CC BY
34
ОРИГИНАЛЬНАЯ СТАТЬЯ
DOI: 10.26794/1999-849X-2019-12-6-98-106 УДК 338.1(045) JEL F43, O11, O3
(CC) ]
Оценка влияния инноваций и уровня их финансирования на темпы экономического развития и рост производительности труда: региональный аспект
Н. Н. Семенова
Национальный исследовательский Мордовский государственный университет
им. Н. П. Огарева, Саранск, Россия https://orcid.org/0000-0002-2270-256X
АННОТАЦИЯ
В современном мире значительно возрастает роль инноваций в социально-экономическом развитии национальных экономик. Инновации, осуществляемые непрерывно, выступают основным фактором повышения конкурентоспособности национальной экономики, увеличения масштабов общественного производства, роста производительности труда и прибыли хозяйствующих субъектов и, как следствие, темпов экономического роста. В то же время инновационное развитие невозможно без наличия эффективных механизмов финансирования инноваций. Предмет исследования — влияние инновационных факторов на темпы экономического развития и рост производительности труда в Республике Мордовия в 1997-2017 гг. Цель работы - оценка влияния инноваций и уровня их финансирования на объем валового регионального продукта Республики Мордовия. В статье рассмотрены имеющиеся в экономической литературе теоретические подходы к взаимосвязи инноваций и темпов экономического роста. Для оценки степени влияния на объем валового регионального продукта Республики Мордовия факторов, определяющих инновационное развитие, был проведен корреляционно-регрессионный анализ. Полученное уравнение регрессии свидетельствует о том, что на объем валового регионального продукта существенным образом влияет уровень финансирования затрат на проведение исследований и разработок. В статье сделан вывод о том, что требуется увеличение объемов финансирования научных исследований и разработок при условии их сбалансированного роста по различным стадиям инновационного процесса.
Ключевые слова: инновации; финансирование инноваций; экономический рост; валовой региональный продукт; корреляционно-регрессионный анализ; производительность труда; Республика Мордовия
BY 4.0
Для цитирования: Семенова Н. Н. Оценка влияния инноваций и уровня их финансирования на темпы экономического развития и рост производительности труда: региональный аспект. Экономика. Налоги. Право. 2019;12(6):98-106. DOI: 10.26794/1999-849X^019-12-6-98-106
ORIGINAL PAPER
Impact Evaluation of Innovations and Level of their Financing on Economic Development Growth Rate: Regional Aspect
N. N. Semenova
National Research Monrovia State University, Saransk, Russia https://orcid.org/0000-0002-2270-256X
ABSTRACT
In the modern world the role of innovations in social-economic development of national economies is growing greatly. Innovations being put into practice continuously are the main factor of competitiveness growth for national economies, increase in scale of social production, rise in labour productivity and profits of businesses, which consequently results in economic growth scale. At the same time innovative development is impossible without effective funding mechanisms. The subject of the research is the influence of innovative factors on the rate of economic development and rise in labour
productivity in the Republic of Mordovia in the period 1997-2017. The purpose of the work is to evaluate the impact of innovations and level of their financing on the volume of gross regional product. The article examines current theoretical approaches to interconnections between innovations and economic growth rate. To evaluate the extent of the impact of factors determining innovative development on the volume of gross regional product in the Republic of Mordovia correlation regressive analysis was conducted. The regression equation obtained demonstrates that the level of financing of research and other developments essentially influences the volume of gross regional product of the Republic of Mordovia. It is concluded that it is necessary to increase the volume of financing of scientific research and development based on their balanced growth along the different stages of innovative process. Keywords: innovations; innovation financing; growth; gross regional product; correlational regression analysis; labour productivity; Republic of Mordovia
For citation: Semenova N. N. Impact evaluation of innovations and level of their financing on economic development growth rate: regional aspect. Ekonomika. Nalogi. Pravo = Economics, taxes & law. 2019;12(6):98-106. (In Russ.). DOI: 10.26794/1999-849X-2019-12-6-98-106
ВВЕДЕНИЕ
Современный этап мирового развития характеризуется переходом от индустриального к постиндустриальному обществу, обусловленным усилением влияния науки и техники на различные сферы жизнедеятельности общества, фундаментальными технологическими сдвигами. Соответственно меняется состав факторов и источников экономического роста. Важнейшими факторами устойчивого роста и повышения производительности труда становятся интеллектуальный капитал и интенсивность внедрения инноваций. Формируется новый инновационный тип экономики, при котором рост валового внутреннего продукта обеспечивается в основном за счет выпуска и реализации наукоемкой продукции и услуг. Особенностями инновационной экономики являются устойчивая динамика темпов экономического роста; социальная ориентация экономики на повышение уровня и качества жизни населения; накопление человеческого и интеллектуального капиталов; расширение высокотехнологичных форм воспроизводства основного капитала за счет ускорения инноваций; интенсивное проведение научных исследований; разработка и внедрение новых технологий; высокая доля инновационных предприятий и инновационной продукции [1]. Причем обеспечение устойчивых темпов экономического развития возможно только за счет ускорения роста производительности труда. При этом должно соблюдаться основное правило: рост производительности труда должен опережать рост ВВП.
ПОСТАНОВКА ПРОБЛЕМЫ ИССЛЕДОВАНИЯ
Вопросы инновационного развития и роста производительности труда являются актуальными для
Российской Федерации в целом и для ее отдельных субъектов в отдельности. В условиях возникновения новых вызовов и угроз развитию российской экономики (замедление темпов экономического роста, снижение производительности труда на предприятиях реального сектора экономики, ухудшение конъюнктуры мировых цен на энергоресурсы, обострение геополитической обстановки) требуется переход от экспортно ориентированной к прогрессивной, инновационной модели экономического развития. Суть этой модели заключается в том, что инновации, осуществляемые непрерывно, выступают основным фактором повышения конкурентоспособности национальной экономики, увеличения масштабов общественного производства, роста производительности труда и прибыли хозяйствующих субъектов и, как следствие, темпов экономического роста в стране, регионе. Внедрение инноваций формирует множество внутренних резервов у хозяйствующих субъектов, способствующих в будущем интенсивному росту производительности труда. В то же время инновационное развитие невозможно без создания эффективных механизмов финансирования инноваций [2].
ВЗАИМОСВЯЗЬ ИННОВАЦИЙ И ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА: ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ
Проблема взаимосвязи инноваций и экономического роста традиционно привлекает внимание зарубежных и отечественных ученых. При обосновании теории больших циклов Н. Д. Кондратьев доказал, что основной причиной перехода к новому циклу выступает расширение запаса капитальных благ, создающих условия для массового внедрения накопившихся изобретений [3]. В его исследованиях
эмпирически подтверждена гипотеза о приоритетности инноваций как важной компоненты экономического роста для обеспечения положительной социально-экономической динамики.
Основоположником теории инноваций считают Й. Шумпетера, который утверждал, что условия перехода на новую ступень экономического развития возникают вследствие производства инновационных продуктов [4]. Инновации он называл «новыми комбинациями» и рассматривал их как средство предпринимательства для получения прибыли, а предпринимателями называл хозяйствующих субъектов, функцией которых является как раз осуществление новых комбинаций. Опираясь на теорию больших циклов Н. Д. Кондратьева, Й. Шумпетер исследовал использование кредитов для целей финансирования инноваций.
Большую роль в развитии теории взаимосвязи инноваций и экономического роста сыграли работы Э. Денисона, Р. Солоу, С. Кузнеца. Исследуя экономическое развития США и Западной Европы, Э. Денисон, определил 23 фактора, которые стимулировали экономический рост западной экономики в послевоенный период [5]. Причем более половины из них связаны с внедрением инноваций, а остальные — с использованием капитала, земли и труда. В своих исследованиях Э. Денисон пришел к выводу, что замедление темпов технологического прогресса стало одной из причин снижения темпов роста ВВП в США в 1970-е гг. Согласно расчетам Р. Солоу в период 1908-1949 гг. ежегодный вклад инноваций в обеспечении темпов экономического роста американской экономики составлял 3% [6]. По мнению С. Кузнеца, основой экономического роста любой страны является научно-технический прогресс. В своей работе «Современный экономический рост: темпы, структура и распространение» он отмечает, что инновация подразумевает расширенное применение науки для решения проблем экономического производства [7].
В рамках эндогенной теории экономического роста П. Ромера технологический прогресс рассматривается как третий фактор производства наряду с основными факторами (трудом, капиталом) [8]. По его мнению, долгосрочный рост возможен при росте расходов на НИОКР; темпы экономического роста находятся в прямой зависимости от размера человеческого капитала, сосредоточенного в сфере получения нового знания; инновации оказывают положительное влияние не только на тех, кто их осуществляет, но и на общество в целом (благодаря «эффекту масштаба»).
Исследования, проводимые зарубежными учеными, показали, что расходы на исследования и разработки оказывают положительное воздействие на экономическое развитие [9]. По расчетам Дж. Бер-шнейна и И. Наидири увеличение затрат компаний высокотехнологичных секторов экономики на исследования и разработки на 1% в США способствует сокращению издержек на производство продуктов в диапазоне 0,024-0,07% [10].
Сегодня одним из инновационных технологических факторов экономического роста в ведущих экономиках мира выступают капиталовложения в информационно-коммуникационные технологии, способствующие повышению производительности труда [11]. Ведущими трендами развития мировой экономики выступают использование передовых технологий и цифровая трансформация, способствующие переходу от массового производства стандартизированной продукции к высокоэффективному производству индивидуализированной продукции. Данные технологии позволяют:
а) существенно увеличивать добавленную стоимость при неизменности (а иногда и при уменьшении) роли традиционных факторов производства;
б) обеспечивать новое качество производственно-технологических процессов;
в) переходить к выпуску инновационных продуктов, открывающих новые рынки.
По мнению аналитиков, подобные инновации создают условия для иного качественного экономического развития и способны обеспечивать от 60 до 80% прогнозируемого экономического роста [12].
Среди современных отечественных ученых-экономистов, занимающихся вопросами инноваций и их влиянием на устойчивое развитие экономики, следует выделить Е. Ю. Борисову, Я. И. Нико-нову, Т. А. Тарасову. Так, Е. Ю. Борисова на основании эмпирических данных за 1997-2007 гг. по 49 странам мира провела количественную оценку интегрального влияния инноваций на показатели социально-экономического развития стран в разрезе их деления на три кластера: развитые страны, развивающие страны, азиатские страны. Согласно ее расчетам для развитых стран характерна значительная зависимость уровня благосостояния от внедрения инноваций [13]. Я. И. Никонова в результате эконометрического анализа зависимости индекса глобальной конкурентоспособности от уровня инновационного развития стран мира приходит к выводу, что финансирование иннова-
ций является важнейшим драйвером обеспечения устойчивого экономического роста [14]. На основании результатов исследования влияния затрат на НИОКР и численность занятых в исследованиях и разработках Т. А. Тарасова пришла к заключению, что экономический рост в России в 2006-2015 гг. обеспечивался в основном за счет факторов воспроизводства, а не инноваций [15].
ВЛИЯНИЕ ИННОВАЦИЙ И УРОВНЯ ИХ ФИНАНСИРОВАНИЯ НА ТЕМПЫ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РЕСПУБЛИКИ МОРДОВИЯ
На протяжении последних лет Республика Мордовия демонстрирует достаточно высокие темпы инновационного развития по сравнению с другими регионами. В частности, удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ и оказанных услуг превышает среднероссийский уровень почти в четыре раза, а уровень инновационной активности организаций в регионе — в 1,5 раза и составляет 27 и 13,4%, соответственно.
Основным методом исследования выступил корреляционно-регрессионный анализ — статистический метод исследования, позволяющий оценивать степень влияния одной или нескольких независимых переменных (X) на зависимую переменную (У). В качестве результативного показателя был взят объем ВРП в Республике Мордовия (У), а переменными факторами выступили:
Х1 — удельный вес инновационных товаров в общем объеме отгруженных товаров, работ, услуг,%;
Х2 — затраты на технологические инновации, млн руб.;
Х3 — инновационная активность организаций,%;
Х4 — внутренние затраты на исследования и разработки, млн руб.;
Х5 — количество поданных заявок на патенты и изобретения, шт.;
Х6 — количество выданных патентов и свидетельств, шт.;
Х7 — число организаций, выполняющих исследования и разработки, ед.;
Х8 — количество разработанных передовых технологий, ед.
На основе корреляционно-регрессионного анализа с помощью ППП Statistica было проведено исследование влияния инновационных факторов на валовой региональный продукт (далее — ВРП). Исходные дан-
ные для проведения корреляционно-регрессионного анализа представлены в табл. 1.
Для оценки связи между показателями составлена матрица парных коэффициентов корреляции, позволяющая определить тесноту связи факторов с результативным признаком и между собой. Для расчета коэффициентов корреляции была использована формула
г =
ух - у ■ X
(1)
где ух — среднее значение произведения результативного и факторного признаков; х — среднее значение факторного признака; у — среднее значение результативного признака; ах и ау — среднеквадра-тическое отклонение факторного и результативного признаков.
Матрица парных коэффициентов корреляции показателей, используемых для анализа валового регионального продукта, приведена в табл. 2.
По значениям коэффициентов корреляции можно сделать вывод о том, что наибольшее влияние на изменение валового регионального продукта оказывает факторный признак Х4 — внутренние затраты на исследования и разработки.
Как известно, при проведении регрессионного анализа важным этапом является отбор факторных признаков для их последующего включения в уравнение регрессии. В то же время факторные признаки могут находиться в зависимости друг от друга, т.е. являться мультиколлинеарными. Это осложняет процедуру проведения анализа, поскольку возникают трудности определения наиболее существенных факторов, расчета коэффициентов методом наименьших квадратов, искажается смысл коэффициентов регрессии при их экономической интерпретации.
Проведенный анализ матрицы парных коэффициентов корреляции свидетельствует о наличии мультиколлинеарности между факторными признаками Х1, Х2, Х3 Х5, Х6 Х7. Единственный фактор Х8, не являющийся мультиколлинеарным, оказывает слабое влияние на результативный признак.
В результате проведенного анализа получено уравнение регрессии следующего вида:
Y = 2129,44305 + 197,77149Х4 +8,
(2)
где У — результативный показатель; 8 — возможный неучтенный фактор; ^'-критерий Фишера
Таблица 1 / Table 1
Исходные данные для проведения корреляционно-регрессионного анализа / Initial data for correlation
and regression analysis
Годы / Years Y Xi Х2 Хз Х4 Х5
1997 8676,8 2 62,7 2 25,4 5 4 9 21
1998 8347,2 2,2 111,7 2,2 31,5 25 30 11 16
1999 12 160,6 2,4 60,0 2,4 36,5 32 28 11 4
2000 17 553,4 8,6 199,1 4,7 66,8 50 34 11 1
2001 22 089,5 5,9 191,3 7,3 97,8 56 27 11 17
2002 27 508,0 4,2 343,0 6,4 112 51 31 11 8
2003 33 244,0 3,7 300,3 10,2 176,1 44 51 11 6
2004 38 334,9 3,9 569,5 9 210,7 50 57 11 5
2005 44 267,0 5,6 939,9 6,2 211 63 49 10 11
2006 57 974,2 13,1 3342,9 8,8 266,1 65 54 10 15
2007 77 048,8 37,3 2706,1 9,6 371,8 77 67 13 10
2008 94 058,3 9,9 2851,2 8,8 532,6 93 67 14 5
2009 90 862,4 20,2 597,5 10,6 647,4 106 106 14 4
2010 105 343,8 23,1 988,9 9,4 520,5 109 90 13 8
2011 119 955,2 22 16107,7 12,4 601,3 109 107 16 7
2012 134 315,6 22,9 3621,3 13,1 671,9 84 66 15 6
2013 148 705,7 23,9 3235,6 16,9 906,9 103 88 16 5
2014 173 872,7 26,9 6317,0 18,3 969,1 106 80 17 5
2015 180 352,3 27 5196,1 16,6 823,1 74 88 26 10
2016 198 132,8 27,2 5240,4 13,4 798,8 81 60 25 6
2017 213 287,8 27,5 5121,0 12,5 828,8 78 83 17 10
Источник/Source: составлено автором / compiled by the author.
и t-критерий Стьюдента при уровне значимости в 95% свидетельствуют о статистической значимости полученного уравнения. (табл. 3). Коэффициент детерминации r2y = 0,92 показывает, что на 92% изменение валового регионального продукта обусловлено величиной затрат на исследования и разработки, и на 8% — влиянием прочих факторов.
Для оценки точности полученной модели была рассчитана средняя ошибка аппроксимации по формуле:
=11
n
yt - yt
100%,
(3)
yt
где у — фактические значения показателя; у1 — теоретические значения показателя, полученные по выбранной модели.
Средняя ошибка аппроксимации модели составила 11,63%, что соответствует установленному
Источник/Source: составлено автором / compiled by the author.
Таблица 3 / Table 3
Итоговый результат регрессионного анализа / The final result of the regression analysis
Таблица 2 / Table 2
Матрица парных коэффициентов корреляции / Matrix of pair correlation coefficients
Y Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 Х7 Х8
Y 1
Х1 0,82923 1
Х2 0,89671 0,75442 1
Х3 0,86562 0,76259 0,80613 1
Х4 0,95946 0,82401 0,84617 0,92109 1
Х5 0,71268 0,74267 0,54200 0,76844 0,81685 1
Х6 0,72415 0,73394 0,49450 0,73974 0,81574 0,84178 1
Х7 0,85521 0,68592 0,77178 0,73691 0,79020 0,49473 0,53544 1
Х8 -0,28398 -0,23919 -0,15404 -0,37611 -0,36613 -0,48641 -0,32805 -0,26164 1
Характеристики регрессионной модели / Characteristics of the regression model
Коэффициент корреляции r / Correlation coefficient r 0,95946
Коэффициент детерминации r2 / The coefficient of determination r2 0,92057
F-критерий Фишера / F-Fisher criterion F p (F) 220,209 (4,38075)
Характеристики параметров регрессионной модели / The parameters of the regression model
Независимые факторы / Independent factors Параметры уравнения / The parameters of the equation в-коэффициенты / в-coefficients f-критерий Стьюдента / t-Student criterion
Свободный член / Free term 2129,44305 0,30120
Х4 197,77149 0,959 14,83947
Источник/Source: составлено автором / compiled by the author.
нормативу 10-12% и подтверждает точность данной модели.
Полученное уравнение регрессии (2) позволяет построить прогноз ВРП Республики Мордовия на перспективу с учетом изменения объема внутренних затрат на исследования и разработки (табл. 4).
Гипотеза о том, что инновации и уровень их финансирования выступают важными факторами эко-
номического роста, подтверждается результатами эконометрического анализа взаимосвязи ВРП и индекса инновационного развития региона (см. рисунок). Коэффициент корреляции R2 свидетельствует о том, что зависимость между объемов ВРП и инновационной активностью высокая (87,45%).
Следует отметить, что индекс инновационного развития субъектов Российской Федерации разрабо-
Таблица 4 / Table 4
Прогнозные значения ВРП Республики Мордовия, млн руб. / Forecast values of GRP of the Republic
of Mordovia, million rubles
Год / Year Прогнозные значения внутренних затрат на исследования и разработки / Forecast values of internal research and development costs Прогнозные значения ВРП / The forecasted values of GRP
2018 975,00 194 957,53
2019 1038,35 207484,97
2020 1102,85 220 241,11
2021 1168,47 233 220,34
2022 1235,20 246 417,39
2023 1303,01 259 827,34
2024 1371,87 273 445,54
Источник/Source: составлено автором / compiled by the author.
♦ ВРП, млн руб. /GRP, million rubles
-Линейная (ВРП, млн руб. /
GRP, million rubles)
Рис. / Fig. Зависимость объема ВРП от уровня инновационного развития / The dependence of the volume of GRP of the level of innovative development
Источник/Source: составлено автором / compiled by the author.
тан Ассоциацией инновационных регионов России совместно с Минэкономразвития России и рассчитывается с 2014 г. Он представляет собой интегральную оценку 29 индикаторов в разрезе четырех блоков:
1) научные исследования и разработки;
2) инновационная деятельность;
3) социально-экономические условия инновационной деятельности;
4) инновационная активность.
Согласно рейтингу инновационных регионов России Республика Мордовия на протяжении последних лет относится к группе среднесильных инноваторов.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В результате построения эконометрической модели установлено, что на объем ВРП Республики Мордовия существенным образом влияет уровень
финансирования затрат на проведение исследований и разработок. В частности, определено, что увеличение внутренних затрат на исследования и разработки на 1 млн руб. приводит к росту объема ВРП в среднем на 197,77 млн руб. Следовательно, для обеспечения инновационного экономического роста в регионе необходимо увеличить бюджетное финансирование науки. На наш взгляд, целесообразно при формировании регионального бюджета повысить расходы на науку до 2% ВРП в соответствии с нормативом, установленным Стратегией научно-технологического развития Российской Федерации, утвержденной указом Президента РФ от 01.12.2016 № 642. Причем увеличение объемов финансирования научных исследований и разработок даст положительный эффект только при условии их сбалансированно-
го роста по различным стадиям инновационного процесса. Важно обеспечить соблюдение экономически обоснованных пропорций финансирования отдельных видов работ (фундаментальные исследования, прикладные исследования, опытно-конструкторские работы).
Таким образом, проведенный анализ подтвердил гипотезу о существенном влиянии инноваций и уровня финансирования научных исследований и разработок на темпы экономического развития региона. Дальнейшие исследования должны быть направлены на обоснование эффективных механизмов и инструментов финансирования инноваций, что позволит обеспечить устойчивость социально-экономического развития регионов (страны), рост производительности труда и переход к инновационной модели развития.
БЛАГОДАРНОСТЬ
Статья подготовлена при финансовой поддержке РФФИ и Правительства Республики Мордовия (проект № 18-410-130004 «Развитие методологии формирования финансово-экономического климата для устойчивого инновационного предпринимательства в регионе»).
ACKNOWLEGEMENT
The article is prepared with the financial support of RFBR and the Government of the Republic of Mordovia (project No. 18-410-130004 "Developing methodology for forming financial and economic climate for sustainable innovative entrepreneurship in the region").
СПИСОК ИСТОЧНИКОВ
1. Емельянов Ю. С. Государственно-частное партнерство: инновации и инвестиции. Мировой и отечественный опыт.— Москва: Либроком.— 368 с.— ISBN 978-5-397-03981-9.
2. Семенова Н. Н. Финансирование инноваций как условие формирования новой модели экономического развития России // Финансовая жизнь.— 2019.— № 1.— С. 77-82.— ISSN 2218-4708.
3. Кондратьев Н. Д. Проблемы экономической динамики.— Москва: Экономика, 1989.— 526 с.— ISBN 5-28200700-2.
4. Шумпетер Й. Теория экономического развития.— Москва: Прогресс, 1982.— 401 с.— ISBN 5-900428-60-5.
5. Denison E. F. The residual factor and economic growth.— Paris, 1962.
6. Solow R. Technical change and the aggregate production function. Review of Economics and Statistics. 1957;39(3):312-320.
7. Kuznets S. Modern economic growth: rate, structure and spread. new heaven, 1966. 529 р.
8. Romer P. Endogenous technological change. Journal of Political Economy. 1990;98(5):71-102.
9. Kacprzyk A., Swieczewska I. Is R&D always growth-enhancing? Empirical evidence from the EU countries. Applied Economics Letters. 2019;26 (2):163-167.
10. Bernstein J., Nadiri I. Product demand, cost of production, spillovers, and the social rate of return to R&D. NBER Working Paper. 1991; URL: https://www.nber.org/papers/w3625. DOI: 10.1080/13504851.2018.1444257
11. Pradhan R. P., Arvin M. B., Nair M., Bennett S. E., Hall J. H.. The information revolution, innovation diffusion and economic growth: an examination of causal links in european countries. Quality and Quantity. 2019;53(3):1529-1563. DOI: 10.1007/s11135-018-0826-2
12. Идрисов Г. И., Княгинин В. Н., Кудрин А. Л., Рожкова Е. С. Новая технологическая революция: вызовы и возможности для России // Вопросы экономики.— 2018.— № 4.— С. 5-25.— ISSN 0042-8736.
106
Н. Н. Семенова
13. Борисова Е. Ю. Оценивание влияния инноваций на экономическое благосостояние страны // Инновации.— 2010.- Т. 18.— № 2.— С. 78-89.— ISSN — 2071-3010.
14. Никонова Я. И. Исследование взаимосвязи инноваций и экономического роста национальных экономик // Концепт.— 2016.— № 15.— С. 2001-2005.— ISSN 2304-120X.
15. Тарасова Т. А. Регрессионный анализ зависимости роста ВВП от факторов инновационной экономики // Концепт.- 2017. — № 12. URL: http://e-kon-cept.ru/2017/174025.htm.— ISSN 2304-120X.
REFERENCES
1. Emelyanov Yu. S. Public-private partnership: innovation and investment. World and domestic experience. Moscow: Librokom. 368 p. (In Russ.).
2. Semenova N. N. Financing of innovations as a condition of formation of a new model of economic development of Russia. Finansovaya zhizn' = Financial Life. 2019;(1):77-82. (In Russ.).
3. Kondratiev N. D. Problems of economic dynamics. Moscow: Economics; 1989. 526 p. (In Russ.).
4. Schumpeter J. A. Theory of economic development. Moscow: Progress; 1982. (In Russ.).
5. Denison E. F. The residual factor and economic growth. Paris; 1962.
6. Solow R. Technical change and the aggregate production function. Review of Economics and Statistics. 1957;39(3):312-320.
7. Kuznets S. Modern economic growth: rate, structure and spread. New heaven; 1966. 529 р.
8. Romer P. Endogenous technological change. Journal of Political Economy. 1990;98(5):71-102.
9. Kacprzyk A., Swieczewska I. Is R&D always growth-enhancing? Empirical evidence from the EU countries. Applied Economics Letters. 2019;26(2):163-167. DOI: 10.1080/13504851.2018.1444257
10. Bernstein J., Nadiri I. Product demand, cost of production, spillovers, and the social rate of return to R&D. NBER Working Paper. 1991. URL: https://www.nber.org/papers/w3625.
11. Pradhan R. P., Arvin M. B., Nair M., Bennett S. E., Hall J. H. The information revolution, innovation diffusion and economic growth: an examination of causal links in European countries. Quality and Quantity. 2019;53(3):1529-1563. DOI: 10.1007/s11135-018-0826-2
12. Idrisov G. I., Knyaginin V. N., Kudrin A. L., Rozhkov E. S. New technological revolution: challenges and opportunities for Russia. Voprosy Ekonomiki = Economic Issues. 2018;(4):5-25. (In Russ).
13. Bjrusova E. Yu. Evaluation of the impact of innovation on the economic well-being of the country. Innovacii = Innovation. 2010;2(18):8-89. (In Russ.).
14. Nikonova Ya. I. Study of the relationship of innovation and economic growth of national economies. Koncept = Concept. 2016;(15):2001-2005. (In Russ.).
15. Tarasova T. A. Regression analysis of the dependence of GDP growth on the factors of innovative economy. Concept. 2017;(12). URL: http://e-kon-cept.ru/2017/174025.htm. (In Russ.).
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРЕ
Надежда Николаевна Семенова — доктор экономических наук, заведующая кафедрой финансов и кредита, Национальный исследовательский Мордовский государственный университет им. Н. П. Огарева, Саранск, Россия
ABOUTTHE AUTHOR
Nadezhda N. Semenova — Dr. Sci. (Econ.); Prof., Head of the Department of Finance and Credit, National Research
Monrovia State University, Saransk, Russia
Статья поступила 02.08.2019; принята к публикации 05.10.2019. Автор прочитала и одобрила окончательный вариант рукописи. The article was received 02.08.2019; accepted for publication 05.10.2019. The author read and approved the final version of the manuscript.
