Статья: ИНТЕГРАЛЬНАЯ ОЦЕНКА ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ И СИНХРОНИЗАЦИЯ РИСКОВ В ИНВЕСТИЦИОННО-СТРОИТЕЛЬНЫХ ПРОЕКТАХ ПОСТКОНФЛИКТНЫХ ТЕРРИТОРИЙ (2026)

В статье исследуется влияние институциональных факторов на динамику прибыли в алмазной отрасли на примере АК «Алроса» – одного из крупнейших мировых производителей алмазов. Актуальность исследования обусловлена высокой зависимостью финансовых результатов компании от институциональной среды, включающей формальные институты – законодательную базу, правила государственного регулирования добывающих отраслей, антимонопольную политику, налоговую политику, лицензионные соглашения, нормы участия государства в капитале, а также неформальные институты – нормы корпоративной культуры и деловой этики, имплицитные соглашения, неформальные коммуникации. В статье систематизированы ключевые институциональные детерминанты, формирующие траекторию прибыли: монопольное положение отрасли, система квот и экспортных пошлин, контроль за оборотом алмазов в рамках Кимберлийского процесса, а также стратегические решения государства в отношении добычи и продажи алмазного сырья. Особое внимание уделено влиянию макроэкономических шоков, санкционных ограничений и изменений в корпоративном управлении, которые через правовые и регуляторные механизмы воздействуют на динамику чистой прибыли «Алроса». На основе анализа финансовой отчетности компании за 2002-2025 гг. выявлены периоды роста и снижения чистой прибыли, сопоставленные с изменениями в институциональной среде. Построены тренды чистой прибыли АК «Алроса» с прогнозом до 2027 г. Сделан вывод, что прибыльность алмазной отрасли в значительной степени определяется не только рыночной конъюнктурой, но и политико-экономическими институтами, способными как стимулировать, так и ограничивать финансовые потоки. Научная новизна статьи заключается в развитии теоретических представлений о влиянии институциональной среды на финансовые результаты деятельности компаний в сырьевом секторе, в частности – в алмазной отрасли. Исследование углубляет существующие подходы к анализу прибыли, традиционно фокусирующиеся на рыночных и операционных факторах, путем учета институциональных предикторов. Работа вносит вклад в институциональную экономику, микроэкономику и теорию отраслевых рынков, а также может служить основой для дальнейших сравнительных исследований алмазодобывающих компаний разных стран.

В статье исследуется налоговое законодательство, рассматриваемое в качестве института, ограничивающего потребление роскоши, на основе опыта зарубежных стран. В основе теоретического анализа лежит эволюция фискальной политики: от момента появления сумптуарных законов, принятых с целью предотвращения чрезмерных расходов на роскошь, до современных аналоговых моделей налогообложения. Особое внимание уделяется историческому периоду налогового регулирования в Италии, Англии и в некоторых странах Восточной Азии. Выявлено, что, несмотря на различные походы, все принятые ранее налоговые меры, призванные нивелировать негативные последствия от потребления и демонстрации роскоши, выступали дополнительными элементами усиления социальной дифференциации. В рамках изучения современных налоговых систем рассмотрен опыт девяти стран с различными культурно-правовыми моделями: США, Канада, Великобритания, Австрия, Дания, Япония, Вьетнам, Китай и Россия. Предметом изучения послужили различные виды налоговых сборов физических лиц, направленных на ограничение потребления роскоши: подоходный налог, налог на имущество, налог на наследство, налог на прирост капитала, а также специализированные сборы на отдельные виды товаров и услуг. Результаты анализа и сравнения различных практик показывают наличие единой специфики: использование прогрессивной ставки налогообложения и дополнительных сборов на товары престижного потребления как наиболее действенных инструментов регулирования потребления роскоши. Современная налоговая политика, совмещая в себе фискальную и социально-регулирующую функции, используется с целью перераспределения доходов и коррекции потребительского поведения. Однако эффективность налоговых мер во многом зависит от степени проработанности категориального аппарата. Отсутствие четких международных дефиниций определения «роскоши» и неточность идентификации объектов налогообложения приводит к снижению результатов фискальных мер. Сделан вывод о том, что дальнейшее усовершенствование налогового законодательства требует формирование и введение прозрачных критериев и эффективного административного регулирования.

В статье рассмотрены ключевые аспекты исследования цифровой политики государства. Обоснована актуальность и необходимость рассмотрения отдельного вида государственной политики – цифровой, а именно: высокая скорость развития цифровых технологий, широкий масштаб распространения, необходимость обеспечения конкурентоспособности экономики и технологического лидерства в современных геополитических и геоэкономических условиях, специфичность сферы цифровизации требует применения особых инструментов. Проведен категориальный анализ политики цифровой трансформации и цифровизации, цифрового управления, цифровой политики. Предложено определение цифровой политики как комплекса мер, принципов и инструментов, направленных на развитие и использование цифровых технологий с целью повышения эффективности государственного управления, улучшения качества государственных и муниципальных услуг, развития социально-экономической сферы, повышения конкурентоспособности национальной экономики в условиях цифровизации, а также укрепления национальной безопасности и технологического суверенитета. Обозначено, что объектом цифровой политики является цифровая реальность общества как взаимосвязь цифровых коммуникаций, технологий и инфраструктуры. Разработаны основные принципы реализации цифровой политики государства: доступность и открытость, безопасность и конфиденциальность, эффективность и прозрачность, инициативность и сотрудничество, устойчивое развитие, конкурентоспособность и инновационность. Исследован зарубежный опыт разработки и реализации государственной цифровой политики, в частности Китая, Южной Кореи, Японии и стран ЕС, выявлены возможности использования зарубежного опыта в России с учетом национальных целей социально-экономического развития. Проанализирована деятельность в области цифровизации в России, рассмотрены проектно-программные и нормативные документы ее осуществления. Дан анализ концепции технологического лидерства страны и обоснована роль цифровой политики в достижении данной стратегической цели. Разработаны и предложены основные направления цифровой политики с целью достижения технологического лидерства России, а именно: развитие современной цифровой инфраструктуры, совершенствование цифровых навыков, развитие искусственного интеллекта, государственное регулирование внедрения инноваций и стартапов и применения цифровых технологий, цифровизация государственных услуг, обеспечение кибербезопасности и киберустойчивости.

В условиях высококонкурентной цифровой экономики внимания традиционные инструменты маркетингового продвижения столкнулись с фундаментальной проблемой «баннерной слепоты» и критическим снижением вовлеченности целевой аудитории. Несмотря на массовый характер игровой культуры и колоссальный охват геймерского сообщества в России, потенциал интеграции игровых веб-механик в корпоративные маркетинговые экосистемы раскрыт крайне недостаточно. Сложившаяся ситуация обусловлена отсутствием системных научно обоснованных подходов к их архитектурному проектированию и недостаточным учетом поведенческих характеристик субъектов цифрового взаимодействия, что требует безотлагательного пересмотра традиционных концепций продвижения и создания новой модели экосистемного взаимодействия с возможностью ее масштабирования в другие сферы.

В рамках данного исследования проведен глубокий комплексный анализ поведенческих паттернов и социальных аспектов развития цифрового гейминга. В теоретическом аспекте, опираясь на концепцию «баннерной слепоты» (Nielsen J.) и теорию самодетерминации (Ryan R. M., Deci E. L.), обоснована необходимость кардинального смещения парадигмы от линейных рекламных моделей к интерактивным сценариям активного участия и со-производства ценности. В практическом аспекте расширен методологический аппарат за счет применения дескриптивной статистики, поведенческого анализа и таксономического моделирования на основе массивов вторичных социологических и отраслевых данных, включая результаты масштабного полевого исследования, что позволило объективно оценить реальные масштабы и скрытые мотивации аудитории.

По результатам работы получены новые научные и прикладные выводы. Установлено, что мотивация современной игровой аудитории носит преимущественно эмоционально-компенсаторный характер с явным доминированием мобильного гейминга. Выявлено, что универсальные шаблоны геймификации неэффективны, а успешность интервенций критически зависит от баланса между развлекательной ценностью и прагматичной пользой. Разработана авторская типология пользователей игровых веб-механик, в которой выделены казуальный, соревновательный, социальный, исследовательский и лояльный типы. Предложена базовая организационно-архитектурная модель внедрения игровых механик, глубоко интегрированная с CRM-системами и AI-модулями персонализации. Доказано, что контекстно-ориентированный дизайн интервенций выступает ключевым фактором формирования долгосрочной лояльности. Сформулированы практические рекомендации по адаптации игровых сценариев под психографические особенности различных сегментов для предотвращения эффекта привыкания и повышения конкурентоспособности цифровых экосистем.

В статье рассматривается методология исследования трансформации социально-экономических систем. Проведен анализ современных ситуаций глобальных преобразований, которые воздействуют на устои экономики, обусловливают ее нестабильность и возникновение кризисных явлений. Обоснована необходимость разработки и аргументации соответствующих методологических подходов к анализу трансформации социально-экономических систем с учетом современных реалий, с целью обеспечения устойчивого экономического роста.

В статье показано, что методология экономической науки имеет основополагающее значение в теоретических разработках и исследованиях социально-экономических процессов. Как совокупность принципов, на которые опирается учёный, методология исследования определяет общую стратегию, логику и организацию исследования, чётко выделяя объект, предмет, цели и задачи исследования, а также способы их реализации. В этом смысле значение имеет чёткое разграничение категорий «экономическая система» и «социально-экономическая система». И хотя экономическая система сама по себе предполагает анализ её социальных аспектов, различие в понимании сути этих категорий – в различии уровней исследования – макро- и микроуровня. Методы исследования – это набор «инструментария» решения поставленных задач. Методы исследования, адекватные характеру поставленных задач и ресурсной базе, в совокупности с методологией анализа проблемы обусловливают достоверность выводов теории. Основным условием преодоления существующих проблем, тормозящих устойчивое развитие экономики, является определение научно обоснованных направлений реализации основных функций и задач трансформации, которая как категория экономической науки не является новой и обладает безусловной исторической спецификой, поскольку имеет тесную связь с процессами преобразования экономических и социально-экономических систем.

Методология нашего исследования социально-экономических систем опирается на философские принципы познания, общенаучные подходы и выделяет уровни исследования (макро- и микроуровень). Систематизированы методы научного исследования. В первую очередь, выделяется общелогический метод познания, на базе которого основаны как научные, так и обыденные знания. За ними следуют общефилософские методы исследования (которые не исключают логический метод), присущие только научному познанию и используемые любой наукой. Далее следуют специфические (присущие конкретным наукам) методы исследования. Для экономической теории, в рамках которой анализируется социально-экономическая система, специфические методы научных исследований совпадают с общефилософскими методами исследования.

Подчеркнём, что выбор методологии исследования (в данном случае – методологии анализа социально-экономических систем) имеет не только научное, но и весьма важное практическое значение, поскольку обусловливает выбор конкретных моделей организации и управления ними, а, следовательно – обеспечивает целостность данной социально-экономической системы, её устойчивость и «жизнеспособность».

В результате исследования определено, что социально-экономическая система в процессе развития претерпевает множество изменений, поэтому необходимо учитывать скорость изменений, направления и широту охвата, дискретность и т. д. Анализ различных подходов к пониманию сущности трансформации социально-экономической системы даёт возможность сделать вывод: социально-экономическая система представляет собой органическую взаимосвязь социальных и экономических отношений в любом обществе, но её элементы на различных этапах общества и в различных государствах качественно отличаются.

В современных условиях трансформации глобальных финансовых рынков, цикличность макроэкономической конъюнктуры, геополитические сдвиги и технологические разрывы формируют среду высокой волатильности. Традиционные, статичные модели финансового обеспечения проектов государственно-частного партнерства в таких условиях демонстрируют свою уязвимость, ведущую к росту транзакционных издержек, реструктуризации и даже досрочному прекращению соглашений, что обуславливает необходимость теоретического переосмысления структуры финансового механизма государственно-частного партнерства через призму его адаптационного потенциала и способности к антифрагментации под внешним давлением.

Статья посвящена рассмотрению финансового механизма в качестве основы реализации государственно-частного партнерства, рассматриваемого как критическое основание для успешной реализации моделей государственно-частного партнерства. В статье проведен комплексный анализ финансового механизма государственно-частного партнерства как синергетической системы, интегрирующей источники финансирования и инструменты компенсации. Исследование обосновывает, что эффективное функционирование данного механизма имманентно зависит от развитой институциональной среды, выступающей в качестве внешнего операционного пространства. В работе систематизированы ключевые барьеры развития муниципально-частного партнерства, к которым отнесены: ограниченность правомочий муниципалитетов в создании стимулирующего инвестиционного климата, дефицит вовлеченности общественности в процессы принятия решений, а также недостаток экспертно-аналитических компетенций на местном уровне. Центральным научным результатом является разработка расширенной структуры финансового механизма государственно-частного партнерства, которая концептуально учитывает детерминирующее влияние внешних факторов. В структуре подчеркивается паритетность двух взаимосвязанных элементов: механизма финансирования проекта и системы определения компенсаций частному партнеру. В заключении сформулирован ряд практических рекомендаций, направленных на преодоление выявленных институциональных и управленческих дефицитов. В качестве приоритетных мер предложены: создание комплексной системы мониторинга и оценки проектов на основе количественных и качественных показателей, формализация механизмов ответственности сторон через детализацию договорных обязательств и санкций, а также общее ускорение реализации проектов за счет внедрения методов автоматизации. Практическая значимость исследования заключается в формировании методического аппарата для повышения инвестиционного и социально-экономического потенциала территорий через совершенствование финансовых основ партнерства государства и частного сектора.

В статье анализируются теоретические подходы и методологические инструменты обеспечения конкурентоспособности региона в условиях форсированной экономической трансформации (санкционные ограничения 2022–2025 гг., технологический суверенитет, разрыв глобальных цепочек). Обосновано, что традиционные концепции (М. Портер, теория кластеров, ресурсные модели) недостаточны для объяснения процессов обеспечения конкурентоспособности в турбулентной среде, поскольку они ориентированы на статичные факторы и не учитывают адаптивные механизмы. Выявлен разрыв между существующими методиками оценки (рейтинг инновационного развития НИУ ВШЭ, инвестиционный рейтинг АСИ, статистические показатели Росстата) и потребностями региональных властей в оперативном управлении конкурентоспособностью. На основе обобщения опыта регионов-лидеров (Республика Татарстан, Нижегородская, Новосибирская области) предложена авторская теоретическая модель обеспечения конкурентоспособности, включающая пять взаимосвязанных блоков: институциональный (качество управления и поддержка государственно-частного партнерства), инновационно-инвестиционный (внутренние затраты на НИОКР, коэффициент технологической независимости), человеческий (подготовка кадров, инновационная репатриация), инфраструктурный (цифровая и логистическая связанность) и адаптационный (скорость структурной перестройки, гибкость рынка труда). Адаптационный блок рассматривается как ключевой для обеспечения конкурентоспособности в условиях трансформации. Сделан вывод, что обеспечение конкурентоспособности региона в новых условиях требует перехода от пассивного наращивания ресурсов к формированию институциональных механизмов быстрой перестройки, сетевой кооперации и гибкого сочетания оперативной адаптации со стратегической локализацией.

Статья посвящена разработке методологии налогового стимулирования в условиях глобализации и гармонизации с международными стандартами. Целью исследования является создание системы налоговых льгот, адаптированной к современным вызовам мировой экономики и интегрированной в международную практику налогового регулирования. Основой исследования является системный подход, дополненный сравнительным анализом лучших международных практик в области налоговых стимулов для инвестиционной и инновационной деятельности. Проведен подробный анализ российской системы налоговых льгот, в том числе инвестиционных налоговых кредитов, специальных налоговых систем для ИT-отрасли, региональных инвестиционных проектов и территориальных преференций, что позволило выявить системные проблемы и ограничения эффективности существующих инструментов. Ключевым результатом исследования является разработка концепции налоговых стимулов, основанной на трех принципах: обеспечение прозрачности и предсказуемости налоговой политики; внедрение целевых стимулов, ориентированных на приоритетные сектора экономики; создание системы мониторинга и оценки эффективности предоставляемых льгот. Предложена методика оценки эффективности налоговых стимулов, включающая систему количественных и качественных показателей, позволяющих отслеживать как фискальные последствия, так и реальный экономический эффект использования льготных систем. Сформулированы практические рекомендации по оптимизации федеральных и региональных систем налоговых льгот, направленные на нейтрализацию негативных последствий налоговой конкуренции между юрисдикциями. Результаты исследования могут быть использованы федеральными и региональными исполнительными органами при разработке налоговой политики, совершенствовании инструментов инвестиционных стимулов и создании механизмов оценки эффективности налоговых расходов бюджета. Для научного сообщества работа представляет ценность как методологическую основу для дальнейших междисциплинарных исследований взаимосвязи налогового регулирования, инвестиционной деятельности и структурной трансформации экономики. Основное внимание уделяется вопросам внедрения платформ цифрового мониторинга, необходимых для обеспечения прозрачности распределения налоговых преференций и оценки их влияния на инвестиционный климат. Реализация предлагаемой методологии направлена на создание устойчивой и предсказуемой налоговой политики, которая снижает неопределенность инвесторов, создает устойчивые условия для трансграничного движения капитала и обеспечивает последовательную структурную реструктуризацию национальной экономики в соответствии с долгосрочными целями развития.

В статье рассматривается проблема построения институциональной модели взаимодействия данных на региональном уровне в условиях цифровизации экономики. Актуальность исследования обусловлена необходимостью создания эффективной системы обмена информацией между ключевыми субъектами региональной экономики: административно-территориальными единицами, научно-исследовательскими организациями, учебными заведениями, предприятиями и бизнес-инкубаторами.

В работе проведён анализ роли каждого институционального субъекта в формировании и использовании информационных потоков региона. Особое внимание уделено исследованию механизмов взаимодействия между различными участниками системы, выявлению их ключевых функций в процессах создания, обработки и потребления данных.

На основе проведённого анализа построена концептуальная модель взаимодействия данных, представленная в виде ER-диаграммы, которая позволяет визуализировать структуру и взаимосвязи между ключевыми элементами региональной информационной системы. Модель описывает основные сущности системы, их характеристики и взаимосвязи, что создаёт основу для проектирования целостной информационной инфраструктуры региона. Для детализации видов используемой в системе информации была построена модель потоков данных в региональной социально-экономической системе.

Научная новизна работы заключается в развитии теоретико-методологических основ управления данными через разработку комплексной модели взаимодействия институциональных субъектов. Исследование вносит вклад в существующую научную базу посредством создания систематизированного подхода к организации информационных потоков между различными участниками региональной экономики. Предложенная модель позволяет преодолеть фрагментарность существующих исследований, которые преимущественно фокусируются на управлении данными в рамках отдельных организаций. Работа расширяет понимание механизмов взаимодействия данных, формируя целостную концепцию их обмена в масштабах региона, создавая основу для более эффективного управления информационными ресурсами.

В статье рассмотрены вопросы формирования интегрированной цифровой экосистемы региона в контексте адаптивного управления социально-экономическим развитием. Обосновано, что результативность цифровой трансформации на региональном уровне определяется не только внедрением отдельных информационных систем, сервисов и платформенных решений, но и степенью их согласованности, совместимости и включенности в единый управленческий контур. При разрозненном развитии цифровых компонентов снижается качество аналитической поддержки, усложняется межведомственное взаимодействие и возрастает риск принятия решений на основе неполной или несопоставимой информации.

В работе систематизированы исходные ограничения цифровой среды региона и определены направления их преодоления на основе экосистемного подхода. Особое внимание уделено роли стандартизации данных, платформенной интеграции, межсистемной совместимости, мониторинга, прогнозирования и обратной связи. Предложена структурно-логическая модель формирования интегрированной цифровой экосистемы региона, отражающая переход от разрозненных цифровых решений к единому контуру адаптивного управления. Модель показывает взаимосвязь между интеграционными механизмами, информационными потоками и ожидаемыми управленческими эффектами для региональной социально-экономической системы.

Показано, что интегрированная цифровая экосистема способствует повышению гибкости, устойчивости и управляемости региона, поскольку обеспечивает более полное использование данных, сокращает временные лаги при принятии решений и усиливает координацию действий участников регионального развития. Сделан вывод о том, что формирование такой экосистемы является одним из условий повышения адаптивного потенциала региона и обеспечения более согласованного социально-экономического развития территории.

В работе исследовано понятие цифровой услуги как продукта в контексте комплекса маркетинга. В настоящее время добавленная стоимость услуг составляет преобладающую часть ВВП развитых стран, причем быстро растет доля так называемых цифровых услуг, то есть услуг, выполняемых с помощью цифровых технологий, как правило, в режиме онлайн. При этом, единая интерпретация термина «цифровая услуга» отсутствует как в мировой, так и в российской экономической науке. Понятие цифровой услуги, как и тесно связанные с ним категории цифрового товара и цифровой работы, не определено в российском законодательстве, хотя объединяющий их термин «цифровой продукт» в 2024 году получил нормативное определение в Декрете Высшего Совета Союзного Государства России и Беларуси.

В сфере регулирования цифровой экономики отсутствует четкое разграничение понятий между товарами и услугами, что имеет место также в законодательствах Соединенных Штатов Америки и Великобритании. В связи с такой ситуацией, для выяснения сущности цифровой услуги в настоящем исследовании используется анализ сходства и различий свойств цифровых продуктов и их физических осязаемых аналогов. В ходе анализа свойств услуг было дано определение свойству кооперативности, связанному с взаимодействием заказчиков и исполнителей в ходе оказания услуги. Также в связи со свойством гетерогенности услуг определена роль конкретного заказчика как идентифицирующего признака услуги в комплексе маркетинга. С целью выработки определений цифровых товаров, услуг и работ применена модель описания действий с данными в цифровом пространстве, что позволило сформулировать авторское определение цифровой услуги.

Определена роль цифровой бизнес-среды взаимодействия заказчиков и исполнителей услуг, состояние которой является специфическим идентифицирующим признаком для цифровой услуги. Под цифровой бизнес-средой понимается совокупность цифровых ресурсов, инфраструктуры коммерческого взаимодействия, а также субъектов коммерческой деятельности и потребителей.

Статья посвящена комплексному исследованию пространственной дифференциации финансового потенциала субъектов Российской Федерации, рассматриваемой в качестве многоуровневого риска национальной финансовой системы. Объектом исследования выступает финансовый потенциал российских регионов в его пространственном измерении; предметом – закономерности и параметры его межрегиональной неоднородности, а также механизмы трансформации выявленных диспропорций в системные финансовые риски. Целью работы является раскрытие механизмов вертикальной трансмиссии финансовых рисков в многоуровневой национальной финансовой системе и оценка действующих инструментов межбюджетного регулирования как средств сглаживания территориальных диспропорций. В ходе исследования систематизированы существующие концептуальные подходы к определению финансового потенциала региона – структурный, ресурсный и результативный, установлен их взаимодополняющий характер. Теоретическую основу анализа образуют классические концепции поляризованного роста (Ф. Перру, Ж. Будвиль, А. Хиршман), кумулятивной причинности (Г. Мюрдаль) и структурной асимметрии центра и периферии (Р. Пребиш, Х. Зингер). Бюджетная обеспеченность охарактеризована как центральный операционализируемый индикатор финансового потенциала территории, измеряемый как отношение индекса налогового потенциала к индексу бюджетных расходов. На основе эмпирических данных Министерства финансов РФ и Федерального казначейства за 2024 год проведена типологизация десяти регионов-лидеров и десяти регионов-аутсайдеров по уровню бюджетной обеспеченности и дотационности, выявлено два принципиально различных типа бюджетного благополучия и две конфигурации бюджетного неблагополучия. Раскрыты механизмы восходящей и нисходящей трансмиссии рисков – через бюджетный, долговой и банковский каналы, позволяющие квалифицировать пространственную дифференциацию как источник системного риска. Обоснована необходимость выстраивания многоуровневой системы управления пространственными финансовыми диспропорциями, координирующей инструменты межбюджетного регулирования, региональную политику диверсификации экономической базы и механизмы пруденциального надзора.

Статья посвящена рассмотрению теоретических и прикладных аспектов проектирования и прототипирования информационно-аналитической системы управления логистическими процессами торговой фирмы. Описан ландшафт бизнес-процессов разработки информационно-аналитической системы, представлена их характеристика, описаны ключевые процессы в нотации EPC. Предложен прототип информационно-аналитической системы управления логистическими процессами предприятия, который включает модули управления заказами, управления складом, аналитики и формирования отчетности. Аналитические инструменты проектируемой системы позволяют осуществлять многомерный анализ логистических процессов на основе системы ключевых показателей, отражающих объемы и динамику товарооборота, уровень выполнения заказов, своевременность доставки, структуру ассортимента, загрузку складской инфраструктуры и пространственное распределение товарных потоков.

В статье исследованы основные направления получения эффекта от внедрения информационно-аналитической системы управления логистическими процессами на торговом предприятии, а также организационные преимущества для различных направлений логистической деятельности.

Рассмотрены организационные, технические, финансовые и эксплуатационные риски реализации проекта, наличие которых обусловлено сложностью интеграции системы, необходимостью изменения существующих бизнес-процессов и зависимостью эффективности проекта от устойчивости цифровой инфраструктуры предприятия. Использование механизмов планирования, мониторинга и контроля реализации проекта позволяет существенно снизить вероятность возникновения критических отклонений и обеспечить стабильное функционирование информационно-аналитической системы управления логистическими процессами после ее внедрения.

Результаты исследования в виде разработанных процессных моделей, проектных решений и прототипа информационно-аналитической системы могут быть использованы в деятельности торговых и логистических предприятий с целью совершенствования управления логистическими процессами, повышения эффективности использования логистических ресурсов и качества информационной поддержки принятия управленческих решений.

Интеграция Донецкой Народной Республики, Луганской Народной Республики, Запорожской и Херсонской областей в состав Российской Федерации выявила методологический дефицит, который не позволяет в полной мере применять традиционные аналитические инструменты к территориям с нарушенной статистической историей. Смена системы национальных счетов в 2022 году породила разрывы временных рядов и несопоставимость данных Государственной службы статистики Украины со стандартами Росстата, что существенно ограничивает возможности объективной диагностики текущего состояния и построения достоверных прогнозов. Ситуацию усугубляет специфика самих территорий. Их экономика формировалась в условиях, принципиально отличающихся от большинства российских регионов: глубокая индустриальная специализация на металлургии, угледобыче и тяжёлом машиностроении, длительный дефицит капиталовложений, деформация воспроизводственных пропорций и демографические потери постконфликтного периода создают аналитическую среду, для которой не существует готовых методологических решений.

Именно в этих условиях приобретает особое значение разработка механизма построения экспертно-аналитических систем, адаптированных к работе при информационной неопределённости. Такие системы должны органично сочетать формализованные статистические процедуры с инструментами извлечения и верификации экспертного знания, позволяя заполнять информационные лакуны без принципиальной потери аналитического качества. Применение гибридных методов – многомерного статистического анализа, эконометрического моделирования и экспертных оценок – в единой архитектурной связке открывает возможность для обоснованной диагностики состояния территорий и сценарного прогнозирования их развития. Практическая востребованность данного направления подтверждается государственной программой восстановления и социально-экономического развития новых субъектов, принятой в декабре 2023 года. Реализация программы требует надёжного аналитического сопровождения, тогда как вопросы формирования индикаторной базы и выбора инструментария оценки применительно к этим территориям остаются методологически открытыми и требуют самостоятельного научного исследования.

В условиях ускоренной цифровизации макроэкономической среды, институциональной турбулентности и глобального перехода к ESG-ориентированной повестке индустрия консалтинговых услуг переживает фундаментальную структурную трансформацию. Традиционная линейная бизнес-модель, исторически характеризующаяся прямой корреляцией между объёмом выручки и штатной численностью персонала, столкнулась с системным кризисом масштабируемости, обусловленным нарастающей диспропорцией между растущим спросом на комплексные экспертные решения и ограниченными ресурсами человеческой аналитики. В статье обосновывается необходимость перехода к концепции «Консалтинг 4.0», где технологическая инфраструктура перестаёт функционировать в качестве вспомогательного инструмента и трансформируется в базовый элемент генерации добавочной стоимости. Авторы проводят критический синтез современных научных подходов к классификации консалтинговых практик, оценке рыночной конъюнктуры и эволюции аудиторско-финансовых сервисов, демонстрируя, что изолированная автоматизация и чат-ботные интерфейсы утратили операционную эффективность. В качестве методологической альтернативы предлагается архитектура мультиагентных систем, предполагающая развёртывание узкоспециализированных алгоритмических сущностей, способных к автономному взаимодействию, самоорганизации и непрерывному эволюционному обучению без необходимости дорогостоящего переобучения базовых весов нейронных сетей. Для математического обоснования целесообразности внедрения мультиагентных архитектур проведено стохастическое моделирование выборки из 870 типичных аналитических операций с применением алгоритма кластеризации k-средних.

Внедрение автономных мультиагентных систем радикально трансформирует экономическую модель профессиональных услуг, обеспечивая переход от трудоемких эвристических методов к алгоритмизированным, прозрачным и масштабируемым решениям. Статья вносит вклад в развитие теории и практики управленческого консультирования в парадигме «Консалтинг 4.0», предлагая воспроизводимую методологию проектирования агентных сред, учитывающую технологические, экономические, правовые и социотехнические аспекты цифровой трансформации региональных экспертных услуг, и формирует научный задел для дальнейших исследований в области ответственного искусственного интеллекта, киберустойчивости и оптимизации ресурсных моделей профессиональных сервисов.

Переход от линейных цепочек создания стоимости к сетевым структурам обусловливает актуальность исследования механизмов оркестрации в цифровых бизнес-экосистемах. Ключевая проблема, определяемая как «парадокс открытости», заключается в необходимости координации независимых участников при отсутствии административного подчинения. При этом в существующей литературе механизмы операционализации управления часто рассматриваются фрагментарно, без учета роли данных как инструмента координации. Цель исследования – систематизировать механизмы оркестрации участников в открытых цифровых бизнес-экосистемах и разработать комплексную модель, интегрирующую архитектурные, институциональные и информационные инструменты управления. Методологическую базу составил качественный исследовательский дизайн, основанный на сравнительном анализе множественных кейсов. Выборка сформирована по теоретическому принципу и включает три типа открытых цифровых экосистем: транзакционные, инновационные и индустриальные. Оценка эффективности оркестрации проводилась по критериям скорости масштабирования, уровня конфликтности, интенсивности инноваций и ликвидности данных. Разработана трехуровневая модель механизмов оркестрации, демонстрирующая комплементарность архитектурных, институциональных и информационных инструментов управления. На архитектурном уровне выделены механизмы модульности API, контрольных точек входа и технологических песочниц. На институциональном уровне систематизированы инструменты ценовой политики, репутационного контроля и арбитража. На информационном уровне доказана критическая значимость управления доступом к аналитике, предиктивной оркестрации на базе искусственного интеллекта и стандартизации данных. Выявлена зависимость конфигурации механизмов от стадии жизненного цикла и типа экосистемы. Установлено, что в экономике данных механизмы оркестрации смещаются от жесткого директивного контроля к алгоритмической координации. Показано, что эффективная оркестрация требует динамической адаптации: стратегия максимального снижения барьеров входа на этапе запуска должна закономерно сменяться усилением институтов контроля качества. Обосновано, что критическим риском для устойчивости системы выступает оппортунистическое использование оркестратором данных партнеров, что требует внедрения прозрачных стандартов

В данном исследовании рассматриваются корреляции низкоуглеродных инноваций на уровне фирм среди китайских компаний агробизнеса, зарегистрированных на бирже. Используя объединенную панель данных за год из 316 фирм и 3920 наблюдений за период с 1998 по 2021 год, рассматривается патентование низкоуглеродных технологий как редкий инновационный результат, а не как регулярно наблюдаемая непрерывная переменная: в 93,1% наблюдений за год, проведенных фирмами, не зафиксировано ни одной заявки на низкоуглеродный патент. Эмпирический анализ позволяет разделить два показателя: подает ли фирма хотя бы один патент на низкоуглеродную продукцию в течение определенного года и как меняется безусловный годовой показатель по всей выборке за год работы фирмы. Результат подсчета оценивается с помощью объединенной пуассоновской псевдомаксимальной вероятности, в то время как предел вероятности возникновения оценивается с помощью объединенной линейной вероятности, логит-коэффициента и дополнительных логарифмических спецификаций. Независимые переменные сгруппированы по условиям ресурсных возможностей, смежным запасам инноваций и дополнительным показателям взаимосвязи. С точки зрения технических требований, размер фирмы и выбранные переменные структуры баланса являются наиболее стабильными показателями, влияющими на патентование низкоуглеродных технологий. Запас патентов на «зеленые» технологии, накопленный до истечения срока действия, является наиболее сильным показателем, связанным с инновациями. Поскольку категории патентов «зеленый» и «низкоуглеродистый» могут пересекаться, в исследовании в качестве основного критерия измерения используется точное исключение совпадений на уровне патентов, и сохраняется положительная связь между «зеленым» и «низкоуглеродистым» запасами. Запас цифровых патентов, выданных до начала периода, более чувствителен к дизайну модели и более заметен в свидетельствах о появлении и сроках действия, чем в моделях с полным подсчетом выборок. Прокси с географическим охватом на основе филиалов и статические прокси с привязкой к акционерному капиталу дают лишь ограниченную дополнительную объяснительную ценность после проверки характеристик фирмы и запаздывающих инновационных запасов. Полученные результаты носят скорее описательный, а не причинно-следственный характер, и в основном отражают различия между фирмами в объединенной группе. Они предполагают, что патентование низкоуглеродных технологий в этом секторе сосредоточено среди более крупных и способных к инновациям фирм, а не является общим результатом расширения сети.

В условиях цифровой экономики инновационная активность становится ключевым фактором, определяющим не только технологическое лидерство, но и рыночные позиции ИТ-аутсорсинговых компаний. В статье предлагается экономико-математический подход к количественной оценке влияния инновационных инвестиций на производительность и рыночную долю. Обоснован выбор экспоненциальной модели роста производительности, отражающей кумулятивный эффект инноваций, и сигмоидальной (логистической) модели перехода производительности в рыночную долю, учитывающей нелинейный характер конкурентной борьбы. На основе предложенных моделей выполнены численные расчеты, демонстрирующие, что при достижении определенного порога производительности рыночная доля компании начинает расти ускоряющимися темпами, формируя S-образную траекторию развития. Проведен анализ чувствительности ключевых параметров, результаты которого представлены в табличной форме. Разработаны практические рекомендации по стратегическому планированию инновационных бюджетов для преодоления «мертвой зоны» и выхода на траекторию устойчивого роста. Результаты исследования могут быть использованы руководством ИТ-компаний для обоснования инвестиционных решений, а также для прогнозирования динамики рыночной доли.

Статья посвящена разработке и эмпирической проверке подхода к управлению инвестиционным портфелем на основе графовых нейронных сетей c механизмом внимания (Graph attention network, GAT) с предварительной структурной фильтрацией множества активов с использованием максимального независимого множества (Maximum Independent Set, MIS) и адаптивного порога корреляции. Помимо этого, работа содержит краткий анализ графовых характеристик российского рынка и динамики максимальных независимых множеств. Эмпирическая база исследования включает данные по ликвидным акциям российского фондового рынка за период 2020–2025 годов, охватывающий как относительно спокойные режимы, так и стрессовые эпизоды и структурные сдвиги.

Предлагаемый метод сравнивается с рыночным индексом, классическими портфельными стратегиями, многослойным персептроном и графовой моделью без MIS-фильтрации с использованием walk-forward оптимизации. Результаты показывают, что включение MIS с адаптивным порогом приводит к заметному улучшению по всем ключевым метрикам относительно базовой GAT-модели без фильтрации. Итоговый капитал в среднем возрастает примерно на 56 %, коэффициент Шарпа – примерно на 157 %, максимальная просадка по модулю уменьшается на 35 %, а средняя внутрипортфельная корреляция снижается на 43 %. При этом на падающем рынке, когда базовый GAT даёт отрицательную доходность, выигрыш стратегии особенно заметен. Анализ энтропии коэффициентов внимания свидетельствует о том, что MIS-фильтрация делает внимание модели более сконцентрированным, перераспределяя его в пользу малого числа структурно значимых рёбер и снижая влияние шумовых связей.

Статья посвящена разработке и исследованию сценариев развития регионов Южного федерального округа при дифференцированном финансировании спорта на основе искусственного интеллекта в условиях цифровизации. Итогом проведенного исследования стала предложенная стратегия возможного развития регионов при дифференцированном подходе в финансировании на основе сценарного подхода и оптимизации с применением AI-систем «Случайный лес» и «Генетический алгоритм». Актуальность исследования обусловлена тем, что в современных условиях, характеризующихся широкомасштабной цифровизацией, для оптимизации финансирования спорта и развития экономики регионов все шире используются алгоритмы на основе искусственного интеллекта. Научная новизна состоит в том, что была выдвинута и доказана гипотеза – на основе AI-систем «Случайный лес» и «Генетический алгоритм» может быть сформирована стратегия дифференцированного финансирования физкультуры и спорта в целях оптимального развития регионов Южного федерального округа.

Практическая значимость характеризется возможностью использования разработки в практике. В ходе исследования, на основе SWOT-модели и корреляционного анализа, была сформирована стратегия развития регионов с применением сценарного подхода в финансировании физкультуры и спорта с целью оптимального развития регионов Южного федерального округа. При написании статьи использовались такие методы исследования, как: статистический метод, позволивший оценить динамику параметров, модель машинного обучения «Случайный лес регрессия» (ML “Random Forest Regression”), позволившая получить парные коэффициенты корреляции между признаками, AI-модель «Генетический алгоритм», SWOT-анализ, позволивший разработать стратегию развития спорта в зависимости от ROI инвестиций в спорт по регионам, с учетом «пессимистичного», «реалистичного» и «оптимистичного» сценариев развития, а также сценарный анализ, который позволил выявить закономерности и оценить влияние финансирования физкультуры и спорта на развитие регионов.

Статья посвящена разработке и теоретико-методологическому обоснованию нейросетевой модели объективной оценки конкурентных преимуществ персонала, а также проектированию интеллектуальных алгоритмов формирования персонализированных траекторий их развития. В исследовании обоснована необходимость внедрения подобных систем в условиях цифровой экономики, а также стратегическая важность выявления скрытых резервов сотрудников для обеспечения технологического суверенитета. Рассмотрены текущие реалии управления талантами и ограничения традиционных линейных методов оценки из-за высокой субъективности. Выявлено, что современные исследователи рассматривают конкурентоспособность персонала как совокупность профессиональных (hard skills) и личностных (soft skills) компетенций, которые не могут быть оценены сами по себе, а только в сравнении с компетентностью других работников. Определено, что конкурентные преимущества персонала формируются под воздействием множества факторов: от специфических профессиональных компетенций до личностных характеристик, носят относительный характер, в связи с чем существует сложность их оценки. Обоснована необходимость создания гибконастраиваемой нейросетевой модели, которая должна обладать высокой предсказательной способностью и соответствовать требованиям трудового законодательства, выступая исключительно в роли инструмента аналитической поддержки. Разработан алгоритм функционирования нейросетевой модели оценки конкурентных преимуществ персонала, в рамках которого выделены все значимые этапы функционирования модели: от подготовки данных и многоклассовой классификации до прогнозирования на базе пяти универсальных компетенций. Важным моментом проведенного исследования выступает доказанная межотраслевая универсальность нейросетевой модели, где адаптация под специфику различных секторов экономики осуществляется путем варьирования весовых коэффициентов без перестройки архитектуры сети. Статья содержит результаты апробации модели с учетом весовых коэффициентов компетенций, характерных для специфики IT-компаний (прогностическая точность 89,8%). Определено, что нейросетевая модель должна выступать исключительно как система поддержки принятия управленческих решений. Непрерывное применение разработанной модели позволит найти «узкие места» в профессиональном развитии сотрудников и возможности для их роста.

Статья посвящена разработке комплексной стратегии устойчивого развития для предприятия химической отрасли ООО «ГРАССМАРТ» на основе объединения циркулярной экономики и цифровизации. По итогам исследования разработана и обоснована стратегия, включающая три приоритета, построено уравнение линейной регрессии для прогнозирования чистой прибыли, выполнен прогноз экономических показателей на 2026–2028 гг. и составлен операционный план. Актуальность обусловлена необходимостью системного внедрения ESG-принципов российскими химическими предприятиями в условиях санкционных ограничений и перехода к национальным стандартам, при этом существующие подходы фрагментарны и не дают количественных обоснований эффективности. Научная новизна обусловлена тем, что была выдвинута и доказана гипотеза касательно получения прогноза чистой прибыли компании при использовании стратегии в целях обеспечения устойчивого развития на ESG-принципах, на основе использования модели машинного обучения «Случайный лес» (ML “Random Forest Regression”), а также многофакторной линейной регрессии. Прогноз показал, что при инвестициях 17 млн руб. срок окупаемости составляет 1,2–1,5 года, а ROI за три года достигает 41,7%. В ходе исследования на основе диагностики данных, SWOT-модели и корреляционного анализа были выделены три стратегических направления развития, которые сформировали ядро предложенной стратегии, имеющей среди приоритетов следующие цели: внедрение циркулярных моделей, замкнутые циклы, промышленный симбиоз, реализация «зелёной» цифровизации процессов с помощью IoT и искусственного интеллекта при минимизации экологического следа самой ИТ-инфраструктуры, а также построение системы прозрачной ESG-отчётности на основе автоматизированного сбора данных. При написании статьи использовались такие методы исследования, как: теоретический, аналитический, SWOT-анализ, модель машинного обучения «Случайный лес» (Machin Learning “Random Forest Regression”), а также многофакторная линейная регрессия. Практическая значимость состоит в том, что предложенная модель может быть адаптирована для других промышленных предприятий России, при этом операционный план требует трансформации.

Статья посвящена сравнительному анализу методов машинного обучения, применимых к прогнозированию конверсии абитуриентов в цифровых маркетинговых коммуникациях высшего учебного заведения. В работе обоснована актуальность применения интеллектуального анализа данных в маркетинговой деятельности высших учебных заведений в условиях цифровой трансформации сферы высшего образования, государственная значимость повышения эффективности приёмных кампаний и оптимизации распределения рекламных бюджетов. Рассмотрены текущие реалии и возможности использования цифровых каналов взаимодействия университетов с абитуриентами, включая веб-сайты, социальные сети, системы контекстной и таргетированной рекламы, email-маркетинг. Изучены научные публикации отечественных и зарубежных исследователей проблематики маркетинговой аналитики в образовании и применения алгоритмов классификации к задачам прогнозирования поведения целевой аудитории. Детально проанализированы и систематизированы теоретические основы четырёх методов машинного обучения: логистической регрессии, деревьев принятия решений, случайного леса и градиентного бустинга, представлены иллюстрации принципов их работы из фундаментальных источников. Охарактеризованы специфические особенности маркетинговых данных высших учебных заведений, включая выраженный дисбаланс классов, гетерогенность признакового пространства и сезонность, связанную с циклом приёмной кампании, и представлена их общая систематизация. Выделены все значимые критерии сравнения алгоритмов – интерпретируемость, точность прогнозирования, устойчивость к переобучению, вычислительная сложность и способность работать с дисбалансом классов, представлена сравнительная таблица достоинств и ограничений каждого метода применительно к маркетинговым данным высшего учебного заведения. Важным результатом проведённого исследования выступает предложенная поэтапная стратегия построения аналитической системы маркетинговых коммуникаций высшего учебного заведения, включающая последовательное внедрение моделей возрастающей сложности с учётом организационных и технических ограничений. Рассмотрены перспективы практической реализации аналитической системы на базе Донецкого национального технического университета. Сделаны соответствующие выводы о применимости каждого алгоритма, сформулированы рекомендации по выбору метода в зависимости от объёма данных, требований к интерпретируемости и вычислительных ресурсов.

В статье рассматриваются теоретические и прикладные аспекты влияния цифровизации на инновационное развитие предпринимательства в условиях современной экономики. Актуальность исследования обусловлена усилением глобальных трансформационных процессов, связанных с цифровой трансформацией хозяйственных систем и необходимостью повышения конкурентоспособности субъектов предпринимательства за счёт внедрения инновационных решений. Целью работы является проведение комплексного экономико-статистического анализа взаимосвязи уровня цифровизации и инновационной активности предпринимательства. В исследовании использованы методы сравнительного анализа, корреляционно-регрессионного моделирования и экономико-статистической оценки. На основе эмпирических данных за 2020–2024 гг. построена многофакторная регрессионная модель, позволяющая количественно оценить влияние ключевых факторов цифровой экономики, включая уровень интернет-проникновения, инвестиции в информационно-коммуникационные технологии, цифровую грамотность населения и развитие цифровых платформ. Результаты исследования показали наличие устойчивой положительной зависимости между уровнем цифровизации и инновационной активностью предпринимательства. Установлено, что наибольшее влияние оказывают цифровая грамотность и развитие платформенных решений, что обусловлено их системообразующей ролью в формировании инновационной среды. Полученная модель характеризуется высокой степенью достоверности, что подтверждается значением коэффициента детерминации. Практическая значимость исследования заключается в возможности использования полученных результатов при разработке государственной политики в области цифровой экономики и поддержки предпринимательства. Предложены рекомендации, направленные на развитие цифровой инфраструктуры, повышение уровня цифровых компетенций и стимулирование внедрения инновационных технологий.