Принципы сопоставления затрат и результатов в инновационном развитии производства в реальном секторе экономики (на примере АПК России)

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Представленные результаты научного исследования связаны с малоизученной областью многостороннего оценивания эффективности, значимости разных направлений инновационного развития в сфере материального производства, а также сравнения этих показателей с затратами в процессе расширения и освоения экономики знаний. Обоснована необходимость государственной финансовой поддержки начального этапа инновационного развития и освоения новых высокоэффективных технологий производства и управления в условиях ограниченности межстрановых контактов при передаче знаний, сужении рынка технологий для России. Представлена возможная последовательность принятия решений о первоочередном финансировании вариантов инновационного развития среди их множества на основе оценивания экономико-производственных возможностей и научно-технологического потенциала, необходимых для инновационных разработок. Также оценивается возможность приобретения и освоения технологий их получателями.
Предложен метод определения и использования единого измерителя для множества показателей, учитываемых в процессе принятия решений на условном примере инновационного развития ряда подразделений аграрно-промышленного комплекса (АПК).

Об авторах

Виктор Иванович Денисов

Центральный экономико-математический институт РАН

Email: lavtube@yandex.ru
SPIN-код: 6925-7216
Доктор экономических наук, профессор, главный научный сотрудник Москва, Россия

Список литературы

  1. Дементьев В. Е. Ловушка технологических заимствований и условия её преодоления в двухсекторной модели экономики // Экономика и математические методы. 2006. Т. 42, № 4. С. 17–32. EDN HVLKLT.
  2. Storper M. Territorial development in the global learning economy: The challenge to developing countries // Review of International Political Economy. 1995. Vol. 2, № 3. P. 394–424. doi: 10.1080/09692299508434327.
  3. Filippetti A., Frenz M., Ietto-Gillies G. The impact of internationalization on innovation at countries’ level: The role of absorptive capacity // Cambridge Journal of Economics. 2017. Vol. 41, № 2. P. 413–439. doi: 10.1093/cje/bew032.
  4. Flor M. L., Cooper S. Y., Oltra M. J. External knowledge search, absorptive capacity and radical innovation in high-technology firms // European Management Journal. 2018. Vol. 36, № 2. P. 183–194. doi: 10.1016/j.emj.2017.08.003.
  5. Шеремет А. Д. Анализ и аудит показателей устойчивого развития предприятия // Аудит и финансовый анализ. 2017. № 1. С. 154–161. EDN YGTQUT.
  6. Ивашковская И. В., Животова Е. Л. Индекс устойчивости роста: эмпирическая апробация на данных российских компаний // Вестник Санкт-Петербургского университета. Менеджмент. 2009. № 4. С. 3–29. EDN KYHXSR.
  7. Канкулова М. И. Понятие и основные факторы устойчивости бюджетной системы // Финансы и кредит. 2016. № 37 (709). С. 30–39. EDN WWRCVP.
  8. Научно-технологическая компонента макроструктурного прогноза / А. А. Широв, М. С. Гусев, А. Р. Саяпова, А. А. Янтовский // Проблемы прогнозирования. 2016. № 6 (159). С. 3–17. EDN XSNZLT.
  9. Bretschger L. Knowledge diffusion and the development of regions // The Annals of Regional Science. 1999. Vol. 33, № 3. P. 251–268. doi: 10.1007/s001680050104. EDN AVXRML.
  10. Денисов В. И., Тулупов А. С. Перспективы инновационного развития предприятий агропромышленного комплекса России // Продовольственная политика и безопасность. 2024. Т. 11, № 3. С. 581–590. doi: 10.18334/ppib.11.3.121144. EDN HTFMOV.
  11. Kumar N., Siddharthan N. S. Technology, firm size and export behaviour in developing countries: The case of Indian enterprise. Maastricht : United Nations University ; Institute for New Technologies, 1993. iv, 27 p. (UNU/INTECH working paper, no. 9). URL: https://archive.unu.edu/hq/library/Collection/PDF_files/INTECH/INTECHwp09.pdf (дата обращения: 21.05.2025).
  12. Семёнов Е. В. Вечный вопрос об интеграции науки и образования // Управление наукой: теория и практика. 2024. Т. 6, № 4. С. 9–12. EDN TXWFEC.
  13. Семёнов Е. В., Гайдин Б. Н. Искусственный интеллект: возможности и последствия использования // Управление наукой: теория и практика. 2024. Т. 6, № 2. С. 13–14. EDN AGYSFN.
  14. Денисов В. И. Концептуальный взгляд на поддержку инновационной экономики аграрного хозяйства в России // Управление наукой: теория и практика. 2020. Т. 2, № 3. С. 102–112. doi: 10.19181/smtp.2020.2.3.6. EDN MPHJIV.
  15. Назаренко В. И. Продовольственная безопасность (в мире и в России). М. : Памятники исторической мысли, 2011. 286 с. ISBN 978-5-88451-290-0. EDN QVBCLX.
  16. Самыгин Д. Ю., Барышников Н. Г., Мизюркина Л. А. Проектная модель развития аграрной экономики: продовольственный аспект // Экономика региона. 2017. Т. 13, № 2. С. 591–603. doi: 10.17059/2017-2-23. EDN YSPBEH.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).