Научный архив: статьи

В статье анализируется процесс формирования интеллектуально-цифровой зрелости региональной экономики России в условиях перехода к технологической парадигме Индустрии 5.0. Рассматриваются ключевые особенности развития инновационной среды в крупных макро регионах страны и выявляются различия в темпах интеграции когнитивных, цифровых и интеллектуальных технологий в производственные и управленческие процессы. На основе динамических данных по Центральному, Северо-Западному и Приволжскому федеральным округам исследуется степень готовности региональных экономик к распространению человеко-машинных технологий и интеллектуальных систем.

Применение нормирования показателей и построение интегральных субиндексов позволяет выявить устойчивые структурные различия между округами, а также определить локальные драйверы и ограничители развития. Полученные результаты демонстрируют выраженный рост интеллектуального контура и одновременное замедление цифровой динамики, что отражает переход региональных систем от автоматизации к внедрению более сложных технологий. Особое внимание уделяется когнитивной составляющей, где в 2024 г. фиксируется резкий прирост, обусловленный укреплением исследовательской инфраструктуры и организацион ных механизмов. Итоговый интегральный индекс зрелости показывает, что региональные экономики находятся в стадии формирования интеллектуальной основы, необходимой для перехода к технологически насыщенной и инновационно устойчивой модели развития.

На основании результатов исследования предлагаются рекомендации, направленные на совершенствование нормативной, инфраструктурной и образовательной среды, а также усиление механизмов поддержки инновационной активности. Представленные выводы подчеркивают важность согласованного развития всех элементов региональной инновационной системы, обеспечивающего адаптацию экономики к новым технологическим требованиям.

Цель. Разработка комплексного подхода к оценке и определению роли и факторов технополисного развития в контексте повышения экономической безопасности депрессивного региона.

Методы. Для анализа текущего состояния технополисного развития в РФ был разработан комплексный многокомпонентный методологический подход, включающий в себя качественный и количественный анализ, а также статистические методы интерпретации данных. Этот подход был применен для оценки технополисного развития 14-ти наукоградов России, результаты которой были представлены в виде тепловой карты композитного индекса. Источником исходных данных является Росстат.

Результаты работы. В ходе исследования была проведена аналитическая работа по изучению эволюции технополисной концепции с конца XIX века по настоящее время. Это позволило выявить ключевые факторы, влияющие на трансформацию научных и инновационных экосистем. В частности, было установлено, что современные технополисы в России часто являются результатом переименования или трансформации существующих наукоградов. В контексте экономической безопасности депрессивных регионов был проведен анализ факторов, влияющих на технополисное развитие. Особое внимание уделено наукограду Бийск, расположенному в крупнейшем депрессивном регионе страны – Алтайском крае.

Выводы. Исследование показало, что технополисы могут выступать в качестве катализаторов экономического возрождения депрессивных регионов. Однако выявленные риски создания социально-экономических дисбалансов указывают на необходимость дифференцированного подхода при внедрении технополисных проектов в подобные регионы. Результаты исследования могут быть использованы для разработки стратегий управления и развития технополисов, а также для повышения экономической безопасности депрессивных регионов. Основные направления дальнейших исследований могут включать в себя анализ взаимосвязей между технополисным развитием и экономической безопасностью, а также разработку конкретных механизмов управления и финансирования.

Углубление технологического разрыва между промышленными регионами, усиление внешнеэкономических ограничений и необходимость достижения технологического суверенитета определяют актуальность перехода к интеллектуальному формату развития промышленных экосистем с высокой степенью сложности, динамической самоорганизации и когнитивной трансформации. Статья направлена на разработку концептуального фреймворка оценки и управления интеллектуальной зрелостью промышленных экосистем в условиях экономики данных и институциональной трансформации. Методологическая база исследования основана на онтологическом и системно-структурном подходах, синтезе концепций Индустрий 5.0–6.0, когнитивной экономики, цифрового суверенитета и зрелостных моделей. Использованы методы нарративного анализа, сравнительного типологизирования, нормализации показателей, индексного моделирования и экспертной калибровки весовых коэффициентов. Информационную базу составили аналитические материалы, подготовленные Национальным центром развития искусственного интеллекта при Правительстве Российской Федерации за 2023–2024 гг. В результате сформирован концептуальный фреймворк, включающий: 1) многоуровневую типологию зрелости, отражающую эволюцию экосистем от базовой цифровизации к институционализированной интеллектуальности; 2) категориальную модель оценки интеллектуальной зрелости промышленных экосистем с расчетом интегрального индекса; 3) систему критериев и индикаторов по одиннадцати направлениям оценки; 4) методику стратификации и ранжирования промышленных экосистем по уровню интеллектуальной зрелости; 5) управленческие функции фреймворка в качестве инструмента стратегического планирования, мониторинга и когнитивной трансформации. Выявлено, что фреймворк обеспечивает структурированную платформу для стандартизации методов оценки и управления интеллектуальной зрелостью промышленных экосистем, создавая основу для институционализации ИИ, формирования программ развития и перехода к адаптивным, рефлексивным и стратегически управляемым промышленным экосистемам.