Московский экономический журнал 2/2022

Научная статья

Original article

УДК 321

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_2_92

СИНЕРГИЯ ГРАЖДАНСКОГО ОБЩЕСТВА (СОЦИАЛЬНО-ПОЛИТИЧЕСКИЕ И ЭКОНОМИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ)

SYNERGY OF CIVIL SOCIETY (SOCIO-POLITICAL AND ECONOMIC ASPECTS)

Широков Олег Александрович, oleg-shirocov@mail.ru, кандидат политических наук, доцент кафедры «517 Философия», «Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)»

Shirokov Oleg Alexandrovich, oleg-shirocov@mail.ru, candidate of political science, associate Professor of the Department «517 Philosophy», Moscow Aviation Institute (National Research University)

Квон Даниил Андреевич, docentkvon@yandex.ru, кандидат политических наук, заведующий кафедрой «517 Философия», Московский авиационный институт (Национальный исследовательский университет)

Kvon Daniil Andreevich, docentkvon@yandex.ru, candidate of political science, Head of Department «517 Philosophy», Moscow Aviation Institute (National Research University)

Аннотация. В статье в рамках методологии исследования гражданского общества на примерах системного анализа социально-политических и экономических аспектов становления моделей гражданского общества рассмотрены условия проявления синергии гражданского общества.

Abstract. In the article, within the framework of the methodology of civil society research, the conditions for the manifestation of civil society synergy are considered using examples of a systematic analysis of socio-political and economic aspects of the formation of civil society models.

Ключевые слова: государство, гражданское общество, синергия, либеральная модель, патерналистская модель, социальный субъект, вызовы и угрозы

Keywords: state, civil society, synergy, liberal model, paternalistic model, social subject, challenges and threats

Суть обсуждаемой проблемы. Гражданское общество в политическом пространстве современной России остаётся одним из объектов политологических исследований. Внимание к нему многогранно и многовекторно.

Многогранно потому, что в российском политическом и историческом пространстве гражданское общество проходит сложный процесс становления и формирования его институтов, целеполагания, осознания побудительных факторов к его активности, понимания своего социального субъекта, выбора форм и способов представления своих интересов, уровни и характер отношений с государством.

Многовекторно потому, что исследовательский интерес представляет не только само гражданское общество, социально-экономические и политические условия его становления и развития, но и деятельность государства по отношению к гражданскому обществу.

Особое место в исследовании представляют и направления формирования гражданского общества. Авторская гипотеза заключается в том, что неоднородное по социально-экономическому статусу общество может стать социальной базой для рекрутирования социального субъекта для разных моделей гражданского общества в России.

Противоречивым и неоднозначным выступает само пространство исследования.

Субъективно:

российское общественное самосознание, не видя гражданского общества в реальной жизни, не верит в его существование;
испытав разочарования от несбыточности коммунизма, демократии, не верит в реализацию и гражданского общества в России;
вкусив плоды либерального нигилизма, не желает возвращаться в рамки правосознания;
представляя реалии механизма сильной политической власти, не стремится к организованному представительству своих прав и свобод;
находится в состоянии распада ранее устойчивых социальных (церковь, семья, община) и политических (профсоюз, партия, диссидентское движение) связей;
пережив череду государственных инициатив по сокращению социальных программ, монетизации льгот, либерализации экономики, пребывает в состоянии индивидуалистического выживания (политическая культура подчинения);
сама российская политическая мысль не представила обществу единой непротиворечивой модели гражданского общества в России, основанной на исторической российской почве и политической традиции, апробированной в политической практике государственного управления.

Объективно: предлагается исходить из того, что в разные цивилизационные периоды на генезис гражданского общества воздействовала совокупность базисных факторов соответствующих формационных периодов, в том числе, возникающих цивилизационных, формационных угроз и вызовов, обусловливающих трансформацию взглядов на взаимоотношения общества и государства, статусность этих базисных институтов политики.

Не смотря на существование разных точек зрения в мире политической науки, сложилась фактически триада концепций. Либеральная концепция, основанная на противопоставлении гражданского общества государству, ставящая в доминирующее положение индивидуалистское буржуазное гражданское общество и в подчинённое ему положение государство. Демократическая концепция, предусматривающая такое доминирующее положение гражданского общества, которое ведёт к равному партнёрству с государством. И третья концепция (аристотелевская), которую мы характеризовали как социально-государственническую, предполагающая основным предназначением гражданского общества создание предпочтительных условий для сохранения государства и обеспечения эффективности его правления (идеальное государство: социальное, национальное, патерналистское, иное). Все вышеперечисленные концепции и сейчас присутствуют в исследовательской научной базе. Их противоречивость существенно расширяет поле исследовательской деятельности.

Противоречивость выявляет проблему институционального характера: гражданское общество – самостоятельный институт, со-институт государства или фактор политического воздействия?

Согласно либеральной концепции – гражданское общество является самостоятельным институтом; в социально-государственнической концепции – скорее со-институтом государства; в демократической концепции – преимущественно как фактор политического воздействия.

Далее, проблема системно-функционального характера: гражданское общество – самоцель, общественное со-бытие с государством или регулятор государственной политики?

В рамках либеральной концепции – самоцель, обеспечивающая независимую от государства сферу реализации частных интересов; в социально-государственнической концепции – общественное со-бытие с государством; в демократической концепции – регулятор государственной политики.

Вместе с тем, наличие этих противоречий не препятствует авторскому утверждению, что гражданское общество согласно разным концепциям[2] имеет место при любых формационно-цивилизационных периодах, если доминирует гражданская инициатива, общественная самоорганизация граждан, социально-политическая активность как способ адекватной реакции на вызовы современности.

Прикладные аспекты теоретических обоснований концепций гражданского общества в политической практике реализуются в моделях построения гражданского общества.

Какая необходимость разбирать, конструировать, опровергать, утверждать ту или иную модель гражданского общества?

В этой связи актуален анализ А.Тойнби в классической работе «Постижение истории»[1] поведения различных цивилизаций в условиях кризиса. В разделе «Вызовы и ответы» он показывает, что те цивилизации, которые не смогли адекватно ответить на фундаментальные вызовы, уходили с исторической арены и погибали. Сегодня человечество не может уклониться от порождённых им проблем, оно обязано принять эти вызовы. От этого зависит не только его судьба, но и судьба будущих поколений.

Становление и развитие гражданского общества, имея исторически цивилизационные размеры, подтверждает, что его актуализация происходила в периоды наступления кризисных явлений. Становление гражданского общества происходит через способность общества задаваться вопросами о существе социально-экономических, политических, иных вызовов, формулировать оценочные суждения и формировать целеполагания. В развитии гражданского общества находили источники и способы ответов, возникающие на эти социально-экономические, политические и иные вызовы.

Если следовать консервативной (аристотелевской) традиции, то целью развития гражданского общества являются устойчивое государство, социально активное гражданское общество, согласованные действия по реализации общественно значимых интересов.

Демократическая традиция позволяет институционализировать процедуры избрания государственных органов власти, гражданский контроль их деятельности, развивает общественную самоорганизацию, предоставляет демократические полномочия ассоциированным группам граждан.

Либеральная традиция реализацией своей цели обеспечивает достижение гарантии невмешательства государства в личную и экономическую жизнь граждан, защиту индивидуальных прав и свобод, соблюдение принципа равенства всех перед законом через институт правового государства.

Модели гражданских обществ, как любая институциональная и структурно-функциональная система, предусматривают наличие универсальных и специфических для той или иной модели элементов гражданского общества в виде институтов, векторов отношений, уровней, структуры, интересов (цель-мотив-назначение), факторов, функций.

Эффективность функционирования модели гражданского общества зависит от политического режима и политической системы государства, политической культуры граждан, правосознания и характеристики общества, ценностных обоснований организации общества, специфики вызовов обществу.

В политической науке до последнего времени принято было различать две классические модели гражданского общества: либеральную и коммунитаристскую.

Вместе с тем, с учётом возрастания источников угроз и вызовов государству и обществу в рамках исследования стоит задача выявить иные моделеобразующие факторы, обеспечивающие построение модели гражданского общества, способной адекватно реагировать на имеющиеся и вероятные вызовы и угрозы современности.

Методология исследования. Суть обсуждаемой проблемы определяет и методологию исследования, выдвигая на первый план системный анализ, в рамках которого:

актуализируется необходимость исследования свойств социального субъекта – структурный анализ его социально-экономического и политического состояния, восприятия им выявленных состояний как угроз и вызовов обществу, его расположенность к объединению в адекватные его интересам институты самоорганизации;
определяется система методов, адекватная исследованию процесса становления и развития гражданского общества, объективное доминирование на базовом уровне исследования метода синергии при необходимости в последующем соотнесении его с методом институционально-функционального подхода и бихевиоризма;
проводятся прикладные исследования, направленные на выявление и апробацию самоорганизационно-мобилизационных факторов, способов моделирования организационной системы, отвечающей выбору эффективного инструментария институализации и системной структуризации гражданского общества.

Цель работы определяется её актуальностью. Актуальность исследования обусловлена разным сущностными основаниями становления и развития моделей гражданского общества в России.

Актуальностью исследования моделей гражданского общества является понимание того, что государство никогда и ни при каких обстоятельствах само по себе не стремилось создать достойные условия для общества. Оставаясь без контроля со стороны общества или подчиняя его, государство возрождало Левиафана. Заставить государство создавать достойные условия для общества было и остаётся задачей самого общества. Актором в отношениях с государством всегда выступала та часть общества, которая могла отмобилизоваться, определиться со своими интересами, сформулировать их, выступить представителем общественных интересов, развить свою самоорганизацию и гражданскую активность до того уровня, с которого можно эффективно воздействовать на государство, контролировать его, содействовать лучшему (идеальному) правлению.

Концептуальным основанием на правовом уровне в России является статья 3 Конституции России[6], в соответствии с которой источником власти является многонациональный народ. Государство создало данную норму, введя понятие «многонациональный народ», не раскрывая в системе российского законодательства его институционально-правовой статус. Гражданское общество на полном основании может соотнести себя с этим понятием в качестве его представительской части, способной формировать перед государством социально-экономический, общественно-политический заказы, устанавливая систему общественного контроля над их реализацией.

Базовым условием для реализации этих целей является интеграция институтов и процедур гражданского общества в политическую и правовую системы. То есть, уравновешивание субъектной статусности для легитимного выражения гражданской воли в отношениях с государственными институтами. При этом в политическую систему гражданское общество интегрируется через легитимацию статусности своих институтов и отношений с государством. В правовую систему гражданское общество интегрируется через легализацию функций своих институтов, закрепление правового статуса институтов в нормах законодательства, законодательное закрепление соответствующих правоотношений в обществе и с государством.

Актуальностью исследования моделей гражданского общества является также понимание структуры ценностно-мотивационных уровней потребностей общества. В основе уровней лежат природные и общественные основания деятельности человека (общества).

Первичным уровнем (уровень физиологических потребностей) предлагается считать уровень, соответствующий способности индивидуума реализовывать свои интересы в пределах своих возможностей и способностей (мотив удовлетворения физиологических потребностей в еде, отдыхе, жилище, одежде, безопасности). Этот уровень обеспечивается правом частной собственности, создающим материальные ценности индивидуума, удовлетворяющего его физиологические потребности. Любая угроза частной собственности воспринимается индивидуумом очевидно и мотивирует его на её защиту. Личный интерес в безопасности побуждает к повышению уровня правовой подготовки, коллективным формам защиты, к социальной активности. Уровень физиологических потребностей создаёт предпосылки для формирования либеральной модели[3] гражданского общества.

Следующий ценностно-мотивационный уровень (уровень социальной самоидентификации) основан на потребности в самоидентификации индивидуума с социальной группой по тому или иному признаку идентичности (религиозной, национальной, родовой). Потребность принадлежности к социальной группе обеспечивается семейными, моральными (религиозными) ценностями, традициями, культурой этноса, суб-культурой социальной группы. В социальных группах, формируемых на ограниченных территориях (двор, дом, улица, квартал), часто источником социальной самоидентификации выступают вопросы благоприятной среды обитания, условий для досуга детей, иные вопросы местного самоуправления. В свою очередь, социальная группа, будучи специальным или неспециальным агентом политической социализации индивидуума, способствует устойчивой вовлечённости индивидуума в коллективные действия в интересах социальной группы. В социальной группе реализуется и такой мотив индивидуума, как потребность быть признанным, замеченным, оцененным по достоинству, заслуживающим общественного уважение. Уровень социальной самоидентификации в наибольшей степени создаёт предпосылки для формирования коммунитаристской модели[4] гражданского общества (данную модель мы оставляем за рамками исследования).

Идея социального государства, политическая практика патернализма в государственном управлении сформировали в социуме очередной ценностно-мотивационный уровень (уровень гарантий права на получение мер государственной социальной поддержки). Он связан с такими понятиями как потребительская корзина, прожиточный минимум, ограничение продолжительности рабочей недели, средняя и минимальная заработная плата, социальные пособия со всем тем, что связано с понятием социальная политика государства, в том числе, в сфере здравоохранения, образования, пенсионного и социального обеспечения. Понимание того, что свои физиологические потребности и социальные права можно реализовать не в индивидуальном состязании в окружении таких же индивидуумов, а в коллективных отношениях с государством, формирует в обществе положительный образ государства и ценности патернализма. В процессе активизации социально-политической активности гражданского общества значительное место занимают специальные агенты политической социализации (политические партии, общественные организации). Такое гражданское общество отчасти можно квалифицировать как политическое гражданское общество. Уровень гарантий права на получение мер государственной социальной поддержки соотносим с патерналистской моделью[5] гражданского общества.

Высший ценностно-мотивационный уровень (уровень реализации права на управление государством) является желаемым образом для теории демократии, когда гражданское общество способно не только устанавливать государственную власть, эффективно её контролировать, но и участвовать в выработке направлений реализации социально-экономической политики государства. Потребность в реализации права на управление государством сформирована такими мотивами, как реализация своих способностей, прав, свобод, развитие собственной личности. Уровень реализации права на управление государством способен своим ориентиром определяет демократическую модель[4] гражданского общества.

Анализ приведённых ценностно-мотивационных уровней позволяет высказать предположение о том, что доминирование в общественном сознании уровня гарантий права на получение мер государственной социальной поддержки над уровнем физиологических потребностей может расставить приоритеты либо установить дихотомию между либеральной моделью гражданского общества и патерналистской моделью, а доминирование, в свою очередь, уровня реализации права на управление государством над уровнем социальной самоидентификации может развить на основе коммунитаристской модели демократическую модель гражданского общества, и т.д.

Актуальность исследования моделей гражданского общества также обусловлена выявлением изменений вариантов вышеназванных трансформаций, изменяющих соотношение и характер вероятных угроз и вызовов ценностно-мотивационным потребностям общества.

Структурный анализ социального субъекта, угроз и вызовов гражданскому обществу основан на понимании всех подходов к актуальности и выявляет, к примеру:

Для либеральной модели — бизнес-структуры (коммерческие корпорации и объединения, индивидуальные собственники-предприниматели) и правозащитные организации. Эти институты гражданского общества помогают гражданам защищать себя более эффективно, но не осуществляют сотрудничество и не стремятся к солидарности и общности. В основе такого социального поведения лежит конкуренция и частная собственность. В отношениях с государством каждый из представителей бизнеса солидарен с иными представителями бизнеса только в части со-векторности своих экономических интересов: защититься от государства, воспользоваться его ресурсами. Социального субъекта дополняют также «дочерние фирмы» бизнес-корпораций, роль которых выполняют некоммерческие организации гражданского общества, созданные в целях социального сопровождения бизнес-проектов бизнес-корпораций и их PR-сопровождения, социально-политического «оформления» социального заказа от общества государству, в том числе и в политической сфере. СМИ, блогеры, PR-агентства, общественные движения формируют общественное мнение как фактор общественно-политического воздействия на государственные структуры в целях принятия важного для бизнес-корпораций решений.

Снижение уровня благополучия, обнищание масс, маргинализация населения, рост преступности – далеко не полный перечень последствий, к которым может привести отсутствие в обществе и государстве стратегии преодоления надвигающегося вызова, проекта модернизации социально-экономических и политико-правовых отношений. Пока волны этого вызова слегка колышут экономики и политики государств. Но, оценивая размах трудностей, которые испытывают государства сейчас при ликвидации последствий межгосударственных кризисов, можно представить размах кризиса цивилизационного уровня.

Либеральная модель гражданского общества имеет в своём потенциале ресурсы для формирования адекватного ответа на этот вызов.

Прежде всего, это развитие малого бизнеса и на этой базе создание рабочих мест по предоставлению услуг в социальной сфере, здравоохранении, воспитании, образовании, науке, искусстве, культуре, а также в организованном представительстве интересов различных социальных групп и групп интересов. Такое представительство позволило бы реализовать изменения в налоговом законодательстве и направление целевых средств в местные бюджеты для формирования социальных муниципальных заказов, объявления конкурсов, грантов на реализацию названных социальных услуг. Юридическое право на участие в данной схеме наряду с малым бизнесом должны получить НКО. Как вариант, условием участия может стать совместный социальный проект НКО и малого бизнеса.

Для демократической модели – общественные организации, политические партии, группы интересов, в том числе по месту жительства, в системе местного самоуправления (ТОС, муниципальные общественные палаты), которыми в отношениях государства и общества на эмпирическом уровне накопилась историческая политическая практика, функционируют институты, отношения, политическое сознание и политическая культура, процедуры, правила и права, соответствующие пограничному состоянию между демократическим и мягким авторитарным политическим режимом. Эти институты наряду с частным и публичным секторами формируется гражданский сектор, заполняемый гражданскими инициативами, народным контролем, публичными слушаниями, непосредственными формами осуществления гражданами и их ассоциациями местного самоуправления.

Существенным отличием демократической модели гражданского общества от иных моделей является смена оснований социально-экономических и политических мотивов её функционирования. На смену вызовов и угроз государству и обществу приходит политическая практика потребности легитимно-демократического воздействия на государство вплоть до непосредственного участия в управлении государством.

Для патерналистской модели — актуальность её исследования вызвана тем, что главным актором формирования институтов гражданского общества в ней выступает само государство. И не без оснований: государство располагает большим потенциалом для создания гражданского общества и институтами, гарантирующими проведение социальной политики государства (партии, элиты). У общества больше условий для проявления природных инстинктов (природа человека, рынок, нищета, обывательство, индивидуализм), способствующих разрыву социально-политической ткани общества. Социальное патерналистское государство, способное предложить обществу «социальный пакет», получает взамен гражданское общество, патриотически мобилизованное на укрепление такого государства.

Патерналистская модель гражданского общества является хорошим примером тем обществам, которые ждут от государства помощи в создании институтов гражданского общества.

При этом, если общество находится в состоянии распада социально-политических связей, то эффективным ответом на современные вызовы государству и обществу может оказаться, как вариант, патерналистская модель гражданского общества, как модель переходного периода. Общества, не желающие оставаться в условиях тоталитарного политического режима, должны будут трансформировать данную модель в более устойчивые модели гражданского общества, адекватно реагирующие на вызовы современности.

Эти исследования, выявляющие актуальность, отражают цель исследования – выявление синергии гражданского общества[7] для государств со сложной структурой общества, в том числе дифференцированной на линии «распадающееся общество» – «самоорганизующееся общество». Авторы развивают эту тему в новом ракурсе.

Для России синергия гражданского общества очевидна на примере дихотомии процессов его становления на либеральной и патерналистской основе. Становление и развитие либеральной модели, формирующей и мобилизующей институты гражданского общества против государства, порождает (в точке бифуркации синергии) активность государства по созданию и поддержке институтов гражданского общества, проявляющих лояльность по отношению к государству, осуществляющему в отношении них патерналистскую политику.

Усиление активности институтов либеральной модели гражданского общества оборачивается ещё большим раскрепощением деятельности институтов патерналистской модели гражданского общества.

Последние, в свою очередь, накапливают ещё больший опыт участия в общественном контроле государства, овладевают практикой проведения общественных слушаний по вопросам государственной политики, формирования социальными инициативами проектов государственного бюджета. И на этой основе формируют осознание и необходимость развития демократической модели гражданского общества. Количественные показатели деятельного участия институтов патерналистской модели гражданского общества преобразуются в качественные показатели демократической модели гражданского общества.

При этом, государство не может себе позволить свернуть деятельность институтов патерналистской модели гражданского общества или ограничить их деятельность своим бюрократическим и авторитарным управлением – произойдёт самораспад институтов. На фоне активности институтов либеральной модели, лишённое поддержки институтами патерналистской модели, государство окажется перед необходимостью ужесточать свой авторитарный режим (окажется во вторичной точке бифуркации синергии), формируя устойчивый вызов либеральному гражданскому обществу.

Условием исключения перспективы для государства оказаться во вторичной точке бифуркации синергии предопределят его действия по развитию и поддержке институтов гражданского общества на основе патерналистской или коммунитаристской модели, минимизируя патерналистской (национальной, патриотической) политикой их трансформацию в состояние демократической модели.

Предложения, рекомендации.

Для развития либеральной модели гражданского общества: либеральная модель гражданского общества может стать адекватной на авторитарные, корпоративистские вызовы государства, социально-экономические вызовы кризиса в случае, если:

бизнес-структуры и НКО, находящиеся в тандеме с ними, будут стремиться преодолеть состояние местной политической культуры, ориентированной на индивидуальное выживание, самозащиту;
выстроится их тандем с политическими партиями, представляющими интересы больших социальных групп традиционного общества;
произойдёт смена приоритета с сугубо экономических требований в интересах бизнес-сообщества на социально-экономические требования для более широкого круга групп интересов, иных НКО через реализацию принципа социального государства;
институты гражданского общества, поддержанные такими их институтами, как правозащитные организации, блого-сфера и сообщество социальной сети, будут стремиться подняться над индивидуализмом в пользу объединения в ассоциации НКО и на ассоциированной основе системно решать свои индивидуальные интересы;
некоммерческие институты гражданского общества и политические партии смогут «смягчить» корпоративистский дух государства социальными обязательствами и гарантиями с его стороны в отношении общества.

Для развития демократической модели гражданского общества:

совершенствование роли институтов, обеспечивающих эффективность институционально-легитимного (коллегиального) воздействия на государство, к примеру, института общественных палат;
развитие процедур, обеспечивающих эффективность функционально-представительского (демократического) воздействия на государство, к примеру, процедуры общественных слушаний, «контроля через участие» в деятельности административных органов.

Для развития патерналистской модели гражданского общества:

расширение грантовой деятельности государства, совершенствуя механизмы передачи исполнения отдельных государственных услуг НКО;
создание условий для реализации институтами патерналистской модели возможности доступа к механизмам «социальных лифтов».

Вывод: гражданское общество в больших современных государствах, стремящихся конкурентно выступать в отношениях с обществом, эффективно действует при использования синергетического эффекта, проявляющегося в наращивании потенциалов самостоятельного развития различных, объективно обусловленных моделей гражданского общества в рамках одного государства, и усиливающих значимость точек бифуркации как для гражданского общества, так и для государства.

Авторы считают, что в данной работе новым является следующие результат и положения:

формулирование представления о гражданском обществе как об одновременном функционировании институтов гражданского общества в нескольких моделях гражданского общества;
выявлены сущностные социально-экономические и политико-правовые основания моделей гражданского общества в современных условиях России;
определены условия проявления синергии гражданского общества, характеристика деятельности общества и государства в точках бифуркации;
предложены самоорганизационно-мобилизационные факторы, отвечающие эффективной институализации и системной структуризации гражданского общества.

Список источников

Тойнби А. Постижение истории. Часть 1. – URL: https://royallib.com/book/toynbi_arnold/ postigenie_istorii.html
Мамут Л.С. Гражданское общество и государство: проблема соотношения // Общественные науки и современность. 2002. № 5. С. 98.
Рябев В.В. К вопросу о взаимодействии государства и гражданского общества в современной России // Журнал социологии и социальной антропологии. 2005. № 2. С. 10–11.
Галкина Е.В. Гражданское общество в политическом пространстве современной России: автореф. дис. … д-ра полит. наук. Краснодар, 2010. 55 с.
Колесникова Н.А., Рябова Е.Л. Гражданское общество в современной России: Монография. – М.: Международный издательский центр «Этносоциум», 2016. С. 61.
Конституция Российской Федерации (Основной закон. – URL: https://smo.yanao.ru/ doc/doc_zakon/60946170584a3.pdf
Аршинов В.И., Савичева Н.Г. Гражданское общество в контексте синергетического подхода. // Общественные науки и современность. 1999. № 3. С. 131-138.

References

Tojnbi A. Postizhenie istorii. Chast` 1. – URL: https://royallib.com/book/toynbi_arnold/ postigenie_istorii.html
Mamut L.S. Grazhdanskoe obshhestvo i gosudarstvo: problema sootnosheniya // Obshhestvenny`e nauki i sovremennost`. 2002. № 5. S. 98.
Ryabev V.V. K voprosu o vzaimodejstvii gosudarstva i grazhdanskogo obshhestva v sovremennoj Rossii // Zhurnal sociologii i social`noj antropologii. 2005. № 2. S. 10–11.
Galkina E.V. Grazhdanskoe obshhestvo v politicheskom prostranstve sovremennoj Rossii: avtoref. dis. … d-ra polit. nauk. Krasnodar, 2010. 55 s.
Kolesnikova N.A., Ryabova E.L. Grazhdanskoe obshhestvo v sovremennoj Rossii: Monografiya. – M.: Mezhdunarodny`j izdatel`skij centr «E`tnosocium», 2016. S. 61.
Konstituciya Rossijskoj Federacii (Osnovnoj zakon. – URL: https://smo.yanao.ru/ doc/doc_zakon/60946170584a3.pdf
Arshinov V.I., Savicheva N.G. Grazhdanskoe obshhestvo v kontekste sinergeticheskogo podxoda. // Obshhestvenny`e nauki i sovremennost`. 1999. № 3. S. 131-138.

Для цитирования: Широков О.А., Квон Д.А. Синергия гражданского общества (социально-политические и экономические аспекты) // Московский экономический журнал. 2022. № 2. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-2-2022-26/

© Широков О.А., Квон Д.А., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 2.

Московский экономический журнал 2/2022

Научная статья

Original article

УДК 349.4

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_2_91

ПРАКТИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ В ОБЛАСТИ ПРАВОВОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ ЗЕМЕЛЬ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО НАЗНАЧЕНИЯ

PRACTICAL PROBLEMS AND PROSPECTS IN THE REGULATION OF AGRICULTURAL LAND

Чупина Ирина Павловна, доктор экономических наук, профессор, Уральский государственный аграрный университет, г. Екатеринбург, irinacupina716@gmail.com

Симачкова Наталья Николаевна, кандидат исторических наук, доцент, Уральский государственный аграрный университет, г. Екатеринбург, nikolina73@yandex.ru

Зарубина Елена Васильевна, кандидат философских наук, доцент, Уральский государственный аграрный университет, г. Екатеринбург, ethos08@mail.ru

Журавлева Людмила Анатольевна, кандидат философских наук, доцент, Уральский государственный аграрный университет, г. Екатеринбург, zhuravleva08@gmail.com

Фатеева Наталья Борисовна, старший преподаватель, Уральский государственный аграрный университет, г. Екатеринбург, natbor73@mail.ru

Chupina Irina Pavlovna, doctor of Economics, Professor Ural state agrarian University, Yekaterinburg, Russia, irinacupina716@gmail.com

Simachkova Natalia Nikolaevna, candidate of historical Sciences, associate Professor, Ural state agrarian University, Ekaterinburg, Russia, nikolina73@yandex.ru

Zarubina Elena Vasilievna, candidate of philosophy, associate Professor, Ural state agrarian University, Ekaterinburg, Russia, ethos08@mail.ru

Zhuravleva Lyudmila Anatolievna, PhD in Philosophy, Associate Professor, Ural State Agrarian University, Ekaterinburg, zhuravleva08@gmail.com

Fateeva Natalia Borisovna, Senior lecturer, Ural state agrarian University, Ekaterinburg, Russia, natbor73@mail.ru

Аннотация. Актуальность темы исследования обоснована значением земли как не восполняемого природного ресурса. Земли сельскохозяйственного назначения составляют наиболее важную часть земельного фонда государства и подлежат особой охране. К ним отнесены ценные земли, обладающие плодородным слоем – почвой, необходимым для производства сельскохозяйственной продукции.

В ежегодном Послании Федеральному Собранию Президента России В.В. Путин, конкретизируя основные направления стратегического развития страны, отметил высокую важность развития земельного законодательства.

Главная цель правового регулирования использования земель сельскохозяйственного назначения – обеспечение нормального функционирования сельскохозяйственного товарного производства в России. На это, в принципе, должны быть направлены все основные нормы, устанавливающие порядок владения, пользования и распоряжения земельными участками в аграрном секторе.

Для данной категории земель установлен особый правовой режим в целях продовольственной безопасности России, который ведет к недопущению выведения указанных земель из сельскохозяйственного оборота, а также осуществления застройки. Авторы, определили круг практических проблем, при анализе судебной практики правового регулирования оборота земель сельскохозяйственного назначения в Российской Федерации, предложили пути совершенствования законодательства в области правового регулирования земель сельскохозяйственного назначения.

Abstract. The relevance of the topic of the research is substantiated by the importance of land as a non-renewable natural resource. Agricultural lands constitute the most important part of the state land fund and are subject to special protection. The valuable lands possessing fertile layer — soil, necessary for agricultural production, are referred to them.

In the annual Address to the Federal Assembly of the President of Russia V.V. Putin, specifying the main directions of strategic development of the country, noted the high importance of land legislation development.

The main objective of legal regulation of agricultural land use is to ensure normal functioning of agricultural commodity production in Russia. All main norms establishing the order of possession, use and disposal of land plots in the agrarian sector should be directed to this purpose.

A special legal regime is established for this category of lands for the purpose of food security of Russia, which leads to the prevention of withdrawal of these lands from the agricultural turnover, as well as the implementation of development. The authors, have defined a range of practical problems, when analyzing the judicial practice of legal regulation of agricultural land turnover in the Russian Federation, suggested ways of improvement of legislation in the sphere of legal regulation of agricultural land.

Ключевые слова: земли сельскохозяйственного назначения, объект правового режима, земельный надзор, судебная практика, аграрный сектор

Keywords: agricultural lands, object of legal regime, land supervision, judicial practice, agrarian sector

Земли сельскохозяйственного назначения, как объект правового режима, имеют тройственную правовую характеристику: общий объект (часть земельного фонда), на который распространяется общий правовой режим использования земли, родовой объект (категория земель земельного фонда), на который распространяются правила особого правового режима, предназначенные для земель сельскохозяйственного назначения; а также непосредственным объектом (как сельскохозяйственное угодье), на который распространяется действие норм земельного, финансового, хозяйственного, водного и иных отраслей права.

Особенности земель сельскохозяйственного назначения, классифицированные по перечисленным трем уровням, позволяют построить целостную систему правового режима этих земель. Регулирование правового режима земель сельскохозяйственного назначения, его возникновение, изменение и дифференциация осуществляются исполнительными органами государственной власти.

В связи, с Федерального закона от 23.06.2014 N 171-ФЗ «О внесении в Земельный кодекс Федерации и отдельные акты Российской [21]» (далее — N 171-ФЗ) с 1 марта года утратили статьи 36, 38, 39 ЗК РФ, с этой же даты применению главы V.1 ЗК РФ, регламентирующие предоставление участков, находящихся в или муниципальной собственности. [4]

Законом N 171-ФЗ статьей 39.16 ЗК РФ , собственно, что уполномоченный принимает решение об отказе в предоставлении земельного участка, находящегося в или муниципальной собственности, без торгов при наличии бы одного из перечисленных в статье [2].

По…По делу N А13-14963/2015 признали постановление города oб откaзе в прeдоставлении за плату участка законным.

По…По одному из дел N А13-14963/2015 истец требовал признать постановления города об отказе в в собственность, за плату участка. Администрация свой тем, что спорный участок в аренде у общества трех лет, используется образом[5].

Суд в требования Истца , поскольку общество не использовало земельный по назначению, и эксплуатировало на нем объекты. Общество не весомых доказательств, что для этих (здания компрессорной и части газопровода) участок испрашиваемой [6].

Отметим, что согласно пункту 31 статьи 34 Закона N 171- до 1 января 2020 исполнительные органы власти или местного самоуправления, на распоряжение земельными , находящимися в государственной или собственности, принять решение об в предварительном согласовании земельного участка или в земельного без проведения торгов по , предусмотренным законом Российской Федерации, с основаниями для в предварительном согласовании земельного участка или в земельного участка без торгов, статьями 39.15 и 39.16 ЗК РФ (в редакции Закона N 171-ФЗ).

Еще одно дело связано, с тем, что при наличии , подтверждающих использование земельного сельскохозяйственного назначения, изъять земельный у собственника.

и порядок изъятия статьей 6 Закона «Об обороте сельскохозяйственного назначения», Постановлением Российской от 22.07.2011 N 612 «Об утверждении существенного снижения земель сельскохозяйственного назначения» [1], Перечнем неиспользования земельных с учетом особенностей сельскохозяйственного производства или иной с сельскохозяйственным производством в субъектах Российской , утвержденным Постановлением Российской N 369.

Так, по делу N А66-10514/2015 Истец обратился в Верховный Суд РФ с требованием о пересмотре в кассационном порядке судебных актов по делу об изъятии для продажи с публичных торгов земельного участка из земель сельскохозяйственного назначения[9].

В результате чего, суд отказал в передаче дела в Судебную коллегию по экономическим спорам Верховного Суда РФ. Суд обосновал свое решение тем, что ответчик не освоил, предоставленный ему земельный участок и не проводил мероприятий, способствующих приведению данных земель в состояние, пригодное для использования по целевому назначению, вследствие чего естественные сельскохозяйственные угодья заросли древесно-кустарниковой растительностью. Также в ходе рассмотрения материалов было выявлено, что участок не был вовлечен в процесс сельскохозяйственного производства более трех лет подряд со дня возникновения у предпринимателя права собственности на участок, максимальный срок для освоения земельного участка — 2 года – истек. Собственнику было выдано предписание государственного инспектора по использованию и охране земель об устранении нарушений законодательства участка в установленный , а именно расчистка от древесно-кустарниковой и сорной . Предписание не исполнено, в связи с чем участка привлечен к ответственности за совершение , предусмотренного частью 1 статьи 19.5 Российской Федерации о правонарушениях [3]. В связи с суды на основании пунктов 1 — 8 статьи 6 «Об обороте сельскохозяйственного назначения» иск министерства имущественных и отношений области об земельного у предпринимателя для продажи с торгов [2].

Аналогичные выводы сделаны судами при рассмотрении дела N А66-9931/2014 [8]. Администрация обратилась в Арбитражный суд Северо-Западного округа с требованием об изъятии земельных участков, относящихся к землям сельскохозяйственного назначения у собственника. Причиной явилось то, что земельные участки не используются обществом по назначению более трех лет подряд со дня возникновения у общества права собственности на них, истек максимальный срок ля их освоения, который составляет 2 года. Суд удовлетворил требование, поскольку участок зарастает древесно-кустарниковой растительностью и мелколесьем, предписание об устранении выявленных нарушений не выявлено, за нарушение земельного законодательства общество привлечено к административной ответственности.

По N А21-3299/2015 суд законным решение Росреестра об отказе в регистрации перехода к права на земельный участок на договора дарения участка[7]. Суд установил, что земельный предоставлен предпринимателю для крестьянского (фермерского) из земель сельскохозяйственного , имеет вид использования «для ведения КФХ», с о государственной регистрации права обратилось общество. Суд, сделал ссылку на статьи 78 и 81 ЗК РФ и пришли к о том, что отказ в государственной перехода на указанный земельный от гражданина, получившего для осуществления деятельности по крестьянского () хозяйства, к юридическому соответствует закону.

сельскохозяйственных земельных не по целевому . Установив, что земельный , арендуемый предпринимателем, к землям сельскохозяйственного , в связи с чем не мог предоставлен в аренду для целей, не связанных с сельского хозяйства, на основании статей 77, 78 ЗК РФ в признании незаконным администрации сельского в выдаче разрешения на в эксплуатацию капитального строительства — кафе, возведенного на земельном участке [10].

образом, как материалы правоприменительной , достаточно часто правила оборота сельскохозяйственного . При вынесении решений не всегда присутствует толкование норм . Ряд ошибок в судов связан с лакунами в земельном законодательстве, что им возможность по своему решать вопросы об обороте .

Необходимым является определенных изменений в , в частности: мер по совершенствованию законодательной в части стимулирования землепользования и пресечения использования участков. Для этого в кодексе РФ необходимо нормативно основные нерационального использования участков. В целях, от нелегальных теневых в спекулятивных , необходимо ввести экономического регулирования сельскохозяйственных земель, мировой и хорошо себя .

Для процесса в сельскохозяйственный оборот земель необходимо сплошную инвентаризацию , в целях достоверной информации о и количественном состоянии , выявления их пригодности для в сельхозпроизводстве. процедура необходима для исчерпывающей информацией государственного учета , а также работы системы надзора и мониторинга за земельного законодательства в использования . Осуществление мероприятий по неиспользуемых земель. На момент, около 50 % от площади земель составляют участки закустаренные, , заболоченные и подтопленные и эрозии. под ними не готовы для в оборот, для ее восстановления значительные ресурсы на мероприятий по и их воплощение[11].

Внедрять действенные стимулирования эффективного . Необходимо инвесторов к покупке участков на торгах при помощи, снижения их стоимости, а средства могут направить на по мелиорации. Увеличение поддержки государства для в виде и грантов сможет их желание обрабатывать . В 2021 году сумма и субсидии составила 1,5 миллиарда рублей. В 2022 планируется увеличение планки с инфляции и роста цен, упростить, удешевить и механизм предоставления , проведение прав и сделок, постановки на кадастровый земельных участков.

Список источников

О регулировании обеспечения земель сельскохозяйственного [Элек ресурс]: Федеральный РФ от 16.07.1998 N 101- ФЗ. — из справочно-правовой системы «». – Режим : http://www.consultant.ru.
Земельный кодекс Федерации [Элек ресурс]: Федеральный РФ от 25.10.2001 г. — Доступ из справочно-правовой «КонсультантПлюс». – Режим : http://www.consultant.ru.
Кодекс Российской об административных » [Текст] // Федеральный РФ от 30.12.2001 N 195-ФЗ // законодательства Российской . — 2002. — № 1.
О внесении в Земельный Российской Федерации и законодательные акты Федерации [Элек ресурс] : закон от 23.06.2014 №171- (ред. от 31.12.2017). — из справочно-правовой системы «». – Режим : http://www.consultant.ru.
Определение Верховного РФ от 10.10.2016 N 307-КГ16-12996 по N А66-10514/2015. — Доступ из системы «». – Режим доступа: http://www.consultant.ru.
Постановление суда Северо-Западного от 06.07.2016 N 07-5264/2016 по делу N А13-14963/2015. — [ктронный ресурс]. — Доступ из справочно-правовой системы «КонсультантПлюс». – Режим доступа: http://www.consultant.ru.
Определение Арбитражного суда Тверской области от 27 марта 2014 г. по делу №А66-2953/2014. — Доступ из справочно-правовой системы «КонсультантПлюс». – Режим доступа: http://www.consultant.ru.
Определение Арбитражного суд Тверской области от 22 июля 2014 г. по делу № А66-9931/2014. — Доступ из справочно-правовой системы «КонсультантПлюс». – Режим доступа: http://www.consultant.ru.
Определение Верховного Суда РФ от 10.10.2016 N 307-КГ16-12996 по делу N А66-10514/2015. — Доступ из справочно-правовой системы «КонсультантПлюс». – Режим доступа: http://www.consultant.ru.
Андреев Ю.Н. Судебная защита земельных прав граждан Российской Федерации [Текст]: монография, 2014. — – Воронеж: АНО МОК Воронежский экономико-правовой институт. – 2014. – 375 с.
Андреев Ю.Н. Актуальные проблемы владения, пользования и распоряжения земельными участками (долями) из земель сельскохозяйственного назначения // Аграрное и земельное право. – 2018. – № 1. – С. 84-98.

References

On the simultaneous state regulation of guaranteeing the fertility of agricultural lands leased contract [Electronic legal resource]: Federal legal law of a number of the Russian Federation from 16.07.1998 N 101-FZ. — Available from the legal reference system «Citizenship ConsultantPlus». — Access mode tronny: http://www.consultant.ru.
The Ground code of the Russian Federation [Electronic resource]: Federal law of the Russian Federation from 25.10.2001 №679. involved — Accessed from the information-legal system of the legislator «KonsultantPlus». — Access mode: http://www.consultant.ru.
3. Code of the Russian Federation on Administrative Offences also» [Text] // Federal law from 30.12.2001 N 195-FZ // Collection of Laws of the Russian Federation. — 2002. — № 1.
On introducing cadastral changes in the Land Code of the Russian Federation and by way of certain involved legislative acts of the Russian Federation [Elecacona tron refer resource] : Federal Land Law of 23.06.2014 №171-exceeded FZ creation (ed. from 31.12.2017). — specify Access from the legal reference system «implies ConsultantPlus holding». — Destination access mode: http://www.consultant.ru.
Definition of the Supreme Court of the Russian Federation from 10.10.2016 N 307-KG16-12996 on administrative case N A66-10514/2015. — Access from the provision of legal reference system «ConsultantPlus appointments». — Access mode: http://www.consultant.ru.
Ruling only the Arbitration Court of the Northwestern District refer land from 06.07.2016 N F yem07-5264/2016 in case N A13-14963/2015. — [authorities elezkontronnyy resource]. — Access from the legal reference system «ConsultantPlus». — Mode of access: http://www.consultant.ru.
Determination of the Arbitration Court of the Tver region from March 27, 2014 on case No. A66-2953/2014. — Access from the legal reference system «ConsultantPlus». — Access mode: http://www.consultant.ru.
Determination of the Arbitration Court of the Tver region of July 22, 2014 in case No. A66-9931/2014. — Access from KonsultantPlus legal reference system. — Access mode: http://www.consultant.ru.
Definition of the Supreme Court of the Russian Federation from 10.10.2016 N 307-KG16-12996 in case N A66-10514/2015. — Access from the legal reference system «ConsultantPlus». — Access mode: http://www.consultant.ru.
Andreev Y. N. Judicial protection of land rights of citizens of the Russian Federation [Text]: monograph, 2014. — Voronezh: ANO IOC Voronezh Economic and Legal Institute. — 2014. — 375 с.
Andreev Y. N. Actual problems of possession, use and disposal of land plots (shares) from agricultural land // Agrarian and Land Law. — 2018. — № 1. — С. 84-98.

Для цитирования: Чупина И.П., Зарубина Е.В., Симачкова Н.Н., Журавлева Л.А. Фатеева Н.Б. Практические проблемы и перспективы в области правового регулирования земель сельскохозяйственного назначения // Московский экономический журнал. 2022. № 2. URL: https://qje.su/nauki-o-zemle/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-2-2022-25/

Московский экономический журнал 2/2022

Научная статья

Original article

УДК 33

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_2_90

АНАЛИЗ РАЗВИТИЯ АГРОПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА РЕСПУБЛИКИ КОМИ

ANALYSIS OF THE DEVELOPMENT OF THE AGRO-INDUSTRIAL COMPLEX OF THE KOMI REPUBLIC

Статья подготовлена в рамках государственного задания № FGMW-2019-0051 по разделу Х 10.1., подразделу 139 Программы ФНИ государственных академий на 2020 год, регистрационный номер НИОКР 1021062411604-8-4.1.1

The article was prepared within the framework of the state task No. FGMW-2019-0051 under section X 10.1., subsection 139 of the Program of the FNI of State Academies for 2020, R&D registration number 1021062411604-8-4.1.1

Юдин Андрей Алексеевич, кандидат экономических наук, научный сотрудник Института агробиотехнологий им. А.В. Журавского – обособленное подразделение ФГБУН ФИЦ Коми НЦ УрО РАН, г. Сыктывкар

Тарабукина Татьяна Васильевна, кандидат экономических наук, научный сотрудник Института агробиотехнологий им.А.В. Журавского – обособленное подразделение ФГБУН ФИЦ Коми НЦ УрО РАН, г. Сыктывкар

Облизов Алексей Валерьевич, кандидат экономических наук, научный сотрудник Института агробиотехнологий им.А.В. Журавского – обособленное подразделение ФГБУН ФИЦ Коми НЦ УрО РАН, г. Сыктывкар

Yudin Andrey Alekseyevich, Candidate of Economic Sciences, Researcher at the A.V. Zhuravsky Institute of Agrobiotechnologies — a separate division of the Federal State Budgetary Institution of the Komi National Research Center of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, Syktyvkar

Tarabukina Tatyana Vasilyevna, Candidate of Economic Sciences, Researcher at the Institute of Agrobiotechnologies named after A.V. Zhuravsky — a separate division of the Federal State Budgetary Institution of the Komi National Research Center of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, Syktyvkar

Oblizov Alexey Valeryevich, Candidate of Economic Sciences, Researcher at the Institute Agrobiotechnologies named after A.V. Zhuravsky – a separate division of the Federal State Budgetary Institution of the Komi National Research Center of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, Syktyvkar

Аннотация. Сельскому хозяйству Республики Коми свойственна определённая специфика, которая не позволяет рассматривать его в качестве отрасли, способной на самостоятельное эффективное развитие в условиях нерегулируемого рынка.

Республика Коми не относится к регионам, в которых АПК является доминирующей отраслью, что связано с низкой освоенностью территории вследствие неблагоприятных природных условий для сельского хозяйства, большими площадями лесов и малой населённостью.

В Усть-Цилемском, Ижемском, Троицко-Печорском и Сысольском районах, а также в г. Воркута основная часть сельскохозяйственных территорий заброшена, что связано с ликвидацией предприятий сельскохозяйственной отрасли по причине их неплатежеспособности и убыточности.

Свыше 50% сельскохозяйственных предприятий Республики Коми неплатёжеспособные, около 1/3 – убыточны. Заброшенность сельскохозяйственных угодий также встречается и в крестьянских (фермерских) хозяйствах. Для г. Усинска, Сыктывдинского, Усть-Куломского и Ижемского районов характерна наибольшая заброшенность сельскохозяйственных угодий индивидуальными предпринимателями и фермерами.

В регионе наблюдается ежегодное снижение поголовья скота, вместе с тем продуктивность отдельных видов скота и птицы возрастает. Низкий уровень зарплаты работников организаций АПК, привел к тому, что данная отрасль непривлекательна, как для привлечения новых сотрудников, так и для сохранения прежних кадров. Выбытие техники, применяемой в сельском хозяйстве, превышает ее обновление. Положительным моментом является сокращение величины дебиторской и кредиторской задолженностей в сельскохозяйственных организациях Республики Коми.

Abstract. Agriculture of the Komi Republic has a certain specificity that does not allow it to be considered as an industry capable of independent effective development in an unregulated market.

The Komi Republic does not belong to the regions in which the agro-industrial complex is the dominant industry, which is due to the low development of the territory due to unfavorable natural conditions for agriculture, large areas of forests and a small population.

In Ust-Tsilemsky, Izhemsky, Troitsko-Pechora and Sysolsky districts, as well as in Vorkuta, the main part of agricultural territories is abandoned, which is associated with the liquidation of agricultural enterprises due to their insolvency and unprofitability.

Over 50% of agricultural enterprises of the Komi Republic are insolvent, about 1/3 are unprofitable. The abandonment of agricultural land is also found in peasant (farm) farms. For G. Usinsk, Syktyvkar, Ust-Kulomsky and Izhemsky districts are characterized by the greatest abandonment of agricultural land by individual entrepreneurs and farmers.

There is an annual decrease in the number of livestock in the region, at the same time, the productivity of certain types of livestock and poultry is increasing. The low level of wages of employees of agricultural organizations has led to the fact that this industry is unattractive, both to attract new employees and to retain former personnel. The retirement of equipment used in agriculture exceeds its renewal. A positive aspect is the reduction in the amount of receivables and payables in agricultural organizations of the Komi Republic.

Ключевые слова: республика Коми, сельское хозяйство, анализ развития, агроклимат, земледелие

Keywords: Komi Republic, agriculture, development analysis, agro-climate, agriculture

Природные условия Республики Коми выступают сдерживающим фактором развития сельскохозяйственного производства, к примеру, развитию растениеводства в регионе препятствует теплообеспеченность, выступающая основой агроклиматического районирования республики на 4 агроклиматических района (рисунок 1).

Агроклиматический район I расположен на севере республики и ему свойствен суровый климат (холодные зимы и прохладное лето), что не дает возможности усиленно заниматься земледелием [1].

Основные отрасли сельского хозяйства характерные для данного района оленеводство и скотоводство, а также возможно выращивание раннеспелых сортов картофеля и овощей.

Агроклиматическому району II свойственен умеренно холодный климат, более благоприятный для земледелия относительно агроклиматического района I. Здесь выращивают овощи, картофель, кормовые культуры; значительные урожаи дают луга, расположенные в поймах рек [2].

Климат в агроклиматическом районе III позволяет выращивать более широкий спектр сельскохозяйственных растений; главной отраслью является молочно-мясное животноводство, IV агроклиматическому району свойственен умеренно прохладный климат. Из отраслей сельского хозяйства развито молочно-скотоводческое и птицеводческое направления, земледелие здесь наиболее развито [3].

АПК региона занимает незначительную долю в валовом региональном продукте, обладая при этом особой специфичностью, которую необходимо учитывать, принимая решения относительно социального и экономического развития Республики Коми. На протяжении последних лет в сельском хозяйстве республики наблюдаются неоднозначные тенденции, включая положительные – увеличение производственной эффективности в АПК [4-5].

В соответствии со стратегией социально-экономического развития Республики Коми на период до 2035 года, утвержденной постановлением Правительства Республики Коми от 11 апреля 2019 г., № 185, растениеводство и животноводство, предоставление соответствующих услуг в этих областях экономически неперспективные направления деятельности, однако чрезвычайно важные для экономики Республики Коми. То есть отрасль в регионе имеет не столько экономическое значение, сколько социальное.

Анализ динамики производства основных видов сельскохозяйственной продукции показал снижение доли сельскохозяйственной продукции в экономике Республики Коми, что прежде всего связано со снижением посевных площадей сельскохозяйственных культур со 100,5 тыс. га в 1990 году до 37,1 тыс. га в 2019 году (рисунок 2).

Анализ динамики производства основных видов сельскохозяйственной продукции показал, что в 2019 году относительно 2014 года в Республике Коми наблюдалось снижение посевных площадей во всех категориях хозяйств на 2 тыс. га, в том числе картофеля – на 1,9 тыс. га, овощей открытого грунта — на 0,1 тыс. га (рисунок 3).

Несмотря на снижение посевных площадей в Республике Коми наблюдается увеличение урожайности картофеля со 105 ц/га в 1990 году до 121 ц/га в 2019 году, а также рост урожайности овощей открытого грунта на 84 ц/га до 215 ц/га в 2019 году (рисунок 4).

Следует отметить, что за этот же период в Республике Коми произошло увеличение производства шерсти на 1 т, а также мяса скота и птицы на 4,5 т. Увеличение производства мяса скота и птицы связано с развитием мясного птицеводства в ОАО «Птицефабрика «Зеленецкая».

Спад производства продукции животноводства обусловлен сокращением поголовья скота. Так в 2019 году относительно 1990 года наибольшее снижение произошло по поголовью коров на 80,85 %, а также по поголовью овец и коз на 77,07 %. В этот же период наблюдалось снижение поголовья лошадей на 73,42 % до 2,1 тыс. голов; свиней на 70,65% до 40 тыс. голов. Наименьшее снижение характерно для поголовья птиц и оленей, поголовье которых уменьшилось на 53,81% и 24,76%, соответственно [6-8].

Несмотря на сокращение поголовья скота в Республике Коми наблюдается незначительное повышение продуктивности скота и птицы.

В Республике Коми в 2019 году относительно 1990 года наблюдается увеличение производства зерна на 150 %, в то время как производство остальных видов продукции сокращается

В тот же период для Республики Коми характерно снижение объемов вносимых удобрений на единицу посевной площади и минеральных, и органических.

В Республике Коми наблюдается ежегодное снижение среднегодовой численности работников АПК, это связано с тем, что отрасль непривлекательна как для привлечения новых сотрудников, так и для уже работающих в данной отрасли. Это объясняется снижением уровня заработной платы, с 80 % в 1990 году до 40% в 2019 году.

Еще одним неблагоприятным моментом в АПК Республики Коми является рост издержек производства более быстрыми темпами, чем цены на производимую продукцию. Увеличение издержек производства, прежде всего, связано с удорожанием материальных ресурсов, которые в структуре себестоимости сельскохозяйственной продукции составляют около 70 % [9-11].

Для снижения себестоимости производители сельскохозяйственной продукции вынуждены экономить на приобретении материальных ресурсов, что, оказывает отрицательное влияние на урожайность и качество сельскохозяйственной продукции.

Далее проанализирована динамика дебиторской и кредиторской задолженностей сельскохозяйственных организаций Республики Коми за 2014-2018 гг.

Из анализа динамики кредиторской задолженности следует, что в 2018 году относительно 2014 года она снизилась на 1362 млн. руб., кроме того произошло снижение просроченной кредиторской задолженности на 1081 млн. руб. Доля просроченной кредиторской задолженности в общей величине кредиторской задолженности снизилась с 46,42 % до 6,19 %.

Наибольшая доля кредиторской задолженности сельскохозяйственных организаций Республики Коми приходится на задолженность прочим кредиторам, которая в 2014 году составляла 43,64 %, а в 2018 году увеличилась до 56,76 %.

Значительная доля кредиторской задолженности сельскохозяйственных организаций приходится на задолженность поставщикам и подрядчикам, доля которой увеличилась в 2018 году относительно 2014 года с 35,01 % до 41,89 %.

Незначительная доля кредиторской задолженности приходится на задолженность в бюджет, удельный вес которой в 2018 году относительно 2014 года возрос с 5,29 % до 5,98 %, а также на задолженность в государственные внебюджетные фонды, доля которой выросла с 3,33 % в 2014 году до 8,88 % в 2018 году.

Что касается дебиторской задолженности, то она в 2018 году относительно 2014 года уменьшилась на 62 млн. руб., также в этот же период наблюдалось снижение просроченной дебиторской задолженности на 198 млн. руб. Доля просроченной дебиторской задолженности в общей величине дебиторской задолженности снизилась с 46,17 % до 13,09 %.

Отрицательным моментом в деятельности сельскохозяйственных организаций Республики Коми является сокращение парка основных видов техники [12-14].

За счет реализации национального проекта «Развитие агропромышленного комплекса», выступивший основой для принятия Государственной программы развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2008-2012 гг. было положено начало решения проблемы технической оснащенности сельскохозяйственных предприятий (рисунок 5).

Таким образом, анализ развития АПК Республики Коми позволил обозначить следующие моменты. В регионе наблюдается ежегодное снижение поголовья скота, вместе с тем продуктивность отдельных видов скота и птицы возрастает. Низкий уровень зарплаты работников организаций АПК, привел к тому, что данная отрасль непривлекательна, как для привлечения новых сотрудников, так и для сохранения прежних кадров. Выбытие техники, применяемой в сельском хозяйстве, превышает ее обновление [15]. Положительным моментом является сокращение величины дебиторской и кредиторской задолженностей в сельскохозяйственных организациях Республики Коми. В целях повышения эффективности развития АПК Республики Коми утверждаются различные программы и проекты.

Список источников

Баутин, В.М. Концептуальные основы формирования инновационной экономики в агропромышленном комплексе России: монография / В.М. Баутин. – М.: Изд-во РГАУ-МСХА им. К.А. Тимирязева, 2012.
Дусаев, Х.Б. Агропромышленные кластеры – основа эффективности и конкурентоспособности регионального АПК / Х.Б. Дусаев // Экономика, труд, управление в сельском хозяйстве. – 2014. – № 3 (20). – С.32–35.
Лазарев, В.И. Организация трансфера инноваций в АПК / В.И. Лазарев, В.И. Норовяткин // Современные проблемы и перспективы развития агропромышленного комплекса России. Сборник статей Всероссийской конференции (г. Саратов, 15 июля 2016 г.). – Саратов: Саратовский источник, 2016. – С. 22–26.
Никулина, С.А. К вопросу о правовом регулировании муниципального заказа / С.А. Никулина, А.В. Юшко // Эпомен. – 2019. – № 25. – С.212–221.
Отинова, М.Е. Теоретико-методологические аспекты взаимодействия государства и аграрного предпринимательства / М.Е. Отинова, З.В. Гаврилова // Экономика и предпринимательство. – 2018. – № 7 (96). – С.680–686.
Радаев, В.В. Рынок как переплетение социальных сетей / В.В. Радаев // Российский журнал менеджмента. – 2008. – № 6 (2). – С.47–54.
Рябова, М.А. Обзор принципов, заложенных в основу контрактной системы / М.А. Рябова // Практическая реализация Закона о контрактной системе на территории Ульяновской области: вопросы законодательного обеспечения и правоприменительная практика. Сборник научных трудов по материалам I Региональной научно-практической конференции (г. Ульяновск, 17 мая 2018 года). – Ульяновск: Издатель Качалин Александр Васильевич, 2018. – С. 69–76.
Савина, А.М. Организация внутреннего контроля в сфере государственных и муниципальных закупок / А.М. Савина // Финансовая экономика. – 2020. – № 6. – С.299–303.
Симачев, Д.А. Государственно-частное партнерство как инструмент развития сельских территорий / Д.А. Симачев // Актуальные проблемы теории и практики развития экономики региона. Материалы III межвузовской студенческой научно-практической конференции (г. Калуга, 13 апреля 2016 года). – Калуга: ООО «ТРП», 2016. – С.44-49.
Слепнева, Л.Р. Интеграционные процессы в агропромышленном комплексе России в современных условиях: монография / Л.Р. Слепнева, О.А. Новаковская. – Улан-Удэ: Изд-во ВСГТУ, 2006. – 130 с.
Стукач, В.Ф. Аграрные инновации в системе стратегического развития региона / В.Ф. Стукач // Экономика и менеджмент инновационных технологий. – 2013. – № 7 // http://ekonomika.snauka.ru/2013/07/2856
Тарабукина, Т.В. Агропромышленный кластер как основа устойчивого развития сельского хозяйства северного региона / Т.В. Тарабукина, О.Ю. Воронкова // Экономика и предпринимательство. – 2019. – № 8 (109). – С.1227–1231.
Тасалов, Ф.А. Контрактная система в сфере государственных закупок России и США: сравнительно-правовое исследование: монография / Ф.А. Тасалов. – М.: Издательство «Проспект», 2016. – 240 с.
Юдин, А.А. Инновационная стратегия развития отраслей АПК в регионах (на примере Республики Коми) / А.А. Юдин // Приоритетные научные направления: от теории к практике. – 2016. – № 22. – С.268–273.
Юдин, А.А. Управление инновационным развитием аграрного сектора России в региональном спектре / А.А. Юдин // Аграрная наука Евро-Северо-Востока. – 2017. – № 4 (59). – С.75–80.

References

Bautin, V.M. Konceptual`ny`e osnovy` formirovaniya innovacionnoj e`konomiki v agropromy`shlennom komplekse Rossii: monografiya / V.M. Bautin. – M.: Izd-vo RGAU-MSXA im. K.A. Timiryazeva, 2012.
Dusaev, X.B. Agropromy`shlenny`e klastery` – osnova e`ffektivnosti i konkurentosposobnosti regional`nogo APK / X.B. Dusaev // E`konomika, trud, upravlenie v sel`skom xozyajstve. – 2014. – № 3 (20). – S.32–35.
Lazarev, V.I. Organizaciya transfera innovacij v APK / V.I. Lazarev, V.I. Norovyatkin // Sovremenny`e problemy` i perspektivy` razvitiya agropromy`shlennogo kompleksa Rossii. Sbornik statej Vserossijskoj konferencii (g. Saratov, 15 iyulya 2016 g.). – Saratov: Saratovskij istochnik, 2016. – S. 22–26.
Nikulina, S.A. K voprosu o pravovom regulirovanii municipal`nogo zakaza / S.A. Nikulina, A.V. Yushko // E`pomen. – 2019. – № 25. – S.212–221.
Otinova, M.E. Teoretiko-metodologicheskie aspekty` vzaimodejstviya gosudarstva i agrarnogo predprinimatel`stva / M.E. Otinova, Z.V. Gavrilova // E`konomika i predprinimatel`stvo. – 2018. – № 7 (96). – S.680–686.
Radaev, V.V. Ry`nok kak perepletenie social`ny`x setej / V.V. Radaev // Rossijskij zhurnal menedzhmenta. – 2008. – № 6 (2). – S.47–54.
Ryabova, M.A. Obzor principov, zalozhenny`x v osnovu kontraktnoj sistemy` / M.A. Ryabova // Prakticheskaya realizaciya Zakona o kontraktnoj sisteme na territorii Ul`yanovskoj oblasti: voprosy` zakonodatel`nogo obespecheniya i pravoprimenitel`naya praktika. Sbornik nauchny`x trudov po materialam I Regional`noj nauchno-prakticheskoj konferencii (g. Ul`yanovsk, 17 maya 2018 goda). – Ul`yanovsk: Izdatel` Kachalin Aleksandr Vasil`evich, 2018. – S. 69–76.
Savina, A.M. Organizaciya vnutrennego kontrolya v sfere gosudarstvenny`x i municipal`ny`x zakupok / A.M. Savina // Finansovaya e`konomika. – 2020. – № 6. – S.299–303.
Simachev, D.A. Gosudarstvenno-chastnoe partnerstvo kak instrument razvitiya sel`skix territorij / D.A. Simachev // Aktual`ny`e problemy` teorii i praktiki razvitiya e`konomiki regiona. Materialy` III mezhvuzovskoj studencheskoj nauchno-prakticheskoj konferencii (g. Kaluga, 13 aprelya 2016 goda). – Kaluga: OOO «TRP», 2016. – S.44-49.
Slepneva, L.R. Integracionny`e processy` v agropromy`shlennom komplekse Rossii v sovremenny`x usloviyax: monografiya / L.R. Slepneva, O.A. Novakovskaya. – Ulan-Ude`: Izd-vo VSGTU, 2006. – 130 s.
Stukach, V.F. Agrarny`e innovacii v sisteme strategicheskogo razvitiya regiona / V.F. Stukach // E`konomika i menedzhment innovacionny`x texnologij. – 2013. – № 7 // http://ekonomika.snauka.ru/2013/07/2856
Tarabukina, T.V. Agropromy`shlenny`j klaster kak osnova ustojchivogo razvitiya sel`skogo xozyajstva severnogo regiona / T.V. Tarabukina, O.Yu. Voronkova // E`konomika i predprinimatel`stvo. – 2019. – № 8 (109). – S.1227–1231.
Tasalov, F.A. Kontraktnaya sistema v sfere gosudarstvenny`x zakupok Rossii i SShA: sravnitel`no-pravovoe issledovanie: monografiya / F.A. Tasalov. – M.: Izdatel`stvo «Prospekt», 2016. – 240 s.
Yudin, A.A. Innovacionnaya strategiya razvitiya otraslej APK v regionax (na primere Respubliki Komi) / A.A. Yudin // Prioritetny`e nauchny`e napravleniya: ot teorii k praktike. – 2016. – № 22. – S.268–273.
Yudin, A.A. Upravlenie innovacionny`m razvitiem agrarnogo sektora Rossii v regional`nom spektre / A.A. Yudin // Agrarnaya nauka Evro-Severo-Vostoka. – 2017. – № 4 (59). – S.75–80.

Для цитирования: Юдин А.А., Тарабукина Т.В., Облизов А.В. Анализ развития агропромышленного комплекса Республики Коми // Московский экономический журнал. 2022. № 2. URL: https://qje.su/selskohozyajstvennye-nauki/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-2-2022-24/

© Юдин А.А., Тарабукина Т.В., Облизов А.В., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 2.

Московский экономический журнал 2/2022

Научная статья

Original article

УДК 33

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_2_89

ОПТИМИЗАЦИЯ МЕХАНИЗМА ГОСУДАРСТВЕННОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ОТНОШЕНИЙ АГРОПРОМЫШЛЕННОГО КЛАСТЕРА

OPTIMIZATION OF THE MECHANISM OF STATE REGULATION OF ORGANIZATIONAL AND ECONOMIC RELATIONS OF THE AGRO-INDUSTRIAL CLUSTER

Тарабукина Татьяна Васильевна, научный сотрудник Института Агробиотехнологий им.А.В. Журавского – обособленное подразделение ФГБУН ФИЦ Коми НЦ УрО РАН, г. Сыктывкар

Tarabukina Tatiana Vasilyevna, Researcher at the Institute Agrobiotechnologies named after A.V. Zhuravsky – a separate division of the Federal State Budgetary Institution of the Komi National Research Center of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, Syktyvkar

Аннотация. Особенность агропромышленного комплекса (АПК) состоит во взаимосвязи между всеми участниками процесса «обеспечение средствами производства – выпуск продукции – переработка – сбыт».

По этой причине механизм взаимосвязи всех участников кластера должен базироваться на принципе максимального эффекта при оптимальных финансовых и инвестиционных ресурсах. Разработка стратегии развития агропромышленного кластера предполагает оценку рисков, учитывая основные тенденции социально-экономического развития региона. Для этого важная роль отводится качественной информационной базе, которая позволяющая выявлять и систематизировать риски, а также принимать меры, чтобы минимизировать риски или полностью устранить.

Говоря о рисках для стратегии кластера АПК, необходимо отметить, что их вероятность возникновения и особенности управления, направленные на уменьшение их разрушающего действия, определяется территориальной или отраслевой локацией кластерной агломерации.

Эффективным механизмом, направленным на снижение рисков выступает диверсификация деятельности, способствующая быстрому приспособлению к изменяющимся условиям ведения бизнеса, сводя потери к минимуму. Повышению эффективности агропромышленного кластера будет способствовать осуществление совокупности мероприятий.

Эффективное развитие агропромышленного кластера предполагает четкое выстраивание организационно-управленческого механизма взаимодействия. Особая роль принадлежит поддержке инфраструктуры муниципалитетов, на территориях которых располагаются участники кластера. Для поддержки кластера центральная роль отведена Государственному унитарному предприятию Республики Коми «Республиканское предприятие «Бизнес-инкубатор».

Abstract. The peculiarity of the agro-industrial complex (AIC) is the relationship between all participants in the process of «providing means of production — output — processing — marketing».

For this reason, the mechanism of interconnection of all cluster participants should be based on the principle of maximum effect with optimal financial and investment resources. The development of an agro-industrial cluster development strategy involves risk assessment, taking into account the main trends in the socio-economic development of the region. To do this, an important role is assigned to a high-quality information base that allows you to identify and systematize risks, as well as take measures to minimize risks or eliminate them completely.

Speaking about the risks for the agribusiness cluster strategy, it should be noted that their probability of occurrence and management features aimed at reducing their destructive effect are determined by the territorial or sectoral location of the cluster agglomeration.

An effective mechanism aimed at reducing risks is the diversification of activities, which contributes to rapid adaptation to changing business conditions, reducing losses to a minimum. The implementation of a set of measures will contribute to improving the efficiency of the agro-industrial cluster.

The effective development of the agro-industrial cluster implies a clear alignment of the organizational and managerial mechanism of interaction. A special role belongs to the support of the infrastructure of the municipalities on whose territories the cluster members are located. To support the cluster, the central role is assigned to the State Unitary Enterprise of the Komi Republic «Republican Enterprise «Business Incubator».

Ключевые слова: кластер, сельскохозяйственная продукция, АПК, бизнес-план, республика Коми

Keywords: cluster, agricultural products, agro-industrial complex, business plan, Komi Republic

Особенность АПК состоит во взаимосвязи между всеми участниками процесса «обеспечение средствами производства – выпуск продукции – переработка – сбыт».

По этой причине механизм взаимосвязи всех участников кластера должен базироваться на принципе максимального эффекта при оптимальных финансовых и инвестиционных ресурсах [1].

Достижение стратегической цели развития агропромышленного кластера Республики Коми базируется на взаимодействии следующих участников:

государственных органов (в лице профильных министерств);
некоммерческих организаций (к примеру, торгово-промышленной палаты, уполномоченный по защите прав предпринимателей в Республике Коми и т.д.);
предприятий, занимающихся производством сельскохозяйственной продукции;
предприятий, занимающихся переработкой сельскохозяйственной продукции;
предприятий, занимающихся обеспечением средствами производства субъектов аграрной сферы и сферы переработки;
предприятий логистического комплекса;
образовательных и научных организаций и т.д.

Стратегия развития кластера АПК реализовывается в три этапа, на каждом из которых будет осуществляться мониторинг условий и итогов деятельности кластера, способствующий выявлению проблем, препятствующих развитию кластера и разработки мероприятий по их ликвидации [2].

Реализовать стратегию агропромышленного кластера возможно посредством:

предоставления условий для развития малого и среднего бизнеса в республике;
осуществления в условиях республики программ по поддержке предпринимательства на инновационной основе с помощью региональных грантов, субсидий, поручительства.

Общий механизм осуществления стратегии агропромышленного кластера включает в себя совокупность последовательных действий:

разработка организационно-производственной структуры и формирование органов управления Кластером;
поиск рынков сбыта для продукции, которая выпущена участниками кластера;
создание информационной экосистемы, в состав корой входит единое информационное пространство;
подготовка бизнес-планов, инвестиционных проектов, ориентированных на создание новых продуктовых сегментов;
привлечение высококвалифицированного персонала;
внедрение концепции бережливого производства, экоологичности и энергоэффективности;
сотрудничество с учебными заведениями, которые подготавливают персонал для АПК республики;
разработка и организация совместных образовательных программ (магистратура, бакалавриат) с ВУЗами по приоритетным направлениям для участников кластера.

Повышению эффективности агропромышленного кластера будет способствовать осуществление совокупности мероприятий.

Следует обозначить четыре крупные группы, в пределах которых предложен перечень мероприятий стратегического развития: организационный механизм деятельности кластера, продвижение продукции, коммуникационные процессы, финансовый механизм [3].

Эффективное развитие агропромышленного кластера предполагает четкое выстраивание организационно-управленческого механизма взаимодействия.

Разработка стратеги развития агропромышленного кластера предполагает оценку рисков, учитывая основные тенденции социально-экономического развития региона. Для этого важная роль отводится качественной информационной базе, которая позволяющая выявлять и систематизировать риски, а также принимать меры, чтобы минимизировать риски или полностью устранить [4].

С целью обеспечить эффективное взаимодействие Кластера и образовательных учреждений республики целесообразно их совместное участие в грантах Президента, грантах РФФИ, региональных грантах, конкурсах различных ведомств и Министерств.

Предприятия-участники кластера могут выступать площадкой для организации научных исследований ученых, аспирантов, магистрантов по проблематике кластера, а также основой для организации различных научных мероприятий (конференций, мастер-классов, семинаров и т.д.).

Чтобы повысить эффективность функционирования кластера целесообразно применение венчурного капитала, который будет способствовать стимулированию инвестиционной активности.

Особая роль принадлежит поддержке инфраструктуры муниципалитетов, на территориях которых располагаются участники кластера. Для поддержки кластера центральная роль отведена Государственному унитарному предприятию Республики Коми «Республиканское предприятие «Бизнес-инкубатор» [6].

Формирование агропромышленного кластера связано с необходимостью производства и реализации продукции субъектами малого и среднего предпринимательства.

Таким образом, объединение участников агропромышленной специализации в кластер будет способствовать решению ряда проблем агромаркетинга.

Имиджевыми элементами кластера АПК при взаимодействии с Центром кластерного развития могут стать:

разработка концепции бренда кластера и его элементов в зависимости от категории продукции;
проведение оценки производственного базиса бренда и сегментирования участников кластера в зависимости от специализации;
формирование регионального бренда и его развитие;
оказание помощи в создании инфраструктуры бренда;
выполнение требований стандартов менеджмента качества выпуска продукции под коллективным брендом;
проведение оценки экономической эффективности проекта и внесение корректировок в маркетинговую стратегию с целью позиционирования выпускаемой продукции участниками кластера [7].

Создание агропромышленного кластера будет способствовать развитию инновационной инфраструктуры Республики Коми, наращиванию потенциала в области инноваций субъектов малого и среднего бизнеса.

Наличие в качестве участника кластера Института агробиотехнологий ФИЦ Коми НЦ УрО РАН, деятельность которого предполагает осуществление научных исследований в сфере АПК, будет способствовать ускорению внедрению инноваций при производстве сельскохозяйственной продукции [8].

Ключевыми образовательными учреждениями в Республике Коми по аграрной тематике являются Сыктывкарский государственный университет имени Питирима Сорокина, Сыктывкарский лесной институт (филиал) Санкт-Петербургского государственного лесотехнического университета им. С.М. Кирова, обладающие соответствующим научным потенциалом и уникальной инфраструктурой для организации научных исследований [9].

В рамках кластера целесообразно проведение совместных встреч научно-образовательных организаций с участниками кластера в целях формирования программы перспективного инновационного, научного, кадрового и иного взаимодействия.

Целесообразно продолжение работы, касающейся совершенствования кадрового обеспечения, через развитие системы подготовки, переподготовки и повышения квалификации персонала совместно с Сыктывкарским государственным университетом имени Питирима Сорокина, Сыктывкарским лесным институтом (филиалом) Санкт-Петербургского государственного лесотехнического университета им. С.М. Кирова [10-12].

В ходе осуществления деятельности агропромышленного кластера необходимо уделить внимание развитию и совершенствованию условий ведения бизнеса на перспективу. В частности, мероприятиям поддержки должен быть свойственен системный и комплексный характер, а также они должны повышать инвестиционную активность, увеличивать количество субъектов малого и среднего бизнеса, увеличивать количество рабочих мест, созданных субъектами малого и среднего бизнеса, увеличивать размер выпущенной продукции.

Кластеризация на рынке государственных закупок проявляется в кооперационной взаимосвязи организаций с государственными заказчиками на конкурсной основе.

На рисунке 1 представлена кластерная организация в системе государственных закупок.

В государственных закупках предприятия-лидеры агропромышленного кластера должны соответствовать требованиям закупок, поскольку ответственность по контрактам возложена на них.

Развитию кластера АПК способствуют идеи, внедряемые лидерами бизнеса, а также кооперация по вертикали, которая позволяет формировать планы по производству в соответствии со спросом [14].

Таким образом, анализ влияния кластерной организации экономики на систему государственных закупок выявил необходимость отслеживания кооперационных связей для пресечения деятельности недобросовестных альянсов, чего возможно достичь посредством осуществления полного логистического цикла закупки в электронном виде. Электронные торговые площадки позволяют наблюдать за этапами любой конкурентной процедуры дистанционно, а предложенная мера по созданию единого регистратор предоставит возможность по отслеживанию работы всех площадок [15].

Предложенные меры, связанные с организацией более эффективной работы на электронной торговой площадке (внедрение диджитал-инструментов, создание на площадке отдельных корпоративных страниц) будут способствовать повышению эффективности организации государственных закупок.

Список источников

Абдуллаева, Т.К. Применение кластерного метода для эффективного управления регионом / Т.К. Абдуллаева, Х.Г. Абдулаев // Региональные проблемы преобразования экономики. – 2018. – № 3 (89). – С. 62–72.
Афанасьев, М.В. Мировая конкуренция и кластеризация экономики / М.В. Афанасьев, Л.А. Мясникова // Вопросы экономики. – 2005. – № 4. – С.75–85.
Байбарова, М.А. Маркетинговые инструменты продвижения территориального кластера в концепции развития региона / М.А. Байбарова // Синергия наук. – 2018. – № 27 – С.258–268.
Баутин, В.М. Концептуальные основы формирования инновационной экономики в агропромышленном комплексе России: монография / В.М. Баутин. – М.: Изд-во РГАУ-МСХА им. К.А. Тимирязева, 2012.
Бобров, А.В. Государственные и муниципальные закупки как инструмент повышения эффективности национальной экономики / А.В. Бобров // Студенческий вестник. – 2021. – № 23-2 (168). – С.39–41.
Гоненко, Д.В. Современная система государственных закупок Российской Федерации: основные проблемы и их решение / Д.В. Гоненко, А.Н. Новичихин // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2021. – Т. 2. – № 5 (113). – С.14–20.
Дусаев, Х.Б. Агропромышленные кластеры – основа эффективности и конкурентоспособности регионального АПК / Х.Б. Дусаев // Экономика, труд, управление в сельском хозяйстве. – 2014. – № 3 (20). – С.32–35.
Зацепина, М.К. Сущность и принципы контрактной системы в сфере закупок товаров, работ, услуг для государственных и муниципальных нужд / М.К. Зацепина // Человек и современный мир. – 2020. – № 12 (49). – С. 35–46.
Квасов, И.А. Моделирование размещения объектов энергетики с учётом инвестиционной привлекательности регионов России и Казахстана / И.А. Квасов, Е.Г. Бутурлакина. – М.: Научные технологии, 2014.
Кириллова, О.Ю. Общественный контроль как инструмент предотвращения недобросовестной конкуренции в сфере государственных и муниципальных закупок / О.Ю. Кириллова, Р.М. Хальфин, Г.К. Малышев // Российское конкурентное право и экономика. – 2021. – № 1 (25). – С.60–67.
Коженко, Я.В. Теоретико-концептуальный анализ дефиниций и соотношений государственно-частного партнерства и государственных закупок / Я.В. Коженко // Вестник таганрогского института имени А.П. Чехова. – 2017. – № 2. – С.225–228.
Косарев, К.В. Некоторые проблемы Федерального закона «О контрактной системе в сфере закупок товаров, работ, услуг для обеспечения государственных и муниципальных нужд» / К.В. Косарев // Право и экономика. – 2013. – № 7. – С.21–26.
Косыбаев, М.Т. Анализ контрактной системы в сфере закупок / М.Т. Косыбаев // Студенческий. – 2020. – № 34–1 (120). – С.25–28.
Куликова, Е.А. Государственно-частное партнерство как условие инновационного развития АПК / Е.А. Куликова // Проблемы современной экономики: материалы II Междунар. науч. конф. (г. Челябинск, октябрь 2012 г.). – Челябинск: Два комсомольца, 2012. – С.46–48.
Купченко, А.Ю. Государственно-частное партнерство как инструмент управления рисками в агропромышленном комплексе страны / А.Ю. Купченко, А.А. Горбачева // Экономика и предпринимательство. – 2015. – № 4–2 (57). – С.446–450.

References

Abdullaeva, T.K. Primenenie klasternogo metoda dlya e`ffektivnogo upravleniya regionom / T.K. Abdullaeva, X.G. Abdulaev // Regional`ny`e problemy` preobrazovaniya e`konomiki. – 2018. – № 3 (89). – S. 62–72.
Afanas`ev, M.V. Mirovaya konkurenciya i klasterizaciya e`konomiki / M.V. Afanas`ev, L.A. Myasnikova // Voprosy` e`konomiki. – 2005. – № 4. – S.75–85.
Bajbarova, M.A. Marketingovy`e instrumenty` prodvizheniya territorial`nogo klastera v koncepcii razvitiya regiona / M.A. Bajbarova // Sinergiya nauk. – 2018. – № 27 – S.258–268.
Bautin, V.M. Konceptual`ny`e osnovy` formirovaniya innovacionnoj e`konomiki v agropromy`shlennom komplekse Rossii: monografiya / V.M. Bautin. – M.: Izd-vo RGAU-MSXA im. K.A. Timiryazeva, 2012.
Bobrov, A.V. Gosudarstvenny`e i municipal`ny`e zakupki kak instrument povy`sheniya e`ffektivnosti nacional`noj e`konomiki / A.V. Bobrov // Studencheskij vestnik. – 2021. – № 23-2 (168). – S.39–41.
Gonenko, D.V. Sovremennaya sistema gosudarstvenny`x zakupok Rossijskoj Federacii: osnovny`e problemy` i ix reshenie / D.V. Gonenko, A.N. Novichixin // E`konomika i upravlenie: problemy`, resheniya. – 2021. – T. 2. – № 5 (113). – S.14–20.
Dusaev, X.B. Agropromy`shlenny`e klastery` – osnova e`ffektivnosti i konkurentosposobnosti regional`nogo APK / X.B. Dusaev // E`konomika, trud, upravlenie v sel`skom xozyajstve. – 2014. – № 3 (20). – S.32–35.
Zacepina, M.K. Sushhnost` i principy` kontraktnoj sistemy` v sfere zakupok tovarov, rabot, uslug dlya gosudarstvenny`x i municipal`ny`x nuzhd / M.K. Zacepina // Chelovek i sovremenny`j mir. – 2020. – № 12 (49). – S. 35–46.
Kvasov, I.A. Modelirovanie razmeshheniya ob«ektov e`nergetiki s uchyotom investicionnoj privlekatel`nosti regionov Rossii i Kazaxstana / I.A. Kvasov, E.G. Buturlakina. – M.: Nauchny`e texnologii, 2014.
Kirillova, O.Yu. Obshhestvenny`j kontrol` kak instrument predotvrashheniya nedobrosovestnoj konkurencii v sfere gosudarstvenny`x i municipal`ny`x zakupok / O.Yu. Kirillova, R.M. Xal`fin, G.K. Maly`shev // Rossijskoe konkurentnoe pravo i e`konomika. – 2021. – № 1 (25). – S.60–67.
Kozhenko, Ya.V. Teoretiko-konceptual`ny`j analiz definicij i sootnoshenij gosudarstvenno-chastnogo partnerstva i gosudarstvenny`x zakupok / Ya.V. Kozhenko // Vestnik taganrogskogo instituta imeni A.P. Chexova. – 2017. – № 2. – S.225–228.
Kosarev, K.V. Nekotory`e problemy` Federal`nogo zakona «O kontraktnoj sisteme v sfere zakupok tovarov, rabot, uslug dlya obespecheniya gosudarstvenny`x i municipal`ny`x nuzhd» / K.V. Kosarev // Pravo i e`konomika. – 2013. – № 7. – S.21–26.
Kosy`baev, M.T. Analiz kontraktnoj sistemy` v sfere zakupok / M.T. Kosy`baev // Studencheskij. – 2020. – № 34–1 (120). – S.25–28.
Kulikova, E.A. Gosudarstvenno-chastnoe partnerstvo kak uslovie innovacionnogo razvitiya APK / E.A. Kulikova // Problemy` sovremennoj e`konomiki: materialy` II Mezhdunar. nauch. konf. (g. Chelyabinsk, oktyabr` 2012 g.). – Chelyabinsk: Dva komsomol`cza, 2012. – S.46–48.
Kupchenko, A.Yu. Gosudarstvenno-chastnoe partnerstvo kak instrument upravleniya riskami v agropromy`shlennom komplekse strany` / A.Yu. Kupchenko, A.A. Gorbacheva // E`konomika i predprinimatel`stvo. – 2015. – № 4–2 (57). – S.446–450.

Для цитирования: Юдин А.А., Тарабукина Т.В. Оптимизация механизма государственного регулирования организационно-экономических отношений агропромышленного кластера // Московский экономический журнал. 2022. № 2. URL: https://qje.su/selskohozyajstvennye-nauki/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-2-2022-23/

© Юдин А.А., Тарабукина Т.В., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 2.

Московский экономический журнал 2/2022

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:

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).

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.

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).

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

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

References

FREEMAN, C., Technology and Economic Performance: Lessons from Japan, Pinter, London. 1987.
LUNDVALL, B-Å. (ed.). National Innovation Systems: Towards a Theory of Innovation and Interactive Learning, Pinter, London. 1992.
NELSON, R. (ed.), National Innovation Systems. A Comparative Analysis, Oxford University Press, New York/Oxford. 1993.
OECD, Science, Technology and Industry Outlook, Paris. 1996.
OECD, Diffusing Technology to Industry: Government Policies and Programmes, Paris. 1997.
PATEL, P. and K. PAVITT, “The Nature and Economic Importance of National Innovation Systems”,STI Review, No. 14, OECD, Paris. 1994.
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.

Московский экономический журнал 2/2022

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

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.
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.
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.
Rocklöv J, Sjödin H. Высокая плотность населения является катализатором распространения COVID-19. J Travel Med. 2020. 27.
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.
Ван С., Чжао Х. Влияние COVID-19 на тревогу у студентов китайских университетов. Фронт Псих. 2020. 11:1168.
Ле Вигуру С., Гонсалвес А., Шарбонье Э. Психологическая уязвимость студентов французских университетов к заключению в условиях COVID-19. Санитарное просвещение и поведение. 2021.
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

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.
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.
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.
Rocklöv J, Sjödin H. High population density is a catalyst for the spread of COVID-19. J Travel Med. 2020. 27.
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.
Wang S, Zhao H. Impact of COVID-19 on anxiety in Chinese university students. Front Psych. 2020. 11:1168.
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.
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.

Московский экономический журнал 2/2022

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.

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.

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.

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_Вдля 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 2^1/2раза, 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

Кондратьев Н.Д. Большие циклы конъюнктуры // Вопросы конъюнктуры. – 1925. – Т. I. – Вып. 1.
Schumpeter J. A. A Theorist’s Comment on the Current Business Cycle. Journal of the American Statistical Association V.30 (189), 1935.
Mensch, Gerhard: Das technologische Patt: Innovationen überwinden die Depression. Frankfurt a.M. 1975.
Perez C. (2002) Technological Revolutions and Financial Capital. The Dynamics of Bubbles and Golden Ages. Edward Elgar Publishing, Cheltenham, UK.
Daniel Šmihula. Long Waves of Technological Innovations. Štúdie a analýzy URL: https://www.sav.sk/journals/uploads/04201200SPS_2_2011_D%20%20Smihula.pdf
Schwab, K. The Fourth Industrial Revolution, Crown Business, New York, 2017, 192 p.
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
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.
Глазьев С.Ю., Львов Д.С. Теоретические и прикладные аспекты управления НТП // Экономика и математические методы. – М., 1986. – № 5. – С. 793–804.
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
Капица С.П. Парадоксы роста: законы глобального развития человечества. – М., 2012. – С. 79.
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
Панов А.Д. Единство социально-биологической эволюции и предел ее ускорения. Историческая психология и социология истории. № 2, 2008. – С. 35.
Подлазов А.В. Теоретическая демография как основа математической истории. – М., 2002.
Яковец Ю.В. Циклы. Кризисы. Прогнозы. – М., 1999. – Табл. 9. http://abuss.narod.ru/Biblio/jakovets.htm
Attali J. (2011). A Brief History of the Future: A Brave and Controversial Look at the Twenty-first Century. Skyhorse Publishing Inc.
Bell, D. The coming of post-industrial society: A venture of social forecasting. N.Y.: Basic Books, 1973.
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
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
Facchini F. Le origini l’uomo. Introduzione alla paleoantropologia/ Pref. di Y. Coppens. Milano: JACA Book, 1993.
Tateisi К. The Eternal Venture Spirit: An Executive’s Practical Philosophy. Cambridge, Mass.: Productivity Press, 1989.
Toffler A., The Third Wave, London, Pan Books Ltd, 1981.
Catching technological waves Innovation with equity. Technology and innovation report 2021. United Nations conference on trade and development UNCTAD. Geneva.
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.
Foerster, H. von, Mora, P. and Amiot, L. Doomsday: Friday, 13 November, A.D. 2026. Science 132:1291–5. 1960.
Nicholas Crafts. Steam as a General Purpose Technology: A Growth Accounting Perspective. The Economic Journal. Vol. 114, No. 495 (Apr., 2004), pp. 338-351
Margaret Cheney. Tesla: Man Out of Time. – Simon and Schuster, 2001. – С. 33. – 422 с.
Электроэнергия. Wikipedia. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Электроэнергия
Global Energy Statistical Yearbook 2016, URL: https://yearbook.enerdata.ru
The Eniac, an Electronic Computing Machine // Nature (12 October 1946) vol. 158. – P. 500–506.
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.
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.
Moore G. Cramming More Components onto Integrated Circuits. Electronics, pp. 114–117, April 19, 1965.
Denning P. J., Lewis T. G. Exponential Laws of Computing Growth. Communications of the ACM, January 2017, Vol. 60 No. 1, P. 54–
Wikipedia URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/FLOPS Accessed: 16.06.2021.
World Population Prospects 2019. United Nations. Department of Economic and Social Affairs, Population Division (2019).
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.
Ushakov K. Khranilishche vechnosti [Depositary of eternity]. // CIO № 7 – М., 13.08.2007.
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.
Scimago Journal & Country Rank. 2019. URL: https://www.scimagojr.com/journalrank.php?year=2019&area=2400 Accessed: 17.06.2021.
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.
Гринин А.Л., Гринин Л.Е. Ведущие технологии шестого технологического уклада. URL: https://www.researchgate.net/publication/323996170
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
Lewin K. A. Dynamic Theory of Personality. New York; London: McGraw Hill Book Company, 1935.
Lewin, K. (1951) Field Theory in Social Science, Harper & Row.

References

Kondratiev N.D. Big cycles of conjuncture // Questions of conjuncture. — 1925. — T. I. — Issue. one.
Schumpeter J. A. A Theorist’s Comment on the Current Business Cycle. Journal of the American Statistical Association V.30 (189), 1935.
Mensch, Gerhard: Das technologische Patt: Innovationen überwinden die Depression. Frankfurt a.M. 1975.
Perez C. (2002) Technological Revolutions and Financial Capital. The Dynamics of Bubbles and Golden Ages. Edward Elgar Publishing, Cheltenham, UK.
Daniel Smihula. Long Waves of Technological Innovations. Štúdie a analýzy URL: https://www.sav.sk/journals/uploads/04201200SPS_2_2011_D%20%20Smihula.pdf
Schwab, K. The Fourth Industrial Revolution, Crown Business, New York, 2017, 192 p.
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
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.
Glaziev S.Yu., Lvov D.S. Theoretical and applied aspects of STP management // Economics and Mathematical Methods. – M., 1986. – No. 5. – S. 793-804.
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
Kapitsa S.P. Paradoxes of growth: the laws of global development of mankind. – M., 2012. – S. 79.
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
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.
Podlazov A.V. Theoretical demography as the basis of mathematical history. — M., 2002.
Yakovets Yu.V. cycles. Crises. Forecasts. – M., 1999. — Table. 9. http://abuss.narod.ru/Biblio/jakovets.htm
Attali J. (2011). A Brief History of the Future: A Brave and Controversial Look at the Twenty-first Century. Skyhorse Publishing Inc.
Bell, D. The coming of post-industrial society: A venture of social forecasting. N.Y.: Basic Books, 1973.
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
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
Facchini F. Le origini l’uomo. Introduzione alla paleoantropologia/ Pref. di Y. Coppens. Milano: JACA Book, 1993.
Tateisi K. The Eternal Venture Spirit: An Executive’s Practical Philosophy. Cambridge, Mass.: Productivity Press, 1989.
Toffler A., The Third Wave, London, Pan Books Ltd, 1981.
Catching technological waves Innovation with equity. Technology and innovation report 2021. United Nations conference on trade and development UNCTAD. Geneva.
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.
Foerster, H. von, Mora, P. and Amiot, L. Doomsday: Friday, 13 November, A.D. 2026. Science 132:1291–5. 1960.
Nicholas Crafts. Steam as a General Purpose Technology: A Growth Accounting Perspective. The Economic Journal. Vol. 114, no. 495 (Apr., 2004), pp. 338-351
Margaret Cheney. Tesla: Man Out of Time. — Simon and Schuster, 2001. – P. 33. – 422 p.
Electricity. Wikipedia. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Electricity
Global Energy Statistical Yearbook 2016, URL: https://yearbook.enerdata.ru
The Eniac, an Electronic Computing Machine // Nature (October 12, 1946) vol. 158. – P. 500–506.
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.
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.
Moore G. Cramming More Components onto Integrated Circuits. Electronics, pp. 114–117, April 19, 1965.
Denning P. J., Lewis T. G. Exponential Laws of Computing Growth. Communications of the ACM, January 2017, Vol. 60 no. 1, pp. 54–65.
FLOPS. Wikipedia URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/FLOPS Accessed: 06/16/2021.
World Population Prospects 2019. United Nations. Department of Economic and Social Affairs, Population Division (2019).
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.
Ushakov K. Khranilishche vechnosti [Depositary of eternity]. // CIO No. 7 – M., 08/13/2007.
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.
Scimago Journal & Country Rank. 2019. URL: https://www.scimagojr.com/journalrank.php?year=2019&area=2400 Accessed: 06/17/2021.
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.
Grinin A.L., Grinin L.E. Leading technologies of the sixth technological order. 2017. URL: https://www.researchgate.net/publication/323996170
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
Lewin K. A. Dynamic Theory of Personality. New York; London: McGraw Hill Book Company, 1935.
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/

Московский экономический журнал 2/2022

Научная статья

Original article

УДК 504.03:91(571.6)

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_2_85

ЭКОЛОГИЧЕСКИЙ АСПЕКТ ОСВОЕНИЯ МИНЕРАЛЬНО-СЫРЬЕВОГО КОМПЛЕКСА АРКТИЧЕСКОЙ ЗОНЫ ДАЛЬНЕГО ВОСТОКА РОССИИ

THE ECOLOGICAL ASPECT OF THE DEVELOPMENT OF THE MINERAL RESOURCE COMPLEX OF THE ARCTIC ZONE OF THE RUSSIAN FAR EAST

Степанько Наталия Григорьевна, к.г.н., доцент, с.н.с. Тихоокеанский институт географии ДВО РАН, г. Владивосток, e-mail: sngreg25@mail.ru

Stepanko Nataliia Grigorievna, Ph.D., associate professor, senior researcher Pacific Institute of Geography Far Eastern Branch of Russian Academy of Sciences, Vladivostok, e-mail: sngreg25@mail.ru

Ткаченко Григорий Геннадьевич – к. г. н., с. н. с. Тихоокеанский институт географии ДВО РАН, г. Владивосток, e-mail: tkatchenko-gri@mail.ru

Tkatchenko Grigory Gennadevich, Ph.D., senior researcher Pacific Institute of Geography Far Eastern Branch of Russian Academy of Sciences, Vladivostok, e-mail: tkatchenko-gri@mail.ru

Аннотация. Целью данного исследования является оценка минерально-сырьевого потенциала и возможной трансформации направлений природопользования при освоении ресурсов Арктической зоны Дальнего Востока (АЗДВ). Оценить предполагаемую экологическую ситуацию и возможные изменения в производственно-природных отношениях на этих территориях для выбора наиболее разумного, экономически-обоснованного и экологически-оправданного сценария развития. В работе выявлены десять основных изменений в показателях, характеризующих минерально-ресурсный потенциал АЗДВ. Минерально-ресурсный потенциал и особенно прогнозные ресурсы основных месторождений, включенных в состав АЗДВ в целом могут повлиять на увеличение привлекательности рассмотренных ьтерриторий с точки зрения привлечения инвестиций в ее горнодобывающую промышленность, а именно на разработку и добычу угля, цветных и благородных металлов, алмазов и редкоземельных металлов. Освоение данных видов сырья, при определенных технических и конъюнктурных условиях, как на внутреннем, так и на внешнем рынке может в перспективе сыграть роль ускорения социально-экономического развития территорий АЗДВ. В связи с этим в2структуре промышленности ключевое значение приобретут добывающие отрасли и произойдет трансформация в природопользовании с усилением производственного структурного направления. Как следствие – ухудшится экологическая ситуация на данной территории и усилится эколого-экономический дисбаланс. В конечном итоге вероятны необратимые процессы в окружающей среде и, как следствие, ухудшение условий жизнедеятельности населения. Поэтому, первоочередными, а также на ближайшую перспективу, должны быть мероприятия, не промышленного освоения, а направленные на усиленное развитие средоохранного направления в природопользовании, а в дальнейшем экономически обоснованное и экологически допустимое развитие арктических территорий.

Abstract. The purpose of this study is to assess the mineral resource potential and the possible transformation of the directions of nature management in the development of the resources of the Arctic zone of the Far East (AZDV). Assess the expected environmental situation and possible changes in production and natural relations in these territories in order to select the most reasonable, economically sound and environmentally justified development scenario. The work revealed ten main changes in the indicators characterizing the mineral resource potential of the AZDV. The mineral resource potential, and especially the predicted resources of the main deposits included in the AZFV as a whole, can affect the increase in the attractiveness of the considered territories in terms of attracting investment in its mining industry, namely the development and production of coal, non-ferrous and precious metals, diamonds and rare earth metals. The development of these types of raw materials, under certain technical and market conditions, both on the domestic and foreign markets, may in the future play the role of accelerating the socio-economic development of the AZDV territories. In this regard, in the structure of industry, the extractive industries will acquire key importance and there will be a transformation in nature management with the strengthening of the production structural direction. As a result, the ecological situation in the given territory will worsen and the ecological and economic imbalance will increase. Ultimately, irreversible processes in the environment are likely and, as a result, the deterioration of the living conditions of the population. Therefore, the priority, as well as in the near future, should be measures not for industrial development, but aimed at the enhanced development of environmental protection in nature management, and in the future, economically justified and environmentally acceptable development of the Arctic territories.

Ключевые слова: Российский Дальний Восток, арктическая зона, минерально-сырьевой потенциал, структура природопользования, экологическая ситуация, хозяйственная деятельность

Key words: Russian Far East, Arctic zone, mineral resource potential, nature management structure, ecological situation, economic activity

Эколого-экономическая система, взаимосвязанная и взаимообусловленная, является противоречивой в связи с неравноценностью интересов составляющих звеньев этой системы. Не смотря на декларирование равнозначности экономической и экологической составляющих, экономические интересы являются приоритетными. Эта система может быть рассмотрена с точки зрения производственно-природных отношений. То есть хозяйственная деятельность, оказывая воздействие на окружающую природную среду, формирует экологическую ситуацию. Поскольку экономическое развитие региона является объективно-необходимым, а благоприятная экологическая ситуация является одним из важных факторов комфортности жизнедеятельности человека, необходима некая сбалансированность эколого-экономических интересов на конкретной территории в конкретный период времени. Для определения территориальной трансформации экологической ситуации на Арктических территориях Российского Дальнего Востока (РДВ) необходимо рассмотреть перспективы экономического развития данной территории, которые обусловлены ее минерально-ресурсным потенциалом.

Природно-ресурсный потенциал и в частности его минерально-ресурсная составляющая являются одним из основных факторов благосостояния местного населения и важнейшей опорой устойчивости социально-экономического развития Арктических территорий Дальнего Востока. Экономика АЗДВ во многом зависит от разнообразия и ценности имеющихся запасов природных ресурсов, а также различных возможностей позволяющих наиболее полно использовать свой природный потенциал. Минеральные ресурсы оказывают существенное влияние на региональную экономику. Это определяется такими параметрами как степень изученности, величина выявленных запасов, качество, динамика извлечения, затраты на освоение и стоимость готовой продукции [1,2].

Минерально-сырьевой потенциал полезных ископаемых АЗДВ привлекает к себе внимание благодаря своему достаточно большому разнообразию. Он включает разведанные объекты разного ранга: рудопроявления, малые, средние, крупные и уникальные месторождения. Степень их изученности также неоднородна.

Добыча полезных ископаемых для некоторых территорий АЗДВ традиционно являлась практически единственной отраслью промышленности, а иногда и основой экономики. Добывающая отрасль и сегодня обеспечивает занятость населения и приносит важнейшую часть дохода бюджетов территорий. Минерально-сырьевой потенциал и его активное освоение в рамках природопользования учитываются во всех программах регионального развития АЗДВ как важнейшее направление перспективного социально-экономического развития.

Согласно указу президента России № 220 «О внесении изменений в Указ Президента Российской Федерации от 2 мая 2014 г. № 296 «О сухопутных территориях Арктической зоны Российской Федерации» с 13 мая 2019 г. территории ещё восьми арктических улусов Якутии включены в состав Арктической зоны Российской Федерации. Таким образом, был удовлетворен запрос и обоснование правительства Республики Саха (Якутия) о признании еще восьми улусов соответствующими условиям (природным, социально-экономическим и др.) принадлежности к Арктической зоне. В результате этого решения территория АЗДВ Российской Федерации значительно увеличилась с 1,3 млн. км² до 2,22 млн. км². Рост составил 68% (таблица 1, таблица 2). Таким образом. АЗДВ стала включать в себя территорию 19 муниципальных образований ранга районов (6 – Чукотских и 13 – Якутских).

Существенным фактором, ограничивающим развитие «новых территорий», является их континентальное положение. В связи с этим их транспортная доступность уступает прибрежным территориям Якутии и Чукотки. Слабая транспортная доступность континентальных районов вместе суровыми климатическими условиями жизнедеятельности и природопользования сильно затрудняет как геологоразведочные работы так и промышленное освоение уже разведанных месторождений.

Изменились и различные социально-экономические характеристики АЗДВ. Исходя из этого, нами, прежде всего, рассмотрены структурные изменения ее минерально-ресурсного потенциала на основе анализа территориальных сочетаний месторождений минерального сырья в рамках новых расширенных границах АЗДВ.

В результате данного исследования выявлены следующие основные изменения в основных показателях, характеризующих минерально-ресурсный потенциал АЗДВ:

Общая численность месторождений и их участков увеличилась на 24 %, достигнув 1382. Увеличение численности месторождений произошло в гораздо меньшей степени, чем увеличение размера Арктической территории. Таким образом, очевидно, что вновь включенные территории уступают «старым» в весе минерально-ресурсного потенциала. Это может привести к усилению диспропорций между территориями в процессе освоения минерально-ресурсного потенциала АЗДВ. При прочих равных условиях (степень разведанности месторождений, объем запасов, ценность ресурсов) приоритет будет отдан месторождениям расположенным на относительно более освоенных в социально-экономическом плане территориях. При этом определяющим фактором освоения минеральных ресурсов будет транспортно-географический. В таком случае, очевидно, что прибрежные территории АЗДВ сохранят за собой приоритет в добыче минеральных ресурсов. Особенно актуально это для территорий Республики Саха (Якутия).
Вошедшие в состав АЗДВ территории в целом отличаются сравнительно слабой геологической изученностью и небольшим количеством разведанных месторождений. Как следствие этого, плотность месторождений здесь в целом еще меньше, чем на территории прибрежных районов (улусов) Якутии и в 4 раза меньше, чем на территории Чукотки. На общем фоне выделяется лишь Верхоянский улус, который имеет сравнительно высокую численность и плотность месторождений (табл. 1, рис. 1). Таким образом, в результате включения в состав АЗДВ 8 новых улусов Якутии общая и так достаточно низкая плотность месторождений снизилась с 0,85 до 0,62 на 1000 км² территории (табл. 2).
По набору представленных основных видов минеральных ресурсов «новые» 8 улусов Якутии не отличаются от прибрежных улусов (табл. 1). Поэтому ранее выделенные нами 11 основных видов ресурсов в АЗДВ в результате расширения территории АЗДВ не изменились. К важнейшим из них можно отнести алмазы, золото, цветные металлы, редкоземельные металлы, а также углеводороды. Все они находятся в категории высоко востребованных минеральных ресурсов. Некоторые из них: золото, алмазы и редкоземельные металлы являются особо ценным стратегическим ресурсом для любой страны мира. Месторождения строительных материалов могут быть востребованы на локальном уровне. Они могут использоваться при строительстве транспортной инфраструктуры и объектов социально-экономического назначения.
В целом видовая структура месторождений новых арктических территорий подобна другим территориям АЗДВ. Так более 50 % месторождений приходится на месторождения благородных металлов. На втором месте по численности также месторождения, в которых основным видом сырья является олово.

Основные отличия в видовой структуре месторождений новых арктических территорий от прибрежных территорий Якутии и Чукотки являются:

сравнительно низкая доля месторождений благородных металлов и олова
высокая доля месторождений алмазов от общего количества месторождений (за счет Оленекского улуса).

В то время как в Анабарском и Булунском улусах находится более 65 % разведанных и готовых к освоению россыпных месторождений алмазов страны геологоразведка и добыча таких алмазов в Оленекском улусе уже ведется и может быть весьма перспективной.

К общим основным изменениям в видовой структуре месторождений АЗДВ в ее новых границах в результате включения в ее состав 8 новых улусов Якутии можно отнести небольшое снижение доли месторождений благородных металлов с 69 до 65,4 %, увеличение доли месторождений алмазов с 2 до 6 % и небольшое увеличение доли месторождений свинца с 0,3 до 0,43%.
Включение 8 новых улусов Якутии повлекло за собой изменения в географической структуре месторождений АЗДВ. Если ранее 77,5 % численности месторождений АЗДВ приходилось на Чукотский АО. То теперь соотношение численности месторождений между арктическими субъектами ДВ выглядит как 62,2 на 37% в пользу Чукотского АО или примерно как соотношение 2 к 1. Тем не менее, такое соотношение численности месторождений по-прежнему выделяет значительное преимущество Чукотского АО. Это преимущество особенно велико при сравнении показателя плотности месторождений. Для арктической территории Якутии он составляет 0,34, а для Чукотки 1,2 (рис. 1Б). Разница по этому показателю в 3,5 раза в пользу Чукотки несомненно является ее важнейшим конкурентным преимуществом в сфере освоения минерально-ресурсного потенциала перед Якутской частью АЗДВ. Такое преимущество Чукотки еще более ощутимо, если учитывать что там уже реализуется такой сравнительно новый механизм поддержки социально-экономического развития как территории опережающего развития (ТОР). Специализация ТОР «Беринговский» — добыча полезных ископаемых. Наличие такого рода специализации у пока еще единственной ТОР в АЗДВ – несомненное конкурентное преимущество Чукотки. Некоторые проекты ТОР уже реализуются. Поэтому «новым» территориям АЗДВ будет довольно сложно привлекать к развитию проектов природопользования крупных инвесторов без подобного конкурентного преимущества.
Среди новых территорий, включенных в АЗДВ, особое внимание обращает на себя Верхоянский улус, который имеет наибольшую численность месторождений среди новых арктических территорий. Он также занимает 6 место по данному показателю среди 19 районов АЗДВ. Верхоянский улус занимает первое место в АЗДВ по плотности месторождений (рис.1А). Здесь имеются месторождения золота, серебра, олова, вольфрама, сурьмы, а также общераспространенные полезные ископаемые. Минерально-сырьевая база рудного золота представлена 4 месторождениями. В промышленном освоении находятся 4 месторождения россыпного золота. В нераспределенном фонде недр находится 10 месторождений олова с запасами более 90 тыс. тонн, которые остаются не востребованными. Имеются прогнозные ресурсы рудного и россыпного золота, ртути, рудного и россыпного олова, рудного и россыпного вольфрама, серебра, сурьмы, мышьяка и рассеянных элементов.

Также представляет интерес Оленекский улус, прежде всего, многочисленными месторождениями алмазов и наличием редкоземельных металлов. Томторское месторождение редких металлов является одним из крупнейших в мире с точки зрения содержания в руде полезного вещества. Это комплексное месторождение. Запасы руды составляют 30,5 млн. тонн. Годовая производительность может достигать 160 тыс. тонн руды.

Минерально-ресурсный потенциал АЗДВ с включением новых восьми улусов Якутии в целом остается все еще в значительной степени перспективным, чем готовым к промышленному освоению в ближайшее время. «Новые районы» имеют более континентальное положение, суровый климат, слабую заселенность и как следствие еще более низкую транспортную доступность своих территорий и соответственно тех месторождений, которые могут быть освоены.
Основные месторождения включенных в 2019 году в состав АЗДВ территорий представлены следующими ресурсами:

Абыйский улус – каменный уголь, бурый уголь, золото, строительные материалы;
Верхнеколымский улус – каменный уголь, золото, строительные материалы;
Верхоянский улус – бурый уголь, золото, олово, вольфрам, серебро, свинец и цинк;
Жиганский – нефть и газ, каменный и бурый уголь, алмазы;
Момский – каменный уголь, олово, свинец и цинк;
Оленекский – уголь, алмазы, редкоземельные металлы, апатиты;
Среднеколымский – газ, нефть, строительные материалы;
Эвено-Бытантайский – ртуть, олово, серебро.

Минерально-ресурсный потенциал и особенно прогнозные ресурсы основных месторождений, включенных в состав АЗДВ территорий в целом могут повлиять на увеличение привлекательности АЗДВ с точки зрения инвестиций в ее горнодобывающую промышленность, а именно на разработку и добычу угля, цветных и благородных металлов, алмазов и редкоземельных металлов.

Освоение данных видов сырья, при определенных технических и конъюнктурных условиях, как на внутреннем, так и на внешнем рынке при обязательном условии существенной государственной поддержки (в виде адресных преференций), может в перспективе сыграть роль ускорения социально-экономического развития территорий АЗДВ.

Таким образом, рассматривая минерально-сырьевой комплекс и связанную с ним перспективу развития, в структуре промышленности территорий АЗДВ может быть выделено определяющее значение добывающих отраслей. В связи с этим можно предположить возможную трансформацию в направлениях природопользования [7-12]. Оценка структурных направлений природопользования проведена по совокупности социально-экономических [13] и экологических показателей. В связи с этим значительные изменения возможны в производственном структурном направлении природопользования, а также в транспортно-логистическом. В связи с отсутствием каких-либо предполагаемых изменений в средоохранном направлении природопользования очевидно усиление техногенного воздействия на окружающую природную среду и дестабилизации в экологическом состоянии, в основном, Чукотского АО. Насыщенность арктических территорий производствами различных классов вредности, как существующих, так и перспективных представлена на рис.2. Она в определенной мере дает представление о возможном и перспективном воздействии производства на окружающую природную среду и, как следствие, об экологической ситуации [14,15].

Учитывая существующую на сегодня экологическую ситуацию в Арктических регионах РДВ, а также перспективы их развития можно выделить наиболее проблемные территории. Это Анадырский район и ГО Певек и Эгвекинот в Чукотском АО и Анабарский, Булунский и Усть-Янский улусы в Саха (Якутия). Именно эти территории уже в настоящее время значительно подвержены антропогенному воздействию, именно на этих территориях природоохранная деятельность с точки зрения финансового обеспечения находится на низком уровне [16] и на этих территориях планируется дальнейшее развитие наиболее воздействующих видов хозяйственной деятельности.

Сложившуюся экологическую ситуацию, сформированную существующей производственной структурой, обостряют специфические региональные особенности, обусловленные низкой скоростью разложения загрязняющих веществ, связанной с низкотемпературным режимом климата и наличием многолетней мерзлоты. Разного рода загрязнители не могут проникать в глубокие слои грунта из-за водонепроницаемой многолетней мерзлоты, а деятельность микроорганизмов, утилизирующих отходы, заторможена. Долго разлагающиеся загрязнители, в т. ч. и радиоактивные, накапливаются в медленно растущих многолетних растениях. Далее они поступают к поедающим их животным, а от них — к людям. Усиленное развитие добывающих и обрабатывающих отраслей при отсутствии значимых, крупных проектов, направленных на восстановление и сохранение арктических территорий повлечет усиление техногенного прессинга на природную среду и, как следствие, значительное ухудшение экологии на рассматриваемых территориях.

В перспективе освоение минерального сырья с одной стороны может сыграть роль ускорения социально-экономического развития, с другой стороны увеличить неблагоприятное воздействие на экологическую обстановку территорий АЗДВ [18].

Рассматриваемые территории, имея большие возможности дальнейшего развития, прежде всего привлекательности для инвесторов их природно-ресурсного потенциала, подвержены значительным рискам в связи с региональными природными условиями, экологическими проблемами глобального характера (глобальное потепление, таяние вечной мерзлоты и т.д.) а также сложившейся в настоящее время эколого-экономической ситуацией [19-21]. Реализация предполагаемых видов хозяйственной деятельности приведет к нежелательному изменению структуры природопользования вплоть до необратимых последствий и нанесения существенного ущерба жизнедеятельности населения. Поэтому, первоочередными должны быть мероприятия, не промышленного освоения, а направленные на усиленное развитие средоохранного направления в природопользовании:

Мероприятия, направленные на восстановление и «оздоровление» территорий, подверженных техногенному воздействию:

рекультивация нарушенных земель;
очистка территорий от металлических и других отходов производства, несанкционированных свалок;
формирование и реализация проектов природоохранного и ресурсосберегающего направлений;
активная и всесторонняя реальная поддержка государства в области развития и поддержания традиционных видов хозяйствования.

Мероприятия, направленные на создание новых и реконструкцию старых (если таковые имеются) объектов необходимой подготовки (согласно СанПиН) водоснабжения, водоотведения, утилизации или вторичного использования твердых отходов.

Для реализации этих мероприятий необходимы заинтересованность, активная позиция и реальная помощь со стороны государственных и региональных органов. Целесообразна разработка налоговых льгот и других преференций для восстановления, сохранения и экономически обоснованного и экологически допустимого развития арктических территорий Российского Дальнего Востока. В настоящее время, не смотря на активное декларирование равнозначности экономических и экологических интересов, экологической составляющей уделяется непозволительно мало внимания. В стратегии развития, например Чукотского АО: «…Для успешного достижения поставленных цели и задач Стратегия Чукотского автономного округа должна строиться с учетом ключевых факторов и опыта развития Северных территорий», а из пяти основных факторов развития на последнем месте в очень обобщенном виде сформулирован пятый фактор: «Пятым фактором социально-экономического развития Чукотского автономного округа является обязательное сохранение среды обитания, культуры коренных народов Севера, а также развитие традиционных отраслей хозяйствования коренного населения» [22].

Список источников

Moe A. The dynamics of Arctic development // Asia in the Arctic. — Singapore: Springer, 2016. — P. 3–13.
Potential impacts of expanded Arctic Alaska energy resource extraction on US energy sectors / D.Nong,M. Countryman, T.Warziniack // Energy Policy. – 2018. – V. 119. – P. 574-584.
Объекты учета государственного кадастра месторождений // Федеральное агентство по недропользованию Роснедра РОСГЕОЛФОНД. 2019. URL: http://www.rfgf.ru/gkm (дата обращения 1.06.2021).
Ткаченко Г.Г. Территориальная дифференциация месторождений минерально-ресурсного сырья Востока Арктической зоны России // Геосистемы и их компоненты в Северо-Восточной Азии: эволюция и динамика природных, природно-ресурсных и социально-экономических отношений. – Владивосток: Дальнаука, 2016. – С. 557-564.
Ткаченко Г.Г. Минерально-ресурсный потенциал Арктической зоны Дальнего Востока // География арктических регионов 2017. — СПб.: Типография ООО «Старый город», 2017. – С. 131-135.
Архипов Г.И. Минеральные ресурсы горнорудной промышленности Дальнего Востока. Стратегическая оценка возможностей освоения. — Хабаровск: Институт горного дела ДВО РАН, 2017. – 820 с.
Resilient communities? Collapse and recovery of a social-ecological system in Arctic Norway / E.G. Broderstad, Eythorsson // Ecology and society. – 2014. – V. 19. – Issue 3.
Ecosystem stewardship: A resilience framework for arctic conservation / F.S. Chapin, Sommerkorn, M.D. Robards, K. Hillmer-Pegram // Global environmental change. – 2015. – V. 34. – P. 207-217.
‘Frame Conflicts’ in Natural Resource Use: Exploring Framings Around Arctic Offshore Petroleum Using Q-Methodology / W. Davies, Van Alstine, J.C. Lovett // Environmental Policy and Governance. – 2016. – V. 26. — Issue 6. – P. 482-497.
Organization of environmental protection in the Arctic and Antarctic / H. Jorgen, W. Weiche // Human Ecology. — 1995. – Issue 2. — P. 180-186.
New measurements of phytoplankton and ice algal production in the Arctic Ocean / M. Gosselin, M. Levasseur, P.A. Wheeler, R.A. Horner // Deep-sea Research Part Ii-topical Studies in Oceanography. – 1997. — V. 44. – P. 1623-1644.
Spatial scales, stakeholders and the valuation of ecosystem services / K. Hein, C.S.A. van Koppen, R.S. de Groot, E.C. van Lerland // Ecological Economics. – 2006. – V. 57. – Issue 2. – P. 209-228.
Регионы России. Социально-экономические показатели: Статистический сборник // Федеральная служба государственной статистики. 2019. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/1dJJCOvT/Region_Pokazpdf (дата обращения 10.06.2021).
Статистический ежегодник Республика Саха (Якутия): Статистический сборник // Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Республике Саха (Якутия). 2020. URL: Статежегодник за 2019 год.PDF (gks.ru) (дата обращения 5.06.2021).
Стратегия социально-экономического развития Арктической зоны Республики Саха (Якутия) на период до 2030 года // Официальный информационный портал Республики Саха (Якутия). 2021 URL: http: // www.mineconomic.sakha.gov.ru (дата обращения 6.06.2021).
Степанько Н.Г. Роль производственно-природных отношений в бесконфликтном существовании системы «общество-природа»» // Московский экономический журнал». 2021. № 12. (https://qje.su/nauki-o-zemle/moskovskijekonomicheskij-zhurnal-12-2021-54/)
Добыча углеводородов в Арктике: риски и перспективы // Новости энергетики. 2014. URL: https://novostienergetiki.ru/dobycha-uglevodorodov-v-arktike-riski-i-perspektivy/ (дата обращения 27.03.2019)
Sixth technological mode and green economy as the basis of strategic reclamation of Arctic territories / M.N. Dudin, V.I. Gayduk, V.D. Sekerin, S.V. Bank, A.E. Gorokhova // Academy of Strategic Management Journal. – 2017. V. 16. – Issue S1. – P. 71-81.
Экологическая ситуация на территории мурманской области: региональные проблемы и перспектиы их решения в условиях информационного общества / В.Н. Васильева, Г.В. Жигунова // Философия и гуманитарные науки в информационном общесиве. – 2017. — № 3. – С. 20-33. URL: http://fikio.ru/?p=2736
The promise of the geoeconomic Arctic: a critical analysis / Juha Kapyla, Mikkola // Asia Europe Journal. – 2016. – V. 14. — Issue 2. – P. 203-220.
Стратегия социально-экономического развития Чукотского Автономного Округа до 2030 года // Инвестиционный портал Чукотского автономного округа. 2021. URL: http: // www.invest-chukotka.ru/investpolitika/investiczionnaya-strategiya (дата обращения 5.06.2021).

References

Moe A. The dynamics of Arctic development. Asia in the Arctic. Singapore, Springer Publ., 2016. pp. 3–13.
Nong D., Countryman A.M., Warziniack T. Potential impacts of expanded Arctic Alaska energy resource extraction on US energy sectors. Energy Policy, 2018, vol. 119, pp. 574-584.
Objects of accounting of the state cadastre of deposits. Available at: http://www.rfgf.ru/gkm (accessed 1June.2021).
Tkachenko G.G. Territorial’naya differenciaciya mestorozhdenij mineral’no-resursnogo syr’ya Vostoka Arkticheskoj zony Rossii [Territorial differentiation of mineral resource deposits in the East of the Arctic zone of Russia]. Geosistemy i ih komponenty v Severo-Vostochnoj Azii: evolyuciya i dinamika prirodnyh, prirodno-resursnyh i social’no-ekonomicheskih otnoshenij [Geosystems and their components in Northeast Asia: evolution and dynamics of natural, natural-resource and socio-economic relations]. Vladivostok, Dalnauka Publ., 2016. pp.557-564.
Tkachenko G.G. Mineral’no-resursnyj potencial Arkticheskoj zony Dal’nego Vostoka [Mineral resource potential of the Arctic zone of the Far East]. Geografiya arkticheskih regionov 2017 [Geography of the Arctic regions 2017]. Saint-Petersburg, LLC » Old Town» Publ., 2017. pp. 131-135.
Arkhipov G.I. Mineral’nye resursy gornorudnoj promyshlennosti Dal’nego Vostoka. Strategicheskaya ocenka vozmozhnostej osvoeniya [Mineral resources of the mining industry of the Far East. Strategic assessment of development opportunities]. Khabarovsk, Institute of Mining of the FEB RAS Publ., 2017. 820 p.
Broderstad E.G., Eythorsson E. Resilient communities? Collapse and recovery of a social-ecological system in Arctic Norway. Ecology and society, 2014, vol. 19, Issue 3.
Chapin F.S., Sommerkorn M., Robards M.D., Hillmer-Pegram K. Ecosystem stewardship: A resilience framework for arctic conservation. Global environmental change, 2015, vol. 34, pp. 207-217.
Davies W., Van Alstine J., Lovett J.C. ‘Frame Conflicts’ in Natural Resource Use: Exploring Framings Around Arctic Offshore Petroleum Using Q-Methodology. Environmental Policy and Governance, 2016, vol. 26, Issue 6, pp. 482-497.
Jorgen H., Weiche W. Organization of environmental protection in the Arctic and Antarctic. Human Ecology, 1995, Issue 2, pp. 180-186.
Gosselin M., Levasseur M., Wheeler P.A., Horner R.A. New measurements of phytoplankton and ice algal production in the Arctic Ocean. Deep-sea Research Part Ii-topical Studies in Oceanography, 1997, vol. 44, pp. 1623-1644.
Hein K., van Koppen C.S.A., de Groot R.S., van Lerland E.C. Spatial scales, stakeholders and the valuation of ecosystem services. Ecological Economics, 2006, vol. 57, pp. 209-228.
Regions of Russia. Socio-economic indicators: Statistical collection. Available at: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/1dJJCOvT/Region_Pokaz_2019.pdf (accessed 10 June 2021).
Statistical Yearbook Republic of Sakha (Yakutia): Statistical collection. Available at: Статежегодник за 2019 год.PDF (gks.ru) (accessed 5 June 2021).
Strategy of socio-economic development of the Arctic zone of the Republic of Sakha (Yakutia) for the period up to 2030. Available at: http: // www.mineconomic.sakha.gov.ru (accessed 6 June 2021).
Stepanko N.G. The role of production-natural relations in the conflict-free existence of the «society-nature» system // Moscow Economic Journal. 2021. No. 12. (https://qje.su/nauki-o-zemle/moskovskijekonomicheskij-zhurnal-12-2021-54/)
Hydrocarbon production in the Arctic: risks and prospects. Available at: https://novostienergetiki.ru/dobycha-uglevodorodov-v-arktike-riski-i-perspektivy/ (accessed 23 March 2019).
Dudin M.N., Gayduk V.I., Sekerin V. D., Bank S.V., Gorokhova A. E. Sixth technological mode and green economy as the basis of strategic reclamation of Arctic territories. Academy of Strategic Management Journal, 2017, vol. 16, no. S1, pp.71-81.
Vasilieva V.N., Zhigunova G.V. Ecological situation in the Murmansk region: regional problems and prospects for their solution in information society. Philosophy and humanities in information society, 2017, no. 3, pp. 20-33. URL: http://fikio.ru/?p=2736.
Kapyla Juha, Mikkola H. The promise of the geoeconomic Arctic: a critical analysis. Asia Europe Journal, 2016, vol. 14, no. 2, pp. 203-220.
Chukotka Autonomous Region Socio-Economic Development Strategy till 2030. Available at: http: // www.invest-chukotka.ru/investpolitika/investiczionnaya-strategiya (accessed 5 June 2021).

Для цитирования: Степанько Н.Г., Ткаченко Г.Г. Экологический аспект освоения минерально-сырьевого комплекса Арктической зоны Дальнего Востока России // Московский экономический журнал. 2022. № 2. URL: https://qje.su/rekreacia-i-turizm/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-2-2022-19/

Московский экономический журнал 2/2022

Научная статья

Original article

УДК 33

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_2_84

ЦИФРОВИЗАЦИЯ КАК ТРЕНД В УСЛОВИЯХ СОВРЕМЕННОГО ЭТАПА РАЗВИТИЯ ЭКОНОМИКИ

DIGITALIZATION AS A TREND IN THE CONDITIONS OF THE CURRENT STAGE OF ECONOMIC DEVELOPMENT

Сахбиева Амина Ильдаровна, кандидат экономических наук, доцент кафедры финансовых рынков и финансовых институтов, Институт управления, экономики и финансов, Казанский (Приволжский) федеральный университет,aminasmile@mail.ru

Брежнева Оксана Винеровна, Стерлитамакский филиал Башкирского государственного университета,o.v.brezhneva@strbsu.ru

Курамшина Алсу Винировна, Кандидат экономических наук, доцент, Кафедра менеджента и бизнеса, Сургутский государственный университет,kuramshina_av@surgu.ru

Улитин Егор Вячеславович, ФГБОУ ВО Южно—Уральский государственный аграрный университет, г. Троицк,Egorulitin@inbox.ru

Коровкина Алина Игоревна, к.э.н., Воронежский государственный технический университет, Кафедра теплогазоснабжения и нефтегазового дела

Sakhbieva Amina Ildarovna, PhD in Economics, associate professor of Department of Financial Markets and Financial Institutions, Kazan (Volga region) Federal University,aminasmile@mail.ru

Brezhneva Oksana Vinerovna, terlitamak Branch of the Bashkir State University, o.v.brezhneva@strbsu.ru

Kuramshina Alsu Vinirovna, Surgut State University, kuramshina_av@surgu.ru

Ulitin Egor Vyacheslavovich, South Ural State Agrarian University,Troitsk, Egorulitin@inbox.ru

Korovkina Alina Igorevna, Candidate of Economics, Voronezh State Technical University, Department of Heat and Gas Supply and Oil and Gas Business

Аннотация. В статье рассмотрены современные тенденции цифровизации экономики в современных условиях. Автор определяет, что рост и развитие цифровых или электронных технологий в настоящее время, которые позволяют нам быстро перемещать информацию или товары, является фундаментальной тенденцией в развитии всех секторов экономики. Искусственный интеллект на современном этапе оказывает прямое влияние на формирование конкурентоспособности организаций. Соответственно, развитие цифровых технологий применительно к экономической сфере будет способствовать дальнейшему повышению эффективности деятельности компаний и преумножению благосостояния мировой экономики в целом.

Abstract. The article discusses the current trends of digitalization of the economy in modern conditions. The author determines that the growth and development of digital or electronic technologies at the present time, which allow us to quickly move information or goods, is a fundamental trend in the development of all sectors of the economy. Artificial intelligence at the present stage has a direct impact on the formation of the competitiveness of organizations. Accordingly, the development of digital technologies in relation to the economic sphere will further improve the efficiency of companies and increase the well-being of the global economy as a whole.

Ключевые слова: экономика, цифровизация, искусственный интеллект, электронные коммуникации, цифровой доступ, креативная индустрия

Keywords: economy, digitalization, artificial intelligence, electronic communications, digital access, creative industry

Цифровая экономика – это экономическая, социальная и культурная сфера, основное внимание в которой уделяется использованию электронных коммуникаций и информационных технологий [2]. Цифровая экономика в современной цивилизации играет особую роль в повышении уровня жизни людей. Развитие цифровой экономики, безусловно, способствует развитию бизнеса, предоставляя компаниям новые возможности [1].

Креативная индустрия также растет и развивается в соответствии с цифровым доступом. Преимущества и возможности цифровой экономики не вызывают сомнений. Но, с другой стороны, риски и проблемы использования цифровой экономики, которые угрожают развитию новой модели экономического сектора, также неизбежны. В этом контексте цифровая грамотность каждого отдельного потребителя в частности и каждой компании в целом очень важна [3].

С бурным развитием цифровой экономики в нашей социальной и экономической жизни происходят большие изменения. Значительное количество бесплатных цифровых товаров и услуги предоставляются потребителям, а технологии искусственного интеллекта и анализа больших данных дают более целенаправленные рекомендации по продуктам, более эффективно связывая продавцов и покупателей. Эти технологии также повышают точность экономических прогнозов и уменьшают информационные трения на финансовом рынке.

Но в то же время они создают проблемы с конфиденциальностью и безопасностью данных. Накопление цифровых активов может создать огромную рыночную власть, особенно для платформ, что может привести к хищническому и дискриминационному поведению. Эти рыночные сбои требуют вмешательства правительства, чтобы сбалансировать интересы всех сторон, ограничить ненадлежащее использование рыночной власти и разработать эффективные институциональные и правовые рамки.

Цифровая экономика включает в себя длинный список отличительных черт, которых нет в других типах экономик. Бесплатные товары и услуги, такие как Википедия, службы электронной почты, такие как Gmail, и цифровые карты, такие как Google Maps, – все это компоненты современной цифровой экономики с огромной экономической ценностью[5].

В цифровой экономике данные и способность создавать стоимость с помощью данных становятся факторами производства. Это может включать алгоритмы или возможность анализировать большие данные для получения ценности в различных контекстах. Хотя эти факторы являются важным классом нематериальных активов, трудно точно измерить стоимость нематериальных активов, кроме определения их существования.

Однако все исследования оценки на публичных рынках показывают, что нематериальные активы становятся все более важным компонентом оценки. Исследователи отмечают, что значение физического капитала для стоимости компании за последние десятилетия снизилось, в то время как значение капитала знаний возросло, особенно в высокотехнологичных отраслях.

Еще одной отличительной чертой цифровой экономики является повсеместный доступ к информации. Фактор данных является основной справочной переменной при принятии инвестиционных решений на финансовых рынках, играя важную роль в снижении информационного трения. Авторы указывают, что недавние достижения в области вычислительной техники позволили технологическим компаниям в режиме реального времени собирать детализированные индикаторы фундаментальных показателей для продажи профессионалам в области инвестиций. Введение этих данных повышает информативность цен за счет снижения затрат на получение информации и, следовательно, оказывает два эффекта на инвесторов [6]. С одной стороны, у менеджеров меньше возможностей торговать своей частной информацией о будущих доходах, когда цены более точно отражают эти будущие доходы. С другой стороны, данные об основных показателях компаний могут выявить тенденции к спаду в текущем бизнесе или возможность достижения роста в будущем, что может повысить эффективность инвестиций, побуждая инвесторов сокращать инвестиции, когда ситуация ухудшается, и увеличивать инвестиции, когда возможности расширяются.

В эпоху развития больших данных произошли значительные изменения в методах сбора, представления и оценки информации. Затраты на поиск кредитной информации резко сократились, а сбор кредитных данных перешел от пассивного поиска информации к активному сбору информации. Стоит отметить, что эти тенденции позволяют финансовым фирмам предоставлять такие услуги, как кредит, ранее недостаточно обслуживаемому населению. Не следует недооценивать важность цифровых технологий для повышения характеристик инклюзивности рынков.

С экономической точки зрения информационные пробелы и асимметрии, существующие почти на всех рынках, частично устраняются, что будет иметь как значительные положительные стороны, так и потенциальные проблемы. Ответственное использование данных может создать и стимулировать рынки, которых раньше не существовало. Например, можно предоставить кредит людям, которые практически анонимны для традиционной банковской системы. Это очень мощно и способствует инклюзивному экономическому росту.

Цифровая экономика создала новый внешний эффект. Информация отдельных лиц может быть полезна другим людям. Например, если потребитель планирует купить продукт, он захочет получить отзывы от других потребителей, у которых есть соответствующий опыт. Такого рода внешние эффекты генерируют полезную общественную информацию и улучшают социальное благосостояние для всех [4].

Экономика в период пандемии очень ярко демонстрирует необходимость и важность применение цифровых технологий. Социальное дистанцирование, карантин, самоизоляция и другие меры становятся критически важными при выборе способа получения товаров или услуг. Также в это время цифровое местоположение можно использовать для оценки вероятности заражения. Фактически, на муниципальном уровне Китай использовал такие данные в различных формах, включая присвоение мобильных медицинских сертификатов с цветовой кодировкой для обозначения уровня риска человека.

Есть еще много примеров того, как цифровые технологии могут повысить инклюзивность во многих аспектах экономического благосостояния, таких как участие в экономике, здравоохранении, образовании и т. д [2]. Например, в первичной медико-санитарной помощи широко используется искусственный интеллект в форме распознавания изображений, что применяется для диагностики заболеваний у территориально малодоступных групп населения.

Наконец, фактор производства данных также улучшил общественное благосостояние, помогая процессу принятия решений в социальной сфере. Так, анализ больших данных может поддерживать непрерывную оценку правительством результатов политики в режиме реального времени с помощью модели политического цикла. В этом контексте правительства могут заменить или даже приостановить неэффективную политику на каждом этапе и повысить эффективность разработки политики. По мере того, как все больше данных преобразуется в доступную информацию и направляет процесс принятия решений с помощью технологии прогнозного анализа, социальный сектор также сможет максимизировать положительное влияние социальных расходов на благосостояние общества[6].

Цифровые технологии, лежащие в основе современных мегаплатформ, столь сильны отчасти потому, что они закрывают информационные пробелы. Теперь покупатели и продавцы могут быстро найти друг друга, а транзакции стали оперативными и безопасными.

Цифровая экономика все еще находится на стадии становления, однако можно наблюдать появление некоторых проблем по мере развития этой новой формы экономики. Помимо противоречий между индивидуальными правами и коллективными интересами, существует также проблема международного сотрудничества – компаниям приходится иметь дело с потенциальными конфликтами между национальной безопасностью и огромными преимуществами свободного потока данных, информации и технологий по всему миру.

С одной стороны, правительства хотят поощрять трансграничный поток информации в интересах торговли, образования, технологий и научного прогресса. С другой стороны, приходится ограничивать свободный поток информации для достижения важных политических целей, таких как предотвращение спама, пиратства и взлома, а также защита национальной безопасности, общественной морали, конфиденциальности и ключевой инфраструктуры в экономике и финансовом секторе.

В цифровой экономике также важно адаптировать как структуру экономики, так и рабочую силу, чтобы обеспечить вознаграждение за производительную занятость в экономике, которая все больше строится на цифровых основах.

Некоторые исследователи выражают обеспокоенность тем, что цифровые технологии, такие как искусственный интеллект и цифровые роботы, приведут к автоматизации и, следовательно, к нехватке рабочих мест. Искусственный интеллект и технологии машинного обучения, основанные на анализе данных, постоянно совершенствуют автоматизацию и интеллектуальность производства и принятия решений. Компьютеры и искусственный интелект могут конкурировать с человеческими способностями, выполняя некоторые задачи с более высоким уровнем эффективности и меньшими предельными затратами. Это, безусловно, приведет к тому, что большая часть традиционных занятий будет заменена машинами, что сократит долю труда в национальном доходе

Что касается вопроса технологий и национальной безопасности, правительства во всем мире всегда заявляли, что они имеют право вмешиваться в свободный поток информации и технологий, когда это имеет негативные последствия для национальной безопасности.

Очевидно, что правительствам отводится сложная роль в управлении цифровой экономикой. Им необходимо продвигать инновации, с одной стороны, и в то же время избегать нерегулируемой и хаотичной ситуации на рынке, с другой стороны. Таким образом, правительства вынуждены уравновешивать национальную безопасность и экономический динамизм за счет технологических инноваций.

В эпоху цифровой экономики сотрудничество между правительствами и трансграничное сотрудничество не менее важно, чем международное сотрудничество в эпоху физической торговли, а может быть, даже более важно. Поскольку цифровая торговля дает эффект масштаба, когда суверенные правительства работают вместе, потребители могут получать выгоду от платформ, созданных в других странах, не дожидаясь появления отечественной платформы. Если правительства не будут сотрудничать, результатом станут торговые режимы с многочисленными блокировками по всему миру, что, в свою очередь, нанесет ущерб странам, не имеющим собственных успешных внутренних платформ.

Поскольку цифровая экономика, как правило, имеет очень высокие фиксированные затраты и гораздо более низкие предельные издержки, компании могут использовать преимущества эффекта масштаба, создавая большую конкуренцию и большую базу для инноваций [1]. Открытый доступ позволяет многим преимуществам и ресурсам течь в места, которые являются основными центрами этих цифровых технологий. Однако, чтобы воспользоваться этими преимуществами, правительства должны работать вместе, чтобы ответить на ранее обсуждавшиеся вопросы о конфиденциальности данных, местоположении, безопасности и использовании.

Таким образом, по мере того, как общество вступает в цифровую эпоху, революционные инновации в цифровой экономике существенно изменяют методы производства и образ жизни. Как вид капитала, цифровые нематериальные активы могут значительно повысить эффективность производства и рыночную стоимость компаний. Технология анализа больших данных уменьшает информационное трение и повышает точность прогнозов на финансовых рынках, что впоследствии повышает эффективность инвестиций. Двусторонние цифровые мегаплатформы могут использовать свои интегрированные пользовательские данные для повышения эффективности согласования спроса и предложения.

Тем не менее, цифровая экономика одновременно порождает ряд проблем. Преимущества анализа больших данных иногда достигаются за счет нарушения конфиденциальности пользователей, в то время как свободный поток данных, информации и технологий вызывает проблемы национальной безопасности. Кроме того, преобладающий процесс автоматизации в цифровой экономике порождает эффект замещения человека, тем самым шокируя рынок труда.

Необходимо, чтобы правительства стран контролировали рыночную власть мегаплатформ и поощряли инновации, создавали эффективную институциональную и правовую основу для распределения собственности на данные и разработали эффективную систему налогов и стимулов для цифровой экономики. Руководству стран нельзя действовать изолированно в современной цифровой экономике, только совместная работа правительств позволит эффективно решать новые задачи цифровой эпохи.

Список источников

Борисова Е.В. К вопросам цифровизации экономики // Вестник Академии права и управления. 2020. №2 (59).
Лазарева И.Ю., Данющенкова А.С., Крамлих О.Ю. Цифровизация секторов экономики // Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования. 2020. №6 (48).
Никитенкова О.В. Влияние цифровизации на мировую экономику // Экономический журнал. 2020. №1 (57).
Павлов К. В., Асадуллина Н. Р. Формы и направления цифровизации экономики // Большая Евразия: развитие, безопасность, сотрудничество. 2020. №3-1.
Brynjolfsson, A. Collis How should we measure the digital economy? Harv. Bus. Rev., 97 (2019), pp. 140-148
Zhu Big data as a governance mechanism Rev. Financ. Stud., 32 (5) (2019), pp. 2021-2061

References

Borisova E.V. On the issues of digitalization of the economy // Bulletin of the Academy of Law and Management. 2020. №2 (59).
Lazareva I.Yu., Danushenkova A.S., Kramlikh O.Yu. Digitalization of economic sectors // Innovative economy: prospects for development and improvement. 2020. №6 (48).
Nikitenkova O.V. The impact of digitalization on the world economy // Economic Journal. 2020. №1 (57).
Pavlov K. V., Asadullina N. R. Forms and directions of digitalization of the economy // Greater Eurasia: development, security, cooperation. 2020. №3-1.
E. Brynjolfsson, A. Koli s How should we measure the digital economy? Harv. Bus. Ed., 97 (2019), pp. 140-148
C. Zhu Big Data as a Control mechanism Rev. Finance. Hairpin., 32 (5) (2019), pp. 2021-2061

Для цитирования: Сахбиева А.И., Брежнева О.В., Курамшина А.В., Улитин Е.В., Коровкина А.И. Цифровизация как тренд в условиях современного этапа развития экономики // Московский экономический журнал. 2022. № 2. URL: https://qje.su/otraslevaya-i-regionalnaya-ekonomika/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-2-2022-18/

Московский экономический журнал 2/2022

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

Булаева М.Н., Гущин А.В., Воронина И.Р. Возможности технологии дистанционного обучения в вузе // АНИ: педагогика и психология. 2020. №4 (33).
Рубцова О.Г. Проблемы дистанционного обучения в вузе // Символ науки. 2020. №6.
Шатуновский В.Л., Шатуновская Е.А. Ещё раз о дистанционном обучении (организация и обеспечение дистанционного обучения) // Вестник науки и образования. 2020. №9-1 (87).
Burgess, H.H. Sievertsen Schools, Skills, and Learning: the Impact of COVID-19 on Education (2020) (accessed 15 April 2020)
Edelhauser, L. Lupu-Dima Is Romania Prepared for eLearning during the COVID-19 Pandemic? Sustainability, 12 (2020), p. 5438
Hodges, S. Moore, B. Lockee, T. Trust, A. Bond The Difference between Emergency Remote Teaching and Online Learning (2020)
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
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

Bulaeva M.N., Gushchin A.V., Voronina I.R. Possibilities of distance learning technology in higher education // ANI: pedagogy and psychology. 2020. №4 (33).
Rubtsova O.G. Problems of distance learning at the university // Symbol of Science. 2020. No.6.
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).
C. Burgess, H.H. Sivertsen Schools, Skills and Learning: The impact of COVID-19 on Education (2020) (accessed April 15, 2020)
E. Edelhauser, L. Lupu-Dima Is Romania ready for e-learning during the COVID-19 pandemic? Sustainable development, 12 (2020), p. 5438
With. Hodges, S. Moore, B. Locke, T. Trast, A. bond is the Difference between distance learning in emergencies and Online training (2020)
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
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/