Preview

Стратегические решения и риск-менеджмент

Расширенный поиск

МОНИТОРИНГ ИННОВАЦИЙ В РАЗВИТЫХ ЭКОНОМИКАХ: СИСТЕМЫ ПОКАЗАТЕЛЕЙ И ИХ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ В РОССИИ

https://doi.org/10.17747/2618-947X-2019-3-202-209

Полный текст:

Аннотация

Актуальность. В условиях начинающихся постиндустриального перехода и четвертой промышленной революции Российской Федерации необходимо интенсивное инновационное развитие экономики и эффективное управления этим процессом. Целесообразно использовать практический опыт такого руководства в развитых странах, где обрабатывающая промышленность достигла высокого уровня развития.
Предмет исследования. В статье проанализированы системы показателей инновационной деятельности, используемые в США, Японии и Германии, которые в течение длительного времени удерживают мировое лидерство в секторе обрабатывающей промышленности, предлагают и успешно внедряют инновации. Выявлены основные принципы отбора показателей, построения систем и их сопоставления.
Методы. Для решения поставленных задач были использованы различные исследовательские инструменты: системный подход, контент-анализ, компаративный анализ и другие. Общими методологическими основаниями работы послужили институциональная и эволюционная теории, а также современные политико-экономические подходы.
Результаты. Выявлены перспективные для применения и /?или адаптации в России подходы к построению систем показателей инновационной активности. Как показал сравнительный анализ, существуют разные варианты систем, удалось составить их типологию на основе способов группировки и числа показателей, воздействующих на их значения факторов, а также наличия или отсутствия обобщающего индикатора. Сформулированы рекомендации к использованию в России ряда принципов и приемов построения зарубежных систем показателей инновационной деятельности.
Перспективы. Ближайшей перспективой является практическое воплощение полученных выводов, теоретическое осмысление его результатов и определение возможных направлений усовершенствования системы в последующем.

Для цитирования:


Абдикеев Н.М., Морева Е.Л. МОНИТОРИНГ ИННОВАЦИЙ В РАЗВИТЫХ ЭКОНОМИКАХ: СИСТЕМЫ ПОКАЗАТЕЛЕЙ И ИХ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ В РОССИИ. Стратегические решения и риск-менеджмент. 2019;10(3):202-209. https://doi.org/10.17747/2618-947X-2019-3-202-209

For citation:


Abdikeev N.M., Moreva E.L. THE INNOVATIONS’ MONITORING IN THE DEVELOPED ECONOMIES: THE SYSTEMS OF INDICATORS AND THEIR APPLICATION IN RUSSIA. Strategic decisions and risk management. 2019;10(3):202-209. https://doi.org/10.17747/2618-947X-2019-3-202-209

1. ВВЕДЕНИЕ

В мировой экономике имеет место значительное по­вышение инновационной активности. Для того чтобы ока­заться среди лидеров этого процесса, в России мобилизуют не только собственные наработки, но и стремятся учесть зарубежный опыт (Указ 2018 а, б; Распоряжение, 2011). Для организации эффективного мониторинга состояния производства и освоения новшеств на национальном уровне интерес представляют наработки стран, которые не только преуспели, но и имеют экономическую структуру, желатель­ную и для нашей страны (Инновационная активность, 2017; Национальный доклад, 2017). В этой структуре особое зна­чение имеет положение обрабатывающей промышленности, с развитием которой связывают прорыв российской экономи­ки по сравнению с ее современным состоянием. При выборе национальных систем показателей, используемых при мо­ниторинге инновационного развития в развитых (по клас­сификации ООН) государствах, учитывались и их успехи в указанном секторе (IntematiomlYearbook, 2018; The 2016 Global Manufacturing Competitiveness Index, 2016; Industrial Development Report, 2017). Поэтому объектом исследований стали системы индикаторов, принятые в Японии, США и Германии. Такое сходство структур их экономик, однако, не обусловило идентичности систем показателей, применя­емых для контроля их инновационного развития. С учетом способов группировки и числа показателей, воздействую­щих на значения факторов, а также наличия или отсутствия обобщающего показателя мы выделили системы показате­лей разных типов.

2. ОДНОУРОВНЕВАЯ СИСТЕМА С ОГРАНИЧЕННЫМ ЧИСЛОМ ПОКАЗАТЕЛЕЙ (ЯПОНИЯ)

Национальный институт научно-технологической поли­тики Японии составил систему показателей на основе дан­ных мониторинга. Система предназначена, прежде всего, для выявления нового спроса и определения влияния инно­ваций на производительность труда как основы устойчивого роста экономики. В фокусе системы находятся коммерческие фирмы, осуществляющие 70% всех НИОКР и являющие­ся главным субъектом инноваций (Measuring and Analyzing Innovation, [s.a.]). НИОКР уделяется максимальное внима­ние в частном секторе, особенно в промышленности. Нала­жен трансфер знаний из разных организаций (в том числе академических, государственных), а также роли в этом ин­ститута интеллектуальной собственности. Специальная си­стема показателей «Научные и технологические показатели Японии» строится на основе данных, поступающей из офи­циальных статистических источников и других баз данных. В самостоятельные разделы выделены расходы на НИОКР и их составляющие (прежде всего, занятый в этой сфере персонал), инфраструктурное обеспечение НИОКР (систе­ма высшего образования), продукты и результаты НИОКР; собственно научная деятельность, производство и реализа­ция технологий и инноваций внутри страны и за рубежом (Japanese Science, 2018).

Инновационную активность бизнеса представляется це­лесообразным учитывать и в России. По состоянию на се­годняшний день она незначительна и в течение длительного времени не отвечает на стимулирование со стороны госу­дарства. При разработке отечественной системы было бы уместным сформировать соответствующий блок показате­лей, позволяющих анализировать связи российского бизнеса с другими участниками инновационного процесса, влияние последних на предпринимателей и инновации, обусловлен­ные этим взаимодействием. Считаем, что репрезентативным был бы мониторинг производства/получения и освоения знаний, результаты которого были бы описаны показателями соотношения НИОКР и инноваций у разных групп промыш­ленников, в т.ч. распределенных не только по отраслевым критериям, но и по размерам наукоемкости их производства, экспортной активности и другим параметрам.

Для японской системы характерна равноположенность вышеуказанных сфер и отсутствие обобщающего индикато­ра в отношении них, что дает основание определять систе­му как одноуровневую. Японская система отличается огра­ниченным числом показателей (около 60) и сравнительно простой структурой. Данный подход, как представляется, не позволяет увидеть всего многообразия связей и факторов, воздействующих на инновации, в т.ч. в коммерческом сек­торе, а также у других социально-экономических субъектов (Moreva, 2017).

В рамках действующей японской системы частичным решением этой ограниченности является обращение к мно­гочисленным сопоставлениям значений соответствующих национальных показателей и индикаторов зарубежных стран. Сравнение с зарубежными аналогами проводится практи­чески во всех разделах и подразделах системы: объектами сравнения выступают индикаторы на входе и в процессе инновационной активности, эффекты последней: влияние на торговый баланс, трансфер знаний, доля новой продукции во внешнеэкономических операциях и др. В японской систе­ме уделяется особое внимание национальной обрабатываю­щей промышленности. Соответствующие индикаторы позво­ляют провести как общий анализ сектора в целом, так и его отдельных сегментов, в том числе с разной наукоемкостью.

Проводя сравнения, японские исследователи не огра­ничиваются сопоставлением с данными какой-либо одной страны или постоянной группы стран, они привлекают дан­ные разных государств, лидирующих в разных инновацион­ных сферах, значимых для японского бизнеса и науки, а так­же других национальных стейкхолдеров.

Данный подход также представляется целесообразным для учета в России. Национальные данные можно сопо­ставлять с лучшими зарубежными показателями. Также стоило бы анализировать меры, которые предпринимаются в других государствах для сохранения своего лидерства, раз­рабатывать собственные меры для сокращения имеющегося отставания от лидеров.

3. МНОГОФАКТОРНАЯ СИСТЕМА ОДНОУРОВНЕВОГО ТИПА (США)

Рассматриваемая ниже система «Показатели науки и раз­работок» (ПНР) выделяется среди целого ряда других систем показателей инновационной деятельности своей полнотой и регулярностью актуализации (Foster, Grim, Haltiwanger et al., 2017; Andrew, DeRocco, Taylor, 2009; Telling Our Story, 2018; An Innovation Challenge, 2019). В ее разработке и совер­шенствовании принимали участие многие академические, статистические и иные исследовательские центры, резуль­таты разработок и совершенствования широко используют органы государственной власти, общественные организации и другие заинтересованные лица. Такой интерес объясня­ется весьма успешными усилиями авторов точно отразить в ПНР истинное состояние и динамику американских инно­ваций на фоне современных мировых процессов (Science and Engineering Indicators 2018). В отличие от японской, амери­канская модель не предполагает непосредственного исполь­зования ее содержания в экономико-политических целях. Это позволяло авторам свободнее варьировать ее структуру в поисках более точного отражения текущего положения и сохранения преемственности ее данных с информацией предшествующих лет (Science, 2018).

Попытка отобразить изменения инновационной дея­тельности в США на фоне общемирового роста знаниеем­ких производств, усиления международных взаимодействия и конкуренции предпринята в системе показателей 2018 года. В отличие от японской системы, американские показатели относились не только к НИОКР и высшему образованию, они отражали значение разных функциональных областей - от начального и среднего образования (в сфере математи­ки и естественных наук) и до отношения общества к науке и разработкам - для инновационного процесса.

Впервые индикаторы инноваций были выделены в от­дельный, заключительный раздел системы. Соответственно, производство и реализацию новшеств рассматривали в ка­честве комплексного результата развития экономики и об­щества. В качестве наиболее важных аспектов выделены вложения в интеллектуальные ресурсы, венчурные инвести­ции (в разрезе отраслей и стадий создания инновационного продукта), государственные программы по ликвидации пре­пятствий для инновационной активности, сама инновацион­ная деятельность предприятий и ее результаты (изменения производительности труда и совокупной производительно­сти факторов, динамика числа и экономической деятельно­сти молодых фирм). Последний показатель введен авторами впервые. По их мнению, для обоснования закономерности появления этого показателя в системе впоследствии потре­буется переработать все предшествующие разделы системы, не отразившие должным образом происхождение данного феномена.

Возможно, сходный анализ молодых фирм и выделе­ние их специального показателя было бы целесообразно провести и в России. Поскольку наша страна пережила уже несколько периодов их стремительного подъема и спа­да, возможно, сходный анализ молодых фирм и выделение их специального показателя было бы целесообразно прове­сти и в России. Анализ условий формирования новых фирм, их инновационного потенциала и механизмов его реализа­ции позволил бы уточнить их значение для отечественных инноваций, а также оптимизировать усилия государства и общества в рамках стратегического курса на активизацию последних.

В России стоило бы использовать такой перспективный показатель американской системы мониторинга, как стати­стика цифровой трансформации в академических и предпри­нимательских организациях. Пока в таком качестве может выступать только использование бизнесом и академиче­скими организациями каналов цифровой коммуникации (digital communications). Подобные исследования еще ждут своего завершения как в США, так и в России (Restoring the Foundation, 2014).

У американской системы показателей много общего с японской: обращение в разных разделах системы к обра­батывающей промышленности и ее отдельным сегментам; проведение международных сопоставлений, не ограничен­ных одной и той же страной или их группой, а также исполь­зование в качестве базового принципа построения логики инновационного процесса, опирающегося на производство знаний и завершающегося реализацией новшества.

Вместе с тем потребность в постоянном дополнении и изменении такой системы заставляет ставить вопрос о ее целостной оценке, позволяющей в том числе проследить в стране общую динамику инноваций. Вариант решения такой задачи содержит система показателей, используемая в Германии.

4. МНОГОФАКТОРНАЯ МНОГОУРОВНЕВАЯ СИСТЕМА (ГЕРМАНИЯ)

Немецкая система показателей инновационной деятель­ности, как и американская, является объектом специальных усилий ряда государственных и академических организаций (в разные периоды их число и состав менялись). Она пред­назначена для мониторинга состояния инноваций в стране, учитывается при принятии политических решений и имеет своими информационными источниками статистические данные, результаты специальных опросов и отдельные ана­литические материалы.

Так же как и американская система, немецкая система отличается гибкостью и нацеленностью на учет и анализ перспективных направлений инновационной деятельности. Например, в 2017 году в систему впервые были включе­ны показатели диджитализации и сетевых процессов (The Innovation Indicator, 2017).

В немецкой системе много внимания уделяется обраба­тывающей промышленности, в т.ч. ее индикаторам высо­ко- и среднетехнологичных производств, а также операциям с их продукцией. Кроме того, в Германии широко исполь­зуют сопоставления с аналогичными показателями других стран, лидирующих в сфере инноваций. Оценка немецких инноваций формируется в виде соответствующих рейтингов, позволяющих определить положение страны относительно конкурентов.

В немецкой системе предпринята попытка обобщить многочисленные и разнообразные данные в виде сводного показателя - инновационного индекса Германии, который начали составлять с начала нынешнего тысячелетия. Его рас­считывают путем сопоставления инновационных показате­лей с аналогичными данными по 35 странам. Правительству и обществу это позволяет не просто оценить собственную динамику, но увидеть ее на фоне результатов других стран.

Система отличается компактностью: вместо 200 показа­телей на первых порах сейчас используются только 40. Вы­явлены главные механизмы взаимодействия между основ­ными стейкхолдерами инноваций. На круговой диаграмме показана доля инноваций в промышленности, экономике, образовании, науки (The Innovation Indicator, 2017).

В немецкой системе наряду с национальной предусмо­трена региональная система показателей инновационной деятельности (Европейское инновационное табло, ЕИТ), что обусловлено интеграцией страны в ЕС, и его иннова­ционные процессы. ЕИТ предназначено для мониторинга инноваций во всех странах ЕС, оценки их результативности и определения приоритетных направлений инновационной политики в регионе (European Innovation, 2017). Оно содер­жит более общую информацию, касающуюся всех членов ЕС, и, кроме того, включает сравнения по ним региона и его стран с некоторыми другими государствами, международны­ми лидерами инноваций.

Как и национальную немецкую систему, ЕИТ регуляр­но совершенствуют. Однако во всех версиях ЕИТ за основу взято не взаимодействие между основными социально-эко­номическими стейкхолдерами, а, как и в системах Японии и США, последовательность инновационного процесса.

Несмотря на такое сходство, реализация данного принци­па в европейской системе заметно отличается от версий его реализации в других регионах. В последних вариантах ЕИТ (за 2017 и 2018 годы) в структуре показателей прослежива­ется более взвешенный по сравнению с прежними подход к выделению общих условий инновационной активности, в том числе благоприятной внешней среды (широкополос­ного интернета и предпринимательства; форм, в которых задействуют ресурсы (в том числе в виде расходов на инно­вации, не связанные с НИОКР), и их основных субъектов; способов реализации этими последними инновационной деятельности и результатов этого, включая влияние на заня­тость (European Innovation, 2019).

Данные региональной системы комплементарны по от­ношению к национальной немецкой системе, что позволяет синтезировать и те и другие для получения многомерной картины инновационной деятельности в стране, ее места в регионе и мире в целом.

Использование подобного приема представляется весьма полезным для России и ее партнеров в постсоветском про­странстве. Ведь несмотря на принятые программы и страте­гии инновационного развития на национальном и, особенно, региональном уровне, у многих участников этого простран­ства имеющиеся системы и комплексы показателей иннова­ционной деятельности не позволяют эффективно контроли­ровать ее развитие за рамками отдельных проектов; выявлять благоприятные возможности и узкие места на уровне наци­ональных систем; ликвидировать их, используя не только свой, но и региональный потенциал (Решение, 2011; Реше­ние, 2009; Инновационная активность, 2017).

5. ВЫВОДЫ

Проведенный анализ систем показателей инновационной деятельности, применяемых странами - лидерами в сфере инноваций, позволяет дополнительно сделать ряд выводов относительно использования в России некоторых подходов из этих практик.

  1. При построении системы показателей инновационной деятельности целесообразно учитывать ее цивилизационную природу, которая предполагает формирование ее ресурсных оснований в разрезе поколений. Этот аспект получил отра­жение в американской системе показателей, но не раскрыт в части его учета при оперативном управлении ходом нацио­нального инновационного развития. Оба этих ракурса следо­вало бы принять во внимание при формировании и /или со­вершенствовании такого рода системы в России. Кроме того, для обеспечения эффективности работы с данной системой было бы целесообразно предусмотреть возможность выде­лять в ней отдельные области, прежде всего в части форми­рования и развития экономической культуры, анализ и мо­ниторинг которых имеет стратегическое значение для нашей страны.
  2. Как показал анализ используемых в развитых странах систем, к числу стратегически значимых областей иннова­ционного развития во всех них относят обрабатывающую промышленность. Целесообразно уделять внимание ей, в т.ч. в аспекте формирования в этом секторе ресурсных ос­нований для инноваций и последующих эффектов, например по цепочкам взаимодействия, поставок, стоимости и т.п., при разработке показателей разных подсистем всей системы.
  3. Формируя систему показателей инноваций в совре­менных условиях интенсивных процессов глобализации и регионализации, целесообразно активно использовать со­поставления с показателями других стран, не ограничиваясь постоянно одной их группой, стоит ориентироваться на ли­деров разных направлений и функциональных сфер иннова­ционной деятельности.
  4. Для эффективного оперативного использования си­стемы показателей инновационной деятельности, особенно сложной архитектуры, представляется эффективным состав­лять сводные показатели в виде соответствующего индекса (и, возможно, его подындексов), как это делают в Германии в частности и в Европе в целом.
  5. Для оптимизации усилий по разработке и использо­ванию системы показателей инновационной деятельности стоит учитывать возможности, открывающиеся с учетом региональных процессов. Немецкий опыт сочетания систем разных уровней с разными структурами свидетельствует о возможности и состоятельности такого подхода для ком­плексного анализа инноваций и эффективного решения за­дач управления ими.
  6. Интеграция усилий разных национальных субъектов при формировании двухуровневой системы показателей по­зволяет уделить особое внимание выявлению и освоению новых перспективных направлений инноваций, которые воз­никают у них в разных формах и с разной скоростью. В этом отношении интерес представляет введение в перечень пока­зателей немецкой национальной системы индикаторов дид- житализации и развития связанных с ней сетевых структур.

Учет отмеченных выше принципов и приемов построе­ния систем показателей инновационной деятельности в раз­витых странах, преуспевших в развитии своей обрабатываю­щей промышленности и лидирующих в области инноваций, как возможных для использования в России, не противоре­чащих ее национальным особенностям и соответствующих императивам эффективного ответа на современные вызовы диджитализации и регионализации, позволяет предполо­жить, что их применение в нашей стране окажется целесо­образным и эффективным при формировании соответствую­щей системы показателей.

Список литературы

1. Инновационная активность российского предпринимательства: проблемы и решения/под науч. ред. Н.М. Абдикеева, Е.Б. Тютюкиной. М.: Русайнс, 2017. 294 с.

2. Национальный доклад об инновациях в России, 2017 (2018) // РВК. URL: https://www.rvc.ru/upload/iblock/c64/RVK_innovation_2017.pdf.

3. Распоряжение Правительства РФ от 08.12.2011 № 2227р (ред. от 18.10.2018) «Об утверждении Стратегии инновационного развития Российской Федерации на период до 2020 года» // КонсультантПлюс. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_123444/.

4. Решение № 475 Межгосударственного Совета Евразийского экономического сообщества «О Концепции создания Евразийской инновационной системы» (2009) // КонсультантПлюс. URL: http://www.consultant.ru/cons/cgi/online.cgireq=doc&base=INT&n=47590#04503683544082453.

5. Решение Совета глав правительств СНГ о Межгосударственной программе инновационного сотрудничества государств – участников СНГ на период до 2020 года (18 октября 2011 года, г. Санкт-Петербург) (2011) // Исполнительный комитет СНГ. URL: http://cis.minsk.by/page.phpid=19142&fw=true.

6. Указ Президента Российской Федерации от 06.05.2018 (а) № 198 «Об основах государственной политики Российской Федерации в области промышленной безопасности на период до 2025 года и дальнейшую перспективу» // КонсультантПлюс. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_297389/.

7. Указ Президента Российской Федерации от 07.05.2018 (б) № 204 «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года» // Президент России. URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/43027.

8. An Innovation Challenge for the United States (2019) // ASTRA. URL: https://www.usinnovation.org/reports/innovation-challenge-united-states.

9. An Innovation Challenge for The United States ( [s.a.]) // The Aspen Institute. URL: https://assets.aspeninstitute.org/content/uploads/2019/09/Aspen-Cyber-Group-An-Innovation-Challenge-for-the-United-States-10.2.19.pdf.

10. Andrew J., DeRocco E., Taylor A. (2009). The Innovation Imperative in Manufacturing. How the United States Can Restore Its Edge // BCG. URL: https://www.bcg.com/documents/file15445.pdf.

11. European Innovation Scoreboard 2017 – Methodology report // European Commission. URL: http://ec.europa.eu/DocsRoom/documents/25101.

12. European Innovation Scoreboard (2019) // European Commission. URL: https://ec.europa.eu/docsroom/documents/36281.

13. Foster L., Grim C., Haltiwanger J. et al. (2017). Invention, productivity growth, and productivity dispersion. // Paper presented at NBER Conference, 1 March 2017. Washington, DC. URL: http://conference.nber.org/confer/2017/CRIWs17/Foster_Grim_Haltiwanger_Wolf.pdf.

14. Industrial Development Report 2018. Demand for Manufacturing: Driving Inclusive and Sustainable Industrial Development (2017). Vienna // United Nations Industrial Development Organization. URL: https://www.unido.org/sites/default/files/files/2017–11/IDR2018_FULL%20REPORT.pdf.

15. Innovations Indikator ([s.a.]). URL: www. innovationsindikator. de.

16. International Yearbook of Industrial Statistics 2018 // UNIDO. URL: https://unido.org/resources/publications/flagship-publications/international-yearbook-industrial-statistics.

17. Japanese Science and Technology Indicators 2018 (2018) // NISTEP Research material No. 274, National Institute of Science and Technology Policy, Tokyo. DOI: http://doi.org/10.15108/rm274e.

18. Measuring and Analyzing Innovation ( [s.a.]) // National Institute of Science and Technology Policy. URL: http://www.nistep.go.jp/en/page_id=50.

19. Moreva E. (2017). The International Competitiveness Indexes and The Structural Reforms In Japan // Управленческие науки. Т. 7, № 3. С. 100–105.

20. National Institute of Science and Technology policy ( [s.a.]). URL: http://www.nistep.go.jp/en/.

21. National Science Foundation ( [s.a.]). URL: https://www.nsf.gov.

22. Restoring the Foundation: the Vital Role of Research in Preserving the American Dream. (2014) // American Academy of Arts & Sciences.URL: http://www.amacad.org/multimedia/pdfs/publications/researchpapersmonographs/AmericanAcad_RestoringtheFoundation.pdf.

23. Science and Engineering Indicators 2018. (2018) // National Science Foundation. URL: https://www.nsf.gov/statistics/2018/nsb20181/report.

24. Telling Our Story Through Data: ASTRA’s STEM on the Hill State STEM & Innovation Report Cards 2019 (2018) // ASTRA. URL: https://www.usinnovation.org/state-innovation-vital-signs.

25. The 2016 Global Manufacturing Competitiveness Index (2016) // Deloitte. URL: https://www2.deloitte.com/content /dam/Deloitte/global/Documents/Manufacturing/gx-global-mfg-competitiveness-index-2016.pdf.

26. The Innovation Indicator (2017). URL: http://www.innovationsindikator.de/fileadmin/content/2018/pdf/ausgaben/innovationsindikator_2017_en.pdf.


Об авторах

Н. М. Абдикеев
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации»
Россия

Доктор технических наук, профессор, директор Института промышленной политики и институционального развития ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации». Область научных интересов: промышленная политика, прикладной макроэкономический анализ и прогнозирование, неоиндустриализация, инновационные технологии, стратегическое планирование, система поддержки принятия экономических решений, когнитивные технологии в экономике и менеджменте.



Е. Л. Морева
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации»
Россия

Кандидат экон. наук, заместитель директора Института промышленной политики и институционального развития ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации». Область научных интересов: общественно-экономические системы, экономика развития, инновационная экономика, интеллектуальные ресурсы, международная конкурентоспособность, международная региональная интеграция.



Для цитирования:


Абдикеев Н.М., Морева Е.Л. МОНИТОРИНГ ИННОВАЦИЙ В РАЗВИТЫХ ЭКОНОМИКАХ: СИСТЕМЫ ПОКАЗАТЕЛЕЙ И ИХ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ В РОССИИ. Стратегические решения и риск-менеджмент. 2019;10(3):202-209. https://doi.org/10.17747/2618-947X-2019-3-202-209

For citation:


Abdikeev N.M., Moreva E.L. THE INNOVATIONS’ MONITORING IN THE DEVELOPED ECONOMIES: THE SYSTEMS OF INDICATORS AND THEIR APPLICATION IN RUSSIA. Strategic decisions and risk management. 2019;10(3):202-209. https://doi.org/10.17747/2618-947X-2019-3-202-209

Просмотров: 1154


ISSN 2618-947X (Print)
ISSN 2618-9984 (Online)