Статья: Факторы движения прямых иностранных инвестиций в ЕАЭС в условиях фрагментации мировой экономики (2026)

Интеллектуализация системы управления промышленного предприятия в текущей ситуации развития экономики может быть рассмотрена как фактор повышения скорости и эффективности технологических процессов и процессов управления. В статье приведено авторское изложение понятия «интеллектуализация» системы управления, рассмотрены ключевые аспекты концепции интеллектуализации с использованием графического и математического аппарата. Представлено схематическое отображение сущности интеллектуализации промышленного предприятия на основе гибридного интеллектуального развития процессов управления, технологических процессов и их воздействия на продукт. В статье приведена концептуальная схема повышения уровня интеллектуализации промышленного предприятия с описанием входов и выходов процесса интеллектуализации на основе взаимодействия между естественным и искусственным видами интеллектами — ​как субъектов управления — ​с учетом стратегического, тактического и операционного уровней управления предприятия. В качестве инструмента исследования интеллектуальной трансформации промышленных предприятий предложено использовать модернизированную производственную функцию, которая учитывает уровни зрелости естественного и искусственного интеллекта на промышленном предприятии, предложена формула расчета точки бифуркации интеллектуализации. Точка бифуркации позволяет определить критический момент в развитии системы управления, когда малые изменения управляющих параметров внедрения искусственного интеллекта и перераспределения функций приводят к качественному скачку повышения уровня интеллектуализации системы управления.

Статья предлагает подход к интерпретации понятий «цифровизация», «цифровая трансформация». В ней рассмотрены актуальные процессы, которые во многом определяют эти понятия, — ​менеджмент в среде быстро меняющихся условий деятельности предприятий, характерной для осуществляемой цифровой трансформации. Описывается эволюция концепций управления предприятием от ресурсной Д. Барни и М. Портера (RBV, Resource Based View) до концепции возможностей (CBV, Capability Based View) Д. Тиса. Обсуждается подход на основе динамических способностей. Отмечается растущая потребность в современных моделях управления предприятием и недостаточное для практического использования предложение. Предлагается подход динамического менеджмента на базе исследований динамических способностей предприятия и микрооснований сотрудников и менеджеров — ​свой­ств, наличие которых способствует успешному функционированию в турбулентных условиях. Описываются характерные черты данного подхода, необходимые для реализации цифровой трансформации предприятия.

В исследовании показано, как современные компании могут согласовывать свои ключевые задачи развития производства, получения дохода и укрепления конкурентных преимуществ с требованиями общества и государства решать социальные вопросы, а также учитывать экологические и этические принципы в своей хозяйственной деятельности. Цель работы заключается в выявлении приоритетных направлений и оценке вклада российского бизнеса в развитие территорий его присутствия через взаимодействие с местными сообществами. На основе анализа текущего состояния проблемы, изучения мнения населения о местных промышленных предприятиях выявлены ожидания относительно вклада бизнеса в развитие городских и сельских территорий, определены ключевые направления повышения комфортности городской среды; установлена недооценка роли бизнеса в формировании и поддержании комфортных условий жизни в городах. Также предложены показатели для оценки вклада предприятий в развитие территорий их присутствия, включая экологическое благополучие населения. Объектом исследования является процесс развития территорий присутствия российского бизнеса через его взаимодействие с местными сообществами; предметом — ​приоритетные направления вклад бизнеса в развитие этих территорий. Установлено, что главной точкой соприкосновения интересов бизнеса и местного населения является решение проблемы кадрового дефицита. Отмечены противоречия между ожиданиями населения от участия предприятий в социально значимой деятельности и имеющимся потенциалом компаний в данной области. Предлагается дополнить национальную систему «Целей устойчивого развития», данные о которой опубликованы на сайте Росстата, специальными индикаторами для оценки вклада бизнеса в развитие территорий, использовать на практике разработанные коэффициенты экологической (ключевой, наиболее широко представленной среди 17 целей устойчивого развития) ответственности предприятий муниципального образования и уровня экологической надежности региональных проектов предприятий, а также ранжировать приоритетные направления деятельности социально ответственного бизнеса с учетом численности населенных пунктов — ​территориях их присутствия — ​и мнения населения.

Повышение уровня интеллектуализации производства является одним из трендов и стратегическим приоритетом современного промышленного развития. Управление развитием интеллектуального производства требует соответствующих инструментов, одним из которых является модель оценки зрелости. Исследования в области определения интеллектуальной зрелости ведутся на протяжении нескольких десятилетий в рамках различных научных направлений. Поэтому целью данной статьи является формирование методического подхода к оценке интеллектуальной зрелости промышленных систем в экономике данных на основе анализа и интеграции различных концепций и инструментов оценки. Показаны эволюция и особенности различных подходов и моделей оценки интеллектуальной зрелости: концепций интеллектуального капитала и управления знаниями, моделей оценки зрелости Индустрии Х.0, интеллектуального производства, искусственного интеллекта, перспектив развития промышленных метавселенных и экосистем. Выделены наиболее распространенные направления оценки в рамках каждого из подходов. Обоснована целесообразность построения модели интеллектуальной зрелости промышленной системы в формате динамического комплекса субмоделей с возможностью настройки ее структуры в зависимости от контекста конкретного предприятия. В качестве ключевого контекстного фактора, определяющего приоритетные направления и глубину проведения оценки по каждому из них, выделены стратегические цели предприятия. Сформулированы специфические принципы оценки интеллектуальной зрелости: стратегичности, иерархичности, преемственности, интеграции, избыточности, фасетного выбора, контекстной интеллектуализации проектирования, квантификации, конвергенции и проактивности. Предложена концептуальная модель оценки интеллектуальной зрелости промышленных систем.

В статье представлено обсуждение проблемы роста промышленных предприятий в российской экономике в императиве ускоренного технологического развития и реализации отраслевых программ импортозамещения. Теория и практика экономического развития свидетельствует о том, что интенсивность технологических изменений в промышленном секторе напрямую зависит от критической массы средних и крупных предприятий и динамики их трансформации. В связи с этим целью данной статьи является исследование параметров развития предприятий промышленного сектора экономики с учетом их включения в кластерные объединения. Для достижения указанной цели используется авторская база данных оценки кластерной кооперации в промышленности. Авторы формулируют предположение о наличии связи между динамикой индустриальных изменений и параметрами распределения предприятий промышленности по размерам. Также авторы предполагают, что существует различная динамика темпов роста у предприятий промышленности и предприятий промышленности, включенных в кластерные объединения в структуре соответствующей отрасли. В статье проводится исследование зарубежной практики реализации индустриальных изменений с фокусом на управление параметрами распределения малых, средних и крупных предприятий в различных секторах промышленности. Методология исследования параметров развития предприятий промышленного сектора экономики и включения субъектов хозяйственной деятельности в структуру кластеров содержит анализ и систематизацию теоретических основ развития кластеров, а также эмпирическую оценку статистических данных о динамике роста предприятий промышленности, являющихся участниками кластерных инициатив и предприятий, не включенных в деятельность данных объединений. Применение в процессе исследования авторской базы данных, обеспечивающей оценку параметров предприятий, участников кластерных объединений в динамике, позволило на эмпирической основе доказать, что развитие существующих кластеров и формирование новых кластерных инициатив в условиях действующих структурных ограничений будет способствовать развитию производств с высоким и средним уровнем технологичности. Наши результаты вносят вклад в развитие теории кооперации и кластеризации, а также могут быть использованы для разработки стратегий отраслевого развития промышленного сектора российской экономики.

В данном исследовании выявлены закономерности проведения протекционистской политики странами, которые благодаря такой политике, вошли в список ведущих экономик мира. Обоснована необходимость проведения селективной по регионам России промышленной политики для перестройки всей ее экономики на рельсы преимущественного развития отраслей, производящих высокотехнологичную и наукоемкую продукцию, способную удовлетворить как внутренний спрос в условиях внешних технологических санкций, так и заместить традиционные экспортные товары России (углеводороды и другие природные ресурсы), в отношении которых действуют санкции со стороны их многолетних потребителей. Сформулированы и описаны два критерия отбора регионов для реализации селективной промышленной политики: уровень диверсификации экономики, рассчитанный на основе индекса Херфиндаля, и потенциал для экспорта высокотехнологичной продукции. На основе официальных статистических данных Росстата проведен количественный анализ и выделена группа регионов с наибольшими перспективами для успешного применения селективной промышленной политики. Таким образом, обоснован выбор 16 субъектов Российской Федерации, обладающих высоким производственным и научно-техническим потенциалом, на которых целесообразно сосредоточить селективную промышленную политику, направленную на развитие высокотехнологичных и наукоемких отраслей промышленности, ориентированных на экспорт в условиях существенно ограниченных ресурсов государства.

В статье исследованы факторы конкурентоспособности фирмы в контексте двух основных трендов современности: цифровизации экономики и многополярности. Авторы проанализировали эволюцию фирмы во взаимосвязи с развитием рыночной экономики и совершенствованием технологий. Авторы установили, что по мере развития конкурентной среды фирмы изменялись и факторы ее конкурентоспособности, а также научные подходы к их изучению. Определен вклад российских и зарубежных ученых в исследование внешних и внутренних факторов конкурентоспособности фирмы. На основе сравнительного анализа факторов конкурентоспособности фирмы и их эволюции было установлено, что технологии всегда были решающими факторами. Авторы уточнили содержание понятия «многополярность», установили взаимосвязь между развитием цифровых технологий и многополярностью, выявили особенности факторов конкурентоспособности фирмы в условиях многополярности. На основе анализа современных экономико-статистических данных, международной отчетности и экспертных оценок авторы выявили основные инструменты цифровой экономики, формирующие технологические тренды ближайшего будущего: искусственный интеллект, блокчейн, облачные вычисления и новые пользовательские интерфейсы, также определено их влияние на деятельность фирмы. Внешние и внутренние факторы конкурентоспособности фирмы в цифровой экономике в условиях многополярности структурированы авторами по типам (экономические, технологические, институциональные, социальные), видам и характеру воздействия на деятельность фирмы (прямые и косвенные). Выявлены и проанализированы взаимосвязи между факторами конкурентоспособности фирмы. Изучение возможностей применения инструментов цифровой экономики позволило выявить потенциал искусственного интеллекта для комплексного моделирования внешней и внутренней среды фирмы. Было установлено, что искусственный интеллект существенно повышает эффективность применения блокчейна, облачных вычислений и новых пользовательских интерфейсов, а потому он может существенно повысить конкурентоспособность фирмы в цифровой экономике в условиях многополярности, сократив трансформационные и транзакционные издержки и увеличив не только материально-вещественный, технологический и финансовый, но и человеческий потенциал фирмы.

В рамках математического моделирования коллективных действий анализируется влияние способа дележа создаваемого коллективом дохода на результаты стратегии по Штакельбергу и динамическую устойчивость кооперации. Предполагается, что функция дохода и относительная доля в доходе каждого участника известны всем до начала коллективных действий. Если максимизирующие индивидуальные выигрыши агенты выбирают размер прилагаемых ими усилий независимо друг от друга, то коллектив попадает в «плохое равновесие» Нэша. Координация усилий, основанная на межличностном доверии, способном сложиться в небольшой группе агентов (коалиции), позволяет ее членам осуществить усилия в объеме, необходимом для максимизации не индивидуальных выигрышей, а коалиционного. Образующийся в результате комплементарности усилий коалиционный эффект приводит к предпочтительному исходу по Парето относительно «плохого равновесия». В последовательной игре с коалицией в роли лидера коалиционный эффект усиливается стратегией Штакельберга. Показано, что при равномерном распределении дохода и при равной способности всех участников влиять своими усилиями на его величину размеры усилий членов коалиции выше, а их выигрыши ниже, чем у некооперированных агентов. Такая ситуация может расцениваться членами коалиции как несправедливая и, соответственно, оказывать отрицательное влияние на ее устойчивость. Для повышения уровня динамической устойчивости кооперации необходимо заключение соглашения, соответствующего целям всех членов коллектива. Рассматриваются условия, предполагающие отказ от равенства в распределении дохода в пользу членов коалиции. Для последовательной игры с коалицией в роли лидера по Штакельбергу найден интервал тех значений коалиционной доли, которые соответствуют удовлетворяющих всех членов коллектива условиям.

В рамках математического моделирования коллективных действий анализируется влияние способа дележа создаваемого коллективом дохода на результаты стратегии по Штакельбергу и динамическую устойчивость кооперации. Предполагается, что функция дохода и относительная доля в доходе каждого участника известны всем до начала коллективных действий. Если максимизирующие индивидуальные выигрыши агенты выбирают размер прилагаемых ими усилий независимо друг от друга, то коллектив попадает в «плохое равновесие» Нэша. Координация усилий, основанная на межличностном доверии, способном сложиться в небольшой группе агентов (коалиции), позволяет ее членам осуществить усилия в объеме, необходимом для максимизации не индивидуальных выигрышей, а коалиционного. Образующийся в результате комплементарности усилий коалиционный эффект приводит к предпочтительному исходу по Парето относительно «плохого равновесия». В последовательной игре с коалицией в роли лидера коалиционный эффект усиливается стратегией Штакельберга. Показано, что при равномерном распределении дохода и при равной способности всех участников влиять своими усилиями на его величину размеры усилий членов коалиции выше, а их выигрыши ниже, чем у некооперированных агентов. Такая ситуация может расцениваться членами коалиции как несправедливая и, соответственно, оказывать отрицательное влияние на ее устойчивость. Для повышения уровня динамической устойчивости кооперации необходимо заключение соглашения, соответствующего целям всех членов коллектива. Рассматриваются условия, предполагающие отказ от равенства в распределении дохода в пользу членов коалиции. Для последовательной игры с коалицией в роли лидера по Штакельбергу найден интервал тех значений коалиционной доли, которые соответствуют удовлетворяющих всех членов коллектива условиям.

В статье представлены результаты лонгитюдного исследования психологической адаптации населения в условиях шокового периода, вызванного специальной военной операцией (2022 г.). На выборке — ​шесть последовательных волн опроса из 313 респондентов с использованием методов вероятностно-статистического моделирования, проанализирована динамика психологического благополучия и стратегий «совладания». Выявлены два устойчивых структурных блока психологических показателей: общее психологическое благополучие (эмоциональный, социальный и личностный компоненты) и конструктивное совладание (позитивное переосмысление, принятие, юмор). Для каждого блока построены интегральные индексы, показавшие различную динамику: относительную стабильность «благополучия» и значимое снижение «совладания» после объявления частичной мобилизации. Для каждого индекса выявлены четыре типа динамики, образующие зеркальные пары. Установлено, что принадлежность к тому или иному типу адаптации не определяется социально-демографическими факторами (пол, возраст, образование, доход), но связано с начальными социально-психологическими установками. С помощью эконометрических моделей вложенных дихотомий выявлены статистические предикторы адаптации: «доверие к институтам», «социальный оптимизм», «идентификационные установки» и «когнитивные стратегии». Исследование показывает, что в условиях кризиса адаптационные траектории статистически предсказуемы на основе психологических установок начального периода опроса. Это подчеркивает роль данных установок как предикторов будущей адаптации.

В последние годы на рынке наблюдался рост числа интеграционных сделок, но структурированный подход к объединению предприятий поможет снизить уровень риска, связанного с этим процессом. Целью данного исследования является предложение нового математического инструментария категорной теории систем для описания механизма объединения предприятий, который можно применять для моделирования интеграционных процессов систем любого типа по классификации системной экономической теории. Этот инструментарий позволит выявлять факторы риска таких процессов. Три типа представлений предприятия описаны с использованием методов категорной теории систем, системной экономической теории и операциональной теории управления уровнем риска. Для каждого типа предложены возможные способы моделирования механизмов интеграции предприятий, рассмотренных в данной работе как социально-экономические системы. Идентифицированы факторы риска для нескольких уровней интеграции при выборе механизма объединения через ее внутреннее представление с выделением подсистем предприятия: объектной, средовой, проектной и процессной. Также предложены антирисковые управленческие воздействия для смягчения влияния выявленных факторов риска на деятельность объединенного предприятия. В приложениях приведены основные термины и принципы категорной теории систем, формализованы отношения между системной экономической теорией и категорной теорией систем.

В статье рассмотрена проблема классификации направлений экономической теории, связанная с пониманием исторической логики и перспектив развития мейнстримных и неортодоксальных исследований. В русле теории Т. Куна и концепции И. Лакатоса показано, что данные исследования преимущественно разрабатываются на основе общей парадигмы; ее ядро выступает в виде «homo economicus», а периферия — ​в виде различных институциональных интерпретаций. В мейнстримной программе общество не рассматривается в качестве реального актора, поэтому применяется институциональноинструментальный подход, в рамках которого создаются экономические описания на основе либеральной концепции пучка прав собственности, обеспечивающей приоритет частных интересов. В неортодоксальной программе общество выступает реальным актором, используется ценностноинституциональный подход, в соответствии с которым экономика анализируется с позиции социальной концепции пучка прав собственности и понимания общества как верховного собственника. Обосновывается утверждение о том, что классики политэкономии предложили познавательную парадигму, которая — ​в отличие от традиционной — ​позволяет изучать эндогенные процессы развития экономики, исходя из двой­ственной природы экономических интересов субъектов и классической концепции собственности. В классической парадигме, с учетом представлений Аристотеля и средневековых мыслителей, общественная собственность понимается как сложноструктурный феномен, выступающий в качестве исторической и логической основы анализа различных форм собственности и экономических систем традиционных и современных обществ. Классическая перспектива ориентирует на создание адекватной реалиям суверенной модели российской экономики на основе изменения устаревшей архитектуры отношений собственности и экономических отношений в соответствии с приоритетом интересов общества.