Методология управления когнитивными факторами производства высокотехнологичных промышленных предприятий тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.05, доктор наук Горлачева Евгения Николаевна

• Горлачева Евгения Николаевна
• доктор наук
• 2020

Оглавление диссертации доктор наук Горлачева Евгения Николаевна

Введение

Глава 1. Исследование актуальных проблем управления экономическим

развитием высокотехнологичных промышленных предприятий

1.1 Систематизация теоретических подходов к исследованию

экономического развития промышленности

1.2. Анализ современных тенденций интеллектуализации промышленности

1.3. Анализ современного состояния и проблем развития высокотехнологичных промышленных предприятий

1.4. Постановка научной проблемы исследования

Выводы по главе

Глава 2. Формирование теоретических основ управления когнитивными факторами производства высокотехнологичных промышленных предприятий

2.1. Анализ становления и развития теории факторов производства

2.2. Концепция производственных функций в методологии управления когнитивными факторами производства

2.3. Развитие теоретических положений экономического анализа когнитивных факторов производства

2.4. Построение концептуального базиса методологии управления когнитивными факторами производства

Вывод по главе

Глава 3. Разработка методологии управления когнитивными факторами

производства высокотехнологичных промышленных предприятий

3.1. Разработка организационно-экономической модели управления когнитивными факторами производства

3.2. Разработка системы показателей организационно-экономической модели управления когнитивными факторами производства

3.3. Разработка механизма интеграции организационно-экономической модели управления когнитивными факторами производства в общую систему управления высокотехнологичным промышленным предприятием

Выводы по главе

Глава 4. Формирование институциональных условий для реализации

методологии управления когнитивными факторами производства

4.1. Идентификация базовых институциональных элементов для реализации методологии управления когнитивными факторами производства

4.2. Моделирование институциональных элементов

4.3. Анализ влияния институциональных элементов на когнитивные факторы производства и результаты деятельности высокотехнологичных промышленных предприятий

Выводы по главе

Глава 5. Разработка инструментария управления экономическим развитием

высокотехнологичных предприятий на основе когнитивных факторов

производства

5.1. Классификация высокотехнологичных промышленных предприятий на основе когнитивных факторов производства

5.2. Разработка инструментальных методов идентификации и экономической оценки когнитивных факторов производства

5.3. Разработка методического подхода к стратегическому управлению высокотехнологичными промышленными предприятиями на основе когнитивных факторов производства

Выводы по главе

Заключение

Список сокращений и условных обозначений

Список литературы

Приложение А Перечень предприятий, принимавших участие в исследовании

когнитивных факторов производства

Приложение Б Нечетко-множественная оценка структурных элементов

когнитивных факторов производства

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методология управления когнитивными факторами производства высокотехнологичных промышленных предприятий»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования определяется комплексными научными проблемами управления развития высокотехнологичных промышленных предприятий. Эти проблемы обусловлены следующими факторами. Исчерпание экзогенных факторов экономического развития обусловило поиск новых источников экономического роста. Глобализация, стандартизация продукции, экономия на масштабе и, как следствие, снижение удельной себестоимости не дают ожидаемой отдачи. Распространение информационных технологий требует обработки больших объемов информации, что существенно увеличивает затраты высокотехнологичных промышленных предприятий на организацию и управление. Процессы конвергенции, происходящие в технологическом развитии, ведут к смене существующего технологического уклада, что характеризуется разрушением устоявшихся норм и способов хозяйствования, появлением новых видов факторов производства.

Экономическое развитие высокотехнологичных промышленных предприятий, определяется не столько численностью персонала, сколько наличием сотрудников, способных проводить научно-технические разработки на современном уровне, создавать конкурентоспособные продукты и услуги на их основе, предлагать новые способы организации производства, определять процесс формирования новых тенденций технологического развития в рыночной среде, работать на «результат». В этой связи необходима иная система производительных сил, превосходящая возможности индустриального типа производства и иные способы комбинации живого, овеществленного и интеллектуально-информационного труда, что отражено в программе «Цифровая экономика Российской Федерации», утверждённой распоряжением Правительства Российской Федерации №1632-р от 28 июля 2017 г., и Национальной стратегией развития искусственного интеллекта, утвержденной указом Президента Российской Федерации №490 от 10 октября 2019 г, а также Стратегией разви-

тия электронной промышленности Российской Федерации до 2030 г., утвержденной распоряжением Правительства РФ №20-р от 17 января 2020 г.

Высокотехнологичные промышленные предприятия, являясь основой развития национальной экономики, сталкиваются с жесткой конкуренцией на внешних рынках, а также на внутренних рынках с зарубежными высокотехнологичными промышленными предприятиями, выпускающими гражданскую продукцию. При этом сокращение государственной поддержки и поставленные задачи диверсификации обусловливают их выход на рынки гражданской продукции, которые характеризуются низким платежеспособным спросом, а, следовательно, требует от предприятий существенного снижения себестоимости и увеличения затрат на маркетинг и продвижение продукции. Кроме того, в условиях современной, интеллектуальной экономики перед ними стоят две непростые проблемы. Первая из них - структура и состояние основных фондов, вторая - структура и состояние интеллектуальных ресурсов. Основные фонды формировались применительно к другой логике хозяйствования, что обусловливает необходимость их актуализации и обновления. Что касается эндогенных факторов развития, то нарастает потребность в ином качестве и составе интеллектуальных ресурсов. Интеллектуальная экономика - особый вид хозяйствования, где основным источником экономического развития является не природа, не труд и капитал, а творчество. Если в индустриальной экономике приоритетное значение имела модель «человека экономического», для которого характерно рациональное поведение, стремление индивида получить максимальную прибыль, используя ограниченные ресурсы, то изменившиеся условия производства потребовали создания новой модели - модели «творческого человека». Креативность человека, способность создавать и коммерциализировать новое знание выступает в качестве основного конкурентного преимущества. В процессе промышленного производства осуществляется как реализация творческого потенциала сотрудника, так и его дальнейшее развитие. Способность к инновациям, созданию, усовершенствованию

новых идей - свойства человека, которые для высокотехнологичных промышленных предприятий сегодня являются приоритетными.

Повышение интеллектуализации производственных процессов предполагает освоение существующих и создание новых, информационных технологий, вовлечение сотрудников высокотехнологичных промышленных предприятий, обладающих высоким уровнем компетенций, в сложноорганизованную и быстроменяющуюся среду. Организационно-экономические аспекты хозяйственной деятельности все в большей степени зависят от информационно-аналитических ресурсов, которые могут стимулировать развитие высокотехнологичных промышленных предприятий в целом. Следовательно, экономический потенциал высокотехнологичных промышленных предприятий определяется креативными сотрудниками, воплощающие способность творить, изобретать, продуцировать ценностно-значимые результаты.

Конвергенция интеллектуальных способностей человека и информационных технологий как производительной силы обусловливает появление новых видов факторов производства - когнитивных - интеллектуально-деятельностных способностей человека, которые в совокупности с информационными технологиями создают качественно новые, ценностно-значимые для предприятия результаты и являются эндогенным источником экономического развития.

Выделим триединство основных противоречий, обусловленных спецификой современных трансформационных процессов высокотехнологичных промышленных предприятий:

- противоречие управленческого характера - отсутствие методологических подходов к управлению когнитивными факторами производства, приводит к повышению структурной сложности управляющей системы. Без формирования должного научно-методического обеспечения эти предпосылки ведут к избыточности управляющей системы, резкому увеличению ее ресур-

соемкости, и, как следствие, снижению экономической эффективности и целесообразности;

- противоречие организационного характера - разработку соответствующих моделей и механизмов, позволяющих организовать системную деятельность на предприятии по управлению когнитивными факторами производства. Отсутствие соответствующих моделей и механизмов не позволяют создать соответствующие условия и сформировать основу для качественного экономического роста;

- противоречие экономического характера - разработку соответствующих методов и моделей оценки экономической целесообразности проводимых организационно-экономических мероприятий адекватных объекту исследования. Управленческие решения, основанные на детальном экономическом анализе, имеют стратегическое значение для долгосрочного экономического развития высокотехнологичных промышленных предприятий.

Указанные противоречия свидетельствуют о необходимости их решения в едином научно-методологическом ключе. Повышение эффективности современных высокотехнологичных промышленных предприятий не может быть обеспечено без концептуально обоснованной методологии управления эндогенными, интенсивными источниками развития, учитывающей новые условия хозяйствования в динамично изменяющейся технико-экономической среде, поскольку высокотехнологичные промышленные предприятия являются основой долгосрочного, устойчивого экономического развития национальной экономики.

В настоящее время фокус исследований экономического развития смещается в плоскость поиска эндогенных факторов производства. Если П. Ромер рассматривал экономическое развитие только как расширение товарного ассортимента, то современные исследователи (Ф. Агийон, П. Хоуитт) акцентируют свое внимание на качественной стороне экономического развития. Проблема управления эндогенными факторами производства требует не только

изучения отдельных аспектов и методов, а создание комплексной методологии управления ими, позволяющей учитывать сочетание взаимовлияющих факторов, которые и определяют эффективность управленческих решений. Значимые по своей сути проблемы хозяйственной деятельности высокотехнологичных предприятий - экономические, социальные, технологические, правовые -связываются воедино с проблемами поиска эндогенных факторов производства. Необходим новый методологический подход, объединяющий разрозненные исследования в единую систему. Особый интерес вызывают исследования на базе общей теории факторов производства, описывающие на уровне предприятия, проблемы рационального использования существующих и возникающих факторов производства. Становится ясным, что концептуальное описание появления новых видов факторов производства требует системного подхода и использования современных методов анализа. Принципиальным отличием когнитивных факторов производства (КФП) от классических факторов является их эндогенный характер, невозможность приобретения во внешней среде предприятия.

Известно, что экономическую эффективность используемых факторов производства можно оценивать с помощью аппарата производственных функций, поскольку она не только отражает технологически эффективную границу предприятия, но и учитывает эффективность использования факторов производства. Однако традиционные аналитические зависимости строятся на предположениях постоянной отдачи от масштаба и функционировании высокотехнологичных предприятий в условиях совершенной конкуренции и предполагают полную занятость, что не соответствует практической деятельности предприятий.

Ключевой проблемой в управлении когнитивными факторами производства являются объективные измерения, позволяющие оценить их применимость и вклад в деятельность хозяйствующих субъектов. Оценка перспективности использования КФП обусловливает необходимость разработки сово-

купности методов их экономического анализа. Необходимость реализации управления когнитивными факторами производства требует разработки организационно-экономической модели управления этими факторами, интегрированной в общий контур управления высокотехнологичных предприятий. Анализ современного состояния исследований предметной области показал, что степень ее разработанности не одинакова по отношению к отдельным задачам и аспектам.

Степень разработанности темы исследования. В современных научных трудах отечественных и зарубежных авторов имеются теоретические и методологические разработки, описывающие отдельные аспекты исследуемой области. Так, вопросы исследования экономического роста не раз привлекали внимание ученых [94]. В теориях экономического развития можно выделить два крупных этапа на протяжении второй половины ХХ в. и первых двух десятилетий ХХ1 в.:

- теории экзогенного экономического развития (1950-1960 гг. ХХ в.);

- теории эндогенного экономического развития (с 1980 по настоящее время).

Наиболее известной моделью экономического развития с учетом научно-технического прогресса является модель Р. Солоу [306], которая основывается на инвестициях в основной капитал и соответствующее увеличение капитальных мощностей на одного работника до достижения стационарного состояния. Производительность труда в такой модели объясняется, в первую очередь, капиталовооруженностью на одного работника. Модификация этой теории позволяет учитывать экзогенный «технический прогресс», обеспечивая сопоставимые темпы экономического роста в стационарном состоянии со скоростью технического прогресса. Несмотря на относительную простоту модели Р. Солоу, она объясняет многие явления, в частности, почему развивающиеся страны растут быстрее, чем развитые. Поскольку развивающиеся страны обладают малым запасом

капитальных мощностей, но большим количеством рабочей силы, эти мощности дают большую отдачу, при этом ресурсов на их восполнение тратится немного. Однако по мере накопления мощностей, отдача от них падает, а ресурсов на их поддержание тратится все больше, т.е. экономика растет затухающими темпами.

Для описания экономического развития в развитых странах, Р. Солоу ввел параметр технического прогресса, который, дополняя возможности рабочей силы, позволяет уйти от проблемы убывающего предельного продукта; и необходимости продолжения инвестирования в новые капитальные мощности. Экономическое развитие в его модели происходит за счет накопления физического капитала. При этом влияние научно -технического прогресса на объем выпуска продукции определяется рядом таких показателей, как возрастная структура основных фондов, накопленный объем капиталовложений. Ключевой идеей теорий второго поколения является то, что навыки и технологии, создаваемые в одной отрасли, передаются в другие, а также и то, что отдача от инвестиций в технологическое развитие перестает быть убывающей для экономики в целом.

Распространение теорий эндогенного развития обусловило закономерный вопрос о соотношении экономического роста и развития [259]. Наличие развитых и развивающихся стран на мировой арене и научный интерес к факторам формирующим благосостояние сделали феномен развития предметом особого исследования, так называемой «экономической теории развития». Согласно [212] термин «развитие» означает способность экономики создавать импульсы и поддерживать годовые темпы роста ВВП на уровне 5-7%. В теории стадий экономического роста У. Ростоу считалось, что удвоение доли накопления в национальном доходе обеспечит «инвестиционный толчок» к созданию современного промышленного сектора. Однако невозможность применения подобных схем в

развивающихся экономиках обосновало необходимость более сложных моделей, учитывающих многоукладность экономики, возникающие противоречия и т.д. Экономическое развитие перестало отождествляться с экономическим ростом, т.к. в это понятие стали включать «улучшение качества жизни, рост грамотности, сокращение масштабов нищеты и социального неравенства». Одним из первых экономистов, который разграничи понятие «рост» и «развитие» считается Й. Шумепетер, который считал, что рост - лишь условие для развития. Экономическое развитие Й. Шумепетер связывал с инновациями [245]. В работах современных исследователей (К. Перес [171], С.Ю. Глазьев [49]) предпринята попытка выделить определенные стадии технико-экономического развития в зависимости от характера доминирующих технологий. При этом общая логика близка к марксовой схеме «производительные силы -производственные отношения». На уровне теории фирмы акцент сместился с технологической доминанты на рассмотрение широкого комплекса социальных связей, включая особенности системы экономической власти. Так, в концепции системных циклов накопления капитала Дж. Ариги происходит последовательная смена циклов, названных условно генуэзский, голландский, британский и американский [212]. В рамках каждого цикла выделяются две фазы - материальная и финансовая. На первой фазе происходит накопление капитала посредством материального производства и торговли. Вторая фаза характеризуется накоплением капитала за счет финансовых инструментов. В ходе смены циклов происходит изменение сформировавшися социальных сетей. Переход внутри цикла от материальной фазы к финансовой характеризуется кризисами, свидетельствующими об исчерпании роста прибыли за счет материального производства. моменты перехода отличаются повышенной нестабильностью и усилением роли неэкономических факторов развития.

Таким образом, в современных экономических концепциях акцент смещается на исследование экономического развития, его неравномерности, и качественных отличий отдельных его этапов, а также на факторах его предопределяющих. В условиях замедления темпов экономического роста в мировых масштабах, неопределенности перспектив экономического развития и исчерпания потенциала экзогенных источников роста, востребованность исследований эндогенных источников роста объективно растет.

Содержательный анализ концепций эндогенного развития позволяет сделать вывод, что накопление знаний, умений, навыков существенно повышает эффективность производительных сил с минимальными издержками. Возрастающая отдача как новых, так и традиционных факторов производства выше в тех сферах деятелньости, где определяющее значение остается за человеческим капиталом [5]. Рост происходит независимо от соотношения традиционных факторов производства. Экономико-математические модели, в которых учитывается человеческий капитал, характеризуются предположением о его неубывающей отдаче. Наиболее известной является модель Г. Мэнкью, П. Ромера, Д. Уэйла с техническим прогрессом нейтральным по Харроду [292]. В этой модели человеческий капитал выступает как производственный фактор и процесс его накопления принимается аналогичным для физического капитала.

Взаимосвязь между используемыми факторами производства и конечными результатами исследуется в работах Р. Солоу [306], У. Нордхауса [297], П. Ромера [302], Г.Б. Клейнера [111, 119], Е.З. Демиденко [84], А.Г. Гранберга [79], А.И. Гладышевского [48], М. Алле [7]. Модель Р. Солоу предполагает действие убывающей отдачи. Учет человеческого капитала позволил эмпирически доказать, что доля вклада обоих факторов производства (труда и капитала) увеличивается многократно [306]. Последовательное развитие модели Р. Солоу привело к появлению моделей Л!-типа [5]. Отличительной особенностью такого типа моделей считается

постоянная предельная производительность труда. Как правило, в моделях Л!-типа дополнительная отдача от труда компенсирует отсутствие зависимости от основного капитала. В настоящее время распространены три модели Л!-типа:

- растущее разнообразие товаров;

- ступени качества Й. Шумпетера;

- распространение и заимствование технологий.

Все перечисленные модели используют производственую функцию предприятия, предложенную М. Спенсом и развитую А. Дискитом и Дж. Стиглицем [308]. Модель растущего разноообразия отражает взаимосвязь между количеством инноваций и количеством новых видов продукции. В модели рассматриваются инновационные прорывы, т.е. появление множества новых видов товаров и способов производства. Модель ступеней качества Й. Шумпетера исследует технологический прогресс как постоянное качественное улучшение имеющихся товаров. В модели заимствования (или трансфер технологий) рассматривается ситуация догоняющего развития. Для стран, использующих модель догоняющего развития, характерны более высокие темпы роста и большая эффективность по сравнению с динамикой роста развитых стран - разработчиков технологий. Практическое применение рассмотренных моделей приводит к выводу, что экономическое развитие возможно за счет использования эндогенных источников роста, одним из которых и яляются КФП. Рост производительности происходит благодаря инвестициям в повышение квалификации персонала, рационального использования оборудования и других ресурсов. Постоянное совершенствование продукта и прогрессивные технологии организации производства распространяются по всему предприятию, создавая предпосылки для устойчивого экономического развития [243].

Следует отметить, что в экономической науке складывается двойственное отношение к исследованию интеллектуальных факторов производства. С одной стороны, теоретики признают важную роль науки и техники в экономическом развитии, с другой - включение этих факторов в экономический анализ стало рассматриваться только в конце ХХ в. Можно выделить три круга проблем, на которых сосредоточились исследовательские интересы:

- интеллектуальные ресурсы как фактор экономического роста;

- интеллектуальные ресурсы в структуре экономических отношений;

- интеллектуальные ресурсы в функционировании предприятия.

В 60х годах ХХ века возникла теория человеческого капитала (Г. Беккер, Т. Шульц) [21, 305]. Исследователи рассматривали человеческий капитал как способности человека, формирующийся на основе врожденных качеств через их развитие. Отдача человеческого капитала выражается в темпах экономического роста. С человеческим капиталом связано понятие интеллектуального капитала. Каждое из этих понятий, представляя собой нечто самостоятельное, одновременно является частью другого. Обычно интеллектуальный капитал употребляют в двух смыслах: как интеллектуальный капитал организации и как интеллектуальный капитал отдельной личности. В широком смысле под интеллекутальным капиталом понимают все результаты мыслительной деятельности человека. В узком понимании, интеллектуальный капитал - это нематериальные активы предприятия.

К. Свейби [309] предложил структуру интеллектуального капитала (ИК), состоящую из нескольких элементов, в том числе и человеческого капитала. Так, по К. Свейби к интеллектуальному капиталу относятся индивидуальные компетенции, внутренняя и внешняя структура фирмы. Под индивидуальными компетенциями К. Свейби подразумевает способности людей действовать адекватно производственной ситуации. В этом случае

индивидуальная компетентность тождественна традиционному понятию интеллектуального капитала. Внутренняя структура представляет собой организационное устройство предприятия. А внешняя - состоит из взаимодействия с поставщиками, заказчиками, потребителями. Работа К. Свейби предопределила последующие попытки исследований интеллектуальных ресурсов. Вопросы управления интеллектуальными ресурсами также рассматриваются в работах Д. Андриссена, Р. Тиссена [8], Ю.П. Анискина [9], Г. Беккера [21], П. Друкера [90], Б.З. Мильнера [152], Л.И. Лукичевой [167].

Проблемам управления оптимальным соотношением факторов производства посвящены труды как классиков Ж.-Б. Сея [211], Ф. фон Визера [42], К. Маркса [144], П. Самуэльсона [198], В. Леонтьева [132], Й. Шумпетера [245], так и современников М. Портера [179], Р. Джонса [85], Дж. Бхагвати [35]. В рамках классического подхода были сформулированы основные положения теории факторов производства. Так, физиократы (У. Петти, Р. Кантильон, Ф. Кенэ, А. Смит), придавали особое значение такому экономическому ресурсу, как земля. Именно первичный сектор экономики считался основой национального благосостояния. Развитие общественного воспроизводства выдвинуло в качестве значимых экономических ресурсов еще два: капитал, как средство производства, с помощью которых природные ресурсы могут видоизменяться в продукт, востребованный на рынке, и приносит прибыль и труд - как ресурсы, способные трансформировать другие формы ресурсов для получения добавленной стоимости. Ж.-Б. Сэй считается автором теории трех факторов производства, утверждавшим, что труд, земля и капитал являются факторами всякого производства. Под капиталом он понимал технические средства производства. Под землей понимается совокупность природных факторов; под трудом - используемые работники с учетом их средней производительности на основе хозяйственного опыта.

В рамках классического подхода стоит отметить вклад марксистской школы, в которой труд как фактор производства был подразделен на средства труда и предметы труда. Принципиальным стало иное определение активного фактора производства, под которым понималась рабочая сила, или способность к труду как «совокупности физических и интеллектуальных способностей, которыми обладает организм, живая личность человека, и которые пускаются им в ход всякий раз, когда он производит какие-либо потребительные стоимости». Этот фактор заменил труд и стал его основной активной силой, что послужило предпосылкой к формированию понятия человеческого капитала. Действительным богатством общества К. Маркс называл развитую производительную силу всех индивидов, которая приводит в созидательное движение материально-технические средства производства, включающие средства и предметы труда. Таким образом, природные и технические факторы производства были объединены в категории средств производства, а последние вошли в понятие производительных сил общества.

Обобщенно, факторы, определяющие уровень производительной силы труда, К. Маркс систематизировал следующим образом: 1) средняя степень искусства рабочего; 2) уровень развития науки и степень ее технологического применения; 3) общественная комбинация производственного процесса; 4) размер и эффективность средств производства; 5) характер природных условий. По существу, К. Маркс признал, что производственные отношения, наряду со знаниями и искусством рабочего, техникой и технологией, природными условиями, представляют собой фактор производства. Но эти производственные отношения он четко и устойчиво не разделял по функциональному и структурному признакам как отношения институциональные и организационные.

В рамках неоклассической парадигмы можно выделить два направления: антропоцентрическое и неоклассический синтез. Так, представителями антропоцентрического направления был введен новый фактор производства -

предпринимательство, как способности определенной группы людей создавать новые виды деятельности. Предпринимательская деятельность стала рассматриваться в качестве специфического фактора производства, сводящего воедино все другие факторы производства и обеспечивая их взаимодействие через знание, инициативу и риск предпринимателя в развитии производства.

Список литературы диссертационного исследования доктор наук Горлачева Евгения Николаевна, 2020 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Авдонин Б.Н., Хрусталев Е.Ю. Методология организационно -экономического развития наукоемких производств. М.: Наука, 2010. 366 с.

2. Агийон Ф., Уильямсон Дж. Экономический рост, неравенство и глобализация: теория, история и политическая практика / пер. с англ. Ю. Набатова, РАН-ХиГС. М.: Дело, 2015. 286 с.

3. Адамов В.Е. Факторный индексный анализ. М.: Статистика, 1977, 200 с.

4. Аджемоглу Д., Робинсон Дж. Почему одни страны богатые, а другие бедные: происхождение процветания, власти и нищеты. М.: Эксмо, 2016. 720 с.

5. Акаев А.А., Сарыгулов А.И., Соколов В.Н. Управление динамикой экономического развития с помощью структурных сдвигов // Доклады Академии наук. 2009. Т.429. №2. С.168-173.

6. Алдошин В.М., Мокрышев В.В., Леманский Д.А. Вхождение в наукоемкий бизнес высокотехнологичных компаний: (схемы, модели и принципы построения). М. ИНИЦ Роспатента, 2004. 249 с.

7. Алле М. Экономика как наука: пер с фр. И. А. Егорова. М.: Наука для общества, РГГУ. 1995. 168 с.

8. Андриссен Д., Тиссен Р. Невесомое богатство. Определите стоимость вашей компании в экономике нематериальных активов. М.: Олимп-Бизнес, 2004. 304 с.

9. Анискин Ю.П. Управление инвестициями. М., Омега-Л, 2007. 191 с.

10. Аналитические материалы компании ПАО «Росэлектроника». www.roselectronics.ru (дата обращения: 20.06.2019).

11. Аристотель Метафизика. М.: АСТ, 2019. 445 с.

12. Арлазаров В.Л. Интервью генерального директора Cognitive Technologies Ltd. 2008. http://www.cnews.ru/news/line/gendirektor_cognitive (дата обращения: 01.07.2019)

13. Арриги Дж. Долгий двадцатый век: деньги, власть и истоки нашего времени: пер. с англ. А.Смирнова и Н. Эдельмана. М.: Территория будущего, 2006. 469 с.

14. Аширова Т.Г. Современные проблемы оценки человеческого капитала // Вопросы статистики. 2003. №3 С. 26-31.

15. Бадалова А.Г., Гейман О.Б. Особенности инвестиционных процессов в российской промышленности // Вестник МГТУ «Станкин». 2015. №4. С.155-159.

16. Бадалова А.Г., Ларионов В.Г., Фалько С.Г. Эволюция научной мысли в менеджменте и организации производства. М.: Дашков и Ко, 2015. 191 с.

17. Бадалова А.Г. Принципы формирования и критерии принятия стратегий инновационно-ориентированного развития промышленных предприятий // Иннова-ции.2015. №8. С.45-49.

18. Барро Р.Дж., Сала-и-Мартин Х. Экономический рост. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний. 2017. 824 с.

19. Батьковский А.М., Фомина А.В. Анализ зарубежного опыта совершенствования управления предприятиями оборонно-промышленного комплекса в условиях его модернизации // Радиопромышленность. 2016. №3. С.112-119.

20. Батьковский А.М., Фомина А.В. Прогнозирование развития радиоэлектронной промышленности России с учетом уровня инновационности мировой экономики / // Радиопромышленность. 2016. №1. С.127-138.

21. Беккер Г. Человеческое поведение. Экономический подход. Избранные труды по экономической теории: пер. с англ./ сост., науч. ред., послесл. Р.И. Капе-люшников; предисл. М.И Левин. М., ГУ ВШЭ, 2003, 672 с.

22. Белов М.В., Новиков Д.А. Комплексная методология деятельности М. Ленанд, 2018. 320 с.

23. Бетелин В.Б. Проблемы и перспективы формирования цифровой экономики в России // Вестник Российской академии наук, 2018. №1. С.3-9

24. Бетелин В.Б. Итоги научно-технологического и инновационного развития экономики России в 2006 -2016 гг. // Инновации, 2016. №6. С.9-16.

25. Бетелин В.Б. О новой технологической революции и готовности к ней экономики России // Экономист. 2018. №2. С.3-9.

26. Блауг М. Экономическая мысль в ретроспективе. М.: Акад. нар. хоз-ва: Дело, 1994. 687 с.

27. Блюмин С.Л., Суханов В.Ф., Чеботарев С.В. Экономический факторный анализ. Липецк: ЛЭГИ, 2004, 148 с.

28. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов: прогноз и управление / М.: МИР, 1974. 406 с.

29. Брагина З.В., Андреева Н.Ю. Управление организационным знанием промышленного предприятия. Создание условий для проявления и творческой активности и предприимчивости персонала. М.: ИНФРА-М, 2014. 196 с.

30. Брижань А.В., Фалько С.Г. Проблемы внедрения управленческих инноваций на предприятиях // Инновации в менеджменте. 2017. №4. С. 4-9.

31. Бром А.Е., Горлачева Е.Н. Эмерджентные свойства и топологическая структура синергетической модели успешного бизнеса // Вестник МГОУ. Сер.: Экономика. 2015. №3. С.50-56.

32. Бром А.Е., Картвелишвили В.М., Омельченко И.Н. Теория и практика моделирования динамики экономических систем в промышленности / под ред. А.Е. Бром. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2019. 214 с.

33. Брукинг А. Интеллектуальный капитал. Ключ к успеху в новом тысячелетии. СПб.: Питер, 2001. 286 с.

34. Бухвалов Е.Ю. Адаптивные механизмы самоорганизации и формирование ключевых компетенций высокотехнологичных предприятий: монография / под ред. А.И. Татаркина; Институт экономики УрО РАН - Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн.ун-та, 2015. 214 с..

35. Бхагвати Дж. Разоряющий рост: геометрическая иллюстрация/ в кн. Вехи экономической мысли. Т.6 Международная экономика / ГУ-ВШЭ; сост. и общ. Ред. А.П. Киреева, 2006. 717 с.

36. Вайдлих В. Социодинамика: системный подход к математическому моделированию в социальных науках: пер. с англ. / под ред. Ю.С. Попкова, А.Е. Се-мечкина. М.: Едиториал УРСС, 2004. 480 с.

37. Ванинский А.Я. Факторный анализ хозяйственной деятельности. М.: Финансы и статистика, 1987. 144 с.

38. Варшавский А.Е. Наукоемкие отрасли и высокие технологии: определение, показатели, техническая политика, удельный вес в структуре экономики России// Экономическая наука современной России. 2000. №2. С.61-83.

39. Величковский Б.М. Компьютеры, мозг, познание. Успехи когнитивных наук / отв. ред. Б.М. Величковский, В.Д. Соловьев. М.: Наука, 2008. 291 с.

40. Вернадский В.И. Биосфера и ноосфера. М.: Айрис-пресс. 2012. 576 с.

41. Вернерфельт Б. Ресурсная трактовка фирмы // Вестник СПбГУ. Серия Менеджмент. 2006. Вып. 1. С. 103-117.

42. Визер Ф. Теория общественного хозяйства / В кн.: Австрийская школа в политической экономии: К. Менгер, Е. Бём-Баверк, Ф. Визер: Пер. с нем. / Предисл., коммент., сост. В.С. Автономова. М.: Экономика, 1992. 493 с.

43. Витол Э.А. Интеллектуализация техники - главный вектор современной эволюции // Философия и космология. 2013. Т.12. С.65-92.

44. Вундт В. Очерки психологии. М.: Терра, 2015. 463 с.

45. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Изд-во Питер, 2000, 382 с.

46. Гегель Г. Феноменология Духа. Философия истории, М.: Эксмо, 2007.

880 с.

47. Гельмгольц Г. О цели и об успехах естествознания / под ред. О.Д. Хволь-сона, С.Я. Терешина. М.: URSS. 2011. 145 с.

48. Гладышевский А.И. Методы и модели отраслевого экономического прогнозирования. М.: Экономика, 1977. 143 с.

49. Глазьев С.Ю. Стратегия опережающего развития. М.: Экономика, 2010.

254 с.

50. Голиченко О.Г. Микро- и макроэкономическое моделирование воздействия эндогенного научно-технического прогресса на экономический рост // Экономика и математические методы. 1998. Т.34. №2. С.134 - 159.

51. Горлачева Е.Н. Анализ современного состояния высокотехнологичных предприятий Российской Федерации: проблемы и перспективы // Проблемы теории и практики управления. 2019 №3-4. С.39-49.

52. Горлачева Е.Н. Когнитивные факторы производства: постановка проблемы исследования // Вестник МГОУ. Серия Экономика. 2018. №2. С. 35-50.

53. Горлачева Е.Н. Когнитивные факторы производства: проблема определения базовых понятий // Азимут научных исследований: экономика и управление.

2018. №2. С. 126-129.

54. Горлачева Е.Н. Основы управления когнитивными факторами производства высокотехнологичных предприятий Российской Федерации /под ред. И.Н. Омельченко. М.: Из-во МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2019. 176 с.

55. Горлачева Е.Н. Проблемы измерения и учета когнитивных факторов производства промышленного предприятия // Наука и бизнес: пути развития. 2019. №8. С.82-87.

56. Горлачева Е.Н. Разработка логистической производственной функции наукоемкого предприятия // Инновации в менеджменте. 2018. № 2. С. 36-41.

57. Горлачева Е.Н. Разработка методики выбора когнитивных факторов производства предприятий радиоэлектронного комплекса РФ // Нанотехнологии 21 век.

2019. №1. С.19-25.

58. Горлачева Е.Н. Технологический аудит: опыт применения // Машиностроитель, 2014. №7. С.15-26.

59. Горлачева Е.Н. Управление затратами в процессе создания корпоративных знаний // Машиностроитель. 2015. №12. С.2-6.

60. Горлачева Е.Н. Эволюция производственных систем // Техника машиностроения. 2015. №2. С.2-8.

61. Горлачева Е.Н., Битеряков М.А., Кузнецов А.И. Управление инновационным развитием высокотехнологичного наукоемкого предприятия // Вестник МГОУ. Сер.: Экономика. 2017. №2. С.114-122.

62. Горлачева Е.Н., Воробец Е.А. Обзор классификаций неявных знаний // Сб. тр. V междунар. науч. конф. по орг. произв. НОЦ «Контроллинг и управленческие инновации», МГТУ им. Н. Э. Баумана. 2015.С.75-82.

63. Горлачева Е.Н., Гантимуров А.П. Создание информационного пространства промышленного предприятия // Техника машиностроения. 2015. №3. С.37-41.

64. Горлачева Е.Н., Гудков А.Г. Математическая модель эффективного производства изделий // Машиностроитель. 2016. №2. С.2-9.

65. Горлачева Е.Н., Гудков А.Г., Омельченко И.Н. Технологии межфирменного взаимодействия. М.: Сайнс-Пресс, 2015. 184 с.

66. Горлачева Е.Н., Ерохин Д.И. Модели ценообразования в экономике знаний // Вестник МГОУ. Сер.: Экономика. 2016. №2. С.8-13.

67. Горлачева Е.Н., Ерохин Д.И. Расчет потенциала рынка программного обеспечения // Вестник МГОУ. Сер.: Экономика. 2016. №3. С.33-38.

68. Горлачева Е.Н., Иванникова Е.М. Методология управления когнитивными факторами производства // Экономика науки. №3. 2019. Т.5 С. 203-214.

69. Горлачева Е.Н., Иванникова Е.М. Современные вызовы высокотехнологичных предприятий // Глобальный научный потенциал. 2019. №8. С. 112-116.

70. Горлачева Е.Н., Кузнецов А.И., Битеряков М.А. Имитационное моделирование соотношения работников при диффузии инноваций // Контроллинг. 2016. №61. С.10-19.

71. Горлачева Е.Н., Кузнецов В.И. Выявление взаимозависимости между уровнем технологичности и нормой прибыли в высокотехнологичных отраслях / // Вестник МГОУ. Сер.: Экономика. 2017. №2. С.61-71.

72. Горлачева Е.Н., Куц М.С. Моделирование эффективности наукоемких предприятий высокотехнологичного комплекса РФ // Экономические науки. 2018. №10. С. 33-48.

73. Горлачева Е.Н., Омельченко И.Н. Нематериальный актив предприятия: бренд // Нелинейный мир. 2014. Т.2. №8. С.67-72.

74. Горлачева Е.Н., Омельченко И.Н. Трансфер технологий // Нелинейный мир. 2014. Т.12. №3. С.57-61.

75. Горлачева Е.Н., Плеханов В.И. Применение системы управления знаниями в логистике // Машиностроитель. 2015. №10. С.2-8.

76. Горлачева Е.Н., Систер В.Г., Василенко А.П. Эффективность производственно-сбытовых систем нового поколения // Экономические науки. 2019. №7. С.73-80.

77. Горлачева Е.Н., Щербакова Е.В. Обзор методологий в области управления знаниями // Машиностроитель. 2015. №9. С.5-15.

78. Горлачева Е.Н., Щербакова Е.В. Создание системы оценки знаний на промышленном предприятии // Вестник МГОУ. Сер.: Экономика. 2015. №3. С.64-74.

79. Гранберг А.Г. Основы региональной экономики. М. ГУ-ВШЭ, 2004. 494

с.

80. Грант Р.М. Ресурсная теория конкурентных преимуществ: практические выводы для формирования стратегии // Вестник СПбГУ. Серия Менеджмент. 2003. Вып. 3(24). С. 47-75.

81. Гребнев Л.С. Ресурсы и факторы производства: тождество, различие или противоположность? // Вопросы экономики. 2010. №4. С.135-150.

82. Гринин Л.Е. Производительные силы и исторический процесс. М., Ком-Книга, 2006. 268 с.

83. Данилюк А.Ю., Чурсин А.А. Основы создания системы управления конкурентоспособностью наукоемкой отрасли промышленности /. М.: Спектр, 2014. 405 с.

84. Демиденко Е.З. Оптимизация и регрессия. М. Наука,1989. 292 с.

85. Джонс Р. Соотношение между факторами и теорема Хекшера-Олина / в кн. Вехи экономической мысли. Т.6 Международная экономика / ГУ-ВШЭ; сост. и общ. Ред. А.П. Киреева, 2006. 717 с.

86. Древясников В.А. Менеджмент информационных технологий технической подготовки производства на предприятии. Пенза: Изд-во ПГУ, 2004. 116 с.

87. Дроговоз П.А. Организационно-экономическое проектирование бизнес-архитектуры наукоемкого промышленного предприятия. М.: ООО «ВАШ ФОРМАТ», 2018. 108 с.

88. Дроговоз П.А. Управление стоимостью инновационного промышленного предприятия / под ред. Т.Г. Садовской. М. Из-во МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2007. 239 с.

89. Дружинин В.В., Конторов Д.С. Проблемы системотологии (проблемы теории сложных систем). М.: Сов. Радио. 1976. 296 с.

90. Друкер П. Практика менеджмента. М.: Вильямс. 2007 397 с.

91. Дуглас П. Х. Существуют ли законы производства? // Вехи экономической мысли. Т.3. Рынки факторов производства / Под ред. В.М. Гальперина. - СПб.: Экономическая школа. 2000. С.26-58.

92. Еленева Ю.Я. Теоретические основы разработки системы управления созданием и развитием конкурентоспособных машиностроительных предприятий // Российское предпринимательство. 2010. №5. С.144-149. Т.11.

93. Евстигнеева Л.П., Евстигнеев Р.Н. Экономика как синергетическая система. М.: Либроком, 2012. 266 с.

94. Замулин О.А., Сонин К.И. Экономический рост: Нобелевская премия 2018 года и уроки для России // Вопросы экономики, 2019. №1. С. 11-36.

95. Зеленцова Л.С., Тихонов А.И. Роль информационно-коммуникационного потенциала в формировании конкурентоустойчивой внутриорганизационной среды (на примере наукоемкой организации) // Московский экономический журнал.2018. №4. С.444-451.

96. Индикаторы науки: статистический сборник / Л.М. Гохберг и др., М. НИУ-ВШЭ, 2018. 320 с.

97. Инновационная экономика как фактор эволюции производственных систем / под ред. О.Г. Туровца. Воронеж: Воронежский гос. техн. ун-т, 2008. 147 с.

98. Инновационное развитие: экономика, интеллектуальные ресурсы, управление знаниями / под общ. ред. Б.З. Мильнера. М. ИНФРА-М, 2013. 624 с.

99. Казанцев А.К. NBIC-технологии. Инновационная цивилизация XX1 века. М. Инфра-М, 2012. 384 с.

100. Кардаш В.А. О неизбежной смене парадигмы в экономической науке // Terra Economicus. 2009. Т.7. №1. С.51-57.

101. Карлик А.Е., Фонтанель Ж., Щербинин А.В. Перспективы развития российского оборонно-промышленного комплекса // Экономическое возрождение России. 2012. №3(33). С.24-29.

102. Капелюшников Р.И. Сколько стоит человеческий капитал России? Часть

1 // Вопросы экономики. 2013. №1. С.27 - 47.

103. Капелюшников Р.И. Сколько стоит человеческий капитал России? Часть

2 // Вопросы экономики. 2013. №2. С.24 - 46.

104. Катькало В.С. Ресурсная концепция стратегического управления: генезис основных идей и понятий // Вестник СПбГУ. Серия Менеджмент. 2004. Вып. 4(32). С. 20 - 41.

105. Катькало В.С. Теория стратегического управления: этапы развития и основы парадигмы // Вестник СПбГУ. 2002. Сер.8., Вып.3 (24). С.3-21.

106. Катуков Д.Д., Малыгин В.Е., Смородинская Н.В. Фактор созидательного разрушения в современных моделях и политике экономического роста // Вопросы экономики. 2019. №7. С.95-118.

107. Качество образования, эффективность НИОКР и экономический рост: количественный анализ и математическое моделирование / В.А. Садовничий [и др.] М.: Ленанд, 2016. 352 с.

108. Кваша Я. Б. Избранные труды в 3 т./ т.3 Факторы развития экономики. М. Наука, 2003. 546 с.

109. Кирдина С.Г. Современные теоретические модели экономики // Экономическая психология: методология, тенденции, решения / под ред. Н. И. Гвоздевой, А.Н. Неверова. Саратов. ИЦ «Наука», 2010. С.6-24.

110. Клейнер Г. Б. Устойчивость российской экономики в зеркале системной экономической теории (Часть 2) // Вопросы экономики. 2016. №1. С.117-138.

111. Клейнер Г.Б. Производственные функции. М. Финансы и статистика. 1986. 239 с.

112. Клейнер Г.Б. Ресурсная теория системной организации экономики // Российский журнал менеджмента. 2011. №3. С.3-28.

113. Клейнер Г.Б. Системная модернизация отечественных предприятий: теоретическое обоснование, мотивы, принципы // Экономика региона. 2017. Т.13.. Вып.1. С.13-24.

114. Клейнер Г.Б. Системная парадигма и системный менеджмент // Российский журнал менеджмента. 2008. №3. Т.6. С.27-50.

115. Клейнер Г.Б. Системная парадигма и экономическая политика // Общественные науки и современность. 2007. №2. С. 141-149.

116. Клейнер Г.Б. Системная экономика как платформа развития современной экономической теории // Вопросы экономики. 2013. №6. С. 4-27.

117. Клейнер Г.Б. Системные основы цифровой экономики // Философия хозяйства. 2018. №1 (115). С.131-143.

118. Клейнер Г.Б., Рыбачук М.А. Системная сбалансированность экономики . М.: Изд-во «Научная библиотека». 2017. 320 с.

119. Клейнер Г.Б., Смоляк С.А. Эконометрические зависимости: принципы и методы построения. М.: Наука, 2000. 104 с.

120. Клюшников В.Ю., Романов А.А., Тюлин А.Е. Методология создания инновационного научно-технического задела в ракетно-космической отрасли // Ракетно-космическое приборостроение и информационные системы. 2018. Т5. №2. С.53-64.

121. Когут Б. Знания фирмы, комбинация способностей и репликация технологий // Российский журнал менеджмента. 2004. №1. С.121-140.

122. Кокуева Ж.М., Яценко В.В. Управление персоналом наукоемких предприятий. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2007. 120 с.

123. Кондратьев В. Индустрия 4.0 и глобальные цепочки стоимости // Проблемы теории и практики управления. 2018. №6. С.39-48.

124. Коротаев А.В., Малков А.С., Халтурина Д.А. Законы истории: Математическое моделирование развития Мир-Системы. Демография. Экономика. Культура. М.: КомКнига, 2007. 224 с.

125. Корнаи Я. Системная парадигма // Вопросы экономики. 2002. №4. С.5-18.

126. Коуз Р. Фирма, рынок и право. М.: Дело, 1993. 192 с.

127. Кузнецов С.Б. Динамика обновления факторов производства. Новосибирск: Центр перспективных исследований, 2010. 312 с.

128. Куркина Е.С., Князева Е.Н. Методология сетевого анализа социальных структур // Философия науки и техники. 2017. №2. С.120-135. Т.22.

129. Куркина Е.С., Князева Е.Н. Сетевая революция // Экономические стратегии. 2017. №5. С.128-137.

130. Лазутин Ю.Д. Качество жизненного цикла промышленных изделий. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2016. 219 с.

131. Лев Б. Нематериальные активы: управление, измерение, отчетность / Пер. с англ. Л.И. Лопатникова. М.: Квинто-Консалтинг, 2003. 240 с.

132. Леонтьев В. Внутреннее производство и вешняя торговля: новое исследование позиций американского капитала. / в кн. Вехи экономической мысли. Т.6 Международная экономика / ГУ-ВШЭ; сост. и общ. ред. А.П. Киреева, 2006. 717 с.

133. Лессер Э., Прусак Л. Как превратить знания в стоимость: решения от IBM Institute for business value. М.: Альпина Бизнес Букс, 2006. 248 с.

134. Летова Л.В., Маслак А.А., Осипов С.А. Семейство моделей Раша для объективного измерения латентных переменных // Информатизация образования и науки. 2013. №4. С.131-141.

135. Лист Ф. Национальная система политической экономии. М.: Европа, 2005. 382 с.

136. Лобачева Е.Н. Информация как ресурс экономической стратегии // Экономика и предпринимательство. 2016. №12-3(77) с. 177-180.

137. Любимов И. От человеческого капитала к экономическому росту: прямая дорога или долгое блуждание по лабиринту? // Вопросы экономики. 2017. №8. С.5-23.

138. Маевский В.И. Экономические измерения и фундаментальная теория // Вопросы экономики. 2005. №10. С.25-39.

139. Маевский В.И., Малков С.Ю., Рубинштейн А.А. Новая теория воспроизводства капитала: развитие и практическое применение. М.; СПб., Нестор-История, 2016. 256 с.

140. Макаров В.Л., Варшавский А.Е. Экономические проблемы развития революционных технологий. ЦЭМИ РАН. М. Наука, 2012. 404 с.

141. Макаров В.Л., Клейнер Г.Б. Микроэкономика знаний. М. Экономика. 2007. 204 с.

142. Макрам Г. Проект цифрового мозга // В мире науки. 2012. №8. С. 37-48.

143. Мамонов М.Е., Пестова А.А. Анализ технической эффективности национальных экономик: роль институтов, инфраструктуры и ресурсной ренты // Журнал Новой экономической ассоциации. 2015. №3(27). С.44-78.

144. Маркс К. Капитал: квинтэссенция всех томов «Капитала» в одной книге / сост. Ю.Борхардт. СПб.: Азбука, 2018. 507 с.

145. Маслак А.А. Измерение латентных переменных в социальных системах. Славянск-на-Кубани. Изд. Центр СГПИ, 2012. 432 с.

146. Математические методы в социальных науках: сб. статей / под ред. П. Лазарсфельда, Н. Генри. Пер с англ. М. Прогресс, 1973. 350 с.

147. Медовников Д., Оганесян Т., Розмирович С. Кандидаты в чемпионы: средние быстрорастущие компании и программы их поддержки // Вопросы экономики. 2016. №9. С.50-66.

148. Меерович В.Г. Оборот средств и эффективность производства. М.: Финансы, 1974, 128 с.

149. Мелиховский В.М., Актуальные вопросы развития теории факторов производства. Ярославль: Индиго, 2013. 88 с.

150. Мелиховский В.М., Сухопарова А.В. Общественный труд и предпринимательство как факторы производства. Ярославль: Индиго, 2016. 113 с.

151. Методология исследования сетевых форм организации бизнеса /под науч. ред. М.Ю. Шерешевой. М.: Изд. дом ВШЭ, 2014. 443 с.

152. Мильнер Б.З. Управление интеллектуальными ресурсами // Вопросы экономики. 2008. №7.С.129 - 140.

153. Молодчик М.А. Организационно-мотивационные механизмы управления знаниями: теория и практика российских компаний. Екатеринбург: Ин-т экономики УрО РАН, 2017. 217 с.

154. Назаров Д.М. Теоретические и методические основы нечетко-множественной оценки имплицитных факторов производства: дис. ...докт. экон. наук. 08.00.13. 2016. СПбГУ, 340 с.

155. Найссер У. Когнитивная психология памяти / под ред. У. Найссера и А. Хаймен. СПб.: Прайм-Еврознак, 2005. 639 с.

156. Найссер У. Познание и реальность: смысл и принципы когнитивной психологии. Встп. ст. и общ. ред. Б.М. Величковского. Благовещенск, 1998. 229 с.

157. Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года. Утверждена Указом Президента Российской Федерации от 10 октября 2019 №490 (дата обращения: 25.10.2019)

158. Нельсон Р., Уинтер С. Дж. Эволюционная теория экономических изменений . М.: Дело, 2002. 535 с.

159. Нижегородцев Р.М. Логистическое моделирование экономической динамики (ч.1) // Проблемы управления. 2004. С.46-53.

160. Нортон Д.П., Каплан Р.С. Стратегические карты. Трансформация нематериальных активов в материальные результаты. М.: ЗАО Олимп-бизнес, 2005. 512 с.

161. Оборонно-промышленный комплекс как основа развития высокотехнологичной промышленности в условиях ресурсных ограничений/ Е.Н. Ветрова и [др.]. -СПб.: Из-во СПбГЭУ, 2014. 158 с.

162. Олескин А.В. Сетевое общество: необходимость и возможные стратегии построения. Сетевая (ретикулярная) социально-экономическая формация: квазисоциалистические принципы и меритократия. М.: Ленанд, 2016. 194 с.

163. Омельченко И.Н. Методология, методы и модели системы управления организационно-экономической устойчивостью наукоемкого производства интегрированных структур / под ред. А.А. Колобова. М. Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005. 240 с.

164. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование. Т.2. Экспертные оценки. М. МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2011. 486 с.

165. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование. Ч.1: Нечисловая статистика. 2009. 541 с.

166. Орлов А.И. Средние величины и законы больших чисел в пространствах произвольной природы // Научный журнал КубГАУ. 2013. №89 (05). Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2013/05/pdf/38.pdf (дата обращения 09.07.2019).

167. Основы управления интеллектуальным капиталом / Л.И. Лукичева [и др.]; под ред. Ю.П. Анискина. М.: МИЭТ, 2012. 136 с.

168. Павеллек Г. Комплексное планирование промышленных предприятий: базовые принципы, методика, ИТ-обеспечение: пер. с нем. М. Альпина Паблишер, 2015. 366с.

169. Пантин В.И. Историческое прогнозирование в XXI веке: циклы Кондратьева, эволюционные циклы и перспективы мирового развития. Дубна: Феникс +, 2014. 454 с.

170. Пашинцева Н.И., Зиновьева И.В. Методологическое обеспечение анализа интеллектуальных активов и использование научного потенциала России // Вопросы статистики. 2016. №3. С.43-54.

171. Перес К. Технологические революции и финансовые капитал. Динамика пузырей и период процветания. М.: Изд. Дом «Дело», 2013. 236 с.

172. Платон. Сочинения. Т.1. 2006. 629 с.

173. Повышение надежности ГИС и МИС СВЧ /Е.Н. Горлачева [и др.] / под ред. А.Г. Гудкова, В.В. Попова. Книга 2. М. ООО «Авантест». 2013. 214 с.

174. Повышение надежности ГИС и МИС СВЧ /Е.Н. Горлачева [и др.] / под ред. А.Г. Гудкова, В.В. Попова. Книга 1. М. ООО «Авантест. 2012. 212 с.

175. Повышение надежности ГИС и МИС СВЧ /Е.Н. Горлачева [и др.] / под ред. В.Н. Вьюгинова, А.Г. Гудкова, В.В. Попова. Книга 3. М. ООО «Авантест». 2016. 252 с.

176. Подходы к оценке факторов производства и технологического развития национальных экономик: обзор мировой практики / М. Е. Мамонов [и др.] // Проблемы прогнозирования. 2015. №6. С.45-57.

177. Полани М. Личностное знание: на пути к посткритической философии. М. Прогресс, 1985. 344 с.

178. Попович Л.Г., Дроговоз П.А., Калачанов В.Д. Управление инновационно-инвестиционной деятельностью предприятия оборонно-промышленного комплекса в условиях диверсификации. М.: «ВАШ ФОРМАТ». 2018. 228 с.

179. Портер М. Конкурентное преимущество: как достичь высокого результата и обеспечить его устойчивость. М.: Альпина Бизнес Букс, 2008. 714 с.

180. Поспелов Д.А. Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов. Радио и связь, 1989. 184 с.

181. Постан М.Я. Обобщенная логистическая кривая: ее свойства и оценка параметров // Экономика и математические методы. 1993. Т.29, вып.2. С.305-310.

182. Поторочин В.Д., Немцев В.Н. Проблемы измерения результатов использования факторов производства /. Магнитогорск, МГТУ. 2003. 116 с.

183. Прахалад К.К., Хамел Г. Ключевая компетенция корпорации // Вестник СПбГУ. Серия Менеджмент. 2003. Вып. 3(24). С. 18-46.

184. Проблемы оценки и измерения человеческого капитала в образовании и науке: коллективная монография. М.:, Спб.: Нестор-История, 2014. 240 с.

185. Производственные мощности обрабатывающей промышленности России: важнейшие тенденции и структурные характеристики / Д. Галимов [и др.] // Вопросы экономики. 2017. №5. С.60-88.

186. Прохоров И.А. Начало 7-го технологического уклада. Режим доступа: www.energoinform.org/pointofview/prohorov/7-tech-structure.aspx. (Дата обращения: 12.06.2019)/

187. Птускин А.С. Нечеткие модели и методы в менеджменте. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2008. 215 с.

188. Рамелт Р.П. К стратегической теории фирмы // Вестник СПбГУ. Сер.8. 2006. Вып.1. С.83-102.

189. Ризниченко Г.Ю. Лекции по математическим моделям в биологии: М.: Ижевск. R&D Dynamics, 2011. 558 с.

190. Рикардо Д. Начала налогообложения. М.: Бизнеском, 2010. 280 с.

191. Роджерс Э. Коммуникации в организациях / под ред. Л.И. Евенко. М. Экономика, 1980. 176 с.

192. Рождественский А.Е. О теоретических основах функционирования и измерения понятий «стоимость» и «человеческий капитал» // Вопросы оценки, 2010. №3. C.10-16

193. Рыбак О.П. Методологические подходы к организации статистического наблюдения за когнитивными технологиями // Вопросы статистики. 2016. №3 С.28 -41.

194. Рыбина Г.В. Интеллектуальные системы: от А до Я: серия монографий: в 3 кн. Кн.3 Проблемно-специализированные интеллектуальные системы. Инструментальные средства построения интеллектуальных систем. 2015. 179 с.

195. Рыжикова Т.Н. Управление процессом маркетинга на предприятиях: теоретико-методологические аспекты. М.: Радио и связь. 2001. 160 с.

196. Савицкая Г.В. Анализ хозяйственной деятельности. М.: ИНФРА-М, 2007.

288 с.

197. Садовская Т.Г. Организационно-экономическое проектирование бизнеса наукоемких предприятий. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2011. 51 с.

198. Самульэльсон П. Еще раз о международном выравнивании цен факторов производства / в кн. Вехи экономической мысли. Т.6 Международная экономика / ГУ-ВШЭ; сост. и общ. Ред. А.П. Киреева, 2006. 717 с.

199. Светуньков С.Г. Методы социально-экономического прогнозирования. СПб.: Изд-во Санкт-Петербургского гос. ун-та экономики и финансов, 2009. Т.1. 179 с.

200. Свидетельство о гос. регистрации прогр. для ЭВМ №2019616218 Инструмент нелинейного регрессионного анализа экономико-математических зависимостей» / П.А. Дроговоз, О.М. Юсуфова, В.А. Шиболденков, Е.Н. Горлачева, И.Н. Омельченко; правообладатель МГТУ им. Н.Э. Баумана. №2019614771; за-явл.30.04.2019; зарегистр.20.05.2019.

201. Сиванков А.А. Потенциал России в области создания и развития новых технологий (по оценке западных экспертов) // Экономические стратегии. 2010. №12. С.50-56.

202. Симачев Ю., Кузык М. Влияние государственных институтов развития на инновационное поведение фирм: качественные эффекты // Вопросы экономики. 2017. №2. С. 109-135.

203. Скворцова Т. С. Сравнительный анализ методов прогнозирования временных рядов с короткой длиной актуальной частью // Новые информационные технологии в научных исследованиях и в образовании: материалы XIV Всероссийской научно-технической конференции студентов, молодых ученых и специалистов. Рязань: РГРТУ, 2009. С.218-220.

204. Соболева И.В. Парадоксы измерения человеческого капитала: науч. доклад. М.: Институт экономики РАН. 2009. 50 с.

205. Станкевич Л.А. Когнитивные поведенческие системы / Х1Х Международная научно-техническая конференция «Нейроинформатика - 2017»: Лекции по нейроинформатике. М.: Изд-во НИЯУ МИФИ, 2017. С.31-97.

206. Станкевич Л.А. Когнитивные системы и роботы. СПб.: Политех-пресс, 2019. 631 с.

207. Степин В.С. Саморазвивающиеся системы и постнеклассическая рациональность // Вопросы философии. 2003. №8. С. 5-17.

208. Стреналюк В.В. Разработка системы управления уникальными технологическими компетенциями высокотехнологичных предприятий промышленности: автореф. дис. ...канд.экон.наук: 08.00.05. М.: 2018. - 25 с.

209. Стратегия интенсивного инновационного развития России на основе развития и использования человеческого капитала / под ред. Ю.Н. Макарова. М.: РУДН, 2015. 478 с.

210. Сухарев О.С., Ворончихина Е.Н. Факторы экономического роста: эмпирический анализ индустриализации и инвестиций в технологическое обновление // Вопросы экономики. 2018. №6. С.29-47.

211. Сэй Ж.-Б. Трактат по политической экономии. М.: Акад. нар. хоз-ва: Дело, 2000. 229 с.

212. Теоретические основы и инструментарий управления долгосрочным развитием высокотехнологичных предприятий / Б.Н. Авдонин [и др.] М.: МЭСИ, 2011. 280 с.

213. Теплых Г.В. Производственная функция знаний фирмы: обзор эмпирически исследований // Экономическая наука современной России. 2016. №1(72). С.28-37.

214. Теняков И.М. Современный экономический рост: источники, факторы, качество. М.: Экономический факультет МГУ, 2015. 176 с.

215. Тис Д. Дж. Выявление динамических способностей: природа и микрооснования (устойчивых) результатов компании // Российский журнал менеджмента. 2009. Т.7. №4. С.59-108.

216. Тис Д. Дж. Получение экономической выгоды от знаний как активов: «новая экономика», рынки ноу-хау, и нематериальные активы // Российский журнал менеджмента, 2004. №1. С.95-120.

217. Торндайк Э. Принципы обучения, основанные на психологии // Э. Торн-дайк. Психология как наука о поведении / Дж. Б. Уотсон. М. Назрань: АСТ, 1998. 701 с.

218. Туровец О.Г., Родионова В.Н. Современные проблемы организации машиностроительного производства. Воронеж: ФГБОУ ВО «Воронежский государственный технический университет», 2017. 161 с.

219. Тюлин А.Е. Основы управления инновационными процессами в наукоемких отраслях промышленности / под общ. ред. А.А. Чурсина. М.: Инновационное машиностроение, 2015. 288 с.

220. Тюлин А.Е. Основы управления инновационными процессами в наукоемких отраслях промышленности: (практика) / под общ. ред. А.А. Чурсина, М.: Экономика, 2017. 390 с.

221. Тюлин А.Е. Теория и практика управления компетенциями, определяющими конкурентоспособность интегрированных структур. - М.: Спектр, 2015. 308 с.

222. Указ Президента Российской Федерации от 01 декабря 2016 г. №642 «О стратегии научно-технологического развития РФ» // http://www.consultant.ru/law/hotdocs/48053.html/ (режим доступа: 25.11.2019).

223. Указ Президента Российской Федерации от 07 мая 2018 г. №204 «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года» (дата обращения: 24.09.2019)

224. Указ Президента Российской Федерации от 09 мая 2017 г. №203 «О Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017 - 2030 годы» (дата обращения: 17.09.2019)

225. Федеральный закон от 28 июня 2014 г. №172-ФЗ «О стратегическом планировании в Российской Федерации» www.consultant.ru (дата обращения: 23.07.2019).

226. Федорова Е.С., Лашманова Н.В. Применение комбинированных методов оценки в системе управления компетенциями инновационного предприятия // Дискурс. 2016. №6. С.56-59.

227. Фомина А.В. Инновации: от патента до реализации // Радиопромышленность. 2019, №1. С.7-13.

228. Фомина А.В. Радиоэлектроника на пути к цифровой трансформации // Радиоэлектроника. 2018. №1. С. 5-10.

229. Фомина А.В. Скрытые резервы // Радиопромышленность. 2017. №.4. С.5-

8.

230. Фролов И.Э., Широв А.А., Гусев М.С. Макроэкономические эффекты оборонных расходов России: ретроспективный анализ и прогноз // Проблемы прогнозирования. 2018. Т.169. №4. С.3-16.

231. Хекшер Э. Влияние внешней торговли на распределение дохода / в кн. Вехи экономической мысли. Т.6 Международная экономика / ГУ-ВШЭ; сост. и общ. Ред. А.П. Киреева, 2006. 717 с.

232. Хикс Дж. Р. Стоимость и капитал. М.: Прогресс. 1993. 488 с.

233. Хомский Н. Человек говорящий. Эволюция и язык. СПб.: Питер, 2018.

304 с.

234. Хорошевский В.Г. Архитектура вычислительных систем. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2008. 519 с.

235. Цифровая Россия: новая реальность. Отчёт экспертной группы Digital Mckinsey. ООО "Мак-Кинзи и Компания СиАйЭс", 2017. http://www.tadviser.ru/images/c/c2/Digital-Russia-report.pdf (дата обращения 15.09.2018). №1. Т.6. С.3-24.

236. Цифровая экономика Российской Федерации http://static.government.ru/media/files/9gFM4FHj4PsB79I5v7yLVuPgu4bvR7M0.pdf (дата обращения: 01.07.2019).

237. Человеческий капитал и обеспечение устойчивого социально-экономического развития России / под ред. А.В. Демидова и др. СПб.: СПбГУПТД, 2016. 430 с.

238. Чен П. Модель «сущность-связь» - шаг к единому представлению о данных // Системы управления базами данных. 1995. №3. С.1-32.

239. Чурсин А.А. Теоретические основы управления конкурентоспособностью. Теория и практика. М.: Спектр, 2012. 520 с.

240. Чурсин А.А. Управление конкурентоспособностью в условиях инновационного развития экономики. М.: Экономика, 2017. 606 с.

241. Шеперд Г. Нейробиология. Т.1,2. М.: Мир. 1987. 454, 386 с.

242. Шеремет А. Д., Дей Г. Г., Шаповалов В. Н. Метод цепных подстановок и совершенствование факторного анализа экономических показателей // Вестник МГУ, сер. 6. Экономика. 1971. № 4. C.35-48.

243. Шкарупета Е.В. Управление развитием промышленных комплексов в условиях реиндустриализации: автореф. дис...докт. экон.наук: 08.00.05. Москва, 2018. 40 с.

244. Шумпетер Й. А. Капитализм, социализм и демократия: пер с англ. М. Экономика, 1995. 539 с.

245. Шумпетер Й.А. История экономического анализа: в 3-х т. / под ред. В.С. Автономова. СПб.: Экономическая школа 2001. Т.1 - 552 с., Т.2 - 504 с., Т.3 - 688 с.

246. Яковец Ю.В., Растворцев Е.Е. Система долгосрочных целей устойчивого развития цивилизаций М.: Межд. ин-т Питирима Сорокина - Николая Кондратьева: Ин-т эконом. стратегий, 2017. 374с.

247. Янсен Ф. Эпоха инноваций. М.: Инфра-М. 2002. - 308 с.

248. Aghion P., Howitt P. A model of growth through creative destruction // Econ-ometrica. 1992. № 2. Vol.60. P. 323 - 351.

249. Akgun A.E., Keskin H., Byrne J. Organizational emotional capability, product and process innovation and firm performance: an empirical analysis // Journal of Engineering Technology Management. 2009. Vol. 26. P. 103-130.

250. Alavi M., Leidner D. Knowledge management and knowledge management systems: conceptual foundations and research issues // MIS Quarterly. 2001. Vol. 25 (1). P. 107-136.

251. Analytical materials concerning Brain 2025 Report // braininnitia-tive.nih.gov.ru/strategic-planning/brain-2025(дата обращения: 24.04.2019)

252. Antecedents and consequences of firms' process innovation capability: a literature review and conceptual framework / J. Frishammar [et al.] // IEEE Transactions Engineering Management. 2012. Vol.59 (4). P. 519-529.

253. Artificial Cognition in Production Systems / A. Bannat [et al.] // IEEE Transactions on automation science and engineering. 2011. № 1. Vol8. P. 148-174.

254. Baer M., Frese M. Innovation is not enough: climates for initiative and psychological safety, process innovation and firm performance // Journal of Organization Behavior. 2003. 24(1). P. 234-246.

255. Barabasi, A.L. The network takeover // Nature Physics. 2012. Vol.8. P. 14-16.

256. Bilgram V., Brem A., Voigt K.I. User-centric innovations in new product development: systematic identification of lead users harnessing interactive and collaborative online tools // International journal of innovation management. 2008. Vol.12. P. 419-458.

257. Bo T. Study on interactive mechanism of knowledge management and innovative capability enhancement of innovative enterprises // Journal of information science. 2007. Vol.9. P. 1325-1328.

258. Brom A.E., Gorlacheva E.N., Pekshev I. The perspectives of additive manufacturing tchnologies implementation in mass production of short range unmanned aerial vehicle // Proceed. of 2017 Int. Conf. Mech., Sys. Cont. Eng., ICMSC-2017. 2017. P. 2730.

259. Cass, D. Optimum growth in an aggregative model of capital accumulation // Review of Economic Studies. 1965. Vol.32. № 3. P. 233 - 240.

260. Chiu Y., Lee T. Structural embeddedness and innovation performance: capitalizing on social brokerage in high-tech clusters // Innovation Management Policy and Practice. 2012. Vol.14(3). P. 337-348.

261. Chuang, S.-H. A resource-based perspective on knowledge management capability and competitive advantage: an empirical investigation // Expert systems with applications. - 2004. - vol.27. - P. 459-465.

262. Clark N., Juma K. Long-term economics: an evolutionary approach to economic growth. L.; N.Y.1987. 135 p.

263. Cognitive factors of production's utility assessment of knowledge-intensive organizations / E.N. Gorlacheva [et al.] // AIP Conference Proceedings. - 2019. Vol. 2171. Art. No. 090005. DOI: 10.1063/1.5133228

264. Cross R. A Practical Guide to Social Networks // Harvard Review. - 2005. №83(3). P. 124-132.

265. Daneels, E. Organizational antecedents of second-order competences // Strategic Management Journal (Journal of Strategic Management). 2000. Vol.21(11). P. 11051121.

266. Dawson, R. Knowledge capabilities as the focus of organizational development and strategy // Journal of knowledge management. 2000. Vol. 4. P. 320-337.

267. Deeds D.L. The role of R&D intensity, technical development and absorptive capacity in creating entrepreneurial wealth in high-technology start-ups // Journal of Engineering Technical Management. 2001. Vol.18. P. 29-43.

268. Fornell C., Bookstein F.L. Two structural equation models: LISREL and PLS applied to consumer exit-voice theory // Journal of Marketing Research. 1982. Vol.19. P. 440-452.

269. Galor O. Unified growth theory. Princenton. // Princenton University Press. 2011. P. 456

270. Gorlacheva E.N., Brom A.E., Omelchenko I.N. Creation of collision base through «bottom-up approach» // MATEC Web of Conferences. Proceedings of 2016 International Conference on Measurement Instrumentation and Electronics, ICMIE. 2016. DOI: 10.1051 /matecconf/20167508005.

271. Grant R. Toward a knowledge-based theory of the firm // Journal of strategic management. 1996. Vol.17. P. 109-122.

272. Grossman G., Helpman E. Quality ladders in the theory of growth // Review of Economic Studies. 1991. Vol.58. P.43 -61.

273. Haas M.R. Knowledge gathering, team capabilities and project performance in challenging work environment // Management Science. 2006. Vol.52. P. 1170-1184.

274. Henseler J., Hubona G.S., Ray P.A. Using PLS path modeling in new technology research: updated guidelines // Industrial management and data systems. 2016. Vol. 116 (1). P. 1-19.

275. Henseler, J. Guest editorial // Industrial management and data systems. 2016. Vol. 116 (9). P. 1842-1848.

276. Hoegl M., Gemunden H.G. Teamwork quality and the success of innovative projects: a theoretical concept and empirical evidence // Organizational Science. 2001. Vol.12. P. 435-449.

277. Impact of socio-cultural factors onto the national technology development / E.N. Gorlacheva [et al.] // Alexandrov D., Boukhanovsky A., Chugunov A., Kabanov Y., Koltsova O., Musabirov I. (eds) Digital Transformation and Global Society. DTGS 2019. Communications in Computer and Information Science. - vol 1038. Springer, Cham. DOI: 10.1007/978-3-030-37858-5_26.

278. Industrie 4 - what is it? // Germany Trade & Invest. // www. industrie4. 0 .gtai.de/INDUSTRIE40/Navigation/EN/Topics/Industrie-40/what-is-it.html (дата обращения: 22.04.2019)

279. Industrie du Futur: transformer le modèle industriel par le numérique // Le portail de l' Économie et des Finances. Режим доступа: www.economie.gouv.fr/lancement-seconde-phase-nouvelle-france-indusrtielle. (дата обращения: 23.12.2018)

280. Industry 4.0: vital for UK manufacturing growth // GAMBICA. Режим доступа: www.gambica.org.uk/asset/A427CACD-180A-49D3-830D8606CE3FA4FA/ (дата обращения: 22.05.2019).

281. Innovation, reallocation, and growth / D. Acemglou [et al.] // American Economic Review. 2018. Vol.108. N.11. P.3450 - 3491.

282. Institute of Electrical and Electronics Engineers/ www.ieee.org. (дата обращения: 23.08.2018).

283. Itami H., Roehl T.W. Mobilizing invisible assets. Cambridge, Massachusetts and London: Harvard University Press, 1991. 200 p.

284. Khazanchi S., Lewis M.W., Boyer K.K. Innovation-supportive culture: the impact of organizational values on process innovation // Journal of operations management. 2007. Vol.25. P. 871-884.

285. Klein, L.R. Remarks on the theory of aggregation // Econometrica. 1946. Vol. 14. № 4. P. 303-312.

286. Knowledge management capability impact on enterprise performance in Russian high-tech sector: pilot research / E.N. Gorlacheva [et al.] // 2018 IEEE International Conference on Engineering, Technology and Innovation, ICE/ITMC 2018. Proceedings. 2018. Art.No. 8436316. DOI: 10.1109/ICE.2018.8436316.

287. KoopmansT. On the concept of optimal economic growth. // The econometric approach to development planning. Amsterdam: North-Holland. - 1965. - P. 225-287.

288. Leonard-Barton D. Core capabilities and core rigidities: a paradox in managing new product development // Strategic Management Journal: Special Issue: Strategy Processes: Managing Corporate Self-Renewal. 1992. Vol.13. P. 111-125.

289. Lichtenhaler U. Absorptive capacity, environmental turbulence and the complementary of organizational learning processes // Journal of academical management. 2009. Vol.52 P. 822-846.

290. Lowry P.B., Gaskin J. Partial least squares structural equation modeling for building and testing behavioral causal theory: when to choose it and how to use it // IEEE Transactions on Professional Community. 2014. Vol.57(2). P. 123-146.

291. Macher J.T., Mowery O.C. Managing learning by doing: an empirical study in semiconductor manufacturing // Journal of production innovation management. 2003. Vol.20. P. 391-410.

292. Mankiw N., Romer D., Weil D.A contribution to the empirics of economic growth // Quarterly Journal of Economics. 1992. Vol. 107. P. 407-437.

293. Materials concerning statistical measurement. www.real-statistics.com (дата обращения: 25.08.2019).

294. Mensch G. Stalemate in technology: innovation overcome the depression. Cambridge. 1979. P.14-17.

295. Mitch D. The rise of mass education and its contribution to economic growth in Europe, 1800 - 2000. Prepared for the Fourth European Historical Economics Society Conference, Merton College. Oxford, 2001. P.23-45.

296. Mohammed S., Dumville B.C. Team mental models in a team knowledge framework: expanding theory and measurement across disciplinary boundaries // Journal of organizational behavior. 2001. Vol. 22. P. 89-106.

297. Nordhaus W. Traditional productivity estimates are asleep at the (technological) switch // Economic Journal. 1997. Vol. 107 №444 P. 1548-1559.

298. Ramcey, F.P. A mathematical theory of saving // Economic journal. 1928. Vol.38. №152. P. 543-559.

299. Ravichandran T., Rai A., Structural analysis of the impact of knowledge creation and knowledge embedding on software process capability // IEEE Transaction Engineering Management. 2003. Vol.50(3). P. 123-145.

300. Ray S., Ray P.K. Product innovation for the people's car in emerging economy // Technovation. 2011. Vol. 31. P. 216-227.

301. Rigdon E.E. Rethinking partial least squares path modeling: in praise of simple methods // Long Range Planning. 2012. Vol.45. P. 341-358.

302. Romer P. Endogenous technological change // Journal of Political Economy. 1990. Vol. 98. №5. P. 71-102.

303. Rothaermel F., Hess A. Building dynamic capabilities: innovation driven by individual, firm and network-level effects // Organization Science. 2007. Vol.18. P. 898921.

304. Sabherwal R., Sabherwal S. Knowledge management using information technology: determinants of short-impact on firm value // Decision Science, 2005. Vol. 36(4). pp.34-47.

305. Schultz T. Investment in human capital // American Economic Review. 1961. Vol.3. #1. P.1 - 17.

306. Solow R. Technical change and the aggregate production function // Review of Economics and Statistics. 1957. Vol.77. №2. P. 56-62.

307. Strange R. Industry 4.0, global value chains and international business // National Business Review. 2017. №8. P.174-184.

308. Stiglitz J. Free Fall. Free markets and the sinking of the global economy. Penguin books. 2010. 361 p.

309. Sveiby K.E. A knowledge-based theory of the firm. To guide strategy formulation // Journal of intellectual capital. 2001. №2/4. P.344-358.

310. Tanriverdi H. Information Technology Relatedness, Knowledge Management Capability and Performance of Multibusiness Firms // MIS Quarterly. - 2005. - vol.29. - P. 311-334.

311. The antecedents and consequences of affordable value innovations for emerging markets / H. Ernst [et al.] // Journal of Production Innovation Management. 2014. Vol.32. P. 65-79.

312. The Internet Economy in the G-20. Boston: The Boston Consulting Group. // https://www.bcg.com/documents/file100409.pdf. (дата обращения 05.04.2018).

313. The knowledge management capability of high-technology enterprises / E.N. Gorlacheva [et al.] // Proceedings of the 9th International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge engineering and Knowledge Management. 2017. P. 146-153.

314. The modelling of the efficiency in the new generation manufacturing distributive systems based on the cognitive productions factors / E.N.Gorlacheva [et al.] // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2019. Vol. 630, Issue 1. Art. No. 012020. DOI: 10.1088/1757-899X/630/1/012020.

315. Wiig, K. Some perspectives on knowledge management // www.krii.com. (дата обращения: 24.05.2019)

316. Wijk R.V., Jansen J.J.P., Lyles M.A. Inter and intra-organizational knowledge transfer: a meta-analytic review and assessment of its antecedents and consequences// Journal of management studies. 2008. Vol.45. 2008. P. 830-853.

317. Winter S.G. Understanding dynamic capabilities // Journal of Strategic Management. 2003. Vol.24. P. 911-995.

318. Young A. The tyranny of numbers: confronting the statistical realities of the East Asian growth experience // Quarterly Journal of Economics. 1995. Vol. 110. P.641 -680.

319. Zhou Y.-H., Zli G. Dynamic effects and mechanism analysis about KM capability to technology innovation performance // Journal of Scientific Technology Management. 2004. Vol.3. P. 45-49.

Приложение А

Перечень предприятий, принимавших участие в исследовании когнитивных

факторов производства

1. ФГБУ ААНИИ;

2. АО «ИРМ»;

3. ФБУ БГТУ;

4. ПАО «Вертолеты России»;

5. Группа компаний ГАЗ;

6. ФГУП ГосНИИ Генетика;

7. АО Диаконт;

8. АО ЗЭМ «РКК Энергия»;

9. ООО «Инновационная компания ГМК»;

10. ООО «ИЦ Промбиотех»;

11. АО Камаз;

12. АО КЗСК;

13. Группа компаний КНГ;

14. АО «Концерн «ЦНИИ Электроприбор»;

15. АО «Концерн ВКО «Алмаз-Антей»;

16. ПАО «Красногорский завод им. С.А. Зверева»;

17. ООО «Наземные транспортные системы»;

18. МИЦ КМ МГТУ им. Н.Э. Баумана;

19. ФБУ НИУ МЭИ;

20. ФГУП НПО Лавочкина»

21. ПАО «НПО Сатурн»

22. АО «НПО ЦНИИТМАШ»;

23. ООО «НПП ЭКРА»;

24. АО «ОКБМ Африкантов»;

25. АО «Прогресс»;

26. ПАО «Северсталь»;

27. ФБУ ТГТУ;

28. АО «Техкомплект»;

29. ООО «ТехноТек»;

30. ФБУ «Томский государственный университет»;

31. ООО «Тосол-Синтез»;

32. ПАО «Тяжмаш»;

33. ФБУ «Ульяновский государственный университет»;

34. ФКП АХК;

35. АО «Электровыпрямитель».

Приложение Б Нечетко-множественная оценка структурных элементов когнитивных факторов производства

Таблица Б.1 - «Опыт». Определение весов

ц ю11 ю12 ю13 ю11+ю12+ю13 (ю11+ю12+ю13)/3

крайне высокая высокая очень высокая крайне высокая + высокая + очень высокая ю1

ЛФ ПФ ЛФ ПФ ЛФ ПФ ЛФ ПФ ЛФ ПФ

0 0,875 0,000 0,625 0,875 0,750 1,000 2,250 1,875 0,750 0,625

0,1 0,888 0,000 0,638 0,863 0,763 0,988 2,288 1,850 0,763 0,617

0,2 0,900 0,000 0,650 0,850 0,775 0,975 2,325 1,825 0,775 0,608

0,3 0,913 0,000 0,663 0,838 0,788 0,963 2,363 1,800 0,788 0,600

0,4 0,925 0,000 0,675 0,825 0,800 0,950 2,400 1,775 0,800 0,592

0,5 0,938 0,000 0,688 0,813 0,813 0,938 2,438 1,750 0,813 0,583

0,6 0,950 0,000 0,700 0,800 0,825 0,925 2,475 1,725 0,825 0,575

0,7 0,963 0,000 0,713 0,788 0,838 0,913 2,513 1,700 0,838 0,567

0,8 0,975 0,000 0,725 0,775 0,850 0,900 2,550 1,675 0,850 0,558

0,9 0,988 0,000 0,738 0,763 0,863 0,888 2,588 1,650 0,863 0,550

1 1,000 0,000 0,750 0,750 0,875 0,875 2,625 1,625 0,875 0,542

0 0,625 0,875 0,625 0,875 0,750 1,000 2,000 2,750 0,667 0,917

0,1 0,638 0,863 0,638 0,863 0,763 0,988 2,038 2,713 0,679 0,904

0,2 0,650 0,850 0,650 0,850 0,775 0,975 2,075 2,675 0,692 0,892

0,3 0,663 0,838 0,663 0,838 0,788 0,963 2,113 2,638 0,704 0,879

0,4 0,675 0,825 0,675 0,825 0,800 0,950 2,150 2,600 0,717 0,867

0,5 0,688 0,813 0,688 0,813 0,813 0,938 2,188 2,563 0,729 0,854

0,6 0,700 0,800 0,700 0,800 0,825 0,925 2,225 2,525 0,742 0,842

ц ю11 ю12 ю13 ю11+ю12+ю13 (ю11+ю12+ю13)/3

крайне высокая высокая очень высокая крайне высокая + высокая + очень высокая ю1

ЛФ ПФ ЛФ ПФ ЛФ ПФ ЛФ ПФ ЛФ ПФ

0,7 0,713 0,788 0,713 0,788 0,838 0,913 2,263 2,488 0,754 0,829

0,8 0,725 0,775 0,725 0,775 0,850 0,900 2,300 2,450 0,767 0,817

0,9 0,738 0,763 0,738 0,763 0,863 0,888 2,338 2,413 0,779 0,804

1 0,750 0,750 0,750 0,750 0,875 0,875 2,375 2,375 0,792 0,792

Ц ю31 ю32 ю33 ю31+ю32+ю33 (ю31+ю32+ю33)/3

высокая средняя выше среднего высокая + средняя + выше среднего ю3