Роль сектора высшего образования в стимулировании инновационного процесса в промышленности Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

ЭКОНОМИКА И ФИНАНСОВАЯ ПОЛИТИКА

УДК 334.021.1

РОЛЬ СЕКТОРА ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ В СТИМУЛИРОВАНИИ ИННОВАЦИОННОГО ПРОЦЕССА В ПРОМЫШЛЕННОСТИ

Н.Д. Анисимкова

Омский государственный университет путей сообщения (Омск, Россия)

Информация о статье

Дата поступления 28 ноября 2016 г.

Дата принятия в печать 25 декабря 2016 г.

Ключевые слова

Инновационная политика, инновационная инфраструктура, НИОКР, вуз, обрабатывающая промышленность, сотрудничество

Аннотация. Изучено современное состояние инновационной и научно-исследовательской системы, а также инновационной поддерживающей инфраструктуры в России. Проанализированы проблемы инновационного развития экономики России. Подробно проанализирована роль высших учебных заведений в инновационной системе и представлен зарубежный опыт активного участия университетов в инновационной системе. Детально рассмотрена поддерживающая инновационная инфраструктура российских регионов и динамика её развития во времени. Проанализированы виды инновационной инфраструктуры и количество различных видов инфраструктуры в регионах России. Выделены регионы, лидирующие по количеству инновационной инфраструктуры, в том числе по количеству университетов, вовлеченных в инновационную систему. Пристальное внимание уделяется количественному анализу показателей научно-исследовательской и инновационной системы регионов России. Выявлена роль сектора высшего образования в контексте сотрудничества между обрабатывающей промышленностью и инновационной инфраструктурой в вопросах развития научно-исследовательского потенциала региона. Сделана попытка установить характер и силу влияния региональной инновационной инфраструктуры, в том числе университетов, на результаты научно-исследовательской и инновационной деятельности в регионе. Представлены результаты регрессионного анализа на основе модели Кобба-Дугласа. Проверены гипотезы о наличии влияния на результаты научно-исследовательской и инновационной деятельности инновационно-активных вузов и развитие обрабатывающей промышленности в регионе. Обоснованы отрицательные результаты тестирования гипотез о связи инновационных показателей развития с наличием инновационно активного вуза и развитием обрабатывающей промышленности.

THE ROLE OF HIGHER EDUCATION SECTOR IN STIMULATING INNOVATION IN INDUSTRY

N.D. Anisimkova

Omsk State Transport University (Omsk, Russia)

Article info

Received

November 28, 2016 Accepted

December 25, 2016

Keywords

Innovation policy, innovation infrastructure, R&D expenditure, higher educational institution, manufacturing industry, cooperation

Abstract. The article examines the current state of innovation and research systems as well as innovation supporting infrastructure in Russia. The author analyzes problems of innovative development of the Russian economy, the role of universities in the innovation system, and presents the international experience of the active participation of universities in the innovation system. The article considers in detail the supporting innovation infrastructure of the Russian regions and dynamics of its development in time. The author analyzes the innovation infrastructure and the number of different types of infrastructure in the regions of Russia. There are identified regions with the largest numbers of innovative infrastructure, including the number of universities involved in the innovation system. Much attention is given to quantitative analysis of research and innovation system of Russia. The role of the higher education sector in the context of cooperation between the industry and innovation infrastructure in the development of research capacity of the regions is revealed. The article attempts to determine the impact of regional innovation infrastructure, including universities, on the results of research and innovation activity in the regions. The results of the regression analysis based on Cobb-Douglas model are analyzed. The hypothesis that the results of research and innovation activity depend on universities and the development of industry in the region are tested. The negative results of testing the hypotheses about the impact of universities and industry development on innovative development indicators are discussed.

© Н.Д. Анисимкова, 2017

Введение. Усиливающаяся конкуренция в мировой промышленности и нестабильность конъюнктуры рынков традиционных источников энергии заставляют правительства стран искать способы стимулирования инноваций в промышленности. Особенно важным становится развитие наукоёмкой обрабатывающей промышленности, которая способствует развитию смежных отраслей и созданию рабочих мест для высококвалифицированных работников.

В настоящее время в России существуют серьёзные структурные проблемы в производстве и экспорте промышленных товаров. Доля инновационных товаров в промышленности остаётся стабильно низкой - 9-10 %. Количество занятых в высокотехнологичных отраслях промышленности стремительно сокращается, только за 2005-2014 гг. численность занятых в высокотехнологичных и среднетехнологичных (высокого класса) отраслях промышленности снизилась на 838 тыс. чел., или на 22 На обновление изношенных основных фондов приходится 60 % затрат на научные исследования и опытно-конструкторские работы. А высокотехнологичный экспорт, по оценкам единого информационного портала «Экспортеры России», составляет всего 5,9 % от общего объёма российского экспорта (http://www.rusexporter.ru). Для сравнения, в Германии, по данным Всемирного банка, доля высокотехнологичного экспорта в общем объеме промышленного экспорта составляет 16,7 %, в США - 18,2 %, в Японии -16,8 % (http://databank.worldbank.org).

Учёные отмечают, что современные российские проблемы инновационной системы достались в наследство от Советского союза. Одной из таких проблем является региональное неравенство. Согласно сложившейся традиции фундаментальные и прикладные центры исследований в СССР были расположены преимущественно в центральной части России. Наиболее успешные институты и инновационно-активные фирмы по-прежнему расположены ближе к столице [1].

Низкая эффективность российской инновационной системы связана с проблемами в высшем образовании. Например, в США высшие учебные заведения играют огромную роль в стимулировании и продвижении инноваций в реальный сектор экономики. За последнее время произошел существенный сдвиг в ориентации университетов на реальные задачи

бизнеса и промышленности. США демонстрируют рост частных пожертвований в общих доходах университетов за 20-летний период на 184 %, рост корпоративных пожертвований -на 117 %. Частные источники финансирования, которые существенно выросли в последние годы, поддерживают высокий уровень научных исследований в университетах США. Ученые отмечают, что это самый быстрорастущий источник финансирования НИОКР в вузах США за последние 30 лет.

Укрепление связей университетов с региональным бизнесом и промышленностью способно сделать из вузов инновационные и предпринимательские региональные центры. Превращение университетов в исследовательские институты и создание прочных связей между бизнесом и университетами, а также другими элементами поддерживающей инновационной инфраструктуры - это жизненно необходимые процессы развития инноваций в России. Некоторые шаги в этом направлении были предприняты российским правительством: создание федеральных и научно-исследовательских университетов, выделение бюджетных средств на государственные программы развития инноваций и образования, а также разработка инновационной стратегии России.

Возникает вопрос, существует ли в России исследовательская и инновационная инфраструктура, способная сдвинуть промышленность на инновационный путь развития? Появились ли положительные сдвиги в результате законодательных и бюджетных инициатив?

Итак, цель данной работы - определить роль инновационной инфраструктуры и сектора высшего образования в инновационной региональной системе и потенциал взаимодействия обрабатывающей промышленности с университетами для укрепления региональной инновационной системы.

Некоторые меры для усиления влияния вузов на региональную инновационную систему уже были приняты российским правительством. С 2007 г. на базе существующих вузов было основано 10 федеральных и 29 национальных исследовательских университетов. В 2009 г. у университетов появилась возможность создавать открытые акционерные общества и с их помощью коммерциализировать свои разработки. Эти меры пока не дали существенных результатов: только 12 % персонала универси-

тетов являются исследователями, сектору высшего образования принадлежит ничтожно малая доля затрат на НИОКР.

На графике продемонстрирована доля затрат университетов, научных организаций, государства, иностранных партнёров и бизнеса во внутренних затратах на исследования и разработки. Более 60 % составляет доля государства, притом с 2000 г. прослеживается тенден-

ция к увеличению доли государства (55 % в 2005 г.). Доля затрат частного сектора склонна к уменьшению (с 20 % в 2000 г. до 17,4 % в 2014 г.). Доля затрат сектора высшего образования ничтожно мала по сравнению с западными странами - 0,2 % в 2014 г. Для сравнения, в Германии доля затрат сектора высшего образования составляет около 17-18 %, в США -около 15 %.

100%

80% -

60% -

40% -

20% -

0%

I

1

I

I

I

I

I

III ^нни

ш

I

О -н

о о

о о

<N <N

(N m

о о

о о

<N <N

^ »n

о о

о о

<N <N

чо с— со

ООО ООО <N <N <N

ск о ^ (N m ^

о о о о о о (N (N (N (N (N (N

Ш Государство □ Научные организации □ Частный сектор ■ Вузы □ Иностранные источники

Внутренние затраты на НИОКР по источникам финансирования в России, % (по данным Федеральной службы государственной статистики (http://www.gks.ru))

Одной из задач инновационной стратегии России является повышение мирового рейтинга российских университетов. Российское правительство выделило 9 млрд руб. для того, чтобы ведущие вузы страны (Московский и Санкт-Петербургский государственные университеты, Национальный исследовательский университет «Московский инженерно-физический институт», Московский физико-технический институт, Российский университет дружбы народов) попали в сотню лучших университетов мира. Президент В.В. Путин заявил, что к 2020 г. ожидает увидеть пять университетов в сотне лучших. По состоянию на 2016 г. только МГУ входит в сотню Academic Ranking of World Universities, где занимает 87-е место.

Обзор литературы. Существует большое количество научных работ по проблеме взаимосвязи инноваций с сектором высшего образования, преимущественно в зарубежной литературе. В статьях о роли университетов как источника знаний основная идея заключается в том, что существует значительный, но ограниченный территориально эффект на коммерциализацию инноваций, зависящий от интенсив-

ности и качества исследовании в университетах. Подходящие институциональные условия должны способствовать трансферу научных знаниИ в частный сектор экономики [2; 3].

Существует эмпирическое доказательство положительных эффектов НИОКР, проведённых в университетах, на региональные инновационные процессы. Взаимосвязь бизнеса с сектором высшего образования может помочь фирмам приобрести самые последние научные знания и опыт в конкретных технологических областях. Университеты могут предоставить доступ к определенному оборудованию и инфраструктуре, недоступным для частного бизнеса [4]. Kim и Park протестировали воздействие нескольких видов сотрудничества на инновационный процесс в корейских фирмах и обнаружили, что сотрудничество с научно-исследовательскими институтами значительно увеличивает вероятность процессных инноваций [5]. Belderbos, Aschhoff и Schmidt доказали, что сотрудничество с университетами и научно-исследовательскими институтами увеличивает продажи фирм в сегменте новинок рынка [6; 7].

Итак, отношения промышленности с сектором высшего образования могут быть разнообразными: совместные исследования, заказные исследования, кадровая мобильность, обучающие курсы и т. п.

То, что сотрудничество фирм с университетами оказывает положительное влияние на вероятность применения фирмами патентов в промышленном производстве, подтвердили исследования Miotti, Sachwald и Lööf, Broström [8; 9].

Российские исследования дают качественные данные по проблемам инновационной промышленности среди малых и средних предприятий. После интервью с инновационными компаниями («Контур», «Яндекс», Interscol, Interelectrokomplect, «Тонар», НТ-МДТ, «ITE-Полюс», SPLUT, «Нева-металл») автор делает вывод об отсутствии эффективных элементов инновационной инфраструктуры, призванных решать проблемы коммерциализации разработок, координации участников проекта и поиска партнеров [10].

В другой российской работе анализируются интервью с представителями компаний и университетов, осуществляющих совместные проекты на основе правительственных грантов. Авторы делают вывод, что существуют положительные эффекты от подобных совместных проектов:

- укрепление ориентации университетов на решение практических задач, которые представляют интерес для бизнеса;

- институционализация отношений между университетами и бизнесом в НИОКР;

- расширение научно-технического сотрудничества, а в некоторых случаях формирование консорциумов;

- гармонизация научных и образовательных задач;

- ориентация сторон к продолжению сотрудничества в инновационной сфере [11].

Гипотезы и методы исследования. В настоящее время инновационную инфраструктуру в России, согласно Национальному центру по мониторингу инновационной инфраструктуры научно-технической деятельности и региональных инновационных систем (http://www. miiris.ru/), можно разделить на шесть групп:

• производственно-технологическая группа (ассоциация, бизнес-инкубатор, инновационно-промышленный комплекс, инновационно-технологический центр, технологический

кластер, технопарк, центр коллективного пользования);

• экспертно-консалтинговая группа (ассоциация, инновационный центр, коучинг-центр, центр консалтинга, центр субконтрактации, центр трансфера технологий);

• кадровая группа (ассоциация, высшее учебное заведение, образовательное учреждение);

• информационная группа (ассоциация, аналитический центр, базы данных и знаний, информационно-аналитический центр, информационный центр, научно-координационный центр, статистический центр, центр доступа);

• финансовая группа (ассоциация, бюджетный фонд, венчурный фонд, инновационный фонд, страховой фонд, финансовый институт);

• сбытовая группа (ассоциация).

По общей сумме элементов инфраструктуры лидируют Москва (242), Новосибирск (59), Санкт-Петербург (54), Московская (46), Свердловская (42) и Ростовская области (39), Татарстан (38), Воронеж (36), Томск (34).

Большинство элементов инновационной инфраструктуры относится к производственно-технологической группе. Самое большое их количество в Москве (91), Новосибирске (27), Санкт-Петербурге (25), Московской области и Татарстане (по 24). На втором месте элементы экспертно-консалтинговой группы - 56 в Москве, 15 в Московской области и по 13 в Новосибирске и Санкт-Петербурге.

По сравнению с 2011 г. количество инновационных элементов инфраструктуры повысилось на 239 единиц, или на 23 %. Лидером по показателю прироста новых элементов инфраструктуры является Новосибирск (40 новых элементов инфраструктуры, в том числе количество элементов производственно-технологической группы увеличилось на 16 единиц, экс-пертно-консалтинговой и финансовой групп -на 9 единиц каждая). Также значительное увеличение произошло в Москве и Республике Башкортостан. В Республике Алтай число элементов инновационной инфраструктуры уменьшилось на 5 единиц, в том числе 3 университета.

Кадровую группу составляют университеты и другие учебные заведения. Она является наименьшей группой в инновационной инфраструктуре. Самое большое количество элементов данной группы в Москве (33), Нижнем Новгороде (6), Санкт-Петербурге и Томске (по 4). Такой низкий уровень участия университетов

в инновационной деятельности снижает диффузию знаний и науки в реальный сектор экономики.

Сотрудничество с университетами может быть основным источником инноваций, роста предприятий и конкурентным преимуществом. В частности, в новых или развивающихся технологических областях, характеризующихся быстрыми технологическими изменениями, а также высокой неопределенностью, сотрудничество с такими государственными научно-исследовательскими институтами может играть решающую роль.

В связи с вышесказанным, проведём корреляционно-регрессионный межрегиональный анализ и выдвинем ряд гипотез:

1) число выданных патентов зависит от количества университетов, вовлечённых в инновационный процесс;

2) число выданных патентов зависит от количества университетов, вовлечённых в инновационный процесс, и уровня развития обрабатывающей промышленности в регионе;

3) число созданных передовых технологий зависит от количества университетов, вовлечённых в инновационный процесс;

Описательная статис

4) число используемых передовых производственных технологий зависит от числа университетов, вовлечённых в инновационный процесс, и уровня развития обрабатывающей промышленности в регионе.

В качестве независимых переменных для тестирования гипотез были использованы показатели количества выданных патентов, созданных новых технологий и используемых новых технологий на миллион жителей. Все показатели сбалансированы. Данные показатели характеризуют научно-исследовательский и инновационный потенциал региона от создания научного задела до реализации его в промышленности. В табл. 1 представлена описательная статистика по объясняющим и зависимым переменным. В качестве базовой модели была принята производственная функция Кобба-Дугласа, где в правой части уравнения находятся переменные, характеризующие качество капитальных и трудовых ресурсов: внутренние затраты на исследования и разработки (доля в ВРП) и количество исследователей на миллион человек.

Результаты исследования и оценка вид-винутых ранее гипотез приведены в табл. 2.

Таблица 1

1 переменных модели

Переменные Среднее значение Стандартное отклонение Минимум Максимум

Инновационные вузы (бинарная переменная) - - 0 1

Поддерживающая инновационная инфраструктура, на млн чел. 15,15 28,22 0 242

Внутренние затраты на исследования и разработки в ВРП, % 0,76 0,93 0,01 4,7

Численность исследователей, на млн чел. 2 729,58 3 505,87 85,66 20 462,07

Доля населения, занятого в обрабатывающей промышленности, % 13,83 6,01 1 27,2

Заявки на патенты, на млн чел. 165,7 135,72 0 906,4

Созданные новые технологии, на млн чел. 7,91 10,28 0 46,23

Используемые новые технологии, на млн чел. 2 107,66 6 174,25 0 56 764,71

Таблица 2

Результаты исследования и проверка гипотез

Гипотеза Результаты исследования

Число выданных патентов зависит от количества университетов, вовлечённых в инновационный процесс Гипотеза частично подтвердилась (для вузов). Я2 = 69,7 %. Наличие инновационно активных вузов: Ь = 61,5. Коэффициенты значимы на уровне р < 0,01. Добавление фиктивной переменной, отражающей наличие инновационно активного вуза, повышает описательную силу модели на 4 % по сравнению с базовой моделью. Влияние количества инновационной инфраструктуры и наличия инновационной инфраструктуры (бинарная переменная) на число выданных патентов не обнаружено

Окончание табл. 2

Гипотеза Результаты исследования

Число выданных патентов зависит от количества университетов, вовлечённых в инновационный процесс, и уровня развития обрабатывающей промышленности в регионе Гипотеза частично подтвердилась (для вузов). Добавление переменной, характеризующей уровень развития обрабатывающей промышленности, повышает описательную силу модели на 5,3 % по сравнению с предыдущей моделью. Я2 = 75 %. Наличие инновационно активного вуза (фиктивная переменная): Ъ1= 53,2. Уровень развития обрабатывающей промышленности: Ъ2 = 5,8. Коэффициенты значимы на уровне р < 0,01

Число созданных передовых технологий зависит от количества университетов, вовлечённых в инновационный процесс Гипотеза не подтвердилась. Не обнаружено связи между сбалансированными показателями созданных передовых технологий с затратами на исследования и количеством ученых на миллион человек. Если убрать регионы с небольшой численностью населения и маленькими затратами на НИОКР (Чукотский и Ямало-Ненецкий автономные округа, Сахалинская и Новгородская области), то обнаруживается линейная связь между количеством созданных передовых производственных технологий и затратами на НИОКР и полиномиальная связь с численностью ученых. Характеристики модели множественной регрессии по урезанной выборке: Я2 = 57 %. Уровень развития обрабатывающей промышленности: Ъ1 = 0,3. Уровень развития инновационной инфраструктуры: Ъ2 = -0,05. Коэффициенты значимы на уровне р < 0,05

Число используемых передовых производственных технологий зависит от числа университетов и уровня развития обрабатывающей промышленности в регионе Гипотеза не подтвердилась. Кроме того, не обнаружено связи между сбалансированными показателями созданных передовых технологий с затратами на исследования и численностью ученых на миллион человек

Заключение. Итак, существует значимая и сильная связь между наличием инновационно активных вузов в регионе и показателями научно-исследовательской активности. Научно-исследовательский потенциал также зависит от того, насколько развита в регионе обрабатывающая промышленность. Усиление взаимодействия между обрабатывающей промышленностью и вузами может способствовать укреплению научно-исследовательской системы региона. Несмотря на то, что количество инновационной инфраструктуры увеличивается в целом по России и особенно в отдельных регионах (Московская, Новосибирская, Красноярская области), она не оказывает существенного влияния на развитие региональной инновационной системы. Университеты оказывают сильное влияние на этапе выпуска патентов, но на создание и использование передовых производственных технологий в промышленности влияние не выявлено. Данный факт указывает на слабую коммерциализацию разработок и недостаточную диффузию исследовательских достижений в бизнес-среду. Для созданных и используемых передовых производственных тех-

нологий не обнаружено связи ни с переменными, характеризующими качество трудовых ресурсов и капитала, ни с переменными, характеризующими развитие инновационной инфраструктуры и обрабатывающей промышленности. После исключения регионов с небольшим количеством населения и затрат на НИОКР базовая модель, объясняющая количество созданных передовых производственных технологий, становится значимой. В данной модели коэффициент при объясняющей переменной, характеризующей уровень развития обрабатывающей промышленности, меньше чем в предыдущих моделях, а р-значение - больше. Это говорит о том, что в России обрабатывающая промышленность не выступает локомотивом инновационного развития, несмотря на то, что она способствует усилению научно-исследовательского потенциала региона. Инновационное развитие не является целью университетов и бизнеса, так как отсутствует серьезная конкурентная среда. Рынок в России монополизирован, и государственные механизмы подавили рыночные механизмы инновационного развития. Созданные передовые производственные технологии

преобладают в сырьевых областях, а по используемым передовым производственным технологиям Россия сильно зависит от высокотехнологичных зарубежных компаний-поставщиков.

Примечание

1 Технологичность отраслей определена в соответствии с Перечнем высокотехнологичной продукции, ра-

бот и услуг с учетом приоритетных направлений развития экономики (утв. Приказом Минпромторга № 1809 от 2 июля 2015 г.), согласно которому к высокотехнологичным и среднетехнологичным (высокого класса) отраслям относят: производство транспортных средств и оборудования, производство электрооборудования и оптического оборудования, производство машин и оборудования, химическую промышленность.

Литература

1. Klochikhin E. A. Russia's innovation policy: Stubborn path-dependencies and new approaches // Research Policy. - 2012. - Vol. 41(9). - P. 1620-1630.

2. Fritsch M., Slavtchev V. Universities and innovation in space // Industry and innovation. - 2007.

- Vol. 14. - Iss. 2. - P. 201-218.

3. Fritsch M., Aamoucke R. Regional public research, higher education, and innovative start-ups: An empirical investigation // Small Business Economics. - 2013. - Vol. 41. - Iss. 4. - P. 865-885.

4. What drives innovation output from subsidized R&D cooperation? - Project-level evidence from Germany / M. Schwartz et al. // Technovation. - 2012. - Vol. 32. - Iss. 6. - P. 358-369.

5. Kim H., Park Y. The impact of R&D collaboration on innovative performance in Korea: A Bayesian network approach // Scientometrics. - 2008. - Vol. 75. - Iss. 3. - P. 535-554.

6. Belderbos R., Carree M., Lokshin B. Cooperative R&D and firm performance // Research policy.

- 2004. - Vol. 33. - Iss. 10. - P. 1477-1492.

7. Aschhoff B., Schmidt T. Empirical evidence on the success of R&D cooperation - Happy together? // Review of Industrial Organization. - 2008. - Vol. 33. - Iss. 1. - P. 41-62.

8. Miotti L., Sachwald F. Co-operative R&D: why and with whom? An integrated framework of analysis // Research policy. - 2003. - Vol. 32. - Iss. 8. - P. 1481-1499.

9. LoofH., Brostrom A. Does knowledge diffusion between university and industry increase innova-tiveness? // The Journal of Technology Transfer. - 2008. - Vol. 33. - Iss. 1. - P. 73-90.

10. Виньков А. Создатели будущего - газели с мозгом обезьяны // Эксперт. - 2011. - № 10. -URL: http://expert.ru/expert/2011/10/sozdateli-buduschego--gazeli-s-mozgom-obezyanyi/ (дата обращения: 7.09.2016).

11. Dezhina I., Simachev Yu. Partnering universities and companies in Russia: effects of new government initiative. - URL: https://mpra.ub.uni-muenchen.de/43622/ (дата обращения: 7.09.2016).

References

1. Klochikhin E.A. Russia's innovation policy: Stubborn path-dependencies and new approaches. Research Policy, 2012, Vol. 41(9), pp. 1620-1630.

2. Fritsch M., Slavtchev V. Universities and innovation in space. Industry and innovation, 2007, Vol. 14, iss. 2, pp. 201-218.

3. Fritsch M., Aamoucke R. Regional public research, higher education, and innovative start-ups: An empirical investigation. Small Business Economics, 2013, Vol. 41, iss. 4, pp. 865-885.

4. Schwartz M. et al. What drives innovation output from subsidized R&D cooperation? - Project-level evidence from Germany. Technovation, 2012, Vol. 32, iss. 6, pp. 358-369.

5. Kim H., Park Y. The impact of R&D collaboration on innovative performance in Korea: A Bayesian network approach. Scientometrics, 2008, Vol. 75, iss. 3, pp. 535-554.

6. Belderbos R., Carree M., Lokshin B. Cooperative R&D and firm performance. Research policy, 2004, Vol. 33, iss. 10, pp. 1477-1492.

7. Aschhoff B., Schmidt T. Empirical evidence on the success of R&D cooperation - Happy together? Review of Industrial Organization, 2008, Vol. 33, iss. 1, pp. 41-62.

8. Miotti L., Sachwald F. Co-operative R&D: why and with whom? An integrated framework of analysis. Research policy, 2003, Vol. 32, iss. 8, pp. 1481-1499.

9. Loof H., Brostrom A. Does knowledge diffusion between university and industry increase inno-vativeness? The Journal of Technology Transfer, 2008, Vol. 33, iss. 1, pp. 73-90.

10. Vin'kov A. Sozdateli budushchego - gazeli s mozgom obez'yany [Creators of the future - the gazelle with the monkey brain]. Expert, 2011, no. 10, available at: http://expert.ru/expert/2011/10/sozda-teli-buduschego--gazeli-s-mozgom-obezyanyi/ (accessed September 7, 2016).

11. Dezhina I., Simachev Yu. Partnering universities and companies in Russia: effects of new government initiative, available at: https://mpra.ub.uni-muenchen.de/43622/ (accessed September 7, 2016).

Сведения об авторе

Анисимкова Надежда Дмитриевна - аспирант кафедры «Экономика»

Адрес для корреспонденции: 644046, Россия, Омск, пр. Маркса, 35

E-mail: [email protected]

About the author

Anisimkova Nadezhda Dmitrievna - PhD student of the Department "Economics"

Postal address: 35, Marksa pr., Omsk, 644046, Russia E-mail: [email protected]

Для цитирования

Анисимкова Н. Д. Роль сектора высшего образования в стимулировании инновационного процесса в промышленности // Вестн. Ом. ун-та. Сер. «Экономика». 2017. № 1 (57). С. 5-12.

For citations

Anisimkova N.D. The role of higher education sector in stimulating innovation in industry. Herald of Omsk University. Series "Economics", 2017, no. 1 (57), pp. 5-12. (in Russian).