Исследование теоретических основ, моделей и методов управления процессами формирования системы мотивации акторов региональной экономики с целью создания и развития новых высокотехнологичных отраслей

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Статья посвящена исследованию теоретических основ и практических механизмов управления мотивацией акторов региональной экономики для создания и развития новых высокотехнологичных отраслей. На примере конкретных робототехнических проектов, разрабатываемых в Кабардино-Балкарском научном центре РАН (таких как робот-агрозащитник, робот для уборки урожая в теплицах, антропомиметический манипулятор), рассматриваются потенциал и рыночные перспективы их коммерциализации. В работе предлагается применение мультиагентных нейрокогнитивных архитектур для моделирования сложных слабоструктурированных процессов. Инвестиции в производство высокоинтеллектуальных продуктов, а также мотивация всех акторов региональной экономической системы и сотрудничество в этой сфере приведут к быстрому и стабильному экономическому росту и улучшению качества жизни человека.

Цель исследования – изучить теоретические основы, модели и методы управления, необходимые для формирования эффективной системы мотивации акторов региональной экономики. Конечная цель этой системы мотивации – стимулирование создания и развития новых высокотехнологичных отраслей в регионе.

Методы исследования. Статистический и системный анализ, индукция, обработка и интерпретация данных, выявление закономерностей и имитационное моделирование.

Результаты. Предложены элементы эффективной региональной инновационной системы, включая научно-образовательный фундамент, технологическую базу и глобальную интеграцию, необходимые для достижения технологического суверенитета и устойчивого развития производственных систем. В работе представлена интеллектуальная система для анализа данных и выработки решений, применимая в различных сферах жизнедеятельности человека. Проанализированы модели организации инновационной деятельности (административно-командная, рыночного общества, тройной спирали, Novum Trivium), а также ключевые факторы, ограничивающие технологическое развитие в России.

Выводы. Исследование подтверждает, что развитие конкурентоспособных высокотехнологичных секторов требует системного управления мотивацией ключевых участников региональной экономики. Наиболее эффективной является модель тройной спирали, интегрирующая государство, бизнес и науку. Разработки в области агроробототехники и ИИ обладают значительным потенциалом для импортозамещения. Для его реализации необходимы преодоление системных ограничений, создание целостной инновационной среды и внедрение гибких механизмов поддержки, что обеспечит технологический суверенитет и устойчивое развитие региона.

Об авторах

Оксана Зауровна Загазежева

Кабардино-Балкарский научный центр Российской академии наук

Email: oksmil.82@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-0903-4234
SPIN-код: 3223-6780

канд. эконом. наук, заведующая Инжиниринговым центром

Россия, 360010, Россия, г. Нальчик, ул. Балкарова, 2

Идар Арсенович Мамбетов

Кабардино-Балкарский научный центр Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: idar.mam12@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-4723-9874
SPIN-код: 5951-8195

науч. сотр. Инжинирингового центра

Россия, 360010, Россия, г. Нальчик, ул. Балкарова, 2

Список литературы

  1. Ксалов А. М., Бжихатлов К. Ч., Пшенокова И. А., Заммоев А. У. Разработка транспортной подсистемы автономного робота для системы активной защиты растений // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2022. № 2(106). С. 31–40. doi: 10.35330/1991-6639-2022-2-106-31-40
  2. Шуганов В. М., Лешкенов А. М. Современное состояние и перспективы повышения производства органической растениеводческой продукции в России на основе применения цифровых и умных технологий // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2025. Т. 27. № 1. С. 31–41. doi: 10.35330/1991-6639-2025-27-1-31-41
  3. Шалова С. Х., Загазежева О. З. Обзор рынка сельскохозяйственных роботов и их влияние на экономическое развитие // Известия ЮФУ. Технические науки. 2019. № 7(209). С. 57–70. doi: 10.23683/2311-3103-2019-7-57-70
  4. Нагоев З. В., Загазежева О. З., Бжихатлов К. Ч., Мамбетов И. А. Разработка интеллектуальной робототехнической системы сбора урожая // Известия ЮФУ. Технические науки. 2025. № 2(244). С. 40–51. doi: 10.18522/2311-3103-2025-2-40-51
  5. Рыбаков А. В., Лихтер А. М., Погожева А. Б. и др. Проектирование робототехнических манипуляторов с системой компьютерного зрения для сбора томатов [Электронный ресурс] // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. 2020. № 3(51). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/proektirovanie-robototehnicheskih-manipulyatorov-s-sistemoy-kompyuternogo-zreniya-dlya-sbora-tomatov (дата обращения: 11.11.2025)
  6. Азарнова Т. В., Аснина Н. Г., Щепин Л. А. Математические модели и методы оценки и управления ресурсной устойчивостью развития предприятия // Системы управления и информационные технологии. 2021. № 3(85). С. 54–59. doi: 10.36622/VSTU.2021.85.3.010
  7. Pshenokova I., Bzhikhatlov K., Nagoeva O. et al. Autonomous Robot Navigation System as Part of a Human-Machine Team Based on Self-organization of Distributed Neurocognitive Architectures // Interactive Collaborative Robotics. ICR 2023. Lecture Notes in Computer Science. 2023. Vol. 14214. Pp. 56–67. doi: 10.1007/978-3-031-43111-1_6
  8. Нагоев З.В. Основные принципы нейрокогнитивного моделирования сознания агента универсального искусственного интеллекта // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2025. Т. 27. № 1. С. 152–170. doi: 10.35330/1991-6639-2025-27-1-152-170
  9. Russell S., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. 2nd ed. Moscow: Williams, 2007. 1424 p.
  10. Николаева Е. М., Николаев М. С., Васильева В. С. Человек и искусственный интеллект: перспективы и риски биолого-кремниевой коллаборации [Электронный ресурс] // Век глобализации. 2024. № 2(50). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/chelovek-i-iskusstvennyy-intellekt-perspektivy-i-riski-biologo-kremnievoy-kollaboratsii (дата обращения: 11.11.2025).
  11. Анчёков М. И., Бжихатлов К. Ч., Нагоев З. В. и др. Онтоэписоциофилогенетическое развитие систем общего искусственного интеллекта на основе мультиагентных нейрокогнитивных архитектур [Электронный ресурс] // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2022. № 6(110). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ontoepisotsiofilogeneticheskoe-razvitie- sistem-obschego-iskusstvennogo-intellekta-na-osnove-multiagentnyh-neyrokognitivnyh (дата обращения: 11.11.2025).
  12. Ицковиц Г. Модель тройной спирали // Инновации. 2011. № 4(150). С. 5–10.
  13. Popodko G.I., Nagaeva O.S. "Triple Helix" Model for Recourse-Based Regions // Journal of Siberian Federal University. Humanities and Social Sciences. 2019. Vol. 12. No. 12. P. 2309–2325. doi: 10.17516/1997-1370-0524
  14. Лепеш Г. В., Угольникова О. Д., Шарафутдинова Л. Р. Концептуальные основы цифровой индустриализации (на примере стран с различными технологическими укладами) [Электронный ресурс] // ТТПС. 2021. № 2(56). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ kontseptualnye-osnovy-tsifrovoy-industrializatsii-na-primere-stran-s-razlichnymi-tehnologicheskimi-ukladami (дата обращения: 11.11.2025).
  15. Фадейкина Н. В., Малина С. С. О стратегической архитектуре региональной инновационной экосистемы // Научные записки НГУЭУ. 2019. № 2. С. 22–29.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Загазежева О.З., Мамбетов И.А., 2026

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).