DSA Faculty
API
← к списку преподавателей

Демидова Ольга Анатольевна

Факультет экономических наук

Профиль на hse.ru ↗ тел.: +7 (495) 772-95-90 | 27508
Публикаций
100
Языков
1
Наград
14
Конференций
11
Профиль Публикации (100) Курсы (6)

Профессиональные интересы

байесовский подходМикроэконометрикасравнительные экономические исследованияНепараметрические методы оцениванияпространственная эконометрика

Должности

  • Профессор — Факультет экономических наук, Департамент прикладной экономики
  • Заведующий лабораторией — Факультет экономических наук, Научно-учебная лаборатория пространственно-эконометрического моделирования социально-экономических процессов в России

Био

  • · Начала работать в НИУ ВШЭ в 1998 году.
  • · Научно-педагогический стаж: 36 лет.

Образование

  • 2022 · Доктор экономических наук: Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
  • 2012 · Ученое звание: Доцент
  • 1999 · Магистратура: Государственный университет – Высшая школа экономики, специальность «Экономика», квалификация «Магистр экономики»
  • 1995 · Кандидат физико-математических наук: Вычислительный центр им. А.А. Дородницына РАН, специальность 05.13.18 «Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ»
  • 1989 · Специалитет: Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, факультет: Механико-математический, специальность «Математика», квалификация «Математик»

Опыт работы

  • · 1992: Декабрь Август
  • · 1998: МИРЭА, ассистент кафедры высшей математики
  • · 1998 - н.в.: Сентябрь доцент НИУ ВШЭ

Награды и поощрения

  • · Почетное звание "Почетный работник сферы образования Российской Федерации" (ноябрь 2022)
  • · Медаль "Признание - 20 лет успешной работы" НИУ ВШЭ (март 2018)
  • · Почетная грамота Высшей школы экономики (август 2016)
  • · Благодарность Высшей школы экономики (ноябрь 2013)
  • · Благодарность Высшей школы экономики (декабрь 2012)
  • · Надбавка за академические успехи и вклад в репутацию НИУ ВШЭ (2011–2013)
  • · Надбавка за академическую работу (2010–2011)
  • · Надбавка за защиту докторской диссертации (2022–2025)
  • · Надбавка за публикацию в журнале из Списка B (2025–2026, 2024–2025)
  • · Надбавка за публикацию в журнале из Списка B (2023–2024)
  • · Надбавка за публикацию в международном рецензируемом научном издании (2022–2023, 2021–2022, 2019–2020, 2018–2019, 2017–2018)
  • · Надбавка за статью в зарубежном рецензируемом журнале (2015–2017, 2013–2015)
  • · Надбавка за статью в зарубежном рецензируемом научном издании (2016–2017)
  • · Победитель Конкурса лучших русскоязычных научных и научно-популярных работ работников НИУ ВШЭ – 2022

Гранты и проекты

  • — · на соискание учёной степени кандидата наук

Конференции (11)

Показать все
  • · 2026: XXVI Апрельская международная научная конференция им. Е.Г.Ясина (Москва). Доклад: What is the Optimal Inflation Rate for Russia, Considering Economic Growth and Inclusiveness?
  • · 2026: 8-th Conference "Applied Econometrics" (Москва). Доклад: The Impact of ICT on the Inclusiveness of Russian regions
  • · 2025: The 19 World Conference of the Spatial Econometrics Association (Рабат). Доклад: Spatial econometric analysis of municipal elections in Russia in 2021-2022
  • · 2025: 23rd International Workshop in Spatial Econometrics and Statistics (Saint -Etienne). Доклад: A Geographically Weighted Regression Analysis of Municipal Elections in Russia
  • · 2025: AISRe XLVI Conferenza scientifica annuale (Pescara). Доклад: The Influence of Information and Communications Technologies on the Inclusive Development of Russian Regions
  • · 2025: 64th ERSA Congress (Афины). Доклад: Benefits of Geographically Weighted Regression for Analyzing Municipal Processes in Russia
  • · 2024: 63-й Конгресс ERSA (63rd ERSA Congress) (Ангра-ду-Эроишму). Доклад: Interest channel of monetary transmission to mortgage rates in Russian regions
  • · 2024: 4th International Conference on Econometrics and Business Analytics (iCEBA) (Астана). Доклад: The Effect of Government Expenditures on the Life Satisfaction of Russian Citizens: Regional Aspect
  • · 2023: 62-nd ERSA Congress (2023) (Аликанте). Доклад: Impact of COVID-19 on household consumption in Russia: regional analysis
  • · 2023: 62-nd ERSA Congress (2023) (Аликанте). Доклад: Impact of COVID-19 on household consumption in Russia: regional analysis
  • · 2020: XXI Апрельская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества (Москва). Доклад: Концентрация и диверсификация российской экономики: региональные и отраслевые особенности

Идентификаторы исследователя

Публикации (100)

Impact of COVID-19 on household consumption in Russia

2023 · ARTICLE · en

Текущая работа исследует влияние пандемии COVID-19 на структуру потребления домашних хозяйств в России. Мы используем данные обследования бюджетов домашних хозяйств, моделируя воздействие социально-экономических характеристик домашнего хозяйства на структуру потребления. Кроме того, мы учитываем гетерогенность регионов в контексте жесткости карантинных мер. Результаты отражают количественное изменение структуры потребления домашних хозяйств, однако модели потребительского поведения остались неизменными.

DOI ↗ PDF ↗

Spatial modelling of voting preferences: The “Mystery” of the Republic of Tatarstan

2022 · ARTICLE · en

We argue neighbors play a crucial role in voting behavior for the main candidate in Russia. Moreover, the official status of the region and connectedness with the ruling party matter. The neighborhood effects we explain with the idea that voters base on public choices and illustrate it on the example of Privolzhskiy federal district regions with an emphasis on ­Tatarstan and its effect on voting on the municipal level. The Republic of Tatarstan is an interesting case also because it is the republic in Russia that has reference to sovereignty in its constitution and at the same time is loyal to the Kremlin. This paper presents a detailed spatial analysis of voters’ responses at the municipal level covering Russian presidential elections in 2018 year using the example of the Republic of Tatarstan and its surrounding regions. The preferred 2‑step OLS specification with instruments shows that Tatarstan had a strong positive effect on neighboring regions in terms of voting for the main candidate, while surrounding regions voted differently and negatively affected each other. Municipalities with better economic conditions had a negative impact on the share of votes for the main candidate and positive for the opposite.

DOI ↗ PDF ↗

Влияние отраслевых кластеров на результативность деятельности российских частных компаний: межотраслевой анализ

2022 · ARTICLE · ru

Изучается устойчивость влияния агломерационных экстерналий на результативность деятельности российских частных предприятий реального сектора в 2011—2018 гг. Агломерационные эффекты измеряются посредством оценки степени концентрации отрасли при помощи индекса Эллисона—Глейзера (высокая концентрация означает, что предприятия отрасли сосредоточены в одном или нескольких регионах). Эффект для предприятий измерялся через воздействие на валовую прибыль. Устойчивость эффекта концентрации проверялась при помощи линейных регрессионных моделей с учетом принадлежности предприятия к географическому кластеру для каждой из шести основных укрупненных групп отраслей предприятий: сельскохозяйственные отрасли, добыча полезных ископаемых, обрабатывающие отрасли, транспорт, информационные технологии и телекоммуникации, услуги. Устойчивые положительные агломерационные эффекты были найдены для сельскохозяйственных, добывающих и транспортных отраслей. Стабильно отрицательное воздействие повышенная степень концентрации отрасли оказывала на предприятия сферы услуг и обрабатывающей промышленности. Для предприятий сектора высоких технологий, входящих в отраслевой кластер, выяснилось, что повышение степени концентрации ведет к снижению результативности деятельности, а для компаний, располагающихся вне кластера, эффект концентрации положителен.

DOI ↗ PDF ↗

Асимметричные эффекты денежно-кредитной политики в регионах России

2021 · ARTICLE · ru

В работе проанализировано неоднородное влияние денежно-кредитной политики на темпы роста реальных среднедушевых доходов в 79 регионах России за период со II кв. 2015 г. по IV кв. 2019 г. с учетом действия трансмиссионных механизмов и наличия пространственных эффектов. Анализ проведен с использованием панельных данных и пространственной авторегрессионной модели. Рассчитаны индивидуальные прямые эффекты изменения ключевой ставки для каждого исследуемого региона. Полученные результаты свидетельствуют об отрицательной связи между изменением ключевой ставки и темпами роста реальных доходов. При этом наблюдается асимметричное влияние ключевой ставки на темпы роста в разных регионах. Значимые характеристики, влияющие на неоднородность эффектов, — промышленный состав региона и концентрация малых предприятий. Выявлены значимые пространственные взаимосвязи: эффект влияния российских регионов друг на друга оказался положительным. Результаты данной работы согласуются с выводами, полученными в исследованиях, в которых были проанализированы эффекты монетарной политики в разных странах.

DOI ↗

Пространственно-эконометрическое моделирование экономического роста российских регионов: имеют ли значение институты?

2021 · ARTICLE · ru

Регионы одной и той же страны, как правило, не развиваются независимо, а влияют друг на друга. При моделировании экономической динамики регионов необходимо учитывать это взаимное влияние, поскольку, например, при росте одного из регионов соседние регионы могут также расти (благодаря кооперации) или наоборот, замедляться (из-за конкуренции) или никак не реагировать. Пропуск соответствующих переменных (пространственных факторов) может привести к смещению оценок параметров модели. Как правило, для учета соответствующих пространственных факторов используют пространственно-эконометрические модели, отличающиеся от классических регрессионных моделей наличием пространственных лагов при зависимой и независимых переменных. Коэффициенты при этих пространственных лагах обычно предполагаются постоянными. Отсюда следует, что интенсивность влияния соседних регионов на выбранный не зависит от характеристик этого региона. Это представляется авторам излишне сильным предположением в моделях для неоднородных стран, таких как Россия. Авторы ослабили это предположение, заменив постоянные коэффициенты при пространственных лагах линейными функциями, характеризующими качество институтов и степени деловой активности в рассматриваемом регионе: уровень предпринимательской активности в регионе, индекс обеспеченности региона банковскими услугами, инвестиционный потенциал региона. Количество оцениваемых параметров увеличилось незначительно, но с помощью модифицированной модели авторы смогли проверить и эмпирически подтвердить гипотезу о том, что чем выше качество институциональной среды и степени деловой активности региона, тем более он чувствителен к воздействиям со стороны соседних регионов.

DOI ↗ PDF ↗

Государственные расходы на здравоохранение и экономический рост в России: региональный аспект

2021 · ARTICLE · ru

В работе оценивается влияние увеличения доли расходов на здравоохранение и спорт на темпы экономического роста регионов России. Согласно проведенным исследованиям, увеличение расходов на здравоохранение может стимулировать рост ВВП через несколько каналов. Во-первых, это улучшает качество рабочей силы, что ведет к увеличению производительности труда. Во-вторых, увеличение в производительности и размере рабочей силы приводит к расширению потребления и последующему росту доходов фирм, таким образом, возникает мультипликативный эффект. Добавляя к этому предположение о том, что связь между расходами на здравоохранение и экономическим ростом может быть нелинейной, авторы сформулировали следующую гипотезу: существует средняя оптимальная доля расходов ВРП на здравоохранение, при которой средний темп роста ВРП является максимальным. Кроме прямых эффектов, которые оказывают расходы на здравоохранение на темпы экономического роста конкретного региона, в работе учтено возможное влияние на темпы экономического роста регионов-соседей, что может быть объяснено, например, положительными эффектами от получения населением услуг в медицинских учреждениях соседних регионов, совместной реализацией национальных проектов в сфере здравоохранения и распространения научных знаний. С помощью пространственно-эконометрической модели Дарбина, оцененной по данным для российских регионов за 2000–2017 гг., было показано, что средняя оптимальная доля расходов на здравоохранение и спорт в ВРП с учетом пространственных эффектов должна составлять 5,9%, а без их учета 7,6%, что обосновывает необходимость включения в модель переменных, отражающих взаимное влияние соседних регионов. Анализ региональных данных показал, что большинство субъектов РФ в рассмотренный период инвестировали в развитие здравоохранения в среднем меньше рассчитанной оптимальной доли, что обосновывает возможный путь ускорения темпов экономического роста регионов при ее увеличении

DOI ↗ PDF ↗

Пространственные аспекты оценки кривой заработной платы в России

2021 · ARTICLE · ru

Кривая заработной платы традиционно определяется как отрицательная зависимость между заработной платой и уровнем безработицы (с учетом различных контрольных переменных). В эмпирических исследованиях было показано, что кривая заработной платы существует в ряде стран, в том числе и в России. Однако обычно в таких исследованиях с использованием данных по российским регионам не учитывалось взаимное влияние российских регионов друг на друга, а это могло породить проблему смещения оценок коэффициентов в результате пропуска существенной переменной. В данной работе мы учли влияние этой переменной с помощью пространственно-эконометрических моделей и дали детальную интерпретацию полученным результатам. Оценка параметра, отражающего влияние безработицы на заработную плату в модели без пространственных эффектов, почти в два раза превышает соответствующую оценку в моделях, где эти эффекты учтены. По панельным данным за 2005–2018 гг. для 81 регионов были оценены частные предельные эффекты влияния изменения безработицы в одном регионе на заработную плату в остальных регионах. Аналогичные вычисления были сделаны и для остальных переменных. С помощью частных предельных эффектов мы нашли регионы, на которые больше всего влияет рассматриваемый регион, и регионы, изменения в которых больше всего повлияют на выбранный регион. Это важно, например, для оценки последствий государственных программ и т.д.

DOI ↗ PDF ↗

Отношение к иммигрантам в России: региональный аспект

2021 · ARTICLE · ru

В работе изучаются вопросы, связанные с выявлением факторов, влияющих на отношение россиян к иммигрантам. В качестве таких факторов были выбраны индивидуальные характеристики респондентов (пол, возраст, уровень образования, семейный статус, уровень дохода и т.д.), а также показатели, характеризующие место проживания респондента (регион, тип населенного пункта) и экономическую ситуацию в соответствующем регионе (валовой региональный продукт на душу населения, уровень безработицы, долю отраслей, в которых больше всего заняты мигранты и т.д.). Для анализа были использованы данные 7-ой волны Всемирного исследования ценностей в России за 2017 г. , содержащие информацию о 1810 респондентах из 61 российского региона. С помощью линейных регрессионных моделей и географически взвешенной регрессии было показано, что в среднем лучше всего к иммигрантам относится молодежь и представители старшего поколения, респонденты с высшим образованием и имеющие средний или высокий уровень дохода. Однако отношение к иммигрантам и влияние выбранных факторов очень сильно варьируется в зависимости от места проживания респондентов. Лучше всего относятся к иммигрантам жители небольших, не столичных городов, а также жители Самарской и Свердловской областей, а хуже всего - жители самых бедных и самых богатых регионов. Отношение к иммигрантам также улучшается с увеличением доли строительства и торговли в экономике региона (это отрасли, где работает очень много иммигрантов). Местные жители постепенно привыкают к иммигрантам, чем выше доля мигрантов, приехавших из-за границы, тем лучше жители соответствующего региона относятся к иммигрантам.

DOI ↗ PDF ↗

Convergence of Russian Regions: Different Patterns for Poor, Middle and Rich

2021 · ARTICLE · en

The Strategy of Spatial Development of the Russian Federation until 2025 aims at the economic growth acceleration and reduction of the intra-regional socio-economic differences. Therefore, the factors affecting the economic growth of regions, convergence of regions, spillover effects from the neighbouring regions are of importance. Russian regions are very different and do not converge to a unique equilibrium path. 80 Russian regions were divided into the groups of poor, middle and rich regions. Three main hypotheses were considered, based on the differences in the 1) convergence speed, 2) influence of the same factors, 3) different mutual influence of regions. They were tested using a modified spatially autoregressive model for the three groups using the Russian regional data for 2000–2017. Beta-convergence was found only for the middle and rich regions, the rate of convergence was higher in the rich regions. The poor regions did not grow faster than the other regions, confirming the relevance of the Strategy of Spatial Development. The similarities and differences were identified in the factors ensuring the economic growth of regions belonging to the three groups. The growth in all regions is stimulated by the regional economy openness. The growth of rich regions can be achieved by increasing the investment and reducing the investment risk. However, the investments in the poor and middle regions are not effective. The poor and middle regions receive positive spillovers from the growth of the neighbouring regions. It is possible to expect reduced differences in the living standards between the poor and rich regions.

DOI ↗ PDF ↗

Методы пространственной эконометрики и оценка эффективности государственных программ

2021 · ARTICLE · ru

В статье дан обзор основных пространственно-эконометрических моделей, отмечены недостатки, ограничивающие их использование для описания процессов, происходящих в больших неоднородных странах, таких как Россия. Приведены основные подходы и модификации моделей, позволяющие учесть российские реалии, дано краткое описание основных работ, в которых пространственно-эконометрический инструментарий применяется к российским данным. Весьма перспективным направлением развития пространственно-эконометрических методов является совершенствование методов оценки государственных программ, в статье описаны основные подходы, позволяющие это сделать.

DOI ↗ PDF ↗

Курсы (6)