На развитие агропромышленного комплекса оказывают заметное влияние глобальные тренды: изменение климата, рост населения, «зеленый переход», сквозная цифровизация и др. При этом траектории движения самих трендов способны изменить так называемые события-джокеры, выступающие факторами риска или драйверами трансформации бизнес-моделей.
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ изучил на основе данных Trademap динамику торговли между Россией и Китаем с детализацией на уровне отдельных групп товаров. Анализ индексов интенсивности, взаимозависимости, комплементарности торговли, а также сравнительных преимуществ и недостатков обеих стран позволил получить комплексное представление о специфике их двусторонних отношений.
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ с помощью системы интеллектуального анализа больших данных iFORA выявил ключевые технологические тренды, которые определяют будущее агропромышленного комплекса.
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ анализирует предпринимательскую активность в отраслях и регионах России. Исследование сосредоточено на итогах 2024 года и динамике высокотехнологичного и наукоемкого бизнеса.
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ впервые представляет данные по оценке инновационной деятельности малых предприятий сферы услуг, сельского хозяйства и строительства.
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ при поддержке Яндекса в рамках форсайт-исследования выделил четыре вероятных сценария развития отечественного ИТ-рынка до 2028 года. Результаты представлены в аналитическом докладе «Информационные технологии в России: сценарии развития».
Интерес к изучению иностранных языков в России растет, и все больше людей ищут репетиторов. Аналитики «Авито Услуг» и «Авито Работы» изучили, как в первом полугодии 2025 года изменился спрос на услуги языковых школ и репетиторов, и какие направления стали самыми востребованными.
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ с помощью системы интеллектуального анализа больших данных iFORA и других методов изучил перспективные направления роботизации на примере двух отраслей — химической и авиакосмической индустрий.
