Целью исследования являлось изучение взаимосвязи инновационного развития регионов Российской Федерации с интенсивностью использования телекоммуникационных услуг. В качестве задач рассматривается выявление факторов, обусловливающих уровень и скорость инновационного развития регионов РФ, ранжирование исследуемых объектов по ключевым показателям, а также анализ выявления зависимости между инновационной активностью региона и объемами потребления телекоммуникационных услуг. В качестве объекта исследования взяты регионы РФ и федеральные округа. Методологический аппарат проведения исследования состоит из анализа, классификации, аналогии и индукции. Гипотеза, рассматриваемая в статье, заключается в том, что интенсивность использования телекоммуникационных услуг и инновационные характеристики региона значимо зависимы. Методологически данная гипотеза будет рассматриваться через анализ экономических, социальных и иных показателей, описывающих эффективность функционирования региона, а также путем выявления взаимосвязей описываемых индикаторов через парный корреляционный и многофакторный регрессионные анализы. В качестве первичной выборки выступают такие индикаторы, как объем инновационных товаров и инновационная активность регионов на рынке телекоммуникационных услуг, а в качестве дополнительной выборки выступают показатели использования широкополосного доступа в Интернет и вложения в цифровые технологии. Актуальность работы заключается в выявлении корреляции между индикаторами инновационности регионов с интенсивностью использования телекоммуникационных услуг. Предложенные в статье меры позволяют в рамках единой системы выявить регионы, в которых имеет смысл развивать телекоммуникационную инфраструктуру для улучшения характеристик, описывающих инновационную деятельность субъекта. Также по итогам проверки гипотезы должно быть сформировано понимание кластера телекоммуникационных услуг, необходимых для развития инновации в условиях современного рынка.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
По мнению ряда исследователей (Лаврикова, Суворова, 2020; Фаттахов, Силенов, 2023, 2021; Кулагина и др., 2021), инновации позволяют государству вести более полную и объективную аналитику различных аспектов жизни общества, развивают институты власти, делают технически сложные и дорогие продукты более доступными для широких слоев населения. Соответственно, их влияние меняет внутриорганизационные механизмы финансового и кадрового учета, что было рассмотрено в предыдущей работе авторов данной статьи (Антинескул, Магасумов, 2024). По мнению авторов (Абдулаева и др., 2020), влияние инноваций необходимо оценивать исходя из их разновидностей, предлагая любопытную для рассмотрения и дополнения классификацию по признакам, представленным в табл. 1.
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Абдулаева З. М., Таймасханов И. М., Ахмадова И. А. Исследование ключевых параметров инновационных проектов: понятие, классификация, структура // Вестник ГГНТУ. Гуманитарные и социально-экономические науки. 2020. № 3 (21). С. 5-11. https://doi.org/10.34708/GSTOU.2020.74.69.001
2. Антинескул Е. А., Магасумов А. Р. Оценка эффективности систем автоматизации отчетности и аналитики на базе облачных решений на рынке телекоммуникационных услуг // Вестник Поволж. гос. ун-та. Серия: Экономика. 2024. № 3 (78). С. 5-9.
3. Бабкин А. В., Михайлов П. А. Цифровые платформы в экономике: понятие, сущность, классификация // Вестник Академии знаний. 2023. №1 (54). С. 15-18.
4. Борисоглебская Л. Н, Миронова И. А., Сергеев С. М. Моделирование коммерческой деятельности предприятий в условиях инновационных предложений // Инновации. 2013. № 1 (171). С. 107-111.
5. Борисоглебская Л. Н., Провоторова Е. Н., Сергеев С. М., Худяков А. П. Автоматизированная система хранения и поиска для концепции «Индустрии 4.0» // Серия конференций IOP: материаловедение и инженерия. 2019. № 537 (3). С. 0-6.
6. Бочкова Т. А., Сапрыкин В. А. Инновационное развитие России // Journal of Economy and Business. 2021. №12 (3). С. 47-50.
7. Гузикова Л. А., Пантелеев А. С. Анализ взаимосвязи инновационной деятельности и уровня информатизации в регионах России // Общество. Среда. Развитие. 2015. № 4. С. 4-8.
8. Зайцев И. А. Роль информационно-коммуникационных технологий в инновационном развитии предприятия в условиях постиндустриальной экономики // Вестник Самарского гос. эконом. ун-та. 2020. № 4 (186). С. 88-96.
9. Карлина А. А., Павлова Е. А. Построение современных региональных инновационных систем // Вестник Междунар. ин-та рынка. 2024. № 1. С. 76-80.
10. Кулагина Н. А., Аношина Ю. Ф., Чмаро А. В. Механизм комплексной оценки инвестиционного развития регионов России для разработки инструментов управления бизнес-климатом // Естественно-гуманитарные исследования. 2021. № 36 (4). С. 147-152. https://doi.org/10.24412/2309-4788-2021-11287
11. Кулагина Н. А., Лысенко А. Н., Головкина С. И., Логачева Н. А. Инвестиционные аспекты оценки цифрового развития локальных территориальных систем // Вестник академии знании. 2022. № 5 (30). С. 186-193.
12. Лаврикова Ю. Г., Суворова А. В. Оптимальная пространственная организация экономики региона: поиск параметров и возможностей // Экономика региона. 2020. № 4 (16). С. 1017-1030. https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2020-4-1
13. Лясковская Е. А. Региональные особенности цифровизации в субъектах Российской Федерации // Вестник ЮУрГУ. Серия «Экономика и менеджмент». 2024. № 1 (18). С. 53-68. https://doi.org/10.14529/em240105
14. Мурафа А. А. Развитие сферы телекоммуникационных услуг как важнейшее условие осуществления эффективных инноваций // Инновации и иинвестиции. 2019. № 5. С. 3-5.
15. Насрутдинов М. Н. Методологический подход к оценке эффективности инвестиционной деятельности регионов на основе data envelopment analysis // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2020. № 4. С. 105-112. https://doi.org/10.17513/vaael.1060
16. Никонец О. Е., Михалев С. И. Факторы инновационного развития региональной экономики России // Прогрессивные технологии мира. 2013. № 11. С. 35-41.
17. Нуретдинова Ю. В., Ометова Д. А., Морозова М. Ю. Переход российских предприятий к цифровой экономике: проблемы и пути их решения // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2019. № 4 (10). С. 138-143.
18. Олейник О. С. Факторы, влияющие на уровень инновационной активности коммерческих организации // Социально-экономическое развитие России и регионов в цифрах статистики. 2021. № 2. С. 23-29.
19. Позднякова Т. М. Регионы России: специфика социально-экономического развития // Вестник Евразийской науки. 2021. № 1 (13). С. 15-20. https://doi.org/10.15862/35ecvn121
20. Силакова Л. В., Григорьев Е. А. Анализ инновационного развития России: состояние, проблемы, перспективы // Науч. журн. НИУ ИТМО. Серия: Экономика и экологический менеджмент. 2021. № 2. С. 86-96. https://doi.org/10.17586/2310-1172-2021-14-2-86-96
21. Фарзонаи Э. Институциональная модель региональной инновационной системы (на примере Согдийской области) // Вестник ПИТТУ им. акад. М. С. Осими. 2018. № 3 (8). С. 96-108.
22. Фаттахов Х. И., Силенов М. А. Анализ взаимосвязи и взаимовлияния жизненных циклов технологических инноваций, базовых инновации и инноваций изделий // Актуальные проблемы экономики и менеджмента. 2023. № 2 (38). С. 86-95.
23. Фаттахов Х. И., Силенов М. А. Подходы и методы управления жизненным циклом продуктов и технологий в цифровой экономике // Организатор производства. 2021. № 429. С. 154-164.
24. Фраймович Д. Ю. Региональные аспекты инновационного развития: учеб. пособие: ВЛГУ. 2021. С. 315.
25. Якушев Н. О., Мазилов Е. А. Методический подход к оценке инвестиционной привлекательности локальной территории региона // Проблемы развития территории. 2021. № 4 (108). С. 68-87. https://doi.org/10.15838/ptd.2020.4.108.5
26. Barykin S. E., Strimovskaya A. V., Sergeev S. M. et al. Smart city logistics on the basis of digital tools for ESG goals achievemen // Sustainability. 2023. Vol. 15. No. 6. P. 5507.
27. Bukht R., Hicks R. Definition, concept and measurement of the digital economy // International Organisations Research Journal. 2018. Vol. 13. No. 2. P. 143-172. https://doi.org/10.17323/1996-7845-2018-02-07.
28. Delke V., Schiele H., Buchholz W., Kelly S. Implementing Industry 4.0 technologies: Future roles in purchasing and supply management // Technological Forecasting and Social Change. 2023. Vol. 196. P. 34-39.
29. Erkko A., Mudambi R., Yoo Y. Digitalization and Globalization in a Turbulent World: Centrifugal and Centripetal Forces // Global Strategy Journal. 2021. Vol. 11(1). P. 3-16.
30. Holzmann P., Gregori P. The promise of digital technologies for sustainable entrepreneurship: A systematic literature review and research agenda // International Journal of Information Management. 2023. Vol. 68. P. 45-49
31. Parra J., Pйrez-Pons M. E., Gonzбlez J. The impact and correlation of the digital transformation on GDP growth in different regions worldwide // In Advances in Intelligent Systems and Computing. 2021. Vol. 1242 AISC. P. 182-188.
32. Wright N. L., Nagle F., Greenstein S. Open source software and global entrepreneurship // Research Policy. 2023. Vol. 52. P. 204-208.
Выпуск
Другие статьи выпуска
Целью работы является измерение восприятия неравенства возможностей в России и странах Европы. В отличие от существующих работ для получения оценок предложено использовать GRM-модель, позволяющую на основе набора частных порядковых индикаторов синтезировать интегральный количественный показатель.
Расчеты базируются на данных Международной программы социальных исследований (ISSP). В рамках этого проекта проводятся ежегодные опросы населения, однако тематическое направление меняется. В данной работе использовались данные двух последних волн, посвященных тематике социального неравенства (2009 и 2019 гг.). Анализ выполнен по 16 европейским странам, включая РФ.
Установлено, что по мнению респондентов всех стран, наименее значимы для достижения жизненного успеха раса и религия, наиболее важны хорошее собственное образование, упорный труд и пол. Сопоставление уровней и динамики восприятия неравенства возможностей позволило выявить значительную страновую дифференциацию. Неравенство возможностей воспринимается как низкое в Великобритании и Финляндии в оба рассматриваемых периода. В Швейцарии и Франции респонденты оценивали неравенство возможностей как среднее в 2009 г. и как низкое в 2019-м. Наиболее неблагоприятное развитие ситуации имеет место в Чехии, Литве, Словении, Хорватии, Германии и Италии, где неравенство возможностей, по оценке респондентов, значительно возросло в 2019 г. по сравнению с 2009 г. В России, Норвегии и Болгарии неравенство возможностей оценивается как среднее в оба рассматриваемых периода.
Российская Федерация является одним из крупнейших экспортеров в мире. При этом реализация товара в рамках экспорта осуществляется с постоянным увеличением, что, безусловно, положительно влияет на рост экономики в целом и непосредственно связано с повышением предпринимательской активности в этом направлении. Однако стоит учитывать, что при выстраивании внешнеторговых взаимоотношений появляются риски, непосредственно связанные с осуществлением операций по реализации товара в рамках внешнеторговой деятельности (ВЭД). В настоящей статье предлагается методика по управлению контрактными рисками при построении контрактных взаимоотношений с покупателем при реализации сельскохозяйственной продукции в таможенной процедуре экспорта. Целью разработки данной методики является снижение рисков получения негативного результата от сделки при отказе покупателя от товара в ситуации, когда товар отправлен покупателю или грузополучателю. Данная методика имеет безусловную научную и практическую значимость, так как может являться инструментом управления контрактными рисками на предприятиях, осуществляющих внешнеторговую деятельность, и одновременно базой для разработки новых методик, методов и концепций по управлению рисками в целом. Для разработки методики использованы методы анализа, синтеза, обобщения и систематизации информации, основанные на нормативно-правовых актах и практическом опыте. При применении методики предлагается использование конкретных технологий оценки контрактных рисков, одна из которых модифицируется за счет нового категориального аппарата рискованности сделки и введения коэффициента допустимости риска на базе плановой чистой прибыли. При оценке применимости тех или иных технологий оценки рисков предпочтение было отдано сценарному анализу и модели «Настолько низкий, насколько это разумно возможно» (ALARP) и вследствие этого была разработана «методика пяти условий по управлению контрактными рисками». Разработка и внедрение данной методики позволяет упростить процесс управления контрактными рисками и объединяет в себе основные аспекты, которые необходимо учитывать при построении контрактных взаимоотношений в рамках ВЭД при реализации сельскохозяйственной продукции.
Концепция устойчивого развития стала одним из основных направлений развития современного общества и проявляется на различных уровнях – от политики государства до предпочтений отдельного индивида. Сама концепция при всей дискуссионности ее формулировки носит фундаментальный характер и связана с развитием общества. Через стремление общества к такому развитию началось изменение поведения фирм, для описания чего в зарубежной и отечественной литературе используются различные категории и концепции. Достаточно широкое распространение среди них получили две концепции на уровне фирмы – корпоративной устойчивости и корпоративной социальной ответственности. Однако, несмотря на наличие работ как теоретического, так и прикладного характера, не предложено четкого подхода к их разграничению, равно как и всеобъемлющего сопоставления с концепцией устойчивого развития. Поскольку современное развитие ориентировано на учет устойчивости, необходимо понимание отличий данных трех концепций, лежащих в их основе категорий, субъектов приложения, как и выделение элементов их сопряжения. В данной работе на основе обзора существующих подходов к трактовке концепций устойчивого развития, корпоративной устойчивости и корпоративной социальной ответственности предложен подход к их разграничению через построение иерархии в контексте влияния на поведение фирм. Выбор последнего как критерия выделения иерархического соотношения концепций обоснован тем, что именно фирмы являются основными субъектами перехода экономики к устойчивому развитию через наличие необходимых ресурсов для реализации соответствующих стратегий в области экономики, экологии и социальной сферы.
Стимулирование инвестиционного спроса для российской экономики является значимой задачей, и изучение успешных зарубежных практик может позволить определить приоритетные направления развития политики стимулирования инвестиций. В рамках данной статьи рассматривается пример города Хэфэй в КНР, который за последние несколько лет демонстрирует значительные темпы экономического роста, заметно превышающие темпы роста КНР как раз во многом за счет инвестиционной компоненты. Город также имеет большой опыт участия в территориальных объединениях – с 2010 г., являясь ядром проекта «Пояс городов Ваньцзян», а в 2014 стал ключевым участником более крупного, национального – «Экономический пояс реки Янцзы». Данный факт позволяет проанализировать и систематизировать накопленный опыт, сформировав ряд эффективных мер поддержки инновационных инициатив. В основе статьи – анализ нормативных и регуляторных актов, касающихся условий инвестиционной среды в городе Хэфэй. В работе были систематизированы ключевые механизмы взаимодействия государственных и частных финансов и приведены примеры конкретных успешных проектов, реализованных на уровне города. Полученные материалы будут представлять интерес для российских исследователей и региональных властей, способствовать пониманию механизма создания благоприятного инвестиционного климата за счет государственного участия в финансировании проектов.
Цель исследования – выявить ключевые закономерности суженного воспроизводства с применением марксистской теории капиталистического воспроизводства, теории нелинейных дифференциальных уравнений, имитационного моделирования и системной динамики, а также продемонстрировать необоснованность «неоклассических» рекомендаций по управлению нормой накопления. Решены следующие задачи: через упрощение оригинальной модели эндогенного промышленного цикла ТМ-2 построена системно-динамическая модель В-1, которая раскрывает социально-экономическую структуру, определяющую суженное воспроизводство; с учетом чистых потерь основных производственных фондов развиты определения прибавочного продукта, прибавочной стоимости, нормы прибавочной стоимости и нормы прибыли. Обнажены как патологический характер воспроизводства в модели Рамсея – Купманса – Касса, так и опасность, заложенная в ее рекомендациях, для успешного развития нашей страны. Достигнуто соответствие между оценками действительных значений ВВП, основных производственных фондов и занятости в Российской Федерации для 1988–2007 гг., рассчитанными Г. И. Ханиным и Д. А. Фоминым, с одной стороны, и их смоделированными аналогами в В-1 – с другой. Выработаны новые системно-динамические характеристики переломных моментов в российской экономике в указанные годы. Показано, что социально-экономическая структура, созданная в России в 1999–2007 гг. для восстановительного роста, не могла служить надежной базой для преодоления деградации производительных сил.
Представленное научное исследование является актуальным, поскольку содержит новую информацию о влиянии ключевой ставки Центрального банка РФ на индекс потребительских цен в России. Цель научной работы – установить связь индекса потребительских цен в отечественной экономике с ключевой ставкой Центрального банка РФ в паре с другими внешнеэкономическими факторами. В соответствии с поставленной целью решены задачи: рассмотрены теоретические основы монетарной политики центральных банков; разработана соответствующая методология исследования; построены экономико-математические модели с функцией прогноза индекса потребительских цен в России в зависимости от ключевой ставки Центрального банка РФ и других внешнеэкономических факторов; выявлены недостатки и определены направления монетарной политики Банка России. Применены научные методы: анализ, синтез, метод центрированной скользящей средней, ADF-тест, KPSS-тест, корреляционно-регрессионный анализ, метод Койка. Научная новизна исследования заключается в создании принципов, корректирующих монетарную политику Центрального банка РФ в современных условиях.
С введением Банком России новых требований к порядку расчета величины кредитного риска для системно значимых кредитных организаций стало обязательным внедрение внутренних моделей оценки кредитного риска, включая модели доли потерь при дефолте. Цель исследования – систематизация современных подходов к моделированию доли потерь при дефолте в рамках оценки кредитного риска. Для достижения поставленной цели проведен анализ методологических аспектов построения моделей, включая нюансы расчета целевой переменной и формирования выборок разработки; выделены основные исследуемые сегменты моделирования; проанализированы объясняющие переменные. Результаты исследования показывают, что критически важным является учет специфики распределения данных по потерям при дефолте; особое значение имеет корректное формирование выборки разработки с учетом временных срезов до и после наступления стадии дефолта, а также раздельное моделирование для разных сегментов кредитного портфеля. Ключевыми факторами выступают характеристики обеспечения, параметры кредита, данные о заемщике и макроэкономические показатели. На основе анализа разработаны практические рекомендации банкам по учету важных аспектов моделирования доли потерь при дефолте для оценки кредитного риска.
Каждые пять лет Росстат публикует базовые таблицы «затраты – выпуск», которые охватывают широкую отраслевую номенклатуру и детально отражают процессы создания и использования продукции. Это позволяет исследовать экономику с различных аспектов. Однако такая периодичность обновления таблиц вынуждает исследователей использовать существующую структуру для анализа более поздних периодов, несмотря на возможные изменения в экономической структуре за рассматриваемое время. Это может ограничивать точность и актуальность выводов, поскольку динамика отраслей, структура экономики и методология сбора и расчетов макропоказателей могут существенно изменяться в течение пятилетнего (или более длительного) периода.
В статье представлен анализ структурных изменений российской экономики за 2016–2021 гг. с использованием базовых таблиц «затраты – выпуск». Применяются стандартные методы анализа отраслевых структур и мультипликативный анализ межотраслевого взаимодействия, что позволяет глубже понять динамику и взаимосвязи между отраслями, а также выявить ключевые изменения в развитии экономики за рассматриваемый период.
Результаты структурного анализа показывают, что отраслевые структуры основных макропоказателей не претерпели значительных изменений за пятилетний период, в то время как соотношения этих показателей демонстрируют обратную тенденцию. Однако если рассматривать экономику в целом, то значительных изменений долей ВДС в выпуске и экспорта в использовании не наблюдается.
Мультипликативный анализ выявляет значительные изменения коэффициентов прямых и полных затрат как отечественной, так и импортной продукции для отдельных отраслей. Тем не менее при анализе экономики в целом существенных различий в прямых затратах между 2016 и 2021 гг. не зафиксировано.
Статистика статьи
Статистика просмотров за 2026 год.
Издательство
- Издательство
- Новосибирский Государственный Университет
- Регион
- Россия, Новосибирск
- Почтовый адрес
- 630090, Новосибирская область, г. Новосибирск, ул. Пирогова, д. 1.
- Юр. адрес
- 630090, Новосибирская область, г. Новосибирск, ул. Пирогова, д. 1.
- ФИО
- Федорук Михаил Петрович (Руководитель)
- E-mail адрес
- rector@nsu.ru
- Контактный телефон
- +7 (383) 3634000
- Сайт
- https://www.nsu.ru/