University-industry innovation networks (UIINs) are important agents of innovation, as they bring together the unique profiles of higher education and industry partners. Knowledge growth in these networks does not happen automatically. We analyze the impact of network density and heterogeneity on knowledge growth in UIINs. Knowledge grows through knowledge transfer, spillover, and knowledge innovation. Knowledge growth is a function of each agent's initial knowledge level, network density, and agent heterogeneity. To analyze these correlates of knowledge growth, we use a knowledge growth model based on multiple agents and simulate knowledge growth in a UIIN. Our results show that network density positively influences knowledge growth. Initially, this positive impact increases and then disappears with a further increase in network density. We also find that heterogeneity moderates the relationship between density and knowledge growth. Through the positive moderating effect of its impact on knowledge innovation, it promotes new knowledge generation in the entire innovation network, thus providing a basis for subsequent knowledge transfer. Our study supports and enriches the contingency view of knowledge growth in innovation networks.

Many startups use Lean Startup (LS). But is it effective? While there are emerging qualitative findings, quantitative evidence does not yet exist. To address this gap, we developed an operationalization of the degree to which startups use LS (Lean Startup Capability, LSC). We then analyzed the LSC-performance relationship. We found a strong and robust relationship. A discussion contextualizes our findings. The LSC operationalization is relevant for research as future efforts can build on and extend it. The contribution to entrepreneurial practice is that we carved out the element of LSC, and showed that LS is indeed linked to performance.

This book addresses the issue of modern medical innovations management through an inductive approach by looking into cases before putting forward solutions in terms of strategies and tools. It provides a model for the designing and implementation of effective healthcare technology management (HTM) systems in hospitals and healthcare provider settings, as well as promotes a new method of analysis of hospital organization for decision-making regarding technology to show how systematic management using a strategy that balances bottom-up and top-down driven innovations, can deliver better medical technological advances.

Managing Medical Technological Innovations is organized in three parts. Part 1 covers innovation strategies, laying the groundwork and concepts in design thinking. Part 2 follows by presenting the tools available for implementation. And finally, Part 3 uses the case studies of pharmaceutical firms in China and hospital medical record management in Holland to illustrate how these ideas and methodologies have been applied.

This paper discusses the challenges of technological entrepreneurship education in the current education system and the questions that need to be answered to improve the efficacy and efficiency of technological entrepreneurship education. The nature of technological entrepreneurship requires a diversified set of skills for success; however, the traditional education system focuses on single discipline. Consequently, it is difficult for either engineers and scientists who are lacking managerial skills or management students who are lacking of engineer or science oriented knowledge to be successful. A further concern is that different communities have entirely different perceptions of how entrepreneurship is defined often causing both confusion and disagreement in communications between researchers and educators with each other. The paper considers the existing literature and develops a series of comprehensive questions that still need to be addressed. By answering these questions, the traditional education methods can be transformed to be more appropriate and useful for technological entrepreneurship education.

-

В настоящем сборнике, подготовленном Институтом статистических исследований и экономики знаний Национального исследовательского ­университета «Высшая школа экономики», представлены данные, отражающие уровень и динамику основных индикаторов образования в Российской Федерации. Сборник содержит сведения об организациях, осуществляющих образовательную деятельность. Отдельные разделы посвящены связи образования с рынком труда, финансированию образования, составу обучающихся, персоналу, условиям обучения, образованию лиц с ограниченными возможностями здоровья; представлены международные сопоставления.

В публикации использованы данные Федеральной службы государственной статистики, Межгосударственного статистического комитета Содру­жества Независимых Государств, Министерства науки и высшего образования Российской Федерации, Министерства просвещения Российской ­Федерации, Федерального казначейства, Организации экономического сотрудничества и ­развития, а также собственные методологические и аналитические разработки Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ.

Прошедший год запомнится многими событиями, важнейшее из которых – перестройка геополитической конфигурации Восточного Средиземноморья. Стратегическое равновесие в регионе вновь под угрозой. Турецкие действия в территориальных водах Кипра, активизация США, изменения в соседних странах, новые альянсы и расколы, оригинальные подходы к решению «проблемы разделенности» острова.

Краткий статистический сборник содержит основные показатели, характеризующие научный и инновационный потенциал Российской Федерации. Приводятся сведения об интеллектуальной собственности, результативности исследований и разработок, данные международных сопоставлений.

В сборнике использованы материалы Росстата, Минобрнауки России, Роспатента, ОЭСР, Евростата, ЮНЕСКО, ВОИС, национальных статистических служб зарубежных стран, а также разработки Института статистических исследований и экономики знаний Национального исследовательского университета «Высшая  школа экономики».   

Отдельные данные по итогам 2018 г. носят предварительный характер.

В работе с помощью краткосрочных индикаторов деловой активности представлены ключевые итоговые тенденции функционирования строительной отрасли в 2019 году. Приведена динамика состояния портфеля заказов, численности занятых, а также таких производственных показателей, как физический объем выполненных работ, средний уровень загрузки производственных мощностей. Анализируются инфляционные тенденции в организациях в части изменения цен на строительные и монтажные работы, а также показатели финансово—экономического положения, инвестиционной активности компаний. 

Информационной базой выступили результаты ежеквартальных конъюнктурных опросов свыше 6,5 тыс. субъектов крупных, средних и малых строительных организаций, проводимых Федеральной службой государственной статистики в 82 субъектах Российской Федерации. Программа обследований сопоставима с международными стандартами и базируется на Европейской Системе обследований деловых тенденций. Структура выборочной совокупности идентична структуре генеральной статистической совокупности. При этом объем выборки достаточен для получения необходимой точности выборочных оценок показателей на всех уровнях разработки статистических данных по разделу строительство —ОКВЭД 2.

Конъюнктурные обследования направлены на оперативное получение от предпринимателей в дополнение к официальным статистическим данным краткосрочных качественных оценок состояния бизнеса и основных тенденций его динамики, особенностей функционирования хозяйствующих субъектов, их намерений, степени адаптации к механизмам хозяйствования, сложившегося делового климата, а также важнейших факторов, лимитирующих производственную деятельность.

В работе представлены основные результаты конъюнктурного обследования, характеризующие цифровую активность организаций розничной торговли в 2018 году. Объектами наблюдения были крупные, средние и малые предприятия розничной торговли, зарегистрированные в России.

Основная цель данной работы заключалась в оценке уровня цифровой активности розничной торговли с помощью разработанных неколичественных индикаторов, соответствующих международным стандартам и цифровой повестке страны.  Представленный набор гармонизированных показателей позволил выявить тенденции, масштаб и интенсивность распространения цифровых технологий в организациях.

Уровень и интенсивность цифровизации впервые были определены на основе предпринимательских мнений и намерений относительно темпов и масштабов освоения цифровых технологий, готовности к цифровому переходу, сложившихся цифровых навыков, применения конкретных цифровых продуктов, а также основных факторов, препятствующих цифровой трансформации.

Шестой выпуск аналитического доклада, подготовленный Институтом статистических исследований и экономики знаний Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» в рамках деятельности Российской кластерной обсерватории, посвящен анализу инновационного развития российских регионов на основе комплекса рейтинговых оценок.

Исследование базируется на системе показателей, характеризующих социально-экономические условия инновационной деятельности, научно-технический потенциал, уровень инновационной и экспортной активности, качество региональной инновационной политики. Используемые показатели отвечают российским и международным статистическим стандартам, применяемые методологические подходы соответствуют практике построения региональных инновационных индексов и формирования соответствующих рейтингов под эгидой Европейской комиссии и других международных организаций.

В дополнение к рейтинговым оценкам инновационного развития субъектов Российской Федерации в издании представлены результаты рейтинга готовности регионов к будущему, свидетельствующие о качестве регионального стратегического управления.

Центр конъюнктурных исследований Института статистических исследований и экономики знаний (ЦКИ ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ представляет информационно-аналитический материал, содержащий основные результаты очередного конъюнктурного обследования, посвященного измерению уровня цифровой активности и распространению цифровых тех- нологий на крупных и средних предприятиях обрабатывающей промышленности в 2019 г., а также ожидаемых изменениях в 2020 г.

Распространение цифровых технологий в экономике изменяет производственные процессы и применяемые бизнес-модели. Связанные с четвертой промышленной революцией технологии, такие как промышленный Интернет вещей и аддитивное производство, оказывают существенное влияние на производственный цикл в обрабатывающей промышленности.

В статье с использованием метода конъюнктурных наблюдений, который дополняет методы количественной статистики, выявлены кратко- и среднесрочные предпринимательские мнения и оценки, отражающие ключевые аспекты процесса цифровизации на российских предприятиях. На этой базе с учетом разграничения отраслей обрабатывающей промышленности на низко-, средне-  и высокотехнологичные выявлены тенденции развития основных видов цифровых технологий, показан уровень отраслевого участия в цифровой трансформации в форме цифровизации бизнес-процессов и труда, а также раскрыт ряд других важных аспектов цифровых преобразований на предприятиях, не измеряемых количественной статистикой вовсе или измеряемых ею лишь частично. Для всех рассматриваемых отраслей установлены и ранжированы факторы, препятствующие цифровой трансформации.

Проведенный авторами анализ результатов опроса руководителей показал существенный разброс предпринимательских суждений относительно большинства аспектов цифровизации производства. Несмотря на то, что переход к Индустрии 4.0 происходит в России в рамках относительно неблагоприятного состояния делового климата, полученный срез мнений позволяет заключить, что, хотя уровень погружения обрабатывающих предприятий в процессы цифровизации и не является глубоким, прогресс в этом направлении в ряде отраслей очевиден.  Рассмотрение цифровой активности в отраслевом разрезе, а также с учетом классификации отраслей на низко-, средне- и высокотехнологичные позволило выявить отраслевую специфику цифровой трансформации промышленности. В частности, было показано, что некоторые технологии, такие как промышленный Интернет вещей, получили преимущественное распространение в средне- и высокотехнологичном сегменте, в то время как другие, такие как 3D-печать и метки RFID, были представлены в большинстве отраслей обрабатывающей промышленности.

К основным перспективным направлениям продолжения исследований цифровой трансформации в российской обрабатывающей промышленности можно отнести расширение программы конъюнктурного наблюдения за счет включения в него других отраслей, разработку соответствующих композитных индикаторов, перекрестный анализ взаимосвязей между экономическими показателями и цифровизацией, форсайт-исследование качественных аспектов цифровой трансформации.