Эволюция и управление инновационным процессом в условиях цифровой экономики и ESG-трансформации

Введение: От актуальности проблемы к цели исследования

В условиях, которые часто характеризуются как VUCA (Volatility, Uncertainty, Complexity, Ambiguity) или даже BANI (Brittle, Anxious, Non-linear, Incomprehensible), классические представления об управлении инновационным процессом перестали быть достаточными. Сегодня инновации — это не просто отдел исследований и разработок (R&D), а сложный, нелинейный, интегрированный процесс, который охватывает всю структуру организации и выходит далеко за ее пределы.

Актуальность данного исследования обусловлена необходимостью перехода от устаревших, линейных моделей, ориентированных на последовательное выполнение этапов, к динамическим, гибким и экосистемным подходам. В быстро меняющейся цифровой экономике, где искусственный интеллект (ИИ) и большие данные (Big Data) становятся повседневными инструментами, а требования устойчивого развития (ESG) диктуют новые направления деятельности, успех предприятия напрямую зависит от способности управлять этим сложным, многомерным процессом, именно поэтому анализ текущей ситуации и разработка релевантных инструментов становится критически важной задачей.

Цель работы — провести исчерпывающий анализ теоретических основ инновационного процесса, систематизировать современные концепции и механизмы управления, а также, на основе этого синтеза, обосновать и разработать усовершенствованную модель инновационного процесса, максимально релевантную для российских предприятий в период цифровой и ESG-трансформации.

Структура работы последовательно раскрывает теоретические основы, проводит критический анализ современных гибких моделей (Открытые Инновации, Lean Startup, Design Thinking), исследует влияние цифровизации на инструменты управления (Smart-Stage-Gate) и завершается оценкой ключевых направлений и барьеров инновационной активности в Российской Федерации, что позволяет создать комплексное и практико-ориентированное Заключение.

Теоретико-методологические основы инновационного процесса

Классификация и сущность инновационного процесса

Инновационный процесс в экономике и менеджменте определяется как совокупность последовательных или параллельных этапов, ведущих от зарождения идеи, ее научного исследования и разработки до внедрения на рынок нового или усовершенствованного продукта, технологии, услуги, метода управления или бизнес-модели, приносящих экономический, социальный или экологический эффект.

Ключевым системным понятием в современном менеджменте является Инновационная экосистема. В отличие от статичных структур, инновационная экосистема определяется как живой социальный организм, находящийся в постоянном изменении под влиянием поведения своих агентов и бизнес-единиц. Между этими агентами установлены многомерные внутренние связи. Такими агентами могут выступать стартапы, университеты, государственные институты, венчурные фонды и, что принципиально важно, сами потребители и гражданское общество.

Из этого следует, что управление инновациями сегодня — это управление сложной сетью взаимозависимостей, а не просто внутренними ресурсами компании.

Эволюция линейных и интерактивных моделей

Исторически анализ инновационного процесса начинался с простых, линейных моделей, которые отражали представление о производстве инноваций как о строго последовательной цепочке действий.

1. Линейные модели (1G и 2G):

Модель	Основной фокус	Ключевая идея	Критика в современных условиях
Technology Push (1G)	Наука и R&D	Инновация рождается в лаборатории и "выталкивается" на рынок. Технологическое преимущество первично.	Игнорирует потребности рынка; высокий риск создания невостребованного продукта.
Market Pull (2G)	Рынок и Спрос	Инновация возникает как ответ на явный рыночный спрос или неудовлетворенную потребность.	Игнорирует возможности прорывных технологий; фокусируется на инкрементальных улучшениях.

2. Интерактивные и интегрированные модели (3G, 4G, 5G):

Линейные модели оказались нежизнеспособными в условиях растущей конкуренции и сложности технологий, поэтому требовались более гибкие подходы.

• Объединенная push-pull модель (Р. Ротуэлл) стала мостом, признав, что инновация — это результат взаимодействия технологических возможностей и рыночных потребностей.

• Цепная модель (Chain-link, С. Кляйн и Н. Розенберг) стала первым по-настоящему нелинейным представлением. Она подчеркнула наличие обратных связей и параллельных путей, признавая, что разработка может возвращаться на стадию исследований, а маркетинг и производство тесно взаимодействуют.

• Интегрированная модель (5G, Р. Ротуэлл) заложила основу для современных подходов, подчеркнув необходимость стратегического управления, быстрой разработки, параллельного инжиниринга и тесного взаимодействия с поставщиками и потребителями. Хотя эта модель позволяет компаниям быть более гибкими и быстрыми в запуске новых продуктов, она все еще оставалась "закрытой" в рамках одной компании.

Переход от 5G к современным моделям был обусловлен осознанием того, что даже самая крупная компания не может обладать всеми необходимыми знаниями и ресурсами для сохранения конкурентоспособности. Разве не очевидно, что в условиях цифровой глобализации ограничение внутренних ресурсов является смертельным приговором для прорывных идей?

Современные концепции инновационного процесса: Гибкость и открытость

Современная парадигма управления инновациями основывается на принципах открытости, скорости, гибкости и клиентоориентированности. Эти концепции являются фундаментом для построения "усовершенствованной модели".

Принципы и роль концепции Открытых Инноваций (Open Innovation)

Концепция Открытых Инноваций (Open Innovation) была впервые сформулирована профессором Генри Чесбро (Henry Chesbrough) в 2003 году. Эта парадигма радикально отличается от традиционной, "закрытой" модели, при которой инновации разрабатывались исключительно внутри компании.

Открытые инновации предполагают поиск, привлечение и использование новых идей, технологий и знаний не только из внутренних, но и из внешних источников (университеты, стартапы, партнеры, краудсорсинг). При этом собственные неиспользуемые идеи компании могут быть коммерциализированы вовне (например, через лицензирование или создание спин-оффов).

Направление	Закрытые инновации	Открытые инновации
Источник идей	R&D внутри компании	Внешние и внутренние источники
Движение технологий	Только внутрь, от R&D к рынку	Внутрь (Inbound) и наружу (Outbound)
Цель	Быть первым на рынке	Построить лучшую бизнес-модель

Открытые инновации тесно связаны с развитием корпоративной инновационной экосистемы, поскольку компания, чтобы эффективно интегрировать внешние знания, должна создать сложную сеть партнерств и механизмов взаимодействия.

Гибкие и клиентоориентированные методологии (Lean Startup и Design Thinking)

Современные методологии направлены на сокращение времени инновационного цикла и минимизацию риска провала.

Lean Startup (Бережливый стартап)

Методология Lean Startup, разработанная Эриком Рисом, представляет собой гибкий подход, который переносит принципы "бережливого производства" на процесс создания новых продуктов. Философия гласит: "ошибайся рано, чтобы добиться успеха быстрее".

Ключевой цикл Lean Startup — «Создать-Оценить-Научиться» (Build-Measure-Learn):

1. Создать (Build): Разработка минимально жизнеспособного продукта (MVP).

2. Оценить (Measure): Сбор метрик и оперативное получение обратной связи от реальных пользователей.

3. Научиться (Learn): Принятие решения о «сохранении» (продолжать развивать продукт) или «повороте» (Pivot — радикальное изменение стратегии или продукта).

Этот подход позволяет избежать многомиллионных инвестиций в разработку продукта, который, возможно, никому не нужен, и обеспечивает оперативное реагирование на потребности рынка. Именно поэтому Lean Startup стал обязательным элементом в любой современной компании, стремящейся к быстрому масштабированию.

Design Thinking (Дизайн-мышление)

Design Thinking (популяризованный Стэнфордским d.school и компанией IDEO) — это клиентоориентированный подход к решению проблем. Он фокусируется не на том, что можно создать технически, а на том, что действительно нужно пользователю.

В основе метода лежит не просто дизайн, а решение проблем, ориентированное на пользователя, через пять ключевых стадий (Эмпатия, Фокусировка, Генерация идей, Прототипирование, Тестирование). Design Thinking стремится найти баланс между тремя критериями успеха инновации:

1. Желательность (Desirability): Нужен ли продукт пользователю?

2. Осуществимость (Feasibility): Возможно ли его создать технически?

3. Жизнеспособность (Viability): Будет ли он приносить прибыль?

Инновационная экосистема и концепция "Четвертой спирали"

Инновационная экосистема — это сложная система, которая выходит за рамки классического государственно-частного партнерства.

Классическая модель "Тройной спирали" фокусировалась на взаимодействии трех ключевых акторов: ВУЗы (генерация знаний), Государство (регулирование и финансирование) и Бизнес (коммерциализация).

В современных условиях, когда социальная ответственность, устойчивое развитие и вовлеченность населения становятся критически важными, эта модель усложняется до концепции "Четвертой спирали". Концепция, описанная исследователями Элиасом Г. Караяннисом и Дэвидом Ф.Дж. Кэмпбеллом в 2009 году, дополнительно включает в себя Гражданское общество / Общественность (Public/Civil Society) в качестве четвертого полноправного компонента.

Гражданское общество выступает не просто потребителем, а активным со-разработчиком инноваций, источником идей для социальных и устойчивых решений, а также мощным контролирующим органом (например, через требования к ESG-отчетности). Успех инновационного процесса в 21 веке требует, чтобы инновационная экосистема работала по модели "Четвертой спирали", обеспечивая обратную связь со всеми ключевыми стейкхолдерами, что является залогом не только коммерческого, но и социально значимого результата.

Инструменты управления инновационным процессом в условиях цифровой трансформации

Цифровая трансформация не просто автоматизирует существующие процессы; она радикально меняет методологию управления инновациями, делая ее более проактивной, адаптивной и аналитически обоснованной.

Smart-Stage-Gate и "Цифровые двойники" в управлении наукоемкими проектами

Системный подход Stage-Gate Process (Р. Купер) десятилетиями был золотым стандартом для управления проектами по разработке новых продуктов. Он обеспечивает структурированный путь от идеи до рынка с обязательными контрольными точками (Gate) для принятия решения о продолжении, пересмотре или прекращении проекта.

Однако в наукоемких отраслях, требующих высокой скорости и точности, классический Stage-Gate трансформируется в концепцию Smart-Stage-Gate.

Smart-Stage-Gate — это гибридная методология, которая интегрирует цифровые технологии в традиционную систему контроля. Ключевая интеграция происходит за счет использования «Цифровых двойников» (Digital Twins).

1. Цифровой двойник — это виртуальная копия физического объекта, процесса или системы, которая позволяет моделировать и оптимизировать производственные и логистические процессы в режиме реального времени.

2. Применение: Интегрируя цифровые двойники на этапах разработки (Stage 2-3), компании могут проводить тысячи виртуальных тестов, проактивно мониторить отклонения от плановых показателей и вносить корректировки, не тратя время и ресурсы на создание физических прототипов.

Это позволяет значительно сократить время вывода наукоемкой продукции на рынок (Time-to-Market) и минимизировать дорогостоящие ошибки. Использование Цифровых двойников является одним из столпов современной усовершенствованной модели.

Интеграция Agile-методов и роль ИИ/Big Data в инновационном менеджменте

Гибкие подходы (Agile/Scrum)

В современном менеджменте наблюдается повсеместное распространение гибких подходов (Agile, Scrum), которые изначально применялись в IT-сфере, но теперь адаптированы для управления инновациями в традиционных отраслях.

Опыт внедрения гибких подходов в российском нефтегазовом секторе (например, в ПАО «Газпром нефть» и ПАО «Татнефть») подтверждает эффективность Agile-методов для:

• Повышения качества продукции.

• Ускорения процесса разработки за счет коротких итераций (спринтов).

• Постоянной адаптации к меняющимся требованиям рынка и внутренней среды.

Внедрение Agile позволяет компаниям адаптировать существующие стандарты инновационной деятельности, делая их менее бюрократическими и более ориентированными на результат.

Роль ИИ и Big Data

Цифровые технологии ИИ (Искусственный интеллект) и Big Data (Большие данные) являются сегодня не просто инструментами, а катализаторами инновационного процесса. Их влияние распространяется на два ключевых аспекта:

1. Ускорение принятия решений: ИИ и Big Data обладают способностью в несколько раз ускорять процесс решения инвестиционных задач. Они позволяют анализировать огромные массивы данных — от технической документации и патентных баз до неструктурированных данных (социальные медиа, новостные потоки) — для выявления рыночных трендов, оценки рисков и прогнозирования успеха инновации. Это обеспечивает инвесторам и менеджерам более обоснованные решения.

2. Генерация новых инноваций: Применение ИИ-решений в подразделениях Data Analytics и Data Science (например, в страховании и финансах) позволяет создавать современные инновации, связанные с персонализацией услуг, автоматизацией процессов и проактивным управлением рисками. Следовательно, ИИ становится инструментом не только контроля, но и прямого создания интеллектуальной собственности.

Направления инновационной деятельности и проблемы в Российской Федерации

ESG-трансформация как драйвер социальных и природосберегающих инноваций

В современных условиях происходит сдвиг в фокусе инноваций. Если раньше доминировали продуктовые и технологические новшества, то сейчас на первый план выходят сервисные, процессные и организационные инновации, а также инновации в бизнес-моделях. Центральное место в этом сдвиге занимает ESG-трансформация.

ESG-трансформация (Environmental, Social, Governance) является глобальным трендом устойчивого развития. Она усиливает требования к экологической и социальной ответственности фирм, что напрямую стимулирует спрос на социальные и природосберегающие инновации. Инновационная деятельность, направленная на обеспечение долгосрочного роста доходов в условиях ужесточения экологических и социальных стандартов, становится краеугольным камнем стратегии компаний.

Реализация концепции ESG тесно связана с внедрением принципов экономики замкнутого цикла и корпоративной социальной ответственности (КСО), а также с повышенным спросом на "зеленые" инвестиционные инструменты.

Механизм НДТ в РФ:

В России одним из ключевых механизмов государственной поддержки "зеленых" и модернизационных проектов, направленных на повышение ресурсо- и энергоэффективности, является концепция Наилучших Доступных Технологий (НДТ). Правовую основу НДТ формирует Федеральный закон от 21.07.2014 № 219-ФЗ. Применение НДТ является обязательным для объектов I категории, оказывающих значительное негативное воздействие на окружающую среду, и стимулирует компании к внедрению инноваций, позволяющих снизить экологический след.

Показатель	РФ (2023 г.)	Изменение к 2022 г.	Комментарий
Совокупный объем ESG-облигаций	52,8 млрд рублей	Падение на 63%	Снижение активности на фоне геополитической нестабильности.
Доля «зеленых» облигаций	5,3% (2,8 млрд рублей)	—	Фокус смещен на социальные и переходные облигации.

Источник: Аналитические агентства (данные 2024 года).

Актуальная статистика, финансирование и ключевые барьеры инновационной активности в РФ (2023-2024 гг.)

Анализ статистических данных позволяет получить объективную картину инновационной активности в России.

Статистические показатели инновационной деятельности

Показатель	Значение (2023 г.)	Прогноз (2024 г.)	Место в мире
Уровень инновационной активности (Обраб. пром.)	22,5%	—	Рост, но ниже ведущих экономик (30-50%)
Общий объем затрат на инновационную деятельность	3,5 трлн рублей	4,5 трлн рублей (рост на 17,6% в пост. ценах)	Значительный рост, стимулируемый импортозамещением.
Интенсивность затрат на инновации (к объему отгрузки)	2,5%	—	Сопоставимо с Финляндией (2,5%) и Францией (2,4%).
Доля инновационных товаров/услуг в объеме продаж	5,1%	—	Остается низкой, что указывает на преобладание инкрементальных инноваций.
Место по внутренним затратам на НИОКР	—	9-я позиция в мире	По абсолютным масштабам R&D Россия является крупным игроком.

Источник: ИСЭК НИУ ВШЭ, Росстат (данные 2023-2024 гг.).

Структура финансирования и барьеры

Несмотря на рост общих затрат, структура финансирования и барьеры остаются ключевыми проблемами.

1. Источники финансирования (2024 г.):

   • Собственные средства организаций: 60,6% (доминирующий источник).

   • Бюджетные средства: 21,7%.

   • Кредиты и займы: 13,3%.

   Вывод: Чрезмерная зависимость от внутренних ресурсов делает инновационный процесс уязвимым к финансовым шокам и ограничивает масштабы прорывных проектов.

2. Ключевые барьеры (2024 г.):

   Ключевыми факторами, препятствующими осуществлению инновационного процесса в РФ, по-прежнему являются:

   • Высокая стоимость нововведений (58% компаний назвали это главным препятствием). Это обусловлено дороговизной оборудования, лицензий и высокой ключевой ставкой.

   • Недостаток собственных средств.

   • Недостаточная финансовая поддержка со стороны государства (хотя поддержка растет).

   • Сохраняющийся дефицит высококвалифицированных кадров. По оценкам, в обрабатывающей промышленности дефицит квалифицированных рабочих составляет 56,7%, а инженеров — 45%.

Эти проблемы требуют системных решений, включающих не только финансовые инструменты (например, упрощение субсидий на НИОКР), но и активную кадровую политику (поддержка программ типа "Приоритет-2030"). Именно дефицит кадров и высокая стоимость внедрения, а не отсутствие идей, являются главными стопорами для достижения прорывного роста в российской промышленности.

Заключение и разработка усовершенствованной модели инновационного процесса

Проведенный анализ подтверждает, что в условиях цифровой экономики и глобальной ESG-повестки классические модели инновационного процесса (линейные и даже ранние интегрированные) не способны обеспечить необходимую скорость, гибкость и устойчивость. Успех требует синтеза лучших современных практик.

Синтез и обоснование усовершенствованной модели

Усовершенствованная модель инновационного процесса — это гибридная, динамическая и многомерная схема, которая интегрирует три основных элемента:

1. Экосистемность (Четвертая спираль и Open Innovation): Процесс не ограничен рамками компании, а интегрирован в широкую Инновационную экосистему по принципу «Четвертой спирали» (ВУЗы-Государство-Бизнес-Общество). Это обеспечивает приток идей извне (Open Innovation) и гарантирует социальную и экологическую релевантность (ESG-фокус).

2. Гибкость и Скорость (Lean, Design Thinking, Agile): Классическая жесткая последовательность заменена на итерационные циклы. На ранних этапах доминирует Design Thinking (для глубокого понимания потребностей) и Lean Startup (для быстрого тестирования MVP). Внедрение Agile/Scrum в производственных и технологических командах (например, как показал опыт нефтегазового сектора РФ) сокращает время разработки.

3. Проактивное Цифровое Управление (Smart-Stage-Gate, ИИ/Big Data): Процесс контролируется с помощью гибридной системы Smart-Stage-Gate, где контрольные точки (Gate) усилены аналитикой на основе ИИ и Big Data, что позволяет в режиме реального времени принимать решения. Использование "Цифровых двойников" в наукоемких проектах значительно сокращает Time-to-Market.

Таблица ниже иллюстрирует интеграцию элементов в гибридной модели:

Этап инновационного процесса	Ключевая методология	Цифровой инструмент	Целевая направленность
Генерация идей (Discovery)	Design Thinking / Open Innovation	Big Data (анализ трендов, патентный поиск)	Клиентоориентированность, социальный запрос (ESG)
Проработка концепции (Scoping)	Lean Startup (MVP)	ИИ (прогнозирование жизнеспособности)	Быстрое тестирование гипотез, минимизация риска
Разработка и тестирование	Agile / Smart-Stage-Gate	Цифровые двойники, Scrum-трекеры	Сокращение Time-to-Market, проактивный контроль
Вывод на рынок (Launch)	Open Innovation (Outbound)	CRM, ИИ-маркетинг	Взаимодействие с Обществом (Четвертая спираль)

Практическая значимость

Разработанная усовершенствованная модель является не просто теоретическим конструктом, а практическим руководством для российских компаний, сталкивающихся с дефицитом кадров и высокой стоимостью нововведений.

1. Адресация барьеров: Интеграция ИИ и Big Data в управлении (Smart-Stage-Gate) позволяет снизить риски и повысить обоснованность инвестиций, что частично нивелирует барьер высокой стоимости нововведений (58% компаний).

2. Повышение производительности: Фокус на гибких подходах и цифровизации (ИИ, робототехника) является стратегическим ответом на дефицит квалифицированных кадров (56,7% в промышленности), повышая производительность труда.

3. ESG-ориентация: Включение гражданского общества (Четвертая спираль) и использование механизмов НДТ гарантирует, что инновационный процесс будет соответствовать глобальным трендам устойчивого развития, обеспечивая долгосрочную конкурентоспособность предприятия.

Таким образом, инновационный процесс перестал быть линейным внутренним делом; он стал живой, адаптивной системой, функционирующей на пересечении гибких методологий, экосистемных партнерств и цифровых технологий, что является необходимым условием для достижения целей в условиях современной экономики.

Список использованной литературы

1. Балабанов, И. Т. Инновационный процесс : Учебное пособие для вузов. Санкт-Петербург : Питер, 2007. 303 с.
2. Вертакова, Ю. В., Симоненко, Е. С. Управление инновациями: теория и практика : Учебное пособие. Москва : Эксмо, 2008. 432 с.
3. Гунин, В. Н., Баранчеев, В. П. Управление инновациями : 17-модульная программа. Москва : Инфра-М, 2008. 252 с.
4. Инновационный процесс : Учебник для вузов / Под ред. С. Д. Ильенковой. Москва : ЮНИТИ, 2007. 327 с.
5. Ковалев, Г. Д. Основы инновационного процесса : Учебник для вузов / Под ред. В. А. Швандара. Москва : ЮНИТИ-ДАНА, 2009. 208 с.
6. Корпоративный менеджмент : Учебное пособие / Под общ. ред. И. И. Мазура, В. Д. Шапиро. 2-е изд., перераб. и доп. Москва : Омега-Л, 2008. 781 с.
7. Лозенко, В. К., Чичеров, Е. А. Инновации в менеджмент электротехнических компаний // Менеджмент инноваций. 2008. №2. С. 26-38.
8. Морозов, Ю. П. Инновационный процесс : Учебное пособие для вузов. Москва : ЮНИТИ-ДАНА, 2008. 446 с.
9. Морозова, Н. И. Инновационный процесс : Учебное пособие для вузов. Москва : Юнити-Дана, 2008. 384 с.
10. Исенжулов, Б. Проблемы инноваций в свете инновационного процесса // Инновационная экономика России. 2006. №4. С. 16-18.
11. Сокольникова, И. В. Рекомендации по формированию инновационных стратегий в зависимости от уровня инновационного развития. Москва : Экономика, 2007. 115 с.
12. Трифилова, А. А. Оценка эффективности инновационного развития предприятия. Москва : Финансы и статистика, 2007. 305 с.
13. Трофимова, Л. А. Стратегия инновационной деятельности как процесс реализации инновационных решений. Москва : Инфра-М, 2008. 325 с.
14. Фалько, С. Г. Организация и управление инновационной деятельностью на предприятии. Москва : МГТУ, 2007. 126 с.
15. Фатхудинов, Р. А. Инновационный процесс : Учебник. Москва : Интел-Синтез, 2006. 615 с.
16. Черкасов, С. И. Формирование системы управления инвестиционно-инновационной деятельностью : Сборник научных трудов (выпуск VI) / Под общ. ред. Н. Н. Пилипенко. Москва : Дашков и Ко, 2006. 364 с.
17. Шайбаков, Р. Ф. Организация управлений производством в рамках инновационной стратегии : Учебное пособие. Москва : Инфра-М, 2007. 267 с.
18. Шелков, А. Н. Инновационный процесс : Учебное пособие. Вологда : ЦНТИ, 2006. 175 с.
19. Индикаторы инновационной деятельности: 2025 : статистический сборник. URL: https://issek.hse.ru/news/898144487.html (дата обращения: 23.10.2025).
20. Особенности использования технологии Big Data и AI в современных бизнес-процессах. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osobennosti-ispolzovaniya-tehnologii-big-data-i-ai-v-sovremennyh-biznes-protsessah (дата обращения: 23.10.2025).
21. Инновационная политика: механизмы и инструменты стимулирования инновационной активности и улучшения инновационного климата. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/innovatsionnaya-politika-mehanizmy-i-instrumenty-stimulirovaniya-innovatsionnoy-aktivnosti-i-uluchsheniya-innovatsionnogo-klimata (дата обращения: 23.10.2025).
22. Разработка инновационной стратегии и факторов успеха компании «Инновационные системы управления» (IMS) с применением Stage-Gate процесса. URL: https://vaael.ru/ru/article/2689/pdf (дата обращения: 23.10.2025).
23. Инновационная экосистема: теоретический обзор предметной области. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/innovatsionnaya-ekosistema-teoreticheskiy-obzor-predmetnoy-oblasti (дата обращения: 23.10.2025).
24. Инновации в России: основные проблемы. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/innovatsii-v-rossii-osnovnye-problemy (дата обращения: 23.10.2025).
25. ESG – трансформация и устойчивое развитие: современные тенденции. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/esg-transformatsiya-i-ustoychivoe-razvitie-sovremennye-tendentsii (дата обращения: 23.10.2025).
26. Инновационная ESG-трансформация фирм как глобальный тренд устойчивого развития. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=48421045 (дата обращения: 23.10.2025).
27. Развитие инновационной деятельности в Российской Федерации: проблемы и перспективы. URL: https://elpub.ru/jour/article/view/3874 (дата обращения: 23.10.2025).
28. Модели производства инноваций. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/modeli-proizvodstva-innovatsiy (дата обращения: 23.10.2025).
29. Разработка алгоритма управления сквозным процессом создания и вывода на рынок наукоемкой продукции на основе SMART-STAGE-GATE. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razrabotka-algoritma-upravleniya-skvoznym-protsessom-sozdaniya-i-vyvoda-na-rynok-naukoemkoy-produktsii-na-osnove-smart-stage-gate (дата обращения: 23.10.2025).
30. R&D (рынок России). URL: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:R%26D_(рынок_России) (дата обращения: 23.10.2025).
31. Инновационная деятельность в Российской Федерации: современные тенденции состояние и потенциал развития. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/innovatsionnaya-deyatelnost-v-rossiyskoy-federatsii-sovremennye-tendentsii-sostoyanie-i-potentsial-razvitiya (дата обращения: 23.10.2025).
32. Послание Раиса Республики Татарстан Рустама Минниханова Государственному Совету Республики Татарстан на 2026 год. URL: https://tatarstan.ru/press/news/poslanie-raisa-respubliki-tatarstan-rustama-minnihanova-gosudarstvennomu-sovetu-respubliki-tatarstan-na-7798305.html (дата обращения: 23.10.2025).
33. Инновационная политика в поддержку «зеленых» технологий. URL: https://unece.org/DAM/env/epr/documents/ECE_CEP_170_R_Rev1_ru.pdf (дата обращения: 23.10.2025).
34. Проблемы инновационного развития России: анализ факторов и институциональные решения. URL: https://1economic.ru/lib/113870 (дата обращения: 23.10.2025).
35. Ресурсная составляющая концепции ESG в обеспечении эффективности функционирования предприятий. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/resursnaya-sostavlyayuschaya-kontseptsii-esg-v-obespechenii-effektivnosti-funktsionirovaniya-predpriyatiy (дата обращения: 23.10.2025).
36. Устойчивое развитие и ESG-модернизация экономики (теории и концепции). URL: https://scinetwork.ru/journals/article/view?id=787 (дата обращения: 23.10.2025).