Цифровизация как источник возмещения капитала - решения, меняющие бизнес Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Цифровизация как источник возмещения капитала -решения, меняющие бизнес

Ганьшина Елена Юрьевна

к.э.н., старший преподаватель Департамента менеджмента, Финансовый университет при Правительстве РФ, EYGanshina@fa.ru

Тренд снижения инвестиций в основной капитал в России наметился еще с 2008 года. Несмотря на естественный износ созданного еще во времена Советского Союза индустриального потенциала и растущей потребности в модернизации, сохраняются геополитические риски, неблагоприятный инвестиционный климат и, как следствие, высокая степень неопределенности относительно вклада фактора инвестиций в развитие производства. Это приводит к необходимости поиска новых внутренних ресурсов, тех точек роста, которые могут заменить собой инвестиции в основной капитал, стать их альтернативой. Целью исследования стал поиск таких точек роста на основе применения неоклассических моделей роста и изучения наиболее успешных кейсов модернизации производства российских предприятий при сохранении ими в течение последних пяти лет относительно неизменного уровня инвестиций. Использование инновационных технологий позволяет нарастить производительность труда, что высвобождает ресурсы и приводит к росту свободного денежного потока. При продуманной трансформации бизнес-модели на рельсы индустриальной автоматизации, цифровизация может стать необходимым, а подчас единственно возможным способом сбалансировать экономику производства при снижающемся уровне нормы накоплений.

Ключевые слова: капитал, норма накопления, трансформация бизнес-модели, цифровизация, инвестиции, производительность труда, модель роста, автоматизация процессов, добавленная стоимость.

да

о

сч

СЧ

О!

^

I-О ш т х

<

т о х

X

Введение

В макроэкономической науке долгое время превалировала убежденность, что, следуя модели Харрода-Домара, для экономического роста и развития производства критическим является соотношение сбережений и коэффициента капитала, так как априори предполагалось, что все сбережения используются для финансирования инвестиций. Капитал как основной источник входа бизнес-процесса, преломляясь в ходе производственного процесса в продукцию, порождает еще больший капитал, который снова вкладывается в производство, и цикл повторяется. Выстраивается жесткая линейность производственного роста и накопления капитала. Однако, практика производства постсоветских стран указывает на обратное. Наличие сбережений не означает автоматически наличие либо желания производить инвестиции.

Современные производственные мощности достались их владельцам в наследство от промышленного потенциала, созданного в период административного регулирования времен Советского Союза. Капитал переливался из одной отрасли народного хозяйства в другую исходя не из капиталистических соображений максимизации прибыли или прогнозного видения дальнейшего развития рынка и потребления, а в рамках целостной картины развития автономного хозяйства с целью самостоятельного обеспечения населения необходимыми для жизни товарами, а также подчас в угоду социалистическим идеологемам.

Производственные мощности были огромными, но при переходе на рыночные рельсы директора и новые владельцы огромных предприятий в первую очередь столкнулись с острой нехваткой оборотного капитала. Такие проблемы испытывали львиная доля предприятий, даже из такой традиционно высокорентабельной отрасли как нефтегазовый сектор.

При наличии основного капитала в виде производственных мощностей (зданий, подвижного состава, станков, оборудования и т.д.) за послед-

ние 20 лет не прекратили работу, по разным подсчетам на основании данных Росстата, только 1/3 предприятий.

Ситуация с советскими предприятиями наглядно показала достоверность гипотезы западных экономистов-неоклассиков, которые задолго до этого заявляли о недостатках модели Харрода-Домара. Полученный с советских времен капитал не инвестировался автоматически в производство, а больше накапливался либо реинвестировался в более ликвидные средства. Кроме того, произведенные инвестиции могли не быть инвестициями в основной капитал с учетом неблагоприятного инвестиционного климата.

В результате трансформации одного вида ведения хозяйства и другой, капиталистический, тип, устояли, естественно, самые конкурентоспособные - те предприятия, продукция которых была востребована на внутри страны, так и за рубежом. Но потребность в долгосрочных инвестициях испытывают и они тоже.

В ситуации планомерного снижения нормы накопления, неблагоприятного инвестиционного климата в России, закрытия внешних рынков заимствования и отсутствия капитала для долгосрочных инвестиций внутри страны, проблема поиска возможностей для поддержания основных фондов стоит особенно остро.

В западной экономической литературе тема нормы накопления изучена достаточно широко, ведь процесс накопления капитала является одной из определяющих характеристик капиталистической экономической системы. Наибольшее внимание справедливо уделялось вопросу роста. Определение накопления капитала является предметом споров и неоднозначностей, поскольку оно может рассматриваться как чистое дополнение к существующему богатству, так и как механизм перераспределения богатства.

Модель Харрода - Домара является классической кейнсианской моделью экономического роста. Он используется в экономике развития для объяснения темпов роста экономики с точки зрения уровня сбережений и производительности капитала . Модель была разработана независимо Роем Ф. Харродом в 1939 г. [6] и Эвсеем Домаром в 1946 г.[4]. Хотя модель Харрода-Домара была первоначально создана для анализа бизнес-цикла , позднее она была адаптирована для объяснения экономического роста. Это означало, что рост зависит от количества труда и капитала. Увеличение инвестиций приводит к накоплению капитала, что приводит к экономическому росту. Эта модель имеет значение для менее экономически развитых стран, так как в этих странах труда много, а физического капитала нет, что замедляет экономический прогресс. Развивающиеся страны не имеют достаточно высоких доходов, чтобы обеспечить достаточные нормы сбереже-

ний; следовательно, накопление запасов физического капитала за счет инвестиций является низким. Модель предполагает, что экономический рост зависит от политики увеличения инвестиций за счет увеличения сбережений и более эффективного использования этих инвестиций за счет технологических достижений.

С ходом времени основные положения классической модели были поставлены под сомнение. В первую очередь из-за того факта, что сбережения в таких странах не всегда однозначно равны инвестициям. Капитал есть, но он не всегда реинвестируется в производство, либо реинвестируется не в полной мере. Темпы роста вывода капитала в России за рубеж, например, наглядно демонстрирует данную тенденцию.

Неоклассическая модель была продолжением модели Харрода-Домара 1946 года, но в которой появился новый фактор: рост производительности. Важный вклад в модель внесли работы Со-лоу и Свон в 1956 году, которые независимо разработали относительно простые модели роста [8] [9]. Экономическая модель долгосрочного экономического роста, созданная в рамках неоклассической экономики пытается объяснить долгосрочный экономический рост, рассматривая накопление капитала, рост рабочей силы или населения, а также повышение производительности, обычно называемое технологическим прогрессом.

Математически модель Солоу - Свона представляет собой нелинейную систему, состоящую из одного обыкновенного дифференциального уравнения, которое моделирует эволюцию капитала на душу населения. Благодаря своим особенно привлекательным математическим характеристикам, Солоу-Свон оказался удобной отправной точкой для различных расширений. Например, в 1965 году Дэвид Касс и Тьяллинг Купманс объединили анализ потребительской оптимизации Фрэнка Рэмси, тем самым упорядочив норму сбережений, чтобы создать так называемую модель Рамси-Касс-Купманса [3].

Использую описанные выше модели, данное исследования ставит перед собой цель оценить, на основе уже реализованных проектов, вероятность предложений по эффективному замещению падающего уровня инвестиций цифровыми направлениями оптимизации производства. Реализация гипотезы должна позволить за счет повышения объемов производства продукции, увеличения производительности, сокращения простоев, поддерживать оптимальный уровень оборотного капитала.

Для реализации поставленной цели исследования выполняются следующие задачи:

• Изучение существующих на российском рынке проектов по цифровой трансформации бизнеса.

• Выявление стоимостных оценок компаний полученной экономии издержек.

X X

о

го А с.

X

го т

о

ю

М О

а>

о

CS

№ Ol

О Ш

m х

<

m о х

X

• Определение на основании финансовой отчетности публичных компаний за период с 2011 по 2018 гг. доли экономии оборотного капитала по отношению к чистому денежному потоку и инвестициям.

• Оценка мультипликативного эффекта от реализованных проектов цифровизации для финансового положения компании.

• Оценка перспективы цифровизации как альтернативному чистому долгу источнику повышения оборотных средств.

• Выработка предложений по направлениям дальнейшей трансформации бизнес-моделей и цифровизации на основе изучения опыта западных компаний.

Материалы и методы

Проведенный в исследовании анализ цифровых инициатив крупнейших российских компаний свидетельствует о поиске источников роста именно в сфере цифровых технологий. Исследуемые кейсы показывают, что внедряемые технологии интегрированного управления ориентированы в первую очередь на более короткий цикл "cash-to-cash", то есть на скорость процесса прохождения капиталом стадий производства и обращения и подвижность капитала в хозяйственном обороте. Оборачиваемость капитала как элемент эффективности использования капитала предприятием позволяет не только избежать ловушки «сжимания» капитала, но и снизить выплаты за использование привлеченных денежных средств.

Сравнение операционных и финансовых показателей компаний - флагманов индустриальной инновации в России до момента внедрения крупнейших цифровых проектов и после из реализации позволяет наложить изменения на описанные ранее неоклассические экономические модели, подтвердить либо опровергнуть гипотезу, что инновационные изменения способны, при неизменном уровне инвестиций, высвободить дополнительный свободный денежный поток.

Основные реализованные проекты цифровизации российских производственных компаний лежат в области повышения эффективности работы оборудования и предсказания внезапных выходов из строя критичного оборудования на основании использования технологий Big Data, машинного обучения. Человек принимает решения на основании предшествующего опыта, агрегированных данных предыдущих аномалий. Машина способна детально учитывать значительно более объемный массив данных, проводя кластеризацию и шире выстраивая ассоциативные связи. В результате достигается снижение потерь производительности оборудования на неплановых ремонтах, нивелируя тем самым подрывное влияние износа.

Нами исследовались возможные эффекты цифровизации по следующим направлениям:

1. Качественные:

• Поддержание единого процесса планирования;

• Моделирование и аналитика «что - если»;

• Единое «окно в будущее» как визуализация интегрированного процесса планирования.

2. Количественные - прямые и косвенными, а именно:

• Изменения, напрямую отражающиеся на финансовых показателях:

- Рост выпуска продукции;

- Более короткий цикл "cash-to-cash";

- Снижение себестоимости отгруженной продукции.

• Изменения, косвенно отражающиеся на финансовых показателях:

- Уменьшения вероятности ошибки прогноза;

- Рост производительности труда;

- Сокращение численности персонала.

Данные показатели наложены на ключевое

уравнение модели Рамси-Касса-Купманса - то есть уравнение состояния для накопления капитала, где ключевыми показателями является капитал в расчете на одного работника, изменение капитала во времени, выпуск в расчете на одного работника при данном капитале.

Поскольку предполагается, что все эти изменения приводят к оптимизации ресурсов, запасов, закупок, а в целом - снижают давление на капитал, позволяют нивелировать дефицит инвестиционного финансирования за счет включения альтернативных источников развития, то норма накопления может не быть постоянной при переходе к долгосрочному устойчивому состоянию. Более того, если капиталоемкость (то есть капитал на одного работника) растет за счет повышения производительности труда, количество работников сокращается по той же причине, часть необходимых инвестиций замещаются снижением потерь производительности оборудования на неплановых ремонтах, то финансовое положение предприятия улучшается. А инвестиции или увеличение капитала на одного работника - это та часть продукции, которая не потребляется, за вычетом нормы амортизации капитала. Следовательно, инвестиции становятся тем же самым, что и сбережения, свободным денежным потоком [2].

Кроме того, в данном исследовании проводится сравнение оценок с экспертными суждениями крупнейших поставщиков услуг в области разработки и внедрения автоматизированных систем. Оценкой практических изменений, которые генерируются внедрением новых технологий и циф-ровизацией занимаются в основном практики, непосредственно вовлеченные в разработку и имплементацию таких технологий. Это руководители компаний, сторонние разработчики, бизнес-консультанты. Имея массив экспертных данных и оценок, они периодически делятся с бизнес-

сообществом аналитическими продуктами, в большей мере преследуя задачи увеличения продаж своих услуг и продуктов, нежели проведения академических изысканий. Большая часть таких данных защищена авторскими правами и не размещена в открытом доступе, и лишь отдельные материалы можно встретить в средствах массовой информации. К лидерам отраслевой экспертизы по праву можно отнести немецкую компанию SAP. Выявление главных направлений работы SAP по поддержке отраслевых трендов компания производит на основании опросов на своей платформе SAP Benchmarking по данным клиентов, использующих систему SAP IBP [9].

Результаты и обсуждение

По мнению представителей неоклассической экономической школы, если предположить, что оборачиваемость всего вложенного производственного капитала остается постоянной, то доля общих инвестиций, которая просто поддерживает запас общего капитала, а не увеличивает его, обычно увеличивается по мере увеличения общего запаса. Темпы роста доходов и чистых новых инвестиций также должны увеличиться, чтобы ускорить рост основного капитала. Проще говоря, чем больше капитал растет, тем больше капитала требуется для его роста, и тем больше рынков нужно расширять. Кроме того, полученные в наследство c советских времен основные фонды изнашиваются, требуют модернизации, а значит еще дополнительных к основному капиталу инвестиций. Уменьшающаяся отдача подразумевает, что в какой-то момент количество произведенного нового капитала уже не достаточно, чтобы компенсировать сумму существующего капитала, потерянного из-за износа. [1] При отсутствии технического прогресса или роста рабочей силы, мы можем видеть, что производство перестает расти. Инвестиционный климат при этом не улучшается, а в силу санкционных и геополитических рисков, приток инвестиций извне усложняется еще более. Что делать предприятиям в этой ситуации?

В последнее время расширение модели Солоу - Свона все чаще производится за счет развития фактора инноваций и цифровых технологий, придавая ему все большее и большее значение [7]. Стандартная модель Солоу предсказывает, что в долгосрочной перспективе экономика сходится к своему устойчивому равновесию и что постоянный рост может быть достигнут только благодаря техническому прогрессу. Соответственно, инвестиции теряют свое критическое значение для воспроизводства капитала, уступая место таким новым источникам роста как технологические усовершенствования и инновации.

Отраслевой отчет, представленный экспертами McKinsey, которые провели и в июле 2018 года выпустили исследование «Инновации в России -

неисчерпаемый источник роста», отмечает, что с 2008 года в России наметился тренд на снижение инвестиций в основной капитал и «именно повышение производительности за счет инноваций может стать в России драйвером роста» [11].

Выводы МсКтэеу коррелируются с прогнозами Минэкономразвития РФ, которое в своем базовом сценарии исходит из того, что в 2018-2020 гг. влияние фактора капитала на рост ВВП будет отрицательным (-0,2%), а фактора инноваций - положительный (2,5%) [12].

Набор инструментов, относящимся к инновационным методам, эксперты МсКтэеу объединяют под названием «Индустрия 4.0» и включают в нее анализ больших массивов данных, машинное обучение, промышленное зрение, промышленный интернет вещей, виртуальную дополненную реальность, трехмерное моделирование и т.д. Для нашего исследования особенно ценно оцифрованная оценка экспертами потенциальной выгода от применения технологий Индустрия 4.0 как рычагов создания добавленной стоимости [11] (табл. 1).

Таблица 1

Методы и технологии Индустрии 4.0

Рычаги создания добавленной стоимости Выгода (%)

Режим работы оборудования Прирост производительности на 3-5%

Загрузка производственного оборудования Сокращение простоев оборудования на 30-50%

Эффективность и безопасность труда Прирост производительности технических функций благодаря автоматизации на 45-55%

Логистика Сокращение затрат на хранение запасов на 20-50%

Качество продукции Сокращение затрат на обеспечение качества на 10-20%

Прогнозирование спроса Повышение точности прогнозов до 85%

Срок вывода продукта на рынок Сокращение сроков вывода продукта на рынок на 20-50%

Послепродажное обслуживание Снижение расходов на обслуживание продукта на 10—40%

Некоторые данные, полученные нами на основе анализа конкретных проектов, в целом коррелируются с оценками МсКтэеу, хотя и менее оптимистичны (табл. 2).

Таблица 2

Режим работы оборудования Прирост производительности оборудования на 20%

Загрузка производственного оборудования Сокращение простоев оборудования на 90%

Прогнозирование спроса Повышение точности прогнозов до 85%

Прямая экономия оборотного капитала 1% от текущего уровня инвестиций

Производительность труда Рост производительности труда в расчете на одного работника - 4%

Норма накопления Рост свободного денежного потока на 60%

X X О го А С.

X

го m

о

ю

М О

to

а>

о

es

№ Ol

О Ш

m х

<

m о х

X

В качестве примера для расчета рассматривался проект на Новолипецком металлургическом комбинате (НЛМК) — первом по величине металлургическом комбинате в России — по прогнозу выхода из строя фурм доменной печи. Фурма — важнейший элемент конструкции печи. До реализации проекта замена фурм производилась по факту возникновения прогаров и по достижении норм стойкости. В первом случае это приводило к необходимости долговременной остановке всей печи, во втором — к плановым заменам дееспособных фурм, которые могли еще служить. Стоимость фурмы высока, поэтому важно дать ей доработать весь срок. Замену экономично проводить за пол шага до критического состояния. SAP и НЛМК создали решение, которое предсказывает прогар и разрушение фурм и сообщает об оптимальном времени замены [10].

Для построения модели проекта использовали решение SAP Predictive Analytics. Оно позволяет в полуавтоматическом режиме создавать и обучать прогнозные модели. В результате модель выдает рекомендации по замене фурм на 20 дней вперед. Решение позволяет повысить производительность доменной печи на 20%.

По оценкам НЛМК и SAP, прямая экономия на замене фурм превышает 60 млн. рублей в год. Но значительно более важно влияние эффекта проекта на производительность самой печи. Если сама экономия составляет от общей суммы инвестиций всей Группы, где комбинат только часть активов, порядка 0,8%, то мультипликативный эффект от снижения издержек на ремонт и простой позволяет нарастить производительность уже на 2-10%, что ведет к увеличению выпуска стали и росту свободного денежного потока. Согласно финансовым показателям Группы НЛМК по МСФО [5],

• рост производства стали составил 2,58% с 16 850 тыс. тонн в 2017 году до 17 285 тыс. тонн в 2018;

• производительность труда выросла на 4,15% с 482 тонн/чел. в 2016 году до 502 тонн/чел.,

• свободный денежный поток вырос на 60,11% с 1266 млн. долларов США в 2017 году до 2027 млн. долларов США в 2018.

Аналогичные по эффективности проекты осуществляются в химической отрасли (предсказание оператору барабанного гранулятора-сушилки оптимальных параметров работы оборудования для максимизации выхода готовой продукции в крупной химической компании - производители удобрений), в нефтегазовом секторе (разработка модели, позволяющей найти и разместить аномалии в данных, выявить изменения паттернов сигнала, даже когда известные характеристики самих аномалий отсутствуют) и т.д.

Цифровизация оборудования и заводов позволяет при снижении инвестиций перестроить

модель в соответствии с быстро меняющимися модели глобального рынка, где наблюдается тренд трансформации бизнес-моделей поставщика продукта в поставщика комплексных решений, из классической B2B в клиентоцентричную B2B2C.

В качестве примера удачного решения такой трансформации могут быть рассмотрены такие программы как первая индустриальная ecommerce платформа полного цикла CemexGo или создание экосистемы Kloeckner metals. Проекты предполагают создание индустриального маркетплейса, когда любой прозводитель, дистрибьютор или конечный клиент может в режиме онлайн получить полную информацию о своей поставке, отгрузке, заказе, сделке.

Kloeckner пошел даже дальше - его диджитал-площадка намеревается поставлять полный спектр отраслевых продуктов и услуг, включая продукты конкурирующих поставщиков. К похожим решения присматриваются и российские производители металлов. НЛМК уже не только создал свой полнофункциональный интернет-магазин, но и интегрировал каталог с данными о наличии продукции на складах.

Заключение

1. Технический прогресс расширяет границы возможностей не только людей и машин, но и капитала. Уровень нормы накопления не потерял своего значения для роста производства, но кажется уже не столько критичным для финансовой устойчивости предприятия, так как замещается мультипликативными эффектами от роста производительности и выпуска продукции за счет модернизации существующих бизнес-процессов, использования искусственно интеллекта для прогнозирования выхода оборудования из строя, продления срока службы критически важных агрегатов.

2. Возможно положение, когда рост производительности труда на 4% за счет увеличения производительности оборудования на 20% при неизменном уровне инвестиций и персонала обеспечивает рост свободного денежного потока свыше 60%.

3. Если в классической экономике капитал рождал капитал, то с приходом цифровизации капитал рождают инновации. При нежелании или невозможности менеджмента реинвестировать капитал в производство, в том числе из-за закрытия рынков, фатальным для производства это не станет - инвестициям есть альтернатива.

Литература

1. Agénor, Pierre-Richard (2004). "Growth and Technological Progress: The Solow-Swan Model". The Economics of Adjustment and Growth (Second ed.). Cambridge: Harvard University Press. pp. 439462.

2. Acemoglu, Daron (2009). "The Neoclassical Growth Model". Introduction to Modern Economic Growth. Princeton: Princeton University Press. pp. 287-326.

3. Benassy, Jean-Pascal (2011). "The Ramsey Model". Macroeconomic Theory. New York: Oxford University Press. pp. 145-160.

4. Domar, Evsey (1946). "Capital Expansion, Rate of Growth, and Employment". Econometrica. 14 (2): 137-147.

5. Финансовые показатели Группы НЛМК представлены на основе консолидированной финансовой отчетности, подготовленной по МСФО (исторические данные до 2013 года - по ОПБУ США) за 2011-2018 гг. -https://www.nlmk.com/ru/ir/financial-results/

6. Harrod, Roy F. (1939). "An Essay in Dynamic Theory". The Economic Journal. 49 (193): 14-33.

7. Halsmayer, Verena (2014). "From Exploratory Modeling to Technical Expertise: Solow's Growth Model as a Multipurpose Design". History of Political Economy. 46 (Supplement 1, MIT and the Transformation of American Economics): 229-251.

8. Solow, Robert M. (February 1956). "A contribution to the theory of economic growth". Quarterly Journal of Economics. 70(1): 65-94.

9. Swan, Trevor W. (November 1956). "Economic growth and capital accumulation". Economic Record. 32 (2): 334-361.

10. Видеоролик SAP о проекте НЛМК. --https://www.facebook.com/sapcis/videos/sap-%D0%BD%D0%B0

11. «Инновации в России - неисчерпаемый источник роста». МсKinsey&Company, июль 2018 -https://pro.rbc.ru/news/5c88d45e9a7947890377485e.

12. Прогноз социально-экономического развития до 2020 года - Министерство экономического развития Российской Федерации. -http://economy.gov.ru/minec/activity/sections/macro/ 2016241101

Digitalization as a source for return of capital - decisions changing business

Ganshina E.Yu.

Financial University under the Government of the Russian Federation

A trend towards a decrease of investment in fixed assets in Russia has been outlined since 2008. Despite the physic deterioration of the industrial potential created in the Soviet Union and the growing needs for modernization, geopolitical risks, an unfavorable investment climate and, as a result, a high degree of uncertainty regarding the contribution of the investment factor to the development of production remain. This leads to the need to search for new domestic resources, those growth points that might replace investment in fixed assets, to become their alternative. The aim of this study was to search for such growth points on base on the use of neoclassical growth models and study of the most successful cases of industrial modernization at Russian enterprises while maintaining a relatively constant level of investment over the past five years. The using of innovative technologies resolves to increase a labor productivity, which frees up resources and leads to an increase in free cash flow. With a well-thought-out transformation of the business model on the rails of industrial automation, digitalization may become necessary, and sometimes the only one possible way to balance the economy of production with a decreasing level of accumulation rate.

Keywords: capital, rate of accumulation, transformation of a business model, digitalization, investment, labor productivity, growth model, process automation, value added.

References

1. Agenor, Pierre-Richard (2004). "Growth and Technological Progress: The Solow - Swan Model." The Economics of Adjustment and Growth (Second ed.). Cambridge: Harvard University Press. pp. 439-462.

2. Acemoglu, Daron (2009). "The Neoclassical Growth Model."

Introduction to Modern Economic Growth. Princeton: Princeton University Press. pp. 287-326.

3. Benassy, Jean-Pascal (2011). "The Ramsey Model". Macroeconomic Theory. New York: Oxford University Press. pp. 145-160.

4. Domar, Evsey (1946). "Capital Expansion, Rate of Growth, and

Employment." Econometrica. 14 (2): 137-147.

5. The financial indicators of NLMK Group are presented on the

basis of consolidated financial statements prepared in accordance with IFRS (historical data until 2013 - according to US GAAP) for 2011-2018. -

https://www.nlmk.com/en/ir/financial-results/

6. Harrod, Roy F. (1939). "An Essay in Dynamic Theory." The

Economic Journal. 49 (193): 14-33.

7. Halsmayer, Verena (2014). "From Exploratory Modeling to Technical Expertise: Solow's Growth Model as a Multipurpose Design." History of Political Economy. 46 (Supplement 1, MIT and the Transformation of American Economics): 229-251.

8. Solow, Robert M. (February 1956). "A contribution to the theory of

economic growth." Quarterly Journal of Economics. 70 (1): 65-94.

9. Swan, Trevor W. (November 1956). "Economic growth and capital accumulation". Economic Record. 32 (2): 334-361.

10. SAP video about the NLMK project. -https://www.facebook.com/sapcis/videos/sap-%D0%BD%D0%B0

11. "Innovation in Russia is an inexhaustible source of growth." McKinsey & Company, July 2018 -https://pro.rbc.ru/news/5c88d45e9a7947890377485e.

12. Forecast of socio-economic development until 2020 - the Ministry of Economic Development of the Russian Federation. -http://economy.gov.ru/minec/activity/sections/macro/2016241101

X X О го А С.

X

го т

о

ю

М О

to