Synergy effect in innovative activities and its accounting in the technological competencies of an enterprise

The article deals with the interdependence of competitiveness, innovation, as well as levels of entrepreneurial and technological competencies leading to synergetic effects in the development of high-tech companies. The authors describe a synergetic approach which allows finding effective ways of management of the economic systems functioning according to market conjuncture laws, as well as synergetic innovation strategy management. The article analyzes the effect of synergy in innovative activities and highlights the importance of its accounting in the management of technological competencies of the enterprisepeer-reviewe

The mathematical model of the law on the correlation of unique competencies with the emergence of new consumer markets

The article deals with the applied aspects of assessing the influence degree of unique competencies on the process of creating innovative technologies and forming new consumer markets. It also builds the economic model, which demonstrates the presence of this correlation. Paper formulates the law on spiral dependence of the competences level on the emergence of new markets. The authors proposed mathematical instruments based on simulation modeling, which confirms the objectivity of the derived law.peer-reviewe

Развитие методов оценки цифровой зрелости организации с учетом регионального аспекта

Цифровая трансформация в Российской Федерации происходит во всех регионах. В связи с этим первостепенное значение приобретает оценка цифровой зрелости организаций. При этом ввиду межрегиональных дисбалансов при разработке проектов по цифровой трансформации требуется учет региональных особенностей, что обусловливает актуальность исследования. Цель исследования — разработать экономический инструмент оценки цифровой зрелости организации с учетом регионального аспекта. Для достижения этой цели поставлены и решены следующие задачи: проведен анализ теоретических подходов к оценке цифровой зрелости, обоснована система показателей, учитывающих региональные аспекты, и разработан алгоритм оценки цифровой зрелости организаций и интерпретации результатов. В статье представлен экономический инструмент оценки цифровой зрелости организаций, включающий оценку уровня внутренней и внешней цифровой зрелости посредством количественных показателей. Внутренняя цифровая зрелость учитывает две группы факторов: научно-технические и производственные. Внешняя цифровая зрелость учитывает четыре региональных аспекта: кадровый, финансовый, потребительский, инфраструктурный, — что отличает авторскую методику от других подходов. Расчет цифровой зрелости производится с применением методов нормирования данных для их соизмеримости и метода анализа иерархий для учета веса каждого фактора. Анализ полученных оценок цифровой зрелости с учетом шкалы, основанной на применении метода простой группировки по равным интервалам, позволяет сделать вывод об уровне цифровой зрелости — базовом, формирующемся, среднем, продвинутом или высоком. Кроме того, оценка цифровой зрелости позволяет выявить узкие места организации для разработки мер по их устранению в обеспечение повышения эффективности цифровой трансформации. Экономический инструмент оценки цифровой зрелости организаций верифицирован на примере организаций наукоемкой промышленности РФ. Показана взаимосвязь полученных оценок с цифровым развитием регионов РФ. Полученные с помощью представленной методики результаты могут быть использованы для реализации стратегий управления цифровой трансформацией организаций и при разработке региональной политики

Развитие методов оценки цифровой зрелости организации с учетом регионального аспекта

Цифровая трансформация в Российской Федерации происходит во всех регионах. В связи с этим первостепенное значение приобретает оценка цифровой зрелости организаций. При этом ввиду межрегиональных дисбалансов при разработке проектов по цифровой трансформации требуется учет региональных особенностей, что обусловливает актуальность исследования. Цель исследования — разработать экономический инструмент оценки цифровой зрелости организации с учетом регионального аспекта. Для достижения этой цели поставлены и решены следующие задачи: проведен анализ теоретических подходов к оценке цифровой зрелости, обоснована система показателей, учитывающих региональные аспекты, и разработан алгоритм оценки цифровой зрелости организаций и интерпретации результатов. В статье представлен экономический инструмент оценки цифровой зрелости организаций, включающий оценку уровня внутренней и внешней цифровой зрелости посредством количественных показателей. Внутренняя цифровая зрелость учитывает две группы факторов: научно-технические и производственные. Внешняя цифровая зрелость учитывает четыре региональных аспекта: кадровый, финансовый, потребительский, инфраструктурный, — что отличает авторскую методику от других подходов. Расчет цифровой зрелости производится с применением методов нормирования данных для их соизмеримости и метода анализа иерархий для учета веса каждого фактора. Анализ полученных оценок цифровой зрелости с учетом шкалы, основанной на применении метода простой группировки по равным интервалам, позволяет сделать вывод об уровне цифровой зрелости — базовом, формирующемся, среднем, продвинутом или высоком. Кроме того, оценка цифровой зрелости позволяет выявить узкие места организации для разработки мер по их устранению в обеспечение повышения эффективности цифровой трансформации. Экономический инструмент оценки цифровой зрелости организаций верифицирован на примере организаций наукоемкой промышленности РФ. Показана взаимосвязь полученных оценок с цифровым развитием регионов РФ. Полученные с помощью представленной методики результаты могут быть использованы для реализации стратегий управления цифровой трансформацией организаций и при разработке региональной политики

The research of contact image senson for use as a high-precision measuring element

This article describes a device, which allows to control various elements using sound signals of different tones remotely. Its possible application are also described in various control systems

Mechanical activation influence on the morphological properties of La[2]O[3]-TiO[2]-B

The influence of mechanical activation of the powder mixture used to obtain the high-perfomance cathode for accelerating engineering with the SHS-method has been explored. The mechanically processed mixtures have been morphologically analyzed. The optimal modes of mechanical activation have been determined for the mixture

Development of Methods for Assessing the Digital Maturity of Organisations Considering the Regional Aspect

Цифровая трансформация в Российской Федерации происходит во всех регионах. В связи с этим первостепенное значение приобретает оценка цифровой зрелости организаций. При этом ввиду межрегиональных дисбалансов при разработке проектов по цифровой трансформации требуется учет региональных особенностей, что обусловливает актуальность исследования. Цель исследования - разработать экономический инструмент оценки цифровой зрелости организации с учетом регионального аспекта. Для достижения этой цели поставлены и решены следующие задачи: проведен анализ теоретических подходов к оценке цифровой зрелости, обоснована система показателей, учитывающих региональные аспекты, и разработан алгоритм оценки цифровой зрелости организаций и интерпретации результатов. В статье представлен экономический инструмент оценки цифровой зрелости организаций, включающий оценку уровня внутренней и внешней цифровой зрелости посредством количественных показателей. Внутренняя цифровая зрелость учитывает две группы факторов: научно-технические и производственные. Внешняя цифровая зрелость учитывает четыре региональных аспекта: кадровый, финансовый, потребительский, инфраструктурный, - что отличает авторскую методику от других подходов. Расчет цифровой зрелости производится с применением методов нормирования данных для их соизмеримости и метода анализа иерархий для учета веса каждого фактора. Анализ полученных оценок цифровой зрелости с учетом шкалы, основанной на применении метода простой группировки по равным интервалам, позволяет сделать вывод об уровне цифровой зрелости - базовом, формирующемся, среднем, продвинутом или высоком. Кроме того, оценка цифровой зрелости позволяет выявить узкие места организации для разработки мер по их устранению в обеспечение повышения эффективности цифровой трансформации. Экономический инструмент оценки цифровой зрелости организаций верифицирован на примере организаций наукоемкой промышленности РФ. Показана взаимосвязь полученных оценок с цифровым развитием регионов РФ. Полученные с помощью представленной методики результаты могут быть использованы для реализации стратегий управления цифровой трансформацией организаций и при разработке региональной политики.Digital transformation has reached all regions of the Russian Federation. In this regard, it is essential to assess the digital maturity of various companies. Simultaneously, digital transformation projects should take into account interregional imbalances and regional specificities. The present study aims to develop an economic tool for assessing the digital maturity of organisations considering the regional aspect. To achieve this goal, we analysed theoretical approaches to assessing the digital maturity, presented a system of indicators that consider regional aspects, and created an assessment algorithm for interpreting the results. The developed economic tool allows the assessment of internal and external digital maturity in terms of quantitative indicators. Internal digital maturity considers scientific and technical, as well as production factors. In the presented methodology, external digital maturity considers four regional aspects: human, financial, consumer, infrastructural. Digital maturity was calculated using data normalisation methods to ensure their commensurability and analytic hierarchy process to consider the weight of each factor. Based on the presented scale, obtained via the method of simple grouping into equal intervals, digital maturity of organisations can be classified as basic, emerging, medium, advanced or high. Additionally, the conducted assessment of digital maturity allowed us to identify the “bottlenecks ” in organisations that should be eliminated in order to increase the effectiveness of digital transformation. The developed economic tool was tested on the example of high-tech enterprises of the Russian Federation. The relationship between the calculated estimates and digital development of Russian regions was demonstrated. The obtained results can be used to implement strategies for managing the digital transformation of organisations, as well as to develop regional policies.Публикация выполнена при поддержке Программы стратегического академического лидерства РУДН.The article has been prepared with the support of the RUDN University Strategic Academic Leadership Program

Pilot studies of the unique highland palsa mire in Western Sayan (Tuva Republic, Russian Federation)

In contrast to the well-studied West Siberian sector of frozen bogs in the Russian Arctic, the frozen mound bogs (so-called “palsas”) on the highlands of Southern Siberia have not yet been studied, but they are suspected to be even more sensitive to ongoing climate change. This article provides the pilot study on palsa mire Kara-Sug in the highland areas of Western Sayan mountain system, Tuva Republic. The study focuses on the current state of palsa mire and surrounding landscapes, providing wide range of ecological characteristics while describing ongoing transformations of natural landscapes under a changing climate. The study used a variety of field and laboratory methods: the integrated landscape-ecological approach, the study of peat deposits, geobotanical analysis, and modern analysis of the chemical composition of water, peat, and soils. The study shows that highland palsa mires are distinguished by their compactness and high variety of cryogenic landforms leading to high floristic and ecosystem diversity compared with lowland palsa mires. This information brings new insights and contributes to a better understanding of extrazonal highland palsa mires, which remain a “white spot” in the global environmental sciences

Evaluation of synthetic wheat lines (Triticum durum/Aegilops tausсhii) for vegetative period and resistance to diseases

The growth of the total wheat production and increase of yield stability from year to year are some of the priorities of agriculture in Russia. The yield of commercial varieties significantly diversifies due to huge losses of their potential under the influence of negative biotic and abiotic factors. Increase of resistance to stress factors in the emerging varieties can be achieved by utilizing the diversity of the genetic resources of related wild species and genera in crosses. The results of a phenotypic evaluation of the synthetic hexaploid wheat lines of CIMMYT breeding created by crossing durum wheat varieties from Institute of Breeding and Genetics (Odessa, Ukraine) and variety Pandur from Romania (T. durum Desf., AB genome) with Aegilops (Ae. tausshii Coss., D genome), and also 15 synthetic wheat lines of Kyoto University breeding (Japan) created by crossing durum wheat variety Langdon with different ecological forms Aegilops are presented. Research was performed on the experimental field of Omsk SAU under conditions of southern forest-steppe of West Siberia in 2016. Between synthetics, there was revealed a genotypic difference in the vegetative period duration and resistance to diseases. Lines of hybrid combination Aisberg/Ae.sq.(511) were characterized as the most early-maturity genotypes among the lines studied. The hybrid combinations Ae.sq.(369) with variety Aisberg, Ae.sq.(310) and Ukr-Od 1530, Ae.sq.(223) and Pandur are characterized by complex resistance to fungal diseases. Most of the lines demonstrated high and moderate resistance to rust fungus, severity ranging from 5 to 70 % and severity of powdery mildew being 10–90 %. Lines derived from variety Ukr-Od 1530.94 and accessions Ae. tauschii (392); (629); (1027); (1031) and lines Langdon/Ku-2074; Langdon/Ku-2075; Langdon/Ku-2100; Langdon/Ku-2079 are characterized by complex resistance to powdery mildew, leaf and stem rust. The synthetic lines with a complex of economically valuable traits present interest as an initial material for breeding programs

Intellectual Capital of Technological Transformation of Economy of Industrial Region

The relevance of the research topic is due to the need to strengthen and expand the technological transformation of the Russian economy, which should contribute to the growth of high-tech products production and increase the competitiveness of domestic manufacturers in the world market. The hypothesis of the study is that the component features of the intellectual capital of the industrial region determine the predisposition/absence of predisposition of its economy to make a transition to a new dominant technological structure. The purpose of the scientific research is to identify the types of intellectual capital and which of them form the predisposition of regions to the technological transformation of their economies. During the study, the following tasks were solved: structural elements of intellectual capital that affect the innovative and technological development of the region, namely: education, are justified; innovative competencies; innovative skills; altruism; cognitive and non-cognitive competencies; sensitivity to change and adaptation to technological changes. Extractive, mono-inclusive and multi-inclusive type of intellectual capital of industrial regions, corresponding to the fourth, fifth and sixth technological framework, respectively, is disclosed. A methodology for estimating intellectual capital, which determines the dominant technological structure of the economy of the industrial region, has been developed on the basis of the use of the matrix method and Frobenius norms, which make it possible to conduct research over a long-time interval taking into account the dynamic trends of the main capital elements. The testing of the author’s methodology revealed that such territories as Kemerovo Region, Nizhny Novgorod Region, Perm Territory, Republic of Bashkortostan, Republic of Tatarstan, Sverdlovsk Region, Udmurt Republic, Chelyabinsk Region, Chuvash Republic and Yaroslavl Region have intellectual capital for further technological development of the region’s economy. The novelty of the obtained results lies in the development of a typology of regions, which enables one to identify the territories most prone to further technological transformation of the economy in the context of types of intellectual capital. The practical significance of the results obtained lies in the possibility of their use by authorities as a tool for developing a strategy for industrial development and structural adjustment of the economy of industrial regions.Актуальность темы исследования обусловлена необходимостью усиления и экспансии технологической трансформации российской экономики, которая должна способствовать росту производства высокотехнологичной продукции и повышению конкурентоспособности отечественных производителей на мировом рынке. Гипотеза исследования заключается в том, что компонентные особенности интеллектуального капитала индустриального региона обусловливают предрасположенность/отсутствие предрасположенности его экономики к переходу на новый доминирующий технологический уклад. Цель исследования заключается в том, чтобы выявить типы интеллектуального капитала и определить, какие из них формируют предрасположенность регионов к технологической трансформации их экономики. В ходе исследования были решены следующие задачи: обоснованы структурные элементы интеллектуального капитала, влияющие на инновационное и технологическое развитие региона, а именно: образование; инновационные компетенции; инновационные навыки; альтруизм; когнитивные и некогнитивные компетенции; чувствительность к изменениям и адаптация к происходящим технологическим изменениям. Раскрыт экстрактивный, моноинклюзивный и мультиинклюзивный типы интеллектуального капитала индустриальных регионов, соответствующий четвертому, пятому и шестому технологическому укладу соответственно. Разработана методика оценки интеллектуального капитала, определяющего доминирующий технологический уклад экономики индустриального региона, на базе использования матричного метода и норм Фробениуса, позволяющих проводить исследование на длительном временном интервале с учетом динамических трендов основных элементов капитала. Апробация авторской методики позволила выявить, что такие территории, как Кемеровская область, Нижегородская область, Пермский край, Республика Башкортостан, Республика Татарстан, Свердловская область, Удмуртская Республика, Челябинская область, Чувашская Республика и Ярославская область обладают интеллектуальным капиталом дальнейшего технологического развития экономики региона. Новизна полученных результатов заключается в разработке типологии регионов, позволяющей выявить территории, наиболее склонные к дальнейшей технологической трансформации экономики в разрезе типов интеллектуального капитала. Практическая значимость полученных результатов заключается в возможности их использования органами власти в качестве инструментария разработки стратегии промышленного развития и структурной перестройки экономики индустриальных регионов.Актуальность темы исследования обусловлена необходимостью усиления и экспансии технологической трансформации российской экономики, которая должна способствовать росту производства высокотехнологичной продукции и повышению конкурентоспособности отечественных производителей на мировом рынке. Гипотеза исследования заключается в том, что компонентные особенности интеллектуального капитала индустриального региона обусловливают предрасположенность/отсутствие предрасположенности его экономики к переходу на новый доминирующий технологический уклад. Цель исследования заключается в том, чтобы выявить типы интеллектуального капитала и определить, какие из них формируют предрасположенность регионов к технологической трансформации их экономики. В ходе исследования были решены следующие задачи: обоснованы структурные элементы интеллектуального капитала, влияющие на инновационное и технологическое развитие региона, а именно: образование; инновационные компетенции; инновационные навыки; альтруизм; когнитивные и некогнитивные компетенции; чувствительность к изменениям и адаптация к происходящим технологическим изменениям. Раскрыт экстрактивный, моноинклюзивный и мультиинклюзивный типы интеллектуального капитала индустриальных регионов, соответствующий четвертому, пятому и шестому технологическому укладу соответственно. Разработана методика оценки интеллектуального капитала, определяющего доминирующий технологический уклад экономики индустриального региона, на базе использования матричного метода и норм Фробениуса, позволяющих проводить исследование на длительном временном интервале с учетом динамических трендов основных элементов капитала. Апробация авторской методики позволила выявить, что такие территории, как Кемеровская область, Нижегородская область, Пермский край, Республика Башкортостан, Республика Татарстан, Свердловская область, Удмуртская Республика, Челябинская область, Чувашская Республика и Ярославская область обладают интеллектуальным капиталом дальнейшего технологического развития экономики региона. Новизна полученных результатов заключается в разработке типологии регионов, позволяющей выявить территории, наиболее склонные к дальнейшей технологической трансформации экономики в разрезе типов интеллектуального капитала. Практическая значимость полученных результатов заключается в возможности их использования органами власти в качестве инструментария разработки стратегии промышленного развития и структурной перестройки экономики индустриальных регионов.The study was carried out with the financial support of the Russian Foundation for Basic Research within the framework of scientific project No. 19-29-07348 «Development of the economic theory of human capital management and the methodology of accelerated formation of Russia’s intellectual potential with the creation of an integrative interdisciplinary mechanism for the formation and measurement of human capital as a key factor in increasing Russia’s competitiveness».Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 19-29-07348 «Развитие экономической теории управления человеческим капиталом и методологии ускоренного формирования интеллектуального потенциала России с созданием интегративного междисциплинарного механизма формирования и измерения человеческого капитала как ключевого фактора повышения конкурентоспособности России»