Ecosystem model of development of the unmanned aircraft systems industry

Cover Page

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The article analyzes the structural transformations of Russian industry in the context of external constraints and the need to ensure technological sovereignty in high-tech industries. The scientific hypothesis of the work is the assumption of the importance of cross-sectoral coordination of subjects of industrial policy in order to develop the production of critical products. The digital industrial ecosystem of the unmanned aircraft systems (UAS) industry is considered as an object of research. The purpose of the research is to develop the foundations of the structure of the ecosystem model of the development of the UAS industry and substantiate the feasibility of its application in the interests of improving high-tech industries of the Russian Federation. The article offers the author’s interpretations of the concepts of “digital industrial ecosystem” and “cross-industry ecosystem”, substantiates the principles of functioning of the ecosystem model and its architecture. An ecosystem model of the development of the UAS industry was developed, including management bodies, technical infrastructure, organizational and economic tools, technological clusters and a network of participants. The main distinguishing features of the proposed model from the existing ones are: the distribution of ecosystem management bodies that ensure the autonomy of management at all horizontal and hierarchical levels of its organization; the ecosystem is considered as an instrument of the mechanism of strategic development of high-tech industries involved in the creation of civil-purpose UAS, and provides cross-industry interaction of participants in order to accelerate the development of industrial production and the formation of the UAS market. The ecosystem management model will ensure the possession of up-to-date data of actual and planned indicative evaluation indicators of the state and development of the industry on a time scale close to real, based on the principle of digital transparency.

Full Text

Restricted Access

About the authors

A. V. Bystrov

Plekhanov Russian University of Economics

Author for correspondence.
Email: bistrov-sun@mail.ru
Russian Federation, Moscow

A. G. Radaykin

Plekhanov Russian University of Economics

Email: radaykin.ag@rea.ru
Russian Federation, Moscow

F. A. Zagumennov

Plekhanov Russian University of Economics

Email: sgw32@yandex.ru
Russian Federation, Moscow

Yu. V. Butenko

MosTransProekt

Email: u.v.butenko@gmail.com
Russian Federation, Russia

References

  1. Бабкин А. В., Байков Е. А. (2019). Особенности стратегического управления в инновационных пространственно-распределенных организационно-экономических системах // Экономика и управление. № 7 (165). С. 15–23. doi: 10.35854/1998-1627-2019-7-15-23 [Babkin A. V., Baykov E. A. (2019). Specific aspects of strategic management in innovative geographically distributed organizational and economic systems. Economics and Management, 7 (165), 15–23. doi: 10.35854/1998-1627-2019-7-15-23 (in Russian).]
  2. Быстров А. В., Толстых Т. О., Радайкин А. Г. (2020). Отраслевая экосистема как организационно-экономическая модель развития высокотехнологичных производств // Экономика и управление. Т. 26. № 6. С. 564–576. [Bystrov A. V., Tolstykh T. O., Radaykin A. G. (2020). Cross-industry ecosystem as an organizational and economic model for the development of high-tech Industries. Economics and Management, 26 (6), 564–576 (in Russian).]
  3. Волков В. И., Воробьева М. В. (2023). Методический подход к формированию обобщенного показателя конкурентоспособности беспилотных авиационных систем // Самоуправление. № 2 (135). С. 366–370. [Volkov V. I., Vorobyova M. V. (2023). Methodological approach to the formation of a generalized indicator of the competitiveness of unmanned aircraft systems. Self-government (Samoupravleniye), 2 (135), 366–370 (in Russian).]
  4. Гапсаламов А. Р., Васильев В. Л., Бочкарева Т. Н. (2023). Трансформация государственной промышленной политики в СССР: факторы влияния, формы и направления // Вопросы истории. № 6–1. С. 56–65. doi: 10.31166/VoprosyIstorii202306Statyi19 [Gapsalamov A. R., Vasiliev V. L., Bochkareva T. N. (2023). Transformation of state industrial policy in the USSR: Factors of influence, forms and directions. Voprosy Istorii, 6–1, 56–65 (in Russian).]
  5. Дементьев В. Е., Евсюков С. Г., Устюжанина Е. В. (2017). Гибридные формы организации бизнеса: к вопросу об анализе межфирменных взаимодействий // Российский журнал менеджмента. Т. 15. № 1. С. 89–122. [Dementiev V. E., Evsukov S. G., Ustyuzhanina E. V. (2017). Hybrid forms of business organization: The interfirm cooperation perspective. Russian Management Journal, 1, 89–122 (in Russian).]
  6. Дударева О. В. (2023). Управление устойчивым развитием промышленных экосистем в условиях технологических трансформаций. Курск: ЗАО «Университетская книга». 401 с. ISBN: 978-5-907710-99-3. [Dudareva O. V. (2023). Management of sustainable development of industrial ecosystems in the conditions of technological transformations. Kursk: Closed Joint Stock Company “University Book”. 401 p. (in Russian).]
  7. Квинт В. Л., Бабкин А. В., Шкарупета Е. В. (2022). Стратегирование формирования платформенной операционной модели для повышения уровня цифровой зрелости промышленных систем // Экономика промышленности. T. 15 (3). С. 249–261. doi: 10.17073/2072-1633-2022-3-249-261 [Kvint V. L., Babkin A. V., Shkarupeta E. V. (2022). Strategizing of forming a platform operating model to increase the level of digital maturity of industrial systems. Russian Journal of Industrial Economics, 15 (3), 249–261. doi: 10.17073/2072-1633-2022-3-249-261 (in Russian).]
  8. Клейнер Г. Б. (2018). Социально-экономические экосистемы в контексте дуального пространственно-временного анализа // Экономика и управление: проблемы и решения. № 5–5’. С. 5–13. [Kleiner G. B. (2018). Socio-economic ecosystems in the context of dual spatial-temporal analysis. Economics and Management: Problems, Solutions, 5–5’, 5–13 (in Russian).]
  9. Костырев А. П. (2019). Промышленность в системе межотраслевых связей в условиях цифровой экономики // Развитие теории и практики управления социальными и экономическими системами. № 8. С. 93. [Kostyrev A. P. (2019). Industry in the system of intersectoral relations in the digital economy. Development of Theory and Practice of Management of Social and Economic Systems, 8, 93 (in Russian).]
  10. Ксенофонтова О. Л. (2015). Опыт зарубежных стран по созданию и функционированию кластеров: модельный подход // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. № 2 (42). С. 36–42. [Ksenofontova O. L. (2015). The experience of foreign countries in the creation and functioning of clusters: A model approach. Modern High Technologies. Regional Application, 2 (42), 36–42 (in Russian).]
  11. Макаров В. Л. (2021). Сети управления — новый эффективный инструмент в цифровом мире // Вестник ЦЭМИ. № 1. doi: 10.33276/S265838870015402-5 [Makarov V. L. (2021). Management networks — a new effective tool in the digital world. Bulletin of the CEMI, 1. doi: 10.33276/S265838870015402-5 (in Russian).]
  12. Нечаева Н. А. (2021). Региональная система государственного управления инвестиционной деятельностью предприятий промышленного комплекса // Вектор экономики. № 7 (61). [Nechaeva N. A. (2021). Regional system of state management of investment activity of industrial complex enterprises. Vector of Economy, 7 (61) (in Russian).]
  13. Преображенский Б. Г., Толстых Т. О., Шмелева Н. В. (2019). Оценка человеческого капитала в рамках отраслевой трансформации промышленных систем // Регион: системы, экономика, управление. № 4 (47). С. 193– 197. [Preobrazhensky B. G., Tolstykh T. O., Shmeleva N. V. (2019). Assessment of human capital in the framework of cross-sectoral transformation of industrial systems. Region: Systems, Economics, Management, 4 (47), 193–197 (in Russian).]
  14. Радайкин А. Г. (2019). Инвестиционный потенциал и перспективы развития производства беспилотных авиационных систем в России // Горизонты экономики. № 6 (52). С. 44–52. [Radaykin A. G. (2019). Investment potential and development prospects of the production of unmanned aircraft systems in Russia. Economic Horizons, 6, 44–52 (in Russian).]
  15. Фаттахов М. Р., Киреев А. В., Клещ В. С. (2022). Рынок беспилотных авиационных систем в России: состояние и особенности функционирования в макроэкономических условиях 2022 года // Вопросы инновационной экономики. Т. 12. № 4. С. 2507–2528. doi: 10.18334/vinec.12.4.116912 [Fattakhov M. R., Kireev A. V., Tick V. S. (2022). The market of unmanned aircraft systems in Russia: The state and features of functioning in the macroeconomic conditions of 2022. Russian Journal of Innovation Economics, 12, 4, 2507–2528 (in Russian).]
  16. Цёхла С. Ю., Симченко С. Ю., Филонов В. И. (2020). К вопросу об изменениях издержек институтов сетевого взаимодействия при реализации отраслевых цифровых проектов // Друкеровский вестник. № 3 (35). С. 56–63. [Tsekhla S. Yu., Simchenko S. Yu., Filonov V. I. (2020). On the issue of changes in the costs of institutions of network interaction in the implementation of cross-industry digital projects. Drukerovskiy Vestnik, 3 (35), 56–63 (in Russian).]
  17. Череповская Н. А., Селезнева Е. Ф. (2021). Теоретико-методологические аспекты кластерного подхода к формированию эффективной экономики // Проблемы теории и практики управления. № 1. С. 36–53. doi: 10.46486/0234-4505-2021-1-36-53 [Cherepovskaya N. A., Selezneva E. F. (2021). Theoretical and methodological aspects of the cluster approach to the formation of an effective economy. Problems of the Theory and Practice of Management, 1, 36–53 (in Russian).]
  18. Шаталова О. М., Касаткина Е. В., Лившиц В. Н. (2022). Кластерный анализ и классификация промышленно ориентированных регионов РФ по экономической специализации // Экономика и математические методы. Т. 58. № 1. С. 80–91. doi: 10.31857/S042473880018971-7 [Shatalova O. M., Kasatkina E. V., Livchits V. N. (2022). Cluster analysis and classification of Russia’s industrial oriented regions by economic specialization. Economics and Mathematical Methods, 58, 1, 80–91. doi: 10.31857/S042473880018971-7 (in Russian).]
  19. Шкарупета Е. В., Дударева О. В. (2021). Концептуальное представление промышленной экосистемы в ходе эволюции устойчивого развития // Цифровая и отраслевая экономика. № 1 (22). С. 5–8. [Shkarupeta E. V., Dudareva O. V. (2021). Conceptual representation of the industrial ecosystem during the evolution of sustainable development. Digital and Industrial Economy, 1 (22), 5–8 (in Russian).]
  20. Cobben D., Ooms W., Roijakkers N., Radziwon A. (2022). Ecosystem types: A systematic review on boundaries and goals. Journal of Business Research, 142, 138–164. doi: 10.1016/j.jbusres.2021.12.046
  21. Farhadi N. (2019). Cross-industry ecosystems: Grundlagen, archetypen, modelle und strategische ansätze. Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH. doi: 10.1007/978-3-658-26129-0.
  22. Fernandes A. J., Ferreira J. J. (2022). Entrepreneurial ecosystems and networks: A literature review and research agenda. Review of Management Science, 16, 189–247. doi: 10.1007/s11846-020-00437-6
  23. Ghio N., Guerini M., Lamastra-Rossi C. (2019). The creation of high-tech ventures in entrepreneurial ecosystems: Exploring the interactions among university knowledge, cooperative banks, and individual attitudes. Small Business Economics, 52, 2, 523–543.
  24. Holgersson M., Baldwin C. Y., Chesbrough H., Bogers M. L.A.M. (2022). The forces of ecosystem evolution. California Management Review, 64 (3), 5–23. doi: 10.1177/00081256221086038
  25. Jacobides M., Cennamo C., Gawer A. (2015). Industries, ecosystems, platforms, and architectures: Rethinking our strategy constructs at the aggregate level. Working paper, London Business School.
  26. Komninos N. (2022). Transformation of industry ecosystems in cities and regions: A generic pathway for smart and green transition. Sustainability, 14, 9694. doi: 10.3390/su14159694
  27. Lis A. M., Lis A. (2021). The cluster organization: Analyzing the development of cooperative relationships. 1st ed. Abingdon: Routledge. doi: 10.4324/9781003001041
  28. Mattes V., Schallmo D. (2023). Entrepreneurial ecosystems: A systematic literature review and bibliometric analysis. Conference: 2023 ISPIM Innovation Conference (Ljubljana). Ljubljana. Available at: https://www.researchgate.net/publication/372676410_Entrepreneurial_Ecosystems_A_Systematic_Literature_Review_and_Bibliometric_Analysis
  29. Thomas L. D. W., Autio E. (2020). Innovation ecosystems in management: An organizing typology. Oxford encyclopedia of business and management. New York: Oxford University Press. doi: 10.1093/acrefore/9780190224851.013.203
  30. Vasin S., Gamidullaeva L., Tolstykh T., Rostovskaya T., Skorobogatova V. (2018). From innovation system through institutional transformation to digital innovation ecosystem. Proceedings of the 31st International Business Information Management Association Conference, IBIMA 2018: Innovation Management and Education Excellence through Vision, 4620–4633.

Copyright (c) 2024 Russian Academy of Sciences

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».