Вступительное слово главного редактора журнала

Статья посвящена разработке и теоретическому обоснованию авторской интеллектуально-цифровой модели картографирования экономической экосистемы территории как инструмента поддержки принятия управленческих решений в системе публичного управления региональным развитием.

Цель исследования состоит в формировании концептуальной архитектуры модели, интегрирующей технологии искусственного интеллекта, больших данных и геоинформационных систем для комплексного анализа, мониторинга и прогнозирования состояния экономических экосистем территорий. Задачами исследования являются: анализ существующих подходов к публичному управлению и стратегическому развитию территорий, разработка методологии оценки эффективности интеллектуально-цифровых моделей, формирование концептуальной схемы и алгоритма функционирования интеллектуально-цифровой модели картографирования экономической экосистемы территории.

Методологическую основу исследования составляют системный и экосистемный подходы, методы сравнительного анализа, сценарного моделирования, KPI-анализа и экспертного оценивания. На основе обобщения отечественного и зарубежного опыта применения цифровых двойников и геоинформационного картографирования сформулированы принципы построения модели, описана её многоуровневая архитектура, технологическая база и алгоритм функционирования.

Новизна модели состоит в механизме обратной связи, обеспечивающем возможность корректировки прогностических моделей по мере накопления новых данных.

Разработаны три практических сценария применения модели: мониторинг экономической активности в режиме реального времени, прогнозирование отраслевого развития и поддержка управленческих решений. Расчёты показывают, что внедрение модели позволяет снизить затраты на сбор и обработку данных на 30–40%, ускорить подготовку аналитических материалов в 2–3 раза и повысить точность прогнозов на 15–25%.

Результаты исследования могут быть использованы органами государственной и муниципальной власти при разработке стратегий пространственного развития и мониторинге документов стратегического и пространственного планирования.

В условиях санкционного давления и курса на технологический суверенитет вопрос эффективности научно-технологической политики России приобретает критическую важность. Однако прямое финансирование НИОКР, внедрение особых преференциальных режимов, подготовка кадров часто не приводят к устойчивому росту выпуска высокотехнологичной продукции, что свидетельствует о системном разрыве между инвестициями в научно-технологический потенциал и конечным инновационным производством.

Целью данного исследования является оценка влияния ключевых инструментов научно-технологической политики на инновационный выпуск в регионах России с учетом проблем эндогенности и временных лагов. 

На основе данных по 82 регионам за 2014–2023 гг. с применением динамической панельной модели (System GMM) выявлены следующие ключевые разрывы. Показано, что затраты на технологические инновации в базовой спецификации демонстрируют значимый отрицательный эффект с годовым лагом и положительную отдачу лишь с двухлетним лагом. При учете региональной типологии этот эффект становится незначимым, что указывает на неоднородность данного эффекта в разрезе региональных групп. Наличие особых экономических зон (как одного из инструментов специальных преференциальных режимов) дает краткосрочный положительный эффект, который сменяется значимым отрицательным эффектом на втором лаге, что 
свидетельствует о неустойчивости отдачи от института ОЭЗ; на рассматриваемом горизонте долгосрочный положительный эффект отсутствует. Устойчивое отрицательное влияние числа исследователей с ученой степенью на инновационный выпуск указывает на глубинный разрыв между системой подготовки научных кадров и потребностями реального сектора, где исследователи концентрируются в фундаментальной науке, не ориентированной на коммерциализацию.

Выявлена существенная региональная неоднородность: индустриальные регионы демонстрируют наиболее устойчивую отдачу от НИОКР, тогда как в наукоемких и ресурсных регионах положительный эффект сменяется глубоким спадом. Восстановленные индивидуальные эффекты подтверждают значительную структурную вариацию между регионами.
Результаты диагностических тестов (AR(2), Хансен) подтверждают валидность инструментов и отсутствие автокорреляции второго порядка.

Полученные выводы свидетельствуют о необходимости смещения акцента политики с финансовых мер поддержки на институциональные реформы, нацеленные на создание механизмов кооперации в связке «государство-наука-бизнес» и построение дифференцированных моделей управления коммерциализацией с учетом региональной специализации.

В современном мире значение науки оценивается государством и обществом исключительно высоко. Однако свойственные ей неопределенность и непредсказуемость не всегда позволяют судить о ее реальной результативности.

Целью исследования является теоретическое обоснование метода оценки эффективности научных организаций с позиции затрат времени на получение новых знаний.

В статье предлагается рассматривать научную организацию как систему из пяти функциональных уровней, каждый из которых обладает собственным циклом: лабораторный, сопроводительный, экономический, научный и административный. При этом сама организация является проекцией интересов государства на некоторые объекты, которым также свойственна цикличность. Недооцененным аспектом деятельности научной организации является способность управлять временем, которая в том числе потенциально позволяет опережать потребности государства. Кроме того, администрация управляет структурой персонала, с помощью которой можно в некоторой степени программировать будущие открытия.

Представлены индикаторы, позволяющие оценивать эффективность деятельности научной организации с позиций государственных потребностей.

Проблему подготовки кадров высшей квалификации в современной России связывают с трансформацией аспирантуры как института воспроизводства научно-педагогических кадров, сокращением кадрового резерва высшей школы, снижением диссертационной результативности и сохраняющейся межрегиональной асимметрии исследовательского потенциала. Однако взаимосвязь параметров публикационной среды, формируемой требованиями научной аттестации и конфигурацией Перечня ВАК, с диссертационной результативностью остается недостаточно изученной количественно.

Цель исследования состоит в разработке аналитического инструментария для системной оценки публикационной среды и ее статистической сопряженности с диссертационной результативностью в условиях трансформации регуляторной рамки научной аттестации.

В работе предложен набор открытых индикаторов для оценки условий диссертационной подготовки на основе параметров публикационной активности журналов, включенных в Перечень ВАК, и региональной динамики защищенных диссертаций. Информационную базу расчётной части исследования составили данные eLIBRARY.RU за 2015–2024 гг. Для характеристики институционального и кадрового контекстов дополнительно использованы официальные статистические и нормативные материалы.

Методологическую основу исследования составили методы описательной статистики, оценки концентрации и линейных трендов, анализа годовых изменений, корреляционного анализа и квартильной группировки.

Результаты исследования свидетельствуют о высокой межрегиональной концентрации научно-публикационной активности, преобладании нисходящих траекторий по числу защищенных диссертаций и численности исследовательского персонала при положительной динамике внутренних затрат на исследования и разработки. Доказана статистическая сопряженность публикационно-авторских показателей с числом защищенных диссертаций. На уровне журналов выявлено снижение доли новых авторов и рост их среднего возраста.

Практическая значимость исследования состоит в разработке подхода к мониторингу публикационной среды и связанных с ней условий диссертационной подготовки с учетом регуляторных требований научной аттестации.

Цель статьи заключается в выявлении ключевых проблем роботизации российской промышленности и оценке её возможного влияния на экономический рост и инновационное развитие отраслей.

В работе проведён системный анализ данных Росстата, Международной федерации робототехники, отчётов консалтинговой компании «Кепт» (Kept), АНО ВО «Университет Иннополис» и Центра макроэкономического анализа.

В результате установлено, что основными барьерами для проведения роботизации являются не столько стоимость роботов, сколько отсутствие потребности в роботизации, дефицит квалифицированных кадров и скрытые издержки. Многие предприятия обладают ограниченными инвестиционными ресурсами, а роботизация производственных процессов, которая является непрерывным процессом обновления и адаптации, может приводить в итоге к снижению экономической эффективности их работы. Текущая структура промышленности с преобладанием единичного и мелкосерийного производства существенно затрудняет достижение цели по вхождению России в топ‑25 стран мира по плотности роботизации к 2030 г.

Показана необходимость развития отечественной микроэлектронной компонентной базы и программного обеспечения для формирования стабильной, когерентной институциональной и ресурсной основы роботизации.

Обоснована необходимость соблюдения баланса между роботизацией производства и использованием ручного труда, а также применения селективного подхода в промышленной политике, при котором государственная поддержка внедрения промышленных роботов должна предоставляться отраслям, для которых экономически обоснована необходимость их использования.

Достижение национального технологического суверенитета требует отраслевой и пространственной фокусировки усилий.

Цель исследования – определить, в каких регионах России сконцентрированы внутренние возможности для реализации проектов по 12 приоритетным направлениям таксономии техсуверенитета и ниже внешние риски.

Для оценки производственно-технологических возможностей регионов предложена оригинальная методика расчета уровня локализации на их территории необходимых по каждому направлению ресурсов предприятий (труда, капитала и технологий) с учетом обеспеченности инновационной инфраструктурой. Согласно полученным оценкам, Москва, Санкт-Петербург и Московская область концентрируют ресурсы по всем 12 приоритетным направлениям, Республика Башкортостан – по 9, Республика Татарстан и Нижегородская область – по 7, Самарская, Челябинская и Тульская области – по 5; всего к числу лидеров хотя бы по одному направлению отнесены 37 регионов. Для диагностики внешних рисков рассчитывались показатели импортозависимости. Около трети всего импорта России до 2022 г. приходилось на продукцию приоритетных направлений из стран, которые впоследствии ограничили ее экспорт. Высокая зависимость от импорта недружественных стран наблюдалась в фармацевтике (87,3%), особенно в Москве и Республике Башкортостан, судостроении (85,6%), в частности в Приморском крае, и автопроме (70%), в первую очередь в Республике Татарстан и Калужской области. Многие регионы-лидеры по приоритетным направлениям уязвимы перед возможным ужесточением санкций; в то же время выявлены менее импортозависимые центры, сформировавшие на своей территории отраслевые кластеры, охватывающие этапы от обучения специалистов и разработки технологий до производства готовой продукции. Например, Москва – в сложном машиностроении, Республика Башкортостан – в химической промышленности, Пермский край – в двигателестроении, Нижегородская область – в судостроении. Таким образом, определены возможные территориальные приоритеты федеральной технологической политики, а для ряда регионов выявлены потенциальные векторы умной специализации и диверсификации.

В заключении предложены рекомендации по достижению техсуверенитета, включая меры по корректировке стратегического целеполагания, развитию кадрового потенциала и повышению заинтересованности бизнеса во вложении средств в новые технологии.

В работе исследуется проблема формирования обобщенной оценки уровня развития интеллектуальной собственности (ИС) в региональных организациях.

Актуальность исследования обусловлена значимой ролью ИС в инновационном развитии регионов и отсутствием единого, методически обоснованного подхода к ее интегральной оценке.

Цель исследования заключается в разработке комплексного методического подхода к оценке уровня развития ИС в региональных организациях на основе безвесовых методов агрегации показателей.

В рамках исследования проведен критический анализ традиционных методов агрегации индикаторов, основанных на субъективных весовых коэффициентах, и обоснована целесообразность применения безвесовых подходов. Систематизированы и классифицированы существующие методы безвесовой агрегации, а также определены ключевые индикаторы оценки ИС, сгруппированные по этапам жизненного цикла результатов интеллектуальной деятельности (РИД): генерация идей, патентование и коммерциализация. На основе предложенных критериев отобраны три ключевых относительных индикатора: коэффициент исследовательской эффективности, коэффициент патентной компетенции и коэффициент коммерциализации. На примере расчета для трех гипотетических объектов апробированы три метода расчета интегрального показателя: арифметическое среднее, геометрическое среднее и метод идеальной точки.

Результаты апробации показали, что различные методы агрегации дают разное ранжирование объектов, отражая разные аспекты оценки: общий уровень развития (арифметическое среднее и метод идеальной точки) и степень сбалансированности показателей (геометрическое среднее).

В заключение сформулированы практические рекомендации для региональных органов управления, включающие формирование системы нормализованных относительных индикаторов и использование комплекса из трех указанных методов для получения многомерной и управленчески значимой оценки уровня развития ИС.

Актуальность исследования обусловлена необходимостью перехода России к экономике знаний и технологическому суверенитету в условиях санкций и глобальной цифровой трансформации. Существующие институты поддержки инновационного предпринимательства характеризуются низкой эффективностью, что проявляется в ухудшении ряда показателей национальной инновационной системы (финансирования НИОКР в процентах к ВВП, патентной активности, доли затрат на инновации, доли инновационной продукции, позиций в Глобальном инновационном индексе).

Целью статьи является разработка авторской матричной модели для системной диагностики и совершенствования институтов инновационного предпринимательства с помощью возможностей цифровой экономики.

Методология основана на синтезе институциональной теории, эволюционного подхода, многоуровневого анализа и принципа экономической двойственности, реализованном в виде шестиблочной матрицы, отражающей последовательную трансформацию инновационного предпринимателя от творческого субъекта к элементу будущего технологического уклада.

В статье рассмотрен цикл расширенного воспроизводства национальной инновационной системы, при котором каждый новый цикл генерации и внедрения инноваций увеличивает инновационный потенциал страны. Акцент сделан на инновационном предпринимательстве как ключевом субъекте национальной инновационной системы.

Результаты включают диагностику глубинных дисфункций (разрывов) на каждом институциональном уровне между парными блоками на основе анализа современных российских и зарубежных исследований и авторского эмпирического анализа динамики шести ключевых показателей инновационного развития России за 2014–2024 гг.

Рекомендации сформулированы в виде принципа пропорционального проектирования и конкретных мер для каждого блока, акцентирующих роль цифровых технологий как инструмента усиления связей между институтами.