Инновации аграрной сферы в территориально-отраслевом и организационно-правовом аспектах (методология анализа статистических данных)

УДК 338.22.021.4

Выпуск № 6, Июнь 2025 г., статья № 3, стр. 30-42

Рубрика: Экономический механизм хозяйствования

Ключевые слова: ИННОВАЦИИ, ИННОВАЦИОННАЯ АКТИВНОСТЬ, ТЕРРИТОРИАЛЬНО-ОТРАСЛЕВАЯ ЛОКАЛИЗАЦИЯ, ОРГАНИЗАЦИОННО-ПРАВОВОЙ АСПЕКТ, ДВОЙСТВЕННОСТЬ, ФАКТОРЫ, ПРЕПЯТСТВУЮЩИЕ И СПОСОБСТВУЮЩИЕ ИННОВАЦИЯМ, ЭКСПЕРТНАЯ ОЦЕНКА, НЕЧЁТКО-КОГНИТИВНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Аннотация: Очень кратко представлены основные составляющие информационной базы данных Росстата о развитии инновационных процессов (Форма №4-инноваци) в их логической последовательности с обозначением содержания и значимости. Обращается внимание на две особенности формирования выходной информации: четырёхмерное отражение (ОКВЭД, ОКАТО, ОКОПФ, ОКФС) и двойственность представления результатов, имеющая место в подавляющем большинстве таблиц. Эти обстоятельства расширяют горизонты и увеличивают число вариантов анализа имеющейся информации с целью получения дифференцированных и достаточно достоверных результатов возможного применения инноваций. Обращено внимание исследователей на учёт ряда обстоятельств, существенно влияющих на развитие инновационных процессов, содержащихся в некоторых таблицах статистического сборника, характеризующих состояние кооперации участников инновационных процессов, их совместные проекты и разработки. Особого внимания заслуживают данные о трансфере технологий. Предметный анализ этой информации, несомненно, способствует развитию инновационных процессов и повышению эффективности аграрной и других сфер экономики. Весьма важное значение для упорядочения и качественного развития инновационных процессов может иметь предлагаемый механизм интерпретации когнитивных оценок инноваций. Имеются ввиду экспертные оценки, представляемые организациями в двух вариантах: осуществляющими инновационную деятельность и оценивающими факторы, препятствующие инновациям; только оценивающими эти факторы. Кроме того, есть оценки противоположного направления, т.е. способствующие развитию инновационных процессов. С помощью предлагаемого механизма имеющиеся качественные оценки экспертов обретают количественные значения, позволяющие выявлять «степень риска» неполучения желаемого результата от внедрения той или иной инновации и оценивать «гарантии успеха». Указывается, что по результатам исследования могут быть созданы методологические и методические основы разработки нечётких когнитивных моделей (НКМ), как базы для «машинного обучения» в целях развития искусственного интеллекта.

Авторы:
Полулях Юрий Георгиевич, Поволжский научно-исследовательский институт экономики и организации агропромышленного комплекса – обособленное структурное подразделение ФГБУН ФИЦ «Саратовский научный центр Российской академии наук»
Ададимова Любовь Юрьевна, Поволжский научно-исследовательский институт экономики и организации агропромышленного комплекса – обособленное структурное подразделение ФГБУН ФИЦ «Саратовский научный центр Российской академии наук»

Библиографическая запись:

На бумажную версию:

Полулях, Ю. Г. Инновации аграрной сферы в территориально-отраслевом и организационно-правовом аспектах (методология анализа статистических данных) / Ю. Г. Полулях, Л. Ю. Ададимова. – DOI 10.33305/256-30. – Текст : непосредственный // АПК: Экономика, управление. – 2025. – № 6. – (Экономический механизм хозяйствования). – С. 30-42.

INNOVATIONS IN THE AGRICULTURAL SPHERE IN TERRITORIAL-SECTORAL AND ORGANIZATIONAL-LEGAL ASPECTS (METHODOLOGY FOR ANALYZING STATISTICAL DATA)

DOI 10.33305/256-30

Issue № 6, 2025, article № 3, pages 30-42

Section: Economic mechanism of managing

Keywords: INNOVATION, INNOVATIVE ACTIVITY, TERRITORIAL-SECTORAL LOCALIZATION, ORGANIZATIONAL AND LEGAL ASPECT, DUALITY, FACTORS THAT HINDER AND CONTRIBUTE TO INNOVATION, EXPERT ASSESSMENT, FUZZY-COGNITIVE MODELING

Abstract: The main components of the Rosstat information database on the development of innovative processes (Form No. 4-innovations) in their logical sequence with the designation of content and significance are presented very briefly. Attention is drawn to two features of the formation of output information: four-dimensional reflection (OKVED, OKATO, OKOPF, OKFS) and duality of presentation of results, which occurs in the vast majority of tables. These circumstances expand the horizons and increase the number of options for analyzing available information in order to obtain differentiated and sufficiently reliable results of the possible application of innovations. The attention of researchers is drawn to taking into account a number of circumstances that significantly affect the development of innovative processes contained in some tables of the statistical collection characterizing the state of cooperation of participants in innovative processes, their joint projects and developments. Technology transfer data is particularly noteworthy. The subject analysis of this information undoubtedly contributes to the development of innovative processes and increasing the efficiency of agricultural and other sectors of the economy. The proposed mechanism for interpreting cognitive assessments of innovations may be very important for streamlining and qualitative development of innovation processes. This refers to expert assessments submitted by organizations in two versions: carrying out innovative activities and evaluating factors that impede innovation; only evaluating these factors. In addition, there are assessments of the opposite direction, i.e. contributing to the development of innovative processes. With the help of the proposed mechanism, the available qualitative assessments of experts acquire quantitative values, allowing to identify the "degree of risk" of not obtaining the desired result from the introduction of a particular innovation and evaluate the "guarantees of success". It is indicated that, based on the results of the study, methodological and methodological foundations for the development of fuzzy cognitive models (NKM) can be created as bases for "machine learning" in order to develop artificial intelligence

Authors: Poluliakh IUrii Georgievich, Adadimova Liubov IUrevna