Публикации автора

Цель. Сформировать модель оценки потенциала коммерциализации инновационных проектов вузов в качестве инструмента совершенствования трансфера технологий.

Методы. Наряду с традиционными методами анализа и синтеза были использованы методы корреляционного и регрессионного анализа для выявления факторов успеха проектов. Для формирования модели оценки потенциала проектов применены методы машинного обучения, метод случайного леса.

Результаты работы. Проанализированы подходы к оценке потенциала коммерциализации проектов и предложен собственный подход с учетом специфики вузовских инновационных проектов ранней стадии развития, находящихся в поиске финансирования. На 16-ти инновационных проектах Университета ИТМО апробирована интегральная оценка потенциала коммерциализации на основе 22-х параметров из 5-ти укрупненных блоков оценивания (коммерческая готовность, техническая готовность, экспертиза, соответствие регуляторным нормам, ресурсы). С помощью корреляционного анализа выявлены факторы, влияющие на успех инновационного проекта в получении финансирования или продаж: экспертиза команды (0,72) и уровень коммерческой готовности проекта (0,59). Прямая слабая связь выявлена по фактору технической готовности проекта (0,37), что говорит о важности квалификации команды и наличия рыночного запроса (явного или скрытого) и отражает специфику финансирования проектов ранних стадий, зачастую не имеющих готовый прототип. С применением машинного обучения и метода случайного леса построена и проверена предиктивная регрессионная модель оценки потенциала коммерциализации, подтверждена эффективность и возможность применения для прогнозирования получения финансирования или продаж.

Выводы. Результаты исследования могут быть использованы для создания автоматизированного инструмента принятия инвестиционных решений и управления инновационными проектами центров трансфера технологий и акселераторов вузов в целях повышения уровня готовности проектов и эффективности трансфера технологий вузов.

Цель представленной статьи – оценить влияние патентной активности на финансовые показатели (EBITDA и ROA) нефтегазовых компаний в условиях политики импортозамещения в контексте концепции открытых инноваций.

Методы. Сравнительный, корреляционный и регрессионный анализ с временными лагами данных 8-ми ведущих вертикально-интегрированных нефтегазовых компаний – 4-х российских (Газпром, Лукойл, Роснефть, Татнефть) и 4-х международных (BP, Chevron, ExxonMobil, Shell) – за период 2015–2023 гг. Для оценки влияния импортозамещения на операционную прибыль российских компаний использованы модели с переменными взаимодействия.

Результаты работы. Универсальной положительной связи между патентной активностью и последующим ростом EBITDA и ROA (с лагом в 3 года) не обнаружено. Выявлены существенные различия в эффективности инновационных стратегий между компаниями. Корреляция оказалась сильно положительной у Татнефти и ExxonMobil, отрицательной – у Лукойла и Газпрома. Это отражает разные подходы – от формального патентования и выполнения институциональных требований до целенаправленного создания коммерциализуемых технологических активов. Регрессионный анализ с переменной взаимодействия позволил выявить тенденцию к ослаблению положительного влияния патентов на операционную прибыль у российских компаний по сравнению с международными в условиях политики импортозамещения.

Выводы. Политика импортозамещения стимулировала количественный рост патентования, но ослабила его положительное влияние на операционную эффективность российских компаний. Это указывает на сдвиг к более «закрытой» инновационной модели, где рост патентов часто носит формальный характер и не обеспечивает ожидаемой финансовой отдачи в среднесрочной перспективе. Исследование подтверждает, что критическое значение для финансового результата имеют качество патентов, эффективность их коммерциализации и глубина интеграции в бизнес-процессы, а не объем патентного портфеля.

Предмет исследования — направления применения искусственного интеллекта (ИИ) в государственном управлении и бизнес-среде в России в контексте устойчивого развития территорий. Цель работы — на основании рассмотрения направлений использования ИИ в деятельности государственных органов, коммерческих и некоммерческих организаций выявить сферы наиболее частого применения ИИ для установления степени реализации поставленных задач и достижения плановых показателей. Проведен анализ актуального состояния и результативности внедрения инструментов ИИ в государственное управление финансами и бизнес-среду России. В управлении государственными финансами выявлен рост показателя интеллектуальной зрелости в регионах за последние годы. Определено, что прочность взаимосвязи применения ИИ и устойчивого развития территорий зависит от результатов реализации национальных проектов и развития бизнеса. Среди проблем внедрения ИИ выделены ограниченность финансовых ресурсов, недостаток кадров, владеющих необходимыми компетенциями, отсутствие общепризнанных методик оценки экономических и/или социальных эффектов от внедрения ИИ-решений. Сделан вывод о том, что скоординированные действия государственных органов, научного сообщества и бизнеса способны обеспечивать технологическую независимость страны и достигать стратегических целей, установленных Национальной стратегией развития искусственного интеллекта

Проведен анализ практики и результативности коммерциализации результатов интеллектуальной деятельности (РИД) университетов через создание малых инновационных предприятий (МИП). Проведен анализ нормативно-правовой базы, регулирующей вопросы создания и функционирования МИП в Российской Федерации и имеющиеся меры поддержки таких предприятий. Проанализирован зарубежный опыт работы со спин-офф компаниями университетов, которые рассматриваются в качестве аналогов российских МИП, в частности изучена практика США и Великобритании, являющихся странами-лидерами в этом направлении, выявлены факторы, оказывающие влияние на успешность зарубежной практики. Проанализированы тренды создания и эффективности МИП отечественных вузов, сделаны выводы об основных барьерах, возникающих в процессе коммерциализации РИД посредством создания МИП на основе проведенных глубинных интервью с 3 представителями малых инновационных предприятий. На основании анализа данных реестра учета уведомлений о создании МИП российских вузов и предоставленных по запросу данных необязательного мониторинга их эффективности, а также собранной из открытых источников информации выявлены основные проблемы, препятствующие развитию таких форм хозяйствования, в числе которых: наличие бюрократических препятствий, обусловленных действующим законодательством; нехватка кадров; недостаточный уровень стратегического планирования на ранних стадиях процесса коммерциализации РИД через создание МИП; недостаточный уровень методической поддержки развивающихся предприятий; низкий уровень связи университетов с реальным промышленным сектором. Также отмечается необходимость ведения учета о более широком перечне показателей для обеспечения возможности проведения аналитики. Составлены предложения по решению обозначенных проблем через корректировку внутренней работы отечественных университетов.