Бабкин Александр Васильевич, доктор экономических наук, профессор, профессор Высшей инженерно-экономической школы, заведующий научно-исследовательской лабораторией «Цифровая экономика промышленности»
Санкт-Петербург
Alexander V. Babkin, Doctor of Science (Economics), Professor, Professor at the Higher School of Engineering and Economics, Head of the Research Laboratory “Digital Economy of Industry”
Saint Petersburg
Шкарупета Елена Витальевна, доктор экономических наук, профессор, профессор кафедры цифровой и отраслевой экономики Воронежского государственного технического университета; ведущий научный сотрудник научно-исследовательской лаборатории «Цифровая экономика промышленности» Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого
Воронеж
Санкт-Петербург
Elena V. Shkarupeta, Doctor of Science (Economics), Professor, Professor of the Department of Digital and Sectoral Economics at Voronezh State Technical University; Leading Research Fellow at the Research Laboratory “Digital Economy of Industry” at Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University
Saint Petersburg
Voronezh
Бабкин Иван Александрович, кандидат экономических наук, доцент
Санкт-Петербург
Ivan A. Babkin, Candidate of Science (Economics), Associate Professor, Associate Professor at the Higher School of Engineering and Economics
Saint Petersburg
В статье анализируется процесс формирования интеллектуально-цифровой зрелости региональной экономики России в условиях перехода к технологической парадигме Индустрии 5.0. Рассматриваются ключевые особенности развития инновационной среды в крупных макро регионах страны и выявляются различия в темпах интеграции когнитивных, цифровых и интеллектуальных технологий в производственные и управленческие процессы. На основе динамических данных по Центральному, Северо-Западному и Приволжскому федеральным округам исследуется степень готовности региональных экономик к распространению человеко-машинных технологий и интеллектуальных систем.
Применение нормирования показателей и построение интегральных субиндексов позволяет выявить устойчивые структурные различия между округами, а также определить локальные драйверы и ограничители развития. Полученные результаты демонстрируют выраженный рост интеллектуального контура и одновременное замедление цифровой динамики, что отражает переход региональных систем от автоматизации к внедрению более сложных технологий. Особое внимание уделяется когнитивной составляющей, где в 2024 г. фиксируется резкий прирост, обусловленный укреплением исследовательской инфраструктуры и организацион ных механизмов. Итоговый интегральный индекс зрелости показывает, что региональные экономики находятся в стадии формирования интеллектуальной основы, необходимой для перехода к технологически насыщенной и инновационно устойчивой модели развития.
На основании результатов исследования предлагаются рекомендации, направленные на совершенствование нормативной, инфраструктурной и образовательной среды, а также усиление механизмов поддержки инновационной активности. Представленные выводы подчеркивают важность согласованного развития всех элементов региональной инновационной системы, обеспечивающего адаптацию экономики к новым технологическим требованиям.
The article analyses the process of forming the intelligent and digital maturity of Russia's regional economy in the context of the transition to the technological paradigm of Industry 5.0.
It examines the key features of the development of the innovation environment in the country's major macro-regions and identifies differences in the pace of integration of cognitive, digital and intelligent technologies into production and management processes. Based on dynamic data for the Central, North-Western and Volga Federal Districts, the degree of readiness of regional economies for the spread of human-machine technologies and intelligent systems is investigated.
The application of standardised indicators and the construction of integral sub-indices allows us to identify stable structural differences between districts, as well as to determine local drivers and constraints on development. The results demonstrate a marked growth in the intelligent contour and a simultaneous slowdown in digital dynamics, reflecting the transi tion of regional systems from automation to the introduction of more complex technologies. Particular attention is paid to the cognitive component, where a sharp increase is recorded in 2024, due to the strengthening of research infrastructure and organisational mechanisms. The final integrated maturity index shows that regional economies are in the process of form ing the intelligent foundation necessary for the transition to a technologically saturated and innovation-sustainable development model.
Based on the results of the study, recommendations are proposed aimed at improving the regulatory, infrastructure and educational environment, as well as strengthening mechanisms to support innovation activity. The conclusions presented emphasise the importance of the coordinated development of all elements of the regional innovation system, ensuring the ad aptation of the economy to new technological requirements.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.