Научная статья

Original article

УДК 33

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_2_88 

ПОТОК ЗНАНИЙ В НАЦИОНАЛЬНЫХ ИННОВАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ

KNOWLEDGE FLOWS IN NATIONAL INNOVATION SYSTEMS 

Акулли Мигена, аспирант, Экономического Факультета, Российский Университет Дружбы Народов (РУДН), г. Москва, Российская Федерация

Akulli Migena, PhD student, Faculty of Economics, Peoples’ Friendship University of Russia, Moscow, Russian Federation

Аннотация. В данном статье исследования будут сосредоточены на улучшении показателей, используемых для отображения взаимодействий в национальных инновационных системах, а также связей с инновационной деятельностью фирм и стран. Эти индикаторы находятся на ранней стадии разработки и не приближаются к надежности более традиционных показателей, таких как расходы на НИОКР.

Основная цель состоит в том, чтобы улучшить сопоставимость исследований в разных странах путем поощрения тех, кто занимается анализом инновационных систем, в первую очередь сосредоточить внимание на измерении основного набора потоков знаний с использованием аналогичных показателей. В то же время, конкретный анализ будет направлен на углубление понимания определенных типов потоков в национальных инновационных системах, а именно: 1) потоки человеческих ресурсов; 2) институциональные связи; 3) промышленные кластеры; и 4) инновационное поведение фирмы.

Abstract. In this article, research will focus on improving the metrics used to map interactions in national innovation systems, as well as links to innovation activities of firms and countries. These indicators are at an early stage of development and do not come close to the reliability of more traditional indicators such as R&D spending.

The main goal is to improve the comparability of research across countries by encouraging those who analyze innovation systems to focus primarily on measuring a core set of knowledge flows using similar indicators. At the same time, a specific analysis will be aimed at deepening understanding of certain types of flows in national innovation systems, namely: 1) flows of human resources; 2) institutional ties; 3) industrial clusters; and 4) innovative behavior of the firm.

Ключевые слова: поток знаний; национальнный инновационный систем; распространение технологий; мобильность персонала; совместная отраслевая деятельность

Keywords: the flow of knowledge; national innovation systems; technology diffusion; staff mobility; joint industry activities

Введение

Подход национальных инновационных систем подчеркивает, что потоки технологий и информации между людьми, предприятиями и учреждениями являются ключом к инновационному процессу. Инновации и развитие технологий являются результатом сложной совокупности взаимоотношений между участниками системы, в которую входят предприятия, университеты и государственные исследовательские институты. Для политиков понимание национальной инновационной системы может помочь определить точки воздействия для повышения инновационной деятельности и общей конкурентоспособности. Это может помочь в выявлении несоответствий в системе как между учреждениями, так и в отношении государственной политики, которая может препятствовать развитию технологий и инновациям. Наиболее ценными в этом контексте являются стратегии, направленные на улучшение взаимодействия между участниками и учреждениями в системе и на повышение инновационного потенциала фирм, особенно их способности выявлять и осваивать технологии.

Измерение и оценка национальных инновационных систем сосредоточены на четырех типах знаний или информационных потоков: 1) взаимодействие между предприятиями, в первую очередь совместная исследовательская деятельность и другое техническое сотрудничество; 2) взаимодействие между предприятиями, университетами и государственными исследовательскими институтами, включая совместные исследования, совместное патентование, совместные публикации и более неформальные связи; 3) распространение знаний и технологий на предприятиях, включая темпы внедрения в отрасли новых технологий и их распространение с помощью машин и оборудования; и 4) мобильность персонала с упором на перемещение технического персонала внутри государственного и частного секторов и между ними.  Попытки связать эти потоки с производительностью фирм показывают, что высокий уровень технического сотрудничества, распространение технологий и мобильность персонала способствуют повышению инновационного потенциала предприятий с точки зрения продуктов, патентов и производительности.  Есть много разных подходов к анализу национальных инновационных систем.

В обследованиях инноваций на уровне фирм предприятиям задаются вопросы об источниках их знаний, наиболее важных для инноваций, и позволяют ранжировать различные связи по промышленным секторам и странам. Кластерный анализ фокусируется на взаимодействии между отдельными типами фирм и секторов, которые могут быть сгруппированы в соответствии с их технологическими и сетевыми характеристиками. Модели потоков знаний могут заметно отличаться от кластера к кластеру, а также внутри стран, специализирующихся на различных промышленных кластерах (например, лесное хозяйство, химическая промышленность).

Инновационные системы также можно анализировать на разных уровнях: субрегиональном, национальном, панрегиональном и международном.

В то время как национальный уровень может быть наиболее актуальным из-за роли взаимодействия в конкретных странах в создании климата для инноваций, международные технологические потоки и сотрудничество приобретают все большее значение.

Совместная отраслевая деятельность

Поскольку деловой сектор является основным исполнителем исследований и разработок и источником инноваций в странах ОЭСР, одним из наиболее значительных потоков знаний в национальной инновационной системе является то, что происходит в результате технического сотрудничества между предприятиями, а также их более неформального взаимодействия. В большинстве стран быстро растет сотрудничество в области НИОКР между фирмами и стратегическими техническими альянсами.

Это особенно очевидно в новых областях, таких как биотехнология и информационные технологии, где затраты на разработку особенно высоки.

Фирмы сотрудничают, чтобы объединить технические ресурсы, добиться экономии за счет масштаба и получить синергию за счет дополнительных человеческих и технических ресурсов. Также важны, но их труднее измерить, неформальные связи и контакты между фирмами, посредством которых передаются знания и ноу-хау, включая отношения между пользователями и производителями, а также роль конкурентов как источника и стимула для инноваций.

В исследованиях национальных инновационных систем техническое сотрудничество в рамках отрасли может быть отображено с помощью обследований фирм, а также обзоров на основе литературы. Примером последнего является «подсчет альянсов на основе литературы», который собирает информацию об отраслевых альянсах посредством обзоров газетных и журнальных статей, специализированных книг и журналов, а также корпоративных годовых отчетов и отраслевых справочников.

Однако этот метод может дать лишь приблизительное представление о количестве и росте различных типов альянсов и зависит от отчетности, отраслевой структуры и практики, а также других факторов. База данных о соглашениях о сотрудничестве и технологических показателях, разработанная Маастрихтским институтом экономических исследований по инновациям и технологиям, содержит информацию о почти 13 000 соглашений о сотрудничестве с участием более 6 000 материнских компаний.

Как показано на рисунке 1, количество новых технических альянсов в отдельных областях увеличивается в инновационной системе США, но, похоже, выравнивается в Японии, а также на европейском региональном уровне. В Японии более неформальное сотрудничество между предприятиями может быть ключом к развитию технологий, в то время как рамочные программы Европейского Союза могут быть основным средством технического сотрудничества в Европе.

Оценки важности совместной деятельности предприятий в национальных инновационных системах показывают, что такое сотрудничество может способствовать инновационной деятельности фирм. Исследования инновационных систем в Норвегии и Финляндии показывают, что доля новых продуктов в общих продажах выше среди фирм, участвующих в кооперативных предприятиях, хотя этому выводу могли способствовать и другие факторы (см. Рисунок 2). Подобные исследования, проведенные в Германии, показывают, что сотрудничество в области исследований коррелирует с улучшением инновационной деятельности в большинстве секторов.

Оценка программ совместных исследований в Европейском Союзе также выявляет значительные косвенные результаты с точки зрения «поведенческой дополнительности», т. Е. Увеличения компетенций и навыков, которые положительно влияют на инновационный потенциал фирмы, например, сетевые возможности и способность выявлять и адаптироваться. полезная технология. В этом анализе не раскрывается роль неформальных контактов между конкурирующими фирмами и теми, кто участвует в горизонтальных и вертикальных отношениях. Эти связи также вносят основной вклад в чистый инновационный потенциал, но могут быть более полно отражены с помощью кластерного анализа, обследований фирм и других методов.

Публичное / частное взаимодействие

Еще одним основным потоком знаний в национальных инновационных системах являются связи между государственным и частным исследовательскими секторами. С одной стороны, общественный компонент состоит в основном из государственных исследовательских институтов и университетов. С другой стороны – частные предприятия. Качество государственной исследовательской инфраструктуры и ее связи с промышленностью могут быть одним из наиболее важных национальных активов для поддержки инноваций.

Поддерживаемые государством научно-исследовательские институты и университеты являются основными исполнителями общих исследований и производят не только комплекс базовых знаний для промышленности, но также являются источниками новых методов, инструментов и ценных навыков. Все чаще исследования, проводимые в этих учреждениях, поддерживаются предприятиями, которые сотрудничают с государственным сектором в совместных технологических проектах, заключают контракты на конкретные исследования или финансируют персонал и исследователей. В дополнение к такому сотрудничеству в области НИОКР государственный исследовательский сектор служит общим хранилищем научных и технических знаний в конкретных областях. Важна общая способность отрасли получить доступ к этим знаниям.  Это могут быть патентные данные, опубликованная информация о новых научных открытиях, знания, встроенные в новые инструменты и методологии, доступ к научным сетям и дочерним фирмам, созданным в технологических инкубаторах.

Потоки знаний между государственным и частным секторами можно измерить различными способами, но есть четыре основных метода, которые использовались в национальных обследованиях инноваций:

1. Совместная исследовательская деятельность. Используя наиболее доступный метод измерения, можно подсчитать количество совместных исследовательских и технических мероприятий между фирмами и университетами / исследовательскими институтами, используя данные, публикуемые государственными финансовыми агентствами, университетами и другими источниками. Это включает как исследования по контракту, так и финансирование сотрудников университета для проведения исследований. Как показали исследования инновационной системы в Нидерландах, доход от исследований отраслевых контрактов в голландских университетах почти удвоился в период 1989–1992 годов, что свидетельствует о растущем уровне связей между отраслью и университетом (см. Таблицу 1).

2. Совместные патенты и совместные публикации

Количество совместных патентов или совместных публикаций, разработанных предприятиями в сотрудничестве с университетом или исследовательским институтом, можно определить путем анализа патентных записей и индексов публикаций. Компьютерные технологии позволяют сканировать опубликованные патенты и научные статьи, чтобы получить представление о сотрудничестве между фирмами и государственными учреждениями в технических областях и во времени. Например, анализ публикаций исследователей из крупных научных компаний Соединенного Королевства показал, что большая часть (от четверти до трети) этих статей была написана в сотрудничестве с университетом или другим исследовательским учреждением, финансируемым государством (Hicks et al. ., 1993). Соответствующее исследование Соединенного Королевства показывает быстрое увеличение количества совместных публикаций между различными участниками инновационной системы Соединенного Королевства.

3. Анализ цитирования

Поскольку пользователи технических знаний и идей часто цитируют свои источники, анализ цитирования может использоваться для оценки степени, в которой предприятия используют информацию, содержащуюся в патентах или публикациях университетов и исследовательских институтов. Например, исследования в США показывают, что такие отрасли, как биология, биотехнология и физика, в большей степени зависят от патентов университетов, чем другие отрасли (см. Таблицу 2).

4. Фирменные опросы

Опросы компаний показывают, в какой степени они рассматривают университеты и государственные исследовательские институты как источники знаний, полезных в их инновационной деятельности. Эти опросы также отражают более неформальное взаимодействие между промышленностью и государственным исследовательским сектором. Как и следовало ожидать, такие обследования показывают, что полезность общедоступных знаний сильно различается в зависимости от промышленного сектора. В Европе отрасли, в которых государственные научно-исследовательские институты считаются важными, включают в себя более наукоемкие секторы, такие как коммунальные услуги, фармацевтика и авиакосмическая промышленность.

Исследования национальных инновационных систем на сегодняшний день показывают, что государственный исследовательский сектор может быть более важным как косвенный источник знаний, чем как прямой источник научных или технических открытий. Это имеет тенденцию варьироваться в зависимости от сектора и в меньшей степени относится к наукоемким отраслям и секторам, таким как строительство и энергетика, где могут быть прямые потоки от научных открытий к технологическому развитию. Однако по большей части прямые связи ограничены из-за временного лага между фундаментальными исследованиями и инновациями, значительных усилий по адаптации, требуемых со стороны промышленности, и множественных источников технологических инноваций.

Напротив, косвенные вторичные эффекты государственных исследований в частном секторе – через общий доступ к базе знаний и техническим сетям – значительны для многих секторов. Также имеется значительный эффект локализации, когда потоки знаний из государственного сектора в промышленность могут быть наиболее важными в конкретном регионе или регионе.

Изучение более локализованных или региональных инновационных систем является дополнением к изучению потоков знаний на национальном уровне. Существует заметная тенденция к созданию специализированных центров знаний рядом с ведущими университетами, ориентированных на исследования и разработки в области определенных технологий, например компьютерное программное обеспечение, биотехнология, коммуникации. Высокотехнологичные компании, как отечественные, так и иностранные, и исследовательские институты, как правило, собираются в этих местах, чтобы получить доступ к формальным и неформальным техническим сетям. В Соединенных Штатах примеры включают Кремниевую долину в Калифорнии (около Стэнфордского университета и Калифорнийского университета), биотехнологический кластер в районе Бостона (около Массачусетского технологического института) и коммуникационный кластер в Нью-Джерси (около Принстонского университета и бывшие Bell Laboratories).

Относительная важность государственного исследовательского сектора как источника знаний для промышленности также значительно различается в зависимости от страны из-за разной важности этих институтов в национальных условиях. Государственные научно-исследовательские институты и лаборатории более важны в некоторых странах, например в Европе, чем в других странах, как разработчики и распространители прикладных технологий, полезных для промышленности. В Соединенных Штатах университеты часто образуют ядро, вокруг которого технологические фирмы и исследовательские институты собираются в более неформальные локализованные инновационные центры.

В ходе исследований инновационных систем некоторые страны выявили институциональные несоответствия, которые могут препятствовать потокам знаний. Например, Австрия отметила маргинальное положение своих исследовательских институтов, которые непропорционально ориентированы на государственный сектор и не имеют существенного практического значения для предпринимательского сектора. Хотя университеты в Нидерландах получили высокие рейтинги как партнеры в области НИОКР, предприятия считали их прямое влияние на промышленные инновации ограниченным. Одно средство правовой защиты было испробовано в таких странах, как Германия и Нидерланды, которые создали специальные институты-мосты для более тесной связи государственных научно-исследовательских институтов с промышленностью.

Распространение технологий

Самым традиционным типом потока знаний в инновационной системе может быть распространение технологий в виде нового оборудования и машин. Обычно распространение инноваций – это медленный процесс, который длится годами. Скорость внедрения технологий существенно варьируется от одного сектора к другому и в зависимости от национального контекста и различных характеристик на уровне компаний. Однако инновационная деятельность фирм все больше зависит от того, как заставить технологии работать за счет внедрения и использования инноваций и продуктов, разработанных в других странах.

Информация о технологиях может поступать от клиентов и поставщиков, а также от конкурентов и государственных учреждений. Распространение технологий особенно важно для традиционных секторов производства и сферы услуг, которые сами могут не быть исполнителями НИОКР или новаторами. По этой причине правительства приняли множество схем и программ для распространения технологий в промышленности, от центров расширения производства до демонстрационных проектов и технологических брокеров (OECD, 1997a).

Опросы фирм традиционно использовались для отслеживания использования различных типов технологий в промышленности. Анкеты спрашивают производственные фирмы об использовании ими передовых производственных технологий или сервисные фирмы об использовании ими информационных технологий. Темпы внедрения новых технологий можно отслеживать с течением времени, и можно измерить использование конкретных технологий в промышленности. Например, обследования фирм в Германии показывают кривые распространения для выбранных компьютерных производственных технологий, которые по прошествии двадцати лет используются на значительной части предприятий (см. Рисунок 3).Все чаще обследования сосредотачиваются на распространении информационных технологий, включая компьютеры, оборудование связи и полупроводники, среди широкого круга производственных секторов и секторов услуг. Однако такие опросы обычно не выявляют источник оборудования или технологий, что ограничивает их полезность при отслеживании технологических потоков между участниками в рамках инновационной системы.

Подход, изученный в ОЭСР, измеряет распространение технологий путем отслеживания межотраслевых потоков НИОКР через закупку машин и оборудования. Такое воплощенное распространение технологий оценивается с помощью матриц затрат-выпуска, которые отслеживают обмен товарами между отраслями промышленности, имеющими разную интенсивность НИОКР (расходы на НИОКР на единицу продукции). Таким образом, покупные ресурсы (как промежуточные, так и инвестиционные товары, а также из одной страны в другую) действуют как носители технологий во всех секторах. Эта методология также позволяет разделить: 1) технологии, созданные самой отраслью посредством ее собственных исследований и разработок; и 2) технологии, приобретенные в результате закупок отечественных и зарубежных товаров. Могут быть построены профили стран, которые показывают степень зависимости различных секторов от приобретенной технологии, полученной через диффузионные потоки.            

Сравнительный анализ показывает, что некоторые страны могут лучше распространять технологии в промышленных секторах (OECD, 1996c).

Большинство исследований показывают, что распространение технологий на широком уровне положительно влияет на производительность в промышленности. Также показано, что распространение технологии во многих случаях так же важно, как инвестиции в НИОКР для инновационной деятельности. Например, было обнаружено, что распространение технологий оказало большее влияние на рост производительности в Японии, чем прямые расходы на НИОКР в период 1970-93 годов.

Интенсивное использование передовых машин и оборудования в производстве способствовало повышению технологичности экономики Японии даже больше, чем расходы на исследования (OECD, 1996c). Это подчеркивает, что узкая направленность на стимулирование расходов на исследования или озабоченность наукоемкими секторами может привести к игнорированию содействия распространению технологий, что имеет важное значение для развития всей национальной инновационной системы.

Обследования распространения технологий были направлены на выявление препятствий на пути внедрения технологий фирмами. Среди основных факторов, определяющих отказ от внедрения технологий, можно назвать отсутствие информации, финансирования и технических знаний. Более глубокое исследование показывает, что виноваты также общие организационные и управленческие недостатки. Фирмам необходим широкий спектр навыков соответствующего типа и сочетания, если мы хотим, чтобы внедрение технологий было успешным.

Самые инновационные фирмы – это те, которые имеют возможность получать доступ к внешним знаниям и подключаться к информационным сетям, включая неформальные контакты, отношения между пользователями и поставщиками и техническое сотрудничество; им также нужна способность адаптировать технологии и знания к своим потребностям. Процесс инноваций, посредством которого создаются и используются технологии, становится все более коллективным делом, определяемым институциональными системами и системами обмена знаниями.

Мобильность персонала

Передвижение людей и знания, которые они несут с собой (часто называемые «неявными знаниями»), являются ключевым потоком в национальных инновационных системах. Личное взаимодействие, будь то на официальной или неформальной основе, является важным каналом передачи знаний в рамках отрасли, а также между государственным и частным секторами. Иногда важны не столько конкретные передаваемые знания, сколько общий подход к инновациям и компетентность для решения проблем.

Способность находить и идентифицировать информацию, а также получать доступ к сетям исследователей и персонала является ценным активом знаний. В большинстве исследований распространения технологий показано, что навыки и сетевые возможности персонала являются ключевыми для внедрения и адаптации новых технологий. Инвестиции в передовые технологии должны сопровождаться этой «возможностью адаптации», которая в значительной степени определяется квалификацией, общими неявными знаниями и мобильностью рабочей силы.

К измерению мобильности персонала применялись разные подходы. Наиболее многообещающим методом является использование статистики рынка труда для отслеживания перемещения персонала, классифицированного по уровню квалификации, между отраслями промышленности и между промышленностью и университетами / исследовательскими институтами. Страны Северной Европы провели ряд исследований мобильности людей в национальных инновационных системах.

В Норвегии собираются данные о количестве исследователей, поступающих в научно-исследовательские институты и из них (из или из университетов, других

В 1992 году исходящая мобильность из норвежских научно-исследовательских институтов составляла около 6 процентов от общей численности занятых, что меньше 8 процентов в 1991 году. Уровень набора в 1992 году составил 11 процентов, что отражается в чистом росте числа исследователей. В Швеции данные о рынке труда используются для отслеживания мобильности докторов наук и инженеров с течением времени и между государственными учреждениями, университетами и различными отраслями промышленности.

Исследования стран Северной Европы показывают, что высокий уровень мобильности квалифицированного персонала способствует повышению общего уровня квалификации рабочей силы, а также инновационной деятельности экономики. Что касается потоков, то, как и следовало ожидать, наибольшее движение наблюдается среди выпускников университетов в промышленность и исследовательские институты. Уровень мобильности университетских исследователей и персонала исследовательских институтов в промышленность ниже. Кроме того, большинство исследователей, приходящих в бизнес-сектор, не продолжили свою исследовательскую работу, а переключились на другую деятельность внутри фирмы. Перемещение персонала из научно-исследовательских институтов в университеты является умеренным, как и уровень мобильности технического персонала в самой отрасли. Хотя мобильность персонала является важным показателем текучести потоков знаний в инновационных системах, следует также учитывать более неформальные сети среди исследователей (профессиональные ассоциации, конференции и т. Д.), Но их гораздо труднее измерить.

Заключение

Измерение потоков знаний и составление карт национальных инновационных систем все еще находятся на начальной стадии, о чем свидетельствует незрелость большинства статистических показателей, обсуждаемых в этом отчете. Измерение распространения знаний и взаимодействия затруднено из-за недостатка данных и информации об этом виде инновационной деятельности. Обычные индикаторы (такие как расходы на НИОКР, патенты, производство и торговля высокотехнологичной продукцией) значительно более надежны, но могут дать лишь приблизительную картину потоков знаний в инновационном процессе. В настоящее время ОЭСР стремится разработать новые типы индикаторов потока инноваций, сопоставимые по странам, включая мобильность человеческих ресурсов, распространение знаний через публикации и патенты, а также характеристику инновационных фирм как в сфере производства, так и в сфере услуг.

Изображение национальных инновационных систем также страдает от недостатка сопоставимых подходов в разных странах. Некоторые страны и теоретики придерживаются более целостного взгляда на включение всех типов ресурсов, результатов и потоков, связанных с технологиями, в свои исследования инновационных систем. Это точка зрения, используемая во многих исследованиях инноваций на уровне фирм. Другие сосредотачиваются только на потоках (например, совместные НИОКР, мобильность персонала, источники информации) или конкретных типах связей. Кластерный подход становится все более популярным среди теоретиков инновационных систем, которые видят ценность в выявлении и оценке взаимодействия между меньшей системой или группой инновационных фирм. Существуют также различные взгляды на соответствующий уровень анализа: субнациональный уровень, национальный уровень, панрегиональный уровень или международный уровень. Системы взаимодействия и инноваций в той или иной степени существуют на всех этих уровнях. Различные уровни все больше взаимодействуют, что еще больше усложняет задачу анализа инновационных систем.

Список источников

1. ФРИМАН, К. Технология и экономические показатели: уроки Японии, Пинтер, Лондон. 1987.
2. ЛУНДВАЛЛ, Б-Е. (ред). Национальные инновационные системы: к теории инноваций и интерактивного обучения, Пинтер, Лондон. 1992.
3. НЕЛЬСОН, Р. (редактор), Национальные инновационные системы. Сравнительный анализ, Oxford University Press,Нью Йорк/Оксфорд. 1993.
4. ОЭСР, Перспективы науки, технологий и промышленности, Париж. 1996.
5. ОЭСР, Распространение технологий в промышленности: политика и программы правительства, Париж. 1997.
6. ПАТЕЛ, П. и К. ПАВИТТ, «Природа и экономическое значение национальных инновационных систем», STI Review, № 14, ОЭСР, Париж. 1
7. DEN HERTOG, P. et al., Оценка распределительной силы национальных инновационных систем: экспериментальное исследование Нидерландов, Центр исследований технологий и политики TNO, Апелдорн, Нидерланды. 1995.

References

1. FREEMAN, C., Technology and Economic Performance: Lessons from Japan, Pinter, London. 1987.
2. LUNDVALL, B-Å. (ed.). National Innovation Systems: Towards a Theory of Innovation and Interactive Learning, Pinter, London. 1992.
3. NELSON, R. (ed.), National Innovation Systems. A Comparative Analysis, Oxford University Press, New York/Oxford. 1993.
4. OECD, Science, Technology and Industry Outlook, Paris. 1996.
5. OECD, Diffusing Technology to Industry: Government Policies and Programmes, Paris. 1997.
6. PATEL, P. and K. PAVITT, “The Nature and Economic Importance of National Innovation Systems”,STI Review, No. 14, OECD, Paris. 1994.
7. DEN HERTOG, P. et al., Assessing the Distributional Power of National Innovation Systems: Pilot Study of the Netherlands, TNO Centre for Technology and Policy Studies, Apeldoorn, Netherlands. 1995.

Для цитирования: Акулли М. Поток знаний в национальных инновационных системах // Московский экономический журнал. 2022. № 2. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-2-2022-22/

© Акулли М, 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 2.

Научная статья

Original article

УДК 33

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_2_87 

ВЛИЯНИЕ ПАНДЕМИИ НА ЗДОРОВЬЕ СТУДЕНТОВ ВУЗОВ

THE IMPACTS OF THE PANDEMIC ON THE HEALTH OF THE UNIVERSITY CTUDENTS 

Акулли Мигена, аспирант, Экономического факультета, Российский Университет Дружбы Народов (РУДН), г. Москва, Российская Федерация

Akulli Migena, PhD student, Faculty of Economics, Peoples’ Friendship University of Russia, Moscow, Russian Federation

Аннотация. На студентов университетов дополнительно повлиял внезапный переход к онлайн-обучению, закрытие кампусов и кардинальные социальные изменения, которые изменили их опыт получения высшего образования.

В данном статье мы сосредоточимся на последствиях пандемии для физического и психического здоровья этого сектора населения в 2020 году, а также на взаимозависимости этих воздействий. Рассматриваем также проблемы инфекционного контроля в кампусах и мониторинга динамики заболеваний в студенческих сообществах.

В конце, мы исследуем психологические проблемы и проблемы психического здоровья, которые усугубились пандемией, и оценим основные факторы, наиболее важные для учащихся.

Abstract. University students have been further impacted by the sudden shift to online learning, campus closures, and dramatic social changes that have changed their higher education experience.

In this article, we will focus on the effects of the pandemic on the physical and mental health of this sector of the population in 2020, as well as the interdependence of these impacts. We also consider the problems of infection control on campuses and monitoring the dynamics of diseases in student communities.

Finally, we will explore the psychological and mental health issues that have been exacerbated by the pandemic and assess the key factors most important to students.

Ключевые слова: здоровье, пандемия, ВУЗ, студенты, онлайн обучение

Keywords: health, pandemic, university, students, online learning

Введение

Первая вспышка Covid-19, вызванная новым коронавирусом Sars-Cov-2, была зарегистрирована в декабре 2019 года в Ухане, Китай. [1] Болезнь быстро распространилась в 2020 году, и последовавшая за ней глобальная пандемия Covid-19 привела к крупномасштабным человеческим жертвам, изнурительным заболеваниям и серьезным социально-экономическим потрясениям. Болезнь серьезно подорвала образование на всех уровнях и, следовательно, жизнь учащихся всех возрастов.

Во всем мире студенты университетов пострадали от закрытия кампусов, незапланированного быстрого перехода к онлайн-обучению и введения немедикаментозных вмешательств (НФВ), таких как социальное дистанцирование, ношение масок и ограничения на поездки для сдерживания передачи вируса. В Соединенном Королевстве (Великобритания) первыми подтвержденными случаями Covid-19 были иностранный студент из Йоркского университета и его мать, приехавшие из Китая 31 января 2020 года.

Первая зарегистрированная смерть от пандемии в Великобритании была зарегистрирована 5 марта 2020 года. 23 марта 2020 г., когда число случаев заболевания быстро возросло, было объявлено о национальном карантине «оставайся дома», что привело к немедленной приостановке очного обучения и закрытию университетских помещений. Эти масштабные изменения повлияли на образовательный опыт студентов университетов и их психическое, физическое и финансовое благополучие.

В мире, поглощенном битвой с Covid-19, 2020 год также был временем гражданских беспорядков и политической неопределенности. В Миннеаполисе 25 мая 2020 года прошли многочисленные уличные демонстрации, вызванные возмущением общественности по поводу смертельного убийства Джорджа Флойда. Некоторые азиатские студенты пострадали от оскорблений на расовой почве, мотивированных вероятным происхождением эпидемии в Китае. «Паника» привела к временной нехватке основных продуктов питания и средств гигиены.

Заблуждающиеся скептики против вакцинации и блокировки устраивали акции протеста и распространяли вводящие в заблуждение теории заговора через социальные сети, стремясь подорвать усилия властей по борьбе с пандемией. Эта тревожная атмосфера усугублялась вызывавшей ожесточенные разногласия президентской предвыборной кампанией в США, когда академические ученые и их рекомендации в области общественного здравоохранения часто оказывались в центре внимания и подвергались критике.

В Великобритании затянувшиеся переговоры о Brexit повлияли на финансирование исследований, доступ к схеме обмена студентами Erasmus и будущее студентов Европейского Союза (ЕС), обучающихся в Великобритании. Несмотря на этот неспокойный фон, основы университетской жизни удалось сохранить. Экзамены все еще случались, и студенты все еще выпускались. Обучение даже продолжалось; но чаще в виде предварительно записанных или онлайн-лекций, в отличие от традиционного очного формата. Тем не менее 2020 год стал для многих студентов annus miserabilis — длительным периодом удручающих новостей, а для некоторых — изоляции, болезней, тяжелой утраты или финансовых трудностей.

В настоящее время существует большое количество опубликованных рецензируемых научных работ, в которых оценивается влияние пандемии на студентов университетов, большинство из них представляют собой опросы, посвященные таким темам, как адаптация студентов к онлайн-обучению, влияние Covid-19 на психическое здоровье или реже. [2], оба этих фактора параллельно. Другие исследования, в которых использовался более широкий подход, чтобы понять, как пандемия изменила академические, социальные, медицинские, образ жизни и поведенческие элементы студенческого опыта.

Пандемия в кампусе — последствия для физического здоровья и эпидемиология

Когда в марте 2020 года университеты закрылись, а студенты покинули свои общежития в кампусе, степень восприимчивости молодых людей к заболеванию Covid-19 была изучена не полностью. Самые ранние вспышки в Китае и Северной Италии показали, что риск госпитализации или смерти от Covid-19 увеличивался пропорционально возрасту и наличию ранее существовавших сопутствующих заболеваний, таких как диабет или гипертония. В тот момент становилось очевидным, что молодые люди обычно страдают более легкими симптомами, и, кроме того, значительное число людей могут протекать бессимптомно, но все же быть заразными.

Углубленное междисциплинарное исследование, отображающее схему передачи Covid-19 в группе студентов колледжей США во время весенних каникул 2020 года, пришло к выводу, что 21,9% инфицированных людей не имели симптомов, а остальные страдали от уже установленных легких известных симптомов Covid-19. такие как головные боли, аносмия, боль в горле, кашель, одышка, диарея, утомляемость и, реже, лихорадка. Интересно, что такое же количество студентов в пораженной когорте также страдало от этих симптомов, но впоследствии с помощью RT-PCR  было обнаружено, что они не инфицированы Sars-CoV-2, что подчеркнуло на этом раннем этапе важность чувствительных диагностических тестов для дифференциации Covid. -19 от других циркулирующих вирусов, таких как грипп.

Уместно отметить, что соматические заболевания, такие как сезонные респираторные инфекции, связаны с плохими результатами обучения, а общие симптомы легких случаев инфекции Sars-CoV-2, вероятно, будут вредны для обучения. Вывод о том, что Covid-19 имеет менее тяжелое течение у типичных пациентов университетского возраста, не изменился в течение 2020 года. Однако было одно заметное исключение; исследование воздействия Covid-19 на молодых спортсменов из колледжа показало, что инфекция Sars-CoV-2 может быть связана с более длительными сердечными аномалиями, но это еще не установлено как общее последствие заражения вирусом.[3]

В Англии существенное снижение числа случаев заболевания летом 2020 года вызвало постепенное ослабление карантинных ограничений. В августе 2020 года возобновление работы большинства секторов экономики и возобновление международных поездок породили ощущение, что худшее уже позади и что из тени Covid-19 постепенно возвращается нормальность. К сожалению, такой сдержанный оптимизм оказался необоснованным. В некотором отношении сцена готовилась к еще одному кризису общественного здравоохранения. После того, как студенты вернулись в кампус в сентябре и октябре 2020 года, в университетах произошло несколько крупномасштабных вспышек Covid-19. Примечательно, что такое развитие событий было во многом предвидено. Собственная экспертная научно-консультативная группа правительства Великобритании по чрезвычайным ситуациям (SAGE) и независимые органы в области общественного здравоохранения и эпидемиологии сообщили, что большие перемещения населения и последующая концентрация студентов из разных географических регионов будут представлять риск увеличения передачи вируса. Более того, кластеры случаев Covid-19 в Соединенных Штатах, где семестр начался раньше, привлекли внимание к плотным коммунальным условиям проживания в кампусах, которые способствовали распространению болезни.[4]

Помимо финансовых императивов, возвращение в университет в Англии было в основном благонамеренным. Похвальные цели включали восстановление обучения лицом к лицу и определенного уровня социального взаимодействия. Чтобы снизить риски заражения, учреждения приняли ряд мер, облегчающих возобновление очной деятельности. Иностранные студенты должны были пройти 14-дневный карантин по прибытии в страну, хотя аналогичные ограничения не применялись к студентам, проживающим в Великобритании. Также существовала политика строгого внедрения NPI для создания так называемой «защищенной от Covid» среды.

Последующие расследования вспышек в университетских городках университетов Эксетера и Лафборо показали, что они были в основном связаны с передачей вируса в общежитиях студентов, а не в классах. Эта разница может быть объяснена введением дополнительных NPI, таких как обязательное ношение масок и ограничения на вместимость помещений в учебных заведениях.  В то время как случаи госпитализации и смерти в основной возрастной группе студентов 18–24 лет оставались редкими, меры инфекционного контроля привели к тому, что многим пришлось самоизолироваться в одиночестве в своих спальнях, иногда с ограниченным или ненадежным доступом к еде, и это вызвало широкое беспокойство. для их благополучия. В соответствии с руководящими принципами общественного здравоохранения эти карантинные меры также были распространены на выявленные тесные контакты учащихся с диагнозом, что ускорило эффект домино, в результате чего целые коридоры и даже целые жилые дома были закрыты. Был также эффект домино для отношений с местными сообществами.

Одновременный всплеск зарегистрированных случаев заболевания коронавирусом в городах с большим студенческим населением, таких как Манчестер и Ноттингем, в конечном итоге привел к тому, что правительство наложило на эти регионы более жесткие ограничения. Хотя не доказано, что рост числа случаев Covid-19 в прилегающих районах был инициирован инфицированными студентами, в настоящее время имеются более убедительные доказательства того, что рост заболеваемости в возрастной категории 18–24 лет действительно привел к возобновлению пандемии. В целом в Великобритании в период с сентября по ноябрь 2020 г. Таким образом, несмотря на то, что вспышки Covid-19, которые происходили в кампусах в начале учебного года, обычно не сопровождались серьезными заболеваниями, тем не менее, имели место серьезные и длительные нарушения в обучении студентов.

Одной из причин повторного открытия кампусов было облегчение ограниченной социальной деятельности для более обогащающего студенческого опыта, однако многочисленные вспышки Covid-19 в жилых помещениях во многих случаях привели к противоположному результату. Спровоцировали ли поведение учащихся и плохое соблюдение правил возрождение Covid-19, которое произошло осенью 2020 года? Имеющиеся данные свидетельствуют о том, что это не так, и вместо этого демонстрируют, что студенты были хорошо информированы и соблюдали ограничения, введенные для сдерживания распространения Covid-19.

Оглядываясь назад, можно сказать, что отсутствие системы тестирования, отслеживания и изоляции для выявления заразных учащихся в начале учебного года могло способствовать резкому увеличению числа случаев Covid-19 в первые несколько недель 2020–2021 учебного года. Чтобы избежать обратного сценария, когда студенты занесут Covid-19 из университетов в свою домашнюю среду во время рождественских каникул, правительство Великобритании рекомендовало студентам откладывать свой отъезд в конце первого семестра и ввело тестирование на основе антигенов латерального кровотока в кампусе (LFT) для выявления бессимптомных инфекций.

Впоследствии эта схема была расширена до национальной программы массового бессимптомного тестирования в образовательных учреждениях под надзором Национальной службы здравоохранения по тестированию и отслеживанию. Тем не менее, есть экспериментальные доказательства того, что LFT менее чувствительны при обнаружении Sars-CoV-2 по сравнению с золотым стандартом RT-PCR тестов, что вызывает опасения, что ложноотрицательные тесты могут спровоцировать последующие вспышки Covid-19.[5] Несмотря на эти опасения, у LFT есть практические преимущества, поскольку они могут дать результаты в течение двух часов после взятия образца. Кроме того, LFT поддаются высокой пропускной способности и более частому тестированию, что делает этот метод более подходящим для крупномасштабного эпиднадзора за уровнями инфекции на уровне сообщества, особенно при проведении два раза в неделю с возможностью последующего подтверждения RТ-PCR. при обнаружении положительного теста. Интересно, что LFT, проведенные в конце семестра в течение первых двух недель декабря 2020 года в разных университетах, сообщили о чрезвычайно низком уровне бессимптомной инфекции среди студентов, а в некоторых университетах вообще не было выявлено ни одного положительного случая.

Одной из основных проблем при оценке распространенности и динамики пандемии Covid-19 в британских университетах была нехватка надежных данных о студентах, особенно в начале семестра, когда тысячи студентов собрались в кампусах без какой-либо предварительной проверки. . Большая часть общедоступных данных в этой области не собиралась и не сопоставлялась в стандартизированном формате, что затрудняет перекрестное сравнение или получение однозначных выводов. Например, официальные данные, собранные для возрастной категории от 17 до 24 лет, включают старшеклассников, людей, не имеющих высшего образования, и тех, кто уже закончил учебу. Кроме того, в большинстве исследований «студент» не упоминается как род занятий и не выделяется студенческое общежитие при вопросе о размере домохозяйства. Что касается информации, доступной на момент написания (январь 2021 г.), данные, собранные Союзом университетов и колледжей, зафиксировали более 56 000 подтвержденных случаев Covid-19 в высших учебных заведениях Великобритании, что обычно соответствует от 3% до 9 % от общего количества сотрудников и студентов. Эти числа случаев следует рассматривать как оценочные, поскольку количество людей, регулярно присутствующих в кампусе в этот период времени, будет меньше, чем в предыдущие годы, из-за того, что большинство сотрудников и студентов либо работают, либо учатся дома.

На национальном уровне антитела к Sars-CoV-2, указывающие на недавнее заражение вирусом, были обнаружены примерно у одной восьмой части населения Великобритании в декабре 2020 года. Эти разные наборы данных, хотя и не сопоставимые напрямую, могут свидетельствовать о том, что уровни Covid-19 в университетских условиях не превышали уровни среди населения в целом, но, тем не менее, уровень нарушения университетской жизни по-прежнему был беспрецедентным в мирное время.

Влияние Covid-19 на психическое здоровье студентов

Психическое здоровье студенческого населения было серьезной проблемой в течение нескольких лет, и пандемия, безусловно, усугубила эту проблему. Имеющиеся данные из Великобритании постоянно показывают, что чуть более половины студентов университетов испытали ухудшение психического здоровья в 2020 году. Самоотчеты учащихся об ухудшении психического здоровья, проявляющемся в виде повышенного психологического стресса, тревоги, депрессии и даже посттравматического стрессового расстройства, по-видимому, являются глобальным явлением.[6]        

Было обнаружено, что, как и в случае с населением в целом, изоляция, одиночество и опасения по поводу заражения болезнью являются причинами плохого психологического здоровья. В частности, для учащихся экстренный переход к онлайн-обучению привел к неоднозначным результатам и оказался фактором стресса, особенно когда он связан с увеличением рабочей нагрузки и когда технологии обучения или подключение к интернету неадекватны. Уязвимость членов семьи к инфекции Covid-19 также стала источником беспокойства для многих студентов. Сети семейной поддержки представляют собой важный источник психологической поддержки для учащихся, а тяжелая утрата или серьезное заболевание, затрагивающее родственников, или даже страх перед такими событиями стали серьезной причиной плохого психического здоровья в 2020 году. Однако это не всегда прямолинейные положительные отношения, и, по крайней мере, одно исследование показало, что для небольшой части студентов усиление семейных конфликтов во время изоляции негативно повлияло на их психическое благополучие. Интересно также отметить, что пандемия положительно повлияла на опыт некоторых студентов университетов, и есть некоторая информация о механизмах преодоления, которые им пригодились.

На сегодняшний день ранее существовавшие высокие уровни самоэффективности и физических упражнений стали положительными детерминантами устойчивости психического здоровья учащихся.[7] Есть даже свидетельства того, что успеваемость учащихся на экзаменах могла улучшиться во время изоляции, и это еще раз демонстрирует разнородное влияние пандемии на студенческий опыт. Однако может пройти некоторое время, прежде чем мы в полной мере оценим долгосрочные последствия пандемии Covid-19 для психического здоровья учащихся, поскольку в настоящее время устанавливается, что психические осложнения являются особенностью Long-Covid; хронический синдром, при котором 10-20% пациентов не полностью выздоравливают от Covid-19 даже через несколько месяцев после первоначального заражения. Чтобы покрыть свои расходы на проживание, студенты университетов часто полагаются на случайную работу в секторах промышленности, которые больше всего пострадали от NPI, например, в кафе и ресторанах или в качестве помощников в розничной торговле.

Всесторонний анализ крупного исследования, проведенного в Соединенных Штатах в первые дни кризиса в апреле 2020 года, выявил четкую взаимосвязь между финансовыми потрясениями, вызванными Covid-19, и негативным воздействием на академическую успеваемость более бедных учащихся. Точно так же перекрестный опрос в Бангладеш показал, что финансовые трудности, вызванные пандемией, были связаны с тревогой и депрессией учащихся. Эта связь также была отмечена среди населения Индии в целом на ранних стадиях пандемии. [8] Связь между социально-экономической депривацией и плохими результатами в области образования хорошо известна. В Великобритании были предприняты некоторые попытки решить эту проблему, например, путем небольшого увеличения государственных взносов в фонды помощи студентам, но объем и продолжительность такой финансовой поддержки, возможно, потребуется пересмотреть, если экономический ущерб, вызванный пандемией, сохранится.

ВЫВОДЫ

Появление эффективных вакцин могли бы предвещать постепенное возвращение к нормальной жизни в кампусе в течение 2021 года, но темпы улучшения были зависеть от таких факторов, как доступность вакцины и статус приоритетов преподавателей и учащихся университетов в национальных схемах вакцинации. Поскольку запреты на поездки остались в силе, международные конференции, схемы студенческого обмена и трудоустройства остадись проблематичными или невозможными. Даже в странах, где массовая вакцинация продвигалась удовлетворительно, опасения по поводу более трансмиссивных или летальных вариантов Sars-CoV-2 могли бы означать, что многие аспекты академической жизни, вероятно, остались в зачаточном состоянии в течение некоторого времени.

События 2020 года показали, что университетские городки и особенно условия проживания студентов создают серьезные проблемы для контроля за распространением Sars-CoV-2 и что одних только NPI недостаточно для полного подавления Covid-19 в таких условиях. В дополнение к NPI опыт показал важность систематических и согласованных программ тестирования для мониторинга передачи инфекции в сообществе и необходимость наличия схем для обеспечения благополучия учащихся, которые должны находиться на карантине. Наконец, может потребоваться переосмысление политических приоритетов и распределения ресурсов для оказания дополнительной адресной помощи учащимся, которые пострадали от психологической травмы, тяжелой утраты или финансовой нестабильности, связанных с Covid-19.

Список источников

1. Li Q, Guan X, Wu P и др. Динамика ранней передачи новой коронавирусной пневмонии в Ухане, Китай. N Engl J Med. 2020. 382:1199-1207.
2. Fuse-Nagase Y, Kuroda T, Watanabe J. Психическое здоровье первокурсников университетов в Японии во время пандемии COVID-19: скрининг по шкале психологического стресса Кесслера (K6). Азиатский J Психиатр. 2020. 54:102407.
3. Фелан Д., Ким Дж. Х., Эллиотт М. Д. и др. Скрининг потенциального поражения сердца у спортсменов, выздоравливающих от COVID-19: консенсус экспертов. J Am Coll Кардиол. 2020. 13:2635-2652.
4. Rocklöv J, Sjödin H. Высокая плотность населения является катализатором распространения COVID-19. J Travel Med. 2020. 27.
5. Лисбоа Бастос М., Тавазива Г., Абиди С.К. и др. Диагностическая точность серологических тестов на covid-19: систематический обзор и метаанализ. БМЖ. 2020. 370:m2516.
6. Ван С., Чжао Х. Влияние COVID-19 на тревогу у студентов китайских университетов. Фронт Псих. 2020. 11:1168.
7. Ле Вигуру С., Гонсалвес А., Шарбонье Э. Психологическая уязвимость студентов французских университетов к заключению в условиях COVID-19. Санитарное просвещение и поведение. 2021.
8. Рехман У., Шахнаваз М.Г., Хан Н.Х. и соавт. Депрессия, тревога и стресс среди индийцев во время блокировки covid-19. Community Ment Health J. 2020. 57, 42–48.

References

1. Li Q, Guan X, Wu P et al. Dynamics of early transmission of novel coronavirus pneumonia in Wuhan, China. N Engl J Med. 2020. 382:1199-1207.
2. Fuse-Nagase Y, Kuroda T, Watanabe J. Mental health of university freshmen in Japan during the COVID-19 pandemic: Screening on the Kessler Psychological Stress Scale (K6). Asian J Psychiatrist. 2020. 54:102407.
3. Phelan D, Kim JH, Elliott MD et al. Screening for potential cardiac injury in athletes recovering from COVID-19: expert consensus. J Am Coll Cardiol. 2020. 13:2635-2652.
4. Rocklöv J, Sjödin H. High population density is a catalyst for the spread of COVID-19. J Travel Med. 2020. 27.
5. Lisboa Bastos M., Tavaziwa G., Abidi S.K. et al. Diagnostic accuracy of covid-19 serological tests: a systematic review and meta-analysis. BMJ. 2020. 370:m2516.
6. Wang S, Zhao H. Impact of COVID-19 on anxiety in Chinese university students. Front Psych. 2020. 11:1168.
7. Le Vigouroux S., Goncalves A., Charbonnier E. Psychological vulnerability of French university students to incarceration in the context of COVID-19. Health education and behaviour. 2021.
8. Rehman U., Shahnawaz M.G., Khan N.Kh. et al. Depression, anxiety and stress among Indians during covid-19 lockdown. Community Ment Health J. 2020. 57, 42–48.

Для цитирования: Акулли М. Влияние пандемии на здоровье студентов вузов // Московский экономический журнал. 2022. № 2. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-2-2022-21/

© Акулли М., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 2.

Научная статья

Original article

УДК 330.33

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_2_86

ИССЛЕДОВАНИЕ ГЕНЕЗИСА, НАПРАВЛЕНИЙ РЕАЛИЗАЦИИ И ДАТ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ РЕВОЛЮЦИЙ ВО ВЗАИМОСВЯЗИ С РАЗВИТИЕМ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО КАПИТАЛА

THE STUDY OF THE GENESIS, DIRECTIONS OF IMPLEMENTATION AND DATES OF TECHNOLOGICAL REVOLUTIONS IN RELATION TO THE HUMAN CAPITAL DEVELOPMENT

Исследование выполнено при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований в рамках научного проекта № 19-29-07328

Блинникова Алла Викторовна, канд. экон. наук, доцент, Государственный университет управления, 109542, РФ, г. Москва, Рязанский пр., д. 99. e-mail: allarest@mail.ru; тел. 8 903 258 3041. ORCID ID: 0000-0003-4561-8894

Орехов Виктор Дмитриевич, канд. техн. наук, научный сотрудник, Международный институт менеджмента ЛИНК, 140181, РФ, г. Жуковский, ул. Менделеева, д. 11/4. E-mail: vorehov@yandex.ru; тел. 8 903 258 3075.  ORCID ID: 0000-0002-5970-207X

Андрющенко Галина Ивановна, доктор экон. наук, профессор кафедры, Российский гос. университет нефти и газа им. И.М. Губкина 119991, РФ, г. Москва, Ленинский просп., дом. 63. E-mail: galina1853@rambler.ru тел. 8 916 446 0048 ORCID ID: 0000-0003-3914-7619

Blinnikova Alla Viktorovna, PhD in economics, docent, Associate Professor, State University of Management, 109542 Russia, Moscow, Ryazan Ave. 99.

Orekhov Viktor Dmitrievich, Candidate of Technical Sciences, Researcher, International Institute of Management LINK, 140181, Russia, Zhukovsky, Mendeleev str., 11/4.

Andryushchenko Galina Ivanovna, Doctor of Economics Sciences, Professor, Russian state University of Oil and Gas THEM. Gubkina, 119991, Russian Federation, Moscow, Leninsky prospect, building 63

Аннотация. Работа посвящена актуальной проблеме прогнозирования динамики технологических революций. Предметом исследования является система факторов, определяющих генезис технологических революций и связанных с человеческим капиталом. Основными методами исследований являются анализ данных о феномене технологической революции и онлайн-опросы респондентов. Цель работы – исследование генезиса и направлений реализации технологических революций во взаимосвязи с развитием человеческого капитала. Показано, что континуум технологических революций до 1980 года выражается геометрической прогрессией T_n = 2027 – 2190•2^–n/2, где n – номер революции. Даты революций количественно связаны с ростом человеческого капитала через рост населения Земли и явного знания человечества. Доминирующим направлением НИОКР в мире является медико-биологическое, которое охватывает около 35% всех публикаций. Компьютерные технологии и искусственный интеллект представлены примерно 8% статей. Анализ поля сил с использованием интернет-опроса показал, что выгоды для общества от киберфизической революции примерно на 0,3 балла по 5-балльной шкале привлекательнее, чем от медико-биологической, а величина сил у нее на 0,4 выше. Малая дифференциация сил и выгод тормозит выбор инвесторами направлений инвестиций. Среди поддерживающих киберфизическую революцию наибольшую величину имеют: сила интересов ИТ-компаний (оценка 4,4) и элиты Всемирного экономического форума (4,4). Наиболее влиятельные силы медико-биологической революции – фармкомпании, производящие вакцины (4,3), и передовые медицинские компании (4,1).

Abstract. A challenging issue of how to forecast technological revolutions in their dynamics is considered in the present article. The system of factors governing the genesis of technological revolutions and being simultaneously related to the human assets constitutes the subject of this research. The key research techniques selected include the technological revolution phenomenon-based data analysis and online interviewing of the respondents. The object of the study covers the evaluation of the genesis and implementation concepts of the technological revolutions combined with the progression of human assets. Continuity of the technological revolutions before 1980 is known to be exponentially expressed as follows: T_n = 2027 – 2190•2^–n/2 where n is the revolution number. There is a definite quantitative correlation between the dates of revolutions and the growth of human assets conditioned by the population growth and extension of mankind’s explicit knowledge. 35% of world publications are devoted to the medical and biological sphere, as a dominating direction in Research and Technological Development. Approximately 8% of publications cover the area of computer technologies and artificial intelligence. Online interviewing and a 5-point scale applied to conduct the field of forces analyses proved the revolution in cyberphysical sphere to be 0.3 points more fascinating and having 0.4 higher magnitude of the force in comparison with medicine and biology. 

Investors experience difficulties in choosing the investment patterns due to low differentiation of force and profit. The spheres supporting the cyberphysical revolution may be distributed quantity-wise as follows: the force of IT-companies concern (grade 4,4), and elite of World Economic Forum (4,4). Vaccine-producing pharma companies (4,3) and the leading medical companies (4,1) constitute dominant support of the medical and biological revolution.

Ключевые слова: технологическая революция, человеческий капитал, экономическая динамика, экспоненциальный рост, киберфизическая революция, медико-биологическая революция, знание, датировка революций

Key words: technological revolution, human capital, economic dynamics, exponential growth, cyber-physical revolution, biomedical revolution, knowledge, dating of revolutions

Введение

Одним из основных факторов экономической динамики являются технологические революции, в ходе которых происходит трансформация мировой промышленности на основе качественно новой технологии. Эта трансформация сопровождается глобальным экономическим кризисом и следующим далее подъемом деловой активности. Достаточно часто эти кризисы выливаются в ожесточенные военные столкновения, вплоть до мировых войн.

Начавшийся в 2008 году экономический кризис и современное состояние мировой экономики можно воспринимать как индикаторы наступления технологической революции. Однако ряд феноменов, которыми сопровождается эта технологическая трансформация, дают противоречивые сигналы относительно направленности данной технологической революции.

В частности, прогнозируемый рядом авторов киберфизический характер очередной революции противоречит логике принципиальной новизны направления технологической трансформации, поскольку революция кибернетического (информационного) типа началась около 60 лет назад.

Важной проблемой является то, что многие авторы предлагают принципиально различные механизмы, движущие технологические революции, но убедительные доказательства того, какие из них действуют в реальности, отсутствуют.

Для России очень важно правильно понимать направленность очередной технологической революции и силы, которые ее инициируют, с тем чтобы не отстать от происходящих в мире изменений и обеспечить человеческому капиталу страны возможность эффективного приложения своих творческих способностей.

Целью работы является исследование генезиса и направлений реализации технологических революций во взаимосвязи с развитием человеческого капитала.

1. Обзор

Первую теорию циклической экономической динамики разработал Н.Д. Кондратьев [1], который ввел понятие «длинных волн», имеющих продолжительность 50–60 лет. Он также отметил, что на завершающем этапе понижательной стадии волны наблюдается активизация внедрения инноваций. Развивая это наблюдение, J. A. Schumpeter [2] указал, что именно инновации придают активность циклической динамике и важную роль играют предприниматели, которые реализуют наиболее плодотворные инновации в сочетании с имеющимися факторами производства.

В начале 70-х годов G. Mensch [3] показал, что в развитии экономики регулярно возникает патовая ситуация, выход из которой не реализуется в рамках существующих технологий. Согласно его теории, каждая длинная волна имеет вид S-образной кривой, характеризующей жизненный цикл технологического способа производства. Период перехода к новому способу производства он именует технологическим патом. Затем следует относительно короткий период технологической революции, а за ним следует длительный эволюционный период роста. G. Mensch отметил, что период экономического подъема начинается с наиболее важных «базисных» инноваций.

С. Perez [4] детально проанализировала взаимосвязь длинных волн и финансовых кризисов. Она отмечает, что каждая новая технологическая революция приводит к смене техноэкономической парадигмы, которая представляет собой лучшую деловую практику в новых условиях. Взаимодействие между финансовым и производственным капиталом определяет темп и направление развития технологических эпох. Финансовый капитал производит агрессивное инвестирование в новую технологию, что приводит к созданию пузыря на рынке ценных бумаг. Примерно на середине волны производственный капитал перехватывает инициативу и обеспечивает упорядоченный процесс технологического развития.

После финансового кризиса 2008 года активизировались работы в области исследования длинных волн. D. Smihula [5] выявил в историческом развитии до промышленных революций признаки длинных волн и показал, что длительность этих волн с течением времени сокращается. В частности, он указал на волну, связанную с внедрением бумажного производства, и волну Возрождения.

Основатель Всемирного экономического форума K. Schwab [6] уделил значительное внимание предсказанию характеристик очередной технологической революции. Он указал на три мегатренда этой революции: цифровой, физический и биологический. В отличие от Н.Д. Кондратьева и большинства других авторов он выделяет вдвое меньше технологических революций в период с начала XVII века.

Имеется большое количество прогнозов дат технологических революций, что делает актуальным вопрос о системе взаимосвязи этих дат.

2. Методика

Исследование относится к теоретико-прикладному типу. Направлено на применение полученных знаний для прогнозирования направлений развития технологических революций. Основным методом исследования является метатеоретический системный анализ, который позволяет построить целостную модель исследуемого феномена технологической революции.

Кроме того, в работе используются следующие методы:

• Кабинетное исследование датировки технологических революций;
• Математическая модель динамики технологических революций;
• Повторные трендовые исследования зависимости показателей технологического развития в ходе промышленных революций;
• Методы управления знаниями, позволившие выявить связь объема явных знаний человечества с динамикой технологических революций;
• Библиометрические методы, выявившие доминирующие направления научных и конструкторских исследований в период назревания техно революции;
• Интернет-опрос. Выявлена востребованность продуктов различных инновационных направлений, а также выгоды различных субъектов технологических революций;
• Анализ поля сил, предложенный Kurt Lewin для моделирования проведения изменений;
• Построение системных схем;
• Анализ информации из открытых баз данных.

3. Результаты

3.1. Периодичность технологических революций

Для анализа закономерностей следования технологических революций вначале рассмотрим даты начала кризисов и технологических сдвигов, отмеченных различными авторами, которые представлены в таблице 1.

В первой строке таблицы указан условный номер (n) революции примерно с 500 года новой эры. В последних трех строках таблицы указаны среднее значение даты – T(n) для каждого столбца с номером n, среднеквадратичное отклонение – S, а также период между революциями – ΔT(n) = T(n) – T(n–1). Аналогичные исследования были проведены авторами в работах [7, 8]. Однако в данной работе количество источников данных о революциях увеличено в полтора раза и нумерация некоторых дат революций уточнена.

На рис. 1 приведены средние значения периодов между революциями ΔT(n) в годах, в зависимости от их номера (n), а также экспоненциальный тренд для этих точек, который при десятичном основании имеет вид (1), где ^ – знак показателя степени.

ΔT(n) = 800•10^(–0,332•n)                                (1)

Для сравнения на рис. 1 приведены точки значений геометрической прогрессии, которая выражается формулой (2), где ΔT(1) = 600 лет, и эти точки близки к линии тренда.

ΔT(n) = ΔT(n-1)/2^0,5                                            (2)

Видно, что после n = 10 (примерно с 1980 года) значения ΔT(n) не соответствуют экспоненциальному тренду (1) и близки к постоянному значению 24,3±0,2 года. Остальные точки достаточно близки к линии тренда, что характеризуется высоким значением коэффициента детерминации R² = 0,962.

Полученные зависимости (1), (2) значительно отличаются от утверждения о примерно постоянном периоде между длинными волнами Кондратьева. Геометрическая прогрессия периодов между революциями может быть связана с гиперболическим законом роста численности населения [11, 25], согласно которому число людей выражается формулой (3)

N≈C/(T_S–T)                                                     (3)

Здесь Т – время, измеряемое в годах, С ≈ 200 млрд – постоянная с размерностью [чел.•лет], а T_S – условная дата сингулярности (примерно 2025 год). При приближении к дате сингулярности закономерность роста населения Земли начинает отставать от гиперболической зависимости (3), и это может быть причиной того, что периоды между технологическими революциями перестают сокращаться, как это видно из рис. 1. Сумма геометрической прогрессии типа (2) со знаменателем 2^–1/2 ≈ 0,707 имеет вид (4)

T(n) = А – В•2^‑n/2                                              (4)

Для определения коэффициентов А и В зададим начальные значения этих коэффициентов и определим разность Δ(n) между значениями T(n) согласно формуле (4) и величиной T(n) из таблицы 1. Затем, варьируя величину В, найдем такое ее значение, которое обеспечивает минимум среднеквадратичного отклонения S_В для величины Δ(n) на континууме революций № 4–11. Далее определим коэффициент А, для которого минимально среднеквадратичное отклонение S_А для величины – Δ(n)/ΔT(n), применительно к революциям № 1–11. Полученные оптимальные значения равны: А = 2027, В = 2190. При этом S_В(Δ(n)) = 5,5 года, а S_А(Δ(n)/ΔT(n)) = 11%. Соответственно, формула для дат технологических революций (4) примет вид (5)

T_n = 2027 – 2190•2^{–n / 2}                                                 (5)

Сравнение разности Δ(n) дат технологических революций T(n), согласно таблице 1 и формуле (5), приведено в таблице 2. Видно, что для революций индустриальной эпохи разность Δ(n) не превосходит 13 лет, а отношение Δ(n)/ΔT(n) не выше 12%.

Отметим, что при n → ∞ в соответствии с формулой (5) T_n→ 2027, то есть к дате, близкой к условной сингулярности – T_S. Поэтому для революций, начиная с 1984 года, формула (5) дает значения, существенно отклоняющиеся от представленных в таблице 1.

3.2. Пары технологических революций

Представленная выше датировка технологических революций, начиная с 1765 года, соответствует длинным волнам Н.Д. Кондратьева [1]. Однако, согласно нумерации K.M. Schwab [6], число волн вдвое меньше, то есть их можно сгруппировать парами. Содержание технологических революций отражается в их наименовании или названии соответствующей технологической эпохи. Так, C. Perez называет первую из этих революций «Промышленной», иногда ее называют «Первой промышленной» [4]. Следующие эпохи она называет: «Эпоха пара и железных дорог», «Эпоха стали, электричества и тяжелой промышленности», «Эпоха нефти, автомобиля и массового производства» и «Эпоха информации и телекоммуникаций». Если проанализировать изобретения, которые характеризуют разные эпохи, то несложно понять, что они попарно связаны.

Так, эпоха Возрождения (с 1482 г.), которая прошла под знаменем книгопечатания и возрождения науки, дала миру такие нововведения, как конный плуг, токарный станок, зеркало, огнестрельное ружье, товарное производство, авторское и патентное право, гуманитарные науки, аналитическая геометрия, таблица логарифмов [19]. Развитию наук способствовали труды таких исследователей, как Леонардо да Винчи, Н. Коперник, Г. Галилей, И. Кеплер, Е. Торричелли, Ф. Парацельс.

Следующую эпоху (с 1648 г.) можно характеризовать как эру становления классической науки, основанной на измерениях. Ее характеризуют следующие нововведения [19]: телескоп, микроскоп, маятниковые часы, термометр, арифмометр, фрезерный станок, паровой двигатель, оружие с кремниевым затвором, научный подход, академия наук, научный журнал, дифференциальное исчисление, педагогика, законы И. Ньютона. Эти две эпохи вводят в широкое использование печатную книгу, как инструмент для распространения явных знаний, и научные исследования на основе измерений и вычислений для получения проверенных знаний. В дальнейшем это позволило осуществить промышленные революции.

Взаимосвязь Первой и Второй промышленных революций (1750, 1830 годы) основывается на едином базисе возрастающего применения механизмов, паровых двигателей и фабричной организации производства. Хотя паровой двигатель был разработан еще в начале 17-го века, но модель, получившая широкое распространение, была запатентована Д. Уаттом в 1769 году [19]. Далее число паровых машин и их мощность быстро росли. Динамика суммарной мощности паровых двигателей в Великобритании в 1760–1907 годах представлена на рис. 2 [26].

Данные на рис. 2 аппроксимируются единой экспоненциальной зависимостью на протяжении Первой и Второй промышленных революций с коэффициентом детерминации 0,97. Однако видно, что к концу этого периода темп роста мощности двигателей снижается. Также в работе [26] отмечается, что на протяжении Первой промышленной революции вклад паровых двигателей в экономический рост был невелик и только после 1830 года они стали давать существенный вклад в производительность труда. Это было связано с малой эффективностью двигателей и доминированием энергии воды в промышленности. К концу XIX века британская экономика исчерпала выгоды роста паровой энергии.

Следующая пара революций, начавшаяся в конце XIX века, в качестве инновационной основы содержит использование электричества (электротехники) и автоматики. Революционным изобретением, которое дало толчок широкому развитию электроэнергетики, стало изобретение Н. Тесла в 1887 году [19, 27] системы переменного тока, включая генератор, электродвигатель и трансформатор. Если первая электростанция, созданная в 1882 году Т. Эдисоном, имела мощность 500 кВт, то затем, на протяжении около 80 лет, рост производства электроэнергии происходил в соответствии с единой экспонентой, возрастающей в 2,35 раза за 10 лет (рис. 3) [8, 28, 29]. Это указывает на генетическую связь двух технологических эпох, начиная примерно с 1890 года.

Нужно отметить, что к 1900 году электротехника уже имела серьезный фундамент в виде законов А. Ампера, М. Фарадея, Д. Максвелла и других ученых, а также большое количество изобретений в этой области [19]. Однако именно трехфазные генераторы и электродвигатели обеспечили экономичный способ преобразования механической энергии в электрическую и обратно и быстрое развитие электроавтоматической индустрии. Если промышленные революции избавили человека от тяжелой физической работы, создав механическую индустрию, использующую энергию пара, то эпоха электричества освободила человека от необходимости управлять механизмами, создав на основе электрического привода автоматическое управление.

Однако автоматика может обеспечить лишь управление относительно простыми процессами, что стало тормозить дальнейшее развитие технологий. Первый программируемый ламповый электронный компьютер ENIAC был создан в 1946 году [40] и весил 30 тонн. В дальнейшем было разработано несколько десятков электронных вычислительных машин, но преодолеть их принципиальный недостаток (габариты) не удалось.

В начале 60-х годов в полупроводниковой промышленности произошел прорыв – были созданы первые полупроводниковые микросхемы. И уже в 1963 году вошел в строй первый транзисторный суперкомпьютер CDC 6600 [31], который ознаменовал старт кибернетической эпохи. Процесс развития кибернетической техники можно отследить с использованием закона Мура [32]. Согласно ему увеличение числа транзисторов на микросхеме происходит в соответствии с экспоненциальной зависимостью и удваивается примерно за 1,5–2 года. Так же быстро росла скорость быстродействия суперкомпьютеров. На рис. 5 представлены зависимости от времени десятичного логарифма (Lg) числа транзисторов на микрочипе (N) и производительности суперкомпьютеров в флопсах (F) [33–35].

Видно, что обе зависимости экспоненциальные. Если соотнести эти закономерности с датами технологических революций (таблица 3), то увидим, что они действовали на протяжении двух технологических эпох, начиная с 1960 года, и продолжают действовать до сих пор. Причем за 60 лет производительность компьютерных устройств выросла в миллиарды раз. И хотя вторая кибернетическая революция в начале 80-х годов ознаменовалась резким расширением применения компьютерной техники за счет распространения персональных компьютеров, но из рис. 4 видно, что генетически это единая технологическая революция.

Суммируя закономерности динамики технологических революций, можно отметить, что они следуют парами, базирующимися на единой технологической основе: книгопечатание и научное исследование (1480–1750 гг.), механизация и использование силы пара (1750–1890 гг.), электричество и автоматизация (1890–1956 гг.), кибернетика и информатизация – 1956 год и далее. На протяжении этих технологических эпох происходит экспоненциальная эволюция характеристик базовых технологий. Содержание разных пар революций достаточно принципиально отличается. Группировка революций в пары позволяет более контрастно понять принципиальное отличие технологий каждой пары.

Технологические революции происходят не внезапно, а в результате длительного развития технологий. Ко времени первой из каждой пары технологической революции уже наработан значительный технологический задел, и старт новой революции дает относительно небольшое, но важное улучшение уже созданной техники. Так, паровая машина Д. Уатта отличалась от машины Т. Ньюкомена, в основном, наличием конденсатора и кривошипно-шатунного механизма. Идея использования трехфазного тока вместо постоянного позволила резко повысить эффективность электрических машин и сделать электротехнику массовой и относительно недорогой. Микросхемы, давшие толчок кибернетической революции, были созданы на основе уже имевшейся полупроводниковой элементной базы, теории кибернетики и с учетом опыта создания ламповых компьютеров.

Можно предполагать, что и следующая пара технологических революций будет реализована на основе уже имеющихся технологий, которые после некоторых инноваций начнут развиваться экспоненциально. При этом опыт следования предыдущих революций подсказывает, что это вряд ли опять будет революция из разряда кибернетических, хотя она и будет широко использовать достижения информационных технологий.

3.3. Связь дат технологических революций и характеристик человеческого капитала

Таким образом, мы выяснили, что технологические революции следуют друг за другом в соответствии с зависимостью экспоненциального типа (5) с высокой точностью (R² = 0,962), что предполагает наличие в высокой степени детерминированного, а не стохастического процесса. Поскольку периоды между смежными революциями отличаются в 2^1/2 раза, то период между парами революций отличается в 2 раза, что также свидетельствует об относительно простом механизме инициации технологических революций.

Анализ датировки революций позволил выявить их связь с гиперболическим законом роста численности населения (3), а также временным пределом использования этой зависимости – примерно до 1980 года. Поэтому логично проверить наличие более тесной взаимосвязи между человеческим капиталом и технологическими революциями. Используя формулы (3) и (5), при T_S ≈ А получим выражение для численности населения Земли в моменты начала технологических революций в зависимости от их номера n

N_n = C/ (T_S–T_n)≈C/ В•2^‑n/2                                 (6)

Приближенно С/В = 200 млрд чел.•лет /2180 лет≈92 млн чел. Из этой формулы следует, что численность населения Земли между двумя последовательными революциями увеличивается примерно в 2^0,5≈1,414 раза, а за пару революций – в 2 раза.

Поскольку численность населения является одним из основных показателей человеческого капитала, то тем самым мы подтверждаем наличие зависимости дат технологических революций от величины человеческого капитала. Более того, мы можем использовать эту зависимость для прогнозирования дат следующих технологических революций. В частности, численность человечества в дату следующей революции (относительно современной даты) должна вдвое превосходить численность, соответствующую революции 1981 года (N₁₁ = 4,45 млрд чел.), и составлять N₁₃ = 8,9 млрд чел. Согласно среднему прогнозу ООН [36] это произойдет в 2035 году, что близко к среднему значению T(n) = 2033, приведенному в таблице 1.

Однако эмпирическая зависимость (6) не раскрывает механизм связи технологических революций с человеческим фактором, поэтому рассмотрим ее более детально. Как отметил С.П. Капица [11], гиперболическая закономерность роста числа людей (3) означает, что скорость роста популяции пропорциональна квадрату численности человечества dN/dT = N²/C. Это значит, что существует коллективное взаимодействие, которое «…определяется механизмом распространения и размножения обобщенной информации в масштабе человечества» [11]. Можно предположить, что это взаимодействие реализуется на основе роста объема явных знаний человечества.

Чтобы оценить их динамику, можно использовать информацию об объеме хранения книг и брошюр в наиболее крупных мировых библиотеках, например в библиотеке Конгресса США [37–39].  Соответствующая зависимость числа книг (Z) в мире от количества людей (N) дана на рис. 5. Численность населения Земли при этом соответствует данным ООН [36]. В аналитическом виде эта зависимость незначительно отличается от линейной и может быть выражена формулой

Z = 4,45•N^1,066                                                 (7)

С использованием формулы (7) можно оценить, при каком изменении количества явных знаний происходят технологические революции. Соответствующие данные приведены в таблице 3 с использованием средних дат революций из таблицы 1. Численность человечества (N) до 1930 года определялась с помощью формулы (3), а позднее – в соответствии с данными ООН [36].

Как следует из таблицы 3, среднее изменение количества явных знаний между смежными революциями составляет примерно Z(n+1)/Z(n)≈1,45, а среднеквадратичное отклонение равно 9,8%. Наибольшее отклонение величины скачка знаний от среднего значения наблюдается во время революции Возрождения (1482 год). Это, видимо, связано с высокой смертностью от чумы в Европе перед этой революцией (1346–1353 годы) и снижением численности населения. Рост скачка 1984 года, вероятно, связан с ускоренными темпами роста населения в послевоенный период.

Снижение скачка в будущей революции (примерно 2033 год), видимо, связано с погрешностью прогнозирования. Исходя из выявленной выше закономерности, объем знаний (книг) на дату начала этой революции должен быть в 1,45 раза больше, чем в 2008 году, и равняться Z = 34,3•1,45 = 49,7 млн книг. Численность населения, в соответствии с формулой (7), будет равна N = 9,62. Согласно среднему прогнозу ООН такая численность населения будет достигнута в 2048 году. Именно такова прогнозируемая в соответствии с данной закономерностью дата следующей технологической революции. Отметим, что это вторая из пары революций, первая из которых приходится на 2008 год.

Полученная в данном разделе закономерность свидетельствует о том, что при существующих закономерностях роста числа людей и явных знаний человечества это будет последняя из технологических революций. Для того чтобы произошла следующая технологическая революция, объем явных знаний (книг) должен достигнуть Z = 49,7•1,45 = 72,1 млн, а численность населения Земли N = 13,6 млрд. Такая численность населения может быть достигнута только в соответствии с высоким прогнозом ООН в 2081 году, что достаточно маловероятно.

Но и этого хватит еще только на одну технологическую революцию. Таким образом, существует вероятность, что человечество остановится в своем технологическом развитии в результате замедления роста населения, если не произойдут революционные изменения в технологии создания знаний. И это означает, что 14-я технологическая революция по своей целевой направленности должна быть связана со знаниями.

3.4. Перспективные направления технологических революций

Как было показано выше, важнейший толчок для технологической революции дает накопление знаний. Производством же знаний занимается наука, а точнее, деятельность в области НИОКР (R&D). Инновации играют роль своеобразного моста между наукой и производством. Ясно, что, для того чтобы произошел революционный скачок в новой области, знания должны накапливаться именно в этой области. Таким образом, для того чтобы оценить потенциальные направления технологических революций, необходимо рассмотреть, по каким направлениям наиболее активно идут исследовательские работы.

С этой целью проведем анализ тематики научных работ в мире на основе крупнейшей библиометрической базы SCImago Journal & Country Rank (SCImago JR). Всего в базе в 2019 году представлено 33 340 журналов [40]. На рис. 6 представлено распределение статей по предметным областям, количество которых несколько сжато по сравнению с базой SCImago JR [41].

Видно, что максимальное число статей относится к блоку дисциплин: медицина, здоровье, фармакология, токсикология, фармацевтика, стоматология и сестринское дело – 20%. Вместе с близкими к ним науками (биохимия, генетика, молекулярная биология, иммунология, психология, нейронауки, агрокультуры, биология, ветеринария) они занимают 34% статей и 29% журналов. Второе место по числу статей занимают инженерные науки – 11,7% (11% журналов).

Третье место принадлежит компьютерным наукам и искусственному интеллекту – 8% статей и 10,3% журналов. Далее следуют химия и химические технологии – 7,8% статей и физика с астрономией 6,8%.

Несколько неожиданно, что направлению «Энергетика» посвящено лишь 2,7% статей и 2,4% журналов. В сфере образования и E-learning в 2019 году было опубликовано 1,3% статей в 2,8% журналов.

Для учета значимости публикаций могут быть использованы показатели индекса Хирши журналов. Учет «веса» журналов по Хирши несколько меняет распределение мест. На первом месте по-прежнему медицина с ближайшими смежными профессиями – 20%, а с биохимией, генетикой и т.д. – 35%. Второе место занимают химия и химические технологии (11,6%), третье – физика с астрономией (8,9%), четвертое – инженерное дело (8,5%), а компьютерные науки и искусственный интеллект (ИскИн) отодвигаются на пятое место (8,5%).

Разница доли статей с учетом веса по Хирши связана с тем, что в некоторых дисциплинах большую долю занимают журналы, на которые относительно редко ссылаются в публикациях и которые имеют квартиль Q3 или Q4 или совсем без квартиля. Так, в компьютерных науках 72% журналов не имеют квартиля и индекс Хирши, а соответственно, и численность ссылок на эти журналы в среднем в 4 раза меньше, чем на журналы с первым квартилем.

Для того чтобы оценить разницу по численности ссылок на статьи в разных дисциплинах, на рис. 7 показано, сколько журналов, относящихся к квартилям Q1 и Q2, действует в различных предметных областях. Видно, что в медицинской сфере журналов с высоким уровнем ссылок значительно больше, чем в других областях, и в 4,5 раза больше, чем в области компьютерных наук.

В целом же данный анализ показывает, что ключевыми научными направлениями являются те, которые нацелены на улучшение здоровья человека и, соответственно, развитие человеческого капитала. Компьютерные технологии и ИскИн сложно отнести к лидирующему научному направлению.

Группа ученых из Высшей школы экономики, которую возглавляли А.Л. Гринин и Л.Е. Гринин, также считает, что шестой технологический уклад будет характеризоваться прорывом в медицинских технологиях, способных объединить вокруг себя ряд других  [42]: «Ведущим сектором в шестом технологическом укладе, на наш взгляд, станет медицина, в которую будут направлены огромные экономические и интеллектуальные ресурсы. Это связано, прежде всего, с глобальным старением, ростом продолжительности жизни и необходимостью социализации и трудоустройства пожилых людей и инвалидов в условиях сокращения рабочей силы.

Самые различные технологии будут направлены на поддержание и улучшение здоровья. Уже сегодня в медицине зреют прорывные инновации, которые станут ощутимыми через два-три десятилетия (а некоторые и ранее). Современная медицина неразрывно связана с биотехнологиями, фармацевтикой, генной инженерией, индустриальной химией и другими отраслями. Если посмотреть на динамику темпов роста заявок на изобретения по типам технологий для мира относительно 1985 г., очевидно, что медицинские технологии прорываются в лидеры» [42] (рис. 8).

Еще один подход к оценке перспективности различных направлений технологических революций был реализован путем онлайн-опроса 400 потенциальных потребителей. Результаты 5-балльной оценки востребованности различных типов инновационных продуктов представлены в таблице 4 [43].

Видно, что продукты медико-биологической направленности имеют более высокие оценки, причем у 8 продуктов оценки находятся в области С_2-5 = 4,13–4,08, что больше, чем лучший продукт в киберфизической области (компактные суперкомпьютеры – С_2-5 = 4,02). Среди более низких оценок различие в оценках этих направлений становится еще больше.

Средняя оценка для медико-биологических продуктов С_2-5 = 3,9, что также больше, чем для киберфизических – С_2-5 = 3,6. Область распределения оценок находится в диапазоне С_2-5 = 2,94 – 4,13≈1,2, поэтому отмеченное различие средних значений относительно велико и составляет около четверти всего диапазона оценок. Тем не менее сложно утверждать однозначно, что медико-биологическое направление принципиально превосходит киберфизическое.

3.5. Факторы, движущие различные технологические революции

Как было показано выше, время начала очередной технологической революции уже прошло примерно в 2008 году. Об этом свидетельствуют оценки экспертов (таблица 1), накопленный объем знаний человечества и произошедший финансово-экономический кризис [4], за которым следует длительный спад в мировой экономике. Тем не менее явных проявлений наступления такой революции не наблюдается. Хотя идентифицировать наступление технологической революции в ее начале достаточно сложно.

Существует мнение [6], согласно которому уже сейчас реализуется революция кибернетического типа. Но, как мы показали выше, технологические революции происходят парами, и пара кибернетических эпох уже прошла. Достигнутый рост производительности информационных технологий составляет более 10 порядков (рис. 4), и это результат гиперболической эволюции, которая еще некоторое время будет продолжаться. Отличить гиперболическую эволюцию от технологической революции такого же типа, как предыдущая эпоха, крайне сложно.

Наука в кибернетическом направлении, как показано выше, развивается относительно медленно, и есть направления, значительно опережающие кибернетику в области научного прогресса. Но технологическая революция происходит тогда, когда широкие массы финансовых инвесторов [4] поверят в нее и начнут вкладывать свои инвестиции. А это происходит недостаточно активно.

Нужно отметить, что система факторов, влияющих на осуществление технологических революций, в рамках экономической динамики, достаточно сложна [7, рис. 5.9]. Видение авторами ее системной схемы приведено на рис. 9.

Ясно, что на наступление технологической революции влияет не только непосредственно рост объема знаний (рис. 5), хотя, как мы видели выше, этот фактор является доминирующим. Но также влияет и то, какие проблемы существуют в обществе, какие возникают потребности по мере экономического роста и какие общественные силы способствуют наступлению революции. Важную роль играет поведение финансового капитала и возникающий финансовый кризис.

Для понимания того, в каком направлении будет реализоваться очередная революция, рассмотрим основные силы, действующие в данной области. Воспользуемся для понимания данной ситуации моделью поля сил, введенной Kurt Lewin [44, 45], для анализа возможностей проведения изменения. Согласно ей, для проведения изменения необходимо сосредоточить большие силы, чтобы преодолеть состояние равновесия между поддерживающими и сопротивляющимися изменению силами. Каждая такая сила, как правило, представлена социальными группами (здесь – субъекты), имеющими важное влияние на ситуацию, а также необходимые политические, финансовые, информационные и другие ресурсы. В отличие от К. Левина мы будем анализировать не движущие и сопротивляющиеся силы, а силы, смещающие технологические изменения в разные стороны.

Для анализа основных сил, поддерживающих киберфизическую и медико-биологическую революции, на основе анализа научной литературы с использованием мозгового штурма были сформированы карты основных сил потенциальных революций, включая основные типы субъектов этих сил, а также их основные выгоды и действия (таблицы 5, 6).

Также был проведен опрос 30 экспертов относительно величины этих сил и выгод для потребителей. Респонденты оценивали величину этих сил и выгод как малая (3), средняя (4) или высокая (5). Осредненные значения оценок за киберфизическую революцию даны в таблице 5, а за медико-биологическую – в таблице 6. Среднеквадратичное отклонение оценок составляло 0,7, что меньше шага оценок – 1.0. Согласно результатам опроса, среди факторов, которые приносят наибольшую выгоду субъектам в результате киберфизической революции, отмечается получение высоких доходов ИТ-компаниями (оценка 4,7) и стремление молодого поколения жить в среде ИТ и сетевых сообществах (4,5). Наибольшими силами за данную революцию являются интересы ИТ-компаний (4,7) и возможность контроля государством общества через социальные сети (4,4).

Медико-биологическая революция способна принести наибольшую выгоду фармкомпаниям, противодействующим опасностям новых пандемий (4,8). Также для населения важной выгодой является возможность повышения качества жизни за счет улучшения здоровья (4,7). Самыми большими силами является стремление противостоять пандемии, причем государство обеспечивает при этом устойчивость власти (4,5), а фармкомпании – получение высоких доходов (4,4).

В целом группы разнонаправленных сил сравнимы по величине, и именно поэтому равновесие между ними почти не сдвигается, хотя пандемия Covid-19 повысила шансы медико-биологической революции.

Для более детального изучения действующих сил был также проведен опрос с помощью системы интернет-анкетирования (Яндекс-Взгляд) 500 респондентов относительно величины этих сил и выгод для потребителей. В связи с форматом интернет-опроса описание сил и их субъектов было сгруппировано в единые вопросы, содержание которых приведено в таблице 7. Вопросы, получившие в первом опросе минимальные оценки, были удалены.

Для выявления мнения различных возрастных групп респондентов были проведены опросы групп по 100 человек с минимальным возрастом 25–35 лет и максимальным – свыше 55 лет (55+). Основная масса респондентов (300 человек) не была дифференцирована по возрастам – свыше 25 лет (25+).

Результаты опроса выгод приведены на рис. 10, а сил – на рис. 11. Формулировки вопросов на рисунках сокращены для компактности представления. В верхней части рисунков приведены результаты оценок восьми сил медико-биологической революции, а в нижней – семи сил киберфизической революции.

В среднем оценки сил за субъекты киберфизической революции больше, чем за медико-биологические (4,2 против 3,9). Исследование выгод, которые получают эти силы, дает близкое по величине среднее соотношение – выгоды сил за киберфизическую революцию выше (4,2 против 3,8). Возрастная разница оценок, в среднем, невелика, хотя по некоторым вопросам она значительна. В противоположность этому при опросе экспертов (таблицы 5 и 6) средние оценки за медико-биологическую революцию были на 0,1–0,2 выше: по выгодам 4,4 против 4,2, а по силам 4.2 против 4,1.

Согласно онлайн-опросу, наибольшие выгоды в результате киберфизической революции получат: ИТ-компании (4,4), элиты Всемирного экономического форума (4,4) и государства, которые смогут контролировать общество через социальные сети (4,3). Эти же субъекты имеют наибольшую силу.

В результате медико-биологической революции наибольшие выгоды получат: фарм-компании, производящие вакцины (4,3), передовые медицинские компании (4,1) и государства, устраняющие угрозы пандемий (4,0). Они же имеют наибольшую силу.

Характерно, что остальные представленные в анкете субъекты медико-биологической революции получили низкие оценки выгод и сил в диапазоне 3,4–3,8, тогда как все субъекты киберфизической революции оценены не ниже, чем на 4,0. Это может быть связано с тем, что киберфизические технологии начали внедряться раньше и их субъекты лучше организованы и известны обществу.

Из результатов онлайн-опроса следует, что выгоды и силы медико-биологической революции пока меньше известны в общественном мнении.

Обсуждение

Согласно мнению многих экспертов, кризис 2008 года является предиктором наступления периода смены технологической парадигмы. Однако явных индикаторов того, что происходит технологическая революция, не наблюдается. Возможны несколько причин такой ситуации. В частности, согласно системному подходу, в период смены состояния системы практически невозможно прогнозировать направление, по которому пойдет изменение.

Важным фактором, который может маскировать проявления технологической революции, являются большие финансовые ресурсы, накопленные промышленным капиталом ИТ-индустрии, которая стремится продлить период получения сверхдоходов. Это можно сделать за счет того, что производственная и глобальная логистические инфраструктуры находятся в работоспособном состоянии и достаточно относительно небольших маркетинговых улучшениях продуктов, чтобы продлить их жизненный цикл. Это позволяет оказывать мощное информационное давление на общество относительно направлений новой технологической революции.

Играют роль и другие факторы. Так, фармакологическая продукция традиционно очень тщательно проверяется, что закономерно, но приводит к торможению начала технологической революции. Даже в период пандемии вакцины очень долго проходят проверку, что само по себе приводит к избыточной гибели людей. В противоположность этому, ИТ-продукция очень мало тестируется, хотя вред, который она может нанести, весьма велик. Достаточно обратить внимание на игроманию, которая фактически ведет к исключению многих людей из общественной жизни. Дальнейшее развитие киберфизических технологий может привести к многомиллионной безработице достаточно квалифицированных специалистов, но эта угроза кажется не столь опасной, как ускоренное внедрение вакцин.

Выводы

Проведены исследования генезиса и движущих сил технологических революций и обоснована модель основных факторов, характеризующих их протекание.

На основе результатов исследований 22 авторов показано, что континуум технологических революций до 1980 года выражается геометрической прогрессией T_n = 2027 – 2190•2^–n/2. Данная прогрессия связана с ростом человеческого капитала посредством роста численности населения Земли и явного знания человечества.

Технологические революции следуют парами, близкими по содержанию и имеющими единые показатели технологического развития. Эти показатели растут экспоненциально в течение пары эпох, в частности: мощность паровых машин с 1760 по 1900 год; мировое производство электроэнергии с 1900 по 1970 год; число транзисторов на микрочипе и производительность суперкомпьютеров с 1970 по 2020 год. Разные пары революций существенно отличаются по своей парадигме, и динамика показателей их технологического развития с приходом новой пары революции значительно меняется.

Максимальное число научных статей в базе SCImago JR в 2019 году относится к медико-биологическому блоку и составляет около 35%. Компьютерные технологии и искусственный интеллект представлены в 8% статей. Ключевыми научными направлениями являются те, которые нацелены на улучшение здоровья человека и, соответственно, развитие человеческого капитала.

Анализ поля сил с использованием интернет-опроса 500 респондентов показал, что выгоды для общества от киберфизической революции примерно на 0,3 балла по 5-балльной шкале более привлекательны, чем от медико-биологической, а величина сил у нее на 0,4 выше. Малая дифференциация сил и выгод тормозит выбор инвесторами направлений инвестиций.

За киберфизическую революцию наибольшую величину имеют сила интересов ИТ-компаний (оценка 4,4) и элиты Всемирного экономического форума (4,4). Наиболее влиятельные силы медико-биологической революции – фармкомпании, производящие вакцины (4,3), и передовые медицинские компании (4,1), реализующие новейшие достижения в области медицины и генетики.

Список источников

1. Кондратьев Н.Д. Большие циклы конъюнктуры // Вопросы конъюнктуры. – 1925. – Т. I. – Вып. 1.
2. Schumpeter J. A. A Theorist’s Comment on the Current Business Cycle. Journal of the American Statistical Association V.30 (189), 1935.
3. Mensch, Gerhard: Das technologische Patt: Innovationen überwinden die Depression. Frankfurt a.M. 1975.
4. Perez C. (2002) Technological Revolutions and Financial Capital. The Dynamics of Bubbles and Golden Ages. Edward Elgar Publishing, Cheltenham, UK.
5. Daniel Šmihula. Long Waves of Technological Innovations. Štúdie a analýzy URL: https://www.sav.sk/journals/uploads/04201200SPS_2_2011_D%20%20Smihula.pdf
6. Schwab, K. The Fourth Industrial Revolution, Crown Business, New York, 2017, 192 p.
7. Орехов В.Д. Прогнозирование развития человечества с учетом фактора знания: Моногр. – Жуковский: МИМ ЛИНК, 2015. – 210 с. URL:http://world-evolution.ru/monograph/monography.pdf
8. Орехов В.Д., Причина О.С., Горшенин В.П. Новые закономерности динамики технологических революций и экспоненциальной эволюции. Проблемы экономики и юридической практики. 2017. № 6. С. 43–48. М., Юр-ВАК.
9. Глазьев С.Ю., Львов Д.С. Теоретические и прикладные аспекты управления НТП // Экономика и математические методы. – М., 1986. – № 5. – С. 793–804.
10. Grinin L., Grinin A., Korotayev A.A. (2020). Quantitative analysis of worldwide long-term technology growth: From 40,000 BCE to the early 22nd century. Technological Forecasting and Social Change, Volume: 155. DOI: 10.1016/j.techfore.2020.119955
11. Капица С.П. Парадоксы роста: законы глобального развития человечества. – М., 2012. – С. 79.
12. Молчанов А.В. Развитие теории С.П. Капицы. Гипотеза сети сознания // Око планеты. – 2009 // Естествознание. – 2009 // Наука и техника. – 2009. http://oko-planet.su/science/ scienceclassic/page,1,3371-a.v.-molchanov-razvitie- teorii-s.p.-kapicy.html
13. Панов А.Д. Единство социально-биологической эволюции и предел ее ускорения. Историческая психология и социология истории. № 2, 2008. – С. 35.
14. Подлазов А.В. Теоретическая демография как основа математической истории. – М., 2002.
15. Яковец Ю.В. Циклы. Кризисы. Прогнозы. – М., 1999. – Табл. 9. http://abuss.narod.ru/Biblio/jakovets.htm
16. Attali J. (2011). A Brief History of the Future: A Brave and Controversial Look at the Twenty-first Century. Skyhorse Publishing Inc.
17. Bell, D. The coming of post-industrial society: A venture of social forecasting. N.Y.: Basic Books, 1973.
18. Berry B. J. Seven Long Waves in America’s History. School of Economic, Political and Policy Sciences at the University of Texas at Dallas. – 2017
19. Bunch, B., Hellemans, A. The history of science and technology. Houghton Mifflin company, Boston – New York, 2004. http://eknigi.org/nauchno_populjarnoe/138496-the-history-of-science-and-technology.html
20. Facchini F. Le origini l’uomo. Introduzione alla paleoantropologia/ Pref. di Y. Coppens. Milano: JACA Book, 1993.
21. Tateisi К. The Eternal Venture Spirit: An Executive’s Practical Philosophy. Cambridge, Mass.: Productivity Press, 1989.
22. Toffler A., The Third Wave, London, Pan Books Ltd, 1981.
23. Catching technological waves Innovation with equity. Technology and innovation report 2021. United Nations conference on trade and development UNCTAD. Geneva.
24. Wallerstein I. The Modern World-System I: Capitalist Agriculture and the Origins of the European World-Economy in the Sixteenth Century. University of California Press, 2011. P. 14–65.
25. Foerster, H. von, Mora, P. and Amiot, L. Doomsday: Friday, 13 November, A.D. 2026. Science 132:1291–5. 1960.
26. Nicholas Crafts. Steam as a General Purpose Technology: A Growth Accounting Perspective. The Economic Journal. Vol. 114, No. 495 (Apr., 2004), pp. 338-351
27. Margaret Cheney. Tesla: Man Out of Time. – Simon and Schuster, 2001. – С. 33. – 422 с.
28. Электроэнергия. Wikipedia. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Электроэнергия
29. Global Energy Statistical Yearbook 2016, URL: https://yearbook.enerdata.ru
30. The Eniac, an Electronic Computing Machine // Nature (12 October 1946) vol. 158. – P. 500–506.
31. Control Data Computer Exceeds Specifications.  (англ.) // Missiles and Rockets: The Weekly of Space Systems Engineering. – Washington, D.C.: American Aviation Publications, Inc., September 2, 1963. – Vol.13 – No. 10 – P. 39.
32. Moore’s Law Transistor Count 1970-2020.png. URL: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Moore%27s_Law_Transistor_Count_1970-2020.png Accessed: 16.06.2021.
33. Moore G. Cramming More Components onto Integrated Circuits. Electronics, pp. 114–117, April 19, 1965.
34. Denning P. J., Lewis T. G. Exponential Laws of Computing Growth. Communications of the ACM, January 2017, Vol. 60 No. 1, P. 54–
35.   Wikipedia   URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/FLOPS Accessed: 16.06.2021.
36. World Population Prospects 2019. United Nations. Department of Economic and Social Affairs, Population Division (2019).
37. Library of Congress. About the Library. General Information. Year 2019 at a Glance. https://www.loc.gov/about/general-information/#year-at-a-glance Accessed: 11.04.2021.
38. Ushakov K. Khranilishche vechnosti [Depositary of eternity]. // CIO № 7 – М., 13.08.2007.
39. Сукиасян Э.Р. Библиотека Конгресса США, 1996 // Науч. и техн. б-ки. – 1997. – № 6. – С. 33–45. URL: http://www.gpntb.ru/win/ntb/ntb97/6/f6_05.html Accessed: 03.05.2021.
40. Scimago Journal & Country Rank. 2019. URL: https://www.scimagojr.com/journalrank.php?year=2019&area=2400 Accessed: 17.06.2021.
41. Prichina O.S., Orekhov V.D., Blinnikova A.V. и др. (2020). Developing and Testing the Forecasting Algorithm for the Technological Revolution Theme through the Analysis of the SCImago JR Scientific Journal Database” Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems, Volume 12, 04-Special Issue, р. 712– 724.
42. Гринин А.Л., Гринин Л.Е. Ведущие технологии шестого технологического уклада. URL: https://www.researchgate.net/publication/323996170
43. Орехов В.Д., Блинникова А.В., Каранашев А.Х. Исследование генезиса инновационных продуктов и профессий будущего в условиях технологических революций // Вестник Северо-Осетинского государственного университета им. К.Л. Хетагурова. 2021; 3. DOI: 10.29025/1994-7720-2021-3-143-156
44. Lewin K. A. Dynamic Theory of Personality. New York; London: McGraw Hill Book Company, 1935.
45. Lewin, K. (1951) Field Theory in Social Science, Harper & Row.

References

1. Kondratiev N.D. Big cycles of conjuncture // Questions of conjuncture. – 1925. – T. I. – Issue. one.
2. Schumpeter J. A. A Theorist’s Comment on the Current Business Cycle. Journal of the American Statistical Association V.30 (189), 1935.
3. Mensch, Gerhard: Das technologische Patt: Innovationen überwinden die Depression. Frankfurt a.M. 1975.
4. Perez C. (2002) Technological Revolutions and Financial Capital. The Dynamics of Bubbles and Golden Ages. Edward Elgar Publishing, Cheltenham, UK.
5. Daniel Smihula. Long Waves of Technological Innovations. Štúdie a analýzy URL: https://www.sav.sk/journals/uploads/04201200SPS_2_2011_D%20%20Smihula.pdf
6. Schwab, K. The Fourth Industrial Revolution, Crown Business, New York, 2017, 192 p.
7. Orekhov V.D. Forecasting the development of mankind, taking into account the factor of knowledge: Monograph. – Zhukovsky: MIM LINK, 2015. – 210 p. URL: http://world-evolution.ru/monograph/monography.pdf
8. Orekhov V.D., Reason O.S., Gorshenin V.P. New regularities in the dynamics of technological revolutions and exponential evolution. Problems of economics and legal practice. 2017. No. 6. P. 43–48. M., Yur-VAK.
9. Glaziev S.Yu., Lvov D.S. Theoretical and applied aspects of STP management // Economics and Mathematical Methods. – M., 1986. – No. 5. – S. 793-804.
10. Grinin L., Grinin A., Korotayev A.A. (2020). Quantitative analysis of worldwide long-term technology growth: From 40,000 BCE to the early 22nd century. Technological Forecasting and Social Change, Volume: 155. DOI: 10.1016/j.techfore.2020.119955
11. Kapitsa S.P. Paradoxes of growth: the laws of global development of mankind. – M., 2012. – S. 79.
12. Molchanov A.V. The development of the theory of S.P. Kapitsa. Hypothesis of the network of consciousness // Eye of the planet. – 2009 // Natural sciences. – 2009 // Science and technology. – 2009. http://oko-planet.su/science/ scienceclassic/page,1,3371-a.v.-molchanov-razvitie-teorii-s.p.-kapicy.html
13. Panov A.D. The unity of socio-biological evolution and the limit of its acceleration. Historical psychology and sociology of history. No. 2, 2008. – P. 35.
14. Podlazov A.V. Theoretical demography as the basis of mathematical history. – M., 2002.
15. Yakovets Yu.V. cycles. Crises. Forecasts. – M., 1999. – Table. 9. http://abuss.narod.ru/Biblio/jakovets.htm
16. Attali J. (2011). A Brief History of the Future: A Brave and Controversial Look at the Twenty-first Century. Skyhorse Publishing Inc.
17. Bell, D. The coming of post-industrial society: A venture of social forecasting. N.Y.: Basic Books, 1973.
18. Berry B. J. Seven Long Waves in America’s History. School of Economic, Political and Policy Sciences at the University of Texas at Dallas. – 2017
19. Bunch, B., Hellemans, A. The history of science and technology. Houghton Mifflin company, Boston-New York, 2004. http://eknigi.org/nauchno_populjarnoe/138496-the-history-of-science-and-technology.html
20. Facchini F. Le origini l’uomo. Introduzione alla paleoantropologia/ Pref. di Y. Coppens. Milano: JACA Book, 1993.
21. Tateisi K. The Eternal Venture Spirit: An Executive’s Practical Philosophy. Cambridge, Mass.: Productivity Press, 1989.
22. Toffler A., The Third Wave, London, Pan Books Ltd, 1981.
23. Catching technological waves Innovation with equity. Technology and innovation report 2021. United Nations conference on trade and development UNCTAD. Geneva.
24. Wallerstein I. The Modern World-System I: Capitalist Agriculture and the Origins of the European World-Economy in the Sixteenth Century. University of California Press, 2011. pp. 14–65.
25. Foerster, H. von, Mora, P. and Amiot, L. Doomsday: Friday, 13 November, A.D. 2026. Science 132:1291–5. 1960.
26. Nicholas Crafts. Steam as a General Purpose Technology: A Growth Accounting Perspective. The Economic Journal. Vol. 114, no. 495 (Apr., 2004), pp. 338-351
27. Margaret Cheney. Tesla: Man Out of Time. – Simon and Schuster, 2001. – P. 33. – 422 p.
28. Electricity. Wikipedia. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Electricity
29. Global Energy Statistical Yearbook 2016, URL: https://yearbook.enerdata.ru
30. The Eniac, an Electronic Computing Machine // Nature (October 12, 1946) vol. 158. – P. 500–506.
31. Control Data Computer Exceeds Specifications. (English) // Missiles and Rockets: The Weekly of Space Systems Engineering. – Washington, D.C.: American Aviation Publications, Inc., September 2, 1963. – Vol.13 – No. 10 – P. 39.
32. Moore’s Law Transistor Count 1970-2020.png. URL: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Moore%27s_Law_Transistor_Count_1970-2020.png Accessed: 06/16/2021.
33. Moore G. Cramming More Components onto Integrated Circuits. Electronics, pp. 114–117, April 19, 1965.
34. Denning P. J., Lewis T. G. Exponential Laws of Computing Growth. Communications of the ACM, January 2017, Vol. 60 no. 1, pp. 54–65.
35. FLOPS. Wikipedia URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/FLOPS Accessed: 06/16/2021.
36. World Population Prospects 2019. United Nations. Department of Economic and Social Affairs, Population Division (2019).
37. Library of Congress. About the library. General information. Year 2019 at a Glance. https://www.loc.gov/about/general-information/#year-at-a-glance Accessed: 04/11/2021.
38. Ushakov K. Khranilishche vechnosti [Depositary of eternity]. // CIO No. 7 – M., 08/13/2007.
39. Sukiasyan E.R. US Library of Congress, 1996 // Nauch. and tech. b-ki. – 1997. – No. 6. – P. 33–45. URL: http://www.gpntb.ru/win/ntb/ntb97/6/f6_05.html Accessed: 05/03/2021.
40. Scimago Journal  & Country Rank. 2019.  URL: https://www.scimagojr.com/journalrank.php?year=2019&area=2400 Accessed: 06/17/2021.
41. Prichina O.S., Orekhov V.D., Blinnikova A.V. et al. (2020) Developing and Testing the Forecasting Algorithm for the Technological Revolution Theme through the Analysis of the SCImago JR Scientific Journal Database” Journal of Advanced Research in Dynamical and Control Systems, Volume 12, 04-Special Issue, p. 712–724.
42. Grinin A.L., Grinin L.E. Leading technologies of the sixth technological order. 2017. URL: https://www.researchgate.net/publication/323996170
43. Orekhov V.D., Blinnikova A.V., Karanashev A.Kh. Study of the genesis of innovative products and professions of the future in the context of technological revolutions. Bulletin of the North Ossetian State University. K.L. Khetagurov. 2021; 3. DOI: 10.29025/1994-7720-2021-3-143-156
44. Lewin K. A. Dynamic Theory of Personality. New York; London: McGraw Hill Book Company, 1935.
45. Lewin, K. (1951) Field Theory in Social Science, Harper & Row

Для цитирования: Блинникова А.В., Орехов В.Д., Андрющенко Г.И. Исследование генезиса, направлений реализации и дат технологических революций во взаимосвязи с развитием человеческого капитала // Московский экономический журнал. 2022. № 2. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-2-2022-20/

© Блинникова А.В., Орехов В.Д., Андрющенко Г.И., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 2.

Научная статья

Original article

УДК 378.147

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_2_83

РОЛЬ ОНЛАЙН-ОБУЧЕНИЯ В ПОДГОТОВКЕ БУДУЩИХ ЭКОНОМИСТОВ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ

THE ROLE OF ONLINE EDUCATION IN THE TRAINING OF FUTURE ECONOMISTS IN MODERN CONDITIONS

Ежова Юлия Михайловна, Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования “Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского”, кафедра зарубежной лингвистики, канд. пед. наук, ezova1@mail.ru

Кузнецова Светлана Борисовна, Набережночелнинский институт (филиал) КФУ, кафедра Экономика предприятий и организаций, к.э.н.

Островская Ирина Эдуардовна, старший преподаватель, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Приморская сельскохозяйственная академия» Министерства сельского хозяйства Российской Федерации, irina_net@rambler.ru.

Ezhova Julia Mickhaelovna, Lobachevsky State University of Nizhni Novgorod, Department of Foreign Linguistics, Candidate of Pedagogic Sciences, ezova1@mail.ru

Kuznetsova Svetlana Borisovna, Naberezhnye Chelny Institute (branch) of KFU, Department of Economics of Enterprises and Organizations, Candidate of Economics, svetla_na66@inbox.ru

Ostrovskaya Irina Eduardovna, senior lecturer, Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education “Primorskaya State Agricultural Academy” of the Ministry of Agriculture of the Russian Federation, irina_net@rambler.ru 

Аннотация. В современных условиях, с учетом распространения коронавирусной инфекции дистанционное обучение становится одной из центральных форм обучения на всех ступенях образования. На экономических факультетах вузов дистанционная форма проведения занятий также стала достаточно распространенной в течение последних двух лет. Однако, наряду с положительными аспектами онлайн-обучения имеется и ряд недостатков, которые отрицательно сказываются на результатах обучения. Соответственно, необходимо уже сейчас осуществлять разработку онлайн-программ и методов обучения, чтобы минимизировать отрицательные его стороны и повысить уровень обученности студентов и учащихся.

Abstract. In modern conditions, taking into account the spread of coronavirus infection, distance learning is becoming one of the central forms of education at all levels of education. In the economic faculties of universities, the distance form of conducting classes has also become quite common over the past two years. However, along with the positive aspects of online learning, there are also a number of disadvantages that negatively affect learning outcomes. Accordingly, it is necessary to develop online programs and teaching methods right now in order to minimize its negative aspects and increase the level of students’ and students’ learning.

Ключевые слова: будущие экономисты, онлайн-обучение, подготовка, обученность, доступность, пандемия

Keywords: future economists, online education, training, learning, accessibility, pandemic

Любая среда онлайн-обучения считается структурой, которая использует Интернет для организации той или иной формы обучения как на ступени средней школы, так и вуза. На институциональном уровне электронное обучение используется обычно в исключительных случаях, таких как пандемия COVID-19, и его следует рассматривать как резервную образовательную систему для продолжения учебного процесса [2]. 

Неожиданный кризис в области здравоохранения привел к тому, что сотни миллионов учащихся во всем мире подвергались и продолжают подвергаться мерам «социального дистанцирования» или «самоизоляции», что лишает их возможности получать образование очно. Соответственно, правительствами ряда стран было решено перевести школы и вузы на дистанционную форму обучения [4]. 

В этой связи у педагогов и обучающихся возникло множество опасений, связанных с тем, что онлайн-обучение может негативно повлиять на успеваемость в целом. Особенно это касалось случаев, когда  у обучаемых не было надлежащей инфраструктуры для онлайн-обучения.

Также, низкий уровень семейного благосостояния, снижающий уровень демократизации доступа к технологиям из-за сложности подключения к Интернету, являлся мощным препятствием для электронного обучения, и в результате этого студенты и учащиеся школ были неравны между собой в разрезе возможности доступа к электронным ресурсам.

Дистанционное образование в рассматриваемый сложный период выступает как часть государственной образовательной политики. Но при этом, необходима грамотная организация образовательного процесса, поскольку длительная «образовательная изоляция» или дистанцирование от основного образования будут иметь негативные последствия для использования полученных знаний в будущем по причине их низкого качества [1].

Особенно это важно учитывать при подготовке студентов экономических факультетов, так как именно при получении данной специальности очень важно получить практические навыки непосредственно на том или ином предприятии, что весьма сложно в условиях  всеобщей изоляции и дистанционного обучения. Однако необходимо все же отдать должное данной форме обучения и рассмотреть подходы к его организации, представленные в различных исследованиях. 

В то время как личное общение считалось центральным элементом образовательного процесса, эффективность электронного обучения документировалась и рассматривалась на протяжении десятилетий. Была высказала позиция, что предполагаемые преимущества дистанционного обучения по сравнению с традиционным обучением в классе связаны с сокращением расходов на обучение, лучшими результатами тестов, повышением вовлеченности в выполнение заданий и снижением отсева студентов [5].

Чтобы электронное обучение было эффективным, необходима соответствующая инфраструктура, подразумевающая не только хорошую техническую связь, но, что гораздо важнее, профессиональное управление курсами, приложениями и превосходную педагогическую обоснованность. Другая группа авторов считает, что низкий доступ к Интернету дома наносит ущерб достижениям в области электронного обучения [3].

Необходимо отметить, что исследователи, в принципе, не нашли никаких доказательств превосходства онлайн-обучения над традиционной образовательной парадигмой. Дистанционное обучение может быть успешным, когда субъект интерпретирует возможные барьеры (социальное взаимодействие, административные вопросы, мотивация учащихся и время/поддержка обучения) удобно и эффективно. Кроме того, было обнаружено, что саморегулирование играет важную роль в эффективности и успехе такой практики, а также надлежащий учебный план и тщательное планирование обучения [8].

Считается, что электронное обучение основано исключительно на эффективном межличностном взаимодействии между всеми субъектами, вовлеченными в такой процесс, как и в любой традиционной форме обучения, для получения выгоды от обмена знаниями и идеями. Предыдущие исследования показали, что студенты с определенной склонностью к депрессивному поведению или пессимизму могут столкнуться с серьезными препятствиями, которые могут помешать их способности справляться с новыми и тревожными обстоятельствами, поэтому их уровень достижений при дистанционной форме обучения будет очень низким. Именно поэтому пандемию COVID-19 можно рассматривать как «проклятие» эффективного образования, особенно для таких категорий учащихся, но, в то же время, как возможность сломать традиционные обычаи и старые парадигмы в пользу более доступных, дешевых и технологичных систем обучения во всем мире [7]. 

Другое исследование показало, что политические меры, направленные на закрытие школ и  вузов, привели к еще большему неравенству и разочарованию среди учащихся из неблагополучных семей. Кроме того, эти ограничения затронули социализацию и взаимодействие участников образовательного процесса.

 Потребность в академической помощи и надлежащие образовательные платформы считаются важнейшими элементами эффективного социального процесса онлайн-обучения в условиях изоляции. По этой причине необходимо оценить, какова роль дистанционного обучения в подготовке будущих студентов экономических  факультетов.

Существующая учебная инфраструктура большинства вузов в целом и экономических факультетов в частности положительно влияет на дистанционное обучение. При этом, она будет первичной по отношению к применению информационных технологий, таких, как Zoom. Это может подтверждает тот факт, что университетские платформы для онлайн-обучения в целом были адекватно адаптированы к чрезвычайным ситуациям и позволяют создать однородную среду для электронного обучения в различных университетах.

Однако необходимо учитывать, что студент, столкнувшийся дома с трудностями, связанными с неудовлетворительным доступом в интернет для онлайн-обучения, в среднем, на 10% чаще менее эффективен, чем тот, у кого доступ к сети Интернет стабилен. Более того, нехватка необходимого времени (из-за других семейных обязанностей) и достаточное рабочее пространство дома увеличивают вероятность того, что они будут менее эффективными в обучении.  Таким образом, домашняя инфраструктура и материальные условия оказывают сильное влияние на воспринимаемую эффективность, и студенты должны пытаться преодолеть эти барьеры. Такие результаты согласуются с другими исследованиями, которые показали, что в периоды закрытия школ учащиеся с низким доходом имели более низкую успеваемость по сравнению с учащимися из семей с высоким доходом [6].

Другие исследования подтвердили, что на эффективность онлайн-обучения влияет домашняя обстановка и возможность бесперебойного доступа к сети Интернет. Студент, который воспринимает ситуацию с дистанционным обучением как способ снижения затрат на обучение, с большей вероятностью будет демонстрировать низкое чувство эффективности в обучении. Такие студенты могут быть менее мотивированы к учебе.

Также отдельные студенты указывают, что преподаватели играют важную роль в организации процесса обучения. Это подчеркивает положительный эффект академической онлайн-поддержки со стороны преподавателей для успеха процесса электронного обучения, снижения показателей отсева и повышения уровня вовлеченности и энтузиазма.

Интересно, что учащиеся старших курсов более эффективны, что свидетельствует о гораздо большем опыте использования технологий, чем у их первокурсников и младших сверстников. Результаты также показывают, что студенты-экономисты мужского пола менее эффективны в процессе демонстрации профильных знаний, нежели таковые женского пола. Это объясняется тем, что последние более восприимчивы, более внутренне мотивированы, более рефлексивны, более коммуникабельны и эффективны в построении сетей общения, в том числе и в электронной сети [4].

Таким образом, можно заключить, что стресс, домашняя среда и доступ к сети Интернет, а также университетская инфраструктура для онлайн-обучения оказывают значительное влияние на воспринимаемую эффективность электронного обучения среди студентов-экономистов.

Влияние адекватного рабочего пространства дома является дихотомическим: с одной стороны, неадекватное рабочее пространство дома увеличивает вероятность предпочтения традиционного обучения в классе, а с другой стороны, снижает вероятность участия в онлайн-обучении.

Однако интересно, что студенты, воспринимающие ситуацию дистанционного обучения как способ снижения затрат на обучение, все же чаще отдают предпочтение очному обучению и менее предрасположены к выбору гибридной формы обучения (смеси традиционного образования с цифровым).

Чем ближе студенты к завершению учебы в университете, тем больше вероятность того, что они предпочтут неортодоксальную форму обучения (гибридную или, что еще лучше, онлайн-обучение) и менее вероятно, что классическое обучение в классе. В связи с этим предыдущие исследования показали, что гибридная форма обучения дает такие же или даже лучшие результаты, чем обычное очное обучение.

Необходимо также учитывать, что психологический стресс и напряжение в условиях карантина негативно сказываются на эффективности онлайн-обучения в сфере экономики. Следовательно, необходимо смягчить и устранить этот существенный недостаток, чтобы навязать эффективный образовательный процесс электронного обучения. В связи с этим студентам может потребоваться психологическая помощь для диагностики определенных эмоциональных проблем, чтобы свести к минимуму их психологический стресс для повышения эффективности процесса электронного обучения. В противном случае онлайн-образование может стать неэффективным [3].

Студенты, которые считают, что преподаватели играют важную роль в этой форме учебного процесса, с меньшей вероятностью будут менее эффективны в онлайн-образовании.  Это очень важно, поскольку нельзя пренебрегать ролью преподавателей, которые остаются прочной опорой успеха образовательного процесса. Этот вывод важен для лиц, принимающих решения в сфере образования, в том смысле, что нет необходимости сосредотачиваться в первую очередь на инфраструктуре и платформах обучения, но также необходимо опираться на педагогические и психологические навыки преподавателей экономических факультетов в частности.

Таким образом, будущее развитие пандемии COVID-19 на данном этапе совершенно неизвестно ни в отдельно взятой стране, ни во всем мире. Эксперты обеспокоены возможным увеличением числа случаев заболевания в будущем, особенно тем, что вирус может подвергаться определенным мутациям, которые могут еще больше затруднить его лечение. Это указывает на возможность длительного периода онлайн-обучения. В этом контексте необходимо изучать возможности онлайн-обучения, особенно в среде вузов, поскольку именно оно позволяет адаптировать государственную политику в сфере высшего образования к потребностям студентов в зависимости от их особого восприятия и конкретных ситуаций. Стресс является важным фактором, который следует учитывать при осуществлении онлайн-подготовки специалистов в области экономики, и необходим более гибкий подход к онлайн-обучению, а также к онлайн-оценке результатов обучения студентов.

Список источников

1. Булаева М.Н., Гущин А.В., Воронина И.Р. Возможности технологии дистанционного обучения в вузе // АНИ: педагогика и психология. 2020. №4 (33).
2. Рубцова О.Г. Проблемы дистанционного обучения в вузе // Символ науки. 2020. №6.
3. Шатуновский В.Л., Шатуновская Е.А. Ещё раз о дистанционном обучении (организация и обеспечение дистанционного обучения) // Вестник науки и образования. 2020. №9-1 (87).
4. Burgess, H.H. Sievertsen Schools, Skills, and Learning: the Impact of COVID-19 on Education (2020) (accessed 15 April 2020)
5. Edelhauser, L. Lupu-Dima Is Romania Prepared for eLearning during the COVID-19 Pandemic? Sustainability, 12 (2020), p. 5438
6. Hodges, S. Moore, B. Lockee, T. Trust, A. Bond The Difference between Emergency Remote Teaching and Online Learning (2020)
7. Isaeva, E. Eisenschmidt, K. Vanari, K. Kumpas-Lenk Students’ views on dialogue: improving student engagement in the quality assurance process Qual. High. Edu., 26 (1) (2020), pp. 80-97
8. Niu A review of the application of logistic regression in educational research: common issues, implications, and suggestions Edu. Rev., 72 (1) (2020), pp. 41-67

References

1. Bulaeva M.N., Gushchin A.V., Voronina I.R. Possibilities of distance learning technology in higher education // ANI: pedagogy and psychology. 2020. №4 (33).
2. Rubtsova O.G. Problems of distance learning at the university // Symbol of Science. 2020. No.6.
3. Shatunovsky V.L., Shatunovskaya E.A. Once again about distance learning (organization and provision of distance learning) // Bulletin of Science and Education. 2020. №9-1 (87).
4. C. Burgess, H.H. Sivertsen Schools, Skills and Learning: The impact of COVID-19 on Education (2020) (accessed April 15, 2020)
5. E. Edelhauser, L. Lupu-Dima Is Romania ready for e-learning during the COVID-19 pandemic? Sustainable development, 12 (2020), p. 5438
6. With. Hodges, S. Moore, B. Locke, T. Trast, A. bond is the Difference between distance learning in emergencies and Online training (2020)
7. R. Isaeva, E. Eisenstadt, K. Venari, K. Cumpas-Lenk Views of students to dialogue: improving student involvement in the quality assurance process. High.”., 26 (1) (2020), pp. 80-97
8. L. Niu Review of the application of logistic regression in education research: General problems, implications and proposals Edu. Rev., 72 (1) (2020), pp. 41-67

Для цитирования: Ежова Ю.М., Кузнецова С.Б., Островская И.Э. Роль онлайн-обучения в подготовке будущих экономистов в современных условиях // Московский экономический журнал. 2022. № 2. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-2-2022-17/

© Ежова Ю.М., Кузнецова С.Б., Островская И.Э., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 2.

Научная статья

Original article

УДК 378.147

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_2_81

ПОДГОТОВКА СПЕЦИАЛИСТОВ В ОБЛАСТИ ЭКОНОМИКИ С УЧЕТОМ РАЗВИТИЯ ПРОЦЕССА ЦИФРОВИЗАЦИИ

TRAINING OF SPECIALISTS IN THE FIELD OF ECONOMICS TAKING INTO ACCOUNT THE DEVELOPMENT OF THE DIGITALIZATION PROCESS

Ежова Юлия Михайловна, Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования “Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского”, кафедра зарубежной лингвистики

Кузнецова Светлана Борисовна, Набережночелнинский институт (филиал) КФУ, кафедра Экономика предприятий и организаций, к.э.н.

Кузнецов Максим Сергеевич, Елабужский институт (филиал) КФУ, кафедра Экономики и менеджмента, к.э.н.

Ezhova Julia Mickhaelovna, Lobachevsky State University of Nizhni Novgorod, Department of Foreign Linguistics

Kuznetsova Svetlana Borisovna, Naberezhnye Chelny Institute (branch) of KFU, Department of Economics of Enterprises and Organizations, Candidate of Economics

Kuznetsov  Maxim Sergeevich, Elabuga Institute (branch) of KFU, Department of Economics and Management, Candidate of Economics

Аннотация. В современных условиях автоматизация различных производственных и непроизводственных рабочих процессов достигла  значительного уровня, по этой причине цифровизация становится необходимым элементом  подготовки специалистов различного профиля к использованию  достижений цифровизации в профессиональной деятельности. Необходимость такой подготовки возникает еще на ступени получения высшего образования, так как усвоение материала на данном этапе проходит наиболее оптимально по причине участия в данном процессе преподавателей и специалистов-практиков. В будущем востребованность выпускников экономических специальностей, владеющих знаниями и практическими навыками использования достижений информационных технологий в собственной практике будет только повышаться, поэтому руководству вузов и преподавательскому составу необходимо уделить данному процессу особое внимание.    

Abstract. In modern conditions, automation of various production and non-production work processes has reached a significant level, for this reason digitalization is becoming a necessary element of training specialists of various profiles to use the achievements of digitalization in professional activities. The need for such training arises even at the stage of obtaining higher education, since the assimilation of the material at this stage is most optimal due to the participation of teachers and practitioners in this process. In the future, the demand for graduates of economic specialties who possess the knowledge and practical skills to use the achievements of information technology in their own practice will only increase, therefore, the management of universities and teaching staff need to pay special attention to this process.

Ключевые слова: специалисты в области экономики, подготовка, высшее образование, цифровизация

Keywords: specialists in the field of economics, training, higher education, digitalization

В связи с быстрым развитием в области коммуникаций и продолжающейся тенденцией оцифровки и цифровизации производственные предприятия сталкиваются с важными проблемами в современных рыночных условиях: сохраняющаяся тенденция к сокращению сроков разработки продукции и сокращению жизненного цикла продукции [1]. Кроме того, растет спрос конкурентоспособный персонал во всех сферах экономики [2].

Технологии цифровой трансформации, такие как Интернет вещей (IoT), искусственный интеллект позволяют значительно повысить эффективность в промышленности и становятся все более важными в качестве фактора конкуренции.

В настоящее время часто проекты Интернета вещей или искусственного интеллекта управляются высшим руководством в качестве стратегических проектов и делегируются ИТ-отделам для руководства проектами. Но успешное внедрение и творческое применение в будущем также требуют признания и знания этих технологий в группах, не связанных с ИТ, таких как инженеры-технологи или квалифицированные рабочие [4].

На самом деле, каждый, кто работает с технологиями, связанными с цифровой трансформацией, требует определенных базовых знаний о них для лучшего понимания их преимуществ и недостатков [5]. В настоящее время крупные компании, которые уже непосредственно столкнулись с переходом к электронной мобильности, например, Bosch или VW создали программы для подготовки инженеров-механиков к программированию и разработке программного обеспечения [7]. Однако малым и средним предприятиям, производящим машины или компоненты, часто не хватает возможностей и финансовых ресурсов для создания собственных программ и тренингов [2].

Для поддержки малого и среднего бизнеса в цифровой трансформации были необходимо организовать переподготовку специалистов на базе профильных вузов по программам, основанным на современных концепциях обучения подобно микрообучению или геймификации, внедрении IoT-технологий и приложений в производство, что  является отправной точкой для пилотных проектов. Кроме того, нынешнее и будущее поколение студентов, изучающих дисциплины, связанные с производством, такие как бизнес-инжиниринг, промышленная инженерия и технологии производства, должны быть обучены этим технологиям и темам, позволяющим творчески их использовать [3].

При организации подготовки студентов-экономистов в вузах необходимо учитывать целевую аудиторию людей с различными стилями обучения и уровнем образования [2]. Особенно важно, чтобы обучение было сосредоточено на реальных проблемах [9]. Это приводит к различным подходам к преподаванию разных предметов в областях, связанных с Интернетом вещей или с внедрением информационных технологий различной направленности.

Другим подходом является обучение с использованием робототехники в школах для детей и молодежи, которое способствует пониманию непосредственно сути самой робототехники. Обучающее прогностическое обучение для студентов в промышленных секторах с дополненной реальностью может использоваться для визуализации физического и цифрового контента [8].

Существуют также некоторые модели, такие как MoDiCA-X, для тестирования передовых алгоритмов управления, которые можно использовать для обучения по профилю или расширения знаний в области кибербезопасности для реалистичных сценариев edgeIoT [8]. Большинство из этих концепций основаны на методах обучения, охватывают примеры промышленного использования и отражают различные подходы к обучению пользованию специализированными приложениями (например, программированию, робототехнике, кибербезопасности или техническому обслуживанию). Однако в них отсутствует целостный подход к обучению основным компонентам Интернета вещей, ориентированный на практику, с соответствующими устройствами, сетями и приложениями, чтобы его можно было адаптировать к производственным дисциплинам и случаям использования.

Для выработки более целостного подхода к внедрению цифровизации в учебный процесс вузов были проанализированы методы обучения, поскольку каждая концепция обучения основана на одном или нескольких различных методах. Преимущества соответствующих концепций, объединенных для разработанной концепции обучения, упоминаются в литературе. Обучение действиям основано на обучении на практике, когда участники работают над конкретными темами, постоянно применяя полученные знания в обучении [6].

Микрообучение как развивающаяся тенденция с заранее определенным временем обработки задач позволяет осуществлять прямой индивидуальный контроль за ходом обучения [10].

Геймификация использует игровые элементы, такие как высокие баллы, рейтинги или награды, для повышения мотивации участников, что позволяет легче работать со сложными задачами. Результатом выступает рост показателей обученности студентов [6].

В настоящее время преподавание с более целостным подходом в соответствии с упомянутыми методами обучения обычно требует размещения в учебных заведениях специально оборудованных лабораторий. Чтобы описать уникальный характер представленной концепции обучения, проводится различие между аналогичной автоматизацией или уже разработанными концепциями, связанными с производством.

Первый подход использует ежегодный конкурс, для которого студенты создают робота. Предоставляются детали робота и платформа, которая позволяет объединять отдельные модули робота в сеть, при этом основное внимание уделяется таким функциям приложения, как прогнозирующий ремонт.

Цели состоят в том, чтобы дать студентам навыки создания и программирования функционирующего механизма в среде Интернета вещей, а также для работы в команде. Конструирование и программирование робота выполняется студентами под руководством педагога [5].

Второй подход является теоретическим и содержит обучающую лабораторию для образования, основанную на четырех этапах: формируются требования, разрабатываются продукты, производится продукт и проводятся испытания. При разработке нового продукта студентам демонстрируются такие темы, как сборка человека-робота или дополненная реальность. Основное внимание уделяется обучению особенностям киберфизических систем для производственных линий, разработке продуктов и демонстрации всей производственной среды, в которой студенты будут работать в будущем [4].

Третий подход – это модельная технология, демонстрирующая методы оптимизации производства в инновационной лаборатории, которая разделена на три лабораторные зоны: учебные ситуации для получения информации и обсуждения будущих тенденций, мир идей, где разрабатываются новые решения, и демонстрационный мир с моделями, демонстрирующими процессы в поток создания ценности. Данная концепция позволяет работать со многими участниками. Всего за три часа они знакомятся с темами, связанными с производством, основанными на реальных приложениях.  Большинство участников имеют опыт работы в смежных областях [5].

Четвертый подход фокусируется на обучении с помощью тематического исследования. Целями обучения для студентов являются, например, создание ценности на основе цифровой трансформации, решение современные интерфейсы, обработка и анализ данных, а также приобретение компетенций в области информационных и коммуникационных технологий [6].

Пятый подход наиболее близок к представленной выше концепции обучения. В его рамках демонстрируется будущее обрабатывающей промышленности, и студенты-инженеры могут работать на практике, чтобы расширить свои технические возможности.

Помимо самой лаборатории обучения, предусмотрена портативная модель на базе микроконтроллера Интернета вещей, в которой такие программы, как базовые датчики и устройства вывода или интеллектуальные интегрированные варианты управления двигателем. Все модели могут быть выполнены и расширены студентами даже за пределами обучающей среды [7].

Все упомянутые выше подходы предназначены либо для учащихся, студентов на стационарных базовых предприятиях, либо для людей, уже работающих в областях, связанных с производством. Эти концепции включают универсальные подходы, которые обучают содержанию и функциям Интернета вещей различным учебным группам, но до сих пор не получили дальнейшего развития в свете целостного, гибкий и мобильный подход к обучению основам Интернета вещей и сетевым технологиям с возможностью добавления облачных технологий в контексте прогнозируемых будущих реальных приложений.

Концепция обучения позволяет группам, не связанным с ИТ, понять основные концепции Интернета вещей и разработать простую систему интернета вещей, связанную с производством, для приложений прогнозного обслуживания и машинного обучения. Поэтому при разработке концепции IoT-обучения необходимо учитывать следующие требования:

• участники имеют мало или вообще не имеют знаний в программирование, концепции и технологии Интернета вещей;
• подход должен быть модульным, чтобы его можно было легко адаптировать к различным технологиям, вариантам использования и контекстам, таким как прогнозное техническое обслуживание, контроль в цехе или проверка качества;
• подход должен быть мобильным, чтобы обеспечить обучение на нестационарной основе;
• затраты на аппаратное и программное обеспечение должны быть низкими, в идеале с открытым исходным кодом, чтобы их можно было использовать также в финансово более слабых регионах мира.

На основе основной идеи можно сформулировать цели обучения:

• участники постигают концепции и технологии Интернета вещей и способны разрабатывать простые системы интернета вещей путем написания коротких программных модулей;
• основные компоненты обработки данных, анализа данных и визуализации понятны участникам и могут быть применены в производственной среде;
• участники понимают и могут запускать приложения для обработки данных и простого прогностического обслуживания, основанные на алгоритмах машинного обучения, и интерпретировать результаты [11].

Таким образом, можно заключить, что приложения в рамках изучения Интернета вещей в производстве, прогнозирующие техническое обслуживание и алгоритмы машинного обучения облегчают вхождение студентов  и учащихся в цифровой мир, даже если они не предпочитают работать в областях, связанных с производством. В этом разрезе будет решена задача совмещения теории и практики в процессе обучения, а также использования для этого процесса достижений в области цифровых технологий.

Список источников

1. Зверкова А.Ю., Омельченко Е.А. Отношение студентов вуза к процессам цифровизации профессиональной подготовки // Концепт. 2021. №7.
2. Киселев А.А. Экономические и политические вызовы «цифровизации» российского высшего образования: теоретический и практический аспект // Теоретическая экономика. 2021. №4 (76).
3. Микелевич Е.Б. Познавательная деятельность студентов в условиях цифровизации образования // Вестник Полесского государственного университета. Серия общественных и гуманитарных наук. 2021. №1.
4. Taha El-Omari NK Cloud IoT as a Crucial Enabler: a Survey and Taxonomy MAS, 13 (8) (2019), p. 86
5. Falcone R, Sapienza A On the Users’ Acceptance of IoT Systems: A Theoretical Approach Information, 9 (3) (2018), p. 53
6. Aldowah H, Ul Rehman S, Ghazal S, Naufal Umar I. Internet of Things in Higher Education: A Study on Future Learning. J. Phys.: Conf. Ser. 2017;892:12017.
7. Dass P. Teaching STEM Effectively with the Learning Cycle Approach K-12 STEM Education (2015), pp. 5-12
8. Benitti FBV Exploring the educational potential of robotics in schools: A systematic review Computers & Education, 58 (3) (2012), pp. 978-988
9. El-Thalji I, Abdüsselam MS, Duque SE, Liyanage JP Augmented Reality Technology for Predictive Maintenance Education: A Pilot Case Study Liyanage JP, Amadi-Echendu J, Mathew J (Eds.), Engineering Assets and Public Infrastructures in the Age of Digitalization, Springer International Publishing, Cham (2020), pp. 600-609
10. Woschank M, Pacher C A Holistic Didactical Approach for Industrial Logistics Engineering Education in the LOGILAB at the Montanuniversitaet Leoben Procedia Manufacturing, 51 (2020), pp. 1814-1818
11. Vlasov AI, Yudin AV, Salmina MA, Shakhnov VA, Usov KA Design methods of teaching the development of internet of things components with considering predictive maintenance on the basis of mechatronic devices International Journal of Applied Engineering Research, 12 (2017), pp. 9390-9396

 References

1. Zverkova A.Yu., Omelchenko E.A. The attitude of university students to the processes of digitalization of vocational training // Concept. 2021. No. 7.
2. Kiselev A.A. Economic and political challenges of “digitalization” of Russian higher education: theoretical and practical aspect // Theoretical economics. 2021. №4 (76).
3. Mikelevich E.B. Cognitive activity of students in the conditions of digitalization of education // Bulletin of the Polessky State University. Series of Social and Humanitarian Sciences. 2021. No. 1.
4. Taha El-Omari N. To. Cloud-based Internet of things as the most important factor: a review and taxonomy MAS, 13 (8) (2019), p. 86
5. Falcone, R., Sapienza A, the adoption by the users of the systems of the Internet of things: Information on the theoretical approach, 9 (3) (2018), p. 53
6. Aldova H., Ul Rehman S., Ghazal S., Naufal Umar I. The Internet of Things in Higher Education: A Study of the Future of Learning. J. Physics.: Conf. Ser. 2017; 892:12017.
7. Dass P. Effective STEM learning through an approach to the learning cycle of K-12 STEM education (2015), pp. 5-12
8. Benitti F.B. Studying the educational potential of robotics in schools: a systematic review of Computers and Education, 58 (3) (2012), pp. 978-988
9. El-Talji Ya, Abdusselam M.S., Duque S.E., Liyanazh J.P. Augmented Reality technology for training in maintenance: A pilot case study of Liyanazh J.P., Amadi-Echendu J., Matthew J. (ed.), Engineering Assets and public infrastructures in the Era of Digitalization, Springer International Publishing House, Cham (2020), pp. 600-609
10. Voshchank M., Packer C A holistic didactic approach to engineering education in the field of industrial logistics in the Log Lab of the University of Montana Leoben Procedia Manufacturing, 51 (2020), pp. 1814-1818
11. Vlasov A.I., Yudin A.V., Salmina M.A., Shakhnov V.A., Usov K.A. Methods of designing training for the development of Internet of Things components taking into account predictive maintenance based on Mechatronic Devices International Journal of Applied Engineering Research, 12 (2017), pp. 9390-9396

Для цитирования: Ежова Ю.М., Кузнецова С.Б., Кузнецов М.С. Подготовка специалистов в области экономики с учетом развития процесса цифровизации // Московский экономический журнал. 2022. № 2. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-2-2022-15/

© Ежова Ю.М., Кузнецова С.Б., Кузнецов М.С., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 2.

Научная статья

Original article

УДК 33

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_2_79 

НЕКОТОРЫЕ ОСОБЕННОСТИ СОХРАНЕНИЯ И ГРАДОЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ ОБШИРНЫХ ИСТОРИЧЕСКИХ ГОРОДСКИХ ТЕРРИТОРИЙ (НА ПРИМЕРЕ ЕЛАБУГИ)

SOME FEATURES OF THE GAME’S PRESERVATION BEFORE THE ECONOMIC TRANSFORMATION OF VAST HISTORICAL URBAN AREAS (ON THE EXAMPLE OF YELABUGA)

Набиуллина Карина Рашидовна, кандидат экономических наук, доцент, Казанский федеральный университет, nkr.kzn@gmail.com 

Nabiullina Karina Rashidovna, Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Kazan Federal University, nkr.kzn@gmail.com

Аннотация. В статье, на примере города Елабуги, рассматриваются вопросы сохранения и преобразования исторической архитектурной среды с использованием муниципальной – частного партнёрства как главного инструмента устойчивого градостроительного и экономического развития. Исследуются вопросы туристического бизнеса как важнейшего фактора городской экономики и его роли в диверсификации градообразующей функций.

Abstract. In the article, using the example of the city of Yelabuga, the issues of preservation and transformation of the historical architectural environment with the use of municipal – private partnership as the main instrument of sustainable urban and economic development are considered. The issues of tourism business as the most important factor of the urban economy and its role in the diversification of city-forming functions are investigated.

Ключевые слова: Елабуга, архитектурная среда, частное партнерство, экономическое развитие

Keywords: Yelabuga, architectural environment, private partnership, economic development

 Когда историческая городская среда обширна- занимает территорию в десятки, а иногда и в сотни гектар, восстанавливать, сохранять, и содержать её в надлежащем порядке за счёт государственных или муниципальных средств становится чрезвычайно проблематичным.

Истории этого вопроса в России довольно показательна. В Советский период из идеологических соображений отношение к историческому архитектурному наследию, в годы довоенных пятилеток и первых после военных, было довольно нигилистическим. Только в период «оттепели» шестидесятых семидесятых годах, отношение к архитектурный исторической среде стало заметно изменяться.

В 1990 году решением коллеги Министерства культуры РСФСР № 12 от 19.02.90 г., а затем и Постановлением Министерства культуры России, поддержанного Госстроем РСФСР и Центрального совета ВООПИК, в список исторических поселений России было включено 426 городов. Двадцать лет спустя, уже в постсоветской России совместным приказом Минкультуры РФ и Минрегион РФ № 418/339 в июле 2010 г. перечень исторических городов был сокращен до 41. Основным побудительным мотивом подобного десятикратного сокращения этого перечня были экономия государственных средств и вступивший в 2003 году в силу федеральный закон «Об общих принципах организации местного самоуправления» № 131-ФЗ, который выложил обязанности по содержанию архитектурного историко-культурного наследия на бюджеты муниципального уровня.

В этом случае, как правило, принято использовать механизм частно- государственного партнерства. Но эффективным этот метод становится если привлеченный бизнес реально начинает получать доходы от участия в этом процессе, что нелегко достигнуть в условиях градостроительной реконструкции территории, обременённых многочисленными ограничивающими регламентами.

Здесь важно отметить, что только в Татарстане статус исторических поселений регионального (республиканского) значения имеют 9 городских и 1 сельское поселение, а статус федерального значения – Елабуга и Чистополь. При этом следует учитывать, что бюджеты муниципальных образований в РФ и, соответственно РТ, согласно Налоговому кодексу России, довольно ограниченный – составляют не более 15 % от собираемых на территории налогов. В данном случае, если обратиться к территориальном показателям Елабуги, то площадь территории, занимаемая исторической застройкой составляет 491 га, а это почти 1/8 часть всей городской территории. И в этой исторической части сегодня расположено 184 объекты историко- культурного наследия (ИКН), из них 6 федерального уровня, 106 республиканского и 72 местного [5].

 Решение этой проблемы во многом упирается в систему организации механизма частно-государственного партнерства и наличия архитектурно- градостроительной концепции сохранения и развития функционально -пространственной исторической городской среды.

 Необходимо учитывать, что городская среда всегда неоднородна и проблема сохранения идентичности не в «замораживании» обширных участков исторической застройки или их музеефикации, а в точном выборе локальных фрагментов городской территории, имеющих потенциал достоверно отображать тот или иной период городской истории и в определении возможно и допустимо их современное использование.

 Здесь уместно привести одну цитату из В.Л. Глазычёва – «сохраняя историческую архитектурную среду бессмысленно отгораживаться непреодолимым  барьером от живительного проникновения технологий будущего» [7].

Сегодня, по поручению Президента Республики Татарстан Р.Н.Минниханова, мы занимаемся разработкой градоэкономической концепции сохранения и развития архитектуры исторической среды г.Елабуги. В рамках этой работы мы используем только такой реорганизации исторической территории, где будет обеспечено ранжированием отдельных исторических земельно – имущественных комплексов (дамовладений) по их историко-культурный ценности. От многоаспектного комплекса охраны обязательств (планы, фасады, интерьеры архитектурные детали), до отдельных локальный фрагментов и стилистически характеристик.

Для этого с помощью метода Дельфи дифференцировать объекты историко- культурного наследия (ИКН) на несколько категорий, разработав для этого специальную систему критериев и провести адресную оценку исторической застройки в соответствии с этими категориями.

Для каждой категории объектов ИКН разрабатываются свои особые сохранные обязательства разной степени строгости [3].

 В результате такого ранжирования выделить относительно ограниченное количество наиболее значимых («якорных»)  объектов ИКН,  предложив для их перепрофилирования и эксплуатации наиболее щадящий функциональный процесс повседневного использования и сохранившее для этих объектов государственную или  муниципальную форму собственности.

Хотя и в Казани и некоторых других городах России уже есть положительный опыт реставрации исторических объектов историко-культурного наследия, отреставрированных и переданных в частную собственность.

Хотя с точки зрения энтузиастов сохранения историко-культурного наследия подобная дифференциация  объектов ИКН с помощью дельфи- ранжирования выглядит очень сомнительно и уж точно «не научно», но с точки эффективного девелопмента  и стратегического градостроительного планирования может дать вполне ощутимый результат ка для городской экономики, так и в конкурентных преимуществах в рейтинге привлекательности для успешной жизнедеятельности [10].

Для таких поселений как Елабуга, где историческая территория обширна, необходимо определить преимущественный приоритет сохранения исторической городской среды перед полным сохранением исторических характеристик единичных объектов ИКН.

Приоритетным критерием дисцинации Елабуги является туристическая дистанция, обусловленная её доминирующими и географическими позициями – размещение города на высоком крутом берегу Камы, нависшими над узкой долиной Тоймы, тут её слияние с Камой и сохранившейся с XVII века квартальной планировочной структурой города. Именно приоритетность туристической дисцинации определа стратегические положения градоэкономического развития города и стержневую линию этого развития в разрабатываемой концепции, несмотря на альтернативные градоэкономические линия развития, неоднократно возникающие в конце XX- начале XXI века (тракторный индустриальный гигант, особая экономическая зона).

В силу такого приоритета, основные требования охранных обязательств большинства единичных объектов (за исключением объектов первой категории Дельфи-классификации), целесообразно установить только к внешнему облику и внешним физическим параметрам объекта.

Функциональное использование этих объектов и их внутренняя планировка и интерьерное решение могут быть трансформированы согласно утвержденному проектному решению. При этом процедуру согласования и экспертизы проектных решений необходимо оснастить специально разработанными критериями и проводить с привлечением муниципальных органов и органов охраны памятников истории и культуры.

Данные объекты могут оставаться в собственности сегодняшних владельцев и передаваться в долгосрочную аренду или в собственность частному бизнесу за номинальную символическую плату. Должна быть предусмотрена процедура налоговых преференций или материальной помощи собственникам земельно-имущественных комплексов, которых затронет процедуру приведения уличных фасадных решений в соответствии с принятыми архитектурными паттернами [9].

При заключении договора между муниципальной администрации и собственником( пользователем) объекта ИКН должна быть предусмотрена правовая норма ответственности за несанкционированные отклонения от утвержденного проекта.

Располагая информацией о размерах исторической территории Елабуги и количеству объектов историко-культурного наследия, а также учитывая уже сложившейся высокий туристический трафик в этом городе, необходимо активизировать местный бизнес в сторону формирование производственной базы обустройства исторической городской среды[8].

Заключение

Решение всех этих задач требует специального финансирования, а также постоянного и активного участия муниципальной администрации и выделение в её составе специального управленческого звена, нацеленного на формирование многоплановых благоприятных условий для развития туристической инфраструктуры [9].

Винный американский специалист в области экономики исторического наследия Донован Ринкема, точно прокомментировал эту проблему: «туризм часто преподносят как форму экономического развития, не требующую затрат: «они приезжают, тратится свои деньги и уезжают. Нам не нужно строить новые школы, прокладывать водопровод и канализацию. Это лёгкие деньги». Люди, которые действительно разбираются в туризме, особенно в культурном туризме, знают что это дело обстоит совсем не так. Для развития туризма нужно затратить не только деньги, но административный усилия»[6].

В этом отношении также возникает необходимость организации частно-государственного партнёрства и целенаправленная организация преференций, как правовых, так экономических. Это необходимо для первоначальной стадии формирования проектных и производственных организации, специализирующихся в вопросах городского и интерьерного дизайна, ремонтно-строительных и отделочных работ, благоустройства городских территорий и изготовления уличного оборудование.

Елабуга является составной частью Камской агломерации с центром в городе Набережные Челны. Сегодня численность населения Камской агломерации уже превышает 1,0 млн. человек. В последние 10-15 лет наблюдается небольшой, но положительный прирост населения в городах, входящих в состав агломерации. Планируется что концу тридцатых годов двадцать первого века население Камской агломерации приблизится к нам 1 200 000 человек. И в этой агломерации Елабуга является городом, наиболее насыщенным объектами исторического наследия и с наиболее хорошо сохранившейся исторической архитектурной средой.

При системно производимых рекреационно-реконструктивных работах, повышением уровня исторический ориентированного благоустройства исторической части, развитием гостиничного, культурно– развлекательного и гастрономического сервиса Елабуга, кроме привлекательности для внешнего познавательного туризма может стать главным рекреационном центром для населения всей Камской агломерации.

Через появление целого ряда приведённых в порядок туристически привлекательных исторических объектов заметно расширился сценарии экскурсионных маршрутов, а общий тренд по массовому обустройству территории исторической среды  неизбежно положительно отразится и на росте патриотизма населения и на улучшении инвестиционного климата[4].

Взаимоувязанные процессы расширения туристической экспозиции города, обслуживающего сервиса и сопряженных с туристической деятельностью производств, является гарантией устойчивого градоэкономического развития.

Для последовательной реализации градоэкономической концепции важно:

• подготовить реестр объектов объектов ИКН на основе проведенной Дельфи-классификации (включая здание и его земельный участок) с указанием разрешенных видов использования, разместив этот материал в ПЗЗ города.
• разработать образцовые проекты уличных фасадов общественных зданий повторного применения для социальной инфраструктуры (школы, детские сады, поликлиники и ФАПы) и изданий жилого назначения, используемых для размещения в исторической части города;
• разработать дорожную карту реализация реставрационно- реконструктивных мероприятий объектов и ИКН и уличного благоустройства в исторической части города;
• реорганизовать систему муниципального управления города с выделением специальной группы (отдела), основной задачей которой станет обустройство городской среды для туристического использовании, включая содействия бизнеса, нацеленного на формирование способствующих расширению туристической деятельности производств;
• обеспечить качественную подготовку специалистов в области туристического и рекреационного сервиса, на уровне среднего специального образования, непосредственно в Елабуге или поселениях Камской агломерации.

Список источников

1. Федеральный закон «Об основных туристической деятельности в РФ» №132 – ФЗ от 24.11.96 (в редакции от 08.06.2020)
2. Федеральный закон «Об объектах культурного наследия (памятниках истории и культуры) народов РФ» (с изменениями и дополнениями)
3. Щенков А.С. Реконструкции исторических городов. М., Памятники исторической мысли. 2003 г. –420 страниц.
4. Бандарин Франчеко, Ран Ван Ороз. Исторический городской ландшафт. Управление наследием в эпоху урбанизма. Казань, издательство «Отечество», 2013 г. – 228 стр.
5. Мустафина Г. М. История Татарстана. XIX век. Казань, Магариф. 2003 г. – 255 стр.
6. Рипкема Донован. Экономика исторического наследия. М., ЗАО «Билдинг Медиа Групп» 2006 г. – 156 стр.
7. Глазычев В. Л. Городская среда. Технологии развития. М., Ладья.1995 г. – 241 стр.
8. Александрова А.Ю., Ангина Е.В. Туристический вектор в актуализации культурного наследия. Журнал «Современные проблемы сервиса и туризма», 2016г.
9. Лескова И., Максимова Е., Большаков С. Архитектура культурного туризма. Социологический аспект. Журнал «Вестник европейской науки», 2017 г.
10. Смирнова Ю.А. Метод Дельфи как инструмент эффективного стратегического планирования и управления. Электронный вестник Ростовского социально-экономического института. 2016 г.

References

1. Federal`ny`j zakon «Ob osnovny`x turisticheskoj deyatel`nosti v RF» №132 – FZ ot 24.11.96 (v redakcii ot 08.06.2020)
2. Federal`ny`j zakon «Ob ob“ektax kul`turnogo naslediya (pamyatnikax istorii i kul`tury`) narodov RF» (s izmeneniyami i dopolneniyami)
3. Shhenkov A.S. Rekonstrukcii istoricheskix gorodov. M., Pamyatniki istoricheskoj my`sli. 2003 g. –420 stranicz.
4. Bandarin Francheko, Ran Van Oroz. Istoricheskij gorodskoj landshaft. Upravlenie naslediem v e`poxu urbanizma. Kazan`, izdatel`stvo «Otechestvo», 2013 g. – 228 str.
5. Mustafina G. M. Istoriya Tatarstana. XIX vek. Kazan`, Magarif. 2003 g. – 255 str.
6. Ripkema Donovan. E`konomika istoricheskogo naslediya. M., ZAO «Bilding Media Grupp» 2006 g. – 156 str.
7. Glazy`chev V. L. Gorodskaya sreda. Texnologii razvitiya. M., Lad`ya.1995 g. – 241 str.
8. Aleksandrova A.Yu., Angina E.V. Turisticheskij vektor v aktualizacii kul`turnogo naslediya. Zhurnal «Sovremenny`e problemy` servisa i turizma», 2016g.
9. Leskova I., Maksimova E., Bol`shakov S. Arxitektura kul`turnogo turizma. Sociologicheskij aspekt. Zhurnal «Vestnik evropejskoj nauki», 2017 g.
10. Smirnova Yu.A. Metod Del`fi kak instrument e`ffektivnogo strategicheskogo planirovaniya i upravleniya. E`lektronny`j vestnik Rostovskogo social`no-e`konomicheskogo instituta. 2016 g.

Для цитирования: Набиуллина К.Р. Некоторые особенности сохранения и градоэкономических преобразований обширных исторических городских территорий (на примере Елабуги) // Московский экономический журнал. 2022. № 2. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-2-2022-13/

© Набиуллина К.Р, 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 2.

Научная статья

Original article

УДК 338

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_2_78

ГРАФИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОЦЕНКИ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ ТОВАРА

GRAPHICAL METHODS FOR ASSESSING THE COMPETITIVENESS OF GOODS

Сидякова Валентина Николаевна, кандидат экономических наук, доцент, Институт пищевых технологий и дизайна – филиала ГБОУ ВО НГИЭУ,  г. Нижний Новгород. E-mail: valy-0573@mail.ru

Орлова Анна Ильинична, кандидат экономических наук, доцент, Институт пищевых технологий и дизайна – филиала ГБОУ ВО НГИЭУ,  г. Нижний Новгород. E-mail: annasamurina@mail.ru

Смирнова Жанна Венедиктовна, кандидат педагогических наук, доцент, Нижегородский государственный педагогический университет имени Козьмы Минина, г. Нижний Новгород, ИПТД (Институт пищевых технологий и дизайна) – филиал НГИЭУ, г. Нижний Новгород E-mail: z.v.smirnova@mininuniver.ru

Sidiakova Valentina Nikolaevna

Orlova Anna Ilinichna

Smirnova Zhanna Venediktovna

Аннотация. В статье автором рассматривается вопрос по графическим методам оценки конкурентоспособности товара. Основная проблема предприятий на экономическом рынке производства товара это конкурентоспособность и производительность выпуска продукции предприятием. Автором рассматриваются основные методы, применяемые в системе управления и планирования по выпуску предприятием продукции. Приведены примеры многоугольной конкурентоспособности  для разных предприятий с помощью анализа по различным факторам. Проведен анализ конкурентоспособности,  характеризующийся положительными и отрицательными факторами. Автором рассмотрена матрица  BCG размерностью 2×2, которая  является наиболее популярной из всех аналитических моделей, используемых для оценки портфеля. Дана характеристика области матрицы, которые имеют характерные черты. Более усовершенствованный вариант матрицы BCG представляет матрица General Electric – McKinsey.

Abstract. In the article, the author considers the issue of graphical methods for assessing the competitiveness of a product. The main problem of enterprises in the economic market for the production of goods is the competitiveness and productivity of the output of the enterprise. The author considers the main methods used in the management and planning system for the production of products by an enterprise. Examples of polygonal competitiveness for different enterprises are given with the help of analysis by various factors. The analysis of competitiveness, characterized by positive and negative factors, was carried out. The author considered the 2×2 BCG matrix, which is the most popular of all analytical models used for portfolio evaluation. The characteristic of the area of ​​the matrix, which have characteristic features, is given. A more advanced version of the BCG matrix is ​​the General Electric-McKinsey matrix.

Ключевые слова: конкурентоспособность товара, оценка качества, предприятие, аналитическая модель

Keywords: product competitiveness, quality assessment, enterprise, analytical model 

На сегодняшний день для каждого предприятия основной задачей является повышение собственной конкурентоспособности на экономическом рынке. Проблема повышения уровня управления конкурентоспособностью включает в себя разработку современных методов стратегического планирования механизма конкурентоспособности.

Структура рыночного взаимоотношения представляет собой производство продукции и взаимодействие цен между отраслями промышленности.

Исследование товаров-конкурентов должно быть направлено на те же сферы, которые были предметом анализа потенциала собственного продукта. Это может обеспечить сравнимость результатов. Удобным инструментом сравнения возможностей предприятия и основных конкурентов является построение многоугольников конкурентоспособности, представляющих собой графические соединения оценок положения предприятия и предприятий-конкурентов по наиболее значимым направлениям деятельности, представленных в виде векторов-осей.

В теоретических обоснованиях сравнительной характеристики продукции производства существуют сильные и слабые стороны производства товара. Одним из самых популярных методом исследования качества товара является метод опроса потребителя [1].

На рисунке 1 приведен пример многоугольной конкурентоспособности  для разных предприятий с помощью анализа по различным факторам.

Анализ исследования такого подхода анализа конкурентоспособности,  характеризуется положительными и отрицательными факторами.

Отрицательные стороны являются:

• отсутствие прогнозной информации относительно того, в какой мере та или иная фирма-конкурент в состоянии улучшить свою деятельность;
• привнесение субъективности в оценки (экспертный метод);
• трудность в количественном выражении качественных характеристик. Например, послепродажное обслуживание и др.;
• метод не дает точной количественной оценки характеристик товаров или предприятий по заданным критериям.

Положительные стороны данного метода:

• наглядность (показывает сильные и слабые стороны товаров и предприятий);
• возможность достаточно легко и быстро определить положение исследуемого товара или предприятия относительно его конкурентов.

Оценки приведенных выше факторов позволяют перейти к анализу отдельных направлений бизнеса и продуктового портфеля фирм-конкурентов по методу матрицы Boston Consulting Group: матрица BCG [2].

Матрица  BCG размерностью 2×2 является наиболее популярной из всех аналитических моделей, используемых для оценки портфеля. Она предполагает расположение в отдельных её ячейках всех стратегических элементов (бизнесов, продуктов), исходя из оценок по двум осям (рисунок 2).

Горизонтальная ось матрицы показывает относительную долю рынка конкретного элемента как оценку эффективности его рыночной позиции.

Относительная доля рынка измеряется в диапазоне от 0,1 до 10 (в долях от соответствующего показателя основного, наиболее крупного конкурента). Принято считать, что стратегическая стабильность на рынке достигается при превышении рыночной доли конкурента в 1,5 раза.

Вертикальная ось матрицы отражает привлекательность рынка с точки зрения темпов его роста. Рост рынка считается медленным, если темп реального ежегодного роста ниже 10%, и быстрым, если годовые темпы превышают 10% [3].

Уровень конкурентоспособности в данной модели оценивается по логарифмической шкале путем сравнения долей рынка, занимаемой компанией, и наиболее сильным конкурентом [8].

Матрица BCG имеет четыре части, каждая из которых отражает особенности конкретного стратегического элемента конкурентоспособности продукции / предприятия, его потребности в капиталовложениях и размеры доходов от реализации. Каждая область матрицы имеет характерные черты, которые обозначены символами:

• «собака» (малая доля рынка, медленный рост рынка) – означает небольшую долю на медленно развивающемся рынке; обычно, такие предприятия мало рентабельны или убыточны, руководители таких фирм должны принимать принципиальное решение, стоит ли продолжать деятельность предприятия;
• «знак вопроса» (малая доля рынка, быстрый рост рынка) – если оценка попадает на это поле матрицы, то это означает, что предприятие осуществляет свою деятельность на стремительно растущем рынке, но характеризуется малой рыночной долей; как правило, такой бизнес требует постоянного контроля и больших инвестиций в производство, квалифицированный персонал, маркетинг и т.п.; символ «знак вопроса» указывает на дилемму, стоящую перед руководством – продолжать ли настойчивое завоевание рынка или совсем уйти с него;
• «звезда» (большая доля рынка, быстрый рост рынка) – означает стратегическую, лидирующую продукцию на быстро развивающемся рынке; товары – «звезды» обеспечивают компании большую прибыль от реализации продукции, но требуют, как правило, значительных инвестиций, поскольку необходимо обеспечить и рыночную активность, и отрыв от конкурентов; такое положение сохраняется, пока не замедлится развитие рыночного сектора, если доля рынка при этом сохраняется, то товар может перейти в разряд «дойных коров»;
• «дойная корова» (большая доля рынка, медленное развитие рынка) – такое положение означает, что товары или услуги могут приносить компании доходы без дополнительных капиталовложений или усилий по продвижению товара на рынок [4].

Подобный анализ можно расширить, оценив по тем же показателям деятельность конкурирующих фирм. Эта матрица позволяет получить ценную информацию о слабых и сильных сторонах конкурентов, о возможных тактических ошибках и просчетах.

Более усовершенствованный вариант матрицы BCG представляет матрица General Electric – McKinsey.

Она была разработана консалтинговой компанией «McKinsey & Co» для концерна «General Electric» (GE).

В этой матрице выделяется большее количество факторов, влияющих на деятельность фирмы.

Матрица имеет 9 ячеек (рисунок 3),  которые характеризуют каждый стратегический элемент по двум показателям: степени привлекательности рыночного сектора и силе конкурентной позиции [7].

Таким образом, выделяется три поля привлекательности рынка (высокая, средняя, низкая), каждому из которых соответствует рекомендуемое стратегическое направление развития:

• инвестируй;
• будь внимателен и контролируй прибыли;

«пожинай плоды» или откажись от данного бизнеса.

Такой индикатор, как привлекательность рынка, является в матрице агрегированным показателем, учитывающим различные факторы: размер рынка, его доступность, темп роста, потенциал прибыли, остроту конкуренции и т.п.   [5].

Индикатор конкурентных позиций также является агрегированным и отражает рыночную позицию, долю рынка, рентабельность, издержки, отличительные свойства, известность-имидж.

1 зона «1-3» – зона роста и сохранения лидерства;

2 зона «7-9» – зона исчерпывания рыночного потенциала;

3 зона «5,6» – зона избирательного подхода;

4 зона «4» – зона низкой активности [6].

В зависимости от того, в какую зону попадает предприятие, выделяют стратегии: 1 – роста; 2 – деинвестирования; 3 – избирательного роста, поиск ниши рынка; 4 – низкой активности, защита положения на рынке. 

Список источников

1. Морозова Г.А. Разработка маркетинговой стратегии. Н.Новгород: Изд-во ВВАГС. 2001.с.74.
2. Савельева, Н. К. Методология управления формами и методами ценовой и неценовой конкуренции / Н. К. Савельева // Финансы и кредит. – 2014. – №3 – 41 с.
3. Кожевников, А. Л. Комплексный индекс для оценки конкурентоспособности организации / А. Л. Кожевников, Ю. С. Терехова // Стандарты и качество. – 2014. – №4 – С. 82 -84.
4. Гапоненко, А. П. Традиционные и новые факторы конкурентоспособности организаций / А. П. Гапоненко, М. К. Савельева // Проблемы теории и практики управления. – 2015. – №3 – С. 117 – 124.
5. Смирнова Ж.В. Бизнес-планирование в организации сервисной деятельности. Учебно-методическое пособие / Мининский университет. Нижний Новгород, 2021.
6. Смирнова Ж.В., Груздева М.Л., Сидякова В.А. Актуальные проблемы услуг в организациях сервисной деятельности  // Московский экономический журнал. – 2020. – № 9. – С. 27. – DOI 10.24411/2413-046X-2020-10600.
7. Лизунков В.Г., Морозова М.В., Захарова А.А., Малушко Е.Ю. (2021). К вопросу о критериях эффективности взаимодействия образовательных организаций и предприятий реального сектора экономики в условиях территорий опережающего развития // Вестник Мининского университета, Том 9, № 1.
8. Arkhipova, M. V., Belova, E. E., Gavrikova, Y. A., Lyulyaeva, N. A., & Shapiro, E. D. (2017, July). Blended Learning in Teaching EFL to Different Age Groups. In International conference on Humans as an Object of Study by Modern Science (pp. 380-386). Springer, Cham. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-75383-6_49
9. Костылева Е.А., Смирнова Ж.В., Кутепова Л.И. Организация проектной деятельности обучающихся в системе дополнительного образования Проблемы современного педагогического образования. 2021. № 70-4. С. 195-198.

References 

1. Morozova G.A. Razrabotka marketingovoj strategii. N.Novgorod: Izd-vo VVAGS. 2001.s.74.
2. Savel`eva, N. K. Metodologiya upravleniya formami i metodami cenovoj i necenovoj konkurencii / N. K. Savel`eva // Finansy` i kredit. – 2014. – №3 – 41 s.
3. Kozhevnikov, A. L. Kompleksny`j indeks dlya ocenki konkurentosposobnosti organizacii / A. L. Kozhevnikov, Yu. S. Terexova // Standarty` i kachestvo. – 2014. – №4 – S. 82 -84.
4. Gaponenko, A. P. Tradicionny`e i novy`e faktory` konkurentosposobnosti organizacij / A. P. Gaponenko, M. K. Savel`eva // Problemy` teorii i praktiki upravleniya. – 2015. – №3 – S. 117 – 124.
5. Smirnova Zh.V. Biznes-planirovanie v organizacii servisnoj deyatel`nosti. Uchebno-metodicheskoe posobie / Mininskij universitet. Nizhnij Novgorod, 2021.
6. Smirnova Zh.V., Gruzdeva M.L., Sidyakova V.A. Aktual`ny`e problemy` uslug v organizaciyax servisnoj deyatel`nosti // Moskovskij e`konomicheskij zhurnal. – 2020. – № 9. – S. 27. – DOI 10.24411/2413-046X-2020-10600.
7. Lizunkov V.G., Morozova M.V., Zaxarova A.A., Malushko E.Yu. (2021). K voprosu o kriteriyax e`ffektivnosti vzaimodejstviya obrazovatel`ny`x organizacij i predpriyatij real`nogo sektora e`konomiki v usloviyax territorij operezhayushhego razvitiya // Vestnik Mininskogo universiteta, Tom 9, № 1.
8. Arkhipova, M. V., Belova, E. E., Gavrikova, Y. A., Lyulyaeva, N. A., & Shapiro, E. D. (2017, July). Blended Learning in Teaching EFL to Different Age Groups. In International conference on Humans as an Object of Study by Modern Science (pp. 380-386). Springer, Cham. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-75383-6_49
9. Kosty`leva E.A., Smirnova Zh.V., Kutepova L.I. Organizaciya proektnoj deyatel`nosti obuchayushhixsya v sisteme dopolnitel`nogo obrazovaniya Problemy` sovremennogo pedagogicheskogo obrazovaniya. 2021. № 70-4. S. 195-198. 

Для цитирования: Сидякова В.Н., Орлова А.И., Смирнова Ж.В. Графические методы оценки конкурентоспособности товара  // Московский экономический журнал. 2022. № 2. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-2-2022-12/

© Сидякова В.Н., Орлова А.И., Смирнова Ж.В., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 2.

Научная статья

Original article

УДК 336.77.067.32

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_2_77 

ВОПРОСЫ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ РЕАЛИЗАЦИИ ДЕЙСТВУЮЩИХ ПРОГРАММ ЛЬГОТНОГО ИПОТЕЧНОГО КРЕДИТОВАНИЯ

ISSUES OF EVALUATING THE EFFECTIVENESS OF THE IMPLEMENTATION OF EXISTING PROGRAMS OF PREFERENTIAL MORTGAGE LENDING

Тихомирова Елизавета Сергеевна, аспирант кафедры теории и методологии государственного и муниципального управления, Факультета государственного управления, Московского государственного университета имени М.В. Ломоносова, E-mail:elizaveta.tihomirova21@mail.ru

Tikhomirova Elizaveta Sergeevna

Аннотация. В данной статье предлагается обсуждение вопросов оценки эффективности осуществления существующих программ льготного ипотечного кредитования. На сегодняшний день в Российской Федерации действует определенная модель улучшения жилищных условий населения. Такая модель базируется на использовании системы ипотечного кредитования. Для реализации данной модели в Российской Федерации действует ряд программ льготного кредитования. Программы льготного кредитования в первую очередь направлены на улучшение жилищных условий определенных слоев населения. Государственная программа, предоставляющая льготную ипотеку определенным группам населения, является одним из инструментов выполнения своей функции как социального государства. Имеющиеся в Российской Федерации программы льготного ипотечного кредитования имеют определенные условия и требования, которые будут детально рассмотрены в данной статье. Но в данной статье также обращается внимание на тот факт, что на сегодняшний день не разработан механизм оценки действующих программ льготного кредитования ни на региональном, ни на федеральном уровне. Все перечисленное, как правило, не позволяет оценить целесообразность продолжения осуществления программ.  Существуют, прежде всего, достаточно серьезные причины для создания и развития программ льготного кредитования, однако необходимо учитывать множество факторов, которые, как правило, в итоге делают льготные программы ипотеки менее эффективными. Для повышения эффективности этих программ необходимо в первую очередь необходимо разработать и внедрить на уровне субъектов Российской Федерации методику оценки эффективности действующих программ с целью повышения доступности ипотечных кредитов в данной сфере.

Abstract. This article offers a discussion of the issues of evaluating the effectiveness of the implementation of existing programs of preferential mortgage lending. To date, there is a certain model of improving the living conditions of the population in the Russian Federation. This model is based on the use of a mortgage lending system. To implement this model, the Russian Federation has a number of preferential lending programs. Preferential lending programs are primarily aimed at improving the living conditions of certain segments of the population. The state program that provides preferential mortgages to certain groups of the population is one of the tools for fulfilling its function as a welfare state. The preferential mortgage lending programs available in the Russian Federation have certain conditions and requirements, which will be discussed in detail in this article. But this article also draws attention to the fact that to date it has not been developed

Ключевые слова: государственная поддержка, льготная ипотека, материнский капитал, программа льготного кредитования, субсидия

Keywords: state support, preferential mortgage, maternity capital, preferential lending program, subsidy

Российская Федерация, как и большинство стран мира, является социальным государством. И одной из функций такого государства является обеспечение население общественными благами с целью обеспечения стабильности (самосохранения) социума.

Государственная программа льготной ипотеки для определенных слоев населения являлись одним из инструментов выполнения своих функций, как социальным государством.

Точного определения, что именно понимается под данным видом государственной поддержкой, не представлено ни в одном нормативно-правовом акте Российской Федерации, поэтому в разных источниках такая мера поддержки охватывает разные инструменты (таблица 1).

Как видно из таблицы 1, государство и общество по-разному понимают государственную программу льготной ипотеки. При этом, существует определенная двоякая ситуация, когда говорят про льготную ипотеку понимают только программу 2020 года, в то время как все перечисленные в таблице программы, кроме материнского капитала и субсидии за третьего ребенка, подпадают под сложившееся в обществе понятие льготной ипотеки.

В данной статье не будет рассматриваться программа «Льготная ипотека под 6,5%», введенная в 2020 году в связи с новой коронавирусной инфекцией, так как данная программа не предусматривала точечную помощь определенным слоям населения, а носила массовый характер.

Рассматривая Постановление Правительства РФ от 30.11.2019 №1567 [6], стоит отметить, что в данном нормативном акте выделяется понятие «льготный ипотечный кредит (заем)», предполагающее жилищный (ипотечный) кредит (заем), предоставленный уполномоченным банком, АО «ДОМ.РФ» в виде целевых денежных средств в российских рублях после 1 января 2020 г. по льготной ставке заемщику на цели, указанные в пункте 3 Правил предоставления субсидий…

Данное определение подходит исключительно под программу «Сельская ипотека под 3%», так как в определении четко указывается кем выдается кредит, когда может быть выдан данный кредит, по какой ставке и на какие цели.

Рассматривая данные инструменты, можно отметить, что каждая программа имела определенный перечень условий, который конкретизировал участников программы и не позволял создать массовый спрос на ипотечное жилье. Рассмотрим подробнее условия каждой программы далее.

Программа «Семейная ипотека под 6%» была создана не в 2018 году, а является продолжением программы 2015 года. В декабре 2014 года российская экономика и банковский сектор, в частности, переживали один из самых сложных периодов за последнее время: международные санкции, последовавшие после событий на Украине, и проблемы с ликвидностью, полноценный валютный кризис и продолжающийся вывод с рынка недобросовестных участников со стороны ЦБ — все это серьезно повлияло на ситуацию в экономике.

Одним из последствий происходящего в банковском секторе «шока» стал рост ипотечных ставок с 12,7% за январь-ноябрь, до 17-20% в декабре 2014 года (рисунок 1).

В результате всех пережитых потрясений в марте 2015 года Правительство приняло решение о начале субсидирования ставок по ипотечным кредитам. В рамках проведения антикризисных мер, было принято решение о снижении процентной ставки по ипотечным кредитам до 12% годовых [2].

Эта процентная ставка была определена с учётом ключевой ставки Банка России, которая на тот момент составляла 15%. С 16 марта 2015 года Банк России установил ключевую ставку на уровне 14% годовых.

Принятое решение должно было позволить гражданам получать жилищные (ипотечные) кредиты (займы) для приобретения жилья на первичном рынке по льготной ставке и сохранить величину субсидии для кредитных организаций и Агентства на ранее определённых условиях.

Для банков программа являлась очень своевременным решением о помощи, поскольку при нехватке ликвидности и высокой ключевой ставке, выдавать доступные кредиты им было совершенно невыгодно. Таким образом, банки работали в направлении ипотечного кредитования себе в убыток.

Программа субсидирования ставок по ипотеке первоначально была рассчитана на период с 1 марта 2015 года по 1 марта 2016 года. Изначально государство планировало потратить на программу 20 млрд рублей для того, чтобы были выданы льготные кредиты общим объемом 400 млрд рублей, позже правительство увеличило лимит выдачи до 700 млрд рублей.

В конечном итоге программу несколько раз продлевали, сначала до начала 2017 года, потом – до 24 октября 2017 года, так как результаты ее работы в 2015-м помогли улучшить показатели рынка ипотечного кредитования в стране [18].

По программе за 3 года было выдано 928 млрд руб. льготных кредитов. Бюджет потратил на нее около 15 млрд руб. В 2017 году планировались траты на 10 млрд руб., но банки не выдали такого количества льготных кредитов. В итоге за 2017 г. из бюджета на субсидирование ставки пошло 3,7 млрд руб [32].

Окончание программы господдержки в 2017 году стало проблемой для строительных компаний. В период ее действия доля ипотечных кредитов на новостройку достигала 70-80%. В 2017 году ситуация в корне изменилась: ставки по ипотеке на вторичном рынке жилья стали равны кредитным процентам на новое жилье.

Поэтому в декабре 2017 года было принято решение о создании новой программы льготного кредитования, закреплённое Постановлением Правительства №1711 [4].

Первоначально программа действовала до конца 2022 года, но в августе 2021 года правительство решило продлить ее действие еще на год, до конца 2023 года. Помимо сроков был увеличен и лимит на объем выдаваемых кредитов — с прежних 800 млрд руб. до 1,685 трлн руб [19].

В 2020 году доля сделок в новостройках по программе семейной ипотеки под 5% выросла с 7% в 2019 году до 11%, то есть каждый десятый ипотечный заемщик в России покупал квартиру по этой программе [25].

За время действия льготной семейной ипотеки было выдано 129,4 тыс. кредитов на сумму 344,3 млрд руб., в том числе 78,8 тыс. кредитов на 214,9 млрд руб. в 2020 году. При этом субсидий из федерального бюджета предоставлено на сумму 6,3 млрд руб., из них в 2020 году 4,9 млрд руб [22]. Причем стоит отметить, что более 52% заемщиков приобрели новое жилье на первичном рынке. Остальные 48% использовали субсидию для рефинансирования уже действующих кредитов на покупку новостройки.

В дальнейшем планируется [24] распространить данный вид льготной ипотеки на строительство частных домов, однако, данное развитие данного вида кредитования может вступить в противоречие с иной программой «Сельская ипотека под 3%», что может привести к признанию одной из программ неэффективной.

Сельская ипотека была представлена 30 ноября 2019 года, когда было подписано специальное Постановление Правительства №1567, которое регламентирует получение сельской ипотеки в России.

Основная цель введенной сельской ипотеки под 3% – привлечь граждан жить и вести трудовую деятельность на сельских территориях, что должно привести к снижению количества исчезающих деревень и сел, развитию данных территорий.

Ипотека не будет доступна для приобретения жилья в муниципальных образованиях Москвы, Московской области и Санкт-Петербурга.

Всего на реализацию проекта было выделено 2,3 триллиона рублей [33], часть из которых приходится на счет федерального бюджета.

Планируемый срок реализации программы – с 01.01.2020 до 31.12.2025, однако в 2020 году данная программа работала только в Россельхозбанке и Сбербанке, но была приостановлена в 2021 году в связи с израсходованием лимитов, выделенных из федерального бюджета. Полноценная реализации программы планируется в 2022 году.

У данной программы есть определенные минусы, которые делают ее менее привлекательной по сравнению с иными программами:

• рефинансировать имеющиеся кредиты по программе «Сельская ипотека под 3%» нельзя;
• в качестве первоначального взноса нельзя использовать материнский капитал, но им можно покрыть оставшуюся часть долга.

Таким образом, данная программа существенно проигрывает программе «Семейная ипотека под 6%», особенно, если данная программа распространится на строительство частных домов.

Также у программы «Сельская ипотека под 3%» есть иной конкурент – программа «Строительство дома под 6,1%». Данная программа – индивидуальный проект ДОМ.РФ, на иные банки условия данной программы не распространяются, исключение – присоединение к программе. В отличие от иных программ, представленных ранее, никаких постановлений правительства для льготных кредитов на строительство нет. Субсидии банкам, присоединившимся к программе, на сниженную ставку институт жилищного развития выделяет из своей прибыли.

Ипотека предоставляется на строительство типовых домов комплексной застройки или домов по индивидуальному проекту на территории с транспортной и социальной инфраструктурой, дополнительного залога не требуется.

Жилой дом должен строиться по договору подряда, а не своими силами. И заключить такой договор нужно не с кем захочется, а с организацией из списка партнеров банка. Данного перечня на сайте банка нет — нужно уточнять персонально для своего региона [23].

В конце июля 2021 года льготная ипотека на ИЖС по ставке 6,1% в ДОМ.РФ завершена в связи с исчерпанием лимита. В рамках «пилота» планировали выдать кредитов на 2,2 млрд руб. На субсидии институт развития направил 300 млн руб. При этом механизмы, отработанные в рамках пилотной программы (например, порядок расчета через аккредитив), сейчас банк использует по другим своим ипотечным программам ИЖС [17].

Информация о продолжении данной программы на официальном сайте ДОМ.РФ на данный момент не представлена.

Отдельно заслуживает внимание интерес Правительства РФ и иных государственных институтов к развитию Дальнего Востока, что наблюдается при реализации новой версии программы «Семейная ипотека под 6%» от 01.07.2021, где для жителей Дальнего Востока предлагается ипотечное кредитование по ставке 5%. В тоже время, в конце 2019 года была принята отдельная программа льготного кредитования «Ипотека под 2% для ДФО», условия которой представлены ниже.

Действие программы распространяется на все 11 субъектов ДФО. При этом, программа не предусматривает предоставление кредитов на погашение действующей ипотеки (рефинансирование), даже если жилье было куплено на Дальнем Востоке, а сам заемщик подходит под требование программы.

С октября 2021 года программа также распространяется на приобретение вторичного жилья в моногородах на территории ДФО, что обусловлено низкими темпами строительства нового жилья. Перечень моногородов устанавливается Правительством России [8].

Дальневосточная ипотека дала толчок развитию жилищного строительства на Дальнем Востоке. Например, в регион пришел крупный российский застройщик — ГК «ПИК». В Приморском крае по итогам 2020 года объем новых проектов составил 61% от объема строительства на начало 2020 года — максимальное значение среди крупнейших регионов по объемам строительства жилья. В 2021 году в ДФО каждая вторая квартира на первичном рынке куплена по программе «дальневосточная ипотека» [11].

Программа имеет и обратную сторону — серьезное повышение стоимости жилья. На эту проблему указывал президент России Владимир Путин на мартовском. По его словам, рост цен на новостройки (до 18%) на Дальнем Востоке обесценивает льготную ипотеку, а в регионе сохраняется серьезный дефицит первичного жилья [31]. Президент призвал развивать комплексную застройку на Дальнем Востоке, чтобы увеличить предложение на рынке жилья.

Губернатор Хабаровского края Михаил Дегтярев называл [13] дальневосточную ипотеку бесполезной при отсутствии нового строящегося жилья. По его словам, после начала действия программы цены поднялись на 40% из-за высокого спроса и недостаточного предложения. К 2024 году в регионе планируют строить 1 млн кв. м жилья ежегодно.

В дальнейшем, при успешной реализации программы на Дальнем Востоке, планируется расширить действия льготного кредитования и на регионы Арктики, и на все Зауралье в 2022 году [15].

Отдельное внимание стоит обратить на программу «Социальная ипотека», которая с одной стороны является отдельной программой, которую каждый регион разрабатывает самостоятельно, а с другой стороны – ряд программ в нашей стране можно назвать общим понятием «Социальная ипотека»: материнский капитал, военная ипотека, региональные субсидии, ипотека для молодых семей (до 35 лет), банковские «социальные ипотеки», ипотека для специалистов конкретного министерства или ведомства (узконаправленный профиль) и другие.

Проблема конкретного понимания «Социальной ипотеки» обусловлена отсутствием в законодательстве определения понятия «Социальная ипотека» и условий, в соответствии с которыми разные программы можно классифицировать под данное понятие.

Рассматривая программ «Социальная ипотека» как отдельную единицу, стоит отметить, что социальное ипотечное кредитование является правительственной программой, реализацией которой занимаются на уровне субъектов. Поэтому в каждом регионе она имеет свои особенности, о которых можно узнать в местных органах власти по месту жительства, либо в АИЖК. Также каждая кредитная организация может создать собственную программу социальной ипотеки и условия устанавливаются индивидуально данным банком.

Условия кредитования льготной программы «Социальная ипотека»:

• максимально низкая процентная ставка – от 7,55%;
• минимальный первоначальный взнос 10%;
• более длительный срок кредитования;
• субсидии из бюджетов разных уровней на возмещение части стоимости жилья. Один из примеров – это компенсация ежемесячных взносов по социальной ипотеке для некоторых бюджетников в период всего срока кредита;
• отсрочка платежа или реструктуризация: в разных случаях от 1,5 до 3 лет;
• уменьшение размера ежемесячного взноса путем рефинансирования;
• строительство с господдержкой недвижимости эконом-класса и реализация ее по льготным ценам определенным категориям граждан;
• единовременные субсидии на улучшение условий жилья. Один из таких примеров – материнский капитал [16].

В определенных случаях помощь государства будет составлять 10-50% от стоимости квартиры. Есть региональные субсидии, которые возмещают 100% цены жилья, а гражданину остается лишь платить проценты банку.

На получение социальной ипотеки могут рассчитывать различные категории граждан, которые устанавливаются каждым регионом или коммерческим банком индивидуально:

• многодетные семьи;
• неполные семьи, чей доход упал на 30%;
• инвалиды и семьи, воспитывающие детей-инвалидов;
• молодые семьи до 35 лет с детьми и без;
• некоторые категории врачей, учителей и ученых;
• работники научных муниципальных и госучреждений;
• трудящиеся наукоградов;
• военные-участники накопительной системы;
• ветераны боевых действий;
• молодые специалисты;
• работники культуры, соцзащиты и учреждений занятости населения;
• специалисты спортивных организаций;
• трудящиеся оборонно-промышленных комплексов;
• малоимущие.

Отдельно стоит рассмотреть программу «Молодая семья» – одна из самых ранних специальных программ, утвержденная в 2017 году Постановлением Правительства РФ [3], направленная на обеспечения жилплощадью молодых семей из категории малоимущих, не имеющих возможности приобретения недвижимости за наличные. Основная цель – субсидирование части затрат на покупку квартиры или дома.

По государственной программе «Обеспечение жильем молодых семей» предусмотрена субсидия, которая во многом определяет состав семьи:

• бездетная семейная пара может претендовать на компенсацию 30% от стоимости жилья;
• семья с одним ребенком — 35%;
• в семье двое детей — 40%;
• трое детей и более — 50%. [26]

В ряде регионов России молодая семья вправе рассчитывать на более крупную компенсацию — до 70–80% от цены приобретаемого объекта недвижимости.

Это не кредит, не льготная ипотека, а субсидия – деньги возвращать не придется. Данная программа более близка по своим условиям к материнскому капиталу и субсидии за третьего ребенка, чем к вышеперечисленным программам.

Ипотечные кредиты молодым семьям с государственной поддержкой готовы предоставить разные банки страны, запускающие кредитные программы со сниженными процентными ставками, что выгодно для заемщиков, например:

• СберБанк России – оформление ипотеки на сумму от 300 тыс. рублей на срок до 30 лет от 0,1% годовых;
• ВТБ банк – выгодная ипотека для молодых семей на сумму от 500 тыс. рублей под 5% годовых. Срок кредитования от 1 до 30 лет. Первоначальный взнос – 15% от стоимости недвижимости;
• Россельхозбанк – ипотека от 100 тыс. рублей на срок до 30 лет от 4,95% годовых. [26]

Каждый регион вправе самостоятельно корректировать величину выплат для компенсации расходов на покупку жилья, определять требования к участникам программы, перечень документов для оформления дотации, а также уровень минимального дохода семьи, необходимого для получения ипотечного кредита. Также стоит учитывать, что компенсирует затраты в размере 30-35% не от общей стоимости жилья, а только от стоимости допустимых квадратных метров.

Например, размер субсидий на покупку недвижимости в разных регионах РФ следующий:

• 30-35% – Новосибирская, Псковская, Магаданская, Ивановская область.
• 30-35% + дополнительные 5-10% за каждого ребенка в семье – в Калужской области.
• Компенсация в размере 200 тыс. рублей для семей без детей выплачивают в Вологодской области. Если в семье воспитываются дети, за каждого ребенка компенсируется сумма в размере 100 тыс. рублей.
• 30-35% в Алтайском крае – для семейных пар с детьми и без детей. Если ипотеку оформляет родитель, воспитывающий ребенка один, выплачивается компенсация в размере 50%.
• 60% – компенсируются расходы на покупку жилья для бездетных пар в Брянске. Если в семье воспитываются дети, размер субсидии достигает 65%. [26]

Однако у такой программы есть определенные недостатки, в частности, очередь участников бывает достаточно большой и продвижение данной очереди идет медленными темпами. В среднем в очереди на получение субсидии стоят от двух до четырех лет. Однако этот показатель может сдвигаться как в меньшую, так и в большую сторону.

Также установлен лимит по ипотечному кредиту в размере 12 млн рублей, что на данный момент снижает привлекательность данной программы для многодетных семей в Москве, Московской области, Санкт-Петербурге и Ленинградской области.

Аналогично программе «Молодая семья», в России с 2004 года действует программа «Военная ипотека» [1], направленная на поддержку военнослужащих и их семей.

Военная ипотека для военнослужащих отличается от классической тем, что, пока заемщик состоит на военной службе, его ипотечный долг погашает Министерство обороны, а не он сам. Отличие будет в условиях кредитования, этапах оформления, требованиях к заемщику.

Данная программа близка по своей сути к социальной ипотеке, программе «Молодая семья», материнскому капиталу и субсидии 450 000 рублей от государства за рождение третьего малыша. В данном случае не имеет значения заниженная процентная ставка, материнский капитал, наличие детей и иные условия.

При реализации программы «Военная ипотека» используется накопительно-ипотечная система обеспечения военнослужащих жильем (НИС), которая объединила в себе разнообразные финансовые инструменты и механизмы для приобретения жилья. Система предполагает накопление средств, их инвестирование с целью сохранения от инфляции и получения дополнительного дохода, который также используется военнослужащим. Программу запустили в 2005 году

Участниками системы могут стать все военнослужащие, заключившие свои первые контракты после 2005 года. Для большинства из них участие обязательно, для некоторых, в основном солдат и сержантов, — добровольное.

Сначала по НИС у военнослужащего накапливаются средства за счет ежегодных взносов из бюджета и доходов от их инвестирования. Первые три года использовать средства нельзя, а дальше военнослужащий должен принять решение. Можно продолжить накапливать, преумножая средства за счет получения дохода от инвестирования, и использовать их впоследствии для приобретения жилья. Если накопленных средств к моменту принятия решения о приобретения жилья не хватает, можно обратиться в банк для оформления военной ипотеки, используя накопленные средства как первоначальный взнос.

По сути, военная ипотека – это целевой кредит на покупку жилья, погашение которого осуществляет государство из накоплений военнослужащего в НИС. Накопления состоят из взносов от государства и дохода от их инвестирования. Размер годового взноса одинаковый для всех военнослужащих и не зависит от званий, родов войск и выслуги лет. Ежегодно он увеличивается. В 2005 году, когда военную ипотеку запустили, годовая субсидия составляла 37 тыс. руб. В 2010 году — уже 175 тыс. руб. В 2020 году сумма достигла 288 тыс. руб. в год, или 24 тыс. руб. в месяц. В 2021 году субсидия составляла 299 081 руб. в год, или 24 923 руб. в месяц. В 2022 году — 311 044 руб., или 25 920 руб. в месяц. Управляет НИС и выплачивает ипотечные взносы ФГКУ «Росвоенипотека», находящееся в введении Минобороны.

Кредиты по военной ипотеке выдаются по условиям банков на основе единых требований стандарта ипотечного кредитования военнослужащих [9].

Основные параметры кредита — это аннуитетный платеж и фиксированная процентная ставка. Максимальный срок кредита определяется оставшимся периодом до достижения военнослужащим предельного возраста прохождения военной службы — у большинства это 50 лет. Соответственно рассчитывается и максимальная сумма, которую может получить военнослужащий. Если оба супруга участвуют в НИС, то можно получить военную ипотеку совместно. По военной ипотеке разрешается покупать квартиру, частный жилой дом с землей или таунхаус, участвовать в долевом строительстве. Приобретение земли и строительство на ней дома недоступно военнослужащим с выслугой менее 20 лет, а имеющие такой стаж могут получить накопленные средства и использовать их на покупку земли и строительство дома.

В соответствии с программой, военный может получить не более 3 500 000 рублей на ипотечное жилье, если стоимость жилья выше, то разницу военнослужащий может покрыть личными накоплениями или иными способами, не связанными с НИС.

Помимо вышеперечисленных программ, ряд банков ввели собственные льготные ипотеки, с процентом ниже 6% (Сбербанк и Россельхозбанк), так как ипотека считается одним из самых низкорисковых видов кредитования.

Материнский капитал и субсидия 450 000 рублей от государства за рождение третьего малыша, в отличие от вышеперечисленных программ, не являются отдельной программой льготного кредитования, имеющей установленную процентную ставку, условия по первоначальному взносу и сроку кредитования, а также размеру кредита. Данные средства – это определенная безвозмездная целевая материальная помощь определенным категориям населения.

И если о материнском капитале большая часть населения знает, то субсидия на третьего ребенка не так известна в широких кругах. Данная мера была введена Президентов РФ 20.02.19 в рамках послания Президента Федеральному собранию РФ. Данное нововведение было закреплено Постановлением Правительства от 07.09.2019 №1170. [3]

Многодетные семьи с ипотечными кредитами могут получить от государства сумму до 450 тысяч рублей или в размере остатка кредита, если он меньше этой суммы. Претендовать на эту сумму можно, если третий или последующий ребенок родился в 2019-2022 годах.

Таким образом, многодетные семьи, имеющие трех и более детей, рожденных в период введения материнского капитала и до 31.12.2022 имеют право на получение материнского капитала в размере 693,1 тыс. рублей (в 2022 году) и субсидии в размере 450 тыс. рублей, в общей сумме будет 1 143,1 тыс. рублей. Учитывая, что средняя сумма ипотечного кредита по стране 3,28 млн рублей [29], то используя данные выплаты, среднестатистическая семья сможет позволить оплатить данными средствами порядка 40% стоимости ипотечного кредита. При этом, стоит учитывать, что в каждом регионе, цены на жилье отличаются и если в Москве средняя стоимость квартиры составляет 6,0 млн. рублей, то в остальных регионах (исключение Московская область, Санкт-Петербург) средняя стоимость квартиры не будет превышать 3,7 млн рублей [29].

Одновременно стоит учитывать, что если мы говорим о малоимущих семьях, или семьях, где родители имеют определенную профессию, то они могут воспользоваться программами «Социальная ипотека», «Молодая семья» и «Военная ипотека», что также позволить получить дополнительные субсидии из региональных бюджетов и иную поддержку для приобретения жилья. Для жителей Дальнего Востока в рамках данного поддержки также стоит учитывать и программу «Ипотека под 2% для ДФО», что повышает привлекательность региона для определенных категорий населения. Таким образом, большинство разработанных и действующих программ льготного кредитования имеют определенную привлекательность для определенных слоев населения.

В тоже время, несмотря на данную привлекательность, до сих пор ни одно федеральное или региональное ведомство, которое участвует в разработке программ и отборе кредитных учреждений для участия в программах, не разработало методику оценки эффективности данных программ.

При разработке методики оценки эффективности программ льготного кредитования стоит учитывать, что государство, в первую очередь, преследует своей целью не получение прибыли, а развитие определенных регионов, отраслей, повышение уровня рождаемости, выполнение иных социальных функций, но при этом, стоит иметь ввиду ограниченность бюджетных ресурсов и их эффективное распределение. То есть, в данном случае, мы говорим о бюджетной и социальной эффективности от разработки и реализации данных программ.

Социальная эффективность – это эффективность, которая показывает удовлетворенность населения от реализуемых мероприятий.

Бюджетная эффективность – это эффективность, которую получает государство от реализации программ государственной поддержки определенных секторов экономики и слоев населения. Для государства такая эффективность может выражаться в росте рождаемости, повышения доступности жилья, снижения оттока населения из определенных регионов, замедление старения населения и другое.

 Для разработки методики оценки эффективности программ льготного ипотечного кредитования необходимо разработать четкие критерии / показатели, характеризующие изменения в исследуемой сфере, например:

• количество семей с детьми (2 и более детей);
• прирост вводимого в эксплуатацию жилья (млн кв. м);
• количество семей, улучшивших свое социальное положение – семей, приобретших жилье в истекшем периоде (до этого собственного жилья не имели);
• доля жилья с развитой инфраструктурой (в совокупном объеме);
• количество семей, воспользовавшихся программами льготного кредитования (для каждой программы отдельно подсчитывается эффективность);
• средний размер кредита и средневзвешенный срок кредитования (для региональной оценки – отклонение от федеральной оценки и изменение по отношению к прошлому году);
• долговая нагрузка на одного человека (превышение долговой нагрузки на более чем 50% от всех доходов семьи повышает риск неплатежеспособности по кредитам и увеличивает социальную напряженность).

Формула оценки эффективности будет выглядеть следующим образом:

• Э – эффективность программы;
• x_i – i-ый критерий, установленный для программы;
• n_i – i-ый весовой критерий, при этом учитывая что (n₁ +…+ n_i) =1

Для адекватной оценки эффективности программы необходимо рассчитывать эффективность для каждого региона отдельно, учитывая местную специфику, и проводить анализ не за один год, а за ряд лет, от 3 и более. Стоит учитывать, что каждый регион может индивидуально изменять основные критерии и их весовую значимость в зависимости от целей, которые преследуют та или иная региональная программа.

Например, разработаем формулу оценки эффективности программы «Ипотека под 2% для ДФО» для Хабаровского края. Предположим, что основные цели программы, увеличение естественного прироста населения, то есть чтобы в федеральном округе были семьи с 3 и более детьми, при этом, темпы роста ввода жилья в регионах создают дефицит на рынке (спрос превышает предложение, что ведет к росту среднего размера кредита и срока кредитования.

Проведя градацию показателей, профильное региональное министерство или Правительство Хабаровского края пришло к выводу что показатели и весовые критерии будут выглядеть следующим образом (таблица 6). Мы используем не все представленные выше показатели, так как большая часть данных не является открытым и такими данными могут владеть профильные ведомства.

Введя весовые коэффициенты на основании значимости показателей, можно рассчитать оценку эффективности программы «Ипотека под 2% для ДФО» для Хабаровского края за 2020 и 2021 годы:

 11,1*0,13 + 227*0,14 + 2,75*0,22 + 18,8*0,16 + 50,9*0,35 = 54,65

 11,1*0,13 + 370*0,14 + 3,27*0,22 + 20,9*0,16 + 58,8*0,35 = 77,89

С одной стороны, рассматривая исключительно полученное значение, мы можем говорить о том, что программа становится эффективнее в 2021 году, за счет прироста вводимого в эксплуатацию жилья и с большей вероятностью за счет роста количества семей с детьми, но рассматривая с другой стороны остальные показатели, мы можем, наоборот, говорить о снижении эффективности программы, так как растет средний размер и срок кредита, а также долговая нагрузка, что ведет к снижению покупательской способности в долгосрочной перспективе. Поэтому необходимо проводить более глубокий анализ, используя все возможные данные для этого.

Также при расчете эффективности программы льготного кредитования необходимо использовать факторный анализ. Используя факторный анализ, мы можем проследить какие именно факторы влияют на низкую эффективность программы в региональном разрезе.

Сравнивая полученные данные по всей стране, или по федеральным округам, или по субъектам со схожими условиями, можно выявить какие условия характерны для каждого субъекта и какие мероприятия на федеральном и региональном уровне необходимы для выравнивания ситуации и повышения эффективности программы.

Подводя итог, стоит отметить, что создание и развитие программ льготного кредитования имеет под собой достаточно серьезное обоснование, однако, необходимо учитывать ряд факторов, которые в итоге ведут к снижению эффективности реализации программ льготного ипотечного кредитования. Для повышения эффективности данных программ необходимо, в первую очередь, на уровне субъектов Российской Федерации разрабатывать и внедрять методики оценки эффективности действующих программ для повышения доступности ипотечного кредитования на местах. При этом необходимо учитывать региональную особенность каждого субъекта РФ, чтобы точечно изменять условия программ и повышать качество их реализации в каждом регионе в частности и по стране в целом.

Список источников

1. Федеральный закон от 20.08.2004 №117-ФЗ «О накопительно-ипотечной системе жилищного обеспечения военнослужащих»
2. Постановление Правительства РФ от 20.03.2015 №255 «О внесении изменений в Правила предоставления субсидий из федерального бюджета российским кредитным организациям и открытому акционерному обществу «Агентство по ипотечному жилищному кредитованию» на возмещение недополученных доходов по выданным (приобретенным) жилищным (ипотечным) кредитам (займам)»
3. Постановление Правительства РФ от 30.12.2017 №1710 «Об утверждении государственной программы Российской Федерации «Обеспечение доступным и комфортным жильем и коммунальными услугами граждан Российской Федерации»
4. Постановление Правительства РФ от 30.12.2017 №1711 «Об утверждении Правил предоставления субсидий из федерального бюджета российским кредитным организациям и акционерному обществу «Агентство ипотечного жилищного кредитования» на возмещение недополученных доходов по выданным (приобретенным) жилищным (ипотечным) кредитам (займам), предоставленным гражданам Российской Федерации, имеющим детей»
5. Постановление Правительства РФ от 07.09.2019 №1170 «Об утверждении Правил предоставления субсидий акционерному обществу «ДОМ.РФ» на возмещение недополученных доходов и затрат в связи с реализацией мер государственной поддержки семей, имеющих детей, в целях создания условий для погашения обязательств по ипотечным жилищным кредитам (займам) и Положения о реализации мер государственной поддержки семей, имеющих детей, в целях создания условий для погашения обязательств по ипотечным жилищным кредитам (займам)»
6. Постановление Правительства РФ от 30.11.2019 №1567 «Об утверждении Правил предоставления субсидий из федерального бюджета российским кредитным организациям и акционерному обществу «ДОМ.РФ» на возмещение недополученных доходов по выданным (приобретенным) жилищным (ипотечным) кредитам (займам), предоставленным гражданам Российской Федерации на строительство (приобретение) жилого помещения (жилого дома) на сельских территориях (сельских агломерациях)»
7. Постановление Правительства от 07.12.2019 №1609 «Об утверждении условий программы «Дальневосточная ипотека»
8. Распоряжение Правительства РФ от 29.07.2014 №1398-р «О Перечне монопрофильных муниципальных образований РФ (моногородов)»
9. Приказ Министра обороны Российской Федерации от 09.10.2018 №558 «Об утверждении Стандарта предоставления ипотечного кредита (займа) участникам накопительно-ипотечной системы жилищного обеспечения военнослужащих»
10. Банк ДОМ.РФ запустил льготную ипотеку на индивидуальное строительство жилого дома по ставке от 6,1%. Режим доступа. URL: https://domrfbank.ru/press/private-clients/bank-dom-rf-zapustil-lgotnuyu-ipoteku-na-individualnoe-stroitelstvo-zhilogo-doma-po-stavke-ot-6-1/ (дата обращения 30.01.2022).
11. В 2021 году в ДФО каждая вторая квартира на первичном рынке куплена по программе «Дальневосточная ипотека», 30.11.2021. Министерство Российской Федерации по развитию Дальнего Востока и Арктики. Режим доступа. URL: https://minvr.gov.ru/press-center/news/32740/?sphrase_id=2370719 (дата обращения 30.01.2022).
12. В Хабаровском крае на поддержку семей с детьми направили 3,8 млрд рублей, 25.12.2020, ТАСС. Режим доступа. URL: https://tass.ru/nacionalnye-proekty/10350137 (дата обращения 30.01.2022).
13. Власти заявили, что «Дальневосточная ипотека» бесполезна при отсутствии нового жилья, 19.05.2021, ТАСС. Режим доступа. URL: https://tass.ru/nedvizhimost/11407821 (дата обращения 30.01.2022).
14. Васюкович А.В. «Как и где оформляется ипотека с господдержкой в 2022 году: программы, условия, банки и что будет с ней после 1 июля». Онлайн-журнал об ипотеке и недвижимости в России «Ипотековед». Режим доступа. URL: https://ipotekaved.ru/v-rossii/ipoteka-s-gospodderzhkoj.html (дата обращения 30.01.2022).
15. Васюкович А.В. «Льготная ипотека под 2 процента на Дальнем Востоке и в других регионах: кому положена Дальневосточная ипотека, условия и порядок оформления в 2022 году, новости». Онлайн-журнал об ипотеке и недвижимости в России «Ипотековед». Режим доступа. URL: https://ipotekaved.ru/gospodderzhka/ipoteka-pod-2-procenta.html (дата обращения 30.01.2022).
16. Васюкович А.В. «Что такое социальная ипотека и как её получить в 2022 году: условия, банки, инструкция и документы». Онлайн-журнал об ипотеке и недвижимости в России «Ипотековед». Режим доступа. URL: https://ipotekaved.ru/socialnaya/socialnaya-ipoteka.html (дата обращения 30.01.2022).
17. Густова Н. Дом в кредит: как получить и на что потратить льготную ипотеку на ИЖС, 21.07.2021, РБК. Режим доступа. URL: https://realty.rbc.ru/news/60f7fc109a7947648e4e7c3c (дата обращения 30.01.2022).
18. Кишьян Е. Программу льготной ипотеки предложено продлить, 22.01.2016, Новый взгляд. Режим доступа. URL: https://newvz.ru/info/68843.html (дата обращения 30.01.2022).
19. Коннова Е. Программа «Молодая семья» — 2021: что надо знать, 29.11.2020, РБК. Режим доступа. URL: https://realty.rbc.ru/news/5bf68c3e9a79475a8f12a80d (дата обращения 30.01.2022).
20. Кошкина Ю. Ипотека растет по-семейному, 04.10.2021, РБК. Режим доступа. URL: https://www.rbc.ru/newspaper/2021/10/05/6157296c9a794794fbcf787a (дата обращения 30.01.2022).
21. «Льготные программы по ипотеке, которые действуют в России», 25.10.2021. Режим доступа. URL: http://duma.gov.ru/news/52541/ (дата обращения 30.01.2022).
22. Минфин предложил выдавать льготную ипотеку на строительство частных домов, 20.02.2021, РБК. Режим доступа. URL: https://www.rbc.ru/finances/20/02/2021/6030c8fa9a79474c9b18cee5 (дата обращения 30.01.2022).
23. Мирошкина Е. Как работает программа ипотеки под 6,1% на строительство дома, 16.12.2020. Тинькофф журнал. Режим доступа. URL: https://journal.tinkoff.ru/news/ipoteka-v-domrf/ (дата обращения 30.01.2022).
24. Моисеев А.В. Минфин России предлагает распространить льготную программу «Семейная ипотека» на строительство частных домов, 20.02.2021, официальный сайт Министерства финансов РФ. Режим доступа. URL: https://minfin.gov.ru/ru/press-center/?id_4=37387-minfin_rossii_predlagaet_rasprostranit_lgotnuyu_programmu_semeinaya_ipoteka_na_stroitelstvo_chastnykh_domov (дата обращения 30.01.2022).
25. Названы регионы — лидеры по объему выдачи семейной ипотеки в новостройках, 18.08.2020, РБК. Режим доступа. URL: https://realty.rbc.ru/news/5f3bbfd19a7947d316753395 (дата обращения 30.01.2022).
26. Программа «Молодая семья» в 2022 году — условия ипотеки, 13.08.2021. Режим доступа. URL: https://bankiros.ru/wiki/term/ipoteka-dla-molodoj-semi-kak-polucit (дата обращения 30.01.2022).
27. Рейтинг регионов по закредитованности населения – 2020. Режим доступа. URL: https://riarating.ru/infografika/20201020/630184698.html (дата обращения 30.01.2022).
28. Рейтинг регионов по закредитованности населения – 2021. Режим доступа. URL: https://riarating.ru/infografika/20211129/630213206.html (дата обращения 30.01.2022).
29. Семенова В. Средний размер ипотечного кредита в России вырос на четверть за год, 19.01.2022, РБК. Режим доступа. URL: https://realty.rbc.ru/news/61e7e18d9a794705b9ef7234 (дата обращения 30.01.2022).
30. Слободян Е. Как менялись ставки по ипотеке в России. Инфографика, 23.08.2017, АиФ. Режим доступа. URL: http://www.aif.ru/dontknows/infographics/kak_menyalis_stavki_po_ipoteke_v_rossii_infografika (дата обращения 30.01.2022).
31. Совещание с членами Правительства 10.03.2021. Режим доступа. URL: http://kremlin.ru/events/president/news/65134 (дата обращения 30.01.2022).
32. Терченко Э. Минфин готовит ипотеку под 6%, 25.10.2017, Ведомости. Режим доступа. URL: https://www.vedomosti.ru/realty/articles/2017/10/25/739317-minfin-ipoteku (дата обращения 30.01.2022).
33. Условия получения сельской ипотеки в 2022 году. Режим доступа. URL: https://ipotekaselskaya.ru/ (дата обращения 30.01.2022).

References

1. Federal Law of August 20, 2004 No. 117-FZ “On the savings and mortgage system of housing for military personnel”
2. Decree of the Government of the Russian Federation of March 20, 2015 No. 255 “On Amendments to the Rules for Providing Subsidies from the Federal Budget to Russian Credit Institutions and the Open Joint Stock Company Agency for Housing Mortgage Lending” for reimbursement of lost income on issued (acquired) housing (mortgage) loans (for loans)”
3. Decree of the Government of the Russian Federation of December 30, 2017 No. 1710 “On Approval of the State Program of the Russian Federation “Providing Affordable and Comfortable Housing and Utilities for Citizens of the Russian Federation”
4. Decree of the Government of the Russian Federation of December 30, 2017 No. 1711 “On Approval of the Rules for Providing Subsidies from the Federal Budget to Russian Credit Institutions and the Joint-Stock Company “Agency for Housing Mortgage Lending” for reimbursement of lost income on issued (acquired) housing (mortgage) loans (loans), granted to citizens of the Russian Federation with children”
5. Decree of the Government of the Russian Federation of September 7, 2019 No. 1170 “On Approval of the Rules for Providing Subsidies to the Joint-Stock Company DOM.RF for Compensation of Lost Income and Expenses in Connection with the Implementation of State Support Measures for Families with Children in order to Create Conditions for the Repayment of Obligations for mortgage loans (loans) and the Regulations on the implementation of state support measures for families with children in order to create conditions for repaying obligations on mortgage loans (loans)”
6. Decree of the Government of the Russian Federation of November 30, 2019 No. 1567 “On Approval of the Rules for Providing Subsidies from the Federal Budget to Russian Credit Institutions and Joint-Stock Company DOM.RF for Compensation of Lost Income on Issued (Acquired) Housing (Mortgage) Loans (Loans) Granted citizens of the Russian Federation for the construction (acquisition) of residential premises (residential house) in rural areas (rural agglomerations)”
7. Decree of the Government dated December 7, 2019 No. 1609 “On Approval of the Terms of the Far Eastern Mortgage Program”
8. Decree of the Government of the Russian Federation of July 29, 2014 No. 1398-r “On the List of single-industry municipalities of the Russian Federation (single-industry towns)”
9. Order of the Minister of Defense of the Russian Federation of October 9, 2018 No. 558 “On Approval of the Standard for the Provision of a Mortgage Credit (Loan) to Participants in the Savings and Mortgage Housing System for Military Personnel”
10. Bank DOM.RF launched a preferential mortgage for the individual construction of a residential building at a rate of 6.1%. Access mode. URL: https://domrfbank.ru/press/private-clients/bank-dom-rf-zapustil-lgotnuyu-ipoteku-na-individualnoe-stroitelstvo-zhilogo-doma-po-stavke-ot-6-1/ (date appeals 30.01.2022).
11. In 2021, in the Far Eastern Federal District, every second apartment on the primary market was purchased under the Far Eastern Mortgage program, 11/30/2021. Ministry of the Russian Federation for the Development of the Far East and the Arctic. Access mode. URL: https://minvr.gov.ru/press-center/news/32740/?sphrase_id=2370719 (accessed 01/30/2022).
12. In the Khabarovsk Territory, 3.8 billion rubles were allocated to support families with children, 12/25/2020, TASS. Access mode. URL: https://tass.ru/nacionalnye-proekty/10350137 (accessed 01/30/2022).
13. The authorities said that the “Far Eastern mortgage” is useless in the absence of new housing, 05/19/2021, TASS. Access mode. URL: https://tass.ru/nedvizhimost/11407821 (accessed 01/30/2022).
14. Vasyukovich A.V. How and where is a state-supported mortgage issued in 2022: programs, conditions, banks and what will happen to it after July 1. Online magazine about mortgages and real estate in Russia “Ipotekoved”. Access mode. URL: https://ipotekaved.ru/v-rossii/ipoteka-s-gospodderzhkoj.html (accessed 01/30/2022).
15. Vasyukovich A.V. “Preferential mortgages at 2 percent in the Far East and other regions: who is entitled to the Far Eastern mortgage, conditions and procedure for registration in 2022, news.” Online magazine about mortgages and real estate in Russia “Ipotekoved”. Access mode. URL: https://ipotekaved.ru/gospodderzhka/ipoteka-pod-2-procenta.html (accessed 01/30/2022).
16. Vasyukovich A.V. “What is a social mortgage and how to get it in 2022: conditions, banks, instructions and documents.” Online magazine about mortgages and real estate in Russia “Ipotekoved”. Access mode. URL: https://ipotekaved.ru/socialnaya/socialnaya-ipoteka.html (accessed 01/30/2022).
17. Gustova N. House on credit: how to get and what to spend a preferential mortgage on individual housing construction, 07/21/2021, RBC. Access mode. URL: https://realty.rbc.ru/news/60f7fc109a7947648e4e7c3c (accessed 01/30/2022).
18. Kishyan E. It is proposed to extend the preferential mortgage program, 01/22/2016, New look. Access mode. URL: https://newvz.ru/info/68843.html (accessed 01/30/2022).
19. Konnova E. Program “Young Family” – 2021: what you need to know, 11/29/2020, RBC. Access mode. URL: https://realty.rbc.ru/news/5bf68c3e9a79475a8f12a80d (accessed 01/30/2022).
20. Koshkina Yu. Mortgage is growing in a family way, 04.10.2021, RBC. Access mode. URL: https://www.rbc.ru/newspaper/2021/10/05/6157296c9a794794fbcf787a (accessed 01/30/2022).
21. “Preferential mortgage programs that operate in Russia”, 10/25/2021. Access mode. URL: http://duma.gov.ru/news/52541/ (accessed 01/30/2022).
22. The Ministry of Finance proposed issuing preferential mortgages for the construction of private houses, 02/20/2021, RBC. Access mode. URL: https://www.rbc.ru/finances/20/02/2021/6030c8fa9a79474c9b18cee5 (accessed 01/30/2022).
23. Miroshkina E. How the mortgage program works at 6.1% for building a house, 12/16/2020. Tinkoff magazine. Access mode. URL: https://journal.tinkoff.ru/news/ipoteka-v-domrf/ (accessed 01/30/2022).
24. Moiseev A.V. The Ministry of Finance of Russia proposes to extend the Family Mortgage preferential program for the construction of private houses, 02/20/2021, official website of the Ministry of Finance of the Russian Federation. Access mode. URL: https://minfin.gov.ru/ru/press-center/?id_4=37387-minfin_rossii_predlagaet_rasprostranit_lgotnuyu_programmu_semeinaya_ipoteka_na_stroitelstvo_chastnykh_domov (accessed 01/30/2022).
25. Regions named leaders in terms of issuing family mortgages in new buildings, 08/18/2020, RBC. Access mode. URL: https://realty.rbc.ru/news/5f3bbfd19a7947d316753395 (accessed 01/30/2022).
26. Program “Young Family” in 2022 – mortgage conditions, 13.08.2021. Access mode. URL: https://bankiros.ru/wiki/term/ipoteka-dla-molodoj-semi-kak-polucit (accessed 01/30/2022).
27. Rating of regions by debt burden of the population – 2020. Access mode. URL: https://riarating.ru/infografika/20201020/630184698.html (accessed 01/30/2022).
28. Rating of regions by debt burden of the population – 2021. Access mode. URL: https://riarating.ru/infografika/20211129/630213206.html (accessed 01/30/2022).
29. Semenova V. The average size of a mortgage loan in Russia grew by a quarter over the year, 01/19/2022, RBC. Access mode. URL: https://realty.rbc.ru/news/61e7e18d9a794705b9ef7234 (accessed 01/30/2022).
30. Slobodyan E. How mortgage rates have changed in Russia. Infographics, 23.08.2017, AiF. Access mode. URL: http://www.aif.ru/dontknows/infographics/kak_menialis_stavki_po_ipoteke_v_rossii_infografika (Accessed 01/30/2022).
31. Meeting with members of the Government 10.03.2021. Access mode. URL: http://kremlin.ru/events/president/news/65134 (Accessed 01/30/2022).
32. Terchenko E. The Ministry of Finance is preparing a mortgage at 6%, 10/25/2017, Vedomosti. Access mode. URL: https://www.vedomosti.ru/realty/articles/2017/10/25/739317-minfin-ipoteku (Accessed 01/30/2022).
33. Conditions for obtaining a rural mortgage in 2022. Access mode. URL: https://ipotekaselskaya.ru/ (accessed 01/30/2022).

Для цитирования: Тихомирова Е.С. Вопросы оценки эффективности реализации действующих программ льготного ипотечного кредитования// Московский экономический журнал. 2022. № 2. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-2-2022-11/

© Тихомирова Е.С., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 2.

Научная статья

Original article

УДК 620.93

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_2_76

АНАЛИЗ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ ПЕРЕХОДА ПРОМЫШЛЕННОСТИ К ДЕКАРБОНИЗАЦИИ ПРОИЗВОДСТВА

ANALYSIS OF TECHNOLOGICAL SOLUTIONS IN THE CONDITIONS OF INDUSTRIAL TRANSITION TO DECARBONIZATION OF PRODUCTION

Кайсина Виктория Владимировна, аспирант университета ИТМО, г. Санкт-Петербург, E-mail: memoza01@gmail.com

Кустикова Марина Александровна, кандидат технических наук, доцент Факультета Энергетики и Экотехнологий университета ИТМО, г. Санкт Петербург, E-mail: makustikova@itmo.ru

Kaysina Victoria Vladimirovna, postgraduate student at ITMO University, St. Petersburg, E-mail: memoza01@gmail.com

Kustikova Marina Aleksandrovna, Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of the Faculty of Energy and Ecotechnologies of ITMO University, St. Petersburg, E-mail: makustikova@itmo.ru

Аннотация. В данной статье затронута проблема уменьшения выброса парниковых газов, которая является главной причиной изменения климата Земли. Основное содержание исследования составляет анализ способов промышленного производства водорода, применяемых в рамках декарбонизации промышленности. На основании анализа основных показателей способов производства водорода, а также изучения существующих технологических решений определены технологии, позволяющее реализовывать политику уменьшения углеродного следа. В заключении статьи отмечены проблемы экономического характера, решение которых позволит ускорить развитие рынка низкоуглеродных технологий.

Abstract. This article touches upon the problem of reducing greenhouse gas emissions, which is the main cause of climate change on Earth. The main content of the study is an analysis of the methods of industrial production of hydrogen used in the decarbonization of industry. Based on the analysis of the main indicators of hydrogen production methods, as well as the study of existing technological solutions, technologies have been identified that make it possible to implement a policy of reducing the carbon footprint. In the conclusion of the article, the problems of an economic nature are noted, the solution of which will accelerate the development of the market of low-carbon technologies.

Ключевые слова: декарбонизация промышленности, водородная энергетика, водород, углеродный след, изменение климата

Keywords:  decarbonization of industry, hydrogen energy, hydrogen, carbon footprint, climate fluctuation

Введение

В мировой энергетике в настоящее время происходит процесс глобальной трансформации, связанный в первую очередь с декарбонизацией промышленности и её низко углеродным развитием. Особая актуальность этого вопроса появилась после принятия в декабре 2015 года Парижского соглашения. Поставленные цели Парижского соглашения ведут к одному ключевому решению – сокращения выброса парниковых газов, которые и являются главной причиной изменения климата земли. При этом следует отметить, что для достижения поставленных целей Парижское соглашение не определяет для государств-участников фиксированных обязательств [1]. Тем не менее страны-участники Парижского соглашения разрабатывают долгосрочные стратегии по борьбе с опасностью изменения климата [2]. Одно из самых прогрессивных законодательств в борьбе за глобальное потепление реализовано в Евросоюзе.  Европейская инициатива Fuel Cell and Hydrogen Join Undertaking (FCH JU) включает в себя по состоянию на май 2021 года 89 регионов и городов из 22 европейских стран. Участники европейской инициативы заявляют о стремлении осуществления «энергетического перехода», заключающегося в первую очередь в реализации водородных технологий. Наибольшей активностью среди европейских стран отличаются Германия и Великобритания.

Лидирующей программой международного уровня в 2018 на тематической встрече министров в Токио – Hydrogen Energy Ministerial Meeting, была признана Японская дорожная карта Strategic Roadmap for Hydrogen and Fuel Cells. Миссия программы «звучит» гораздо шире климатической проблемы – разворачивание строительства общества, основанного на водороде [3]. В японской программе отмечены конкретные ключевые показатели в области производства, хранения и использования водорода, которые должны быть достигнуты к 2020, 2025,2030 и 2050 годам. Россия пока отстаёт от международного сообщества в развивающихся водородных технологиях. Распоряжением Правительства Российской Федерации от 12 октября 2020 г. была утверждена дорожная карта по развитию водородной энергетики в Российской Федерации до 2024 года, направленная на увеличение производства водорода и сферы его применения в качестве экологически чистого энергоносителя. В рамках мероприятий дорожной карты 5 августа 2021 года утверждена концепция развития водородной которая ориентирована в первую очередь на увеличение экспорта производимого водорода.

Необходимо отметить, что помимо того, что использование водорода возможно в различных промышленных секторах, как источника электроэнергии, важным является само производство водорода и способы его производства. Во всех упомянутых выше программах ключевым моментом энергетической трансформации является применение СО₂ – нейтрального производства водорода, как фактора сокращения выброса парниковых газов. Применение технологий производства нейтрального СО₂ – водорода является важнейшим   задачей реализации целей Парижского соглашения. Так, например, одним из лидеров по производству водорода в Азии является Китай. По оценкам производство водорода в Китае составляет примерно 22 млн. т. в год., однако доля экологически чистого водорода (CO₂ – нейтрального) в производстве составляет только около 3 % [4]. Учитывая этот факт невозможно расценивать водородное производство в Китае, как производство чистого водорода, направленного на реализацию положений Парижского соглашения.

Мировые и экономические энергетические лидеры расценивают возрастающий рынок водородных технологий, как новый инструмент для вложения финансовых потоков. Ежегодное финансирование водородных программ в различных странах варьируется от 120 млн. долларов до 360 млн. евро. Международный Водородный Совет   Hydrogen Council готов обеспечивать инвестиции в НИОКР и развертывание водородных рынков на уровне 1,9 млрд. евро в год в [6].

Исследования и разработки по системам накопления электроэнергии, включая водородную энергетику, поддерживаются и финансируются российским государством. Общий объем госфинансирования этих работ по линии Минобрнауки и ФАНО в период 2014-2017 гг. составил более 1 млрд. рублей. Однако при этом отмечается, что российские разработки пока не выходят за рамки научных исследований и не превращаются в коммерческие продукты [7]. Распределение госфинансирования России по энергетическим системам (на технологии водородной энергетики пришлось 23 % от общего финансирования всех энергосистем) в 2017 г. представлено на рис. 1

Цель данной стати заключается в исследовании существующих способов получения водорода, сравнения их показателей в рамах декарбонизации промышленности, а также обзор существующих технологических решений производства водорода с низким углеродным следом.

Как упоминалось выше, приоритетом в реализации Парижского соглашения является производство нейтрального водорода с низким углеродным следом. Следует отметить, что под углеродным следом понимают количественную оценку, выброшенных в атмосферу парниковых газов (преимущественно CO и CO₂). Принимая это положение, Европейская комиссия приняла в 2020 году новую водородную стратегию в области водорода Building a hydrogen economy for a climate-neutral Europe, в тот же день был основан Европейский альянс чистого водорода (The Europan Clean Hydrogen Alliance). Основная цель Альянса заключается в поддержке увеличения и внедрения производства возобновляемых и низкоуглеродных источников водорода [8]. Стратегия приводит классификацию различных видов водорода, которая зависит от способа его происхождения и производства:

• «водород на основе электричества», способ производства – электролиз воды, независимо от источника электричества;
• «возобновляемый водород», способ производства – электролиз воды с помощью электричества, добытого из возобновляемых источников. Парниковые газы при производстве возобновляемого водорода близки к нулю;
• «чистый водород»;
• «ископаемый водород», способ производства – использование ископаемого топлива в качестве исходного сырья.
• «ископаемый водород с улавливанием углекислого газа», способ производства идентичен «ископаемому водороду», но происходит улавливанием парниковых газов, выделяемых в процессе производства;
• «водородные синтетические топлива» – относятся к различным газообразным и жидким топливам на основе водорода и углерода.

В международной практике принято использование «цветной» классификации водорода, который напрямую пересекается с классификацией, представленной в водородной стратегии. «Окраска» водорода классифицируется в соответствии с результатами оценки углеродного следа за весь жизненный цикл каждой технологии.

Наиболее распространенным промышленным способом производства водорода, на основе которого производится почти 95 % синтез-газа является паровая конверсия метана (паровой риформинг). В Building a hydrogen economy for a climate-neutral Europe такой способ производства водорода определяется, как «ископаемый». Этот способ производства водорода является самым популярным и самым дешёвым в сравнении с другими способами производства. Себестоимость получаемого водорода 0.9-3.2 $/кг. в зависимости от цены газа и угля [6].

Производство водорода способом парового риформинга приводит к эмиссии углекислого газа – 10 кг СО₂/ кг Н₂. В период мирового «энергетического перехода» показатели углеродного следа являются доминирующими при определении способа производства водорода. Очевидно, что в рамках декарбонизации промышленности производство «ископаемого» водорода не может быть причастно к реализации водородных стратегий.

Одной из альтернатив производства «серого» водорода совместно с технологиями, позволяющими улавливать и хранить углекислый газ – производство «голубого» газа (carbon capture and storage – CCS).  В отличие от хорошо освоенного производства «серого» водорода, технологии производства «голубого» не так хорошо освоены и ещё не успели полномасштабно коммерциализироваться. Технологию производства «голубого» водорода считают переходным «мостиком» между производством «серого» и «зеленого» водорода. При применении технологий улавливания СО₂, в сущности, используется процесс того же парового риформинга, что и при производстве «серого» водорода, но с разработкой технологий и систем улавливания и утилизации эмиссионного газа. Согласно технико-экономическим оценкам, в случае введения CСS в технологию промышленного производства водорода стоимость получаемого водорода возрастет в полтора раза, а цена утилизации углекислого газа – до 70 евро за тонну. Тем не менее, внедрение CCS технологии по различным оценкам обеспечивает снижение углеродного следа на 90 – 95% в сравнении с применением технологий производства «серого» водорода.

Одним из признанных экологической экспертизой проектов производства «голубого» водорода является проект, реализованный в бассейне Латроб-Валли в Австралии. Проект нацелен на последующий экспорт водорода в Японию. Для Австралии это возможность использовать огромные запасы бурого угля, придерживаясь при этом низкоуглеродной политики. Этот пример демонстрирует хорошие перспективы для стран-экспортёров ископаемого топлива.

Ассоциацией по развитию международных исследований и проектов в области энергетики в 2021 году представлена перспективная разработка комплексного без углеродного промышленного кластера, которая, как ожидается, будет иметь широкое применение и последствие для человеческой жизни в наступившем десятилетии. Кластер способен объединить нескольких промышленных предприятий общей структурой улавливания, транспортировки и утилизации двуокиси углерода. Один из примеров комплексного промышленного кластера представлен на рисунке 2, на котором показаны планируемые кластеры в городски агломерациях Тиссайд и Хамберсайд, Великобритания.

В агломерациях указанных городов существуют многочисленные производственные предприятия, тепловые электростанции, нефтеперерабатывающие заводы и другие промышленные площадки. Цель создания кластера – снижение стоимости установки систем улавливания углерода в двух подкластерах посредством использования общих хранилищ в Северном море, сначала Эндьюранс, а затем и других [9].

Другой альтернативой «серого» водорода является производство «зелёного» водорода. «Зелёный» водород получается электролизом с помощью энергии с минимальным углеродным следом. Важен факт, что не весь водород, производимый с применением электролиза, можно назвать «зелёным», решающим является значение углеродного следа, используемой для производства электроэнергии.

В первую очередь при производстве «зелёного» водорода используют электроэнергию, получаемую от возобновляемых источников энергии (ВИЭ).

Большинство установок в Германии использует электроэнергию, производящуюся без применения, в связи с чем при таком производстве углеродный след получается достаточно высоким и водород является скорее «серым» нежели «зелёным». Использование электроэнергии от ВИЭ решает проблему высокого углеродного следа, но в таком случае загрузка электролизера падает примерно вдвое: она не может быть выше коэффициента использования установленной мощности ВИЭ [6]. Решение этого вопроса является одной из задач европейских и национальных стратегий развития водородной энергетики, которые упоминались выше в статье. Другой целевой задачей водородных программ является решение вопроса удешевления технологий производства электроэнергии от ВИЭ. На сегодняшний день получение электроэнергии от ВИЭ остаётся самой дорогой технологией производства водорода – до 3 раз дороже паровой конверсии метана. Производство одного килограмма «зеленого» водорода обходится в сумму 4,0 – 7,5 $/кг. В то же время производство «зелёного» водорода решает основную цель водородной промышленности – практически нулевой углеродный след, а кроме этого, отсутствие необходимости комбинировать электролиз с технологией улавливания и хранения CO₂.

В Японии, как и в ряде Европейских стран, актуальным является вопрос удешевления стоимости применения ВИЭ для производства водорода. Затраты на покупку и установку энергосберегающего оборудования на предприятиях субсидируются правительством, и многие крупные компании постепенно переходят на частичное энергоснабжение от электростанций на основе ВИЭ [10]. Японская водородная энергетика стремится к максимальной оптимизации и эффективности потребления первичных энергоресурсов, поскольку выработка водорода из импортируемого дорогостоящего сжиженного газа экономически не оправдана. Поэтому последовательность «декарбонизации» японской промышленности основывается на переходе к снижению потребления ископаемого топлива и увеличение доли «традиционных» видов возобновляемой энергетики (солнечная, ветровая, геотермальная, использование биотоплива и т.п.). Среди достижений японских корпораций можно необходимо выделить запущенный в 2020 году крупнейший в мире завод по производству водорода с помощью ВИЭ номинальной мощностью 10 МВт. Водород производится путём электролиза воды с использованием электрической энергии, вырабатываемой солнечными энергетическими установками, и будет преимущественно использоваться для питания стационарных батарей и двигательных установок транспортных средств, работающих на топливных элементах [4]. Другим перспективным проектом в сотрудничестве японско-австралийских отношений является проект по совместным возможностям получения водорода использованием метода электролиза из морской воды при помощи ВИЭ. В настоящее время на территории австралийского штата Квинсленд успешно работают порядка 15 ГВт возобновляемых мощностей; ежегодно вводится в строй ещё 1,3–1,5 ГВт. (Opportunities for Queensland Business in Japan’s Hydrogen Economy, 2019).

Республика Корея также стремиться к реализации концепций «зелёной» энергетики. Подобно комплексу промышленного кластера представлен на рисунке 2, в 2022 году начинается строительство крупнейшего в азиатском регионе водородного кластера в городе Ульсан. Для этого в Ульсане создаётся особая экономическая зона, в которой вводится льготное налогообложение, снижаются тарифные ограничение. Все перечисленное, направленно в первую очередь на снижение себестоимости производства «зелёного» водорода.

Рассматривая «зелёный водород» чаще всего подразумевается получение водорода методом электролиза на основе ВИЭ. Вместе с тем, появляются новые технологические решения и разработки. Исследователи из Технологического института Карслуэр (КIT) в Германии исследовали способ получения водорода пиролизом метана, позволяющий использовать ископаемый природный газ без вреда для окружающей среды.

 Отдельно стоит отметить «жёлтый» водород, при производстве которого используют электролиз, а в качестве источника энергии выступает атомная энергия. Применение технологии производства жёлтого водорода относится к «чистому» водороду, поскольку имеет низкий углеродный след. При этом технологии получения водорода с использованием атомной энергетики менее затратные, в сравнении с технологией производства «зелёного» водорода.  Производство одного килограмма «желтого» водорода обходится в сумму 3,0 – 4,0 $/кг. Из плана мероприятий «Развитие водородной энергетики в Российской Федерации до 2024 года» ключевыми энергетическими компаниями к 2024 году планируется запуск пилотных водородных установок на применении атомной энергетики. Важно отметить, что применение «жёлтого водорода.  Использование «желтого» водорода на уровне Евросоюза категорически критикуется странами, не имеющими атомной энергетики или выходящими из нее, такими как Германия и Австрия. Одна из стран Евросоюза пытающейся продвинуть ядерную энергетику – Франция, подписала соглашение с Россией о стратегическом сотрудничестве, в рамках которого планируется производство водорода, как с помощью ядерной энергетики, так и с применением конверсии метана, в паре с технологиями CCS.

Сравнение способов производства водорода представлено в Таблице 1. На основании данных таблицы 1 можно сделать вывод об экономике технологических решений и показателе углеродного следа. Из представленных данных видно, что несмотря на нулевой углеродный след при использовании ВИЭ в качестве первичного источника энергии при производстве водорода его изготовление является наиболее затратным. В связи с этим мировому сообществу предстоит переходный период, направленный на исследование и разработку менее дорогостоящих технологий производства зелёного водорода.  В это время ожидается рост способов производства водорода, углеродный след которых позволяет говорить о динамике низкоуглеродного развития.

По данным исследования [4] на сегодняшний день в качестве сырья для производства водорода преобладает использование углеводородов. Более 68 % водорода получают из природного газа, 16 % из нефти, 11% – из угля и 5 % – из воды с помощью электролиза. Такая статистка объясняется в первую очередь сравнительной дешевизной производства водорода из углеводородов. Анализируя вышеотмеченные данные, можно говорить о том, что несмотря на мировые тенденции перехода на возобновляемый водород, большая доля технологий производства водорода в ближайшее время будет основываться на производстве ископаемого водорода с улавливанием углекислого газа. Этот факт находит подтверждение в действующих национальных водородных стратегиях. Выдержки из водородных стратегий некоторых стран представлены в Таблице 2.

Приведенная в Таблице 1 информация показывает, что начало масштабного производства чистого водорода в большинстве стран намечено на 2030 – е годы. В переходный период, до 2050 – х годов, политика стран по применению водорода в качестве энергоносителя, не направлена на единственное применение технологий «зелёного» производства водорода. По планам и перспективам большинство стран намерены реализовывать декарбонизацию промышленности в сочетании нескольких производственных процессов, в том числе используя технологии улавливания CO₂ или применяя атомную энергетику.

Заключение

В связи с намеченными перспективами по декарбонизации промышленности в XXI веке прогнозируется резкое увеличение спроса на водород. Перспективность использования водорода отмечается в различных отраслях экономики: будут востребованы экологически чистый транспорт и системы электроснабжения, работающие на водородных топливных элементах; многие промышленные производства перейдут на использование новых технологий с применением водорода. Основной задачей мирового сообщества в рамках низкоуглеродного развития мировой энергетической системы сформировать эффективное производство водорода в промышленных масштабах.

Организации процесса производства водорода в достаточном объеме для осуществления декарбонизации промышленности является длительным процессом и связана с некоторыми трудностями, в том числе экономическими. Принимая это во внимание, мировые лидеры разрабатывают программы водородного развития, выделяют финансирование на прикладные исследования и проекты, ставят цели по производству чистого водорода и решают вопросы внешнеэкономической деятельности в области водородной энергетики.

В статье рассмотрены основные способы производства водорода, проведено сравнение характеристик способов производства водорода, позволяющих оценить вклад процессов в декарбонизацию промышленности; проведён обзор наиболее значимых проектов мировой практики, направленных на развитие водородной промышленности. По результатам анализа отмечено, что основные мировые приоритеты направлены на развитие технологий производства «зелёного» водорода, отвечающего основному требованию декарбонизации промышленности. Отмечена проблема себестоимости «зелёного» водорода, решение которой позволит ускорить развитие рынка электролизеров и удешевить электроэнергию от возобновляемых источников энергии.

Список источников

1. Мурашко М.М. Последствия введения нового углеводородного налога Евросоюза для ЕАЭС. Проблема постсоветского пространства №8 (3).2021. URL: postsovietarea.com/jour/article/view/311/287 (дата обращения: 28.12.2021)
2. Иванова З.И. Адаптация европейских городов к изменению климата: обзор лучших практик [Текст]/ Иванова З.И.// Социология и общество: традиции и инновации в социальном развитии регионов. – .2020. – С.4731 – 4740.
3. Challenges for Japan’s Energy Transition. Basic Hydrogen Strategy.2019. URL nedo.go.jp/content/100899750.pdf (дата обращения: 8.01.2022 )
4. Развитие водородной энергетики в России: новая энергополитика. Аналитическое исследование. Развитие водородной энергетики в России. Группа«ДЕЛОВОЙ ПРОФИЛЬ».2021. URL:delprof.ru/upload/iblock/eef/DelProf_Analitika_Vodorodnaya-energetika.pdf (дата обращения: 18.01.2022)
5. Макарян И.А., Седов Е.В. Состояние и перспективы развития мировой водородной энергетики [Текст]/Макарова И.А., Седов Е.А.//Российский химический журнал. –. 2021. – m. LXV, №2. – С.3-21
6. Митрова Т., Мельников Ю.Чугунов Д. Водородная экономика-путь к низкоуглеродному развитию. Центр энергетики Московской школы управленияСКОЛКОВО.2019.URL:energy.skolkovo.ru/downloads/documents/SEneC/Research/SKOLKOVO_EneC_Hydrogen-economy_Rus.pdf(дата обращения: 28.12.2021)
7. Удальцов. Ю., Холкин Д. Рынок систем накопления. Электроэнергии в России: потенциал развития. Экспертно-аналитический доклад.2018.URL: d1165e0f8aa6d8909cf45408b0f188dpdf (csr.ru)(дата обращения: 28.12.2021)
8. Белов.В. Европейский альянс чистого водорода [Текст]/ Белов В.// IEAGHG, Techno-Economic Evaluation of SMR Based Standalone (Merchant) Plant with CCS.2018.URL:https://ieaghg.org/exco_docs/2017-02.pdf (дата обращения: 28.12.2021)
9. Десять прорывных идей в энергетике на следующие десять лет.2021.URL: org/ru/10ideas/ (дат обращения:18.01.2022)
10. Корнеев К.А. «Зелёный водород» в восточной Азии [Текст]/ Корнев.К.А.// Геоэкономика энергетики. .– . 2021. – 15 – С.98-115. 

References

1. Murashko M.M. Posledstviya vvedeniya novogo uglevodorodnogo naloga Evrosoyuza dlya EAE`S. Problema postsovetskogo prostranstva №8 (3).2021. URL: postsovietarea.com/jour/article/view/311/287 (data obrashheniya: 28.12.2021)
2. Ivanova Z.I. Adaptaciya evropejskix gorodov k izmeneniyu klimata: obzor luchshix praktik [Tekst]/ Ivanova Z.I.// Sociologiya i obshhestvo: tradicii i innovacii v social`nom razvitii regionov. – .2020. – S.4731 – 4740.
3. Challenges for Japan’s Energy Transition. Basic Hydrogen Strategy.2019. URL www.nedo.go.jp/content/100899750.pdf (data obrashheniya: 8.01.2022 )
4. Razvitie vodorodnoj e`nergetiki v Rossii: novaya e`nergopolitika. Analiticheskoe issledovanie. Razvitie vodorodnoj e`nergetiki v Rossii. Gruppa «DELOVOJ PROFIL`».2021.URL:delprof.ru/upload/iblock/eef/DelProf_Analitika_Vodorodnaya-energetika.pdf (data obrashheniya: 18.01.2022)
5. Makaryan I.A., Sedov E.V. Sostoyanie i perspektivy` razvitiya mirovoj vodorodnoj e`nergetiki [Tekst]/Makarova I.A., Sedov E.A.//Rossijskij ximicheskij zhurnal. –. 2021. – m. LXV, №2. – S.3-21
6. Mitrova T., Mel`nikov Yu.Chugunov D. Vodorodnaya e`konomika-put` k nizkouglerodnomu razvitiyu. Centr e`nergetiki Moskovskoj shkoly` upravleniyaSKOLKOVO.2019.URL:energy.skolkovo.ru/downloads/documents/SEneC/Research/SKOLKOVO_EneC_Hydrogen-economy_Rus.pdf (data obrashheniya: 28.12.2021)
7. Udal`czov. Yu., Xolkin D. Ry`nok sistem nakopleniya. E`lektroe`nergii v Rossii: potencial razvitiya. E`kspertno-analiticheskij doklad.2018.URL: d1165e0f8aa6d8909cf45408b0f188d2.pdf (csr.ru)(data obrashheniya: 28.12.2021)
8. Belov.V. Evropejskij al`yans chistogo vodoroda [Tekst]/ Belov V.// IEAGHG, Techno-Economic Evaluation of SMR Based Standalone (Merchant) Plant with CCS.2018.URL:https://ieaghg.org/exco_docs/2017-02.pdf(data obrashheniya: 28.12.2021)
9. Desyat` prory`vny`x idej v e`nergetike na sleduyushhie desyat` let.2021.URL: globalenergyprize.org/ru/10ideas/ (dat obrashheniya:18.01.2022)
10. Korneev K.A. «Zelyony`j vodorod» v vostochnoj Azii [Tekst]/ Kornev.K.A.// Geoe`konomika e`nergetiki. .– . 2021. – 15 – S.98-115.

Для цитирования: Кайсина В.В., Кустикова М.А. Анализ технологических решений в условиях перехода промышленности к декарбонизации производства // Московский экономический журнал. 2022. № 2. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-2-2022-10/

© Кайсина В.В., Кустикова М.А., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 2.

Научная статья

Original article

УДК: 332.1

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_2_72 

АДАПТАЦИИ СУБЪЕКТОВ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ К СТРУКТУРНЫМ ИЗМЕНЕНИЯМ В РАМКАХ МЕЖОТРАСЛЕВОГО ЭКОНОМИЧЕСКОГО КРЕСТА

ADAPTATION OF SUBJECTS OF ENTREPRENEURIAL ACTIVITIES TO STRUCTURAL CHANGES WITHIN THE FRAMEWORK OF INTER-SECTORAL ECONOMIC CROSS 

Дегтева Любовь Вячеславовна, к.ф.н., доцент, декан факультета экономики, ФГБОУИ ВО «Московский государственный гуманитарно-экономический университет», ORCID: 0000-0002-1423-8728, E-mail: degteva@mggeu.ru

Тимохин Дмитрий Владимирович, к.э.н., доцент, доцент кафедры экономики и инноваций, ФГБОУИ ВО «Московский государственный гуманитарно-экономический университет», и.о. зав. кафедрой №51 Экономика, Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ», ORCID: 0000-0002-5716-6699, E-mail: dtprepod@yandex.ru

Панин Александр Владимирович, к.т.н., д.э.н., доцент кафедры эксплуатации машинно-тракторного парка и высоких технологий в растениеводстве, ФГБОУ ВО «Российский государственный аграрный университет – Московская сельскохозяйственная академия имени К.А Тимирязева, ORCID: 0000 0001-5431-7159, E-mail: paninav1980@mail.ru

Головина Лидия Алексеевна, к.э.н., доцент, ведущий научный сотрудник отдела экономических отношений в организациях АПК, «Всероссийский научно-исследовательский институт организации производства, труда и управления в сельском хозяйстве – филиал ФГБНУ ФНЦ ВНИИЭСХ», ORCID: 0000 0002-8362-6804, E-mail: golovina.lidia@yandex.ru

Логачева Ольга Викторовна, к.э.н., ведущий научный сотрудник отдела экономических отношений в организациях АПК, «Всероссийский научно-исследовательский институт организации производства, труда и управления в сельском хозяйстве – филиал ФГБНУ ФНЦ ВНИИЭСХ», г. Москва, ORCID: 0000 0002-0740-1339, E-mail: ro22ashka@mail.ru 

Degteva Lyubov Vyacheslavovna, PhD in Philosophy, Associate Professor, Dean of the Faculty of Economics, Moscow State University for the Humanities and Economics, E-mail: degteva@mggeu.ru

Timokhin Dmitry Vladimirovich, Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Associate Professor of the Department of Economics and Innovations, Moscow State University for the Humanities and Economics, Acting head Department No. 51 Economics, National Research Nuclear University «MEPhI», E-mail: dtprepod@yandex.ru

Panin Alexander Vladimirovich, Candidate of Technical Sciences, Doctor of Economics, Associate Professor of the Department of Machine and Tractor Fleet Operation and High Technologies in Crop Production, Russian State Agrarian University – Moscow Agricultural Academy named after K.A. Timiryazev, E-mail: paninav1980@mail.ru

Golovina Lidia Alekseevna, Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Leading Researcher of the Department of Economic Relations in Agricultural Organizations, «All-Russian Research Institute for the Organization of Production, Labor and Management in Agriculture – Branch of the Federal State Budget Scientific Institution Federal Research Center VNIIESH», E-mail: golovina.lidia@yandex.ru

Logacheva Olga Viktorovna, Candidate of Economic Sciences, Leading Researcher of the Department of Economic Relations in Agricultural Organizations, «All-Russian Research Institute for the Organization of Production, Labor and Management in Agriculture – Branch of the Federal State Budget Scientific Institution Federal Research Center VNIIESH», E-mail: ro22ashka@mail.ru 

Аннотация. В статье предложены экономические и управленческие решения, обеспечивающие адаптацию субъектов предпринимательской деятельности к структурным изменениям в рамках межотраслевого экономического креста. Авторы рассмотрели тренды видоизменений, осуществили оценку возможностей использования этих изменений в условиях региональной дифференциации. В рамках каждого из трендов проведен анализ относительно возможных способов адаптации субъектов предпринимательской деятельности (СПД) к структурным сдвигам межотраслевого экономического креста. Выделены основные современные адаптационные направления развития отечественных трансформационных процессов в межотраслевом экономическом кресте с учетом ранее определенных конъюнктурных факторов цифрового перехода (цифровизация, аддитивные и нано-технологии, инновации в финансах, энергетике и на ресурсном рынке). Определены наиболее востребованные российскими СПД факторы адаптации к структурным изменениям за счет расширения потребностей в трафике (диверсификация традиционной торговли, электронная коммерция, возможность повышения финансовой результативности и др.). Разработана система предложений по адаптации СПД для регионов – лидеров и депрессивных регионов с учетом специфики их экономической асимметричности.

Abstract. The article proposes economic and managerial solutions that ensure the adaptation of business entities to structural changes within the framework of an intersectoral economic cross. The authors examined the trends of modifications, assessed the possibilities of using these changes in the context of regional differentiation. Within the framework of each of the trends, an analysis was carried out regarding possible ways of adapting business entities (SBAs) to structural shifts in the intersectoral economic cross. The main modern adaptation directions for the development of domestic transformation processes in the intersectoral economic cross are identified, taking into account the previously identified market factors of the digital transition (digitalization, additive and nanotechnologies, innovations in finance, energy and the resource market). The factors most demanded by Russian SPDs for adaptation to structural changes due to the expansion of traffic needs (diversification of traditional trade, e-commerce, the possibility of increasing financial performance, etc.) have been identified. A system of proposals has been developed for adapting the SPD for regions – leaders and depressed regions, taking into account the specifics of their economic asymmetry.

Ключевые слова: структурные изменения, предпринимательство, адаптация, экономическая асимметрия, взаимодействие, цикличность, межотраслевая производственная цепочка

Keywords: structural changes, entrepreneurship, adaptation, economic asymmetry, interaction, cyclicality, intersectoral production chain

Введение. Приоритетами развития экономики России в соответствии с реализуемым комплексом государственных программ является сглаживание экономической региональной асимметрии на фоне ярко выраженной специфики функционирования предпринимательских субъектов и обострения проблем межотраслевых связей. Политика модернизации модели межрегионального взаимодействия реализуется в условиях трансформации системы экономических отношений, обусловленных адаптацией предпринимателей в контуре новых бизнес-реалий, широкого распространения цифровых технологий и ужесточения геоэкономической конкуренции между центрами глобальной экономики.

Формирование инновационных процессов на пересечении разнородных по своей природе и причинам экономических трендов может быть смоделировано на основе построения экономического креста этих процессов. Концы экономического креста в данном случае представляют собой независимые процессы в предпринимательстве, являющиеся предпосылками и следствиями синергетических межотраслевых и межрегиональных взаимодействий, а зона их пересечения – сферой формирования конвергенционных экономических процессов. С точки зрения интересов субъектов предпринимательской деятельности (СПД) к адаптации к имеющимся структурным изменениям именно данная зона экономической модели представляет наибольший научный интерес. Ее исследование позволяет учесть синергетических характер протекающего межотраслевого взаимодействия и сформировать комплексный конкурентный ответ, как в долгосрочном, так и в краткосрочном периоде, на имеющие место экономические трансформации в условиях региональной экономической асимметричности.

Научная гипотеза. Предположили, что условия региональной экономической дифференциации могут рассматриваться как факторы адаптации бизнеса к трансформационным процессам в межотраслевом экономическом кресте товарно-денежных потоков, возникшие под влиянием развития цифровых технологий и феноменов новой экономической реальности.

Методология проведения исследования. Цель подготовки научной статьи: разработка системы рекомендаций по учету и использованию фактора экономической асимметрии регионов для целей адаптации бизнеса к структурным изменениям в рамках межотраслевого экономического креста. Методика исследования основана на использовании экономико-аналитического инструментария межотраслевого взаимодействия организаций и аппарата модели экономического креста, предназначенного для анализа внутри- и межотраслевых экономических процессов и апробированных в ходе исследования отечественного отраслевого развития, результаты которого опубликованы в журналах ВАК, Web of science и Scopus [1, 2, 3, 4, 5].

Информационно-экспертную базу составляют нормативно-правовые акты, регламентирующие государственную региональную политику в России на среднесрочный период 2022–2025 гг. и долгосрочный период развития национальной экономики. В качестве источника аналитической информации касательно влияния процессов цифровизации, Covid-ограничений и факторов геоэкономической нестабильности на трансформационные процессы межотраслевого взаимодействия, принятых за отправные установки разработки предложений по адаптации деятельности бизнес-структур.

Ход исследования. Авторский вклад в исследуемую проблему представлен спектром публикаций по тематике моделирования отраслевых и межотраслевых экономических процессов на основе построения модели экономического креста, среди которых в текущих условиях наиболее актуальны [1, 2, 3]. Рабочая гипотеза заключается в наличии потенциала использования региональной асимметричности национальной экономики для развития конкурентоспособности субъектов предпринимательской деятельности в условиях трансформации межотраслевого экономического креста. Архитектура межотраслевых производственных цепочек СПД, обеспечивающих формирование продукта с потребительской стоимостью, может быть описана в рамках модели экономического креста. Данная модель представляет собой замыкания двух производственных цепочек, формируемых одной или несколькими отраслями.

Результаты и обсуждение. Формирование инновационного продукта обеспечивается посредством пересечения уже сформированных производственных цепочек c системообразующей технологической цепочкой. Возникновение системообразующей технологической цепочки лежит в основе циклических процессов в экономике (теория длинных волн Кондратьева). На рисунке 1 указаны последовательность технологических циклов и формирующих их системообразующих технологий с 1770 г. и их прогноз до 2040 г.

Процесс адаптации СПД к структурным изменениям межотраслевого экономического креста представляет собой адаптацию «вертикальных» экономических процессов в его модели к «горизонтальным» технологическим трендам.

Определим основные адаптационные направления развития российских СПД к трансформационным процессам в межотраслевом экономическом кресте с учетом ранее определенных конъюнктурных факторов цифрового перехода. Соответствующая модель представлена на рисунке 2.

Совокупность технологических факторов, определяющих адаптационные тренды видоизменения деятельности СПД, называются NBIC (аббривиатура от nano – N, bio – B, Info – I, Cogno –C). Применительно к российским условиям тренды воздействия указанных технологических факторов на деятельности СПД могут быть сгруппированы следующим образом:

• цифровизация;
• аддитивные и нано-технологии;
• инновации в финансах, энергетике и на ресурсном рынке [7, 8].

Наиболее существенное воздействие указанные факторы оказывают на систему управления персоналом, логистическую систему предпринимательских структур и систему организации продаж (маркетинговая система). Модель экономического креста позволяет выявить взаимосвязи между факторами и адаптационным поведением СПД.

Целевой функцией при планировании адаптации СПД к трансформационным процессам в межотраслевом экономическом кресте является обеспечение конкурентоспособности в меняющихся условиях, как в долгосрочном, так и в краткосрочном периоде, являющейся ключевой целью субъекта предпринимательской деятельности [9]. При этом частные финансовые результаты их деятельности, такие, как текущая и перспективная доходность, ликвидность, величина ожидаемых рисков выступают в качестве ограничений при выборе управленческого решения. Следует отметить, что в зависимости от фазы экономического цикла бизнес-сообщество склонно выбирать либо обострение конкурентного противостояния, либо фиксацию текущего статус-кво. Последнее было характерно для периода до 2008 года, когда в результате глобального кризиса старые экономические паттерны начали давать сбой, что вынудило представителей глобального бизнес-сообщества занять более мобильную позицию с точки зрения инновационной активности [10].

Период 2008-2021 гг. характеризовался нарастанием востребованности инновационных бизнес-схем, как для глобального рынка, так и для собственно российского экономического пространства, являющегося его частью [11]. Определим основные триггеры, ориентирующие субъектов предпринимательской деятельности (СПД) на адаптацию к новым возможностям в таблице 1.

Обзор доступных российским СПД инструментов и ожидаемый результат их использования позволяет утверждать, что адаптационный характер развития на период 2022-2025 гг. может стать доминирующей формой развития этих СПД. Данное утверждение подтверждается доступной

на конец 2021 – начало 2022 г. статистикой. Прежде всего, увеличивается потребление российскими СПД информации. В предшествующее десятилетие российские СПД проявили существенную способность к адаптивному поведению, на что указывают показатели динамики их вовлеченности в информационную экономику [12]. На рисунке 3 представлена динамика объемов информации, используемой СПД в России в 2013-2020 г.

Определим наиболее востребованные российскими СПД причины адаптации к трансформационным процессам в экономическом межотраслевом кресте за счет расширения потребностей в трафике.

Диверсификация традиционной торговли за счет увеличения доли электронной торговли. Данный тренд изначально был сформирован благодаря интенсивному развитию цифровой инфраструктуры в России на фоне роста обеспеченности населения индивидуальными устройствами чтения информации (сотовые телефоны, ноутбуки, компьютеры и т.д.). Одновременно имела место конвергенция цифровой и традиционной коммерции по мере замещения части инструментария традиционной коммерции цифровыми, как-то:

• рост популярности оплаты услуг пластиковыми картами, в том числе в традиционных магазинах;
• усиления внимания покупателей традиционных магазинов и информации, представленной на сайте этих магазинов (по данным за 2020 год, более 67% покупателей приходили в оффлайн магазины за товарами, выбор в пользу которых был сделан по данным информации, представленной на сайте продавца);
• увеличение количества и капиталоемкости финансовых операций, реализуемых СПД и населением с использованием цифровых форматов, в том числе квазибанковских цифровых технологий, таких, как платформа Яндекс.money.

Прослеживается корреляция между степенью вовлеченности СПД в систему электронной коммерции и эффективностью региональной экономики, что видно из рисунка 4.

Исследование динамики электронной коммерции в России в период 2018-2020 гг. указывает на то, что регионы – доноры, в первую очередь ЦФО, обладают лидерскими позициями как по показателю доли предприятий, занятых цифровой коммерцией в расчёте на 1 жителя региона, так и по показателю динамики роста доли региональной цифровой коммерции в общероссийском ее обороте. Соответственно, имеет место нарастание цифрового разрыва между предприятиями из регионов и предприятиями крупнейших агломераций.

Проведем сопоставительную характеристику положения СПД в регионах, осуществивших цифровой переход и регионах, отстающих по показателю цифровизации в таблице 2.

В качестве направлений государственного содействия адаптационным

процессам организации производственно-экономических отношений предлагается:

• обеспечивать более равномерные условия для СПД из всех регионах в части доступности для них аутсорсинговых цепочек межотраслевого экономического креста (в первую очередь, это может быть достигнуто за счет выравнивания возможностей доступа к цифровой инфраструктуре);
• создание условий для интеграции отдельно взятых производителей продуктов в рамках импортозамещающих технологических процессов производства высокотехнологичных товаров с высокой добавочной стоимостью (в качестве инструмента государственного регулирования предлагается использовать долгосрочные кредиты по перспективным в долгосрочном периоде проектам);
• за основу формирования адаптационной импортозамещающей модели предлагается модель развития сельского хозяйства [13].

Область применения результатов. В таблице 3 представлены предложения по целевым направлениям адаптации предпринимательских структур к трансформационным процессам в рамках межотраслевого экономическом креста с указанием рекомендуемых направлений их государственной поддержки.

Следует отметить, что магистральным вектором адаптации малого и среднего бизнеса (МСБ) к условиям трансформации межотраслевого экономического креста на период 2022-2030 гг. вероятно станет конвергенция разнородных по отраслевой принадлежности СПД в рамках производства комплексного продукта. Так, в традиционных продуктах наблюдается расширение цифровой их составляющей, доступного функционала. Имеет место также развитие инновационных продуктов как конгломерата старых технологических решений.

В этом отношении российским СПД следует ориентироваться на международную практику технологической конвергенции, масштабы которой на примере ведущих глобальных компаний представлены на рисунке 5.

Поскольку трансформация межотраслевого экономического креста в период 2019-2021 г. сопровождалась усилением волатильности международного рынка, перспективным направлением адаптации отечественных СПД станет отраслевая диверсификация развития системообразующих отечественных СПД за счет создания альтернативных зарубежным поставщиков продукта. По этому пути в настоящее время идут ведущие отечественные ИТ – бренды (Яндекс, Ланит, Крок), аграрные (РусАгро, Мираторг, Агроса), финансовые (Сбер, ВТБ, МКБ). Вместе с тем, существует незадействованный резерв повышения эффективности деятельности СПД в иных отраслях за счет технологической конвергенции, в особенности в регионах.

Выводы. В результате проведенного исследования выявлены наиболее привлекательные для отечественных СПД тренды адаптационного развития в условиях глобальных направлений трансформации в рамках межотраслевого экономического креста, как феномена формирования индустрии 4.0 в контексте национальных особенностей их проявления. Выявлены основные препятствия для использования перспективных адаптационных моделей, связанных с отставанием региональной цифровой инфраструктуры. Определены наиболее значимые формы адаптационного развития СПД, реализуемые отечественным экономическим сектором в последнее десятилетие и предложены инновационные направления с указанием мер государственной поддержки адаптации российских СПД. 

Список источников

1. Timokhin D.V. (2021) The Use of Digital Tools in the Formation of Two-Component Nuclear Energy on the Base of Economic Cross Method. In: Samsonovich A.V., Gudwin R.R., Simões A.S. (eds) Brain-Inspired Cognitive Architectures for Artificial Intelligence: BICA*AI 2020. BICA 2020. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 1310. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-65596-9_62
2. Ekaterina Gromova, Dmitriy Timokhin, Galina Popova The role of digitalisation in the economy development of small innovative enterprises / Procedia Computer Science, Volume 169, 2020, Pages 461-467, https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.02.224.
3. Тимохин Д.В., Аллахвердиева Л.М.К., Койшинова Г.К. Развитие туриндустрии России в условиях рисков распространения COVID-19 на основе модели “экономического креста” // Экономика, предпринимательство и право. 2020. Т. 10. № 11. С. 2791-2804. DOI: 10.18334/epp.10.11.111181
4. Golovina L.A., Logacheva O.V. (2021) Structural and Technological Changes in Agribusiness: Who is Ready?. In: Bogoviz A.V. (eds) Complex Systems: Innovation and Sustainability in the Digital Age. Studies in Systems, Decision and Control, vol 283. Springer, Cham. DOI: 10.1007/978-3-030-58823-6_51
5. Головина Л.А., Логачева О.В. Ориентиры развития экономических отношений в цифровом пространстве на примере организаций зернового профиля // Экономика и предпринимательство. – 2021. – №1 (126). – С. 941-948. DOI:34925/EIP.2021.126.01.184
6. Гончарук И.В. Обзор исследований о влиянии пандемии covid-19 на развитие мировой и российской электронной торговли // Таможенная политика России на Дальнем Востоке. – 2021. – №1(94). – С. 66-82.
7. Муковнина Е.Ю. Роль индустриальных парков в формировании экономики замкнутого цикла как вектора устойчивого развития / Цифровая экономика, умные инновации и технологии. Раздел 1. Устойчивое развитие экономики в условиях глобальных вызовов – СПб: Политех-Пресс, 2021.
8. Крутских А., Бирюков А. Новая геополитика международных научно-технологических отношений // Международные процессы. – Том 15. – № 2, C. 6-26 Doi 10.17994/IT.2017.15.2.49.1
9. Курило В.М., Омельченко Е.В., Репкина О.Б. Влияние инноваций на конкурентоспособность предпринимательских структур // Путеводитель предпринимателя. 2012. № 14. С. 104-116.
10. Литвиненко И.Л., Казанбиева А.Х., Гасанова А.Д. Процессы инноватизации и цифровизации на региональном уровне в России // Региональные проблемы преобразования экономики. 2020. № 8 (118). С. 73-81.
11. Гусов А.З., Репкина О.Б. Социальные ресурсы и риски промышленной революции 4.0 в России // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 3: Экономика. Экология. 2019. Т. 21. № 1. С. 5-12.
12. Шихалиева Д.С., Исмаилова А.М. Структурная модернизация как путь к повышению конкурентоспособности промышленных предприятий / Проблемы теории и практики управления развитием социально-экономических систем. Cборник материалов XIV Всероссийской научно-практической конференции. 2017. С. 355-358.
13. Головина Л.А., Кислицкий М.М. Цифровой вектор во взаимодействии субъектов аграрного производства // Аграрный вестник Урала. 2020. № 9 (200). С. 74-82.
14. Shor I.M., Belova S.N., Mikhaylova N.A., Kalashnikov G.M., Alimamedov E.N. Problematic aspects in the russian federation tax control development // Revista Turismo Estudos & Práticas. 2020. № S5. С. 46.
15. World Intellectual Properny indicators 2020 – Женева, ВОИС, 2020 [Электронный ресурс], https://www.wipo.int/edocs/pubdocs/en/wipo_pub_941_ 2020.pdf

References

1. Timokhin D.V. (2021) The Use of Digital Tools in the Formation of Two-Component Nuclear Energy on the Base of Economic Cross Method. In: Samsonovich A.V., Gudwin R.R., Simões A.S. (eds) Brain-Inspired Cognitive Architectures for Artificial Intelligence: BICA*AI 2020. BICA 2020. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 1310. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-65596-9_62
2. Ekaterina Gromova, Dmitriy Timokhin, Galina Popova The role of digitalisation in the economy development of small innovative enterprises / Procedia Computer Science, Volume 169, 2020, Pages 461-467, https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.02.224.
3. Timohin D.V., Allahverdieva L.M.K., Kojshinova G.K. Razvitie turindustrii Rossii v usloviyah riskov rasprostraneniya COVID-19 na osnove modeli “ekonomicheskogo kresta” // Ekonomika, predprinimatel’stvo i pravo. 2020. T. 10. № 11. S. 2791-2804. DOI: 10.18334/epp.10.11.111181
4. Golovina L.A., Logacheva O.V. (2021) Structural and Technological Changes in Agribusiness: Who is Ready?. In: Bogoviz A.V. (eds) Complex Systems: Innovation and Sustainability in the Digital Age. Studies in Systems, Decision and Control, vol 283. Springer, Cham. DOI: 10.1007/978-3-030-58823-6_51.
5. Golovina L.A., Logacheva O.V. Landmarks for the development of economic relations in the digital space on the example of grain-profile organizations // Economics and Entrepreneurship. – 2021. – No. 1 (126). – S. 941-948. DOI: 10.34925/EIP.2021.126.01.184.
6. Goncharuk I.V. Obzor issledovanij o vliyanii pandemii covid-19 na razvitie mirovoj i rossijskoj elektronnoj torgovli // Tamozhennaya politika Rossii na Dal’nem Vostoke. – 2021. – №1(94). – S. 66-82.
7. Mukovnina E.YU. Rol’ industrial’nyh parkov v formirovanii ekonomiki zamknutogo cikla kak vektora ustojchivogo razvitiya / Cifrovaya ekonomika, umnye innovacii i tekhnologii. Razdel 1. Ustojchivoe razvitie ekonomiki v usloviyah global’nyh vyzovov – SPb: Politekh-Press, 2021
8. Krutskih A., Biryukov A. Novaya geopolitika mezhdunarodnyh nauchno-tekhnologicheskih otnoshenij // Mezhdunarodnye processy. – Tom 15. – № 2, C. 6-26 Doi 10.17994/IT.2017.15.2.49.1
9. Kurilo V.M., Omel’chenko E.V., Repkina O.B. Vliyanie innova-cij na konkurentosposobnost’ predprinimatel’skih struktur // Putevodi-tel’ predprinimatelya. 2012. № 14. S. 104-116.
10. Litvinenko I.L., Kazanbieva A.H., Gasanova A.D. Processy in-novatizacii i cifrovizacii na regional’nom urovne v Rossii // Regional’nye problemy preobrazovaniya ekonomiki. 2020. № 8 (118). S. 73-81.
11. Gusov A.Z., Repkina O.B. Social’nye resursy i riski promysh-lennoj revolyucii 4.0 v Rossii // Vestnik Volgogradskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya 3: Ekonomika. Ekologiya. 2019. T. 21. № 1. S. 5-12.
12. SHihalieva D.S., Ismailova A.M. Strukturnaya modernizaciya kak put’ k povysheniyu konkurentosposobnosti promyshlennyh predpriyatij / Problemy teorii i praktiki upravleniya razvitiem social’no-ekonomicheskih sistem. Cbornik materialov XIV Vserossijskoj nauchno-prakticheskoj konferencii. 2017. S. 355-358.
13. Golovina L.A., Kislickij M.M. Cifrovoj vektor vo vzaimo-dejstvii sub”ektov agrarnogo proizvodstva // Agrarnyj vestnik Urala. 2020. № 9 (200). S. 74-82.
14. Shor I.M., Belova S.N., Mikhaylova N.A., Kalashnikov G.M., Al-imamedov E.N. Problematic aspects in the russian federation tax control develop-ment // Revista Turismo Estudos & Práticas. 2020. № S5. S. 46
15. World Intellectual Properny indicators 2020 – ZHeneva, VOIS, 2020 [Elektronnyj resurs], https://www.wipo.int/edocs/pubdocs/en/wipo_pub_941_ 2020.pdf 

Для цитирования: Дегтева Л.В., Тимохин Д.В., Панин А.В., Головина Л.А., Логачева О.В. Адаптации субъектов предпринимательской деятельности к структурным изменениям в рамках межотраслевого экономического креста // Московский экономический журнал. 2022. № 2. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-2-2022-6/

© Дегтева Л.В., Тимохин Д.В., Панин А.В., Головина Л.А., Логачева О.В. 2022, Московский экономический журнал, 2022, № 2.