CC BY
61
ISSN 2311-8768 (Online) ISSN 2073-4484 (Print)
Риски, анализ, оценка
ВЛИЯНИЕ КЛАСТЕРНЫХ СТРУКТУР НА ЭФФЕКТИВНОСТь
использования человеческого капитала
Гульнара Равилевна МУРТАЗИНАа*, Мария Владимировна ВЕСЛОГУЗОВА
а кандидат экономических наук, доцент кафедры финансов, Университет управления «ТИСБИ», доцент кафедры менеджмента туризма и гостиничного хозяйства
Казанского государственного университета культуры и искусств, Казань, Российская Федерация gulamur@mail.ru
b кандидат экономических наук, доцент кафедры экономической теории, Университет управления «ТИСБИ», доцент кафедры сервиса и туризма, Поволжская государственная академия физической культуры, спорта и туризма, Казань, Российская Федерация mariaves@mail.ru
* Ответственный автор
История статьи:
Принята 01.07.2015 Одобрена 13.07.2015
УДК 331.101.4
Ключевые слова: человеческий капитал, потребление, кластерная структура, эффективность
Аннотация
Предмет. Предметом исследования является анализ современных тенденций в потреблении человеческого капитала в кластерных структурах в условиях модернизационных изменений в экономике России, что в последнее время приобретает еще большую актуальность. Цели. Целью работы является определение влияния кластерных структур на эффективность потребления человеческого капитала. Под кластерами понимается объединение предприятий, поставщиков оборудования, комплектующих, специализированных производственных и сервисных услуг, научно-исследовательских и образовательных организаций, связанных отношениями территориальной близости и функциональной зависимости в сфере производства и реализации товаров и услуг В современной экономике России наблюдается слабое использование инновационно-творческой составляющей человеческого капитала при его потреблении, при этом очевидно отсутствие положительной динамики в отношении модернизационных процессов. Действия экономических субъектов слабо согласованы как между собой, так и с общественными и государственными институтами. Сблизить интересы и усилить взаимодействие промышленности, НИОКР и образования позволяет использование кластерных структур.
Методология. Достижению поставленной цели способствовало применение методов теоретического и эмпирического познания.
Результаты. Определены особенности, влияющие на рост эффективности потребления человеческого капитала в кластерах, выявлены и охарактеризованы индикаторы, отражающие эти процессы.
Выводы. Роль кластеризации в экономике России усиливается, особенно в условиях нарастающих внутри региональных диспропорций, изолированности некоторых регионов и территорий от инновационных процессов, дефицита инновационных ресурсов. Как показывает опыт промышленно развитых регионов, кластеризация лежит в основе получения синергетического эффекта за счет аккумулирования различных ресурсов, в том числе человеческого капитала, нескольких городов-локомотивов, находящихся на их территории.
© Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ, 2015
В современной экономике России наблюдается слабое использование инновационно-творческой составляющей человеческого капитала при его потреблении, при этом очевидно отсутствие положительной динамики в отношении модернизационных процессов, действия экономических субъектов слабо согласованы как между собой, так и с общественными и государственными институтами.
Сблизить интересы и усилить взаимодействие промышленности, сектора НИОКР и образования позволяет использование кластерных структур1. В Европейском союзе существует более 2 тыс. кластеров, в которых занято 38% его рабочей силы. Полностью охвачена кластеризацией датская,
1 Муртазина Г.Р. Управление человеческим капиталом: институциональный аспект потребления: авторская монография. Казань: Отечество, 2014.
финская, норвежская и шведская промышленность. Так, Финляндия, чья экономическая политика базируется на кластеризации, на протяжении нескольких лет занимает ведущие места в мировых рейтингах конкуренто способно сти2.
Согласно определению, предлагаемому в Методических рекомендациях по реализации кластерной политики, подготовленных Минэкономразвития России, кластер - объединение предприятий, поставщиков оборудования, комплектующих, специализированных производственных и сервисных услуг, научно-исследовательских и образовательных организаций, связанных отношениями территориальной близости и функциональной зависимости в сфере производства и реализации товаров и услуг.
В распоряжении Правительства РФ от 17.11.2008 № 1662-р «О Концепции долгосрочного социально-экономического развития РФ на период до 2020 года» (далее - Концепция 2020) выявление и стимулирование развития возникающих территориально-производственных кластеров также рассматривается в качестве одного из значимых направлений создания общенациональной системы поддержки развития, обеспечивающего прорыв России на мировые рынки высоко- и среднетехнологичной продукции.
Возможности стимулирования инновационного развития в рамках кластерных систем используют практически все ведущие страны мира. С помощью этого направления предполагается также решить задачи системной перестройки, создать эффективно функционирующий рыночный сектор, привлечь в экономику страны материальные и финансовые ресурсы, необходимые для создания промышленной продукции, сырьевых и продовольственных товаров, привлечь передовую технику и технологию, управленческий опыт, развить экспортную базу страны, сократив нерациональный импорт и создав импортозамещающие виды производств3.
В 2012 г. Минэкономразвития России был организован конкурсный отбор для идентификации и определения пилотных проектов развития территориальных инновационных кластеров, определения поля деятельности формирующих
2 Рыхтик М.И. Национальная инновационная система США: история формирования, политическая практика, стратегия развития. Нижний Новгород: ННГУ, 2011. 23 с.
3 Муртазина Г.Р. Институциональные ловушки потребления
человеческого капитала // Вопросы экономики и права. 2013. № 7. С. 56-60.
кластеры фирм, создания государственных органов поддержки кластеров и осуществления общей политики поддержания кластеров в стране.
Результатом проведенной работы стал перечень, состоящий из 25 инновационных кластеров в 19 субъектах РФ, при этом кластеры были сформированы в две группы:
- к I группе отне сены 13 кластеров (им предлагается оказывать финансовую поддержку путем предоставления субсидий из федерального бюджета в размере до 5 млрд руб. в течение 5 лет начиная с 2013 г.);
- II группу составляют 12 кластеров, их также предлагается поддерживать, но без федерального финансирования на первом этапе4.
Исходя из анализа направлений деятельности кластеров, прослеживается четкая ориентированность на следующие сферы деятельности:
- медицина и фармацевтика (7 из отобранных кластеров);
- информационно-коммуникационные технологии (6 кластеров);
- ядерные и радиационные технологии (6 кластеров);
- производство летательных и космических аппаратов (5 кластеров);
- новые материалы (4 кластера);
- нефтепереработка (3 кластера).
Все кластеры, получившие поддержку, так или иначе основываются на технико-технологической и ресурсной базах, заложенных еще в СССР.
Взаимодействие участников в составе кластера происходит посредством вертикальных (цепочки актов купли-продажи), а также горизонтальных связей (дополнительные изделия и услуги, использование подобных специализированных процессов, технологий или институтов). Именно от совместной работы и связей внутри кластера, от способностей его участников эффективно использовать внутренние и мобилизовать внешние ресурсы зависит конкурентоспособность всего кластера.
Применительно к российской практике кластерных образований интерес представляет анализ статистических данных, отражающих характер и
4 Обзор развития территориально-отраслевых кластеров в России. URL: http://innovation.gov.ru/sites/default/files/ documents/2014/5979/1825.pdf.
Рисунок 1
Объем выработки несырьевой продукции на одного занятого в кластерах и по экономике РФ в целом в 2012 г., тыс. руб.
3 001
2 500-
2 000-
1 500
1 000-
500
0
I группа II группа В целом по РФ
Источник: URL: http://innovation.gov.ru/sites/default/files/documents/2014/5979/1825.pdf.
особенности потребления, производительность человеческого капитала в кластерах, по сравнению с предприятиями, не входящими в кластер, в частности, инновационность человеческого капитала кластера. В качестве индикаторов, отражающих эти процессы, по мнению авторов, следует выделить:
1) показатель производительности (выручки), приходящийся на одного занятого в кластере. Он позволяет оценить производительность труда и дает в целом лучшее представление о развитии кластера (рис. 1).
Примечательно, что показатель выручки по предприятиям кластеров, не прошедшим конкурсный отбор Минэкономразвития России, но заявленным на конкурс, составил 1 677 тыс. руб. на одного занятого, что более чем в 2 раза выше среднего показателя по экономике.
По кластерам I группы средний по экономике уровень превышен почти в 4 раза, а по кластерам II группы - в 2,64 раза. Вклад отраслей добычи полезных ископаемых в ВВП РФ, к сожалению, постоянно растет, за 10 лет (с 2002 по 2012 г.) он вырос с 5,9 до 9,3%5.
Рассмотренные показатели свидетельствуют о направленности деятельности кластерных образований в русло стратегии модернизации и сокращения сырьевой зависимости РФ;
5 По данным Росстата за 2013 г.
2) показатель, отражающий способность кластера создавать новые продукты (услуги) и предлагать их рынку. Наглядно это представлено на рис. 2.
Анализ данных рис. 2 свидетельствует, что предприятия кластеров демонстрируют высокую вовлеченность в процессы создания инновационной продукции, их показатели соответственно в 3 и 2,5 раза выше средних по экономике РФ.
Более низкие показатели II группы кластеров обусловлены низкой инновационной активностью нефтегазоперерабатывающих кластеров Башкортостана и Нижегородской области, а также архангельского кластера судостроения - доля инновационной продукции в них составляет 9,7 и 5% соответственно;
3) структуру спроса на человеческий капитал. В первую очередь, этот анализ полезен для выявления характера привлекаемых ресурсов человеческого капитала и их инновационности.
В этом отношении интерес представляет и отраслевой анализ занятых в кластерах (рис. 3).
Основная доля занятых в кластерах сконцентрирована в секторе информационно-коммуникационных технологий (так, один лишь только объединенный кластер информационно-коммуникационных технологий и приборостроения Санкт-Петербурга (II группа) вовлекает свыше 50 тыс. занятых, кластер Зеленограда - около 8 тыс. занятых и объединенный
Рисунок 2
Удельный вес инновационной продукции в общем объеме отгруженных товаров, работ, услуг по кластерам и ВВП РФ в целом в 2012 г., %
35 30 25 20 15 10 5 0
I группа II группа В целом по РФ
Источник: URL: http://innovation.gov.ru/sites/default/files/documents/2014/5979/1825.pdf.
Рисунок 3
Оценочная численность занятых в кластерах в 2012 г., тыс. чел.
69 8
70
60
50
40
30
20
10
n <U s
hü
ш
ГО m X S § tU
fr
О
ю го
(U ü (U
fr <D X
I s
<D О О О О. *
ш 5
-О С
m го
о s
X а.
CL
го fr
о о
о ю
Ш S £ -
К х а>
Источник: URL: http://innovation.gov.ru/sites/default/files/documents/2014/5979/1825.pdf.
томский кластер ИКТ и биофармацевтики составляющую, эффект потребления человеческого (I группа) - около 5 тыс. занятых); капитала, извлекаемый непосредственно его
4) показатели оплаты труда занятых в кластере, носителями в форме оплаты труда (рис. 4). Так, позволяющие оценить материальную мотивационную
доля занятых в кластерах I группы, чья заработная
0
Рисунок 4
Доля занятых, чья заработная плата в 2012 г. превышала среднюю по региону расположения кластера по меньшей мере в 2 раза, %
35 30 25 20 15 10 5 0
I группа II группа В целом по РФ
Источник: URL: http://innovation.gov.ru/sites/default/files/documents/2014/5979/1825.pdf.
плата превышает среднии уровень по региону расположения кластера по меньшей мере в 2 раза, составила в 2012 г. 24,7%. В кластерах II группы индивидуальный эффект от потребления человеческого капитала оказался выше, здесь доля составила 31,3%.
Учитывая уровень инновационной активности и сложность производственного цикла предприятий, занятых в кластерах, в эту категорию скорее всего попали высококвалифицированные рабочие, инженерный и технический персонал, а также работники, занятые НИОКР.
Однако по кластерам II группы показатели доли занятых, чья заработная плата превышает среднюю по региону расположения кластера, оказались существенно выше. Высокие значения в кластерах II группы обеспечены в основном показателями кластеров нефтегазопереработки и нефтегазохимии Нижегородской области и Республики Башкортостан.
Оценивая кластеры с точки зрения их общей привлекательности в целях трудоустройства, следует привести результаты исследования территориальной кластерной статистики, проведенного специалистами Центра бюджетного мониторинга. Так, были выделены:
- кластер «Столичный», в который была выделена Москва;
- кластер «Привлекательный», в состав которого вошли 17 регионов с наилучшими средними
значениями рассматриваемых социально-экономических показателей;
- кластер «Средний», объединивший 60 регионов, являющихся средними по привлекательности для притока зарубежных трудовых мигрантов;
- кластер «Непривлекательный», к которому были отнесены 5 регионов с наименее благоприятными социально-экономическими условиями.
Выделение Москвы в отдельный кластер «Столичный» объясняется тем, что здесь наблюдаются наибольшая плотность населения, самое высокое отношение доходов к прожиточному минимуму, второй показатель в РФ по значению душевого валового регионального продукта (первое место занимает Тюменская область), средним душевым денежным доходам населения (первое место - Ненецкий автономный округ), самая низкая безработица, вторая по величине доля населения, занятого в неформальном секторе (после Санкт-Петербурга), при этом здесь самые высокие цены на рынке вторичного жилья.
Кластер «Привлекательный» включил в себя 17 субъектов (20,5% от всех регионов РФ). В этом кластере сконцентрирован существенный человеческий капитал РФ (38,4% экономически активного населения). Объединение характеризуется наилучшими средними значениями рассматриваемых социально-экономических показателей. Здесь наблюдаются самые высокие средние значения демографических, экономических параметров,
а также показателей уровня жизни населения. Одновременно отмечаются и самые низкие показатели социальной напряженности.
В 10 из 17 рассматриваемых регионов кластера находится максимальное количество прибывших трудовых мигрантов из других стран, максимальная их доля в общей численности занятого человеческого капитала региона. Такая ситуация наблюдается в Московской области, Санкт-Петербурге, Свердловской области, Ханты-Мансийском автономном округе, Калужской и Магаданской областях, Ненецком автономном округе, Сахалинской области, Чукотском и Ямало-Ненецком автономных округах.
Регионы этого кластера имеют достаточно высокую привлекательность для мигрантов (на 1 000 чел. населения трудоспособного возраста приходится 36 мигрантов против 19 в среднем по РФ). Здесь сконцентрировано 35,6% всей иностранной рабочей силы, привлеченной в Российскую Федерацию (в Москве сосредоточено 21% всех трудовых мигрантов в РФ). Доля зарубежных трудовых мигрантов в занятом человеческом капитале этого кластера в среднем составляет 5,4 против 3,5% по России (в Сахалинской области - 10,6%, Чукотском автономном округе - 8,9%, Ямало-Ненецком автономном округе - 9,3%, Ненецком автономном округе - 8,0%, Ханты-Мансийском автономном округе - 7,7%, Калужской области - 7,4%).
Однако основная масса субъектов указанного кластера характеризуется наблюдающейся естественной убылью населения, особенно такие регионы, как Ленинградская, Калужская, Московская, Кемеровская области, Санкт-Петербург.
Кластер «Средний» включил большую часть субъектов РФ, которые являются средними по привлекательности для зарубежных трудовых мигрантов (всего 60 регионов Российской Федерации, или 72,3% от общего числа субъектов).
Зарубежных трудовых мигрантов на 1 000 чел. населения трудоспособного возраста в среднем по этому кластеру приходится в 3 раза меньше, чем в регионах кластера «Привлекательный», - 13 чел. По регионам этот показатель варьируется (60 чел. в Рязанской области и 51 чел. в Еврейской автономной области, в то время как в Республике Дагестан - 0,1 чел., Республике Марий Эл - 1,1 чел.).
Кластер «Непривлекательный» включает 5 субъектов РФ (6% от общего числа). Здесь сосредоточено менее 2% экономически активного
населения страны, наблюдаются самые низкие показатели, характеризующие экономическое развитие и уровень жизни, но при этом наивысшие значения социальной напряженности, безработицы, а величина среднедушевых денежных доходов, напротив, ниже среднего значения по России. В состав этого кластера вошли по два региона СевероКавказского и Сибирского федеральных округов, а также один регион Южного федерального округа.
Во всех регионах этого кластера естественный прирост на 1 000 чел. населения положительный - от 4,1 чел. в Республике Калмыкия до 23,8 чел. в Чеченской Республике. В среднем по кластеру на 1 000 чел. населения трудоспособного возраста прибывает 6 иностранных работников, самый высокий показатель - в Республике Алтай (14,5 чел.).
В среднем удельный вес иностранной рабочей силы в среднесписочной численности работников в два раза меньше среднероссийского показателя (1,5%), исключение составляет Республика Алтай, где доля зарубежных трудовых мигрантов в среднесписочной численности работников соответствует среднероссийскому уровню (3,5%).
В целом внешняя для данного кластера миграция -отрицательная, миграционный отток в 2009 г. составил 3,1 тыс. чел., положительное миграционное сальдо наблюдалось только в Республике Ингушетия - 0,9 тыс. чел.;
5) показатели, отражающие инновационную направленность инвестиций кластера. К сожалению, в РФ не ведется статистика относительно характера и направления инвестиций кластерных образований. Вместе с тем имеется возможность оценить характер запросов 14 кластеров на бюджетную субсидиарную поддержку (см. таблицу).
Согласно планируемой структуре расходов субсидий, самыми насущными задачами для кластеров, прошедших отбор, являются улучшение инновационной и транспортной инфраструктуры. На эти цели запрашивается более половины суммарного размера субсидии - 24,6 и 27,1% общего объема средств соответственно.
Следующими в списке приоритетов оказались поддержка НИОКР и повышение квалификации кадров, а также развитие инженерной инфраструктуры. Минимальные потребности отмечаются в совершенствовании материально-технической базы культуры и спорта.
Предложения территориальных кластеров, прошедших отбор Минэкономразвития России, по направлениям использования средств субсидии в 2013-2017 гг., %
„ Запрос 14 кластеров
Направление _ . 5
от общего объема субсидии
Инновационная инфраструктура 24,6
Транспортная инфраструктура 21,7
Работы в сфере НИОКР, повышения квалификации кадров, 18,5 инновационной деятельности
Инженерная инфраструктура 13,7
Образовательная инфраструктура 9,3
Жилищная инфраструктура 7,0
Энергетическая инфраструктура 3,5
Материально-техническая база культуры и спорта 1,7
Всего... 100"
Источник: URL: http://innovation.gov.ru/sites/default/files/documents/2014/5979/1825.pdf.
Итак, проведенный анализ позволяет сделать вывод, что для России с ее огромной территорией и дезинтегрированным экономическим пространством очевидна необходимость развития кадастро-организованной стратегии модернизации экономики на основе инновационного развития. К этому подталкивает сама природа региона как единства разнокачественных подсистем - экономической, социальной и экологической.
Кластеризация в экономике России необходима также в свете нарастающих внутрирегиональных диспропорций, изолированности некоторых регионов и территорий от инновационных процессов, дефицита инновационных ресурсов.
Что касается промышленно развитых регионов, то они демонстрируют прогресс в экономическом развитии за счет нескольких городов-локомотивов, находящихся на их территории. Согласно исследованиям экспертов Института системного анализа, более 50% населения России проживает вне зоны экономического роста, а рост наблюдается лишь в 140 городах из 1 0276.
Инновационное направление долгосрочного социально-экономического развития, закрепленное в Концепции 2020, пока опирается на выделение ряда зон роста и делает ставку на потребление научно-технического и человеческого капитала крупных городских агломераций с динамичной образовательной и инновационной инфраструктурой. Правительство поддерживает агломерации как центры управления и концентрации экономического потенциала7. Всего в России насчитывается около 20 формирующихся агломераций с населением свыше 1 млн жителей, хотя точнее назвать это протоагломерациями.
За последние 20 лет лишь в пяти центрах этих агломераций увеличилось население, в их числе Москва, Красноярск, Краснодар, Казань и Ростов. Численность многих других городов осталась на прежнем уровне или даже снизилась. Продолжается переток трудовых ресурсов, прежде всего квалифицированных, из периферии в региональные центры, а оттуда - в Москву.
6 Кузьбожев Э.Н., Смирнов М.А. Модель исследования комплексности систем // Экономический анализ: теория и практика. 2008. № 14. С. 31-35.
7 Муртазина Г.Р. Институциональные ловушки потребления человеческого капитала // Вопросы экономики и права. 2013. № 7. С. 56-60.
Список литературы
1. Бирюков А.В. Преимущества современных инновационных кластеров // Транспортное дело России. 2009. № 1. С. 40-41.
2. Вагизова В.И. Кластеризация как инновационная форма диверсификации хозяйственных систем и фактор повышения конкурентоспособности экономики Татарстана // Проблемы современной экономики. 2009. № 4. С. 336-339.
3. Дежина И.Г. Технологические платформы и инновационные кластеры в России - вместе или порознь? // Инновации. 2013. № 2. С. 35-43.
4. Закиров Н.И. Стратегическое развитие традиционно-инновационных кластеров в экономике Республики Татарстан // Проблемы современной экономики. 2009. № 4. С. 340-342.
5. Муртазина Г.Р. Институциональные ловушки потребления человеческого капитала // Вопросы экономики и права. 2013. № 7. С. 56-60.
6. Муртазина Г.Р. Управление человеческим капиталом: институциональный аспект потребления: монография. Казань: Отечество, 2014.
7. НакаряковД.П. Преимущества кластерных систем и перспективы их развития в России // Экономика и менеджмент инновационных технологий. 2012. № 8. URL: http://ekonomika.snauka.ru/2012/08/1262 (дата обращения: 10.10.2014).
8. Рыхтик М.И. Национальная инновационная система США: история формирования, политическая практика, стратегия развития. Нижний Новгород: ННГУ, 2011. 23 с.
9. Тугускина Г. Оценка эффективности инвестиций в человеческий капитал предприятий // Управление персоналом. 2009. № 3. С. 73-77.
10. Bagautdinova N.G., Fazlieva E.P., Murtazina G., Naida A.M. Improvement of the regional management system using te labor potential index // World Applied Sciences Journal. 2013. № 1.
11. Barro R.J. Economic growth in cross-section of countries // Quarterly Journal ofEconomics. 1991. Vol. 106. № 2. P. 407-443.
12. Ben-Porath Y The production of human capital and life cycle of earnings // Journal of Political Economy. 1967. Vol.75. № 4-1.Р. 352-365.
13. Fuente de la A., Jimeno J. F. The Private and Fiscal returns to Schooling and the Effect of Public Policies on Private Incentives to Invest in Education: A General Framework and Same Results for the EU. CESifo Working Paper No. 1392, Category 4: Labour Markets, January, 2005.
14. Grant R. Toward a Knowledge-Based Theory of the Firm // Strategic Management Journal. 1996. Vol. 17. Iss. S2. № 17. Р. 109-112
15. Hanushek E. Publicly Provided Education. In Alan J. Auerbach and Martin Feldstein, eds. Handbook of Public Economics. Amsterdam: North-Holland, 2002.
16. Joshua C. Hall Positive Externalities and Government Involvement in Education // Journal of Private Enterprise. 2006. Vol. XXI, № 2.
ISSN 2311-8768 (Online) ISSN 2073-4484 (Print)
Risk, Analysis and Evaluation INFLUENCE OF CLUSTER STRUCTURES ON THE EFFICIENCY OF HUMAN CAPITAL USE Gul'nara R. MURTAZINA3*, Mariya V. VESLOGUZOVAb
a University of Management TISBI, Kazan State University of Culture and Arts, Kazan, Republic of Tatarstan, Russian Federation gulamur@mail.ru
b University of Management TISBI, Volga Region State Academy of Physical Culture, Sport and Tourism, Kazan,
Republic of Tatarstan, Russian Federation
mariaves@mail.ru
* Corresponding author
Article history:
Received 1 July 2015 Accepted 13 July 2015
Keywords: human capital, consumption, cluster structure, efficiency
Abstract
Importance As part of the research, we analyze the current trends in cluster structures' consumption of human capital during modernization of the Russian economy and relevant changes. Obj ectives The research determines how cluster structures influence the efficiency of human capital consumption. Clusters shall mean a combination of entities, suppliers of equipment, components, specialized production and maintenance services, R&D and educational institutions, which are geographically and functionally related in production and sale of goods and services. Methods We applied methods of theoretical and empirical study to reach the above objective. Results We determined specifics that influence the growth in efficiency of human capital consumption in clusters, identified and described indicators of these processes. Conclusions and Relevance The importance of clustering grows in the Russian economy, especially considering an increase in inner regional disparities, zero access of some regions and areas to innovation resources, and shortage of such innovation resources. As the industrially developed regions prove, clustering lays the basis for generating a synergistic effect, since it accumulates various resources, including human capital, several leading cities located within clusters.
© Publishing house FINANCE and CREDIT, 2015
References
1. Biryukov A.V. Preimushchestva sovremennykh innovatsionnykh klasterov [The advantages of modern innovative clusters]. Transportnoe delo Rossii = Transport Business of Russia, 2009, no. 1, pp. 40-41.
2. Vagizova V.I. Klasterizatsiya kak innovatsionnaya forma diversifikatsii khozyaistvennykh sistem i faktor povysheniya konkurentosposobnosti ekonomiki Tatarstana [Clusterization as an innovative form of economic system diversification and a factor of competitiveness increase in the Tatarstan economy]. Problemy sovremennoi ekonomiki = Problems of Modern Economics, 2009, no. 4, pp. 336-339.
3. Dezhina I.G. Tekhnologicheskie platformy i innovatsionnye klastery v Rossii - vmeste ili porozn'? [Technological platforms and innovation clusters in Russia: together or apart?]. Innovatsii = Innovation, 2013, no. 2, pp. 35-43.
4. Zakirov N.I. Strategicheskoe razvitie traditsionno-innovatsionnykh klasterov v ekonomike Respubliki Tatarstan [Strategic development of tradition-and-innovation clusters in the economy of Tatarstan]. Problemy sovremennoi ekonomiki = Problems of Modern Economics, 2009, no. 4, pp. 340-342.
5. Murtazina G.R. Institutsional'nye lovushki potrebleniya chelovecheskogo kapitala [Institutional traps of human capital consumption]. Voprosy ekonomiki i prava = Problems of Economics and Law, 2013, no. 7, pp. 56-60.
6. Murtazina G.R. Upravlenie chelovecheskim kapitalom: institutsional'nyi aspektpotrebleniya: monografiya [Human capital management: the institutional aspect of consumption: a monograph]. Kazan, Otechestvo Publ., 2014.
7. Nakaryakov D.P. Preimushchestva klasternykh system i perspektivy ikh razvitiya v Rossii [Advantages of cluster systems and their development prospects in Russia]. Ekonomika i menedzhment innovatsionnykh
tekhnologii = Economy and Management of Innovation Technologies, 2012, no. 8. Available at: http:// ekonomika.snauka.ru/2012/08/1262. (In Russ.) (accessed 10.10.2014)
8. Rykhtik M.I. Natsional'naya innovatsionnayasistemaSShA: istoriyaformirovaniya,politicheskayapraktika, strategiya razvitiya [The National innovation system of the United States of America: history of formation, political practice, development strategy]. Nizhny Novgorod, State University of Nizhny Novgorod Publ., 2011, 23 p.
9. Tuguskina G. Otsenka effektivnosti investitsii v chelovecheskii kapital predpriyatii [Evaluating the efficiency of investment in human capital of enterprises]. Upravlenie personalom = Personnel Management, 2009, no. 3, pp. 73-77.
10. Bagautdinova N.G., Fazlieva E.P., Murtazina G., Naida A.M. Improvement of the Regional Management System Using the Labor Potential Index. World Applied Sciences Journal, 2013, no. 27(1).
11. Barro R.J. Economic Growth in Cross Section of Countries. The Quarterly Journal of Economics, 1991, vol. 106, no. 2, pp. 407-443.
12. Ben-Porath Y. The Production of Human Capital and Life Cycle of Earnings. The Journal of Political Economy, 1967, vol. 75, no. 4-1, pp. 352-365.
13. De la Fuente A., Jimeno J.F. The Private and Fiscal Returns to Schooling and the Effect of Public Policies on Private Incentives to Invest in Education: A General Framework and Same Results for the EU. CESifo Working Paper, 2005, January, no. 1392.
14. Grant R. Toward a Knowledge-Based Theory of the Firm. Strategic Management Journal, 1996, vol. 17, iss. S2, pp. 109-112.
15. Hanushek E. Publicly Provided Education. In: Handbook of Public Economics. Amsterdam, Elsevier Science B.V., 2002.
16. Joshua C. Hall Positive Externalities and Government Involvement in Education. The Journal of Private Enterprise, 2006, vol. 22, no. 2.
