CC BY
52
DOI: 10.24412/2309-4788-2020-10517
А.В. Бабкин - главный научный сотрудник, д.э.н., профессор, Институт экономических проблем, Кольский научный центр РАН, Апатиты, Россия, babkin@spbstu.ru, al-vas@mail.ru,
A.V. Babkin - Chief Researcher, Doctor of Economics, professor, G.P. Luzin Institute for Econimic Studies of the Kola Science of the RAS, Apatity, Russia.
ТЕНДЕНЦИИ И ФАКТОРЫ, ОБУСЛАВЛИВАЮЩИЕ КЛАСТЕРИЗАЦИЮ В ПРОМЫШЛЕННОСТИ
В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКИ THE TRENDS AND FACTORS CAUSING A CLUSTERING IN THE INDUSTRY IN THE CONDITIONS OF DIGITAL ECONOMY
Аннотация. В настоящее время цифровая экономика становится драйвером развития национальных экономики и различных экономических систем. В этих условиях, актуальным является определения трендов развития цифровой экономики на ближайшее и дальнейшее будущее. Автор статьи провел исследования по выявлению тенденций развития цифровой экономики и цифровых технологий на основе наукометрических данных. Кроме того, автор провел анализ факторов внешней и внутренней среды процессов кластеризации промышленности.
В качестве объекта исследования автор рассматривает процессы цифровизации в России, за рубежом и факторы, которые оказывают влияние на кластеризацию экономики и промышленности.
Целью исследования является выделение трендов динамики цифровой экономики с помощью библиографических баз данных, а также проведение анализа тенденций и факторов кластеризации промышленности в условиях цифровой экономики.
Методы исследования: математической статистики, методы корреляционно-регрессионного анализа, экспертные методы, а также анализ первичных и вторичных данных. Исследование основано на изучении материалов российских и зарубежных авторов.
В качестве результатов автор отмечает, что интерес к цифровой экономике возрастает с каждым годом и в настоящее время этот рост происходит по экспоненциальному закону. Отмечено, что в области цифровой экономики в настоящее время большая часть исследований посвящена вопросам применения цифровых технологий. На основе анализа наукометрических баз данных РИНЦ (Россия) и Scopus выделены основные направления развития цифровой экономики, а также исследована и проранжирована применимость цифровых технологий. Сформулированы тенденции, способствующие кластеризации в промышленности в условиях цифровой экономики. Представлена классификация факторов кластеризация, которая включает пять групп базовых факторов и специальный фактор кластеризации применительно к особым территориям, в качестве который рассмотрен Арктический регион.
Abstract. Now the digital economy becomes the driver of development of national economy and various economic systems. In these conditions, is relevant definitions of trends of development of digital economy on the near and further future. The author of article conducted researches on identification of trends of development of digital economy and digital technologies on the basis of scientometric data. Besides, the author carried out the analysis of factors of external and internal environment of processes of a clustering of the industry.
As a research object the author considers processes of digitalization in Russia, abroad and factors which have an impact on a clustering of economy and the industry.
Research objective is allocation of trends of dynamics of digital economy by means of bibliographic databases and also carrying out the analysis of trends and factors of a clustering of the industry in the conditions of digital economy.
Research methods: mathematical statistics, methods of the correlation and regression analysis, expert methods and also analysis of primary and secondary data. The research is based on studying of materials of the Russian and foreign authors.
As results the author notes that interest in digital economy increases every year and now this growth happens under the exponential law. It is noted that in the field of digital economy now the most part of researches is devoted to questions of use of digital technologies. On the basis of the analysis of the RINTs scientometric databases (Russia) and Scopus the main directions of development of digital economy are allocated and also the applicability of digital technologies is investigated and ranged. The trends promoting a clustering in the industry in the conditions of digital economy are formulated. Classification of factors a clustering which includes five basic factors and a special factor of a clustering in relation to special territories, in that to the Arctic regions is presented.
Ключевые слова: цифровая экономика, цифровизация, цифровые технологии, кластеры, кластерные модели, факторы кластеризации.
Keywords: digital economy, digitalization, digital technologies, clusters, cluster models, clustering factors.
Введение. Важнейшим современным направлением развития является глобализация и цифровизация экономики, связанные с активной интеграцией цифровых технологий в реальные экономические процессы. Трансформационные эффекты от использования современных технологий распространяются на все сферы и отрасли экономики, обуславливают необходимость кардинального пересмотра базовых концептуальных положений по управлению развитием экономики страны [1, стр. 16-17].
Активное использование цифровых технологий в развитии национальных систем и экономических агентов рынка способствовало появлению таких дефиниций как «цифровизация», «шеринговая экономика», «SMART экономика», «электронная экономика».
Цифровая экономика - современный тренд, формирование и развитие которого обычно рассматривают с учетом активного проникновения интернета в мире в середине XX-го века, которое продолжает увеличиваться (табл. 1).
Таблица 1 Численность пользователей сети Интернет в 2019 г.
Регион мира Население, чел. Доля от всего населения Земли, % Число интернет-пользователей, чел. Доля «проникновения» интернета (% от населения) Доля от общего числа интернет-пользователей, %
Африка 1 320 038 716 17,1 525 148 631 39,8 11,9
Азия 4 241 972 790 55,0 2 200 658 148 51,9 49,8
в т.ч. Казахстан 18 592 970 0,24 14 210 607 76,4 0,32
Европа 829 173 007 10,7 719 413 014 86,8 16,3
в т.ч. Россия 143 895 551 1,86 109 552 842 76,1 2,48
Латинская Америка 647 345 826 9,5 447 495 130 71,0 11,2
Ближний Восток 251 359 867 3,8 173 576 793 68,2 3,8
Итого по миру: 7 716 223 209 100 4 422 494 622 57,3 100
Источник: Internet World Stats [2]
Уже к концу 2000-х годов цифровизация экономики начала активное развитие.
Считается, что термин «цифровая экономика» впервые ввел в научный оборот Дон Тапскот (Don Tapscott), который еще в 1995 году опубликовал книгу «The Digital Economy: Promise and Peril in the Age of Networked Intelligence» [3, с. 5]. В настоящее время нет единого мнения среди специалистов относительно того, что представляет собой данная дефиниция.
Цифровую экономику можно рассматривать как [1, с. 17-20]:
- тип экономики, характеризующийся активным внедрением и практическим использованием цифровых технологий сбора, хранения, обработки, преобразования и передачи информации во всех сферах человеческой деятельности;
- система социально-экономических и организационно-технических отношений, основанных на использовании цифровых телекоммуникационных и информационных технологий;
- это сложная организационно-техническая система для обмена знаниями в условиях бурного развития информационных потоков.
В России для цифровизации общества и экономики функционирует Федеральная программа «Цифровая экономика России» [4].
Один из наиболее значимых аспектов для развития цифровой экономики является внедрение сквозных цифровых технологий. Под сквозными цифровыми технологиями понимаются такие технологии, которые используются и оказывают влияние на развитие различных отраслей, сфер деятельности [5].
Следует отметить, что в настоящее время цифровизация охватывает все отрасли экономики и даже социальную и общественную деятельность граждан страны, в том числе промышленность [6], высшее и среднее образование [8], высокотехнологичная энергетика [9], логистика и транспорт [10], маркетинг [11] поскольку эффект от цифро-визации для экономики будет значительным. Цифровизация обеспечивает эффективное развитие предпринимательства [7], реализует стратегические цели развития регионов [9], позволяет реализовывать эффект ресурсосбережения [12].
В январе 2019 года консалтинговая компания McKinsey провела исследование «Цифровая Россия: новая реальность» [13, с. 1-133], в котором показала, что потенциальный экономический эффект от цифровизации экономики России увеличит ВВП страны к 2025 году на величину от 19 до 34% общего планируемого роста ВВП.
Говоря о развитии цифровой экономики за рубежом, особое внимание хотелось бы обратить на Китайскую народную республику, Эстонию, Великобританию, Израиль, США, Норвегию, Сингапур, Японию и Южную Корею, так как за последние годы эти государства сделали значительные шаги по цифровизации своих экономик, намного опередив своих соседей [14-21].
В качестве одной из задач исследования автор предпринял попытку определить тенденции развития цифровой экономики с помощью исследования показателей наукометрии [1]. В области данного направления исследований можно отметить работу Y. Chandra [22] и М.В. Лычагина [23] о применении наукометрических методов для анализа
генезиса направлений предпринимательской деятельности. Однако эти авторы не исследовали применимость дефиниций цифровой экономики. Кроме того, анализируемый период был выделен до 2018 г., источником проанализированных данных выбраны базы РИНЦ и Scopus, рассмотрены процессы и технологии цифровой экономики.
В качестве объекта исследования авторы рассматривают процессы цифровизации в России, за рубежом и факторы, которые оказывают влияние на кластеризацию экономики и промышленности.
Целью исследования является выделение трендов динамики цифровой экономики с помощью библиографических баз данных, а также проведение анализа тенденций и факторов кластеризации промышленности в условиях цифровой экономики.
Методы исследования
Методы исследования: математической статистики, методы корреляционно-регрессионного анализа, экспертные методы, а также анализ первичных и вторичных данных. Исследование основано на изучении материалов российских и зарубежных авторов.
В части исследования по отраслям и технологиям применялся анализ структуры рынка, сопоставление динамики показателей развития процессов цифровизации, исследований с на тактический горизонт планирования в развитии цифровых технологий. Для проведения исследований использовалась база научных изданий и публикаций «Scopus» и база данных Национальной электронной библиотеки РИНЦ.
В ходе исследований автором установлено, что с понятием цифровая экономика связаны следующие наиболее значимые направления развития: промышленность 4.0, сквозные технологии, цифровизация, цифровая трансформация, цифровые платформы [1].
Результаты и обсуждение
Тенденции развития цифровой экономики
Проведенные авторами исследования показали, что цифровая экономика в настоящее время представляет активно развивающееся направление. По данным Scopus лидируют по количеству публикаций в сфере цифровых технологий США (432 издания), РФ (383 публикации) и Великобритания (293 публикации) за период 2010-2019 гг. Ведущими странами по публикациям в области Индустрии 4.0, цифровых технологиях, цифровизации, цифровой трансформации, цифровых платформах, являются США, Россия, Франция, Индия, Испания[1].
Автор провел исследование применимости следующих дефиниций: цифровые технологии, цифровизация, Индустрия 4.0, цифровые платформы (рис. 1).
3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 0
2018 2016 2014 2012 2010
Рисунок 1 - Публикационная активность по основным направлениям развития цифровой экономики
По результатам исследований установлено, что наибольшее количество публикаций было выявлено в части цифровых технологий. В таблице 2 представлены ранжированные результаты по объему публикаций в 2019 г.
Таблица 2 Ранжированные показатели развития цифровых технологий в 2019 г.
Технологии РИНЦ Место в РИНЦ Scopus Место в Scopus
Блокчейн 21% 2 7% 6
Большие данные 25% 1 29% 1
Кибербезопасность 16% 3 6% 7
Искусственный интеллект 15% 4 19% 3
Интернет вещей 11% 5 20% 2
Мобильные системы 6% 6 0,6% 8
Робототехника 6% 7 8% 5
Дополненная реальность 5% 8 12% 4
Квантовые технологии 4% 11 0,6% 8
Интеллектуальный транспорт 0,5% 12 0,2% 9
Таким образом, проведенные автором исследования позволили установить тенденции широкого внедрения сквозных цифровых технологий, а также их активное использование для реализации кластерного подхода в современной экономике.
Кластеры и кластерная модель развития экономики
Кластер, как объект экономической агломерации взаимосвязанных предприятий на некоторой территории, известен со времен ремесленного производства. При этом зарождением кластерного подхода (1830-1890гг.), экономическая наука обязана А. Маршаллу, который сам называл их «локализованными отраслями» (localized industry) [24]. В последующем (1890-1950гг.) в литературе получило распространение название «промышленные районы» (industrial districts). Наиболее популярный термин в настоящее время - «кластер» появился намного позже. Считают, что понятие «кластер» введено в теорию экономических отношений М. Портером (1998) [25]. М. Портер применил термин «кластер» для анализа структуры и эффективности хозяйственных связей в отраслях и организациях и рассматривал его как «географически близкая группа связанных компаний и взаимодействующих институтов в специфической области, связанная общностями и взаимодополнениями». В настоящее время кластер рассматривают как обособленную экономическую систему [26], интегрированную структуру [27,28], которые оказывают существенное влияние как на развитие государственной промышленной политики, так и экономики в целом [29 и др.].
В России кластеры начали активно формироваться начиная с 2000-х годов. В результате проведенного автором анализа было выяснено, что в настоящее время на территории РФ было зарегистрировано 118 кластеров, при этом больше всего из них по специализациям информационно-коммуникационные технологии и производство машин и оборудования.
Максимальное значение в вопросе анализа зарубежного опыта формирования и развития промышленных кластеров представляет опыт таких стран, как США, Финляндии, Японии, Италии, Германии, Норвегии и др. (таблица 3) [30-33].
Таблица 3 - Направления кластеризации в Европе
Наименование Кластера Страна Специализация
Сельское хозяйство и морские ресурсы
AE-ROBO-NET Словения Морская биотехнология; автоматизированные беспилотные машины
Aebb - Associafäo Empresarial da Beira Baixa Испания Лесоводство и лесозаготовки; экотуризм
Биологические науки
AGROFOOD - The Regional Cluster of Food Industry and Products Румыния Производство продуктов питания, напитков и табачных изделий; общественное здравоохранение и благосостояние
AINS cluster Nutrition and Health- Asociación empresarial Innvoadora Nutrición y Salud Испания Производство продуктов питания, напитков и табачных изделий; продовольственная безопасность
Информационно-телекоммуникационные технологии
Alliance Informatics and Innovation Cluster Венгрия Проектирование и создание оборудования для «умных городов»; компьютерное программирование и разработка соответствующего ПО
Associafao para o Polo das Tecnologias de Informafao, Comunicafao e Electronica TICE.PT Португалия Кибербезопасность и сетевая безопасность; e-Inclusion (например, е^ИЬ, e-Leaming)
Энергетика
ASTER - ENERGY AND ENVIRONMENT PLATFORM Италия Биотопливо и энергоэффективность; возобновляемые источники энергии
Aberdeen Renewable Energy Group Великобритания Зеленые источники энергии
Промышленное производство, производства материалов, транспорт
3D grupa Хорватия Разработка передовых производственных систем; ремонт и установка машин и оборудования
3D Makers Zone Нидерланды Разработка передовых производственных систем; получение новых материалов
Измерения и стандарты
AEI CIBERSEGURIDAD Y TECNOLOGÍAS AVANZADAS Испания Кибербезопасность и сетевая безопасность; разработка протоколов и стандартов
BioNanoNet Forschungsgesellschaft mbH Австрия Исследования в области медицинских технологий; промышленная биотехнология; разработка стандартов
Примечание - составлено автором по данным European Cluster Collaboration Platform и [30-33].
Модели кластеризации
Проведенный анализ [33, 34], а также изучение характеристик зарубежных кластеров позволили идентифицировать 6 моделей кластеризации, особенности которых отражены в таблице 4.
Таблица 4 - Особенности зарубежных моделей кластеризации
Наименование модели кластеризации Краткая характеристика
Итальянская Успешное развитие промышленных районов; постоянная кооперация мелких товаропроизводителей; высокая доля инновационной продукции в традиционных секторах (текстильная, мебельная промышленности и т.д.); признанные позиции по промышленному дизайну; высокая конкурентоспособность кластеров, в которые входят, в основном, мелкие и средние фирмы, на мировом рынке; весомая роль государства в обеспечении развития кластеров, посредством скидок на экспорт, привлечения инвесторов, предоставление консалтинговых услуг.
Французская Особое внимание уделяется усилению связей между университетами / исследовательскими институтами и промышленностью для развития малого инновационно-активного бизнеса. Большинство проводимых научных исследований имеет государственную поддержку (выполняется, как правило, в рамках государственного заказа). Министерство экономики, финансов и промышленности совместно с местными властями осуществляет развитие кластеров.
Английская Правительство Великобритании разрабатывает и активно внедряет программы целевого регулирования и развития предпринимательства, способствующего формированию промышленных кластеров в стране. Расширяются формы взаимодействия бизнеса и образовательной сферы (как результат - рост числа научных парков и агентств по передаче технологий).
Японская Характерно присутствие абсолютной фирмы-лидера, вокруг которой концентрируются поставщики на разных стадиях технологической цепочки; при этом, в сети наблюдается строгая иерархия. Компания-лидер реализует внутреннюю экономию от масштаба и находится на передовом рубеже новых технологий, тем самым, обеспечивая себе высокий уровень конкурентоспособности. Развитию промышленных кластеров способствует продуманная политика, ориентированная на развитие науки и наукоемких производств.
Североамериканская (США) В США кластерный подход является основой развития региональных экономик. В стране проводится активная государственная политика, направленная на мощную финансовую поддержку кластерных структур. Прослеживается также тесное сотрудничество исследовательских центров и венчурного капитала.
Финская Промышленные кластеры, в основном, ориентируются на экспорт; для них характерен высокий уровень научных исследований, разработок и внедрения инноваций.
Примечание - составлено автором по данным источников [30-34].
Анализ тенденций и факторов, способствующих кластеризации в промышленности в условиях цифровой экономики
Кластеризация экономики представляет собой процесс формирования интегрированных кластерных структур на основе проведения государственной промышленной политики, рыночных тенденций развития экономики и ее хозяйствующих субъектов, а также совместного взаимодействия государственных, промышленных, институциональных, региональных, финансовых, инфраструктурных экономических агентов.
На основе анализа направлений кластеризации в европейских странах, страновых моделей кластеризации в ходе исследований установлены основные тенденции экономического развития, определяющим необходимость кластеризации в условиях цифровой экономики:
перераспределение роли ведущих стран на экономической и политической аренах, развитие глобальной конкуренции, переход от конкуренции товаров к конкуренции за рынки сбыта;
обострение территориальной конкуренции обуславливает для экономики России необходимость активного развития Арктической зоны и формирования на ее территории эффективных научно-промышленно-образо-вательных комплексов (кластеров);
разработка и внедрение цифровых технологий, цифровых платформ, которые обеспечивают непосредственное взаимодействие потребителей и производителей и устраняют территориальный признак формирования кластеров;
цифровизация жизненного цикла создания новых изделий и оказываемых услуг, что существенно упрощает процессы формирования кластеров, осуществляющих разработку и производство инновационной высокотехнологичной продукции;
процессы международной и внутренней миграции, заключающиеся в появлении конкуренции за высококвалифицированных специалистов, которые в современной экономике знаний становятся основным капиталом;
повышение роли инноваций как инструмента формирования и внедрения цифровых технологий в деятельности кластеров.
Рассмотрим факторы внешней и внутренней среды промышленного кластера. К факторам макросреды промышленного кластера можно отнести следующие факторы, объединенные в группы: экономические; инновационные; правовые; демографические; социально-культурные; природные, в том числе; состояние окружающей среды; политические. Для факторов внутренней среды промышленного кластера выделяются факторы, также способствующие и препятствующие процессам кластеризации применительно к отдельной экономической системе.
Так, к способствующим кластеризации внутренним факторам, относят следующие группы: ресурсные, организационные, научно-инновационные, интеллектуальные, социально-экономические, эффективности управления.
В большей степени на успешность применения кластерного подхода влияет состояние внешних и внутренних факторов функционирования промышленных структур. Проведенные исследования позволили выполнить классификацию факторов и выделить при этом группы факторов: базовые и специальные. Мы выделяем с целью классификации следующие группы базовых факторов, наиболее полно раскрывающих общие возможность кластеризации в промышленности: 1. Экономические: 2. Научно-технологические: 3. Институциональные: 4. Глобальные: 5. Правовые.
Проведенные исследования показывают, что применительно к экономике Российской Федерации актуальным является выделение специальных факторов, которые отражают специфику структуры, социально-экономического, территориального развития отдельных территорий и регионов. Одним из важных в экономике России является Арктический регион, значимость которого постоянно увеличивается в силу геополитических, ресурсных и прочих аспектов. Поэтому автором обоснована группа специальных факторов при рассмотрении процессов кластеризации в промышленности Арктического региона. Для этого автором предложено формирование шестой группы факторов «Структурно-территориальные», включающей факторы: территориальная разобщенность хозяйствующих субъектов; уровень инфраструктурного развития; степень специализация предприятий; наличие действующих научно-промышленно-образовательных комплексов, технопарков, технополисов; развитость региональной инновационной системы; наличие устойчивой кооперации с территориальными партнерами; уровень технологического развития; логистика; уровень сложности добычи и доставки ресурсов; степень цифровизации производственных и управленческих процессов. Таким образом, по нашему мнению, применительно к Арктическому региону учет группы специальных факторов способствует более глубокому пониманию интеграционных процессов в промышленности и создания кластеров в условиях экономического развития и активного внедрения цифровых технологи в данном регионе.
Заключение
Проведенный анализ показал, что как во многих зарубежных странах, так и в России кластерная модель в условиях формирования цифровой экономики стала эффективной формой интеграции и развития экономических агентов, позволяющая им повышать уровень конкурентоспособности продукции и устойчивости хозяйствующих субъектов. Сформулированы тенденции и факторы, способствующие кластеризации в промышленности в условиях цифровой экономики. Выделена группа специальных факторов применительно к особенностям Арктического региона.
Направления перспективных исследований
Дальнейшие исследования автор видит в более глубокой дифференциации субтехнологий, применяемых в различных отраслях национальной экономики. Рассматривая кластерный подход и вопросы кластеризации, автор видит дальнейшие исследования применительно к различным подотраслям промышленности.
Источники:
1. Бабкин А.В., Алексеева Н.С. Тенденции развития цифровой экономики на основе исследования наукометрических баз данных // Экономика и управление. 2019. № 6 (164). С. 16-25.
2. Отчет Internet World Stats URL: https://www.internetworldstats.com дата общения 10.07.2019 г.
3. Don Tapscott «The Digital Economy: Promise and Peril in the Age of Networked Intelligence», McGraw-Hill, 1995, 18 с.
4. Национальная программа «Цифровая экономика Российской Федерации» 28.12.2018 // Правительство России, URL: http://static.government.ru/media/files/3b1AsVA1v3VziZip5VzAY8RTcLEbdCct.pdf (дата обращения 20.07.2020).
5. Babkin, A.V., Burkaltseva, D.D., Betskov, A.V., Kilyaskhanov, H.S., Tyulin, A.S. and Kurianova, I.V.: Automation Digi-talization Blockchain: Trends and Implementation Problems. International Journal of Engineering & Technology (2018). DOI: 10.14419/ijet.v7i3.14.16903.
6. D. G. Rodionov, E. A. Konnikov and O. A. Konnikova (2018) Approaches to ensuring the sustainability of industrial enterprises of different technological levels. Journal of Social Sciences Research, 277-282.
7. Костин Г.А., Упорова И.В. Трансформация предпринимательской деятельности под влиянием цифровой экономики // Экономика и управление. 2018. № 12 (158). С. 51-60.
8. Вертакова Ю.В. Роль университетов в процессах цифровой трансформации экономики // Экономика и управление, 2018, № 7 (153). С. 54-64.
9. S. S. Gutman, Irina M. Zaychenko, and O. V. Kalinina. 2017. Selection of strategy implementation tool for shipbuilding cluster of Arkhangelsk Oblast. In Proceedings of the 29th International Business Information Management Association (IBIMA). Vienna, Austria, 1430-1438.
10. Demidenko, D.S., Kulibanova, V.V., Maruta, V.G.: Using the principles of "digital economy" in assessing the company's capitalization. In: Proceedings of the 31st International Business Information Management Association Conference (2018).
11. Semenov, V.P., Sokolitsyn, A.S., Sokolitsyna, N.A.: Marketing Activity Management Improvement for Small-Series Production Enterprises. In: Proceedings of the 2018 International Conference ''Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies", IT and QM and IS (2018). DOI:10.1109/ITMQIS.2018.8525067.
12. Demidenko, D.S., Malevskaia-Malevich, E.D., Dubolazova, Y.A., Victorova, N.G.: Optimization of the innovation process management at a manufacturing enterprise. In: Proceedings of the 31st International Business Information Management Association Conference (2018).
13. Отчет-исследование "Цифровая Россия: новая реальность" http://www.mckinsey.com/russia/our-insights/ru-ru
14. Сделано в Китае / Made in China. Национальная промышленная стратегия Китая / JSON.TV. URL: http://json.tv/ict_tel-ecom_analytics_view/sdelano-v-kitae-2025-20170803065727 (дата обращения: 03.07.2020).
15. Digital-Эстония: как небольшой стране удалось стать цифровым государством / VC.RU. URL: https://vc.ru/32168-digital-estoniya-kak-nebolshoy-strane-udalos-stat-cifrovym-gosudarstvom (дата обращения: 03.07.2020).
16. Цифровая экономика Сингапура. Создание экономики будущего и инициатива «Умная нация». Некоторые факты и цифры: основы экономики Сингапура / DOCPLAYER. URL: https://docplayer.ru/56568253-Cifrovaya-ekonomika-singapura-sozdanie-ekonomiki-budushchego-i-iniciativa-umnaya-naciya-nekotorye-fakty-i-cifry-osnovy-ekonomiki-singapura.html (дата обращения: 03.07.2020).
17. Власти Великобритании опубликовали стратегию развития цифровых технологий / D-Russia.ru. URL: http://d-russia.ru/vlasti-velikobritanii-opublikovali-proekt-strategii-razvitiya-tsifrovyh-tehnologij.html (дата обращения: 03.07.2020).
18. Общество 5.0. - цифровизация экономического роста по-японски / Control Engineering. URL: http://controlengrussia.com/rynok/obshhestvo-5-0-po-yaponski/ (дата обращения: 03.07.2020).
19. Цифровизация без хайпа / Ведомости. URL: https://www.vedomosti.ru/opinion/articles/2018/04/04/755769-tsifrovizatsiya-haipa (дата обращения: 03.07.2020).
20. ICT Policy / Government.no. URL: https://www.regjeringen.no/en/topics/public-administration/ict-policy/id1367/ (дата обращения: 04.07.2020).
21. 50 лет опыта: как Южная Корея создает смарт-нацию / Bnews.kz. URL: https://bnews.kz/ru/analysis/reviews/pyatdesyat_let_opita_kak_uzhnaya_koreya_sozdaet_smartnatsiu (дата обращения: 04.07.2020).
22. Chandra Y (2018) Mapping the evolution of entrepreneurship as a field of research (1990-2013): A scientometric analysis. PLoS ONE 13(1):e0190228. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0190228.
23. Лычагин М.В., Бурнышев К.Ю. Цифровой аспект исследований по предпринимательству // В сборнике: Цифровая экономика и Индустрия 4.0: тенденции 2025 Сборник трудов научно-практической конференции с международным участием. Санкт-Петербург, 2019.
24. Маршалл, А. Принципы экономической науки / А. Маршалл. - М.: Изд. группа «Прогресс», 1993. - Т.3. - 351 с.
25. Porter, M.E.: Clusters and the new economics of competition. Harv. Bus. Rev. (1998)
26. Kookueva V.V. and Tsertseil J.S. (2018). Clustering as a basis for an innovative development strategy. European Research Studies Journal, 21(4), 818-830.
27. Бабкин А.В., Ташенова Л.В. Типология и структура промышленных кластеров: практико-ориентированные подходы //Менеджмент в России и за рубежом.2019. № 1.С 36-44.
28. Kuzovleva, V. Alekseenko, T. Filippova and T. Kudryavtseva. 2019. Efficiency of construction cluster innovative potential management. In Proceedings of the IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. Saint-Petersburg, Russian Federation, 497(1), 012033. DOI:10.1088/1757-899X/497/1/012033.
29. T. N. Selentyeva, V. A. Degtereva, M. V. Ivanova and O. V. Mikheyenko. 2018. The competitiveness of innovation clusters: Approaches to assessing and role of state cluster policy. In Proceedings of the 32nd International Business Information Management Association (IBIMA). Seville, Spain, 1706-1709.
30. Ксенофонтова О.Л. Опыт зарубежных стран по созданию и функционированию кластеров: модельный подход // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. - 2015. - №2 (42). - С. 36-42.
31. Сутырин С.Ф., Филиппов П.Н. Кластеры конкурентоспособности Финляндии // Вестник Санкт-Петербургского университета. - 2014.- Сер. 5. Выпуск 1. - №5. - С. 71-76.
32. Порваткина М.В. Зарубежный опыт формирования и развития региональных кластеров в экономически развитых странах // Вестник ТПГУ.- 2011. №12 (114). - С. 112-115.
33. Газимагомедов Р.К. Региональные промышленные кластеры в Западной Европе // Вопросы структуризации экономики. - 2005. - №2. - С. 172-188.
34. Баталова А.А. Основные преимущества страновых моделей, необходимые для формирования промышленных кластеров // Интернет-журнал «Науковедение». - 2014. - №1 [Электронный ресурс]. URL: https://nau-kovedenie.ru/PDF/03EVN114.pdf/.
References:
1. Babkin A.V., Alekseev N.S. Trends of development of digital economy on the basis of a research of scientometric data-bases//Economy and management. 2019. No. 6 (164). Page 16-25.
2. Report of Internet World Stats URL: https://www.internetworldstats.com date of communication of 10.07.2019.
3. Don Tapscott «The Digital Economy: Promise and Peril in the Age of Networked Intelligence», McGraw-Hill, 1995, 18 с.
4. National program "Digital Economy of the Russian Federation" 28.12.2018//Government of the Russian Federation, URL: http://static.government.ru/media/files/3b1AsVA1v3VziZip5VzAY8RTcLEbdCct.pdf (date of the address 20.07.2020).
5. Babkin, A.V., Burkaltseva, D.D., Betskov, A.V., Kilyaskhanov, H.S., Tyulin, A.S. and Kurianova, I.V.: Automation Digi-talization Blockchain: Trends and Implementation Problems. International Journal of Engineering & Technology (2018). DOI: 10.14419/ijet.v7i3.14.16903.
6. D. G. Rodionov, E. A. Konnikov and O. A. Konnikova (2018) Approaches to ensuring the sustainability of industrial enterprises of different technological levels. Journal of Social Sciences Research, 277-282.
7. Kostin G.A., Uporova I.V. Transformation of business activity under the influence of digital economy//Economy and management. 2018. No. 12 (158) . Page 51-60.
8. Vertakova Yu.V. A role of the universities in processes of digital transformation of economy//Economy and management, 2018, No. 7 (153). Page 54-64.
9. S. S. Gutman, Irina M. Zaychenko, and O. V. Kalinina. 2017. Selection of strategy implementation tool for shipbuilding cluster of Arkhangelsk Oblast. In Proceedings of the 29th International Business Information Management Association (IBIMA). Vienna, Austria, 1430-1438.
10. Demidenko, D.S., Kulibanova, V.V., Maruta, V.G.: Using the principles of "digital economy" in assessing the company's capitalization. In: Proceedings of the 31st International Business Information Management Association Conference (2018).
11. Semenov, V.P., Sokolitsyn, A.S., Sokolitsyna, N.A.: Marketing Activity Management Improvement for Small-Series Production Enterprises. In: Proceedings of the 2018 International Conference "Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies", IT and QM and IS (2018). DOI:10.1109/ITMQIS.2018.8525067.Demidenko, D.S.,
12. Malevskaia-Malevich, E.D., Dubolazova, Y.A., Victorova, N.G.: Optimization of the innovation process management at a manufacturing enterprise. In: Proceedings of the 31st International Business Information Management Association Conference (2018).
13. Report research "Digital Russia: new reality" http://www.mckinsey.com/russia/our-insights/ru-ru
14. It is made in China / Made in China. National industrial strategy of China / JSON.TV. URL: http://json.tv/ict_telecom_ana-lytics_view/sdelano-v-kitae-2025-20170803065727 (date of the address: 03.07.2020).
15. Digital-Estonia: as the small country managed to become the digital state / VC.RU. URL: https://vc.ru/32168-digital-es-toniya-kak-nebolshoy-strane-udalos-stat-cifrovym-gosudarstvom (date of the address: 03.07.2020).
16. Digital economy of Singapore. Creation of economy of the future and initiative "Clever nation". Some facts and figures: bases of the economy of Singapore / DOCPLAYER. URL: https://docplayer.ru/56568253-Cifrovaya-ekonomika-singapura-sozdanie-ekonomiki-budushchego-i-iniciativa-umnaya-naciya-nekotorye-fakty-i-cifry-osnovy-ekonomiki-singapura.html (date of the address: 03.07.2020).
17. The authorities of Great Britain published the strategy of development for digital technologies / D-Russia.ru. URL: http://d-russia.ru/vlasti-velikobritanii-opublikovali-proekt-strategii-razvitiya-tsifrovyh-tehnologij.html (date of the address: 03.07.2020).
18. Society 5.0. - digitalization of economic growth in Japanese / Control Engineering. URL: http://controlengrus-sia.com/rynok/obshhestvo-5-0-po-yaponski/(date of the address: 03.07.2020).
19. Digitalization without hype / Sheet. URL: https://www.vedomosti. ru/opinion/articles/2018/04/04/755769-tsifrovizatsiya-haipa (date of the address: 03.07.2020).
20. ICT Policy / Government.no. URL: https://www.regjeringen.no/en/topics/public-administration/ict-policy/id1367/ (дата обращения: 04.07.2020).
21. 50 years of experience: as South Korea creates smart nation / Bnews.kz. URL: https://bnews.kz/ru/analysis/reviews/py-atdesyat_let_opita_kak_uzhnaya_koreya_sozdaet_smartnatsiu (date of the address: 04.07.2020).
22. Chandra Y (2018) Mapping the evolution of entrepreneurship as a field of research (1990-2013): A scientometric analysis. PLoS ONE 13(1):e0190228. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0190228.
23. Lychagin M.V., Burnyshev K.Yu. Digital aspect of researches on business//In the collection: Digital economy and Industry 4.0: trends of 2025 the Collection of works of a scientific and practical conference with the international participation. St. Petersburg, 2019.
24. Marshall, And. Principles of economic science / A. Marshall. - M.: Prod. Progress group, 1993. - T.3. - 351 pages.
25. Porter, M.E.: Clusters and the new economics of competition. Harv. Bus. Rev. (1998)
26. Kookueva V.V. and Tsertseil J.S. (2018). Clustering as a basis for an innovative development strategy. European Research Studies Journal, 21(4), 818-830.
27. Babkin A.V., Tashenova L.V. Tipologiya and structure of industrial clusters: the praktiko-focused approaches//Management in Russia and abroad. 2019. No. 1. Page 36-44&
28. Kuzovleva, V. Alekseenko, T. Filippova and T. Kudryavtseva. 2019. Efficiency of construction cluster innovative potential management. In Proceedings of the IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. Saint-Petersburg, Russian Federation, 497(1), 012033. DOI:10.1088/1757-899X/497/1/012033.
29. T. N. Selentyeva, V. A. Degtereva, M. V. Ivanova and O. V. Mikheyenko. 2018. The competitiveness of innovation clusters: Approaches to assessing and role of state cluster policy. In Proceedings of the 32nd International Business Information Management Association (IBIMA). Seville, Spain, 1706-1709.
30. Ksenofontova O.L. Experiment of foreign countries on creation and functioning of clusters: model approach/Modern high technologies. Regional supplement. - 2015. - No. 2 (42). - Page 36-42.
31. Sutyrin S. F., Filippov P.N. Clusters of competitiveness of Finland/Bulletin of the St. Petersburg university. - 2014.-It is gray. 5. Release 1. - No. 5. - Page 71-76.
32. Porvatkina M.V. Foreign experience of formation and development of regional clusters in economically developed coun-tries//the TPGU Bulletin. - 2011. - No. 12 (114). - Page 112-115.
33. Gazimagomedov R.K. Regional industrial clusters in Western Europe//Issues of structurization of economy. - 2005. - No. 2. - Page 172-188.
34. Batalova A.A. Main advantages of country models necessary for formation of industrial clusters//Online magazine "Nau-kovedeniye". - 2014. - No. 1 [Electronic resource]. URL: https://naukovedenie.ru/PDF/03EVN114.pdf/.
DOI: 10.24412/2309-4788-2020-10518
А. Балуч- аспирант, кафедра «Управление инновациями», Томской государственный университет систем управления и радиоэлектроники, Aman.baloch2007@mail.com,
A. Baluch- postgraduate student, Department of Innovation Management, Tomsk State University of Control Systems and Radioelectronics;
И.А. Павлова - к.э.н., старший научный сотрудник Лаборатории устойчивого развития социально-экономических систем Томского научного центра СО РАН, доцент Национального исследовательского Томского политехнического университета, доцент Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники,
I.A. Pavlova - Candidate of Economic Sciences, Senior Researcher of the Laboratory for Sustainable Development of Socio-Economic Systems of the Tomsk Scientific Center of the SB RAS, Associate Professor of the National Research Tomsk Polytechnic University, Associate Professor of the Tomsk State University of Control Systems and Radioelectronics.
РАЗВИТИЕ ИННОВАЦИОННЫХ СИСТЕМ ДЛЯ УСТОЙЧИВОСТИ РЕГИОНА DEVELOPMENT OF INNOVATION SYSTEMS FOR REGIONAL SUSTAINABILITY
Аннотация. В настоящее время развитие инновационных систем все чаще рассматривается в контексте устойчивого регионального развития. Изучение роли инноваций для отдельных конкретных организаций сегодня не ограничиваются только сферой производственной эффективности. Инновации являются ключевым элементом успеха и выживания каждой организации, однако их значение необходимо оценивать через факторы устойчивого развития региональных инновационных систем в интересах географически локализованных сообществ, территорий, кластерных образований. В работе представлен анализ современной литературы по тематике инновационного развития регионов. Дана характеристика подходов и методов для оценки разных типов инноваций и их значения для устойчивого развития (sustainable development) регионов. Сделан акцент на эволюции модели тройной спирали, применимости вариаций этой модели для анализа, а также проведен анализ литературы по устойчивости (resilience) региональных инновационных систем к внешних негативным воздействиям (шокам).
Abstract. Nowadays, development of innovation systems for regional sustainability is considered as one of the key concerns of human communities; so that, most countries try to become pioneer in this area. So, most countries make worldwide changes to achieve this goal. Regarding the importance and necessity of sustainable development in countries, factors leading to this development should be paid attention to. The important role of innovation in organizations' success is not limited to the country's production sector. Rather, this issue is also true and even more important in companies' service sector that educates the future human resources. Innovation is an important issue in economic, business, technological, sociological, and engineering studies that creates the ability to adapt to and manage changes; innovation is the key element of every organization's success and survival, and the organizations' attention to the individuals' creativity and innovation makes them to move forward. Innovation is a key element in the success and survival of each organization, but their value must be assessed through the factors of sustainable development of regional innovation systems in the interests of geographically localized communities, territories and regional clusters. The paper presents an analysis of modern literature on the topic of innovative development of regions. The characteristics of approaches and methods for
