УДК: 338.24
https://doi.org/10.25198/2077-7175-2026-4-82
EDN: QLUFGY


просмотр

ГОСУДАРСТВЕННОЕ УПРАВЛЕНИЕ ИННОВАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКОЙ ИТ-КОМПАНИЙ: МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ

Н. П. Советова1, Н. А. Кремлёва2
Вологодский государственный университет, Вологда, Россия
1 e-mail: n7777777@yandex.ru
2 e-mail: kremleva-n@yandex.ru

Аннотация. Ключевым фактором повышения технологического суверенитета и конкурентоспособности регионов в условиях цифровой экономики выступает развитие государственных форм поддержки ИТ-сектора экономики. При реализации национальных проектов по развитию цифровых кластеров на региональном уровне возникает необходимость в применении научно-обоснованных методик оценки эффективности государственной поддержки ИТ-сектора. Эффективность существующих форм государственной поддержки остается слабо измеримой, что затрудняет обоснованное распределение бюджетных ресурсов и формирование долгосрочной политики. Целью проводимого авторами исследования выступила разработка комплексной методики оценки эффективности форм государственной поддержки ИТ-компаний. Методами исследования, применяемыми в работе, выступили системный анализ, методы экспертных оценок, AHP, корреляционный анализ, статистическая обработка данных.

В статье разработана методика многофакторной оценки эффективности государственной поддержки ИТ-компаний субъектов Российской Федерации по материалам Вологодской области, основанная на четырёх блоках: экономической, социальной, инновационной и бюджетной эффективности. Методика подразумевает расчет интегрального показателя эффективности на основе системы показателей, весовых коэффициентов, определённых методом анализа иерархий. Валидация методики проведена на выборке из 50 ИТ-компаний Вологодской области, получающих государственную поддержку, и 50 ИТ-компаний, не получающих поддержку. Интегральный показатель эффективности позволяет классифицировать компании по четырём уровням эффективности и формировать дифференцированные управленческие рекомендации для каждого уровня. Предложенная методика отличается объективностью, прозрачностью и практической применимостью, что делает её перспективной для интеграции в систему мониторинга цифрового развития регионов. Методика рекомендована для внедрения в систему мониторинга региональных программ поддержки цифрового сектора. Научная новизна исследования заключается в разработке и валидации комплексной методики оценки эффективности господдержки ИТ-компаний с использованием AHP (Analytic Hierarchy Process) и контрольной группы, что позволяет оценить эффект государственной поддержки от общих рыночных тенденций. Дальнейшими направлениями исследования планируется расширить апробацию методики на других регионах России, имеющих различные формы государственной поддержки, интеграция с платформой «Цифровой регион» Минцифры России, автоматизация расчётов через BI-систему.

Ключевые слова: ИТ-компании, методика оценки эффективности, государственная поддержка, интегральный показатель, цифровая экономика.

Для цитирования: Советова Н. П., Кремлёва Н. А. Государственное управление инновационной поддержкой ИТ-компаний: методологические подходы к оценке эффективности // Интеллект. Инновации. Инвестиции. – 2026. – № 4. – С. 82–94. – https://doi.org/10.25198/2077-7175-2026-4-82.


Литература

  1. Анопченко Т. Ю., Янченко Д. В., Абдуллаев Э. Э. Ключевые направления развития стратегического партнерства государства и бизнеса в цифровой трансформации регионов // Экономические науки. – 2023. – № 223. – С. 40–44. – https://doi.org/10.14451/1.223.40. – EDN: LNSRSO.
  2. Баженов К. С. Формирование инновационной стратегии в секторе малого предпринимательства // Прогрессивная экономика. – 2023. – № 8. – С. 5–20. – https://doi.org/10.54861/27131211_2023_8_5. – EDN: EXBXFJ.
  3. Каган Е. С. Применение метода анализа иерархий и теории нечетких множеств для оценки сложных социально-экономических явлений // Известия Алтайского государственного университета. – 2012. – № 1–1 (73). – С. 160–163. – EDN: PAFFPJ.
  4. Казарин С. В., Свечникова Н. Ю. Исследование влияния предоставления налоговых льгот на эффективность развития ИТ-компаний в регионах Российской Федерации // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. – 2020. – № 5 (125). – С. 62–68. – https://doi.org/10.24411/2311-3464-2020-10002. – EDN: UBKMEE.
  5. Кудряшова Е. В. Информационные технологии для стратегического планирования в России: этапы развития и перспективы // Государственная власть и местное самоуправление. – 2021. – № 2. – С. 36–40. – https://doi.org/10.18572/1813-1247-2021-2-36-40. – EDN: GEJDFG.
  6. Лясковская Е. А., Григорьева К. М. Цифровая трансформация и использование сквозных цифровых технологий в системе целей устойчивого развития регионов // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент. – 2024. – Т. 18, № 4. – С. 62–80. – https://doi.org/10.14529/em240405. – EDN: FMYXIA.
  7. Марголин А. М. Пути совершенствования методов оценки эффективности государственных программ // Экономическая политика. – 2018. – Т. 13, № 6. – С. 54–81. – https://doi.org/10.18288/1994-5124-2018-6-54-81. – EDN: YSWQEH.
  8. Марков Р. А. Современное состояние информационно-коммуникационных технологий в России // Естественно-гуманитарные исследования. – 2020. – № 29 (3). – С. 211–217. – https://doi.org/10.24411/2309-4788-2020-10260. – EDN: CVIBND.
  9. Плескачев Ю. А., Евдокимов Д. Ю. Оценка эффективности мер поддержки российских компаний в сфере информационных технологий с учетом межотраслевых эффектов // Вестник евразийской науки. – 2025. – Т. 17, № 5. – Порядковый номер: 36. – EDN: SYBVSL.
  10. Пономарев Ю. Ю., Евдокимов Д. Ю. Оценка расширенных мультипликативных социально-экономических эффектов на основе модели межотраслевого баланса // Экономическое развитие России. – 2020. – Т. 27, № 7. – С. 30–45. – EDN: ETVSNO.
  11. Сакоян А. Р., Луковцева А. К. Анализ влияния грантовой программы, как инструмента поддержки цифровизации региона (на примере Московской области) // OpenScience. – 2024. – Т. 6, № 1. – С. 13–23. – EDN: KRXHJS.
  12. Тенденции развития российского рынка ИТ-услуг / С. В. Пивнева [и др.] // Вестник Волжского университета им. В.Н. Татищева. – 2025. – № 2 (111). – С. 123–132. – https://doi.org/10.51965/2076-7919_2025_2_123. – EDN: ESZNIW.
  13. Трушкова Е. А. Региональная неоднородность адаптаций к внешним вызовам: методологические особенности оценки // Вестник Московского университета. Серия 6: Экономика. – 2023. – Т. 58, № 6. – С. 214– 230. – https://doi.org/10.55959/MSU0130-0105-6-58-6-12. – EDN: EAOAVI.
  14. Ahmadi-Gh Z., Bello-Pintado A. (2024) Towards sustainable manufacturing: How does digitalization and development affect sustainability barriers? Journal of Cleaner Production. – Vol. 476, p. 143792. – https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2024.143792. – EDN: ENEBUW. (In Eng.).
  15. Cloyne J., et al. (2022) Short-Term Tax Cuts, Long-Term Stimulus. National Bureau of Economic Research Working Paper. – No. w30246, pp. 1–60. – https://doi.org/10.3386/w30246. (In Eng.).
  16. Enami A., Reynolds C. L., Rohlin S. M. (2023) The effect of property taxes on businesses: Evidence from a dynamic regression discontinuity approach. Regional Science and Urban Economics. – Vol. 100, p. 103895. – https://doi.org/10.1016/j.regsciurbeco.2023.103895. (In Eng.).
  17. Gertler M. S. (2003) Tacit knowledge and the economic geography of context, or the undefinable tacitness of being (there). Journal of Economic Geography. – Vol. 3. – No. 1, pp. 75–99. – https://doi.org/10.1093/jeg/3.1.75. (In Eng.).
  18. OECD (2023) The impact of R&D tax incentives: Results from the OECD MicroBeRD+ Project. OECD Science, Technology and Industry Policy Papers. – No. 159, 88 p. – https://doi.org/10.1787/1937ac6b-en. (In Eng.).

Для того, чтобы мы могли качественно предоставить вам услуги, мы используем cookies, которые сохраняются на вашем компьютере (сведения о местоположении; ip-адрес; тип, язык, версия ОС и браузера; тип устройства и разрешение его экрана; источник, откуда пришел на сайт пользователь; какие страницы открывает и на какие кнопки нажимает пользователь; эта же информация используется для обработки статистических данных использования сайта посредством интернет-сервиса Яндекс.Метрика). Нажимая кнопку «Согласен», вы подтверждаете то, что вы проинформированы об использовании cookies на нашем сайте. Отключить cookies вы можете в настройках своего браузера.