Производственно-пространственное развитие территорий на основе управления проектной деятельностью в условиях цифровизации

Доничев О.А.1, Быкова М.Л.1, Грачев С.А.1
1 Владимирский государственный университет имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых

Статья в журнале

Вопросы инновационной экономики (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 13, Номер 4 (Октябрь-декабрь 2023)

Цитировать эту статью:

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=63633327

Аннотация:
В статье рассматриваются вопросы производственно-пространственного развития территорий в зависимости от затрат на технологические инновации. Выполненный в рамках работы анализ производственно-территориального и инновационного развития в условиях внедрения цифровых технологий позволил сделать вывод о том, что пространственное и производственное развитие во многом обусловлено деятельностью, основой которой является распространение науки и инноваций. Также в исследовании приведен корреляционный анализ зависимости между количеством публикации российских авторов по проблемам цифровой экономики в системе индексирования Scopus и показателями расходов на технологические инновации по РФ. На основе установленных зависимостей построен соответствующий тренд развития, характеризующий повышение индекса производственного роста. Проведенные исследования и выполненные расчеты показали, что развитие науки и внедрение цифровых технологий оказывает существенное влияние на технологическое совершенствование производства России и регионов. Дальнейшее внедрение инноваций в проектно-исследовательскую деятельность способствует развитию территорий. Подходы в рамках исследования специфики развития Российской Федерации применимы для аналогичных оценок регионов, при этом особое внимание следует уделять науке как источнику развития идей для производственно-пространственного планирования

Ключевые слова: производственно-пространственное развитие, управление проектной деятельностью, цифровизация, регионы, экономический рост

JEL-классификация: R11, R12, R13, R58



Введение

Актуальность исследования. Существующее отставание социально-экономического развития, замедление экономического роста, сопровождаемое снижением инвестиций в экономику и падением уровня жизни населения, вызывают озабоченность у ученых-экономистов, представителей бизнеса и общественности. Многолетние призывы изменить ситуацию, обеспечить переход от сырьевой экономики к народному хозяйству, основанному на современных производствах, передовых цифровых инновациях и технологиях должны, наконец, быть реализованы. При этом важное значение приобретает принцип производственно-территориального развития, при котором рациональное размещение производительных сил, связанное с намечающейся всеобъемлющей реформой управления проектной деятельностью, становится важной государственной задачей, которая призвана реализовываться созданным при Президенте РФ Советом по стратегическому развитию и национальным проектам. Таким образом, производственно-территориальная схема размещения современных производств может стать определяющей по опыту ряда государств, которые с ее помощью сделали рывок в экономическом развитии. В этой деятельности существует значительное количество особенностей, включая производственную кооперацию в регионе, его финансовое состояние, межрегиональное экономическое сотрудничество, оценку эффективности регионального управления и целый ряд других. Данные факты обуславливают актуальность анализа производственно-пространственного развития территорий на основе управления проектной деятельностью в условиях цифровизации.

Литературный обзор. В рамках исследования приводится обзор ведущих отечетственных и зарубежных авторов, посвященных специфике управления территориями в условиях цифровизации. Работы Зиндера [9], Кузнецовой [4], Азяби [8] и др. подчеркивают особую роль развития научной мысли и цифровой трансформации в процессе развития территорий в условиях имеющихся диспропорций в региональном развитии.

Научный пробел. Несмотря на значительное число исследований в данной проблемной области, отсутствуют труды, позволяющие проанализировать взаимосвязь между научными разработками и затратами на технологические инновации. Исследование в рамках данной работы направлено на анализ проектной научно-исследовательской деятельности как направления развития территорий на основе взаимодействия теоретической и практической составляющей

Цель данного исследования состоит в том, чтобы проанализировать, насколько эффективная проектная деятельность оказывает влияние на производственно-пространственное развития российской Федерации.

Научная новизна исследования состоит в том, что предлагаемый подход позволяет прогнозировать необходимый вектор развития страны в условиях цифровой трансформации под влиянием проектной научно-инновационной деятельности.

Авторская гипотеза исследования заключается в том, что цифровые технологии обуславливают эффективное производственно-пространственное развитие в том случае, если осуществляется грамотное управление проектной деятельностью на основе научно обоснованных теоретических положений.

Методология исследование предполагает использование как общенаучных методов (анализ, синтез, обобщение), так и частнонаучных (корреляционно-регрессионный анализ, экспоненциальное сглаживание).

Неслучайно данные процессы являются предметом повышенного внимания со стороны ученых и специалистов. Более того, опасение ученых вызывает тот факт, что на смену «остаточному» принципу финансирования социальной сферы приходит «остаточный» принцип финансирования региональной экономической среды, развития производства и региональной инфраструктуры [1]. Что в значительной мере противоречит поставленной задаче преодоления отставания экономического роста. В тоже время для любого типа регионов стратегия развития должна опираться на обеспеченность финансовыми ресурсами, а одним из приоритетов должна быть диверсификация структуры экономики [2], что не всегда возможно из-за ограниченности финансовых ресурсов [3].

При этом также важное значение приобретает как межрегиональная, так и внутрирегиональная производственная кооперация, так как она дает возможность осуществлять производство продукции с высокой добавленной стоимостью за счет концентрации однородных производств, позволяющих расширить масштабы и объем выпуска высокотехнологичной продукции [4].

Имеющийся дисбаланс в социально-экономическом развитии регионов может быть в значительной мере преодолен при условии более эффективного использования производственного потенциала и развития видов деятельности, не связанных с использованием природных ресурсов [5, 6].

Между тем факторы производственного и инновационного развития регионов во многом зависят от особенностей и привлекательности каждой территории, включая объем прямых иностранных инвестиций, уровня выпуска новой продукции, состояния конкуренции и размера компаний, а также государственной поддержки [7].

Кроме того, на эффективность деятельности предприятий региона активное влияние оказывает его научный потенциал и реализация процессов управления знаниями, включая доступ к ним, создание, оценку, трансферт, использование, внедрение, представление и стимулирование [8].

При этом особую роль играет инжиниринг предприятия в современных условиях за счет включения в него возможностей систематической поддержки принятия решений на основе анализа ценностей предприятия, которые определяются как социальный и экономический, корпоративный и персональный феномен, кроме того учитывается субъективность, ситуативность, относительность и изменчивость ценностей [9].

В дополнение к этому следует указать, что деятельность, связанная с реализацией проектов регионального социально-экономического развития, в том числе и национальных проектов, являющихся стратегическими разработками, очень тесно связана с производственно-пространственным размещением производительных сил, которое в свою очередь во многом зависит от развития регионов. Это состояние обусловлено величиной межтерриториальных различий, стадиями неравномерности развития, основными факторами, стимулирующими или замедляющими функционирование территорий [10].

В тоже время принципиально по-новому видятся задачи производственно-территориального развития в условиях внедрения цифровых технологий, которые переносят производственный процесс на новый, более высокий уровень, поскольку изменяется технологическая база и практики управления, производится формирование определенных культурных корпоративных норм, имеет место постоянное управление знаниями.

Содержание производимого продукта смещается из материально-вещественной формы в цифровую. Она не исчезает, но использование продукта становится невозможным без его цифрового представления. Процессы оперирования цифровым продуктом сами становятся цифровыми [11].

При этом важное значение приобретает категория реального времени управления предприятием [12]. Его предполагается рассматривать как временную характеристику скорости адаптации организации к динамике изменений, неопределенности и сложности ее окружения. Цена деления этой шкалы характеризует тот предел, после которого может наступить потеря управляемости организацией.

Здесь также следует заметить, что быстрота и эффективность встраивания организации в цифровую среду во многом будет зависеть от компетентности и квалификации имеющейся в фирме ИТ-структуры [13]. Это, по-видимому, должно означать, что для полноценного развития компании в цифровой сфере в ее состав должно входить ИТ-подразделение, способное обеспечить потребность бизнеса с точки зрения цифровой трансформации и повышения ее потенциала. Следует отметить, без активной интеграции технологий искусственного интеллекта в большинство бизнес-процессов формирование успешной экономики затруднительно [14]. Что, естественным образом повышает значимость образования [15].

Между тем производственно-пространственная цифровая ориентация региона во многом определяется индексом формирования цифровой среды, позволяющим произвести сравнительный анализ ее состояния в разрезе субъектов РФ [16]. Содержание индекса формируется возможностью доступа к телекоммуникационным сетям, степенью использования этой инфраструктуры, необходимой для современного производства.

Составной частью производственно-территориальной цифровой инфраструктуры любого региона являются городские агломерации, формирующие, в свою очередь, на базе развития и внедрения цифровых технологий, условия концепции «умного города» [17]. Среди аспектов создания данной концепции должны присутствовать экологические, социальные, экономические и институциональные характеристики.

При формировании инновационной цифровой среды производственных субъектов регионов большое значение могут иметь так называемые пользовательские инновации, суть которых состоит в создании их для пользования в личных или внутренних целях инноватора, либо инновационного предприятия [18].

Важным фоном для их прогресса служат быстрое развитие цифровой экономики и необходимость приобретения особых навыков для участия в ней и создания цифровых продуктов для личного пользования.

В тоже время нужно подчеркнуть, что крупные города, где существуют центры инноваций и сильные вузы, смогут обеспечить благоприятную среду для создания и развития высокотехнологичных компаний. Но учитывая значительные диспропорции в возможностях российских регионов, логично предположить, что лишь некоторые из них способны специализироваться на цифровых технологиях [19].

Далее следует подчеркнуть, что в формировании производственно-пространственной среды все большее значение приобретают университеты, вклад которых в формирование социально-экономической среды отнюдь не исчерпывается научными исследованиями и образовательной деятельностью [20]. Университеты влияют на векторы производства локальных инновационных систем, осуществляя рыночные инициативы.

Необходимо уточнить, что процесс производственно-территориального развития регионов в условиях цифровизации осуществляется, как правило, на основании качественной цифровой трансформации конкретных предприятий, находящихся в данном субъекте федерации. При этом скорость и качество цифровых преобразований территорий, а значит и ее экономический рост, зависят от степени готовности компаний осуществлять цифровые совершенствования [21]. Это важно потому, что большинство фирм не всегда имеют возможность быстро и с учетом необходимых требований осуществлять преобразовательные процессы. В настоящее время совершенствование производственной характеристики региона опирается на группу хозяйственных субъектов ее формирующих. Среди них: государственные органы, ведущие предприятия, инновационные компании. Все они взаимодействуют на основе принципов открытости и объединения усилий сообщества для формирования экосистем цифровых отраслей, что становится базовым решением цифровой экономики [22].

Изначально парадигма производственно-территориального развития регионов базировалась на поиске новых источников роста на основе использования информационных цифровых и промышленных технологий, потому что это является залогом успешной реализации в стране цифровой экономики, ориентированной на повышение эффективности промышленного производства [23].

В тоже время производственно-территориальное развитие регионов и размещение новых субъектов производственных сил невозможно без повышения эффективности использования и наращивания экологически чистых возобновляемых источников энергии, что предполагает дополнительное развитие энергетической инфраструктуры посредством внедрения цифровых технологий и платформенных решений [24]. Поскольку создание современных технологий происходит на цифровой основе, а силовая и информационно-коммуникационная подсистемы становятся сопоставимыми по сложности и ответственности.

С позиций производственно-пространственного развития региона на базе внедрения цифровых технологий происходят значительные сдвиги в социальной жизни общества, которые всегда связаны с технологическими революциями [25]. Параллельно с развитием промышленности происходят значительные изменения в социальных основах, особенно в углублении научных знаний, образовательных технологий и процесса обучения.

Более того, происходят значительные сдвиги в сфере управления экономической и в социальной сфере. Так как компьютерные технологии оказывают определяющее влияние не только на технологическую, но и на институциональную среду общества [26]. С этой точки зрения можно утверждать, что Россия демонстрирует значительные успехи в цифровизации изучаемой сферы.

По мере развития и внедрения цифровых технологий в регионах меняются подходы к использованию приобретенных компетенций для совершенствования и модернизации хозяйствующих субъектов и размещения производительных сил [27].

Цифровые навыки позволяют создавать и обмениваться цифровым контентом, коммуницировать и решать проблемы для эффективной и творческой самореализации, обучения и социальной деятельности.

Проблемы регионального экономического пространственного развития в определенной мере нашли отражение в работах западных ученых. Однако, в их работах имеются серьезные отличия в понимании категорий экономического регионализма и экономического районирования, под которым они понимают значительные территории, входящие в большой географический пояс и связанные экономическими, политическими, торговыми и иными отношениями.

Так, например, Б. Еичингин и Дж. А. Френкель считают, что регионализм был средством преодоления укоренившегося сопротивления многосторонней либерализации и создания коалиций [28].

М. Дитта на этот счет утверждает, что экономическая регионализация – это наднациональное макроэкономическое ядро, направленное на то, чтобы заставить конкурентную экономику работать [29].

М. Каваи полагает, что экономический регионализм восточноазиатских экономик базируется на сильной экономической взаимозависимости, внешней либерализации, внутренних структурных реформах и рыночной интеграции с глобальной и региональной экономикой [30].

Л. Плетеу высказывает мнение, что экономическое районирование в сочетании с экологическими задачами заключается в разделении территории на географические зоны. Каждая зона связана с другими на основе эколого-экономического сходства и различия [31].

Г. Заханг отмечает, что экономическое районирование дает возможность говорить о существующем значении при осуществлении кластеризации между целыми уровнями развития разных провинций, но в некоторых аспектах может наблюдаться сходная тенденция [32].

При этом Н. Мишлис уделяет внимание достижению сбалансированного и устойчивого развития регионов на основе экономического и социального прогресса за счет стимулирования условий роста и сокращения неравенства [33].

Между тем на производственно-территориальное развитие регионов значительное влияние оказывают прямые иностранные инвестиции (ПИИ), которые по мнению Ф. Гарциа, Б. Джин и Р. Соломон могут способствовать не только усилению инновационной деятельности предприятий, но и усиливать конкуренцию, а риски иностранных инвестиций приводят к зависимости от иностранных партнеров [34].

Значительные изменения в структуризации производственно-пространственного развития регионов по утверждению Е. Бриолфсон и А. Эфи должны произвести цифровые технологии, активно занимающие ключевые точки в перерабатывающих отраслях, транспорте, жилищно-коммунальном хозяйстве, торговле, системе образования, медицине и других [35].

Ц. Клотзер, А. Пфлаум [36], а также И. Киселев [37] считают необходимым отметить такую важную особенность, что при построении цифровой конфигурации предстоящих трансформаций региональных производственно-территориальных структур в обязательном порядке должны учитываться зрелость входящих в регион компаний, их готовность реализовывать проекты цифровых преобразований, поскольку неготовность организаций к цифровой трансформации может стать главной причиной неудач производственно-пространственного развития территорий [36, 37]. Основой для формирования эффективной цифровой экономики выступает комплексная трансформация всех процессов в современной компании при массовом применении передовых инновационных технологий [38].

Таким образом, можем заключить, что производственно-пространственное развитие территорий является важной темой не только российских, но и зарубежных ученых. Более того, производственно-пространственное развитие базируется на прогнозировании конкретных показателей роста, которых регионы могут достичь за счет подобного объединения. Одновременно прогнозирование в сочетании с разработкой конкретных производственных проектов, отвечающих современным требованиям, является важнейшим направлением инновационного развития. Такое соотнесение представляется целесообразным, поскольку проектная деятельность преобразования окружающей территориальной действительности на основе использования конкретных технологических достижений, являясь и в тоже время инновационно-проектной деятельностью, в значительной мере связана с неопределенностью.

Основная часть

В качестве анализируемого показателя развития инновационных идей на базе внедрения цифровой экономики выбираем количество публикации российских авторов в области ИКТ в изданиях, индексируемых в базе данных Scopus (таблица 1).

Таблица 1

Публикации российских авторов, индексируемых в базе данных Scopus


2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020
2021
Публикации российских авторов в области ИКТ в изданиях, индексируемых в базе данных Scopus: всего, ед.
3678
5390
6798
8199
11120
11727
17128
18417
17778

Источник: [39]

Поскольку статистические данные за 2022 год по данному показателю еще не опубликованы, применим метод экспоненциального сглаживания для нахождения параметра 2022 года. При этом стоит отметить, что предложенная формула является универсальной и может быть применена для нахождения любого преследующего значения, основываясь на данных последнего известного периода.

В качестве основной формулы для проведения дальнейших вычислений использовалась следующая

с (1)

uде α – значение параметра сглаживания

– фактическое значение числа публикаций в сфере ИКТ за период, предшествующий прогнозному

- взвешенная экспоненциальным методом средняя для периода, который предшествует прогнозному

Согласно предложенной профессором Р. Брауном [40] методике нахождения параметра сглаживания, определим α как величину отношения 2 и суммы числа проводимых наблюдений 6 и 1.

Для исходных данных коэффициент сглаживания составит

α=2/(6+1)≈0,286 (2)

Примем U0 как первое значение базы прогноза, то есть 3678 единиц. В таблице 2 приведен расчет экспоненциально взвешенной средней для каждого периода согласно описанной ранее формуле.

Таблица 2

Расчет экспоненциально-взвешенной средней

Год
U0
2013
3678
2014
3678*0,286+0,714*3678=3678
2015
5390*0,286+0,714*3678 = 4168
2016
6798*0,286+0,714*4168=4920
2017
8199*0,286+0,714*4920=5858
2018
11120*0,286+0,714*5858=7363
2019
11727*0,286+0,714*7363=8611
2020
17128*0,286+0,714*8611 = 11047
2021
18417*0,286+0,714*11047 = 13155
2022
17778*0,286+0,714*13155 = 14477
Источник: авторская разработка

Расчет ошибок произведем по следующей формуле:

, где (3)

Yф – фактическое значение анализируемого параметра в исследуемом периоде

Yр – расчетное значение анализируемого параметра в исследуемом периоде

Тогда средняя относительная ошибка (с учетом числа наблюдений n) будет вычисляться следующим образом:

(4)

Сводная таблица 3 содержит результаты всех промежуточных вычислений.

Таблица 3

Результаты промежуточных вычислений

Год
Публикации российских авторов в области ИКТ в изданиях, индексируемых в базе данных Scopus: всего, ед.
Экспоненциально взвешенная средняя
Величина средней относительной ошибки
2013
3678
3678
0,00%
2014
5390
3678
31,76%
2015
6798
4168
38,69%
2016
8199
4920
39,99%
2017
11120
5858
47,32%
2018
11727
7363
37,22%
2019
17128
8611
49,73%
2020
18417
11047
40,02%
2021
17778
13155
26,00%
Итого:
310,73%
Прогноз 2022 года

14477

Источник: авторская разработка

Средняя относительная ошибка составляет

Поскольку данный результат относится к интервалу от 20% до 50%, точность прогноза можно считать удовлетворительной.

Проведем анализ влияния выбранного показателя развития цифровой экономики на величину затрат на технологические инновации как показатель, отражающий динамику развития проектных разработок.

Таблица 4

Исходные данные для построения регрессионной модели

годы
Публикации российских авторов в области ИКТ в изданиях, индексируемых в базе данных Scopus: всего, ед.
Затраты на технологические инновации по РФ, млн.руб.
2013
3678
1 112 429,20
2014
5390
1 211 897,10
2015
6798
1 200 363,80
2016
8199
1 284 590,30
2017
11120
1 404 985,30
2018
11727
1 472 822,30
2019
17128
1 954 133,3
2020
18417
2 134 038,4
2021
17778
2 379 709,9
2022
14477
2 662 571,1
Источник: авторская разработка

Для исходных данных уравнение регрессии примет вид:

(5)

Модель является значимой, поскольку коэффициент детерминации равен 0,73. Значение F-критерия составляет 0,002, что свидетельствует о возможности применения данной модели для поставленной задачи.

На основании полученного регрессионного уравнения была построена линия тренда по РФ за исследуемый период (рис. 1).

На оси ординат представлены затраты на технологических инновации, на оси ординат искомые величины тренда (Y). Сам тренд представляет собой возрастание зависимости расходов на технологические инновации, характеризующие повышение индекса производственного роста от количества научных разработок и опубликование их в высокорейтинговых журналах.

Источник: авторская разработка

Рисунок 1 – Линия тренда для регрессионного уравнения зависимости затрат на технологические инновации от публикаций российских авторов в области ИКТ в изданиях, индексируемых в базе данных Scopus

Тенденция зависимости позволяет сделать вывод о том, что дальнейшее совершенствование науки в стране способно оказать существенное влияние на инновационное развитие государства.

Заключение. Приведенный в данной работе анализ позволяет подвести следующие итоги. Развитие регионов на основе управления проектной деятельностью в условиях цифровизации должно базироваться на тщательном анализе ключевых параметров, обеспечивающих экономический рост. При этом особое внимание следует уделять науке как источнику развития идей для проектно-технологического совершенствования регионов и страны в целом.

Исследование показало, что существует сильная прямая связь между разработкой теоретических положений в области ИКТ и развитием технологических инноваций. Полученные результаты доказали особую значимость научно-исследовательской деятельности в процессе управления проектными решениями в условиях цифровой трансформации. Стоит отметить, что объединение передовых теоретических концепций и конкретных разработок, требующих значительного финансирования со стороны государства, является залогом развития страны даже в сложных кризисных условиях.

В дальнейшем планируется провести расчет результативности проектных решений по конкретным направлениям научно-исследовательской деятельности, а также проанализировать отдачу от данных активностей на скорость цифровых преобразований в отдельных субъектах и по Российской Федерации в целом. Подобные исследования могут быть востребованы при построении стратегических планов развития территорий в условиях цифровой трансформации.


Источники:

1. Минакир П.А., Леонов С.Н. Государственный региональный долг: тенденции и особенности формирования // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. – 2019. – № 4. – c. 26-41.
2. Шаклеина М.В., Мидов А.З. Стратегическая типологизация регионов по уровню финансовой самостоятельности // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. – 2019. – № 3. – c. 39-54.
3. Зарецкая В.Г., Токарева К.В. Структурные сдвиги и экономический рост региона // Региональная экономика: теория и практика. – 2019. – № 9. – c. 1610-1624.
4. Кузнецова Е.П. К вопросу оценки развития производственной кооперации в регионе // Проблемы развития территории. – 2019. – № 5. – c. 64-77.
5. Пискун Е.И., Хохлов В.В. Экономическое развитие регионов Российской Федерации: факторно-кластерный анализ // Экономика региона. – 2019. – № 2. – c. 363-376.
6. Федорова Е.А., Черникова Л.И., Мусиенко С.О. Оценка эффективности регионального управления // Экономика региона. – 2019. – № 2. – c. 350-362.
7. Давидсон Н., Мариев О., Пушкарев А. Региональные факторы инновационной активности российских предприятий // Форсайт. – 2018. – № 3. – c. 62-72.
8. Азяби Н.Г. Влияние потенциала и процессов управления знаниями на эффективность малых и средних предприятий // Бизнес-информатика. – 2018. – № 3. – c. 39-52.
9. Зиндер Е.З. Направляемый ценностями инжиниринг предприятий // Бизнес-информатика. – 2018. – № 3. – c. 7-19.
10. Губанова Е.С., Клещ В.С. Методика оценки неравномерности социально-экономического развития региона // Проблемы развития территории. – 2018. – № 6. – c. 30-41.
11. Ананьин В.И., Зимин К.В., Лугачев М.И., Гимранов Р.Д., Ркрипкин К.Г. Цифровое предприятие: трансформация в цифровую реальность // Бизнес-информатика. – 2018. – № 2. – c. 45-54.
12. Ананьин В.И., Зимирн К.В., Гимранов Р.Д, Лугачев М.И., Скрипкин К.Г. Реальное время управления предприятием // Бизнес-информатика. – 2019. – № 13. – c. 7-17.
13. Исаев Е.А., Коровина Н.Л., Табакова М.С. Оценка готовности ИТ-подразделения компании к цифровой трансформации бизнеса // Бизнес-информатика. – 2018. – № 2. – c. 55-64.
14. Яковлева Е.А., Виноградов А.Н., Александрова Л.В., Филимонов А.П. Роль технологий искусственного интеллекта в цифровой трансформации экономики // Вопросы инновационной экономики. – 2023. – № 2. – c. 707-726. – doi: 10.18334/vinec.13.2.117710.
15. Волов В.Т., Збарский А.М., Гаранин М.А., Горбатов С.В. Развитие системы профессионального образования на основе продуктов цифровой экономики // Вопросы инновационной экономики. – 2023. – № 2. – c. 987-1004. – doi: 10.18334/vinec.13.2.118217.
16. Волкова Н.Н., Романюк Э.И. Развитие цифровой среды российских регионов // Проблемы развития территории. – 2019. – № 5. – c. 38-52.
17. Попов Е.В., Семячков К.А. Оптимизация процессов цифровизации городской среды // Проблемы развития территории. – 2019. – № 5. – c. 53-63.
18. Gault F. User Innovation in the Digital Economy. Foresight and STI // Governance. – 2019. – № 3. – p. 6-12. – doi: 10.17323/2500-2597. 2019. 3.6.12.
19. Земцов С., Баринова В., Семенова Р. Риски цифровизации и адаптации региональных рынков труда // Форсайт. – 2019. – № 2. – c. 84-96.
20. Rucker Schaeffer P., Fischer B., Queiroz S. Beyond Education: The Role of Research Universities in Innovation Ecosystems // Foresight and STI Governsities. – 2018. – № 2. – p. 50-61. – doi: 10.17323/2500-2597. 2018. 2.50.61.
21. Долганова О.И., Деева Е.А. Готовность компании к цифровым преобразованиям: проблемы и диагностика // Бизнес-информатика. – 2019. – № 2. – c. 59-72.
22. Акаткин Ю.М., Карпов О.Э., Поневский В.Д., Ясиновская Е.Д. Цифровая экономика: концептуальная архитектура экосистемы цифровой отрасли // Бизнес-информатика. – 2017. – № 4. – c. 17-28.
23. Усков В.С. Тенденции формирования и проблемы развития цифровой экономики России // Проблемы развития территории. – 2019. – № 2. – c. 53-66.
24. Воропай Н.И., Губка М.В., Ковалев С.П., Массель Л.В., Новиков Д.А., Райков А.Н., Сендеров С.М., Стенников В.А. Проблемы развития цифровой энергетики в России // Проблемы управления. – 2019. – № 1. – c. 2-14.
25. Аверьянова О.В., Благих И.А. Влияние цифровой экономики на формирование социальных изменений в обществе // Проблемы современной экономики. – 2019. – № 2. – c. 44-48.
26. Ачба Л.В., Ворона-Сливинская Л.Г. Воскресенская Е.В. Цифровая трансформация управления, экономики и социальной сферы: реальность и перспективы // Экономика и управление. – 2019. – № 6. – c. 26-31.
27. Кельчевская Н.Р., Ширинкина Е.В. Региональные детерминанты эффективного использования человеческого капитала в цифровой экономике // Экономика региона. – 2019. – № 2. – c. 465-482.
28. Barry Eichengreen Jeffrey A.Frankel Economic regionalism: Evidence from two 20th century episodes // The North American Journal of Economics and Finance. – 1995. – № 2. – p. 89-106.
29. M. Dutta, Economic regionalism in the Asia-Pacific: Macroeconomic core and microeconomic optimization Journal of Asian Economics,Volume 5, Issue 1, Spring 1994, Pages 15-42
30. Masahiro Kawai East Asian economic regionalism: progress and challenges // Journal of Asian Economics. – 2005. – № 1. – p. 29-55.
31. Plateau L. Application of PCA integrated with CA and GIS in eco-economic regionalization of Chinese Loess Plateau
32. Gege Zhang, Weixing Zhou, Xiaohui Hu, Yun Xue, Xiaosheng Wu, Tiechen Li, Zhenglin Liao, Hua Xiao, Economic Regionalization Based On Order-Preserving SubmatrixProcedia Computer Science, Volume 30, 2014, Pages 39-49
33. Michelis N. Convergence of EU regions measures and evolution. [Электронный ресурс]. URL: http. europa. eu/regional-polyci /sourses /doc gener/work/ 200801_convergence. pdf. (дата обращения: 18.10.2019).
34. Garcia F., Jin B., Solomon R. Does inward foreign direct investment improve the innovative performance of local firms? // Research Policy. – 2013. – p. 231-244.
35. Bryjolfson E., McAfee A. The second machine age: Work, progress and prosperity in a time of brilliant technologies. - New York: WW Norton & Compani, 2014.
36. Klotzer C., Pflaum A. Toward the development of a maturity model for digitalization within the manufacturing industry's supply chain. Proceedings of the 50th Hawaii International Conference on System Sciences. Big Island, USA, 04-07 Januar | 2017 p.p. 4210-4219
37. Kiselev I. The main problem of digital transformation is the unwillingness of companies to major changes
38. Донцова О.И., Тимонина А.Е. Цифровая интеграция отечественной промышленности: значимость и особенности развития в условиях современности // Экономика, предпринимательство и право. – 2023. – № 6. – c. 1927-1942. – doi: 10.18334/epp.13.6.117847.
39. Абдрахманова Г. И., Васильковский С.А., Вишневский К.О., Гохберг Л.М. Индикаторы цифровой экономики: 2022. / статистический сборник / И60 Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». - М. : НИУ ВШЭ, 2023. – 332 c.
40. Brown, R.G. Smoothing, forecasting and prediction of discrete time series. (Englewood Cliffs, N.J., Prentice-Hall, 1963) (page images at Hathi Trust)

Страница обновлена: 22.11.2024 в 09:36:01