DOI: 10.33917/es-2.206.2026.38-45

Рассматривается «экономика технологий» как научное направление, сформировавшееся в рамках самостоятельного поля более широкой области «экономики научно-технического прогресса» (НТП). Целью исследования является оценка эффекта снижения качества научного и технологического знания в силу асимметрии информации, а также ввод доктрины «двух потенциалов» — текущего и перспективного для изучения технологических связей, детерминации технологического развития и верификации технологической политики. Методологию исследования составляют базовые положения «экономики технологий», регрессионный и таксономический анализ. Применение этих позиций и методов позволило обосновать неоднозначность и неправомерность «эффекта Акерлофа» к описанию процессов якобы понижающегося с течением времени качества научных и технологических результатов. Показано, что отсутствует убедительный критерий оценки качества и его изменения, причем это объективное обстоятельство научного развития. Это качество обеспечивается преемственностью и этапностью (как и усложнением) научно-технологического развития, составляющего одну из базовых закономерностей НТП. Построена регрессионная модель, апробированная для России, которая связывает уровень технологичности, измеряемый по отношению объема инновационной к неинновационной продукции (работам, услугам), с текущим и перспективным потенциалом. Определено большее влияние текущего, а не перспективного потенциала на технологический уровень, а также обратная связь самих потенциалов, когда рост перспективного уменьшает текущий потенциал. Этот результат подчеркивает актуальность задачи распределения ресурсов между технологическими укладами на макроуровне, поскольку поддержание текущих технологических возможностей не менее важно, нежели ресурсное обеспечение прорывных, и поиск структуры распределения ресурсов составляет сегодня не решенную наукой задачу, которая здесь рельефно обозначается, а решение видится в плоскости добавочного изучения связности укладов и технологий, НИОКР, фундаментальных исследований. Перспективу исследований составляет использование лаговых переменных и установление возможных влияний и закономерностей с их учетом, а также совершенствование моделей, раскрывающих более сложные связи.