Development of Small and Medium-Sized Regional Enterprises: Creation of Priority Areas (the Case of Sverdlovsk Region)

This article presents the results of the research which deals with the current level of development of small and medium enterprises (SMEs) in Sverdlovsk region. The study analyses the statistics of entrepreneurship development as well as Russian and international experience in this sphere. It also includes a sociological survey of entrepreneurs’ satisfaction with the business climate in the region. The research was aimed at elaborating guidelines for the long-term development of a regional entrepreneurship support system. This system seeks to facilitate the implementation of the ‘Strategy for the Development of Small and Medium Enterprises in Sverdlovsk Region before 2030’. As a result, an amalgam of strategic responses for the development of SMEs is presented. The completed response comprises measures intended to address the problems entrepreneurs face by developing SME support tools; to solve the endemic problems of the sector by improving the system of regional SME support; and to promote the realization of concrete priority areas for entrepreneurship development.The research work was carried out in collaboration with the Ural Federal University n.a. the First President of Russia B. N. Yeltsin and OOO “Analytical Centre Expert-Ural’” at the request of Sverdlovsk Regional Entrepreneurship Support Fund. The research was conducted in the period of September-November 2014. The state programme of Sverdlovsk region ‘Development of Industry and Science in Sverdlovsk Region Before 2020’ (approved by the Order of Sverdlovsk government of 24 October 2013 № 1293-ПП)

All-optical dc nanotesla magnetometry using silicon vacancy fine structure in isotopically purified silicon carbide

We uncover the fine structure of a silicon vacancy in isotopically purified silicon carbide (4H-$^{28}$SiC) and find extra terms in the spin Hamiltonian, originated from the trigonal pyramidal symmetry of this spin-3/2 color center. These terms give rise to additional spin transitions, which are otherwise forbidden, and lead to a level anticrossing in an external magnetic field. We observe a sharp variation of the photoluminescence intensity in the vicinity of this level anticrossing, which can be used for a purely all-optical sensing of the magnetic field. We achieve dc magnetic field sensitivity of 87 nT Hz$^{-1/2}$ within a volume of $3 \times 10^{-7}$ mm$^{3}$ at room temperature and demonstrate that this contactless method is robust at high temperatures up to at least 500 K. As our approach does not require application of radiofrequency fields, it is scalable to much larger volumes. For an optimized light-trapping waveguide of 3 mm$^{3}$ the projection noise limit is below 100 fT Hz$^{-1/2}$.Comment: 12 pages, 6 figures; additional experimental data and an extended theoretical analysis are added in the second versio

Index of Russian Universities Inventive Activities - 2023

Аналитический центр «Эксперт» подготовил седьмой рейтинг «Индекс изобретательской активности российских университетов». Анализ более чем 22 тыс. патентных заявок от 170 вузов позволил выделить лидирующие университеты в области изобретательской активности в России. В ходе исследования проанализированы коллаборации вузов и динамика коммерциализации патентов как в общем объеме, так и в срезе приоритетов научно-технологического развития РФ.The Analytical Center Expert published the 7th ranking “Index of Russian Universities Inventive Activities”. The analysis of more than 22000 patent applications from 170 universities allowed for identifying the leading inventive universities in Russia. The research included analysis of universities collaborations and patent commercialization dynamics in total, as well as separately by the priority areas of research and development in Russia

Моделирование транспортной системы на основе аналогий между дорожными сетями и электрическими цепями

Дата поступления 10 апреля 2019 г.; дата принятия к печати 3 июня 2019 г.Received April 10, 2019; accepted June 3, 2019.This article describes a probabilistic mathematical model which can be used to analyse traffic flows in a road network. This model allows us to calculate the probability of distribution of vehicles in a regional road network or an urban street network. In the model, the movement of cars is treated as a Markov process. This makes it possible to formulate an equation determining the probability of finding cars at key points of the road network such as street intersections, parking lots or other places where cars concentrate. For a regional road network, we can use cities as such key points. This model enables us, for instance, to use the analogues of Kirchhoff First Law (Ohm’s Law) for calculation of traffic flows. This calculation is based on the similarity of a real road network and resistance in an electrical circuit. The traffic flow is an analogue of the electric current, the resistance of the section between the control points is the time required to move from one key point to another, and the voltage is the difference in the number of cars at these points. In this case, well-known methods for calculating complex electrical circuits can be used to calculate traffic flows in a real road network. The proposed model was used to calculate the critical load for a road network and compare road networks in various regions of the Ural Federal District.Предложена вероятностная математическая модель, позволяющая анализировать транспортные потоки в дорожной сети. Эта модель позволяет рассчитать вероятность распределения транспортных средств по дорожной сети региона или улично-дорожной сети города. В модели движение автомобилей трактуется как марковский процесс. Это позволяет сформулировать уравнение, определяющее вероятность нахождения автомобилей в ключевых точках дорожной сети. В качестве таких ключевых точек можно рассматривать, например: пересечение улиц в городах, парковки или другие места скопления автомобилей. В региональной сети автомобильных дорог в качестве таких ключевых точек можно рассматривать города. С помощью этой модели была показана, в частности, возможность использовать аналоги первого закона Кирхгофа (закона Ома) для расчета транспортных потоков. Этот расчет основан на эквивалентности реальной дорожной сети электрическим цепям сопротивлений. Транспортный поток является аналогом электрического тока, сопротивление участка между контрольными точками - это время, необходимое для перехода из одной ключевой точки в другую, напряжение - это разница в количестве автомобилей в этих точках. В этом случае для расчета транспортных потоков в реальной дорожной сети могут использоваться общеизвестные методы расчета сложных электрических цепей. Предложенная модель использовалась для расчета критической нагрузки в дорожной сети и сравнения дорожной сети в различных областях Уральского Федерального округа по этому показателю

Most Sought-After Professional Competencies in Leading Research Teams of the Ural Federal District

At the current stage of socio-economic development, one of the key tasks is to ensure that education quality matches labour market expectations, and the industry of science and technology is no exception. Nowadays, there is no systemic evaluation and due regard of research staffing needs and competencies required in this field. Hence, the gap between the current level of human capital development and its necessary level is ever increasing. This study focuses on leading research teams working in the area of advanced manufacturing technologies. The main research methods are the following: publication activity analysis for organizations in the Ural Federal District (henceforth UFD) in the field of advanced manufacturing, bibliometric mapping for identifying research teams, a series of in-depth interviews with research team leaders, job postings analysis using HeadHunter website database. Key findings: 1) we developed a methodology to identify leading research teams in the UFD that possess unique research and technology competencies in the field of advances manufacturing technologies; such teams and their leaders were identified; 2) in-depth interviews with research team leaders allowed to determine the most sought-after competencies for young researchers; 3) we compared the results of qualitative analysis (the in-depth interviews) with the final list of required competencies obtained in the process of analyzing job postings in the area of advanced technology in the UFD using the HeadHunter website. Thus, we identified the pools of the most sought-after competencies for the research and manufacturing sectors in the field of advanced manufacturing technologies. Identifying the most sought-after and in-demand competencies in the  UFD leading research teams can inform decision-making on updating university study programmes to ensure that student training matches the needs of the industry of science and technology in the UFD

Index of Inventive Activity of Russian Universities - 2022

Аналитический центр «Эксперт» подвел итоги шестой волны исследования патентной активности российских университетов. Это часть комплексного проекта, запущенного в 2016 году с целью оценки научных и технологических компетенции вузов, а также уровня предпринимательских способностей их выпускников.The analytical center «Expert» summed up the results of the sixth wave of research on the Russian universities’ patent activity. This is part of a comprehensive project launched in 2016 to assess the scientific and technological competence of universities, as well as the level of their graduates’ entrepreneurial abilities

Methodology for identifying the boundaries of agglomerations based on statistical data

Высокая дифференциация уровня развития муниципальных образований является важным препятствием для устойчивого регионального развития многих регионов страны. Синхронизация региональных стратегий развития и планов муниципалитетов зачастую не может быть осуществлена из-за большого количества муниципальных образований на территории области, имеющих несогласующиеся друг с другом стратегии развития. При этом зачастую планы муниципальных образований не могут быть реализованы из-за отсутствия необходимых ресурсов. Для решения этих проблем были выделены группы муниципалитетов (ключевых единиц системы расселения), между которыми существуют развитые социально-экономические связи, имеющие схожие проблемы и потенциал развития. Представлены оригинальная методика выделения ключевых единиц системы расселения и опыт ее применения. Методика была основана на статистических показателях и на данных, которые доступны на муниципальном уровне. Для оценки взаимосвязи муниципалитетов были использованы 6 статистических социально-экономических показателей и 1 комплексный - валовый муниципальный продукт. Разница в уровне развития муниципалитетов по первым 6 показателям демонстрировала притяжение менее развитого по ним муниципалитета к более развитому. Размер валового муниципального продукта использовался для учета высокого взаимного притяжения крупных муниципалитетов (аналогично гравитационной модели). Расстояние между муниципалитетами уменьшало их взаимное влияние. Ограниченный набор использованных данных актуализировал вопрос об их достаточности для надежного выделения межмуниципальных взаимосвязей. Поэтому получившиеся результаты были проверены с помощью эмпирических данных о расселении населения и фактической маятниковой миграции между муниципалитетами региона. Результаты сравнения расчетов методики и фактических данных о взаимосвязях показали высокую схожесть. Получившаяся группировка муниципалитетов позволила выделить 21 ключевую единицу системы расселения на территории Свердловской области. При этом полученная в результате методика может служить основой для выделения укрупненных групп взаимосвязанных муниципалитетов не только для Свердловской области, но и для других регионов страны.Significant difference in development between the municipalities is an obstacle for achieving economic sustainability in many Russian regions. Regional development strategies and plans of various municipalities often cannot be synchronised because of their incompatibility. Moreover, municipalities usually lack necessary resources to implement their strategies. To solve these problems, we identified groups of municipalities (key units of the settlement system (KUSS)) based on the existing socio-economic relations, common challenges and development potential. We propose a methodology for identifying KUSS and describe its application. This methodology relies on statistical data available at the municipal level. To assess the interconnection of municipalities, we used 6 statistical socio-economic indicators and 1 integrated index of Gross Municipal Product (GMP). The difference in the first 6 indicators of the development of municipalities demonstrated, that less developed municipalities tend to more developed ones. We used the values of gross municipal product to define high mutual attraction of large municipalities (similar to the gravity model). The distance between municipalities reduced their mutual influence. Due to the limited data set, it was necessary to consider the reliability of the identified inter-municipal relations. Thus, we compared the obtained results with empirical data on population distribution and circular migration between municipalities in the region. The comparison of our calculations and actual data showed high precision of the presented methodology. The resulting grouping of municipalities allowed identifying 21 key units of the settlement system in Sverdlovsk oblast. The proposed methodology can be usedfor determining large groups of municipalities in Sverdlovsk oblast, as well as in other Russian regions.Работа была выполнена при поддержке Министерства экономики и территориального развития Свердловской области.The article has been prepared with the support of the Ministry of Economy and Territorial Development of Sverdlovsk oblast

Adiabatic approximation, Gell-Mann and Low theorem and degeneracies: A pedagogical example

We study a simple system described by a 2x2 Hamiltonian and the evolution of the quantum states under the influence of a perturbation. More precisely, when the initial Hamiltonian is not degenerate,we check analytically the validity of the adiabatic approximation and verify that, even if the evolution operator has no limit for adiabatic switchings, the Gell-Mann and Low formula allows to follow the evolution of eigenstates. In the degenerate case, for generic initial eigenstates, the adiabatic approximation (obtained by two different limiting procedures) is either useless or wrong, and the Gell-Mann and Low formula does not hold. We show how to select initial states in order to avoid such failures.Comment: 6 pages, 2 figure