Научный архив: статьи

Для достижения целей устойчивого социально-экономического развития и обеспечения технологического суверенитета Российской Федерации критически важен выбор методов эффективного управления технологическими проектами. Статья посвящена разработке нового инструментария нейросетевой классификации проектов технологического развития российских компаний и обоснованию актуальности применения методологии экстремального управления такими проектами. Методологическую базу исследования составили концепции управления жизненным циклом проекта и интеллектуального анализа данных. Методы исследования – интеллектуальный анализ текстов проектной документации с применением большой языковой модели, интеллектуальная классификация проектов на основе двумерной проекции многомерных кластеров с использованием Orange Data Mining. Информационной базой послужили нормативные документы в сфере научно-технологического развития Российской Федерации, открытые базы данных о проектах российских компаний. В работе разработан новый инструментарий нейросетевой классификации, основанный на большой языковой модели. Показано, что большинство проектов развития критических и сквозных технологий характеризуются низкой определенностью целей и решений, поэтому необходимо применять экстремальный подход к их управлению. Полученные результаты могут использоваться российскими компаниями для обоснования выбора модели управления проектами, а также экспертами-практиками при оценке проектов технологического развития

Актуальность исследования определяется наличием существенного потенциала роста производительности труда в российской экономике. Предметом исследования является методика расчета индекса производительности труда и ее применение для сравнения динамики этого экономического показателя в обрабатывающих производствах и сфере добычи полезных ископаемых. Целями исследования являются оценка адекватности и инструментальной содержательности индекса производительности труда, рассчитываемого как отношение валовой добавленной стоимости к совокупным затратам труда в отрасли, а также получение выражения для индекса производительности труда, отражающего динамику рентабельности основных фондов и фондовооруженности в анализируемых отраслях. Методология исследования основана на статистическом и регрессионном анализе и экономико-математическом моделировании динамики индекса производительности труда. Получены следующие результаты: сделан вывод, что традиционный подход к расчету и анализу динамики производительности труда не позволяет выявить и сопоставить причины ее изменения в исследуемых отраслях. Предложены авторские модели индексов, характеризующих динамику производительности труда как изменение рентабельности основных фондов, приходящейся на одного занятого, с учетом влияния динамики фондовооруженности отрасли. Показано, что прирост «латентной» производительности труда в добыче полезных ископаемых в 2008-2015 гг. составил 2,19 %. В обрабатывающих производствах за указанный период имел место спад «латентной» производительности на 2,94 %. Сформулированы следующие выводы: полученные результаты характеризуют динамику производительности труда в обрабатывающих производствах и сфере добычи полезных ископаемых, однако предлагаемая методика расчета может использоваться и для анализа других отраслей. Результаты расходятся с традиционными статистическими данными, что указывает на возможности предложенного метода по оценке неявных предпосылок изменения динамики производительности труда в отраслях экономики.