Инновационное развитие высокотехнологичной промышленности и оценка цифровой зрелости экономических систем

Статья посвящена вопросам инновационного развития высокотехнологичной промышленности и оценке цифровой зрелости экономических систем. Целью исследования является разработка теоретических и прикладных подходов к оценке эффективности высокотехнологичной промышленности на основе методов экономики инноваций и машинного обучения в контексте анализа и повышения цифровой зрелости предприятий и экосистем. Использованы методы системного анализа, экономико-статистического анализа (включая анализ динамики валового регионального продукта, производительности труда и инновационной активности), методы оценки эффективности цифровых активов (LTV, CAC), а также структурное моделирование бизнес-процессов. В статье исследуется эволюция подходов к управлению инновациями в промышленности на примере Республики Крым. В первой части работы проведен анализ текущего состояния высокотехнологичного сектора региона с применением метрик экономики данных, выявлен разрыв в уровне цифровой зрелости между крымскими предприятиями и общероссийскими лидерами. Во второй части исследования рассмотрены архитектуры построения предиктивных систем ценообразования и моделей децентрализованного взаимодействия (Web3). Установлено, что ключевым барьером остается низкий уровень валовой добавленной стоимости в наукоемких отраслях при одновременном росте инвестиций в основной капитал. Показано, что точечное внедрение алгоритмов машинного обучения в управление запасами и логистикой способно увеличить операционную эффективность на 12−15% без значительных капитальных затрат. Разработана и обоснована модифицированная система сбалансированных показателей (Digital BSC), адаптированная для оценки цифровой зрелости промышленных предприятий региона. Предложена методика оценки цифровой зрелости экосистемы с учетом коэволюционных процессов. Предложенная система Digital BSC, включающая наряду с финансовыми результатами метрики качества данных (Data Quality Index, DQI) и инновационной восприимчивости персонала, позволяет количественно оценить уровень цифровой зрелости и идентифицировать «узкие места» в управлении данными. Обоснована необходимость перехода от экстенсивной цифровизации к целенаправленному развитию компетенций в области Data Science и промышленного дизайна как основы для повышения цифровой зрелости экосистем. Для промышленности Крыма проведена декомпозиция инновационных процессов на уровне «данные → прогноз → решение», выявлены диспропорции в структуре инвестирования в НИОКР и предложен механизм «цифрового двойника» регионального промышленного комплекса для тестирования мер государственной поддержки.