Влияние транзитивности знаний человеческих ресурсов на инновационное развитие региона тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Кулагин Роман Вадимович

• Кулагин Роман Вадимович
• кандидат наук
• 2026

Оглавление диссертации кандидат наук Кулагин Роман Вадимович

Введение

1. Теоретические подходы к исследованию влияния транзитивности знаний человеческих ресурсов на инновационное развитие региона

1.1. Человеческие ресурсы как фактор инновационного развития региона

1.2. Подходы к определению влияния транзитивности знаний на инновационное развитие региональной экономики

1.3. Эволюционное развитие регионального инновационного кластера как катализатора транзитивности знаний в инновационном развитии

2. Транзитивность знаний и исследовательский импульс как драйверы развития региональных инновационных кластеров .... 80 2.1. Оценка влияния человеческих ресурсов на динамику исследовательского импульса в региональных инновационных кластерах80

2.2. Эффект рассеивания исследовательского импульса в региональных инновационных кластерах

2.3. Отраслевая специализация человеческих ресурсов как инструмент воздействия на транзитивность знаний в региональном инновационном

кластере

3. Транзитивность знаний как инструмент сглаживания диспропорций инновационного развития регионов

3.1. Дифференциация регионов РФ по уровням инновационного развития и характеру экономического роста

3.2. Транзитивность знаний в механизме воспроизводства

исследовательского импульса инновационного развития

Заключение

Список использованных источников

Приложения

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Влияние транзитивности знаний человеческих ресурсов на инновационное развитие региона»

Введение

Актуальность темы исследования. Важную роль в определении темпов инновационного развития играют внешние эффекты от распространения и применения новых знаний. Наличие и степень воздействия таких экстерналий, упрощающих и удешевляющих ведение инновационной деятельности в регионе, зависит от уровня транзитивности знаний. Транзитивность знаний является производной от качественных и количественных характеристик человеческих ресурсов региона. Человеческие ресурсы определяют не только условия воспроизводства исследовательского импульса и его передачи региональным производствам, но и интенсивность распространения новых знаний, а также способность их принятия и применения.

Способность человеческих ресурсов обеспечивать транзитивность знаний оказывает значительное влияние на состояние и развитие региональной инновационной системы. Уровень квалификации и насыщенности регионального рынка труда способствует готовности субъектов региональной экономики к генерации и внедрению инноваций, а также, готовность трудящихся к постоянному обучению при внедрении новшеств.

Вместе с тем, в Российской Федерации наблюдается снижение доли человеческих ресурсов, в наибольшей мере формирующей уровень транзитивности знаний. Если в период с 2002 по 2023 год (в 80 регионах РФ) численность занятых в научных исследованиях и разработках (далее - НИР) сократилась на 18%, то число занятых с высшим и средним профессиональным образованием возросло на 65%о1.

1 Статистические сборники «Регионы России. Социально-экономические показатели». Федеральная служба государственной статистики (Росстат). URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13204 (дата обращения: 10.02.2026)

Концентрация наиболее квалифицированных кадров в региональном рынке труда обеспечивает действие внешних эффектов от транзитивности знаний, способствующих интенсификации распространения и рекомбинирования успешных новшеств. Инновационная деятельность хозяйствующих субъектов играет важную роль в формировании устойчивости экономического развития регионов. Вклад субъектов региональной экономики в формирование темпов роста уровня технологий формирует не только темпы экономического развития, но и определяет уровень благосостояния населения региона.

Процессы распространения и рекомбинирования знаний, стимулируемые эффектами от транзитивности, проявляются на уровне региональной экономики в показателях разработки новых технологий, а также их применения в производственных процессах. В последние 19 лет в Российской Федерации наблюдается снижение потенциала к долгосрочному росту уровня технологий среди наиболее активных регионов. Так, в 5 регионах, в которых в 2023 г. было использовано более половины изобретений и полезных моделей (города Москва и Санкт-Петербург, Республика Татарстан, Свердловская и Московская области), отношение числа заявок на патентование изобретений и полезных моделей к частоте их применения в среднем снизилось с 3,6 в 2005 году до 1,0 в 2023 году2,3. Среди регионов России коэффициент вариации значений числа разработанных передовых производственных технологий и числа заявок на регистрацию изобретений и полезных моделей возрос с 1,99 и 2,44 в 2002 году до 2,80 и 2,50 в 2023 году соответственно, а коэффициент вариации частоты применений указанных объектов интеллектуальной

2 Статистическая база данных Федеральной службы по интеллектуальной собственности «Роспатент». URL: https://rospatent.gov.ru/ru/about/stat (дата обращения: 10.02.2026)

3 Статистические сборники «Регионы России. Социально-экономические показатели». Федеральная служба государственной статистики (Росстат). URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13204 (дата обращения: 10.02.2026)

собственности вырос с 1,74 в 2005 году до 2,42 в 2023 году4. Это указывает на рост дифференциации в инновационном развитии регионов Российской Федерации, а также асимметрию между применением и разработкой технологий.

Отмеченный ранее недостаток квалифицированных кадров не только напрямую снижает уровень транзитивности знаний, но и является барьером для формирования региональных инновационных кластеров, создающих положительные экстерналии для хозяйствующих субъектов. Участники инновационной деятельности подвергаются ограничениям, связанным с региональной доступностью человеческих ресурсов и низким уровнем среднего человеческого капитала региона. Таким образом, интерес представляет выявление особенностей обеспечения инновационных подсистем региона человеческими ресурсами. Актуальным также является вопрос обратного влияния: воздействия инновационного развития на условия роста человеческого капитала и региональных рынков труда высококвалифицированных кадров.

Степень разработанности проблемы исследования. Теоретические аспекты социально-экономического и технологического развития представлены в работах исследователей, среди которых: Ф. Агион, Е. Домар, Р. Лукас, П. Ромер, Т. Свон, Р. Солоу, М. Франкель, Р. Харрод, Е. Хелпман, П. Ховит. Концепции человеческого капитала, факторы и закономерности его динамики рассмотрены в работах российских и зарубежных авторов: Д.А. Авдеева, Г. Бэкер, Р. Лукас, Т. Шульц, К. Эрроу.

Теоретические представления о роли пространственных факторов экономического развития и инновационной активности, в том числе в рамках парадигмы новой экономической географии, представлены

4 Там же.

работами таких исследователей, как: Р. Болдвин, П. Кругман, П. Макканн, П. Мартин, Д. Одреч, П. Самуэльсон, М. Фельдман, К. Ямамото.

Исследования вопросов роли интеллектуального капитала и инновационного потенциала в социально-экономическом развитии представлены работами ученых: А.Р Ахметшиной, Р.Т. Бурганова, Н.М. Габдуллина, Л.А. Ельшина, М.М. Имамова, Ю.С. Колесниковой, А.Н. Мельника, А.Р. Садриева, М.Р. Сафиуллина, А.П. Соколова, Е.В. Фахрутдиновой, Г.А. Хмелевой и др. Теоретические концепции и прикладные аспекты исследования механизмов государственного участия в развитии региональных инновационных кластеров и модели кластеризации инновационной деятельности в регионах России представлены в работах исследователей: Н.В. Афанасьева, С.П. Земцов, В.В. Клочков, С.В. Кузнецов, Ю.Б. Кузнецов, Е.С. Куценко, О.Н. Кораблева, Н.Н. Михеева, В.В. Окрепилов, И.Э. Фролов и др.

Теоретические и методологические подходы к анализу кластеров как сетевых структур критической массы производительности были разработаны в трудах исследователей: Д. Пауэр, М. Портер, П. Лундэквист и др. Основы концепции кумулятивной причинности и динамики в рамках инновационного роста представлены в работах исследователей: Р. Беккерс, Ч. Ванг, П. Персун и др.

Исследование существующих теоретических концепций и моделей, позволило выявить их противоречивость в части системного описания динамики человеческого капитала, с учетом кластерных внешних эффектов инновационного развития региона. Существующие исследования факторов распространения и применения новых знаний концентрируются на изучении организационных структур территориальных кластеров и методов директивного управления ими, при этом в них не уделяется должного внимания анализу роли средообразующих факторов, к числу которых

относится человеческий капитал региона, и определяемый им уровень транзитивности знаний.

Цель и задачи диссертационного исследования. Оценка влияния человеческих ресурсов, их количественных и качественных характеристик на транзитивность знаний и разработка механизма воспроизводства исследовательского импульса инновационного развития региона.

Достижение поставленной цели предполагает формулировку и поэтапное решение следующих научно-практических задач:

- выработать авторский подход к транзитивности знаний и среднему человеческому капиталу региона на основе существующих представлений о влиянии человеческих ресурсов на инновационное развитие и эволюцию инновационных кластеров;

- выявить динамику исследовательской активности и предложения исследовательского труда, доказав наличие эффектов рассеивания исследовательского импульса и замещения человеческих ресурсов исследовательского сектора;

- оценить влияние человеческих ресурсов на исследовательский импульс инновационного развития регионов;

- исследовать влияние факторов человеческих ресурсов на транзитивность знаний и инновационное развитие, выработать предложения по модернизации механизма воспроизводства исследовательского импульса;

- провести эмпирический анализ влияния человеческого капитала региона на транзитивность знаний и развитие региональных инновационных кластеров;

- разработать методику ранжирования регионов РФ по уровням инновационного развития и провести анализ динамики развития регионов по показателям технологического роста.

Объектом исследования являются региональные экономические системы и их инновационные подсистемы. Предметом исследования является взаимосвязь человеческих ресурсов и показателей инновационного развития региональных экономик.

Теоретической и методологической основой диссертационного исследования выступают положения, сформулированные в трудах российских и зарубежных ученых, посвященные проблемам технологического роста и социально-экономического развития, роли человеческого капитала в экономике, причинам и ходу кластеризации инновационной деятельности. Теоретические положения включают концепции и подходы к изучению характерных признаков, внутренней структуры и динамики инновационных кластеров как сетевых структур. В ходе исследования использованы общенаучные методы, индексный метод, метод корреляционного анализа, эконометрические методы оценки динамических и статических моделей множественной регрессии. Для оценки параметров эконометрических моделей были использованы следующие методы анализа: методы оценки стационарных панельных моделей - обобщенный метод наименьших квадратов, модели с фиксированными и случайными эффектами; методы оценки динамических панельных моделей - двухшаговый метод обобщенно-взвешенных наименьших квадратов; метод анализа межвременных причинно-следственных связей в панельных данных - панельный тест причинности Грэнджера в модификации Думитреску-Харлин; оценка отрицательного биномиального распределения счетной модели кросс-секционных данных и другие методы.

Информационной базой исследования послужили данные,

опубликованные в зарубежных и российских индексируемых издания

Scopus, Web of Science, РИНЦ и др. Эмпирическую основу

диссертационного исследования составили данные Федеральной службы

8

государственной статистики Российской Федерации (Росстат), Статистического управления Европейских сообществ (Евростат), Федеральной службы по интеллектуальной собственности (Роспатент), Всемирной организации интеллектуальной собственности (ВОИС). В работе использованы данные, характеризующие как региональные инновационные подсистемы, так и различные аспекты региональных социально-экономических систем 80 субъектов Российской Федерации за период с 2005 по 2023 год, а также 25 субъектов стран ЕС. Кроме того, важную эмпирическую основу работы составили программные документы стратегического развития Российской Федерации и ее регионов, посвященные вопросам пространственного и инновационного развития. В ходе проведения диссертационного исследования изучены положения: Стратегии пространственного развития Российской Федерации на период до 2030 года; Национального проекта «Кадры»; Государственных региональных подпрограмм «Научно-технологическое развитие» Нижегородской области, Новосибирской области, Республики Татарстан и др. В процессе работы над диссертацией были использованы материалы публикаций в научных изданиях и периодической печати, ресурсы сети Интернет и др.

Научная новизна диссертационной работы состоит в разработке методических подходов по интенсификации инновационного развития за счет снижения рассеивания исследовательского импульса и повышения транзитивности знаний в региональных экономических системах. Научная новизна раскрывается в следующих конкретных результатах, полученных лично автором и выносимых на защиту:

1. Предложена авторская трактовка категории транзитивности распространения знаний как свойства региональной экономической системы, которое заключается в распространении знаний от одного

элемента инновационной подсистемы региона к другому, где определены

9

ключевые роли, с одной стороны, тропизма принимающих субъектов региональных инновационных кластеров, с другой - среднего человеческого и нематериального капиталов региона, формирующих сетевую среду распространения знаний.

2. Доказано с помощью оценки методом Грэнджер - Думитреску -Харлин наличие эффекта замещения человеческих ресурсов регионального исследовательского сектора, который является причиной рассеивания исследовательского импульса, для регионов РФ были оценены факторы, определяющие интенсивность эффекта замещения: при росте на 1% числа применений объектов интеллектуальной собственности происходит снижение доли занятых в сфере научных исследований и разработок на 0,17%, при росте на 1% относительных доходов населения доля персонала НИР в структуре занятых с высшим образованием снижается на 0,77%.

3. Выявлены факторы: а) формирования и развития инновационных кластеров (доля высокообразованных среди безработных для наиболее инновационно-активных регионов Российской Федерации, общие объемы строительства для всех регионов Российской Федерации); б) среднесрочного роста инновационной активности в регионах (стимулирование строительства, развитие жилищного строительства на периферии городских агломераций, увеличение финансирования сферы науки и инноваций, в том числе оплата труда исследователей, подготовка высококвалифицированных специалистов в рамках отдельных отраслей и др.).

4. Обосновано, что за период 2005-2023 гг. при превышении

заработных плат в отраслях специализации над среднерегиональным

значением на 1 ед., число передовых технологий, приходящееся на 1 млрд.

валового продукта, снижается на 10,8 ед., а при росте доли персонала НИР

относительное число передовых технологий растет на 1,2 ед. для регионов

с отраслевой специализацией экономики. Аналогичная закономерность

10

выявлена в случае с регистрацией новых технологий в высоко- и среднеинновационных регионах РФ.

5. Оценены уровни инновационного развития регионов РФ по разработанной методике индексации инновационной активности, сфокусированной на показателях внедрения и разработки новых технологий и человеческого капитала региона, что позволило выявить устойчивое лидерство регионов за период 2005-2023 гг.: городов Москва и Санкт-Петербург, Московской области, а также выявить растущее за последние 5 лет лидерство среди прочих регионов РФ: Пермского края - по числу применений передовых производственных технологий, Республики Татарстан - по объемам производства высокотехнологичных товаров и услуг, а также устойчиво высокое положение Свердловской, Нижегородской и Челябинской областей - по частоте разработок новых передовых производственных технологий и объектов интеллектуальной собственности.

Соответствие содержания диссертации Паспорту научной

специальности. Диссертационное исследование выполнено в соответствии

с Паспортом научной специальности 5.2.3 Региональная и отраслевая

экономика (Региональная экономика): п. 1.3. Региональное экономическое

развитие и его факторы. Проблемы сбалансированности регионального

развития. Сбалансированность региональных социально-экономических

комплексов; п. 1.2. Пространственная организация национальной

экономики. Пространственное распределение экономических ресурсов;

п. 1.9. Проблемы региональной социально-экономической

дифференциации; 5.2.3 Региональная и отраслевая экономика (Экономика

инноваций): п. 7.9. Разработка методологии и методов анализа,

моделирования и прогнозирования инновационной деятельности. Оценка

инновационной активности хозяйствующих субъектов; п. 7.14.

Инновационная политика. Механизмы и инструменты стимулирования

11

инновационной активности и улучшения инновационного климата. Инструменты сглаживания региональных диспропорций в национальной экономике.

Теоретическая значимость работы заключается в том, что основные положения диссертации расширяют представления о каналах воздействия человеческих ресурсов на региональную инновационную систему, об органической динамике формирования их качественных характеристик. Результаты диссертационного исследования, расширяя категориальную систему о региональных и кластерных внешних эффектах, факторах формирования локальной плотности потока инноваций и импульсах, инициализирующих исследовательскую активность в регионе, дополняют представления исследователей кластеров, следующих кластерной теории М. Портера. Сформулированные положения о транзитивности распространения знаний, зависящей от насыщения региональных экономических систем человеческим капиталом, могут дополнить представления о пространственной диффузии инноваций. На основе анализа исследований о пространственном размещении инновационной деятельности, лежащих в парадигме новой экономической географии, было предположено и обосновано наличие взаимовлияния развития региональных агломераций и исследовательских секторов региональных экономик, обусловленного факторами динамики человеческого капитала региона - стоимостью труда и стоимостью жизни.

Практическая значимость работы определяется тем, что

выявленные и количественно исследованные эффекты, сопутствующие

совместному формированию и развитию региональных инновационных

кластеров и внутренней динамике региональных рынков труда, позволяют

прогнозировать и контролировать негативные последствия такой динамики

для экономического развития регионов, сбалансированности и

стабильности такого развития, что может быть использовано в деятельности

12

региональных органов власти, участвующих в обеспечении условий для развития инновационных подсистем регионов. Разработан показатель, отражающий совместное влияние стоимости труда и уровня отраслевой специализации. Предложены факторы инициализации исследовательской активности. Это условия начального роста региональных инновационных кластеров, создание которых может быть основой формирования региональными органами власти стратегий по формированию и развитию региональных инновационных кластеров.

Апробация результатов исследования. Основные положения и выводы диссертационной работы изложены и обсуждены на международных и всероссийских научных и научно-практических конференциях в 2023-2025 гг., в том числе на XII Международном молодежном симпозиуме по управлению, экономике и финансам (ISMEF-2023) (Казань, 2023), международной научно-практической конференции International Scientific Conference «Digital Future: Science, Education, and Innovative Development of Socio-Economic Systems» (2025) и др. Положения и выводы диссертационной работы внедрены в учебные процессы для направления подготовки «Программная инженерия», реализуются в рамках курса «Инновационная экономика и технологическое предпринимательство», а также в деятельности ряда органов исполнительной власти Республики Татарстан (Министерство экономики Республики Татарстан, Союз «Торгово-промышленная палата Республики Татарстан»), что подтверждено справками о внедрении.

Публикации результатов исследования. По теме диссертационного исследования было опубликовано 17 работ общим объемом 6,55 п.л. (авт. -5,96 п.л.), в том числе 5 статей в журналах, включенных в Перечень рецензируемых научных изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученой степени

кандидата наук, на соискание ученой степени доктора наук (ВАК).

13

Структура работы определена с учетом цели и задач, поставленных в диссертации. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы, содержащего 206 источников, и 10 приложений.

1. Теоретические подходы к исследованию влияния транзитивности знаний человеческих ресурсов на инновационное развитие региона

1.1. Человеческие ресурсы как фактор инновационного

развития региона

Человеческие ресурсы являются основным агрегированным фактором роста выпуска и социально-экономического развития. Показатели, формирующие качественные характеристики этого фактора, способствуют экономическому развитию не только в краткосрочной, но и в долгосрочной перспективе. Одним из каналов взаимодействия человеческих ресурсов и долгосрочного роста являются инновации. Инновации как результат человеческой деятельности следует рассматривать в качестве долгосрочного интерактивного процесса обучения и реализации знаний. Инновации обычно означают улучшенные товары, услуги или процессы, которые являются источниками роста. Инновации можно рассматривать как создание знаний, что зачастую означает объединение различных баз знаний и совокупного опыта. Такое объединение можно назвать одним из способов расширения знаний отдельных субъектов.

Система обучения играет важную роль в поддержке инноваций, поскольку в целях их успешного внедрения необходимы условия для постоянного обучения и повышения квалификации человеческих ресурсов. В этом процессе участвуют фирмы, исследовательские центры и производители, на него оказывает воздействие широкий спектр институциональных факторов. Исследователи отмечают, что генерация новых знаний может ускориться от случайных и незапланированных комбинаций процессов познания. Отмечается также, что инновации

генерируются благодаря деятельности квалифицированного персонала -исследователей, инженеров и менеджеров5,6. В этой же парадигме утверждается, что инновации - это социальный процесс, в котором участвуют люди, обладающие соответствующими компетенциями, то есть знаниями, навыками и умениями.

Ввиду разнообразия и взаимосвязанности участников и инновационной деятельности рассматриваемые процессы требуют коммуникации и координации. Личные взаимодействия создают инфраструктуру для генерации и формализации неявных знаний7. Неявное знание основано на личном опыте и суждениях людей. Это также способность преобразовывать знания в действия - способы и методы решения проблем, умение их определять8. Такие активы трудно передать другим людям. Явные знания транзитивны изначально, поскольку они состоят из информации, выраженной посредством формального образования. Подобную информацию легче передать и понять посредством систематического и формального языка9. Мы предполагаем, что на уровне региональной экономики, со свойственной ей связанностью и относительной однородностью рынков труда, наиболее важными являются факторы распространения неявных знаний.

Объектами исследований в контексте инновационной деятельности принято выбирать характеристики и условия научных исследований и разработок (далее - НИР). Зачастую НИР рассматривают как наиболее

5 Коргина О. А. Социально-психологические технологии в управлении персоналом организации // Вестник

Академии знаний. 2022. №. 1 (48). С. 125-132. DOI: 10.24412/2304-6139-2022-48-1-125-132

6 Фещенко В. В. Инновации в управлении персоналом в сфере сервиса //Экономика. Социология. Право. 2017. №. 3. С. 70-75.

7 Matthews J. Innovation in Australian small and medium enterprises: Contributions from strategic human resource

management //Asia pacific journal of human resources. 2002. vol. 40. №. 2. P. 193-204. DOI: https://doi.org/10.1177/1038411102402004

8 Садриев А. Р. и др. Проблемы и перспективы формирования энергетических кластеров //Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2013. №. 9 (57). С. 45.

9 Maravilhas S., Martins J. Strategic knowledge management in a digital environment: Tacit and explicit knowledge in Fab Labs //Journal of business research. 2019. vol. 94. P. 353-359. URL: https://doi.org/10.1016/jjbusres.2018.01.061

важный вклад в инновации, не вдаваясь в детали таких работ и механизмы их влияния на инновации. Таким образом, во многих исследованиях не принимаются во внимание другие ресурсы организаций, примером которых является человеческий капитал. Инновации включают в себя не только результаты НИР. Во многих исследованиях инновации определяют как творческую деятельность, продуктом которой не всегда является абсолютно новое знание. Примерами этого может быть обратное проектирование или имитация. Такая деятельность зависит от уровня технического и инженерного персонала организации в большей мере, чем от затрат на НИР или наличия таких работ10,11. Для региональных экономик, не находящихся на фронтире научно-технического развития, более актуальна деятельность по адаптации, где человеческий капитал является определяющим фактором при выполнении работ по незначительным модификациям или постепенным изменениям продуктов и производственных процессов.

С точки зрения системы менеджмента в данном случае определяющую роль играет способность создания условий для практического обучения и оптимизации процессов, уже существующих в смежных отраслях. В ходе развития хозяйственных отношений сформировалось несколько последовательно сменяемых концепций управления людьми - управление кадрами, управление персоналом, управление человеческими ресурсами. Поэтапная смена рассматриваемых концепций отражена в таблице 1.1.1.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Кулагин Роман Вадимович, 2026 год

Список использованных источников

Законодательные и нормативно-правовые документы

1. Конституция Российской Федерации (принята всенародным голосованием 12.12.1993, с изменениями, одобренными в ходе общероссийского голосования 01.07.2020). [Электронный ресурс] - Режим доступа:

https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_28399/?ysclid=mn46um ткт2689578235

2. Трудовой кодекс Российской Федерации: федер. закон от 30.12.2001 № 197-ФЗ. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_34683/

3. Федеральный закон «О внесении изменений в Трудовой кодекс Российской Федерации» от 7.06.2025 № 144-ФЗ. [Электронный ресурс]. -Режим доступа: https://www.garant.ru/hotlaw/federal/1821359/?ysclid=mfnb1n3dwv600447358

4. Федеральный закон «О внесении изменения в статью 1 Федерального закона «О минимальном размере оплаты труда» от 29.10.2024 № 365-ФЗ. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://base.garant.ru/410629654/?ysclid=mfnb5bmawm939884766

5. Федеральный закон «О внесении изменений в Трудовой кодекс Российской Федерации» от 31.07.2025 № 306-ФЗ. [Электронный ресурс]. -Режим доступа: https://base.garant.ru/412423694/?ysclid=mfnbcjsbg8702777574

6. Постановление Правительства РФ от 29 марта 2019 г. №2 377 «Об утверждении государственной программы Российской Федерации «Научно-технологическое развитие Российской Федерации». [Электронный ресурс].

- Режим доступа:

Шр8://Ьа8е.§агап1га/72216664/?у8сНё=тсёиЬ7иф959453585

7. Постановление Правительства РФ от 13 мая 2021 г. № 729 «О мерах по реализации программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030». [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://base.garant.ru/400793960/

8. Распоряжение Правительства Российской Федерации от 28 декабря 2024 г. № 4146-р «Об утверждении Стратегии пространственного развития Российской Федерации на период до 2030 года с прогнозом до 2036 года». [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.garant.rU/products/ipo/prime/doc/411143583/?ysclid=mcemv4xq8u 690774829

9. Национальный проект «Кадры». [Электронный ресурс]. -Режим доступа: http://government.ru/rugovclassifier/916/about/

10. Программа «Приоритет 2030». [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https: /Фгюг^2030. ru/analytics/

11. Постановление Кабинета министров Республики Татарстан от 27 декабря 2022 года №2 1429 «Об утверждении государственной программы Республики Татарстан «Научно-технологическое развитие Республики Татарстан». [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://docs.cntd.ru/document/406605896?ysclid=mcydom3lbn146334466

12. Постановление Правительства Белгородской области от 17.03.2025 №127-пп «О реализации мероприятий по содействию повышению кадровой обеспеченности предприятий агропромышленного комплекса». [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://publication.pravo.gov.ru/document/3100202503210005?ysclid=mdudaaia 4g585729251

13. Постановление Правительства Свердловской области от 19

сентября 2024 года № 628-ПП «Об утверждении государственной

194

программы Свердловской области «Научно-технологическое развитие Свердловской области». [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://docs.cntd.ru/document/407424450?ysclid=mcyk7qhfw034806071

14. Постановление Правительства Нижегородской области от 30 июня 2022 года № 483 «Об утверждении государственной программы Нижегородской области «Научно-технологическое развитие Нижегородской области». [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://docs.cntd.ru/document/571718084?ysclid=mcydlg1d12463556004

15. Национальный стандарт ГОСТ Р 7.0.100-2018 «Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Библиографическая запись. Библиографическое описание. Общие требования и правила составления» (утв. и введен в действие приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 3 декабря 2018 г. N 1050-ст). [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://base.garant.ru/72259826/

16. Национальный стандарт ГОСТ Р 7.0.110-2025 «Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Оригиналы текстовые авторские и издательские. Требования к типографическому оформлению» (утв. и введен в действие приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 30 октября 2025 г. N 1307-ст). [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://protect.gost.ru/v.aspx?control=8&baseC=6&page=0&month=2&year=-1&search=&RegNum= 1&DocOnPageCount= 15&id=258268&pageK=0A1DC 1 15-8499-43ED-BB44-43B2CB79EDBB

Монографии, книги, статьи

17. Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации. Выпуск 9 / В.Л. Абашкин, Г.И. Абдрахманова, С.В. Артёмов и др.; под ред. Л.М. Гохберга, Е.С. Куценко; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа

экономики». М.: ИСИЭЗ ВШЭ, 2024. - 248 с. ISBN: 978-5-7598-3021-4.

195

18. Авдеева, Д. А. Вклад человеческого капитала в рост российской экономики/ Д.А. Авдеева //Экономический журнал Высшей школы экономики. - 2024. - №. 1. - С. 9-43.

19. Авдеева, Д. А. Показатели человеческого капитала в исследованиях экономического роста: обзор/ Д.А. Авдеева //Экономический журнал Высшей школы экономики. - 2022. - Т. 26. - №2. 2.

- С. 240-269.

20. Алехин, Б. И. Человеческий капитал и рост региональных экономик/ Б.И. Алехин //Пространственная экономика. - 2021. - Т. 17. -№. 2. - С. 57-80.

21. Армстронг, М. Практика управления человеческими ресурсами. [Пер. с англ. под ред. С. К. Мордовина]. - 8-е изд. - Сер. Классика МВА / М. Армстронг. - М: Питер, 2004. - 831 с. - ISBN: 5-88782-415-8.

22. Афанасьева, Н. В. Формирование промышленной политики технологического лидерства в структурно-функциональной конфигурации научно-инновационного пространства региона/ Н.В. Афанасьева //Экономика и предпринимательство. - 2022. - №. 5 (142). - С. 213.

23. Афонин, С. Е., Осипов, В. С. Региональные экономические диспропорции и устойчивость региональных экономических систем в условиях санкций 2022 г./ С.Е. Афонин, В.С. Осипов //Управление. - 2023.

- Т. 11. - №. 4. - С. 119-128.

24. Ахметшина, А. Р., Абрамова, А. В. Концепция научного управления устойчивым развитием субъектов современной отечественной экономики/ А.Р. Ахметшина, А.В. Абрамова //Управленческие науки. -2024. - Т. 14. - №. 3. - С. 6-20.

25. Беляева, К. Г. Взаимосвязь личностной характеристики CEO как «рискованность» и инновационной деятельности компании/ К.Г. Беляева //Стратегии бизнеса. - 2021. - Т. 9. - №. 5. - С. 153-157.

26. Борисов, В. Н., Почукаева, О. В. Анализ и прогноз конкурентоспособности российской инвестиционной техники на рынках дальнего зарубежья/ В.Н. Борисов, О.В. Почукаева //Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. - 2021. - Т. 14. - №. 2. -С. 43-58.

27. Брижак, О. В., Романец, И. И. Креативный потенциал новой формации: российские регионы в конкуренции за будущее/ О.В. Брижак, И.И. Романец //Азимут научных исследований: экономика и управление. -2021. - Т. 10. - №. 3 (36). - С. 85-89.

28. Бурганов, Р. Т., Ельшин, Л. А., Шарапов, А. Р. Концепция инклюзивного роста как механизм обеспечения устойчивого развития национальной экономики/ Р.Т. Бурганов, Л.А. Ельшин, А.Р. Шарапов //Экономика, предпринимательство и право. - 2022. - Т. 12. - №. 10. -С. 2623-2640.

29. Ван, Ю. Инновационное развитие китайских регионов: опыт и рекомендации для России/ Ю. Ван //МИР (Модернизация. Инновации. Развитие). - 2021. - Т. 12. - №. 2. - С. 145-159.

30. Вольчик, В. В., Фурса, Е. В. Нарративный анализ спроса на инновации в российской экономике/ В.В. Вольчик, Е.В. Фурса //Мир России. Социология. Этнология. - 2022. - Т. 31. - №. 4. - С. 122-150.

31. Воронов, А. С., Арбатский, М. С., Сергеев, С. С. Возможности трансформации механизмов управления пространственным развитием инновационных систем регионов Уральского федерального округа/ А.С. Воронов, М.С. Арбатский, С.С. Сергеев //Государственное управление. Электронный вестник. - 2022. - №. 95. - С. 124-143.

32. Габдуллин, Н. М., Киршин, И. А. Формирование сетевого человеческого капитала в условиях цифровой трансформации экономики/ Н.М. Габдуллин, И.А. Киршин //E-management. - 2023. - Т. 6. - №. 2. - С. 7381.

33. Гринева, В.А., Клочков, В. В. Перспективы создания инновационного кластера на базе наукограда и университета в условиях ускоренного импортозамещения технологий/ В.А. Гринева, В.В. Клочков // Россия: Тенденции и перспективы развития: сборник научных трудов (Курск, 3-4 июня 2022 г.). - Москва: Изд-во «Институт научной информации по общественным наукам РАН», 2022. - С. 414-419.

34. Ельшин, Л. А., Гафаров, М. Р. Стимулирование экономической динамики региона в рамках реализации концепции инклюзивно-креативного роста/ Л.А. Ельшин, М.Р. Гафаров //Креативная экономика. -2021. - Т. 15. - №. 11. - С. 4201-4214.

35. Ельшин, Л. А., Сафиуллин, М. Р. Роль высшей школы в формировании четвертой промышленной революции в России/ Л.А. Ельшин, М.Р. Сафиуллин //Тренды и управление. - 2018. - №. 2. - С. 41-54.

36. Еферин, Я. Ю., Куценко, Е. С. Адаптация концепции умной специализации для развития регионов России/ Я.Ю. Еферин, Е.С. Куценко //Вопросы государственного и муниципального управления. - 2021. - №. 3.

- С. 75-110.

37. Захарова, Е. А. и др. Исследование влияния институциональной среды на экономические показатели Уральско-Сибирского макрорегиона: эмпирическое подтверждение/ Е.А. Захарова, Д.В. Давыдов, Е.М. Земцова, А.В. Трегубова //Вестник Челябинского государственного университета. -2023. - №. 8 (478). - С. 95-106.

38. Земцов, С. П. и др. Потенциальные высокотехнологичные кластеры в российских регионах: от текущей политики к новым точкам роста/ С.П. Земцов, В.А. Баринова, А.А. Панкратов, Е.С. Куценко //Форсайт.

- 2016. - Т. 10. - №. 3. - С. 34-52.

39. Имамов, М. М. Гибкие методологии проектного менеджмента: условия и перспективы применения в новых реалиях/ М.М. Имамов

//Инновации и инвестиции. - 2023. - №. 8. - С. 125-128.

198

40. Ионцева, С. В., Хворостинина, П. И. Концепция непрерывного образования в контексте инвестиций в человеческий капитал/ С.В. Ионцева, П.И. Хворостинина //Народонаселение. - 2022. - Т. 25. - №. 1. - С. 177-188.

41. Кетова, Н. П., Овчинников, В. Н. Политика управления развитием региональных инновационных кластеров/ Н.П. Кетова, В.Н. Овчинников //Управление наукой и наукометрия. - 2023. - Т. 18. -№. 1. - С. 63-87.

42. Колесникова, Ю. С., Фахрутдинова, Е. В., Юрков, Д. В. Привлечение и удержание высококвалифицированных специалистов в Республику Татарстан/ Ю.С. Колесникова, Е.В. Фахрутдинова, Д.В. Юрков //Экономические науки. - 2020. - №. 193. - С. 246-250.

43. Колесникова, Ю. С. Структура человеческого капитала/ Ю.С. Колесникова //Вестник экономики, права и социологии. - 2014. - №2. 3. - С. 50-53.

44. Колесникова, Ю. С., Кулагин, Р. В. Человеческие ресурсы цифровой экономики России адаптация рынка труда к условиям дефицита профильных специалистов/ Ю.С. Колесникова, Р.В. Кулагин //Вестник экономики, права и социологии. - 2025. - №. 1. - С. 22-29.

45. Колесникова, Ю.С. Влияние нематериальной собственности на развитие региональных социально-экономических систем: автореф. дис. доктора экономических наук: 08.00.05. — Казань, 2019. — 48 с.

46. Кораблева, О.Н., Аренков, И.А., Федорова, О.А. Интеллектуальный капитал как фактор развития высокотехнологичных компаний/ О.Н. Кораблева, И.А. Аренков, О.А. Федорова //Тенденции экономического развития в XXI веке (Минск, 01 марта 2023 года). - Минск Изд-во: Белорусский государственный университет, 2023. - С. 417-420.

47. Коргина, О. А. Социально-психологические технологии в управлении персоналом организации/ О.А. Коргина //Вестник Академии

знаний. - 2022. - №. 1 (48). - С. 125-132. 001: 10.24412/2304-6139-2022-481-125-132.

48. Крюков, В. А., Баранов, А. О., Слепенкова, Ю. М. Динамика человеческого капитала в Азиатской России в первые десятилетия XXI века/ В.А. Крюков, А.О. Баранов, Ю.М. Слепенкова //Экономика региона. - 2021. - Т. 17. - №. 4. - С. 1182-1195.

49. Курбатова, М. В. Формирование целей научной политики Российской Федерации: двойной провал импорта институтов/ М.В. Курбатова //Вестник Омского университета. Серия «Экономика». -2021. - №. 4. - С. 35-45.

50. Куценко, Е. С. Пилотные инновационные территориальные кластеры России: модель устойчивого развития/ Е.С. Куценко //Форсайт. -2015. - Т. 9. - №. 1. - С. 32-55.

51. Лактаева, Н. Е. Методологические подходы к формированию точек роста региональной экономики/ Н.Е. Лактаева //Интеллект. Инновации. Инвестиции. - 2024. - №. 3. - С. 40-53.

52. Лапина, М. С. Формирование и развитие инновационных кластеров как инструмента инновационной деятельности региона/ М.С. Лапина //Вестник Волгоградского государственного университета. Экономика. - 2021. - Т. 23. - №. 2. - С. 42-56.

53. Ленчук, Е.Б. Роль государства в управлении научно-технологическим развитием: от теории к практике/ Е.Б. Ленчук //Интеллект. Инновации. Инвестиции. - 2025. - № 2. С. - 11-22.

54. Ленчук, Е.Б. Научно-технологическое развитие как стратегический национальный приоритет России/ Е.Б. Ленчук //Производство. Наука. Образование: сценарии будущего (ПНО-2021): сборник научных трудов (Москва, 29 ноября - 1 декабря 2021 г.). - Санкт-Петербург: Институт нового индустриального развития имени С.Ю. Витте Центркаталог, 2022. - С. 83-92

55. Макар, С.В., Строев, П. В. К построению единого хозяйственного пространства России: актуальные акценты категории «связанность»/ С.В. Макар, П.В. Строев //Вестник Волгоградского государственного университета. Экономика. - 2023. - Т. 25. - №. 1. - С. 515.

56. Мельник, А. Н. и др. Механизм управления декарбонизацией и коммерческие интересы бизнеса/ А.Н. Мельник, И.Е. Наумова, К.А. Ермолаев, М.С. Кузьмин //Вопросы экономики. - 2024. - №. 12. -С. 131-146.

57. Михеева, Н.Н. Российские регионы в современных условиях: старые проблемы и новые возможности/ Н.Н. Михеева //Теория, методы и практика пространственной экономики: сборник научных трудов (Хабаровск, 3-4 декабря 2024 г.). - Хабаровск: Институт экономических исследований ДВО РАН, 2024. - С. 241-249.

58. Моисеев, В. В. и др. Ключевые факторы формирования человеческого капитала России/ В.В. Моисеев, Ю.С. Колесникова, С.А. Боженов, М.А. Игнатов, О.А. Смоленская //Человеческий капитал. - 2022. -Т. 1. - №. 5. - С. 128-136.

59. Мустафина, Г. Г., Сергеев, Н. А. Инновационный потенциал в системе факторов обеспечения экономической безопасности России/ Г.Г. Мустафина, Н.А. Сергеев //Beneficium. - 2024. - №. 3 (52). - С. 68-75.

60. Моделирование пространственного развития территорий/ И.В. Наумов, Н.Л. Никулина, Д.В. Сиротин, О.П. Смирнова, Л.М. Аверина,

A.З. Барыбина, А.А. Бычкова, И.В. Иванов, С.С. Красных, А.О. Пономарева,

B.М. Седельников; Российская академия наук, Уральское отделение, Институт экономики. — Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2021. - 243 с. - ISBN: 978-5-94646-655-4.

61. Оборин, М. С. Технологии управления человеческими

ресурсами в условиях цифровизации/ М.С. Оборин //Вестник

201

Нижегородского университета им. НИ Лобачевского. Серия: Социальные науки. - 2023. - №. 1 (69). - С. 33-41.

62. Окрепилов, В. В. и др. Влияние кластеризации на инновационное развитие региона/ В.В. Окрепилов, С.Н. Кузьмина, Т.Р. Мкртчян, Н.Л. Гагулина //Цифровая трансформация экономики и развитие кластеров. - 2019. - С. 9-32.

63. Окрепилов, В.В., Кузнецов, С.В. Планирование научно-технического и социально-экономического развития в регионах Северо-запада: исторический контекст/ В.В. Окрепилов, С.В. Кузнецов //Экономика северо-запада: проблемы и перспективы развития. - 2024. - №23 (78). - С. 12 -22.

64. Павлов, Ю. В. Систематизация факторов агломерационного эффекта/ Ю.В. Павлов //Journal of new economy. - 2021. - Т. 22. - №. 4. -С. 116-138.

65. Перышкин, М. О. Влияние человеческого капитала на инновационную активность региона/ М.О. Перышкин //Научные труды Вольного экономического общества России. - 2022. - Т. 236. - №. 4. -С. 260-278.

66. Победин, А. А. Профили специализации Российских регионов лидеров инновационного развития/ А.А. Победин //Муниципалитет: экономика и управление. - 2024. - №. 4 (49). - С. 20-33.

67. Садриев, А. Р., Маъруфи, М., Камаев, Б. Н. Балансирование состава участников экспортоориентированной инновационной сети/ А.Р. Садриев, М. Маъруфи, Б.Н. Камаев //Сборник трудов Национальной (Всероссийской) научно-практической конференции с зарубежным участием. Санкт-Петербург, 2021. - С. 226-228.

68. Садриев, А. Р. и др. Проблемы и перспективы формирования энергетических кластеров/ А.Р. Садриев, К.А. Ермолаев, Б.Н. Камаев,

А.М. Шайхутдинов //Управление экономическими системами: электроннный научный журнал. - 2013. - №. 9 (57). - С. 45.

69. Сальников, К. Н., Филатов, А. Ю. Межрегиональная торговля России с точки зрения гравитационного подхода/ К.Н. Сальников, А.Ю. Филатов //Пространственная экономика. - 2024. - Т. 20. - №. 3. -С. 100-129.

70. Сафиуллин, М. Р. и др. Кластеризация регионов Российской Федерации по уровню развития высшей школы и конкурентоспособности экономики/ М.Р. Сафиуллин, А.А. Гатауллина, А.К. Ильдарханова, И.А. Кузьмишин //Университетское управление: практика и анализ. - 2023. - Т. 27. - №. 4. - С. 23-42.

71. Селезнева, И.Е., Клочков, В.В. Диверсификация производственных программ как путь снижения рисков высокотехнологичных предприятий при реализации распределенных инновационных проектов/ И.Е. Селезнева, В.В. Клочков //Экономическая безопасность. - 2022. - Т. 5. - № 4. - С. 1413-1432.

72. Скипин, Д. Л. и др. Ожидаемая продолжительность жизни в регионах России/ Д.Л. Скипин, Ю.А. Юхтанова, О.А. Крыжановский, Е.Г. Токмакова //Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. - 2022. - Т. 15. - №. 2. - С. 156-171.

73. Соколов, А.П., Садыкова, А.И. Интенсификация социально-экономического развития регионов/ А.П. Соколов, А.И. Садыкова //В сборнике: Актуальные тренды в экономике и финансах. Материалы всероссийской научно-практической конференции. Омск, 2023. С. 130-133.

74. Соколов, А.П. Диспропорции регионального развития в условиях системных трансформаций/ А.П. Соколов //Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права. 2023. № 6 (103). С. 139-151.

75. Соколов, А.П. Интеллектуальный потенциал в основе экономической безопасности государства/ А.П. Соколов //Прикладные экономические исследования. 2024. № 3. С. 229-235.

76. Стрих, Н. И., Фомин, А. А. Управление человеческими ресурсами в условиях инновационной экономики на основе современных моделей/ Н.И. Стрих, А.А. Фомин //Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. - 2023. - №. 3-2 (141). -С. 130-136.

77. Сумина, Е. В. Теоретические подходы к управлению инновационной деятельностью на основе концепции опережающего развития/ Е.В. Сумина //Инновационное развитие экономики. - 2021. - №2. 23. - С. 78-86.

78. Татаринов, К. А., Аникиенко, Н. Н. Управление интеллектуальным капиталом в экономике знаний/ К.А. Татаринов, Н.Н. Аникиенко //Азимут научных исследований: экономика и управление. - 2022. - Т. 11. - №. 1 (38). - С. 35-39.

79. Тебекин, А. В. Анализ влияния школы научного управления на развитие менеджмента: многоаспектный подход/ А.В. Тебекин //Стратегии бизнеса. - 2019. - №. 1 (57). - С. 13-23.

80. Тебекин, А. В., Тебекин, П. А., Егорова, А. А. Формирование школы управления человеческим капиталом как новый этап в развитии современного менеджмента/ А.В. Тебекин, П.А. Тебекин, А.А. Егорова //Транспортное дело России. - 2021. - №. 1. - С. 87-93.

81. Тележкина, М. С. Динамика спроса на навыки и отраслевая структура экономики: анализ развитых и развивающихся стран/ М.С. Тележкина //Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика. - 2022. - Т. 38. - №. 1. - С. 65-84.

82. Ураев, Н. Н., Мещанин, М. Д. Роль человеческого капитала в управлении результатами интеллектуальной деятельности/ Н.Н. Ураев, М.Д. Мещанин //Развитие территорий. - 2024. - №. 4 (38). - С. 16-22.

83. Фахрутдинова, Е. В. Институциональное регулирование развития человеческого капитала/ Е.В. Фахрутдинова //Экономические науки. - 2022. - №. 12 (217). - С. 408-412.

84. Фещенко, В. В. Инновации в управлении персоналом в сфере сервиса/ В.В. Фещенко //Экономика. Социология. Право. - 2017. - №. 3. -С. 70-75.

85. Федотов, А. А. Человеческий потенциал и человеческий капитал: сущность и отличие понятий/ А.А. Федотов //Экономика и бизнес: теория и практика. - 2021. - №. 7 (77). - С. 148-155.

86. Фролов, И.Э., Борисов, В.Н., Ганинев, Н.А. Проблемы перехода к инновационноемкому развитию российской экономики в условиях форсированного импортозамещения/ И.Э. Фролов, В.Н. Борисов, Н.А. Ганинев //Проблемы прогнозирования. - 2023. - № 4 (199). - С. 67-81.

87. Фролов, И.Э., Тресорук, А.А. К вопросу о прогнозировании высокотехнологичных производств в современных условиях: теоретико-методологические аспекты/ И.Э. Фролов, А.А. Тресорук //Научные труды: Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН. - 2022. - Т. 20. -С. 7-40.

88. Хмелева, Г. А., Королева, Е. Н., Курникова, М. В. Стратегия «умной специализации»: европейский опыт и уроки для России/ Г.А. Хмелева, Е.Н. Королева, М.В. Курникова //Вестник Самарского муниципального института управления. - 2019. - №. 3. - С. 35-45.

89. Широв, А.А. и др. Роль пространственного развития при достижении национальных целей российской экономики/ А.А. Широв, О.В. Кузнецова, Н.Н. Михеева, М.Н. Узяков //Проблемы прогнозирования. - 2025. - № 4 (211). - С. 11-23.

90. Шульгин, С. Г., Зинькина, Ю. В. Оценка человеческого капитала в макрорегионах России/ С.Г. Шульгин, Ю.В. Зинькина //Экономика региона. - 2021. - Т. 17. - №. 3. - С. 888-901.

91. Ялунер, Е.В., Кузнецов, Ю.Б. Развитие системы управления человеческим капиталом в экономике знаний/ Е.В. Ялунер, Ю.Б. Кузнецов //Глобальный научный потенциал. - 2024. - №8 (161). - С. 275-277.

92. Яровая, А. Е. Развитие университета нового поколения: концепция и реальность её воплощения/ А.Е. Яровая //Modern Economy Success. - 2021. - №. 4. - С. 167-176.

Электронные ресурсы

93. База данных региональной статистики Европейского союза. Статистическая служба Европейского союза «Евростат» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://ec.europa.eu/eurostat/web/regions/database

94. Геоинформационная система Яндекс. Поисково-информационная картографическая служба Яндекса «Яндекс Карты». [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https ://yandex. ru/maps/?ll=48.962891%2C55.896373&z= 14

95. Единая межведомственная информационно-статистическая система (ЕМИСС). [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https: //www. fedstat. ru/

96. Номенклатура территориальных единиц статистики («NUTS»). Статистическая служба Европейского союза «Евростат». [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://ec.europa.eu/eurostat/web/nuts/overview

97. Публикации Глобального инновационного индекса. Официальный сайт Всемирной органзиации интеллектуальной собственности. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://www.wipo. int/publications/en/series/index.j sp?id= 129

98. Статистическая база данных Федеральной службы по интеллектуальной собственности «Роспатент». [Электронный ресурс]. -Режим доступа: https://rospatent.gov.ru/ru/about/stat

99. Статистические сборники «Регионы России. Социально-экономические показатели». Федеральная служба государственной статистики (Росстат). [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https: //rosstat. gov. ru/folder/210/document/13204

Зарубежные источники

100. Aghion, P. et al. Competition, imitation and growth with step-by-step innovation //The Review of Economic Studies. - 2001. - vol. 68. - №. 3. - P. 467-492. DOI: https://doi.org/10.1111/1467-937X.00177.

101. Aghion, P., Howitt, P. A model of growth through creative destruction. - 1990. DOI: 10.3386/w3223.

102. Aghion, P., Howitt, P. Growth with quality-improving innovations: an integrated framework //Handbook of economic growth. - 2005. - vol. 1, chapter 2. - P. 67-110. DOI: https://doi.org/10.1016/S1574-0684(05)01002-6.

103. Aghion, P. et al. The heterogeneous impact of market size on innovation: Evidence from French firm-level exports //Review of Economics and Statistics. - 2024. - vol. 106. - №. 3. - P. 608-626. DOI: https://doi.org/10.1162/rest_a_01199.

104. Ahmed, N. et al. Exploring the causal relationship among green taxes, energy intensity, and energy consumption in nordic countries: Dumitrescu and Hurlin causality approach //Energies. - 2022. - vol. 15. - №. 14. - P. 5199. DOI: https://doi.org/10.3390/en15145199.

105. Appel-Meulenbroek, R. Managing intellectual capital through a proper building configuration //International Journal of Learning and Intellectual Capital. - 2013. - vol. 10. - №. 2. - P. 137-150. DOI: https://doi.org/10.1504/IJLIC.2013.052992.

106. Arrow, K. J. The economic implications of learning by doing //The review of economic studies. - 1962. - vol. 29. - №. 3. - P. 155-173. DOI: https://doi.org/10.2307/2295952.

107. Audretsch, D. B., Feldman, M. P. Innovative clusters and the industry life cycle //Review of industrial organization. - 1996. - vol. 11. - P. 253273. DOI: https://doi.org/10.1007/bf00157670.

108. Baldwin, R. E., Martin, P. Agglomeration and regional growth //Handbook of regional and urban economics, Elsevier. - 2004. - vol. 4. - P. 2671-2711. DOI: https://doi.org/10.1016/S1574-0080(04)80017-8.

109. Baptista, R., Swann, P. Do firms in clusters innovate more? //Research policy. - 1998. - vol. 27. - №. 5. - P. 525-540. DOI: https://doi.org/10.1016/S0048-7333(98)00065-1.

110. Beaudry, C., Schiffauerova, A. Who's right, Marshall or Jacobs? The localization versus urbanization debate //Research policy. - 2009. - vol. 38. - №2. 2. - P. 318-337. DOI: https://doi.org/10.1016/j.respol.2008.11.010.

111. Becker, G. S. Investment in human capital: A theoretical analysis //Journal of political economy. - 1962. - vol. 70. - №. 5. - P. 9-49. ISBN: 087014-306-9.

112. Becker, G. S. The Economic Approach to Human Behavior //University of Chicago Press. - 1976. - 314 p. ISBN: 0226041123.

113. Belderbos, R., Leten, B., Suzuki, S. International R&D and MNCs' innovation performance: An integrated approach //Journal of International Management. - 2023. - vol. 29. - №. 6. - P. 101083. DOI: 10.1016/j.intman.2023.101083.

114. Bontis, N., Fitz-enz, J. Intellectual capital ROI: a causal map of human capital antecedents and consequents //Journal of Intellectual capital. -2002. - vol. 3. - №. 3. - P. 223-247. DOI: https://doi.org/10.1108/14691930210435589.

115. Brenner, T., Muhlig, A. Factors and mechanisms causing the emergence of local industrial clusters: A summary of 159 cases //Regional studies. - 2013. - vol. 47. - №. 4. - P. 480-507. DOI: https://doi.org/10.1080/00343404.2012.701730.

116. Capozza, C., Divella, M. Human capital and firms' innovation: evidence from emerging economies //Economics of Innovation and New Technology. - 2019. - vol. 28. - №. 7. - P. 741-757. DOI: https://doi.org/10.1080/10438599.2018.1557426.

117. Chang, D. Informalising labour in Asia's global factory //Journal of contemporary Asia. - 2009. - vol. 39. - №. 2. - P. 161-179. DOI: https://doi.org/10.1080/00472330902723766

118. Domar E. D. Total productivity and the quality of capital //Journal of Political Economy. - 1963. - vol. 71. - №. 6. - P. 586-588.

119. Du, H. S., Belderbos, R., Somers, D. Research versus development: global cities and the location of MNCs' cross-border R&D investments //Regional Studies. - 2022. - vol. 56. - №. 12. - P. 2001-2018. DOI: 10.1080/00343404.2022.2033198.

120. Dumitrescu, E. I., Hurlin, C. Testing for Granger non-causality in heterogeneous panels //Economic modelling. - 2012. - vol. 29. - №. 4. - P. 14501460. DOI: https://doi.org/10.1016/j.econmod.2012.02.014.

121. Dutta, S. et al. Global Innovation Index 2024: Unlocking the Promise of Social Entrepreneurship. - World Intellectual Property Organization, 2024. ISBN: 978-92-805-3681-2.

122. Eaton, J., Kortum, S. International technology diffusion: Theory and measurement //International Economic Review. - 1999. - vol. 40. - №. 3. - P. 537-570. DOI: https://doi.org/10.1111/1468-2354.00028.

123. El-Awad, Z. The Relevance of Routinizing Behaviours in the Development of Academic Spinoffs //Academic Spin-offs: The Role of

Routinized Behaviours in New Venture Success. - Cham: Springer International Publishing, 2023. - P. 37-62. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-22284-9_3.

124. Feldman, M., Francis, J., Bercovitz, J. Creating a cluster while building a firm: Entrepreneurs and the formation of industrial clusters //Regional studies. - 2005. - vol. 39. - №. 1. - P. 129-141. DOI: 10.1080/0034340052000320888.

125. Felipe, J., McCombie, J. The illusions of calculating total factor productivity and testing growth models: from Cobb-Douglas to Solow and Romer //Journal of Post Keynesian Economics. - 2020. - vol. 43. - №. 3. - P. 470-513. DOI: https://doi.org/10.22617/WPS190486-2.

126. Feng, P., Yasar, M., Rejesus, R. M. Innovation and regional economic convergence: evidence from China //The Annals of Regional Science.

- 2024. - vol. 72. - №. 2. - P. 535-559. DOI: https://doi.org/10.1007/s00168-023-01210-9.

127. Frankel, M. The production function in allocation and growth: a synthesis //The American Economic Review. - 1962. - vol. 52. - №. 5. - P. 9961022.

128. Fritsch, M., Wyrwich, M. Is innovation (increasingly) concentrated in large cities? An international comparison //Research Policy. - 2021. - vol. 50.

- №. 6. - P. 104237. DOI: https://doi.org/10.1016Zj.respol.2021.104237.

129. Fornahl, D., Grashof, N., Söllner, C. Effects of Being Located in a Cluster on Economic Actors //Agglomeration and Firm Performance. - Cham: Springer International Publishing, 2018. - P. 11-24. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-90575-4_2.

130. Fornahl, D., Hassink, R., Menzel, M. P. Broadening our knowledge on cluster evolution //European Planning Studies. - 2015. - vol. 23. - №. 10. - P. 1921-1931. DOI: https://doi.org/10.1080/09654313.2015.1016654.

131. Ge, L. et al. The relationship between high-tech industrial

agglomeration and regional innovation: A meta-analysis investigation in China

210

//Sustainability. - 2023. - vol. 15. - №. 23. - P. 16545. DOI: 10.3390/su152316545.

132. Gerhart, B., Feng, J. The resource-based view of the firm, human resources, and human capital: Progress and prospects //Journal of management. -2021. - vol. 47. - №. 7. - P. 1796-1819. DOI: https://doi.org/10.1177/0149206320978799.

133. Giombini, G., Grassetti, F., Sanchez, C. E. Economic growth, poverty traps and cycles: productive capacities versus inefficiencies //Journal of Economic Studies. - 2023. - vol. 50. - №. 7. - P. 1375-1398. DOI: 10.1108/JES-06-2022-0365.

134. Grossman, G. M., Helpman, E. Quality ladders in the theory of growth //The review of economic studies. - 1991. - vol. 58. - №. 1. - P. 43-61. DOI: 10.3386/w3099.

135. Guseo, R., Guidolin, M. Heterogeneity in diffusion of innovations modelling: A few fundamental types //Technological Forecasting and Social Change. - 2015. - vol. 90. - P. 514-524. DOI: https ://doi. org/10.1016/j.techfore .2014.02.023.

136. Hägerstrand, T. Innovation Diffusion as a Spatial Process. Postscript and translation by A. Pred. - Chicago and London: University of Chicago Press, 1967. - 334 p. ISBN: 0226312615.

137. Harrod, R. Economic dynamics. - Springer, 1973. - 195 p. ISBN: 1349016969.

138. Haus-Reve, S., Fitjar, R. D., Rodríguez-Pose, A. DUI it yourself: Innovation and activities to promote learning by doing, using, and interacting within the firm //Industry and Innovation. - 2023. - vol. 30. - №. 8. - P. 10081028. DOI: https://doi.org/10.1080/13662716.2022.2131509.

139. Henderson, V., Kuncoro, A., Turner, M. Industrial Development in Cities //Journal of Political Economy. - 1995. - vol. 103. - №. 5. - P. 1067-1090. DOI: 10.1086/262013.

140. Helpman, E. Endogenous macroeconomic growth theory //European Economic Review. - 1992. - vol. 36. - №. 2-3. - P. 237-267. DOI: https://doi.org/10.1016/0014-2921(92)90083-9.

141. Herzberg, F. One more time: how do you motivate employees?. -Boston : Harvard Business Review, 1987. - vol. 65.

142. Iammarino, S., McCann, P. The structure and evolution of industrial clusters: Transactions, technology and knowledge spillovers //Research policy. -2006. - vol. 35. - №. 7. - P. 1018-1036. DOI: https://doi.org/10.1016/j.respol.2006.05.004.

143. Ibarra-Cisneros, M. A., Hernandez-Perlines, F. Intellectual capital and Organization performance in the manufacturing sector of Mexico //Management decision. - 2018. - vol. 56. - №. 8. - P. 1818-1834. DOI: https://doi.org/10.1108/MD-10-2017-0946.

144. Isaksen, A. Knowledge-intensive industries and regional development: The case of the software industry in Norway //Regional development in the knowledge economy. - Routledge, 2006. - P. 43-62. eISBN: 9780203017319.

145. Jacobs, J., 1969. The economies of cities, NY: Random House. - 268 p. ISBN: 0394422961.

146. Jiao, S., Sun, Q. Digital economic development and its impact on econimic growth in China: Research based on the prespective of sustainability //Sustainability. - 2021. - vol. 13. - №. 18. - P. 10245. DOI: https://doi.org/10.3390/su131810245.

147. Jones, C. I. The past and future of economic growth: A semi-endogenous perspective //Annual Review of Economics. - 2022. - vol. 14. - №. 1. - P. 125-152. DOI: 10.3386/w29126.

148. Kang, S. C., Snell, S. A. Intellectual capital architectures and ambidextrous learning: a framework for human resource management //Journal

of management studies. - 2009. - vol. 46. - №. 1. - P. 65-92. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1467-6486.2008.00776.x.

149. Keller, W. Geographic localization of international technology diffusion //American Economic Review. - 2002. - vol. 92. - №. 1. - P. 120-142. DOI: 10.1257/0022051042177685.

150. Kianto, A., Sáenz, J., Aramburu, N. Knowledge-based human resource management practices, intellectual capital and innovation //Journal of Business Research. - 2017. - vol. 81. - P. 11-20. DOI: https://doi.org/10.1016/jjbusres.2017.07.018.

151. Kim, K. The interplay between the social and economic human resource management systems on innovation capability and performance //International Journal of Innovation Management. - 2021. - vol. 25. - №. 7. - P. 2150074. DOI: https://doi.org/10.1142/S1363919621500742.

152. König, T., Brenner, T. Decline or renewal? Factors influencing the evolution of mature industrial clusters //Review of Regional Research. - 2025. -P. 1-38. DOI: 10.1007/s10037-025-00236-0.

153. Krugman, P. R. Development, geography, and economic theory. -MIT press, 1997. - vol. 6. ISBN: 0-262-11203-5.

154. Krugman, P. Increasing returns and economic geography //Journal of political economy. - 1991. - vol. 99. - №. 3. - P. 483-499. DOI: https://doi. org/10.1086/261763.

155. Lee, C. C., Zeng, M., Wang, C. Environmental regulation, innovation capability, and green total factor productivity: New evidence from China //Environmental Science and Pollution Research. - 2022. - vol. 29. - №. 26. - P. 39384-39399. DOI: 10.1007/s11356-021-18388-0.

156. Lehmann, E. E., Menter, M. Public cluster policy and performance //The Journal of Technology Transfer. - 2018. - vol. 43. - №. 3. - P. 558-592. DOI: https://doi. org/10.1007/s10961-017-9626-4.

157. Li, Y. et al. Entrepreneurial ecosystems and industry knowledge: does the winning region take all? //Small Business Economics. - 2023. - vol. 61. - №. 1. - P. 153-172. DOI: 10.1007/s11187-022-00681-y.

158. Lucas, Jr. R. E. On the mechanics of economic development //Journal of monetary economics. - 1988. - vol. 22. - №. 1. - P. 3-42. DOI: https://doi.org/10.1016/0304-3932(88)90168-7.

159. Lundequist, P., Power, D. Putting Porter into practice? Practices of regional cluster building: evidence from Sweden //European planning studies. -2002. - vol. 10. - №. 6. - P. 685-704. DOI: https://doi.org/10.1080/0965431022000003762.

160. Malmberg, A., Maskell, P. The elusive concept of localization economies: towards a knowledge-based theory of spatial clustering //Environment and Planning A: Economy and Space. - 2002. - vol. 34. - №. 3. - P. 429-449. DOI: https://doi.org/10.1068/a3457.

161. Maravilhas, S., Martins, J. Strategic knowledge management in a digital environment: Tacit and explicit knowledge in Fab Labs //Journal of business research. - 2019. - vol. 94. - P. 353-359. URL: https://doi.org/10.1016/jjbusres.2018.01.061.

162. Marshall, A. Principles of economics: unabridged eighth edition. -Cosimo, Inc., 2009. - 740 p. ISBN: 1605208027.

163. Martin, R., Sunley, P. Slow convergence? The new endogenous growth theory and regional development //Economic geography. - 1998. - vol. 74. - №. 3. - P. 201-227. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1944-8287.1998.tb00113.x.

164. Martin, R., Sunley, P. Conceptualizing cluster evolution: beyond the life cycle model? //Regional studies. - 2011. - vol. 45. - №. 10. - P. 1299-1318. DOI: https://doi.org/10.1080/00343404.2011.622263.

165. Matthews, J. Innovation in Australian small and medium enterprises:

Contributions from strategic human resource management //Asia pacific journal

214

of human resources. - 2002. - vol. 40. - №. 2. - P. 193-204. DOI: https://doi.org/10.1177/1038411102402004.

166. Mayo, E. The human problems of an industrial civilization. -Routledge, 2004; DOI: https://doi.org/10.4324/9780203487273.

167. McCann, P. Sketching out a model of innovation, face-to-face interaction and economic geography //Spatial Economic Analysis. - 2007. - vol. 2. - №. 2. - P. 117-134. DOI: https://doi.org/10.1080/17421770701346622

168. McGregor, D. The human side of enterprise //Readings in managerial psychology. - 1989. - vol. 4. - №. 2. - P. 314-324.

169. Menzel, M. P., Fornahl, D. Cluster life cycles—dimensions and rationales of cluster evolution //Industrial and corporate change. - 2010. - vol. 19. - №. 1. - P. 205-238. DOI: https://doi.org/10.1093/icc/dtp036.

170. Metz, I., Stamper, C. L., Ng, E. Feeling included and excluded in organizations: The role of human and social capital //Journal of Business Research. - 2022. - vol. 142. - P. 122-137. DOI: https://doi.org/10.1016/jjbusres.2021.12.045.

171. Mincer, J. Schooling, Experience, and Earnings. Human Behavior & Social Institutions, 1974. ISBN: 0-87014-265-8.

172. Nani, D. A., Safitri, V. A. D. Exploring the relationship between formal management control systems, organisational performance and innovation: The role of leadership characteristics //Asian Journal of Business and Accounting.

2021. - vol. 14. - №. 1. - P. 207-224. DOI: https://doi.org/10.22452/ajba.vol14noL8.

173. Ngoc, N. M., Tien, N. H. Solutions for Development of High-Quality Human Resource in Binh Duong Industrial Province of Vietnam //International journal of business and globalisation. - 2023. - vol. 4. - №. 1. - P. 28-39.

174. Ningning, Y. Study on the Function and Evolution Mechanism of Urban Innovation System //International Conference on Applications and

Techniques in Cyber Security and Intelligence. - Cham: Springer International Publishing, 2018. - P. 894-900. DOI: 10.1007/978-3-319-98776-7_106.

175. Pan, X. et al. The effect of technology infrastructure investment on technological innovation - A study based on spatial durbin model //Technovation.

2021. - vol. 107. - P. 102315. DOI: https: //doi. org/10.1016/j. technovation.2021.102315.

176. Paula, F. O., Silva, J. F. R&D spending and patents: levers of national development //Innovation & Management Review. - 2021. - vol. 18. - №2. 2. - P. 175-191. DOI: https://doi.org/10.1108/INMR-11-2019-0142.

177. Persoon, P., Bekkers, R., Alkemade, F. How cumulative is technological knowledge? //Quantitative Science Studies. - 2021. - vol. 2. - №. 3. - P. 1092-1118. DOI: https://doi.org/10.1162/qss_a_00140.

178. Porter, M. E. Clusters and competition //On competition. - 1998. -vol. 7. - P. 91.

179. Porter, M. The Economic Performance of Regions //Regional Studies. - 2003. - vol. 37. - №. 6-7. - P. 549-578. DOI: 10.1080/0034340032000108688.

180. Porter, M. E. Location, competition, and economic development: Local clusters in a global economy //Economic development quarterly. - 2000. -vol. 14. - №. 1. - P. 15-34. DOI: https://doi.org/10.1177/089124240001400105.

181. Reinganum, J. F. Uncertain innovation and the persistence of monopoly //The American Economic Review. - 1983. - vol. 73. - №2. 4. - P. 741748.

182. Romer, P. M. Endogenous technological change //Journal of political Economy. - 1990. - vol. 98. - №. 5, Part 2. - P. S71-S102. DOI: https://doi.org/10.1086/261725

183. Romer, P. M. Increasing returns and long-run growth //Journal of political economy. - 1986. - vol. 94. - №. 5. - P. 1002-1037. DOI: https://doi.org/10.1086/261420.

184. Rotemberg, J. J., Saloner G. Competition and human capital accumulation: a theory of interregional specialization and trade //Regional Science and Urban Economics. - 2000. - vol. 30. - №. 4. - P. 373-404. DOI: https://doi.org/10.1016/S0166-0462(99)00044-7.

185. Rychen, F., Zimmermann J. B. Clusters in the global knowledge-based economy: knowledge gatekeepers and temporary proximity //Regional studies. - 2008. - vol. 42. - №. 6. - P. 767-776. DOI: https://doi.org/10.1080/00343400802088300.

186. Samuelson, P. A. The transfer problem and transport costs: the terms of trade when impediments are absent //The Economic Journal. - 1952. - vol. 62. - №. 246. - P. 278-304. DOI: https://doi.org/10.2307/2227005.

187. Sarwar, A. et al. Financial development, human capital and its impact on economic growth of emerging countries //Asian Journal of Economics and Banking. - 2021. - vol. 5. - №. 1. - P. 86-100. DOI: 10.1108/AJEB-06-2020-0015.

188. Schaap, L. et al. A Framework Supporting the Innovative Capacity of Higher Education Institutions: An Integrative Literature Review //Sustainability. - 2025. - vol. 17. - №. 14. - P. 6517. DOI: https://doi.org/10.3390/su17146517.

189. Schultz, T. W. The economic value of education //New York: Columbia University Press - 1963.

190. Schultz, T. W. Investment in human capital. The role of education and of research // Free Press. - 1971. - 272 p. ISBN: 0029282209.

191. Shi, L. Labor industry allocation, industrial structure optimization, and economic growth //Discrete Dynamics in Nature and Society. - 2021. - vol. 2021. - №. 1. - P. 5167422. DOI: https://doi.org/10.1155/2021/5167422.

192. Simonen, J., McCann, P. Firm innovation: The influence of R&D cooperation and the geography of human capital inputs //Journal of Urban

Economics. - 2008. - vol. 64. - №. 1. - P. 146-154. DOI: https://doi.org/10.1016/jjue.2007.10.002.

193. Solow, R. M. A contribution to the theory of economic growth //The quarterly journal of economics. - 1956. - vol. 70. - №. 1. - P. 65-94. DOI: https://doi.org/10.2307/1884513.

194. Stoklosa, J., Blakey, R. V., Hui, F. K. C. An overview of modern applications of negative binomial modelling in ecology and biodiversity //Diversity. - 2022. - vol. 14. - №. 5. - P. 320. DOI: https://doi.org/10.3390/d14050320.

195. Storper, M., Venables, A. J. Buzz: face-to-face contact and the urban economy //Journal of economic geography. - 2004. - vol. 4. - №. 4. - P. 351-370. DOI: https://doi.org/10.1093/jnlecg/lbh027.

196. Swan, T. W. Economic growth and capital accumulation //Economic record. - 1956. - vol. 32. - №. 2. - P. 334-361. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1475-4932.1956.tb00434.x.

197. Tang, H. The Impact of Network Lock-in on Firms //World Scientific Research Journal. - 2019. - vol. 5. - №. 12. - P. 93-99. DOI: 10.6911/WSRJ.201912_5(12).0013.

198. Taylor, F. W. Principles and methods of scientific management //Journal of Accountancy. - 1911. - vol. 12. - №. 3.

199. Visser, E. J., De Langen, P. The importance and quality of governance in the Chilean wine industry //GeoJournal. - 2006. - vol. 65. - P. 177197. DOI: https://doi.org/10.1007/s10708-006-0035-8.

200. Wang, C. et al. Revealing spatial spillover effect in high-tech industry agglomeration from a high-skilled labor flow network perspective //Journal of Systems Science and Complexity. - 2022. - vol. 35. - №. 3. - P. 839859. DOI: 10.1007/s11424-022-1056-1.

201. Xu, E., Xiao, Z., Wang, Z. Has the pilot project of innovative cities increased economic growth? An empirical study based on Chinese cities //Regional Science and Environmental Economics. - 2024. - vol. 1. - №. 1. - P. 31-45. DOI: 10.3390/rsee1010003.

202. Xu, Y. et al. Connected knowledge spillovers, technological cluster innovation and efficient industrial structure //Journal of Innovation & Knowledge. - 2022. - vol. 7. - №. 3. - P. 100195. DOI: https://doi.org/10.1016/jjik.2022.100195.

203. Yamamoto, K. Agglomeration and growth with innovation in the intermediate goods sector //Regional Science and Urban Economics. - 2003. -vol. 33. - №. 3. - P. 335-360. DOI: https://doi.org/10.1016/S0166-0462(02)00032-7.

204. Yin, Y., Yan, M., Zhan, Q. Crossing the valley of death: Network structure, government subsidies and innovation diffusion of industrial clusters //Technology in Society. - 2022. - vol. 71. - P. 102119. DOI: https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2022.102119.

205. Young, A. Invention and bounded learning by doing //Journal of political economy. - 1993. - vol. 101. - №. 3. - P. 443-472. DOI: https://doi.org/10.1086/261882.

206. Zhao, R., He, P. Government spending efficiency, fiscal decentralization and regional innovation capability: Evidence from China //Economic Analysis and Policy. - 2024. - vol. 84. - P. 693-706. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eap.2024.08.033.

Приложения

Модель Солоу-Свона В модели Р. Солоу производится один товар с нормой производства Производство определяется двумя факторами - капиталом (К) и трудом (Ь):

У(1)=Е(К(1),Ь(1}), (П.1.1)

Предполагается, что предложение капитала и труда неэластично, нет безработицы или неполной занятости рабочей силы или капитала. Функция имеет убывающую отдачу - предельный продукт капитала положителен, но строго уменьшается. Концы производственной кривой определены таким образом, что убывающая отдача уменьшается до нуля и действует при всех положительных уровнях производства.

Солоу вычитает амортизацию из чистой продукции, но для упрощения ее можно включить в дифференциал:

ёК

— = бУ - 5К = 8Б(К,Ь) - 5К, (П.1.2)

Так как производство является функцией капитала, совокупная производственная функция и уравнение накопления капитала объединены как представлено выше.

По мере накопления капитала растет и национальный доход, и увеличивается чистая сумма амортизации.

Если включить рост предложения рабочей силы или рост населения, то получится аналогичный результат.

V

ад = Ь0еп1, (П.1.3)

Продолжение приложения 1. 1

В приведенном выше уравнении представляет собой предложение труда. Имея полную занятость и увеличение предложения труда с постоянной относительной скоростью (п), то накопление капитала с ростом предложения труда будет выглядеть следующим образом:

ёК

— = вЕ(К,Ьоеп1)- 5К, (П.1.4)

Поскольку предложение труда неэластично, кривая предложения труда представляет собой вертикальную линию, которая с течением времени смещается вправо по мере роста населения. По мере увеличения как труда, так и капитала ставки заработной платы и нормы прибыли на капитал корректируются, чтобы обеспечить полную занятость.

Также допускается, что совокупное производство имеет постоянную отдачу от масштаба. Как капиталу, так и труду присуща убывающая отдача, при постоянном уровне второго фактора.

Производственная функция на душу населения, где к - капитал на человека, определяется как:

У Б(К,Ь) (К

Р (^у) =Р(к,1)=ВД=у, (П.1.5)

Ь Ь УЬ, Тогда норма накопления капитала на душу населения будет определяться:

ёк

— = sf(k)-(n+5)k*, (П.1.6)

Убывающая отдача установит верхний предел накопления капитала, и рост дохода на душу населения будет равен нулю. Стационарное состояние (к*) будет таким, что

sf(k*)=(n+5)k*, (П.1.7)

Уровень капитала на одного рабочего и доход на душу населения будут стабильны при (к*).

Продолжение приложения 1. 1 В краткосрочной перспективе темпы роста могут быть увеличены за счет увеличения нормы сбережений, снижения прироста населения или нормы амортизации. Более высокие уровни амортизации требуют больше капитала, и темпы роста на одного работника упадут до темпов роста в устойчивом состоянии. Тем не менее более высокая норма сбережений будет давать более высокий доход на душу населения.

Приложение 1.2

Модель роста М. Франкеля Каждая фирма 0) имеет производственную функцию:

у=А к^1-00

-1 -1 п, (П.1.8)

А=Ао (Е]=1ЦГ ( )

где А - совокупная производительность, которая зависит от объема

капитала, накопленного N фирмами,

п - экстерналии знаний фирм,

к и Г| - капитал и труд, занятые фирмой

Предполагая постоянную норму сбережений (формула П. 1.2 Приложения 1.1) с совокупным выпуском, выраженным через АК, рост капитала:

ёК

g =~ёт= БАК(п+а-1) -5, (П.1.9)

К

Модель роста Р. Лукаса

В модели АК с накоплением человеческого капитала экзогенно задан рост населения (N(1)), с темпом (А). Также модель не затрагивает финансовые аспекты и торговлю - моделируется закрытая экономика.

Исследователь дает представление о человеческом капитале как источнике производительности - работник с человеческим капиталом ^Х) производит столько же, сколько два работника с 1/2И (:) у каждого, или один работник с 2И (1:), работающий неполный рабочий день.

Уровни квалификации (И) в модели Р. Лукаса распределены в диапазоне от 0 до бесконечности. Имеется ^И) работников с уровнем квалификации И, так что N= /0°° Работник с квалификацией И

посвящает часть своего свободного времени (и(^) текущему производству, а оставшееся 1 - и(И) - накоплению человеческого капитала.

Производство следует уравнению:

ВД)с(0+К (0=АК(1)в [ифЬфВД)]1-в Иа (^, (П.1.10)

Где все работники идентичны, имеют уровень квалификации И и выбирают распределение времени и. Тогда эффективная рабочая сила - это а средний уровень квалификации (Иа) равен просто И.

Средний уровень квалификации или человеческого капитала определяется, как:

Г" hN(h)dh

Иа= О , (П.1.11)

а Г" N(h)dh ( )

Где средний уровень квалификации или человеческого капитала (Иа(1:)у) предназначен для отражения внешних эффектов человеческого капитала. Количество времени, затрачиваемое на накопление человеческого (1 - и(1:)) капитала, связано со скоростью изменения уровня И(1:).

Продолжение приложения 1.3 Если рост человеческого капитала (11(1:)) связан с уже достигнутым его уровнем, а усилия затрачиваются на приобретение большего уровня, то:

И (^ВД^-иф), (П.1.12)

где О увеличивается от 0.

Если отдача от человеческого капитала будет убывающей (при 0<1), то человеческий капитал не сможет быть альтернативой технологиям (А(1:)) в роли источника роста. Так как и(1)>0:

И (1)

<ВД9-1О(1), (П.1.13)

Производная человеческого капитала стремится к нулю по мере роста И (1) независимо от затрачиваемых усилий. Такой вывод модели возвращает выводы модели Р. Солоу, делая рассмотрение человеческого капитала как фактора роста бессмысленным.

Линейная модель Р. Лукаса выглядит следующим образом:

И (1)=ВД5[1-и(1)], (П.1.14)

Если на накопление человеческого капитала не затрачивается никаких усилий (и(1:) = 1), то накопления нет. Если все усилия направлены на это (и(1:) = 0), ¿(1) растет с максимальной скоростью 5. В промежутке между этими крайностями доходность запаса ¿(1) не уменьшается: заданное процентное увеличение ¿(1) требует одинаковых усилий, независимо от того, какой уровень ¿(1) уже достигнут.

В альтернативной модели Р. Лукаса имеется два потребительских товара, с1 и с2, причем каждый 1-й товар производится по рикардианской технологии:

с1(1)=Ь1(1)и1(1)К(1), (П.1.15)

где И1(1) - человеческий капитал, специализированный на производстве 1-го товара, а и1(1) - доля рабочей времени, занятая

производством 1-го товара ( иА>= 0 и ^ + и2 = 1). Рост ^(1:) увеличивается с увеличением усилий и^), затрачиваемых на производство 1-го товара. Тогда производная человеческого капитала будет следовать:

^ (О^ф^цф, (П.1.16)

Лукас определяет эффекты И1(1) как полностью внешние. Это значит, что: «производство и накопление навыков для каждого товара зависят только от среднего уровня квалификации в отрасли». Из этого можно вывести отсутствие возможности учесть в модели поведенческие параметры - агенты распределяли бы все усилия на производство товара с более высоким

Приложение 1.4

Модель роста П. Ромера

Модель имеет те же основные вводные, что и неоклассические модели роста - капитал (К), труд технологии (или знания) (А). Капитал измеряется в единицах различных видов промежуточных товаров длительного пользования (х^).

Среди различных типов капитальных благ некоторые пары факторов производства могут быть взаимозаменяемыми, тогда как другие дополняют друг друга, либо находятся в промежуточном состоянии.

Для упрощения, выпуск представлен аддитивно отделимой функцией всех различных типов капитальных благ (являются совершенными заменителями).

Как и в предыдущих случаях, население считается постоянным. Опустим обоснование для некоторых других предпосылок - полезности и темпа роста.

У1(Ьм,Х1)=ь!ме V х?, 0<а<1,

(П.1.17)

где х1 представляет собой непрерывный ассортимент возможных

товаров длительного пользования. Капитал (К) при этом определяется как

П £¡=1 х1, а Ьм - предложение рабочей силы, используемой при производстве

конечных товаров. К моменту времени 1 изобретено конечное число товаров

\-iAt

длительного пользования Аъ так что для всех 1 > А1 X; = 0, а К=п £1=11 х1.

Фирма, у которой есть патент, имеет исключительное право на его использование бесконечно долго, с периода, когда патент был приобретен/разработан. Каждая фирма i производит один устойчивый промежуточный сорт г Когда фирма производит капитальный товар, она может сдать его в аренду сектору конечных товаров по арендной ставке р;. Амортизация не учтена. Стоимость каждого товара длительного пользования — это стоимость дисконтированных будущих доходов, которые он генерирует.

Чтобы избежать целочисленных ограничений, производственная функция типов товаров длительного пользования может быть задана интегралом:

Уровень капитала пропорционален уровню упущенной продукции во все предыдущие периоды. Плата за период пользования промежуточным товаром является его предельным продуктом в производстве конечных товаров.

(П.1.18)

0

Р1 атМ Х1 ,

(П.1.19)

Продолжение приложения 1.4 Тогда поток прибыли монополисту - производителю промежуточного товара будет равен:

п1= шах(р1х1-х1) = шах(аЬМах"-х1) , (П.1.20)

Из чего выводятся уравнения максимизирующего прибыль выпуску и самой прибыли:

х=Ьм а2/1-а, (П.1.21)

1-а

Ьм а2/ь

а

Новые разновидности товаров длительного пользования появляются благодаря инвестициям в исследования с использованием доли труда и знаний о существующих разновидностях.

¿А

-^рАА^, (П.1.22)

Где А - производительность исследовательского труда, а сам труд для исследований и разработок определяется как Ьк.

Прибыль в исследовательском секторе — это стоимость каждого нового сорта, где вся стоимость выплачивается исследователям в виде заработной платы:

Пт

у АА^^^^Ьк, (П.1.23)

Где процентная ставка (г) следует уравнению:

АА1

(П.1.24)

wt

Процентная ставка должна равняться потоку прибыли, которую предприниматель получает от вложения труда в исследования. Поскольку рабочая сила используется либо в производстве, либо в исследованиях, заработная плата исследователей должна равняться предельному продукту труда в производственном секторе.

Продолжение приложения 1.4

Производственная функция подразумевает, что общий объем выпуска определяется как:

Yt=LMaAtxa, (П.1.25)

Заработная плата в производственном секторе задается как:

wt= =( 1 -a)LMM Atxa=( 1 -a) Ata2a/ 1-a, (П.1.26)

dLM

Вернемся к арбитражному уравнению заработных плат исследовательского сектора. Предельный продукт исследовательского сектора равен производительности других рабочих.

Подставив предложенные уравнения прибыли, заработной платы, равенства процентных ставок, исследователь предлагает уравнение для технологического роста (g):

1 dA

g=A "dt1 =^Lr=^(L-LM) , (П.1.27)

XLM=^L-g

Причем:

r=(XL-g)a, (П.1.28)

Формулируя уравнение технологического роста как уравнение Эйлера, получим уравнение:

LaX-p

g=i+r- (П129)

Таким образом, рост технологий является функцией от производительности труда исследовательского сектора, размера экономики и нормы временного предпочтения (p).

Модель роста Ф. Агиона - П. Ховита В модели время определяется дискретными периодами (:). Инновации появляются через случайные промежутки времени. Ожидаемое количество промежутков времени между инновациями зависит от вводных факторов для инноваций. Совокупность рабочих/потребителей ^ = 1) неэластично поставляет одну единицу труда и максимизирует ожидаемое потребление.

Как и в модели П. Ромера, труд может быть затрачен на производство конечных товаров (Ьм) или исследования (Ьк) при том, что Ьм + Ьк = 1.

Цены и количества товаров остаются постоянными в рамках одного временного отрезка, но могут меняться между отрезками с разными уровнями технологий.

Предложение труда также является торгуемым. Бесконечно живущие люди имеют постоянную норму временного предпочтения г > 0 для дисконтирования будущего потребления, где г также является процентной ставкой.

Существует только одно потребительское благо, конечное благо. Производство конечной продукции поставлено в зависимость от производительности и затрат.

У1=(ЬмА:)1-аха, (П.1.30)

где х — поток текущего промежуточного товара, Ьм — рабочая сила, используемая в производстве, а А: — уровень производительности этого промежуточного товара. Параметры выбираются таким образом, чтобы цена конечного товара равнялась заработной плате. Промежуточный товар производится с использованием конечных товаров по принципу один к одному, так что х: = вУ:, где s — упущенное потребление.

Продолжение приложения 1.5 Обратная кривая спроса на промежуточные товары представляет собой предельный продукт:

Р=(ЬМА1) 1-ааха-1, (П.1.31)

где Р — цена промежуточного товара, соотносимая с ценой товара конечного потребления Уг.

Текущий обладатель патента на промежуточные товары является монополистом, максимизирующим прибыль:

л=((ЬМА<) 1-ааха-1^)х, (П.1.32)

Монополист принимает технологию как данность. Дифференциация прибыли выглядит следующим образом: сП

— =(ЬМА.) 1-ааха-1+(а-1)(ЬМА.) 1-ааxа-1-w=0, (П.1.33)

дх

Объем выпуска следует уравнению:

х=ЬМАга2/ 1-а, (П.1.34)

Цена промежуточных товаров в текущем временном периоде:

Р=^, (П.1.35)

а

Монопольная прибыль будет равна

Т-а

*= ^х, (п.1.36)

Все технологические улучшения в производстве промежуточных и конечных товаров отражаются в параметре сектора конечных товаров Аг.