Влияние построения и развития национальной инновационной системы на процесс перехода к экономике знаний тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.05, кандидат наук Алнафра Ибрагим

• Алнафра Ибрагим
• кандидат наук
• 2020

Оглавление диссертации кандидат наук Алнафра Ибрагим

ВВЕДЕНИЕ

1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ И АСПЕКТЫ ПРОЦЕССА ПЕРЕХОДА К ЭКОНОМИКЕ ЗНАНИЙ И РАЗВИТИЯ НАЦИОНАЛЬНОЙ ИННОВАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ

1.1. Раскрытие сущности и основных теоретических направлений экономики знаний

1.2. Исследование механизма и анализ средств перехода к экономике знаний

1.3. Определение и характеристики национальной инновационной системы и её принципов, и факторов формирования и развития

1.4. Моделирование динамики функционального взаимодействия между субъектами национальной инновационной системы

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ

2. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ МЕТОДИКИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ УРОВНЯ РАЗВИТИЯ СТРУКТУРЫ НАЦИОНАЛЬНОЙ ИННОВАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ И ОЦЕНКИ ЕЁ УРОВНЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ

2.1. Разработка алгоритм определения уровня развития структуры национальной инновационной системы

2.2. Изучение национальной инновационной системы в России и разработка общей

стратегии развития её в рамках процесса перехода к экономике знаний

2.3. Разработка метода оценки эффективности национальной инновационной системы с

использованием метода анализа охвата данных

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ

3. ИССЛЕДОВАНИЕ ВЗАИМОСВЯЗИ НАЦИОНАЛЬНОЙ ИННОВАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ И ПРОЦЕССА ПЕРЕХОДА К ЭКОНОМИКЕ ЗНАНИЙ

3.1. Результаты апробации метода оценки эффективности национальной инновационной системы в России и странах БРИКС

3.2. Разработка инструмента для мониторинга процесса развития национальной

инновационной системы в России на основе использования методов машинного обучения

3.3. Оценка влияния формирования и развития национальной инновационной системы на

процесс перехода к экономике знаний в России

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение

Приложение

Приложение

Приложение

Приложение

Приложение

Приложение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Влияние построения и развития национальной инновационной системы на процесс перехода к экономике знаний»

Введение

Актуальность темы исследования. Сильная зависимость российской экономики от сырьевых ресурсов (64.9 % всего российского экспорта и 22% ВВП), не обладающих большой добавленной экономической стоимостью, представляет собой основную слабость российской национальной экономики, особенно в свете политической нестабильности и постоянных колебаний мировых цен на нефть. Данная экономическая нестабильность негативно отразилась на большинстве экономических и социальных показателей, что в сочетании с усиливающимся грузом санкций, серьезным образом затормозило экономический рост.

Данная ситуация настоятельно диктует срочно выработать стратегию перехода к экономике, основанной на знаниях и инновациях, которая могла бы стать в будущем источником устойчивого экономического роста России, основанного на развитии высоких технологий, а не на примитивной эксплуатации ресурсного потенциала. Вместе с тем, следование интенсивному пути роста предполагает формирование национальной инновационной системы, способной трансформировать традиционную производственно ориентированную экономику в экономику знаний.

Как показывают результаты исследований, важную роль в ускорении этого процесса преимущественно играет инновационная деятельность, базирующаяся на интенсивном производстве научно-технических знаний и их коммерческой эксплуатации, а также значительные инвестиций в человеческий и интеллектуальный капитал. Это предполагает необходимость определения роли, места и функций национальной инновационной системы (НИС) и ее субъектов в экономической политике государства.

Процесс формирования и развития НИС в России также нуждается в специальных инструментах оценки эффективности инновационной деятельности и эффективности инновационной системы в целом путем анализа затрат и результатов на всех этапах инновационного процесса. Тем не менее, следует отметить отсутствие серьезных исследований в российской экономической науке, использующих современные методы измерения эффективности НИС. Поэтому применение и разработка новых методик в области оценки эффективности инновационной системы является необходимостью для обеспечения конкурентоспособности национальной экономики в долгосрочной перспективе.

Процесс перехода к экономике знаний в России является длительным и осложняется постоянно меняющейся внутренней и внешней конъюнктурой. Это накладывает дополнительную ответственность на органы государственной власти, которые непрерывно должны осуществлять мониторинг процесса формирования и функционирования НИС с последующим сопоставлением результатов с достижениями в этой области в других странах.

Однако существующие инструменты не помогают эффективно и динамично достичь этой цели. Поэтому разработка нового инструмента для эффективного контроля и координации процесса формирования и развития НИС является важнейшей задачей в процессе перехода к экономике знаний. Таким образом, в настоящем исследовании предлагается новый подход к использованию методов машинного обучения в области исследований НИС.

Исходя из вышесказанного, использование современных научных инструментов и методов в деле изучения роли НИС в условиях перехода к экономике знаний является отправной точкой и неотложной задачей для органов государственной власти в России. Это необходимо для того, чтобы ускорить процесс развития инновационной системы на прочной научной основе, следствием чего будет преобразование российской экономики, традиционно основанной на сырьевом секторе, в экономику, базирующуюся на знаниях. Это обеспечит устойчивый экономический рост на долгую перспективу и позволит преодолеть тяжелый груз ресурсной зависимости, сместив вектор развития страны в сторону научных разработок и применения высоких технологий, а также наращивания объемов интеллектуального потенциала.

Таким образом, настоящее исследование вносит теоретический и практический вклад в обеспечение аналитической основы для концепции экономики знаний и представляет существенное дополнение к практическим инструментам, необходимым для успешного перехода России к экономике знаний на базе новых научных методов.

Степень разработанности проблемы. На теоретическом уровне многие экономисты изучали концепцию экономики знаний и концепцию НИС. Однако, ни одно из этих исследований не касалось комплексно сразу двух тем и не объединяло их в систему.

Теоретические и практические основы концепции экономики знаний были сформированы и разработаны в конце ХХ века многими экономистами, в числе которых — Ф. Махлуп, Э. Тоффлер, М. Кастеллс, Д. Форэй, С. Лидбитер, Л. Батракова, А. Колпакова ,А. Б. Джонс, Г. Б. Клеинер, М. Р. Хабиби, А. Дэвидсон, М. Ларош, Л. А. Огунсола, О. С. Вебер., Б. Дженнифер, П. Кокович, Г. П. Журавлёва, Ф. Х. Каррильо, Р. Новацки, К. Бачник, Ж. Ли, Дж. Хэм, Б. Чой, А. К. Джа, И. Бозе, Э. В. Т. Нгай, А. Лундгрен, Х. Вестлунд, Е. Г. Цараяннис, Т. Бартх, Д. Ф. Й. Цампбелл, К. Следзик, Б. Годин, В. Келлер, С. Р. Еапле, Р. Н. Ланглоис, Р. Ф. Харрод, Е. Д. Домар, Р. М. Соло, П. Ромер, Р. Е. Лукас, В. Роблек, М. Меско, М. Пейи, А. Бертонцелй, И.Н. Тюкавкин, В.С. Юрий, В.В. Овчинников, Р.А. Фатхутдинов.

Что касается теоретической и методологической основы концепции инноваций, то она была сформирована многими исследователями: Й. Шумпетером, П. Друкером, Й. А. С. Ховард, Н. Ягдиш, Г. В. Довнс, Л. Б. Мохр, Ф. Даманпоур, В. М., К.Еван, Симмондс А. И, Пригожин, Ю.А Кармышев, Н.А. Скрыльникова, С.А. Агарков, Е.С. Кузнецова, М.О. Грязнова, Н.В. Сироткина, И. Чупрова, Б.Д. Екатерина и др.

Теоретическая и методологическая основы НИС, механизмов взаимодействия между субъектами и механизмов организации инновационной деятельности этой системы были изучены многими экономистами, такими как: К. Фремэн, Б-А. Лундвалл, Б. Йохансон, М.Н. Руденко, А.В. Овчинникова, С.М. Васин, И.Г. Салимьянова, А.А. Румянцев, А.А. Рогова и др.

Проблема формирования и развития НИС была решена путем внедрения многих стратегий и инструментов, которые могли бы способствовать успеху данного процесса. Здесь можно назвать имена таких исследователей, как Г. Й. В. Манйон, Н. С. Варсакелис, О.А Сточеван, Т.Я. Красноперова, С.В. Кузнецов, Е.А. Горин, Л. Шаосюнь, А.Д. Шматко, А. Хвостов и др.

Вопрос моделирования интерактивных отношений между участниками НИС был рассмотрен несколькими исследованиями в этой области. В частности, работами Й. Фагерберга.

Проблема оценки эффективности НИС по-разному рассматривалась многими учеными такими так: И.А. Рудская, С.П. Земцов, Б.Д. Матризаев. Некоторые экономисты разработали специальные методы М. Секер, Ф. Салиола и др.

Несмотря на все темы, изученные в ходе предыдущих исследований, эти исследования не смогли ответить на следующие актуальные вопросы:

1. Каковы теоретические различия между экономикой знаний и национальной инновационной системой?

2. Какие средства и механизмы необходимы для перехода к экономике знаний?

3. Каким образом можно разработать метод оценки эффективности НИС, учитывающий все этапы процесса инновации и исключающий влияние масштаба изучаемой экономики?

4. Как можно контролировать процесс формирования и развития НИС в целом? Можно ли постоянно отслеживать его и сравнивать с другими странами?

5. Есть ли связь между процессом формирования и развития НИС и процессом перехода к экономике знаний? Если она есть, то каков характер этой связи? Каким образом возможно построить и качественно развивать процесс перехода к экономике знаний на основе этой связи?

Ранее не проводилось исследований по мониторингу процесса формирования и развития НИС с использованием методов машинного обучения. Данное исследование является первым, которое применяет этот подход, с целью разработки постоянного инструмента мониторинга развития НИС.

Приходится констатировать отсутствие научных работ, как в российской, так и в зарубежной специализированной литературе, затрагивающих проблемы взаимосвязи между формированием и развитием НИС и процессом перехода к экономике знаний.

Целью диссертационного исследования является разработка методов и модели совершенствования процесса формирования и развития национальной инновационной системы в контексте перехода России к экономике знаний.

Для достижения указанной цели необходимо выполнить следующие научные задачи:

1. Уточнить сущность и теоретическую основу экономики знаний и НИС. Раскрыть теоретические границы между экономикой знаний и НИС. Моделирование динамики функционального взаимодействия между субъектами НИС.

2. Разработать алгоритм для изучения различных типов НИС. Проанализировать состояние НИС в современной России и исследовать перспективы её развития в условиях перехода к экономике знаний. Предложить систему сценариев стратегии развития НИС в России.

3. Разработать методы оценки эффективности НИС в России для сравнительного анализа этого показателя с группой стран, в том числе стран БРИКС. Сравнить эффективность НИС в России с 24 другими странами. Разработать новый метод исследования эффективности НИС с использованием неконтролируемого метода машинного обучения.

4. Разработать новый инструмент для мониторинга процесса формирования и развития НИС в России с использованием методов машинного обучения.

5. Разработать индекс экономики знаний Всемирного банка и других суб-индексов. Выполнить эконометрический анализ с целью измерения влияния НИС на процессе перехода к экономике знаний. Предложить систему сценариев стратегии развития НИС в России.

Объектом диссертационного исследования является процесс формирования и развития НИС в России.

Предметом диссертационного исследования является отношения субъектов НИС и их влияние на процессе перехода к экономике знаний.

Гипотеза исследования. Настоящее диссертационное исследование основано на ряде гипотез:

1. (Н1) Существует фундаментальное теоретическое различие между экономикой знаний и национальной инновационной системой.

2. (Н2) Россия не имеет достаточного инновационного потенциала для формирования развитой НИС, конкурентоспособной на мировом рынке.

3. (Нз) Инновационная система в современной России представляет большей степени региональную, а не национальную инновационную систему.

4. (Н4) НИС в России страдает от низкого уровня эффективности коммерческой эксплуатации научно-технических знаний.

5. (Н5) Существует возможность разработать инструмент для динамичного и непрерывного мониторинга процесса развития НИС.

6. (Нб) Процесс формирования и развития НИС в России играет важную роль в процессе перехода к экономике знаний.

Соответствие темы диссертации требованиям паспорта специальности ВАК.

Диссертационное исследование выполнено в соответствии с паспортом специальности 08.00.05 — «Экономика и управление народным хозяйством», — в части пунктов: п. 2 «Управление инновациями», п. 2.2 «Разработка методологии и методов оценки, анализа, моделирования и прогнозирования инновационной деятельности в экономических системах», п. 2.5 «Особенности создания и исследования национальных инновационных систем: принципы формирования и развития, структуры и функции, оценка эффективности».

Теоретической и методологической основой диссертационного исследования является основная концептуальная система микро и макроэкономики, теория управления знаниями, теория современного экономического роста, в том числе, теория внутреннего и внешнего роста, теория управления инновациями и управление многомерными инновационными системами, теория построения сценариев с использованием подхода форсайт, методы оценки эффективности производственных систем, современные методы анализа данных, включая машинное обучение, расширенные методы эконометрического анализа, труды современных зарубежных экономистов в области управления знаниями и инновационных систем, в том числе, материалы научных конференций и семинаров, периодическая литература, международные и местные отчеты соответствующих организаций в области инновационных исследований, международные и национальные базы данных статистики, законодательные и нормативно-правовые акты Российской Федерации.

Методология исследования. В ходе исследования в качестве основного методологического подхода был применен позитивизм, главным образом основанный на наблюдении и знаниях, полученных из количественного, логического и математического анализа данных и информации, касающихся изучаемых явлений. Кроме того, широко применялись следующие методологические подходы: индуктивный подход, преимущественно в деле исследования структурных компонентов НИС; системный подход к изучению взаимосвязи между субъектами НИС как на теоретическом, так и на практическом уровне; математико-системный подход при разработке нового инструмента для мониторинга эволюции НИС, изучения взаимосвязи между процессом формирования и развития НИС и процессом перехода к экономике знаний, а также для определения нового индекса экономики знаний и оценки эффективности НИС на основе анализа конкретных количественных показателей.

Научная новизна исследования заключается в разработке методов совершенствования процесса формирования и развития НИС в России и определении её роли в процессе перехода к экономике знаний на основе результатов оценки эффективности НИС, а также мониторинге динамики её развития с использованием методов машинного обучения.

1. Изучена и уточнена сущность и теоретическая основа экономики знаний и НИС и продемонстрированы теоретические различия между НИС и экономикой знаний, а также их взаимосвязи в контексте процесса перехода к экономике знаний.

2. Разработан новый универсальный алгоритм анализа НИС. В результате его применения было можно определить степень развития НИС России, ее основные субъекты, двусторонние и многосторонние отношения, а также уровень синергии между ними.

3. Разработан метод оценки эффективности НИС. На основе метода анализа охвата данных (АОД) был определен уровень эффективности НИС в России по сравнению с 24 другими странами, включая страны БРИКС. Для уточнения достоверности разработанного метода был разработан новый метод анализа эффективности НИС с использованием неконтролируемого метода машинного обучения.

4. Разработана новая модель мониторинга процесса формирования и развития НИС в России с использованием различных методов машинного обучения. Анализ был проведен в 50 странах, включая Россию, в течение 26 лет и включает 23 переменных, отражающих различные аспекты НИС.

5. Измерено влияние НИС на процесс перехода к экономике знаний в России. Для этого был адаптирован индекс экономики знаний Всемирного банка и других суб-индексов, в дополнение к выполнению эконометрического анализа взаимосвязи между НИС и экономикой знаний. На основе результатов анализа характера связей между НИС и экономикой знаний были определены основные пути перехода к экономике знаний. Теоретическая и практическая значимость результатов исследования Теоретическая значимость исследования заключается в научном осмыслении

концепций экономики знаний и НИС, что результировалось в формировании новых теоретических и аналитических подходов к изучению данных аспектов. Кроме того, теоретическая значимость диссертационной работы заключается в разработке методов оценки и анализа эффективности национальных инновационных систем, а также в построении институциональной основы для регулирования взаимодействия между субъектами НИС в разных контекстах. Это, в свою очередь, поможет будущим исследователям понять механизмы работы как экономики знаний, так и НИС. В исследовании также был представлен новый подход к сравнительному анализу, основанный на использовании методов машинного обучения в области национальных инновационных систем.

Практическая значимость этого исследования заключается в том, что его результаты могут позволить органам государственной власти определить политику и инструменты, необходимые для формирования и развития НИС, что, в свою очередь, будет способствовать быстрому переходу к экономике знаний. Более того, управляющие государственные структуры получат возможность использовать инструмент мониторинга, представленный в настоящем исследовании, для отслеживания путей и факторов развития НИС, выявления сильных и слабых сторон системы в целях корректировки инновационной политики. Основываясь на результатах этого исследования, представители управления в области инновационной деятельности смогут достаточно точно определить источники неэффективности НИС, независимо от того, появляются ли они в ходе создания научно-технических знаний или вызваны процессами коммерческой эксплуатации этих знаний. В соответствии с полученными данными можно разработать генеральную стратегию развития национальной инновационной политики.

Обоснованность научных положений подтверждается проведенным анализом обширного научного материала, включая труды зарубежных ученых в области управления знаниями и НИС, а также представлением полученных результатов на российских и международных научных конференциях и публикациями в международных рецензируемых журналах.

Достоверность и апробация результатов исследования

Обеспечивается актами о внедрении результатов исследования и их реализацией в рамках выполнения научно-исследовательской работ № 617030 «Методологические основы применения блокчейн-технологии для управления правами интеллектуальной собственности (на примере автоматизированных комплексов медицинского назначения)» по заданию Университета ИТМО (член команды) и № 619403 «Методология технологического и бизнес-консалтинга на основе патентной информации в процессе управления инновациями в российских фармацевтических компаниях» по заданию Университета ИТМО (член команды) и гранта Благотворительного фонда В. Потанина № ГК190001033/2018 (победитель).

Основные положения и результаты диссертационного исследования докладывались на международных научных конференциях, проводимых в России и за рубежом. По теме диссертационной работы опубликовано 17 научных работ. Из них 6 публикаций в журналах, рецензируемых Web of Science и Scopus, и 5 публикаций в журналах из перечня ВАК.

Основные результаты и положения диссертационного исследования были представлены на 10 международных и всероссийских конференций: VII Международная научно-практическая конференция «Правовая охрана и защита прав интеллектуальной собственности: история, теория, практика» (Пензенский государственный университет), 2019; г. Пенза; Конференция «Магистратура ++: программируя образование будущего» (Университет ИТМО), 2019, г. СПБ;

Научная конференция ITMO Open Science (Университет ИТМО), 2019, г. СПБ; XLVIII научной и учебно-методической конференции Университета ИТМО (Университет ИТМО), 2019, г. СПБ; Международный научно-практический форум «День интеллектуальной собственности СЗФО» (Университет ИТМО), 2019, 2018, г. СПБ; VII Конгресс молодых ученых (КМУ) (Университет ИТМО), 2018, г. СПБ; XLVII Научная и учебно-методическая конференция Университета ИТМО (Университет ИТМО), 2018, г. СПБ; Международная научно-практическая конференция «научные исследования в эпоху информационных технологий. экономика и право» (Общество с ограниченной ответственностью "Центр профессионального менеджмента "Академия Бизнеса"), 2016, 2017, г. Саратов; MIRDEC-4th, International Academic Conference on Social Science, Multidisciplinary and Globalization Studies, 2017, Madrid, Spain; Международная конференция «Приоритетные направления в развитии современного общества: междисциплинарные исследования» (БГТУ им. Шухова В.Г.), 2017, г. Белгород.

Структура и объем диссертации Содержание исследования изложено на 215 страницах. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы, включающего 246 наименований источников, 4 приложения, 84 рисунков, и 24 таблиц.

1. Теоретические основы и аспекты процесса перехода к экономике знаний и развития национальной инновационной системы

1.1. Раскрытие сущности и основных теоретических направлений экономики

знаний

1.1.1. Раскрытие существующих трактований понятия экономики знаний

Исследования в сфере экономики знаний не новы — многие ученые рассматривали проблему определения роли и места знания в обществе и экономике. В частности, отдельного упоминания достойны Махлуп. Ф (Fritz Machlup) (1962) и его исследование о возрастающей роли знаний в экономике [177], Тоффлер. Э (Alvin Toffler) (1970) [232], детально описавший будущие характеристики новой экономики в своей книге Будущий Шок (Future Shock), Кастельс. М (Manuel Castells) (1992) [106], обосновавший основы информационной экономики.

Автором термина «экономика знаний» является ученый-экономист Махлуп. Ф. В 1962 году он опубликовал исследование, касающееся влияния знаний на рост ВВП в США. Автор указывал 11 принципов изучения экономики знаний. Среди этих причин отметим следующие:

• Тесная связь между уровнем производительности труда и экономического роста и уровнем знаний в стране.

• Смещение спроса с физической рабочей силы на интеллектуальную силу.

• Установление взаимосвязи между информационно-коммуникационными технологиями (ИКТ) и процессом создания знаний.

• Уточнение методов расчета национального дохода.

Отметим, что эти принципы отразили начало экономических и социальных изменений, которые сопровождали появление экономики знаний как результата революции в области ИКТ. Таким образом, можно заключить, что Махлуп. Ф является автором понятия «экономика знаний», которая зависит в основном от инновационной деятельности, использующей информацию и знания в качестве фундаментальной части цепочки создания стоимости продукта.

Существует много определений экономики знаний, но все они сосредоточены на основных принципах, рассматривающих знание в качестве основного материала производственного цикла, отводя процессу создания, обмена и распространения знаний, значительную роль в инновационной деятельности. Например, в Отчете о международной конкурентоспособности в 1998 году экономика знаний была определена как «экономика, основанная на создании и эксплуатации знаний, где этот механизм играет доминирующую роль в процессе создания богатства» [206]. В этом контексте следует отметить, что сущность экономики знаний следует понимать не как простое описание высокотехнологичных отраслей, а как «описание новых источников конкурентного преимущества, которые могут быть применены во всех секторах всех компаний и во всех регионах сельскохозяйственной деятельности в области программного обеспечения и биотехнологии» [159]. С другой стороны, есть еще одно определение экономики знаний, принадлежащее Батракова Л.Г., Колпакова А.Г. Они определяют экономику знаний как «продвинутую стадию развития постиндустриальной экономики, которая является дополнением к концепции инновационной экономики, где главным фактором в

строительстве развития знания является человеческий капитал» [23]. В то же время Фридман Т.Л [136] считает, то что создание знаний и инноваций и воплощение их в людях и средствах становятся важнейшим фактором экономического роста в экономике знаний. С другой стороны, Джонс А.Б. считает, что «экономика знаний является революцией; знания в основном включают в себя радикальные изменения в экономике, основанной на физических ресурсах, к экономике, основанной на знаниях» [95]. В отечественной литературе экономика знаний определяется российскими экономистами с различных точек зрения. Некоторые экономисты видят, что экономика знаний не выходит за рамки классической экономической классификации экономических систем в соответствии с концепцией Маркса. Они считают, что экономика знаний — это просто экономика, в которой знания становятся товаром или продуктом на рынке [63]. С другой стороны, есть те, кто считает, что экономика знаний является новой формой экономических отношений, которая опирается главным образом на людей, способных создавать и развивать новые технологии [75]. Однако это определение ограничено. Поскольку оно сосредоточено главным образом на человеческом элементе и пренебрегает другими элементами экономики знаний, такими как технологическая инфраструктура и инновационная система. Есть также те, кто определяет экономику знаний как систему производства необходимых экономических знаний и систему управления этими знаниями [44]. В другом исследовании Фатхутдинов Р.А, он считает, что экономика знаний является инструментом повышения конкурентоспособности национальной экономики в силу того, что эффективное управление знаниями повысит общую производительность труда [67]. Есть и другие экономисты [45], которые считают, что экономика знаний — это только сектор, который в значительной степени основан на знаниях и работает вместе с другими секторами экономики.

Можно также определить экономику знаний на уровне экономических организаций, где она выступает в качестве эффективного средства использования нематериальных активов, ключом к достижению конкурентного преимущества, столь необходимого для любой компании.

Следует также отметить, что термин экономика знаний часто применяется как синоним новой экономики или инновационной экономики. Исходя из вышесказанного, мы можем вывести следующее определение экономики знаний. Экономика знаний — это новая экономическая система, в рамках которой особое внимание уделяется нематериальным ресурсам, циркулирующим в хозяйственной деятельности, как на уровне национальной экономики, так и в отдельно взятой организации. В настоящее время деятельность многих организаций зависит от нематериальных активов, включающих виды капитала, которые возникли в контексте экономики знаний, такие как человеческий капитал, социальный капитал, интеллектуальный капитал, потребительский капитал.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Алнафра Ибрагим, 2020 год

Список литературы

1. Закон Российской Федерации "об утверждении приоритетных направлений развития науки, технологий и техники в Российской федерации и перечня критических технологий Российской федерации" от 2011 № 899 // [Электронный ресурс]. URL: http://static.kremlin.ru/media/events/files/41d38565372e1dc1d506.pdf

2. Министерство науки и высшего образования Российской Федерации "О федеральной целевой программе «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014-2020 годы" от 21 мая № 426 // Российская газета. - 2013 г. [Электронный ресурс] URL: http://fcpir.ru/participation in program/formation topics/resolution/

3. Министерство образования и науки Российской Федерации "Прогноз научно-технического развития Российской Федерации на период до 2030 года" от 2013 [Электронный ресурс]. - 2013 г. URL: http://static.government.ru/media/files/41d4b737638b91da2184.pdf

4. Министерство образования и науки Российской Федерации "Стратегия развития науки и инноваций в Российской Федерации на период до 2015 года" от 2006 № 1 // [Электронный ресурс]. - 2013 г. URL: http://kf.osu.ru/dept/nauch/osnov doc/strategiya razvit.pdf

5. Национальный исследовательский университет. // Инновационные кластеры. Высшая школа экономики [Электронный ресурс]. URL: https://cluster.hse.ru/innovative_clusters.

6. Постановление Правительства РФ "Об утверждении Правил распределения и предоставления субсидий из федерального бюджета бюджетам субъектов Российской Федерации на реализацию мероприятий, предусмотренных программами развития пилотных инновационных территориальных кластеров" от 2013 № 188 // [Электронный ресурс]. - 2014 г. URL: https://www.hse.ru/mirror/pubs/share/209516890

7. Правительство российской федерации "План мероприятий ("дорожная карта") по развитию конкуренции в отраслях экономики Российской Федерации и переходу отдельных сфер естественных монополий из состояния естественной монополии в состояние конкурентного рынка на 2018 - 2020 годы " от 2018 № 1697 // [Электронный ресурс]. URL: http://static.government.ru/media/files/uDUIgTPXWg83seGwodmHvTnvTC94JDfI.pdf

8. Правительство российской федерации "Стратегия инновационного развития Российской Федерации на период до 2020 года" от 2011 № 2227 // [Электронный ресурс]. URL: http://static.government.ru/media/files/4qRZEpm161xctpb156a3ibUMiILtn9oA.pdf

9. Приказ Минэкономразвития России "О приоритетном проекте Минэкономразвития России "Развитие инновационных кластеров - лидеров инвестиционной привлекательности

мирового уровня" от 2016 № 400 // [Электронный ресурс]. URL: https://cluster.hse.ru/mirror/pubs/share/213074518

10. Прогноз научно-технологического развития Российской Федерации на долгосрочную перспективу // Высшая школа экономики [Электронный ресурс] URL: https://prognoz2030.hse.ru/data/2012/06/04/1252064763/_files_materials_5053_prog.ntr.pdf

11. Агарков С.А., Кузнецова Е.С., Грязнова М.О. Инновационный менеджмент и государственная инновационная политика / Москва: Академия Естествознания, 2011. 143 с.

12. Алимханова А.Н., Мицель А.А. Оценка эффективности предприятий на основе метода DEA // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. 2019. №. 22(2). С. 104-108.

13. Алтынбаева Л.Е. Взаимодействие национальной инновационной системы России с глобальной средой // Креативная экономика. 2018. №. 12(9). С. 1321-1330.

14. Ассоциация инновационных регионов. Рейтинг инновационных регионов России [Электронный ресурс]. 2018. URL: http://www.i-regions.org/images/files/airr18.pdf

15. Бабкин А.В., Чистякова О.В. Цифровая экономика и ее влияние на конкурентоспособность предпринимательских структур // Российский журнал предпринимательства. 2017. №. 8. С. 8-38.

16. Батракова, Л. Г., & Колпакова, А. Г Формирование и развитие экономики знаний в России. // Ярославский педагогический вестник. - 2012. - №1(4). - С. 117-120.

17. Большакова П.С., Котов А.И. Экономика Знаний - Основа Устойчивого Экономического Развития России // Инновации. 2018. №. 1(231). С. 27-35.

18. Важдаев А.Н., Мицель А.А. Dea-анализ эффективности отраслей экономики моногорода // Региональная экономика: теория и практика. 2017. №. 12(447). С. 2378-2390.

19. Васин С.М., Гамидуллаева Л.А. Институты в развитии инновационных систем // Journal of Economic Regulation. 2016. №. 7(1). С. 93.

20. Васин С.М., Гамидуллаева Л.А. Регион как локус инновационной деятельности // Теоретическая и прикладная экономика. 2018. №. 2. С. 1-11.

21. Гаврилова Н.М. Оценка макроэкономической эффективности инфраструктурного обеспечения национальной инновационной системы России // Экономический анализ: теория и практика. 2018. №. 3(474). С. 455-472.

22. Гагарина Г.Ю. Роль человеческого и социального капиталов в обеспечении конкурентоспособности российских регионов // Территория и планирование. 2012. №. 5.(41). С. 5-11.

23. Глущенко В.В., Глущенко И.И. Наукология как методическая основа повышения эффективности национальной инновационной системы // НАУКОВЕДЕНИЕ. 2015. №. 7(1). С. 117.

24. Гречко М.В. Оценка состояния инновационного развития национальной экономики России // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2014. №. 6(43). С. 29-34.

25. Грибовский А.В., Парфенова С.Л. Состояние и основные направления повышения эффективности национальной инновационной системы // Управление наукой и наукометрия. 2013.№. 13. С.188-204.

26. Дробышевская Л.Н., Попова Е.Д. Развитие экономики знаний России в эпоху цифровых трансформаций // Креативная экономика. 2018. №. 12(4). С. 429-446.

27. Екатерина Б.Д. Экономическая сущность и природа инновации // Вестник ВГУИТ. 2017. №. 79(1). С. 326-331.

28. Журавлева. Г.П Новый курс экономической теории / ЖУРАВЛЕВА. Г.П, книга2, 1-е изд., Москва-тамбов: Державина, 2009. 675 c.

29. Загайнова А.А. Особенности развития экономики знаний в России: теория и практика // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2015. №. 113. С. 927-942.

30. Земцов С.П., Бабурин В.Л. Как оценить эффективность региональных инновационных систем в России? // Инновации. 2017. №. 2(220). С. 60-66.

31. Земцов С.П., Комаров В.М. Формирование экономики знаний в регионах России в 19982012 гг // Инновации. 2015. №. 10(204). С. 40-49.

32. Кармышев Ю.А. Анализ понятийного аппарата инноватики // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 1997. №. 2. С. 75-81.

33. Кирьяков А., Меленкин В. Национальная инновационная система России в условиях новой экономики // Terra Economicus. 2007. №. 5(2). С. 140-144.

34. Коротков И.Г., Зубенко В.А. Сильные и слабые стороны национальной инновационной системы России // ЭКОНОМИКА XXI ВЕКА. 2016. №. 4. С. 16-23.

35. Коршунова Л.А., Кузьмина Н.Г., Камынина Л.А. Роль национальной инновационной системы в развитии экономики россии // Вестник науки Сибири. 2015. №. 2(17). С. 76-84.

36. Красноперова Т.Я. Национальная инновационная система: структура, роль финансовой составляющей // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2013. №. 6(88). С. 152-156.

37. Кузнецов С.В., Горин Е.А., Имзалиева М. Инновационная динамика в экономике санкт -петербурга: ожидания и результаты // Инновации. 2019. №. 9(251). С. 38-44.

38. Куракова Н.Г., Петров А.Н Национальная технологическая инициатива: оценка перспектив технологического лидерства России // Экономика науки. - 2015. - №2. - С. 84-93.

39. Левченко Т.А. Кластеры и их роль в развитии национальной инновационной системы россии // Азимут научных исследований: экономика и управление. 2017. №. 6(3). С. 239-243.

40. Лохова Т.В., Лагутин Ю.В. Россия и Китай в экономике знаний: исходные позиции и перспективы сотрудничества // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Общественные науки. 2018. №. 2(46). С. 190-200.

41. Лукоянов И.В. Инновационная политика России: история и современность // Науковедение. 2016. №. 8(3). С. 1-12.

42. Матризаев Б.Д. Исследование сравнительной эффективности национальной инновационной системы и качества экономического роста на примере сравнительного анализа стран оэср и брикс // Вопросы инновационной экономики. 2019. №. 9(3). С. 673-692.

43. Махортова В. Национальная инновационная система России: современный уровень и перспективы развития // Актуальные проблемы экономики и права. 2014. №. 2(30). С. 55-60.

44. Овчинников В.В. Модернизация: экономика знаний // Россия: тенденции и перспективы развития. 2011. №. 6(1). С. 401-414.

45. Овчинникова А.В. Национальная инновационная система // Вестник удмуртского университета. 2012. №. 4. С. 61-69.

46. Плетнев К.И., Гаврилова Н.М. Приоритеты в инфраструктурном обеспечении реиндустриализационно трансформируемой национальной инновационной системы России // Инновации. 2016. №. 3(209). С. 14-20.

47. Пригожин А.И. Нововведения: стимулы и препятствия. Социальные проблемы инноватики / Наука, 1989. 271 с.

48. Просвирина И. И, Тащев А. К Экономика знаний и современные тенденции использования труда в России // Вестник ЮУрГУ. Серия: Экономика и менеджмент. - 2014. - №1. - С. 73-79.

49. Пястолов С.М. Эффективность национальной инновационной системы: инфраструктурный аспект // Транспортное дело России. 2012. №. 6(1). С. 18-20.

50. Ратнер С.В. Метод оценки общественного ущерба от информационной закрытости на основе анализа среды функционирования и теории игр // Инновации. 2018. №. 3(233). С. 47-55.

51. Руденко М.Н., Шнуренко А. Национальная инновационная система: структура и основные компоненты // Проблемы современной экономики (Новосибирск). 2010. №. 2(2). С. 119-124.

52. Рудская И.А. Моделирование оценки эффективности региональной инновационной системы России // Инновации. 2017. №. 10(228). С. 40-45.

53. Рудская И.А. Оценка эффективности региональной инновационной системы России по стадиям инновационного процесса // NBI-technologies. 2017. №. 11(3). С. 23-34.

54. Румянцев А.А., Рогова А.А. Институциональное развитие условий научно-инновационной деятельности // Экономика Северо-Запада: проблемы и перспективы развития. 2016. №. 1(50). С. 40-48.

55. Салимьянова И.Г., Дячук Е.. Инновационная среда и национальная инновационная система // Экономика и предпринимательство. 2015. №.10-1(63). С. 99-102.

56. Салимьянова И.Г., Погорельцев А.С. Категории информационного сопровождения инновационной деятельности // Инновационная деятельность. 2016. №. 2(37). С. 53-60.

57. Сироткина Н.В., Чупрова И. Инновационная стратегия развития высокотехнологичных регионов. Новый взгляд с позиции формирования экономики знаний // Регион: системы, экономика, управление. 2016. №. 3(34). С. 36-42.

58. Скрыльникова Н.А. Инновационная деятельность: микро-, мезо- и макроэкономические характеристики // Вестник Томского государственного университета. 1999. №. 267. С. 52-56.

59. Слатвицкая И., Симонян Л. формирование национальной инновационной системы в современной России // КАИТ. 2017. №. 2(23). С. 212-216.

60. Семенов А.И. Эффективность инновационной системы россии в зависимости от значений индексов ппс Российского рубля и производительности национального труда // Вестник СГСЭУ.

2018. №. 4(73). С. 40-42.

61. Соколов А. В Будущее науки и технологий: результаты исследования Дельфи // Форсайт. - 2009. - №3. - С. 40-58.

62. Сточеван О.А. Приоритеты и предпосылки формирования национальной инновационной системы: Препринт. - СПб: Изд-во СПбГУЭФ, 2005. - 16 с.

63. Тюкавкин И.Н. Экономика знаний // Вестник Самарского государственного университета. 2014. №. 6(117). С. 145-150.

64. Удальцова Н.Л. Системные проблемы и угрозы национальной инновационной системе России // Экономика. Налоги. Право. 2016. №. 3. С. 113-119.

65. Удальцова Н.Л., Михелашвили Н.Р. Конкурентоспособность национальной инновационной системы России: аналитический обзор // Креативная экономика. 2016. №. 10(1). С. 9-20.

66. Унтура Г.А. Оценка Влияния Человеческого Капитала На Экономический Рост Российских Регионов В Условиях Финансовых Ограничений // Пространственная экономика.

2019. №. 15(1). С. 109-133.

67. Фатхутдинов Р.А. Экономика знаний и инструменты конкурентоспособной экономики // Современная конкуренция. 2008. №. 6(12). С. 137-143.

68. Филин С.А. Взаимосвязь развития российской инновационной системы и сфер науки и образования // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2017. №. 5(350). С. 911-921.

69. Фролова Н.В., Селянинова.В. Практическое применение принципов эффективности и устойчивости в управлении национальной и региональными инновационными системами // ARS ADMINISTRANDI. 2012. №. 4. C. 81-93.

70. Цыренов Д. Институционализация экономики знаний // Baikal Research Journal. 2016. №. 7(2). С. 12-20.

71. Чистякова О.В. Принципы формирования национальной и региональных инновационных систем в России // Научно-технические ведомости СПбГПУ университета. Экономические науки. 2017. №. 10(3). С. 101-111.

72. Шаосюнь Л., Шматко А.Д., Хвостов А. Системно-информационный анализ функционирования экономических институтов как фактора инновационного развития государства // Экономика и предпринимательство. 2019. №. 1(102). С. 45-49.

73. Шелестова Д.А., Петрович Ф.Д. Экономика знаний: траектория институциональной эволюции // Вопросы регулирования экономики. 2013. №. 4(1). С. 87-95.

74. Шомуродова Н.И. Количественно-качественный анализ институциональных изменений в национальной инновационной системе России // Economics. 2016. №. 2(11). С. 15-21.

75. Юрий В.С. Экономика знаний и реальность // Метеор-Сити. 2016. №. 4. С. 36-42.

76. Abashkin V., Artemov S., Gusev A Cluster Policy in Russia: Reaching Global Competitiveness. Ministry of Economic Development of the Russian Federation; RVC JSC. - Moscow: National Research University Higher School of Economics - HSE, 2018. - 328 P.

77. Afzal M. N. I. An empirical investigation of the National Innovation System (NIS) using Data Envelopment Analysis (DEA) and the TOBIT model // International Review of Applied Economics. 2014. Vol. 28. Issue. 4. P. 507-523.

78. Alavi M., Leidner D.E. Review: Knowledge management and knowledge management systems: Conceptual foundations and research issues // MIS Quarterly: Management Information Systems. 2001. Vol. 25. Issue. 1. P. 107-136.

79. Altuntas S., Dereli T., Kusiak A. Assessment of corporate innovation capability with a data-mining approach: industrial case studies // Computers and Industrial Engineering. 2016. Vol. 102. P. 58-68.

80. Arnkil R., Jarvensivu A., Koski P. and Piirainen T. Exploring Quadruple Helix Outlining user-oriented innovation models. Final Report on Quadruple Helix Research for the CLIQ project, under the Interreg IVC Programme. - Finland: Tampereen yliopisto, 2010. - 131 P.

81. Atesagaoglu O.E., Elgin C., Oztunali O. TFP growth in Turkey revisited: The effect of informal sector // Central Bank Review. 2017. Vol. 17. Issue. 1. P. 11-17.

82. Bailey D., Lenihan H. A Critical Reflection on Irish Industrial Policy: A Strategic Choice Approach // International Journal of the Economics of Business. 2015. Vol. 22. Issue. 1. P. 47-71.

83. Banker R.D., Charnes A., Cooper W.W. Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis // Management Science. 1984. Vol. 30. Issue. 9. P. 10781092.

84. Barros C.P. Measuring performance in defense-sector companies in a small NATO member country // Journal of Economic Studies. 2004. Vol. 31. Issue. 2. P. 112-128.

85. Binam J. N., Sylla K., Diarra I. N.G. Factors Affecting Technical Efficiency among Coffee Farmers in Cote d'Ivoire: Evidence from the Centre West Region // African Development Review. 2003. Vol. 15. Issue. 1. P. 66-76.

86. Bleda M., Río P. Del. The market failure and the systemic failure rationales in technological innovation systems // Research Policy. 2013. Vol. 42. Issue. 5. P. 1039-1052.

87. Boer H., During W.E. Innovation, what innovation? a comparison between product, process and organizational innovation // International Journal of Technology Management. 2001. Vol. 22. P. 83107.

88. Bogetoft P., Otto L. Benchmarking with DEA, SFA, and R / P. Bogetoft, L. Otto, 1-ed., Springer Science and Business Media LLC, 2011. 351 P.

89. Bogliacino F., Perani G., Pianta M. S.S. Innovation and development: The evidence from innovation surveys // Latin American Business Review. 2012. Vol. 13. Issue. 3. P. 219-261.

90. Boschma R.A. Proximity and innovation: A critical assessment // Regional Studies. 2005. Vol. 39. Issue. 1. P. 61-74.

91. Bozeman B., Foladori G., Gaughan M. Knowledge Flows and Knowledge Collectives: Knowledge Flows and Knowledge Collectives: Understanding The Role of Science and Technology Understanding The Role of Science and Technology Policies in Development Policies in Development Volume 1: Knowledge Flow. 2003. pp13-38.

92. Braczyk H.-J., Cooke P., Heidenreich M Regional innovation systems. 1 ed. - London: University College London Press, 1998. - 487 P.

93. Brown W.B., Gobeli D. Observations on the measurement of R&D productivity: A case study // IEEE Transactions on Engineering Management. 1992. Vol. 39. Issue. 4. P. 325-331.

94. Burgess J. F. W.P.W. Variation in inefficiency among US hospitals // Canadian Journal of Operational Research and Information Processing. 1998. Vol. 36. Issue. 3. P. 84-102.

95. Burton-Jones A. Knowledge Capitalism: Business, Work, and Learning in the New Economy / A. Burton-Jones, Oxford University Press, 1999. 248 P.

96. Bush V. Science, the Endless Frontier: A Report to the President by Vanevar Bush, Director of the Office of Scientific Research and Development. July 1945 // US Government Printing Office, Washington: 1945.

97. Cai Y. Factors Affecting the Efficiency of the BRICSs' National Innovation Systems: A Comparative Study Based on Dea and Panel Data Analysis // SSRN Electronic Journal. 2012.

98. Campbell D.F.J., Carayannis E.G., Rehman S.S. Quadruple Helix Structures of Quality of Democracy in Innovation Systems: the USA, OECD Countries, and EU Member Countries in Global Comparison // Journal of the Knowledge Economy. 2015. Vol. 6. Issue. 3. P. 467-493.

99. Carayannis E. G., Goletsis Y. G.E. Multi-level multi-stage efficiency measurement: The case of innovation systems // Operational Research: An International Journal. 2015. Vol. 15. Issue. 2. P. 253274.

100. Carayannis E. G., Rakhmatullin. R. The quadruple/quintuple innovation helixes and smart specialisation strategies for sustainable and inclusive growth in Europe and beyond // Journal of the Knowledge Economy. 2014. Vol. 5. Issue. 2. P. 212-239.

101. Carayannis E.G., Barth T.D., Campbell D.F. The Quintuple Helix innovation model: global warming as a challenge and driver for innovation // Journal of Innovation and Entrepreneurship. 2012. Vol. 1. Issue. 2. P. 1 -12.

102. Carayannis E.G., Campbell D.F.J. Mode 3 Knowledge Production in Quadruple Helix Innovation Systems / E.G. Carayannis, D.F.J. Campbell, 1-ed., New York: Springer, 2012. 72 P.

103. Carayannis E.G., Grigoroudis E., Goletsis Y. A multilevel and multistage efficiency evaluation of innovation systems: A multiobjective DEA approach // Expert Systems with Applications. 2016. Vol. 62. Issue. 15 November. P. 63-80.

104. Carlsson B. Internationalization of innovation systems: A survey of the literature // Research Policy. 2006. Vol. 35. Issue. 1. P. 56-67.

105. Carrillo F.J. Knowledge cities: approaches, experiences and perspectives / F.J. Carrillo, 1-е изд., New York: Routledge Taylor & Francis Group, 2006. 287 P.

106. Castells M. The Informational City: Economic Restructuring and Urban Development / Castells M, 1-ed., Oxford: Wiley-Liss Inc., 1992. 416 P.

107. Chakraborty K., Biswas B., Lewis W.C. Measurement of Technical Efficiency in Public Education: A Stochastic and Nonstochastic Production Function Approach // Southern Economic Journal. 2001. Vol. 67. Issue. 4. P. 889-905.

108. Charnes A., Cooper W. W., Golany B., Seiford L. S.J. Foundations of data envelopment analysis for Pareto-Koopmans efficient empirical production functions // Journal of Econometrics. 1985. Vol. 30. Issue. 1-2. P. 91-107.

109. Charnes A., Cooper W.W., Rhodes E. Measuring the efficiency of decision making units // European Journal of Operational Research. 1978. Vol. 2. Issue. 6. P. 429-444.

110. Chen C.P., Hu J.L., Yang C.H. An international comparison of R&D efficiency of multiple innovative outputs: Role of the national innovation system // Innovation: Management, Policy and Practice. 2011. Vol. 13. Issue. 3. P. 341-360.

111. Cilimkovic M. Neural networks and back propagation algorithm. 2010.

112. Cooke P. Knowledge economies: Clusters, learning and cooperative advantage / Cooke P, 1-ed., New York: Routledge Taylor & Francis Group, 2002. 217 P.

113. Costello T. P.B. Innovation // IT Professional. 2013. Vol. 15. Issue. 3. P. 62-64.

114. Courvisanos J., Mackenzie S. Innovation economics and the role of the innovative entrepreneur in economic theory // Journal of Innovation Economics. 2014. Vol. 2. Issue. 14. P. 41-61.

115. Covin J. G. S.D.P. A conceptual model of entrepreneurship as firm behavior. Entrepreneurship // Critical perspectives on business and management. 1991. Vol. 3. P. 5-28.

116. Crespo N.F., Crespo C.F. Global innovation index: Moving beyond the absolute value of ranking with a fuzzy-set analysis // Journal of Business Research. 2016. Vol. 69. Issue. 11. P. 5265-5271.

117. Czarnitzki D., Ebersberger B., Fier A. The relationship between R&D collaboration, subsidies and R&D performance: Empirical evidence from Finland and Germany // Journal of Applied Econometrics. 2007. Vol. 22. Issue. 7. P. 1347-1366.

118. Delen D., Kuzey C., Uyar A. Measuring firm performance using financial ratios: A decision tree approach // Expert Systems with Applications. 2013. Vol. 40. Issue. 10. P. 3970-3983.

119. Dereli D.D. Innovation Management in Global Competition and Competitive Advantage // Procedia - Social and Behavioral Sciences. 2015. Vol. 195. Issue. 3 Jul. P. 365-1370.

120. Dolfsma W. Government failure - Four types // Journal of Economic Issues. 2011. Vol. 45. Issue. 3. P. 593-604.

121. Downs G.W., Mohr L.B. Conceptual Issues in the Study of Innovation // Administrative Science Quarterly. 1976. Vol. 21. Issue. 4. P. 700-714.

122. Drucker P.F. Post-capitalist society / P.F. Peter F. Drucker, Oxford: HarperBusiness, 1993. 232

P.

123. Edquist C. Sectoral systems: Implications for European innovation policy Cambridge, MA: Cambridge University Press, 2004. 427-462 P.

124. Edquist C. Systems of Innovation: Perspectives and Challenges Oxford University Press, 2009. PP 181-208

125. Eggink M. The Components of an Innovation System: A Conceptual Innovation System Framework // Journal of Innovation and Business Best Practices. 2013. Vol. 2013. Issue. 2013. P. 1-12.

126. Etzkowitz H., Leydesdorff L. The dynamics of innovation: From National Systems and «mode 2» to a Triple Helix of university-industry-government relations // Research Policy. 2000. Vol. 29. Issue. 2. P. 109-123.

127. Fagerberg J. Centre for Technology, Innovation and Culture, University of Oslo. Innovation: A Guide to the Literature. Oslo, 2003.

128. Fagerberg J. Technology, Growth and Trade: Schumpeterian Perspectives. 1988. University of Sussex, Brighton

129. Fagerberg J., Srholec M. National innovation systems, capabilities and economic development // Research Policy. 2008. Vol. 37. Issue. 9. P. 1417-1435.

130. Farrell M.J. The Measurement of Productive Efficiency // Journal of the Royal Statistical Society. Series A (General). 1957. Vol. 120. Issue. 3. P. 253-290.

131. Filippetti A., Peyrache A. The Patterns of Technological Capabilities of Countries: A Dual Approach using Composite Indicators and Data Envelopment Analysis // World Development. 2011. Vol. 39. Issue. 7. P. 1108-1121.

132. Foray D. Guide to Research and Innovation Strategies for Smart Specialisation [Electronic resource]. Luxembourg, 2012. https://ec.europa.eu/regional policy/sources/docgener/presenta/smart specialisation/smart ris3 2012.pdf

133. Freeman C. Technology gaps, international trade and long waves London; New York: Pinter Publishers, 1987. 91-117 P.

134. Freeman C. The economics of industrial innovation / C. Freeman, 1982. MIT Press. 462 P.

135. Freeman C., Lundvall B.A. Small countries facing the technological revolution / Freeman C., B.A. Lundvall, C. Freeman, B.-A. Lundvall, London; New York: Pinter, 1988. 303 P.

136. Friedman T.L. The World Is Flat: A Brief History of the Twenty-first Century (Further Updated and Expanded) / T.L. Friedman, New York: MacMillan Inc, 2005. 488 P.

137. Fruehauf J., Kohun F. G., Lesjak D., Solek-Borowska C., Paliszkiewicz J. Global Definition of the Term Innovation: The Social Factors Influencing Individual Understanding ToKnowPress, 2017. 637-644 P.

138. Gibbons M., Limoges C., Nowotny H. The New Production of Knowledge: The Dynamics of Science and Research in Contemporary Societies / M. Gibbons, C. Limoges, H. Nowotny, California: SAGE Publications Ltd, 1994. 171 P.

139. Gokhberg L., Roud V. Structural changes in the national innovation system: longitudinal study of innovation modes in the Russian industry // Economic Change and Restructuring. 2016. Vol. 49. Issue. 2-3. P. 269-288.

140. Gokhberg L., Sokolov A. Technology foresight in Russia in historical evolutionary perspective // Technological Forecasting and Social Change. 2017. Vol. 119. Issue. June 2017. P. 256-267.

141. Golichenko O. The methodology of national innovation system analysis/ Quality Innovation: Knowledge, Theory, and Practices: Knowledge, Theory, and Practices. IGI Global. 2013. 94 P.

142. Guan J., Chen K. Measuring the innovation production process: A cross-region empirical study of China's high-tech innovations // Technovation. 2010. Vol. 30. Issue. 5-6. P. 348-358.

143. Guan J., Chen K. Modeling the relative efficiency of national innovation systems // Research Policy. 2012. Vol. 41. Issue. 1. P. 102-115.

144. Guellec D., Pottelsberghe De La Potterie B. Van The impact of public R&D expenditure on business R&D // Economics of Innovation and New Technology. 2003. Vol. 12. Issue. 3. P. 225-243.

145. Gunay E.N., Kazazoglu G.N. National innovation efficiency during the global crisis: A crosscountry analysis / E.N. Gunay, G.N. Kazazoglu, New York: Springer Nature, 2016. 184 P.

146. Guo I.L., Lee H.S., Lee D. An integrated model for slack-based measure of super-efficiency in additive DEA // Omega. 2017. Vol. 67. Issue. March 2017. P. 160-167.

147. Haapanen M., Lenihan H., Mariani M. Government policy failure in public support for research and development // Policy Studies. 2014. Vol. 35. Issue. 6. P. 557-575.

148. Habibi M.R., Davidson A., Laroche M. What managers should know about the sharing economy // Business Horizons. 2017. Vol. 60. Issue. 1. P. 113-121.

149. Haines G.H., Howard J.A., Sheth J.N. The Theory of Buyer Behavior. // Journal of the American Statistical Association. 1970. Vol. 65. Issue. 331. P. 1406-1407.

150. Hi-Tech Business in Russian Regions [Electronic Resource] // Association of innovative regions of Russia URL: http://www.i-regions.org/images/files/ranepa17.pdf

151. Ivanova I., Strand 0., Kushnir D., Leydesdorff L. Economic and technological complexity: A model study of indicators of knowledge-based innovation systems // Technological Forecasting and Social Change. 2017. Vol. 120. Issue. July 2017. P. 77-89.

152. Jankowska B., Matysek-J§drych A., Mroczek-Dabrowska K. Efficiency of National Innovation Systems - Poland and Bulgaria in the Context of the Global Innovation Index // Comparative Economic Research. 2017. Vol. 20. Issue. 3. P. 77-94.

153. Jha A.K., Bose I., Ngai E.W.T. Platform based innovation: The case of Bosch India Keywords: Framework for platform based innovation Innovations in manufacturing Product development Value based innovation // Intern. Journal of Production Economics. 2015. Vol. 171. P. 250-265.

154. Johnson B. Institutional learning/ National Innovation Systems: Towards a Theory of Innovation and Interactive Learning/ B.-A. Lundvall(editor), London: Pinter Publishers, 1992. 367 P.

155. Jormanainen I. Outcomes of learning through international joint ventures for local parent firms: evidence from Russia / I. Jormanainen, 1-ed., Aalto: Aalto University School of Economics, 2010. 271 P.

156. Kocovic P. Four laws for today and tomorrow // Journal of Applied Research and Technology. 2008. Vol. 6. Issue. 3. P. 133-145.

157. Kou M., Chen K., Wang S., Shao Y. Measuring efficiencies of multi-period and multi-division systems associated with DEA: An application to OECD countries' national innovation systems // Expert Systems with Applications. 2016. Vol. 46. Issue. 15 March. P. 494-510.

158. Kuznetsov B., Dolgopyatova T., Golikova V., Gonchar K., Yakovlev A., Yasin Y. Russian manufacturing revisited: Industrial enterprises at the start of the crisis // Post-Soviet Affairs. 2011. Vol. 27. Issue. 4. P. 366-386.

159. Leadbeater C. New measures for the new economy Amsterdam: In International symposium on measuring and reporting intellectual capital: Experience, issues, and prospects. 1999. P. 1-42.

160. Lee H., Park Y. An international comparison of R&D efficiency: DEA approach // Asian Journal of Technology Innovation. 2005. Vol. 13. Issue. 2. P. 207-222.

161. Lee J.N., Ham J., Choi B. Effect of Government Data Openness on a Knowledge-based Economy Elsevier B.V., 2016. 158-167 P.

162. Leydesdorff L. E.H. Emergence of a Triple Helix of university—industry—government relations // Science and Public Policy. 1996. Vol. 23. Issue. 5. P. 279-286.

163. Leydesdorff L. The knowledge-based economy and the triple helix model // Annual Review of Information Science and Technology. 2010. Vol. 44. Issue. 1. P. 365-417.

164. Leydesdorff L. The Triple Helix, Quadruple Helix, ..., and an N-Tuple of Helices: Explanatory Models for Analyzing the Knowledge-Based Economy? // Journal of the Knowledge Economy. 2012. Vol. 3. Issue. 1. P. 25-35.

165. Leydesdorff L., Etzkowitz H. Can «the public» be considered as a fourth helix in university-industry-government relations? Report on the Fourth Triple Helix Conference, 2002 // Science and Public Policy. 2003. Vol. 30. Issue. 1. P. 55-61.

166. Leydesdorff L., Park H.W., Lengyel B. A routine for measuring synergy in university-industry-government relations: Mutual information as a Triple-Helix and Quadruple-Helix indicator // Scientometrics. 2014. Vol. 99. Issue. 1. P. 27-35.

167. Leydesdorff L., Porto-Gomez I. Measuring the expected synergy in Spanish regional and national systems of innovation // Journal of Technology Transfer. 2019. Vol. 44. P. 189-209.

168. Li S., Jahanshahloo G.R., Khodabakhshi M. A super-efficiency model for ranking efficient units in data envelopment analysis // Applied Mathematics and Computation. 2007. Vol. 184. Issue. 2. P. 638648.

169. Lindberg M., Danilda I., Torstensson B.M. Women Resource Centres-A Creative Knowledge Environment of Quadruple Helix // Journal of the Knowledge Economy. 2012. Vol. 3. Issue. 1. P. 3652.

170. Lu W.M., Kweh Q.L., Huang C.L. Intellectual capital and national innovation systems performance // Knowledge-Based Systems. 2014. Vol. 71. Issue. November. P. 201-210.

171. Lumpkin G.T., Dess G.G. Clarifying the entrepreneurial orientation construct and linking it to performance // Academy of Management Review. 1996. Vol. 2. Issue. 1. P. 135-172.

172. Lundgren A., Westlund H. The openness buzz in the knowledge economy: Towards taxonomy // Environment and Planning C: Politics and Space. 2017. Vol. 35. Issue. 6. P. 975-989.

173. Lundvall B. National Innovation Systems—Analytical Concept and Development Tool // Industry & Innovation. 2007. Vol. 14. Issue. 1. P. 95-119.

174. Lundvall B.A. Introduction / National systems of Innovation: Toward a theory of Innovation and Interactive Learning / B.-A. Lundvall, 1-ed., ANTHEM Press, 2010. 404 P.

175. Lundvall B.A. User-Producer Relationships, National systems of Innovation and Internationalism/ National Innovation Systems: Towards a Theory of Innovation and Interactive Learning/ B.-A. Lundvall(editor), London: Pinter Publishers, 1992. 367 P.

176. Ma Y., Guo G. Support vector machines applications / Y. Ma, G. Guo, Switzerland: Springer, 2014. 302 P.

177. Machlup F. The production and distribution of knowledge in the United States / F. Machlup, Princeton University Press, 1962. 416 P.

178. Mahroum S., Al-Saleh Y. Towards a functional framework for measuring national innovation efficacy // Technovation. 2013. Vol. 33. Issue. 10-11. P. 320-332.

179. Manjon J.V.G. A proposal of indicators and policy framework for innovation benchmark in europe // Journal of Technology Management and Innovation. 2010. Vol. 5. Issue. 2. P. 13-23.

180. Matei M.M., Aldea A. Ranking National Innovation Systems According to their technical Efficiency // Procedia - Social and Behavioral Sciences. 2012. Vol. 62. Issue. 24 October. P. 968-974.

181. McCarty T. A. Y.S. The Measurement of Productive Efficiency and Productivity Change / Y.S. McCarty T. A., Oxford U.K: Oxford University Press, 1993. 1-641 P.

182. McMillan, M-LDatta D. The Relative of Canadian Efficiencies Universities: A DEA // Canadian Public Policy-Analyse de politiques. 1998. Vol. 24. Issue. 4. P. 485-511.

183. Metcalfe J.S. The Economic Foundations of Technology Policy: Equilibrium and Evolutionary Perspectives / Paul Stoneman, 1-ed., Oxford: Blackwell Publisher Ltd, 1994. 600 P.

184. Metcalfe S., Ramlogan R. Innovation systems and the competitive process in developing economies // Quarterly Review of Economics and Finance. 2008. Vol. 48. Issue. 2. P. 433-446.

185. Moore's Law [Электронный ресурс]. URL: http://www.mooreslaw.org

186. Mpango P. Socio-Economic Transformation for Poverty Reduction: Eight Key Messages for Unlocking Tanzania's Potential. REPOA Brief Number 37. 2013. 4 P.

187.Nasierowski W., Arcelus F.J. On the efficiency of national innovation systems // SocioEconomic Planning Sciences. 2003. Vol. 37. Issue. 3. P. 215-234.

188.Nelson R.R., Rosenberg N. Techfnical Innovation and National Systems / R.R. Nelson, N. Rosenberg, ed. R.R. Nelson, New York: Oxford University Press, 1993. 525 P.

189.Nohria N., Gulati R. Is slack good or bad for innovation? // Academy of Management Journal. 1996. Vol. 39. Issue. 5. P. 1245-1264.

190.Nonaka I., Konno N. The Concept of "Ba": Building a Foundation for Knowledge Creation // California Management Review. 1998. Vol. 40. Issue. 3. P. 40-54.

191.Nonaka I., Takeuchi H. The Knowledge-creating company: How Japanese companies create the dynamics of innovation / I. Nonaka, H. Takeuchi, 1-ed., Oxford: Oxford University Press, 1995. 284 P.

192.Nowacki R., Bachnik K. Innovations within knowledge management // Journal of Business Research. 2016. Vol. 69. Issue. 5. P. 1577-1581.

193.Nugrahaeni R.A., Mutijarsa K. Comparative analysis of machine learning KNN, SVM, and random forests algorithm for facial expression classification IEEE, 2017. 163-168 P.

194. O'Donnell C., Westhuizen G. Regional Comparisons of Banking Performance in South Africa // The South African Journal of Economics. 2002. Vol. 70. Issue. 3. P. 485-518.

195. Odlyzko A. T.B. A refutation of Metcalfe's Law and a better estimate for the value of networks and network interconnections [Electronic resource]. Minnesota, 2005. URL: http://static.stevereads.com/papers to read/a refutation of metcalfe s law and a better estimate for t he value of networks and network interconnections.pdf

196. OECD. Innovation in the Knowledge Economy Implications for Education and Learning [Electronic resource]. Paris, 2004. URL: https://read.oecd-ilibrary.org/education/innovation-in-the-knowledge-economy 9789264105621-en#page8

197. OECD. Managing National Innovation Systems [Electronic resource]. Paris, 1999. URL: http://echo.iat.sfu.ca/library/oecd99 managing National IS.pdf

198. OECD. Measuring productivity-OECD manual: Measurement of aggregate and industry-level productivity growth [Electronic resource]. Organisation for Economic Co-operation and Development. Paris, 2001. URL: http://www.oecd.org/sdd/productivity-stats/2352458.pdf

199. Ogunsola L.A. Developing countries and the need for knowledge-based economy: the problems and challenges ahead // Ozean Journal of Social Sciences. 2008. Vol. 1. Issue. 1. P. 1-11.

200. Oh D.-S., Phillips F., Park S., Lee E. Innovation ecosystems: A critical examination // Technovation. 2016. Vol. 54. P. 1-6.

201. Pan T.W., Hung S.W., Lu W.M. DEA performance measurement of the national innovation system in Asia and Europe // Asia-Pacific Journal of Operational Research. 2010. Vol. 27. Issue. 3. P. 369-392.

202. Park H.W. Transition from the Triple Helix to N-Tuple Helices? An interview with Elias G. Carayannis and David F. J. Campbell // Scientometrics. 2014. 1-5 P.

203. Pena-Lopez I. Knowledge Economy Index (KEI) 2007 Rankings [Electronic resource]. 2007. URL: https://siteresources.worldbank.org/KFDLP/Resources/461197-1170257103854/KEI.pdf

204. Pires J.O., Garcia F. Productivity of Nations: A Stochastic Frontier Approach to TFP Decomposition // Economics Research International Volume 2012. 2012. P. 1-33.

205. Proksch D., Haberstroh M.M., Pinkwart A. Increasing the national innovative capacity: Identifying the pathways to success using a comparative method // Technological Forecasting and Social Change. 2017. Vol. 116. Issue. March. P. 256-270.

206. Pryor A. Our competitive future: Building the knowledge-driven economy // Computer Law & Security Review. 1999. Vol. 15. Issue. 2. P. 115-116.

207. Reiljan J., Paltser I. Shaping a holistic national innovation system. // Estonian Discussions on Economic Policy. 2016. Vol. 24. Issue. 1. P. 1-30.

208. Rich W.C. Spontaneous Talk, Linguistic Capital, and Diversity: Communication in Knowledge-Based Organizations // Administration & Society. 1998. Vol. 30. Issue. 3. P. 315 - 329.

209. Ritala P., Almpanopoulou A. In defense of 'eco' in innovation ecosystem // Technovation. 2017. Vol. 60-61. Issue. February. P. 39-42.

210. Roblek V., Pejic B.M., Mesko M., Bertoncelj A. The impact of social media to value added in knowledge-based industries // Kybernetes. 2013. Vol. 42. Issue. 4. P. 554-568.

211. Rogers E.W., Wright P.M. Measuring organizational performance in strategic human resource management: Problems, prospects and performance information markets // Human Resource Management Review. 1998. Vol. 8. Issue. 3. P. 311-331.

212. Rothwell R. Factors for Success in Industrial Innovation // Journal of General Management. 1974. Vol. 2. Issue. 2. P. 57-65.

213. Russell M. The Russian Economy: Will Russia Ever Catch Up? [Electronic resource]. 2015. URL: http://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/IDAN/2015/551320/EPRS IDA(2015)551320 EN.pdf

214. RVC. (2013). Russia: focus on innovation. Public analytical report on the implementation of the strategy for innovative development of the Russian Federation for the period until the year 2020. Release I [Электронный ресурс]. Moscow: RVC. URL: http://www.rusventure.ru/ru/programm/analytics/docs/Report 2 EN.pdf

215. Samara E., Georgiadis P., Bakouros I. The impact of innovation policies on the performance of national innovation systems: A system dynamics analysis // Technovation. 2012. Vol. 32. Issue. 11. P. 624-638.

216. Schremp, B., Kaplan D. S.D. National, Regional, and Sectoral Systems of Innovation - An overview [Electronic resource]. 2013. European Comission. URL: http://www.progressproject.eu/wp-content/uploads/2013/12/Progress D2.2 final.pdf

217. Schumpeter J. A. Business Cycles: A Theoretical, Historical and Statistical Analysis of the Capitalist Process. / M.G. K., J.A. Schumpeter, New York, 1939. 461 P.

218. Schumpeter J. A. The theory of economic development - An inquiry into profits, capital, credit, interest, and the business cycle / J. Schumpeter, Harvard University Press, 1934. 255 P.

219. §eker M., Saliola F. A cross-country analysis of total factor productivity using micro-level data // Central Bank Review. 2018. Vol. 18. Issue. 1. P. 13-27.

220. Sesay B., Yulin Z., Wang F. Does the national innovation system spur economic growth in Brazil, Russia, India, China and South Africa economies? Evidence from panel data // South African Journal of Economic and Management Sciences. 2018. Vol. 21. Issue. 1. P. 1-12.

221. Shannon C.E. A Mathematical Theory of Communication // Bell System Technical Journal. 1948. Vol. 27. P. 379-423.

222. Sharif N. Emergence and development of the National Innovation Systems concept // Research Policy. 2006. Vol. 35. Issue. 5. P. 745-766.

223. Sibiano P., Agasisti T. Efficiency and heterogeneity of public spending in education among Italian regions // Journal of Public Affairs. 2013. Vol. 13. Issue. 1. P. 12-22.

224. Silva M. De, Howells J., Meyer M. Innovation intermediaries and collaboration: Knowledge-based practices and internal value creation // Research Policy. 2018. Vol. 47. Issue. 1. P. 70-87.

225. Simmonds K. Marketing as Innovation the eighth paradigm // Journal of Management Studies. 1986. Vol. 23. Issue. 5. P. 479-500.

226. Stenberg A What does Innovation mean-a term without a clear definition [Electronic resource]. 2017. URL: http://www.diva-portal.Org/smash/get/diva2:1064843/FULLTEXT01.pdf

227. Stern S., Furman J.L., Porter M.E. The determinants of national innovative capacity // Research Policy. 2002. Vol. 31. Issue. 6. P. 899-933.

228. Sueyoshi T., Goto M., Omi Y. Corporate governance and firm performance: Evidence from Japanese manufacturing industries after the lost decade // European Journal of Operational Research. 2010. Vol. 203. Issue. 3. P. 724-736.

229. Svarc J. Does Croatian national innovation system (NIS) follow the path towards knowledge economy? // International Journal of Technology Transfer and Commercialisation. 2011. Vol. 10. Issue. 2. P. 131-151.

230. Thanassoulis E., Portela M. C. S., Despic O. Data Envelopment Analysis: The Mathematical Programming Approach to Efficiency Analysis/ The Measurement of Productive Efficiency and Productivity Change / Y.S. McCarty T. A., Oxford U.K: Oxford University Press, 2008. 251-420 P

231. The world bank. The Four Pillars of The Knowledge Economy [Electronic resource]. URL: https://www.worldbank.org/en/webarchives/archive?url=http%3A%2F%2Fweb.worldbank.org%2Farchive%2F website01503%2FWEB%2F0 CO-10.HTM&mdk=23517794

232. Toffler A. The Future Shock / A. Toffler, New York: Random House, 1970. 541 P.

233. Towards a unified conception of innovation systems. Pretoria, IERI, TUT [Electronic Resource] // Institute for Economic Research on Innovation, Tshwane University of Technology URL: https://ieri.org.za/sites/default/files/outputs/IERI_WP_2010_002.pdf

234. Trends in the Global Distribution of R&D since the 1970s: Data, their Interpretation and Limitations a [Electronic Resource] // STEPS Centre URL: http://steps-centre.org/wp-content/uploads/rd-data.pdf

235. Ulin R.P. The Practice of Management by Peter F. Drucker // Challenge. 1954. Vol. 3. Issue. 3. P. 61-64.

236. Varsakelis N.C. Education, political institutions and innovative activity: A cross-country empirical investigation // Research Policy. 2006. Vol. 35. Issue. 7. P. 1083-1090.

237. Wainberg M., Alipanahi B., Frey B.J. Are random forests truly the best classifiers? // Journal of Machine Learning Research. 2016. Vol. 17. Issue. 1. P. 3837-3841.

238. Wang D., Zhao X., Zhang Z. The Time Lags Effects of Innovation Input on Output in National Innovation Systems: The Case of China // Discrete Dynamics in Nature and Society. 2016. P. 1-12.

239. Wang E.C., Huang W. Relative efficiency of R&D activities: A cross-country study accounting for environmental factors in the DEA approach // Research Policy. 2007. Vol. 36. Issue. 2. P. 260-273.

240. Watkins A., Papaioannou T., Mugwagwa J., Kale D. National innovation systems and the intermediary role of industry associations in building institutional capacities for innovation in developing countries: A critical review of the literature // Research Policy. 2015. Vol. 44. Issue. 8. P. 1407-1418.

241. Weber S., Bussell J. Will information technology reshape the North-South asymmetry of power in the global political economy? // Studies in Comparative International Development. 2005. Vol. 40. Issue. 2. P. 62-84.

242. Wolff G.B., Reinthaler V. The effectiveness of subsidies revisited: Accounting for wage and employment effects in business R&D // Research Policy. 2008. Vol. 37. Issue. 8. P. 1403-1412.

243. Yang L., Ouyang H., Fang K., Ye L., Zhang, J. Evaluation of regional environmental efficiencies in China based on super-efficiency-DEA // Ecological Indicators. 2015. Vol. 51. Issue. April. P. 13-19.

244. Zabala-Iturriagagoitia J. M., Voigt P., Gutiérrez-Gracia A., Jiménez-Sáez F. Regional innovation systems: How to assess performance // Regional Studies. 2007. Vol. 41. Issue. 5. P. 661-672.

245. Zhao S. L., Cacciolatti L., Lee S. H., Song W. Regional collaborations and indigenous innovation capabilities in China: A multivariate method for the analysis of regional innovation systems // Technological Forecasting and Social Change. 2015. Vol. 94. Issue. May. P. 202-220.

246. Russian Federal State Statistics Service. [Electronic resource]. https://www.gks.ru/

Приложения Приложение 1 -

Таблица 17

Обзор исследования метода АОД

Статья Страны Метод Переменные

Матеи, М. М. Алдеа, А. (2012) [180] 27 европейских стран, а также Хорватия, Исландия, Норвегия, Швейцария и Турция АОД Входные переменные • Новые докторанты на 1000 человек в возрасте 25-34 лет; • Международные научные совместные публикации на миллион населения; • Расходы общественных НИОКР в % от ВВП; • Расходы на НИОКР в бизнесе в % от ВВП; • Заявки на патент РСТ на миллиард ВВП; • Общественные товарные знаки на миллиард ВВП Выходные переменные • Занятость в наукоемкой деятельности (производство и услуги) в % от общей занятости; • Средний и высокотехнологичный экспорт продукции в % от общего объема экспорта продукции; • Экспорт услуг, основанных на знаниях, в % от общего объема экспорта услуг

Гуан, Й. Чен, К. (2010) [142] 26 Китайских регионов СЯ8-выход, ориентированный на два этапа АОД Входные 1 • Расходы на НИОКР; • Количество ученых и исследователей Выходные 1 • Патент Входные 2 • Импорт технологий Выходные 2 • Высокотехнологичный экспорт

Самара, Е. Георгиадис, П. Бакоурос, И. (2012) [215] 27 европейских стран В статье анализируется влияние инновационной политики на производительность N18 на основе динамики системы • Государственные расходы на Я & Б; • Частные расходы на Я & Б • Патент • Товарный знак; • Общие государственные расходы на образование; • Население с высшим образованием на 100 человек в возрасте; • Количество лиц с докторской степенью; • Государственный долг (% ВВП); • Общая ставка налога; • Количество процедур, необходимых для начала бизнеса; • Венчурный капитал; • Занятость в службах интенсивной работы (% рабочей силы)

Иванова, И. Странд, 0. Кушнир, Д. Леыдесдорфф, Л. (2017) [151] 34 государства — члена ОЭСР, страны БРИКС и Аргентина, Гонконг, Индонезия, Малайзия, Румыния и Сингапур • Индекс экономической сложности; • Индекс сложности патентов; • Индекс сложности с тройной спиралью Патент и группы продуктов

Алтунтас, С. Дерели, Т. Кусиак, А. (2016) [79] Два отраслевых тематических исследования, представляющих два разных сектора промышленности Базируемый нечеткой логики добычи данных подход к оценке инновационного потенциала производственных систем

Лее, Х. Ы. Парк, Ы. Т. (2005) [160] 27 стран АОД + кластеризация Входные • Расходы на НИОКР: средние расходы на НИОКР в стране за период 1994-1998 годов; • Исследователи: среднее число исследователей страны за период 1994-1998 годов Выходные

• Технологический баланс поступлений в 1999 году;

• Количество научных и технических журнальных статей, опубликованных в 1999 году; • Количество трехпалатных патентных семей в 1999 году

Ли, С. Численный АОД -

Яханшахлоо, Г. Р. Ходабахши, М. пример Суперэффективность

(2007) [168]

Численный АОД Входные

пример • Количество штатных эквивалентных ученых и инженеров; • Дополнительное финансирование расходов на НИОКР; • Инновационная деятельность; предварительно накопленные

Гуан, Й. Чен, К. знания, размножающиеся вверх по продуктам знаний, Потребляемая полная занятость, эквивалентная для работы без НИОКР; количество выданных патентов (промежуточное)

(2012) [143] Выходные • Количество предоставленных патентов; • (Промежуточное соединение); • Международные научные работы; добавленная стоимость отраслей; • Экспорт новых продуктов в высокотехнологичные отрасли

Лу, В. М. Квэ, 0. Л. Хуанг, Ц. Л. (2014) [170] 30 стран Сеть АОД Входные • Общий персонал НИОКР; • Государственные расходы на образование; • Импорт товаров и коммерческих услуг; • Общие расходы на НИОКР Выходные • ВВП; • Опубликованные научные статьи; • Патенты (резиденты и нерезиденты)

Цараяннис, Е. Г. Григороудис, Е. Голетсис, Ы. (2016) [103] 23 европейских страны Несколько этапов АОД Входные • Научные выпускники высшего образования (тыс.); • Участие в обучении на протяжении всей жизни; • Общие расходы на НИОКР (млрд евро); • Капитал по НИОКР

Промежуточные переменные • Патентные заявки; • Занятость в службах интенсивной работы со знаниями (man of-facturing) (% от занятости); • МСП, сотрудничающие с другими; • Венчурный капитал Выходные • Высокий экспорт технологий (млрд долл. США); • Лицензионные и патентные доходы из-за рубежа; • Количество заявок на товарные знаки в национальных офисах

Цараяннис, Е. Г. Голетсис, Ы. Григороудис, Е. (2015) [99] 23 страны VRS — многоступенчатый, многоуровневый (2 ступени х 2 уровня) Входные Выпускники в области высшего образования; участие в обучении на протяжении всей жизни; общие затраты на НИОКР; капитал R & D; документы Citable (промежуточные); заявки на патент (промежуточные); занятость в услугах, интенсивно используемых знаниями / промежуточное производство); МСП, сотрудничающие с другими промежуточными звеньями); венчурный капитал инвестиционный (промежуточный). Выходные Высокие технологии экспорта; продажи новых на рынок и новые для фирменных инноваций; лицензионные и патентные доходы из-за рубежа; количество заявок на товарные знаки в национальных офисах

Ванг, Е. Ц. Хуанг, В. (2007) [239] 30 стран АОД — трехступенчатый подход Входные • Формирование основного капитала; • Исследователи; • Техники Выходные • Патенты по странам; • Патенты США; • Документы SCI

Чен, Ц. П. Ху, Й. Л. Янг, Ц. Х. (2011) [110] 24 страны АОД-CRS Входные • Персонала НИОКР (индикатор ОЭСР); • Расходы на НИОКР Выходные • Патенты;

• Статьи научного журнала; • Роялти и лицензионные сборы

Пан, Т. В. Хунг, С. В. Лу, В. М. (2010) [211] 33 Страны Азии и Европы Модель АОД, ориентированная на вход Входные • Общие государственные расходы на образование; • Импорт товаров и коммерческих услуг; • Общие расходы на НИОКР; • Акции прямых инвестиций за рубежом; • Общий персонал НИОКР по всей стране Выходные • Количество патентов, выданных резидентам; • Количество патентов, обеспеченных за границей национальными жителями; • Научные статьи, опубликованные на родине автора;

Пирес, Й. О. Гарциа, Ф. (2012) [204] 75 стран Анализ производительности стохастического пограничного анализа • Рост ВВП; • Накопление капитала; • Расширение рабочей силы; • Изменение ВВП на одного работника; • Расходы на НИОКР; • Средние годы обучения населения старше 25 лет

Цаи, Ы. (2011) [97] Страны БРИКС + 17 других стран АОД + РЬБ Входные • Расходы на НИОКР в% от ВВП; • Общий персонал НИОКР Выходные • Патенты на 1000 человек населения; • Научные статьи на 1000 человек населения; • Высокотехнологичный экспорт, в% от общего объема экспорта продукции

Афзал, М. Н. И. (2014). [77] 20 развивающихся и развитых стран АОД + Модель регрессии Тобита Входные • Население в возрасте от 15 до 65 лет (% от общего числа) в качестве рабочей силы; • Пользователи компьютеров на 1000 человек; • Внутренний кредит, предоставленный банковский сектор (% от ВВП) • Расходы на НИОКР% ВВП • Зачисление в школу, среднее (%валовой)

• Стоимость процедуры запуска бизнеса (% от ВНД за на душу населения) • Качество регулирования (Мировая конкурентоспособность Ежегодник (WCy) 2011) • Открытость (торговля (% от ВВП) • Общая арендная плата за природные ресурсы (% от ВВП) Выходные • Экспорт высокотехнологичных товаров в% от общего объема экспорта продукции

Забала-Итурриагагоитиа, Й. М. Воигт, П. Гутиеррез-Грациа, А. Йименез-Саез, Ф. (2007) [244] 161 европейских регионов за 2002 год и 187 регионов за 2003 год АОД • Патенты • Право собственности • Среднесрочные отрасли • Расходы на НИОКР в области НИОКР • Расходы на НИОКР • Процент населения в возрасте от 25 до 64 лет с высшим образованием • ВВП на душу населения

Махроум, С. Ал-Салэ, Ы. (2013) [178] 133 стран Анализ эффективности инноваций • Пользователи Интернета; • Общая широкополосная связь на 100 человек; • Объем использования интернет-бизнеса; • Распространенность торговых барьеров; • Инфраструктура; • Дни для начала бизнеса; • Количество процедур; •Политическая стабильность; •Уровень грамотности; • Качество системы образования; • Наличие ученых и инженеров; • Степень подготовки персонала по сертификации ISO; • Затраты компании на НИОКР; • Защита интеллектуальной собственности; • Качество научно-исследовательских учреждений; • Зачисление в докторантуру; • Исследователи в области НИОКР

Коу, М. Чен, К. Ванг, С. Шао, Ы. (2016) [157] Страны ОЭСР Многопериодная многоотраслевая система + динамическая сеть АОД Входные • Расходы на НИОКР; • Персонал НИОКР Промежуточный выход • Документы Б & Т Промежуточный вход; • Импорт технологий Выходные • Экспорт высокотехнологичных продуктов; • ВВП занятости (отношение валового внутреннего продукта (ВВП) к общей занятости в экономике)

Насиеровски, В. Арцелус, Ф. Й. (2003) [187] 45 стран Двухступенчатая входная ориентация АОД • Импорт товаров и коммерческих услуг; • Валовые внутренние расходы на исследования; • Занятость в НИОКР; • Общие расходы на образование; • ВВП; •Уровень грамотности; • Внешние патенты резидентов; • Патенты жителей страны

Проксч, Д. Хаберстрох, М. М. Пинкварт, А. (2017) [205] 17 европейских стран Качественный сравнительный анализ • Международные патенты на миллион жителей; •ВВП на душу населения; • Запасы международных патентов; • Совокупные расходы на НИОКР; • Открытость для международной торговли и венчурного капитала; • Сила защиты 1Р; • Доля государственных расходов на высшее образование; • Строгость антимонопольной политики; • Степень специализации. Патенты классифицируются в соответствии с Международной Патентной классификацией; • Зарегистрированный новый бизнес; •Капитал

Ванг, Д. Жао, X. Жанг, З. (2016) [238] Китай в период 2000-2012 годов Временные эффекты внедрения инноваций на выпуск продукции в национальных • Исследователи в области НИОКР • Расходы на НИОКР (% от ВВП) • Нормативное качество; • Сотрудничество в области исследований университетов и промышленности;

инновационных системах • Патентные заявки, резиденты

Филиппетти, А. Пеыраче, А. (2011) [131] 42 страны за период 19952007 годов АОД + РСА Три измерения Бизнес-инновации • Триадические патенты; • Бизнес-исследования и исследования (ВЕКО Знания и навыки • Общее количество исследователей в области исследований и разработок; • Научно-технические статьи; • Общественные исследования и разработки; • Расходы на высшее образование; • Рабочая сила с высшим образованием Инфраструктура • Персональные компьютеры; • Фиксированные и мобильные телефоны; • Пользователи Интернета; • Валовое накопление основного капитала; • Широкополосные подписчики

Янковска, Б. Матысек-Йедрыч, А. Мроцзек-Д^бровска, К. (2017) [152] 228 стран К-теа^ кластерный анализ. Входные • Индекс, составленный из оценки политической среды, нормативной среды и деловой среды; • Индекс, составленный из оценки образования, высшего образования, исследований и разработок; • Индекс, составленный из оценки информации и коммуникации, технологий, общей инфраструктуры и экологической устойчивости; • Индекс, составленный из оценки кредитов, инвестиций, торговли и конкуренции; • Индекс, составленный из оценки работников знаний, инновационных связей и поглощения знаний Выходные • Индекс, составленный из оценки создания знаний, влияния знаний и распространения знаний; • Индекс, составленный из оценки нематериальных активов, товаров и услуг, а также онлайн-творчества

Жао, С. Л. Цацциолатти, Л. Лее, С. Х. Сонг, В. (2015) [245] Китайские регионы Многомерное масштабирование и кластерный анализ

Сесаы, Б. Юлин, З. Ванг, Ф. (2018) [220] Страны БРИКС Динамический анализ панельных данных • Уровень охвата университетом студентов естественных и технических наук; • Государственные расходы на исследования и разработки; • Высокотехнологичный экспорт; • Шкала управляющих переменных; • Общее количество патентов; • Научный персонал; • Статьи научно-технического журнала; • Экономическая свобода

Гунаы, Е. Н. Казазоглу, Г. Н. (2016) [145] 58 стран АОД Входные • Чистый объем ПИИ в миллиардах (в текущих долларах США); • Расходы на НИОКР; • Всего исследователей на 1 млн населения; • Пользователи Интернета на 100 человек; • Мобильные подписки на 100 человек; •Потребление электроэнергии; • ВВП на единицу потребления энергии Выходные • Патенты на миллион населения; • Публикации на 1 млн населения; • Выданные сертификаты ISO 9001; • Экспорт высоких технологий

Цреспо, Н. Ф. Цреспо, Ц. Ф. (2016) [116] 141 страна Качественный сравнительный анализ Пять входных механизмов GII: • учреждения; • человеческий капитал и исследования; • инфраструктура; • сложность рынка; • сложность бизнеса

Стерн, С. Портер, М. Е. Страны ОЭСР Моделирование национального Входные • Патенты;

Фурман, И. Л. инновационного

(2000) [227] потенциала на основе

формулировки Ромера

• Патент на миллион;

• Расходы на НИОКР;

• Открытость;

• Расходы на образование;

• Расходы на НИОКР по частному сектору;

• Расходы на НИОКР в университетах

Выходные

• Публикации; •ВВП;

• Капитал;

• Высокотехнологичный экспорт_

Приложение 2 - Прогноз результатов АОД

Прогнозы параметров ПКЗ

П рогнозы П КЗ

РМУ

НИКОР - финансируемые бизнес-предприятием

Высокотехнологичный экспорт

Товарные знаки

Россия

-19.28%

93.32%

93.32%

Китай

0

0

0

Индия

0.00%

0

0

Бразилия

0

0

0

Южная Африка

0

0

0

АВСТРИЯ

-30.30%

180.71%

180.71%

БЕЛЬГИЯ

0

0

0

КАНАДА

-8.82%

42.59%

42.59%

ЧЕШСКАЯ РЕСПУБЛИКА

0

0.00%

0.10%

ДАНИЯ

0

150.14%

501.72%

ФИНЛЯНДИЯ

-1.19%

232.75%

285.76%

ФРАНЦИЯ

-32.68%

5.66%

5.66%

ГЕРМАНИЯ

0

0

0

ИТАЛИЯ

0

51.33%

51.33%

КОРЕЯ

-26.29%

41.98%

41.98%

НИДЕРЛАНДЫ

0

0

0

НОРВЕГИЯ

0

0.01%

0.01%

ПОЛЬША

0

83.78%

425.03%

ПОРТУГАЛИЯ

0

0.00%

0.001

Сингапур

0

0

0

ИСПАНИЯ

-32.52%

29.84%

29.84%