Развитие цифровых технологий и их внедрение в практику промышленного производства активно трансформирует не только производительные силы, но и производственные отношения. Это формирует особые, отличные от классических, модели промышленных рынков – платформенные рынки. Статья посвящена формированию концептуальных основ исследовательской парадигмы платформенного рынка. Методологической базой послужили парадигмальный подход, теория отраслевых рынков, новая микроэкономическая теория, неоинституциональная теория, теории экономического развития и концепции управления. Методы включали библиометрический, семантический и теоретико-методологический анализ. Сформированы концептуальные основы методологии исследования развития отраслевых рынков в условиях нового технологического уклада. Выявлены характерные черты платформенного рынка, такие как: ключевая роль технологии, наличие внешнего и внутреннего контуров взаимодействия, которые определяют механизм координации платформенного рынка, стратегического поведения его акторов, а также эффекты его развития на микро- и макроуровне. Разработана исследовательская парадигма, позволяющая по-новому походить к изучению платформенного рынка, которая позиционируется как базис анализа рынков в рамках Индустрии 4.0 и Индустрии 5.0. Полученные результаты углубляют теоретические представления о развитии и структурных особенностях платформенных рынков как новом объекте экономического анализа в условиях цифровизации и индустриализации экономики
Предпросмотр статьи
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
Для национальной экономики актуальным является поиск новых моделей и форм экономического развития промышленности, способных эффективно адаптироваться к быстрым изменениям внешней среды. Одной из таких форм становятся цифровые платформы. На рынках товаров и услуг широкого спроса они активно используются ни один год, образовывая многопродуктовые цифровые экосистемы. В промышленности этот тренд только формируется и имеет свои особенности
Список литературы
1. Андерсон К. (2012). Длинный хвост. Эффективная модель бизнеса в Интернете / пер. с англ. И. Аникеева. Москва: Манн, Иванов и Фербер. 304 с.
2. Глазьев С. Ю. (1990). Экономическая теория технического развития / под ред. Д. С. Львова. Москва: Наука. 230 c.
3. Зараменских Е. П. (2018). Цифровые платформы как средство агрегации, производства и предоставления цифровых товаров и услуг // Вестник Российского нового университета. Серия “Сложные системы: модели, анализ и управление”. № 3. С. 105-112. EDN: YBJHOP
4. Ковалев В. Е., Ярошевич Н. Ю., Комарова О. В. (2025). Цифровое будущее машиностроения: оценка потенциала формирования платформенных рынков // Управленец. Т. 16, № 1. С. 35-47. DOI: 10.29141/2218-5003-2025-16-1-3 EDN: IYNDUH
5. Копырин А. С. (2024). Анализ концепций рынка туристических платформ в контексте развития цифровой экономики // Международный научно-исследовательский журнал. № 11 (149). DOI: 10.60797/IRJ.2024.149.67 EDN: HODBUI
6. Кун Т. (2009). Структура научных революций / пер. с англ. И. З. Налетова. Москва: АСТ Москва. 317 с.
7. Осипов Ю. М., Юдина Т. Н., Гелисханов И. З. (2018). Цифровая платформа как институт эпохи технологического прорыва // Экономические стратегии. Т. 20, № 5 (155). С. 22-29. EDN: VBLABK
8. Рожкова Д. Ю. (2017). Цифровая платформенная экономика: определение и принципы функционирования // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. № 10 (104). item.asp?edn=&ysclid=map7sk3a2v730556708. EDN: ZNLZBJ
9. Степнов И. М., Ковальчук Ю. А. (2018). Платформенный капитализм как источник формирования сверхприбыли цифровыми рантье // Вестник МГИМО-Университета. № 4 (61). С. 107-124. DOI: 10.24833/2071-8160-2018-4-61-107-124 EDN: VLJPCO
10. Сухарев О. С. (2013). Институциональные и технологические изменения: границы анализа эволюционной теории // Журнал институциональных исследований. Т. 5, № 2. С. 88-115. EDN: QLQANX
11. Сухарев О. С. (2018). Структурный анализ технологических изменений и стратегия экономического роста // Известия Уральского государственного экономического университета. Т. 19, № 3. С. 26-41. DOI: 10.29141/2073-1019-2018-19-3-4 EDN: XUEGYX
12. Тамбовцев В. Л. (2019). Взаимодействие “институты-технологии” и экономический рост // Journal of New Economy. Т. 20, № 2. С. 55-70. DOI: 10.29141/2073-1019-2019-20-2-3 EDN: CJHQDU
13. Шаститко А. Е., Маркова О. А. (2019). Эффекты становления и функционирования многосторонних рынков: подходы к исследованию // Общественные науки и современность. № 3. С. 52-65. DOI: 10.31857/S086904990005085-5 EDN: ZKEVUL
14. Шумпетер Й. А. (1982). Теория экономического развития (Исследование предпринимательской прибыли, капитала, кредита, процента и цикла конъюнктуры) / пер. с нем. В. С. Автономовой, М. С. Любского, А. Ю. Чепуренко. Москва: Прогресс. 455 с.
15. Abed Alghani K., Kohtamäki M., Kraus S. (2024). Mapping the landscape: Unveiling the structural dynamics of industry platforms. European Journal of Innovation Management, vol. 27, no. 9, pp. 280-304. DOI: 10.1108/EJIM-09-2023-0748 EDN: KMXPMS
16. Aghion P., Howitt P. (1992). A model of growth through creative destruction. Econometrica, vol. 60, no. 2, рp. 323-351.
17. Altman E. J., Tripsas M. (2014). Product-to-platform transitions: Organizational identity implications (Harvard Business School Research Paper no. 14-045). Boston: Harvard Business School. 41 p. DOI: 10.2139/ssrn.2364523
18. Andergassen R., Nardini F., Ricottilli M. (2017). Innovation diffusion, general purpose technologies and economic growth. Structural Change and Economic Dynamics, vol. 40, pp. 72-80. DOI: 10.1016/j.strueco.2016.12.003
19. Armstrong M. (2006). Competition in two-sided markets. RAND Journal of Economics, vol. 37, no. 3, рр. 668-691.
20. Bain J. S. (1956). Barriers to new competition: Their character and consequences in manufacturing industries. Cambridge: Harvard University Press. 329 p. DOI: 10.4159/harvard.9780674188037
21. Baldwin C. Y., Woodard C. J. (2009). The architecture of platforms: A unified view (pp. 19-44). In: Gawer A. (ed.) Platforms, markets and innovation. Cheltenham: Edward Elgar Publishing. DOI: 10.4337/9781849803311.00008
22. Best M. H. (1990). The new competition: Institutions of industrial restructuring. Cambridge: Harvard University Press. 296 p.
23. Blois K. J. (1972). Vertical quasi-integration. The Journal of Industrial Economics, vol. 20, no. 3, pp. 253-272. DOI: 10.2307/2098058
24. Bourai S., Arora R., Yadav N. (2024). Structure-conduct-performance (SCP) paradigm in digital platform competition: A conceptual framework. Journal of Strategy and Management, vol. 17, no. 2, pp. 322-347. DOI: 10.1108/jsma-07-2023-0184 EDN: CMPOFG
25. Caillaud B., Jullien B. (2003). Chicken & egg: Competition among intermediation service providers. RAND Journal of Economics, vol. 34, no. 2, pp. 309-328. EDN: DWUHZZ
26. Cameron L., Lamers L., Leicht-Deobald U., Lutz C., Meijerink J., Möhlmann M. (2023). Algorithmic management: Its implications for information systems research. Communications of the Association for Information Systems, vol. 52, pp. 518-537. DOI: 10.17705/1CAIS.05221 EDN: XOCNQK
27. Castells M. (2001). The Internet galaxy: Reflections on the Internet, business and society. Oxford: Oxford University Press. 292 р.
28. Chen L., Li S., Wei J., Yang Y. (2022). Externalization in the platform economy: Social platforms and institutions. Journal of International Business Studies, vol. 53, pp. 1805-1816. DOI: 10.1057/s41267-022-00506-w EDN: EJGZWI
29. Dewenter R., Heimeshoff U., Löw F. (2017). Market definition of platform markets (Diskussions-papierreihe Working Paper Series no. 176). Hamburg: Helmut-Schmidt-Universität. 45 p. DOI: 10.13140/RG.2.2.33515.75043
30. Eben M., Robertson V. H. T. E. (2022). Digital market definition in the European Union, United States, and Brazil: Past, present, and future. Journal of Competition Law & Economics, vol. 18, issue 2, pp. 417-455. DOI: 10.1093/joclec/nhab018 EDN: YSFUYL
31. Eden A., Ma G. Q., Parkes D. C. (2024). Platform equilibrium: Analyzing social welfare in online market places (arXiv:2309.08781v3). DOI: 10.48550/arXiv.2309.08781
32. Eisenmann T. R., Parker G., van Alstyne M. W. (2009). Opening platforms: How, when and why? (pp. 131-162). In: Gawer A. (ed.) Platforms, markets and innovation. Cheltenham: Edward Elgar Publishing. DOI: 10.2139/ssrn.1264012
33. Evans P. C., Gawer A. (2016). The rise of the platform enterprise: A global survey (The Emerging Platform Economy Series no. 1). New York: The Center for Global Enterprise. 30 p.
34. Filistrucchi L. (2018). Market definition in multi-sided markets (pp. 37-54). In: Rethinking antitrust tools for multi-sided platforms. Paris: OECD. DOI: 10.1787/a013f740-en
35. Filistrucchi L., Geradin D., van Damme E., Affeldt P. (2014). Market definition in two-sided markets: Theory and practice. Journal of Competition Law and Economics, vol. 10, issue 2, pp. 293-339. DOI: 10.1093/joclec/nhu007
36. Gawer A., Cusumano M. A. (2014). Industry platforms and ecosystem innovation. Journal of Product Innovation Management, vol. 31, issue 3, pp. 417-433. DOI: 10.1111/jpim.12105
37. Gawer A., Phillips N. (2013). Institutional work as logics shift: The case of Intel’s transformation to platformleader. Organization Studies, vol. 34, no. 8, pp. 1035-1071. DOI: 10.1177/0170840613492071
38. Gawer A., Srnicek N. (2021). Online platforms: Economic and societal effects. Brussels: European Parliament. 144 p.
39. Holzweber S. (2017). Market definition for multi-sided platforms: A legal reappraisal. World Competition, vol. 40, issue 4, pp. 563-582. DOI: 10.54648/woco2017036
40. Koehler M., Sauermann H. (2024). Algorithmic management in scientific research. Research Policy, vol. 53, issue 4, 104985. DOI: 10.1016/j.respol.2024.104985 EDN: XWNTUM
41. Li S., Liu Y., Bandyopadhyay S. (2010). Network effects in online two-sided market platforms: A research note. Decision Support Systems, vol. 49, issue 2, pp. 245-249. DOI: 10.1016/j.dss.2010.02.004
42. Mariti P., Smiley R. H. (1983). Co-operative agreements and the organization of industry. The Journal of Industrial Economics, vol. 31, no. 4, pp. 437-451. DOI: 10.2307/2098340
43. Martens B. (2021). An economic perspective on data and platform market power (JRC Digital Economy Working Paper 2020-09). Seville: European Commission. 31 p. DOI: 10.2139/ssrn.3783297
44. Mason E. S. (1959). Economic concentration and the monopoly problem. Cambridge: Harvard University Press. 440 p.
45. Nelson R. R. (2008). Economic development from the perspective of evolutionary economic theory. Oxford Development Studies, vol. 36, issue 1, pp. 9-21. DOI: 10.1080/13600810701848037
46. Papadimitropoulos E. (2021). Platform capitalism, platform cooperativism, and the commons. Rethinking Marxism, vol. 33, issue 2, pp. 246-262. DOI: 10.1080/08935696.2021.1893108 EDN: YATKLT
47. Pauli T., Fielt E., Matzner M. (2021). Digital industrial platforms. Business & Information Systems Engineering, vol. 63, no. 2, pp. 181-190. DOI: 10.1007/s12599-020-00681-w EDN: DLWDDP
48. Peine A. (2008). Technological paradigms and complex technical systems - The case of Smart Homes. Research Policy, vol. 37, issue 3, pp. 508-529. DOI: 10.1016/j.respol.2007.11.009
49. Perez С. (2002). Technological revolutions and financial capital: The dynamics of bubbles and golden ages. Cheltenham: Edward Elgar Publishing. 224 p.
50. Porter M. E. (1985). Technology and competitive advantage. Journal of Business Strategy, vol. 5, no. 3, pp. 60-78. DOI: 10.1108/eb039075
51. Pouyet J., Trégouët T. (2023). The competitive effects of vertical integration in platform markets (Preprint). 72 p. DOI: 10.2139/ssrn.4679629
52. Rajala T., Huhtamäki J., Johanson J.-E., Vakkuri J. (2022). Social impacts of digital platforms - A can of worms in governing the hybridity of Airbnb (pp. 32-55). In: Väyrynen H., Helander N., Jalonen H. (eds.) Public innovation and digital transformation. 1st ed. London: Routledge. DOI: 10.4324/9781003230854-3
53. Richardson G. B. (1972). The organisation of industry. The Economic Journal, vol. 82, issue 327, pp. 883-896. DOI: 10.2307/2230256
54. Rilinger G. (2024). Algorithmic management and the social order of digital markets. Theory and Society, vol. 53, pp. 765-794. DOI: 10.1007/s11186-024-09555-6 EDN: MCVHGO
55. Rochet J.-C., Tirole J. (2003). Platform competition in two-sided markets. Journal of the European Economic Association, vol. 1, issue 4, pp. 990-1029. DOI: 10.1162/154247603322493212
56. Roth A. E. (2015). Who gets what - And why: The new economics of matchmaking and market design. Boston: Houghton Miffiin Harcourt. 262 p.
57. Schmalensee R., Evans D. S. (2007). Industrial organization of markets with two-sided platforms. Competition Policy International, vol. 3, no. 1, pp. 150-179.
58. Springer V., Randhawa K., Jovanovic M., Ritala P., Peller F. T. (2025). Platform design and governance in industrial markets: Charting the meta-organizational logic. Research Policy, vol. 54, issue 6, 105236. DOI: 10.1016/j.respol.2025.105236
59. Spulber D. F. (2019). The economics of markets and platforms. Journal of Economics & Management Strategy, vol. 28, issue 1, pp. 159-172. DOI: 10.1111/jems.12290
60. Stark D., Pais I. (2020). Algorithmic management in the platform economy. Sociologica, vol. 14, no. 3, pp. 47-72. DOI: 10.6092/issn.1971-8853/12221
61. Stark D., Vanden Broeck P. (2024). Principles of algorithmic management. Organization Theory, vol. 5, no. 2. DOI: 10.1177/26317877241257213 EDN: DXJXDZ
62. Subramaniam M. (2020). Digital ecosystems and their implications for competitive strategy. Journal of Organization Design, vol. 9, 12. DOI: 10.1186/s41469-020-00073-0
63. Trinh T. H., Long P. H. (2022). Market behavior on the digital platform. In: Ngoc Thach N., Ha D. T., Trung N. D., Kreinovich V. (eds.) Prediction and causality in econometrics and related topics. (Studies in Computational Intelligence vol 983). Cham: Springer. DOI: 10.1007/978-3-030-77094-5_36
64. van Alstyne M. W., Parker G. G., Choudary S. P. (2016). Pipelines, platforms, and the new rules of strategy. Harvard Business Review, vol. 94, no. 4, pp. 54-62.
65. Weiller C. M., Pollitt M. G. (2014). Platform markets and energy services (EPRG Working Paper no. 1334; Cambridge Working Papers in Economics no. 1361). Cambridge: University of Cambridge. 38 p.
66. Zhu F., Furr N. (2016). Products to platforms: Making the leap. Harvard Business Review, vol. 94, no 4, pp.72-78.
Выпуск
Другие статьи выпуска
Интеграция принципов предпринимательской стратегии развития с корпоративными и экзистенциальными целями организации и оценка результативности управленческих решений является одной из задач, которые необходимо решить в процессе проектирования систем управления инновационной деятельностью промышленных корпораций. Статья посвящена разработке метода оценки результативности систем управления инновационной деятельностью корпораций и его апробации на массиве данных крупных российских промышленных холдингов. Методологической базой послужили теории корпоративного управления, менеджмента и предпринимательства. Методы работы включали качественный, регрессионный и сравнительный анализ. Информационную базу составили данные 160 корпораций за 2010–2022 гг., входящих в рейтинг ТОП-600 RAEX (2023 г.), представляющих 21 отрасль промышленности, генерируемые Всероссийской системой данных о компаниях и бизнесе «За честный бизнес». В результате представлена архитектура системы управления инновационной деятельностью промышленного холдинга, на основе которой установлено, что подсистемы управления инновационно-предпринимательской и финансово-хозяйственной деятельностью интегрируются в стратегическом контуре корпоративного управления, то есть могут рассматриваться как единый элемент системы управления объектами внутреннего предпринимательства. Следовательно, показатели финансовой отчетности могут быть использованы для оценки результативности исследуемой системы управления. На основе оценки результативности систем управления определены промышленные холдинги с высокой вероятностью влияния систем управления на инновационный результат в контуре внутренних процессов: в отрасли машиностроения – это ПАО «Объединенная авиастроительная корпорация»; фармацевтической промышленности – АО «Нижфарм»; химической и нефтехимической – ПАО «Уралкалий» и т. д. В результате можно предположить, что в холдингах-лидерах сформирована структурированная система корпоративного управления инновационной деятельностью, ориентированная на развитие внутреннего предпринимательства. Промышленные холдинги, для которых не установлена значимая связь между затратами на управление и инновационными результатами, требуют дальнейших исследований.
Минерально-сырьевой комплекс играет особую роль в развитии экономики России. Значительного внимания заслуживают инвестиционные проекты, способствующие повышению эффективности предприятий данного комплекса. При этом зачастую осуществлению объективных инвестиционных расчетов мешает недооценка специалистами важности ставки дисконтирования. Статья посвящена выявлению особенностей определения ставки дисконтирования для оценки эффективности инвестиционных проектов предприятий минерально-сырьевого комплекса и разработке методического инструментария расчетов. Методологической базой выступили положения неоклассической теории инвестиций. В рамках кабинетного исследования использованы методы анализа, синтеза и индукции. Информационной базой выступили данные по доходности предприятий минерально-сырьевого комплекса РФ за 2012–2022 гг. В рамках исследования сформировано авторское определение понятия «ставка дисконтирования», обеспечивающее объективность ее расчета. Она охарактеризована как барьерная процентная ставка, отражающая динамический характер процесса получения доходов от инвестиций и соответствующая условиям минимальной нормы прибыли, отсутствия прямого отношения к доходности оцениваемого актива или инвестиций, наличия альтернативных вариантов инвестиций, типичной мотивации инвестора по получению дохода. Определены также особенности минерально-сырьевого комплекса с точки зрения специфики оценки эффективности инвестиционных проектов, позволившие уточнить разработанное определение ставки дисконтирования. Предложены к использованию понятия «экзогенная ставка дисконтирования» и «эндогенная ставка дисконтирования», отличия между которыми определяются направленностью проектов во внешнюю или внутреннюю среду предприятия, а также разработаны методические подходы для их расчета в рамках проектов предприятий-недропользователей. Научная значимость исследования определяется расширением теоретических представлений в области инвестиционной оценки, а также получением методического инструментария, обеспечивающего более точные расчеты эффективности проектов, реализуемых в сфере недропользования
В условиях нестабильности внешней среды особую значимость приобретает исследование воздействия различных факторов на экономическое развитие регионов, среди которых одним из ключевых становится фактор информатизации. При этом продолжает сохраняться региональная дифференциация по уровню информатизации, что требует постоянного мониторинга и выработки соответствующих управленческих решений. Статья посвящена исследованию влияния информатизации на развитие региональной экономической системы. Теоретическую и методологическую основу исследования составили теории факторов регионального развития, концепция региональной экономической системы, теория информатизации. Информационной базой послужили данные Федеральной службы государственной статистики за 2010–2023 гг. Предложена авторская трактовка понятия «реакция региональной экономической системы на фактор развития», которая заключается в понимании скорости и направленности качественных изменений региональной экономической системы. Представлен и апробирован авторский методический подход к оценке реакции региональной экономической системы на фактор информатизации. Выявлена неоднородность реакции региональных экономических систем на фактор информатизации, которые были сгруппированы на четыре типа: регионы с высоким, со средним, с низким и с отрицательным уровнем реакции. Результаты исследования вносят вклад в изучение темпов изменения региональных экономических систем под воздействием внешнего фактора развития и могут быть использованы при разработке и гармонизации федеральной и региональной политик, а также при прогнозировании развития региональных экономических систем с учетом степени реакции
In conditions when cities become centres of attraction for resources and people, while experiencing significant problems of environmental, social, economic nature, it is extremely important to form new approaches to urbanised territories development. The article aims to design a mechanism for managing the development of smart cities using a regional approach. Methodologically, the research rests on the theory of the digital society and the propositions of urbanised territories’ public management. The methods include the system-logical method, graphical modelling, and qualitative analysis. The paper propounds a mechanism for smart city public management and proposes its interpretation as a set of measures, actions of management structures, society and business for resource provisioning, as well as technologies for managing the processes of formation and development of a smart city. The main functions of this mechanism include creating conditions for the interaction of ecosystem participants, stable functioning of governing bodies, transparency of management processes, as well as ensuring feedback. The article constructs a graphical model of the mechanism of urbanised territories’ public management under digitalisation. Based on the theoretical developments the paper structures the experience of the Sverdlovsk and Chelyabinsk oblast and concludes that despite quite an extensive list of the smart city initiatives, their implementation largely overlooks such aspects as determining the state and development directions of the digitalisation objects, assessing the risks of smart city projects, maintaining quality of implementation processes, and auditing smart city projects. The findings can contribute to planning the smart cities development at the regional level
Проблема прогнозирования уровня безработицы в Республике Беларусь остается актуальной в условиях динамично изменяющейся экономической среды. Традиционные методы прогнозирования, основанные на официальной статистике, зачастую не учитывают оперативные изменения на рынке труда, что снижает их точность. В то же время данные поисковых запросов доказали свою эффективность в качестве опережающих индикаторов в других странах, однако, их применение в Беларуси остается неизученным. Статья посвящена оценке возможности использования данных поисковых запросов для повышения точности прогнозирования уровня безработицы в Республике Беларусь. Методологическую основу исследования сформировали теоретические положения макроэкономики и модели SARIMA, VAR и SARIMAX. Методы включали декомпозицию временных рядов, тест Дики – Фуллера для оценки стационарности, дифференцирование, стандартизацию данных и тест Грейнджера на причинность. Информационную базу составили данные Национального статистического комитета Республики Беларусь об уровне безработицы за 2015–2024 гг. и данные о поисковых запросах Google, связанные с поиском работы. Выявлено, что модель SARIMAX с включением данных о поисковых запросах превосходит классические модели прогнозирования безработицы, демонстрируя минимальные ошибки. Согласно этой модели, прогнозные значения уровня безработицы показали тенденцию к снижению, что отражает устойчивую динамику улучшения ситуации на рынке труда Республики Беларусь. Полученные результаты подчеркивают значимость комбинирования традиционных данных с цифровыми метриками для повышения точности прогнозов, а также открывают перспективы для дальнейших исследований в области применения интернет-данных для социально-экономического анализа, включая разработку более совершенных моделей прогнозирования безработицы
Нестабильность экономических процессов является источником неравномерности поступления доходов в бюджетную систему страны. Для преодоления цикличности бюджетного процесса, зависящего от периодических циклов экономической конъюнктуры, в мировой практике активно применяются бюджетные правила. Статья посвящена оценке контрциклического эффекта действующих в России бюджетных правил. Методологическую основу исследования составила теория циклов экономической конъюнктуры. Методы включали структурно-логический и сравнительный анализ, детализацию, научное обобщение, корреляционный анализ. Информационной базой работы послужили данные Росстата за 2000–2023 гг. Проанализированы экономические циклы в России за соответствующий период, а также циклы доходов и расходов консолидированного бюджета, циклы формирования и использования российских суверенных фондов. По результатам корреляционного анализа выявлено, что доходы консолидированного бюджета России носят проциклический характер, коэффициент корреляции темпов роста доходов бюджета и ВВП составил 0,8029. Процикличность расходов консолидированного бюджета снизилась благодаря применяющимся с 2004 г. бюджетным правилам, коэффициент корреляции темпов роста расходов бюджета и ВВП составил 0,5223. Однако полностью преодолеть процикличность бюджетных расходов не удается. Среди них снизилась только процикличность расходов на здравоохранение, при этом бюджетные расходы на образование и на ЖКХ значительно и в большей степени зависимы от экономической конъюктуры. Выдвинуто предложение о том, что в процессе применения бюджетных правил следует применять принцип постоянных расходов, предусматривающий недопущение снижения величины расходов бюджета по сравнению с предыдущим годом, исчисленных в сопоставимых ценах
Издательство
- Издательство
- УрГЭУ
- Регион
- Россия, Екатеринбург
- Почтовый адрес
- 620144, Уральский ФО, Свердловская область, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта/Народной Воли, д. 62/45
- Юр. адрес
- 620144, Уральский ФО, Свердловская область, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта/Народной Воли, д. 62/45
- ФИО
- Силин Яков Петрович (РЕКТОР)
- E-mail адрес
- odo@usue.ru
- Сайт
- https://www.usue.ru/