DSA Faculty
API
← к списку преподавателей

Сиротин Вячеслав Павлович

Факультет экономических наук

Профиль на hse.ru ↗ тел.: +7 (495) 772-95-90 | 27643
Публикаций
97
Языков
1
Наград
17
Конференций
0
Профиль Публикации (97) Курсы (8)

Профессиональные интересы

Эконометрическое моделирование социально-экономических процессовприкладная статистика83.03.51 Прикладная математическая статистика83.37.16 Статистика республик, регионов, краев, областей и городов в составе Российской Федерации05.21.00 Статистика населения83.29.09 Статистика научно-технического прогресса

Должности

  • Заместитель руководителя департамента — Факультет экономических наук, Департамент статистики и анализа данных
  • Профессор — Факультет экономических наук, Департамент статистики и анализа данных
  • Заведующий лабораторией — Факультет экономических наук, Научно-учебная лаборатория измерения благосостояния
  • Академический руководитель образовательной программы — Экономика и статистика

Био

  • · Начал работать в НИУ ВШЭ в 2008 году.
  • · Научно-педагогический стаж: 36 лет.

Образование

  • 1993 · Ученое звание: Доцент
  • 1990 · Кандидат наук
  • 1990 · Аспирантура: Военная инженерная радиотехническая академия ПВО им. Говорова Л.А.,
  • 1981 · Специалитет: Киевское высшее инженерное радиотехническое училище противовоздушной обороны, специальность «Радиотехнические средства», квалификация «Радиоинженер»

Опыт работы

  • · 1981-2001: Военная служба, преподавание и руководство кафедрой в Военном университете ПВО
  • · 2001-2008: профессор, Московский государственный университет экономики, статистики и информатики (МЭСИ)
  • · профессор, Национальный исследовательский университет экономики, статистики и информатики, 2008-

Награды и поощрения

  • · Благодарность проректора НИУ ВШЭ (октябрь 2024)
  • · Благодарность первого проректора НИУ ВШЭ (декабрь 2023)
  • · Медаль "Признание - 15 лет успешной работы" НИУ ВШЭ (декабрь 2023)
  • · Благодарность первого проректора НИУ ВШЭ (ноябрь 2022)
  • · Благодарность Научно-учебной лаборатории измерения благосостояния НИУ ВШЭ (декабрь 2021)
  • · Благодарственное письмо проректора НИУ ВШЭ (ноябрь 2021)
  • · Благодарственное письмо ректора НИУ ВШЭ (ноябрь 2020)
  • · Благодарность проректора НИУ ВШЭ (июнь 2020)
  • · Медаль "Признание - 10 лет успешной работы" НИУ ВШЭ (январь 2020)
  • · Нагрудный знак "Отличник статистики" (ноябрь 2014)
  • · Благодарность Высшей школы экономики (июль 2014)
  • · Юбилейная медаль "70 лет Вооруженных Сил СССР" (февраль 1988)
  • · Надбавка за академическую работу (2017–2018, 2016–2017, 2015–2016, 2014–2015, 2013–2014, 2012–2013, 2011–2012, 2010–2011, 2009–2010)
  • · Лучший академический руководитель в номинации «Прием иностранных студентов» — 2023–2024
  • · Лучший академический руководитель в номинации «Удовлетворенность студентов качеством образовательной программы» — 2024
  • · Лучший академический руководитель в номинации «Цифровые навыки студентов» — 2023
  • · Лучший академический руководитель в номинации «Межфакультетское взаимодействие» — 2023

Гранты и проекты

  • — · · РНФ № 22-28-20360 «Трансформация образа жизни людей в цифровой среде современного мегаполиса»
  • — · РФФИ №18-010-00564 "Современные тенденции и социально-экономические последствия развития цифровых технологий в России"
  • — · · РФФИ №18-010-00960 "Механизмы развития малого и среднего предпринимательства в обрабатывающих производствах в целях ускорения процессов импортозамещения и перехода к инновационной экономике в России"
  • 2017 · · РГНФ №16-02-00561а "Инновационная деятельность в современной России: тенденции развития и влияние на уровень жизни населения" – 2016-2017 гг.
  • 2016 · · РГНФ №16-02-00716а "Активизация участия малых и средних предприятий в инновационном развитии экономики России" – 2016 г.
  • — · Гранты на поддержку участия сотрудников, аспирантов, студентов НИУ ВШЭ в научных мероприятиях
  • — · 10-02-0064 IX Германская Конференция по Вероятности и Статистике (GOCPS 2010)
  • — · 11-02-0762 IAMOT 2012 The 21th International Conference on Management of Technology "Managing Technology-Service Convergences in the Post-Industrialized Society"
  • — · 12-02-2435 23rd International Management of Technology Annual Conference 2014 Science, Technology, and Innovation in the Age of Economic, Political and Security Challenges.

Идентификаторы исследователя

Публикации (97)

Cooperation and Partnership in Science and Technology in Modern Russia

2020 · CHAPTER · en

The paper is about main trends of cooperation activity in research and development in Russia nowadays. It is focused on types of cooperation and types of partners in joint projects. Special attention is paid to cooperation in manufacturing. This makes it possible to diagnose possible points of innovation growth, that is, types of manufacturing activities that are of interest to both Russian and foreign partners. The study of the partnership in the dynamics allowed us to see a reduction in the share of suppliers of equipment, raw and materials in joint projects, as well as the share of consulting firms. To study the factors that have a decisive influence on the cooperation activity of organizations, a logit model is created. It shows that the probability of cooperation increases with the growth of novelty of the created advanced production technologies, innovation and patent activity of enterprises. The proposed aggregate indicator of cooperation activity can provide regular monitoring of cooperation and partnership in R&D.

DOI ↗ PDF ↗

Подходы к изучению качества и уровня жизни населения в России

2020 · ARTICLE · ru

В работе представлены основные подходы к исследованию уровня жизни населения. Рассмотрены современные тенденции основных показателей, характеризующих различные аспекты жизни людей, включая показатели качества населения, благосостояния, социальной сферы, доступности услуг для населения, экологической ситуации. Выявлены благоприятные и негативные тенденции в развитии ряда изучаемых показателей. Предложена авторская методика разработки индикатора уровня жизни населения, который включает 40 частных показателей, отвечающих за различные аспекты уровня жизни людей. Преимуществом предлагаемой методики является возможность учёта широкого спектра показателей официальной статистики, представляющих объективную характеристику уровня жизни людей, а также универсальность предложенного индикатора с точки зрения сопоставимости его значений во времени, что позволяет увидеть происходящие в регионах России изменения и своевременно осуществить корректирующие воздействия.

DOI ↗ PDF ↗

Modern Tendencies and Perspective Directions of Agro-Industrial Complex Development in Russia

2020 · CHAPTER · en

The recent changes in the conditions of Russian agro-industrial complex operation have both positive and negative sides. The positive changes include the creation of more favorable conditions for domestic producers because of the introduced counter-sanctions aimed at restricting the import of agricultural products into Russia. The negative side is the unavailability of the agro-industrial complex and a number of supporting industries to sharply changed operating conditions. Further development of agro-industrial complex and effective overcoming of the problems are possible on the basis of creation and use of innovations and new technologies. In the paper, considerable attention is paid to the identification of innovation activity points of growth that are understood as activities for which either the growth rate or the average level of development exceeds the corresponding average characteristics for Russia as a whole. The level of development of export-oriented production in the domestic agro-industrial complex is considered as one of the indicators of success of innovative development of the industry. The positive effect of reorientation from the sale of raw materials to the sale of deep processing products is shown. Such a replacement is beneficial in terms of increasing the domestic agricultural production of valuable components for domestic consumption, and, accordingly, obtaining higher revenues from the sale of deep processing products. The results of the study can be used to determine the main guidelines for the development of the industry in the near future.

DOI ↗ PDF ↗

Коммуникации в киберпространстве: тенденции цифровой эпохи

2020 · BOOK · ru

Издание представляет организационно-управленческие, политические, экономические, образовательные и дискурсивные формы коммуникаций в киберпространстве, подчеркивая их перспективные преимущества, рассматриваются вопросы информационной безопасности и кибербезопасности. Книга может быть использована в учебном процессе, в рамках дисциплин"Связи с общественностью", "Интернет-маркетинг", "Политическая психология", "Социология сетевого взаимодействия", "Информационно-коммуникационные технологии в образовании" и др., студентами вузов, преподавателями, а также всемиинтересующимися возможностями Интернет-коммуникаций.

PDF ↗

Региональные аспекты развития информационнокоммуникационных и цифровых технологий в России

2019 · ARTICLE · ru

Современная мировая экономика стоит на пороге перехода к новому технологическому укладу, основу которого составят наукоемкие производства, опирающиеся на цифровые технологии. Возможные эффекты такого перехода пока недостаточно изучены и требуют тщательного анализа и использования адекватного инструментария, включая разработку новых индикаторов, позволяющих учитывать специфику цифровизации экономики. В статье развивается методология исследования феномена цифровой экономики и цифрового неравенства в российских регионах. Предлагаемый исследовательский подход включает разработку и использование новых показателей, подходов и методик для изучения происходящих изменений на различных уровнях иерархии, а также эффектов от их воздействия. В первом блоке решается задача разработки композитного индикатора для изучения региональных диспропорций в уровне развития цифровой экономики, который обладает рядом преимуществ перед существующими индексами и позволяет учитывать доступность к базовым информационным и коммуникационным технологиям и доступность услуг проводной сети. Во втором блоке предлагается методика классификации регионов России по уровню развития цифровых технологий. Различия в средних значениях переменных по кластерам позволяют определить величину неравенства проникновения определенных передовых технологий в разные группы регионов. В третьем блоке на основе моделей регрессии по панельным данным определяются ключевые детерминанты цифрового развития и информационного неравенства, изменение которых влияет на значения индекса доступности информационных и коммуникационных технологий и основных параметров цифрового неравенства. Моделирование проведено раздельно для индекса доступности информационных и коммуникационных технологий и двух его субиндексов с предположением возможного разнонаправленного влияния на них некоторых совпадающих при их формировании факторов. Выделение эффективных институциональных механизмов цифрового развития позволит определить направления повышения конкурентоспособности регионов России, задействовать дополнительные источники экономического роста, повысить инновационную активность, снизить цифровое неравенство.

DOI ↗

Estimation of Fuzziness for Respondents’Quantitative Data on Income

2019 · CHAPTER · en

The problem of impreciseness of data from different sources is in the focus of the research. While values of income based on diary notes may be considered as relatively exact measuring results, the values of income in other surveys founded on memory of respondents are rather ambiguous. The ambiguity reveals itself first of all in the tendency of rounding numbers. The usage of rounded values for identification of statistical and econometric models can make the estimates of the parameters biased. To prevent this effect, we propose using survey data in fuzzy format and show the way to estimate the measure of fuzziness. The main idea behind this estimation is in finding such measure of ambiguity (fuzziness) that provides the closest distribution of fuzzy data to the distribution of corresponding exact (crisp) data. As a source of crisp data, we use the household budget survey provided by the Federal State Statistics Service, and the Russian Longitudinal Monitoring Survey RLMS HSE supplies us with fuzzy data for corresponding period of time. It is shown that the algorithm presented in the paper allows us to improve data to a good level of conformity.

DOI ↗ PDF ↗

Статистическая подготовка экономистов в университетах России: опыт реализации образовательных программ

2019 · ARTICLE · ru

Статистика является одной из базовых составляющих в подготовке экономиста. Она выступает как инструмент познания и аккумулирует опыт эмпирических исследований. В учебном процессе компоненты статистики последовательно изучаются и используются на всех этапах образовательного процесса. Объектом рассмотрения в статье является содержание и взаимосвязь статистических дисциплин на различных этапах подготовки экономистов. Особое внимание уделяется взаимосвязи прикладного статистического анализа с эконометрикой. Рассматривается взаимодействие элементов образовательной программы, позволяющее обеспечить гармоничное построение учебного процесса подготовки экономистов, хорошо владеющих статистическим инструментарием, методологией статистического исследования и современными информационными технологиями, необходимыми для будущей аналитической работы.

PDF ↗

Measuring the information development and its differentiation in modern Russia

2019 · CHAPTER · en

The paper is focused on the problem of balanced information and communication technologies development in modern society and its measures. Existing indices allow estimating the progress of this development, but they are mostly constructed for between countries comparison. At the lower level, we face the problem of different data set structure that does not allow us to use same indices immediately. Another problem is a lack of measures that provide both the estimation of the overall progress in ICT and the progress in its particular aspects at the regional level. Additional attention should be paid to the possible increase of regional differentiation in order to prevent its transformation into extreme form of digital divide. We propose the model in the form of hierarchical system of indices that includes the advantages of information development measurement in particular aspects and as a whole. Sub-indices in the system are just orthogonal, and widely used principal component analysis is not functional for their aggregation. That is why a measure of closeness of the aggregate indicator to the best possible value is used to create the main index. The output oriented data envelopment analysis is used along with the aggregate indicator construction technique to compare the positions of the most advanced regions. We also introduce the method of measuring the differentiation in some aspects of information and communication development to assess the dynamics of this differentiation. The results of the study can be used to stimulate progress in information and communication development that prevents an excessive increase in regional differentiation.

PDF ↗

Cooperation in R&D as a Leading Indicator of Innovative Activity Growth

2019 · ARTICLE · en

Purpose: The article is focused on new trends in cooperation activity in research and development in the manufacturing industries of Russia. Various types of cooperation are considered, special attention is paid to research organizations and universities. Design/Methodology/Approach: In the context of this issue, it seems necessary to consider the conceptual framework and information basis for the analysis of scientific activity, to study the problems of scientific and technical cooperation, based on the works of foreign and domestic scientists and to develop indicators of cooperative activities. Finding: Authors proposed to rank the regions of Russia by the level of cooperation activity based on a specially developed hidden indicator. Comparison of the results obtained with regional layers of the costs of R&D suggests that joint research and development activities are typical for those regions that pay considerable attention to development of science. Ranking regions of Russia in terms of cooperative activity allowed identifying the leaders and outsiders of this process. Practical implications: The results of the study can be used in the development of measures of regional development of the country in the implementation of R&D. Originality/Value: To study the impact of the resource base on the cooperative activities of the organization, the authors proposed a composite indicator that includes a wide range of indicators that consider various aspects of cooperative activity.

DOI ↗ PDF ↗

Анализ данных. Учебник для академического бакалавриата, под ред. проф. В.С.Мхитаряна

2019 · BOOK · ru

В учебнике рассмотрены основные методы анализа и обработки статистических данных. Представлены процедуры предварительного анализа данных и описательные статистики, отражены особенности вероятностно-статистического подхода, рассмотрен широкий спектр методов, предназначенных для анализа многомерных и временных данных. Учебник содержит большое число практических примеров, вопросы и задания для самопроверки, задачи для самостоятельного решения. Для бакалавров экономических направлений вузов.

Курсы (8)