Факультет социально-экономических и компьютерных наук

Публикации

• Книга

  Миролюбова Т. В., Кощеев Д. А.

  Взаимовлияние промышленного кластера и социально-экономической среды региона: системно-пространственный подход

  Монография посвящена теоретико-методическим аспектам исследования актуальных
  вопросов взаимовлияния промышленного кластера и социально-экономической среды региона. Представлена авторская концепция эволюции теории кластеров и предложен авторский
  системно-пространственный подход к исследованию взаимовлияния региона и промышленного кластера. На основе применения комплекса количественных и качественных методов
  предложена авторская системно-пространственная методика, позволяющая реализовать
  оценку влияния промышленного кластера на социально-экономическое развитие региона с
  учетом ответного воздействия социально-экономической среды региона на функционирование промышленного кластера.
  Для специалистов в области экономики, преподавателей, аспирантов, сотрудников органов государственной власти, местного самоуправления, а также всех интересующихся проблематикой развития регионов.
   

  
  
  
  
  
  
  
  

  Пермь: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2026.

• Статья

  Папушина Ю. О., Шенкман Е. А.

  Рынок труда индустрии моды в условиях внешнего шока: фиктивные ожидания и устойчивость

  Внешние шоки 2022 г. изменили условия работы российских компаний и спрос на специалистов. Статья посвящена анализу реакции спроса на разные группы специалистов в индустрии моды, где уход международных брендов одновременно усилил неопределенность и освободил рыночные ниши для российских производителей. Эмпирическую базу исследования составляют данные российского онлайн-агрегатора вакансий за период с 2021 по 2024 гг., которые содержат свыше 20,9 млн записей. Для выделения вакансий индустрии моды был разработан специализированный алгоритм отбора, основанный на методах лексического анализа и инструментах искусственного интеллекта. Анализ данных вакансий проводился в динамике, что позволило сопоставить ситуацию до и после внешнего шока 2022 г. Рассматривались изменения числа предприятий, публикующих вакансии, динамика объема вакансий по профессиональным группам, а также уровень заработной платы, скорректированной на инфляцию. Дополнительно анализировалась региональная структура спроса с учетом различий в уровне развития креативных индустрий. Интерпретация результатов опирается на понятия устойчивости и фиктивных ожиданий. Полученные результаты позволяют заключить, что рынок труда отражает позитивные ожидания работодателей и демонстрирует высокую устойчивость, но заставляют предположить, что в индустрии моды формируется навес вакансий. Спрос на специалистов индустрии моды варьируется в зависимости от региона. Мегаполисы и регионы – устойчивые лидеры рейтинга креативных индустрий реагируют на открывшиеся возможности быстрее и дольше удерживают высокий темп прироста числа вакансий по сравнению с остальными регионами.

  Социологические исследования. 2026. № 7. С. 31-43.

• Глава в книге

  Кощеев Д. А.

  Системно-агломерационная методика оценки кластерного развития туристского сектора региона (на примере Пермского края)

  В кн.: Регион: теоретические модели и современное развитие. М.: Институт географии РАН, 2026. Гл. 3. С. 59-65.

• Препринт

  Сторчевой М. А., Мыльников Л. А., Чернышев В. В. и др.

  Оценка моделей LLM по степени готовности решать задачи управления в области ESG

  Внимание к охране природы принимает все большую значимость для бизнеса с одной стороны в связи с ужесточением в природоохранном законодательстве, а с другой в связи с использованием ESG рейтингов при принятии решений о коммерческой деятельности компаний. Составление рейтинга LLM систем, способных оказывать консультационные услуги в области природоохраны и ESG, позволяет осуществить выбор такой системы для использова-ния в своей деятельности, что позволит как сократить текущие расходы на обеспечение этой деятельности, так и снизить объем возможных штрафов от принятия неверных решений. Ран-жирование существующих LLM осуществляется на основе эталонных ответов. Для ранжирова-ния выбраны LLM, использующие разные архитектуры нейронных сетей, а также сформулиро-ваны группы вопросов, сгруппированные по тематикам, предполагаемой форме ответа и сложности. Для ранжирования использован подход на основе оценки когерентности ответов LLM с эталонными ответами подготовленными экспертами.

  Working Papers. SSRN, 2025