Публикации автора

Актуальность рассматриваемой темы по разработке универсальных прикладных методов оценки эффективности и результативности промышленной политики в оборонно-промышленном комплексе (ОПК) обусловлена ее высокой практической значимостью в контексте вызовов технологического развития, связанных с цифровизацией и информатизацией, а также особенностями современного этапа экономического развития России в условиях финансовых и технологических санкций со стороны западных государств. Цель статьи заключается в разработке основных положений методического подхода к оценке эффективности промышленной политики в ОПК на основе использования аппарата экономико-математического моделирования, предполагающего построение нейросетей на базе нечеткой логики. В ходе исследования авторами были решены следующие задачи: математически формализован объект анализа; разработан алгоритм определения эффективности промышленной политики в ОПК с использованием нейронных сетей; формализована модель оценки эффективности такой промышленной политики, основанная на нечетких множествах; предложена система показателей оценки промышленной политики в ОПК; определена последовательность действий при построении нечеткой модели оценки эффективности промышленной политики в ОПК средствами Fuzzy Logic на программной платформе MatLab

Возвращение на траекторию устойчивого роста с учетом текущей экономической повестки - принципиально актуальный вопрос. Одним из ключевых драйверов может стать повышение производительности труда. Однако, региональные различия в динамике научно-технологического потенциала могут препятствовать достижению этой цели. Исследование направлено на выявление характерных особенностей изменения показателей технологического развития у российских регионов со схожей динамикой производительности за период 2011-2021 гг. Учтена дифференциация регионов по уровню научно-технологического развития (НТР). Основным методическим подходом выступила комбинация регрессионного анализа и метода паттерн-кластеризации. Выявлено 5 типичных паттернов, которым следовали российские регионы с разной динамикой производительности. Показано, что высокие темпы роста производительности у регионов с высоким уровнем НТР поддерживались ростом внутренних затрат на исследования и разработки, затрат на инновационную деятельность организаций и на внедрение цифровых технологий. Регионы-лидеры НТР, демонстрирующие низкие темпы роста производительности, характеризуются практически нулевым приростом объемов ВЗИР за исследуемый период. В группе регионов со средними и низкими уровнями НТР наиболее высокие темпы роста производительности характерны для регионов с высокими темпами роста капиталовооруженности и затрат на внедрение цифровых технологий. Полученные выводы могут быть учтены при разработке региональных инструментов политики повышения производительности труда.