Цель. Обоснование условий и факторов, необходимых для развития региональных кластеров как сетевых пространственно-экономических систем.
Задачи. Провести обзор современных дефиниций термина «кластер»; определить место и роль кластеров в стратегиях социально-экономического развития регионов Северо-Западного федерального округа России; разработать предложения по повышению эффективности кластерной политики на региональном уровне.
Методология. Применен комплекс научных методов, в основе которого находится системный подход. Проведен, в частности, содержательный анализ нормативных и регулирующих документов, использованы метод desk-research, логический метод и контент-анализ результатов исследований последних лет, выполненных отечественными авторами.
Результаты. Структурированы современные дефиниции исследовательской категории «кластер», определены организационно-методические подходы к регулированию кластеров на уровне субъекта Российской Федерации (РФ). По результатам опроса участников кластеров выявлены системные проблемы процесса кластеризации, а также разработаны предложения по повышению эффективности региональной кластерной политики.
Выводы. Для реализации на уровне субъекта РФ потенциала кластеров как сетевых пространственно-экономических систем необходимы разработка и реализация кластерной политики в качестве самостоятельного направления общей социально-экономической политики региона. Успешное проведение последней предполагает наличие ее инфраструктурного и институционального обеспечения, варианты использования которого рассмотрены в настоящей статье.

Цель. Расширение модели Progressive Materialization of Anti-Idea (PMAi) через интеграцию в ее структуру гегелевской категории Aufhebung.
Задачи. Сформулировать расширенную версию PMAi как диалектическую последовательность фаз; операционализировать сохраняюще-трансформирующий эффект через введение коэффициентов деструкции (Kd) и Aufhebung (Ka); показать аналитическую применимость модели на эмпирических иллюстрациях и очертить «зоны поражения» инноваций.
Методология. Методологической основой исследования послужил концептуально-теоретический анализ с элементами историко-понятийной реконструкции, с помощью которого проведено модельное расширение PMAi. Использованы также качественные сравнительные кейс-иллюстрации для проверки эвристики и картирования объекта разрушения (технологические цепочки, компетенции, регуляторика, инфраструктура).
Результаты. Анализ модели PMAi показал, что ее достоинство заключается в способности формализовать разрушительный импульс предпринимательской инновации и задать четкий критерий новизны через понятие «анти-объекта». Модель успешно отражает ключевую интуицию шумпетеровской концепции creative destruction, превращая ее в инструмент для оценки масштабов и интенсивности вытеснения устаревших решений.
Выводы. Выявлено методологическое ограничение, а именно редукция инновационного процесса к «чистой» деструкции, что существенно сужает объяснительный потенциал модели. Интеграция категории Aufhebung позволяет устранить этот недостаток, превратив PMAi в концепцию, способную описывать инновацию как диалектический процесс, в котором разрушение формы сочетается с сохранением и преобразованием существенных элементов содержания. В расширенном виде модель PMAi становится не просто теоретическим описанием феномена креативного разрушения, а полноценным инструментом стратегического анализа и прогнозирования инноваций.

Цель. Рассмотрение ключевых этапов эволюции подходов к исследованию воздействия университета и региона на развитие друг друга.
Задачи. Выявление и систематизация основных этапов эволюции подходов к исследованию воздействия университета и региона на развитие друг друга; критический анализ существующих подходов; определение актуальных тенденций; обоснование необходимости совершенствования методов и инструментов анализа и оценки степени взаимного развития университета и региона, в том числе в целях адаптации и повышения эффективности конкурентных стратегий современных университетов.
Методология. С помощью общих методов научного познания в различных аспектах рассмотрены факторы и механизмы воздействия университета и региона на развитие друг друга, представляющие повышенный исследовательский интерес ввиду исполнения учреждениями сектора высшего образования образовательной, научно-исследовательской, инновационной и других функций, влияющих на социально-экономические процессы на территории присутствия и за ее пределами.
Результаты. При проведении системного анализа российских и зарубежных исследований выделены и охарактеризованы ключевые этапы трансформации подходов к изучению воздействия университета и региона на развитие друг друга. Выявлены недостатки теоретических и аналитико-оценочных подходов, а также прослеживаются существующие тенденции. Аргументирована необходимость расширения теоретико-методологической базы в области анализа и оценки взаимного развития университета и региона, в том числе в целях адаптации стратегий развития деятельности и конкурентного поведения на изменяющемся рынке услуг высшего образования с учетом приоритетных направлений социально-экономического развития региона.
Выводы. В статье обосновано утверждение о воздействии взаимосвязи университета и региона на процессы адаптации стратегий развития последнего, «встраивания» направлений конкурентной борьбы на рынке услуг высшего образования в общий «контур» социально-экономического развития территории присутствия с целью получения дополнительных бенефитов (обеспеченность ресурсами, совместные проекты и программы, вовлеченность в бизнес-сферу, коммерциализация и диффузия инноваций, др.).

Цель. Сформировать научно обоснованный дифференцированный подход к регулированию процессов технологического развития агропромышленного комплекса (АПК) России с учетом типологизации регионов по их роли в разработке и при использовании передовых производственных технологий (ППТ) для обеспечения продовольственной безопасности страны.
Задачи. Верифицировать гипотезу о структурной неоднородности российских регионов, которая проявляется в разделении на регионы-разработчики и регионы-пользователи технологий; провести кластерный анализ и выделить типологические группы регионов на основе комплекса показателей, таких как активность использования ППТ, уровень развития, инвестиционная привлекательность и эффективность сельского хозяйства; сформулировать рекомендации по стимулированию разработки и внедрения технологий, а также по выстраиванию взаимодействия регионов для достижения целей технологической независимости АПК.
Методология. Основу методологии составляет кластерный анализ, проведенный для классификации регионов России на группы по их роли в технологическом обеспечении продовольственной безопасности. Применен комплекс показателей с учетом данных Росстата, объединенных в три блока: технологическая активность (количество разработанных и используемых передовых технологий для АПК), уровень развития сельского хозяйства (доля сельского хозяйства в ВРП региона и доля занятых в сельском хозяйстве), инвестиционная привлекательность и эффективность сельского хозяйства (доля инвестиций в основной капитал отрасли, удельный вес высокопроизводительных рабочих мест в сельском хозяйстве и рентабельность реализованной продукции отрасли).
Результаты. Получен инструмент для типологизации регионов по их функции в создании технологической базы продовольственной безопасности. Выделено четыре кластера, каждый из которых характеризуется специфическим сочетанием технологического потенциала и уровня развития сельского хозяйства. Типология стала основой разработки дифференцированных рекомендаций для каждой группы регионов.
Выводы. Регионы России разделены на «разработчиков» (научные центры страны) и «пользователей» (сельскохозяйственные регионы) технологий для АПК. Дифференцированный подход к разработке мер стимулирования территорий в области решения задачи технологической независимости продовольственной сферы заключается в проведении типологизации субъектов по показателям активности использования технологий и уровню развития сельского хозяйства как базовой отрасли для достижения целей продовольственной безопасности страны. Регионы-лидеры по разработке и внедрению технологий выступают драйверами технологической трансформации и центрами кооперации. Регионам с высоким потенциалом сельского хозяйства требуется активизация процессов разработки и внедрения технологий через местные научные центры. Регионы с низким уровнем использования технологий нуждаются в стимулировании и точечной поддержке для их внедрения. Сельскохозяйственным регионам с неравномерным уровнем активности в области применения технологий рекомендованы имплементация опыта успешных регионов и тиражирование лучших практик. Основной рекомендацией служит создание кооперации между регионами-разработчиками и пользователями через технологические платформы и специализированные центры внедрения технологий. Полученный инструментарий для разработки адресной региональной политики позволяет максимально эффективно раскрыть специфический потенциал каждого типа территорий для достижения общенациональной цели технологического обеспечения продовольственной безопасности.

Цель. Разработать методический подход к оценке формирования инновационного кода регионального экономического развития, в основе которого находится технологическая модернизация российского общества.
Задачи. Раскрыть этапы формирования инновационного кода экономического развития индустриальных регионов в их экономическом генотипе; разработать инструментарий и оценить формирование инновационного кода регионального экономического развития.
Методология. Для оценки формирования инновационного кода автор предлагает использовать комплексные показатели, отражающие результативность функционирования тройной спирали в контексте траекторий институциональных взаимодействий: индекс качества инновационной политики, индекс, индекс инновационной деятельности и индекс инновационных компетенций. Исследовательский период составляет 2008–2023 гг. Связанность или разрывы тройной спирали, формирующей инновационный код, показаны на основе корреляционного анализа, при проведении которого выявлено, насколько изменения переменной, отражающей результативность одной траектории экономической трансформации, согласуются с изменениями переменной результативности другой траектории.
Результаты. Инновационный код регионального экономического развития находится на этапе формирования в экономическом генотипе индустриальных территорий. Это подтверждается слабым развитием инновационной деятельности в индустриальных регионах; разрывами в тройной спирали институциональных взаимодействий, вызывающей изменчивость экономической наследственности территорий; отсутствием положительного влияния инновационных преобразований на динамику валового регионального продукта (ВРП) субъектов РФ.
Выводы. Индустриально развитые регионы генерируют импульсы технологического развития, которые еще не трансформировались в инновационный код, способный вызвать изменчивость экономической наследственности территорий и обеспечивать эволюционность регионального экономического развития в целом. Ускорить процесс трансформации возможно путем усиления согласования административно-управленческой, промышленно-технологической и научно-исследовательской траекторий, обеспечивающего целостность спирали институциональных взаимодействий базовых носителей экономического генотипа регионов. Полученные результаты могут быть использованы органами государственной власти и местного самоуправления для разработки новых и совершенствования имеющихся направлений реализации научно-технологической политики в индустриальных регионах, нацеленных на усиление инновационного развития обрабатывающих производств, а также стратегий пространственного развития России в целом.

Цель. Разработка процессно-проектной методики управления и оценки цифровой трансформации, адаптированной для малых и средних предприятий (МСП) и направленной на повышение их конкурентоспособности и устойчивого развития в условиях цифровой экономики.
Задачи. Провести анализ концептуальных подходов к цифровизации бизнеса и выявить их ограничения в применении к МСП; определить стратегические и тактические цели цифровой трансформации и соотнести их с ключевыми бизнес-процессами; разработать модель процессно-проектного управления цифровизацией, включающую в себя систему оценки зрелости процессов и результативности отдельных цифровых инициатив; сформулировать практические рекомендации по созданию организационно-методической базы (Центра цифровых компетенций) для сопровождения трансформации; обосновать интеграцию авторской методики с моделями цифровой зрелости (ADKAR, McKinsey DQ, Capgemini DMM) для формирования комплексного инструмента управления цифровизацией.
Методология. Авторами применены системный и процессно-проектный подходы, обеспечивающие целостное рассмотрение цифровой трансформации как многоуровневого и непрерывного процесса, предусматривающего стратегический, тактический и операционный уровни управления. Использован при этом комплекс методов: проведен сравнительный анализ концептуальных подходов к цифровизации, применены структурно-функциональный метод для выявления взаимосвязей между процессами и проектами, а также моделирование для построения процессно-проектной архитектуры цифровой трансформации. Для оценки результативности предлагается двухуровневая система показателей, ориентированная на измерение зрелости сквозных бизнес-процессов и эффективности ряда цифровых инициатив, что позволяет не только выявлять «узкие места», но и формировать рекомендации по повышению цифровой зрелости и конкурентоспособности МСП.
Результаты. Процессно-проектный подход является сбалансированной и эффективной методологической основой цифровой трансформации МСП, поскольку он обеспечивает согласование стратегических целей с тактическими инициативами, позволяет избежать фрагментарности цифровизации. Проведенный анализ показал, что применение процессного или проектного подхода приводит к ограниченной результативности: при первом — к риску механистической автоматизации неэффективных процессов, при втором — к «силосному эффекту» и несогласованности проектов. Разработанная авторская методика, основанная на двухуровневой системе оценки (зрелости сквозных бизнес-процессов и эффективности цифровых инициатив), дает возможность выявлять ключевые точки роста и обеспечивать целостность цифровой трансформации. Практическая значимость исследования заключается в предложении организационного механизма в виде Центра цифровых компетенций, выполняющего функции интегратора и координатора цифровых проектов, что способствует повышению цифровой зрелости, устойчивости и конкурентоспособности МСП в условиях цифровой экономики.
Выводы. Цифровая трансформация МСП должна быть рассмотрена не как совокупность изолированных проектов, а как комплексный и непрерывный процесс, опирающийся на стратегические цели и сквозные бизнес-процессы. При проведении сравнительного анализа установлено, что процессно-проектный подход служит оптимальной методологической основой цифровизации, поскольку обеспечивает баланс между повышением операционной эффективности и достижением долгосрочного стратегического развития. Предложенная авторская методика оценки цифровой трансформации на основе двухуровневой системы показателей позволяет объективно измерять зрелость процессов и эффективность цифровых инициатив, что способствует формированию целостной цифровой экосистемы предприятия. Практическая ценность статьи выражена в разработке рекомендаций по созданию Центра цифровых компетенций, обеспечивающего интеграцию проектов и процессов, а также в обосновании применения комбинированного подхода с использованием моделей цифровой зрелости (ADKAR, McKinsey DQ, Capgemini DMM). Полученные результаты подтверждают необходимость системного, проактивного и data-центричного подходов, что способствует росту цифровой зрелости, конкурентоспособности и устойчивому развитию МСП в условиях цифровой экономики.

Цель. Разработать систему показателей, позволяющих определить индикаторы, которые необходимо учитывать на фоне получения синергетического эффекта для успешной реализации проектов, а также посредством энтропийной модели выявить значимость и формирование веса индикаторов.
Задачи. Раскрыть сущность синергетических эффектов и отраслевую специфику их проявления в нефтегазовой отрасли; на основании экспертной оценки выявить набор показателей; оценить значимость индикаторов в условиях риска и неопределенности отрасли. Методология. При проведении исследования использованы общенаучные методы, метод анализа иерархий, метод Дельфи, метод экспертных оценок.
Результаты. Предложен авторский подход к решению проблем оценки эффективности реализации крупных проектов в условиях риска и неопределенности. Авторами рассмотрена воз можность применения индикаторов, оказывающих наибольшее влияние по соответствующим аспектам, к оценке получения синергетического эффекта при реализации проекта и эффективности управления крупным проектом на примере нефтегазовой отрасли. Выявлена система показателей оценки, влияющих на эффективность проекта, по шести аспектам: социальному, экологическому, экономическому, технологическому, геополитическому и аспекту безопасности, рассчитан энтропийный вес индикаторов. Применена теория Кронбаха, которая способствовала достижению более объективных и обоснованных результатов анализа.
Выводы. В статье рассмотрена проблема расчета весовых коэффициентов для различных индикаторов оценки эффективности проектов, предложено ее решение на основе метода экспертной оценки и расчета энтропийного веса. Предлагаемая авторами методика универсальна, адаптирована к российским реалиям и учитывает особенности нефтегазовой отрасли. В связи с этим стало очевидным, что использование ее для других отраслей требует корректировки индикаторов ввиду оценок экспертов соответствующего профиля.

Цель. Выявление факторов, обладающих наибольшей значимостью для предприятий малого и среднего бизнеса в процессе реализации инновационной деятельности.
Задачи. Проведение систематического обзора и установление факторов, влияющих на инно- вационное развитие малых и средних предприятий (МСП), на основе анализа опубликованных работ российских и зарубежных ученых; определение детерминант повышения инновационного потенциала МСП.
Методология. Авторами статьи использованы контент-анализ публикаций различных исследователей, посвященных рассматриваемой теме, а также метод анализа иерархий в качестве инструмента определения наиболее значимых факторов и критериев повышения инновационного развития МСП.
Результаты. Установлено, что наиболее значимы такие факторы, как управленческие компетенции, технологический потенциал и финансовый аспект. Проведенное исследование свидетельствует о том, что данные факторы, а также критерии, формирующие каждый из них, являются ключевыми, определяющими инновационную активность МСП. Результаты анализа иерархий указывают на необходимость интегрированного подхода к развитию инновационной активности МСП, включающего в себя совершенствование управленческих практик, модернизацию технологической базы и обеспечение финансовой устойчивости.
Выводы. На основе контент-анализа представлен перечень факторов, определяющих инновационное развитие МСП. Применение метода анализа иерархий позволило сформировать иерархическую модель и ранжировать выявленные факторы по степени их влияния на развитие инновационной деятельности МСП. Для верификации достоверности и непротиворечивости данных применен формализованный аппарат проверки согласованности экспертных суждений. Интерпретация итоговых расчетов векторов приоритетов помогла выявить и раскрыть доминирующую роль трех детерминант: технологического потенциала предприятия, уровня развития управленческих компетенций и финансово-экономических условий хозяйствования, определяющих инновационную активность МСП.

Цель. Исследовать внедрение цифрового рубля как средства повышения прозрачности финансовых потоков в Российской Федерации (РФ).
Задачи. Проанализировать исследования современных ученых-экономистов различных аспектов внедрения цифрового рубля; рассмотреть стадии становления цифровой валюты Центрального банка (ЦВЦБ) в мировой ретроспективе; изучить возможности введения цифрового рубля как средства повышения прозрачности финансовых потоков и обеспечения целевого использования кредитов; выявить преимущества и трудности внедрения цифрового рубля. Методология. Авторами статьи использованы комплексный подход, общенаучные методы, методы сравнительного экономического анализа.
Результаты. Исследован опыт разработки, внедрения и распространения ЦВЦБ некоторыми зарубежными странами, а также раскрыты особенности данного процесса. Проведен анализ динамики безналичных платежей в торговом обороте РФ с января 2017 г. по май 2025 г. Выявлены проблемы внедрения цифрового рубля в финансовую систему РФ как механизма усиления контроля за движением денежных средств. Показано влияние технологических, законодательных, финансовых и институциональных факторов на принятие и развитие цифрового рубля.
Выводы. Интеграция цифрового рубля в финансовую систему России может привести к значительному сокращению теневой экономики и повышению прозрачности финансовых операций, а также стать эффективным механизмом снижения коррупции и теневой экономики. Анализ динамики доли безналичных платежей в торговом обороте РФ с января 2017 г. по май 2025 г. позволил сделать вывод о возросшем интересе граждан к цифровым платежным инструментам, увеличении потребности населения в более быстрых и удобных финансовых операциях. Цифровой рубль предоставит государству возможность осуществлять оперативный контроль за переводом средств, проводить постоянные проверки бюджетных и личных средств физических и юридических лиц. Это значительно сократит время обработки данных о финансовых операциях и повысит эффективность налогового администрирования. Однако для обеспечения финансовой безопасности необходима разработка методологического аппарата и нормативного регулирования обращения цифрового рубля.

Цель. Выявление экономических и организационных особенностей построения цифровых корпоративных образовательных платформ (ЦКОП) как инструмента стратегического управления человеческим капиталом компании в условиях цифровой трансформации.
Задачи. Исследование экономической природы ЦКОП; разработка функционально-структурной модели платформ с учетом издержек; описание цикла функционирования ЦКОП; разработка схемы ядра ЦКОП и построение матрицы издержек на внедрение и сопровождение ЦКОП.
Методология. Автором применены структурно-функциональный анализ, моделирование, контент-анализ эмпирических источников, а также синтез практик реализации цифрового обучения в российских и международных компаниях.
Результаты. Предложена функционально-структурная модель ЦКОП, включающая в себя семь основных уровней: стратегический, операционный, технологический, методологический, функциональный, пользовательский и инфраструктурный. Охарактеризован полный цикл функционирования платформы, состоящий из пяти взаимосвязанных этапов. К ним отнесены формирование стратегических целей обучения, анализ компетенций сотрудников, построение индивидуальных траекторий развития, обучение и оценка результатов обучения. Разработана схема ядра ЦКОП, отражающая взаимосвязь между платформенными модулями, и представлена матрица издержек, позволяющая оценивать инвестиционную нагрузку и эффективность.
Выводы. ЦКОП представляет собой инвестиционно емкий, но высокоэффективный нематериальный актив, интегрированный в систему трансформации управления человеческим капиталом. Их успешное функционирование требует системного подхода к архитектуре, цифровой инфраструктуре, ресурсному обеспечению и организационной зрелости компании.

Цель. Рассмотреть современные подходы к инвестированию в криптоактивы, а также перспективы, плюсы и минусы корпоративных инвестиций в эти цифровые валюты.
Задачи. Анализ позиций авторов научных исследований относительно использования криптоактивов для адаптации в корпоративном секторе; выделение основных рисков; определение наименее рисковых инвестиционных стратегий формирования портфеля.
Методология. Применены результаты исследований ученых и экспертов в области рискменеджмента и управления финансовыми активами, общенаучные методы исследования и познания.
Результаты. Установлено, что оптимальная доля криптоактивов в корпоративном портфеле варьируется в зависимости от аппетита к риску, отраслевой специфики и горизонта инвестирования. Эмпирические данные подтверждают, что даже незначительная (от 1 до 5 %) аллокация в высоколиквидные криптоактивы, такие как Bitcoin (BTC) и Ethereum (ETH), способна повысить общую доходность портфеля в долгосрочной перспективе за счет низкой корреляции с традиционными классами активов в отдельные периоды. Наибольший интерес к криптоактивам проявляют компании технологического и финансового секторов, которые обладают экспертизой для управления сопутствующими операционными рисками и киберрисками.
Выводы. Регуляторная неопределенность — главный барьер. Нечеткий правовой статус и налогообложение сдерживают институциональных инвесторов, несмотря на признание криптоактивов имуществом. Высокие операционные риски требуют значительных инвестиций в создание безопасной инфраструктуры (холодное хранение, аудит смарт-контрактов), что увеличивает издержки. Двойственная природа криптоактивов определяет две стратегии при их использовании: спекулятивную (для роста капитала) и в качестве «цифрового золота» (для хеджирования инфляции). Оптимальная стратегия — гибридная: диверсификация портфеля за счет комбинации традиционных активов (в их числе — золото, акции) и криптоактивов для снижения рисков. Ключевой инструмент интеграции — институциональные продукты (ETF, БПИФы), позволяющие получить экспозицию к рынку, минимизируя прямые риски владения.

Цель. Оценить вклад различных типов грузов в формирование валового регионального продукта (ВРП) и доходов региональных бюджетов.
Задачи. Сформировать панельную базу данных применительно ко всем морским регионам России за 2015–2023 гг.; выполнить кластеризацию регионов по уровню портовой активности; разработать и апробировать модели на основе методов градиентного бустинга и Шепли, позволяющие выявить нелинейные зависимости между логистическими и экономическими показателями.
Методология. Анализ включает в себя несколько этапов. К ним отнесены формирование базы данных, в том числе объемов портовых грузоперевозок по типам грузов для всех морских регионов России за 2015–2023 гг.; кластеризация регионов по уровню портовой активности на основе доли их грузооборота в общероссийском портовом грузообороте; построение моделей оценки влияния грузовых потоков на показатели ВРП и наполнения бюджета.
Результаты. Установлено, что экономический эффект от портовой деятельности зависит не только от общего объема грузооборота, но и от его структуры. Наиболее значимыми типами грузов в регионах с высокой портовой активностью являются наливные и сырьевые грузы, в регионах со средней активностью — уголь и контейнеры, в слабоактивных — сухогрузы снабженческого характера.
Выводы. Метод Шепли позволил уточнить роль каждого типа груза в формировании ВРП и бюджетных поступлений, что обеспечивает более точную основу для принятия управленческих решений. Сделан вывод о необходимости перехода от агрегированных подходов к структурному анализу грузопотоков при формировании региональной социально-экономической политики.