Теоретико-прикладные подходы к использованию капитала знаний в экономике
Научная статья
Для цитирования
Денисов В. И. Теоретико-прикладные подходы к использованию капитала знаний в экономике // Управление наукой: теория и практика. 2026. Том 8. № 3. С. 59-73. DOI: https://doi.org/10.19181/smtp.2026.8.3.4 EDN: DARIXA
Аннотация
В статье понятие капитала знаний и возможностей его использования в развитии народного хозяйства конкретизировано в той его области, где возможно количественное оценивание результатов с помощью экономических показателей. Такой областью является применение знаний в процессе освоения технологий, средств производства с инновационными характеристиками. Объём капитала знаний в этом случае оценивается как стоимость произведённой инновационной продукции в виде средств производства или товаров потребления. Использование такого подхода к измерению капитала знаний не всегда возможно (например, в образовании, фундаментальных научных разработках).
Цель исследования – оценивание возможностей ускорения научно-технологического развития отраслей реального сектора посредством создания гарантий роста экономической эффективности производства в условиях внешнеторговой и экономической блокады страны. Исследованы ориентиры взаимосвязанного развития потенциала научно-технологических знаний и инновационных направлений их применения. Обоснована необходимость объединения инвестиционных усилий предприятий реального сектора экономики и государства в ходе создания и использования воспроизводственных возможностей экономики знаний. В изучаемом ряде вариантов на примере экспериментальных расчётов для ряда предприятий АПК предпочтение отдаётся направлениям научно-технологического развития, гарантирующим удовлетворение спроса на наиболее востребованную сейчас в народном хозяйстве и потребительском секторе инновационную продукцию. Определены критерии предпочтения таких продуктов в качестве средств производства, товаров потребителя, устанавливаемые самими получателями этой продукции. Поскольку в настоящее время приходится учитывать необходимость технологической конкурентоспособности отечественной научно-технологической продукции на мировых рынках, важно гарантировать опережение результатов инновационных решений в межстрановом экономическом соревновании. Такая гарантия возможна при финансировании старта научно-технологических разработок, продукция которых наиболее востребована потребителями.
Важными характеристиками исследуемого процесса являются совместное его инвестирование предприятиями и государством, дополняющее недостаточно регулярное предоставление помощи из средств региональных и государственного бюджетов, а также контроль эффективности использования средств поддержки научно-технологических решений.
Ключевые слова:
научные знания, инновационное развитие, материально-производственная деятельность, конкурсный отбор, научно-технологические решения
Литература
1. Асмолов А. Г., Гусельцева М. С. Генерирование возможностей: от человеческого капитала – к человеческому потенциалу // Образовательная политика. 2019. № 4 (80). С. 6–17. EDN SMNCJA.
2. Anderson P. Perspective: Complexity theory and organization science // Organization Science. 1999. Vol. 10, № 3. P. 216–232. DOI 10.1287/orsc.10.3.216.
3. Chen C.-J. The effects of knowledge attribute, alliance characteristics, and absorptive capacity on knowledge transfer performance // R&D Management. 2004. Vol. 34, № 3. P. 311–321. DOI 10.1111/j.1467-9310.2004.00341.x. EDN EBTDZF.
4. Информационная технология синтеза сложных сетевых структур нестационарной российской экономики: модели, алгоритмы, программная реализация / В. Н. Лившиц, Э. И. Позамантир, Н. И. Белоусова [и др.] // Аудит и финансовый анализ. 2008. № 1. С. 50–88. EDN IJAQLP.
5. Жеглова Н. В. Экономическая надёжность промышленного предприятия: информационное обеспечение // Актуальные вопросы экономических наук. 2015. № 47. С. 248–255. EDN VBWAMX.
6. Шеина Е. Г. Финансирование инвестиционного процесса в условиях развития социально ориентированного инвестирования на основе риск-эволюционного подхода. Екатеринбург : АМБ, 2021. 312 с. ISBN 978-5-6046900-3-1. EDN WCVVLP.
7. Ивашковская И. В., Животова Е. Л. Индекс устойчивости роста: эмпирическая апробация на данных российских компаний // Вестник Санкт-Петербургского университета. Менеджмент. 2009. № 4. С. 3–29. EDN KYHXSR.
8. Канкулова М. И. Понятие и основные факторы устойчивости бюджетной системы // Финансы и кредит. 2016. № 37 (709). С. 30–39. EDN WWRCVP.
9. Иванов В. В., Малинецкий Г. Г. Цифровая экономика: от теории к практике // Инновации. 2017. № 12 (230). С. 3–12. EDN YQCXQL.
10. Дементьев В. Е. Ловушка технологических заимствований и условия ее преодоления в двухсекторной модели экономики // Экономика и математические методы. 2006. Т. 42, № 4. С. 17–32. EDN HVLKLT.
11. Качалов Р. М. Управление экономическим риском: теоретические основы и приложения. М. ; СПб. : Нестор-История, 2012. 248 с. ISBN 978-5-90598-742-7. EDN TJNANF.
12. Качалов Р. М., Слепцова Ю. А. Управление риском как инструмент устойчивого развития бизнес-экосистем // Экономическая наука современной России. 2021. № 1 (92). C. 40–51. DOI 10.33293/1609-1442-2021-1(92)-40-51. EDN MIXWTM.
13. Денисов В. И. Мотивационные механизмы и предпосылки роста сельскохозяйственного производства в России // Экономика и математические методы. 2017. Т. 53, № 2. С. 66–76. EDN YRRPBZ.
14. Денисов В. И. Новые и унаследованные признаки и тенденции развития сельскохозяйственного производства России // Конкурентоспособность и развитие социально-экономических систем : сб. аннотаций докладов IV Межд. науч. конф. памяти академика А. И. Татаркина (Челябинск, 25–26 ноября 2020 г.) / ред. коллегия: В. И. Бархатов, Д. А. Плетнёв, О. В. Брижак, Г. П. Журавлева. Челябинск : Изд-во Челяб. гос. ун-та, 2020. С. 51–52. EDN CBDGWQ.
15. Денисов В. И. Ускорение развития аграрного сектора экономики России на основе повышения эффективности государственной поддержки сельских товаропроизводителей // Проблемы прогнозирования. 2019. № 1 (172). С. 95–105. EDN CMRZWW.
16. Alfares H., Al-Amer A., Saifuddin S. A mathematical programming model for optimum economic planning of the Saudi Arabian petrochemical industry // The 6th Saudi Engineering Conference (KFUPM, December 14–17, 2002). Dhahran, 2002. Vol. 4. P. 425–437.
17. Lee K., Szapiro M., Mao Z. From global value chains (GVC) to innovation systems for local value chains and knowledge creation // The European Journal of Development Research. 2018. Vol. 30, № 3. P. 424–441. DOI 10.1057/s41287-017-0111-6. EDN SLRCPX.
18. Edler J., Fagerberg J. Innovation policy: What, why, and how // Oxford Review of Economic Policy. 2017. Vol. 33, № 1. P. 2–23. DOI 10.1093/oxrep/grx001.
2. Anderson P. Perspective: Complexity theory and organization science // Organization Science. 1999. Vol. 10, № 3. P. 216–232. DOI 10.1287/orsc.10.3.216.
3. Chen C.-J. The effects of knowledge attribute, alliance characteristics, and absorptive capacity on knowledge transfer performance // R&D Management. 2004. Vol. 34, № 3. P. 311–321. DOI 10.1111/j.1467-9310.2004.00341.x. EDN EBTDZF.
4. Информационная технология синтеза сложных сетевых структур нестационарной российской экономики: модели, алгоритмы, программная реализация / В. Н. Лившиц, Э. И. Позамантир, Н. И. Белоусова [и др.] // Аудит и финансовый анализ. 2008. № 1. С. 50–88. EDN IJAQLP.
5. Жеглова Н. В. Экономическая надёжность промышленного предприятия: информационное обеспечение // Актуальные вопросы экономических наук. 2015. № 47. С. 248–255. EDN VBWAMX.
6. Шеина Е. Г. Финансирование инвестиционного процесса в условиях развития социально ориентированного инвестирования на основе риск-эволюционного подхода. Екатеринбург : АМБ, 2021. 312 с. ISBN 978-5-6046900-3-1. EDN WCVVLP.
7. Ивашковская И. В., Животова Е. Л. Индекс устойчивости роста: эмпирическая апробация на данных российских компаний // Вестник Санкт-Петербургского университета. Менеджмент. 2009. № 4. С. 3–29. EDN KYHXSR.
8. Канкулова М. И. Понятие и основные факторы устойчивости бюджетной системы // Финансы и кредит. 2016. № 37 (709). С. 30–39. EDN WWRCVP.
9. Иванов В. В., Малинецкий Г. Г. Цифровая экономика: от теории к практике // Инновации. 2017. № 12 (230). С. 3–12. EDN YQCXQL.
10. Дементьев В. Е. Ловушка технологических заимствований и условия ее преодоления в двухсекторной модели экономики // Экономика и математические методы. 2006. Т. 42, № 4. С. 17–32. EDN HVLKLT.
11. Качалов Р. М. Управление экономическим риском: теоретические основы и приложения. М. ; СПб. : Нестор-История, 2012. 248 с. ISBN 978-5-90598-742-7. EDN TJNANF.
12. Качалов Р. М., Слепцова Ю. А. Управление риском как инструмент устойчивого развития бизнес-экосистем // Экономическая наука современной России. 2021. № 1 (92). C. 40–51. DOI 10.33293/1609-1442-2021-1(92)-40-51. EDN MIXWTM.
13. Денисов В. И. Мотивационные механизмы и предпосылки роста сельскохозяйственного производства в России // Экономика и математические методы. 2017. Т. 53, № 2. С. 66–76. EDN YRRPBZ.
14. Денисов В. И. Новые и унаследованные признаки и тенденции развития сельскохозяйственного производства России // Конкурентоспособность и развитие социально-экономических систем : сб. аннотаций докладов IV Межд. науч. конф. памяти академика А. И. Татаркина (Челябинск, 25–26 ноября 2020 г.) / ред. коллегия: В. И. Бархатов, Д. А. Плетнёв, О. В. Брижак, Г. П. Журавлева. Челябинск : Изд-во Челяб. гос. ун-та, 2020. С. 51–52. EDN CBDGWQ.
15. Денисов В. И. Ускорение развития аграрного сектора экономики России на основе повышения эффективности государственной поддержки сельских товаропроизводителей // Проблемы прогнозирования. 2019. № 1 (172). С. 95–105. EDN CMRZWW.
16. Alfares H., Al-Amer A., Saifuddin S. A mathematical programming model for optimum economic planning of the Saudi Arabian petrochemical industry // The 6th Saudi Engineering Conference (KFUPM, December 14–17, 2002). Dhahran, 2002. Vol. 4. P. 425–437.
17. Lee K., Szapiro M., Mao Z. From global value chains (GVC) to innovation systems for local value chains and knowledge creation // The European Journal of Development Research. 2018. Vol. 30, № 3. P. 424–441. DOI 10.1057/s41287-017-0111-6. EDN SLRCPX.
18. Edler J., Fagerberg J. Innovation policy: What, why, and how // Oxford Review of Economic Policy. 2017. Vol. 33, № 1. P. 2–23. DOI 10.1093/oxrep/grx001.
Статья
Поступила: 14.04.2026
Опубликована: 25.09.2026
Форматы цитирования
Другие форматы цитирования:
APA
Денисов, В. И. (2026). Теоретико-прикладные подходы к использованию капитала знаний в экономике. Управление наукой: теория и практика, 8(3), 59-73. https://doi.org/10.19181/smtp.2026.8.3.4
Раздел
Проблемы инновационного развития
JATS XML
