Технопромышленная экосистема как механизм обеспечения экономической безопасности фармацевтической отрасли

DOI:

Стратегия экономической безопасности в значительной степени соответствует текущей ситуации в фармацевтической отрасли России, направляя усилия на снижение импор-тозависимости, развитие внутреннего производства и укрепление технологического суверенитета. Реализация предусмотренных мер будет способствовать повышению устойчивости ФП к внешним и внутренним угрозам, что особенно актуально в напряженной среде современных геополитических и экономических вызовов [Указ Президента РФ от 13.05.2017 № 208 ...]. Однако необходимо отметить, что в российском законодательстве не разработаны и не конкретизированы индивидуальные подходы для обеспечения экономической безопасности различных отраслей.

Стратегия развития фармацевтической промышленности Российской Федерации на период до 2030 г. [Распоряжение Правитель- ства РФ от 07.06.2023 № 1495-р ...] (далее – Стратегия) определяет ключевые цели государственной политики в сфере фармацевтики. Положения данного документа направлены на ускорение научно-технологического развития, повышение конкурентоспособности отечественных производителей и обеспечение сбалансированного социально-экономического развития регионов. Стратегия не детализирует механизмы интеграции технологий из сопутствующих и смежных отраслей, но следует по пути формирования задач для них от фармацевтической отрасли как заказчика. Необходимо отметить следующие пробелы и области, требующие доработки:

• 1)    отсутствие четких механизмов и регламентов координации между государством, бизнесом, научными учреждениями и образовательными организациями;

• 2)    отсутствие конкретного раздела, посвященного стимулированию венчурных инвестиций в фармацевтическую отрасль;

• 3)    недостаточные меры по развитию человеческого капитала отрасли;

• 4)    ограниченная поддержка НИОКР;

• 5)    ограниченный акцент на цифровизации отрасли.

Фармацевтическая промышленность является стратегической отраслью России, влияющей на национальную безопасность государства. Однако высокая импортозависи-мость, уязвимость цепочек поставок и слабая интеграция науки и бизнеса создают риски для ее устойчивого развития. Современная фармацевтика имеет дело с вызовами, связанными с ростом затрат на исследования и разработки, необходимостью цифровизации, усилением глобальной конкуренции и зависимостью от зарубежных технологий [Головко, 2024]. Высокая зависимость российской фармацевтики от иностранных локализованных производств подчеркивает ее уязвимость перед лицом повсеместной цифровой и технологической трансформации.

В Индустрии 4.0 и следующих этапах трансформации промышленности возрастает роль цифровых технологий, AI и биоинженерии, которые определяют векторы развития технопромышленных экосистем и меры подготовки к будущим изменениям [Schwab, 2016]. Цифровые платформы становятся ключевыми элементами современных отраслевых рынков. Концепция Индустрии 6.0 является относительно новой и пока не получила широкого освещения в научной литературе. Концепция Индустрии 6.0 продолжает развитие предыдущих индустриальных парадигм и фокусируется на человекоцентричности, био- и нейротехнологиях, когнитивных системах, квантовых вычислениях и гиперперсонализи-рованных производственных процессах [Бабкин и др., 2024б]. В отличие от Индустрии 4.0, ориентированной на цифровизацию и киберфи-зические системы, и Индустрии 5.0, которая добавляет принципы устойчивого развития и взаимодействия человека с машиной, Индустрия 6.0 нацелена на глубокую интеграцию искусственного интеллекта, биоинженерии и автономных систем в производственные экосистемы [Степченкова, 2023].

Развитие индустрий будущего требует экосистемного подхода, обеспечивающего устойчивость производства, цифровую транс- формацию и управление рисками в условиях смены технологических укладов [Perez, 2002]. Формирование взаимосвязанных сетей взаимодействующих предприятий в соответствии с технологическими сетями 5–6-го технологических укладов предложены С.Ю. Глазьевым в качестве мер по решению задач Стратегии научно-технологического развития России [Глазьев, 2024]. В работе Л.А. Кузьминой анализируется содержание и направленность концепции Индустрии 4.0, а также обсуждается необходимость новой индустриализации для осуществления технологического рывка в России [Кузьмина, 2021].

Объекты и методы исследования

Объектом исследования является фармацевтическая промышленность России в контексте обеспечения ее экономической безопасности. Предметом исследования выступают организационно-экономические механизмы управления экономической безопасностью фармацевтической отрасли в условиях ее цифровой и технологической трансформации как вызовов стратегической важности. Цель исследования – обоснование технопромышлен-ной экосистемы как механизма обеспечения экономической безопасности фармацевтической отрасли.

Задачи исследования: 1) сформировать теоретическую базу для экосистемного подхода в обеспечении экономической безопасности и изучить практический опыт; 2) оценить возможности технопромышленной экосистемы для предотвращения угроз экономической безопасности в фармацевтической отрасли; 3) разработать рекомендации по моделированию и прогнозированию развития ТПЭ.

В процессе исследования применялись методы анализа и синтеза, проведено изучение научных публикаций и нормативно-правовой базы, а также математическое моделирование.

Результаты и обсуждение

Теоретические основы и зарубежный опыт экосистемного подхода в промышленности. Концепция экосистем в экономике описывает взаимодействие предприятий, научных центров и государства в рамках единого инновационного пространства. Экосистемы в экономике описываются как гибкие сети взаимодействий между бизнесом, наукой и государством, которые повышают результативность инновационных процессов и уровень устойчивости отраслей. Дж.Ф. Мур ввел понятие «бизнес-экосистем», рассматривая их как динамичные сообщества организаций, описал присущие ей механизмы кооперации и конкуренции [Moore, 1993]. Экосистемный подход позволяет ускорить трансфер технологий, повысить гибкость цепочек поставок и снизить риски зависимости от импортных технологических решений, что обусловливает его актуальность в условиях высокого уровня им-портозависимости ФП России. Г. Чезборо разработал концепцию открытых инноваций, показал как экосистемы позволяют предприятиям и отраслям быстрее адаптироваться к рыночным изменениям [Chesbrough, 2003]. Р. Аднер рассматривает архитектуру экосистемных связей с акцентом на стратегическое управление в экосистемах [Adner, 2017].

Намерения отдельных экономик мира, например Финляндии, перейти к Индустрии 6.0 обозначили новый виток в практике промышленных экосистем [Степченкова, 2023]. В Китае перспективным подходом является формирование взаимопроникающих технопро-мышленных экосистем, которые способствуют укреплению экономической безопасности и повышению конкурентоспособности промышленности. Взаимопроникающие технопро-мышленные экосистемы представляют собой сети, в которых различные отрасли и технологии переплетаются, создавая взаимовыгодные связи (см. рисунок). Такой подход позволяет использовать достижения смежных сфер для ускорения инноваций и оптимизации производственных процессов. Китай развивает взаимопроникающие технологические экосистемы, где успех в одной отрасли способствует прогрессу в смежных [China’s ...]. Исследования показывают, что цифровые технологии и структура промышленности играют решающую роль в определении места Китая на мировом рынке экспортной продукции [Бабкин и др., 2024а]. Компании, входящие в такие экосистемы, извлекают главную выгоду из синергии со стороны предложения и спроса, которая может быть увеличена за счет взаимодополняемости продуктов и услуг [Магомаева и др., 2023].

Успех Китая в сфере производства электромобилей сегодня – это на самом деле результат сильных позиций Китая в ряде смежных отраслей, некоторые из них «выросли» вместе с китайской индустрией электромобилей. Китай уделяет внимание своей индустрии ытобы продавать автомобили, а использует

Рисунок. Пересекающиеся отрасли промышленности КНР Figure. China’s overlapping industries

Примечание. Составлено на основе: [China’s ...].

ключевой промышленный узел для продвижения прогресса в целой сети взаимосвязанных отраслей – так же, как железные дороги исторически считались движущей силой промышленного развития.

Процессы взаимопроникновения отраслей осуществляются с помощью цифровых технологий, обусловливающих явление конвергенции. В статье [Бабкин и др., 2023] проведен анализ развития цифровой конвергенции в России и Китае, который показывает более высокий темп цифровизации промышленности в Китае благодаря активной государственной поддержке и неравномерное развитие цифровых экосистем в России, требующее системной поддержки и финансирования.

В статье [Дятлов и др., 2020] рассматривается конвергенция отраслей как процесс слияния технологий, сервисов и рыночных сегментов, определены этапы конвергенции: ранняя стадия – начало межотраслевого сотрудничества, стратегические альянсы промышленных компаний и IT-сектора; средняя стадия – формирование новых бизнес-моделей (развитие цифровых платформ для R&D); поздняя стадия – полное слияние отраслей и формирование устойчивых экосистем, где границы между ними размыты. Ключевую роль в отраслевой конвергенции играют цифровые платформы и большие данные как основа цифровых экосистем для управления цепочками поставок. Авторы выделяют два ключевых вида конвергенции, которые, интерпретируя в рамках фармацевтической отрасли, можно представить как: технологическую – использование общих платформ (например, AI + фармацевтика, генная инженерия + нанотехнологии) и рыночную – создание новых межотраслевых продуктов (например, персонализированная медицина на базе AI, цифровые двойники пациентов). Гибкие формы сотрудничества (альянсы, совместные предприятия, слияния и поглощения) выступают как инструменты управления конвергенцией. Компании, сталкивающиеся с конвергенцией отраслей, испытывают нехватку новых компетенций, что можно отметить в качестве недостатка процесса сближения отраслей. По нашему мнению, данная проблема может быть решена за счет интеллектуального и ресурсного потенциала образующихся в экосистеме партнерских сетей.

В работе [Минаков, 2018] рассматривается конвергенция нано-, био-, когни-, инфотехнологий (НБИК) как движущая сила цифровой экономики, подчеркивается, что конвергенция технологий создает дополнительную экономическую ценность, превышающую сумму отдельных эффектов. Конвергенция технологий ведет к изменению традиционных моделей конкуренции и кооперации, развитию новых форм партнерства, вызывает волновой рост деловой активности и формирование новых индустриальных укладов.

В исследовании [Бабкин и др., 2023] рассматривается взаимопроникновение цифровых технологий и традиционной индустрии как ключевой механизм модернизации промышленности. Экономическая ценность конвергенции заключается в снижении трансакционных издержек за счет цифровизации взаимодействия между компаниями, ускорению инновационного цикла благодаря сквозным технологиям, повышению гибкости производственных цепочек за счет цифровых двойников и платформенных решений. В статье представлена методика оценки уровня цифровой индустриализации и индустриальной цифровизации, которая может быть адаптирована для анализа новых моделей промышленных экосистем. Основные индикаторы методики отражают такие признаки конвергентности как развитие цифровой инфраструктуры (AI, облачные вычисления, цифровые платформы); уровень интеграции цифровых технологий в традиционное производство (биотехнологии, автоматизированные лаборатории); количество межотраслевых кооперационных проектов.

Фармацевтическая отрасль, как один из наиболее наукоемких секторов, уже сегодня испытывает влияние этих процессов (например, в России и за рубежом ведется поиск новых лекарственных формул с помощью ИИ), что подчеркивает актуальность экосистемного подхода как перспективного инструмента перехода к Индустрии 6.0 и обеспечения экономической безопасности.

ТПЭ как механизм предотвращения угроз экономической безопасности фармацевтической отрасли России. Создание ТПЭ в фармацевтической отрасли способно решить ключевые проблемы экономической безопасности, связанные с технологической зависимостью, производственной уязвимостью, кадровым дефицитом, переходом экономики к новым технологическим укладам и финансовыми рисками. Рассмотрим основные факторы формирования угроз экономической безопасности ФП и пути их решения через ТПЭ (табл. 1).

Формирование ТПЭ в фармацевтике России требует вовлечения ключевых игроков из разных сегментов – от фармацевтических производителей до IT-компаний, разработчиков AI и биотехнологий, а также госкорпораций и исследовательских центров (см. табл. 2).

Моделирование технопромышленной экосистемы. В качестве инструмента моделирования и определения эффективности экосистемного подхода в ФП предлагаем использовать математический метод на основе тео- рии графов. Взаимодействие субъектов опишем через взвешенный граф, где вершины V– это субъекты ТПЭ, ребра E – это связи между субъектами экосистемы, характеризующие уровень их взаимодействия. Вес ребер Wij отражает интенсивность кооперации (например, объем совместных инвестиций, проектов, публикаций). Таким образом, экосистема моделируется графом:

G = ( V , E , W ), (1)

где W_ij = f ( Iij , Rij , Dij ) и Iij – объем инвестиций между субъектами; Rij – количество совместных исследований; Dij – степень цифровой интеграции.

Динамика развития ТПЭ определяется через систему дифференциальных уравнений, отражающих инновационный потенциал компаний:

Таблица 1. Решение проблем экономической безопасности фармацевтической отрасли инструментами технопромышленной экосистемы

Table 1. Solving the problems of economic security of the pharmaceutical industry with the tools of the techno-industrial ecosystem

Факторы угроз	Экономические угрозы	Как ТПЭ решает проблему?
Технологическая зависимость [Костин и др., 2025]	Импортозависимость от зарубежных API и технологий; лицензионные ограничения на ключевые молекулы; недостаток отечественного биотеха	ТПЭ стимулируют локальное производство API (синтетическая биология, биоинженерия); интеграция AI и квантовых вычислений для ускоренной разработки новых лекарств; создание консорциумов фарм + биотех + IT для генерации отечественных технологий
Производственная уязвимость [Клунко и др., 2021]	Недостаток мощностей для полного цикла производства лекарств; отставание в автоматизации и цифровизации; дефицит GMP-сертифицирован-ных заводов	Роботизация фармацевтического производства и создание цифровых фабрик на базе ТПЭ; масштабирование биотехнологических стартапов через интеграцию с промышленными игроками; развитие гибких производственных сетей, объединяющих компании в рамках единой цифровой инфраструктуры
Кадровый дефицит и «утечка мозгов» [Нехватка кадров …; Коваленко и др., 2020]	Недостаток R&D-специалистов в области фармацевтики, био-теха, AI; нехватка и отток научных кадров за рубеж; слабая интеграция науки и бизнеса	ТПЭ создают экосистему взаимодействия университетов, R&D-центров и промышленности; формирование венчурных фондов ТПЭ для финансирования молодых ученых; программы «умной ротации кадров» между фармкомпаниями, IT и биотехом
Финансовые риски и недоинвестирование [Коваленко и др., 2020; Балковая, 2021]	Низкий уровень частных инвестиций в фарм-биотех; высокие риски для фармацевтических стартапов; недостаток инструментов для долгосрочного финансирования	Создание специализированных венчурных фондов внутри ТПЭ; госконтракты и долгосрочные инвестиционные соглашения между фармкомпаниями и государством; использование цифровых платформ для ускоренного привлечения инвесторов (краудин-вестинг, токенизация R&D)
Риски стратегической зависимости [Каронский и др., 2023, Субботина и др., 2024]	Критическая зависимость от импорта лекарств и вакцин; отсутствие отечественного производства критически важных препаратов; угрозы санкционного давления	Формирование стратегических фармацевтических альянсов в рамках БРИКС; локализация ключевых производств API, биопрепаратов, вакцин; гибридное импортозамещение через кооперацию фарм, IT и биотех-компаний внутри ТПЭ

Примечание. Разработано автором.

^d _d ^C _t ⁱ =α ∑ i W ij C j – β C i ,

где Ci – инновационный потенциал компании i; Wij – уровень взаимодействия компании i с другими субъектами экосистемы; α – коэффициент передачи знаний; β – коэффициент устаревания технологий.

Формула (2) показывает, что развитие инновационного потенциала компании зависит от кооперации с другими участниками (чем больше связей, тем выше рост).

Для оценки эффективности ТПЭ введем интегральный показатель:

^E ТПЭ ^{= Σ} i,j ^Wij ^Uij ^{, (3)}

где U_ij – полезность взаимодействия для обоих участников. Если E _ТПЭ превышает пороговое значение, экосистема считается жизнеспособной. Пороговое значение устанавливается экспертным путем или на основе анализа наблюдений.

Для демонстрации применимости предложенной методики оценки цифровой индустриализации и эффективности ТПЭ в условиях ограниченного доступа к официальной отраслевой статистике была проведена апробация на гипотетических данных. В качестве участников экосистемы рассмотрены три актора: фармацевтическая компания (Pharma) – узел 1, биотехнологическая компания (Biotech) – узел 2 и IT-компания (IT) – узел 3, между которыми существуют инвестиционные, научно-исследовательские и цифровые связи (см. табл. 3). Уровень взаимодействия компании i с другими субъектами экосистемы определим по формуле (4).

W_ij = w ₁ I_ij + w ₂ R_ij + w ₃ D_ij. (4)

Проведем подбор весовых коэффициентов (5). Весовые коэффициенты (0,5; 2 и 10) выбраны по 10-балльной шкале с учетом таких соображений:

– инвестиции (в млн руб.) получают меньший вес, потому что они часто являются

Таблица 2. Проект технопромышленной экосистемы в фармацевтике России

Table 2. The project of a techno-industrial ecosystem in the pharmaceutical industry of Russia

Категория	Примеры организаций	Основные функции в ТПЭ
Фармацевтические производители (Big Pharma РФ)	Р-Фарм, Биокад, Генериум, Фармасинтез, Нанолек	Лидеры отрасли, производящие лекарственные препараты, инвестирующие в биофарму и клеточные технологии
Госкорпорации	Ростех, Роснано, ВЭБ.РФ	Финансирование прорывных разработок, инвестирование в глубокие технологии, обеспечение взаимодействия с государством
IT-компании и AI-разработчики	Яндекс, Сбер AI, Газпромбанк AI, VisionLabs	Разработка алгоритмов машинного обучения и AI для предсказательного моделирования лекарств, цифровых двойников пациентов
Биотехнологические компании и стартапы	BIOCAD, Helix, Genotek, Атлас, 3D Bioprinting Solutions	Разработка новых методов синтеза лекарств, генной инженерии, персонализированной медицины, органоидных моделей
Производители микроэлектроники и квантовых решений	МЦСТ, Микрон, КБ Пантеон, ЦКБ Технологии	Разработка процессоров и чипов для медицинских AI-систем, квантовых симуляторов для фармакологии
Робототехника и автоматизация	Калашников (роботизированные лаборатории), СКБ Спектр	Разработка роботизированных лабораторий, автоматизация фармацевтического производства
Медицинские платформы и цифровые сервисы	СберЗдоровье,         Doc+, BestDoctor	Интеграция цифровых платформ, сбор и анализ данных о пациентах для персонализированной терапии
Исследовательские институты	Сколтех, Курчатовский институт, ФИЦ Биотехнологий РАН	Разработка новых биотехнологий, AI-алгоритмов для медицины, молекулярной диагностики
Государственные регуляторы и фонды	Минздрав,     Минпромторг, РФПИ, Фонд Сколково	Создание условий для кооперации между участниками ТПЭ, финансирование инновационных проектов

Примечание. Разработано автором.

индикатором наличия связи, но не гарантируют инновационного результата сами по себе – отсюда 0,5;

– совместные НИОКР (ед.: например, проекты, публикации, патенты) дают более прямой вклад в совместное знание и технологии, поэтому примем 2;

– цифровая интеграция (от 0 до 1), например, совместимые платформы, автоматизация, которые критически важны для ТПЭ – особенно в фарме и биотехе – и создают условия для масштабируемости и устойчивости, поэтому установим наибольший вес – 10.

W_ij = 0,5 I_ij + 2 R_ij + 10 D_ij . (5)

На практике весовые коэффициенты будут установлены экспертным путем или на основе анализа наблюдений. Результаты расчета уровня взаимодействий представлены в таблице 3.

Введем начальные значения инновационного потенциала: C ₁(0) = 100; C ₂(0) = 80; C ₃(0) = 90; и коэффициенты α = 0,01, β = 0,05; примем за шаг Δ t = 1. Проведем расчет прироста инновационного потенциала для каждого узла по формуле (2):

• 1)    для узла 1:

2_; W^Cj = И/₁₂С₂ + W₁₃C₃ = 35 • 80 + 19 • 90 = 4510 dC

—= 0,01 • 4510 - 0,05 • 100 = 45,1 - 5 = 40,1 dt

^(l) = 100 + 40,1 = 140,1;

• 2)    для узла 2:

^И^С) = W^ + W₂₃C₃ = 35- 100+ 27-90 = 5930

—= 0,01 • 5930 - 0,05 • 80 = 59,3 - 4 = 55,3 dt

;

• 3)    для узла 3:

Xj^jQ = И43С1 + H₂₃C₂ - 19-100 + 27-80 - 4060

dC3

.

dt

Результаты расчетов представим в таблице 4.

Проведем расчет интегральной эффективности по формуле (3), допустив полезность U_ij = 1 для всех связей, тогда:

.

На практике для должен быть установлен порог, который будет показывать уровень жизнеспособности и эффективности экосистемного подхода.

Подводя итоги, можно сказать, что даже на гипотетических данных методика выполняет свое назначение: позволяет построить взвешенный граф связей с расчетом W_ij , смоделировать прирост инновационного потенциала участников, а целевой индикатор E _ТПЭ позволяет судить о «жизнеспособности» экосистемы. Проведенное численное моделирование, основанное на гипотетических данных, показывает, что предложенная методика позволяет не только количественно описать

Таблица 3. Заданные параметры взаимодействий и расчет уровней взаимодействия

Table 3. Set interaction parameters and calculation of interaction levels

Пара узлов	I ij	R ij	D ij	W ij
1–2	40	4	0,7	35
1–3	20	2	0,5	19
2–3	30	3	0,6	27

Примечание. Разработано автором.

Таблица 4. Прирост инновационного потенциала участников экосистемы

Table 4. Growth of the innovation potential of ecosystem participants

Участник	C 1 (0)	C 1 (1)	dC i dt
1 (Pharma)	100	140,10	40,1
2 (Biotech)	80	135,30	55,3
3 (IT)	90	126,10	36,1

Примечание. Разработано автором.

структуру взаимодействий в ТПЭ, но и дать обоснованный ответ на вопрос об ее эффективности. Рост инновационного потенциала участников указывает на то, что создание и развитие ТПЭ в фармацевтической отрасли России является потенциально эффективным механизмом обеспечения экономической безопасности. Каждый участник получил прирост инновационного потенциала (то есть способность к генерации и внедрению новых знаний, продуктов, процессов). Прирост произошел не изолированно, а именно за счет взаимодействий с другими участниками, что выражено через веса связей W_ij . Чем больше связей и чем они сильнее связи, тем выше сумма W_ijC_j . Даже с учетом «естественного» снижения (– β C_i ) инновационный потенциал вырос у всех. Рост всех C_i доказывает, что ТПЭ работает как механизм усиления участников. В формуле (2) заложен как механизм роста – положительный член W_ijC_j , так и отрицательный член (– β C_i ), который описывает естественное убывание потенциала: устаревание технологий, отток ресурсов и знаний – типичные угрозы экономической безопасности не только для российской фармотрасли, но и для других стран и отраслей. Потенциал экосистемы будет снижаться, если компании плохо интегрированы (низкие значения W_ij ), партнеры слабы (низкие значения C_j ), либо коэффициент β слишком высок (технологии устаревают быстрее, чем восполняются).

Апробация показывает, что при реальных рыночных значениях параметров фармацевтической отрасли методика позволит обосновать эффективность ТПЭ как инструмента повышения отраслевой экономической безопасности, а также выявить ее слабые звенья. Моделирование на основе гипотетических данных и системы взаимодействий типичных участников фармацевтической ТПЭ показало, что при наличии устойчивых кооперационных связей, включающих совместные инвестиции, научные исследования и цифровую интеграцию, инновационный потенциал участников способен к росту, с повышением совокупной эффективности экосистемы. Проведенные расчеты позволяют обоснованно заключить, что при целенаправленном институциональном и технологическом сопровождении ТПЭ в России может быть эффективным инструмен- том укрепления отраслевой экономической безопасности.

Для прогнозирования развития ТПЭ можно использовать агентное моделирование при условиях, что компании принимают решения о сотрудничестве на основе выгоды, инвесторы вкладывают средства в компании с высоким инновационным потенциалом, государство корректирует взаимодействия через гранты и субсидии. Такой подход позволит смоделировать различные сценарии развития ТПЭ, включая влияние санкций, кризисов и новых технологий. Также модель можно использовать для оптимизации взаимодействий, прогнозирования инновационного роста и совершенствования государственной стратегии поддержки фармотрасли.

Выводы

В ходе исследования обоснована техноп-ромышленная экосистема как ключевой механизм обеспечения экономической безопасности фармацевтической отрасли. Анализ современных вызовов показал, что высокая импортозависимость, технологические барьеры, разрывы цепочек поставок и недостаточное финансирование НИОКР представляют существенные угрозы для устойчивого развития фармацевтики. В этих условиях экосистемный подход позволяет оптимизировать взаимодействие между научно-исследовательскими организациями, производственными предприятиями, IT-компаниями и государственными институтами, создавая гибкую и саморазвивающуюся структуру.

В рамках решения первой задачи сформирована теоретическая база экосистемного подхода, подтвержденная анализом международного опыта. Исследования показали, что индустриальные экосистемы повышают устойчивость отраслей, снижая транзакционные издержки и ускоряя коммерциализацию инноваций, что подтверждает эффективность сетевой модели для долгосрочного развития фармацевтического сектора.

По второй задаче оценены возможности ТПЭ в нейтрализации угроз экономической безопасности. Выявлено, что технопромышленная экосистема способствует локализации производства активных фармацевтических ингредиентов

(АФИ), сокращению зависимости от внешних поставок и расширению финансирования за счет венчурных инвестиций и государственно-частных партнерств. Кроме того, сетевой характер ТПЭ обеспечивает быструю адаптацию к кризисам, перераспределяя ресурсы и научные разработки внутри системы.

Решение третьей задачи позволило разработать рекомендации по моделированию и прогнозированию развития ТПЭ. Применение графовых методов и дифференциального моделирования позволит количественно оценить влияние кооперации на динамику инновационного роста. Для успешного создания ТПЭ в фармацевтике России необходимо формирование специализированных программ поддержки межотраслевых экосистем, что можно рассматривать как направление дальнейших исследований.