Байбурин Радмир Разитович / Baiburin Radmir R.
студент / student
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Уфимский государственный нефтяной технический университет» / Ufa State Petroleum Technical University
Республика Башкортостан, г. Уфа, ул. Космонавтов, д. 1
E-mail: radmir.bajburin@mail.ru

Билятдинов Камиль Закирович / Bilyatdinov Kamil Z.
доктор технических наук, доцент / D.Sc, Associate Professor
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49
E-mail: k74b@mail.ru

Будрин Александр Германович / Budrin Alexander G.
доктор экономических наук, профессор / D.Sc, Professor
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49
E-mail: agbudrin@itmo.ru

Будрина Елена Викторовна / Budrina Elena V.
доктор экономических наук, профессор / D.Sc, Professor
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский государственный морской технический университет» / State Marine Technical University
Санкт-Петербург, Ленинский пр., д.101
E-mail: boudrina@mail.ru

Вейнер Ирина Николаевна / Veyner Irina N.
кандидат экономических наук, доцент / PhD, Associate Professor
Санкт-Петербургский государственный университет / Saint Petersburg State University
Санкт-Петербург, ул. Чайковского, д. 62
E-mail: i.veyner@spbu.ru

Габитова Зульфия Разилевна / Gabitova Zulfiia R.
кандидат экономических наук, доцент / PhD, Associate Professor
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Уфимский государственный нефтяной технический университет» / Ufa State Petroleum Technical University
Республика Башкортостан, г. Уфа, ул. Космонавтов, д. 1
E-mail: myzyr@mail.ru

Гаврилюк Елена Сергеевна / Gavrilyuk Elena S.
кандидат экономических наук, доцент / PhD, Associate Professor
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49
E-mail: gavrilyukes@itmo.ru

Измайлова Алина Александровна / Izmailova Alina A.
магистрант / master student
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49
E-mail: a.a.izmailova@itmo.ru

Канунникова Кристина Игоревна / Kanunnikova Kristina I.
аспирант / graduate student
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» им. В. И. Ульянова (Ленина) / St. Petersburg State Electrotechnical University «LETI»
Санкт-Петербург, ул. Профессора Попова, д. 5, лит. Ф
преподаватель / lecturer
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49
E-mail: kikanunnikova@itmo.ru

Карпов Алексей Николаевич / Karpov Aleksey N.
заместитель начальника сектора / Deputy Head of the Sector
АО «Государственный научно-исследовательский машиностроительный институт им. Бахирева» / Mechanical Engineering Research Institute V. V. Bakhireva
Нижегородская обл., г. Дзержинск, пр. Свердлова, д. 11А
E-mail: y_aleksey@mail.ru

Красева Ольга Юрьевна / Kraseva Olga Yu.
магистрант / master student
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49
E-mail: vosmoy_khokage@gmail.com

Крейсманн Елизавета Витальевна / Kreismann Elizaveta V.
магистрант / master student
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский государственный экономический университет» / Saint-Petersburg State University of Economics
Санкт-Петербург, наб. канала Грибоедова, д. 30–32, литер А
E-mail: lizamelnikiva47@gmail.com

Кривчун Екатерина Александровна / Krivchun Ekaterina A.
кандидат химических наук, доцент / PhD, Associate Professor
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения» / Saint-Petersburg State University of Aerospace Instrumentation
Санкт-Петербург, ул. Большая Морская, д. 67
E-mail: kkrivchun@yandex.ru

Макарчук Татьяна Анатольевна / Makarchuk Tatiana A.
кандидат педагогических наук, доцент / PhD, Associate Professor
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский государственный экономический университет» / Saint-Petersburg State University of Economics
Санкт-Петербург, наб. канала Грибоедова, д. 30–32, литер А
E-mail: tmakarchuk@mail.ru

Нигматуллина Резида Амировна / Nigmatullina Rezida A.
кандидат экономических наук, доцент / PhD, Associate Professor
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Уфимский государственный нефтяной технический университет» / Ufa State Petroleum Technical University
Республика Башкортостан, г. Уфа, ул. Космонавтов, д. 1
E-mail: nigmar@list.ru

Поцулин Антон Дмитриевич / Potsulin Anton D.
аспирант / graduate student
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49
E-mail: anton.potsulin@yandex.ru

Сергеева Ирина Григорьевна / Sergeeva Irina G.
доктор экономических наук, профессор / D.Sc, Professor
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49
E-mail: igsergeeva@gmail.com

Силакова Любовь Владимировна / Silakova Liubov V.
кандидат экономических наук, доцент / PhD, Associate Professor
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49
E-mail: sunlight.silakova@yandex.ru

Смолин Денис Владимирович / Smolin Denis V.
магистрант / master student
Санкт-Петербургский государственный университет / Saint Petersburg State University
Санкт-Петербург, ул. Чайковского, д. 62
E-mail: st030377@student.spbu.ru

Солдатова Анастасия Владимировна / Soldatova Anastasia V.
кандидат экономических наук, доцент / PhD, Associate Professor
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49
E-mail: avsoldatova@itmo.ru

Стажарова Дарья Михайловна / Stazharova Daria M.
аспирант / postgraduate student
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49
E-mail: dstazharova@itmo.ru

Сысоенко Мария Вячеславовна / Sysoenko Maria V.
магистрант / master student
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49
E-mail: msysoenko@itmo.ru

Якушкина Наталья Алексеевна / Yakushkina Natalya A.
магистрант / master student
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49
E-mail: yakushkina.nat22@gmail.com

Бессмертный Игорь Александрович / Bessmertny Igor A.
доктор технических наук, профессор / D.Sc, Professor
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49
E-mail: bessmertny@itmo.ru

Бурцев Даниил Сергеевич / Burtsev Daniil S.
кандидат сельскохозяйственных наук, доцент / PhD, Associate Professor
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49
E-mail: dsburtcev@itmo.ru

Гаврилюк Елена Сергеевна / Gavrilyuk Elena S.
кандидат экономических наук, доцент / PhD, Associate Professor
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49
E-mail: gavrilyukes@itmo.ru

Груздева Анастасия Сергеевна / Gruzdeva Anastasia S.
аспирант / graduate student
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49
E-mail: prog.anastasia@gmail.com

Ефимова Анастасия Алексеевна / Efimova Anastasia A.
магистрант / master student
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49
E-mail: lissmirr@mail.ru

Калачев Михаил Анатольевич / Kalachev Mikhail A.
кандидат экономических наук, доцент / PhD, Associate Professor
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Российский университет транспорта» / Russian University of Transport (MIIT)
г. Москва, ул. Образцова, д. 9, стр. 9
E-mail: grif.mak@mail.ru

Кан Елена Николаевна / Kan Elena N.
кандидат экономических наук, доцент / PhD, Associate Professor
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49
E-mail: 2494433@mail.ru

Коновалова Юлия Сергеевна / Konovalova Yulia S.
инженер / engineer
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49
E-mail: YK_brunette98@mail.ru

Куликова Полина Андреевна / Kulikova Polina A.
студент / student
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Российский университет транспорта» / Russian University of Transport (MIIT)
г. Москва, ул. Образцова, д. 9, стр. 9
E-mail: qwepoli@bk.ru

Курганская Анастасия Александровна / Kurganskaia Anastasiia A.
магистрант / master student
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49
E-mail: kurganskayaa21@gmail.com

Никулин Михаил Владимирович / Nikulin Mikhail V.
кандидат химических наук, докторант / PhD, Doctoral Student
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский государственный экономический университет» / Saint-Petersburg State University of Economics
Санкт-Петербург, наб. канала Грибоедова, д. 30–32, литер А
E-mail: nik2son@mail.ru

Новикова Анастасия Юрьевна / Novikova Anastasia Yu.
магистрант / master student
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49
E-mail: AN-2709@yandex.ru

Павлова Елена Александровна / Pavlova Elena A.
кандидат экономических наук, доцент / PhD, Associate Professor
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49
E-mail: eapavlova@itmo.ru

Хлопотов Максим Валерьевич / Khlopotov Maksim V.
кандидат технических наук, доцент / PhD, Associate Professor
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49
E-mail: khlopotov@itmo.ru

Чернышева Анастасия Вадимовна / Chernysheva Anastasiia V.
ассистент / assistant
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49
E-mail: avchernysheva@itmo.ru

Юрьев Родион Николаевич / Iurev Rodion N.
аспирант / graduate student
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49
E-mail: juryev7@gmail.com

Александрова Дарья Дмитриевна / Alexandrova Daria D.
специалист центра трансфера технологий / Technology Transfer Center Specialist
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
«Санкт-Петербургский государственный морской технический университет» / SMTU
Санкт-Петербург, Ленинский проспект, 101.
E-mail: Stella0700@yandex.ru

Атеев Кирилл Олегович / Ateev Kirill O.
аспирант / graduate student
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49
E-mail: 307692@niuitmo.ru

Бурцев Даниил Сергеевич / Burtsev Daniil S.
кандидат сельскохозяйственных наук, доцент / PhD, Associate Professor
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49
E-mail: dsburtcev@itmo.ru

Головкин Павел Николаевич / Golovkin Pavel N.
аспирант / graduate student
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого» / Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University
Санкт-Петербург, ул. Политехническая, д. 29, литера Б
E-mail: golovkinpn@mail.ru

Готская Ирина Борисовна / Gotskaya Irina B.
доктор педагогических наук, профессор / D.Sc, Professor
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Российский государственный педагогический университет им. А. И. Герцена» / Herzen University
Санкт-Петербург, наб. р. Мойки, д. 48
E-mail: iringot@mail.ru

Добренко Дмитрий Александрович / Dobrenko Dmitry A.
аспирант / graduate student
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49
E-mail: enotpalaskun@gmail.com

Добренко Наталья Викторовна / Dobrenko Natalya V.
кандидат технических наук, доцент / PhD, Associate Professor
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49
E-mail: graziokisa@yandex.ru

Ивлев Михаил Алексеевич / Ivlev Mikhail A.
доктор технических наук, профессор / D.Sc, Professor
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева» / Nizhny Novgorod State Technical University n.a. R.E. Alekseev
г. Нижний Новгород, ул. Минина, д. 24
E-mail: ivlev-ma@yandex.ru

Кан Елена Николаевна / Kan Elena N.
кандидат экономических наук, доцент / PhD, Associate Professor
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49
E-mail: 2494433@mail.ru

Курочкина Анна Александровна / Kurochkina Anna A.
доктор экономических наук, профессор / D.Sc, Professor
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого» / Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University
Санкт-Петербург, ул. Политехническая, д. 29, литера Б
E-mail: kurochkina_aa@spbstu.ru

Рябов Дмитрий Евгеньевич / Ryabov Dmitry E.
аспирант / graduate student
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева» / Nizhny Novgorod State Technical University n.a. R.E. Alekseev
г. Нижний Новгород, ул. Минина, д. 24
E-mail: dmetrei.ryabov@mail.ru

Савченков Сергей Анатольевич / Savchenkov Sergey A.
кандидат технических наук, доцент / PhD, Associate Professor
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49
E-mail: savchenkov.tlc@bk.ru

Смердова Дана Владимировна / Smerdova Dana V.
магистрант / master student
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49
E-mail: smerdova.dana@yandex.ru

Улизько Максим Валерьевич / Ulizko Maxim V.
аспирант / graduate student
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49
E-mail: contrey1337@gmail.com

Хазима МХД Ваел / Hazima MHD Wael
магистрант / master student
федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет ИТМО» / ITMO University
Санкт-Петербург, Кронверкский пр., д. 49
E-mail: wael.hazima@gmail.com

Аннотация

Взаимосвязь между уровнем жизни и уровнем преступности неоднократно исследовалась в разных странах на разных этапах их развития. В статье в качестве объекта изучения выбраны две страны, в которых в последние десятилетия наблюдается рост уровня жизни населения – Россия и Китай. По этим странам отобраны наиболее характерные и унифицированные показатели в качестве зависимой и независимых переменных, собраны данные за последние 30 лет и проведен их анализ. В ходе исследования рассмотрена динамика всех выбранных показателей за достаточно длинный временной период. В результате исследования установлена связь между уровнем преступности (число жертв умышленных убийств на 100 000 человек населения) и уровнем жизни (ИЧР и его составляющие) в обеих странах. Для каждой страны построены регрессионные модели, отражающие количественные характеристики этих зависимостей. Выявлена взаимосвязь уровня преступности в Российской Федерации с дифференциацией населения по уровню доходов.

Ключевые слова: анализ взаимосвязей, динамика, индекс развития человека (ИРЧ), уровень жизни, уровень преступности

Список источников:

1. Конфуций. Суждения и беседы «Лунь юй» / науч. перевод с кит. и комм. А. Е. Лукьянова. – М.: ООО Международная издательская компания «Шанс». 2021. – 208 c.
2. Демидова Е. Е. Негативные социальные девиации: экономико-географический подход к анализу проблемы // Известия Российской академии наук. Серия географическая. 2017. № 5. С. 31–41. DOI: 10.7868/S0373244417050036.
3.  Глобальное исследование по проблеме убийств 2011 год: Динамика, Обстоятельства, Данные // Управление Организации Объединенных Наций по наркотикам и преступности. Вена. 2011. 125 с [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.unodc.org/
documents/data-and-analysis/statistics/Homicide/Global_hom icide_2011_Russian.pdf
4.  Global Study on Homicide: Executive summary // United Nations Office on Drugs and Crime. Vienna. 2019. 38 с. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.unodc.org/documents/data-and-analysis/gsh/ Booklet1.pdf (In Eng.).
5.  Butkus M., Matuzevičiūtė K., Mačiulytė-Šniukienė A. Do Economic Conditions Still Cause Crime? Some Comforting Empirical Evidences from EU Panel // Proceedings of Rijeka Faculty of Economics. 2019. Т. 37. № 2. C. 603–628. (In Eng.).
DOI: https://doi.org/10.18045/zbefri.2019.2.603
6.  Репецкая А. Л. Убийства в России: анализ криминальной статистики // Актуальные проблемы экономики и права. 2010. № 1. С. 164–171.
7. Об утверждении перечня размещаемой в информационно-телекоммуникационной сети «Интернет» официальной статистической информации: Приказ Генеральной прокуратуры Российской Федерации от 12.10.2022 г. № 589 // СПС «КонсультантПлюс» [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.consul tant.ru/document/cons_doc_LAW_428891/a0aa602338 0a077860075cf7132e78ae99f879fe/
8. Уголовный кодекс Российской Федерации: Федеральный закон Российской Федерации от 13.06.1996 № 63-ФЗ (ред. от 04.08.2023) // СПС «КонсультантПлюс» [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www. consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc&ts=AryjPiToJ 5U3jagw&cacheid=1240905C77D0AEBD9EC835171C0D9D67&mode=splus&rnd=VkxjPiTZVWrq1V7A&base=LAW&n=449686&dst=1000000001#HGzjPiT0IkAhGOUv
9.  Criminal Cases Registered in Public Security Organs and Its Composition // China Statistical Yearbook. 2022 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www. stats.gov.cn/sj/ndsj/2022/html/ E24-03.jpg (In Eng.).
10.   Уголовный кодекс Китайской Народной Республики: принят на 5-й Сессии Всекитайского собрания народных представителей шестого созыва 14 марта 1997 года // Российский правовой портал: Библиотека Пашкова: политико-правовая интернет-библиотека [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://constitutions.ru/?p=403
11.   Towards a Standardized Definition of Intentional Homicide for Statistical Purposes // Официальный сайт Управления Организации Объединенных Наций по наркотикам и преступности [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https:// www.unodc.org/documents/data-and-analysis/statistics/Homicide/homicide2013/Intentional_homicide_ standardized_definition_English.pdf (In Eng.).
12.   Metadata Glossary [Электронный ресурс]. – Режим доступа:
https://databank.worldbank.org/metadataglossary/world-development-indicators/series/VC.IHR.PSRC.P 5#:~:text=The%20UNODC%20defines%20homicide%20as,deaths%20arising%20from%20armed%20conflict (In Eng.).
13.   Киселева П. Д.,  Бельков Г. К.,  Мурашова С. В. Взаимосвязь индекса инновационного развития с агрегатными индексами уровня развития стран мира // Экономика. Право. Инновации. 2020. № 4. С. 89–96.
14.   Victims of Intentional Homicide // Официальный сайт Управления Организации Объединенных Наций по наркотикам и преступности [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://dataunodc.un.org/dp-intentional-homicide-victims (In Eng.).
15.   Human Development Summary Capturing Achievements in the HDI and Complementary Metrics that Estimate Gender Gaps, Inequality, Planetary Pressures and Poverty: Russian Federation // Human Development Reports [Электронный ресурс]. – Режим доступа:
https://hdr.undp.org/data-center/specific-country-data#/countries/RUS (In Eng.).
16.  Human Development Summary Capturing Achievements in the HDI and Complementary Metrics that Estimate Gender Gaps, Inequality, Planetary Pressures and Poverty: China // Human Development Reports [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://hdr.undp.org/data-center/specific-country-data#/countries/CHN (In Eng.).

Аннотация

Современное лидерство экономик обеспечивается трендом инновационного развития. Инновационно-ориентированный экономический рост – вопрос номер один для развитых стран. Новый этап технологического развития России, достижение технологического суверенитета требует новых действий. Важным условием осуществления инновационной деятельности является инновационная среда, эффективное развитие которой благоприятствует инновационному развитию. В статье анализируются внешние условия и внутренняя среда, определяемые как инновационная. Проведен анализ текущего состояния инновационной среды России на основе международных инновационных индексов и рейтингов, затрагивающих различные аспекты деятельности стран, участников, статистических обследований инновационных процессов в российской экономике. Выявлены особенности инновационного развития России в научно-производственной, институциональной средах, совокупности ресурсов, характеристики внутренних возможностей. Установлено, что позиции интеллектуальных, материальных и инфраструктурных факторов, степень воздействия результатов инновационной деятельности на экономику и общество невысокие. Индикаторы демонстрируют недостаточную эффективность использования ресурсов, результатов научно-технической инновационной деятельности. Эффективность инновационной деятельности экономик зависит от государственной научно-технологической и инновационной политики, стимулирующее приоритетное развитие различных отраслей, институциональных условий, обеспечивающих технологическое лидерство, проведения научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ для предприятий, создающих инновационную продукцию. Таким образом, необходимо повысить уровень инновационной активности хозяйствующих субъектов, увеличить объем финансирования исследований и разработок, реализацию мероприятий, способствующих инновационному развитию Российской Федерации.

Ключевые слова: внешние условия, внутренняя среда, государственная научно-технологическая политика, инновационная политика, инновационная среда

Список источников:

1. Габитова З. Р., Нигматуллина Р. А. Особенности современного инновационного развития России // Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия: Экономика. 2023. № 1 (43) [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http:// usptu-bulletin.ru/index.php/bul/article/view/ 11879
2. Антипина Е. В. Инновационная концепция предпринимательства Й. Шумпетера: теоретические аспекты // Вестник РЭУ. 2017. № 4 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cyber leninka.ru/article/n/innovatsionnaya-kontseptsiya-predprinimatelstva-y-shumpetera-teoreticheskie-aspekty/viewer
3. Кастельс М. Информационная эпоха: экономика, общество и культура / пер. с англ.; под ред. О. И. Шкаратана. – М.: ГУ ВШЭ, 2000. – 608 с.
4.   Бондарева Е. В., Грошев А. Р., Грошева Т. А., Овчаренко А. М. Инновационный потенциал региона // Современные проблемы науки и образования. 2012. № 4 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://science-education.ru/ru/article/ view?id=6828
5. Рогатых Д. А., Бекишев Ю. А. Сущность понятия «инновационный потенциал» // Мировая наука. 2019. № 12 (33). С. 391–394.
6. Глобальный Инновационный Индекс 2023: инновации в условиях неопределенности [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.wipo.int/global_innovation_index/en/2023/ (In Eng.).
7. Ираева Н. Г., Ираев Д. Г., Байбурин Р. Р. Современные тенденции развития цифровой экономики: опыт России и США // Вестник УГНТУ. 2023. № 1 (43). С. 14–20. 10.
8.   Inspur Information Unveils the IDC White Paper 2021-2022 Global Computing Power Index Assessment // Businesswire. Официальный сайт [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www.businesswire.com/news/home/20220715005001/en/%C2%A0Inspur-Information-Unveils-the-IDC-White-Paper-2021-2022-Global-Computing-Power-Index-Assessment (In Eng.).
9. Самые технологически развитые страны мира 2023 // Global Finance. Официальный сайт [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://gfmag.com/data/non-economic-data/most-advanced-countries-in-the-world/ (In Eng.).
10. How much does your country invest in R&D // UNESCO Institute for Statistics [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://uis.unesco. org/apps/visualisations/research-and-development-spending/ (In Eng.).
11.    Россия покинула топ-10 стран по количеству опубликованных патентов на изобретения // Forbes. Официальный сайт [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.forbes.ru/ tekhnologii/452229-rossia-pokinula-top-10-stran-po-kolicestvu-opublikovannyh-patentov-na-izobretenia
12. Правительство России: Технологическое развитие. Инновации // Информационный портал Правительства России [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://government.ru/news/48571/
13. Федеральная служба государственной статистики. Официальный сайт [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/ folder/154849?print=1
14.    По министерствам и ведомствам // Официальный сайт Правительства России [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://government. ru/dep_news/45404/

Аннотация

В статье рассматривается важность человеческого капитала в современной экономике и несоответствие между системой его подготовки и потребностями бизнеса. Показана важность взаимодействия университетов с корпоративными партнерами, приведены основные модели, описывающие подобное взаимодействие, а также выделены драйверы и барьеры. Предложена классификация форм взаимодействия для формирования инновационной среды и повышения качества человеческого капитала.

Ключевые слова: взаимодействие образовательных учреждений и бизнес-среды, высшее образование, инновационное развитие, стратегическое партнерство, человеческий капитал

Список источников:

1. Fixing the Global Skills Mismatch // BCG [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.bcg.com/publications/2020/fixing-glob al-skills-mismatch (In Eng.).
2. Trencher G., Yarime M., McCormick K., Doll C., Kraines S., Kharrazi A. Beyond the Third Mission: Exploring the Emerging University Function of Co-creation for Sustainability // Science & Public Policy. 2014. Т. 41. С. 151–179. (In Eng.).
3. Методическое пособие по взаимодействию вузов и промышленных предприятий // iR&DcLub. Клуб директоров по науке и инновациям [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://irdclub.ru/wp-content/uploads/2017/04/UI-collaboration-toolkit.pdf
4. Johnson W. University Relations: The HP Model // Industry and Higher Education. 2003. T. 17 (6). C. 391–395 (In Eng.).
5. Rybnicek R., Königsgruber R. What makes industry–university collaboration succeed? A systematic review of the literature // Journal of Business Economics. 2019. Т. 89. С. 221–250. (In Eng.).
6. Davey T., Baaken T., Galan-Muros V., Deery M., Meerman A. The State of European University Business Cooperation. Part of the DG Education and Culture Study on the Cooperation between Higher Education Institutions and Public and Private Organisations in Europe // Science-to-Business Marketing Research Centre, Munster University of Applied Sciences. 2011 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.researchgate.net/publication/257 926060_The_State_of_European_University_Business_Cooperation_Part_of_the_DG_Education_ and_Culture_Study_on_the_Cooperation_between_ Higher_Education_Institutions_and_Public_and_Private_Organisations_in_Europe (in Eng.).
7. Региональная экономика: комментарий ГУ // Банк России [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.cbr.ru/Collection/Collection/ File/46309/report_01092023.pdf

8. Шабаева С. В., Кекконен А. Л. Практическое исследование сотрудничества вузов и бизнеса в России и странах EMCOSU // Университетское управление: практика и анализ. 2017. Т. 21. № 6. С. 93–100.
9. Образовательные партнерства: практики взаимодействия между вузами и бизнесом // EduTech. Информационно-аналитический журнал [Элект- ронный ресурс]. – Режим доступа: https://sberuniversity.ru/upload/iblock/623/EduTech_38_web.pdf
10. Миронова Д. Ю., Баранов И. В., Будрин А. Г. Исследование механизмов взаимодействия между вузами и бизнесом в вопросах подготовки инженерных кадров и совместной проектной инновационной деятельности // Экономика. Право. Инновации. 2023. № 4. С. 34–47.
11. Davey T., Meerman A., Galan-Muros V, Orazbayeva B., Baaken T. The state of university-business cooperation in Europe. Final report // Science-to-Business Marketing Research Centre, Munster University of Applied Sciences. 2018 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://publications.europa.eu/resource/cellar/1b03ee59-67a4-11e8-ab9c-01aa75ed71a1.0001.01/DOC_1 (In Eng.).

Аннотация

Мобильная геймификация становится все более динамичной, используя для своего продвижения инновационные маркетинговые стратегии. Возможность заработка на быстрорастущем рынке мотивирует разработчиков применять более сложные модели монетизации с включением микротранзакций. Сегодня наиболее популярной является free-to-play модель, предоставляющая игру бесплатно и оставляющая выбор пользователю при совершении внутриигровых покупок. В данной статье описано потребительское поведение игроков в условиях применения микротранзакций и характер их влияния на рост популярности F2P-модели монетизации. Также описаны подходы к определению микротранзакций, изучены модели монетизации, в которых микротранзакции применяются наиболее часто. Произведена классификация микротранзакций в зависимости от среднего чека и сегментация пользователей в зависимости от размера ежемесячных трат. В статье также рассматриваются основные методы стимулирования пользователей к совершению микротранзакций в контексте F2P-модели монетизации.

Ключевые слова: внуртиигровые покупки, диджитализация, маркетинг инноваций, маркетинг мобильных игр, микротранзакции, модели монетизации, стратегия продвижения, экономика инноваций, digital-маркетинг, free-to-play, gamedev

Список источников:

1. Никулин А. Н., Терентьев А. А. Финансы в видеоиграх // Вестник УлГТУ.  2018.  № 3 (83). С. 56–57.
2. Разумовская Е. А., Новоселов Д. К вопросу об оценке перспектив инвестиций в индустрию видеоигр // Региональная и отраслевая экономика. 2023. № 2. C. 62–69.
3. Рогов И. И. Гейминг в его социальном и политическом контексте последних лет // Гуманитарные науки. Вестник Финансового университета. 2023. № 13 (3). C. 106–113.
4. Слободчиков И. М., Гольденберг Е. А. Психология «Доната»: контур проблемного исследования // Вестник РГГУ. Серия «Психология. Педагогика. Образование». 2015. № 2. C. 79–86.
5. Галушкина Д. О. Маркетинговые инструменты и стратегии продвижения мобильных игр в современных условиях // Форум молодых ученых. 2019. № 2 (30). С. 494–502.
6. Будрин А. Г., Корытова В. Е., Никитченко Е. А. Продвижение игровых продуктов на основе концепции маркетинга вовлечения // Экономика. Право. Инновации. 2023. № 3. С. 20–28. DOI: 2713-1874-2023-3-20-28
7.   Only 2,2% of free-to-play users ever pay // Интернет-портал Gamesindustry.biz [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.gamesindustry.biz/only-2-2-percent-of-free-to-play-users-ever-pay-report (In Eng.).
8.   Про прогрессию и экономику Free 2 Play игр и War Thunder, в частности // Warthunder.ru. Официальный сайт [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://warthunder.ru/ru/news/16264-pro-progressiyu-i-ekonomiku-free-2-play-igr-i-war-thunder-v-chastnosti-ru?page=3
9.        Gilyazov M. Монетизация инди-игры – продолжаем эксперименты. // Gilyazov Marat [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://habr. com/ru/companies/anvilgames/articles/293822/
10.    Как игры заставляют совершать микротранзакции: психологические уловки, лутбоксы, тёмные паттерны // Media XYZ. Информационный портал [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://media-xyz.com/ru/articles/217-kak-igry-zastavliaiut-sovershat-mikrotranzakts
11.    Наумов И. А. Построение экономических моделей в видеоиграх с точки зрения потребителя // Бизнес-образование в экономике знаний. 2021. № 2 (19). С. 89–93.

Аннотация

На сегодняшний день в Российской Федерации активно развивается молодое социально-экономическое явление – студенческое предпринимательство, поддерживаемое на федеральном и региональном уровнях. Но поддержки, оказываемой со стороны государственных и региональных органов, недостаточно, и фундаментальной стороной вопроса является раскрытие мотивационных факторов, которые могут стать для студентов основополагающими при выборе данного пути личного развития, донесение до них преимуществ ведения собственного проекта и демонстрация успешных историй. Статья посвящена вопросам мотивационных факторов, движущих студентами при выборе занятием предпринимательской деятельностью. Авторами рассмотрены результаты социологического исследования, проведенного среди обучающихся Университета ИТМО в срезе аналогичного исследования, проведенного в 2022 году. Проведенное исследование вносит вклад в изучение мотивационной составляющей начала предпринимательской деятельности студентов и выявление сдерживающих факторов.

Ключевые слова: внешняя мотивация, внутренняя мотивация, мотивационные факторы, студенческие стартапы, студенческое предпринимательство, университет

Список источников:

1. В России число молодых предпринимателей в 2022 году превысило 4,4 млн человек // Мой бизнес РФ. Официальный сайт [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://xn--90aifddrld7a. xn--p1ai/novosti/news/chislo-molodykh-predprini mateley-v-rossii-v-2022-godu-prevysilo-4-4-mln-ch elovek/
2. Волкова А. С., Кудаева М. М. Мотивация молодежного предпринимательства и стимулирование ее формирования // Экономика труда. 2021. № 8 (11). С. 1331–1342.
3. Muntean A., Ionela G. P. Why Would Young Students Choose Entrepreneurship? // Annals of the «Constantin Brâncuşi» University of Târgu Jiu, Economy Series. 2012. № 4. C. 180–186. (In Eng.).
4. Ku Naraini Che Ku Yusof, Rosmaria Jaffar Harun, Mohd Jaffri Abu Bakar, Izah Mohd Tahir. Motivational Factors and Obstacles to Entrepreneurial Intention Among Business Students // Australian Journal of Basic and Applied Sciences. 2014. № 8 (5). С. 41–50. (In Eng.).
5. Kurniawan M. E., Yudoko G., Basri M. H., Umbara A. N. Do Entrepreneurship Students Have an Intention to Become an Entrepreneur? // Journal of Entrepreneurship Education. 2019. № 22 (2) [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.abacademies.org/articles/do-entrepreneurship-students-have-an-intention-to-become-an-entrepreneur-7969.html (In Eng.).
6. Lynch M. P., Slåttsveen K., Lozano F., Steinert M., Andersson G. Examining Entrepreneurial Motivations in an Education Context // Proceedings of the 21^st International Conference on Engineering Design (ICED17). 2017. Т. 9 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.designsociety.org/download-publication/39889/Examining+entrepreneurial+motivations+in+an+education+context (In Eng.).
7. Назарова Е. А., Стерхова А. А., Стажарова Д. М. Исследование мотивации к занятию предпринимательством у студентов // Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМО. 2023. Т. 3. № 1. С. 188–193.
8. Rivero C., Ubierna F. The Development of the Entrepreneurial Motivation from the University // International Entrepreneurship and Management Journal. 2021. T. 17. С. 1313–1334. (In Eng.). DOI: 10.1007/s11365-020-00723-5.
9. Миронова Д. Ю. Инновационная инфраструктура вуза как элемент формирования и развития экосистемы промышленного симбиоза и стимулирования проектной деятельности // Экономика. Право. Инновации. 2023. № 2. С. 38–46. DOI: 10.17586/2713-1874-2023-2-38-46.

Аннотация

В исследовании проведен сравнительный анализ критериев, используемых государственными и венчурными фондами для оценки инновационных предпринимательских проектов. В работе рассматривается проблематика оценки инновационных предпринимательских проектов, разрабатываемых в вузах. В условиях активизации поддержки развития предпринимательства, в том числе для обеспечения технологического суверенитета, важным условием успешной реализации проектов является оценка их потенциала на ранних стадиях. В мировой практике существуют различные подходы к оценке научно-технических проектов и разработок на разных стадиях. Однако, если речь идет об инновациях вузов, общепризнанного подхода не обнаружено. Целью исследования явилось выявление и анализ критериев оценки инновационных проектов, создаваемых в вузах. В результате проведенного исследования были выявлены критерии, наиболее актуальные для инновационных предпринимательских проектов университетов.

Ключевые слова: инновационный предпринимательский проект, критерии оценки проектов, линейное нормирование, технологический суверенитет

Список источников:

1. Стажарова Д. М. Оценка деятельности российских национальных исследовательских университетов по развитию студенческого предпринимательства // Экономика. Право. Инновации. 2023. № 3. С. 37–52. DOI: 10.17586/2713-1874-2023-3-37-52.
2. Жиляева А. С., Культин Н. Б. Универсальная система оценки инновационных проектов // Инновации. 2017. № 10 (228). С. 100–104.
3. Куприянов К. В., Семенов С. В. Компоненты цифровой платформы поддержки инновационной деятельности // Московский экономический журнал. 2020. № 7. С. 428–436.
4. Антипина Е. В. Инновационная концепция предпринимательства Й. Шумпетера теоретические аспекты //  Вестник РЭУ. 2014.  №  10. С. 29–39.
5. Frederiksen M. H., Knudsen M. P. From Creative Ideas to Innovation Performance: The Role of Assessment Criteria // Creativity and Innovation Management, 2017. № 26 (1), С. 60–74. (In Eng.). DOI:10.1111/caim.12204.
6. Heeyong Noh et al. What Factors of Early-Stage Innovative Projects are Likely to Drive Projects’ Success? A Longitudinal Analysis of Korean Entrepreneurial Firms // R&D   Management. 2018. T. 48. С. 627–640. (In Eng.).
7. Kyrylych T. Multi-Criteria Analysis of Startup Investment Alternatives Using the Hierarchy Method // Entropy (Basel). 2023. № 25 (5) [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/ PMC10217204/ (In Eng.).
8. Кочкина А. В., Кельчевская Н. Р. Инновационные стартапы в России: проблемы функционирования и основные факторы успеха // Инновации. 2017. № 2 (220). С. 48–54.
9. Сатаев П. А. Рекомендации по развитию стартапа с учета значимых факторов // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2022. № 3 (135). С.184–193.
10. Обухова Е. А., Юсупова А. Т. Как увидеть потенциал инновационной разработки:  проблемы  оценки проектов ранних  стадий //   ЭКО. 2023. № 1 (583). C. 99–117.
11. Поцулин А. Д., Сергеева И. Г. Оценка качества предпринимательских инновационных проектов российских вузов на основе модели машинного обучения // Экономика. Право. Инновации. 2023. № 2. С. 47–54. DOI: 10.17586/2713-1874-2023-2-47-54.

Аннотация

Исследование посвящено анализу компетенций сотрудников лесной промышленности, необходимых для успешной цифровой трансформации бизнеса. Актуальность темы заключается в том, что в рамках санкционных ограничений повышается потребность компаний в увеличении конкурентоспособности, чему может способствовать цифровая трансформация (ЦТ). В свою очередь, для успешной ЦТ требуется определенный уровень цифровых компетенций, а лесная промышленность России испытывает дефицит в квалифицированных кадрах. В рамках работы рассмотрены основные цифровые компетенции сотрудников отрасли и составлена матрица цифровых компетенций персонала лесной промышленности. В ходе исследования авторами определен необходимый уровень цифровых навыков управленческого и производственного персонала. В статье подтверждается гипотеза о том, что управленческому персоналу предъявляются более высокие требования к цифровым компетенциям, чем к рабочему персоналу, однако, по некоторым компетенциям у рабочих уровень требований выше, а другие компетенции одинаково важны для обеих групп. Результатом работы стал вывод, что для любой категории персонала в современных условиях нужна компетенция «Взаимодействие с использованием информационно-коммуникационных технологий и знание этики в цифровом пространстве». По результатам оценки управленческому персоналу необходим уровень цифровых компетенций на 47,52% выше, чем рабочему. Полученные результаты могут быть использованы при формировании рекомендаций по цифровой трансформации предприятий лесной промышленности.

Ключевые слова: бизнес-трансформация, компетенции, лесная промышленность, персонал, цифровые компетенции, цифровая трансформация

Список источников:

1. Лесная промышленность столкнулась с дефицитом квалифицированных кадров // Snta.ru. Интернет-портал [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.snta.ru/press-center/lesnaya-promyshlennost-stolknulas-s-defitsitom-kvalifitsirovannykh-kadrov/
2. Нехватка квалифицированных кадров в ЛПК России становится проблемой // Lpk-sibiri.ru. Интернет-портал [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://lpk-sibiri.ru/forest-industry/nehvatka-kvalificzirovannyh-kadrov-v-lpk-rossii-stanovitsya-problemoj/
3. Skills Shortage Continues // Forestmachinemagazine.com. Интернет-портал [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://forestmachinemagazine.com/skills-shortage-in-forestry-continues/ (InEng.).
4. Яровая С., Пирус М., Дмитриев М., Валайне Ю., Шумейко Е., Рябинина О., Тодуа А., Правдин Е., Забелин А. Лесозаготовка: аналитика, экономика, внедрение IT-решений // ЛесПромИнформ. 2023. № 4 (174). С. 48–53 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://lesprominform.ru/jarticles.html?id=6530
5. Можаева Г. В., Александрова Л. Д., Пуляева В. Н. Цифровые компетенции в модели актуальных компетенций управленческих кадров // Гуманитарные науки. Вестник Финансового университета. 2020. № 10 (6). С. 49–55.
DOI: 10.26794/2226-7867-2020-10-6-49-55.
6. Fonseca P., Ng Picoto W. The Competencies Needed for Digital Transformation // Online Journal of Applied Knowledge Management. 2020. № 8 (2). С. 53–70. (In Eng.).
DOI: 10.36965/OJAKM.2020.8(2)53-70.
7. Erceg V., Zoranovic T. Required Competencies for Successful Digital Transformation // Ekonomika. 2020. № 66 (3). С. 47–54. (In Eng.). DOI: 10.5937/ekonomika2003047E.
8. Blanka C., Krumay B., Rueckel D. The Interplay of Digital Transformation and Employee Competency: A Design Science Approach // Technological Forecasting and Social Change. 2022. № 178. С. 1–15. (In Eng.). DOI: 10.1016/j.techfore.2022.121575.
9. Визгунов А. Н. Проблемы цифровой трансформации промышленных предприятий // Цифровая экономика: проблемы и перспективы развития. 2019. № 2. С. 107–111 [Электронный ресурс]. –Режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp? id=41556420
10. Долганова О. И., Деева Е. А. Готовность компании к цифровым преобразованиям: проблемы и диагностика // Бизнес-информатика. 2019. № 13 (2). С. 59–72 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://bijournal.hse.ru/data/2019/06/28/1489 968018/5.pdf
11. Митяева Н. В., Заводило О. В. Барьеры цифровой трансформации и пути их преодоления // Вестник СГСЭУ. 2019. № 3 (77). С. 20–24 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/bariery-tsifrovoy-transformatsii-i-puti-ih-preodoleniya/viewer
12. Рыжков В. Факторы успеха цифровой трансформации // Цифровая трансформация в России – 2020. 2020. С. 21 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://komanda-a.pro/projects/dtr_2020
13. Lack of Skills Threatens Digital Transformation // Gartner.com. Интернет-портал [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.gartner. com/smarterwithgartner/lack-of-skills-threatens-digital-transformation (In Eng.).
14. Lack of Digital Skills Jeopardising Digital Transformations // Technologymagazine.com. Интернетпортал [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://technologymagazine.com/articles/lack-of-digital-skills-jeopardising-digital-transformations (InEng.).
15. Алаева Е. А. Матрица компетенций // Вестник науки и образования. 2019. № 22 (76). С. 9–11 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/matritsa-kompetentsii/viewer
16. Nadkarni S., Prügl R. Digital Transformation: a Review, Synthesis and Opportunities for Future Research // Manag Rev. 2021. № 71. С. 233–341. (In Eng.).
DOI: 10.1007/s11301-020-00185-7.
17. Belolipetskaya A., Golovina T., Polyanin A., Vertakova Y. Transformation of the Personnel Competency Model in the Context of the Transition to the Digital Economy // E3S Web Conf. Topical Problems of Green Architecture, Civil and Environmental Engineering 2019 (TPACEE 2019). 2020. № 164. (In Eng.).
DOI: 10.1051/e3sconf/202016409005.
18. Peter M., Grivas S. G. Skills and Competencies for Digital Transformation Initiatives Development of a Model to Identify Relevant Skills and Competencies for a Company's Individual Digital Transformation Roadmap // Computer Science, Business. 2019 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.semanticscholar.org/paper/Skills-and-Competencies-for-Digital-Transformation-Peter-Grivas/ebf7ede6fceead57944da674952ad2a8f265dc5e(In Eng.).
19. Карандашева А. В. Совершенствование компетенций сотрудников: необходимое условие и этап цифровой трансформации организации // Экономика высокотехнологичных производств. 2022. № 3 (1).С. 47–58.
DOI: 10.18334/evp.3.1.113873.
20. Спивак В. А.Организационное поведение: учебное пособие для вузов / В. А. Спивак. – Москва: Издательство Юрайт, 2024. – 207 с.
21. Абрамов В. И., Глухова Е. В. Адаптивное обучение персонала при цифровой трансформации компании // Cборник статей VIII Всероссийской научно-практической конференции, посвященной 70-летию Пензенского государственного аграрного университета. 2021. С. 12–18 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://elibrary.ru/item.asp?id=46694435
22. Дефицит кадров в лесной отрасли оценили в 12 тысяч человек // Rg.ru. Интернет-портал [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://rg.ru/2017/09/14/deficit-kadrov-v-lesnoj-otrasli-ocenili-v-12-tysiach-chelovek.html
23. Оборин М. С. Направления формирования цифровых компетенций персонала крупных компаний // Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика. 2021. № 6. С. 163–185. DOI: 10.38050/0130010520216.8.
24. Шарипова О. М. Цифровизация и цифровые компетенции: новая реальность // Вопросы инновационной экономики. 2020. № 10 (3). С. 1789–1802.
DOI: 10.18334/vinec.10.3.110525.
25. Козлов А. В., Тесля А. Б., Чуклинова Е. В. Инструменты формирования цифровых компетенций персонала предприятий малого бизнеса // Управление устойчивым развитием. 2020. № 1 (26). С. 5–11 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=42977 293
26. Полянская В. А., Кузнецов В. П. Современная модель цифровых компетенций сотрудников промышленных предприятий // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия: Социальные науки. 2023. № 4 (72). С. 63–71 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennaya-model-tsifrovyh-kompetentsiy-sotrudnikov-promyshlennyh-predpriyatiy/viewer
27. Кравченко П. П., Бурцев Д. С. Цифровые технологии в лесной промышленности: перспективы и барьеры // Вопросы инновационной экономики. 2022. № 12 (2). С. 1029–1050. DOI: 10.18334/vinec.12.2.114874.
28. Кравченко П. П., Бурцев Д. С. Исследование опыта организации корпоративного обучения и анализ компетенций сотрудников предприятий лесной промышленности для внедрения цифровых технологий // Лидерство и менеджмент. 2022. № 9 (4). С. 1159–1172. DOI: 10.18334/lim.9.4.116967.
29. Лесная промышленность в III квартале 2021 года: рост числа соискателей и нехватка кадров // Spb.hh.ru. Интернет-портал [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://spb.hh.ru/article/29466
30. Яровая С., Пирус М., Дмитриев М., Валайне Ю., Шумейко Е., Рябинина О., Тодуа А., Правдин Е., Забелин А. Лесная промышленность России // ЛесПромИнформ. 2017. № 4 (126). С. 70–71 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://lesprominform.ru/jarticles.html?id=4695
31. Сводный перечень профессий, работающих в лесной промышленности // Cntd.ru. Интернет-портал [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://docs.cntd.ru/document/9015835
32. Гилева Т. А. Компетенции и навыки цифровой экономики: разработка программы развития персонала // Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия: Экономика. 2019. С. 22–34 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/kompetentsii-i-navyki-tsifrovoy-ekonomiki-razrabotka-programmy-razvitiya-personala

Аннотация

Работа посвящена исследованию перспектив внедрения в сферу жилищно-коммунального хозяйства проактивных методов обслуживания, опирающихся на современные алгоритмы машинного обучения. На основании обзора современных научных исследований по теме, анализа существующих решений для предотвращения аварий и снижения затрат при эксплуатации жилищного фонда, а также успешных примеров внедрения технологий машинного обучения на практике, были выделены возможности применения технологий в прогнозировании и предотвращении неисправностей, основные риски при внедрении искусственного интеллекта в ЖКХ. В статье рассматривается роль алгоритмов машинного обучения в оптимизации процессов обслуживания и управлении ресурсами за счет внедрения инновационных подходов для создания более эффективной и устойчивой жилищно-коммунальной инфраструктуры. Результаты исследования вносят вклад в понимание перспектив развития сферы жилищно-коммунального хозяйства, подчеркивая, как технологии машинного обучения могут повысить эффективность управления жилищным фондом, способствовать своевременному предотвращению аварий и повысить уровень жизни граждан. Данный материал будет актуален для руководителей управляющих компаний и исследователей, интересующихся внедрением инновационных подходов в управление жилищно-коммунальной инфраструктурой.

Ключевые слова: жилищно-коммунальное хозяйство, инновации, машинное обучение, предиктивное техническое обслуживание

Список источников:

1. Об утверждении Стратегии развития строительной отрасли и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации на период до 2030 года с прогнозом до 2035 года: Распоряжение Правительства Российской Федерации от 31.10.2022. №3268-р // СПС «КонсультантПлюс» [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LA W_430333/
2. Цифровая экономика: 2024: краткий статистический сборник / В. Л. Абашкин, Г. И. Абдрахманова, К. О. Вишневский, Л. М. Гохберг и др. // НИУ ВШЭ –М.: ИСИЭЗ ВШЭ, 2024. – С. 45–61.
3. Цифровая экономика: 2023: краткий статистический сборник / Г. И. Абдрахманова, С. А. Васильковский, К. О. Вишневский и др. // НИУ ВШЭ – М.: ИСИЭЗ ВШЭ, 2023. – С. 45–59.
4. GovTech Maturity Index (GTMI) Data Dashboard [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.worldbank.org/en/data/interactive/2022/ 10/21/govtech-maturity-index-gtmi-data-dashboard (In Eng.).
5. Родин О. А., Кленова Т. В. Возможности и перспективы использования нейросетевых технологий в развитии городского хозяйства // Экономика и бизнес: теория и практика. 2023. № 5-3 (99) [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/vozmozhnosti-i-perspektivy-ispolzovaniya-neyrosetevyh-tehnologiy-v-razvitii-gorodskogo-hozyaystva
6. Мутолапов Р. Х. Цифровизация жилищно-коммунальной сферы: современные тенденции, проблемы и мировая практика // Естественно-гуманитарные исследования. 2022. № 40 (2) [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovizatsiya-zhilischno-kommunalnoy-sfery-sovremennye-tendentsii-problemy-i-mirovaya-praktika
7. Zaib Ullah, Fadi Al-Turjman, Leonardo Mostarda, Roberto Gagliardi. Applications of Artificial Intelligence and Machine learning in Smart Cities // Computer Communications. 2020. Т. 154. С. 313–323. (In Eng.). DOI: 10.1016/j.comcom.2020.02.069.
8. Joud Al Dakheel, Claudio Del Pero, Niccolò Aste, Fabrizio Leonforte. Smart Buildings Features and Key Performance Indicators: A review // Sustainable Cities and Society. 2020. Т. 61. (In Eng.). DOI: 10.1016/j.scs.2020.102328.
9. Анализ технического состояния многоквартирных домов // ГИС ЖКХ. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://dom.gosuslugi.ru/ #!/houses-condition/deterioration
10. Аналитический обзор. Тренды развития искусственного интеллекта в сфере ЖКХ. Август 2020 // Агентство инноваций Москвы – городской институт развития технологического и инновационного предпринимательства [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://innoagency.ru/ files/AI_ Utilities_AIM_August%202020.pdf
11. Салихов М. Р., Юрьева Р. А. Алгоритм прогнозирования состояния оборудования на основе машинного обучения // Приборостроение. 2022. № 9 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/algoritm-prognozirovaniya-sostoyaniya-oborudovaniya-na-osnove-mashinnogo-obucheniya
12. Охтилев М. Ю., Охтилев П. А., Соколов Б. В., Юсупов Р. М. Методологические и методические основы проактивного управления жизненным циклом сложных технических объектов // Приборостроение. 2022. № 11 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/metodologicheskie-i-metodicheskie-osnovy-proaktivnogo-upravleniya-zhiznennym-tsiklom-slozhnyh-tehnicheskih-obektov
13. Новая коммунальная реальность: как нейросети помогают развивать ЖКХ // Росбизнесконсалтинг [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.rbc.ru/economics/02/11/2023/ 653fb0f39a7947d6233d7183
14. Искусственный интеллект в ЖКХ: реальный опыт и перспективы // Just Al [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://just-ai.com/blog/iskusstvennyj-intellekt-v-zhkh-realnyj-opyt-i-perspektivy

Аннотация

Исследование бизнес-процессов мусороперерабатывающей отрасли в РФ имеет значимость для разработки стратегий и решений в области устойчивого развития, содействуя сохранению окружающей среды и ресурсов, а также снижению негативного влияния отходов на общество и экономику. В статье анализируются ключевые этапы и события, связанные с переработкой и утилизацией отходов, и описываются наиболее эффективные методы и технологии, используемые в данной отрасли. Основной целью исследования является выявление проблем и потенциала бизнес-процессов в мусороперерабатывающей отрасли РФ. В статье поднимается важный вопрос о необходимости улучшения бизнес-процессов в данной отрасли, с целью повышения эффективности и конкурентоспособности компаний, работающих в этой сфере. Для достижения указанных целей был проведен анализ основных этапов и процессов, связанных с переработкой отходов. Были рассмотрены основные технологии и методы, применяемые в РФ для обработки различных видов отходов, включая пластик, стекло, металлы и органические отходы. Результаты исследования позволили выявить существующие проблемы, с которыми сталкиваются предприятия мусороперерабатывающей отрасли в России. На основе полученных результатов исследования в статье предлагаются рекомендации и стратегии для улучшения бизнес-процессов мусороперерабатывающей отрасли в РФ. Внедрение этих рекомендаций позволит повысить эффективность использования ресурсов, снизить негативное влияние отходов на окружающую среду и общество, а также улучшить конкурентоспособность компаний в данной отрасли. В результатах исследования представлены стратегии повышения экономической эффективности мусороперерабатывающей отрасли в РФ на основе инструментов бизнес-моделирования для устойчивого развития страны.

Ключевые слова: бизнес-моделирование, бизнес-процесс, переработка отходов, сортировка отходов, устойчивое развитие, циркулярная экономика, экология, экономика

Список источников:

1.The European Commission. Circular Economy Action Plan. 2020 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://environment.ec.europa.eu/strategy/circular-economy-action-plan_en (In Eng.).
2.    Паспорт Национального проекта «Экология» // Официальный сайт Министерства природных ресурсов и экологии Российской Федерации [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.nr.gov.ru/docs/np_ecology/passport_ecology.pdf
3.    Информация об образовании, обработке, утилизации, обезвреживании, размещении отходов производства и потребления // Росприроднадзор. Официальный сайт. 2023 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://rosprirodnadzor.rpn.gov.ru/open-service/analytic-data/statistic-reports/production-consumption-waste/
4.Yao S., Bhada-Tata L., Van Woerden, F. What a Waste 2.0: A Global Snapshot of Solid Waste Management to 2050 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://hdl.handle.net/10986/30317 (In Eng.).
5.David V. E., John Y., Hussain S. Rethinking Sustainability: a Review of Liberia’s Municipal Solid Waste Management Systems, Status, and Challenges // Journal of Material Cycles and Waste Management. 2020. Т. 22. С. 1299–1317. (In Eng.).
6.Idris A., Inanc B., Hassan M. N. Overview of Waste Disposal and Landfills dumps in Asian countries // Journal of Material Cycles and Waste Management. 2004. Т. 6. – С. 104–110. (In Eng.).
7.Kaza Silpa, et al. What a Waste 2.0: a Global Snapshot of Solid Waste Management to 2050 // World Bank Publications [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://espas.secure.europarl.europa.eu/orbis/system/files/generated/document/en/211329ov.pdf (In Eng.).
8.    Бабенко И. В., Анисимов А. Ю., Машегов Η. П., Гришаева В. П. Менеджмент отходов и экономическая устойчивость: опыт и перспективы в России // РСЭУ. 2024. № 1 (64) [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/menedzhment-othodov-i-ekonomicheskaya-ustoychivost-opyt-i-perspek tivy-v-rossii
9.    Гусева Д. А., Залинян Л. А. Особенности устойчивого развития и цифровой трансформации в современном мире // Вестник Самарского университета. Экономика и управление. 2024. № 1 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cyber leninka.ru/article/n/osobennosti-ustoychivogo-razvitiya-i-tsifrovoy-transformatsii-v-sovremennom-mire
10.     Анисимов А. П., Исакова Ю. И., Працко Г. С. Об основных задачах реализации в России концепции устойчивого развития городов: правовой аспект // Lex Russica. 2023. Том 76. № 11 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/ob-osnovnyh-zadachah-realizatsii-v-rossii-kontseptsii-ustoychivogo-razvitiya-gorodov-pravovoy-aspekt
11. Куликов М. В. Инструменты развития Российской мусороперерабатывающей отрасли // Конкуренция и монополия: Сборник материалов III Всероссийской научно-практической конференции студентов, магистрантов, аспирантов, научно-педагогических работников и специалистов в области антимонопольного регулирования, Кемерово, 15–16 октября 2020 года / Под общей редакцией Н. В. Кудреватых, В. Г. Михайлова. – Кемерово: Кузбасский государственный технический университет имени Т. Ф. Горбачева, 2020. – С. 155–161.
12.Особенности развития российской мусороперерабатывающей отрасли в условиях трансформации экономики // Материалы XI Всероссийской научно-практической конференции молодых ученых «Россия молодая», 16-19 апреля 2019. С. 80511–80511 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://science.kuzstu.ru/wp-content/Events/ Conference/RM/2019/RM19/pages/Artic les/80511.pdf
13. Григорьева Е. А., Шобей Л. Г. Реформа обращения с твердыми коммунальными отходами в Российской Федерации: финансовые вопросы и проблемы ее реализации // Вектор экономики. 2021. № 4 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.elibrary.ru/ item.asp?id=46116163
14. Семенов Н. Н., Мошин А. Ю. Ресурсосбережение – ключевая предпосылка укрепления экономического потенциала государства // В центре экономики. 2022. № 4 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/resursosberezhenie-klyuchevaya-predposylka-ukrepleniya-ekonomicheskogo-potentsiala-gosudarstva
15. Патутин Д. М., Петрова В. В., Родионова А. О., Максимова К. А. Проблематика в системе менеджмента мусороперерабатывающей отрасли: современное состояние и перспективы развития // Мировые исследования в области социально-гуманитарных наук: Материалы III Международной научно-практической конференции, Рязань, 27 марта 2023 года. – Рязань, Издательство «Концепция», 2023. – С. 324–328.
16. Павлова Е. А., Сангалова Е. Д., Канунникова К. И. Современные инновационные решения, нацеленные на улучшение эколого-экономической ситуации в Санкт-Петербурге // Экономика и экологический менедж- мент. 2021. № 2 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/ sovremennye-innovatsionnye-resheniya-natselennye-na-uluchshenie-ekologo-ekonomicheskoy-situatsii-v-sankt-peterburge
17.     Боркова Е. А. Методические аспекты политики стимулирования инноваций для устойчивого развития и зеленого роста // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2020. №. 3 (123). С. 65–70.
18. Субботина Т. Н., Кожина О. А. Инновационное развитие региона как фактор устойчивого развития // Вектор экономики. 2020. № 12 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.elibrary.ru/download/elibrary_44548053_79349496.pdf
19. Alvino F. et al. Intellectual Capital and Sustainable Development: A Systematic Literature Review // Journal of Intellectual Capital. 2021. Т. 22. № 1. С. 76–94. (In Eng.).
20. Hysa E. et al. Circular Economy Innovation and Environmental Sustainability Impact on Economic Growth: An Integrated Model for Sustainable Development // Sustainability. 2020. Т. 12. № 12. С. 4831. (In Eng.).
21. Государственный доклад о состоянии и об охране окружающей среды Российской Федерации в 2020 году [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.mnr.gov.ru/docs/gosudarstvennye_doklady/gosudarstvennyy_doklad_o_sostoyanii_i_ob_okhrane_okruzhayushchey_sredy_rossiyskoy_federatsii_v_2020/
22. Государственный доклад о состоянии и об охране окружающей среды Российской Федерации в 2021 году [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.mnr.gov.ru/docs/gosudarstvennye_doklady/gosudarstvennyy_doklad_o_sostoyanii_i_ob_okhrane_okruzhayushchey_sredy_rossiyskoy_federatsii_v_2021_/
23. Портал муниципальных образований. Национальный проект «Экология». 2020. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://muob.ru/aktualno/news/novos ti-poseleniy/939729.html
24. Федеральный проект «Чистая страна» [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.mnr.gov.ru/ activity/np_ecology/fp-chistaya-strana/
25. Национальный проект «Экология» [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.mnr.gov.ru/ activity/np_ecology/
26. Корнев Ю. С. Механизм бизнес-процессов, как универсальный инструмент мониторинга состояния предприятия // Финансовые рынки и банки. 2024. № 1. С. 14–18.
27.Milou D., Berkers F., Tukker A. Toward Accelerating Sustainability Transitions Through Collaborative Sustainable Business Modeling: A Conceptual Approach // Sustainability. 2022. Т. 14. № 7. С. 3803. (In Eng.).
28. He Jiantong, Jaime Ortiz. Sustainable Business Modeling: The Need for Innovative Design Thinking // Journal of Cleaner Production. 2021. № 298. C. 126751. (In Eng.).
29.     Boje D. M., Mohammad B. R. Defining a Sustainability-Driven Business Modeling Strategy with a Storytelling Science Approach // Handbook of Sustainability-Driven Business Strategies in Practice. 2021. C. 59–77. (In Eng.).
30. Всяких Е. И. и др. Практика и проблематика моделирования бизнес-процессов // Литрес [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www. litres.ru/book/a-zueva/praktika-i-problematika-modelirovaniya-biznes-processov-427292/chitat-onlayn/
31. Сафонова М. Ф., Резниченко Д. С. Аудит эффективности бизнес-процессов: необходимость и реалии времени // Институциональные преобразования АПК России в условиях глобальных вызовов. 2020. № 73. С. 73.
32.Abu Salma A. J. et al. The Impact of Business Processes on the Efficiency of Small and Medium-Sized Enterprises // Montenegrin Journal of Economics. 2021. Т. 17. № 3. С. 131–143. (In Eng.).
33.     Оборин М. С. Повышение производительности труда в АПК на основе моделирования бизнес-процессов // Экономика. Налоги. Право. 2019. Т. 12. № 6. С. 60–68.
34.Hilorme T. et al. Accounting Model of Human Capital Assessment Within the Information Space of the Enterprise // Academy of Accounting and Financial Studies Journal. 2020. Т. 24. № 3. (In Eng.).
35. Harahap N., Mulya R. Industrial Revolution 4.0 and the Impact on Human Resources // Ecobisma. 2020. T. 7 (1). C. 89–96. (In Eng.).
36. Коряков А. Г., Куликов А. Г. Особенности развития российских мусороперерабатывающих кластеров посредством имплементации инструментов проектного управления // Экономика и управление инновациями. 2018. № 4. С. 16-27. DOI 10.26730/2587-5574-2018-4-16-26.
37. Мальченко А. В., Павлова А. С. Комплексное управление твердыми коммунальными отходами и их утилизация в России и странах Балтийского региона // Альманах научных работ молодых ученых университета ИТМО. 2019. С. 60–63.
38. Рогожина А. А. Оценка экономической эффективности мусороперерабатывающих предприятий и мусоросортировочных станций // Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМО. 2019. С. 204.
39.Sutharsan S. M., Mohan Prasad M., Vijay S. Productivity Enhancement and Waste Management Through Lean Philosophy in Indian Manufacturing Industry // Materials Today: Proceedings. 2020. T. 33. C. 2981–2985. (In Eng.).
40.     Никитин А. Т., Милицин Ю. А., Степанов С. А. и др. Отходы производства и потребления: управление на уровне субъекта // Твердые бытовые отходы. 2009. № 9 (39). С. 18–25.
41. Никифорова Ю. С., Рустамова А. И. Альтернативные методы переработки отходов // StudNet. 2020. Т. 3. № 2. С. 375–378.
42. Хантимирова С. Б. и др. Анализ и обоснова- ние выбора способа переработки отходов производства и потребления // Инженерный вестник Дона. 2019. № 1 (52). С. 155.
43. Нечаева О. А., Аббасова Э. В. Современные методы переработки отходов // Аллея науки. 2019. Т. 5. № 1. С. 87–90.
44. Zhong Le et al. Production and Use of Immobilized Lipases in/on Nanomaterials: a Review from the Waste to Biodiesel Production // International Journal of Biological Macromolecules. 2020. T. 152. C. 207–222. (In Eng.).
45.     Kerdlap P. Choong Low J., Seeram R. Zero Waste Manufacturing: A Framework and Review of Technology, Research, and Implementation Barriers for Enabling a Circular Economy Transition in Singapore // Resources, conservation and recycling. 2019. T. 151. C. 104438. (In Eng.).
46. Ayilara M. et al. Waste Management Through Composting: Challenges and Potentials // Sustainability. 2020. T. 12. № 11. C. 4456. (In Eng.).
47. Garcia-Garcia G. et al. Business Process Re-Engineering to Digitalise Quality Control Checks for Reducing Physical Waste and Resource Use in a Food Company // Sustainability. 2021. T. 13. № 22. C. 12341. (In Eng.).
48. Глухова Т. В. Способы и средства моделирования бизнес-процессов предприятия // Мир науки и образования. 2018. №. 3 (15) [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/sposoby-i-sredstva-modelirovaniya-biznes-protsessov-predpriyatiya/viewer
49.   Waste Management // Homepage [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.wm.com/ (In Eng.).
50.   Viridor Homepage. Информационный [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.viridor.co.uk/ (In Eng.).

Аннотация

Цель исследования – разработка методического подхода к сравнительному оцениванию ресурсного потенциала сферы облачных инфокоммуникационных услуг в российских регионах в интересах определения состояния и перспектив развития региональных ресурсов. Основу подхода составляет построение интегральных индексов кадровых и инфраструктурных ресурсов регионов. Обоснован выбор статистических показателей, входящих в состав названных индексов. Построены оценки уровня развития ресурсного потенциала сферы облачных инфокоммуникационных услуг в российских регионах по актуальным данным Росстата за 2022 и 2023 годы. Выполнена группировка регионов с учетом методологических принципов группировок объектов в матрице BCG и квадранте Гартнера. Каждый регион оценен по двум индексам: «кадровые ресурсы» и «инфраструктурные ресурсы». Определены четыре группы регионов, соответствующие четырём квадрантам: с высокими оценками по обоим индексам; с высокими оценками только по индикатору инфраструктурных ресурсов; с высокими оценками только по индикатору кадровых ресурсов; с низкими оценками по обоим индикаторам. Определены перспективы развития региональных ресурсов, учитывающие выявленную специфику региональных ресурсов и долю затрат на внедрение и использование цифровых технологий в валовом региональном продукте. Результаты могут быть использованы в интересах обоснования стратегических направлений развития ресурсного потенциала инфокоммуникационной сферы российских регионов.

Ключевые слова: интегральный индикатор, инфраструктура облачных сервисов, кадровые ресурсы, квадрант Гартнера, матрица BCG

Список источников:

11. Паспорт национального проекта «Национальная программа «Цифровая экономика Российской Федерации» (утв. президиумом Совета при Президенте РФ по стратегическому развитию и национальным проектам, протокол от 04.06.2019 № 7) // СПС «Консультант Плюс» [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_32 8854/?ysclid=lqb0ypl42c75389735
2. Соколов Б. В., Верзилин Д. Н., Максимова Т. Г., Чжан М. Взаимное влияние интеллектуального капитала и информационных технологий управления // Информатика и автоматизация. 2023. Т. 22. № 5. С. 968–1003.
3. Парушина Н. В., Сучкова Н. А., Сотников В. В. Устойчивое развитие малого бизнеса в регионах на основе стейкхолдерского подхода: информационно-аналитическое и учетное обеспечение // Экономика. Право. Инновации. 2023. № 2. С. 17–28. DOI: 10.17586/2713-1874-2023-2-17-28.
4. Altmann J., Bañares J. A., Tserpes K. Economics of Computing Services: An Overview of Economic Motivated Solutions to Cloud Computing // Future Generation Computer Systems. 2020. Т. 111. С. 931–933. (In Eng.).
DOI: 10.1016/j.future.2020.02.038.
5. Абашкин В. Л., Абдрахманова Г. И., Вишневский К. О., Гохберг Л. М. и др. Цифровая экономика: 2024: краткий статистический сборник // Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». – М.: ИСИЭЗ ВШЭ, 2024. – 124 с. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://ai.gov.ru/knowledgebase/infrastruktura-ii/2024_ cifrovaya_ekonomika_kratkiy_statisticheskiy_sbornik_ 2024_vshe/
6. Леднева О. В. Статистическое изучение уровня цифровизации экономики России: проблемы и перспективы // Вопросы инновационной экономики. 2021. Том 11. № 2. С. 455–470. DOI: 10.18334/vinec.11.2.111963.
7. Развитие измерений цифровой экономики. Международные тенденции и рекомендации: Аналитический доклад. – М.: Координационный центр доменов .RU/.РФ, 2022. – 98 с. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cctld.ru/upload/iblock/1d8/s4m3sk3mlgq wyrt9hmomzpjcu60oru1d/digec.pdf?ysclid=lqb284jhzg602120865
8. Анализ текущего состояния развития цифровой экономики в России. – М.: Институт развития информационного общества, 2018. – 166 с. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://iis.ru/deca/
9. Головкин П. Н. Статистическое измерение использования инфокоммуникационных услуг населением России и мира // Измерение и анализ благосостояния: тезисы докладов Всероссийской (с международным участием) научно-практической конференции. Санкт-Петербург, 25–27 января 2024 г. – СПб.: Изд-во СПбГЭУ, 2024. – С.114–116.
10. Национальный индекс развития цифровой экономики: Пилотная реализация. – М., Госкорпорация «Росатом», 2018. – 92 с. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://digital.msu.ru/wp-content/uploads/Nati onal-DE-Development-Index.pdf
11. Cisco Global Cloud Index Supplement: Cloud Readiness Regional Details [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cloud.report/Resources/Whitepapers/195 5bcab-b388-4b97-abd7-86cc6679aaab_cisco.pdf (In Eng.).
12. Global Innovation Index 2023. Innovation in the face of uncertainty // WIPO. Официальный сайт [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.wipo.int/global_innovation_index/en/ (In Eng.).
13. Приказ Росстата от 31.07.2023 N 363 (ред. от 31.07.2024) «Об утверждении форм федерального статистического наблюдения для организации федерального статистического наблюдения за деятельностью в сфере образования, науки и инноваций». Сведения об использовании цифровых технологий и производстве связанных с ними товаров и услуг (форма № 3-информ) // СПС «КонсультантПлюс» [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.consultant.ru/document/co ns_doc_LAW_454629/?ysclid=m00wap0d9f54555 2784
14. Сведения об использовании цифровых технологий и производстве связанных с ними товаров и услуг // Росстат. Официальный сайт [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/statistics/science
15. Handbook on Constructing Composite Indicators: Methodology and User Guide // OECD Statistics Working Paper. 2005. 108 c. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.oecd-ilibrary.org/economics/handbook-on-constructing-composite-indicators-methodology-and-user-guide_9789264043466-en (In Eng.).
16. What Is the Growth Share Matrix? // BCG Boston Consulting Group [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.bcg.com/about/overview/our-history/growth-share-matrix (In Eng.).
17. Gartner Magic Quadrant // Gartner, Inc. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www. gartner.com/en/research/methodologies/magic-quadrants-research (In Eng.).

Аннотация

В статье проанализированы тренды создания результатов интеллектуальной деятельности университетов Российской Федерации. Доказано, что высшие учебные заведения обладают большим научным и коммерческим потенциалом, ежегодно демонстрируя положительную динамику подачи заявок на объекты интеллектуальной собственности и высокий уровень развития внутренней инновационной деятельности. Разработаны схемы коммерциализации результатов интеллектуальной деятельности через создание малых инновационных предприятий, рекомендуемые к использованию при различных исходных условиях и обеспечивающие возможность долгосрочного стратегического планирования на стадии создания малого инновационного предприятия.

Ключевые слова: инновации, коммерциализация, интеллектуальная собственность, малое инновационное предприятие, университеты

Список источников:

1.Геращенко Ю. И., Варфоломеева В. А. Роль интеллектуальной собственности в инновационной деятельности // Журнал прикладных исследований. 2022. № 12. С. 90–95.
2.Коробков Д. С., Филимонов С. Ю., Николаев А. С. «Зелёные» технические решения как один из показателей инновационной активности в сфере устойчивого развития // Экономика. Право. Инновации. 2022. № 4. С. 12–20.
DOI: 10.17586/2713-1874-2022-4-12-20.
3.Близнец И. А. Роль интеллектуальной собственности в предпринимательском праве // Intellectus. 2022. № 1. С. 72–78.
4.Кучерявенко С. А., Прядко С. Н. Маркетинговые инструменты коммерциализации инновационных разработок стартапов вуза // Вопросы современной науки и практики. Университет им. В. И. Вернадского. 2023. С. 89–96.
5.Угнич Е. А., Изотов М. А., Волощенко И. И. Коммерциализация результатов интеллектуальной деятельности в университетах: концепция инновационной экосистемы // Вестник евразийской науки. 2015. Т. 7. № 4 (29). С. 48.
6.Бганцева Я. В., Коваженков М. А. Инновационная стратегия управления коммерциализацией интеллектуальной собственности вуза // Экономические науки. 2009. № 9 (58). С. 385.
7.Мусатов А. А. Проблемы коммерциализации РИД в вузах // Colloquium-Journal. 2019. № 18-6 (42). С. 59.
8.Указ Президента Российской Федерации «О Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации» от 28.02.2024 № 145 // Собрание законодательства Российской Федерации. 2024. № 10. Ст. 1373.
9.Годовой отчет Федеральной службы по интеллектуальной собственности за 2023 год / Под редакцией Ю. С. Зубова, О. П. Неретина. – Москва: ФИПС, 2023. – 180 с.
10. Кожитов Л. В., Каплунов И. А., Белоцерковский А. В., Попкова А. В., Алиев Р. А. Создание и деятельность малых инновационных предприятий по 217-ФЗ // Инновации. 2017. № 12 (230). С. 17–23.
11. Федеральный закон «О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации по вопросам создания бюджетными научными и образовательными учреждениями хозяйственных обществ в целях практического применения (внедрения) результатов интеллектуальной деятельности» от 02.09.2009 № 217-ФЗ // Собрание законодательства Российской Федерации. 2009. № 31. Ст. 3923
12.Учет и мониторинг малых инновационных предприятий научно-образовательной сферы // ФГБНУ НИИ РИНКЦЭ [Электронный ресурс]: – Режим доступа: https://mip.extech.ru/index.php
13. Малое инновационное предприятие «ИННОКОЛЛОИД» начало выплату дивидендов Университету ИТМО // ИТМО.News. Информационный портал [Электронный ресурс]: – Режим доступа: https://news.itmo.ru/ru/startups_and_business/business_ success/news/8603/
14. Благодаря МИПу мы можем сконцентрироваться на науке даже в бизнесе // Официальный сайт СПбГУ [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://spbu.ru/ news-events/krupnym-planom/blagodarya-mipu-my-mozhem-skoncentrirovatsy a-na-nauke-dazhe-v-biznese
15. Фурсов А. В., Чернопятов А. М. Результаты интеллектуальной деятельности и малые инновационные предприятия: новые ресурсы научно-образовательной среды СурГПУ // Вестник Сургутского государственного педагогического университета. 2016. № 1 (40). С. 17–22.
16. Филиппова Л. Г. Проблемы создания малых инновационных предприятий в вузах // Вестник Марийского государственного университета. 2018. № 1 (29). С. 102–108.
17. Шалаев И. А., Авдеева Д. А., Кирсанова А. О. Малые инновационные предприятия в научно-образовательных учреждениях: интеграция науки и бизнеса // Известия ТулГУ. Экономические и юридические науки. 2017. № 2-1 [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/malye-innovatsion nye-predpriyatiya-v-nauchno-obrazovatelnyh-uchrezhden iyah-integratsi ya-nauki-i-biznesa
18. Сухинов А. И., Угнич Е. А. Малые инновационные предприятия при университетах: барьеры и возможности развития // Университетское управление: практика и анализ. 2017. № 4 (110). С. 98–105. DOI: 10.15826/umpa.2017.04.053.

Аннотация

Цепочка событий 2019-2022 гг. (COVID-19, санкции, растущий уровень инфляции, политика импортозамещения и экономическая ситуация на рынке) оказали существенное влияние на потребительское поведение. Многие покупатели стали совершать покупки в формате онлайн чаще, чем в офлайн-магазинах. Потребительские предпочтения и активное внедрение лидерами рынка цифровых технологий задают вектор общей диджитализации и требуют от компаний отрасли адаптации по трем направлениям: клиентский сервис, бизнес-процессы и бизнес-модели. Чтобы разработать персонализированную стратегию цифровой трансформации с учетом сильных и слабых сторон компании, необходимо проводить оценку уровня цифровой зрелости. В ходе исследования был проведен анализ наиболее известных методик оценки цифровой трансформации, который выявил ряд недочетов, таких как отсутствие оценки инвестиционного потенциала и текущего уровня внедрения цифровых инструментов, а также недостаточное внимание к безопасности цифровой инфраструктуры. Авторами была разработана новая система оценки уровня цифровой трансформации. Предложенные критерии могут быть интерпретированы для принятия дальнейших стратегических, управленческих решений относительно внедрения цифровых технологий на предприятиях отрасли. Принимая во внимание полученные результаты, необходимо проводить оценку уровня цифровой зрелости с учетом приоритизации задач и динамичной природы цифровой трансформации. Это позволит выбрать наиболее релевантную стратегию на матрице data-driven retailing.

Ключевые слова: омникальность, ритейл, степень готовности, цифровая зрелость, цифровая трансформация, цифровые технологии, data-driven retailing, FMCG-товары, Retail 4.0

Список источников:

1.    Указ Президента Российской Федерации от 21.07.2020 г. № 474 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года» [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.kremlin. ru/acts/bank/45726
2.  Тренды FMCG-рынка в 2024 году // NielsenIq [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://nielseniq.com/global/ru/insights/commentary/2023/trendy-fmcg-rynka-v-2024-godu/
3.  Cakir G., Iftikhar R., Bielozorov A., Pourzolfaghar Z., Helfert M. Omnichannel Retailing: Digital Transformation of a Medium-Sized Retailer // Journal of Information Technology Teaching Cases. 2021. № 11 (2). С. 122–126. (In Eng.). DOI:10.1177/2043886920959803.
4.  Антинескул Е. А. Особенности становления продовольственного ритейла в условиях развития экономики сферы услуг территорий России // Научные труды Вольного экономического общества России. 2023. № 1 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/ osobennosti-stanovleniya-prodovolstvennogo-riteyla-v-usloviyah-razvitiya-ekonomiki-sfery-uslug-territoriy-rossii
5.  Вайсман Е. Д., Коротовских А. Е. Методический подход к оценке готовности промышленного предприятия к цифровой трансформации // Вестник ЮУрГУ. Серия: Экономика и менеджмент. 2021. № 4 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cyberleninka. ru/article/n/metodicheskiy-podhod-k-otsenke-gotovnosti-promyshlennogo-predpriyatiya-k-tsifrovoy-transformatsii
6.  Data-driven retailing: стратегическая матрица цифровой трансформации розничных компаний [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://vc.ru/u/530 114-aleksandr-shubin/802279-data-driven-retailing-stra tegicheskaya-matrica-cifrovoi-transformacii-roznichnyh-kompanii
7.  Walmart Says it Will Use AI to Restock Customers' Fridges [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.cbsnews.com/news/walmart-artificial-intelligence-retail/ (In Eng.).
8.  Nozari H., Fallah M., Kazemipoor H., Najafi S. E. Big Data Analysis of IoT-based Supply Chain Management Considering FMCG Industries // Business Informatics. 2021. Т. 15. № 1. С. 78–96. (In Eng.).
DOI: 10.17323/2587-814X.2021.1.78.96.
9.  Теперь ценники в «Пятерочке» проверяет робот // Skillbox Media [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://skillbox.ru/media/business/ teper-tsenniki-v-pyatyerochke-proveryaet-robot/
10.   X5 начинает роботизацию распределительных центров // X5Group [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.x5.ru/ru/news/x5-nachinaet-robotiza cziyu-raspredelitelnyh-czentrov/
11.   Внедрение технологий на базе ИИ может принести X5 в 2024 году миллиарды рублей [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://tass.ru/ekono mika/20612945
12. «Яндекс» подключил доставку роботами-курьерами из сторонних магазинов в Москве [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://vc.ru/trade/231155-yandeks-podklyuchil-dostavku-robotami-kurerami-iz-storonnih-magazinov-v-moskve
13. Цифровизация ритейла 2023–2025: тенденции и актуальные решения [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.agora.ru/blog/ tsifrovizatsiya-riteyla-2023-2025/
14. Шубин А., Рюхов П. Data-driven Retailing: Стратегическая матрица и Модель зрелости цифровой трансформации розничных компаний. – Изд.: Litres, 2023. – 40 с.
15. Мовсесян А. Б., Распопин E. И. Методика оценки готовности государственной организации к цифровой трансформации на основе модели цифровой зрелости Мовсесяна-Распопина // Исследования в цифровой экономике. 2023. № 2. C. 75–111.
DOI: 10.24833/14511791-2023-2-75-111.
16. Оценка текущего состояния. Цифровая зрелость // cdto.ranepa [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://strategy.cdto.ranepa.ru/4-2-cifrovaya-zrelost
17. Шу Г., Андерл Р., Гауземайер Ю., тен Хомпель М., Вальстер В. (и др.). Индекс зрелости Индустрии 4.0. Управление цифровым преобразованием компаний [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www. acatech.de/wp-content/uploads/2018/03/acatech_ STUDIE_rus_Maturity_Index_WEB.pdf
18.          Курочкина А. А., Намазов К. А. Цифровая трансформация как основное направление эволюции бизнеса: обзор литературы // Прогрессивная экономика. 2023. № 7 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovaya-transformatsi ya-kak-osnovnoe-napravlenie-evolyutsii-biznesa-obzor-literatury

Аннотация

Статья посвящена изучению текущего состояния цифровой экономики в Саудовской Аравии, крупнейшей стране региона Персидского залива. Исследование цифровой экономики Королевства включает оценку ее уровня на основе различных глобальных цифровых показателей, которые были выбраны и определены в соответствии с принципами политики цифровой экономики Королевства. Изучено положение Саудовской Аравии и ее рейтинг по сравнению с другими странами, в частности, странами «Большой двадцатки». Проанализирована национальная стратегия, а также вклад цифровой экономики в национальную экономику. Проведен взвешенный SWOT-анализ, который позволил определить уровень текущего состояния цифровой экономики Саудовской Аравии, а также определить ее сильные и слабые стороны, возможности и угрозы. В результате исследования авторами была выявлена необходимость в реализации обширных инициатив по повышению цифровой грамотности и продвижению сотрудничества между образованием и частным сектором, а также целевых программ технического образования, развития местной электронной промышленности и разработки схем антикризисного управления. Предложенные рекомендации могут быть использованы для планирования и реализации мероприятий по поддержке и ускорению процесса цифровизации экономики в Королевстве.

Ключевые слова: возможности, вызовы, инфраструктура, рекомендации, Саудовская Аравия, стратегия, цифровая экономика

Список источников:

1. Perspectives on the Digital Economy in the Arab Region. United Nation ESCWA. 2017. Available at: https://www.unescwa.org/sites/default/files/pubs/ pdf/perspectives-digital-economy-arab-region-english_0.pdf
2. A Roadmap Toward a Common Framework for Measuring the Digital Economy. Report for the G20 Digital Economy Task Force Saudi Arabia. OECD. 2020. 123 p.
3. National Transformation Program. Kingdom of Saudi Arabia. Vision 2030. Available at: https://www.vision2030.gov.sa/en/vision-2030/vrp/ national-transformation-program/
4. Melhem S., Graupp A., Alotaibi F. A People-Centric Approach to Digital Transformation in the Kingdom of Saudi Arabia. World Bank. 2023. Available at: https://blogs.worldbank.org/en/digital-development/people-centric-approach-digital-transformation-kingdom-saudi-arabia
5. Wargin J., Dobiéy D. E-business and Change – Managing the Change in the Digital Economy. Journal of Change Management. 2001. Vol. 2:1. pp 72–82. DOI: 10.1080/714042483.
6. Cadden D., Lueder S. L. Small Business Management in the 21st Century. Saylor Foundation. 2012. 873 p.
7. Digital Economy Policy in the Kingdom of Saudi Arabia. Ministry of Communications and Information Technology. 5 p.
8. Al Awadhi S., Morris A. Factors Influencing the Adoption of E-government Services. Journal of Software. 2009. No. 46. pp. 584–590.
9. Eid R., Badewi A., Selim H., El-Gohary H. Integrating and extending competing intention models to understand the entrepreneurial intention of senior university students. Education+Training. 2019. Vol. 61. No. 2. pp. 234–254. DOI: 10.1108/ET-02-2018-003010.
10. El-Sofany H. F., Tourki T. A., Howimel H. A., Sadoon A. A. E-government in Saudi Arabia: Barriers, Challenges and its Role of Development. International Journal of Computer Applications. 2012. Vol. 48. No. 5. DOI:10.5120/7344-0119.
11. Saeed Q., Al-Khalidi Al-Maliki. Information and Communication Technology (ICT) Investment in the Kingdom of Saudi Arabia: Assessing Strengths andWeaknesses. Journal of Organizational Knowledge Management. 2013. Vol. 2013. 450838.
DOI: 10.5171/2013. 450838.
12. Fogg I. Benchmarking the Global 5G User Experience. 2020. Available at: https://www.opensignal.com/2020/10/13/benchmarking-the-global-5g-user-experience-october-update
13. Ease of Doing Business in Saudi Arabia. Trading Economics. Available at: https://tradingeconomics.com/saudi-arabia/ease-of-doing-business
14. Meissner P., Poensgen C., Schweinsberg K. Digital Riser Report 2020. European Center for Digital Competitiveness by ESCP business school. 2020. 52 p. Available at: https://digital-competitiveness.eu/wp-content/uploads/ESCP03_ Digital-Riser-Ranking_2020-09-14-1.pdf
15. World Summit on the Information Society Prizes 2020. WSIS Prizes. 2020. Available at: https://www.itu.int/net4/wsis/stocktaking/Prizes/ 2020/Winners

Аннотация

В настоящей статье поднимается проблема достижения технологического суверенитета в современных условиях: задача обеспечить страну импортонезависимым и конкурентоспособным продуктом, для чего необходимо создавать собственные новые технологии, проводить научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (НИОКР). Достижение технологического суверенитета является сложным процессом, включающим в себя инструменты инновационного процесса, НИОКР и технологического развития производств. В статье представлены «симбиозные» понятия «инновационное технологическое развитие» и «система инновационного технологического развития», предложено определение последнего. Выделены ключевые элементы системы инновационного технологического развития (СИТР) в процессе деятельности предприятия промышленной отрасли в современных условиях. Сделан вывод, что создание системы инновационного технологического развития позволит предприятиям отечественной промышленности достичь цели технологического суверенитета.

Ключевые слова: инновационный процесс, система, технологическое развитие, технологический суверенитет

Список источников:

1.Владимир Путин назвал одним из ключевых принципов развития достижение технологического суверенитета России // Роспатент. Официальный сайт [Электронный ресурс]. – Режим доступа: rospatent.gov.ru
2.Распоряжение Правительства Российской Федерации от 20.05.2023 № 1315-р «Об утверждении Концепции технологического развития на период до 2030 года» [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://docs.cntd.ru/document/1301 657597?ysclid=lozvan1kjm971883000
3.Дуненкова Е. Н., Онищенко С. И. Технологический суверенитет России: инновационное развитие отраслей // Инновации и инвестиции. 2023. № 4. C. 15–18.
4.Афанасьев А. А. Технологический суверенитет: к вопросу о сущности и механизме достижения // Россия: тенденции и перспективы развития. 2023. C. 28–32.
5.Квинт В. Л., Новикова И. В., Алимурадов М. К., Сасаев Н. И. Стратегирование технологического суверенитета национальной экономики // Управленческое консультирование. 2022. № 9. С. 57–67. DOI: 10.22394/1726-1139-2022-9-57-67
6.Дементьев В. Е. Технологический суверенитет и приоритеты локализации производства // Terra Economicus. 2023. № 21 (1). С. 6–18.
DOI: 10.18522/2073-6606-2023-21-1-6-18
7.Горин Е. А., Имзалиева М. Р. Современная промышленная политика: технологический суверенитет // Бюллетень науки и практики. 2023. Т. 9. № 1. С. 238–245.
8.Долганов Н. В., Долганова Н. А. Проблемы управления научно-технологическим развитием промышленности и предприятий // Россия: тенденции и перспективы развития. 2017. C. 389–394.
9.Комаров В. М. Основные положения теории инноваций. – М., 2012. – 190 с.
10.    Сайбель Н. Ю., Косарев А.С. Эволюция теории инноваций // Финансы и кредит. 2017. Т. 23. № 14. C. 838–850.
11.    Арбаров Б. Классификация инноваций в экономической науке // Вестник науки. 2023. T. 4. № 5 (62). C. 25–28.
12.    Кулакова Л. И., Методология регулирования инновационной политики предпринимательских структур в рамках национальной инновационной системы в условиях неопределенности. 2023 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://elib.spbstu.ru/dl/2/r23-37.pdf/en/info
13.    Санто Б. Инновация как средство экономического развития. – М., 1990. – 296 с.
14.    Липатников В. С., Воробьев В. П., Розанова С. К. Инновационное развитие промышленных комплексов на основе кластерного подхода. – СПб: Петрополис, 2011 – 144 с.
15.    Гольдштейн Г. Я. Стратегические аспекты управления НИОКР. – Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2000. – 244 с.
16.    ГОСТ Р 56261-2014 Инновационный менеджмент. Дата введения 2016-01-01.
17.    Черницова К. А. Развитие инновационного бизнеса и управление инновационными компаниями // Экономика и бизнес: теория и практика. 2016. № 3. С. 124–128.
18.    Антипов А. А. Современные проблемы инноватики: учебно-методическое пособие / А.А. Антипов. – СПб.: Университет ИТМО, 2017. – 89 с.
19.    Указ Президента РФ «О Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации» от 28 февраля 2024 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://publication.pravo.gov.ru/ document/0001202402280003.
20.    Никулин М. В. Система управления технологическим развитием промышленных компаний в современных условиях // Управление инновационными процессами и изменениями в современных условиях. Сборник научных трудов по итогам VI международной научно-практической конференции в двух частях. – Санкт-Петербург, 2023. – С. 170–175.
21.    Никулин М. В. Технологическое развитие нефтепереработки: нефтехимия, малотоннажная химия, инжиниринг и коммерциализация // Материалы XVI Научно-практической конференции «Актуальные задачи нефтегазохимического комплекса». – Москва, 2024. – С. 16–17.
22.    Асенова З. Т., Азылканова С. А. Современные тенденции проектного менеджмента // Нацио нальная ассоциация ученых. 2018. № 37. С. 59–62.
23.    Молотков Ю. И. Проектное управление как инструмент стратегического развития Российской Федерации // Развитие территорий. 2020. № 1. С. 73–86.

Аннотация

Статья написана на актуальную тему бухгалтерского учета и валютного контроля в условиях современной глобализации и стремительного роста трансграничных финансовых потоков. Исследование содержит обзор перспективных направлений развития системы валютного контроля, включая внедрение инновационных технологий, международную гармонизацию нормативно-правовой базы и создание благоприятных условий для финансовых инноваций. Методология исследования представлена рядом общенаучных подходов и также некоторыми специальными методами исследования. В результате проведенного исследования были выявлены основные вызовы и проблемы развития бухгалтерского учета и валютного контроля в России, обусловленные современными тенденциями к глобализации. В части обсуждения результатов исследования особое внимание уделяется специфике ведения бухгалтерского учета и аудита валютных операций организаций в российской практике. В заключении статьи обобщены результаты исследования и его обсуждения, сделаны выводы о перспективах развития валютного контроля в России, указаны на перспективные направления исследования по данной тематике.

Ключевые слова: аудит, бухгалтерский учет, валютный контроль, глобализация, регулирование, финансовые потоки, цифровые технологии

Список источников:

1. Ким Н. М. Развитие системы валютного регулирования и контроля России в условиях цифровой экономики // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2023. № 3–2 (78). C. 177–180.
2. Астахов А. А. Анализ современного состояния валютного контроля в Российской Федерации // Экономика и бизнес: теория и практика. 2022. № 5-1. C. 58–62.
3. Магомедов Н. Б., Алиева Э. Б. Этапы развития и современное состояние валютного контроля РФ // Научное обозрение: актуальные вопросы теории и практики. 2023. С. 187–189 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://naukaip.ru/wp-content/ uploads/2023/10/MK-1829.pdf
4. Овечкин А. П. Валютное регулирование как категория валютного права // Право и государство: теория и практика. 2019. №. 11 (179). С. 141–142. 5. Новости Валютного регулирования // Официальный сайт РБК. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.rbc.ru/tags/?tag=currency% 20control
6. Приказ Минфина РФ от 31.10.2000 N 94н (ред. от 08.11.2010) «Об утверждении Плана счетов бухгалтерского учета финансово-хозяйственной деятельности организаций и Инструкции по его применению» // СПС «КонсультантПлюс» [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www. consultant.ru/document/cons_doc_LAW_29165/
7. Указ Президента РФ от 05.07.2022 № 430 «О репатриации резидентами – участниками внешнеэкономической деятельности иностранной валюты и валюты Российской Федерации» // СПС
«КонсультантПлюс» [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.consultant.ru/document/ cons_doc_LAW_421212
8. Утянская Я. В. Организация валютного контроля в Российской Федерации // Наука и знание: актуальные проблемы устойчивого экономического развития и обеспечения безопасности регионов России в условиях глобализации: правовые, социально-экономические и гуманитарные аспекты. 2020. С. 146–148.
9. Макеева Е. З., Кузьминова Т. Н., Устич Д. П. Социальная ответственность бизнеса в условиях действия международных санкций // Экономика железных дорог. 2022. № 7. С. 40–46.
10. Алексеева Е. В., Кытьков В.И., Чичерова В. Н. Современное состояние и перспективы развития валютного контроля в Российской Федерации // Вестник Академии знаний. 2022. № 3 (50). С. 396–406.
11. Федеральный закон от 10.12.2003 № 173-ФЗ «О валютном регулировании и валютном контроле» // СПС «КонсультантПлюс» [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_45458
12. Калачев М. А. Риск-ориентированный подход к финансовому и налоговому учету расчетов в транспортном холдинге // Экономика и предпринимательство. 2019. № 11 (112). С. 645–649.

Аннотация

Разработаны методы и алгоритмы получения данных, идентификации моделей и совершенствования управления организационными системами на основе экспертной информации. Предложенные методы и алгоритмы позволяют в заданных условиях совершенствовать управление и формировать интеграционные резервы развития и совершенствования предприятия, как высокоэффективных организационных систем, функционирующих в условиях заданных ограничений. Методы, алгоритмы и рекомендации представляют собой комплекс новых научно обоснованных методологических решений в сфере совершенствования управления и принятии управленческих решений на основе экспертной информации.

Ключевые слова: алгоритм получения данных, весовые коэффициенты, модель, рейтинг, управление организационными системами, эксперт, экспертная информация

Список источников:

1. Билятдинов К. З. Противоречия процесса управления в современном мире // Век качества. 2014. № 3. С. 40–43.
2. Билятдинов К. З., Кривчун Е. А. Интеграция методологических решений по оценке устойчивости функционирования больших технических систем // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2021. № 9 (4). С. 1–10.
DOI: 10.26102/2310-6018/2021.35.4.003.
3. Хафизова А. У., Латыпова В. А. Оценка эффективности разработки нефтегазовых месторождений с помощью экспертных методов // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2022. № 10 (2).
DOI: 10.26102/2310-6018/2022.37.2.018.
4. Ганичева А. В., Ганичев А. В. Математическое моделирование точности коллективного решения // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2022. № 10 (1). DOI: 10.26102/2310-6018/2022.36.1.001.
5. Львович А. И., Преображенский А. П. Алгоритмизация процесса визуально-экспертного моделирования при оптимизации управления развитием организационных систем с использованием мониторинговой информации. // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2022. № 10 (2), С. 1–11. DOI: 10.26102/2310-6018/2022.37.2.010.
6. Борзова А. С., Львович Я. Е., Муха В. В. Многокритериальное моделирование выбора варианта структуры управления логистическим процессом в организационной системе // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2021. Т. 9. № 2 (33). С. 1–9.
DOI: 10.26102/2310-6018/2021.33.2.005.
7. Иванов Д. В., Львович Я. Е. Алгоритмизация принятия управленческих решений в рамках реализации программы развития отрасли при случайных вариациях инвестиционного ресурса // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2023. № 11 (3). DOI: 10.26102/2310-6018/2023.42.3.006.
8. Львович А. И., Преображенский А. П. Алгоритмизация процесса визуально-экспертного моделирования при оптимизации управления развитием организационных систем с использованием мониторинговой информации // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2022. № 10 (2).
DOI: 10.26102/2310-6018/2022.37.2.010.
9. Y. Liu, Y. Li, H. Liang, Y. Dong. Strategic Experts’ Weight Manipulation in 2-rank Consensus Reaching in Group Decision Making // Expert Systems with Applications. 2023. № 216. С. 119432. (In Eng.). DOI: 10.1016/j.eswa.2022.119432.
10. Shitao Zhang, Lei Hu, Zhenzhen Ma, Xiaodi Liu. Two-Rank Multi-Attribute Group Decision-Making with Linguistic Distribution Assessments: An Optimization-Based Integrated Approach // Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2023. Vol. 121. C. 106170. (In Eng.). DOI: 10.1016/j.engappai.2023.106170.
11. Kumbure M. M., Tarkiainen A., Stoklasa Jan, Luukka P., Jantunen A. Causal Maps in the Analysis and Unsupervised Assessment of the Development of Expert Knowledge: Quantification of the Learning Effects for Knowledge Management Purposes // Expert systems with Applications. 2024. № 236. С. 121232. (In Eng.).
DOI: 10.1016/j.eswa.2023.121232.
12. Рындин Н. А. Компонентная оптимизация развивающейся цифровой среды управления в организационных системах // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2022. № 10 (2).

DOI: 10.26102/2310-6018/2022.37.2.013.

Аннотация

В условиях цифровой экономики кадры являются ключевыми ресурсами, обеспечивающими конкурентоспособность компании, поэтому большинство компаний все чаще задумываются о совершенствовании процесса подбора персонала. В работе рассмотрено применение решений бизнес-аналитики для принятия управленческих решений компаний в вопросах подбора сотрудников. В статье отмечено, что в настоящее время BI-решения можно отнести к лучшим решениям для аналитики подбора персонала среди имеющихся сегодня на рынке ИТ-решений в области аналитики. Представлено описание проблемы и перспектив использования BI-технологий для аналитики подбора персонала в компаниях. Описано влияние автоматизации аналитики подбора персонала на основе BI-решений на показатели процесса подбора персонала и конкурентоспособность заявок с вакансиями компании. Рассмотрены функциональные требования к BI-решению аналитики подбора персонала компании, представлены технологические этапы и практические рекомендации разработки BI-решения для аналитики подбора персонала, в т.ч. построения модели данных решения и интерактивного отчета. Результаты исследования показали, что автоматизация аналитики подбора на основе BI-решения Yandex DataLens позволила снизить затраты на аналитику подбора персонала, увеличить скорость и частоту выполнения аналитики, что оказало влияние на конкурентоспособность заявок с вакансиями, повысило скорость и точность принятия управленческих решений в вопросах подбора персонала. Проведенный анализ результатов исследования позволил сформулировать предложения по его дальнейшему развитию.

Ключевые слова: аналитика подбора персонала, бизнес-аналитика, визуализация данных, интерактивный отчет, принятие управленческих решений

Список источников:

1. Смирнова Т. С. Автоматизация процесса подбора и отбора персонала в организации // Управленческий учет. 2020. № 5. С. 73–78.
2. Сквозные технологии в цифровых экосистемах: монография / В. В. Трофимов [и др.]; отв. ред. В. В. Трофимов, В. М. Минаков. – Санкт-Петербург, СПбГЭУ, 2022. – 171 с.
3. Makarchuk T. Mobile Learning on the Basis of the Cloud Services // Proceedings of the International Conference on E-Learning EL. 2017. pp. 175–178. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https:// files.eric.ed.gov/fulltext/ED579382.pdf (In Eng.).
4. Говорова М. И. Актуальные инструменты автоматизации рекрутинговых процессов // VII научно-техническая конференция студентов и аспирантов МИРЭА: сборник статей VII научно-технической конференции студентов и аспирантов МИРЭА, Москва, 24 мая 2022 года. – Серпухов: ООО «Эдельвейс», 2022. – С. 10–14.
5. Саляхова Д. Р., Панфилов Г.С. Автоматизация процесса принятия решений с использованием BI-инструментов // Известия Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета ЛЭТИ. 2021. № 10. С. 76–85.
6. Манукова Е. А., Дронов В. С. Информационные системы в управлении персоналом // Новые экономические исследования: сборник статей II Международной научно-практической конференции, Пенза, 15 июня 2020 года. – Пенза: Наука и Просвещение, 2020. – С. 148–149.
7. Karabtsev S., Kotov R., Davzit I., Gurov E., Karabtsev S. Building Data Marts to Analyze University Faculty Activities Using Power BI // E3S Web of Conferences. 2023. T. 419. (In Eng.). DOI: 10.1051/e3sconf/202341902014

8. Жук В. С. Информационные технологии в подборе персонала // Интеграция наук – 2023: материалы IV Международной научно-практической конференции, Краснодар, 21 апреля 2023 года. – Краснодар: ФГБУ «Российское энергетическое агентство», 2023. – C. 23–31.

Аннотация

В статье предлагается метод векторного представления дисциплины и учебного плана, построенного при помощи графа ключевых навыков, осваивающихся студентами в процессе обучения. Также вводятся метрики для оценки учебного плана, которые можно рассчитать по такому векторному представлению: связность, новизна и разнообразие. Для каждой метрики приводится диапазон изменения значений, полученный экспериментально, а также предлагаются способы воздействия на эти значения. Три метрики в совокупности позволяют оценить текущее качество образовательной программы.

Ключевые слова: анализ образовательных данных, анализ учебных планов, векторное представление дисциплины, метрики оценки учебного плана, проектирование образовательной программы, учебная аналитика

Список источников:

1. Feng S., Law N. Mapping Artificial Intelligence in Education Research: A Network‐Based Keyword Analysis // International Journal of Artificial Intelligence in Education. 2021. Т. 31. С. 277–303. (In Eng.).
2.   McConvey K., Guha S., Kuzminykh A. A Human-Centered Review of Algorithms in Decision-Making in Higher Education // Proceedings of the 2023 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. 2023. С. 1–15. (In Eng.).
DOI: 10.1145/3544548.3580658.
3.   Chounta I.-A. at al. An Overview of Analytics for Curriculum Understanding and Optimization in Higher Education // Companion Proceedings 11th International Conference on Learning Analytics & Knowledge (LAK21). 2021 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.researchgate.net/ publication/350922901_An_overview_of_analytics_for_curriculum_understanding_and_optimization_in_Higher_Education (In Eng.).
4.   Jiang W., Pardos Z. A. Evaluating Sources of Course Information and Models of Representation on a Variety of Institutional Prediction Tasks // International Educational Data Mining Society. 2020 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://educationaldatamining.org/files/conferences/EDM2020/ papers/paper_65.pdf (In Eng.).
5.   Priyambada S. A., Mahendrawathi E. R., Yahya B. N. Curriculum Assessment of Higher Educational Institution Using Aggregate Profile Clustering // Procedia Computer Science. 2017. Т. 124. С. 264–273. (In Eng.).
6.   Priyambada S. A., Mahendrawathi E. R., Yahya B. N. Curriculum Assessment of Higher Educational Institution Using Trace-segmented Clustering // Jurnal Teknik Industri. 2018. Т. 20. №. 1. С. 33–48. (In Eng.).
7.   Shen P. P., Liu Z. B., Jiang Y. Key Facts Exploration on Curriculum Evaluation of Computer Department in College // 2013 the International Conference on Education Technology and Information System (ICETIS 2013). – Atlantis Press, 2013. – С. 448–451. (In Eng.).
8.   Qaffas A. A. An Operational Ontology for the Selection of Advanced Courses in Management Information Systems // Journal of Information Technology Management. 2020. Т. 12. №. 3. С. 101. (In Eng.).
9.   Dai Y., Yoshikawa M., Sugiyama K. Prerequisite-aware course ordering towards getting relevant job opportunities // Expert Systems with Applications. 2021. Т. 183. С. 115–233. (In Eng.).
10. Duarte R. et al. Broader Terms Curriculum Mapping: Using Natural Language Processing and Visual-Supported Communication to Create Representa-
tive Program Planning Experiences [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://doi.org/10. 48550/arXiv.2102.04811 (In Eng.).
11. Limongelli C. et al. A Teacher Model to Speed up the Process of Building Courses // Human-Computer Interaction. Applications and Services: 15th International Conference, HCI International 2013, Las Vegas, NV, USA, July 21-26, 2013, Proceedings, Part II 15. – Springer Berlin Heidelberg, 2013. – С. 434–443. (In Eng.).
12. Grasha A. Teaching with Style: A Practical Guide to Enhancing Learning by Understanding Teaching and Learning Styles. – Alliance Publishers, 1996. (In Eng.).
13. Агеев Ю. Д. и др. Оценка противоречивости логической структуры учебного плана // Статистика и экономика. 2018. №. 5. С. 73–80.
14. Martínez-Zarzuelo A., Roanes-Lozano E., Fernández-Díaz M. J. A Computer Approach to Mathematics Curriculum Developments Debugging // Eurasia Journal of Mathematics, Science and Technology Education. 2016. Т. 12. №. 12. С. 2961–2974. (In Eng.).
15. Wengle E., Knorn S., Varagnolo D. COnCUR-COherence in CURricula: A Tool to Assess, Analyze and Visualize Coherence in Higher Education Curricula // IFAC-PapersOnLine. 2020. Т. 53. №. 2. С. 17598–17603. (In Eng.).
DOI: 10.1016/j.ifacol.2020.12.2675.
16. Varagnolo D. et al. Graph-theoretic Approaches and Tools for Quantitatively Assessing Curricula Coherence // European Journal of Engineering Education. 2021. Т. 46. №. 3. С. 344–363. (In Eng.).
DOI: 10.1080/03043797.2019.1710465.

17. Ochoa X. Simple Metrics for Curricular Analytics // Proceedings of the 1st Learning Analytics for Curriculum and Program Quality Improvement Workshop, CEUR Workshop Proceedings. 2016. Т. 1590. С. 20–26. (In Eng.).

Аннотация

В статье рассмотрено использование средств автоматизации в средах общих данных BIM-моделей объектов капитального строительства. Описано влияние средств автоматизации – bat файлов – на процессы обновления данных в комплексных моделях, в частности bat скриптов, на процессы проектных организаций, осуществляющих BIM моделирование. Рассматриваются вопросы автоматизации процессов обновления данных комплексной модели: «процессов конвертации данных» и «сборки сводных моделей». Моделирование процессов было осуществлено при помощи процессного подхода в нотации BPMN. Процессы описаны в контексте TO BE и AS IS. Сформулированные в процессе TO BE проблемы легли в основу разработки предложений по последовательности создания bat скрипта для автоматизации рутинных задач BIM менеджеров. Оптимизация процессов позволила существенно сократить временные затраты. Расчет временного эффекта позволил обосновать зависимость скорости обновления данных в сводных моделях от внедрения в их осуществление bat файлов, что подтвердило выдвинутую гипотезу. Моделирование процессов в нотации BPMN и разработка средства автоматизации СОД позволили сформулировать предложение по их дальнейшему развитию и полной автоматизации процессов обновления.

Ключевые слова: бизнес-процесс, скрипт, среда общих данных, цифровая трансформация, bat-файл, BIM-модель, BIM-технологии

Список источников:

1. Гулик В. Ю. Перспективы внедрения BIM-технологий // Архитектура, строительство, транспорт. 2021. № 2 (96). C. 58–63.
2. Ильинова В. В., Мицевич В. Д. Международный опыт использования BIM-технологии в строительстве // Российский внешнеэкономический вестник. 2021. № 6. C 79–93.
3. Ямалтдинова Э. И. Информационное моделирование зданий // Достижения науки и образования. 2021. № 1. C. 15–16.
4. Global BIM and Digital Twin for Built Environment Growth Opportunities [Электронныйресурс]. – Режим доступа: https://damassets.autodesk.net/content/dam/autodesk/www/solutions/aec/ bim-and-digital-twin-report-executive-summary-en.pdf (In Eng.).
5. Чернявский И. А., Ларин Н. С. Цифровизация процессов на всех этапах жизненного цикла объекта капитального строительства // Инженерный вестник Дона. 2023. № 4 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/ tsifrovizatsiya-protsessov-na-vseh-etapah-zhiznen nogo-tsikla-obekta-kapitalnogo-stroitelstva/viewer
6. Сравнительная таблица возможностей решений Autodesk Navisworks и Solibri Model Checker [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://pssbim.ru/news/PSS_Solibri_vs_Navisworks.html
7. Темкин А. C. Среда общих данных для крупных проектов. 2023 // Строительный эксперт [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://ardexpert.ru/article/24884
8. Колчин В. Н. Использование технологии обработки больших данных в строительстве // c. 2023. № 4. С. 285–288.
9. InterBridge – Конвертер инженерных моделей из разных BIM/САПР форматов [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.neolant-srv.ru/product/interbridge/

10. Исупов Н. С. Возможности управления жизненным циклом объекта строительства с применением ТИМ // Вестник ЮУрГУ. 2023. № 1. С. 48–56.

Аннотация

В статье рассматривается возможность использования генеративных систем искусственного интеллекта для создания юридических текстов и поддержки юридической деятельности. Проведено экспериментальное исследование на основе систем ChatGPT и YandexGPT. Представлены новые метрики оценки качества сгенерированных юридических текстов, которые существенно отличаются от традиционных методов оценки текстов. Основное внимание уделяется содержательным аспектам юридических документов и их пригодности для практического применения. Результаты исследования показывают, что современные ИИ-системы способны генерировать тексты, которые могут быть полезны в юридической практике, хотя и требуют доработки.

Ключевые слова: генеративные системы, искусственный интеллект, обработка естественного языка, юридический текст, ChatGPT, YandexGPT

Список источников:

1. Юрьев Р. О применении искусственного интеллекта при обработке юридических текстов и принятии решений на основе компьютерных систем // Хозяйство и право. 2019. № 1 (504). С. 116–128.
2. Переходько И. В., Мячин Д. А. Оценка качества компьютерного перевода // Вестник Оренбургского государственного университета. 2017. № 2 (202). С. 92–96.
3. Митренина О. В., Мухамбеткалиева А. Г. Как и какой перевод (не) оценивают компьютеры // Journal of Applied Linguistics and Lexicography. 2021. Т. 3. № 2. С. 77–84. DOI 10.33910/2687-0215-2021-3-2-77-84.
4. Данные судебной статистики // Судебный департамент при Верховном Суде РФ. Официальный вебсайт [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.cdep.ru/index.php?id=79&item= 7645
5. Васьковский Е. В. Курс гражданского процесса: Субъекты и объекты процесса, процессуальные отношения и действия. – М.: Статут, 2016. – 624 с.
6. Апелляционное определение Московского городского суда от 04.07.2014 по делу N 33-26903 // СПС «КонсультантПлюс» [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www.consultant.ru/
7. Апелляционное определение Московского городского суда от 20.08.2019 по делу N 33-35670/2019 // СПС «КонсультантПлюс» [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www.consultant.ru/
8. Апелляционное определение Верховного суда Республики Мордовия от 22.06.2023 N 33-1059/2023 // СПС «КонсультантПлюс» [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www. consultant.ru/
9. Кудрявцев Ю. В. Нормы права как социальная информация – М.: Юридическая литература, 1981 – 144 с.
10. Белоусов С. А. Дисбаланс российского законодательства и информационная избыточность нормативно-правового текста: соотношение и взаимосвязь // Правовая культура. 2015. № 4(23). С. 48–57.
11. Лупандина О. А. Оптимальная информационная избыточность в текстах нормативно-правовых актов // Известия ЮФУ. Технические науки.2009. № 3 (92). С. 155–160.
12. García-Lapresta J.L., González del Pozo R., Pérez-Román D. Metrizable Ordinal Proximity Measures and Their Aggregation // Information Sciences. 2018. T. 448–449. C. 149–163. (In Eng.). DOI: 10.1016/j.ins.2018.03.034.
13. Грамота.ру [Электронный ресурс] – Режим доступа: http://gramota.ru/slovari/dic/?lop=x&bts= x&zar=x&ag=x&ab=x&sin=x&lv=x&az=x&pe=x&word=заём
14. Zhang Y., Tsang I. W., Luo Y., Hu C., Lu X., Yu X. Recursive Copy and Paste GAN: Face Hallucination From Shaded Thumbnails // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. Т. 44. № 8. С. 4321–4338. (In Eng.).

DOI: 10.1109/TPAMI.2021.3061312.

Аннотация

Статья посвящена разработке механизма эффективного использования имеющихся ресурсов организационной системы (ОС) производственного предприятия, имеющего каскадную модель жизненного цикла производства, в условиях необходимости оперативного увеличения объема выпускаемой продукции и сокращения сроков поставок продукции заказчику. Объект исследования: механизм ресурсного управления ОС. Предмет исследования: формальные аспекты этого механизма, способствующие снижению риска принятия нерациональных эвристических решений. Цель исследования: разработка формализованного описания эффективного механизма ресурсного управления ОС. Методы: ресурсный и процессный подходы к управлению, метод управления проектами и аналогий, методы и средства схематического моделирования электронных средств. Основные результаты и их значимость: для отдельных бизнес-процессов и всего цикла производства на основе введенных компонентов построены формализованные схемы механизма оптимального ресурсного управления ОС, что позволило на основе их применения повысить эффективность использования имеющихся ресурсов предприятия и увеличить выработку (темп производства) его конечной продукции. Показаны ограничения развиваемого подхода.

Ключевые слова: модели механизма управления, организационная система, промышленное производство, согласование бизнес-процессов

Список источников:

1. Чернышева Г. Н. Методы своевременного выявления и устранения рисков государственного оборонного заказа в условиях цифровизации и санкционного давления // Организатор производства. 2023. Т. 32. № 2. С. 20–33.
2.ГОСТ 14.004-83. Технологическая подготовка производства. Термины и определения основных понятий. – М.: Стандартинформ, 2009. – 9 с.
3.Дурандин М. М., Охезина Г. М., Позднышев А. И., Кортикова Н. В. Методология расчетов по выработке и принятию технико-технологических и организационно-экономических решений по машиностроительному производству: учеб. пособие // Нижегород. гос. техн. ун-т. им. Р.Е. Алексеева. – Нижний Новгород, 2016. – 131 с.
4. Ивлев М. А., Рябов Д. Е. Разработка концепции повышения эффективности организационных систем мультипроектного научно-производственного предприятия // Современные наукоемкие технологи. 2024. № 2. С. 20–25. DOI: 10.17513/snt.39926.
5. Паскаль Д. Бережливое производство. – М.: Олимп-Бизнес, 2013. – 224 с.
6.Колычев В. Д., Белкин И. О. Интеграция бережливого производства и цифровых технологий в управлении операционной деятельностью промышленных предприятий // Известия высших учебных заведений. Серия «Экономика, финансы и управление производством» [Ивэкофин]. 2022. № 5 (52). С. 64−74. DOI: 10.6060/ivecjfin.2023573.653.
7. Матвеева Е. Е., Симагина С. Г. Моделирование и оптимизация загрузки производственных мощностей предприятия с мелкосерийным типом производства // Отходы и ресурсы. 2019. Т. 6. № 2 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://resourcestoday /PDF/16ECOR219.pdf DOI: 10.15862/16ECOR219.
8. Pauli T., Fielt E., Matzner M. Digital Industrial Platforms // Business Information Systems Engineering. 2023. Т. 57 (3). С. 45–58. (In Eng.). DOI: 10.1007/s12599-020-00681-w.
9.Вдович С. А., Панова Н. Ф. Совершенствование информационной поддержки управления производственными ресурсами предприятия // Экономика и предпринимательство: электронный научный журнал. 2021. № 3 (128). С. 1012–1018.
10. PRINCE2 – The Reigning Project Management Methodology [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.wrike.com/blog/project-management-basics-prince2-explaine/ (In Eng.).
11. Spider Project Professional v.9.09. Руководство пользователя [Электронный ресурс]. – Режим доступа://libcats.org/ book/520886.pdf

12. Гост 2.702-2011. ЕСКД. Правила выполнения электрических схем. – М.: Стандартинформ, 2011. – 23 с.

Аннотация

Рассмотрен подход к разработке интерактивной диалоговой системы, которая обеспечивает интеллектуальную поддержку принятия управленческих решений в системе управления производственными процессами (MES, Manufacturing Execution Systems) металлургической компании. Цель работы – разработка чат-бота на базе большой языковой модели (LLM), который должен предоставлять разработчикам и пользователям MES-системы ответы на их вопросы по всему жизненному циклу MES-системы – от ее моделирования и настройки до обучения персонала. Рассмотрены два варианта LLM – модели Llama 2.7 и GPT-4. Предобученные модели были дообучены контексту металлургии с применением технологии RAG. Во время первичной настройки выявлены сильные галлюцинации модели при взаимодействии со сложными контекстными терминами. С целью их устранения модель была дополнена техническим словарем, который помог существенно сократить количество галлюцинаций. С помощью метрик ROUGE и перплексии было оценено качество работы моделей Llama и GPT-4. Внедрение технического словаря помогло исключить большую часть галлюцинаций и улучшило общий результат работы модели в среднем на 16%. Экспериментально показаны преимущества модели LLM Llama 2.7b для работы в указанной предметной области. Построенный чат-бот получил высокую оценку экспертов из предметной области, что свидетельствует о значительном потенциале применения данной технологии для интеллектуальной поддержки управления MES-системами в сфере металлургии и других узкоспециальных технических областях.

Ключевые слова: большие языковые модели, искусственный интеллект, чат-бот, Llama, GPT-4, MES системы, RAG

Список источников:

1. Shojaeinasab A., et al. Intelligent manufacturing execution systems: A systematic review // Journal of Manufacturing Systems. Январь, 2022. Т. 62. С. 503–522. (In Eng.).
2. Gupta J. N., Forgionne G. A., Mora M. (Eds.). Intelligent decision-making support systems: foundations, applications and challenges [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://doi.org/10.1007/1-84628-231-4 (In Eng.).
3. Hernandez-Salinas B., Terven J., ChaveZ-Urbiola E. A., Cordova-Esparza D. M., Romero-Gonzalez J. A., Arguelles A., Cervantes, I. IDAS: Intelligent driving assistance system using RAG // IEEE Open Journal of Vehicular Technology. 2024. T. 5. C. 1139–1165. (In Eng.). DOI: 10.1109/OJVT.2024.3447449.
4. Shi F., et al. Leveraging the power of large language models to drive progress in the manufacturing industry // 9th International Conference on Financial Innovation and Economic Development. 2024. C. 125–133. (In Eng.).
5. Adam M., Wessel M., Benlian A. AI-based chatbots in customer service and their effects on user compliance // Electron Markets. 2021. № 31. С. 427–445 (In Eng.). DOI: 10.1007/s12525-020-00414-7.
6. Mantravadi S., Jansson A.D., Møller C. User-friendly MES interfaces: Recommendations for an AI-based chatbot assistance in Industry 4.0 shop floors // Intelligent Information and Database Systems – Springer, Lecture Notes in Artificial Intelligence, 2020. – С.189–201. (In Eng.).
7. Yuchen X., et al. Towards autonomous system: flexible modular production system enhanced with large language model agents. September 12^th to 15^th // ETFA. 2023. (In Eng.).
8. Kernan Freire S., et al. Harnessing large language models for cognitive assistants in factories // Proceedings of the 5^th International Conference on Conversational User Interfaces. 2023. C. 1–6. (In Eng.). DOI: 10.1145/3571884.3604313.
9. Mantravadi S., Jansson A. D., Møller, C. User-friendly mes interfaces: Recommendations for an ai-based chatbot assistance in Industry 4.0 shop floors // Asian Conference on Intelligent Information and Database Systems. 2020. C. 189–201. (In Eng.). DOI: 10.1007/978-3-030-42058-1_16.
10. Gams M., et al. Developing a medical chatbot: Integrating medical knowledge into GPT for healthcare applications // Intelligent Environments 2024: Combined Proceedings of Workshops and Demos & Videos Session. 2024. C. 88–97. (In Eng.).
DOI: 10.3233/AISE240018.
11. Abdullah M., Madain A., Jararweh Y. ChatGPT: Fundamentals, applications and social impacts // Ninth International Conference on Social Networks Analysis, Management and Security (SNAMS). 2022. C. 1–8. (In Eng.). DOI: 10.1109/SNAMS58071.2022.10062688.
12. Roumeliotis, K. I.; Tselikas, N. D.; Nasiopoulos, D. K. Llama 2: Early Adopters' Utilization of Meta's New Open-Source Pretrained Model. Preprints 2023, 2023072142. (In Eng.). DOI: 10.20944/preprints202307.2142.v1.
13. Li J., Yuan Y., Zhang Z. Enhancing LLM factual accuracy with RAG to counter hallucinations: A case study on domain-specific queries in private knowledge-bases. 2024. (In Eng.). DOI: 10.48550/arXiv.2403.10446.
14. Fan W., et al. A Survey on RAG Meeting LLMs: Towards retrieval-augmented large language models // Proceedings of the 30^th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. 2024. C. 6491–6501. (In Eng.).
15. Castaño J., et al. Analyzing the evolution and maintenance of ML models on Hugging Face // Proceedings of the 21^st International Conference on Mining Software Repositories. 2024. C. 607–618. (In Eng.).
16. Lin C.Y. ROUGE: A package for automatic evaluation of summaries [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://aclanthology.org/W04-1013.pdf (In Eng.).
17. Hu T., Zhou X. H. Unveiling LLM evaluation focused on metrics: challenges and solutions. 2024[Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://doi.org/10.48550/arXiv.2404.09135. (In Eng.).
18. Hu Y., et al. Can perplexity reflect large language model's ability in long text understanding? [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://doi.org/ 10.48550/arXiv.2405.06105. (In Eng.).
19. Shankar S., et al. Who Validates the Validators? Aligning LLM-assisted evaluation of LLM outputs with human preferences. 2024 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://doi.org/10.48550/ arXiv.2404.12272 (In Eng.).
20. Huang H., et al. An empirical study of llm-as-a-judge for llm evaluation: Fine-tuned judge models are task-specific classifiers. 2024 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://arxiv.org/html/ 2403.02839v1 (InEng.).
21. Пчелкин А.Ю., Гусарова Н.Ф. Кроссплатформенная разработка на базе вебтехнологий для поддержки решений в проблемно-ориентированных системах управления // Экономика. Право. Инновации. 2022. № 1. С. 41–47.
DOI: 10.17586/2713-1874-2022-1-41-47.

22. Mr-Pickles. Добавление собственных данных в LLM с помощью RAG // Интернет-портал Хабр [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://habr.com/ru/companies/wunderfund/articles/779748/

Аннотация

В данном исследовании эмпирически изучается распределение контроля и разнообразия в децентрализованных автономных организациях (ДАО) на блокчейне Ethereum. В нем используется ряд показателей: коэффициент Накамото, коэффициент Джини, индекс Херфиндаля-Хиршмана, индекс Тейла, энтропия Шеннона и индекс разнообразия Симпсона - для оценки децентрализации и справедливости в распределении токенов управления. Анализ показывает сложный ландшафт, в котором некоторые ДАО демонстрируют децентрализацию с разнообразием распределения контроля, в то время как другие демонстрируют значительную концентрацию власти и неравенство в распределении сил. Ключевым наблюдением является сосуществование широкого распределения контроля между адресами EOA со значительным неравенством во владении токенами управления. Это указывает на то, что широкое распределение контроля не всегда коррелирует со справедливым распределением токенов управления. Исследование также подчеркивает возможность механизмов делегирования, которые могут приводить к более справедливому распределению сил по сравнению с прямым представительством. Данное исследование дает представление о динамике управления ДАО, демонстрируя сложный многоуровневый баланс между децентрализацией и централизацией в децентрализованной технологической инфраструктуре.

Ключевые слова: блокчейн, децентрализация, децентрализованные автономные организации, модель управления, распределение права голоса, смарт-контракты

Список источников:

1. Атеев К. О., Широков И. А., Олимпиев Н. В. Разработка архитектуры системы принятия решений на основе гибридного голосования в децентрализованной автономной организации // Современные наукоемкие технологии. 2023. № 9. С. 10–14.
2. Jones K. Blockchain in or as Governance? Evolutions in Experimentation, Social Impacts, and Prefigurative Practice in the Blockchain and DAO Space // Information Polity. 2019. Т. 24. № 4. С. 469–486. (In Eng.).
3. Gogel D., Kremer B., Slavin A., Werbach K., et al. Decentralized Autonomous Organizations: Beyond the Hype [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www3.weforum.org/docs/WEF_Decentraliz ed_Autonomous_Organizations_Beyond_the_Hype _2022.pdf (In Eng.).
4. Velikorossov V. V., Butov A. V. «Turquoise» Organizations as a New Form of Social Partnership // Economics and Management: Problems, Solutions. 2019. Т. 4. №. 2. C. 27–35. (In Eng.).
5. Liebert F. Holacracy as a New Approach to New Product Development in the IT Industry – Case Study // Scientific Notebooks. Organization and Management. 2020. №. 145. С. 279–296. (In Eng.).
6. Diallo N., Shi W., Xu L., Gao Z., Chen L., Lu Y., et al. eGov-DAO: A Better Government Using Blockchain-Based Decentralized Autonomous Organization // Proceedings of the International Conference on eDemocracy & eGovernment (ICEDEG). 2018. C. 166–171. (In Eng.).
7. Feichtinger R., Fritsch R., Vonlanthen Y., Wattenhofer R. The Hidden Shortcomings of (D)AOs – An Empirical Study of On-Chain Governance. 2023 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.12125 (In Eng.).
8. Schmitten J. P., Augart G., Hüsig S. Decentralized Blockchain Governance and Transaction Costs in Digital Transformation: The Case of the DAO Revisited. 2023 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://doi.org/10.23919/PICMET59654.20 23.10216831 (In Eng.).
9. How to Set up On-Chain Governance // OpenZeppelin [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://docs.openzeppelin.com/contracts/5.x/governance (In Eng.).
10. Messari Subgraphs. GitHub repository [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://github.com/messari/subgraphs (In Eng.).

11. DAOs Measures. GitHub repository [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://github.com/kirill-ateev/article-tools/tree/ main/DAOs% 2measures (In Eng.).

E-mail: ecinn@itmo.ru
Телефон: +7 (812) 480-04-96
Удалова Александра Леонидовна — технический секретарь редакции

Правила использования информации в доменной зоне itmo.ru
Политика по обработке Персональных данных