CC BY
19Особенности эндогенной модели экономического роста в регионах России
(на примере Приволжского федерального округа)
Ельшин Леонид Алексеевич
доктор экономических наук, доцент, заведующий отделом макроисследований и экономики роста, ГБУ «Центр перспективных экономических исследований Академии наук Республики Татарстан», директор Центра стратегических оценок и прогнозов, заведующий кафедрой территориальной экономики Казанского (Приволжского) федерального университета, [email protected]
Гафаров Марат Ринатович
кандидат экономических наук, научный сотрудник, ГБУ «Центр перспективных экономических исследований Академии наук Республики Татарстан», [email protected]
В условиях системных преобразований, вызванных как фундаментальными, так и конъюнктурными факторами, крайне актуальными становятся вопросы поиска наиболее адаптированных к изменяющимся условиям моделей экономического развития. При этом наиболее заметной позицией в научно-исследовательских и экспертных кругах является точка зрения, в соответствии с которой стимулирование научно-технологического прогресса есть важнейший драйвер интенсификации экономического роста в условиях четвертой промышленной революции. Учитывая данный постулат, целью работы является разработка системы производственных функций Солоу применительно к субъектам Приволжского федерального округа для определения специфических региональных особенностей формирования эндогенных факторов экономического роста, включая научно-технологический потенциал. Основу исследования составляют индексные методы анализа, агрегирование и систематизация параметров научно-технологического потенциала регионов в соответствии с их содержательными характеристиками, а также инструменты построения логарифмических производственных функций.
Результаты исследования состоят в выявленных закономерностях, раскрывающих особенности влияния научно-технологического потенциала (НТП) на динамику валового регионального продукта исследуемой совокупности регионов. В соответствии с полученными результатами установлены применительно к каждому региону значения коэффициентов регрессоров при факторах конструируемых логарифмических функций, что позволило не только выявить уникальные для каждого субъекта параметры эндогенных моделей экономического развития, но и доказать приоритетность НТП в системе стимулирования экономической динамики относительно традиционных факторов производства (труд, основной капитал).
Ключевые слова: научно-технологический потенциал (НТП), регион, Приволжский федеральный округ, производственная функция, экономический рост, научно-технологическое развитие.
Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда и при финансовой поддержке Кабинета Министров Республики Татарстан в рамках научного проекта № 23-28-10123, https://rscf.ru/project/23-28-10123/»)
Введение
Процессы деглобализации, активно разворачивающиеся в последние годы, наряду с пертурбацией внешнеэкономических отношений, сопряженных с санкционным противостоянием, активизируют исследования в сфере разработки моделей эндогенного экономического роста. Основу данного направления экономической теории составляют так называемые неоклассические производственные функции, ориентированные на поиск закономерностей, выраженных в исследовании влияния основных производительных факторов эндогенного порядка (труд, основной капитал, технологический прогресс) на динамику ВВП. К наиболее ярким исследованиям, доказавшим необходимость включения в многофакторные модели экономического роста параметр, оценивающий НТП, необходимо отнести исследования Я. Тинбергена, Р. Солоу, П. Экинса [1, 2, 3] и др. На основе доказанных исследователями соотношений, обоснована не только роль технологического прогресса в системе обеспечения экономического роста, но и влияние данного фактора на экономический прогресс через призму его соотношения с классическими факторами (труд, капитал). Важно отметить, что модель Солоу послужила основой для разработки более сложных моделей современного экономического роста.
Важнейшим при этом вопросом при построении современных производственных функций является то, что необходимо понимать под научно-технологическим потенциалом. Не вдаваясь в детальный анализ интерпретации этой категории, в обобщенном смысле предполагающей понимать под ней потенциал создания и диффузии инноваций в экономической среде, далее, на основе авторского подхода к эмпирической оценке научно-технологического потенциала реализованы исследовательские итерации, направленные на построение соответствующих производственных функций для исследуемых регионов ПФО.
Вопросы исследования научно-исследовательского потенциала региона сегодня приобретают особую ценность как для науки, так и для практики. Несмотря на достаточно высокую степень проработанности вопросов методического обеспечения исследования параметров научно-технологического развития территорий, следует констатировать, что на текущий момент в научно-исследовательском пространстве не наблюдается единства взглядов к оценке НТП. Отличаясь по своим содержательным и концептуальным характеристикам среди них можно выделить следующие работы российских ученых: А. А. Шарифуллин [4], А. А. Шабунова [5], Х. К. Сафарализода [6], Г.Е. Баженов, О.А. Кислицина [7], М.А. Бендиков, Е.Ю. Хруста-лев [8], Е.Г. Василевский, В.А. Жамин [9], С. А. Филин [10], В. М. Бондаренко [11], Р. И. Хасбулатов [12], В.В. Худяков, И.Ю. Мерзлов [13] и др.
Следует отметить, что основу сформировавшихся в теории и практике методических подходов эмпирической оценки НТП составляет систематизация разнородных данных, харак-
X X
о
го А с.
X
го т
о
2 О
м «
со сч о сч
со
о ш 00
3
<
00 о
теризующих эффективность научно-технологического потенциала региона, с последующим агрегированием показателей в систему профильных субиндексов с их последующим синтезом в единый кумулятивный индекс. При этом процесс синтезирования показателей формируется в рамках закладываемой в содержание соответствующей методики доктрины оценки, включающей в себя три главных направления. В соответствии с первым - НТП рассматривается как процесс [14]. В данном случае научно-технологический потенциал оцениваются организационно-динамические проявления объекта исследования (к примеру, изменение численности персонала, занятого научными исследованиями; использование передовых технологий в процессе проведения НИОКР; параметры, отражающие инновационную активность хозяйствующих субъектов и т. п.)
В рамках второго направления - как результат, когда эффективность НТП рассматривается через призму достигаемых результатов в сфере инновационного и научно-технологического развития [15].
И, наконец, в рамках третьего - как ресурс [16, 17]. Данный подход предполагает необходимость рассмотрения НТП через призму имеющихся ресурсов (материальных, инфраструктурных, финансово-экономических, производственно-технологических, научно-технических, человеческих и др.), обеспечивающих инновационное развитие региона.
Обзор сформировавшихся в российской практике методических подходов к оценке НТП свидетельствует о том, что они концентрируют внимание на агрегировании различных характеристик научно-технологического потенциала территорий с последующим ранжированием интегрального индекса. Вместе с тем, полагаясь на ранее представленную авторскую позицию о необходимости сосредоточения внимания на относительных оценках эффективности, а также ставя цель о систематизации различных подходов измерения, представляется целесообразным синтезировать ресурсный, процессный и результирующий подходы в единую методику и парадигму исследования НТП на региональном уровне.
Материалы и методы исследования
В соответствии с представленными выше доводами и авторской позицией, исследование научно-технологического потенциала региона необходимо проводить через призму аккумулирующего воздействия процессных, результирующих и ресурсных факторов. При этом их соотношение между собой формирует возможность для проведения фундаментального анализа в терминах эффективности (в процессе их сопоставления между собой по аналогии показателя рентабельности, характеризующего отдачу на вложенные ресурсы). В нашем случае под ресурсами (условный пассив) понимается финансовое, инфраструктурное и институциональное обеспечение процесса научно-технологического развития, а под отдачей (условный актив) - генерируемые RD результаты. Данный методический подход позволяет более комплексно взглянуть на формирование НТП региона и эффективность его использования.
Представленная дихотомическая интерпретация научно-технологического потенциала региона формирует возможность не только для проведения многокомпонентного анализа и эмпирической оценки НТП, но и определяет базис для проведения структурного анализа исследуемой категории во взаимосвязанной системе координат «результативность-ресурсы/возможности». Графическая интерпретация предложенного подхода к исследованию научно-технологического потенциала и определения результативности его использования представлена на рисунке 1.
Иитерированная оценка показателей; характеризующих результативность использования научно-1ехнологиче ского потенциала (Акт и в уел): и
¿=1
где
А -интегральная оценка результативность использования научно-технологического потенциала (условный актив);
А1 — субиндексы, оценивающие результативность НТП (человеческий капитал, кадры, качество исследований и разработок, индекс научно-исследовательского оппортунизма; глобальный рейтинг научно-исследовательских
организаций репутационный капитал НТП региона, инновационная активность предприятий);
п - количество используемых субиндексов для оценки А.
Интегрированная оценка показателей; определяющих финансовую; институциональную и инфраструктурную составляющие формирования научно-технологического потенциала региона (Пассивусл.):
п-5>
где
П - интегральная оценка ре сур со емкости научно-технологического потенциала региона (условный пассив);
Ш - субиндексы, оценивающие финансовую, институциональную и инфраструктурную составляющие формирования научно-технологического потенциала региона (расходы на НИОКР, институциональная обеспеченность НТП, инфраструктурная обеспеченность НТП);
п - количество используемых субиндексов для оценки П.
Интегрированная оценка э( зфекшвности использования научно-технологического
потенциала региона:
А
1нтп — —
П
Рисунок 1. Алгоритм эмпирической оценки эффективности использования научно-технологического потенциала региона
Дихотомическая концепция эмпирической оценки НТП является принципиальной, поскольку классифицирует все элементы, участвующие в оценке научно-технологического потенциала региона, на две группы «результативность» и «ресурсы». Данная схема исследования формирует возможность, как это уже было упомянуто выше, для проведения не только многокомпонентного композиционного анализа исследуемой категории, но и комплексной эмпирической оценки эффективности научно-технологического развития исходя из соотношения затрачиваемых ресурсов и генерируемых результатов. Это, в свою очередь, позволяет решить важнейшую управленческую задачу в сфере построения эффективных схем организации процессов научно-технологического развития.
Дихотомическая концепция методики является принципиальной, поскольку классифицирует все элементы, участвующие в оценке научно-технологического потенциала региона, на две группы «результативность» и «ресурсы». Данная схема исследования формирует возможность, как это уже было упомянуто выше, для проведения не только многокомпонентного композиционного анализа исследуемой категории, но и комплексной эмпирической оценки эффективности научно-технологического развития исходя из соотношения затрачиваемых ресурсов и генерируемых результатов. Это, в свою очередь, позволяет решить важнейшую управленческую задачу в сфере построения эффективных схем организации процессов научно-технологического развития.
Решение задачи констрирования индекса, оценивающего качество научно-технологического потенциала, позволило перейти к построению производственных функций с использованием методов эконометрического анализа.
В концентрированной форме, в общем виде, модель экономического роста региона может быть представлена следующим образом:
У = А*Ка (1)
где
Y - агрегированный показатель, оценивающий экономический рост;
K - фактор, оценивающий состояние капитала региона
L - фактор, оценивающий трудовые ресурсы региона;
STP (scientific and technological potential) - фактор, оценивающий уровень научно-технологического потенциала в регионе.
а, ß, у - коэффициенты эластичности, характеризующие степень изменения Y при корректировки производительных факторов на 1%.
Учитывая, что используемые в расчетах показатели имеют различную размерность, шкалу измерения и систему оценки, все они были подвергнуты процедуре нормирования (стандартизации) для унификации значений в «единой системе координат».
Результаты и обсуждение
Алгоритм решения поставленных в настоящем исследовании задач ниже продемонстрирован на примере исследования влияния НТП на экономический рост Республики Татарстан.
В соответствии с авторским подходом всю совокупность показателей, участвующих в оценке эффективности научно-технологического развития региона целесообразно разбить на 7 функциональных групп, каждая из которых, в свою очередь, входит в состав субиндексов, участвующих в эмпирической оценке «Актива» и «Пассива» НТР. В соответствии с данной логикой, далее представлены итоговые расчетные оценки (Рисунок 2).
Преобразовав полученное уравнение из логарифмического вида в степенную функцию, построено следующее уравнение:
У = з,18*Ь0,344*К°'854* STP 1,277 (3)
Из полученной модели вытекают следующий ключевой вывод: роль научно-технологического потенциала, как производительного фактора в экономике региона, играет на современном этапе развития ключевую роль, превышая по значимости традиционные факторы производства (труд, капитал).
Полученный результат можно объяснить следующим образом. Учитывая, что любая промышленная революция генерирует трансформацию на рынке труда, как правило в пользу сокращения спроса на труд, начавшаяся в 21 веке Промышленная революция 4.0 привела к очередной изменениям и перераспределениям между производительными факторами. Важнейшим драйвером роста экономических систем в новых условиях становятся научно-технологический прогресс. Данный постулат вполне логично укладывается в полученный результат, указывающий на существенные позиции анализируемого фактора STP. В соответствии с полученными результатами, прирост индекса научно-технологического потенциала на 1% приводит к приросту ВРП региона на 1,277%. Это свидетельствует о высоком уровне чувствительности региона к процессам НТР.
Последовательная реализация представленных выше исследовательских итераций применительно к другим регионам Приволжского федерального округа позволила получить аналогичные оценки, представленные в таблице 2.
Таблица 2
Коэффициенты эластичности ВРП к анализируемым факторам, включенных в производственную функцию (рассчитано автором)
Рисунок 2 . Динамика агрегированного значения индекса НТП публики Татарстан за период с 2010 по 2021гг. Источник: разработано авторами
Рес-
Полученный временной динамический ряд, оценивающий уровень НТП региона за исследуемый период, вкупе с полученными стандартизированными оценками других факторов, участвующих в построении производственной функции, позволили перейти к ее конструированию на примере Республики Татарстан. Результаты полученных оценок представлены в формуле 3.
LnY = 3,468+0,344LnL+0.8541LnK+1.277Ln STP (2)
(R2 = 0,74; t-статистика = 6,215; P-значение для экзогенного фактора составляет 0,0029 и др.)
где
Y - агрегированный показатель, оценивающий экономический рост;
K - фактор, оценивающий состояние капитала региона
L - фактор, оценивающий трудовые ресурсы региона;
STP (scientific and technological potential) - фактор, оценивающий уровень научно-технологического потенциала в регионе.
а, в, у - коэффициенты эластичности, характеризующие степень изменения Y при корректировки производительных факторов на 1%.
№ Регион Фактор L Фактор K Фактор STP
1 Республика Башкортостан 0,292 0,875 0,411
2 Республика Марий Эл 0,327 0,516 -0,479
3 Республика Мордовия 0,217 0,742 0,403
4 Республика Татарстан (Татарстан) 0,344 0,854 1,277
5 Удмуртская Республика 0,317 -0,054 0,319
6 Чувашская Республика - Чувашия 0,158 0,711 0,607
7 Пермский край 0,241 0,526 0,683
8 Кировская область 0,844 0,275 0,410
9 Нижегородская область 0,199 0,942 0,614
10 Оренбургская область 0,500 0,702 -0,148
11 Пензенская область -0,051 0,595 0,047
12 Самарская область 0,541 0,846 0,712
13 Саратовская область 0,197 0,941 -0,077
14 Ульяновская область 0,218 0,841 0,009
Полученные оценки, за исключением ряда отдельных случаев, свидетельствуют о высоком уровне значимости НТР в процессе генерации экономической динамики в современных условиях. В этой связи, несомненно, важно преодолевать ограничения в сфере научно-технологического развития в целях не только интенсификации экономического роста, но и обеспечения конкурентоспособных, прогрессивных моделей развития региональных социально-экономических систем.
Заключение
Полученные оценки все же, за исключением ряда отдельных случаев (Оренбургская область, Республика Марий Эл, Саратовская область), свидетельствуют о высоком уровне значимости НТП в процессе генерации экономической динамики в современных условиях. В этой связи, несомненно,
О ГО А П.
fO
es о es
со
о ш m
X
<
m о х
X
важно преодолевать ограничения в сфере научно-технологического развития в целях не только интенсификации экономического роста, но и обеспечения конкурентоспособных, прогрессивных моделей развития региональных социально-экономических систем.
Разработанные производственные функции для регионов Приволжского федерального округа формируют потенциал идентификации перспектив их экономического развития в условиях системных преобразований, выраженных, во многом, диффузией шестого технологического уклада. Учитывая доказанную стратегическую важность и ключевую роль НТП в процессе формирования экономической динамики исследуемых субъектов (за исключением некоторых из них) важнейшей задачей стратегического управления и формирования государственной политики
Литература
1. Домар, Евсей (1946). "Расширение капитала, темпы роста и занятость". Эконометрика. 14 (2): 137-147. doi:10.2307/1905364
2. Bourguignon F. The Growth Elasticity of Poverty Réduction. Explaining Heterogeneity across Countries and Time Periods / Eicher T., Tyrnovsky S. (eds.) Inequality and Growth: Theory and Policy Implications. Cambridge. 2003. MA:MIT Press
3. Ekins P. (2000). Economic Growth and Environmental Sustainability: The Prospects for Green Growth. London: Routledge.
4. Шарифуллин А. А. "Эпоха спекулятивного оскудения": влияние научно-технологического прогресса середины ХХ века на жизнь людей / А. А. Шарифуллин // Устойчивое развитие науки и образования. - 2018. - № 12. - С. 309-311.
5. Шабунова А. А. Динамика модернизационного развития регионов России: научно-технологические дисбалансы на фоне общего прогресса / А. А. Шабунова, С. В. Теребова, Г. В. Леонидова // Проблемы прогнозирования. - 2023. - № 1(196). - С. 53-64. - DOI 10.47711/0868-6351-196-53-64.
6. Сафарализода Х. К. Вызовы и угрозы научно-технического и технологического прогресса / Х. К. Сафарализода // Известия Института философии, политологии и права имени А. Баховаддинова Национальной академии наук Таджикистана. -2021. - № 3. - С. 97-102.
7. Баженов Г.Е., Кислицина О.А. Инновационный потенциал предприятия: экономический аспект // Вестник Томского государственного университета. 2009. № 323. С. 222-228.
8. Бендиков М.А., Хрусталёв О.Е. Механизм инновационного развития наукоемких высокотехнологичных производств и рынков // Экономический анализ: теория и практика. 2012. № 28. С. 2-13.
9. История экономических учений: учеб. пособие для экономических специальностей вузов. Ч. 1 / Е.Г. Василевский и др.; под ред. В.А. Жамина, Е.Г. Василевского. М. : Изд-во МГУ, 1989. 366 с.
10. Филин С. А. Человеческий капитал как главная сила научно-технологического прогресса / С. А. Филин, А. Ж. Якушев, А. Б. Ланчаков // Экономический анализ: теория и практика. - 2020. - Т. 19, № 7(502). - С. 1281-1299. - DOI 10.24891/ea.19.7.1281.
11. Бондаренко В. М. Возможности и ограничения применения достижений научно-технологического прогресса для развития России / В. М. Бондаренко // Экономическая безопасность. - 2022. - Т. 5, № 4. - С. 1433-1450. - DOI 10.18334/ecsec.5.4.116350.
12. Хасбулатов Р. И. Современный научно-технологический прогресс: цифровая экономика, роботизация, искусственный интеллект shape \* MERGEFORMAT / Р. И. Хасбулатов //
Евразийский союз ученых. - 2019. - № 12-1(69). - С. 49-55. -DOI 10.31618/ESU.2413-9335.2019.1.69.476.
13. Худяков В.В., Мерзлов И.Ю.. Научно-технический потенциал: анализ теоретико-методологических подходов. Вестник Томского государственного университета. Экономика. 2020. № 52. С. 75-87.
14. H. Hollanders, S. Tarantola, A. Loschky. Regional Innovation Scoreboard (RIS). Pro Inno Europe, 2009. P. 3
15. Chesbrough H. Open Innovation: The New Imperative for Creating and Profiting from Technology / H. Chesbrough. - Boston: Harvard Business School Press, 2013. - 228 pp.
16. Safiullin, M. R. Methodical approaches to assessment of the impact of the reputation capital on investment processes in the region (On the example of regions of the Volga Federal district) / M. R. Safiullin, A. S. Grunichev, L. A. Elshin // Humanities and Social Sciences Reviews. - 2019. - Vol. 7, No. 5. - P. 840-846. -DOI 10.18510/hssr.2019.75109.
17. Аксянова, А. В. Оценка деловой активности в регионе с применением сводного опережающего индекса / А. В. Аксянова, А. И. Шакирова, Л. А. Ельшин // Вестник Казанского технологического университета. - 2011. - № 8. - С. 263-268.
Features of the endogenous model of economic growth in the regions of Russia
(on the example of the Volga Federal District) Elshin L.A., Gafarov M.R.
Kazan (Volga Region) Federal University, Center for Advanced Economic Research
of the Academy of Sciences of the Republic of Tatarstan JEL classification: D20, E22, E44, L10, L13, L16, L19, M20, O11, O12, Q10, Q16, R10, R38, R40, Z21, Z32_
In the context of systemic transformations caused by both fundamental and opportunistic factors, the issues of finding the most adapted models of economic development to changing conditions become extremely relevant. At the same time, the most prominent position in scientific research and expert circles is the point of view, according to which the stimulation of scientific and technological progress is the most important driver of economic growth intensification in the conditions of the fourth industrial revolution. Given this postulate, the aim of the work is to develop a system of production functions Solow in relation to the subjects of the Volga Federal District to determine the specific regional features of the formation of endogenous factors of economic growth, including scientific and technological potential. The study is based on index methods of analysis, aggregation and systematization of the parameters of the scientific and technological potential of regions in accordance with their content characteristics, as well as tools for constructing logarithmic functions. The results of the study consist in the identified patterns that reveal the features of the influence of scientific and technological potential (STP) on the dynamics of the gross regional product of the studied set of regions. In accordance with the results obtained, for each region, the values of the regressor coefficients were established with the factors of the constructed logarithmic functions, which made it possible not only to identify the parameters of endogenous models of economic development that are unique for each subject, but also to prove the priority of scientific and technological progress in the system of stimulating economic dynamics relative to traditional factors of production (labor , main capital). Keywords: scientific and technological potential (STP), region, Volga Federal District, production function, economic growth, scientific and technological development. References
1. Domar, Yevsey (1946). Capital Expansion, Growth Rates and Employment.
Econometrics. 14(2): 137-147. doi:10.2307/1905364
2. Bourguignon F. The Growth Elasticity of Poverty Reduction. Explaining
Heterogeneity across Countries and Time Periods / Eicher T., Tyrnovsky S. (eds.) Inequality and Growth: Theory and Policy Implications. Cambridge. 2003. MA:MIT Press
3. Ekins P. (2000). Economic Growth and Environmental Sustainability: The Prospects
for Green Growth. London: Routledge.
4. Sharifullin A. A. "The era of speculative impoverishment": the impact of scientific
and technological progress of the mid-twentieth century on people's lives / A. A. Sharifullin // Sustainable development of science and education. - 2018. - No. 12. - P. 309-311.
5. Shabunova A. A., Terebova S. V., Leonidova G. V. Dynamics of modernization
development of Russian regions: scientific and technological imbalances against the background of general progress // Problems of Forecasting. - 2023. - No. 1 (196). - S. 53-64. - DOI 10.47711/0868-6351-196-53-64.
6. Safaralizoda Kh. K. Challenges and threats of scientific, technical and technological
progress / Kh. K. Safaralizoda // Proceedings of the Institute of Philosophy, Political Science and Law named after A. Bakhovaddinov of the National Academy of Sciences of Tajikistan. - 2021. - No. 3. - P. 97-102.
7. Bazhenov G.E., Kislitsina O.A. Innovative potential of the enterprise: economic
aspect // Bulletin of the Tomsk State University. 2009. No. 323. S. 222-228.
8. Bendikov M.A., Khrustalev O.E. The mechanism of innovative development of
science-intensive high-tech industries and markets // Economic analysis: theory and practice. 2012. No. 28. P. 2-13.
9. History of economic doctrines: textbook. allowance for economic specialties of
universities. Part 1 / E.G. Vasilevsky and others; ed. V.A. Zhamina, E.G. Vasilevsky. M. : Publishing House of Moscow State University, 1989. 366 p.
10. Filin S. A. Human capital as the main force of scientific and technological progress
/ S. A. Filin, A. Zh. Yakushev, A. B. Lanchakov // Economic analysis: theory and practice. - 2020. - T. 19, No. 7 (502). - S. 1281-1299. - DOI 10.24891/ea. 19.7.1281.
11. Bondarenko V. M. Possibilities and limitations of applying the achievements of
scientific and technological progress for the development of Russia / V. M. Bondarenko // Economic security. - 2022. - V. 5, No. 4. - S. 1433-1450. - DOI 10.18334/ecsec.5.4.116350.
12. Khasbulatov R. I. Modern scientific and technological progress: digital economy,
robotization, artificial intelligence shape \* MERGEFORMAT / R. I. Khasbulatov // Eurasian Union of Scientists. - 2019. - No. 12-1 (69). - S. 49-55. - DOI 10.31618/ESU.2413-9335.2019.1.69.476.
13. Khudyakov V.V., Merzlov I.Yu. Scientific and technical potential: analysis of theoretical and methodological approaches. Bulletin of Tomsk State University. Economy. 2020. No. 52. S. 75-87.
14. H. Hollanders, S. Tarantola, A. Loschky. Regional Innovation Scoreboard (RIS).
Pro Inno Europe, 2009. P. 3
15. Chesbrough H. Open Innovation: The New Imperative for Creating and Profiting
from Technology / H. Chesbrough. - Boston: Harvard Business School Press, 2013. - 228 pp.
16. Safiullin, M. R. Methodical approaches to assessment of the impact of the reputation capital on investment processes in the region (On the example of regions of the Volga Federal district) / M. R. Safiullin, A. S. Grunichev, L. A. Elshin // Humanities and Social Sciences Reviews . - 2019. - Vol. 7, no. 5. - P. 840-846. - DOI 10.18510/hssr.2019.75109.
17. Aksyanova, A. V. Evaluation of business activity in the region using a composite
leading index / A. V. Aksyanova, A. I. Shakirova, L. A. Elshin // Bulletin of the Kazan Technological University. - 2011. - No. 8. - P. 263-268.
X X
o
0D A C.
X
0D m
o
2 O
ho CJ
