?
Наука. Технологии. Инновации: 2019 : краткий статистический сборник
М. :
НИУ ВШЭ, 2019.
Гохберг Л. М., Городникова Н. В., Дитковский К. А., Дьяченко Е. Л., Коцемир М. Н., Кузнецова И. А., Лукинова Е. И., Мартынова С. В., Нефедова А. И., Ратай Т. В., Росовецкая Л. А., Сагиева Г. С., Стрельцова Е. А., Суслов А. Б., Тарасенко И. И., Фридлянова С. Ю., Фурсов К. С.
Краткий статистический сборник содержит основные показатели, характеризующие научный и инновационный потенциал Российской Федерации. Приводятся сведения об интеллектуальной собственности, результативности исследований и разработок, данные международных сопоставлений.
В сборнике использованы материалы Росстата, Минобрнауки России, ОЭСР, Евростата, ЮНЕСКО, Роспатента, ВОИС, национальных статистических служб зарубежных стран, а также разработки Института статистических исследований и экономики знаний Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики».
Ключевые слова: инновациитехнологиинаукаinnovationтехнологические инновациикадры наукифинансирование наукиR&D personnelрезультаты исследований и разработокscience and technology indicatorsR&D outputsR&D Fundingуровень инновационной активности
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ изучает аспекты цифровой трансформации машиностроения, в том числе оценивает необходимый для этого ресурсный, в частности кадровый, потенциал организаций отрасли.
Эмпирической базой для анализа послужили результаты обследования более 1,7 тыс. организаций машиностроения, проведенного в 2025 г. в рамках Мониторинга цифровой трансформации бизнеса. К машиностроению отнесены производители: компьютеров, электронных и оптических изделий (код по ОКВЭД2 — 26); электрооборудования (27); ...
Добавлено: 21 мая 2026 г.
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ изучает аспекты цифровой трансформации машиностроения, в том числе оценивает текущий уровень использования цифровых технологий и перспективный спрос на них.
Эмпирической базой для анализа послужили результаты обследования более 1,7 тыс. организаций машиностроения, проведенного в 2025 г. в рамках Мониторинга цифровой трансформации бизнеса. К машиностроению отнесены производители: компьютеров, электронных и оптических изделий (код по ОКВЭД2 — 26); электрооборудования (27); машин и оборудования, не включенных в другие ...
Добавлено: 21 мая 2026 г.
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ изучает аспекты цифровой трансформации химической промышленности, в том числе оценивает необходимый для этого ресурсный, в частности кадровый, потенциал организаций отрасли.
Эмпирической базой для анализа послужили результаты обследования более тысячи организаций химической промышленности, проведенного в 2025 г. в рамках Мониторинга цифровой трансформации бизнеса. К химпрому отнесены в соответствии с ОКВЭД2 производители: химических веществ и химических продуктов (код по ОКВЭД2 — 20); лекарственных средств ...
Добавлено: 21 мая 2026 г.
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ изучает аспекты цифровой трансформации химической промышленности, в том числе оценивает текущий уровень использования цифровых технологий и перспективный спрос на них.
Эмпирической базой для анализа послужили результаты обследования более тысячи организаций химической промышленности, проведенного в 2025 г. в рамках Мониторинга цифровой трансформации бизнеса. К химпрому отнесены в соответствии с ОКВЭД2 производители: химических веществ и химических продуктов (код по ОКВЭД2 — 20); лекарственных средств и материалов, ...
Добавлено: 21 мая 2026 г.
Лола И. С., Асосков Д. Г., [б.и.], 2026.
Центр конъюнктурных исследований Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ представляет информационный обзор, характеризующий деловые тенденции, сложившиеся в отрасли информационных технологий (ИТ-отрасль) в 2025 г.
Работа базируется на результатах ежегодного специализированного конъюнктурного мониторинга деловой и цифровой активности около 700 организаций, оказывающих информационно-технологические услуги (код по ОКВЭД 2 – 62, 63). Мониторинг проводился АНО ИИЦ «Статистика России» по заказу ...
Добавлено: 20 мая 2026 г.
Центр конъюнктурных исследований Института статистических исследований и экономики знаний Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» подготовил информационно-аналитический материал, характеризующий экономические настроения российских предпринимателей и потребителей в I кв. 2026 г. - «Индекс экономического настроения (ИЭН ВШЭ)». Информационная база мониторинга содержит накопленную за 1998-2026 гг. категориальную статистику «балансов мнений», базирующуюся на ответах респондентов. Такая «мягкая» качественная статистика ...
Добавлено: 20 мая 2026 г.
Текич А., Nguen C. M., Business Horizons 2026 Article In Press, Journal Pre-proof
Fast-moving consumer goods (FMCG) firms face intense pressure to internationalize, yet the traditional playbook—lengthy R&D cycles, costly market research, and standardized campaigns—often struggles to deliver local relevance at speed. This article argues that crowdsourcing—digitally mediated, large-scale consumer participation—can complement established internationalization tools by mobilizing local knowledge and community endorsement to mitigate key aspects of the ...
Добавлено: 19 мая 2026 г.
Семерикова Е. В., Салов А. И., The Journal of the New Economic Association 2026 Vol. 1 No. 70 P. 221–237
В статье оцениваются масштабы внешних эффектов агломерации,
которые отражаются на повышении производительности труда, и учитывается прямое
и косвенное воздействие транспортных факторов. Для достижения этой цели мы объеди
няем данные о средней заработной плате и занятости в регионе с исчерпывающей инфор
мацией об общественном транспорте и дорожной сети Санкт- Петербурга, одной из самых
густонаселенных агломераций в Европе. Согласно нашим выводам, только ...
Добавлено: 19 мая 2026 г.
Лодягин Б. А., Назарова В. В., Ринкон Эрнандес К. Х., URBAN, PLANNING AND TRANSPORT RESEARCH 2026 Vol. 14 No. 1
Добавлено: 17 мая 2026 г.
Бродецкий Г. Л., Герами В. Д., Шидловский И. Г. и др., Транспорт: наука, техника, управление 2026 № 3 С. 3–8
В статье предложен специальный метод модификации процедур многокритериальной оптимизации. Он позволяет расширить набор критериев выбора, чтобы учитывать предпочтения лица, принимающего решения (ЛПР) как раз в моделях транспортного обеспечения работы цепей поставок. Реализуется изменение наклона направляющей для линий уровня критерия выбора в пространстве значений частных критериев (с нацеливанием выбора на утопическую точку). Разработаны и представлены требуемые ...
Добавлено: 17 мая 2026 г.
Федоров Н. С., Финансовый журнал 2025 Т. 17 № 6 С. 99–112
DCF-модель является одной из наиболее часто используемых при оценке стоимости компаний для принятия инвестиционных решений. Тем не менее оценка точности данной модели остает ся важным исследовательским вопросом. В статье представлена оценка точности спецификаций DCF-модели на основе анализа отклонений справедливых цен акций компаний, котирующихся на фондовом индексе S&P 500. Справедливые цены спецификаций DCF-модели составлены на основе ...
Добавлено: 15 мая 2026 г.
Федоров Н. С., Финансы и бизнес 2025 Т. 21 № 3 С. 34–50
В настоящее время роль искусственного интеллекта все больше занимает значительную роль в различных сферах, в том числе возрастает роль машинного обучения и в финансовой области. Оценка стоимости компании остается важной частью исследований ввиду своей сложности корректной предска зательной точности целевых цен акций. В данном исследовании проведено сравнение предсказательной точности целевой стоимости акций с применением модели дисконтирования ...
Добавлено: 15 мая 2026 г.
Статья продолжает представление результатов анализа сетей коллаборации российских социологов в 2010–2021 гг. на основе данных о 75 232 научных публикациях из электронной библиотеки eLibrary (№ 12, 2025). Используемая методология библиометрического сетевого анализа включает построение и исследование нескольких типов сетей коллаборации. Полученные сети включают 37 790 уникальных авторов. В первой части статьи на основе анализа публикационной ...
Добавлено: 12 мая 2026 г.
Гохберг Л. М., Стрельцова Е. А., Бочаров М. Я. и др., М.: Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, 2026.
Статистический сборник продолжает серию публикаций, посвященных различным аспектам развития науки в Российской Федерации. Открывают сборник таблицы с основными показателями науки и технологий, инновационной деятельности, в которых впервые представлены сводные оценки, учитывающие деятельность всего сектора исследований и разработок, включая малые предприятия. Приводятся статистические данные об организациях, выполнявших исследования и разработки, кадрах и финансировании науки, ее материально-технической ...
Добавлено: 8 мая 2026 г.
Стребков Д. О., Социологические исследования 2026 № 2 С. 35–47
В статье анализируется влияние искусственного интеллекта на профессиональную деятельность русскоязычных фрилансеров, занятых в творческих и интеллектуальных сферах деятельности. Опираясь на данные онлайн-опросов, проведенных в 2024 и 2025 г. на платформе Freelance.ru, исследование выявляет динамику использования ИИ, основные задачи, которые доверяются нейросетям, а также преимущества и ограничения их применения. Показано, что за год существенно выросла доля людей, ...
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Филиппов М. Н., Союз криминалистов и криминологов 2023 № 3 С. 39–51
Цель: проанализировать научные исследования в области криминалистики в их историческом развитии, понять, какие вопросы совершения преступлений и их расследования становились актуальными на том или ином этапе развития нашего государства, обосновать вероятные пути совершенствования криминалистической науки с учетом развития техники и происходящих исторических событий. Методология: анализ, синтез, исторический метод, системный метод, моделирование, описание, дедукция, индукция. Выводы. ...
Добавлено: 20 апреля 2026 г.
Волосюк О. В., Козылов И. С., Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Международные отношения 2026 Т. 26 № 1 С. 46–61
Проанализировано развитие сотрудничества между Китаем и Сообществом государств Латинской Америки и Карибского бассейна (СЕЛАК) в сфере продовольственной безопасности в контексте глобальных структур Глобального Юга. Регион Латинской Америки и Карибского бассейна (ЛАКБ), являясь одним из крупнейших мировых экспортеров продукции сельского хозяйства, выступает стратегическим партнером для Китая, который в последние два десятилетия осуществляет активные шаги, с одной ...
Добавлено: 6 апреля 2026 г.
Смирнов А. В., Арктика: экология и экономика 2020 № 2 С. 18–30
С помощью авторской методики расчета индекса человеческого развития на муниципальном уровне выявлены проблемы человеческого развития Арктической зоны Российской Федерации (АЗРФ). Анализ пространственного размещения научно-образовательного потенциала российской Арктики позволил выделить три группы территорий с точки зрения перспектив формирования в них экономики знаний: научно-образовательные центры, территории с высоким и низким уровнем человеческого развития. С опорой на контент-анализ стратегических документов выработаны рекомендации по ...
Добавлено: 18 марта 2026 г.
Кузык М. Г., Бахтиарова К. А., Вопросы экономики 2026 № 3 С. 63–86
Во многих работах рассматриваются различные аспекты импортозависимости и импортозамещения. Не менее широко представлены в современной литературе исследования, посвященные научно-производственной кооперации. Вместе с тем эти темы во взаимосвязи до настоящего времени изучались редко. Настоящее исследование призвано отчасти восполнить указанный пробел. На основании данных обследования около 2 тыс. предприятий российской обрабатывающей промышленности рассмотрены взаимосвязь научно-производственной кооперации ...
Добавлено: 18 марта 2026 г.
Ворчик А. Д., / Social Science Research Network. Серия SSRN Working Paper Series "SSRN Working Paper Series". 2026.
Эта статья посвящена феномену внутренней мотивации, для понимания которого предлагаются две модели. Исследуется, как положительная/отрицательная внутренняя мотивация к работе (испытываемая полезность) влияет на предложение труда работника (модель I) и количество прикладываемых им усилий (модель II). В модели I внутренняя мотивация позволяет объяснить положительный/отрицательный наклон и возможное загибание кривой индивидуального предложения труда (backward-bending labour supply curve). ...
Добавлено: 15 марта 2026 г.