сотрудник с 01.04.2026 по настоящее время
Университет ИТМО (Факультет технологического менеджмента и инноваций)
аспирант с 01.09.2023 по настоящее время
Мурино, г. Санкт-Петербург и Ленинградская область, Россия
ВАК 5.2.3 Региональная и отраслевая экономика
ВАК 5.2.4 Финансы
ВАК 5.2.5 Мировая экономика
ВАК 5.2.6 Менеджмент
ВАК 5.2.7 Государственное и муниципальное управление
УДК 332.1 Региональная экономика. Территориальная экономика
В статье обоснована необходимость организации взаимодействия предприятий лесотехнического комплекса и вузов. Разработан двусторонний алгоритм интеграции, предусматривающий два альтернативных пути инициации сотрудничества: со стороны предприятия (путь А) и со стороны университета (путь Б). Приведена сводная характеристика одиннадцати этапов реализации алгоритма. Определены ключевые параметры выбора партнёра и обоснована мотивация обеих сторон интеграционного взаимодействия. Предложенный алгоритм формализует процесс интеграции университетов в инновационные проекты лесотехнического комплекса. Практическая значимость алгоритма заключается в возможности его использования предприятиями и университетами для повышения эффективности интеграционного взаимодействия, что способствует формированию устойчивой отраслевой инновационной экосистемы.
лесотехнический комплекс, лесная промышленность, инновационный проект, алгоритм интеграции, университет, инновационная деятельность, интеграция
Введение
Лесотехнический комплекс является одной из ключевых отраслей экономики Российской Федерации. Согласно Стратегии развития лесного комплекса Российской Федерации до 2030 года [15], отрасль нуждается в модернизации и внедрении инновационных решений для повышения конкурентоспособности, увеличения глубины переработки древесины и снижения экологической нагрузки [1]. Вместе с тем лесотехнический комплекс существенно отстаёт от других отраслей по уровню инновационной активности: согласно данным Росстата, затраты на инновационную деятельность в деревообрабатывающей промышленности в 2022 году составили порядка 5 млрд рублей, что в 35 раз меньше аналогичных затрат нефтегазовой отрасли [16]. Одним из факторов низкой инновационной активности является недостаточная вовлечённость научных и образовательных институтов в решение отраслевых задач [2, 3].
Университеты обладают значительным потенциалом для содействия инновационному развитию предприятий лесотехнического комплекса: они располагают научными компетенциями, лабораторной и цифровой инфраструктурой, кадровыми ресурсами, а также способны обеспечить подготовку специалистов с отраслевыми и цифровыми компетенциями [4, 5]. Концепция «тройной спирали» взаимодействия университетов, промышленности и государства, предложенная Г. Этцковицем, подчёркивает ключевую роль университетов как генераторов инноваций и агентов трансфера знаний [6]. Однако на практике взаимодействие предприятий лесотехнического комплекса (ЛТК) и вузов носит фрагментарный характер, не охватывает весь жизненный цикл инновационного проекта и, как правило, не обеспечивает системного эффекта [7, 8].
В зарубежных исследованиях подчёркивается значимость цифровизации для повышения эффективности лесной промышленности [9], необходимость адаптации систем управления рисками в условиях климатических изменений [10], а также перспективы биоэкономической трансформации лесного сектора при участии академических институтов [11]. В то же время российские исследователи отмечают важную роль вузов в снижении рисков реализации инновационных проектов предприятий [7].
В данной работе поставлена цель – разработать алгоритм интеграции университетов в инновационную проектную деятельность предприятий лесотехнического комплекса, учитывающий отраслевую специфику, типы и характер инновационных проектов, а также факторы успеха и риски их реализации.
Экосистемный подход и модели взаимодействия в инновационной сфере
В современной научной литературе всё большее распространение получает экосистемный подход, который переносится на образ перспективного развития различных системных явлений: организаций бизнеса, муниципальных образований, регионов и отраслей промышленности [2, 13, 14]. Применительно к задачам настоящего исследования экосистемный подход позволяет рассматривать интеграцию университетов и предприятий ЛТК не как разовое взаимодействие, а как формирование устойчивой среды для генерации, трансфера и коммерциализации инноваций.
Модель «тройной спирали» (Triple Helix), предложенная Г. Этцковицем, описывает инновационное развитие как результат взаимодействия трёх институтов: университетов, промышленности и государства [6]. В рамках этой модели университет выступает не просто поставщиком кадров, а равноправным партнёром, генерирующим знания и технологии. Однако в российских реалиях лесной отрасли данная модель реализуется фрагментарно. Как отмечают М. И. Максимов с соавторами, модель тройной спирали в России требует адаптации с учётом отраслевой специфики и существующих институциональных барьеров [7].
Интеграция университетов в инновационную деятельность предприятий ЛТК позволяет создать региональные инновационные экосистемы, где университет выступает в роли ключевого участника, обеспечивающего приток новых знаний, технологий и квалифицированных кадров [5, 12]. В этом контексте разработка формализованного алгоритма такого взаимодействия является актуальной научно-практической задачей.
Стратегическое развитие лесотехнического комплекса с участием университетов
Стратегия развития лесного комплекса РФ до 2030 года [15] определяет приоритетные направления инновационного развития отрасли: глубокая переработка древесины, цифровая трансформация, лесовосстановление и повышение продуктивности лесов, развитие биоэнергетики. Реализация этих направлений требует консолидации ресурсов бизнеса, науки и образования. Университеты, обладая научно-исследовательской базой и кадровым потенциалом, могут внести ключевой вклад в достижение этих целей.
Однако на пути эффективного взаимодействия существуют барьеры. Как отмечает О. А. Тимохина, кадровое обеспечение ЛТК в условиях цифровизации остаётся критической проблемой: наблюдается дефицит специалистов, владеющих как отраслевыми, так и цифровыми компетенциями [8]. М. Ю. Васенев подчёркивает, что внедрение систем «Индустрии 4.0» на лесозаготовках требует не только технологических решений, но и подготовки персонала, способного с ними работать [14]. Преодоление этих барьеров возможно через выстраивание системного партнёрства университетов и предприятий ЛТК.
Формы такого партнёрства могут быть разнообразными: от целевой подготовки кадров до совместных НИОКР и создания отраслевых консорциумов [5, 9]. Предлагаемый в данном исследовании алгоритм призван структурировать этот процесс, обеспечив переход от разовых контактов к устойчивой модели интеграции.
Методы исследования
Исследование базируется на анализе теоретических и практических работ российских и зарубежных авторов в области инновационной деятельности лесотехнического комплекса и взаимодействия вузов и предприятий промышленности. Применены методы системного моделирования для разработки двустороннего алгоритма интеграции, а также метод классификации для анализа инновационных проектов.
Результаты исследования
В целях обеспечения системного и управляемого вовлечения университетов в инновационную проектную деятельность предприятий лесотехнического комплекса был разработан алгоритм интеграции, учитывающий отраслевую специфику лесной промышленности, типы университетов, характер инновационных проектов, а также факторы успеха и риски их реализации. Необходимость разработки данного алгоритма обусловлена тем, что на практике взаимодействие предприятий ЛТК и университетов носит фрагментарный характер и, как правило, не охватывает весь жизненный цикл инновационного проекта, что снижает его результативность.
Принципиальной особенностью разработанного алгоритма является его двусторонний характер: он предусматривает два альтернативных пути инициации интеграционного взаимодействия – со стороны предприятия ЛТК (путь А) и со стороны университета (путь Б), что отражает реальную практику, в которой инициатором сотрудничества может выступать любая из сторон. Разработанный алгоритм интеграции вузов в инновационную проектную деятельность предприятий лесотехнического комплекса представлен на рисунке 1.
Рис. 1. Алгоритм интеграции вузов в инновационную проектную деятельность предприятий лесотехнического комплекса
Источник: составлено автором
Путь А: инициация со стороны предприятия ЛТК. Первый путь алгоритма начинается с этапа выбора типа университета (шаг 1А), который может выступить в качестве партнёра. В рамках алгоритма выделяются четыре типа вузов: отраслевые, федеральные, научно-исследовательские и смешанные университеты. Выбор конкретного университета осуществляется с учётом совокупности параметров: географическое положение относительно предприятия ЛТК, наличие отраслевых компетенций в области лесозаготовки, деревообработки, целлюлозно-бумажной промышленности или лесохимии, уровень научно-исследовательского потенциала, наличие кадровых, лабораторных, инфраструктурных и цифровых ресурсов, а также опыт участия в инновационных и отраслевых проектах.
Мотивация предприятий ЛТК к инициации интеграционного взаимодействия обусловлена рядом стратегических факторов: доступ к научным компетенциям и результатам НИОКР университетов в области лесозаготовки, деревообработки, целлюлозно-бумажного производства и лесохимии; снижение затрат на собственные исследования и разработки за счёт разделения финансовых и технологических рисков инновационных проектов; формирование устойчивых каналов подготовки квалифицированных кадров с отраслевыми и цифровыми компетенциями, что особенно актуально в условиях кадрового дефицита в отрасли; ускорение внедрения инноваций и цифровых технологий на производстве ; повышение конкурентоспособности продукции на внутреннем и внешнем рынках; доступ к грантам и программам государственной поддержки инновационной деятельности.
На следующем этапе (шаг 2А) осуществляется оценка инновационного потенциала выбранного университета. В случае если университет не обладает достаточным потенциалом для участия в инновационном проекте, алгоритм предусматривает отказ от взаимодействия либо возврат к этапу выбора другого университета.
Путь Б: инициация со стороны университета. Второй путь алгоритма отражает ситуацию, при которой инициатором выступает университет. Данный путь начинается с этапа выбора типа предприятия ЛТК (шаг 1Б). В рамках этого этапа рассматриваются четыре типа предприятий: лесозаготовительные, деревообрабатывающие, целлюлозно-бумажные и лесохимические [4]. Выбор осуществляется с учётом типа и масштаба производства, уровня инновационной активности, наличия потребности в НИОКР, готовности к софинансированию совместных проектов, наличия производственной базы для апробации разработок, географической доступности относительно вуза, а также кадровой потребности предприятия [2].
Мотивация университетов к инициации взаимодействия определяется следующими факторами: выполнение ключевых показателей эффективности, установленных Министерством науки и высшего образования Российской Федерации (объём НИОКР на одного научно-педагогического работника, доля доходов от научно-исследовательской деятельности, трудоустройство выпускников); доступ к реальным производственным данным и отраслевым задачам для проведения прикладных исследований; привлечение внебюджетного финансирования; повышение качества образовательного процесса за счёт актуализации образовательных программ и внедрения практико-ориентированных форматов обучения; реализация профильной миссии для отраслевых лесотехнических университетов.
На следующем этапе (шаг 2Б) университет осуществляет оценку инновационного потенциала предприятия ЛТК. В случае если предприятие не обладает достаточным потенциалом или не нуждается в инновационном партнёрстве, алгоритм предусматривает возврат к этапу выбора другого предприятия.
Формирование совместной рабочей группы и идентификация проблем. Оба пути алгоритма (А и Б) сходятся на этапе формирования совместной рабочей группы, включающей представителей предприятия и университета. После формирования рабочей группы осуществляется оценка взаимной мотивации и заинтересованности в сотрудничестве. Данный этап предполагает верификацию того, что обе стороны обладают достаточной мотивацией для совместной реализации инновационного проекта. В случае отсутствия взаимной заинтересованности алгоритм предусматривает возврат к этапу выбора партнёра.
Идентификация проблем инновационного развития предприятия ЛТК. Ключевым этапом алгоритма является совместное выявление институциональных, технологических, логистических, экономических и кадровых проблем предприятия. К институциональным проблемам относятся: несовершенство нормативно-правового регулирования инновационной деятельности и лесопользования, неполная интеграция международных стандартов устойчивого развития, несовершенная система налоговых льгот. Технологические проблемы включают преобладание ручного труда на цепочке создания ценности продукции и недостаточную цифровизацию производственных процессов. Логистические проблемы связаны со слаборазвитой лесной дорожной сетью и выраженной сезонностью лесозаготовок и вывозки древесины. Экономические и кадровые проблемы проявляются в дефиците капитальных ресурсов и нехватке квалифицированных кадров, в том числе обладающих цифровыми и отраслевыми компетенциями. На данном этапе алгоритм предусматривает разветвление: если выявленные проблемы не позволяют реализовывать инновационные проекты, осуществляется разработка и реализация мероприятий по их устранению. После устранения проблем проводится повторная оценка, и при положительном результате алгоритм переходит к последующим этапам.
Выбор типа инновационного проекта. Выбор типа инновационного проекта осуществляется в соответствии с разработанной автором классификацией [4], включающей десять типов инновационных проектов предприятий лесотехнического комплекса(Т1–Т10): проекты в области энергетики и энергосбережения (Т1); водных ресурсов (Т2); автоматизации, роботизации и сбора данных (Т3); логистики (Т4); машин и оборудования для лесозаготовки (Т5); производственных процессов (Т6); управления сырьевыми ресурсами (Т7); новых материалов и продукции (Т8); маркетинга (Т9); обучения и повышения квалификации персонала (Т10). Классификация типов инновационных проектов предприятий лесотехнического комплекса представлена в таблице 1.
Таблица 1
Классификация типов инновационных проектов предприятий лесотехнического комплекса
|
Тип |
Направление |
Содержание |
|
Т1 |
Энергетика и энергосбережение |
Внедрение биоэнергетических установок, повышение энергоэффективности производства |
|
Т2 |
Водные ресурсы |
Модернизация систем водоочистки, замкнутое водоснабжение ЦБК |
|
Т3 |
Автоматизация, роботизация и сбор данных |
Внедрение IoT, дронов, систем мониторинга, роботизированных линий |
|
Т4 |
Логистика |
Оптимизация лесовозных дорог, цифровая логистика, планирование маршрутов |
|
Т5 |
Машины и оборудование для лесозаготовки |
Разработка и адаптация импортозамещающей техники |
|
Т6 |
Производственные процессы |
Оптимизация технологических процессов, внедрение цифровых двойников |
|
Т7 |
Управление сырьевыми ресурсами |
Лесоинвентаризация, прогнозирование ресурсной базы |
|
Т8 |
Новые материалы и продукция |
Разработка биоразлагаемых материалов, CLT-панелей, продуктов лесохимии |
|
Т9 |
Маркетинг |
Продвижение экопродукции, маркетинговые исследования новых рынков |
|
Т10 |
Обучение и повышение квалификации |
Программы подготовки кадров, VR/AR-тренажёры, стажировки |
Источник: составлено автором по материалам [4]
Анализ рисков и факторов успеха. После выбора типа инновационного проекта осуществляется анализ рисков и факторов успеха его реализации. Помимо универсальных факторов, в алгоритме учитываются специфические для лесотехнического комплекса факторы: экологическая устойчивость решений, логистическая инфраструктура, устойчивость к климатическим изменениям, лесное законодательство и доступность связи в удалённых районах. Экологическая устойчивость решений предполагает оценку воздействия внедряемых инновационных решений на экосистемы лесных территорий, включая сохранение биоразнообразия, минимизацию вредных выбросов и отходов производства, соответствие принципам устойчивого лесопользования и экологическим стандартам (FSC, PEFC). Данный фактор особенно значим для целлюлозно-бумажных и лесохимических предприятий, деятельность которых сопряжена с повышенной экологической нагрузкой. Логистическая инфраструктура характеризует состояние транспортной и дорожной сети, обеспечивающей доступ к лесосырьевым базам и вывозку заготовленной древесины. Слаборазвитая сеть лесных дорог, выраженная сезонность лесозаготовок (ограничение работ в период весенней распутицы), а также значительная удалённость лесозаготовительных участков от перерабатывающих предприятий создают существенные ограничения для реализации инновационных проектов, в особенности в области логистики (Т4) и автоматизации (Т3). Устойчивость решений к климатическим изменениям отражает способность внедряемых инновационных решений сохранять эффективность в условиях изменяющихся климатических параметров: повышения среднегодовых температур, изменения режима осадков, увеличения частоты экстремальных погодных явлений (лесные пожары, ветровалы, засухи). Климатические изменения оказывают прямое воздействие на продуктивность лесов, породный состав насаждений и условия лесозаготовок, что требует учёта данного фактора при проектировании долгосрочных инновационных решений. Лесное законодательство определяет нормативно-правовые рамки, в которых осуществляется инновационная деятельность предприятий ЛТК. Лесной кодекс Российской Федерации, подзаконные акты в области лесоустройства, лесовосстановления и охраны лесов, а также региональные нормативные акты устанавливают ограничения и требования, которые необходимо учитывать при разработке и внедрении инновационных проектов. Несовершенство нормативно-правового регулирования в части внедрения цифровых и автоматизированных систем в лесное хозяйство может выступать барьером для реализации проектов типов Т3, Т6 и Т7. Доступность связи в удалённых районах характеризует наличие и качество телекоммуникационной инфраструктуры (сотовая связь, спутниковый интернет, радиосвязь) в местах размещения лесозаготовительных и перерабатывающих предприятий. Значительная часть предприятий ЛТК расположена в труднодоступных лесных районах с ограниченным покрытием сетями связи, что создаёт существенные препятствия для внедрения инновационных проектов, требующих передачи данных в реальном времени: систем IoT-мониторинга (Т3), цифровой логистики (Т4), дистанционной лесоинвентаризации (Т7) и цифровых двойников (Т6). В случае если уровень рисков признан недопустимым, алгоритм предусматривает разработку мероприятий по их минимизации с последующим возвратом к повторной оценке.
Выбор подходов к реализации инновационного проекта. На следующем этапе алгоритма осуществляется выбор подходов, дифференцированных по типам предприятий ЛТК: для лесозаготовительных, деревообрабатывающих, целлюлозно-бумажных и лесохимических предприятий. Данный этап обеспечивает адаптацию механизмов интеграции университета к отраслевой специфике предприятия и характеру инновационного проекта.
Выбор форм и механизмов интеграции. На основе выбранных подходов определяются формы и механизмы интеграции университета. В алгоритме используются образовательные, исследовательские и отраслевые формы интеграции, а также соответствующие механизмы: совместные проектные офисы, интегрированные дорожные карты НИОКР, цифровые лаборатории, консорциумы и долгосрочные. Выбор конкретных форм и механизмов интеграции (таблица 2) осуществляется в соответствии с характеристиками проекта и партнёров.
Таблица 2
Формы и механизмы интеграции университетов в инновационную деятельность предприятий ЛТК
|
Формы интеграции |
Механизмы интеграции |
|
Образовательные |
Целевая подготовка кадров, программы стажировок, курсы повышения квалификации, VR/AR-тренажёры |
|
Исследовательские |
Совместные НИОКР, создание научных лабораторий, грантовые проекты, публикации |
|
Отраслевые |
Совместные проектные офисы, консорциумы, цифровые лаборатории, дорожные карты НИОКР |
Источник: составлено автором по материалам [5,9]
Реализация, мониторинг и оценка результатов. Завершающими этапами алгоритма являются реализация и мониторинг инновационного проекта, а также оценка результатов его реализации и эффектов от интеграции. Оценка осуществляется по четырём группам показателей, формируемых совместно вузами и предприятиями: инновационным, экономическим, экологическим и кадровым. В случае достижения положительных эффектов алгоритм предусматривает развитие интеграционного взаимодействия в последующих инновационных проектах предприятия, что обеспечивает накопительный эффект и формирование устойчивой отраслевой инновационной экосистемы. Сводная характеристика этапов алгоритма интеграции представлена в таблице 3.
Таблица 3
Сводная характеристика этапов алгоритма интеграции
|
Шаг |
Этап |
Содержание этапа |
|
1А / 1Б |
Выбор партнёра |
Определение типа университета (1А) или предприятия ЛТК (1Б) |
|
2А / 2Б |
Оценка потенциала партнёра |
Оценка отраслевого, научного или инновационного потенциала |
|
3 |
Формирование рабочей группы |
Создание совместной группы из представителей обеих сторон |
|
4 |
Оценка взаимной мотивации |
Верификация заинтересованности обеих сторон |
|
5 |
Идентификация проблем |
Выявление институциональных, технологических, логистических, экономических, кадровых проблем |
|
6 |
Выбор типа инновационного проекта |
Определение типа проекта (Т1–Т10) на основе выявленных проблем |
|
7 |
Анализ рисков и факторов успеха |
Оценка допустимости уровня рисков и определение факторов успеха |
|
8 |
Выбор подходов к реализации |
Выбор подходов, дифференцированных по типам предприятий ЛТК |
|
9 |
Выбор форм и механизмов интеграции |
Определение образовательных, исследовательских, отраслевых форм |
|
10 |
Реализация и мониторинг |
Непосредственная реализация инновационного проекта |
|
11 |
Оценка результатов |
Оценка по инновационным, экономическим, экологическим, кадровым показателям |
Источник: составлено автором
Заключение
В ходе проведенного исследования была обоснована необходимость разработки алгоритма интеграции университетов в инновационную проектную деятельность предприятий лесотехнического комплекса, обусловленная фрагментарностью существующих форм взаимодействия и недостаточной системностью подходов к вовлечению вузов в инновационные проекты отрасли. В результате был разработан двусторонний алгоритм интеграции, предусматривающий два альтернативных пути инициации сотрудничества как со стороны предприятия ЛТК (путь А), так и со стороны университета (путь Б). Алгоритм включает одиннадцать этапов: от выбора партнёра и оценки его потенциала до реализации, мониторинга и оценки результатов инновационного проекта. В рамках разработанного алгоритма были отражены ключевые параметры выбора партнёра для интеграционного взаимодействия: для предприятий – тип университета, наличие отраслевых компетенций, научно-исследовательский потенциал; для университетов – тип предприятия, уровень инновационной активности, готовность к софинансированию и кадровая потребность.
Практическая значимость результатов исследования заключается в том, что разработанный алгоритм может быть использован как предприятиями лесотехнического комплекса, так и университетами для формализации и повышения эффективности интеграционного взаимодействия в рамках инновационных проектов, что в конечном итоге способствует формированию устойчивой отраслевой инновационной экосистемы.
1. Боев, В. Ю. Моделирование инновационного развития лесопромышленного комплекса / В. Ю. Боев, Е. В. Парада // Journal of Economic Regulation. – 2019. – Т. 10, № 4. – С. 65-76. – DOI:https://doi.org/10.17835/2078-5429.2019.10.4.065-076
2. Дудин, М. Н. Обеспечение устойчивости экономического роста на региональном уровне в условиях инновационного развития / М. Н. Дудин // Региональная экономика: теория и практика. – 2015. – № 14(389). – С. 2-15.
3. Toppinen AMK, Korhonen JE, Hurmekoski E, Hansen E. What makes a European forest-based bioeconomy competitive? In Winkel G, editor, Towards a sustainable European forest-based bioeconomy: Assessment and the way forward. Joensuu: European Forest Institute. 2017. p. 101-107. (What Science Can Tell Us; 8). URL: https://www.researchgate.net/publication/322202904_What_makes_a_European_forest-based_bioeconomy_competitive (date of access: 27.03.2026)
4. Кравченко, П. П. Анализ инновационных проектов предприятий лесной промышленности Российской Федерации / П. П. Кравченко, Е. С. Гаврилюк // Вестник Самарского государственного экономического университета. – 2025. – № 9(251). – С. 40-55.
5. Пономарева, О. Н. Партнерство как одна из форм повышения уровня реализации научно-образовательного потенциала вуза / О. Н. Пономарева // ЦИТИСЭ. – 2025. – № 2(44). – С. 113-125.
6. Broström A. The Triple Helix: University–industry–government innovation in action – By Henry Etzkowitz // Papers in Regional Science. 2011. Vol. 90. Iss. 2. p. 441-442. DOI:https://doi.org/10.1111/j.1435-5957.2011.00357.x
7. Модель тройной спирали как катализатор инновационного развития промышленности России / М. И. Максимов, А. П. Соколов, И. Батсайхан [и др.] // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2025. – Т. 5, № 2(155). – С. 25-36. – DOI:https://doi.org/10.36871/ek.up.p.r.2025.02.05.003.
8. Тимохина, О. А. Проблемы кадрового обеспечения лесопромышленного комплекса в условиях цифровизации экономики Российской Федерации / О. А. Тимохина // Повышение эффективности управления устойчивым развитием лесопромышленного комплекса : Материалы Всероссийской научной конференции, посвященной 90-летию Воронежского государственного лесотехнического университета имени Г. Ф. Морозова, Воронеж, 15–16 октября 2020 года / Редколлегия: Е.А. Яковлева [и др.]. – Воронеж: Издательство "Знание-М", 2020. – С. 510-514. – DOI:https://doi.org/10.38006/907345-73-7.2020.510.514.
9. Hansen E. N. The Role of Innovation in the Forest Products Industry // Journal of Forestry. 2010. Vol. 108. Iss. 7. p. 348-353. DOI:https://doi.org/10.1093/jof/108.7.348
10. Cesco S., Ascoli D., Bailoni L. et al. Smart management of emergencies in the agricultural, forestry, and animal production domain: Tackling evolving risks in the climate change era // International Journal of Disaster Risk Reduction. 2024. Vol. 114. 105015. DOI:https://doi.org/10.1016/j.ijdrr.2024.105015
11. de Miguel-Díez F., Purfürst T. Shaping the future of forestry in Germany: Stakeholder perspectives on optimizing forest management through Augmented Reality // Journal of Environmental Management. 2025. Vol. 385. 125601. DOI:https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2025.125601
12. Борщ, Л. М. Планирование пространственного развития регионов по принципу экосистемы / Л. М. Борщ, С. В. Герасимова, Г. И. Панаедова // Региональная экономика. Юг России. – 2021. – Т. 9, № 1. – С. 69-79. – DOI:https://doi.org/10.15688/re.volsu.2021.1.6
13. Современные препятствия цифровизации лесной отрасли и пути их преодоления / Е. А. Галкина, А. А. Хохлов, П. А. Курочкин [и др.] // Безопасность и охрана труда в лесозаготовительном и деревообрабатывающем производствах. – 2025. – № 6(24). – С. 36-43. – DOI:https://doi.org/10.33920/pro-05-2506-05. – EDN SUEMSS.
14. Васенев, М. Ю. Информационная система управления лесозаготовками в рамках концепции "Индустрия 4.0": структура, оценка эффективности / М. Ю. Васенев // Экономика. Информатика. – 2022. – Т. 49, № 2. – С. 383-393. – DOI:https://doi.org/10.52575/2687-0932-2022-49-2-383-393
15. Стратегия развития лесного комплекса Российской Федерации до 2030 года. URL: http://static.government.ru/media/files/cA4eYSe0MObgNpm5hSavTdIxID77KCTL.pdf (дата обращения: 02.03.2026).
16. Федеральная служба государственной статистики. Наука, инновации и технологии. Затраты на инновационную деятельность организаций (с 2010 г.). URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/innov_5_2024.xls (дата обращения: 04.03.2026).
