы на основании показателей капитализации, объемов торгов криптовалютами и третьего моментума. В работе представлена оценка влияния этих факторов на различные группы (портфели) криптовалют в отдельные периоды (становления рынка; зрелости или высокой ценовой волатильности рынка, в том числе с разбиением временного интервала исследований на два подпериода — до пандемии коронавирусной инфекции и в период пандемии). Это позволяет учесть неоднородность данных — как во времени, так и по определенным показателям. В результате построения регрессий на дневных данных были получены эмпирические свидетельства в пользу положительной взаимосвязи между доходностью групп криптовалют с моделируемыми факторами. Кроме того, в работе проверяется связь рынка криптовалют и фондового рынка. До начала периода высокой волатильности криптовалюты можно было рассматривать как актив для диверсификации рыночного риска. Однако впоследствии рынок криптовалют стал двигаться сонаправленно фондовому рынку. Это видно из появления статистической значимости коэффициента при переменной, отражающей премию за рыночный риск. Показано, что частотность данных может влиять на оценки коэффициентов модели, однако не влияет на принципиальные выводы из анализа. Полученные результаты указывают на необходимость дальнейшего анализа факторов доходности криптовалют на более однородных выборках.

Ключевые слова
Криптовалюты, факторы доходности, модели ценообразования, временные ряды

Рубрика: Цифровая экономика

Страницы: 8 - 33

JEL: G11, G12, G17, C01, C32, C51

Синельникова-Мурылева Елена Владимировна

Кандидат экономических наук, старший научный сотрудник Центра изучения проблем центральных банков, РАНХиГС (РФ, 119571, Москва, пр. Вернадского, 84).

E-mail: e.sinelnikova@ranepa.ru


Кузнецова Мария Николаевна

Научный сотрудник Центра изучения проблем центральных банков, РАНХиГС (119571, РФ, Москва, пр. Вернадского, 84). E-mail: kuznetsova-mn@ranepa.ru

Шилов Кирилл Дмитриевич

Научный сотрудник лаборатории математического моделирования экономических процессов, РАНХиГС (119571, РФ, Москва, пр. Вернадского, 84). E-mail: shilov-kd@ranepa.ru

Цифровизация и эффект масштаба в деятельности НКО в России
Филиппова Анна Викторовна
Аннотация

Эффект масштаба — снижение средних издержек по мере роста деятельности — наблюдается не только в коммерческих, но и в некоммерческих организациях. Однако последние имеют специфику, которая может повлиять на принятие решения о расширении масштаба оказываемых услуг. Большинство исследований показывают наличие эффекта масштаба в деятельности НКО. Сейчас он изменяется под влиянием развития цифровых технологий. Тем не менее исследователи в России, рассматривая эффект масштаба, прежде всего анализируют последствия, к которым он приводит в различных сферах экономической деятельности, а также показывают возможности использования получаемой от него экономии. Вопросы наличия эффекта масштаба в деятельности НКО в России и влияния на него цифровизации изучены недостаточно. Статья призвана восполнить эти пробелы. Для анализа используются данные Мониторинга состояния гражданского общества, который проводится Центром исследований гражданского общества и некоммерческого сектора НИУ ВШЭ, за 2017 и 2018 годы. Эти данные свидетельствуют о широком использовании некоммерческими организациями цифровых технологий. Результаты оценки логарифмической модели методами наименьших квадратов и робастной регрессии показывают значимый эффект масштаба в НКО. В одной из спецификаций модели наблюдается положительная связь между использованием организацией цифровых технологий и ее издержками. Связь между эффектом масштаба и цифровизацией НКО не выявлена. Автор не находит подтверждения существованию в России эффекта обучения — сокращения издержек за счет накопления опыта оказания услуг с течением времени. Полученные результаты подчеркивают значимость поддержки небольших некоммерческих организаций, а также помощи НКО в процессе освоения ими цифровых технологий.

Ключевые слова
Издержки, эффект обучения, некоммерческие организации, цифровые технологии, информационные технологии

Рубрика: Цифровая экономика

Страницы: 34 - 63

JEL: L25, L31, O33

Филиппова Анна Викторовна

Младший научный сотрудник Центра исследований гражданского общества и некоммерческого сектора, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (101000, Москва, Мясницкая ул., 20). E-mail: avfilippova@hse.ru

Факторные модели доходности криптовалют: подход финансовой теории
Синельникова-Мурылева Елена Владимировна, Кузнецова Мария Николаевна, Шилов Кирилл Дмитриевич
Аннотация

Целью статьи является выявление детерминант доходностей криптовалют, для чего предпринята попытка выделить факторы, определяющие особенности рынка криптовалют, и проанализировать их доходность, применив многофакторные модели по типу Фамы — Френча. Авторы моделируют стандартные факторы на основании показателей капитализации, объемов торгов криптовалютами и третьего моментума. В работе представлена оценка влияния этих факторов на различные группы (портфели) криптовалют в отдельные периоды (становления рынка; зрелости или высокой ценовой волатильности рынка, в том числе с разбиением временного интервала исследований на два подпериода — до пандемии коронавирусной инфекции и в период пандемии). Это позволяет учесть неоднородность данных — как во времени, так и по определенным показателям. В результате построения регрессий на дневных данных были получены эмпирические свидетельства в пользу положительной взаимосвязи между доходностью групп криптовалют с моделируемыми факторами. Кроме того, в работе проверяется связь рынка криптовалют и фондового рынка. До начала периода высокой волатильности криптовалюты можно было рассматривать как актив для диверсификации рыночного риска. Однако впоследствии рынок криптовалют стал двигаться сонаправленно фондовому рынку. Это видно из появления статистической значимости коэффициента при переменной, отражающей премию за рыночный риск. Показано, что частотность данных может влиять на оценки коэффициентов модели, однако не влияет на принципиальные выводы из анализа. Полученные результаты указывают на необходимость дальнейшего анализа факторов доходности криптовалют на более однородных выборках.

Ключевые слова
Криптовалюты, факторы доходности, модели ценообразования, временные ряды

Рубрика: Цифровая экономика

Страницы: 8 - 33

JEL: G11, G12, G17, C01, C32, C51

Синельникова-Мурылева Елена Владимировна

Кандидат экономических наук, старший научный сотрудник Центра изучения проблем центральных банков, РАНХиГС (РФ, 119571, Москва, пр. Вернадского, 84).

E-mail: e.sinelnikova@ranepa.ru


Кузнецова Мария Николаевна

Научный сотрудник Центра изучения проблем центральных банков, РАНХиГС (119571, РФ, Москва, пр. Вернадского, 84). E-mail: kuznetsova-mn@ranepa.ru

Шилов Кирилл Дмитриевич

Научный сотрудник лаборатории математического моделирования экономических процессов, РАНХиГС (119571, РФ, Москва, пр. Вернадского, 84). E-mail: shilov-kd@ranepa.ru