CC BY
26
DOI https://doi.org/10.18551/rjoas.2017-04.01
ИННОВАЦИОННАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ В РЕГИОНАХ РОССИИ С РАЗЛИЧНЫМИ ТИПАМИ ЭКОНОМИЧЕСКОГО ПОВЕДЕНИЯ
INNOVATIVE ACTIVITY IN REGIONS OF RUSSIA WITH VARIOUS TYPES OF ECONOMIC BEHAVIOUR
Трещевский Ю.И.*, доктор экономических наук, профессор Treshchevsky Y.I., Doctor of Economic Sciences, Professor Литовкин М.В., аспирант Litovkin M.V., Post-graduate student ФГБОУ ВО «Воронежский государственный университет», Воронеж, Россия Voronezh State University, Voronezh, Russia *E-mail: [email protected]
АННОТАЦИЯ
В научной литературе длительное время дискутируется вопрос о взаимосвязи институциональных особенностей социально-экономических систем и их способности к экономическому росту, продуцированию и распространению инноваций. В качестве институциональных характеристик регионов в данной статье приняты типы экономического поведения: гедонистический и аскетический. Первый характеризуется повышенным уровнем потребления по отношению к уровню доходов. Вторая предполагает невысокий уровень потребления относительно получаемых доходов. Анализ показателей инновационного развития российских регионов позволяет сделать вывод о наличии предполагаемой взаимосвязи. Регионы с гедонистическим типом экономического поведения имеют слабые перспективы инновационного развития, инертны в отношении инноваций независимо от состояния экономической конъюнктуры. Регионы с аскетическим типом экономического поведения активны в инновационном отношении, заметно реагируют на изменение макроэкономической конъюнктуры. Регионы, сбалансированные по сочетанию признаков гедонистического и аскетического типов экономического поведения, представляют собой разнородную группу с признаками динамической нестабильности параметров инновационной деятельности.
ABSTRACT
In scientific literature the long time is discussed a question of interrelation of institutional features of social and economic systems and their ability to economic growth, a producing and distribution of innovations. As institutional characteristics of regions in this article types of economic behavior are accepted: hedonistic and ascetic. The first is characterized by the increased consumption level in relation to the level of the income. The second assumes low level of consumption of rather gained income. The analysis of indicators of innovative development of the Russian regions allows a conclusion on existence of estimated interrelation. Regions with hedonistic type of economic behavior have the weak prospects of innovative development and inert concerning innovations irrespective of a condition of an economic environment. Regions with ascetic type of economic behavior are active in the innovative relation; considerably react to change of a macroeconomic environment. The regions balanced on a combination of signs of hedonistic and ascetic types of economic behaviour represent diverse group with signs of dynamic instability of parameters of innovative activity.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА
Россия, регионы, тип экономического поведения, инновационная деятельность. KEY WORDS
Russia, regions, type of economic behaviour, innovative activity.
Проблема инновационного развития России, регионов страны является одной из наиболее актуальных. Высокий уровень дифференциации регионов по уровню и темпам экономического и, в частности, инновационного развития ставит вопрос о причине данного явления. Наиболее распространенные версии: владельцы инноваций препятствуют их распространения для сохранения собственной монополии; низкая способность определенных групп людей продуцировать и усваивать инновации, необходимость обладать специальными качествами предпринимателя [1]; экономический рост и инновационное развитие обусловлены состоянием формальных и неформальных институтов, формирующих определенный тип экономической культуры, экономического поведения. Это обстоятельство отмечают, Ж. Бодрийяр, К. Ясперс [2], Дж. Бреннан, Дж. Бьюкенен [3], Дж. Робинсон [4].
В данной работе мы обратились к одной из версий - способность к экономическому росту и инновационному развитию зависит от состояния формальных и неформальных институтов. Теоретические основы указанной зависимости представлены в многочисленных работах. Ф. Фукуяма, анализируя институты различных стран, пришел к выводу, что экономическое поведение людей является основой экономического развития. В связи с этим он рекомендует проводить политику сглаживания социальных диспропорций, формировать квалифицированную рабочую силу, повышать уровень образования, отказаться от популизма [5]. В последние годы взаимосвязи институтов и экономических результатов достаточно активно исследуются в России. Обращает на себя внимание исследование И. Розмаинского, который выдвинул гипотезу о зависимости экономического роста от неформальных институтов, формирующих тип экономической культуры [6]. В качестве системной институциональной характеристики автор выбрал экономическую культуру страны -совокупность ценностей, норм, стереотипов и элементов хозяйственного быта, формирующих предпочтения людей и воздействующих на неформальные правила поведения. В качестве основных типов культуры автор определил «аскетическую» и «гедонистическую» [6].
Многочисленные исследования российских авторов показали, что в рамках одной страны достигаются совершенно различные результаты экономического развития регионов. Это отмечено в работах В. Майоровой, Л. Никитиной, Ю. Трещевского [7], И. Рисина, Д. Трещевского [8]. Авторы также получили данные о качественных различиях разнообразных параметров экономического и инновационного развития российских регионов [9]. При существенных различиях в уровнях развития экономических и инновационных параметров регионов, большинство формальных правил поведения одинаковы во всех субъектах Российской Федерации. Следовательно, можно предположить, что влияние неформальных правил на результаты общего экономического развития и инновационной деятельности существенно зависят именно от неформальных институтов, в частности - типа экономического поведения. Мы в данном случае сузили исходное понятие «экономическая культура», заменив его «типом экономического поведения», поскольку первое представляется слишком широким для определения его количественных параметров.
Методические подходы к исследованию. В качестве социально-экономических систем, которые подверглись анализу, мы приняли регионы России, поскольку они представляют элементы одной и той же крупной системы, функционирующей по одинаковым формальным правилам.
Анализ регионов одной страны позволяет использовать одни и те же экономические показатели, избавляет от необходимости приводить в сопоставимый вид единицы их измерения (курсы национальных валют, покупательную способность денежной единицы и др.).
Состояние макроэкономической конъюнктуры для всех регионов можно считать более или менее одинаковым.
Влияние политических компонентов институциональной системы на экономическое поведение относительно невелико (по отношению к межстрановым сравнениям).
Нормативно-правовая база экономической деятельности в регионах страны одна и та же - федеральное законодательство. Региональные и местные нормативные акты не могут существенно изменить условия экономической деятельности.
Эмпирическая база сформирована нами на основе сопоставимых статистических показателей [10, 11, 12, 13]1.
Россия представлена значительным количеством регионов, что позволяет опереться на широкую статическую базу.
Относительная простота перемещения населения между регионами способствует концентрации людей с повышенной склонностью к инновациям (в том числе, на бытовом уровне) в регионах с высоки уровнем экономического и инновационного развития.
Временной ряд замеров выбран таким образом, что охватить различные периоды развития страны и ее регионов: 2000 г. - окончание системного кризиса 90-х годов ХХ века; 2005-2007 - период высокой экономической конъюнктуры, переходящий в 2007 г. в перегрев экономики; 2009 г. - финансовый кризис (падение экономической конъюнктуры); 2012 г. - стабилизация экономической ситуации.
Методы исследования экономической культуры. В полном объеме методика исследования взаимосвязей типов экономической культуры (гедонистической и аскетической) представлена в наших работах с соавторами [7]. Базовые положения методики, необходимые для общего понимания авторского подхода, выглядят следующим образом.
В качестве показателя экономического развития региона принята величина созданной стоимости на душу населения - валовой региональный продукт (ВРП) на душу населения.
Показатели, характеризующие тип экономического поведения (культуры по И. Розмаинскому [6] приведены в форму, допускающую использование официальных статистических показателей [7].
Официальные статистические данные приведены к одному вектору - чем больше значение показателя, тем выше уровень гедонизма. В связи с этим ряд показателей из официальной статистики заменен обратными.
В итоге сформирован состав показателей, характеризующих тип экономического поведения: Х1 - отношение потребительских расходов к среднедушевым доходам; Х2 -удельный вес кредитных средств физических лиц в общем объеме доходов населения; Х3 - доля привлеченных инвестиций в основной капитал; Х4 - доля денежных доходов населения, направленных на прирост финансовых активов; Х5 - показатель, обратный «удельному весу денежных средств в общей сумме доходов населения, привлеченных кредитными организациями».
Учитывая существенные различия регионов России по оцениваемым экономическим и институциональным параметрам, мы, для повышения степени сопоставимости данных, осуществили переход от абсолютных и относительных показателей к нормированным по стандартной процедуре [7].
Результаты расчетов показали, что зависимость между средними нормированными значениями величины добавленной стоимости на душу населения и независимыми переменными Х1, Х2, Х3, Х4, Х 5 описывается формулой:
Yобщ норм = 9,74223 - 2,29601*Х1норм - 0,34818*Х2 норм - 0,19494*Хз норм - 2,16563*Х4 норм - 0,03383*Х5 норм,
1 Регионы России. Социально-экономические показатели. 2008: Стат. Сб. /Росстат. - М.: 2008. - С. 958-959; Регионы России. Социально-экономические показатели. 2013 / www.gks.ru (дата обращения 15.04.2015); Регионы России. Социально-экономические показатели. 2014: Р32 Стат. сб. / Росстат. - М., 2014. - 900 с.; Регионы России. Социально-экономические показатели. 2015: Стат. сб. / Росстат. - М., 2015. - 1266 с.
где Yобщ норм - средние нормированные значения ВРП на душу населения по выбранным временным точкам (ед.); Х1 норм, Х2 норм, Х3 норм, Х4 норм, Х5 норм -нормированные значения показателей Х1, Х2, Х3, Х4, Х5 в каждой временной точке (2000 г., 2005 г., 2010 г, 2012 г.) анализируемого периода (ед.). Точки замеров выбраны таким образом, чтобы элиминировать влияние резких изменений экономической конъюнктуры на результаты расчетов, поскольку, в отличие от исследуемого процесса, - инновационной деятельности, необходимо знать не колебания типа экономического поведения, а его общий характер. Полученное уравнение характеризуется высокими показателями надежности [7].
Для проверки взаимосвязей между институциональными параметрами регионов и уровнем экономического развития (производство ВРП на душу населения) все регионы, по которым произведен расчет статистической зависимости, разделены на три группы - «гедонистические регионы», имеющие наивысшие результаты по сумме: Х1 норм + Х2 норм, + Хз норм, +Х4 норм, +Х5 норм (31 регион); «сбалансированные регионы» (со средними значениями указанной величины, 21 регион)»; «аскетические регионы» (27 регионов с низкими значениями вышеуказанной суммы». Параллельно выделены три группы регионов - с низким, средним и высоким уровнем производства добавленной стоимости. Сочетание институциональных и экономических групп регионов представлено в графе 1таблицы 3.
Общий информационный массив составляет 79 регионов, поскольку статистические данные по ряду регионов России представлены фрагментарно и исключены из расчетов.
Методы исследования результатов инновационной деятельности. В основу исследования инновационных процессов мы положили метод виртуальной кластеризации, предложенный И. Манделем [14], М. Олдендерфером, Р. Блэшфилдом [15], И. Хартиганом, М. Вонгом [16]. Метод широко апробирован в исследовании региональных социально-экономических процессов, в работах О. Голиченко, И. Щепиной [17]; И. Рисина, Д. Трещевского [18], в ряде наших работ [19, 20].
Методические и фактические данные, характеризующие инновационное развитие регионов России, обстоятельно изложены в наших работах [19, 20].
В процессе исследования нами выделено 13 показателей, характеризующих инновационную деятельность в регионах, представленные в официальной статистике (таблица 1).
Таблица 1 - Показатели инновационной деятельности в регионах
Обозначение показателя Наименование показателя Единицы измерения
Var 1 Число организаций, выполняющих исследования и разработки Единиц
Var 2 Численность персонала, занятого исследованиями и разработками Человек
Var 3 Внутренние затраты на исследования и разработки Млн. рублей
Var 4 Численность исследователей с учеными степенями Человек
Var 5 Число созданных передовых производственных технологий Единиц
Var 6 Число использованных передовых производственных технологий Единиц
Var 7 Удельный вес организаций, осуществляющих инновационную деятельность Проценты
Var 8 Затраты на технологические инновации Тыс. рублей
Var 9 Объем инновационных товаров, работ, услуг Млн. рублей
Var 10 Доля инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженной продукции Проценты
Var 11 Численность студентов средних специальных учебных заведений Тыс. чел
Var 12 Численность студентов высших учебных заведений Тыс. чел
Var 13 Удельная численность студентов высших учебных заведений Чел/10 000 человек населения
В связи с тем, что показатели имеют различную размерность, они приведены в сопоставимый вид посредством стандартной процедуры нормирования.
Поскольку принятый для анализа алгоритм кластеризации (метод К-средних) не предусматривает автоматического распределения кластеров по уровням, то дополнительно к нумерации кластеров произведено их ранжирование - лучший по сумме значений показателей обозначен «А», остальные в последовательности - «Б», «В», «Г», «Д».
Виртуальные кластеры инновационного развития российских регионов. Сравнительные данные, характеризующие состояние инновационной деятельности в виртуальных кластерах, образованных российскими регионами в 2000, 2007, 2009, 2012 годах представлены в ряде наших работ с соавторами [19, 20]. Ниже мы представили данные о состоянии виртуальных инновационных кластеров в 2012 году (таблица 2), позволяющие представить в общем виде соотношение параметров инновационной деятельности.
Таблица 2 -Кластеры инновационной деятельности в 2012 г.
Показатели
Инновационного Кластер А Кластер Б Кластер В Кластер Г Кластер Д
развития
Var 1 1,000000 0,178645 0,033700 0,049289 0,020799
Var 2 1,000000 0,147247 0,004166 0,020325 0,004368
Var 3 1,000000 0,143689 0,004264 0,015687 0,003308
Var 4 1,000000 0,074605 0,003024 0,015440 0,004925
Var 5 0,903670 0,337729 0,038991 0,059123 0,022380
Var 6 1,000000 0,576096 0,064093 0,150519 0,058015
Var 7 0,732000 0,488000 0,176000 0,488778 0,269455
Var 8 1,000000 0,432883 0,106942 0,091307 0,009052
Var 9 1,000000 0,249669 0,331001 0,034300 0,006488
Var 10 0,264706 0,219939 0,750000 0,106161 0,049596
Var 11 1,000000 0,485188 0,100171 0,226153 0,103645
Var 12 1,000000 0,191631 0,020923 0,073414 0,033506
Var 13 1,000000 0,512462 0,217523 0,430975 0,374760
Сумма 11,900376 4,037783 1,850797 1,761473 0,960296
Отношение
к максимальному 1,0 0,34 0,15 0,14 0,08
значению
Данные таблицы 2 демонстрируют существенные различия кластеров по структуре и общему состоянию инновационной деятельности.
В течение анализируемого периода менялись как количественные характеристики кластеров, так и их состав. Подробно состав виртуальных инновационных кластеров охарактеризован нами с соавторами в ряде работ [19, 20]. Данные о составе виртуальных кластеров по состоянию на 2012 год представлены ниже.
Кластер «А» представлен одним регионом - г. Москвой (на протяжении всего анализируемого периода).
Кластер «Б» в 2012 г. составили: Московская область, г. Санкт-Петербург, Республика Татарстан, Нижегородская, Самарская, Свердловская области.
В кластер «В» вошли: Белгородская, Владимирская, Воронежская, Курская, Липецкая, Орловская, Рязанская, Тульская, Ярославская области; Краснодарский, Ставропольский края; Волгоградская, Ростовская области; республики: Башкортостан, Мордовия, Удмуртская; Пермский край; Оренбургская, Пензенская, Саратовская, Тюменская, Челябинская области; Республика Бурятия; Алтайский, Красноярский края; Иркутская, Новосибирская, Омская, Томская области; Приморский, Хабаровский края 2.
Состав кластера «Г»: Чувашская Республика, Республика Алтай; Камчатский край; Магаданская область, Чукотский автономный округ.
2 Перечисление регионов здесь произведено в соответствии с последовательностью их расположения в официальных статистических справочниках, поэтому происходит чередование субъектов федерации различного статуса: республики, края, области, автономные округа.
Кластер «Д» - Брянская, Ивановская, Калужская, Костромская, Смоленская, Тамбовская, Тверская области; республики: Карелия, Коми; Архангельская, Вологодская, Калининградская, Ленинградская, Мурманская, Новгородская, Псковская области; республики: Адыгея, Дагестан, Ингушетия, Кабардино-Балкарская, Калмыкия, Карачаево-Черкесская, Северная Осетия - Алания; Астраханская область; Республика Марий Эл; Кировская, Ульяновская, Курганская области; республики: Тыва, Хакасия; Кемеровская область; Забайкальский край; Республика Саха (Якутия); Амурская, Сахалинская области; Еврейская автономная область.
Естественно, в иные годы конфигурация кластеров иная. Для распределения по институциональным группам (таблица 3) мы использовали данные о составе инновационных виртуальных кластеров за каждый указанный в таблице 3 год. Поскольку институциональные характеристики групп регионов являются весьма устойчивыми, то типы регионов сформированы в целом за весь анализируемый период (2000-2012 годы).
Таблица 3 - Распределение инновационных кластеров по институциональным
группам регионов3*
Тип группы регионов Формула инновационного развития по годам
2000 2007 2009 2012
Гедонистические 1 (16 регионов) 2В-2Г-12Д 2В-3Г-11Д 6Г-10Д 4В-2Г-10Д
Гедонистические 2 (15 регионов) 4Г-11Д 1В-4Г-10Д 4Г-11Д 3В-1Г-11Д
Сбалансированные 1 (6 регионов) 2Г-4Д 3Г-3Д 2Г-4Д 2Г-4Д
Сбалансированные 2(6 регионов) 4В-2Г 1Б-2В-2Г-1Д 2Б-4Д 5В-1Д
Сбалансированные 3(9 регионов) 1В-2Г-6Д 1В-4Г-4Д 1В-5Г-3Д 3В-1Г-5Д
Аскетические 1 (14 регионов) 1А-2Б-5В-2Г-3Д 1А-7Б-1В-3Г-2Д 1А-3Б-3В-5Г-2Д 1А-5Б-6В-2Д
Аскетические 2 (13 регионов) 3В-6Г-4Д 1Б-4В-6Г-2Д 2В-9Г-2Д 1Б-9В-3Д
* Для упрощения восприятия формул кластеры «А», «Б», «В», «Г», «Д» указаны без кавычек.
Таблица 4 - Уровень инновационного развития институциональных групп регионов
Тип группы регионов Баллы инновационного развития по годам
2000 2007 2009 2012
Гедонистические 1 (16 регионов) 0,096 0, 100 0,102 0,105
Гедонистические 2 (15 регионов) 0,096 0,100 0,096 0,098
Сбалансированные 1 (6 регионов) 0,100 0,090 0,100 0,100
Сбалансированные 2(6 регионов) 0,147 0,167 0,167 0,138
Сбалансированные 3(9 регионов) 0,101 0,114 1,09 0,121
Аскетические 1 (14 регионов) 0,210 0,293 0,238 0,268
Аскетические 2 (13 регионов) 0,123 0,149 0,132 0,148
Формулы инновационного развития институциональных групп регионов позволяют перейти к расчету количественных характеристик инновационного развития кластеров. Примем за единицу максимальное значение, свойственное кластеру «А» по состоянию на 2012 год. В этом случае кластеру «Б» соответствует коэффициент 0,34, Кластеру «В» - 0,15; кластеру «Г» - 0,14, кластеру «Д» - 0,08 (таблица 2). По средневзвешенному значению формулы, характеризующей сочетание инновационных кластеров в институциональной группе регионов, можно определить балл инновационного развития (таблица 4).
Анализ данных, представленных в таблицах 3 и 4 позволяет охарактеризовать взаимосвязи между группами регионов, различающихся по институциональным и инновационным параметрам, следующим образом.
3 Гедонистические регионы с высоким и средним уровнем производства добавленной стоимости на душу населения (выше, чем следует из институциональных характеристик) - гедонистические 1; гедонистические регионы с соответствующим (низким) уровнем производства добавленной стоимости на душу населения - гедонистические 2; сбалансированные регионы с высоким уровнем производства добавленной стоимости на душу населения - сбалансированные 1; сбалансированные регионы с соответствующим (средним) уровнем производства добавленной стоимости на душу населения - сбалансированные 2; сбалансированные регионы с низким уровнем производства добавленной стоимости на душу населения - сбалансированные 3; аскетические регионы с соответствующим (высоким) уровнем производства добавленной стоимости на душу населения -аскетические 1; аскетические регионы с низким и средним уровнем производства добавленной стоимости на душу населения (ниже, чем следует из институциональных характеристик) - аскетические 2.
В целом, гедонистические регионы обеих групп (с относительно высоким и низким уровнем производства добавленной стоимости) демонстрируют низкий уровень инновационного развития. Ситуация в гедонистических регионах с высоким уровнем добавленной стоимости несколько лучше, чем во второй группе. То есть, уровень экономического развития в известной степени позволяет компенсировать недостатки гедонистического типа экономического поведения. Изменение экономической конъюнктуры, наблюдавшееся в анализируемом периоде (экономический рост 2002007 годов, кризис 2009 года, стабилизация 2012 года), слабо повлияло на результаты инновационной деятельности вышеуказанных групп регионов. Гедонистические регионы слабо реагируют на изменение экономической ситуации, не используют благоприятных финансовых возможностей в период экономического роста, не наращивают усилий по мобилизации собственных ресурсов в кризисных условиях. Можно сказать, что регионы данной группы обладают низкой восприимчивостью инноваций.
Парадоксально, но сбалансированные регионы с высоким уровнем производства добавленной стоимости (сбалансированные 1) близки по уровню инновационного развития к гедонистическим регионам. При этом заметно ухудшение инновационной деятельности в период высокой экономической конъюнктуры. Это можно трактовать как позицию «у нас и так неплохо». Конечно, эта версия нуждается в дополнительных исследованиях для элиминирования влияния случайных факторов.
Сбалансированные регионы со средним уровнем производства добавленной стоимости демонстрируют положительную реакцию на любые изменения экономической конъюнктуры - как положительные, так и отрицательные, активизируя инновационную деятельность (во всяком случае - по отношению к другим группам регионов). В целом их можно рассматривать в качестве перспективных для распространения инноваций.
Сбалансированные регионы с низким уровнем производства добавленной стоимости продемонстрировали способность постепенно активизировать инновационную деятельность.
Наилучшие результаты по результатам инновационной деятельности продемонстрировала группа аскетических регионов с высоким уровнем производства добавленной стоимости (Красноярский край, Оренбургская область, Республика Саха (Якутия), Республика Татарстан, Белгородская, Московская, Тюменская области, Пермский край, Свердловская, Мурманская, Самарская, Липецкая области, г. Москва, г. Санкт-Петербург). В период экономического роста результаты инновационной деятельности регионов данной группы существенно улучшились (таблицы 3, 4). В период кризиса 2009 года состояние группы несколько ухудшилось (таблица 4), но при стабилизации ситуации в 2012 году оно снова улучшилось. На протяжении анализируемого периода заметно общее улучшение инновационного развития регионов, сочетающих аскетический тип экономической культуры с высоким уровнем производства добавленной стоимости.
Аскетические регионы с низким и средним уровнем производства добавленной стоимости в целом (Краснодарский край, Кемеровская, Волгоградская, Ульяновская, Воронежская, Саратовская, Калининградская, Нижегородская, Рязанская, Тульская, Орловская, Владимирская, Ярославская области) демонстрируют прогресс в инновационном развитии, однако, оно существенно ниже, чем аскетических регионах первой группы. При этом для данной группы характерна достаточно выраженная реакция на изменения экономической конъюнктуры.
Авторы представленных выше результатов не претендуют на глобальные теоретические обобщения. Это, скорее, основание для более обстоятельного теоретического осмысления влияния типа экономического поведения на инновационные процессы в регионах страны. Тем не менее, достаточно обширный по количеству произведенных замеров статистических данных за длительный период, позволяет сделать следующие выводы:
при прочих равных условиях регионы (и, вероятно, иные социально-экономические системы) с гедонистическим типом экономического поведения имеют слабые перспективы инновационного развития;
сбалансированные по сочетанию признаков гедонистического и аскетического поведения регионы представляют собой достаточно разнородную группу с признаками динамической нестабильности параметров инновационной деятельности; в любом случае, уровень развития их инновационной деятельности невысок;
наиболее активны в инновационном отношении регионы с гедонистическим типом экономической культуры, особенно, в сочетании с общим уровнем экономического развития.
БИБЛИОГРАФИЯ
1. Шумпетер Й.А. Теория экономического развития // Теория экономического развития. Капитализм, социализм и демократия. М.: Эксмо, 2008. - 864 с.
2. Бодрийар Ж. Фантомы современности // М.: Алгоритм, 2014. С. 205-302.
3. Бреннан Дж., Бьюкенен Дж. Причина правил. Конституционная политическая экономия. СПб.: Экономическая школа, 2005. 272 с.
4. Джеймс А. Робинсон. Институты и латиноамериканское равновесие // Отставание/ Фрэнсис Фукуяма. М.: Астрель, 2012. С. 255-305.
5. Фукуяма Ф. Объясняется ли отставание Латинской Америки от США ущербностью ее институтов? // Отставание/ Фрэнсис Фукуяма. М.: Астрель, 2012. - 477 с.
6. Розмаинский И.В. Экономическая культура как фактор и барьер экономического роста // Журнал институциональных исследований. 2012. Т.4. №4. С. 22-32.
7. Майорова В.В. Экономический анализ институциональных параметров социально-экономических систем / В.В. Майорова, Л.М. Никитина, Ю.И. Трещевский // Экономический анализ: теория и практика. - 2015. - №36 (435). - С. 2-11.
8. Рисин И.Е. Типологизация инновационного развития регионов России на основе поэтапной кластеризации / И.Е. Рисин, Д.Ю. Трещевский // Известия ЮЗГУ. Серия: Экономика. Социология. Менеджмент. - 2011. - №1. - С. 20-27.
9. Рисин И.Е. Инновационные процессы в Воронежской области в контексте перспектив промышленного развития / И.Е. Рисин, Ю.И. Трещевский, М.В. Литовкин // Регион: системы, экономика, управление. - 2016. - №2. - С. 22-31
10. Регионы России. Социально-экономические показатели / Росстат. - М.: 2008. -С. 958-959.
11. Регионы России. Социально-экономические показатели // www.gks.ru
12. Регионы России. Социально-экономические показатели / Росстат. - М., 2014, 900 с.
13. Регионы России. Социально-экономические показатели Росстат. - М., 2015, 1266 с.
14. Мандель И.Д. Кластерный анализ // М.: Финансы и статистика. 1988. - 176 с.
15. Олдендерфер М.С. Кластерный анализ / Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / М.С. Олдендерфер, Р.К. Блэшфилд. Под ред. И.С. Енюкова. -М.: Финансы и статистика, 1989. - 215 с.
16. Hartigan I.A. et al Algoritm AS 136: A K-Means Clustering Algorithm // Journal of the Royal Statistical Society Series C (Applied Statistic. Vol. 28, №1 (1979). P. 100-108.
17. Голиченко О.Г. Анализ результативности инновационной деятельности регионов России // Экономическая наука современной России. - 2009. - №1(44). - С. 77-79.
18. Трещевский Ю.И. Инновационное развитие регионов России в начале XXI века -результаты и предпосылки на будущее / Ю.И. Трещевский, М.В. Литовкин, И.В. Терзи // Вестник ВГУ. Серия: Экономика и управление. - 2016. - №1. - С. 63-70.
19. Трещевский Ю.И. Инновационное развитие регионов России в период роста экономической конъюнктуры / Ю.И. Трещевский, М.В. Литовкин, И.В. Терзи // Регион: системы, экономика, управление. - 2016. - №1 (32). - С. 33-40.
20. Трещевский Ю.И. и др. Управление инновационным развитием социально-экономических систем: методологические аспекты // Вестник ВГУ. Серия: Экономика и управление. - 2012. - №2. - С. 149-154.
