НИР. Экономика фирмы, 2024, № 3 (48)

ISSN 2587-6287
№ 3 (48)/2024
DOI 10.12737/issn.2587-6287
Издается с 2012 года
НАУЧНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И РАЗРАБОТКИ
ЭКОНОМИКА ФИРМЫ
СОДЕРЖАНИЕ
Слово главного редактора. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 3
МЕНЕДЖМЕНТ
Орешина М.Н., Гарнов А.П.
Исследования применения цифровых двойников для 
управления ресурсами предприятия. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 4
С 20 июля 2017 г. журнал выходит  
как сетевое издание.
Свидетельство о регистрации  
средства массовой информации  
от 20 июля 2017 г. ЭЛ № ФС77-70444.
До 20 июля 2017 г. журнал выходил  
как печатное издание  
(свидетельство о регистрации  
средства массовой информации  
от 27 августа 2012 г. ПИ № ФС77-51019).
Издатель
Жукова А.П.
Зарубежные и отечественные системы оценки 
эффективности инновационной деятельности 
муниципальных образований . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 9
РЕГИОНАЛЬНАЯ И ОТРАСЛЕВАЯ ЭКОНОМИКА 
Гарнова А.А.
Система управления бизнес-процессами торгового 
сетевого предприятия на основе инструментов 
анализа больших данных. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  17
ООО «Научно-издательский центр ИНФРА-М»
127282, Москва, ул. Полярная, д. 31В, стр. 1
Тел.: (495) 280-15-96, 280–33–86, доб. 501 
Факс: (495) 280-36-29
E-mail: books@infra-m.ru
http://www.newinfra-m.ru
Кутенков Е.И.
Анализ рынка велосипедов в России: тенденции 
развития и прогнозы. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  26
Намадов В.Д., Баурина С.Б.
Концепция «встроенного агентства» как вариант 
решения проблемы определения технологического 
суверенитета в условиях кризиса глобализации. .  .  .  .  .  .  .  .  .  34
Главный редактор
Гарнов А.П. — д-р экон. наук,  
профессор ФГБОУ ВО
«Российский экономический университет 
им. Г.В. Плеханова» (РЭУ им. Г.В. Плеханова),  
Почетный работник высшего профессионального  
образования Российской Федерации,  
заслуженный деятель науки Республики Бурятия
ФИНАНСЫ 
Аникиевич А.М.
Предложения по внедрению платформы для 
проведения международных расчетов в цифровых 
валютах центральных банков. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  40
Выпускающий редактор 
Склянкина Д.С.
Доступ к электронной версии журнала  
можно приобрести на сайте http://znanium.com/  
в разделе «Научная периодика»
Борцова Д.Э., Алёшечкина Т.А.
Сравнение моделей машинного обучения для 
прогнозирования курса акций . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  46
Присланные рукописи не возвращаются.
Точка зрения редакции может не совпадать с мнением авторов публикуемых материалов.
Санакоев А.Ю.
Перспективы развития цифровизации в банковской 
системе России. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  52
Санакоев А.Ю.
Финансовая инклюзивность в Российской Федерации. .  .  .  57
ДИСКУССИОННЫЙ КЛУБ 
Редакция оставляет за собой право самостоятельно 
подбирать к авторским материалам иллюстрации, 
-
менять заголовки, сокращать тексты и вносить в рукописи необходимую стилистическую правку без 
-
согласования с авторами. Поступившие в редакцию 
-
материалы будут свидетельствовать о согласии авторов принять требования редакции.
Перепечатка материалов допускается с письменного 
разрешения редакции.
Ахматова Д.Р.
Категориальное определение рынка цифровых 
финансовых активов в контексте сравнительного 
анализа с традиционным финансовым рынком. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  62
При цитировании ссылка на журнал «НИР. Экономика фирмы» обязательна.
Редакция не несет ответственности за содержание 
рекламных материалов.
© ИНФРА-М, 2024
Опубликовано 25.09.2024.
САЙТ: www.naukaru.ru
E-mail: mag7@naukaru.ru
1

CONTENTS
Word from the Editor-in-Chief. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  3
MANAGEMENT
Oreshina M.N., Garnov A.P.
A Study on the Application of Digital Twins for Enterprise 
Resource Management . .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 4
Zhukova A.P.
Foreign and Domestic Systems for Evaluating the 
Effectiveness of Innovative Activity of Municipalities . .  .  .  .  .  .  .  .  . 9
REGIONAL AND SECTORAL ECONOMICS
Garnova A.A.
Business Process Management System of a Retail Network 
Enterprise Based on Big Data Analysis Tools. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  17
Kutenkov E.I.
Analysis of the Bicycle Market in Russia: Development 
Trends and Forecasts.
 .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  26
РЕДАКЦИОННЫЙ СОВЕТ
Председатель
Гарнов А.П. — д-р экон. наук, профессор, почетный работник высшего профессионального образования РФ, профессор кафедры мировых финансовых рынков и финтеха ФГБОУ ВО «Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова»
Заместитель председателя
Одегов Ю.Г. — д-р экон. наук, профессор, главный научный сотрудник Научной школы «Теории и технологии менеджмента» 
ФГБОУ ВО «Российский экономический университет им. Г.В. 
Плеханова»
Абдурахманов К.Х. — д-р экон. наук, профессор, академик Академии наук Республики Узбекистан, заслуженный работник народного образования Республики Узбекистан, почетный работник высшего профессионального образования РФ, директор 
филиала ФГБОУ ВО «Российский экономический университет 
им. Г.В. Плеханова» в г. Ташкенте (Республика Узбекистан)
Абдикеев Н.М. — директор Института промышленной политики и 
институционального развития, Финансовый университет при 
Правительстве Российской Федерации
Адамов Н.А. — д-р экон. наук, профессор, генеральный директор, 
ОАО «Институт исследования товародвижения и конъюнктуры 
оптового рынка» (Институт ИТКОР)
Амуржуев О.В. — д-р экон. наук, Ph.D., Business Advisor, VentureLAB 
(Канада)
Косоруков О.А. — д-р техн. наук, профессор, заместитель декана 
по науке Высшей школы управления и инноваций ФГБОУ ВО 
«Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова» 
Куликов В.И. — д-р экон. наук, профессор, заведующий кафедрой 
менеджмента ФГБОУ ВО «Ивановский государственный университет»
Ордов К.В. — д-р экон. наук, доцент, директор высшей школы финансов ФГБОУ ВО «Российский экономический университет им. 
Г.В. Плеханова»
Сандлер Д.Г. — канд. экон. наук, доцент, первый проректор по 
экономике и стратегическому развитию ФГБОУ ВО «Уральский 
федеральный университет имени первого президента России 
Б.Н. Ельцина» (УрФУ)
Namadov V.N., Baurina S.B.
The Concept of «Embedded Agency» As a Solution to the 
Problem of Defining Technological Sovereignty in the 
Context of the Globalisation Crisis. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
FINANCE
Anikievich A.M.
Integration Proposals for а Platform to Conduct
 International Settlements in Central Bank Digital 
Currencies. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  40
Bortsova D.E., Alyoshechkina T.A.
Comparison of Machine Learning Models for Stock Price 
Forecasting. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  46
Sanakoev A.Yu.
Prospects for the Development of Digitalization
in the Banking System of Russia.
 .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  52
Sanakoev A.Yu.
Financial Inclusion in the Russian Federation. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  57
DISCUSSION CLUB
Akhmatova D.R.
Categorical Definition of the Digital Financial Assets 
Market in the Context of Comparative Analysis with 
the Traditional Financial Market. .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  62
РЕДАКЦИОННАЯ КОЛЛЕГИЯ
Председатель редакционной коллегии, главный редактор 
Гарнов А.П. — д-р экон. наук, профессор, почетный работник высшего профессионального образования РФ, профессор кафедры экономики промышленности ФГБОУ ВО «Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова»
Заместитель главного редактора
Гарнова В.Ю. — канд. экон. наук, доцент, доцент кафедры теории 
менеджмента и бизнес-технологий  
ФГБОУ ВО «Российский экономический университет  
им. Г.В. Плеханова»
Члены редакционной коллегии
Банк С.В. — д-р экон. наук, профессор, заведующий кафедрой «Финансовый учет и контроль» ФГБОУ ВО «МИРЭА — Российский 
технологический университет»
Беркович М.И. — директор Института управления, экономики и 
финансов ФГБОУ ВО «Костромской государственный университет», заслуженный работник высшей школы РФ, академик 
РАЕН, д-р экон. наук, профессор
Брынцев А.Н. — д-р экон. наук, профессор, глав. научн. сотрудник 
лаборатории макроэкономического анализа и прогнозирования Института проблем рынка РАН
Гагарина Г.Ю. — д-р экон. наук, доцент, ФГБОУ ВО «Российский 
экономический университет им. Г.В. Плеханова» (кафедра национальной и региональной экономики, заведующий)
Городецкий А.Е. — руководитель научного направления Института современной экономики и инновационного развития 
ФГБУН «Институт экономики РАН», заслуженный деятель науки 
РФ, д-р экон. наук, профессор
Губернаторов А.М. — д-р экон. наук, доцент кафедры «Бизнес-информатика и экономика» Института экономики и менеджмента 
ФГБОУ «Владимирский государственный университет им. А.Г. и 
Н.Г. Столетовых»
Дроговоз П.А. — д-р экон. наук, профессор, проректор по науке и 
стратегическим коммуникациям МГТУ им. Н.Э. Баумана, почетный работник сферы образования РФ
Звягин Л.С. — канд. экон. наук, доцент кафедры «Системный анализ в экономике» ФГБОУ ВО «Финансовый университет при 
Правительстве Российской Федерации»
Лапаев Д.Н. — заместитель директора по научной работе Института экономики и управления ФГБОУ ВО «Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева», академик, член Президиума РАЕН, д-р экон. наук, профессор
Морковкин Д.Е. — канд. экон. наук, доцент Департамента экономической теории, ведущий научный сотрудник Института исследований международных экономических отношений ФГБОУ ВО 
«Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации» (Финансовый университет)
Перепелица Д.Г. — канд. экон. наук, заместитель генерального директора по финансам и экономике  ПАО «НМТП»
Проценко И.О. — д-р экон. наук, профессор кафедры микро-экономики Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ
Семенов Н.Н. — д-р экон. наук, профессор, директор, Научно-практический центр инновационных решений и системных исследований многоуровневых социально-экономических проблем 
Гуманитарного института (г. Москва)
Степанов А.А. — д-р экон. наук, профессор, заведующий кафедрой 
управления транспортными комплексами ФГБОУ ВО «Государственный университет управления»
Тесленко И.Б. — д-р экон. наук, профессор, заведующий кафедрой 
«Бизнес-информатика и экономика» Института экономики и 
менеджмента ФГБОУ «Владимирский государственный университет им. А.Г. и Н.Г. Столетовых»
Филатова Т. В. — кандидат экономических наук, профессор, Департамент корпоративных финансов и корпоративного управления Финуниверситета при Правительстве РФ (профессор)
Литвиненко Татьяна Владимировна — ООО «Мегасофт» (аналитик)
2

СЛОВО ГЛАВНОГО РЕДАКТОРА
Приветствую авторов и читателей нового выпуска научно-практического журнала «Научные исследования и разработки. Экономика 
фирмы»!
Одним из основополагающих факторов преодоления внешних 
ограничительных мер экономического характера является обеспечение устойчивого развития нашей страны. Цифровой рубль, являясь цифровой формой российской валюты, становится все более 
значимым финансовым инструментом. Предполагается, что он 
внесёт существенный вклад в развитие российской экономики и 
отечественной финансовой системы. Кроме того, цифровой рубль 
имеет значительный потенциал для борьбы с финансовыми преступлениями, поскольку он основан на технологии блокчейн, обеспечивающей надёжное и прозрачное отслеживание транзакций. 
На страницах этого номера рассматриваются различные направления развития отечественной экономики. Вопросы управления, обеспечивающие внедрение платформы 
для проведения международных расчетов в цифровых валютах центральных банков 
 
(А.М. Аникиевич); развития цифровизации в банковской системе России (А.Ю. Санакоев); финансовой инклюзивности в Российской Федерации (А.Ю. Санакоев); анализа 
рынка велосипедов в России: тенденции развития и прогнозы (Е.И. Кутенков); сравнения моделей машинного обучения для прогнозирования курса акций (Д.Э. Борцова, 
Т
.А. Алёшечкина); зарубежных и отечественных систем оценки эффективности инновационной деятельности муниципальных образований (А.П. Жукова) являются ключевыми для ее эффективного функционирования.
В свете интегрированности России в глобальную экономику вопросы концепции 
«встроенного агентства» как вариант решения проблемы определения технологического 
суверенитета в условиях кризиса глобализации (В.Д. Намадов, С.Б. Баурина); системы 
управления бизнес-процессами торгового сетевого предприятия на основе инструментов 
анализа больших данных (А.А. Г
арнова); применения цифровых двойников для управления ресурсами предприятия (М.Н. Орешина, А.П. Гарнов); сравнительного анализа 
традиционного финансового рынка и рынка цифровых финансовых активов (Д.Р
. Ахматова) также обеспечивают решение задач поступательного экономического развития 
государства. 
Журнал «Научные исследования и разработки. Экономика фирмы» приглашает к 
диалогу и обмену мнениями исследователей и практиков, работающих в различных 
сферах экономической жизни. Всегда рады видеть Вас в числе наших авторов! С самыми 
добрыми и искренними пожеланиями успехов в Вашей профессиональной деятельности! 
С уважением, 
А.П. Гарнов, 
главный редактор
3

УДК 331.5.024.5
НИР. Экономика фирмы (№ 3 (48), 2024). 70: 4–8
МЕНЕДЖМЕНТ
Исследование применения цифровых двойников для 
управления ресурсами предприятия
A Study on the Application of Digital Twins for Enterprise Resource Management
DOI: 10.12737/2306-627X-2024-13-3-4-8	
Получено: 11 июня 2024 г. / Одобрено: 17 июня 2024 г. / Опубликовано: 25 сентября 2024 г.
Oreshina M.N.
Doctor of Technical Sciences, Professor, Plekhanov Russian University of 
Economics, Moscow
Орешина М.Н.
Д-р техн. наук, профессор, ФГБОУ ВО «Российский экономический 
университет им. Г.В. Плеханова», г. Москва
Garnov A.P.
Doctor of Economic Sciences, Professor, Plekhanov Russian University of 
Economics, Moscow
Гарнов А.П.
Д-р экон. наук, профессор, ФГБОУ ВО «Российский экономический 
университет им. Г.В. Плеханова», г. Москва
Abstract
The article discusses the main directions for the creation and use of digital 
twin technologies, and provides an overview of the successful implementation 
of digital twins at Russian enterprises. 
A classification of management and production tasks is presented, the solution 
of which is possible based on the use of digital twin technologies.
A method for implementing digital twin technology using multi-agent 
technologies is proposed, which consists in creating software agents that collect 
information and model the behavior of enterprise assets in production and 
business processes.
Аннотация
В статье рассмотрены основные направления по созданию и использованию технологий цифровых двойников, приведен обзор успешной реализации цифровых двойников на российских предприятиях.
Представлена классификация задач управления и производства, решение 
которых возможно на основе применения технологий цифровых двойников.
Предлагается метод реализации технологии цифровых двойников с использованием мультиагентных технологий, заключающийся в создании 
программных агентов, обеспечивающий сбор информации и моделирование поведения активов предприятия в производственных и бизнес-процессах.
Ключевые слова: цифровой двойник, управление ресурсами предприятия, 
цифровые технологии, моделирование процессов управления.
Keywords: digital twin, enterprise resource management, digital technologies, 
management process modeling.
ВВЕДЕНИЕ
Реализация стратегий цифровой экономики в РФ 
обозначена в ряде федеральных проектов, направленных разработку и внедрение цифровых двойников в 
различных отраслях народного хозяйства [7; 8]. 
Реализация стратегий цифровой трансформации 
предполагает создание цифровых платформ для описания задач планирования, моделирования. разработки объектов, а также отражения производственных и бизнес-процессов на основе совместного 
использования робототехнических систем, технологий искусственного интеллекта, больших данных, 
современных достижений в области сетевых технологий.
Концепция цифрового двойника была предложена Майклом Гривз в 2003 г. для описания жизненного цикла продукта в высокотехнологической промышленности и стала активно применяться при 
цифровой трансформации предприятий. Согласно 
определению цифрового двойника, предложенного 
М. Гривзом, данное понятие включает систему, состоящую из виртуального и физического пространств, причем связь между ними обеспечивается 
посредством сетевого взаимодействия. Виртуальное 
пространство, представлено в виде программ, отражающих поведение, структуру и свойства реальных 
объектов и их взаимодействие между собой. Цифровой двойник должен быть виртуальным отражением своего физического аналога [1–3]. 
Создание современных киберфизических систем 
и их внедрение в промышленность РФ открывают 
новые возможности функционирования предприятий и организаций. Развитие экономики в период с 2012 по 2030 г. обозначено повышением конкурентоспособности отраслей и непрерывно связано 
с внедрением цифровых технологий в рамках реализации проектов, разработанных для выполнения 
основных направлений на основе концепции промышленной индустрии четвертого поколения [4–6]. 
Программа Индустрия 4.0 предполагает разработку:
•	 нормативно правовой документации; 
•	 эталонных архитектур проектов и стандартов;
•	 сценариев технологий и приложений;
•	 цифровых бизнес-моделей;
•	 положений по безопасности сетевых систем;
•	 программ обучения и повышения квалификаций 
специалистов [10].
Классификация задач управления современным 
предприятием предлагает использование цифровых 
технологий:
•	 в планировании производственных мощностей;
4

НИР. Экономика фирмы (№ 3 (48), 2024). 70: 4–8
•	 планировании ресурсов предприятия с учетом 
выработки требуемых показателей;
•	 разработке методов повышения эффективности 
производственных и бизнес-процессов, сокращения производственных процессов на основе внедрения новых технологий;
•	 использовании технологий повышения производительности труда путем применения автоматизированных и робототехнических систем.
Для описания производства от стадии проектирования до выхода готовой продукции используются 
цифровые модели — цифровые двойники, которые 
позволяют отработать сценарии производства как 
по отдельности, так при их совместном использовании [4–6]. 
Однако использование цифровых двойников в 
практике предприятий средней и малой мощности 
связано адаптацией известных методологий в условиях конкретных производств, особенностями архитектуры каждого предприятия, подбором программного обеспечения и трудностями, обусловленными применением сетей нового поколения.
1. МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
В работе рассматриваются методы систематизации и классификации применительно к исследованию технологий цифровых двойников, на основе 
которых выделено три основных способа разработки 
цифровых двойников:
•	 путем выполнения расчетов с использованием 
систем математических уравнений (дифференциальных, интегродифференциальных, регрессионных моделей, временных рядов);
•	 с использованием нейросетевого подхода и методов машинного обучения;
•	 на основе применения мультиагентных технологий. 
В работе также используется метод системного 
анализа при комплексном рассмотрении использования цифровых платформ в практике российских 
предприятий. 
2. РЕЗУЛЬТАТЫ 
В данной работе на основе анализа опыта использования предприятиями отечественной промышленности и компаний обоснована целесообразность 
создания цифровых двойников и их внедрение в 
практику российских предприятий при выполнении 
мероприятий по цифровой трансформации. Доказано, что использование цифровых двойников является эффективным инструментом при разработке 
производственных и бизнес-процессов, а также при 
контроле и управлении параметрами производства.
Для планирования и проектирования сложных 
технических систем применяются цифровых двойники на основе баз знаний и мультиагентных технологий (MAS), где в роли агентов выступает специальное программное обеспечение, которое понимает 
условие работы системы, способно генерировать 
оптимальное решение и действует в комплексе с 
другими агентами сложной технической системы. 
Научный подход к моделированию процессов в 
рамках цифрового предприятия c использованием 
онтологий и мультиагентных систем и управлению 
цифровым потоком рассмотрен в работах научного 
коллектива под управлением Ю.Ф. Тельнова при 
построении архитектуры процессов в условиях изменяющихся требований к производству, обусловленных флуктуациями рынка и факторами нестабильности ситуаций на основе интеллектуальных 
агентов информационных систем, т.е. специальных 
программ [9; 13–15]. 
В рамках использования технологий, описанных 
в программе Индустрия 4.0, при построении цифровой модели как отдельных процессов, так и всего 
предприятия (организации) применяются программные сервисы и административные оболочки, 
взаимодействующие между собой. Механизм взаимодействия всех компонентов архитектуры осуществляется посредствам онтологий для управления 
сетевым предприятием. Создание сетевого предприятия осуществляется на основе заданных требований к его архитектуре, т.е. к компонентам цифровой системы и их функциональным связям. При 
сетевом предприятии осуществляется быстрая настройка компонентов и обеспечение оперативного 
мониторинга параметров процесса. При этом под 
цифровой платформой понимается единое пространство, объединяющее все программные сервисы предприятия и подчиняющееся определенным требованиям выполнения. Описаны требования к набору 
платформенных сервисов. Предложена методика 
создания и использования цифрового двойника в 
рамках сетевого предприятия. 
В работах [9; 13–15] предложены модели сетевого 
предприятия, описаны алгоритмы и их программная 
реализация путем применения мультиагентного подхода с использованием онтологий. 
В работе [13] показано создание единого пространства знаний и данных путем разработки мультиагентных систем на основе разработки независимых онтологий. Показано применение этого подхода 
для создания приложений по управлению роботами.
В работах П.О. Скобелева, А.А. Желяева рассмотрены прикладные решения планирования агрегатной 
сборки самолетов на основе сведений о закладных 
5

НИР. Экономика фирмы (№ 3 (48), 2024). 70: 4–8
отдельных объектов, так и всего предприятия в целом ведутся для ряда отраслей топливно-энергетического комплекса, ядерной промышленности, автомобильной промышленности, станкостроения и 
машиностроения.
Создание цифровых моделей на основе онтологии в рамках семантической паутины используется 
для управления ресурсами предприятия с использованием унифицированной мультиагентной системы 
(МАS), что позволяет расширить сферу деятельности 
предприятия и виртуально отработать процессы 
предприятия.
Создание цифровых двойников на основе построения мультиагентных систем и применения онтологий используется в промышленности, образовании, сельском хозяйстве и медицине. Однако 
широкое распространение мультиагентных систем 
требует подготовки специалистов по работе с системами искусственного интеллекта, большим данным 
и киберфизическим системам.
Решение задач управления ресурсами путем использования концепции мультисервисных систем 
открывает новые возможности для управления ресурсами предприятия. Создание мультиагентных 
систем на основе онтологий коррелируется с общей 
концепцией стратегий цифровой трансформации 
предприятий [13; 14]. 
ОБСУЖДЕНИЕ И ЗАКЛЮЧЕНИЕ
деталях, технологических операциях, возможностях 
усиления этих операций [11; 12]. При этом базами 
знаний являются сведения о технологиях производства и отдельных операций, параметрах аппаратуры, 
совместимости операций, требованиях заказчиков к 
цифровым моделям. 
C использованием мультиагентных технологий 
осуществляется формирование графиков производства в зависимости от различных условий и критериев, прогнозирование графиков работ (сборки самолетов) в зависимости от ресурсов и поставок деталей, изменение сроков сборки в случае непредвиденных событий в онлайн-режиме, контроль за 
выполнением производственных графиков, оптимизация работ по сборке сложных технических систем 
на основе начальных условий и выявления узких 
мест при выполнении производственных процессов.
Создание графиков работ на основе MAS позволяет применить метод адаптивного планирования, 
гибко реагировать на сложившиеся ситуации и соблюдать баланс интересов заказов и ресурсов на текущий момент, а также устранить раннее рассмотренные сложности, возникающие в ходе выполнения операций. В основе разработанной П.О. Скобелевым технологии мультиагентного планирования 
лежит концепция «виртуального рынка производства, цеха, производственной линии или магазина, 
где агенты по заказам могут приобретать ресурсные 
услуги по виртуальной цене» [13; 14]. 
При использовании метода адаптивного планирования создается цифровая мультиагентная модель, 
в которой обозначены агенты по заказам, агенты 
технологического процесса, его дочерние агенты по 
операциям в рамках данного технологического процесса, агенты-планировщики, агенты-ресурсы (исполнители) и прописаны роли агентов. 
Компоненты приложения позволяют вносить изменения в образованную цифровую модель, менять 
пользовательские интерфейсы и подпрограммы с 
учетом дополнительных функций для сторонних 
разработчиков.
Рассмотренная мультиагентная структура имеет 
два модуля: первый реализует функции стратегического планирования межцехового взаимодействия, 
второй оперативный уровень предполагает решение 
задач в рамках одного цеха. В ходе выполнения заказов (работы мультиагентной системы) осуществляется формирование базы знаний для адаптивного 
планирования конкретного производства с учетом 
различных ситуаций и информации о параметрах 
создаваемой технической системы. 
Обзор литературных источников показал, что исследования по созданию цифровых двойников как 
Использование мультиагентных систем обеспечивает повышение эффективности, гибкости и быстродействия, производительности, масштабируемости и надежности производства. 
Развитие мультиагентных систем связано с построением цифровых двойников предприятий на 
всех этапах их жизненного цикла — от планирования, моделирования процессов, производства продукции до его утилизации.
Использование цифровых двойников путем реализации принципа создания мультиагентных систем, 
т.е. с использованием микросервисных технологий, 
позволяет быстро перенастраивать процессы, регулировать параметры и вносить изменения согласно 
условиям рынка. 
Рассмотренные технологии и методы создания 
цифровых двойников предприятия показали эффективность использованием цифровых двойников при 
цифровой трансформации предприятий.
Использование технологий цифровых двойников 
на основе онтологий и мультиагентных систем с разработкой механизмов взаимодействия компонентов 
архитектуры предприятия показало свою универсальность в управлении современным предприятием.
6

НИР. Экономика фирмы (№ 3 (48), 2024). 70: 4–8
ности с использованием программных агентов и 
микросервисных технологий при описании производственных и управленческих процессов позволяет 
успешно реализовывать цифровую трансформацию 
бизнеса и промышленности.
Реализация мультиагентного подхода с использованием онтологий позволяет создавать большой 
спектр моделей сетевого предприятия.
Реализация методов создания цифровых двойников на предприятиях отечественной промышленЛитература
References
1.	 Abramov V.I., Boboev D.S., Gil'manov T.D., Semenkov K.Ju. 
Teoreticheskie i prakticheskie aspekty sozdanija cifrovogo 
dvojnika kompanii // Voprosy innovacionnoj jekonomiki, 
2022, v. 12, no. 2, pp. 967–980. DOI: 10.18334/vinec.12.2.114890
2.	 Borovkov A.I. Cifrovoj dvojnik. Analiz, trendy, mirovoj opyt / 
A.I. Borovkov, A. Prohorov, M. Lysachev. Moskva, 
Izdatel'stvo, 2020. 404 s. 
3.	 Vasil'ev A.N. Metody sozdanija cifrovyh dvojnikov na osnove 
nejrosetevogo modelirovanija / A.N. Vasil'ev, D.A. Tarhov, 
G.F. Malyhina // Sovremennye informacionnye tehnologii i 
IT obrazovanie, 2018, v. 14, no. 3, pp. 521–532. DOI: 
10.25559/SITITO.14.201803.521-532
4.	 Golovin S.A., Locmanov A.N., Pozdnev B.M. Strategija informacionnogo obespechenija jeffektivnosti vhozhdenija 
promyshlennosti Rossii v sovremennyh uslovijah // Standarty 
i kachestvo, 2020, no. 7, pp. 68–73.
5.	 Golovin S.A., Locmanov A.N., Pozdneev B.M. Programma 
«Promyshlennost' RF 4.0» — shans ne otstat' navsegda v 
oblasti promyshlennogo proizvodstv // Mir informacionnyh 
tehnologij, 2021, no. 1–2, pp. 38–40 
6.	 Gorodeckij V.I. Povedencheskie modeli kiber-fizicheskih sistem i gruppovoe upravlenie, Osnovnye ponjatija / V.I. Gorodeckij // Izvestija JuFU. Tehnicheskie nauki, 2019, no. 1. 
DOI: 10.23683/2311-3103-2019-1-144-162
7.	 GOST R 57700. 37-21 Komp'juternye modeli i modelirovanie. 
Cifrovye dvojniki izdelij. Moskva: IPK Izd-vo standartov, 
2021, 11 s.
8.	 GOST R 59799-21 Umnoe proizvodstvo. Model' jetalonnoj 
arhitektury Industrii 4.0 (RAMI 4.0). Moskva: IPK Izd-vo 
standartov, 2021. 35 s.
9.	 Tel'nov Ju.F., Kazakov V.A., Bryzgalov A.A., Fedorov I.G. 
Metody i modeli obosnovanija prikladnyh scenariev cifrovizacii proizvodstvennyh i biznes-processov setevyh predprijatij // Biznes-informatika, 2023, v. 17, no. 4, pp. 73–93. DOI: 
10.17323/2587-814X.2023.4.73.93
10.	Industrie 4.0 — Digital Platforms in Manufacturing 2021. 
URL: https://www.plattform-i40.de/IP/Redaktion/EN/Downloads/Publikation/digital-platforms-in-manufacturing-2021.pdf 
(data obrashheniya: 03.05.2024).
11.	Skobelev P. Development of models and methods for creating a digital twin of plant within the cyber-physical system 
for precision farming management / P. Skobelev, I. Mayorov, 
E. Simonova, O. Goryanin, A. Zhilyaev, A. Tabachinskiy, 
 
V. Yalovenko // Journal of Physics: Conference Series, 2020, 
p. 19. DOI: 10.1088/1742-6596/1703/1/012022
12.	Skobelev P. Disruptions Are the Norm: Cyber-Physical Multi1.	 Абрамов В.И. Теоретические и практические аспекты 
создания цифрового двойника компании [Текст] / 
 
В.И. Абрамов, Д.С. Бобоев, Т.Д. Гильманов, К.Ю. Семенков // Вопросы инновационной экономики. — 
2022. — Т. 12. — № 2. — С. 967–980. — DOI: 10.18334/
vinec.12.2.114890
2.	 Боровков А.И. Цифровой двойник. Анализ, тренды, мировой опыт [Текст] / А.И. Боровков, А. Прохоров, М. Лысачев. — М., 2020. — 404 с. 
3.	 Васильев А.Н. Методы создания цифровых двойников 
на основе нейросетевого моделирования [Текст] / 
 
А.Н. Васильев, Д.А. Тархов, Г.Ф. Малыхина // Современные информационные технологии и IT-образование. — 
2018. — Т. 14. — № 3. — С. 521–532. — DOI: 10.25559/
SITITO.14.201803.521-532
4.	 Головин С.А. Стратегия информационного обеспечения 
эффективности вхождения промышленности России в 
современных условиях [Текст] / С.А. Головин, А.Н. Лоцманов, Б.М. Позднев // Стандарты и качество. — 2020. — 
 
№ 7. — С. 68–73.
5.	 Головин С.А. Программа «Промышленность РФ 4.0» — 
шанс не отстать навсегда в области промышленного 
производств [Текст] / С.А. Головин, А.Н. Лоцманов, 
 
Б.М. Позднев // Мир информационных технологий. — 
2021. — № 1–2. — С. 38–40.
6.	 Городецкий В.И. Поведенческие модели кибер-физических систем и групповое управление, Основные понятия 
[Текст] / В.И. Городецкий // Известия ЮФУ. Технические 
науки. — 2019. — № 1. — DOI: 10.23683/2311-3103-20191-144-162
7.	 ГОСТ Р 57700. 37-21 Компьютерные модели и моделирование. Цифровые двойники изделий [Текст]. — М.: 
Изд-во стандартов, 2021. — 11 с.
8.	 ГОСТ Р 59799-21 Умное производство. Модель эталонной архитектуры Индустрии 4.0 (RAMI 4.0) [Текст]. — М.: 
Изд-во стандартов, 2021. — 35 с.
9.	 Тельнов Ю.Ф. Методы и модели обоснования прикладных сценариев цифровизации производственных и бизнес-процессов сетевых предприятий [Текст] / Ю.Ф. Тельнов, В.А. Казаков, А.А. Брызгалов, И.Г. Федоров // Бизнесинформатика. — 2023. — Т. 17. — № 4. — С. 73–93. — 
DOI: 10.17323/2587-814X.2023.4.73.93
10.	Industrie 4.0 — Digital Platforms in Manufacturing 2021. 
URL: https://www.plattform-i40.de/IP/Redaktion/EN/Downloads/Publikation/digital-platforms-in-manufacturing-2021.pdf 
(дата обращения: 03.05.2024).
11.	Skobelev P. Development of models and methods for creating a digital twin of plant within the cyber-physical system 
for precision farming management / P. Skobelev, I. Mayorov, 
E. Simonova, O. Goryanin, A. Zhilyaev, A. Tabachinskiy, 
 
V. Yalovenko // Journal of Physics: Conference Series, 2020, 
p. 19. DOI: 10.1088/1742-6596/1703/1/012022
12.	Skobelev P. Disruptions Are the Norm: Cyber-Physical Multiagent Systems for Autonomous Real-Time Resource Management / P. Skobelev, D. Trentesaux, 2017, pp. 287–294. 
DOI: 10.1007/978-3-319-51100-9_25
13.	Telnov Y.F. et al. Constructing network enterprise structure 
to create innovative process // Open Education, 2019, 
 
agent Systems for Autonomous Real-Time Resource Management / P. Skobelev, D. Trentesaux, 2017, pp. 287–294. 
DOI:10.1007/978-3-319-51100-9_25
13.	Telnov Y.F. et al. Constructing network enterprise structure 
to create innovative process // Open Education, 2019, v. 23, 
no. 6, pp. 59–73. DOI: 10.21686/1818-4243-2019-6-59-73
14. Telnov Y.F., Kazakov V.A., Trembach V.M. Developing a 
knowledge-based system for the design of innovative product creation processes for network enterprises // Business 
Informatics, 2020, v. 14, no, 3, pp. 35–51. DOI: 
10.17323/2587-814X.2020.3.35.53
7

НИР. Экономика фирмы (№ 3 (48), 2024). 70: 4–8
15.	Telnov Yu.F., Kazakov V.A., Danilov A.V., Bryzgalov A.A. 
Development of models of production and business processes of network enterprises based on multi-agent systems // Software products and systems, 2023, v. 36, no.  4, 
pp. 632–643. DOI: 10.15827/0236-235X.142.632-643
v. 23. no. 6, pp. 59–73. DOI: 10.21686/1818-4243-20196-59-73
14.	Telnov Y.F., Kazakov V.A., Trembach V.M. Developing a 
knowledge-based system for the design of innovative product 
creation processes for network enterprises // Business 
Informatics, 2020, v. 14, no. 3, pp. 35–51. DOI: 
10.17323/2587-814X.2020.3.35.53
15.	Telnov Yu.F., Kazakov V.A., Danilov A.V., Bryzgalov A.A. 
Development of models of production and business 
processes of network enterprises based on multi-agent 
systems // Software products and systems, 2023, v. 36, 
 
no. 4, pp. 632–643. DOI: 10.15827/0236-235X.142.632-643
8

УДК 330
НИР. Экономика фирмы (№ 3 (48), 2024). 70: 9–16
Зарубежные и отечественные системы оценки 
эффективности инновационной деятельности 
муниципальных образований
Foreign and Domestic Systems for Evaluating the Effectiveness of Innovative Activity of 
Municipalities
DOI: 10.12737/2306-627X-2024-13-3-9-16	
Получено: 26 июня 2024 г. / Одобрено: 03 июля 2024 г. / Опубликовано: 25 сентября 2024 г.
Zhukova A.P
Postgraduate Student, Obninsk Institute for Nuclear Power Engineering - 
branch of the National Research Nuclear University MEPhI, Obninsk
e-mail: karamysheva.anuta@yandex.ru
Жукова А.П.
Аспирант, ФГАОУ ВО «Обнинский институт атомной энергетики — 
филиал Национального исследовательского ядерного университета 
«МИФИ», г. Обнинск
e-mail: karamysheva.anuta@yandex.ru
Abstract
This article is devoted to evaluating the effectiveness of the activities of 
municipal authorities and officials. Public authorities periodically make changes 
to the domestic system for evaluating the effectiveness of municipalities, but 
a number of unresolved problems in this area still remain. Therefore, there is 
a need to study foreign methods of evaluating the activities of local governments.
The article examines foreign practices of evaluating the effectiveness of 
municipalities in countries such as the USA (Florida, California and Texas), 
Great Britain, Germany, Japan and China. The author notes that in many foreign 
countries a system of balanced and cascaded indicators is used and 
benchmarking mechanisms are used.
The article focuses on the CAF model and the Project Review System, which 
is included in the Deming and Shewhart PDCA/PDSA management cycle. 
The author of the article notes that the passive method with a unified assessment 
system prevails in the Russian Federation, as evidenced by a single list of 
indicators that is used to evaluate all municipalities of the country. 
The author of the article also analyzes the existing problems of the domestic 
assessment system and identifies areas for its improvement.
In conclusion, the article notes that foreign and domestic experience in 
evaluating the effectiveness of municipal authorities shows that each system 
has both disadvantages and advantages. Today, Russia needs to take into 
account foreign assessment methods and implement best practices, thereby 
making the assessment system of local authorities more correct, transparent 
and fair.
Аннотация
Данная статья посвящена оценке эффективности деятельности органов и 
должностных лиц муниципальных образований. В отечественную систему 
оценки эффективности деятельности муниципалитетов органы государственной власти периодически вносят изменения, но ряд нерешенных 
проблем в этой сфере до сих пор сохраняется. Поэтому возникает необходимость в изучении зарубежных методов оценки деятельности местных 
органов самоуправления.
В статье рассмотрены зарубежные практики оценки эффективности работы 
муниципалитетов таких стран, как США (штаты Флорида, Калифорния и 
Техас), Великобритания, Германия, Япония и Китай. В работе автор отмечает, что во многих зарубежных странах применяется система сбалансированных и каскадированных показателей и используются механизмы 
бенчмаркинга.
В статье особое внимание уделяется модели CAF и системе Project Review 
System, которая включена в управленческий цикл Деминга и Шухарта PDCA/
PDSA. 
Автор статьи отмечает, что в Российской Федерации преобладает пассивный метод с унифицированной системой оценкой, о чем говорит нам 
единый перечень показателей, который применяется для оценки всех муниципальных образований страны. 
Автором статьи также проанализированы существующие проблемы отечественной системы оценки и определены направления ее совершенствования.
В заключение статьи отмечается, что зарубежный и отечественный опыт 
оценки эффективности муниципальных органов власти показывает, что в 
каждой системе существуют как недостатки, так и свои преимущества. На 
сегодняшний день России необходимо принимать во внимание иностранные методы оценки и внедрять лучшие практики, тем самым делая 
систему оценки местных органов власти более корректной, прозрачной и 
справедливой.
Ключевые слова: система оценки эффективности работы муниципальных 
органов власти, методика оценки муниципалитетов; модель CAF, система 
Project Review System, механизмы бенчмаркинга, система поощрения сотрудников, единое информационное поле.
Keywords: system for evaluating the effectiveness of municipal authorities, 
methodology for evaluating municipalities, CAF model, Project Review System, 
benchmarking mechanisms, employee incentive system, unified information 
field.
1. ВВЕДЕНИЕ 
В Российской Федерации на всех трёх уровнях публичной власти (федеральной, региональной и муниципальной) прослеживается целостность государственной политики в сфере управления и администрирования. Из этого следует, что и оценке эффективности деятельности органов и должностных лиц 
муниципальных образований необходимо соответствовать стратегическим целям роста и развития страны.
Существующие методики оценки эффективности 
работы муниципалитетов устарели и требуют обновления. Перечень показателей для оценки муниципальных образований установлен федеральным органом власти (статья 18.1 Федерального закона 
 
№ 131-ФЗ и Указ Президента РФ № 607). Ввиду 
этого возникает дисбаланс в оценках органов муниципальных образований со стороны различных федеральных органов власти.
В настоящее время существующий механизм 
оценки органов муниципальных образований является не вполне прозрачным, справедливым, системным, а также не отвечает поставленным целям и 
задачам, так как:
•	 в показателях оценки эффективности деятельности муниципалитетов не прослеживается отчетливая связь с задачами местного значения 
 
(с полномочиями по их решению);
•	 данный перечень показателей установлен только 
для городских округов и муниципальных районов;
9

НИР. Экономика фирмы (№ 3 (48), 2024). 70: 9–16
•	 на некоторые показатели достаточно сильное 
влияние оказывает географическое положение 
рассматриваемого муниципального образования 
и другие внешние факторы;
•	 заданные показатели не дают в полной мере оценить работу главы и органов муниципального 
образования.
Несмотря на то что органами государственной 
власти в отечественную систему оценки эффективности деятельности муниципальных образований 
периодически вносятся изменения, ряд нерешенных 
проблем в этой сфере до сих пор сохраняется. Поэтому возникает необходимость изучить зарубежные 
методики оценки деятельности местных органов 
самоуправления. 
2. МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Эмпирической базой данного исследования являются научные работы отечественных и зарубежных 
ученых, нормативно-правовые акты и данные международной финансовой организации The World 
Bank. Важной составляющей исследования послужили два законодательных акта: Указ Президента РФ 
от 28.04.2008 № 607 и Постановление Правительства 
РФ от 17.12.2012 № 1317. При написании данной 
работы были использованы следующие методы исследования: сравнительного анализа, синтеза, анализа нормативной и правовой документации. 
3. РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
В России система оценки эффективности работы 
местных органов власти начала зарождаться лишь в 
начале XXI в., а обрела свою актуальность и жизнеспособность только последние 15 лет. 
Одна из первых моделей оценки деятельности 
местных органов самоуправления появилась в США 
в конце XIX в. [8]. Американский исследователь 
 
Д. Уильямс полагает, что первые попытки оценить 
эффективность муниципальных образований включали оценку затрат (inputs), промежуточных (outputs) 
и конечных результатов (outcomes). Д. Уильямс отмечает, что в данной модели были сформированы 
критерии оценки эффективности, а также прослеживалась причинно-следственная связь между действием и результатом. Данный способ является прототипом современной модели оценки эффективности работы муниципалитетов [12].
На сегодняшний день в США нет единой системы 
оценки эффективности деятельности местных органов власти. В каждом муниципальном образовании 
существует своя методика оценки. Рассмотрим те из 
них, которые получили широкое применение сегодня в США. 
1.	 В штате Флорида в городе Корал-Спрингс основным критерием оценки деятельности является 
качество обслуживания населения. Здесь учитывается уровень удовлетворенности населения о 
работе местных органов власти. На базе администрации города сформированы рабочие группы, 
которые отвечают за решение проблем эффективности управления. В данной системе применяется механизм каскадирования показателей. 
Отчеты об эффективности управления муниципалитетами формируются ежеквартально.
2.	 В штате Техас в городе Остин система оценки 
эффективности органов местного самоуправления схожа с системой в г. Корал-Спрингс. Здесь 
оценка эффективности различных подразделений 
администрации города коррелируется со стратегическими целями развития муниципального 
образования, применяется система каскадированных показателей. В каждом подразделении администрации города есть план развития штата, который включает конкретные сроки для достижения поставленных целей и показателей.
3.	 В штате Калифорния в городе Саннивейле система оценки немного отличается от представленных выше систем. Администрация города ежегодно формирует конкретные цели, задачи и 
критерии для каждого департамента города, которые необходимо достичь к концу года. Если 
показатели качества и продуктивности выше плановых, тогда руководителю полагается премия до 
10%. Данная система мотивирует коллектив и 
отдельных сотрудников работать в полную силу, 
чтобы достигать поставленных целей [4]. 
В Великобритании оценку деятельности органов 
местного самоуправления проводят специальные 
региональные агентства. Они регулярно обновляют 
и актуализируют показатели. Британская система 
включает следующий перечень направлений, по которым оценивают местные органы власти:
•	 условия жизнедеятельности населения; 
•	 уровень и качество образования, культуры; 
•	 условия социального страхования и обеспечения 
населения;
•	 уровень здравоохранения населения; 
•	 уровень жилищно-коммунального хозяйства; 
•	 деятельность по реализации льготно-правовой 
политики; 
•	 степень организации охраны окружающей среды; 
•	 условия безопасности жизнедеятельности населения.
Британская система оценки эффективности деятельности муниципальных органов власти в первую 
очередь направлена на оценку повышения уровня 
10