Кластерный анализ факторов роста сферы информационно-коммуникационных технологий Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 332.142.6

Е. М. Карпенко1, В. М. Карпенко2, В. С. Ковалевич3

1 Белорусский государственный университет 2Белорусский государственный аграрный технический университет

3Бизнес-школа университета Уорвика, Великобритания

КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ ФАКТОРОВ РОСТА СФЕРЫ ИНФОРМАЦИОННО-КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

В настоящее время ИТ-индустрия является одной из немногих отраслей белорусской экономики, которые генерируют экспортную выручку, и имеет большое значение для нашей страны. Авторы статьи изучают опыт 18 стран, чтобы выделить элементы экономического механизма, воздействуя на которые можно повысить эффективность сектора ИКТ и укрепить его конкурентные позиции. В этом исследовании был проведен кластерный анализ наблюдений, имеющихся для этих стран, с целью выявления различных групп состояний ИТ-сектора в зависимости от объема расходов на НИОКР. Используя эконометрические методы анализа, авторы построили для каждой группы регрессионные модели зависимости доли экспорта услуг ИКТ в общем экспорте услуг от пяти экзогенных переменных, проанализировали интенсивность их влияния и возможность воздействия на них со стороны государства.

Ключевые слова: информационные технологии, ИТ-индустрия, сфера информационно-коммуникационных технологий, сфера услуг, факторы роста, экспорт ИКТ-услуг, НИОКР, кластерный анализ.

E. M. Karpenko1, V. M. Karpenko2, V. S. Kovalevitch3

1Belarusian State University 2Belarusian State Agrarian Technical University 3Warwick Business School, University of Warwick (United Kingdom)

CLUSTER ANALYSIS OF GROWTH FACTORS OF INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES

Nowadays, the IT industry is one of few branches of Belarusian economy, which today generates an increase in export earnings and has a great importance for our country. The authors of the article study the experience of 18 countries in order to identify the elements of the economic mechanism, influencing which it is possible to increase the effectiveness of ICT and strengthen its competitive positions. In this study, a cluster analysis of observations available to these countries was conducted in order to identify different groups of IT sector state depending on the amount of expenditure on R & D. Using econometric methods of analysis, the authors constructed for each group regression models of dependence of the share of ICT services export of in the total export of services on five exogenous variables, analyzed their intensity of influence and the possibility of influence on them by the government.

Key words: information technology, IT industry, information and communication technology, services, growth factors, export of ICT services, R & D, cluster analysis.

Введение. В своих предыдущих исследованиях авторы определяли факторы роста сферы информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) с тем, чтобы выявить элементы хозяйственного механизма, воздействуя на которые можно увеличить результативность деятельности сферы ИКТ белорусской экономики и укрепить ее конкурентные позиции на мировом рынке. В рамках этих исследований были рассмотрены 59 различных показателей для трех групп стран за период времени с 1960 по 2017 гг.

С применением эконометрических методов анализа авторами была построена регрессионная модель зависимости величины доли экспорта ИКТ-услуг в общем экспорте услуг от

шести экзогенных переменных, имеющая следующий вид:

У = - 0,85 + 0,18 • Х1 + 0,36 • Х2 + 0,27 • Хз + + 0,04 • Х4-1 + 0,09 • Х5-1 + 4,44 • Хб.

В построенной модели из всех экзогенных переменных наибольшей значимостью обладают расходы на НИОКР, которые авторы исследования считают фундаментом для создания новых программных и информационных продуктов в сфере ИТ. Как показал дисперсионный анализ, данная переменная в сравнении с остальными в наименьшей степени подвержена изменчивости, о чем также свидетельствует значение среднеквадратического отклонения. Однако, по мнению авторов, для достижения

желаемого уровня доли экспорта ИКТ-услуг в общем экспорте необходимо комплексное воздействие на все предлагаемые в модели переменные, среди которых в порядке убывания уровня значимости: импорт коммуникационных и компьютерных услуг, величина общих резервов по отношению к внешнему долгу, импорт страховых и финансовых услуг, расходы правительства на высшее образование и общая налоговая нагрузка [2].

Вместе с тем в ходе названных исследований была выявлена неоднородность влияния факторов на развитие сектора информационных технологий различных стран в различные периоды времени. Была подтверждена панельная структура наблюдений, использованных для построения модели, и наличие страновых различий.

Основная часть. Актуальность и постановка задачи исследования. В связи с этим в настоящем исследовании предлагается провести кластерный анализ для того, чтобы выделить различные группы состояний сферы ИКТ и определить элементы системы, воздействуя на которые возможен переход из одной группы в другую. Авторы статьи выдвигают тезис о том, что факторы роста сферы ИКТ оказывают неоднородное влияние в зависимости от величины расходов на НИОКР, которые представлены в приведенной выше модели переменной х6.

Кластеризация наблюдений. Авторы предлагают осуществить кластеризацию всех наблюдений, исходя из величины расходов на НИОКР. Для этого упорядочим все наблюдения в порядке возрастания значения данной переменной [3, 8].

После этого воспользуемся законом нормального распределения с тем, чтобы отнести каждое наблюдение к одной из трех групп: 1) группа наблюдений с низким уровнем расходов на НИОКР (первые 20% наблюдений); 2) группа наблюдений со средним уровнем расходов на НИОКР (следующие 60% наблюдений); 3) группа наблюдений с высоким уровнем расходов на НИОКР (последние 20% наблюдений).

Интересно отметить, как некоторые страны в разные годы перемещались между этими группами (рис. 1).

После выделения трех вышеназванных групп, в каждой из них из наблюдений была исключена переменная Хб - расходы на НИОКР. После этого для каждой группы с использованием программных средств и возможностей пакета eViews были построены эконометрические модели зависимости переменной У (экспорт ИКТ-услуг, % от экспорта всех услуг) от оставшихся пяти переменных.

1. Страховые и финансовые услуги, % от импорта всех услуг - Х1. Функционирование

ИТ-компаний тесно связано с финансовыми и страховыми услугами.

Рис. 1. Перемещение стран между группами по уровню расходов на НИОКР за 1996-2016 гг., % от ВВП

2. Коммуникации, компьютерные услуги, др., % от импорта всех услуг - Х2. Импорт коммуникационных и компьютерных услуг в определенной степени создает ресурсную базу для создания информационных технологий.

3. Общие резервы, % от внешнего долга -Х3. Показывает финансовую устойчивость государства, выражающуюся в способности погасить свои долги перед зарубежными кредиторами.

4. Общая налоговая нагрузка, % от коммерческой прибыли - Х4. Экзогенная переменная. Характеризует условия ведения бизнеса в стране.

5. Правительственные расходы на высшее образование в расчете на одного студента, % от ВВП на душу населения - Х5. Являясь высокотехнологичной сферой, отрасль ИКТ требует высококвалифицированные кадры с качественным высшим образованием [7].

Построение и анализ модели 1. Для первой группы (наблюдения с низким уровнем расходов на НИОКР) модель имела вид

У = - 1,49 + 0,04 • Х1 + 0,46 • Х2 + 0,22 • Х3 + + 0,07 • Х4 - 0,05 • Х5.

В результате проведения корреляционного анализа в модели была выявлена сильная корреляция между переменными Х3 и Х4, а также между переменными Х3 и Х5. Для устранения автокорреляции из модели была исключена переменная Х3. Полученная модель имела вид

У = - 0,81 - 0,07 • Х1 + 0,49 • Х2 + 0,1 • Х4 -- 0,1 • Х5.

После этого был проведен регрессионный анализ построенной модели, благодаря которому было установлено, что переменная Х1 является незначимой, а переменная Х5 слабо значи-

ма. Было принято решение об исключении также этих двух переменных из модели для повышения ее качества.

Конечная эконометрическая модель зависимости экспорта ИКТ-услуг от переменных х2 и Х4 для стран с низким уровнем расходов на НИОКР выглядит следующим образом:

У = - 2,6438 + 0,4901 • Х2 + 0,0977 • Х4.

Результаты регрессионного анализа данной модели приведены на рис. 2.

Dependent variable: Y Method: Least Squares Date: 04/23/18 Time: 13:21 Sample: 1 70 Included observations: 70

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

С -2643751 1 920513 -1.376586 0.1732

Х2 0.490044 0 048415 1012177 00000

Х4 0.097663 0026434 3.694545 0 0004

R-squared 0.619896 Mean dependent war 15-43138

Adjusted R-squared 0.608550 S.D. dependent var 10.89405

SE of regression 6.815967 Akaike info critencn 6.718325

Sum squared resid 3112.646 Schwarz criterion 6.314689

Log likelihood -2321414 Hannan-Quinn crrter 6.756602

F statistic 54.63388 Durain-VYatson Stat 1.494182

Prob(F-statistic) 0.000000

Рис. 2. Анализ модели 1

Интерпретация модели 1. Наибольшее влияние на У оказывает переменная х2 (Ь2 = = 0,49). Высокую силу воздействия данной переменной можно объяснить тем, что на данном этапе в силу низкого уровня расходов на НИ-ОКР и, как следствие, слабого развития научно-исследовательского потенциала, выражающегося также в недостаточном количестве фундаментальных исследований, необходимых для создания продуктов в сфере ИТ, участники рынка вынуждены импортировать значительный объем компьютерных и информационных услуг из-за рубежа [6].

Переменная х4 (Ь4 = 0,0977) оказывает менее сильное влияние на объем экспорта услуг сектора ИКТ, однако необходимо обратить внимание на положительное направление этого воздействия. Данная переменная отражает уровень налоговой нагрузки в стране и, как следует из построенной модели, чем выше уровень этой нагрузки, тем выше эффективность работы сектора ИКТ в целом. Это можно объяснить тем, что для стран, находящихся в данной группе, высокий уровень налоговой нагрузки может говорить о нормальном безубыточном функционировании предприятий и экономики в целом, а снижение этой нагрузки не является ключевым фактором повышения эффективности [7].

Также предлагается проанализировать переменные Х2 и Х4 в данной модели с точки зрения их изменчивости. Для этого рассмотрим

среднеквадратические отклонения для этих переменных. Для Х2 величина этого показателя составляет 13,285, а для х4 - 25,963, что говорит о том, что наибольший разброс значений в данной модели наблюдается для переменной Х4 -общая налоговая нагрузка. Однако с позиций государства, на наш взгляд, оказывать влияние на величину этой переменной проще, чем на объем импорта компьютерных и информационных технологий [4, 5].

Построение и анализ модели 2. Перейдем к построению аналогичной эконометрической модели для наблюдений второй группы (средний уровень расходов на НИОКР). Первоначальная модель имела вид

Y = - 1,1 + 0,53 • Xi + 0,52 •

+ 0,01 • X4 - 0,1

x2 + 0,35 • x3 +

' X5.

Корреляционный анализ показал наличие высокой автокорреляции между переменными х4 и х2, Х1 и х5, х3 и х5. Для устранения автокорреляции и повышения качества модели из дальнейшего рассмотрения была исключена незначимая переменная Х4, а также переменная Х5. После этого модель приобрела следующий вид:

У = - 1,87 + 0,46 • х1 + 0,51 • х2 + 0,32 • х3.

Результаты регрессионного анализа приведены на рис. 3.

Интерпретация модели 2. В данной модели наибольшее влияние на У имеет переменная х2 (Ь2 = 0,5136), отражающая объем импорта компьютерных услуг и коммуникаций.

Dependent Variable У Method: Least Squares Date: 04/23/10 Time: 13:25 Sample: 1 206 Included observations. 206

Variable CoetTicient Std. Error t-Statistlc Prob

С -1.865835 2513447 -0 742341 04587

X1 0.463709 0186131 2491304 0 0135

X2 0 513563 0056138 9148295 O.OMO

X3 0 323854 0033745 9.597130 O.OOOO

R-squared 0.489721 Mean dependentvar 25 64159

Adjusted R-squared 0 482142 S.D. dependentvar 15 89988

S E olregression 1144192 Akalke Into enterten 7.731672

Sum squared resid 26445 36 Schwarz criterion 7796291

Log likelihood -792.3622 Hannan-Quinn criter 7.757806

F-statistc 64.62053 DurBln-Watson stat 1.512779

Prowf-statistic) 0.000000

Рис. 3. Анализ модели 2

Выше говорилось о том, что ИТ-компании в условиях недостатка фундаментальных научных исследований в собственной стране зачастую прибегают к импорту определенных компьютерных, информационных и коммуникационных услуг из-за рубежа. Однако, по нашему мнению, в странах со средним уровнем расходов на НИОКР все большую роль начинает играть глобализация ИТ-бизнеса, выражающаяся

в создании отечественными компаниями зарубежных представительств, а также в тесном сотрудничестве с иностранными компаниями, что также увеличивает объемы импорта компьютерных услуг.

Второй по значимости переменной является Х1 (Ъ\ = 0,4637). Для компаний, работающих в странах второй группы, данные услуги приобретают особое значение. В большинстве случаев именно на этом этапе происходит масштабирование бизнеса и выход на иностранные рынки, что сопровождается потребностью в качественных страховых и финансовых услугах, в том числе с учетом национальной специфики зарубежных государств и особенностей мирового рынка.

В то же время в странах этой группы, как правило, еще отсутствуют достаточно квалифицированные страховые агенты и крупные финансовые институты, способные удовлетворить потребности стремительно развивающихся игроков рынка ИКТ [1].

Несколько меньшее влияние на У оказывает переменная х3 (Ъ3 = 0,3239) - отношение общих резервов к внешнему долгу государства. Данный параметр характеризует финансовую устойчивость страны и воздействует на ряд макроэкономических показателей, создающих условия для ведения бизнеса в стране. И если для предприятий, работающих в странах первой группы, эти условия, безусловно, важны, но еще не имеют решающего значения, то для ИТ-компаний из второй группы они приобретают большее значение в условиях выхода бизнеса на новый уровень [7].

С точки зрения изменчивости данных переменных можно сказать о том, что наибольший разброс наблюдается для Х1 (среднеквадратиче-ское отклонение составляет 11,237), несколько меньший - для переменной Х3 (среднеквадрати-ческое отклонение равно 10,345), и наименьший разброс присущ значениям переменной Х2 (среднеквадратическое отклонение находится на уровне 3,508).

На наш взгляд, государство с наименьшими для себя затратами на данном этапе может влиять на переменные Х1 и Х2 - доли импорта страховых - финансовых и компьютерных - коммуникационных услуг в общем объеме импорта услуг соответственно.

Построение и анализ модели 3. Для группы наблюдений с высоким уровнем расходов на НИОКР построить регрессию с переменной х3 не представлялось возможным, поэтому первоначально построенная в пакете eViews модель имела вид

У = 4,72 - 1,99 • Х1 + 0,77 • Х2 - 0,07 • Х4 + + 0,17 • Х5.

В этой модели в результате проведения корреляционного анализа было выявлено наличие сильной автокорреляции между переменными x1 и x2, x1 и x4, Х\ и x5. Авторами исследования было принято решение об исключении переменной xi из модели. Кроме того, регрессионный анализ показал, что переменная x5 является незначимой, и авторы также исключили ее из модели. Полученная модель имеет вид

Y = 8,63 + 0,64 • Х2 - 0,05 • Х4.

После проведения регрессионного анализа данной модели было принято решение улучшить ее путем логарифмирования переменной x4. Конечная модель выглядит следующим образом:

Y = 80,41 + 0,7 • x2 - 20,49 • log x4.

Результаты регрессионного анализа приведенной выше эконометрической модели отображены на рис. 4.

Dependent Variable: Y

Method Least Squares

Date: 04/23/18 Time: 13:37

Sample (adjusted): 4 70

Included observations; 43 alter adjustments

variaDie Coefficient Sta. Error t-statistic Pro»

с 80 40720 36.21424 2.220320 0.0321

Х2 0.699499 0.132S55 5.266116 0.0000

LOG(X4) -20 46187 9 579897 -2.139049 0 0336

R-squared 0 461310 Mean dependentvar 35.22291

Adjusted R-squarei 0 434375 S D. dependent var 20.74255

S.E of regression 15.60014 Akalke info criterion 8.399651

Sum squared resid 9734.572 Schwarz.criterion S.522525

Log likelihood -177 6925 Hannan-Quinn criter 8 444g63

F-statistic 1712710 DurtHn-Watson Stat 2 942092

Prob(F-statistic) 0000004

Рис. 4. Анализ модели 3

Интерпретация модели 3. Наибольшее отрицательное воздействие на динамику изменения эндогенной переменной оказывает переменная х4 (Ъ4 = -20,4919), отражающая уровень общей налоговой нагрузки. Если для предприятий, работающих в условиях первой группы (низкий уровень расходов на НИОКР), влияние этой переменной было положительным, а изменение значений У и Х2 - однонаправленным, то для компаний, работающих в рассматриваемой группе, увеличение уровня общей налоговой нагрузки влечет за собой резкое сокращение экспорта услуг сектора ИКТ. Это можно объяснить тем, что на данном этапе ИТ-компании с одной стороны генерируют максимальную выручку, а с другой разрабатывают продукты, которые требуют все больших финансовых вложений. Все это приводит к тому, что данные компании достаточно остро ощущают любое изменение фискальной политики государства.

Гораздо меньшее влияние на экспорт ИКТ- вания сектора ИКТ и добиться желаемого объ-

услуг в данной модели оказывает переменная х2 ема экспорта услуг предприятиями отрасли. (b2 = 0,6995). На данном этапе существующие в Заключение. В настоящем исследовании

стране компании сектора ИКТ импортируют от- было установлено, что факторы роста сферы

носительно примитивные программные продук- ИКТ оказывают неоднородное влияние на от-

ты и компьютерные услуги в связи с тем, что их расль в зависимости от различных значений

самостоятельная разработка представляется эко- расходов на НИОКР. Все имеющиеся у иссле-номически нецелесообразной, в том числе за дователей наблюдения были разделены на три

счет в условиях растущей заработной платы ра- группы: с низким, средним и высоким уровнем

ботников сектора в стране. Гораздо более эф- расходов на НИОКР.

фективным становится передача таких видов Для каждой из групп были построены рег-

разработок на аутсорсинг компаниям из стран рессионные модели зависимости доли ИКТ-

первой или второй группы, где уже существует услуг в экспорте всех услуг от экзогенных пе-

достаточный потенциал для создания примитив- ременных. Исходя из проведенного для каждой

ных программных средств и продуктов, но зара- из трех конечных моделей регрессионного ана-

ботная плата работников еще заметно ниже, как лиза, можно сказать, что в каждой группе рас-

и общие затраты компаний, что позволяет суще- сматриваемые факторы оказывают различное

ственно снизить себестоимость. по силе и направленности влияние на эндоген-

Обратимся к значениям среднеквадратиче- ную переменную. По мнению авторов, уровень

ских отклонений для переменных х2 и x4 с тем, расходов на НИОКР таким образом является не

чтобы охарактеризовать степень разброса их только целевой установкой для развития секто-

значений. Для переменной x2 значение этого ра ИКТ, но и возможностью (например, в усло-

параметра составляет 9,034, для переменной виях отсутствия финансовых ресурсов для уве-

x4 - 19,326. Как уже отмечалось выше, с пози- личения данного показателя) оказывать влия-

ций государства легче оказывать воздействие ние на конкретные части системы с целью дос-

на общий уровень налоговой нагрузки с тем, тижения желаемого результата при временном

чтобы повысить эффективность функциониро- сохранении значения данной переменной.

Литература

1. IT-индустрия. Факты о Беларуси [Электронный ресурс]. Портал Министерства иностранных дел Республики Беларусь, 2018. URL: http://belarusfacts.by/ru/belarus/economy_business/key_ economic/it/ (дата обращения: 12.08.2018).

2. Карпенко Е. М., Ковалевич В. С. Исследование факторов роста сферы информационно-коммуникационных технологий // Економiчний вюник ушверситету: зб. наук. праць / Переяслав-Хмельницкий государственный педагогический университет имени Григория Сковороды. 2018. Вып. 37/2. С. 61-67.

3. Национальный статистический комитет Республики Беларусь [Электронный ресурс]. URL: http://belstat.gov.by/ (дата обращения: 12.08.2018).

4. О Парке высоких технологий: Декрет Президента Респ. Беларусь, 22 сент. 2005 г., № 12: в ред. Декрета Президента Респ. Беларусь от 03.11.2014 // ЭТАЛОН. Законодательство Республики Беларусь / Нац. центр правовой информ. Респ. Беларусь. Минск, 2018.

5. О развитии цифровой экономики: Декрет Президента Респ. Беларусь, 21 дек. 2017 г., № 8. // ЭТАЛОН. Законодательство Республики Беларусь / Нац. центр правовой информ. Респ. Беларусь. Минск, 2018.

6. The 2017 Global Outsourcing 100: IAOP's Annual Listing of the World's Best Outsourcing Service Providers and Advisors. IAOP: International Association of Outsourcing Professionals (IAOP), 2017. URL: https://www.iaop.org/Content/19/165/4701 (date of access: 12.08.2018).

7. The IT Industry in Belarus: 2017 and beyond. Ernst & Young LLC, 2017. URL: http://www.ey.com/ Publication/vwLUAssets/ey-it-industry-in-belarus-2017-and-beyond/$FILE/ey-it-industry-in-belarus-2017-and-beyond.pdf (date of access: 12.08.2018).

8. World Development Indicators: The World Bank DataBank. URL: http://databank.worldbank. org/data/reports.aspx?source=world-development-indicators (date of access: 12.08.2018).

References

1. IT-industriya. Fakty o Belarusi [IT-intustry. Facts about Belarus]. Available at: http://belarusfacts. by/ru/belarus/economy_business/key_economic/it/ (accessed 12.08.2018).

2. Karpenko E. M., Kovalevich V. S. Research of growth factors in the field of information and communication technologies. Zb. nauk. prats': Ekonomichniy visnik universitetu [Collection of scientific works: Economic Bulletin of the University], 2018, issue 37/2, pp. 61-67.

3. Natsional'nyy statisticheskiy komitet Respubliki Belarus' [National Statistical Committee of the Republic of Belarus]. Available at: http://belstat.gov.by/ (accessed 12.08.2018).

4. About the High Technology Park. Decree of the President of the Republic of Belarus, 22.09.2005, no. 12. In the wording of the Decree of the President of the Republic of Belarus from

03.11.2014. ETALON. Zakonodatel'stvo Respubliki Belarus' [ETALON. Legislation of the Republic of Belarus]. Minsk, 2018.

5. About the development of the digital economy. Decree of the President of the Republic of Belarus,

21.12.2015, no. 8. ETALON. Zakonodatel'stvo Respubliki Belarus' [ETALON. Legislation of the Republic of Belarus]. Minsk, 2018.

6. The 2017 Global Outsourcing 100: IAOP's Annual Listing of the World's Best Outsourcing Service Providers and Advisors. IAOP: International Association of Outsourcing Professionals (IAOP), 2017. Available at: https://www.iaop.org/Content/19/165/4701 (accessed 12.08.2018).

7. The IT Industry in Belarus: 2017 and beyond. Ernst & Young LLC, 2017. Available at: http://www.ey.com/Publication/vwLUAssets/ey-it-industry-in-belarus-2017-and-beyond/SFILE/ey-it-industry-in-belarus-2017-and-beyond.pdf (accessed 12.08.2018).

8. World Development Indicators: The World Bank DataBank. Available at: http://databank. worldbank.org/data/reports.aspx?source=world-development-indicators (accessed 12.08.2018).

Информация об авторах

Карпенко Елена Михайловна - доктор экономических наук, профессор, профессор кафедры международного менеджмента. Белорусский государственный университет (220010, г. Минск, пр-т Независимости, 4, Республика Беларусь). E-mail: [email protected]

Карпенко Валерий Михайлович — кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры экономики и организации предприятий АПК. Белорусский государственный аграрный технический университет (220020, г. Минск, пр-т Независимости, 99, Республика Беларусь). E-mail: [email protected]

Ковалевич Василий Сергеевич - магистрант. Бизнес-школа Университета Уорвика (CV4 7AL, г. Ковентри, Scarman Rd, Великобритания). E-mail: [email protected]

Information about the authors

Karpenko Еlena Mikhaylovna — DSc (Economics), Professor, Professor, the Department of International Management. Belarusian State University (4, Nezavisimosti Ave., 220010, Minsk, Republic of Belarus). E-mail: [email protected]

Karpenko Valeri Mikhaylovich — PhD (Engineering), Associate Professor, Assistant Professor, the Department of Economics and Agribusiness. Belarusian State Agrarian Technical University (99, Nezavisimosti Ave., 220020, Minsk, Republic of Belarus). E-mail: [email protected]

Kovalevich Vasili Sergeevich - Master's degree student. Warwick Business School, University of Warwick (CV4 7AL, Scarman Rd, Coventry, United Kingdom). E-mail: [email protected]

Поступила 13.09.2018