Статья посвящена рассмотрению преимуществ и недостатков международного разделения труда. Проанализированы различные существующие подходы к определению понятия «международное разделение труда». Установлено, что нет единого подхода к данному определению. Содержание определения «международное разделение труда» раскрывается в ключевых факторах и принципах, которые способствуют эффективному взаимодействию участников между собой, созданию благоприятной среды для экономического роста страны, конкурентоспособности продукции и промышленных предприятий, научно-технического прогресса и инноваций, инвестициям, человеческому капиталу и интеграции. Учтена актуальность темы. Изучение темы о международном разделении труда особенно актуально в современных условиях для обеспечения устойчивого развития народного хозяйства. С целью развития исследуемой темы, предложены некоторые рекомендации. В заключении приведены основные результаты, подведен общий итог и список использованной литературы.
В данной работе рассматривается роль искусственного интеллекта (ИИ) в развитии цифровой экономики. Проанализированы ключевые направления использования ИИ в различных отраслях: от прогнозирования рыночных тенденций и оптимизации производственных процессов до повышения эффективности логистики и финансовых операций. Особое внимание уделено моделям машинного обучения, позволяющим анализировать большие объемы данных для принятия стратегических решений. Также затронуты вызовы, связанные с внедрением ИИ, включая вопросы кибербезопасности, утраты рабочих мест и этических аспектов. В работе представлены практические примеры использования ИИ для анализа рынка и оценки влияния автоматизации на занятость. Итогом исследования стало обобщение, что грамотное внедрение ИИ способствует повышению конкурентоспособности стран, ускорению инноваций и устойчивому экономическому росту в условиях глобальной цифровизации. Материалы и методы. Для анализа рынка с использованием искусственного интеллекта можно применить несколько простых методов на Python, включая анализ данных с помощью библиотек, таких как pandas для обработки данных и scikit-learn для машинного обучения. Один из самых простых вариантов — это анализ трендов с использованием метода регрессии. Вот пример простого кода для анализа рынка с использованием линейной регрессии. Результаты. В конечном итоге мы создаем модель, которая прогнозирует объем продаж на основе цены товара. Мы используем простую линейную регрессию для анализа зависимости между ценой и количеством проданных единиц товара. Код также визуализирует зависимость между ценой и объемом продаж, а также выводит коэффициенты модели. Заключение. Применение методов искусственного интеллекта, таких как линейная регрессия, позволяет эффективно анализировать рыночные тенденции и выявлять зависимости между ключевыми показателями, например, ценой и объемом продаж. Использование библиотек Python, таких как pandas и scikit-learn, упрощает обработку данных и построение прогнозных моделей. Визуализация результатов помогает лучше интерпретировать полученные зависимости, что может быть полезным инструментом для принятия обоснованных управленческих решений и оптимизации маркетинговых стратегий.
Рассматривается межорганизационное управление разработкой и реализацией инноваций предприятиями нефтегазодобывающей отрасли как форма активизации их научно-производственной деятельности за счёт эффективного обмена знаниями, информацией и получения доступа к технологическим и продуктовым инновациям.
Показано, что в нефтегазодобывающей отрасли и других стратегически важных отраслях экономики России межорганизационные формы управления инновациями могут служить высокоэффективным способом обеспечения трансфера знаний и технологий между предприятиями. В этом направлении для реализации стратегии импортозамещения и преодоления многочисленных внешних ограничений значительную роль играет трансфер знаний и технологий в рамках межорганизационных форм управления инновациями.
Предложена схематизация организационно-экономического механизма разработки и реализации инноваций в НГД отрасли, на основе которой возможно совершенствование межорганизационного управления инновационным развитием предприятий и повышение их инновационной активности.
Цель исследования – рассмотреть трансформацию городской среды в Москве в связи с развитием современного искусства. В статье показано, как деятельность молодых художников способствует формированию городской среды, открытой для научно-технических инноваций. Концептуальная направленность современного искусства лежит в пространстве развития идей игры, деантропологизации, критике стандартизации городского пространства, выходе за границы музея. Проанализирована роль галерей современного искусства в преобразовании города, рассмотрен процесс превращения бывших промзон в креативные пространства. Современное искусство берет на себя функцию осмысления изменений городской культуры, дает прогноз его дальнейшей судьбы. Научная новизна состоит в том, что современное искусство рассматривается в контексте развития уже сформировавшейся городской среды. В результате исследования установлено, что перспективы развития городов связываются с расширением присутствия современного искусства в городской среде.
В статье раскрывается специфика развития частного образовательного учреждения высшего образования - Казанского инновационного университета им. В. Г. Тимирясова. Проанализированы отечественные исследования в области развития негосударственного сектора высшего образования. Представлены успехи и достижения вуза в научной, образовательной и социально-ориентированной деятельности.
В статье рассматриваются понятия виртуальной и дополненной реальности, исследуются основанные на них технологии, которые способны создавать цифровой мир и взаимодействовать с ним. Показаны конкретные возможности, способы и инструменты изменения реальности, уже использующиеся в повседневной жизни человека. Определяются перспективы внедрения указанных технологий в самые различные сферы и отрасли российской экономики. Приведены конкретные примеры внедрения технологий виртуальной и дополненной реальности в некоторые отрасли российской и зарубежной экономики: медиаиндустрию, строительство, здравоохранение. Выявлены положительные аспекты внедрения данных технологий в вышеупомянутые экономические сферы. К интегративным преимуществам, возможным для достижения организациями различных сфер деятельности за счет освоения данных креативных технологий, авторы относят следующие: экономию материальных затрат, снижение рисков, совершенствование организационно-управленческих процессов, повышение производительности труда и профессионализма работников. Как полагают авторы статьи, за счет внедрения рассматриваемых технологий компании различных отраслей экономики могут существенно улучшить показатели своей производственной, финансово-экономической и управленческой деятельности. Перспективным направлением дальнейших исследований по данной проблематике можно считать изучение и использование результатов внедрения нейронных сетей и искусственного интеллекта в технологии виртуальной и дополненной реальности.
Важным и актуальным вопросом, который приходится решать в сфере инновационной экономики, является оценка экономической целесообразности инвестиций в коммерциализацию результатов интеллектуальной деятельности. Результат интеллектуальной деятельности представляет собой нематериальный объект в области науки, техники, искусства, и т. д. В статье рассматриваются понятие результата интеллектуальной деятельности, проблемы, возникающие в процессе коммерциализации результата интеллектуальной деятельности и перечисляются основные показатели оценки рентабельности затрат на коммерциализацию результата интеллектуальной деятельности: коэффициент возврата инвестиций и индекс доходности затрат. В качестве результата, приводятся те необходимые условия вышеперечисленных показателей, при выполнении которых инвестиции в деятельность по коммерциализации результатов интеллектуальной деятельности считаются целесообразными.
Последнее десятилетие значительно изменило всю экономическую систему страны, переведя традиционные финансовые услугу в цифровой формат. В новых реалиях предприятия отрасли стали внедрять в свою работу главный инструмент конкурентной борьбы - информационно-коммуникационные технологии (ИКТ). В статье рассмотрены основные тенденции и перспективы развития цифровизации российской финансовой системы. Оценивается состояние рынка финансовых технологий в условиях экономических ограничений, введенных в 2022 году в отношении России недружественными странами. Установлено, что российская экономика находится на стадии адаптационного спада. Цифровая трансформация рынка финансовых услуг замедлилась, но в то же время приобрела новые векторы развития. В новой реальности будущее финансовой системы определяется такими направлениями как: внедрение в оборот цифровых финансовых активов, платформинг, развитие новых моделей открытых финансов.
Сфера управления человеческими ресурсами (УЧР) в последнее время наблюдает рост использования искусственного интеллекта (ИИ). Поскольку ИИ хорошо справляется с управлением ручными задачами, компании извлекают из этого выгоду. Тем не менее, в этой области по-прежнему существует дефицит тщательных литературных обзоров. Предыдущие исследования в основном сосредоточились на технических аспектах искусственного интеллекта в компаниях, таких как автоматизация задач и улучшение принятия решений. Цель данного исследования — представить исчерпывающий обзор имеющихся исследований о том, как ИИ влияет на человеческий компонент практик УЧР. Для анализа 52 статей о влиянии ИИ, опубликованных в 12 престижных международных бизнес-журналах, были использованы описательные и контент-аналитические методы. Результаты показывают, что большинство проведенных исследований сосредоточены на человеческом аспекте процедур УЧР. Отчет предоставляет полезные рекомендации для практиков в отрасли по внедрению ИИ, а также перспективы для будущих исследований для ученых.
Современная инновационная экономика базируется на знаниях и технологиях, активно интегрируемых в процессы производства, мониторинга и управления. В этой связи территориальная близость и отраслевая комплементарность деятельности научно-технологических и промышленных организаций - важнейший фактор активизации инноваций. Цель данной статьи - оценить связь хозяйственной и научной специализации региона с уровнем его инновационного развития. Объектом изучения выступил отраслевой и научно-исследовательский профиль экономики российских регионов, а предметом - сила связи между ними. В процессе исследования решались задачи по определению и количественной оценке научно-технологической и экономической специализации субъектов РФ в разрезе видов деятельности, а также по определению пространственных и структурных закономерностей межрегионального распределения и концентрации научно-технологической и инновационной активности. Методика исследования основывалась на сопоставлении данных об объеме выпуска продукции по подгруппам ОКВЭД и сведений о затратах и реализации НИОКТР, полученных на основе авторской методики соотнесения кодов рубрикатора ГРНТИ и ОКВЭД. Всего проанализированы данные о 17,3 тыс. научно-исследовательских, опытно-конструкторских и технологических работ за 2017-2021 гг. по 18 тематическим направлениям. По каждому из регионов рассчитаны коэффициенты специализации в сфере спроса и предложения результатов НИОКТР, а также производства. По результатам эконометрического анализа выделены четыре кластера субъектов РФ на основе их научно-промышленной специализации: агропромышленный, машиностроительный, точного машиностроения, диверсифицированный. Обосновано наличие связи между объемом выпуска инновационной продукции в регионе и структурой его инновационной экономики.