Аннотация результатов, полученных в 2019 году
1. Для изучения закономерностей и тенденций становления и развития экономики знаний во взаимосвязи с ресурсной экономикой проведена систематика 165 стран мира. С использованием инструментов многомерного статистического анализа (кластерного и факторного) построена иерархическая классификация и выделены таксоны (группы) ресурсных экономик, различающиеся по важнейшим признакам. Выявлены особенности экономического развития стран в зависимости от степени проявления ресурсных и нересурсных (в том числе связанных с развитием экономики знаний) факторов и того, как они сочетаются друг с другом. Показано, что в России освоение ресурсов не дает желаемых и потенциально достижимых эффектов из-за больших разрывов между секторами экономики и недостаточного развития нересурсного сектора (прежде всего в технологическом отношении). В общем случае имеет место дуалистическая взаимозависимость между ресурсами и развитием. Для богатых ресурсами стран свойственна проблема эффективного использования ресурсной ренты. Страны с умеренно высокой степенью ресурсной обеспеченности сталкиваются с проблемой зависимости от ресурсов и необходимостью диверсификации экономики, значимость которой уменьшается с ростом уровня обеспеченности ресурсами и развития экономики. В обоих случаях важным инструментом ослабления остроты проблем является развитие экономики знаний, соединение инновационных процессов с процессами освоения ресурсов. 2. В рамках анализа особенностей становления экономики знаний в России и в ее ресурсных регионах проанализированы социально-экономические и экологические показатели развития муниципальных образований, где осуществляется добыча ресурсов углеводородного сырья. Показано, что существующее законодательство по закреплению собственных доходов за местными бюджетами слабо учитывает специфику северных сырьевых регионов (их геостратегическую значимость, низкую заселенность и высокие расходы; зависимость доходов местных бюджетов от политики ресурсных корпораций). Среди определяющих причин – хроническое занижение стоимости природного капитала и недостаточное инвестирование в диверсификацию экономической деятельности в местах добычи, а также в развитие человеческого потенциала (знаний, навыков и возможности их применения). Экономика знаний может ускорить решение широкого круга проблем сырьевых территорий, если регионы (на уровне субъектов Федерации и муниципалитетов) будут иметь возможности и стимулы более активно участвовать в формировании спроса на исследования, инновационные разработки и технологии; в управлении и развитии минерально-сырьевого комплекса. 3. Исследование процессов и проблем развития российской экономики в условиях становления экономики знаний выполнялось на макро- и мезо- уровнях. а) На макроуровне выполнялись работы по подготовке сценарного прогноза российской экономики с акцентом на проблематику инновационного развития и развитие экономики знаний. Прогнозная модель (в основе которой лежит экспертно-статистический байесовский метод) включает проблемные ситуации, которые отражают: – институциональную среду становления и развития экономики знаний; – подходы к формированию и реализации государственной инновационной политики; – рыночные аспекты инновационного развития экономики; – процессы накопления человеческого капитала, участие научно-образовательной среды в формировании предпосылок инновационного развития и становления экономики знаний; – масштабы и формы вовлечения российской экономики в глобальную инновационную систему. б) На мезоуровне проанализированы проблемы взаимодействия экономики знаний и ресурсного сектора – минерально-сырьевого комплекса (МСК). Рассмотрен подкласс международной патентной классификации «Бурение грунта или горных пород; добыча нефти, газа …» (на основе базы данных Федерального института промышленной собственности), который наиболее полно характеризует процессы генерации знаний и разработки технологий для нефтегазового комплекса. Выявлена региональная неравномерность (пространственная асимметрия) патентной активности, что определяет дополнительные риски для инновационного развития рассмотренного отраслевого комплекса на уровне страны. в) Показано, что по основным индикаторам, характеризующим инновационное развитие, МСК устойчиво отстает от средних показателей по России. В динамике наметился тренд к сокращению значений индикаторов, характеризующих инновационное развитие МСК. Количество разрабатываемых передовых производственных технологий находится на очень низком уровне. Эти обстоятельства определяют существенные риски в условиях санкционного давления и имеющейся потребности в новых технологиях. 4. Выполнен анализ зарубежного опыта взаимодействия ресурсного сектора и экономики знаний. а) Проведен укрупненный сравнительный анализ тенденций инновационного развития ведущих экономик мира и национальных экономик, в которых главную роль играет ресурсный сектор. Выявлено значение фактора инноваций в разрешении противоречий развития экономик ресурсного типа: между возможностями для социально-экономического развития, которые дает освоение высоколиквидных природных ресурсов (прежде всего, нефти и газа), и проблемами, которые неизбежно возникают вследствие зависимости от ресурсов. б) В рамках анализа освоения ресурсов сланцевых углеводородов в США показано, что в современных условиях добыча сланцевого газа, а также расширение объемов производства и продажи сжиженного природного газа, сопровождаются изменением характеристик экономических активов (как материальных, так и нематериальных). Данные активы во все большей степени приобретают черты универсальности. При этом принципиально меняется соотношение издержек. Для классических месторождений было характерно доминирование капитальных затрат, а при добыче сланцевого газа увеличивается доля расходов на оплату труда в части услуг производственно-технического характера. Это является отражением того, что все большую роль играют навыки, знания и компетенции, носителями которых являются сервисные компании. 5. Анализ проблем генерации и использования новых знаний и инноваций в ресурсном секторе России показал, что одной из ключевых проблем остается слабая заинтересованность крупных компаний в инновационном развитии в условиях высокой обеспеченности запасами и возможностей получения значительных налоговых льгот. Генерация новых знаний, разработка и применение инновационных технологий требуют трансформации институциональных рамок и условий освоения все более сложных ресурсов недр (включая изменения в системе государственного регулирования сферы недропользования и формирование новых форм взаимодействия участников процессов освоения недр для объединения усилий, сокращения издержек и распределения рисков). Обосновано, что выбор институционально-организационных рамок и форм управления инновационным процессом необходимо проводить в зависимости от сложности решаемых задач по освоению ресурсов недр. 6. Для подготовки проведения когнитивного анализа и построения когнитивных графов осуществлялось выявление факторов развития экономики знаний во взаимосвязи с рядом статистических показателей инновационной деятельности. На данном этапе оценивалось влияние инновационных факторов на динамику экономического развития основных нефтегазовых регионов России. Использовался аппарат анализа панельных данных. 7. Исследовались вопросы создания информационной основы для оценки влияния процессов генерации знаний на формирование новых ресурсно-экономических активов, в том числе из «нетрадиционных» источников углеводородов (в форме баз данных о природных и экономических особенностях их освоения). а) На примере развития нефтегазовой отрасли в России рассмотрены аспекты формирования новых знаний, открывающих перспективы освоения нетрадиционных (в сегодняшнем понимании) источников углеводородов. Проанализирован характер изменений эффективности проектов в сфере добычи углеводородов из традиционных и нетрадиционных источников по мере развития технологий получения геолого-геофизической информации, методов добычи сырья и увеличения нефтеотдачи. б) На уровне отдельных ресурсных объектов: – рассмотрены особенности и проблемы работы с геологическими данными в контексте таких факторов как информативность, ограниченность, неопределенность, достоверность доступных материалов. Предложена структура базы данных по традиционным нефтегазовым объектам и способы учета специфики залежей углеводородов «нетрадиционного» типа; – показано, что в современных условиях растут значение и роль редкоземельных металлов вследствие их использования во многих инновационных технологиях. Актуализируется необходимость освоения новых нетрадиционных источников высокотехнологичного сырья, находящихся в сложных геологических, инфраструктурных и институциональных условиях, которые могут удовлетворить меняющийся спрос. Анализ целесообразности вовлечения нетрадиционных источников минерально-сырьевых ресурсов в освоение требует тщательного изучения геологического строения объектов, необходимой инфраструктуры, методов эффективного извлечения и обогащения ценных компонентов, поиска новых или модификации старых технологий. Освоение нетрадиционных источников носит инновационный характер, а оценка эффективности их разработки требует учета целого ряда факторов неопределенности и риска. 8. Предложено алгоритмическое описание графов, характеризующих взаимосвязь между генерацией знаний и возникновением новых реальных активов. Разработан двухэтапный метод математического моделирования генерации и трансформации новых знаний об углеводородных объектах в коммерческие запасы: (1) вычисление критериев управляемой генерации знаний и (2) поиск условий достижения полученных критериев, реализуемый с помощью гибрида агентной модели с байесовскими сетями. Рассмотрены аспекты математического программирования процессов движения по графам для разных типов и источников ресурсов. Информационные ресурсы в сети Интернет: http://hjournal.ru/files/JIS_11_3/JIS_11.3_3.pdf http://conf.sfu-kras.ru/iteri-2019/proceedings

Аннотация результатов, полученных в 2020 году
* Показано, что существующая инновационная система в минерально-сырьевом секторе (МСС) России ориентирована, прежде всего, на получение быстрой отдачи на инвестированный капитал. При решении экономических вопросов основной акцент в России делается на обеспечении текущей социально-экономической устойчивости. В этих условиях инновационные системы как национальная, так и специфическая в МСС находятся под доминирующим влиянием процессов трансфера знаний и технологий, ранее созданных и апробированных в других странах. * Выявлены тренды инновационных процессов в минерально-сырьевом секторе в условиях усложнения ресурсной базы. Низкая инновационная активность не соответствует роли МСС в экономике России и состоянию сырьевой базы. В настоящее время в МСС России разрабатывается очень мало новых технологий, что создает существенные риски в условиях санкционного давления и имеющихся потребностей в новых технологиях. * Проведен анализ патентной активности на примере изобретений для нефтегазового комплекса. Один из подходов к анализу инновационных процессов основывается на том, что новые знания возникают на основе рекомбинации (новой комбинации) разнородных фрагментов существующих знаний, которые распределены среди экономических агентов. Данный анализ был проведен на примере изобретений – связывающего звена между сферой исследований и разработок, с одной стороны, разработкой и применением новых технологий, с другой. Прорывные технологии, радикальные инновации чаще создаются на стыке разных областей знаний. На основе анализа индекса сложности, характеризующего использование различных технологий в патентах для нефтегазовой промышленности, показано, что в большей степени предпосылки для создания прорывных технологий создаются у зарубежных компаний (прежде всего, крупных нефтегазосервисных). В региональной структуре такие предпосылки преимущественно формируются в столичных агломерациях – городах Москва и Санкт-Петербург. * Собран массив данных за период 2000–2018 гг. для регионов России по основным показателям развития экономики, ресурсообеспеченности, инновационной деятельности и человеческого капитала. При помощи методов регрессионного анализа панельных данных получены оценки интенсивности влияния инвестиций в основной капитал, ресурсного и инновационных факторов, человеческого капитала на экономический рост регионов в целом по выборке. Для более детальной оценки влияния инноваций на развитие регионов проводится кластерный анализ и строятся модели для отдельных кластеров. * На примере Томской области исследовано влияние инновационного развития на экономическое благосостояние ресурсного региона. При помощи инструментария когнитивного моделирования были построены сценарные прогнозы развития экономики региона до 2028 г. Результаты расчетов показали, что при саморегулировании ситуации, без изменения текущего состояния системы, в консервативном и даже базовом сценарии прогнозируется отрицательное значение прироста ВРП. Ситуация может быть изменена путем приложения к системе одновременных положительных управляющих воздействий по факторам «Инновации» и «Научно-образовательный комплекс». Это подразумевает целенаправленную политику региональных органов власти по стимулированию перехода региона к экономике знаний. Моделирование показало, что приложение усилий к увеличению добавленной стоимости в научно-образовательном комплексе способно обеспечить переход к экономике роста. * Разработан подход к оценке инвестиционной привлекательности регионов, основанный на использовании сравнительно небольшого числа исходных показателей с открытой статистикой и факторного анализа для агрегирования исходных частных показателей и получения результирующего индикатора. Расчеты для составления рейтингов инвестиционной привлекательности регионов были проведены для 2014 и 2018 гг. * На примере доюрского комплекса Западной Сибири проанализированы особенности геологического изучения и освоения объектов нетрадиционного типа. Данные о геологических особенностях месторождений, результатов разведки и разработки залежей проанализированы и систематизированы, что позволило сформулировать предложения по учету различных геолого-технологических параметров при выполнении геолого-экономической оценки перспективных объектов с аналогичными прогнозируемыми характеристиками. * Рассмотрены проблемы накопления геологических информационных ресурсов с точки зрения доступности, достоверности, точности и полноты. Выявлена необходимость создания механизма интеллектуального поиска потенциальных противоречий в хранимых значениях данных. * Проведен анализ взаимодействия участников освоения ресурсов в нефтегазовом секторе России. Изучены примеры сотрудничества отечественных и зарубежных компаний в рамках освоения сложных объектов и показана слабость развития партнерских отношений среди российских недропользователей. Такая ситуация негативно влияет на процессы накопления знаний и развитие инновационных процессов. * Сформирована база данных о геологических характеристиках, локальных особенностях, технологиях разработки и формах взаимодействия участников пилотных проектов по освоению перспективных трудноизвлекаемых запасов углеводородного сырья. Подготовлена карта потенциальных полигонов освоения трудноизвлекаемых углеводородов в России. * Подготовлена алгоритмическая реализация модели генерации и трансформации новых знаний о нефтегазовых объектах в коммерческие запасы. В качестве агентов модели выступают участники нефтегазовой отрасли. Для моделирования исследовательского процесса разработки новых технологий используются байесовские сети. * Предложен и реализован метод порогового анализа определения экономических и технологических критериев успешного освоения перспективных нефтегазовых объектов. Выделены группы критериев, выбор оптимальной комбинации которых обеспечивает рентабельность проектов освоения ресурсов. * Подготовлены предложения по формированию условий для генерации новых знаний и разработки инновационных технологий в ресурсном секторе, в основу которых легли результаты апробационного запуска агентной модели на ряде нефтегазовых объектов. http://geosib.sgugit.ru/ekonomicheskoe-razvitie-sibiri-i-dalnego-vostoka-2020-tom-3-1/ http://lib.ieie.nsc.ru/docs/2020/KrukovV2020O_vzaimodejstvii.pdf http://elib.sfu-kras.ru/bitstream/handle/2311/135188/09_Kryukov.pdf;jsessionid=28F455920EAA44E2878E5E689208D035?sequence=1 https://www.e3s-conferences.org/articles/e3sconf/abs/2020/34/e3sconf_iims2020_04004/e3sconf_iims2020_04004.html https://www.ieie.su/assets/ysc2020/ysc-2020.pdf https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44054552& https://www.ieie.su/events/workshops/24-03-20.791.html http://eage.ru/ru/conferences/detail.php?id=163

Аннотация результатов, полученных в 2021 году
1. Исследования по теоретическим аспектам экономики знаний позволили получить вывод, что фабула экономического развития, в сущности, не меняется уже на протяжении длительного периода времени: наука создает знания, знания являются источником инноваций, а инновации повышают общественную производительность, обеспечивают (поддерживают) рост экономики. Это в полной мере относится к экономикам ресурсного типа. Их особенность состоит, в частности, в формировании специфических механизмов взаимодействия между ресурсным сектором и экономикой знаний. Скорость инновационных процессов меняется во времени, равно как меняются типы и формы инноваций. Ускорение, происходящее сегодня, с одной стороны, отражает объективную потребность, которая продиктована целями экономического роста, а с другой стороны, сопряжено с новой сюжетной окраской инновационных процессов, которая во многом связана с процессами цифровизации. 2. Показана необходимость использования трех основных направлений (сценариев) получения знаний, позволяющих эффективно осваивать новые объекты минерально-сырьевого сектора (МСС): фундаментальные исследования (стенды, эксперименты, «научные основы» освоения и разработки; предпринимательская «свобода»; организация полигонов с особыми условиями недропользования). Каждое из этих направлений предполагает наличие определенных основополагающих условий. Инновационная система, которая формируется в МСС России, весьма неопределенна. В ней преобладают элементы добровольности – «горной свободы», что приводит к доминированию в наукоемком и высокотехнологичном сервисе зарубежных компаний и поставщиков. Создание полигонов является инициативой отдельных компаний, вследствие чего имеют место проблемы и сложности трансфера знаний, технологий и навыков. «Научные основы» в слабой степени связаны с решением технологических проблем вне кооперации и интеграции усилий ведущих компаний МСС. 3. Разработан экономико-математический инструментарий, объединяющий подходы агентного моделирования, байесовских сетей и кривых обучения с элементами вероятностного анализа. Агентная модель применяется для имитации взаимодействия участников нефтегазовой отрасли в целях совместного освоения нетрадиционных источников углеводородов. Байесовская сеть используется для прогноза результатов совместной инновационной деятельности агентов. С помощью кривых обучения определяются веса ребер байесовской сети, позволяя учитывать специфику различных типов нетрадиционных объектов. Разработанный инструментарий апробирован на примере локальных полигонов Республики Татарстан, юго-востока Западной Сибири, Восточной Сибири. Реализованные алгоритмы предложенного инструментария демонстрируют процессы наращивания знаний о ресурсах нефтегазовой отрасли и постепенную трансформацию этих знаний в промышленные активы. По результатам апробационного агентного моделирования подтверждена взаимосвязь между успешностью взаимодействия агентов и объемом инвестиций в связке с квалификацией участников рассматриваемой системы. 4. Разработан алгоритм порогового анализа как инструментария, позволяющего определять критерии рентабельного освоения трудноизвлекаемых запасов (ТРИЗ) – минимальные требования к запасам, глубинам залегания, близости к транспортной инфраструктуре, промысловые и рыночные характеристики. Предложенный подход в связке с производственно-инвестиционной моделью обеспечивает возможность обобщения результатов агентного моделирования по локальным полигонам на общие территории распространения нетрадиционных ресурсов. В их границах результат визуализируются в виде карт пороговых характеристик ТРИЗ, иллюстрирующих прогнозируемое положение зон с рентабельными ресурсами. 5. Анализ институциональной структуры патентной активности на примере изобретений для нефтегазового комплекса показал, что более высокая активность в сфере патентования характерна для зарубежных нефтегазосервисных компаний, российского научно-образовательного комплекса (включающего вузы, научно-исследовательские институты). На примере патентов на изобретения показано, что наблюдается низкая степень взаимодействия российских акторов при генерации новых знаний. 6. Одним из важнейших факторов ускорения инновационных процессов в МСС является реформирование организационной структуры ресурсного сектора России. Обоснованы рекомендации по развитию отечественного нефтегазового сервиса (включая научно-техническое сопровождение реализации проектов по добыче ТРИЗ). Необходимо формирование и развитие полноценного внутреннего рынка сервисных, инжиниринговых и строительных услуг для МСС. Для технологического развития МСС, отвечающего современным вызовам, необходимо более тесное взаимодействие широкого круга участников инновационных процессов: добывающих компаний, сервиса, научных организаций, вузов, предприятий машиностроения. Такое объединение усилий может стать важной предпосылкой для более результативной работы в сфере инноваций в МСС. Один из подходов может быть связан с более широким использованием технологических полигонов, ориентированных на генерацию новых знаний и инноваций в результате взаимодействия компаний и учреждений, имеющих компетенции в разных технических областях. 7. Разработан кросс-методический подход, сочетающий анализ панельных данных, кластерный анализ и когнитивное моделирование. С его использованием выявлены закономерности экономического роста ресурсного региона во взаимосвязи с развитием научно-технологической сферы. Установлено, что связь «затраты – результаты» работает только в условиях интенсивной эффективной работы тройной спирали: государства, бизнеса и научно-образовательного комплекса. Государство должно выступать эффективным посредником между нефтегазовым бизнесом и научно-образовательным комплексом региона, страховать потенциальные риски инновационного процесса, финансировать часть затрат на разработку новых технологий. 8. Предложен подход к оценке результатов социально-экономического развития территорий, основанный на совместном учете факторов устойчивости, инклюзивности и инновационности. Обоснован состав статистических показателей, которые целесообразно использовать для оценивания степени гармоничности социально-экономического развития территорий. Собраны массивы статистических данных по выбранным показателям для 82-х субъектов Российской Федерации. Выполненные расчеты и анализ подтвердили целесообразность использования факторного анализа по методу главных компонент для расчета обобщающего индекса гармоничного развития. Предложенная методика позволила определить индексы для ряда контрольных лет за период 2000–2019 гг. и составить соответствующие рейтинги. На основе полученных результатов выявлены основные характеристики регионов, которые в наибольшей степени определяют степень гармоничности развития. 9. Проведенные исследования (в частности при построении индексов гармоничного социально-экономического развития) показывают, что в высокодоходных ресурсных регионах складывается специфический тип экономики знаний «потребительского» типа. Для ресурсных регионов характерна сравнительно низкая активность в сфере НИОКР (в генерации знаний) и в высшем образовании (развитии человеческого капитала), но при этом наблюдается высокий спрос на технологические инновации (готовые) и квалифицированные кадры. Таким образом создаются предпосылки для межрегиональных взаимодействий по обеспечению ресурсных регионов требуемыми компонентами экономики знаний. 10. В ходе исследований выявлено, что наиболее широкими возможностями для гармоничного развития располагают богатые регионы с высокими доходами населения (включая ресурсные – Ханты-Мансийский, Ямало-Ненецкий и Ненецкий автономные округа, Сахалинскую область), а сам по себе фактор денежных доходов населения играет статистически наиболее значимую роль. Таким образом, современное социально-экономическое развитие регионов идет по пути трансформации доходов в отдельные слагаемые гармоничного развития, а не по пути комплексного решения многопланового круга задач, относящихся к разным аспектам развития, включая инновации. Фактор инноваций в экономике ресурсных регионов имеет существенно меньшее значение по сравнению с факторами, непосредственно определяющими формирование доходов. Кроме того, один из важнейших результатов состоит в том, что по мере роста доходов выявляется нарастание степени социального неравенства. 11. Один из обобщающих результатов проведенных исследований состоит в том, что для ускорения инновационных процессов необходимо активизировать реформирование организационной структуры ресурсного сектора в направлении создания структур матричного типа (в противовес сложившейся вертикально-иерархической). Существующие вертикальные связи (в том числе в рамках интегрированных компаний) должны достраиваться горизонтальными. Это особенно важно с точки зрения генерации знаний и внедрения новшеств в производственной сфере. Новые знания, связанные с технологическими новшествами, создают не только возможности для новых участников рынка, но также рождают импульсы для организационных преобразований. В решении задач по реформированию организационной структуры следует, во-первых, опираться на принцип поощрения к соучастию (создание стимулов для привлечения разнообразных контрагентов при реализации ресурсных проектов); а во-вторых, пойти по пути создания институтов, ориентированных на координацию как генерации знаний и их последующего воплощения в производственно-технологических системах, так и действий акторов, участвующих в данных процессах. 12. Усложнение условий освоения минерально-сырьевых ресурсов определяет необходимость изменений во всей системе государственного регулирования минерально-сырьевым сектором – в лицензионной, налоговой, научно-технической политике, в регулировании монопольных видов деятельности. Необходимо создание условий и эффективных стимулов для выхода МСС России на инновационную траекторию развития, опирающуюся на отечественные знания, изобретения и технологии. Требуется формирование условий для тесного взаимодействия широкого круга акторов, ориентированного на инновационное развитие МСС. http://lib.ieie.nsc.ru/docs/2020/KryukovV2020Economika_znaniy.pdf https://rsaiconnect.onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1111/rsp3.12445 http://iem.tsu.ru/science/institutsionalnaya-transformatsiya-ekonomiki.html#edutab2 https://www.ieie.su/assets/conf/granberg2021/programma.pdf https://www.ieie.su/assets/files/conf/geosibir-programma-sekcii-1.pdf