Публикации автора

Цель настоящего исследования — оценка эффективности инновационной деятельности малых предприятий Российской Федерации в 2019–2024 гг. на основе анализа динамики инновационной активности, региональных диспропорций, результативности затрат и структурных сдвигов. Методология анализа базируется на данных Федеральной службы государственной статистики (форма № 2МП инновация) с использованием методов экономико-статистического анализа: расчет абсолютных приростов, показателей вариации, коэффициента результативности затрат (отношение доли инновационной продукции к доле затрат на инновации) и корреляционного анализа Пирсона. Установлено, что за период 2019–2024 гг. доля инновационно-активных малых предприятий выросла в Российской Федерации с 5,8 до 7,4 % при замедлении цепных приростов до 0,2 п. п., что в два–пять раз ниже уровня развитых стран (данные 2024 г.). Коэффициент вариации по федеральным округам страны увеличился с 26,5 (2019 г.) до 44,0 % (2024 г.), что свидетельствует о переходе к значительной межрегиональной поляризации. Показатель результативности затрат снизился с 2,5 (2019 г.) до 1,7 (2024 г.), тогда как затраты на исследования и разработки выросли до 27,2 %, а на программное обеспечение — до 19,4 % (с 0,8 % в 2019 г.). Корреляционный анализ (2024 г., 75 субъектов федерации) показал слабую связь инновационной активности с затратами на научно- исследовательские и опытно-конструкторские работы (r = 0,22) и отрицательную связь с размером субсидий (r = – 0,19). Предложены меры корректировки государственной политики: региональные инновационные ваучеры, центры коммерциализации технологий, налоговый кэшбэк и межрегиональные кластеры.

Проведен анализ инновационной активности организаций обрабатывающей промышленности Российской Федерации в 2020–2024 гг. Цель настоящего исследования — выявление расхождения между ростом числа инновационно-активных предприятий и динамикой выпуска инновационной продукции, а также оценка эффективности инновационных затрат. Исследование основано на официальных статистических данных Федеральной службы государственной статистики за 2020–2024 гг. Использованы следующие методы: статистический анализ динамики (расчет цепных и базисных приростов), сравнительный анализ по степени технологичности и видам экономической деятельности, расчет инновационной эффективности (отношение доли инновационной продукции к доле затрат на инновации), коэффициент ранговой корреляции Спирмена, графические методы представления результатов. Выявлено ключевое противоречие: при росте доли инновационно-активных предприятий с 21,3 до 23,7 % доля инновационной продукции сократилась с 8,5 до 8,3 %. Инновационная эффективность, достигнув максимума в 3,8 в 2023 г., снизилась до 3,3 к 2024 г. Доказано, что связь между уровнем инновационной активности и долей инновационной продукции слабая, тогда как затраты коррелируют с результатом заметно сильнее, что свидетельствует о преобладании экстенсивных факторов при снижении качества инноваций. Разработаны рекомендации по смещению акцента с увеличения числа инновационно-активных предприятий на стимулирование вывода на рынок принципиально новых продуктов, а также процессных инноваций в высокотехнологичных отраслях и разработке отраслевых программ импортозамещения для среднетехнологичных и низкотехнологичных секторов.

Процессы цифровизации, внешние вызовы и растущие запросы на формирование новых компетенций привели к тому, что в настоящее время такая традиционная сфера, как образование, претерпевает серьезную трансформацию как в плане используемых методов обучения, так и конкурентных стратегий, реализуемых субъектами образовательного процесса. Одним из наиболее динамично развивающиихся секторов является виртуальное образование, выросшее за последние пятнадцать лет от простых информационных сайтов до полноценных виртуальных образовательных систем, способных предложить кастомизированные образовательные продукты широкому кругу пользователей. Несмотря на относительную молодость сектора виртуального образования и дискуссионность идентификации его границ, уже накоплен достаточный статистический и фактографический материал, который позволяет оценить уровень конкуренции и барьеры выхода на данный рынок. Идентификация типовых конкурентных стратегий входа позволит как проследить основные тенденции развития данного рынка, так и оценить их перспективность с точки зрения возможности применения новыми игроками. Цель работы - оценить уровень конкуренции на рынке виртуального образования и выявить характерные стратегии выхода на данный рынок; на основе данных рейтинга EdTech и «Списка сделок в сфере виртуального образовавния за 2014-2016 гг.» дать оценку конкуренции и выявить основные дескриптивные стратегии. Уровень конкуренции оценивался на основе расчета Индекса Херфиндаля - Хиршмана и расчета степени концентрации рынка. Для оценки барьера входа и выживаемости стартапов проведен анализ объемов инвестирования по сохранившимся на текущий момент проектам. При группировке и описании стратегий входа использовались монографический и историографический методы, а также анализ объема инвестиций и секторальной принадлежности компаний. По итогам исследования сделан вывод о высоком уровне конкуренции на данном рынке и среднем уровне его концентрации. Идентифицирован ряд характерных стратегий выхода на рынок, даны количественные оценки объема инвестиций их реализации.