Типология институтов генерации знаний умного города

Ускорение научно-технического прогресса и последующее повсеместное использование в управлении и развитии социально-экономических систем цифровых технологий явилось плацдармом для возникновения большого количества новых теоретических концепций и направлений моделирования и оценки направлений развития территорий. Наиболее жизнеспособным направлением цифровизации отношений в социально-экономических системах представляется концепция умного города. Цель данного исследования заключается в разработке и обосновании на основе выявления корреляционных зависимостей между результатами процессов генерации новых знаний и цифровыми ресурсами типологии институтов генерации знаний умного города в условиях цифровой экономики. Для количественной оценки результативности процессов генерации новых знаний предложен показатель «Цифровая скорость генерации знаний», характеризующий прирост результативности генерации знаний при увеличении использования цифрового ресурса на 1%. Апробация методического инструментария количественной оценки результативности процессов генерации новых знаний умного города осуществлена на выборке средних и крупных предприятий обрабатывающей промышленности г. Екатеринбурга с численностью занятых более 100 человек. Период исследования - 2014-2018 гг. Установлены факторы развития цифровой экономики, оказывающие влияние на институты создания новых продуктов и институты создания новых технологий умного города. Получено эмпирическое подтверждение того, что такие типы цифровых ресурсов, как персональные компьютеры и серверы, имеют устойчивую взаимосвязь с такими видами результатов процессов генерации новых знаний, как новые технологии и новые продукты. Такие типы цифровых ресурсов как использование сети Интернет и широкополосный доступ к сети Интернет в организациях не взаимосвязаны и не оказывают влияния на процессы генерации знаний промышленных предприятий в умных городах. Произведено распределение выделенных в ходе корреляционного анализа институтов генерации новых знаний умного города согласно следующим типам: развитый эффективный институт, развитый неэффективный институт, развивающийся эффективный институт, развивающийся неэффективный институт, формирующийся неэффективный институт, институциональная ловушка. Предложена графическая интерпретация распределения институтов генерации знаний при использовании цифровых технологий в координатах эффективность/устойчивость. Результаты исследования позволяют сделать вывод о том, что применение принципов и идей институционального моделирования процессов генерации знаний умного города позволяет формировать полноценные прогностические модели использования социо-технологических драйверов развития умных городов в условиях цифровой экономики. Предложенный методический подход к оценке и типологизации институтов умного города может послужить базой для дальнейших разработок в области методологического обеспечения анализа результативности и повышения эффективности управления процессами генерации знаний в условиях цифровой экономики.