В статье рассматриваются проблемы недостаточной согласованности процессов управления объектами интеллектуальной собственности (ИС) и научными исследованиями и разработками наукоемкого предприятия, а также отсутствие формализованного учета уровней развития техники и технологий при принятии организационных решений. Указанные факторы затрудняют оптимизацию портфеля объектов ИС и приводят к снижению результатов коммерциализации результатов интеллектуальной деятельности (РИД), и актуальность данной проблемы обусловлена ростом конкуренции и необходимостью повышения эффективности научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ наукоемких предприятий. Целью исследования является проектирование системы управления объектами ИС таких компаний, включающее формирование комплексного организационного контура и формализацию задач жизненного цикла РИД. В ходе работы создана структурно-функциональная модель, отражающая взаимосвязь задач координации объектов ИС с этапами жизненного цикла РИД в составе комплексной системы управления научными исследованиями и разработками на наукоемком предприятии. Полученные результаты могут стать основой для проектирования совокупности взаимосвязанных моделей и алгоритмов, реализующих метод комплексного управления ИС наукоемкого предприятия и обеспечивающих согласование научно-технической, правовой и экономической логики управления, а также повышение координации жизненного цикла РИД.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
Данная ситуация обусловлена не только внешними институциональными факторами, но и внутренними организационными ограничениями компаний. Во многих наукоемких организациях процессы формирования, правовой охраны, оценки, внедрения и коммерциализации объектов ИС реализуются разрозненно, без единой методологической и информационной основы. Из-за отсутствия сквозной координации интеллектуальные активы рассматриваются как локальные результаты отдельных проектов, а не элементы стратегического портфеля [14, 15].
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Власов Н.В., Палкина Е.С., Кох Л.В. Сущностная характеристика научного потенциала и научного капитала инновационного промышленного предприятия. Вестник Забайкальского государственного университета. 2022;28(8):90-98. https://doi.org/10.21209/2227-9245-2022-28-8-90-98
2. Кадеева Е.Н., Поникарова А.С., Чемоданов И.С. Особенности технологии организационно-экономического моделирования в проектировании процессов наукоемких компаний в строительной отрасли. Экономика и управление: проблемы, решения. 2024;13(11):38-44. https://doi.org/10.36871/ek.up.p.r.2024.11.13.005
3. Бражникова К.А., Ильц Д.Е. Методические рекомендации оценки качества процесса управления научно-техническим проектом на этапе научных исследований на базе вуза. Омский научный вестник. 2024;(4):58-66. https://doi.org/10.25206/1813-8225-2024-192-58-66.
4. Килимова Л.В., Черкашин М.Д., Спицына А.О.Управление знаниями как стратегический ресурс развития организации. Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Экономика. Социология. Менеджмент. 2024;14(5):213-226. https://doi.org/10.21869/2223-1552-2024-14-5-213-226.
5. Ali S., Tang H.Is intellectual property beneficial to knowledge management? Literature review on organizational knowledge protection. Journal of the Knowledge Economy. 2023;14(4):4100-4118. https://doi.org/10.1007/s13132-022-00904-3.
6. Акимочкина Т.А., Рудакова О.Ю., Абрамов Н.М. Система управления интеллектуальной собственностью как фактор эффективности инновационной деятельности и безопасности организации. Экономика. Профессия. Бизнес. 2022;(4):5-12. https://doi.org/10.14258/epb202250.
7. Гинцяк А.М. Моделирование научно-исследовательских проектов с применением инструментов теории игр. Инновации. 2023;(1):66-73. https://doi.org/10.26310/2071-3010.2023.291.1.008.
8. Новиков Д.А. Теория управления организационными системами. 3-е изд. М.: Физматлит; 2012. 604 с.
9. Beltrán-Urvina L.I., Acosta-Andino B.F., Gallegos-Varela M.C., et al. Intellectual property as a strategy for business development. Laws. 2025;14(2):18. https://doi.org/10.3390/laws14020018.
10. Amankwah-Amoah J., Medase S.K. Extracting innovation value from intellectual property: Evidence from sub Saharan Africa. Journal of the Knowledge Economy. 2024;15(2):8933-8967. https://doi.org/10.1007/s13132-023-01225-9.
11. Сидоров М. Россия теряет триллионы на плохом управлении интеллектуальной собственностью. Ведомости. 09.11.2020. URL: https://www.vedomosti.ru/economics/articles/2020/11/08/846186-rossiya-teryaet (дата обращения: 02.03.2025).
12. Shen Q., Liu Y., Qiang L. Research on the development trend of global running protection equipment technology from the perspective of patent measurement. PLoS One. 2026;21(1): e0336148. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0336148.
13. Kulyagina E.A., Kolozhvari Y.B., Koval S.V. An analysis of the forms of commercialization of intellectual property objects of higher education institutions: Russian and international experience. In: Proc. Int. sci. conf. “Far East Con” (ISCFEC 2020). Dordrecht: Atlantis Press; 2020:617-625. https://doi.org/10.2991/aebmr.k.200312.089.
14. Спиридонова Е.А., Кайрыш Е.В. Экономическое обоснование формирования портфеля результатов интеллектуальной деятельности. Инновации. 2021;(7):86-95. https://doi.org/10.26310/2071-3010.2021.273.7.012.
15. Okutan V., Kasapoğlu M.Z. Strategic portfolio management of university-owned patents for commercializing inventions. World Patent Information. 2024;79:102306. https://doi.org/10.1016/j.wpi.2024.102306.
16. Sokol Y., Marchenko A., Kryvobok R., et al. Building a model of a sustainable university innovation ecosystem: Mechanisms of integration and commercialization. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2025;4(13):6-16. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2025.336530.
17. Орлова О.П., Сергеева И.Г. Организационные аспекты наукоемких организаций как субъектов инновационной деятельности. Научный журнал НИУ ИТМО. Серия: Экономика и экологический менеджмент. 2023;(2):139-149. https://doi.org/10.17586/2310-1172-2023-16-2-139-149.
18. Карманчиков А.И., Миловзоров Г.В. Системный анализ процесса создания промышленной интеллектуальной собственности. Интеллектуальные системы в производстве. 2020;18(1):50-56. https://doi.org/10.22213/2410-9304-2020-1-50-56.
19. Булатецкая А.Ю. Методологические основы формирования корпоративной системы управления интеллектуальной собственностью в экономике знаний. Московский экономический журнал. 2020;(5):375-389. https://doi.org/10.24411/2413-046Х-2020-10290.
20. Ramírez-Gutiérrez A.G., et al. Systems approach for the adoption of new technologies in enterprises. Systems. 2023;11(10):494. https://doi.org/10.3390/systems11100494.
21. Летягина Е.Н., Тихомиров А.В. Современные подходы к управлению организациями. Russian Economic Bulletin. 2020;3(3):236-241.
22. Мыльников Л.А. О структурно-функциональном моделировании процессов с выделенным субъектом управления. Научно-техническая информация. Серия 2. Информационные процессы и системы. 2022;(2):9-20. https://doi.org/10.36535/0548-0027-2022-02-2.
23. Белов М.В. Оптимальное управление жизненными циклами сложных изделий, объектов, систем. Проблемы управления. 2022;(1):19-32. https://doi.org/10.25728/pu.2022.1.2.
24. Боровков А.И., Афанасьева О.В., Дятлова Д.Д. и др. Опыт управления интеллектуальной собственностью в университетах. Инновации. 2024;(4):3-15.
25. Безуглая В.А., Куган С.Ф. Оценка рисков в системе стратегического управления интеллектуальной собственностью организации в условиях глобализации. Цифровая трансформация. 2025;31(4):15-25. https://doi.org/10.35596/1729-7648-2025-31-4-15-25.
26. Lundaeva K.A., Gintciak A.M. The impact of patent regulation features on the innovative activities of enterprises. International Journal of Technology. 2025;16(4):1093-1103. https://doi.org/10.14716/ijtech.v16i4.7388.
Выпуск
Другие статьи выпуска
Оценка деятельности организации (компании, предприятия) в условиях неопределенности (информационной энтропии), латентной и/или явной противоречивости данных может содержать следующие угрозы: введение в заблуждение как внешних, так и внутренних заинтересованных сторон компании (стейкхолдеров); оперирование некачественными, неточными и в итоге бесполезными результатами анализа деятельности предприятия; некачественное определение показателей его финансовой успешности (ФУ). Вследствие этого создается симметрия заблуждений в отношении тех или иных активов и оценки ФУ компании в целом, что влечет принятие стейкхолдерами некорректных управленческих и/или инвестиционных решений, решений по оптимизации деятельности компании, организации, нарушения прав заинтересованных сторон. Целью настоящего исследования явилось рассмотрение подходов к математическому моделированию взаимосвязи финансовой успешности компании и качества информационного обеспечения (ценности данных). В ходе работы использовались общенаучные методы исследования, а также методологический подход к обоснованию принятия управленческих и/или инвестиционных решений при наличии информационной энтропии данных. Авторами статьи предложен подход, основанный на применении математического аппарата для анализа взаимосвязей различных факторов, влияющих на оценку деятельности организации и качество информационного обеспечения (ценность данных). Внедрение результатов исследования позволит предприятиям повысить такие показатели, как эффективность, финансовую устойчивость, платежеспособность и др. для определенной i-стадии жизненного цикла деятельности компании.
Актуальность темы исследования определяется тем, что сфера российского внутреннего туризма является одной из приоритетных отраслей экономики РФ. Целью работы стало выявление ключевых этапов и особенностей стратегического управления развитием туристских территорий в России. Автором были изучены статистические данные по внутреннему туризму, произведен анализ законодательной базы РФ касательно развития отрасли, определены ключевые черты и принципы стратегического управления ее развитием на федеральном и региональном уровнях. Для каждого из них предложена структурная модель. Результаты исследования могут быть использованы как представителями научного сообщества, так и предпринимателями, региональными и муниципальными властями при разработке проектов в сфере туризма.
Целью настоящего исследования является анализ инструмента управления человеческими ресурсами (HR) и элемента архитектуры управленческого контроллинга в организациях стран Центральной и Восточной Европы (ЦВЕ) – цифрового аутсорсинга. Актуальность работы заключается в определении его прикладного управленческого контекста, включающего принятие решений, распределение ответственности, механизмы контроля и формирование доверия в отношениях «компания-заказчик – провайдер цифровых услуг». На основе анализа практик цифрового HR-аутсорсинга, в числе которых – расчет заработной платы, электронный кадровый документооборот и использование интеллектуальных HR-платформ, показано, что цифровизация внешнего хода процессов сопровождается изменением логики управленческого контроля. Это выражается в смещении последнего от операционного мониторинга к рискориентированным и предиктивным моделям. В ходе работы выявлен управленческий парадокс цифрового аутсорсинга, заключающийся в том, что передача операционного исполнения функций внешнему провайдеру не приводит к снижению управленческой ответственности компании-заказчика, а, напротив, усиливает требования к управляемости, интерпретации данных и институционализированному контролю принимаемых решений. Автором статьи показано, что в странах Центральной и Восточной Европы эффективность цифрового аутсорсинга определяется не уровнем технологической автоматизации HR-процессов, а качеством архитектуры корпоративного управления и развитием системы управленческого контроллинга. Полученные результаты имеют практическую значимость для организаций, реализующих цифровой аутсорсинг HR-функций в институционально неоднородной среде стран ЦВЕ.
Предметом исследования являются налоговые и бюджетные инструменты стимулирования развития человеческого капитала в наукоемких отраслях экономики. Цель работы – провести диагностику фискальных инструментов стимулирования человеческого капитала с тем, чтобы выявить институциональные ограничения государственной финансовой поддержки, сдерживающие развитие компетенций работников предприятия в наукоемких отраслях. В работе применяются следующие методы: анализ научных публикаций и документов нормативной правовой базы, связанных с государственной поддержкой рационального использования компетенций работников в наукоемких отраслях экономики; эмпирический анализ влияния налоговых и бюджетных преференций на развитие человеческого капитала для достижения технологического суверенитета и лидерства. Проведен обзор литературы по следующим аспектам исследуемой проблемы: рациональное использование компетенций работников в наукоемких отраслях экономики, влияние налоговых и бюджетных преференций на развитие человеческого капитала для достижения технологического суверенитета и лидерства, сепарирование эффектов государственной финансовой поддержки для объективной оценки их роли в стимулировании интеллектуального капитала. Выявлены ограничения экосистемной обусловленности налоговых и бюджетных инструментов, направленных на развитие человеческого капитала в наукоемких отраслях для достижения технологического суверенитета и лидерства. Результаты исследования могут быть полезны сотрудникам финансовых ведомств, преподавателям экономических дисциплин и студентам управленческих, юридических и экономических специальностей.
Формирование и доминирование цифровой экономики знаменует собой переход от традиционных факторов производства (земля, труд, капитал) к новому, ключевому ресурсу – интеллектуальному капиталу (ИК). В современных условиях именно он, а не материальные активы, становится основным источником конкурентных преимуществ, устойчивого развития и стабильно высокой стоимости компании. В статье анализируется трансформация роли интеллектуального капитала в рамках цифровой экономики. Управление ИК рассматривается как условие стратегического развития бизнеса с целью формирования среды для эффективного развития человеческого капитала и его реализации при создании интеллектуального продукта. Целью исследования явился анализ влияния цифровых технологий на такие компоненты, как человеческий, структурный, отношенческий и клиентский капиталы; его объектом стал интеллектуальный капитал организации как экономическая категория, а предметом – совокупность методов, инструментов и отношений, складывающихся в процессе управления ИК в условиях цифровой экономики. В ходе работы были использованы общенаучные методы: анализ, синтез, сравнение, классификация, моделирование. В качестве результатов предлагаются новые подходы к оценке и управлению интеллектуальным капиталом, основанные на data-ориентированных решениях и интеграции в цифровые экосистемы, а также практические рекомендации по построению эффективной системы управления.
В условиях цифровизации и возрастающей сложности процессов разработки программного обеспечения (ПО) управление данными (Data Governance) становится стратегическим направлением развития российских цифровых и высокотехнологичных компаний. Опираясь на современные исследования по бизнес-аналитике (Business Intelligence) и Data Governance последних лет, а также на эмпирические примеры применения систем Business Intelligence в управлении качеством разработки ПО и аналитике человеческих ресурсов (HR-аналитики) в телекоммуникационной компании, авторы обосновывают интегрированную модель управления данными (включающую стратегический, технологический и культурно-кадровый уровни), что представляет собой цель исследования. В статье раскрывается сущность «искусства управлять данными» как инструмента стратегического менеджмента; сделан вывод, что Data Governance выступает не только технологическим, но и социально-управленческим процессом, формирующим культуру принятия решений. Результаты исследования могут быть использованы при разработке корпоративных стратегий цифрового управления и построении систем Data Governance.
Целью исследования явился анализ эволюции методов построения рекомендательных систем и подходов к оценке их качества в условиях многокритериальности и изменяющихся пользовательских предпочтений. В ходе работы рассмотрены основные этапы развития рекомендательных технологий, систематизированы современные алгоритмы и архитектуры, включая гибридные, нейросетевые и графовые модели. Особое внимание уделено методам оценки качества рекомендаций и классификации метрик, отражающих точность, уровень ранжирования, разнообразие и ресурсную эффективность по группам. В статье также показано, что ориентации исключительно на метрики точности для адекватной оценки результативности рекомендательных систем недостаточно. Авторы исследования рассмотрели ключевые методологические проблемы, включая холодный старт, разреженность данных и необходимость баланса между точностью и разнообразием рекомендаций, и сделали вывод о целесообразности комплексного многокритериального подхода к оценке рекомендательных систем. Результаты исследования могут быть использованы научными работниками, разработчиками рекомендательных систем, специалистами в области машинного обучения и анализа данных, а также представителями бизнеса при выборе и оценке эффективности рекомендательных алгоритмов.
Цифровые интеллектуальные активы (ЦИА) формируют добавленную стоимость бизнеса, способствуют интеллектуализации производства и в конечном итоге достижению промышленным предприятием технологического лидерства и конкурентных преимуществ высокого порядка. Цель настоящего исследования заключается в выявлении специфики ЦИА как инструментария «умного» производства и определении на ее основе моделей и принципов коммерциализации данных активов. Методологической базой послужили методы классификации, сравнительного анализа, обобщения и систематизации. В результате работы определены критерии различия цифровых технологий и цифровых интеллектуальных активов; охарактеризованы отличительные особенности ресурсной, инновационной, платформенной, инвестиционной и экосистемной концепций коммерциализации ЦИА; проведена сравнительная характеристика традиционных и цифровых моделей коммерциализации ЦИА с указанием их преимуществ и недостатков. Сделан вывод о том, что выбор концепции и модели зависит от зрелости конкретного вида ЦИА, уровня цифровизации предприятия и рыночной среды; предложена авторская классификация принципов коммерциализации ЦИА. Полученные результаты могут быть полезны руководителям компаний из разных секторов экономики при разработке собственных стратегий коммерциализации цифровых интеллектуальных активов.
Статья посвящена выработке концептуальных подходов к выбору прототипа интегрированной платформы единой цифровой системы данных экономических субъектов России (ЕЦД ЭС). Объектом исследования является система цифровых сервисов и платформ, выступающая технологической базой концепции управления «Государство как платформа», а его задачей – обоснование порядка формирования и использования интегрированной платформы ЕЦД ЭС для повышения эффективности государственного управления в рамках системы межведомственного взаимодействия. Результатами работы стало обоснование архитектуры, базовых принципов формирования и использования ЕЦД ЭС на основе трехкомпонентного взаимодействия платформенных решений. Посредством таких методов, как сравнительный анализ технологических и платформенных решений, изучение международного опыта и отечественной практики интеграции данных экономических субъектов, обоснована целесообразность выбора «интеграционного» сценария формирования платформы ЕЦС данных организаций России и модели ее трехкомпонентной платформы с целью создания на государственном уровне структуры с жестким контролем качества информации. Предложены направления трансформации межведомственного взаимодействия, области возможного использования, вызовы и барьеры, которые могут возникнуть при внедрении предложенного варианта платформы ЕЦС данных организаций России, и ожидаемые эффекты. Исследование может представлять интерес для органов государственного управления, профессиональных сообществ, а также инвесторов и других участников деловых отношений.
Цель исследования – выявление ключевых проблем управления сберегательным поведением граждан РФ в условиях макроэкономической нестабильности и разработка рекомендаций по совершенствованию сберегательной политики. Работа опирается на системный подход, методы статистического и сравнительного анализа, а также элементы эконометрического моделирования. Эмпирическая база сформирована на основе данных НАФИ, статистики Банка России и Росстата. Результатами стало выявление структурных изменений в предпочтениях населения, а также определение четырех ключевых групп проблем (снижение реальных доходов, разрыв между финансовой грамотностью и поведением, инфляционная эрозия сбережений, концентрация рисков и мошенничество). На основе корреляционно-регрессионного анализа показано, что наиболее значимыми факторами, снижающими норму сбережения, выступают рост долговой нагрузки и высокие потребительские ожидания, тогда как влияние ключевой ставки остается ограниченным (эластичность около 0,375). Авторами исследования предложен комплекс мер по развитию целевых накоплений, усилению кибербезопасности и совершенствованию долгосрочных инвестиционных инструментов. Результаты этого исследования будут полезны широкому кругу специалистов: представителям госорганов и регуляторов, работникам банков, инвестиционных компаний и управляющих фондов, преподавателям, маркетологам, экономистам, социологам, психологам и специалистам по поведенческой экономике.
Цель исследования состоит в выявлении институциональных особенностей действующей системы риск-менеджмента Федерального казначейства при управлении ликвидностью средств бюджета и в обосновании направлений ее совершенствования с учетом необходимости соблюдения баланса между сохранностью бюджетных средств и эффективностью проводимых операций. В ходе работы были рассмотрены базовая и продвинутая модели риск-менеджмента, применяемые при проведении операций на организованных и не на организованных торгах, а также механизм хеджирования рисков через сделки репо; выявлены особенности действующего подхода, основанного на использовании инфраструктуры Небанковской кредитной организации – центрального контрагента «Национальный Клиринговый Центр», требований к капиталу кредитных организаций и их кредитным рейтингам. Обосновано, что существующая система обеспечивает высокую результативность с точки зрения сохранности бюджетных средств, однако характеризуется низкой способностью реагирования на изменения на финансовом рынке из-за зависимости от внешних источников информации и практики перекладывания риска. На основе проведенного анализа сформулированы направления модернизации системы, включающие мониторинг решений Банка России в отношении участников финансового рынка, объединение информации о соответствии кредитных организаций установленным требованиям и риск-ориентированную настройку параметров операций при размещении временно свободного остатка бюджетных средств в пределах действующих нормативных и правовых актов. Результаты работы могут быть полезны в первую очередь Федеральному казначейству и иным органам государственной власти, которые осуществляют управление ликвидностью бюджетных средств, а также исследователям в области общественных финансов, риск-менеджмента и управления бюджетной ликвидностью.
Целью исследования стало изучение особенностей процесса поддержания и оценки финансовой устойчивости нефтегазовых компаний в условиях экономической нестабильности, а также выявление оптимальных для внедрения нейронных сетей этапов. Его практическая значимость заключается в формировании предпосылок для последующей разработки и внедрения нормативно-правовых актов и методического функционала с целью обеспечения финансовой устойчивости структурных предприятий. Потенциально это может служить инструментарием для развития экономики государства на макроэкономическом уровне. Результаты исследования могут быть использованы финансовыми аналитиками и государственными регуляторами при оценке и управлении отраслевыми рисками, а также инвесторами, кредитными организациями при изучении финансовой устойчивости предприятий энергетического сектора. Однако существуют ограничения для моделей, обученных на данных относительно развитых рынков (Россия, страны Персидского залива), а именно – вероятность их неточности при применении в развивающихся экономиках (например, Ангола).
Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения эффективности противодействия масштабным кризисным явлениям, в условиях которых последние шесть лет функционирует российская экономика. Цель работы состояла в выявлении и характеристике направлений адаптации российского государственного управления (госуправления) к сложным современным условиям. Предметом исследования явился комплексный анализ отечественной экономики: от методологии картирования до цифровизации госуправления. В работе сделаны выводы о том, что эффективность российского госуправления в кризисных условиях может быть повышена путем внедрения гибридной модели, основу которой – централизованное управление мобилизационной экономикой – следует окружить демпфером гибких инструментов государственной политики. Такая комбинация способна сократить время отклика системы госуправления на кризисные ситуации как за счет быстрого централизованного принятия решений, так и благодаря гибкой своевременной реакции на динамику кризиса. Результаты исследования полезны для представителей органов государственной власти, специалистов по антикризисному менеджменту и аналитиков, участвующих в развитии систем госуправления.
Целью исследования стала практическая апробация методики анализа и управления ресурсами (МАУР). В настоящей статье важность оценки ресурсного обеспечения представлена как одна из приоритетных задач в области управления экономическим ростом и безопасностью государства. В основе рассматриваемой методики лежит компаративный анализ ресурсов развития различных экономических субъектов в рамках единой среды. Непосредственная оценка ряда выделенных ресурсов проводилась с использованием коэффициентов враждебности. Для сравнения были взяты официальные данные международных организаций, крупных компаний и аналитических центров России, США и КНР. Полученные результаты могут способствовать как определению основных направлений изменений в экономических механизмах Российской Федерации в интересах экономического роста и обеспечения экономической безопасности, так и реализации задач по достижению технологического лидерства.
Статистика статьи
Статистика просмотров за 2026 год.
Издательство
- Издательство
- ФИНУНИВЕРСИТЕТ
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 125167, город Москва, Ленинградский пр-кт, д. 49/2
- Юр. адрес
- 125167, город Москва, Ленинградский пр-кт, д. 49/2
- ФИО
- Прокофьев Станислав Евгеньевич (Ректор)
- E-mail адрес
- rector@fa.ru
- Контактный телефон
- +8 (499) 9439580