CC BY
108
КРЕАТИВНАЯ ЭКОНОМИКА
Том 12 • Номер 12 • декабрь 2018 ISSN 1994-6929 Journal of Creative Economy
издательство
Креативная экономика
Приоритеты кадрового обеспечения цифровой экономики
Гайнанов Д.А}, Климентьева А.Ю.1
1 Институт социально-экономических исследований - обособленное структурное подразделение Федерального государственного бюджетного научного учреждения Уфимского федерального исследовательского центра Российской академии наук, Уфа, Россия
АННОТАЦИЯ:_
В статье рассматриваются основные тенденции и проблемы развития инновационной деятельности в России. Определена роль цифровой трансформации и кадрового обеспечения технологических прорывов в развитии региональных инновационных подсистем. Проведен анализ количественных и качественных характеристик системы подготовки ИТ-кадров в России. Обоснована необходимость и исследованы факторы трансформации научно-образовательных процессов, которые должны быть адаптированы к быстро меняющимся запросам региональных инновационных подсистем. Предложен механизм обеспечения соответствия подготовки научных кадров потребностям цифровой экономики.
ФИНАНСИРОВАНИЕ. Данное исследование выполнено в рамках государственного задания ИСЭИ УФИЦ РАН на 2018 г.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: цифровая трансформация, цифровая экономика, инновационное развитие, региональная инновационная подсистема.
The priorities of staffing the digital economy
GaynanovD.A.1, KlimentevaA.Yu. 1
1 Institute of Social and Economic Research, Ufa Scientific Center, RAS, Russia
введение
В настоящее время в мире активно развивается инновационная экономика, характерной чертой которой является стремительный рост социально-экономической эффективности производства. Одним из ключевых элементов инновационной экономики выступают региональные инновационные подсистемы и происходящие в них процессы трансфера научных исследований. Сегодня в регионах России наблюдаются системные разрывы, проявляющиеся в виде дисбалансов: структурно-компетентностный - несоответствие потребности и предложения научных кадровых ресурсов; спроса и предложения научных исследований - отсутствие у бизнеса потребности в научных разработках; невостребованности научных исследований - отсутствие спроса на новый товар.
Все это приводит к тому, что тенденции развития инновационной деятельности в России не соответствуют общемировым, что усиливает социально-экономические диспропорции конкурентоспособности и уровня жизни населения регионов [3, 4] (Glazev, Naumov, Ponukalin, 2017; Zaichenko, 2012). В развитых странах мира, таких как США, Япония, Германия и т. д., производство нацелено на развитие и применение цифровых и наукоемких технологий (в США доля производительных сил IV технологического уклада составляет всего 20%, V - 60% и уже 5% приходится на VI уклад).
Сегодня наблюдаются следующие мировые тенденции развития научной и инновационной деятельности, которые характеризуются:
• усилением роли науки как ключевого элемента инновационной системы, обеспечивающей качество экономического роста (доля мирового рынка наукоемкой продукции у США - 35%, Японии - 30% и Германии -16%);
• увеличением доли расходов на НИОКР в валовом внутреннем продукте (за последние 25 лет наблюдается рост в Израиле и Южной Корее - с 1,8% до 4,2%; Японии - с 2,8% до 3,5%; Германии - с 2,1% до 2,9%);
• увеличением числа исследователей (в США за последние 10 лет рост составил 29%, в европейских странах - 55%, в Китае - более чем в 2 раза).
В России данные тенденции характеризуются:
• снижением роли науки по сравнению с периодом СССР - одной из научных держав в мире (около 25% изобретений в мире приходилось на СССР, сегодня у России только 0,3% мирового рынка наукоемкой продукции);
• снижением доли расходов на НИОКР в валовом внутреннем продукте (с 1990 по 2015 гг. с 2,1% до 1,12%);
ABSTRACT:_
The article discusses the main trends and problems in the development of innovation activities in Russia. The role of digital transformation and staffing of technological breakthroughs in the development of regional innovation subsystems is defined. The analysis of the quantitative and qualitative characteristics of the IT training system in Russia has been carried out. The necessity and factors of transformation of scientific and educational processes, which should be adapted to the rapidly changing needs of regional innovation subsystems, are substantiated. A mechanism is proposed to ensure the compliance of scientific personnel with the needs of the digital economy.
KEYWORDS: digital transformation, digital economy innovative development, regional innovation subsystem.
JEL Classification: 031, 032, 033 Received: 01.10.2018 / Published: 28.12.2018
© Author(s) / Publication: CREATIVE ECONOMY Publishers For correspondence: Gaynanov D.A. (2d20inbox.ru)
CITATION:_
Gaynanov D.A., Klimenteva A.Yu. (2018) Prioritety kadrovogo obespecheniya tsifrovoy ekonomiki [The priorities of staffing the digital economy]. Kreativnaya ekonomika. 12. (12). - 1963-1976. doi: 10.18334/ce.12.12.39679
• снижением численности персонала, занятого научными исследованиями и разработками (за период 1990-2015 гг. численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками, уменьшилась в 3 раза).
В регионах России наблюдается схожая ситуация. Так тенденции развития инновационной деятельности в Республике Башкортостан в целом соответствуют общероссийским: доля внутренних затрат на научные исследования и разработки в объеме валового регионального продукта с 2010-2017 гг. выросла всего на 0,1% (с 0,4% до 0,5%). Также с 1992 по 2017 г. численность работников, выполнявших исследования и разработки, упала более чем на 60%.
основная часть
Основываясь на изменениях инновационной деятельности в ведущих странах мира, произошедших в последнее десятилетие, можно сделать вывод о том, что развитие региональных инновационных подсистем и устранение существующих дисбалансов невозможно без цифровой трансформации и кадрового обеспечения технологических прорывов, которые связаны с информационными технологиями.
Цифровая трансформация выражается в создании нового продукта в цифровой форме. Цифровая трансформация протекает, как правило, в двух направлениях:
1) автоматизация и роботизация существующих бизнес-процессов;
2) масштабирование полученной системы управления [10].
Цифровая трансформация способствует развитию цифровой экономики: интеллектуализации, машинному обучению, созданию нейронных сетей, дополненной реальности, аддитивных и других прорывных информационных технологий, которые быстро приникают даже в консервативные отрасли экономики и являются ключевым видом для развития региональных инновационных подсистем.
Ключевым фактором цифровой экономики являются данные в цифровой форме, способствующие формированию информационного пространства с учетом потребностей граждан и общества в получении качественных и достоверных сведений, развитию информационной инфраструктуры, созданию и применению информационно-телекоммуникационных технологий, а также формированию новой технологической основы для социальной и экономической сферы [1, 9] (Patrusova, 2014).
ОБ АВТОРАх:_
ГайнановДамир Ахнафович, доктор экономических наук, профессор, директор (2d20inbox.ru) Климентьева Анна Юрьевна, научный сотрудник сектора экономической безопасности (аппакоЬЬ7еуа0 gmai1.com)
ЦИТИРОВАТЬ СТАТЬЮ:_
Гайнанов Д.А., Климентьева А.Ю. Приоритеты кадрового обеспечения цифровой экономики // Креативная экономика. - 2018. - Том 12. - № 12. - С. 1963-1976. doi: 10.18334/се.12.12.39679
Удельный вес сектора ИКТ в ВВП, %
Удельный вес сектора ИКТ в общей численности занятых, %
Россия
США
Канада Германия Япония
Рисунок 1. Основные показатели сектора ИКТ России и ведущих стран мирза
Источник: [12]
По основным показателям сектора ИКТ Россия занимает низкие позиции по сравнению с другими ведущими странами мира [12] (Abdrakhmanova, Gokhberg i dr., 2018) (рис. 1).
Причинами отставания России является недостатвчное ресурсное обеспзчение цифровой экономики, в тои чи сле высококвалифицированными кадровыми ресурсами.
Главными факторами производства в региональных инновационных подсистемах в условиях цифровой трансформации становятся человеческий и информационный потенциал, при этом роль ключевого фактора закрепляется зачеловеческим потенциалом [2] (Barashkova, 2017). В будущем мире возникнет много новых специальностей и профессий, обусловленных не только становлением V и VI технологического укладов, но и факторами, не связаннеши с технологиями, включая демографические проблемы, геополитические сдвиги и новые социокультурные нормы [5] (Lenchuk, 2018)). По этой причине именно дефицит компетентных кадров, будет являться сдерживающим ограничением для развития региональных инновационных подсистем [13] (Yakovlev, 2017).
В связи с этим закономерными являютля и изменения в системе образевания, в большей етепени уоиверсисетов, осуществляющих подгоеовку высококвалифицированных и научных кадров, отвечающих потребностям цифровой экономики.
Расемотрим систему подготовки ИТ-иадров в России и еееегионах для определения соответствия общемировым тенденциям развития цифровой экономики.
Система подготовки ИТ-кадров в России развивается на протяжении последних 40 лет [8] (Pavlov, 2017). За это время система образования подвергалась значительным
изменениям. Однако до сих пор не может считаться упорядоченной, так как многие эксперты заявляют о несоответствии количества и качества подготавливаемых специалистов потребностям индустрии информационных технологий [7, 11] (Nikonova, 2015; TatarЫn, 2014).
Так, по состоянию на 2016 г. выпуск бакалавров, специалистов и магистров составил менее 4% от общегоколичества выпускников, специалистов среднего звена -6,6% [12] (рис. 2).
о выш ек всего
■ в т.ч. по специальностям ИКТ
469 058
30 851
бшеалгшроо, спештлпатоп^агастров опешгашгетов средшезо ззанз
Рисунок 2. Выпуск бакалавров, специалистов, магистров и специалистов среднего звена в 2016 г.
в Росс пи, чел. Источник: [12]
1 161 079
Математика и компьютерные науки Радиотехника Информационная безопасность ИКТ и системы связи Бизнес-информатика Информационные системы и технологии Прикладная информатика Информатика и вычислительная техника
2 118 2 304 5 039
5 054
9 290 9 713 ■I 10 706
Рисунок 3. Вышуск по оссовсыо направлениям подготовки в специальностям в области ИКТ в
2016 г., чел. Источник: [12]
Также характерным признаком неупорядоченности системы подготовки ИТ-кадров является несоответствие перечня специальностей реальным профессиям, которые существуют в индустрии информационных технологий. Например, в список наиболее распространенных профессий входят программист-разработчик, разработчик аппаратуры, специалист по разработке тестов, специалист по тестированию, менеджер разработки, менеджер проектов, аналитик бизнес-процессов, менеджер информационных систем. В то же время сегодня в России выпускаются специалисты по уже устаревшим специальностям (рис. 3).
Сопоставление этих двух списков наглядно демонстрирует структурно-компе-тентностный дисбаланс, существующий в системе подготовки кадров. Также стоит отметить, что в перечне отсутствуют специальности, необходимые для подготовки профессионалов в области управления информационными технологиями. В регионах наблюдаются схожие проблемы в области обеспечения высококвалифицированными кадрами цифровой экономики.
Стоит отметить, что еще одной из важных проблем современного высшего образования является то, что оно направлено на развитие интеллектуального, а не творческого и креативного мышления. Главной задачей преподавателей является научить студентов решать задачи по уже готовому алгоритму, предлагаемому на лекциях. Формированию и развитию личных творчески активных позиций в той или иной области знаний уделяется мало внимания: только 7% бакалавриата и 13% специали-тета составляют дисциплины, способствующие развитию творческого мышления у студентов и впоследствии у магистрантов и аспирантов [6] (Ме1ткву, СЫЫзвуа, 2015)
Таким образом, можно сделать вывод о том, что процессы адаптации образовательных систем в России и ее регионах протекают медленно и в большей степени традиционными методами.
Система образования сегодня должна ориентироваться не только на текущее состояние рынка труда, но и на его трансформацию, связанную с внедрением цифровых технологий.
Следует отметить, что российская система образования имеет ряд преимуществ, позволяющих говорить о высоком потенциале в развитии системы качественной подготовки высококвалифицированных кадров для цифровой экономики. К таким преимуществам можно отнести математическую подготовку и фундаментальное базовое образование в средней школе, существование уникальной системы поиска и отбора одаренных детей через математические школы, кружки, олимпиады и т. д.
Также, по данным сравнительной оценки образовательного потенциала за 2016 г. определено [14], что Россия на протяжении последнего десятилетия обладает значительным кадровым потенциалом, тогда как качество подготовки кадров, способности государства привлекать и удерживать конкурентоспособные высококвалифицированные кадры ниже среднемирового уровня (табл.).
Таблица
Позиции россии по параметрам формирования кадрового потенциала 2016 г.
Показатель значение показателя место в мире
Доля населения старше 25 лет с высшим образованием 62% 1 место
Доля трудоспособного населения с высшим образованием 53% 2 место
Грамотность взрослых старше 15 лет 99% 6 место
Доля студентов среди населения соответствующего возраста 82% 18 место
Доля выпускников в сфере естественных наук и инженерии 33% 13 место
Качество усвоения дисциплин: тест PISA, математика 482 балла 34 место
Качество начального образования 4,2 балла 56 место
Доступ к специальным услугам обучения 4,3 балла 56 место
Источник: [14]
Кадровые ресурсы в цифровой экономике являются ключевым фактором производства. Основным активом государств становится человеческий капитал. Не человек вообще, а человек, обладающий компетенциями в области новых технологий, умеющий исследовать, внедрять новое, совершенствовать старое.
Данные исследования The Future of Jobs утверждают, что к 2020 г. на мировом рынке труда прибавится 2 млн рабочих мест, а исчезнет 7,1 млн. Рабочие места появятся в интеллектуальных и высокотехнологичных сферах, а сократятся в реальном секторе экономики и сфере административной работы. В целом занятость вырастет там, где требуются анализ данных и управление сложными технологическими процессами, а упадет там, где велика доля рутинного, неквалифицированного труда [10].
Таким образом, с одной стороны в России достаточно университетов с мощной исследовательской инфраструктурой и опытными коллективами, но не происходит трансформации научно-образовательных процессов, которые должны быть адаптированы к быстро меняющимся запросам региональных инновационных подсистем.
Взаимосвязь уровней образования и уровней цифровой подготовки на сегодняшний день должны отвечать потребностям цифровой экономки (рис. 4).
На рисунке 4 представлены разные уровни цифровой подготовки и соответствующие уровни образования. Особое значение в условиях развития региональных инновационных подсистем имеют профессиональный и аналитический уровни подготовки, соответствующие выпуску научных кадровых ресурсов. По этой причине целесообразно сформировать приоритеты подготовки научных кадровых ресурсов, обеспечивающих цифровую экономику, и организовать эффективный научно-образовательный процесс в меняющейся научно-производственной среде с целью готовности вузов к новым вызовам.
Для этого необходим комплексный механизм подготовки научных и высококвалифицированных кадров, включающий в себя формирование образовательной среды,
Аспирантура
Магистратура
Повышение квалификации
Бакалавриат
Среднее специальное
Общее среднее
а
ю с
а
с
S-
с
и
4 о с
JS с к с а -е
5
я к
S
Аналитический
Профессиональный
Продвинутый
Практический
Базовый
Элементарный
Рисунок 4. Взаимосвязь уровней образования и цифровой подготовки Источник: составлено авторами.
Рисунок 5. Процесс интеграции науки, образования и бизнеса для формирования научных
кадровых ресурсов Источник: составлено авторами.
способствующей цифроврй трансформации и развитию регионсльных инновационных подсистем. Данный механизмдолжен основываться на процессах интеграции науки, образования и базнеса (рис. 5). Причем процесс интеграции должен осуществляться непрерывно с об ратной связью, с периодической корре ктировкой, чтобы отставание системы образования от развития техносогий в миуе (было минимальным.
В этом процессе технологии представляют собой совокупность методов и инструментов формирования уникальных ресурсов (научных кадров) для достижения развития РИП, компетенции - навыки, сформированные у научных кадровых ресурсов, позволяющие обес печивать процессы, протекающие в РИП, способности - это свой-
ства научных кадров, являющиеся условиями успешного применения и интеграции вложенных компетенций.
Механизм обеспечения соответствия подготовки научных кадров потребностям цифровой экономики представлен на рисунке 6 и включает в себя основные этапы: аналитический, стратегический и проектный.
Субъекты формирования системы управления *■ Этапы реализации механизма (процесс управления)
Система формирования компетенций кадровых ресурсов 1. АНАЛИТИЧЕСКИЙ ЭТАП - методика оценки технологий подготовки оаучоых кадров 1. Определение факторов развития системы подготовки научных кадров
*
2.Оценка соответствия компетенций научных кадров потребностям цифровой экономики
Т
3. Выявление структурно-компетентностного дисбаланса
1
Система трансфера научных исследований в экономику региона 2. СТРАТЕГИЧЕСКИЙ ЭТАП - формирование необходимых компетенций оаучоых кадров 6. Определение потребности в научных кадрах цифровой экономики
7. Прогноз дополнительной потребности в научных кадрах по направлениям
*
8. Определение приоритетов развития научных кадров обеспечивающих цифровую экономику
Т
9. Формирование компетенций обеспечивающих
Система формирования компетенций кадровых ресурсов 3. ПРОЕКТНЫЙ ЭТАП - реализация способностей научных кадров 10. Формирование институциональных условий подготовки научных кадров
Т
11. Проект контрольных цифр приема в магистратуру, аспирантуру и докторантуру
▼
и Система трансфера научных исследований в экономику региона 12. Формирование эффективного научного кадрового потенциала, обеспечивающего цифровую экономику
у
13. Мониторинг, контроль и оценка эффективности кадрового обеспечения цифровой экономики
*
Разработка региональной программы развития системы подготовки научных кадровых ресурсов
цифровой экономики
Рисунок 6. Механизм обеспечения соответствия подготовки научных кадров потребностям
цифровой экономики Источник: составлено авторами.
Механизм включает в себя следующие составляющие:
1) субъекты формирования системы управления, имеющие собственные функции и способствующие интеграции науки, образования и бизнеса;
2) основные этапы реализации системы управления, начиная с оценки технологий подготовки научных кадров и заканчивая реализацией способностей научных кадров, обеспечивающих цифровую экономику, способствующих развитию региональных инновационных подсистем;
3) систему взаимодействия региональных органов государственной власти в процессе обеспечения научно-исследовательскими кадровыми ресурсами;
4) комплекс мероприятий, направленных на обеспечение текущих и будущих потребностей цифровой экономики;
5) разработку региональной программы развития системы подготовки научных кадровых ресурсов, обеспечивающих цифровую экономику.
Реализация данного механизма предполагает объединение элементов региональной инновационной подсистемы:
Система формирования компетенций научных кадров - совокупность взаимодействующих элементов подсистем подготовки кадровых ресурсов (высшие и средние учебные заведения, государственные научные центры, частные научно-исследовательские центры, научно-исследовательские институты) и производства знаний (государственные научные центры, частные научно-исследовательские центры, научно-исследовательские институты, высшие учебные заведения, инновационно-активные предприятия, промышленные предприятия) региональной инновационной подсистемы, нацеленная на оценку и создание новых технологий подготовки научных кадров, а также формирование необходимых компетенций.
Функции:
• формирование компетенций, обеспечивающих развитие региональных инновационных подсистем;
• анализ возможностей подготовки научных кадров по направлениям (составление реестров организаций, ведущих подготовку);
• прогноз дополнительной потребности в научных кадрах по направлениям;
• разработка проекта контрольных цифр приема в магистратуру, аспирантуру и докторантуру.
Система трансфера научных исследований в экономику - совокупность взаимодействующих элементов подсистем распространения и использований знаний (технопарки, бизнес-инкубаторы, инновационно-технологические центры, центры кластерного развития, основные производства; инновационные центры, промышленные предприятия, крупный, средний и малый бизнес) и реализации результатов (промышленные предприятия, крупный, средний и малый бизнес, профильные министерства региона) региональной инновационной системы, нацеленная на обеспечение необхо-
димыми компетенциями научных кадров и организацию активного трансфера новых знаний.
Функции:
• определение приоритетных направлений подготовки научных кадров;
• определение потребности в научных кадрах для обеспечения цифровой экономики;
• формирование условий трудоустройства научных кадров по направлениям развития цифровой экономики.
Предложенный механизм определяет приоритеты подготовки научных кадровых ресурсов, обеспечивающих цифровую экономику и развитие региональных инновационных подсистем, заключающиеся в формировании:
• постоянно действующего алгоритма управления изменениями и компетенциями в области регулирования цифровой экономики;
• ключевых условий для подготовки кадров цифровой экономики;
• институциональной среды для развития исследований и разработок в области цифровых технологий;
• технологических заделов в области цифровой экономики;
• компетенций в области цифровой экономики.
Заключение
Эффективная организация предложенного механизма позволит ликвидировать структурно-компетентностный дисбаланс между подготовкой научных кадров и потребностью в них цифровой экономики. Итогом реализации данного механизма является разработка региональной программы развития системы подготовки научных кадровых ресурсов обеспечивающих цифровую экономику, что будет способствовать трансформации научно-образовательных процессов, адаптированных к быстро меняющимся запросам региональных инновационных подсистем.
ИСТОЧНИКИ:
1. Программа «Цифровая экономика Российской Федерации» утверждена Распоряжением Правительства Российской Федерации от 28 июля 2017 г. № 1632-р
2. Барашкова О.В. Оценка готовности регионов России к реиндустриализации: обо-
снование методики и анализ результатов // Экономическое возрождение России, 2017.
3. Глазьев С.Ю., Наумов Е.А., Понукалин А.А. Интеллектуальная экономика в теории
и практике управления // Акмеологические векторы профессионализации личности в обществе вызовов и угроз: Материалы Всероссийской научно-практической конференции. - Саратов, 2017.
4. Заиченко С.А. Трансфер результатов исследований и разработок в реальный сек-
тор экономики: анализ стратегий научных организаций // Форсайт, 2012. - № 4.
- url: https://cyberleninka.ru/article/n/transfer-rezultatov-issledovaniy-i-razrabotok-v-realnyy-sektor-ekonomiki-analiz-strategiy-nauchnyh-organizatsiy.
5. Ленчук Е.Б. Формирование инновационной модели развития в России: работа над
ошибками // Вестник института экономики российской академии наук, 2018. - № 1.
6. Мельников О.Н., Чибисова В.Г. Насколько эффективно формирование творческой
активности студентов в процессе обучения в высшей школе // Креативная экономика, 2015. - № 4(100). - doi: 10.18334/ce.9.4.211.
7. Никонова А.А. Системное управление как основной императив в переходе к устой-
чивому развитию // Эффективное антикризисное управление, 2015. - № 6(93).
8. Павлов К.В. Статистическое измерение развития наноэкономики // Устойчивое раз-
витие экономики: состояние, проблемы, перспективы: Сборник трудов XI международной научно-практической конференции, 2017.
9. Патрусова А.М. Формы реализации механизмов трансфера инновационных науч-
ных достижений // Проблемы социально-экономического развития Сибири, 2014.
- № 2(16).
10. Развитие цифровой экономики в России как ключевой фактор экономического роста и повышения качества жизни населения. - Нижний Новгород: Профессиональная наука, 2018.
11. Татаркин А.И. Инновационный вектор российской экономики. Поведенческая готовность населения // Шумпетеровские чтения: Материалы 4-й Международной научно-практической конференции. - Пермь, 2014.
12. Абдрахманова Г.И., Гохберг Л.М. и др. Цифровая экономика: Краткий статистический сборник. - М.: НИУ ВШЭ, 2018.
13. Яковлев А.А. Спрос на повышение квалификации работников, «ловушка среднего дохода» и перспективы догоняющего развития в РФ // Журнал НЭАНОВОЙ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ АССОЦИАЦИИ, 2017. - № 4(36).
14. The Global Competitiveness Report, 2015: 307. The Global Innovation Index, 2016.
REFERENCES:
Razvitie tsifrovoy ekonomiki v Rossii kak klyuchevoy faktor ekonomicheskogo rosta i povysheniya kachestva zhizni naseleniya [The development of the digital economy in Russia as a key factor in economic growth and improving the quality of life of the population] (2018). Nizhny Novgorod: Professionalnaya nauka. (in Russian). Abdrakhmanova G.I., Gokhberg L.M. i dr. (2018). Tsifrovaya ekonomika [Digital
economy] M.: NIU VShE. (in Russian). Barashkova O.V. (2017). Otsenka gotovnosti regionov Rossii k reindustrializatsii: obosnovanie metodiki i analiz rezultatov [Evaluation of the readiness of the Russian regions to reindustrialization: the substantiation of the methodology and the analysis of the results]. The Economic Revival of Russia. (in Russian).
Glazev S.Yu., Naumov E.A., Ponukalin A.A. (2017). Intellektualnaya ekonomika v teorii i praktike upravleniya[Intellectual economics in management theory and practice] Acmeological vectors of professionalization of a person in a society of challenges and threats. (in Russian).
Lenchuk E.B. (2018). Formirovanie innovatsionnoy modeli razvitiya v Rossii: rabota nad oshibkami [Shifting towards an Innovative Development Model in Russia: Overcoming Committed Mistakes]. Bulletin of the Institute of Economics of RAS. (1). (in Russian).
Melnikov O.N., Chibisova V.G. (2015). Naskolko effektivno formirovanie tvorcheskoy aktivnosti studentov v protsesse obucheniya v vysshey shkole [The degree of effectiveness as regards student creative activity formation in the process of their studying in higher educational institutions]. Creative economy. 9(4(100)). (in Russian). doi: 10.18334/ce.9.4.211.
Nikonova A.A. (2015). Sistemnoe upravlenie kak osnovnoy imperativ v perekhode k ustoychivomu razvitiyu[System management as the main imperative in the transition to sustainable development]. "Strategic decisions and risk management". (6(93)). (in Russian).
Patrusova A.M. (2014). Formy realizatsii mekhanizmov transfera innovatsionnyh nauchnyh dostizheniy [Forms of realization of transfer mechanisms of innovative scientific achievements]. Problemy sotsialno-ekonomicheskogo razvitiya sibiri. (2(16)). (in Russian).
Pavlov K.V. (2017). Statisticheskoe izmerenie razvitiya nanoekonomiki [Statistical measurement of the development of nanoeconomics] Sustainable development of the economy: state, problems, prospects. (in Russian).
Tatarkin A.I. (2014). Innovatsionnyy vektor rossiyskoy ekonomiki. Povedencheskaya gotovnost naseleniya[Innovative vector of the Russian economy. Behavioral readiness of the population] Schumpeter readings. (in Russian).
Yakovlev A.A. (2017). Spros na povyshenie kvalifikatsii rabotnikov, «lovushka srednego dokhoda» i perspektivy dogonyayuschego razvitiya v RF [Demand for Skills and Training, Middle Income Trap and Prospects of Catch-Up Development in Russia]. Zhurnal NEANOVOY EKONOMIChESKOY ASSOTsIATsII. (4(36)). (in Russian).
Zaichenko S.A. (2012). Transfer rezultatov issledovaniy i razrabotok v realnyy sektor ekonomiki: analiz strategiy nauchnyh organizatsiy [Transfer of research and development results to the real economy: analysis of strategies of scientific organiza tions]. Foresight. 6 (4). (in Russian).
