В современных условиях развития экономики, характеризующихся высокой степенью неопределенности, задачи реиндустриализации и импортозамещения требуют новых подходов к анализу и принятию решений.
В статье рассмотрено применение когнитивного подхода к моделированию условий и факторов эффективной реиндустриализации и импортозамещения промышленных экосистем. На основе когнитивной карты выполнен анализ и визуализация взаимосвязей факторов реиндустриализации и промышленной политики. Когнитивные карты служат эффективным инструментом для моделирования сложных социально-экономических систем, позволяя выявлять ключевые взаимосвязи между факторами, влияющими на их развитие.
Определены три сценария развития промышленных экосистем (инновационно-прорывной, модернизационный и инерционный) и их условия, которые различаются степенью реализации шести групп факторов (политических, социальных, экономических, инновационных, производственных, управленческих).
Подчеркнута важность использования инструментария когнитивного анализа для обоснования стратегических решений и формирования эффективной промышленной политики с целью обеспечения реиндустриализации и импортоопережения в промышленных экосистемах и повышения устойчивости и конкурентоспособности национальной экономики.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
В современной нестабильной экономической среде способность предвидеть требует разработки сценариев на основе нетрадиционных подходов.
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Носков В.А., Ильина А.С. Мировой опыт импортозамещения и реиндустриализации и политика экономической безопасности России. Вестник Самарского государственного экономического университета. 2021;(3(197)):17-27. DOI: 10.46554/1993-0453-2021-3-197-17-27 EDN: MFQQLE
2. Khairov B.G., Novikov D.T., Prokof’yeva T.A., Protsenko I.O., Khairova S.M. Reflexive Governance of import substitution mechanism in clusters. European Research Studies Journal. 2017;20(3A):470-483. DOI: 10.35808/ersj/722 EDN: ZDSKUD
3. Соловьев А.И. Импортозамещение в России: проблемы и пути решения. Экономика. Налоги. Право. 2016;9(4):66-71. EDN: WMSENP
4. Володина Н.Л. Преимущества создания цифровой экосистемы. Организатор производства. 2021;29(4):104-111. DOI: 10.36622/VSTU.2021.95.61.011 EDN: LVYUHN
5. Попов Е.В., Симонова В.Л., Челак И.П. Оценка развития инновационных экосистем. Вопросы инновационной экономики. 2020;10(4):2359-2374. DOI: 10.18334/vinec.10.4.111098 EDN: AMEFHG
6. Baldassarre B., Schepers M., Bocken N., Cuppen E., Korevaar G., Calabretta G. Industrial symbiosis: towards a design process for eco-industrial clusters by integrating circular economy and industrial ecology perspectives. Journal of Cleaner Production. 2019;216(3):446-460. DOI: 10.1016/j.jclepro.2019.01.091
7. Soldak M.O. Industrial ecosystems and technological development. Economy of Industry. 2019;(4(88)):75-91. DOI: 10.15407/econindustry2019.04.075
8. Walls J.L., Paquin R.L. Organizational perspectives of industrial symbiosis: A review and synthesis. Organization & Environment. 2015;28(1):32-53. DOI: 10.1177/1086026615575333
9. Клейнер Г.Б. Промышленные экосистемы: взгляд в будущее. Экономическое возрождение России. 2018;(2(56)):53-62. EDN: XSEJRB
10. Бузмакова М.В. Реиндустриализация - тенденция мировой экономики. Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия: Социальные науки. 2017;(1(45)):7-17. EDN: YPHTPJ
11. Mityakov E., Mityakov S., Kulikova N., Yudin A., Ladynin A. Choosing a model for effective management of industrial ecosystems in Russia: a numerical experiment. Relacoes Internacionais no Mundo Atual / Brazilian Journal of Law and International Relations. 2024;1(43):495-515. URL: https://revista.unicuritiba.edu.br/index.php/RIMA/article/view/6439/371374931.
12. Гинис Л.А. Истоки современного когнитивного моделирования. Известия ТРТУ. 2005;6(50):119-128. EDN: KNVHNZ
13. Файман А.Д. Ресурсные проекты в экономике Еврейской автономной области: оценка эффектов на основе подходов когнитивного моделирования. Вестник Забайкальского государственного университета. 2021;27(9):107-120. DOI: 10.21209/2227-9245-2021-27-9-107-120 EDN: BCCFZM
14. Меренкова И.Н., Новикова И.И., Гаврилова З.В. Когнитивное моделирование диверсифицированного развития сельской экономики в условиях цифровизации. Российский экономический вестник. 2022;5(3):82-87. EDN: FOSFFK
15. Сериков В.В. Выбор модели оценки и прогнозирования деятельности предприятий промышленного сектора экономики в условиях импортозамещения. Государственное и муниципальное управление. Ученые записки. 2023;(2):167-174. DOI: 10.22394/2079-1690-2023-1-2-167-174 EDN: ABEXOE
16. Бабикова А.В., Бабиков Н.М. Оценка цифровой трансформации в банковском секторе на основе когнитивного моделирования. Вопросы инновационной экономики. 2021;11(1):299-314. DOI: 10.18334/vinec.11.1.111618 EDN: BJWJHI
17. Morita J., Miwa K., Maehigashi A., Terai H., Kojima K., Ritter, F. Cognitive modeling of automation adaptation in a time critical task. Frontiers in Psychology. 2020;11:1971-1976. DOI: 10.3389/fpsyg.2020.02149 EDN: DTMPJH
18. Kwiliński A., Kuzior A. Cognitive technologies in the management and formation of directions of the priority development of industrial enterprises. Management Systems in Production Engineering. 2020;28(2):133-138. DOI: 10.2478/mspe-2020-0020 EDN: GRTOMY
19. Schürmann T., Beckerle P. Personalizing human-agent interaction through cognitive models. Frontiers in Psychology. 2020;11:561510. DOI: 10.3389/fpsyg.2020.561510 EDN: NQFXEZ
20. Eden C. On the nature of cognitive maps. Journal of Management Studies. 1992;29(3):261-265. DOI: 10.1111/J.1467-6486.1992.TB00664.X EDN: EPWZBF
21. Kang B., Deng Y., Sadiq R., Mahadevan S. Evidential cognitive maps. Knowledge-Based Systems. 2012;35:77-86. DOI: 10.1016/j.knosys.2012.04.007
22. Заграновская А.В. Автоматический поиск концептов когнитивной карты в области стратегического управления. Вестник Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова. 2022;(4):165-176. DOI: 10.21686/2413-2829-2022-4-165-176
23. Papageorgiou E., Salmeron J. A review of fuzzy cognitive maps research during the last decade. IEEE Transactions on Fuzzy Systems. 2013;21(1):66-79. DOI: 10.1109/TFUZZ.2012.2201727
24. Hilbert M., Miles I., Othmer J. Foresight tools for participative policy-making in inter-governmental processes in developing countries: Lessons learned from the eLAC Policy Priorities Delphi. Technological Forecasting and Social Change. 2009;76(7):880-896. DOI: 10.1016/j.techfore.2009.01.001 EDN: DZMSNH
25. Заграновская А.В., Эйсснер Ю.Н. Моделирование сценариев развития экономической ситуации на основе нечетких когнитивных карт. Современная экономика: проблемы и решения. 2017;(10):33-47. URL: https://journals.vsu.ru/meps/article/view/6322/6385. EDN: YUMZDL
26. Memon M., Ting H., Hwa C., Ramayah T., Chuah F., Cham T.H. Sample size for survey research: Review and recommendations. Journal of Applied Structural Equation Modeling. 2020;4(2):1-20. DOI: 10.47263/JASEM.4(2)01 EDN: JSULSY
27. Колбасов В.И. Сценарное планирование как эффективный метод разработки стратегии. Креативная экономика. 2012;6(8):86-92. Kolbasov V.I. Scenary planning as efficient method of strategy development. Creative Economy. 2012;6(8):86-92. (In Russ.).
28. Трегуб И.В. Математические модели динамики экономических систем. Москва: Русайнс; 2020. 162 с.
Выпуск
Другие статьи выпуска
В статье описывается рецензия на научную монографию А. В. Митенкова «Теория трансформации системы управления организации. Часть 1. Концепция и методология».
Кадровый дефицит становится все более острым. В ряде регионов количество открытых вакансий в разы превышает количество поданных резюме от соискателей. Все это обусловливает необходимость для организации проведения системной работы в сфере трудоустройства и занятости. Становится очевидной необходимость средне- и долгосрочного планирования кадровой потребности в региональном и отраслевом разрезе. Пока в России только отрабатываются единые подходы по формированию прогноза потребности рынка труда в квалифицированных специалистах и рабочих кадрах. Создание единой методики построения прогноза позволит снизить дисбаланс рынка труда в будущем, более обоснованно формировать контрольные цифры приема на те или иные специальности. Работа со студентами и молодыми специалистами в условиях кадрового дефицита побуждает и предприятия искать новые формы взаимодействия с вузами.
В статье представлена разработанная авторами классификация существующих форм сотрудничества работодателя с вузом в сфере трудоустройства. Выделены три группы: регламентированные формы (дуальная магистратура, целевое обучение и т. д.), нерегламентированные формы (виртуальные стажировки, экскурсии, кейс-задачи, проектно-аналитические сессии и т. д.) и платформы, направленные на содействие трудоустройству и занятости.
Раскрыты особенности каждой из представленных групп и приведены результаты опроса по теме трудоустройства, проведенного авторами среди работодателей, рассмотрено влияние искусственного интеллекта на рынок труда.
В исследовании проанализированы проблемы оценки эффективности функционирования электроцеха металлургического предприятия; показана недостаточность оценки электроцеха только финансовыми критериями; выявлены основные процессы, протекающие в ходе его функционирования; в каждом из процессов выделены ключевые измеряемые показатели; раскрыты роли, значимость и способ количественной оценки каждого отдельного показателя.
В ходе исследования разработана система, дающая оценку всем ключевым процессам, протекающим в подразделении, с учетом приоритетов, присущим промышленному предприятию, которая включает в себя показатели, описывающие финансовый и клиентский элемент, элемент внутренних процессов и элемент, направленный на совершенствование персонала.
В статье приведены примеры расчета этих показателей. Совокупность перечисленных элементов представляет собой систему сбалансированных показателей, предложенную Р. С. Капланом, адаптированную для оценки подразделения электроэнергетики.
Разработанная в исследовании система показателей может применяться для долгосрочной оценки эффективности функционирования электроцеха металлургического предприятия и использоваться для определения точки максимальной отдачи затрат при стратегическом планировании деятельности подразделения электроэнергетики промышленного предприятия.
Разработка и реализация региональной финансовой стратегии является комплексным многоэтапным процессом и требует обоснования доступности всех видов ресурсов на всех этапах стратегирования. Ресурсная обеспеченность - один из наиболее существенных факторов, определяющих потенциал реализации большинства региональных стратегических документов. В системе ресурсной обеспеченности стратегических приоритетов финансы занимают одну из ключевых позиций, поскольку денежные средства, эффективно действующая система их привлечения и распределения необходимы для привлечения всех остальных видов ресурсов. Несмотря на высокую мобильность капитала в современном мире, динамика экономических систем, повторяющиеся чрезвычайные периоды, концентрация капитала в отдельных странах, регионах и отраслях экономики, существенно сокращают потенциал привлечения средств для эффективной имплементации стратегических приоритетов в ряде регионов России. В условиях существенной диверсификации источников финансирования региональной экономики выбор наиболее предпочтительных финансовых ресурсов и формирование оптимальной структуры региональной экономической финансовой системы являются сложными системными задачами.
Согласно методологии стратегирования, разработанной академиком В. Л. Квинтом, для формирования основных положений стратегии, выявления новых стратегических возможностей и обоснования приоритетов, обеспеченных конкурентными преимуществами и всеми видами ресурсов, на начальном этапе необходимо выделить и проанализировать наиболее устойчивые долгосрочные тенденции развития основных экономических факторов, определяющих потенциал и условия развития региональных экономических систем.
В данной статье выделена динамика таких экономических показателей, как инвестиции в основной капитал, темпы прироста ВВП, износ основных средств, отраслевая структура инвестиций в основной капитал, инфляция по группам стран, прямые иностранные инвестиции, сбережения населения и др., на основе анализа динамики которых выявлены стратегические тенденции развития финансовых систем, формирующих потенциал привлечения финансирования для реализации региональных стратегических приоритетов.
Выявленные глобальные финансовые стратегические тенденции позволяют сформулировать потенциальные возможности и угрозы развития региональных финансовых систем, определяемые глобальными стратегическими тенденциями как объективными факторами внешней среды.
В статье представлено исследование влияния предпринимательской экосистемы на экономический рост российских регионов на основе анализа данных по 83 субъектам РФ за период 2010-2019 гг.
Методологический подход основан на модели роста валового регионального продукта (ВРП) Мэнкью-Ромера-Вейла, а также эконометрическом анализе с использованием регрессионных моделей.
Результаты исследования показывают, что объем инвестиций в человеческий капитал и уровень охвата населения образовательными программами оказывают положительное влияние на региональный экономический рост, в то время как уровень предпринимательской активности не демонстрирует статистически значимого влияния. Это свидетельствует о необходимости дальнейшего изучения факторов, определяющих эффективность предпринимательских экосистем в различных регионах.
Статья подчеркивает важность совершенствования образовательной политики и инструментов государственной поддержки предпринимательства для достижения устойчивого экономического роста.
Предложенные выводы могут быть полезны для разработки стратегий регионального развития, направленных на усиление предпринимательской активности, и совершенствования государственной экономической политики.
В связи с обострением климатической повестки энергетика и промышленность по всему миру сталкиваются с беспрецедентными вызовами, обусловленными необходимостью сокращения выбросов парниковых газов. Промышленные компании активизируют направления и планы низкоуглеродного развития, реализуют мероприятия по снижению выбросов парниковых газов как важнейшие составляющие общей климатической ответственности бизнеса, что, в свою очередь, требует адаптации подходов на уровне стратегического управления, в том числе в части целеполагания.
Настоящее исследование посвящено разработке научно-методического подхода к анализу целей по снижению выбросов парниковых газов (климатических целей нефтегазовых компаний) в системе стратегического управления декарбонизационной деятельностью.
В результате исследования предложен научно-методический подход к адаптации метода SMART к анализу климатических целей, который включает уточненные характеристики критериев SMART, методику проведения SMART-анализа и научно-методический инструментарий количественной оценки достижимости поставленных нефтегазовыми компаниями целей на основе расчета базисного, фактического, целевого и планового уровней климатических показателей. Проведена апробация предложенного подхода на примере целей по снижению выбросов парниковых газов, задекларированных крупнейшими нефтегазовыми компаниями России. Информационно-аналитическую базу исследования составляют отчеты об устойчивом развитии российских нефтегазовых компаний. Выявлена типология целеполагания и сформулированы рекомендации по совершенствованию данного процесса в системе стратегического управления декарбонизационной деятельностью на корпоративном уровне.
Определено, что из пятнадцати климатических целей российских нефтегазовых компаний девять в полной мере соответствуют критериям SMART. При этом треть поставленных целей фактически уже достигнуты, что свидетельствует об ориентации компаний на реалистичное целеполагание и перманентное совершенствование внутренних процессов в данной сфере.
В XXI в. большинство мировых держав стало формировать новые модели эффективного хозяйствования, которые в отличие от традиционной модели линейной экономики направлены на одновременное обеспечение экономического роста и сохранение экосистемы планеты. Наиболее эффективная модель получила название «циркулярная экономика», и ее ключевым вектором является повышение эффективности использования ресурсов и увеличение сроков службы продуктов на основе экологических преимуществ путем использования наименьшего количества как материальных, так и природных ресурсов. Однако внедрение принципов циркулярной экономики сталкивается с серьезными нормативными барьерами, отсутствием системной методологии управления и оценки готовности экономических систем к переходу на новые бизнес-модели.
В статье предложена методика оценки потенциала перехода к циркулярной экономике в рамках отраслевого развития Арктической зоны на основе метода интегральных оценок и авторской системы аналитических показателей, учитывающих не только активность экологического поведения промышленных предприятий, но и масштаб инновационной деятельности. Осуществлена типологизация видов экономической деятельности отраслей промышленности российской Арктики с выделением пяти кластеров: сильный инноватор циркулярной экономики - обрабатывающие производства; строительство; среднесильный инноватор циркулярной экономики - добыча полезных ископаемых; обеспечение электрической энергией, газом и паром; кондиционирование воздуха; средний инноватор циркулярной экономики - водоснабжение; водоотведение; организация сбора и утилизации отходов; деятельность по ликвидации загрязнений; среднеслабый инноватор циркулярной экономики - деятельность в области информации и связи; слабый инноватор циркулярной экономики - сельское, лесное хозяйство; охота; рыболовство и рыбоводство со схожими уровнями эколого-ориентированного развития и темпами внедрения экологических инноваций. Кластеризация свидетельствует о том, что наилучших результатов в реализации циркулярной экономики достиг кластер, представленный такими отраслями как «Обрабатывающие производства» и «Водоснабжение; водоотведение, организация сбора и утилизации отходов, деятельность по ликвидации загрязнений». В свою очередь, отрасли сельского хозяйства, рыболовства, рыбоводства, а также бизнес-структуры, деятельность которых связана с информацией и связью, требуют активизации эколого-ориентированной деятельности как с позиции государственной поддержки, так и развития внутреннего потенциала и повышения экологической ответственности.
Сделан вывод о том, что относящиеся к выделенным в исследовании пяти кластерам виды промышленного производства виды промышленного производства имеют различия в возможностях и потребностях внедрения экологических инноваций и развитии концепции циркулярной экономики. На основе интегральной оценки активности отраслей промышленности Арктической зоны РФ, выделенных на основе Общероссийского классификатора видов экономической деятельности, к внедрению технологий циркулярной экономики и определения показателя экологической отдачи выделены лидеры - инноваторы циркулярной экономики, определены факторы, оказывающие влияние на экологическую активность промышленных предприятий и перспективы ее развития на территории российской Арктики.
Рост производительности труда является фундаментальным фактором повышения национального благосостояния, конкурентоспособности, уровня и качества жизни людей.
Для субъектов экономической деятельности повышение производительности труда означает увеличение прибыли и расширение возможностей создания новых товаров и услуг, рост цепочек добавленной стоимости для сотрудников, более высокую заработную плату и лучшие условия труда.
Поэтому повышение производительности труда всегда было, остается и будет одной из самых важных задач для руководителя любого уровня.
Цель статьи - проведение анализа статистических данных, формализация приоритетных направлений и факторов роста производительности труда промышленного сектора экономики.
Производительность труда в России в последние годы меняется разнонаправленно, так, по итогам 2021 г. она, по отношению к 2020 г., выросла на 3,7 %, а в 2022 г. снова снизилась на 3,6 % по сравнению с 2021 г., в 2023 г. рост восстановился, но не намного - на 1,7 %. Для выявления точек роста проведен сравнительный анализ динамики производительности труда по видам экономической деятельности, относящимся к критическим.
Полученные результаты свидетельствуют о необходимости формирования действенных стратегий опережающего развития, что требует соответствующей методологии и инструментария. Показано, что основу подобных инструментов составляют цифровые платформы, являющиеся значимым фактором роста эффективности производства.
Авторами формализован перечень экономических процессов и соответствующих им измеримых показателей операционной деятельности предприятия, непосредственно оказывающих влияние на производительность труда, разработано приложение, позволяющее проводить имитационное моделирование динамики процессов, и на этой основе осуществлять поиск оптимальной стратегии развития.
Дальнейшие направления исследований видятся авторами в глубоком изучении системных закономерностей и структурно-динамических аспектов возможностей повышения производительности труда.
В статье оценено влияние международных соглашений по климату, в частности Парижского соглашения, на стратегии экономического развития Российской Федерации и Китайской Народной Республики.
Анализируя, каким образом две страны корректировали свои экономические стратегии в свете глобального климатического регулирования, авторы выявили различные модели развития: постепенная интеграция Россией климатической повестки в традиционную экономическую систему, ориентированную на энергетику, и активный переход Китая к возобновляемым источникам энергии и устойчивым практикам как на внутреннем, так и на внешнем рынке.
В исследовании проанализированы возможные проблемы соответствия национальной стратегии экономического роста с требованиями экологической устойчивости и международными соглашениями по климату, которые иногда имеют различные интерпретации.
Выработаны стратегические инициативы и предложения по корректировкам политики в России и Китае, которые имеют решающее значение для формирования национальных мер реагирования на вызовы изменения климата, а также активизации роли этих стран при совершенствовании международной климатической повестки, укреплении сотрудничества с развивающимися странами и Глобальным Югом, а также в Группе Двадцати, БРИКС, Шанхайской организации сотрудничества (ШОС), Рамочной конвенции Организации Объединенных Наций об изменении климат (РКИК ООН), других многосторонних форумах, а также инициативы «Один пояс, один путь» (для Китая).
Также важно развивать и совершенствовать экономические стимулы для «зеленых» инвестиций, которые могут включать в себя финансовые стимулы, например, субсидии, льготное финансирование, налоговые льготы для поощрения инвестиций в энергоэффективную модернизацию, сокращение выбросов, расширение переходного финансирования, а также в проекты по возобновляемым источникам энергии, что требует модернизации финансово-монетарной системы (инициатива, продвигаемая председательствующей в БРИКС Россией в 2024 г.) Как со стороны предложения, так и со стороны спроса важно поощрять разумное потребление посредством экономики совместного использования, переработки и цикличного использования ресурсов, а также увеличение периода эксплуатации предметов длительного потребления.
В работе на основе методологии стратегирования академика В. Л. Квинта, предписывающей необходимость учета межотраслевых взаимосвязей и глобальных тенденций развития отрасли, выявлены перспективы и направления развития стратегирования образовательной системы в регионах России. Цифровизация и тесная связь с научно-инновационным процессом являются глобальными трендами развития образования, которые должны находить свое проявление в нашей стране в условиях ее стремления к технологическому суверенитету, прежде всего в промышленности.
Среди региональных показателей, непосредственно затрагивающих «экономику знаний» - образования, цифрового и научно-инновационного развития - именно показатели образования оказываются в наиболее сильном положительном взаимовлиянии с уровнем развития экономики.
Показаны «сильные» положительные взаимосвязи цифровизации и научно-инновационного развития с образованием, особенно в части компьютеризации образовательной деятельности. Для уверенного стратегического планирования развитием образования на уровне регионов необходимо учитывать процессы его сопряженности с экономикой в целом, а также с ее цифровым и научно-инновационным развитием.
В качестве рекомендаций предложено стратегически планировать укрепление взаимодействия цифрового развития, высшего образования и развития науки и инновационной деятельности на региональном уровне, в настоящее время данные сферы стратегируются раздельно. Отдельного планирования требует цифровизация образовательного процесса, интенсивность которой наиболее тесно связана с общим уровнем регионального благосостояния.
Показано, что для уверенного стратегирования целесообразно выявить, какой уровень сопряженности расходов на образование и уровня экономики в регионах является оптимальным и стратегически стремиться к этому значению.
Цель исследования - выявление глобальных, национальных, региональных трендов, влияющих на создание и развитие открытых диффузных агломераций в Кемеровской области - Кузбассе (Северо-Кузбасской и Южно-Кузбасской), оценка их взаимного соответствия.
Исследование базируется на общей теории стратегии и методологии стратегирования отечественной научной школы, разработанных в Центре стратегических исследований Института математических исследований сложных систем и на кафедре экономической и финансовой стратегии Московской школы экономики МГУ имени М. В. Ломоносова: использован метод OTSW-анализа, а также экономико-статистический инструментарий обработки количественных данных.
Разработана авторская классификация трендов, связанных с развитием открытых диффузных агломераций. На глобальном уровне стратегические возможности для них связаны с такими трендами, как: изменение значимости расстояний между участниками агломерации под влиянием цифровых технологий, переход к вертикальной многоуровневости городов, развитие креативных и умных городов (влияют на агломерацию в целом); рост сельского туризма, экопоселений, диверсификация экономики села (влияют, преимущественно, на сельские муниципальные районы агломерации); цифровизация, дифференцированная урбанизация, изменения климата и зеленый переход (влияют, в основном, на города).
Показано, что тренды цифровизации, зеленого перехода создают риски роста пространственного неравенства, а также для обеспечения региональных стратегий ресурсами. Данные риски могут быть парированы на основе гармоничного развития диффузных открытых агломераций. На национальном уровне на открытые диффузные агломерации влияют динамика российской экономики в целом, смена подхода к пространственному развитию страны, изменения пространственной значимости отдельных агломераций, снижение доступности жилья.
В Кемеровской области - Кузбассе позитивным является создание законодательной базы агломерационного развития. Имеются тренды, обусловливающие риски, в частности, рост внутреннего пространственного неравенства, снижение доли региона в российской экономике, ослабление конкурентоспособности, потенциала базовых отраслей специализации.
В результате исследования выявлены стратегические возможности внешней среды, которые следует использовать для определения миссии, видения, стратегических приоритетов открытых диффузных агломераций.
Статистика статьи
Статистика просмотров за 2026 год.
Издательство
- Издательство
- МИСИС
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 119049, г Москва, р-н Якиманка, Ленинский пр-кт, д 4 стр 1
- Юр. адрес
- 119049, г Москва, р-н Якиманка, Ленинский пр-кт, д 4 стр 1
- ФИО
- Черникова Алевтина Анатольевна (РЕКТОР)
- E-mail адрес
- kancela@misis.ru
- Контактный телефон
- +7 (495) 9550074
- Сайт
- https://misis.ru/