Китай как вторая по величине экономика мира сегодня выступает одним из драйверов изменения расстановки сил на мировой арене. Страна стремится стать глобальным игроком на рынке высокотехнологичной продукции, перейти от инвестиционной экономики к экономике знаний, сформировать крупнейший потребительский рынок в мире, привлекательный для других крупных мировых игроков, включая Евросоюз. Осознавая это, Еврокомиссия инициировала Форсайт-исследование по оценке будущего научной и инновационной деятельности в Китае до 2025 г., основные результаты которого представлены в статье. Задача исследования состояла в определении приоритетных для Китая научно-технологических областей и тенденций их развития. Конечной целью должен стать значимый вклад в двусторонний диалог между странами — членами ЕС и Китаем в данной сфере, а также в разработку долгосрочной стратегии сотрудничества.Для анализа 16 ключевых детерминант трансформации научного и инновационного ландшафта в Китае использовалась комбинация теоретической работы, методов Дельфи, медиасканирования, краудсорсинга и кросс-факторного анализа. В результате установлена связь между различными факторами, подчеркнуто значительное влияние политических и экономических условий на определение научно-технологических приоритетов. С учетом этих факторов и ряда критических неопределенностей были составлены четыре вероятных сценария инновационного развития Китая до 2025 г. В них отражены реалистичные альтернативные варианты будущего, осведомленность о которых позволяет заблаговременно подготовиться к ним и разработать успешную стратегию.

Усиление конкуренции в розничной торговле, обусловленное возросшими темпами технического прогресса, появлением передовых управленческих практик и консолидацией индустрии, заставляет компании этой сферы уделять более пристальное внимание не только росту объемов продаж, но и методам привлечения и удержания клиентов. В статье анализируются подходы к повышению эффективности компаний розничной торговли, основанные на улучшении потребительского опыта. Показано, что позитивный опыт совершения покупок и использование технологий являются ключевыми факторами, определяющими лояльность покупателей к тому или иному магазину. Предложена новая модель совершенствования покупательского опыта, базирующаяся на синергической комбинации методологий дизайнерского мышления (design thinking) и маркетинговой разведки (marketing intelligence). Разработанное на ее основе мобильное приложение протестировано на примере супермаркета, расположенного в Монтеррее — третьем по величине городе Мексики.Авторы приходят к выводу, что технологические инструменты способствуют улучшению взаимодействия между магазином и клиентами, помогая последним в принятии решения о совершении покупки. Однако сколь бы «продвинутыми» ни были новейшие технологии, их внедрение может оказаться безрезультативным, если оно не подкреплено надлежащим контекстуальным анализом и соответствующими дизайн-стратегиями, учитывающими опыт клиентов. Результаты исследования могут оказаться полезными для лиц, принимающих стратегические решения по развитию бизнеса, специалистов по маркетинговой разведке и практиков розничной торговли.

В условиях экономических санкций, введенных в отношении России рядом зарубежных партнеров в 2014 г., особое значение приобретают высокотехнологичные отрасли хозяйства как важнейший источник замещения импортной продукции на внутреннем рынке. Одной из ключевых мер поддержки таких отраслей служит развитие специализированных кластеров за счет установления новых и укрепления существующих связей между субъектами малого и среднего бизнеса, крупными предприятиями и научными организациями. Отправной точной эффективной кластерной политики служит идентификация регионов с высоким потенциалом кластеризации указанных отраслей.В работе представлена оригинальная методика выявления потенциальных кластеров и приведены результаты ее апробации в регионах России. Авторы демонстрируют, что большинство поддерживаемых государством пилотных инновационных проектов реализуются в регионах и отраслях, обладающих высоким кластерным потенциалом. Произведена типологизация пилотных инновационных территориальных кластеров в зависимости от потенциала кластеризации регионов их расположения, выраженного в соответствующем индексе. Определены регионы со сходными или более благоприятными условиями для формирования кластеров в инновационных отраслях, отобранных в качестве пилотных.


Примечание: Уважаемые читатели, обращаем Ваше внимание, что в печатной версии статьи на картосхемах (рис. 1-7) цвета в легенде ошибочно приведены в обратном порядке. Следует читать: красным показаны наибольшие значения индекса, синим - наименьшие.

Проблема развития монопрофильных городов заметно актуализировалась в последние годы на фоне кризисных явлений в российской и мировой экономике. В статье предпринята попытка рассмотреть ее через призму принятых в зарубежной практике методологических подходов к анализу ситуации в монопрофильных населенных пунктах. В основе этих подходов лежит концепция «зависимости от колеи» (path dependence), сопряженная с выявлением факторов, блокирующих инновационный поиск в так называемой новой промышленной политике. Авторы подвергают пересмотру широко распространенную в отечественной научной литературе оценку ситуации в монопрофильных городах. От анализа отраслевой специализации промышленности они предлагают перейти к изучению более фундаментальных основ экономического развития, а именно — способности городской производственной системы к обновлению и инновационному поиску.В статье дана характеристика принципов новой промышленной политики, главной причиной уязвимости которой названа не узкая специализация, а комплекс технологических, политических и когнитивных блокировок, препятствующих росту инновационного сектора монопрофильных городов и лишающих локальные сообщества адаптивности к меняющейся экономической конъюнктуре. На конкретных примерах показаны возможности и направления развития инновационного поиска в монопрофильных городах России. Даны рекомендации по ключевым инструментам преодоления существующих блокировок.

На фоне усложняющихся социально-экономических процессов и стремительных перемен современные города как сложные системы не смогут устоять перед многочисленными вызовами, не обладая моделью управления, способной гибко адаптироваться к изменчивым внешним условиям. В связи с этим возникает запрос на управленческие инновационные механизмы, синтезирующие решения из разных сфер. Концепция «умного города» (smart city) — одна из наиболее востребованных моделей. В статье анализируются ее преимущества, необходимые условия для реализации и препятствующие этому факторы. Рассматриваются вызовы, связанные с переходом на модель «умного города», подходы к ее воплощению, оцениваются перспективы развития рынка соответствующих технологий, а также текущая готовность российских городов к принятию этой модели. Проведенный анализ позволил заключить, что стратегии «умного» развития по-прежнему опираются преимущественно на узкий, «технологический» подход, предполагающий, что наличие «умной» инфраструктуры само по себе способно решить многие городские проблемы и повысить качество жизни в городе. Однако в отличие от расширенного, комплексного подхода, при этом не учитываются многие социально-экономические факторы, реальные потребности населения, из-за чего обозначенные цели чаще всего оказываются недостигнутыми. Реализация комплексного подхода подразумевает ряд условий, таких как умение интегрировать управленческие решения, принимаемые на различных уровнях, предвидеть, как изменения в одной системе повлияют на другие; ориентация на междисциплинарное взаимодействие; навыки работы с фактором сопротивления переменам и др.Для оценки перспектив распространения концепции «умного города» в России Институтом региональных исследований и городского планирования НИУ ВШЭ в 2015 г. был проведен специальный опрос. Его результаты показали, что городские команды в России позитивно воспринимают саму идею «умного города» как основу для стратегий городского развития, однако возможность ее практического применения связывают преимущественно со средне- или долгосрочной перспективой.

Формирование инновационного пространства региона сопряжено с одновременным развитием различных структур. Современная модель инновационного роста предполагает взаимодействие власти, бизнеса и университетов. В статье совокупность потенциальных связей между исследовательскими организациями и инновационно активными предприятиями характеризуется как инновационное пространство и рассматривается как ресурс для инноваций. Количественная оценка таких связей и взаимодействий — один из наиболее сложных аспектов анализа инновационных процессов. Гипотеза авторов состоит в том, что инновационная активность региона зависит от размера пространства инноваций и эффективности его использования. Результаты эконометрического моделирования выдвинутой гипотезе не противоречат. 
Полученные оценки пространства инноваций, используемого субъектами РФ при создании новых производственных технологий, подтвердили высокую потенциальную значимость этого фактора. В рамках разработанной авторами вычислимой модели общего равновесия (Computable General Equilibrium, CGE) в статье рассмотрена инновационная составляющая экономики региона (на примере Республики Башкортостан) и оценены количественные последствия различных сценариев повышения эффективности социально-экономической системы. В производственную функцию агентов CGE-модели была включена эффективность использования пространства инноваций для рассматриваемого субъекта. Полученные результаты указывают на важную роль региональных органов власти в стимулировании взаимодействия государства, бизнеса и научно-образовательного сообщества и развитии региональных инновационных систем.