.»

Методологическая статья должна не просто предлагать новый метод, но и доказывать его состоятельность через сравнение с другими подходами, обоснование выбора переменных и тестирование на реальных данных.

Прикладная статья ориентирована на анализ реальных ситуаций и поиск практических решений. В отличие от теоретических или методологических публикаций, здесь главное – изучение конкретного кейса, выявление закономерностей и предложений для бизнеса, отрасли или региона.

Например, если вы исследуете, почему определённая компания смогла пережить экономический кризис, ваш текст может выглядеть так:

«Экономический спад 2020 года оказал значительное влияние на предприятия малого и среднего бизнеса, особенно в секторе услуг. Однако ряд компаний сумел адаптироваться к кризисным условиям и сохранить устойчивость. Одним из таких примеров является компания X, работающая в сфере общественного питания, которой удалось не только сохранить, но и увеличить долю рынка.

Анализ финансовых показателей компании X за 2019–2021 годы показал, что ключевыми факторами устойчивости стали: гибкая ценовая политика, оперативная цифровизация процессов (введение онлайн-заказов и доставки), а также переориентация маркетинговой стратегии на социальные сети. В отличие от большинства конкурентов, компания X ещё до кризиса начала инвестировать в развитие цифровых каналов, что позволило ей минимизировать падение выручки в периоды локдаунов.

В результате внедрения этих мер средняя выручка компании снизилась лишь на 8 %, тогда как в среднем по отрасли падение составило 25 % (источник: данные отраслевых отчётов). Эти результаты демонстрируют, что сочетание цифровой трансформации и адаптивного ценообразования может служить эффективной стратегией антикризисного управления в секторе общественного питания.»

Прикладная статья не просто описывает конкретную ситуацию, но и анализирует её, выявляет ключевые факторы успеха или проблемы, а также предлагает выводы, которые могут быть использованы на практике.

Эмпирическая статья основана на анализе данных, статистическом моделировании и расчётах. Здесь важно не просто описать явление, а подтвердить его цифрами, выявить закономерности и сделать прогнозы на основе объективных данных.

Например, если вы исследуете взаимосвязь уровня безработицы и экономического роста в разных странах, текст может выглядеть так:

«Анализ динамики безработицы и темпов роста ВВП за последние 20 лет в 30 странах показал устойчивую обратную зависимость, подтверждающую эффект, известный как закон Оукена ([№БС] Okun, 1962). Однако современные исследования ([№БС] Blanchard, 2019) указывают на необходимость уточнения коэффициента этой зависимости в условиях цифровизации и роста неформального сектора.

В данной работе проведена регрессионная оценка зависимости темпов изменения ВВП от уровня безработицы по данным Всемирного банка за 2000–2023 годы, [№БС]. Построенная модель показала, что в развитых странах коэффициент Оукена составляет в среднем –1,8, тогда как в развивающихся экономиках этот показатель варьируется от –0,9 до –1,3 в зависимости от уровня гибкости рынка труда. Дальнейший анализ выявил, что на силу зависимости влияет доля работников, занятых в цифровой экономике и самозанятости, что требует корректировки традиционных макроэкономических моделей занятости.

Результаты исследования позволяют предположить, что в странах с высокой долей удалённой занятости и гибких трудовых контрактов эффект Оукена ослабевает, что может объяснять расхождение прогнозов экономического роста в последние годы