economypromЭкономика промышленности / Russian Journal of Industrial EconomicsRussian Journal of Industrial Economics2072-16332413-662XMISIS10.17073/2072-1633-2025-1-1383economyprom-1383Research ArticleНациональная индустриальная экономикаNational industrial economyКогнитивное моделирование экономического развития промышленных экосистемCognitive modelling of economic development of industrial ecosystemshttps://orcid.org/0000-0001-6579-0988МитяковЕ. С.MityakovE. S.

Евгений Сергеевич Митяков – д-р экон. наук, профессор, профессор кафедры предметно-ориентированных информационных систем, Институт кибербезопасности и цифровых технологий

119454, Москва, просп. Вернадского, д. 78

Evgeny S. Mityakov – Dr.Sci. (Econ.), Professor, Professor of the Department of Subject-Oriented Information Systems

78 Vernadskogo Ave., Moscow 119454

mityakov@mirea.ruhttps://orcid.org/0000-0003-3378-5230КарпухинаН. Н.KarpukhinaN. N.

Наталия Николаевна Карпухина – д-р экон. наук, доцент, зав. кафедрой управления инновациями, Институт технологий управления

119454, Москва, просп. Вернадского, д. 78

Natalia N. Karpukhina – Dr.Sci. (Econ.), Associate Professor, Head of the Department of Innovation Management, Institute of Management Technologies

78 Vernadskogo Ave., Moscow 119454

karpukhina@mirea.ruhttps://orcid.org/0000-0002-7086-7457МитяковС. Н.MityakovS. N.

Сергей Николаевич Митяков – д-р физ.-мат. наук, профессор, директор Института экономики и управления

603155, Россия, Нижний Новгород, ул. Минина, д. 24

Sergey N. Mityakov – Dr.Sci. (Phys.-Math.), Professor, Director of the Institute of Economics and Management

24 Minina Str., Nizhny Novgorod 603155

snmit@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0001-7659-2581ЛадынинА. И.LadyninA. I.

Андрей Иванович Ладынин – канд. экон. наук, доцент, доцент кафедры информатики, Институт кибербезопасности и цифровых технологий

119454, Москва, просп. Вернадского, д. 78

Andrey I. Ladynin – PhD (Eng.), Associate Professor, Associate Professor of the Department of Informatics, Institute of Cyber Security and Digital Technologies

78 Vernadskogo Ave., Moscow 119454

ladynin@mirea.ruМИРЭА – Российский технологический университетРоссияMIREA – Russian Technological UniversityRussian FederationНижегородский государственный технический университет им. Р.Е. АлексееваРоссияNizhny Novgorod State Technical University n.a. R.E. AlekseevRussian Federation2025250220251816377Copyright © Митяков Е.С., Карпухина Н.Н., Митяков С.Н., Ладынин А.И., 20252025Митяков Е.С., Карпухина Н.Н., Митяков С.Н., Ладынин А.И.Mityakov E.S., Karpukhina N.N., Mityakov S.N., Ladynin A.I.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://ecoprom.misis.ru/jour/article/view/1383

В современных условиях развития экономики, характеризующихся высокой степенью неопределенности, задачи реиндустриализации и импортозамещения требуют новых подходов к анализу и принятию решений. В статье рассмотрено применение когнитивного подхода к моделированию условий и факторов эффективной реиндустриализации и импортозамещения промышленных экосистем. На основе когнитивной карты выполнен анализ и визуализация взаимосвязей факторов реиндустриализации и промышленной политики. Когнитивные карты служат эффективным инструментом для моделирования сложных социально-экономических систем, позволяя выявлять ключевые взаимосвязи между факторами, влияющими на их развитие. Определены три сценария развития промышленных экосистем (инновационно-прорывной, модернизационный и инерционный) и их условия, которые различаются степенью реализации шести групп факторов (политических, социальных, экономических, инновационных, производственных, управленческих). Подчеркнута важность использования инструментария когнитивного анализа для обоснования стратегических решений и формирования эффективной промышленной политики с целью обеспечения реиндустриализации и импортоопережения в промышленных экосистемах и повышения устойчивости и конкурентоспособности национальной экономики.

In the present conditions of economic development characterized by extreme uncertainty, the tasks of reindustrialization and import substitution require new approaches to analysis and decision-making. The article studies application of cognitive approach to modelling conditions and factors of efficient reindustrialization and import substitution of industrial ecosystems. On the basis of the cognitive map the authors analyze and visualize the relationships of the factors of reindustrialization and industrial policy. Cognitive maps are an effective tool for modelling complex socio-economic systems; they make it possible to identify the key relationships between the factors that influence their development. The authors define three scenarios of development of industrial ecosystems (innovation-and-breakthrough, modernization and inertia) and their conditions which vary by the degree of realization of six groups of factors (political, social, economic, innovative, industrial, managerial). The article highlights the importance of using tools of cognitive analysis for justifying strategic decisions and building an effective industrial policy to ensure reindustrialization and import advance in industrial ecosystems and increase sustainability and competitiveness of the national economics.

промышленные экосистемыкогнитивные картыреиндустриализацияимпортоопережениесоциально-экономические факторымоделированиесценарный анализинновациигосударственная политикаэкономическая устойчивостьindustrial ecosystemscognitive mapsreindustrializationimport advancesocioeconomic factorsmodellingscenario analysisinnovationgovernment policyeconomic sustainabilityИсследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда (проект № 23-78-10009).ReferencesНосков В.А., Ильина А.С. Мировой опыт импортозамещения и реиндустриализации и политика экономической безопасности России. Вестник Самарского государственного экономического университета. 2021;(3(197)):17–27. https://doi.org/10.46554/1993-0453-2021-3-197-17-27Noskov V.A., Ilyina A.S. World experience of import substitution and reindustrialization and Russia’s economic security policy. Vestnik of Samara State University of Economics. 2021;(3(197)):17–27. (In Russ.). https://doi.org/10.46554/1993-0453-2021-3-197-17-27Khairov B.G., Novikov D.T., Prokof’yeva T.A., Protsenko I.O., Khairova S.M. Reflexive Governance of import substitution mechanism in clusters. European Research Studies Journal. 2017;20(3A):470–483. https://doi.org/10.35808/ersj/722Khairov B.G., Novikov D.T., Prokof’yeva T.A., Protsenko I.O., Khairova S.M. Reflexive Governance of import substitution mechanism in clusters. European Research Studies Journal. 2017;20(3A):470–483. https://doi.org/10.35808/ersj/722Соловьев А.И. Импортозамещение в России: проблемы и пути решения. Экономика. Налоги. Право. 2016;9(4):66–71.Solovyev A.I. Import substitution in Russia: Problems and solutions. Economy. Taxes. Law. 2016;9(4):66–71. (In Russ.)Володина Н.Л. Преимущества создания цифровой экосистемы. Организатор производства. 2021;29(4):104–111. https://doi.org/10.36622/VSTU.2021.95.61.011Volodina N.L. Advantages of creating a digital ecosystem. Organizator proizvodstva = Organizer of Production. 2021;29(4):104–111. (In Russ.). https:// doi.org/10.36622/VSTU.2021.95.61.011Попов Е.В., Симонова В.Л., Челак И.П. Оценка развития инновационных экосистем. Вопросы инновационной экономики. 2020;10(4):2359–2374. https://doi.org/10.18334/vinec.10.4.111098Popov E.V., Simonova V.L., Chelak I.P. Assessment of the innovative ecosystems development. Russian Journal of Innovation Economics. 2020;10(4):2359–2374. (In Russ.). https://doi.org/10.18334/vinec.10.4.111098Baldassarre B., Schepers M., Bocken N., Cuppen E., Korevaar G., Calabretta G. Industrial symbiosis: towards a design process for eco-industrial clusters by integrating circular economy and industrial ecology perspectives. Journal of Cleaner Production. 2019;216(3):446–460. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.01.091Baldassarre B., Schepers M., Bocken N., Cuppen E., Korevaar G., Calabretta G. Industrial symbiosis: towards a design process for eco-industrial clusters by integrating circular economy and industrial ecology perspectives. Journal of Cleaner Production. 2019;216(3):446–460. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.01.091Soldak M.O. Industrial ecosystems and technological development. Economy of Industry. 2019;(4(88)):75–91. https://doi.org/10.15407/econindustry2019.04.075Soldak M.O. Industrial ecosystems and technological development. Economy of Industry. 2019;(4(88)):75–91. https://doi.org/10.15407/econindustry2019.04.075Walls J.L., Paquin R.L. Organizational perspectives of industrial symbiosis: A review and synthesis. Organization & Environment. 2015;28(1):32–53. https://doi.org/10.1177/1086026615575333Walls J.L., Paquin R.L. Organizational perspectives of industrial symbiosis: A review and synthesis. Organization & Environment. 2015;28(1):32–53. https://doi.org/10.1177/1086026615575333Клейнер Г.Б. Промышленные экосистемы: взгляд в будущее. Экономическое возрождение России. 2018;(2(56)):53–62.Kleiner G.B. Industrial ecosystems: foresight. Ekonomicheskoe vozrozhdenie Rossii = The Economic Revival of Russia. 2018;(2(56)):53–62. (In Russ.)Бузмакова М.В. Реиндустриализация – тенденция мировой экономики. Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия: Социальные науки. 2017;(1(45)):7–17.Buzmakova M.V. Reindustrialization: The trend of the world economy. Vestnik of Lobachevsky State University of Nizhni Novgorod. Series: Social Sciences. 2017;(1(45)):7–17. (In Russ.)Mityakov E., Mityakov S., Kulikova N., Yudin A., Ladynin A. Choosing a model for effective management of industrial ecosystems in Russia: a numerical experiment. Relacoes Internacionais no Mundo Atual / Brazilian Journal of Law and International Relations. 2024;1(43):495–515. URL: https:// revista.unicuritiba.edu.br/index.php/RIMA/article/view/6439/371374931Mityakov E., Mityakov S., Kulikova N., Yudin A., Ladynin A. Choosing a model for effective management of industrial ecosystems in Russia: a numerical experiment. Relacoes Internacionais no Mundo Atual / Brazilian Journal of Law and International Relations. 2024;1(43):495–515. URL: https:// revista.unicuritiba.edu.br/index.php/RIMA/article/view/6439/371374931Гинис Л.А. Истоки современного когнитивного моделирования. Известия Таганрогского государственного радиотехнического университета им. В.Д. Калмыкова. 2005;6(50):119–128.Ginis L.A. Origins of modern cognitive modeling. Taganrog State Radiotechnical University n.a. V.D. Kalmykov Bulletin. 2005;6(50):119–128. (In Russ.)Файман А.Д. Ресурсные проекты в экономике Еврейской автономной области: оценка эффектов на основе подходов когнитивного моделирования. Вестник Забайкальского государственного университета. 2021;27(9):107–120. https://doi.org/10.21209/2227-9245-2021-27-9-107-120Faiman A.D. Resource projects in the economy of the Jewish autonomous region: evaluation of effects based on approaches of cognitive modeling. Vestnik Zabaikalskogo gosudarstvennogo universiteta = The Transbaikal State University Journal. 2021;27(9):107–120. (In Russ.). https://doi.org/10.21209/2227-9245-2021-27-9-107-120Меренкова И.Н., Новикова И.И., Гаврилова З.В. Когнитивное моделирование диверсифицированного развития сельской экономики в условиях цифровизации. Российский экономический вестник. 2022;5(3):82–87.Merenkova I.N., Novikova I.I., Gavrilova Z.V. Cognitive modeling of the diversified rural economy development in the context of digitalization. Russian Economic Bulletin. 2022;5(3):82–87. (In Russ.)Сериков В.В. Выбор модели оценки и прогнозирования деятельности предприятий промышленного сектора экономики в условиях импортозамещения. Государственное и муниципальное управление. Ученые записки. 2023;(2):167–174. https://doi.org/10.22394/2079-1690-2023-1-2-167-174Serikov V.V. Choice of a model for assessing and forecasting the activities of enterprises in the industrial sector of the economy in conditions of import substitution. State and Municipal Management. Scholar Notes. 2023;(2):167–174. (In Russ.). https:// doi.org/10.22394/2079-1690-2023-1-2-167-174Бабикова А.В., Бабиков Н.М. Оценка цифровой трансформации в банковском секторе на основе когнитивного моделирования. Вопросы инновационной экономики. 2021;11(1):299–314. https:// doi.org/10.18334/vinec.11.1.111618Babikova A.V., Babikov N.M. Assessment of digital transformation in the banking sector based on cognitive modeling. Russian Journal of Innovation Economics. 2021;11(1):299–314. (In Russ.). https:// doi.org/10.18334/vinec.11.1.111618Morita J., Miwa K., Maehigashi A., Terai H., Kojima K., Ritter, F. Cognitive modeling of automation adaptation in a time critical task. Frontiers in Psychology. 2020;11:1971–1976. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.02149Morita J., Miwa K., Maehigashi A., Terai H., Kojima K., Ritter, F. Cognitive modeling of automation adaptation in a time critical task. Frontiers in Psychology. 2020;11:1971–1976. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.02149Kwiliński A., Kuzior A. Cognitive technologies in the management and formation of directions of the priority development of industrial enterprises. Management Systems in Production Engineering. 2020;28(2):133–138. https://doi.org/10.2478/mspe-2020-0020Kwiliński A., Kuzior A. Cognitive technologies in the management and formation of directions of the priority development of industrial enterprises. Management Systems in Production Engineering. 2020;28(2):133–138. https://doi.org/10.2478/mspe-2020-0020Schürmann T., Beckerle P. Personalizing human-agent interaction through cognitive models. Frontiers in Psychology. 2020;11:561510. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.561510Schürmann T., Beckerle P. Personalizing human-agent interaction through cognitive models. Frontiers in Psychology. 2020;11:561510. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.561510Eden C. On the nature of cognitive maps. Journal of Management Studies. 1992;29(3):261–265. https:// doi.org/10.1111/J.1467-6486.1992.TB00664.XEden C. On the nature of cognitive maps. Journal of Management Studies. 1992;29(3):261–265. https:// doi.org/10.1111/J.1467-6486.1992.TB00664.XKang B., Deng Y., Sadiq R., Mahadevan S. Evidential cognitive maps. Knowledge-Based Systems. 2012;35:77–86. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2012.04.007Kang B., Deng Y., Sadiq R., Mahadevan S. Evidential cognitive maps. Knowledge-Based Systems. 2012;35:77–86. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2012.04.007Заграновская А.В. Автоматический поиск концептов когнитивной карты в области стратегического управления. Вестник Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова. 2022;(4):165–176. https://doi.org/10.21686/2413-2829-2022-4-165-176Zagranovskaia A.V. Automated search for concepts of cognitive map in the field of strategic management. Vestnik of the Plekhanov Russian University of Economics. 2022;(4):165–176. (In Russ.). https://doi.org/10.21686/2413-2829-2022-4-165-176Papageorgiou E., Salmeron J. A review of fuzzy cognitive maps research during the last decade. IEEE Transactions on Fuzzy Systems. 2013;21(1):66–79. https://doi.org/10.1109/TFUZZ.2012.2201727Papageorgiou E., Salmeron J. A review of fuzzy cognitive maps research during the last decade. IEEE Transactions on Fuzzy Systems. 2013;21(1):66–79. https://doi.org/10.1109/TFUZZ.2012.2201727Hilbert M., Miles I., Othmer J. Foresight tools for participative policy-making in inter-governmental processes in developing countries: Lessons learned from the eLAC Policy Priorities Delphi. Technological Forecasting and Social Change. 2009;76(7):880–896. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2009.01.001Hilbert M., Miles I., Othmer J. Foresight tools for participative policy-making in inter-governmental processes in developing countries: Lessons learned from the eLAC Policy Priorities Delphi. Technological Forecasting and Social Change. 2009;76(7):880–896. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2009.01.001Заграновская А.В., Эйсснер Ю.Н. Моделирование сценариев развития экономической ситуации на основе нечетких когнитивных карт. Современная экономика: проблемы и решения. 2017;(10):33–47. URL: https://journals.vsu.ru/meps/article/view/6322/6385Zagranovskaya A.V., Eissner Yu.N. Simulation scenarios of the economic situation based on fuzzy cognitive maps. Modern Economics: Problems and Solutions. 2017;(10):33–47. (In Russ.). URL: https:// journals.vsu.ru/meps/article/view/6322/6385Memon M., Ting H., Hwa C., Ramayah T., Chuah F., Cham T.H. Sample size for survey research: Review and recommendations. Journal of Applied Structural Equation Modeling. 2020;4(2):1–20. https://doi.org/10.47263/JASEM.4(2)01Memon M., Ting H., Hwa C., Ramayah T., Chuah F., Cham T.H. Sample size for survey research: Review and recommendations. Journal of Applied Structural Equation Modeling. 2020;4(2):1–20. https://doi.org/10.47263/JASEM.4(2)01Колбасов В.И. Сценарное планирование как эффективный метод разработки стратегии. Креативная экономика. 2012;6(8):86–92. Kolbasov V.I. Scenary planning as efficient method of strategy development. Creative Economy. 2012;6(8):86–92. (In Russ.)Колбасов В.И. Сценарное планирование как эффективный метод разработки стратегии. Креативная экономика. 2012;6(8):86–92. Kolbasov V.I. Scenary planning as efficient method of strategy development. Creative Economy. 2012;6(8):86–92. (In Russ.)Трегуб И.В. Математические модели динамики экономических систем. Москва: Русайнс; 2020. 162 с.Трегуб И.В. Математические модели динамики экономических систем. Москва: Русайнс; 2020. 162 с.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.