Комплексная модель оценки цифровой зрелости промышленной экосистемы в условиях циркулярной экономики

Алексей Вадимович Мельник; Александр Васильевич Бабкин; Алексей Дмитриевич Филатчев

doi:10.17308/meps/2078-9017/2026/8/51-68

Authors

Alexey Vadimovich Melnik Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University
Alexander Vasilyevich Babkin Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University
Alexey Dmitrievich Filatchev Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University

DOI:

https://doi.org/10.17308/meps/2078-9017/2026/8/51-68

Keywords:

digital maturity, industrial ecosystem, industrial symbiosis, assessment model, subpotential, digital potential, digital foresight, circular economy

Abstract

Importance: the shift of industrial ecosystems toward a circular economy calls for assessment tools that capture the network effects of closedloop resource cycles. Existing digital maturity models focus on individual enterprises and largely miss the synergy generated through symbiotic linkages. Purpose: the study introduces a comprehensive model for assessing the digital maturity of a high-tech industrial ecosystem operating within a circular economy. Research Design: the model combines systems analysis, the index method, and qualimetry. Nine subpotentials are grouped into two circuits: Digital Potential (resource base) and Digital Foresight (strategic capabilities). Industrial symbiosis is embedded as a cross-cutting core that runs through all four evaluation blocks. The biotechnological subpotential is separated into resource and innovation components. Data collection relied on expert assessments (n = 22, Kendall’s W = 0.68) and quantitative enterprise metrics. The weighted arithmetic mean was used for aggregation, while the geometric mean served as a robustness check. Results: the model was tested on the St. Petersburg Clean Technology Cluster and the Telman eco-industrial park (cooperation coefficient 0.47). The calculations produced an integral Digital Maturity Index of 0.72 (High level), a Digital Potential Index of 0.735, and a Digital Foresight Index of 0.686. Subpotential profiling exposed a bottleneck in the ecosystem component (0.47), compared with a strong organizational-managerial score of 0.89. The gap between the arithmetic and geometric estimates remained below 0.1%. A roadmap was developed with a target ICI of 0.85 or higher. The model’s originality lies in treating symbiosis as a crosscutting core and in splitting the biotechnological subpotential into two distinct aspects.

Author Biographies

Alexey Vadimovich Melnik , Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University

Graduate student, Analyst
Alexander Vasilyevich Babkin , Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University

Cand. Sci. (Eng.), Dr. Sci. (Econ.), Full Prof.
Alexey Dmitrievich Filatchev , Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University

M.A.

References

1. Бабкин А.В., Мельник А.В., Дин Хайци. Подходы и методы оценки цифровой зрелости интеллектуальных промышленных систем в экономике данных // Вестник Академии знаний, 2025, no. 4 (69), с. 47–57.

2. Иванов Д.Ю., Петрова Л.И. Цифровая устойчивость промышленных систем в условиях импортозамещения // Информационные технологии в бизнесе, 2022, no. 3 (45), с. 12–25.

3. Ефимова О.В., Рожнова О.В. Стратегия гармонизации финансовой и нефинансовой отчетности в области раскрытий климатических рисков // Учёт. Анализ. Аудит, 2020, Т. 7, no. 3, c. 18–25.

4. Клейнер Г.Б. Промышленные экосистемы: взгляд в будущее // Экономическое возрождение России, 2018, no. 2, с. 53–62.

5. Кудрявцева О.В., Яковлева Е.Ю. Экоиндустриальные парки как драйверы циркулярной экономики // Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика, 2023, т. 39, вып. 2, с. 312–330.

6. Мельник А.В. Актуальные вопросы и социально-экономические перспективы в России и мире в условиях геоэкономических, технологических и экологических трансформаций // Научный альманах Центрального Черноземья, 2022, no. 1-9, с. 214–220.

7. Мельник А.В., Бабкин А.В., Михайлов П.А., Трапезникова А.М. Биотехнологический субпотенциал цифрового промышленного предприятия и экосистемы в контексте ESG // Естественногуманитарные исследования, 2025, no. 3 (59), с. 341–349.

8. Толстых Т.О., Шмелёва Н.В., Агаева А.М. Модели оценки зрелости промышленных экосистем // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе, 2021, no. 1, с. 5–20.

9. De Marchi V., Di Maria E., Micelli S. Industry 4.0 and circular economy: An exploratory analysis of academic and practitioners' perspectives // Business Strategy and the Environment, 2021, vol. 30(2), pp. 1221–1231.

10. Giurco D., Littleboy A., Boyle T. et al. Circular economy and digital technologies: A review of synergies // Journal of Industrial Ecology, 2023, vol. 27(4), pp. 890–906.

11. Lichtblau K., Stich V., Bertenrath R. et al. IMPULS – Industrie 4.0-Readiness. Aachen, FIR, 2015. 78 p.

12. Russell S., Norvig P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. 4th ed. London, Pearson, 2020. 1136 p.