В статье рассмотрена эволюция концепции тройной спирали как механизма инновационного развития. Проанализированы ключевые этапы развития модели - от исходной тройной спирали (государство - бизнес - университеты) до ее расширенных версий - четырех- (с включением гражданского общества) и пятизвенной (с учетом природной среды), а также другие взаимосвязи, отражающие разные социоэкономические процессы и национальную специфику. Цель исследования - описание формирования эффективной модели инновационного развития на основе эволюции концепции тройной спирали и выделение ролей акторов инновационной экосистемы. Теоретическая значимость работы связана со систематизацией этапов становления спиральных моделей и разработкой структурированной ролевой модели, которая конкретизирует функции участников инновационной экосистемы. Отмечается практическая значимость предложенной ролевой модели бизнес-экосистемы для формирования конкретных мер государственной и корпоративной политики, направленных на развитие инновационной инфраструктуры и стимулирование кооперации.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
Исследования, связанные с развитием бизнес-экосистем, приобретают особую актуальность в связи с необходимостью разработки технологий и инноваций как ключевых факторов формирования устойчивых конкурентных преимуществ в условиях современной экономики. В то же время существуют объективные факторы, осложняющие достижение желаемых результатов в инновационной сфере.
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Апатова Н. В. К вопросу моделирования инновационного развития на основе тройной спирали // Анализ, моделирование, управление, развитие социально-экономических систем (АМУР-2023): сборник научных трудов XVII Международной школы-симпозиума. К 105-летию ФГАОУ ВО “КФУ им. В. И. Вернадского”. Симферополь - Судак, 14-27 сентября 2023 г. - Симферополь: Индивидуальный предприниматель Корниенко Андрей Анатольевич, 2023. - С. 25-28. EDN: DMDDKB
2. Батракова Л. Г. Инновационное развитие регионов России по модели “тройной спирали” // Социально-политические исследования. - 2020. - № 3 (8). - С. 67-80. EDN: YHPKDA
3. Бондаренко Н. Е., Дубовик М. В., Губарев Р. В. “Тройная спираль” как основа создания инновационных систем // Вестник Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова. - 2018. - № 2 (98). - С. 3-16. EDN: YWMJJE
4. Василенко Е. В. Механизм формирования и развития региональной инновационной экосистемы // Вестник Волгоградского государственного университета. Экономика. - 2025. - Т. 27. - № 1. - С. 68-80. EDN: FBPWSN
5. Дорошенко Ю. А., Малыхина И. О., Громова О. В. Вуз как ядро регионального саморазвития на мезоуровне в инновационной спирали // Beneficium. - 2024. - № 3 (52). - С. 108-114. EDN: JACVCW
6. Ешкина О. И. Факторы формирования экосистем в российской промышленности // Проблемы и тенденции научных преобразований в условиях трансформации общества: сборник статей Международной научно-практической конференции. - Уфа: ООО “Аэтерна”, 2024. - С. 11-14. EDN: PMCYEL
7. Зимин И. В. Экосистемный подход в инновационном развитии организаций // Журнал прикладных исследований. - 2024. - № 8. - С. 87-93. EDN: QCBNHR
8. Каменский Е. Г., Маякова А. В., Огурцова А. Ю., Гусейнов М. А. Модель “тройной спирали” как инструмент экономического развития страны на примере оборонно-промышленного комплекса Российской Федерации // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Экономика. Социология. Менеджмент. - 2024. - Т. 13. - № 6. - С. 243-254.
9. Кириллова Е. А., Дли М. И., Какатунова Т. В., Епифанов В. А. Трансформация модели тройной спирали в условиях формирования инновационных экосистем в промышленности // Дискуссия. - 2022. - № 1 (110). - С. 16-30. EDN: PFOLZD
10. Клейнер Г. Б. Управление современным предприятием на основе интеллектуальной теории фирмы // ЭВР. - 2022. - № 1 (71). - С. 31-38. EDN: KWLVXS
11. Лапыгин Ю. Н., Лапыгин Д. Ю. Принципы и характеристики экосистемного подхо-да // Вестник Владимирского государственного университета имени А. Г. и Н. Г. Столетовых. Серия: экономические науки. - 2025. - Т. 43. - № 1. - С. 94-101.
12. Попов Е. В., Симонова В. Л., Зырянов А. С. Типология экосистем промышленных предприятий при цифровой трансформации // Вопросы управления. - 2025. - Т. 18. - № 1 (92). - С. 5-24. EDN: ZLGQCE
13. Харламов А. В., Пашковская Е. Г. Обеспечение устойчивого развития на основе приоритизации национальных экономических интересов // Экономика и управление. - 2024. - Т. 30. - № 2. - С. 149-160. EDN: SPFOAT
14. Худяков В. В., Мерзлов И. Ю. Роль и место “открытого новатора” в модели развития инноваций // Дискуссия. - 2024. - № 5 (126). - С. 67-76. EDN: YYSQNK
15. Ярлыченко А. А. Эволюция моделей производства знаний и типов инновационного цикла // Экономика и бизнес: теория и практика. - 2021. - № 7. - 187-190. EDN: BBQGZZ
16. Adachi C., Bearman M., Blannin J., Henderson M. Extending the Triple Helix Model: Collaboration Through “Moments of Community” Among Edtech, University and Government // Industry and Higher Education. - 2024. - Vol. 39 (1). -. DOI: 10.1177/09504222241297513 EDN: GGSQIT
17. Espuny M. et al. The Role of the Triple Helix Model in Promoting the Circular Economy: Government-Led Integration Strategies and Practical Application // Recycling. - 2025. - Vol. 10 (2). - С. 50. EDN: TCWMBA
18. Etzkowitz H., Leydesdorff L. The Triple Helix - University-Industry-Government Relations: A Laboratory for Knowledge Based Economic Development // EASST Review. - 1995. - Vol. 14. - N 1. - P. 14-19.
19. Hailu A. T. The Role of University-Industry Linkages in Promoting Technology Transfer: Implementation of Triple Helix Model Relations // Journal of Innovation and Entrepreneurship. - 2024. - Vol. 13. - N 1. - P. 25. EDN: OROEDI
20. Wei S. X., Wang H. Y., Deng S., Wang W., Ye F. Y. Measuring the University - Industry -Government Relations Synthesized by the Triple Helix and the Diversity // Journal of Informetrics. - 2025. - Vol. 19 (3). - P. 101686. EDN: NJSQZY
Выпуск
Другие статьи выпуска
Современные системы искусственного интеллекта все чаще используют мультимодальные данные, комбинируя визуальную, текстовую и аудиальную информацию для решения сложных задач. Одной из ключевых областей применения таких систем является генерация текстовых описаний на основе изображений и видео. Интеграция мультимодальных данных позволяет повысить точность и выразительность создаваемых текстов, обеспечивая более полное и осмысленное представление содержимого. В статье рассматриваются современные методы интеграции мультимодальных данных в генерацию текстовых описаний, анализируются ключевые вызовы, с которыми сталкиваются исследователи, а также обсуждаются перспективные направления развития этой области. Особое внимание уделяется использованию сверточных нейронных сетей (CNN) и трансформеров для обработки визуальной информации, а также механизмов внимания и моделей последовательной генерации текста. Исследуются подходы к фьюжну данных из разных модальностей, включая раннее и позднее объединение признаков, а также мультимодальные модели, обученные на больших корпусах данных. Несмотря на значительный прогресс, интеграция мультимодальных данных сопровождается рядом вызовов, включая проблему синхронизации информации, сложности в интерпретации и контексте, ограничения в обучающих данных и др. Обсуждаются перспективные направления развития. Полученные результаты могут быть полезны для разработчиков систем компьютерного зрения, обработки естественного языка и мультимодального машинного обучения, а также для создания интеллектуальных приложений в области автоматической аннотации изображений, видеосуммаризации и человеко-машинного взаимодействия.
В последнее время объем перевозок грузов автомобильным транспортом значительно превышает объем перевозок железнодорожным транспортом. При этом перевозка грузов автомобильным транспортом имеет более низкую производительность труда, чем железнодорожным, поэтому перевозку грузов на расстояние свыше 1 500-2 000 км целесообразно переключать на железнодорожный транспорт. В статье предложены концептуализация и формализация термина «железнодорожно-автомобильный контейнер» в рамках развития инновационных интермодальных транспортных единиц для повышения эффективности мультимодальных логистических операций. Исследование актуализирует проблему расхождения терминологического аппарата в области интермодальных транспортных единиц, когда под понятиями «съемный кузов» и «сменный кузов» зачастую подразумевают кузов железнодорожного вагона, а с европейским SWAP BODY сравнивают каматейнер, используемый только в автомобильных перевозках. Проводится анализ различных видов интермодальных транспортных единиц, используемых для грузовых перевозок в разных странах мира. Предложено создание унифицированной грузовой транспортной единицы, интегрирующей достоинства железнодорожных и автотранспортных систем, с целью оптимизации грузопотоков, снижения логистических затрат и повышения уровня адаптивности цепи поставок в условиях глобальных транспортных вызовов, таких как повышение экологической устойчивости, снижение транзитных издержек и усиление мультимодальной интеграции в международных сообщениях.
Статья посвящена внешнеэкономическим последствиям изменения динамики социально-экономических процессов в Российской Федерации как следствию парирования новых вызовов и рисков российской экономической безопасности, которые связаны с формированием многополярного мира и обострением геополитической конкуренции. Масштабные многолетние преобразования в данных направлениях кардинально изменили траекторию развития России в области науки, промышленности, здравоохранения и общей конкурентоспособности страны. В статье рассматриваются элементы политического противостояния Российской Федерации и стран, входящих в Североатлантический альянс и Евросоюз. Колоссальные антироссийские санкции, вводимые с 2022 г., несомненно, сказались на российской экономике. Однако благодаря богатой сырьевой принадлежности российской экономики и избыточному запасу социально-экономической прочности российская экономика сдерживает обострение международных отношений страны с коллективным Западом и геополитической неопределенности состава стран, демонстрирующих преимущественно пророссийскую позицию на мировой арене. Цель исследования - изучение стратегий и механизмов укрепления инновационного потенциала России в условиях экономического противостояния с учетом текущих вызовов и возможностей, а также оценка существующих инновационных ресурсов и инфраструктуры. В статье использовались методы, комплексно оценивающие текущее состояние инновационного потенциала России, а именно: анализ документов, статистический анализ, сравнительный анализ, методы кластерного анализа. Исследование направлено на решение актуальных проблем и обеспечение долгосрочного устойчивого развития, поскольку оно предопределяет обеспечение национальной безопасности (развитие инноваций способствует созданию передовых технологий), придает экономическую устойчивость (укрепление инновационного потенциала позволяет диверсифицировать экономику, снизить зависимость от сырьевого экспорта, создав новые источники роста, устойчивые к внешним шокам), повышает конкурентоспособность страны (инновационное развитие помогает российским компаниям укреплять позиции на глобальных рынках) и формирует международный престиж России как страны, способной конкурировать на уровне ведущих мировых держав в области науки и технологий.
Цифровые технологии в современных условиях представляют собой неотъемлемый компонент экономических и социальных отношений, а также культурной жизни и воспитания. Они детерминируют существенные аспекты среды, в которой формируются знания, убеждения, ценностные ориентации молодежи, поэтому важной задачей является реализация образования молодежи с использованием инновационных технологий, которые способствуют успешному освоению знаний и усвоению духовно-нравственных ценностей применительно к современным условиям. В статье с учетом данной задачи проведен анализ инновационных образовательных технологий на основе полученной в ходе социологических исследований информации о приоритетных для студенческой молодежи ценностях и способах получения информации.
В статье предложен модифицированный алгоритм многокритериальной оптимизации управления запасами в условиях неопределенности, основанный на использовании стандартизованных данных для представления показателей частных критериев. Данный подход направлен на устранение феномена неадекватного выбора, при котором критерии с меньшими порядками значений практически не влияют на итоговое решение из-за дисбаланса в их численных диапазонах. Показано, что переход к стандартизованным данным позволяет нивелировать искажающее влияние разнородности шкал измерений и обеспечивает соизмеримость вклада каждого критерия в интегральную оценку альтернатив. В отличие от ранее предложенного подхода с использованием обобщенных данных новая модификация демонстрирует сопоставимую эффективность в устранении феномена неадекватного выбора, но при этом приводит к иному ранжированию альтернатив, расширяя арсенал методов многокритериального анализа. На примере задачи выбора логистического посредника и стратегии управления запасами продукции в условиях неопределенности спроса и задержек поставок проведена численная верификация алгоритма. Установлено, что применение стандартизованных данных позволяет в ряде случаев устранить влияние феномена неадекватного выбора. Результаты исследования имеют практическую значимость для разработки корпоративных систем поддержки принятия решений, обеспечивающих сбалансированный учет множества противоречивых критериев в условиях неопределенности.
Статья посвящена преодолению концептуального разрыва между классическими теориями экономического роста и практическими требованиями к управлению современным промышленным предприятием в контексте Индустрии 4.0. Акцент делается на необходимости новой управленческой парадигмы для эффективного использования гибридных цифровых ресурсов - комплексных активов, объединяющих материальные, информационные и интеллектуальные компоненты. Цель исследования - теоретическое обоснование и методическая разработка подхода к адаптивному управлению гибридными цифровыми ресурсами предприятия на основе модифицированной производственной функции Кобба - Дугласа, обеспечивающего синергию традиционных и цифровых факторов производства в условиях турбулентности и быстрого технологического устаревания. Автором показана эволюция теоретических представлений об экономическом росте от неоклассических моделей, опирающихся на экзогенные факторы, до становления парадигмы эндогенного роста и экономики знаний, где ключевую роль играют инновации, человеческий капитал и информация. Представлена критика методологических ограничений классического инструментария, включая стандартную функцию Кобба - Дугласа в современном контексте. Дано эмпирическое подтверждение смены парадигмы в современных российских исследованиях, выявляющее отставание управленческих практик от теоретических трендов. Сформулирован ответ на глобальные вызовы реиндустриализации и цифровизации экономики России, требующий комплексной системной трансформации механизмов внутрифирменного управления ресурсами. На основе полученных выводов в статье отмечены новые проблемные аспекты: ограниченность статических производственных функций для оценки вклада цифровых ресурсов, обладающих свойствами неисключаемости, неконкурентности и сетевого эффекта; возникновение «цифрового разрыва» внутри предприятий между технологическим потенциалом и управленческой культурой. Ключевым решением выступает модифицированная производственная функция Кобба - Дугласа, в которую введен отдельный гибридный фактор - искусственный интеллект.
Издательство
- Издательство
- РЭУ ИМ. Г.В. ПЛЕХАНОВА
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- ОПС 109992, Москва, Стремянный переулок, д.36
- Юр. адрес
- 115054, Москва, Стремянный переулок, д.36
- ФИО
- Лобанов Иван Васильевич (РЕКТОР)
- E-mail адрес
- rector@rea.ru
- Контактный телефон
- +7 (499) 2379247