CC BY
29
/к МЕНЕДЖМЕНТ,, ГОСУДАРСТВЕННОЕ И МУНИЦИПАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ
Вертакова Ю.В., Греченюк О.Н.
ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТИВНОСТИ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ РЕГИОНА В СЕКТОРАЛЬНО-ОТРАСЛЕВОМ РАЗРЕЗЕ
Аннотация. Авторы предлагают подход к формированию показателей для оценки результативности инновационной деятельности региона в секторально-отраслевом разрезе. Применяется корреляционно-регрессионный анализ для отбора показателей с большей степенью влияния и факторный анализ для построения модели влияния социально-экономических показателей экономических систем регионального уровня на результативность инновационной деятельности.
Ключевые слова. Инновации, инновационная деятельность, оценка результативности, экономическая политика.
Vertakova Yu.V., Grechenyuk O.N.
ASSESSMENT OF THE PERFORMANCE OF THE REGION INNOVATIVE ACTIVITY IN THE SECTORAL-INDUSTRIAL SECTION
Abstract. The authors propose an approach to the formation of indicators for assessing the performance of the region's innovation activities in a sectoral and sectoral context. A correlation-regression analysis is used to select indicators with a greater degree of influence and factor analysis to build a model of the impact of socio-economic indicators of regional-level economic systems on the performance of innovation activities.
Keywords. Innovation, innovation, assessment of re-performance, economic policy.
Формирование инновационной экосистемы в регионах России вот уже много лет является приоритетной задачей государственной экономической политики. Этой теме уделено значительное внимание в трудах российских ученых и практиков [11, 12, 16, 18, 21, 22 и др.]. Основным приоритетом долгосрочной государственной политики, обозначенным в последних указах президента России, является достижение технологического лидерства российской экономики. Создание отраслей нового технологического уклада в современных условиях требует проведения масштабного обнов-
Исследование выполнено на основании государственного задания Минобрнауки России № 26.2671.2014 «Теоретико-методологические основы разработки и реализации кластерной политики на региональном уровне и научно-методическое обоснование инструментария прогрессивных структурных преобразований региональных социально-экономических систем». ГРНТИ 06.52.13
© Вертакова Ю.В., Греченюк О.Н., 2018
Юлия Владимировна Вертакова - доктор экономических наук, профессор, заведующая кафедрой региональной экономики и менеджмента Юго-Западного государственного университета (г. Курск). Ольга Николаевна Греченюк - кандидат экономических наук, доцент кафедры региональной экономики и менеджмента Юго-Западного государственного университета (г. Курск).
Контактные данные для связи с авторами (Вертакова Ю.В.): 305040, Курск, ул. 50 лет Октября, 94 (Russia, Kursk, 50 Let Oktyabrya str., 94). E-mail: [email protected]. Статья поступила в редакцию 25.09.2018
ления промышленности с целью достижения глобального технологического лидерства промышленности России.
Ежегодно государство инвестирует значительные средства в достижение ключевых показателей эффективности научно-технологической сферы. В течение последних 15 лет за счет федерального бюджета было создано более 1000 объектов инновационной инфраструктуры, включая 114 центров трансфера технологий, 160 технопарков, 200 бизнес-инкубаторов, 300 центров коллективного пользования. Тем не менее, в рейтинге инновационных экономик по версии Bloomberg 2017 года Россия заняла 26-е место, потеряв сразу 14 позиций по сравнению с предыдущим годом [5]. По данным Организации Объединённых Наций, Россия занимает 32 место в рейтинге стран мира по уровню расходов на НИОКР, однако в рейтинге глобальной конкурентоспособности страну опережают более сорока стран [2, 3]. Согласно докладу ЮНЕСКО «О науке до 2030 года», сумма затрат на развитие науки в РФ за 2017 год была в 10 раз меньше, чем у лидера рейтинга - США. Второе место по затратам занимает Китай. Также РФ по этому показателю обогнали Япония, Германия, Южная Корея и Франция [23].
В научной полемике по этой проблематике чаще всего уделяется внимание выявлению факторов сдерживания инновационной активности и формирования комплекса мер по стимулированию инновационной деятельности на разных уровнях. При этом вопрос адекватной и системной оценки результативности инновационной деятельности по-прежнему остается дискуссионным. Существуют различные системы мониторинга инновационной активности, разные наборы показателей, с той или иной стороны характеризующие инновационную деятельность, включаемые в те или иные рейтинги или стратегические программные документы.
При этом действенной непротиворечивой системы индикаторов инновационной деятельности региона в секторально-отраслевом разрезе до сих пор не создано. В настоящее время система показателей инновационной деятельности региона включает показатели, характеризующие число организаций, осуществляющих инновационную деятельность (по видам инноваций), их удельный вес, а также затраты на инновации и объем инновационных товаров, работ, услуг [10]. Известны подходы, когда на уровне региона показатели разделены на 4 группы [19]:
1. Развитие инфраструктуры инновационной деятельности.
2. Развитие кадрового потенциала в сфере инноваций.
3. Развитие механизмов государственного управления инновационной деятельностью и институтов государственно-частного партнерства.
4. Обеспечение открытости региональной инновационной системы и экономики.
Мы разделяем позицию, что оценка результативности инновационной деятельности должна, в первую очередь, учитывать результаты инновационных процессов, то есть создаваемые и используемые передовые производственные технологии. Однако используемые в настоящее время такие показатели как число организаций, выполнявших исследования и разработки, численность персонала данных организаций, а также внутренние затраты по созданию новых технологий, по нашему мнению, результативность инновационной деятельности не характеризуют.
Уровень инновационной активности организаций экономических систем национального и регионального уровней определяется как отношение числа организаций, осуществлявших технологические, организационные или маркетинговые инновации, к общему числу обследованных за определенный период времени организаций. В статистическом сборнике таким показателем является «Удельный вес организаций, осуществлявших технологические инновации в общем числе организаций». Выбор таких показателей как «Число созданных передовых производственных технологий» и «Число используемых передовых производственных технологий» обусловлен также тем, что согласно Федеральной целевой научно-технической программе «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития науки и техники» [20], выделяют три основных блока, в соответствии со стадиями линейного инновационного цикла: генерация знаний, разработка и коммерциализация технологий.
Мы предлагаем использовать два результирующих показателя для оценки результативности инновационной деятельности региона в секторально-отраслевом разрезе. Первый и второй блок может характеризовать такой показатель, как «Число созданных передовых производственных технологий». Третий блок, по сути отражающий степень использования инноваций, будет харак-
теризовать такой показатель, как «Число используемых передовых производственных технологий». На основании данных Росстата [10] с помощью корреляционного анализа нами была проведена оценка влияния 42 факторов на выбранные результирующие показатели. В результате проведенного анализа влияния факторов на число созданных передовых производственных технологий были выявлены 22 показателя, дифференцированные на пять групп факторов: инновационные, демографические, предпринимательские, образовательные и факторы потенциала (таблица 1).
Таблица 1
Оценка влияния факторов на число созданных передовых производственных технологий _(регрессионные коэффициенты)_____
№ Число созданных передовых производственных технологий 2013 2014 2015 2016 2017
ИННОВАЦИОННЫЕ ФАКТОРЫ
1. Чис ло организаций, выполнявших исследования и разработки 0,890 0,885 0,877 0,930 0,932
2. Численность персонала, занятого исследованиями и разработками 0,889 0,874 0,858 0,921 0,916
3. Внутренние затраты на исследования и разработки 0,880 0,884 0,850 0,914 0,912
4. Чис ло используемых передовых производственных технологий 0,692 0,760 0,801 0,712 0,688
5. Число организаций, осуществлявших технологические инновации 0,752 0,799 0,762 0,730 0,788
6. Затраты на технологические инновации 0,652 0,665 0,590 0,495 0,427
ДЕМОГРАФИЧЕСКИЕ ФАКТОРЫ
7. Чис ленность населения 0,777 0,790 0,782 0,804 0,768
8. Чис ленность экономически активного населения 0,809 0,821 0,813 0,832 0,801
9. Среднегодовая численность занятых в экономике 0,838 0,843 0,824 0,855 0,827
ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКИЕ ФАКТОРЫ
10. Чис ло предприятий и организаций 0,846 0,863 0,841 0,899 0,918
11. Сто имость основных фондов 0,725 0,725 0,684 0,737 0,710
12. Инвестиции в основной капитал 0,746 0,737 0,689 0,679 0,605
13. Иностранные инвестиции в экономику РФ 0,719 0,793 0,698 0,811 0,789
14. Прямые иностранные инвестиции 0,301 0,591 0,662 0,783 0,805
15. Чис ло кредитных организаций 0,730 0,751 0,690 0,769 0,760
16. Чис ло филиалов коммерческих банков в субъекте РФ 0,701 0,687 0,735 0,712 0,731
17. Сальдированный финансовый результат деятельности организаций 0,739 0,769 0,715 0,729 0,762
18. Сумма прибыли организаций 0,735 0,772 0,718 0,783 0,762
ФАКТОРЫ ПОТЕНЦИАЛА
19. Доходы консолидированных бюджетов 0,723 0,760 0,690 0,765 0,704
20. Расходы консолидированных бюджетов 0,716 0,765 0,697 0,766 0,868
ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ФАКТОРЫ
21. Чис ло образовательных учреждений высшего образования 0,847 0,839 0,805 0,862 0,880
22. Чис ленность студентов учреждений высшего образования 0,833 0,830 0,798 0,855 0,824
Составлено авторами с использованием [10].
Для упрощения модели и сокращения количества факторов, влияющих на результирующий показатель, мы произвели редукцию показателей. Для этого провели попарное корреляционное сравнение для выявления факторов, оказывающих одинаковое воздействие. В таблице 2 представлена матрица попарного корреляционного сравнения для группы инновационных факторов. По данным таблицы 2 видно, что ряд показателей имеют очень высокую степень зависимости или дублируют друг друга. В итоге из шести показателей группы инновационных факторов для дальнейшего рассмотрения оставляем только два - число организаций, выполнявших исследования и разработки и число организаций, осуществлявших технологические инновации.
В таблице 3 представлена матрица попарного корреляционного сравнения для демографических факторов, из которой следует, что для дальнейшего рассмотрения следует оставить только показатель среднегодовой численности занятых в экономике, так как данный показатель оказывает большее влияние на число созданных передовых производственных технологий.
Таблица 2
Матрица попарного корр реляционного с авнения группы инновационных факторов
Инновационные факторы Число организаций, выполнявших исследования и разработки Численность персонала, занятого исследованиями и разработками Внутренние затраты на ис-следования и разработки Число используемых передовых производственных технологий Число организаций, осуществлявших технологические инновации Затраты на технологи-ческие инновации
Число организаций, выполнявших исследования и разработки 1 0,986 0,976 0,649 0,665 0,349
Численность персонала, занятого исследованиями и разработками 0,986 1 0,994 0,688 0,636 0,357
Внутренние затраты на исследования и разработки 0,976 0,994 1 0,658 0,590 0,339
Число используемых передовых производственных технологий 0,649 0,688 0,658 1 0,737 0,454
Число организаций, осуществлявших технологические инновации 0,665 0,636 0,590 0,737 1 0,791
Затраты на технологические инновации 0,349 0,357 0,339 0,454 0,791 1
Составлено авторами.
Таблица 3
Матрица попарного корреляционного сравнения группы демографических факторов
Демографические факторы Численность населения Численность экономически активного населения Среднегодовая численность занятых в экономике
Численность населения 1 0,997 0,983
Численность экономически активного населения 0,997 1 0,991
Среднегодовая численность занятых в экономике 0,983 0,991 1
Составлено авторами.
В таблице 4 представлена матрица попарного корреляционного сравнения для предпринимательских факторов. Из нее следует, что из девяти показателей предпринимательских факторов оставлять необходимо только два - число предприятий и организаций и число филиалов коммерческих банков в субъекте РФ.
Для факторов потенциала и образовательных факторов были проведены аналогичные расчеты. В результате оставлены в качестве используемых в дальнейшем анализе такие факторы, как расходы консолидированных бюджетов и число образовательных учреждений высшего образования в регионе.
В итоге из 22 факторов, оказывающих влияние на результирующий показатель, осталось только 7 показателей. В таблице 5 представлена матрица попарного корреляционного сравнения для оставшихся факторов.
Таблица 4
Матрица попарного корреляционного сравнения группы предпринимательских факторов
Предпринимательские факторы Число пред-при-ятий и организаций Стоимость основных фондов Инвестиции в основной капитал Ино-странные ин-вести-ции в экономику РФ Прямые ино-странные ин-вести-ции Число кредитных орга-низа-ций Число филиалов ком-мерче-ских банков в субъекте РФ Сальдирован-ный фи-нансовый результат деятельности организаций Сумма прибыли ор-ганиза-ций
Число предприятий и организаций 1 0,842 0,666 0,934 0,915 0,923 0,683 0,888 0,911
Стоимость основных фондов 0,842 1 0,888 0,836 0,801 0,826 0,704 0,952 0,947
Инвестиции в основной капитал 0,666 0,888 1 0,592 0,583 0,564 0,791 0,768 0,748
Иностранные инвестиции в экономику РФ 0,934 0,836 0,592 1 0,957 0,980 0,481 0,926 0,947
Прямые иностранные инвестиции 0,915 0,801 0,583 0,957 1 0,908 0,490 0,859 0,884
Число кредитных организаций 0,923 0,826 0,564 0,980 0,908 1 0,474 0,930 0,951
Число филиалов коммерческих банков в субъекте РФ 0,683 0,704 0,791 0,481 0,490 0,474 1 0,567 0,571
Сальдированный финансовый результат деятельности организаций 0,888 0,952 0,768 0,926 0,859 0,930 0,567 1 0,997
Сумма прибыли организаций 0,911 0,947 0,748 0,947 0,884 0,951 0,571 0,997 1
Составлено авторами.
По данным таблицы 5 видно, что число организаций, выполнявших исследования и разработки, очень сильно коррелирует с числом предприятий и организаций, со среднегодовой численностью занятых в экономике, с числом образовательных учреждений. В то же время, все перечисленные факторы очень тесно связаны между собой. Это говорит о том, что данные факторы влияют одинаково на результирующий показатель. Таким образом, пять факторов заменяем одним фактором -числом организаций, выполнявших исследования и разработки. Этот показатель оказывает наибольшее влияние на число созданных передовых производственных технологий.
Показатель числа организаций, выполнявших исследования и разработки имеет не очень высокую степень корреляции с числом организаций, осуществлявших технологические инновации, и с числом филиалов коммерческих банков в субъекте РФ. Однако последние два фактора сильно связаны между собой. Поэтому из них выбираем один - число организаций, осуществлявших технологические инновации, так как данный показатель оказывает большее влияние на результирующий показатель.
Таким образом, по результатам проведенного исследования мы доказали, что из множества всевозможных факторов социально-экономического развития регионов, достаточно только двух факторов для построения модели влияния на число созданных передовых производственных технологий. Теперь перейдем к рассмотрению второго результирующего показателя - число используемых передовых производственных технологий. В результате проведенного анализа влияния факторов на число используемых передовых производственных технологий были выявлены 15 показателей (таблица 6).
Таблица 5
Матрица попарного корреляционного сравнения группы оставшихся факторов_
Число организаций, выполнявших исследования и разработки Число пред-при-ятий и организаций Число организаций, осуществлявших тех-нологиче-ские инновации Среднегодовая численность занятых в экономике Валовой ре-гио-наль-ный продукт Число филиалов коммерческих банков в субъекте РФ Число об-разова-тельных учреждений высшего образования
Число органи-
заций, выпол-
нявших иссле- 1 0,980 0,665 0,892 0,887 0,682 0,967
дования и раз-
работки
Число пред-
приятий и ор- 0,980 1 0,644 0,900 0,933 0,683 0,986
ганизаций
Число органи-
заций, осуще-
ствлявших технологиче- 0,665 0,644 1 0,832 0,612 0,871 0,580
ские иннова-
ции
Среднегодовая
численность занятых в эко- 0,892 0,900 0,832 1 0,877 0,875 0,885
номике
Расходы кон-
солидирован- 0,567 0,933 0,712 0,772 1 0,692 0,951
ных бюджетов
Число филиа-
лов коммерческих банков в 0,682 0,683 0,871 0,875 0,680 1 0,656
субъекте РФ
Число образо-
вательных уч-
реждений 0,967 0,986 0,580 0,885 0,914 0,656 1
высшего обра-
зования
Составлено авторами.
Таблица 6
Оценка влияния факторов на число используемых передовых производственных _технологий на территории региона_
№ Число используемых передовых производственных технологий 2013 2014 2015 2016 2017
ИННОВАЦИОННЫЕ ФАКТОРЫ
1. Число организаций, выполнявших исследования и разработки 0,530 0,560 0,584 0,539 0,649
2. Численность персонала, занятого исследованиями и разработками 0,619 0,629 0,650 0,679 0,688
3. Внутренние затраты на исследования и разработки 0,578 0,599 0,622 0,555 0,658
4. Число созданных передовых производственных технологий 0,692 0,760 0,801 0,712 0,688
5. Число организаций, осуществлявших технологические инновации 0,755 0,733 0,721 0,737 0,737
Окончание табл. 6
№ Число используемых передовых производственных технологий 2013 2014 2015 2016 2017
ДЕМОГРАФИЧЕСКИЕ ФАКТОРЫ
6. Численность населения 0,609 0,605 0,617 0,627 0,625
7. Численность экономически активного населения 0,611 0,610 0,621 0,622 0,617
8. Среднегодовая численность занятых в экономике 0,605 0,612 0,631 0,641 0,639
ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКИЕ ФАКТОРЫ
9. Число предприятий и организаций 0,487 0,506 0,559 0,517 0,640
10. Стоимость основных фондов 0,493 0,467 0,533 0,489 0,613
11. Число филиалов коммерческих банков в субъекте РФ 0,600 0,580 0,600 0,628 0,669
ФАКТОРЫ ПОТЕНЦИАЛА
12. Доходы консолидированных бюджетов 0,512 0,494 0,552 0,497 0,625
13. Расходы консолидированных бюджетов 0,515 0,504 0,563 0,499 0,646
ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ФАКТОРЫ
14. Число образовательных учреждений высшего образования 0,461 0,474 0,526 0,479 0,609
15. Численность студентов учреждений высшего образования 0,519 0,521 0,576 0,544 0,664
Составлено авторами с использованием [6, 7].
Таблица 7
Матрица попарного корреляционного сравнения группы оставшихся факторов_
Численность персонала, занятого исследованиями и разработками Число Число организаций, Среднего- Расходы Число филиалов коммерческих банков в субъекте РФ Численность сту-
предприятий и организаций осуществлявших технологические инновации довая численность занятых в экономике консолидирован-ных бюджетов дентов учреждений высшего образования
Численность
персонала, заня-
того исследова- 1 0,973 0,636 0,867 0,969 0,632 0,941
ниями и разработками
Число предприятий и организа- 0,973 1 0,644 0,900 0,979 0,683 0,978
ций
Число организа-
ций, осуществ-
лявших техноло- 0,636 0,644 1 0,832 0,527 0,871 0,664
гические инно-
вации
Среднегодовая
численность занятых в эконо- 0,867 0,900 0,832 1 0,914 0,875 0,930
мике
Расходы консо-
лидированных 0,969 0,979 0,527 0,914 1 0,668 0,969
бюджетов
Число филиалов
коммерческих банков в субъек- 0,632 0,683 0,871 0,875 0,668 1 0,735
те РФ
Окончание табл. 7
Численность персонала, занятого исследованиями и разработками Число предприятий и организаций Число организаций, осуществлявших тех-нологиче-ские инновации Среднегодовая численность занятых в экономике Расходы консолидирован-ных бюджетов Число филиалов коммерческих банков в субъекте РФ Численность студентов учреждений высшего образования
Численность студентов учреждений высшего образования 0,941 0,978 0,664 0,930 0,969 0,735 1
Составлено авторами.
По данным таблицы 6 видно, что степень влияния факторов на число используемых технологий меньше, чем на число созданных передовых производственных технологий. Лишь немногие факторы оказывают влияние с коэффициентом корреляции более 0,7. Далее мы произвели редукцию и в итоге из 15 факторов, оказывающих влияние на результирующий показатель, осталось только 7. В таблице 7 представлена матрица попарного корреляционного сравнения для оставшихся факторов.
Дальнейший анализ сократил число показателей до двух факторов для построения модели влияния на число используемых передовых производственных технологий. В результате проведенного факторного анализа нами были построены модели влияния социально-экономических показателей экономических систем регионального уровня на результативность инновационной деятельности данных экономических систем и доказана избыточность многих показателей для оценки результативности инновационной деятельности региона в секторально-отраслевом разрезе.
Мы пришли к выводу, что на процессы создания и использования передовых производственных технологий влияют только число организаций, выполнявших исследования и разработки, численность персонала данных организаций, а также число предприятий, осуществлявших технологические инновации. При формировании мер государственной политики, направленной на стимулирование инновационной деятельности, важным аспектом является не инновационная активность регионов, а эффективность функционирования процессов создания и использования передовых производственных технологий и их трансформация в результирующие показатели социально-экономического развития [1].
ЛИТЕРАТУРА
1. О промышленной политике. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://base.garant.ru/70833138 (дата обращения 10.06.2018).
2. Национальный доклад об инновациях в России, 2016. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://open.gov.ru/events/5515558 (дата обращения 07.09.2018).
3. Национальный сравнительный анализ 16/17: оценка эффективности российских бизнес-инкубаторов и акселераторов, АО «РВК», UBI Global, НИУ ВШЭ, декабрь 2016. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.rvc.ru/upload/iblock/4b1/UBI_Global-Russia-Impact_Assessment_University-Linked_Business_In-cubators_Accelerators_RU.pdf (дата обращения 10.08.2018).
4. Рейтинг инновационных регионов 2017, АИРР. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://i-regions.org/press-sluzhba/novosti/rejting-innovacionnyh-regionov-rossii-2017 (дата обращения 12.08.2018).
5. РосБизнесКонсалтинг. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.rbc.ru (дата обращения 10.09.2018).
6. Стратегия инновационного развития Российской Федерации на период до 2020 года. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/70006124 (дата обращения 07.09.2018).
7. Стратегия научно-технологического развития России до 2035 года. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://biotech2030.ru/wp-content/uploads/2016/06/prezentatsiya-proekta-SNTR-12.05.2016.pdf (дата обращения 10.09.2018).
8. Стратегия социально-экономического развития Курской области на период до 2020 года. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://adm.rkursk.ru/index.php?id=2&mat_id=815 (дата обращения 10.09.2018).
9. Территории опережающего развития: 12 особых зон в ДФО. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://tass.ru/info/2215388 (дата обращения 10.09.2018).
10. Росстат. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.gks.ru (дата обращения 10.09.2018).
11. Babkin A.V., Plotnikov V.A., Muraveva S.V. Integrated industrial structures in the economy of Russia: Organizational forms and typology // Proceedings of the 25th International Business Information Management Association Conference (IBIMA 2015). Amsterdam, Netherlands, P. 1286-1294.
12. Grechenyuk A., Grechenyuk O. The structure of assets and capital of the Russian companies and their impact on the liquidity and financial stability // Економiчний часопис-XXI. 2016. Vol. 157. № 3-4. P. 88-90.
13. Huang C., Naubahar S. Global Technology Leadership: The Case of China. HKUST IEMS Working Paper № 2015-11, February 2015.
14. Quinney D. Driving Business innovation through technology innovation. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.accenture.com/Accenture-Driving-Technology-Innovation.pdf (дата обращения 10.07.2018).
15. The Global Competitiveness Report. World Economic Forum. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.weforum.org/en/initiatives/gcp/Global%20Competitiveness%20Report/index.htm (дата обращения 10.07.2018).
16. Vertakova Y., Plotnikov V. Innovative and industrial development: Specifics of interrelation // Economic Annals-XXI. 2016. Vol. 156, issue 1-2. P. 37-40.
17. Vertakova Y., Klevtsov S., Klevtsova M. Technology of fixed assets assessment in investigating the stability of the industrial complex of the region // Proceedings of 26th International Business Information Management Association Conference, Spain. 2015. P. 3230-3236.
18. Аркин П.А., Голубев А.Г. Структуризация инновационного процесса в кластере: информационно-логистический метод // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2014. № 1. С. 58-62.
19. Вертакова Ю.В., Алпеева Е.А., Рябцева И.Ф. Прогресс и инновации: анализ системной взаимообусловленности: монография. М., 2013. 137 с.
20. Вертакова Ю.В., Греченюк О.Н., Греченюк А.В. Таксономическая оценка инновационного развития отраслей экономики: синтез методических подходов // Известия ЮЗГУ. Серия: Экономика. Социология. Менеджмент. 2015. № 2 (15). С. 51-59.
21. Курбанов А.Х., Плотников В.А. Экономический потенциал страны как экономическая категория // Экономическое возрождение России. 2016. № 3 (49). С. 45-56.
22. Плотников В.А. Индустриальное общество второй генерации // Экономическое возрождение России. 2016. № 3 (49). С. 111-117.
23. Доклад ЮНЕСКО по науке: на пути к 2030 году. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://unes-doc.unesco.org/ark:/48223/pf0000235406_rus (дата обращения 10.08.2018).
