econommgouВестник Государственного университета просвещения. Серия: ЭкономикаBulletin of the State University of Education. Series: Economics2949-50402949-5024State University of Education10.18384/2310-6646-2022-4-18-36econommgou-902Research ArticleРЕГИОНАЛЬНАЯ И ОТРАСЛЕВАЯ ЭКОНОМИКАREGIONAL AND SECTORAL ECONOMYОценка научно-технологических программ и проектов полного инновационного цикла при их отборе и реализации на основе применения результатов научно-технологического прогнозированияEvaluation of Scientific-Technological Programs and Projects of the Full Innovation Cycle During Their Selection and Implementation based on the Application of Scientific-Technological Forecasting ResultsГолубевС. С.GolubevS. S.

Голубев Сергей Сергеевич – доктор экономических наук, профессор, начальник отдела Центра прогнозирования развития науки

123242, г. Москва, ул. Садовая Кудринская, д. 11, стр. 1

Sergey S. Golubev – Dr. Sci. (Economics), Prof., Department of the Center for Forecasting the Development of Science Federal state unitary enterprise

Sadovaya Kudrinskaya 11, str. 1, Moscow 123242

sergei.golubev56@mail.ruГасановР. М.GasanovR. M.

Гасанов Рауф Мамедович – доктор юридических наук, доцент, заместитель генерального директора

123242, г. Москва, ул. Садовая Кудринская, д. 11, стр. 1

Rauf M. Gasanov – Dr. Sci. (Law), Assoc. Prof., General Director of Federal state unitary enterprise

ul. Sadovaya Kudrinskaya 11, str. 1, Moscow 123242

rgasanov@vniicentr.ruЖелтенковА. В.ZheltenkovA. V.

Желтенков Александр Владимирович – доктор экономических наук, профессор, профессор кафедры проектного и функционального менеджмента

141014, Московская обл., г. Мытищи, ул. Веры Волошиной, д. 24

Alexander V. Zheltenkov – Dr. Sci. (Economics), Prof., Department of Project and Functional Management

ul. Very Voloshinoi 24, Mytishchi 141014, Moscow Region

kaf-menedg@mgou.ruВсероссийский научно-исследовательский институт «Центр»РоссияAll-Russian Scientific Research Institute “Center”Russian FederationМосковский государственный областной университетРоссияMoscow Region State UniversityRussian Federation202224122022041836Copyright © Голубев С.С., Гасанов Р.М., Желтенков А.В., 20222022Голубев С.С., Гасанов Р.М., Желтенков А.В.Golubev S.S., Gasanov R.M., Zheltenkov A.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.economicsmgou.ru/jour/article/view/902Цель

Цель. Рассмотреть возможности применения результатов научно-технологического прогнозирования при оценке научно-технологических программ и проектов полного инновационного цикла.

Процедура и методы

Процедура и методы. При проведении исследования применены методы системного анализа, сравнения, обобщения, индукции и дедукции.

Результаты

Результаты. Авторами раскрыты особенности управления проектами полного инновационного цикла, приведены критерии, которые используются при отборе проектов, и показаны результаты научно-технологического прогноза, которые могут применяться для оценки при отборе и реализации проектов. Показаны особенности формирования научно-технологических прогнозов и их основные результаты. Рассмотрены аспекты оценки хода реализации проектов по уровню готовности технологий. Показана технология прогнозирования уровня готовности техники и технологий для различных сценариев развития. Приведена методика выбора наилучших управленческих решений по развитию проекта на основе прогноза уровня готовности технологий и оценки эффективности управленческих решений для различных сценариев развития.

Теоретическая и/или практическая значимость. Теоретическая значимость исследования заключается в разработке научно-методических рекомендаций по использованию результатов научно-технологического прогноза для реализации отбора и оценки реализуемости проектов полного инновационного цикла. Исследование имеет практическую значимость, заключающуюся в применении результатов когнитивного прогнозирования при выборе проектов для реализации, а также при оценке реализуемости этих проектов, что позволит более эффективно использовать бюджетные средства, выделяемые на развитие проектов полного инновационного цикла.

Aim

Aim. To consider the possibilities of applying the results of scientific-technological forecasting in assessing scientific-technological programs and projects of the full innovation cycle.

Methodology

Methodology. Methods of system analysis, comparison, generalization, induction and deduction were used in the research.

Results

Results. The authors reveal the features of project management of the full innovation cycle, the criteria that are used in the selection of projects and the results of scientific-technological forecasting that can be used for assessment in the selection and implementation of projects. The features of the formation of scientific and technological forecasts and their main results are shown. The aspects of assessing the progress of projects by the level of technology readiness are considered. The technology of forecasting the level of equipment and technologies readiness for various development scenarios is shown. The methodology of choosing the best management decisions for the development of the project based on the forecast of the technologies readiness level and evaluation of management decisions effectiveness for various development scenarios is given.

Research implications

Research implications. The theoretical significance of the article lies in the development of scientific and methodological recommendations on the use of the results of scientific and technological forecasting for the implementation of the selection and evaluation of the feasibility of projects of the full innovation cycle. The study has practical significance, which consists in applying the results of cognitive forecasting when choosing projects for implementation, as well as assessing the feasibility of these projects, which will allow more efficient use of budget funds allocated for the development of projects of the full innovation cycle.

искусственный интеллекткогнитивные картыоценка хода реализации проектаприоритетыпрогнозпроекты полного инновационного циклареализуемость проектасанкцииartificial intelligencecognitive mapsproject progress assessmentprioritiesforecastfull innovation cycle projectsproject feasibilitysanctionsReferencesАвдеева З. К., Коврига С. В. Формирование стратегии развития социально-экономических объектов на основе когнитивных карт. Saarbrucken: LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH & Co. KG, 2011. 184 с.Avdeeva Z. K., Kovriga S. V. Formirovanie strategii razvitiya social'no-ekonomicheskih ob"ektov na osnove kognitivnyh kart [Formation of a strategy for the development of socio-economic objects based on cognitive maps]. Saarbrucken, LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH & Co. KG, 2011. 184 p.Афанасьев А. Л., Голубев С. С., Курицын А. В. Методы и инструменты формирования перечня перспективных технологических направлений развития ОПК на основе построения дорожных карт // Научный вестник оборонно-промышленного комплекса России. 2018. № 1. С. 6–18.Afanasyev A. L., Golubev S. S., Kuritsyn A V. [Methods and tools for forming a list of promising technological directions for the development of the defense industry on the basis of building road maps]. In: Nauchnyj vestnik oboronno-promyshlennogo kompleksa Rossii [Scientific Bulletin of the military-industrial complex of Russia], 2018, no. 1, pp. 6–18.Афанасьев А. Л., Голубев С. С., Курицын А. В. Онтологии научно-технологического прогнозирования в интересах обеспечения обороны и безопасности государства // Онтология проектирования. 2020. Т. 10. № 3 (37). С. 393–407.Afanasyev A. L., Golubev S. S., Kuritsyn A. V. [Ontologies of scientific and technological forecasting in the interests of ensuring the defense and security of the state]. In: Ontologiya proektirovaniya [Design ontology], 2020, vol. 10, no. 3 (37), pp. 393–407.Белых Т. И. Использование способа реализации искусственного интеллекта в прогнозировании // Известия Байкальского государственного университета. 2018. Т. 28. № 3. С. 500–507.Belykh T. I. [Using the method of artificial intelligence implementation in forecasting] In: Izvestiya Baykalskogo gosudarstvennogo universiteta [Proceedings of the Baikal State University], 2018, vol. 28, no. 3, pp. 500–507.Васецкая Н. О., Федотов А. В. Анализ проблем реализации и оценки результативности научно-технологических программ полного инновационного цикла // Herald of Omsk University. Series: Economics. 2020. № 18 (3). С. 5–16.Vasetskaya N. O., Fedotov A. V. [Analysis of the problems of implementation and evaluation of the effectiveness of scientific-technological programs of the full innovation cycle]. In: Herald of Omsk University. Series: Economics, 2020, no. 18(3), pp. 5–16.Голубев С. С., Довгучиц С. И. Приоритетные направления развития науки, технологий и техники в интересах обеспечения обороны и безопасности государства (национальная безопасность) // Экономические стратегии. 2020. № 5. С. 30–41.Golubev S. S., Dovguchits S. I. [Priority directions of development of science, technology and technology in the interests of ensuring the defense and security of the state (national security)]. In: Ekonomicheskie strategii [Economic strategy], 2020, no. 5, pp. 30–41.Голубев С. С., Афанасьев А. Л., Курицын А. В. Применение технологий искусственного интеллекта в научно-технологическом прогнозировании // Прикладная информатика. 2022. Т. 17. № 4. С. 57–74.Golubev S. S., Afanasyev A. L., Kuritsyn A. V. [Application of artificial intelligence technologies in scientific and technological forecasting]. In: Prikladnaya informatika [Applied Informatics], 2022, vol. 17, no. 4, pp. 57–74.Завадская В. В., Сарсенова Д. Р. Влияние санкций на экономику России // Молодой ученый. 2017. № 10. С. 232–235.Zavadskaya V. V., Sarsenova D. R. [The impact of sanctions on the Russian economy]. In: Molodoj uchyonyj [Young scientist], 2017, no. 10, pp. 232–235.Петров А. Н., Комаров А. В. Оценка уровня технологической готовности конкурсных заявок с использованием методологии TRLP // Экономика науки. 2020. Т. 6. № 1–2. С. 88–99.Petrov A. N., Komarov A. V. [Assessment of the level of technological readiness of competitive applications using the methodology of TRLP]. In: Ekonomika nauki [Economics of Science], 2020, vol. 6, no. 1–2, pp. 88–99.Рыжкова Ю. А., Батова В. Н. Влияние санкций на экономику России // Азимут научных исследований: экономика и управление. 2015. № 2 (11). С. 62–65.Ryzhkova Yu. A., Batova V. N. [The impact of sanctions on the Russian economy]. In: Azimut nauchnyh issledovanij: ekonomika i upravlenie [Azimuth of scientific research: Economics and Management], 2015, no. 2 (11), pp. 62–65.Masood А., Ahmad K. A review on emerging artificial intelligence (AI) techniques for air pollution forecasting: Fundamentals, application and performance [Электронный ресурс] // Journal of Cleaner Production. Vol. 322. URL: https://www.sciencedirect.com/journal/journal-of-cleaner-production (дата обращения: 06.09.2022).Masood А., Ahmad K. A review on emerging artificial intelligence (AI) techniques for air pollution forecasting: Fundamentals, application and performance. In: Journal of Cleaner Production, vol. 322. Available at: https://www.sciencedirect.com/journal/journal-of-cleanerproduction (accessed: 06.09.2022).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.