Работы автора

Формирование искусственных сообществ в рамках различного вида математического и компьютерного моделирования, прежде всего, агент-ориентированного, требует уверенного знания о степени и характере взаимодействия моделируемых агентов, компонентов и элементов изучаемой системы. В работе выявлены закономерности влияния научно-инновационных показателей на уровень экономики в странах мира. На основании измерения уровня корреляций между публикационной активностью стран мира, подушевым уровнем расходов на НИОКР, патентной активностью и численности исследователей с уровнем их экономики относительно численности населения показано, что показатели сопряженности научно-инновационной сферы стран и уровня их достаточно высок, в в целом и он усилился с 2010 по 2022 год. С 2010 года изменилось соотношение уровней взаимной зависимости показателей научной и изобретательской деятельности и относительных величин национальных экономик, среди других показателей наибольшим уровнем сопряжения в 2022 году характеризуется именно публикационная активность. В значительной степени уровень сопряжения вырос благодаря резкой интенсификации уровня научного развития богатых нефтегазобывающих стран. С учетом места России в глобальных трендах научного развития автор делает вывод в целесообразности роста финансирования научных исследований в России при сохранении курса на поддержку продуктивности фундаментальной науки.

Работа посвящена выявлению закономерностей сопряжения научно-инновационной деятельности и расширению масштабов развития в субъектах РФ с валовым региональным продуктом (ВРП) на душу населения в регионах России. Актуальность исследования определена инновационностью обеспечения технологического лидерства и суверенитета в рамках достижений национальных целей развития России. Целью работы является выявление уровня взаимовлияния научно-инновационной деятельности и развития глубины с уровнем ВРП на душу населения регионов России. Для исследования использованы данные Росстата на 2021 и 2022 годы (показатели ВРП на душу населения, науки, инноваций и развития) информационных технологий, а также результаты, полученные автором через поисковую систему БД «Scopus» (публикационная активность ученых в регионах России, по основным направлениям науки). Анализ проводится на выборке из 77 регионов (без учета рядов северных и дальневосточных РФ с очень высоким уровнем ВРП на душу населения, наследием с преобладанием обрабатывающей промышленности в условиях умеренной экономики). Построение моделей взаимосвязи проводилось на основе корреляционно-регрессионного анализа и получения формулы множественной линейной регрессии. Основные результаты исследования: установлено, что научная, инновационная и цифровизационная активность в регионах значительно коррелируют с ВРП на душу населения; на этом наиболее высоком уровне соотносятся такие факторы, как количество публикаций в Scopus в области экономики, эконометрики и финансов, соответствующие затраты на объем прикладных исследований, рост товаров и услуг, а также объем передаваемой информации через Интернет. Построенная эконометрическая модель множественной регрессии, демонстрирующая взаимозависимость ключевых показателей науки, инноваций и развития с уровнем экономики, показала основную объяснительную способность (R2 = 0,72), что свидетельствует о наличии положительного влияния поддерживающих показателей экономического развития и обеспечения некий ориентировочный «рецепт» для формирования и реализации региональной научно-инновационной политики и политики в области глобального развития. Научные новейшие исследования связаны с широтой перечня последствий для анализа показателей, комплексностью ситуации для оценки промышленных инноваций на региональном уровне, включая совместное воздействие научно-инновационной и информационно-коммуникационной силы в качестве инновационного фактора для экономического роста. Полученные результаты имеют практическую значимость для стратегии развития региональной экономики. Соотношение показателей регрессионной модели указывает на наиболее перспективные стратегические ориентиры при планировании развития научно-инновационных систем в регионах с учетом процессов их цифровизации.