Особенности методики оценки инновационной активности промышленных предприятий в условиях цифровизации

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Настоящая статья посвящена авторской методике оценки инновационной активности предприятия, направленной на интеграцию количественных и качественных показателей. Данная методика позволит более точно отражать уровень инновационной деятельности, выявлять основные факторы, влияющие на эффективность внедрения новшеств, а также формировать стратегию дальнейшего развития. В работе рассмотрены ключевые элементы предложенной методики. Результаты исследования могут быть применены в практике управления промышленным предприятием. Методика может использоваться органами государственной статистики для мониторинга и оценки инновационной деятельности промышленных предприятий.
Внедрение данной методики может способствовать более глубокому пониманию процессов, связанных с инновациями, и поддерживать принятие обоснованных управленческих решений. Методологическая база исследования включает в себя методы количественного и качественного анализа, статистического анализа, факторного анализа, методы экспертных оценок.

Полный текст

Введение

В условиях активной цифровизации всех секторов экономики и производства РФ особенно важным становиться инновационное развитие предприятий. Основные направления обозначены в рамках национального проекта «Цифровая экономика». Развитие инновационной деятельности является неотъемлемой частью современной государственной политики. Национальный проект «Цифровая экономика» является критическим фактором в модернизации экономики и общества в целом. Такой план позволяет повысить конкурентоспособность отечественных предприятий как на международном, так и на внутреннем рынке, что является одной из актуальных задач современного государственного аппарата.

Проекта «Цифровая экономика» способствует созданию экосистемы для стартапов и инновационных компаний, таким образом современные технологии и цифровизация становятся доступнее для конечного пользователя. Вопросам понятия и оценки инновационного потенциала предприятия уделено много внимания в работах зарубежных и отечественных экономистов : Й. Шумпетер, П. Друкер, Ф. Тейлор, А.А. Трифиловой, В.А. Титов, М.П. Афанасьев и другие. Однако для анализа эффективности проведения стимулирования инновационного развития недостаточно проводить оценку одного показателя, поэтому анализ инновационной активности предприятий является важной частью всесторонней и полноценной реализации контроля реализуемой инновационной политики на государственном и региональном уровне.

Основная часть

Важной дефиницией проводимого исследования является инновационная активность, именно этот показатель использует Федеральная служба государственной статистики, поэтому необходимо рассмотреть сущность теоретического содержания термина, приведённые в таблице 1.

 

Таблица 1: Сравнительный анализ подходов к категории «инновационная активность»

Table 1: Comparative analysis of approaches to the category «innovation activity»

 Авторы

 Определение

 Особенности подхода

 Коренеев В.Ю.

 Комплексная характеристика инновационной деятельности, включающая восприимчивость к новшествам, степень интенсивности и своевременность осуществляемых действий по трансформации новшеств, способность мобилизовать потенциал необходимого количества и качества, способность обеспечить обоснованность применяемых методов, рациональность технологии инновационного процесса по составу и последовательности операций [1]

 - готовность к обновлению,

- восприимчивость к изменениям.

 Шавалеева Р.Ф.

 Интенсивность осуществления экономическими субъектами деятельности по разработке и вовлечению новых технологий или усовершенствованных продуктов в хозяйственный оборот [2]

 - временная оценка,

- удержание конкурентных позиций на рынке.

 Колмыкова Т.С.

 Способность системы по реализации инновационного потенциала [3]

 - мера интенсивности инновационной деятельности,

- взаимозависимость инновационного потенциала от инновационной активности и инновационной восприимчивости.

 Ноговицна О.С.

 Экономическая категория, которая представляет собой интенсивность действий руководства и персонала предприятия в области разработки и внедрения нововведений с учетом сформированного инновационного потенциала и сложившегося инновационного климата, является критерием выбора инновационной стратегии [4]

 - взаимосвязь инновационного потенциала и инновационной активности

Филин Н.Н.,

 Булатова Р.М.,

Мурадова С.Ш.

 Деятельность по разработке новых видов техники и технологий, созданию новых продуктов и результатов интеллектуальной деятельности, а также более эффективных методов и технологий управления [5]

 - взаимосвязь инновационной активности и управления на предприятии -наличие целенаправленных вложений

 

Представленные определения не противоречат друг другу, но с разных сторон расширяют понятие инновационной активности, одновременно эти определения не обозначают особенную роль цифровизации в инновационной деятельности. Под инновационной активностью предприятий автор понимает управленческую деятельность или экономические затраты предприятия, направленные на разработку, внедрение, реализацию инновационной продукции или производство инновационным путем, в том числе с применением инфокоммуникационных технологий и цифровых платформ, на основе собственного инновационного потенциала.

Используя данное определение также необходимо обозначить взаимосвязь инновационной активности и инновационного потенциала предприятия, данную тему в своих трудах затрагивали Заглумина Н.А., Алпеева Е.А, Залеская В.А., Можаева А.З., Демильханова Б.А. и других [6, 7]. Например, Шлеенко А.В. представил инновационную активность, как следствие инновационного потенциала в инновационной среде [8]. Алпеева Е.А, Залеская В.А., Можаева А.З. связывают инновационную активность с объёмом финансирования и отмечают прямую связь с инновационным потенциалом на уровне регионов РФ [9].

Демильханова Б.А. в своей статье приводит расчет прямой корреляционной связи между инновационной активностью и интеллектуальным потенциалом в регионе [10]. По мнению Заглуминой Н.А. можно выделить пять концептуальных моделей управления инновационной деятельностью предприятия, которые рассматривают взаимодействие инновационной активности, инновационного потенциала и инновационного климата с точки зрения реализации разных целей: последовательно, параллельно, для венчурного финансирования, для SWOT-анализа. Комплексный анализ различных трудов позволяет обозначить синергетический подход, декларирующий наличие прямой взаимосвязи между инновационным потенциалом, инновационным климатом и инновационной активности, а также о необходимости стоимостной оценки этих показателей.

Анализ различных научных подходов позволил сформулировать автору собственную модель взаимосвязи трех экономических категорий для целей оценки инновационной активности. С точки зрения экономического субъекта инновационный климат является средой, в которой предприятие функционирует. На инновационный климат влияет несколько факторов, однако экономический субъект не имеет возможности влиять на него по собственному усмотрению. Инновационный потенциал необходимо рассматривать как свойство предприятия, при этом на него оказывают влияние, как внутренние и внешние факторы. Инновационная активность является апостериорным выражением инновационного потенциала, реализованным в данный момент времени. Инновационный потенциал предприятия определяет инновационную активность, а также находится под непосредственным влиянием инвестиционного климата. Таким образом, предприятие, находящееся в определенном инновационном климате, обладая конкретным инновационным потенциалом, имеет измеримую степень инновационной активности. Исходя из этого, инновационный потенциал является предпосылкой для инновационной активности, но не гарантирует ее успешного осуществления. Инновационная активность же является результатом использования инновационного потенциала и отражает реальную эффективность инновационной деятельности организации.

Федеральная служба государственной статистики для оценки инновационной активности использует Руководство Осло, подготовленное ОЭСР и Евростатом. Данный документ определяет основы методологии оценки инноваций.

Методика Осло предлагает три основных критерия для оценки инновационной активности:

  • ведение нового продукта или услуги на рынок. Это может быть новый продукт или услуга, которые компания предлагает своим клиентам.
  • ведение новых методов производства или доставки продуктов или услуг. Это могут быть новые технологии, процессы или методы, которые компания использует для производства или доставки своих продуктов или услуг.
  • ведение новых методов маркетинга или продаж. Это могут быть новые стратегии, каналы или инструменты, которые компания использует для продвижения своих продуктов или услуг на рынке.

Важной особенностью методики Осло является адаптивность и динамичность методики, последующие редакции учитывают актуальные изменения в экономике. В методике Осло оценка инноваций с применением цифровых технологий осуществляется путем анализа следующих аспектов:

  1. Использование цифровых платформ: учитывается степень использования компаниями цифровых платформ для взаимодействия с клиентами, партнерами и поставщиками.
  2. Цифровая трансформация бизнес-процессов: оценивается, насколько компания использует цифровые технологии для оптимизации своих бизнес-процессов, таких как управление цепочками поставок, производство, маркетинг и продажи.
  3. Разработка цифровых продуктов и услуг: анализируется, создает ли компания новые продукты или услуги, основанные на цифровых технологиях, и насколько они отличаются от существующих аналогов.
  4. Инвестиции в цифровые технологии: учитываются инвестиции компании в разработку и внедрение цифровых технологий, включая программное обеспечение, аппаратное обеспечение и облачные сервисы.
  5. Анализ данных и искусственный интеллект: оценивается, использует ли компания анализ данных и алгоритмы искусственного интеллекта для принятия решений и улучшения своих продуктов и услуг.
  6. Безопасность и защита данных: принимаются во внимание меры, предпринимаемые компанией для защиты конфиденциальности и безопасности данных клиентов и партнеров.

Федеральная служба государственной статистики Российской Федерации для оценки инновационной активности использует различные методы. В то же время, основной метод представляет собой доли инновационно активных предприятий в общем количестве предприятий. Также Федеральная служба государственной статистики Российской Федерации использует данные о:

  • затратах на инновационную деятельность;
  • объёме реализуемой инновационной продукции;
  • численности персонала, осуществляющего научные исследования и разработки;
  • количестве сотрудников с высшим образованием на предприятиях, осуществляющих инновационную деятельность;
  • количестве разработанных инноваций;
  • типе разрабатываемых инноваций.

Приведенные показатели позволяют оценить государственным органам степень инновационной активности предприятий в широком спектре для последующей корректировки политики в области инноваций как на федеральном, так и на региональном уровне. В тоже время предприятие является исполняющим элементом инновационной активности в рамках государственной политики, такая методика не позволяет в полной мере оценить эффективность принимаемых мер по причине отложенного во времени эффекта некоторых инноваций, несоизмеримости затрат на кадровые и технические ресурсы, а также учета некоторых показателей органами статистики.

Методики оценки инновационной активности промышленных предприятий могут быть классифицированы как экспертные и количественные. Количественные методики используют для оценки числовые показатели, такие как затраты на исследования и разработки, количество новых продуктов и услуг, уровень внедрения новых технологий и другие. Именно такие показатели публикует Федеральная служба государственной статистики, однако для оценки не используются индексные или интегральные показатели, что снижает эффективность использования публикуемых данных, поскольку для всестороннего и качественного анализа и формирования отчета обратной связи реализации инвестиционной политики требуют дополнительных расчетов.

Экспертные методики основываются на субъективном мнении экспертов, которые оценивают инновационную активность предприятий, используя свой профессиональный опыт и знания, такие данные не используются Росстатом.

В условиях современного и динамичного технологического развития методика оценки инновационной активности промышленных предприятий должна быть всесторонней и аккомодивной, что позволит получить более полную картину инновационной деятельности и лучше понять ее влияние на различные аспекты производства, адаптировать меры государственной поддержки и контроля, выявить возможные направления повышения конкурентоспособности отечественной продукции.

В научном обществе применяются различные методики оценки инновационной активности, разработанные как зарубежными, так и российскими экономистами. Среди российских исследований стоит отметить анализ инновационной активности региона, основанный на эволюционном подходе С.В.Кортова. Такой подход предполагает количественную оценку индексов и интерпретацию в соответствии с одним из эволюционных состояний: предприятие разрабатывает и применяет инновационные разработки (инвенциальное), диффузия инноваций (имитационное) и изменение продуктов и производства в текущих условиях (адаптивное).

В научных трудах другого экономиста, Реутова А.Ю., отмечена необходимость расчета большого числа показателей для оценки инновационной активности предприятия, поэтому такие показатели разделены на три блока: ресурсный (материальное обеспечение процесса инновационной деятельности), результативный (отражение экономического эффекта внедрения инноваций на предприятии) и статистический (расчет отдельных абсолютных количественных показателей). Полученные показатели могут быть использованы для анализа, как внутри блока, так в форме интегрального значения [11].

В ответ на вызовы современной экономики предложена авторская методика, которая интегрирует как количественные, так и качественные показатели, учитывает специфику различных отраслей и адаптируется к быстро меняющимся условиям рынка. Основная цель данной методики заключается в создании более точного и всеобъемлющего инструмента для оценки инновационной активности, что позволит не только выявить текущий уровень инновационной деятельности, но и определить пути для дальнейшего развития.

Для комплексного отражения содержания исследуемой категории инноватики, исходя из исследования многокомпонентного понятия инновационной активности и существующих подходов к оценке данной стратегической характеристики, предлагается методика оценки инновационной активности, включающая три блока: ресурсный, результативный, экспертный, временной.

На рис. 1 отраженно комплексное содержание исследуемой категории инноватики. Исходя из исследования многокомпонентного понятия инновационной активности и существующих подходов к оценке данной стратегической характеристики, предложена методика оценки инновационной активности, включающая три блока: ресурсный, результативный, экспертный и временной.

 

Рисунок 1: Структура методики оценки инновационной активности промышленных предприятий

 

Ресурсный блок включает расчетные показатели, характеризующие степень обеспечения инноваций финансовыми, технологическими, кадровыми, информационными, материальными, организационными и социальными ресурсами. Анализ данных показателей в динамике позволяет определить степень вовлеченности предприятия в инновационный процесс в текущий момент, чем выше индикаторы, тем выше инновационная активность экономического субъекта, доля затрат на инновационную деятельность, стоимость оборудования в затратах на инновации, доля заработной платы в затратах на инновации

 

Таблица 2: Показатели ресурсного блока оценки инновационной активности предприятия

Table 2: Indicators of the resource block for assessing the innovative activity of the enterprise

 Показатель

 Формула расчета

 Используемые обозначения

 Доля затрат на инновационную деятельность KIA

  KIA=CRD+CTTC

 – CRD – затраты на НИОКР, руб.,

CT – затраты на приобретение и содержание технологических решений, технологий и платформ, руб.,

TC – затраты предприятия, руб.

 Доля стоимости оборудования в затратах на инновации  KEQI

  KEQI=CEQCRD+CT

 – CEQ – затраты на приобретение оборудования и технических устройств, руб.

 Доля заработной платы в затратах на инновации KWRD

  KWRD=WRDCRD+CT

 – WRD – затраты на заработную плату сотрудникам, занятых в реализации инновационной деятельности, руб.

 Обеспеченность программными продуктами SSW

  SSW=CCWCNCA

 – CSW – стоимость программных продуктов, используемых предприятием, руб.,

CNCA – стоимость внеоборотных активов, руб.

 Уровень освоения нового оборудования KEQI

  KEQI=CEPACPA

 – CEPA – стоимость введенных в эксплуатацию в текущем периоде основных производственных фондов, руб.,

CPA – стоимость основных фондов, руб.,

 Степень технологической независимости KTI

 KTI=1CTECCRD+Ct

 – CTEC – затраты на приобретение технологий, стоимость обслуживания цифровых платформ и программного обеспечения у сторонних организаций, руб.

 Доля сотрудников с высшим образование KEHE

 KEHE=NEHENE

 – NEHE – численность сотрудников, имеющих высшее образование, чел.,

NE – численность сотрудников предприятия, чел.,

 Доля сотрудников, задействованных в инновационных проектах KEIA

 KEIA=NEIANE

 – NEIA – численность сотрудников, задействованных в инновационной деятельности, чел.

 Уровень затрат на повышение квалификации KCSD

 KCSD=CSDTC

 – CSD – затраты на повышение квалификации персонала, тренинги сотрудников и обучение работе с новым оборудованием, руб.

 

Показатели результативного блока позволяют оценить эффективность инновационной деятельности предприятия, его способность к внедрению новых технологий и продуктов, результаты оценки могут быть использованы для принятия решений о дальнейшей стратегии развития предприятия, выборе приоритетных направлений инновационной деятельности с точки зрения банкротства, также результаты оценки могут помочь в планировании бюджета на проведение инновационной деятельности, определении приоритетов и распределении ресурсов (таблица 3).

 

Таблица 3: Показатели результативного блока оценки инновационной активности предприятия

Table 3: Indicators of the effective unit for assessing the innovative activity of the enterprise

 Показатель

 Формула расчета

 Используемые обозначения

 Наукоемкость выпускаемой продукции

   KSP=CRDQ

CRD – затраты на НИОКР, руб.

Q – объём выпускаемой продукции, руб.

 Доля инновационной продукции в общем объёме продукции

   KINK=CINKQS

CINK – количество реализованной инновационной продукции, ед.,

QS – объём реализации продукции, ед.

 Доля выручки от инновационной продукции в общем объёме выручки

   KINTR=TRINTR

TRIN – выручка от реализации инновационной продукции, руб.,

TR – выручка от реализации продукции, руб.

 Прибыль от внедрения инновации

   PCIN=TRINCRDCTCPINP

CPINP – себестоимость реализуемой инновационной продукции, руб.

 Рентабельность инновационной деятельности

   ROIIN=PCINCRD+CT100%

PCIN – прибыль от внедрения инноваций, руб.

 

Показатели временного блока, характеризующие динамику инновационного процесса, играют важную роль в оценке эффективности инновационной деятельности предприятия. Они позволяют определить, насколько быстро и успешно происходит внедрение новых технологий, продуктов или услуг, что особенно актуально в контексте активной цифровизации. Согласно результатам корреляционного анализа показателей результирующего блока и инновационной деятельности обнаружено неоднозначное влияние [12, 13], такая связь обусловлена тем, что инновационная деятельность характеризуется «отсроченным временным эффектом» в силу необходимости проведения предварительных исследований, разработки прототипов и тестирования перед началом массового производства. Также требуется время на обучение персонала новым методам работы и адаптацию к новым условиям. Следовательно, результаты инновационной деятельности формируются не сразу, а спустя некоторый период после начала внедрения новшеств. На основании сделанных заключений в методику оценки инновационной активности необходимо добавить показатели, отражающие длительность процесса внедрения инноваций для повышения объективности анализа, особенно при получении негативных тенденции по индикаторам в блоке результативности (таблица 4).

 

Таблица 4: Показатели временного блока оценки инновационной активности предприятия

Table 4: Indicators of the temporary block for assessing the innovative activity of the enterprise

 Показатель

 Формула расчета

 Используемые обозначения

 Показатель инновационности TAT

   TAT=DFMDEXI

DEXI – дата первого использования новой технологии предприятием, мес.,

DFM – дата появления новой технологии на рынке, мес..

 Длительность процесса разработки инновационного продукта DDEV

   DDEV=DSPDSD

DSD – дата начала разработки нового продукта, мес.,

DSP – дата реализации первой инновационной продукции на рынке, мес.

 Период подготовки производства инновационного продукта D

   D=D1+D2+D3+D4+D5

D1 – время изучения потребностей потребителей, анализ конкурентов, определение потенциальной аудитории для инновационного продукта, мес.,

D2 – время определения основных характеристик и функций инновационного продукта, его преимуществ перед аналогами, мес.,

D3 – время проектирования инновационного продукта и разработку технологического процесса, мес.,

D4 – время тестирования инновационного продукта, его сертификации и получения необходимых разрешений, мес.,

D5 – время организации процесса производства нового продукта, закупки материалов, настройки оборудования, мес.

 Относительное время жизни инновационного продукта на данном предприятии DEXINE

   DEXINE=DSPMDEXE

DSPM – время, в течение которого продукт был доступен на рынке, мес.,

DEXE – общее время существования предприятия, мес.

 

Показатель инновационности позволяет оценить, насколько быстро предприятие реагирует на появление новых технологий и внедряет их в свою деятельность. Чем меньше значение показателя инновационности ТАТ, тем быстрее предприятие реагирует на новые технологии и внедряет их в свою деятельность.

Длительность процесса разработки инновационного продукта и период подготовки производства инновационного продукта позволяет оценить, сколько времени потребуется предприятию для подготовки производства нового продукта. Он может быть использован для планирования сроков выпуска продукта на рынок и определения необходимых ресурсов для его производства, а также планирования денежных потоков, следовательно при длительном периоде подготовки рентабельность инновационной деятельности может быть отрицательной, а результатом деятельности проекта будет убыток.

Относительное время жизни инновационного продукта на данном предприятии позволяет оценить, насколько долго новый продукт сохранял свою актуальность и конкурентоспособность на рынке по сравнению с общим временем существования фирмы. При оценке инновационной активности предприятия важно применять экспертную оценку, потому что она позволяет учесть некоторые факторы, которые могут повлиять на исследуемую категорию инноватики. Экспертная оценка позволяет учитывать не только количественные показатели (например, финансовые результаты), но и качественные аспекты (например, уровень квалификации персонала, наличие инновационной культуры). Это особенно важно для оценки инновационного потенциала, поскольку он зависит не только от финансовых ресурсов, но и от множества других факторов. Также экспертная оценка позволяет выявить скрытые проблемы и возможности предприятия, которые могут быть незаметны при использовании только количественных методов анализа. Однако, есть и особенности, обуславливающие сложность применение такой оценки:

  • вероятность получения субъективных вариантов;
  • сложность сбора и обработки результатов оценки.

Экспертный блок оценки инновационной активности предприятия необходимо проводить на основе анкетирования сотрудников предприятия, вовлечённых в инновационную деятельность (таблица 5). Балльные оценки могут выставляться сотрудниками по пятибалльной шкале:

  • «0» – отсутствует на предприятии;
  • «1» – практически не применяется;
  • «2» – отсутствует на предприятии;
  • «3» – применяется нерегулярно;
  • «4» – применяется систематически;
  • «5» – активно используется [bib:14,bib:15].

 

Таблица 5: Референсная шкала оценки сотрудниками инновационной активности предприятия

Table 5: Reference scale for assessing the innovative activity of an enterprise by employees

 Формулировка вопроса анкеты для расчета показателя

 Баллы

 Своевременность обеспечения новым оборудованием

 0 – 5

 Своевременность повышения квалификации сотрудников

 0 – 5

 Достаточность программного обеспечения для осуществления инновационной деятельности

 0 – 5

 Соответствие расчетных показателей технологического процесса изготовления продукции

 0 – 5

 

Среднее значение индикатора по экспертному блоку определяется по формуле:

Kexc=1ni=1nYiOi.

Здесь Oi – средняя оценка i–го сотрудника, Yi – весовой коэффициент его степени вовлеченности в инновационный процесс.

Таким образом, интеграция экспертной оценки в методику позволит создать более полное и многогранное представление о состоянии инновационной активности предприятий.

Для удобства обработки получаемой информации может быть разработана цифровая платформа с функцией сбора данных для анализа и расчета. Такой программный продукт может содержать встроенную базу данных для работы с большими данными для корпораций или региональных органов статистики для удобной работы. Цифровая платформа позволит ускорить расчет инновационной активности промышленного предприятия по авторской методике, так как она автоматизирует процесс сбора и обработки данных, что значительно сокращает время на выполнение рутинных операций. Кроме того, использование цифровой платформы обеспечивает высокую точность расчетов и исключает возможность ошибок, связанных с человеческим фактором. С учетом активного внедрения новых программных и цифровых решений при государственной поддержке в регионах [bib:16] цифровая платформа оценки инновационной активности промышленных предприятий должна содержать следующие элементы:

  1. Интерфейс для ввода бухгалтерской и статистической, результатов анкетирования, получение отчетов для различных уровней пользователей
  2. Алгоритм расчета индикаторов на основе разработанной методики.
  3. Базу данных для хранения информации и работу с ней.
  4. Систему безопасности, использующую механизмы защиты данных от несанкционированного доступа и потери.
  5. Интеграция с другими системами: 1С Бухгалтерией, Битрикс и т.д.

Заключение

  1. В статье рассмотрены методики оценки инновационной активности промышленных предприятий, выделяя их классификацию на экспертные и количественные. Количественные методы основываются на числовых показателях, таких как расходы на НИОКР и объем новых продуктов, тогда как экспертные акцентируют внимание на мнении специалистов. Несмотря на наличие статистических данных от Росстата, отсутствие интегральных показателей ограничивает их полезность для комплексного анализа и формирования инвестиционных стратегий.
  2. Предложенная в статье методика включает четыре блока – ресурсный, результативный, временной и экспертный – что позволяет более обширно и глубоко оценивать инновационную активность. Каждый блок содержит специфические показатели, которые помогают выявить текущий уровень инновационного потенциала и направления для развития. Интеграция качественных и количественных подходов является ключевым моментом, позволяющим учитывать множественные факторы, влияющие на инновационную деятельность.
  3. Рассмотренная методика использует достаточно небольшое количество показателей бухгалтерской и статистической отчетности, при том для анализа будет получен широкий спектр индикаторов, позволяющий корректировать инновационную стратегию как на уровне предприятия, так и на региональном уровне. Разработка и применение цифровой платформы на региональном уровне позволит получить качественный анализ инновационной активности промышленных предприятий для принятия управленческих решений.

 

 Конкурирующие интересы: Конкурирующих интересов нет.

×

Об авторах

Елизавета Игоревна Гнатышина

Поволжский государственный университет сервиса

Автор, ответственный за переписку.
Email: gnatliza@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-9977-9488

к.э.н., доцент высшей школы экономики и управления

Россия, 445017, Тольятти, ул. Гагарина, 4

Список литературы

  1. Алпеева Е.А., Залеская В.А., Можаева А.З. Исследование взаимосвязи инвестиционного потенциала и инновационной активности регионов Центрального Федерального округа // Наука и бизнес: пути развития. – 2019. – № 5(95). – С. 219–224. EDN: FKJEKO
  2. Московцев А.Ф., Косенков Р.А., Великанов В.В. и др. Анализ методов исследования и прогнозирования инновационной активности на региональном уровне // Вопросы инновационной экономики. – 2012. – № 2(12). – С. 15–29. EDN: OXPUXT
  3. Ахмедов, Н. А. Методические основы анализа, методов оценки, моделирования и прогнозирования инновационной деятельности в экономических системах // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. – 2011. – № 1(93). – С. 197–203. EDN: NDBNKJ
  4. Балашов А.И., Рогова Е.М., Ткаченко Е.А. Инновационная активность российских предприятий: проблемы измерения и условия роста // НИУ ВШЭ. СПб филиал. СПб: Издательство Политехнического университета. – 2010. – 205 с. ISBN 978-5-7422-2879-0. EDN: QUQTFD
  5. Гусева, Д. А. Анализ инновационной среды и цифровизации промышленного комплекса региона // Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Экономика. – 2022. – № 3. – С. 52-57. EDN: YHMIIQ
  6. Демильханова Б.А. Оценка взаимосвязи интеллектуального потенциала и инновационной активности территории // Проблемы современной науки и образования. – 2016. – № 11(53). – С. 65–68. EDN: WAFOGR
  7. Колмыкова Т.С., Артемьев О.Г., Кононова Я.Ш. Современные приоритеты формирования обратной связи между инновационным потенциалом и активностью экономической системы // Финансы. Управление. Инновации: Сборник научных статей. Курск. ЗАО <<Университетская книга>>. – 2016. – Т. 1. – С. 93–96. EDN: WDRINL
  8. Корнеев В.Ю. Инновационная активность предприятий: аналитический аспект // Via Scientiarum – Дорога знаний. – 2015. – № 2. – С. 138–145. EDN: VOIKKL
  9. Муратова Н.А., Тарасова И.А. Инновационная активность и ее содержание // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. – 2013. – № 12-1. – С. 329–333. EDN: RSWFJN
  10. Ноговицына О.С. Стратегическое управление инновационной активностью предприятий. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук. Специальность 08.00.05. – Киров. – 2015. – 22 с. EDN: ZPWXCR
  11. Реутов, А. Ю. Практическая интерпретация количественной оценки инновационной активности организации // Вестник Томского государственного университета. – 2011. – № 352. – С. 160–163. EDN: ONQFSN
  12. Филин Н.Н., Булатова Р.М., Мурадова С.Ш. Инновационная деятельность предприятия: активность, эффективность, потенциал // Фундаментальные исследования. – 2018. – № 12-1. – С. 179–183. EDN: YUIZOP
  13. Шавалеева Р.Ф. Инновационная активность выстокотехнологичных предприятий в области ИТ // Теория и практика: совершенствование современного научного знания. Сборник научных трудов. Казань: ИП Кузьмин С.В. – 2017. – С. 245–247. EDN: ZCJSFP
  14. Шендрикова О.О., Сапрыкина И.Н. Методика анализа уровня активности инновационной деятельности на промышленном предприятии // Экономинфо. – 2017. – № 1–2. – С. 60–63. EDN: YUTFPV
  15. Шлеенко А.В. Инновации, инновационная активность, инновационный потенциал, инновационная среда. К проблеме взаимосвязи понятий // Управленческий учет. – 2021. – № 2-1. – С. 132–137. EDN: TFIRGZ
  16. Яшин С.Н., Щекотурова С.Д. Применение методики оценки эффективности инновационного развития предприятия на примере ПАО <<Русполимет>> // Финансы и кредит. – 2016. – № 47(719). – С. 27–46. EDN: XERXGB

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рисунок 1: Структура методики оценки инновационной активности промышленных предприятий

Скачать (162KB)

© Вестник Самарского университета. Экономика и управление, 2024

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

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».