Моделирование процессов распространения знаний в высокотехнологичных компаниях тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат наук Баканова, Светлана Александровна

• Баканова, Светлана Александровна
• кандидат наук
• 2015

Оглавление диссертации кандидат наук Баканова, Светлана Александровна

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. ЗНАНИЯ КАК КЛЮЧЕВОЙ ФАКТОР ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ

1.1. Роль знаний в обеспечении диффузии инноваций

1.2. Сфера ИКТ - наукоемкая отрасль современной экономики

1.3. Знания как объект концептуального и математического моделирования

1.4. Анализ существующих моделей производства и распространения знаний

Глава 2. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ ОСОБЕННОСТЕЙ ПРОЦЕССОВ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ЗНАНИЙ

2.1. Характеристика математического аппарата

2.2 Базовая модель распространения знаний в организациях

2.3. Пространственная параметризация сети обмена знаниями

Глава 3. ДИНАМИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ РАСПРОСТРАНЕНИЯ ЗНАНИЙ

3.1. Временная параметризация сети обмена знаниями

3.2 Отражение актуальности знаний в математических моделях

Глава 4. АПРОБАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ

4.1 Характеристика объекта исследования и входные данные исследования

4.2 Построение параметризованной сети распространения знаний в организации

114

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

ПРИЛОЖЕНИЯ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Моделирование процессов распространения знаний в высокотехнологичных компаниях»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. В рамках доминирующей в настоящее время концепции инновационного развития определяющая роль принадлежит диффузии инноваций, которая интерпретируется действующими международными нормативными документами как ее распространение в хозяйственной среде по рыночным и нерыночным каналам. При этом диффузия инноваций всегда сопряжена с потоками знаний, обеспечивающими инновацию и сопровождающими ее.

Взаимосвязь процессов диффузии инноваций и распространения знаний отражена, в том числе, в синонимичности понятий экономики инноваций и экономики знаний, которыми сегодня в равной степени характеризуют современный экономический уклад. Последнее, получившее сегодня широкое распространение в экономической науке, отражает признание того, что именно знания обретают статус ключевого фактора развития, зачастую превосходящим по значимости традиционные ресурсы производства.

В этой связи особое значение приобретают анализ процессов производства и распространения знаний, формирование концептуальных основ, изучение прикладных аспектов и разработка практического инструментария по поддержке принятия решений в новой области менеджмента - менеджменте знаний. Взвешенное и аналитически обоснованное управление знаниевыми процессами в компаниях, непосредственная деятельность которых связана с высокими технологиями, на государственном уровне и в бизнес-сообществе признается одной из необходимых мер поступательного перехода к инновационной экономике. В последнее время приходит понимание того, что залогом конкурентоспособности и экономического роста является способность сотрудников компании создавать новые знания и обмениваться ими. И найти здесь решение намного сложнее, чем для любой производственной задачи.

Особо актуальными в этой связи становятся прикладные исследования в области управления знаниями в компаниях - в пользу практической значимости и

ценности данного научного направления свидетельствует возросшее количество отечественных и зарубежных разработок. Вопросы теории и практики экономики знаний, ее фундаментальных основ и прикладных аспектов, получили широкое освещение в трудах ученых и практиков. Среди зарубежных ученых, внесших существенный вклад в разработку фундаментальных и прикладных аспектов экономики знаний, особыми достижениями отмечены Й. Шумпетер, Ф. Махлуп, Д. Белл, Э. Роджерс, К. Вииг, Р. Нельсон, С. Уинтер, И. Нонака, Г. Такеучи, П. Друкер, Т. Давенпорт, Л. Прусак, Э. Брукинг и др.

Вклад в отечественный научный задел экономики знаний внесли В.Л. Макаров, Б.З. Мильнер, Ю.В. Яковец, А.Г. Кругликов, Г.Б. Клейнер, В.В. Глухов, Л.Э. Миндели, А.И. Яблонский, А.Н. Козырев, В.Г. Халин, Г.Ю. Силкина, Л.К. Пипия, А.Р.Бахтизин, В.В. Трофимов, А.Е. Карлик, С.Ю. Шевченко, C.B. Ратнер.

В широком смысле управление знаниями в организациях подразумевает создание, накопление и распространение таковых среди сотрудников. Все составляющие этого процесса принципиально значимы для успеха современных компаний, но существенно различны с точки зрения возможности научной формализации, обоснования и практической реализации конкретных управленческих решений. Наиболее сложным в этом смысле является творческий процесс создания знаний; задача накопления знаний успешно решается при современном уровне развития информационных технологий. И, наконец, распространение знаний, подразумевающее не только использование современных средств коммуникации, но, главным образом, взаимодействие носителей знаний, является краеугольным камнем процесса управления знаниями и имеет наибольшее научно-практическое значение, критичное для высокотехнологичных компаний.

Исторически интерес к управлению знаниями и процессами их распространения возник одновременно со становлением инноватики как самостоятельной научной дисциплины. В то же время приходится констатировать, что многие модели менеджмента знаний являются эвристическими и не имеют должного аналитического обоснования.

Немногочисленные математические модели процессов распространения знаний оперируют простейшими показателями (индексы цитирования, библиометрические характеристики) и не отражают в полной мере качественные особенности этих процессов. Отмеченные недостатки научно-методического обеспечения обусловили постановку диссертационного исследования, определили цель, объект и предмет исследования.

Цель диссертационного исследования - развитие математического аппарата анализа сетевых взаимодействий, разработка методов его применения к анализу процессов распространения знаний для повышения обоснованности решений в менеджменте знаний.

Объектом исследования выступают высокотехнологичные компании, основным ресурсом в которых являются знания и компетенции сотрудников. Предметом исследования, в соответствии с поставленной целью, избран процесс распространения знаний в компаниях.

Выявленная проблематика прикладного обеспечения экономики знаний, цель, объект и предмет диссертации определили логику исследования, реализованную постановкой и решением комплекса научно-практических задач:

• проанализировать предметную область, выявить принципиальные особенности и закономерности процессов распространения знаний в высокотехнологичных компаниях;

• изучить и систематизировать существующие научно-методические заделы в моделировании процессов распространения знаний;

• обосновать подбор математического аппарата, адекватного специфике процессов распространения знаний;

• построить комплекс математических моделей процессов распространения знаний, учитывающих их особенности;

• определить направления практического использования разработанного математического аппарата и апробировать его на материалах о деятельности высокотехнологичной компании;

• выявить перспективы дальнейшего развития избранного аспекта исследования процессов распространения знаний.

Логику проведенного диссертационного исследования представляет рис. 1. Теоретической и методологической основой диссертации послужили результаты фундаментальных и прикладных исследований зарубежных и отечественных авторов в области экономики знаний, анализа и моделирования процессов производства и распространения знаний в социально-экономических системах. В основу разработанного модельного представления исследуемого процесса легли положения математического анализа, аппарата теории графов и инструментарий нечеткой математики.

Информационную базу исследования составили данные международной и национальной отраслевой статистики, материалы о деятельности и результаты анкетирования сотрудников компании, на материалах которой апробировались результаты исследования.

Научную новизну исследования составляют следующие его результаты: ® на основе совместного анализа процессов распространения знаний и математических методов их моделирования обоснован выбор графоаналитического инструментария. Дифференцированы случаи применения моделей, основанных на классической теории графов, и мотивирована необходимость привлечения аппарата нечеткой математики; • разработана и исследована базовая модель распространения знаний, учитывающая структуру знаний индивидов и позволяющая определить конфигурацию сети распространения знаний. Предложены количественные оценки факторов, определяющих потенциальную возможность передачи знаний (масштаб распространения знания, «активность» каждого агента процесса обмена знаниями, кратчайшие маршруты распространения знаний);

1. Анализ предметной области и методических заделов исследовния:

1.1 Определение роли и значения знаний в обеспечении инновационных процессов современной экономики

1.2 Исследование сферы информационно-коммуникационных технологий как самостоятельной высокотехнологической отрасли и отрасли, обеспецивающей инновационные процессы других высокотехнологичных сфер

1.3 Анализ знания как объекта процессов распространения и определние свойств знаний, принципиальных с точки зрения возможности и результата процесса

1.4 Анализ существующих подходов к моделированию процессов распространения знаний

2. Моделирование процессов распространения знаний

2.1 Выбор и обоснование математического инструментария исследования

2.2 Построение модельного базиса процесса распространения знаний

2.3. Опрделение пространственного аспекта распространения знаний и его модельное описание

2.4 Определение временного аспекта распространения знаний и его модельное представление

2.5 Исследование аспекта временной актуальности знаний и его отражение в математических моделях

3. Апробация разработанного модельного представления процессов

распространения знаний

3.1 Выбор и описание объекта апробации

3.2 Реализация разработанных моделтных представлений на информационной базе объекта апробации и разработка возможных управленчских рекомендаций

3.3 Разработка общих рекомендаций относительно применения разработанного мадельного представления процессов распространения знаний

Рис. 1 Логическая схема проведенного исследования

• разработан и реализован алгоритм распространения знаний в параметризованной сети, позволяющий оценить структуру сети, выявить ее «проблемные зоны» (области знаний с малым масштабом распространения, низким коэффициентом покрытия «работающими» связями и т.п.), критически значимые направления реорганизации сети и на этой основе выполнить ее настройку;

• выявлены и отражены в математических моделях динамические характеристики процесса распространения знаний в компаниях: увеличение объема знаний отдельного индивида и одновременно общее устаревание знаний. Полученные характеристики представлены функциональной зависимостью, отражающей актуальный уровень знаний в конкретный момент времени, что служит аналитический обоснованием организации процессов распространения знаний.

Практическая значимость диссертационного исследования заключается в следующем:

• разработанный инструментарий модельного описания и анализа процессов распространения знаний предоставляет аналитическую базу принятия решений по управлению знаниями в компаниях высокотехнологичных отраслей;

• разработанный и алгоритмически представленный инструментарий допускает возможность автоматизации и встраивания в корпоративные информационные системы (корпоративные социальные сети), как модуля, обеспечивающего поддержку принятия решений в менеджменте знаний. Результаты исследования были использованы для анализа сети

распространения знаний в подразделении ИТ-компании Return on Intelligence, Inc. По результатам апробации разработан ряд практических рекомендаций, направленных на обеспечение устойчивого процесса обмена знаниями среди сотрудников компании.

Личное участие автора в получении результатов, изложенных в диссертации, заключается в постановке исследования, подборе математического аппарата описания процесса распространения знаний; разработке модельного описания и анализа процессов распространения знаний.

Область исследования. Диссертация по своей цели и содержанию соответствует специальности 08.00.13 - «Математические и инструментальные средства экономики» по части следующих пунктов:

1.2. Теория и методология экономико-математического моделирования, исследование его возможностей и диапазонов применения: теоретические и методологические вопросы отображения социально-экономических процессов и систем в виде математических, информационных и компьютерных моделей.

1.4. Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений.

Апробация результатов исследования. Основные положения и результаты диссертационного исследования доложены на ХЫ Неделе науки СПбГПУ, международных научно-практических конференциях: «Интеграция мировых научных процессов как основа общественного прогресса» (г. Казань), «Прорывные экономические реформы в условиях риска и неопределенности» (г. Уфа), «Фундаментальные и прикладные исследования в современном мире» (г. С анкт-Петербург).

Публикации основных положений диссертационного исследования. Основные результаты диссертационного исследования опубликованы в 8 статьях, в научных журналах и сборниках докладов научных конференций, в том числе в 3 статьи в изданиях, рекомендованных ВАК.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка, 6 приложений.

Глава 1. ЗНАНИЯ КАК КЛЮЧЕВОЙ ФАКТОР ИННОВАЦИОННОГО

РАЗВИТИЯ

1.1. Роль знаний в обеспечении диффузии инноваций

Краткий экскурс в историю экономического развития позволяет проследить одну примечательную закономерность - для каждой новой вехи экономического, технологического и социального развития предпосылкой и движущей силой являлось возникновение новых инструментов, продуктов, подходов, провоцирующих существенные структурные сдвиги в экономике и жизни общества.

Безусловным приоритетом современной российской экономики является переход на путь инновационного развития, перспективность которого подтверждается передовыми международными практиками. Концепция инновационного развития за аксиому принимает постулат о том, что знания во всех формах играет решающую роль в экономическом прогрессе, а инновации являются комплексным и системным явлением1.

Общепризнанным является положение о том, что именно инновации представляют собой центральный фактор роста производства в количественном и качественном выражении. Однако одновременно приходится констатировать, что, не смотря на огромную популярность темы инноваций в экономике, до сих пор не сформировалось единство в трактовке этого понятия.

Наиболее известными можно считать следующие определения:

Инновация - есть введение в употребление какого-либо нового или значительно улучшенного продукта (товара или услуги) или процесса, нового метода маркетинга или нового организационного метода в деловой практике,

л

организации рабочих мест или внешних связях .

1 Руководство Осло. Рекомендации по сбору и анализу данных по инновациям: 3-е изд. Совместная публикация ОСЭР и Евростата: Пер. с англ. - М.: ЦИСН, 2010. - С. 11

2 Там же, С.31

Инновация - продукция творческого труда, имеющая завершенный вид товара, готового к применению и распространению1.

Инновация - внесение в разнообразные виды человеческой деятельности новых элементов (видов, способов), повышающих результативность этой деятельности2.

Инновация - результат инновационной деятельности, получивший воплощение в виде нового или усовершенствованного продукта, внедренного на рынке, нового или усовершенствованного технологического процесса, используемого в практической деятельности, либо новой или усовершенствованной организационно-экономической формы, обеспечивающей необходимую экономическую и (или) общественную выгоду3.

Общей тенденцией в определении понятия инновации среди отечественных ученых выступает стремление охарактеризовать инновацию как конечный продукт инновационной деятельности, в то время как в зарубежной практике «основной упор» делается на деятельность, процесс изменений.

Аккумулируя свойства и характерные черты инноваций, которые выделяют отечественные и зарубежные специалисты, можно утверждать, что признаками инновации, которыми должен обладать результат деятельности человека являются:

• новизна (качество, способ или форма);

• востребованность на рынке, оправданная наличием положительного эффекта от применения;

• введение в потребление.

Несмотря на многообразие форм инноваций, их трактовок, общепризнанным объединяющим началом инноваций являются знания.

1 Антонец В.А. Основы коммерциализации технологий и результатов научных исследований и разработок (выдержка из учебно-методического пособия). — Н.Новгород: Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, 2009. - С. 5

2 Яковец Ю.В. Эпохальные инновации XXI века. - М.: Экономика, 2004. - С. 9

3 Винокуров В.И. Основные термины и определения в сфере инноваций // Инновации. - 2005. - №4(81). - С. 6 - 21

Руководство Осло подчеркивает, что диффузия новых знаний и технологий является центральным элементом инновационного развития1.

В рамках концепции инновационного развития центральное место занимает феномен диффузии инноваций, которую связывают с распространением широкого круга новшеств через систему информационных, социальных и экономических связей между всеми элементами системы общественного производства и потребления.

Исторически интерес к феномену диффузии инновации исследователи стали проявлять после введения самого понятия инновации в экономический оборот. Постулируется, что сама по себе инновация проявляется и имеет экономическое значение только в том случае, когда она получает распространение среди экономических агентов - признается среди потребителей. Естественно-научный термин «диффузия» применительно к инновациям сегодня трактуется как процесс распространения новшества среди потенциальных реципиентов - явление, развивающееся в пространстве и времени. Сама возможность диффузии, ее механизмы, скорость и масштаб напрямую зависят от контекста инновации - формы, стадии ее жизненного цикла и других факторов. Однако зачастую при анализе этого явления сама инновация упрощается до формы конечного рыночного продукта, а ее диффузия рассматривается, как правило, в отрыве от механизмов, которые ее обеспечивают.

За более чем полувековую историю исследований явления зарождения и распространения инноваций сложилась система взглядов на процесс распространения инноваций, детально проработавшая весь спектр внешних проявлений эффектов от диффузии инноваций. Многогранность явления диффузии инноваций подтолкнула исследователей к всестороннему анализу процесса и его проявлений. Так, выделяют различные аспекты диффузии новшеств - пространственный, временной, социальный, институциональный, ч количественный.

1 Руководство Осло. Рекомендации по сбору и анализу данных по инновациям: 3-е изд. Совместная публикация ОСЭР и Евростата: Пер. с англ. -М.: ЦИСН, 2010. С. 21 - 22

Социальный аспект диффузии инноваций охватывает весь спектр межличностного взаимодействия участников процесса и особенности их психологии восприятия нововведений.

Как показано в работах Э. Роджерса, решения, касающиеся освоения новых продуктов, технологий и услуг, принимаются индивидами в соответствии с их склонностью к новаторству. Делая выбор, экономический агент оценивает совокупные свойства инновации, определяет для себя ценность приобретения. Вне зависимости от статуса лица, принимающего решение, все потенциальные получатели инноваций по степени восприятия нового подразделяются в теории инноваций Э. Роджерса на пять групп1: новаторы (самые первые приемники инноваций; ранние реципиенты (пользователи; формируют основной контингент лидеров, способных распространять мнение о новшестве в большинстве социальных систем); раннее большинство; позднее большинство; поздние реципиенты (консервативное меньшинство).

Восприятие инновации реципиентами в работах Э. Роджерса есть не сиюминутное действие, а поэтапный процесс, протекающий с разной скоростью для представителей различных групп потребителей инноваций. Так, каждый потенциальный реципиент прежде, чем принять инновацию, сначала получает первичную информацию о ней (знание), приходит к твердому убеждению попробовать, принимает решение, пробует. При этом ученый подчеркивает необходимость учитывать свойства самого новшества, способные влиять на скорость восприятия его отдельными экономическими агентами и, как следствие, на скорость диффузии инновации.

В своем исследовании Э. Роджерс освещает не только социальный аспект распространения новшеств, но так же скорость диффузии инновации и пространственный эффект от ее распространения, который технически описывается логистической кривой. Масштаб и динамика распространения инноваций, подчиняясь логистическому закону, в каждый конкретный момент времени зависит от количества реципиентов, уже принявших инновацию.

1 Кожухар В.И. Инновационный менеджмент: Учебное пособие. - М.: ИТК «Дашков и К0», 2011. - 292 с.

Масштаб диффузии новшества определяется количеством реципиентов инновации и географическими границами ее распространения. Основной фактор, влияющий на масштаб диффузии нововведения - платежеспособный спрос на инновацию, обусловленный экономической ситуацией на рынке, возможностями потребителей и т.д. В этом проявляется взаимосвязь социального аспекта инновации и количественных показателей эффекта инноваций: решения о принятии инноваций носят субъективный характер и по мере накопления опыта использования инновации (расширения масштабов), ожидания от использования новшества уточняются.

Количественные характеристики масштаба и скорости диффузии инновации достаточно универсальны, но характеризуют лишь результат процесса, не уделяя внимания сути механизмов, с помощью которых инновации распространяются в пространстве1. Между тем, пространственный аспект распространения инновации - направление - подразумевает наличие для каждой конкретной инновации «центра» и «периферии», которые определяются по уровню развития нововведения или по месту его возникновения. Центр и периферия на любом пространственном уровне связаны между собой потоками информации, знаний (явных и неявных) и направления этих потоков определяют характер взаимодействия между структурами центрального и периферийного уровня.

Исследованию пространственного аспекта диффузии инновации посвящено множество работ зарубежных и отечественных экономистов. Рассматривая диффузию инноваций в пространственном аспекте, большинство исследователей исходят из того, что каждая инновация, а, следовательно, и процесс ее распространения имеют свой эпицентр и периферии.

К примеру, Т. Хегерстранд в своей фундаментальной работе «Диффузия инноваций как пространственный процесс», выделяет три типа диффузии: диффузия расширения (инновация равномерно распространяется от эпицентра возникновения), диффузия перемещения (распространение в одном направлении) и смешанная диффузия. Возможность, направление и темп распространения

1 Кругликов А.Г. Системный анализ научно-технических нововведений. - М.: Наука, 1991. - 120 с.

инновации ученый связывал в первую очередь с социально-экономической средой, в которой он протекает. Инновация получает распространение по тем социальным каналам, в которых налажено эффективное взаимодействие между агентами. Пространственная диффузия, по мнению Т. Хегерстранда, является одним из этапов развития инноваций, которые имеют волновой характер. Каждое нововведения в своем развитии проходит стадии зарождения, диффузии, накопления и насыщения.

Взаимосвязь пространственного аспекта инновационных процессов и отраслевого развития рассматривал в своих работах Ф. Перру1. Ученый сопоставил факт взаимосвязи развития передовых технологических отраслей, концентрации факторов производства и инновационной активности, что в итоге формирует так называемые полюса роста. Географически полюса роста образуют эпицентры и ареалы инновационного творчества, из которых инновации потом распространяются в районы, удаленные от полюсов.

Аспект территориальной неравномерности экономического и инновационного развития развивали своих работах Ж. Будвиль, П. Потье, X. Ласуэна. Ученые показали, что отдельные экономически развитые и инновационно-активные регионы (центры) выступают в качестве полюсов роста. От таких центов происходит импульсное распространение инноваций к периферийным районам, в след за которым тянется и экономическое и социальное развитие периферийных регионов.

Институциональный аспект диффузии инноваций отражен в эволюционной экономической теории, в частности, в трудах Р. Нельсона и Дж. Уинтера. Основной объект исследования ученых - фирма (экономический субъект), работающая по устоявшимся подходам (рутинам). По мнению ученых, существуют два способа выхода из рутинности для экономических агентов — генерация инноваций или заимствование и адаптация сторонних практик. Основная позиция эволюционной экономики - прогресс движут неравновесные

1 Гуриева Л.К. Теория диффузии нововведений /7 Инновации. - 2005. - №4(81). - С. 22 - 26

процессы1. В связке фирма - инновация раскрывается суть экономического развития субъектов хозяйствования и, как следствие, других экономических институтов. Эволюционисты понимают инновацию как процесс, движимый развитием знаний и технологий в ходе взаимодействия хозяйствующих субъектов, а экономику как систему, развитие которой направленно на рост разнообразия и сложности технологий, товаров, услуг, способов организации и управления. Инновации служат не только толчком и источником эволюционных изменений в социально-экономических системах, но и сами являются частью эволюционного процесса - на смену потерявшим актуальность товарам и услугам приходят новые.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Баканова, Светлана Александровна, 2015 год

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Bass F. A New Product Growth Model for Consumer Durables // Management Science. - 1969.-Vol. 15, No 5.-PP. 215-227.

2. Cowan R., Jonard P. Network Structure and the Diffusion of Knowledge // Journal of Economic Dynamics and Control. - 2004. - Vol. 8, No 28. - PP. 1557-1575.

3. De Vany A.S., Walls W.D. Motion picture profit, the stable Paretian hypothesis, and the curse of the superstar // Journal of Economic Dynamics & Control, Vol. 28, 2004, P. 1035-1057.

4. Dodds P.S., Muhamad R., Watts D.J. An Experimental Study of Search in Global Social Networks // Science, Vol. 301. No. 5634, 2003. P. 827-829.

5. Frascati manual: proposed standard practice for service on research and experimental development. - Paris: OECD, 2002.

6. Loury G.C. Market Structure and Innovation // Quarterly Journal of Economics. -1979. - Vol. 93, No 3. - PP. 395-410.

7. Lucas R. On the Mechanics of Economic Development // Journal of Monetary Economics. - 1988. - No 22. - PP. 3-42.

8. Managing Nano-Bio-Info-Cogno Innovations. Convergence Technologies in Science. William Sims Bainbridge and Mihail C. Roco (Eds.), Springer, 2005.

9. Roger E.M. Diffusion of Innovations (4th ed.). - New-York: The Free Press, 1983.

10. Romer P.M. Endogenous Technological Change // Journal of Political Economy. - 1990. - Vol.98, No 5. - PP. 71-102.

11. Third European Report on Science and Technology Indicators: 2003. Towards a Knowledge-Based Economy. - Luxemburg: European Commission, 2003.

12. Аверкин A.H., Батыршин И.З., Блишун А.Ф. и др. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. - М.: Наука, 1986. -312с.

13. Агарков С.А., Кузнецова Е.С., Грязнова М.О. Инновационный менеджмент и государственная инновационная политика. - М.: Академия естествознания, 2011. - 143 с.

14. Андреева Т.Е., Расков В.Е. Создание знаний как условие долгожительства компании // Вестник Санкт-Петербургского университета. Серия 7 «Менеджмент». - 2006. - Вып. 3. - С. 137-148.

15. Антонец В.А. Основы коммерциализации технологий и результатов научных исследований и разработок (выдержка из учебно-методического пособия). - Н.Новгород: Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, 2009. - 31 с.

16. Баканова С.А. Графоаналитическая модель распространения знаний в организациях // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. - 2015. - №1(211) - С. 189 - 196

17. Баканова С.А. Механизмы диффузии инноваций: особенности и методы моделирования // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. - 2013. - № 6-1(209) - С. 144 - 149.

18. Белл Д. Социальные рамки информационного общества. Новая технократическая волна на Западе. - М.: Прогресс, 1986. - 371 с.

19. Берштейн Л.С., Боженюк A.B. Нечеткие графы и гиперграфы. - М.: Научный мир, 2005. 256 с.

20. Борисов А.Н., Алексеев A.B., Меркурьева Г.В. и др. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. - М.: Радио и связь, 1989. -304 с.

21. Брукинг Э. Интеллектуальный капитал как ключ к успеху в новом тысячелетии: Пер. с англ. - СПб.: Питер, 2001. - 288 с.

22. Бруяцкий Е.В., Смирнов Л.П. Математические методы в задачах управления наукой. - Киев: Изд-во «Наукова Думка», 1973. - 184 с.

23. Бурков В.Н., Заложнев А.Ю., Новиков Д.А. Теория графов в управлении организационными системами. - М.: Синтег, 2001. - 124 с.

24. Варламова З.Н. Исследование соотношения понятий «знание» и «информация» // Вестник Челябинского государственного университета. - 2008. -№7.-С. 7-14

25. Вииг К. Основы управления знаниями: Пер. с англ. - М.: Прогресс, 1986-371 с.

26. Винокуров В.И. Основные термины и определения в сфере инноваций // Инновации. - 2005. - №4(81). - С. 6 - 21

27. Глухов В.В., Коробко С.Б., Маринина Т.В. Экономика знаний: Учебное пособие. - СПб.: Питер, 2003. - 528 с.

28. Гольберт В.В. Структурная модель инновационного процесса // Наука. Инновации. Образование. - 2008. - Вып. 6. - С. 210-222.

29. Губанов Д.А., Новиков Д.А., Чхартишвили А.Г. Модели влияния в социальных сетях // Управление большими системами. - 2009. - № 27. С. 205-281

30. Гуриева JI.K. Теория диффузии нововведений // Инновации. - 2005. -№4(81).-С. 22-26

31. Гурков И.Б., Тубалов B.C. Инновации в российской промышленности: создание, диффузия и реализация новых технологий и социальных практик // Мир России. - 2004. - № 3. - С 13-47.

32. Гусаков М.А. Институциональная среда создания прорывных технологий // Инновации. - 2012. - № 6 (164). - С. 23-29.

33. Гусаков М.А. Модернизация научно-инновационного процесса // Экономика и управление. - 2009. - № 10. - С. 36-41.

34. Давенпорт Т., Прусак JI. Рабочее знание: Как организации управляют тем, что они знают. - М., 1998. - 560 с.

35. Дехтярь М.И. Лекции по дискретной математике: Учебное пособие. -М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2009. - 259 с.

36. Доклад об информационной экономике 2007/2008 год. Наука и техника на службе развития: новая парадигма ИКТ. Нью-Йорк и Женева: Организация Объединенных Наций, 2007 г. - 37 с.

37. Друкер П. Ф. Бизнес и инновации: Пер. с англ. - М.: ООО «И.Д. Вильяме», 2009. - 432 с.

38. Дуделин Ю.А. Казакова Н.В. Стратегии трансфера инноваций в инновационных системах // Инновационный вестник регион - 2010. - №4 - С. 54 -59.

39. Дынкин A.A. Экономика знаний в России и в мире: [Электронный ресурс.]: URL http://fp6.csrs.ru/news/data/dynkin.doc (Дата обращения 20.02.2014).

40. Евин И.А. Теория сложных систем как новая научная парадигма. - М.: Ин-т машиноведения, 2012. - 24-96с.

41. Егорова М.В. Особенности функционирования инновационного кластера в регионе // Российское предпринимательство. - 2007. - № 7. - Вып. 1 (93).-С. 19-24

42. Заде J1. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. - М.: Мир, 1976. - 165 с.

43. Занг В.-Б. Синергетическая экономика. Время и перемены в нелинейной экономической теории: Пер. с англ. - М.: Мир, 1999. - 335 с.

44. Индикаторы инновационной деятельности: 2014: статистический сборник. - М.: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» 2014. - 472 с.

45. Индикаторы информационного общества 2014: статистический сборник / Под ред. JT.M. Гохберга - М.: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», 2014. - 320 с.

46. Инновационное развитие: экономика, интеллектуальные ресурсы, управление знаниями / Под ред. Б.З. Мильнера. - М.: ИНФРА-М, 2010. - 624 с.

47. Интеллектуальные активы и инновации: проблемы оценки, учета и управления / Под ред. В.В. Платонова. - СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2008. - 126 с.

48. К истории формирования и развития концепции национальных инновационных систем // Проблемы современной экономики (электронный научно-аналитический журнал) - 2011 - №2(38): [Электронный ресурс.]: URL: http://www.m-economy.ru/art.php?nArtId=3568 (Дата обращения 12.02.2015)

49. К обществам знания. Всемирный доклад ЮНЕСКО. Париж: ЮНЕСКО, 2005.

50. Карачаровский В. Управление инновациями в промышленном производстве // Экономист. - 2009. - № 10. - С. 25-34.

51. Карлик А.Е., Платонов В.В., Тихомиров H.H., Воробьев В.П., Ковалева A.C. Управление интеллектуальными ресурсами инновационно-активных предприятий. - СПб.: Изд-во СПбГЭУ, 2013. - 167 с.

52. Климов С.М. Интеллектуальные ресурсы общества. - СПб.: Знание, 2002. - 200 с.

53. Ковальчук М.В. Конвергенция наук и технологий - прорыв в будущее // Российские нанотехнологии. - 2011. - № 1-2. - С. 13-23.

54. Кожухар В.И. Инновационный менеджмент: Учебное пособие. - М.: ИТК «Дашков и К0», 2011. - 292 с.

55. Козырев А.Н. Экономика интеллектуального капитала. Научные доклады №7 (R). - СПб.: НИИ менеджмента СПбГУ, 2006. - 30 с.

56. Колмановский В.Б., Рионеро С. О некоторых моделях диффузии инноваций // Автоматика и телемеханика. - 1999. - № 9. - С. 21-29.

57. Косачев Ю.В. Экономико-математические модели эффективности финансово-промышленных структур. - М.: Логос, 2004. - 248 с.

58. Кравченко В.Н., Приходько Т.И. Имитационная модель диффузии инновационной продукции промышленного назначения // Новое в экономической кибернетике. - 2006. - № 4. - С. 52-64.

59. Крог, фон Г., Кене М. Трансфер знаний на предприятии: основные фазы и воздействующие факторы // проблемы теории и практики управления. -1999.-№4.-С. 78-83

60. Кругликов А.Г. Системный анализ научно-технических нововведений. -М.: Наука, 1991.- 120 с.

61. Кузнецов Ю.А., Маркова С.Е. Анализ качественных особенностей динамики развития Российского рынка ИКТ. Структурный подход // Труды НГТУ им. P.E. Алексеева. - 2013. - № 3(100). - С. 242-252.

62. Куликов A.B., Широкова Г.В. Внутрифирменные ориентации и их влияние на рост: опыт российских малых и средних предприятий // Российский журнал менеджмента. 2010. - Т. 8. - № 3. - С. 3-34

63. Лебедев С.А., Ковылин Ю.А. Философия научно-инновационной деятельности: Монография. - М.: Академический Проект; Парадигма, 2012. - 182 с.

64. Леоненков A.B. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. - СПб.: БХВ-Петербург, 2003. - 736с.

65. Макаров В. Л. Обзор математических моделей экономики с инновациями // Экономика и математические методы. - 2009. - Т. 45, №1. - С. 314.

66. Макаров В.Л., Бахтизин А.Р., Бахтизина Н.В. Вычислимая модель экономики знаний // Экономика и математические методы, 2009. - Т. 45, №1. - С. 70-82

67. Маринко Г.И. Современные модели и школы в управлении знаниями // Вестник МГУ. Сер. 21 (государство и общество) - 2004. - № 2. - С. 45-65

68. Махлуп Ф. Производство и распространение знаний в США. - М.: Прогресс, 1966. - 462 с.

69. Медведев Д.А., Удалова В.В. Конвергенция наук и технологий -прорыв в будущее: [Электронный ресурс]. URL : http://www.nanonews.ru (Дата обращения 11.11.2013).

70. Мелихов А.Н., Бернштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. - М.: Наука, 1990. - 272 с.

71. Мельникас Б. Экономика знаний: интернационализация и систематика инноваций. - Вильнюс: Литовский инновационный центр, 2013. - 702 с.

72. Мизинцева М.Ф. , Гербина Т.В. Практика управления знаниями: применение в коммерческих банках (обзор) // НТИ ВИНИТИ РАН. Сер. 1. - 2009. -№ 11.-С. 1-10.

73. Мильнер Б.З. Концепция управления знаниями в современных организациях // Российский журнал менеджмента. - 2003. - № 1. - С. 57-76

74. Миндели Л.Э., Пипия Л.К. Концептуальные аспекты формирования экономики знаний // Проблемы прогнозирования. - 2007. - № 3. - С. 115-136.

75. Михайлов А.И., Черный А.И., Гиляревский P.C. Научные коммуникации и информатика. - М.: Наука, 1976. - 671 с.

76. Московкин В. Основы концепции диффузии инноваций // БИЗНЕСИНФОРМ. - 1998.-№ 17-18. - С. 41-48.

77. Мухин В.И. Управление интеллектуальной собственностью: Учебное пособие. - М.: Гуманитар, изд. центр ВЛАДОС, 2007. - 335 с.

78. Национальные инновационные системы / Под ред. В.В. Иванова, Н.И. Ивановой, Й. Розебума, X. Хайсберса. - М.: ЦИПРАН РАН, 2006. - 280 с.

79. Нельсон Р., Уинтер С. Эволюционная теория экономических изменений. - М.: Дело, 2000. - 536 с.

80. Нижегородцев P.M. Модели логистической динамики как инструмент экономического анализа и прогнозирования // Моделирование экономической динамики: риск, оптимизация, прогнозирование. - М.: Диалог-МГУ, 1997. - С. 3451.

81. Никитенкова М.А. Корпорации информационной индустрии США в условиях глобализации: факторы влияния на диффузию инноваций: [Электронный ресурс]: URL: http://www.gosbook.ru/node/55852 (дата обращения 10.03.2015).

82. Никитенкова М.А. Развитие американской информационной инфраструктуры в рамках решения общей проблемы модернизации инфраструктурных отраслей: опыт США // Россия в мировой экономике и международных отношениях. - М., 2009. - С. 184-193.

83. Никулин А.Н., Романченко В.А. Процесс распространения знаний в кластерных образованиях // Современные исследования социальных проблем (электронный научный журнал) - 2014 - №6(38): [Электронный ресурс.]: URL: http://sisp.nkras.ru (Дата обращения 20.02.2015)

84. Нонака И., Такеучи Г. Компания - создатель знания. Зарождение и развитие инноваций в японских фирмах. - М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2011.- 384 с.

85. Орловский А.И. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. - М.: Наука, 1981. - 208 с.

86. Официальный сайт компании Return on intelligence, Inc.: [Электронный ресурс]: URL: http://www.returnonintelligence.ru/company/about/ (Дата обращения 22.03.2015)

87. Пастухов A.JI. Тенденции управления знаниями в университетских комплексах // Экономика и управление. - 2010. - № 10. - С. 86-89

88. Пегат А. Нечеткое моделирование и управление: Перевод с английского. - М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2009. - 798 с.

89. Переяслова И.Г., Бодрухина H.H., Бодрухин К.Н. К вопросу об актуальности проблемы управления знаниями на российских предприятиях (результаты эмпирических исследований) // Вестник ЮРГТУ (НПИ). Серия социально-экономические науки. - 2010. - № 2. - С. 79-85.

90. Попов К., Коновалов А. Управление издержками производства и потребления информации // Проблемы теории и практики управления. - 2007. - № 2.-С. 16-25

91. Прайс Д. де Солла. Система научных публикаций // Успехи физических наук. - 1966. Т. 90. - Вып. 2. - С. 349-360

92. Ратнер C.B. Сценарии стратификации научно-инновационной сети // Управление большими системами. Специальный выпуск 30.1 «Сетевые модели в управлении». - С. 774-798.

93. Российский инновационный индекс / Под ред. Л.М. Гохберга. - М.: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», 2011.-84 с.

94. Руководство Осло. Рекомендации по сбору и анализу данных по инновациям: 3-е изд. Совместная публикация ОСЭР и Евростата: Пер. с англ. -М.: ЦИСН, 2010.- 107 с.

95. Сахал Д. Технический прогресс: концепции, модели, оценки: Пер. с англ. / Под ред. A.A. Рывкина. - М.: Финансы и статистика, 1985. - 365 с.

96. Свешников C.B., Бочарников В.П. Основы нечеткой технологии и примеры решения аналитических задач в государстве и бизнесе. - М.: ДМК Пресс, 2014.-408 с.

97. Силкина Г.Ю. Дискретный анализ и комбинаторика: Учебное пособие. - СПб.: Изд-во Политехи, ун-та, 2015. - 122 с.

«

98. Силкина Г.Ю. Естественнонаучные категории в моделировании диффузии инноваций (статья) // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Экономика и менеджмент». - 2013. Т.7, №2. - С. 95-103.

99. Силкина Г.Ю. Модели стратегического планирования динамики инновационных процессов: Монография. - Н. Новгород: Нижегород. гос. техн. ун-т, 2000.- 182 с.

100. Силкина Г.Ю. Пространственно-временная структура инновационных процессов и ее модельное представление // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Серия «Экономические науки». - 2012. - № 1. - С. 309-316.

101. Силкина Г.Ю., Шевченко С.Ю. Модели обмена знаниями // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Серия «Экономические науки». - 2012. - № 2-1. -С. 125-132.

102. Симонова И.Ф., Комарова A.B. Процессы управления организационными знаниями // Нефть, газ и бизнес. - 2011. - № 1. - С. 69-71.

103. Соколов А.Ф. Система управления корпоративными знаниями // Экономический анализ: теория и практика. - 2010. - № 22. - С. 16-23

104. Степанова Т.Е., Манохина Н.В. Экономика, основанная на знаниях (теория и практика). - М.: Гардарики, 2008. - 238 с.

105. Стратегия развития информационного общества в Российской Федерации. № Пр-212 от 7 февраля 2008г. // Российская газета. - 2008г. - № 4591.

106. Судоплатов C.B., Овчинникова Е.В. Элементы дискретной математики. - М.: ИНФРА-М, 2002. - 280 с.

107. Сушков П., Лукша О., Яновский А. Центр коммерциализации технологий - организационное развитие: как создать, управлять, организовать мониторинг и оценку деятельности // Проект EuropeAid «Наука и коммерциализация технологий». -М.: 2009. - 124 с.

108. Теребова C.B. Трансфер технологий как элемент инновационного развития экономики // Проблемы развития территории. - 2010. - №4(50). - С. 31 -36.

109. Терехов А.И. Математические модели соперничества в сфере НИОКР // Математическое моделирование. - 2003. - Т. 15, №4. - С. 34-64.

110. Трофимов В.В., Трофимова Л.А. Управление знаниями. Учебное пособие. - СПб.: Издательство СПбГУЭФ, 2012. - 77 с.

111. Трубников Д.А., Трубникова Е.И. Интеллектуальная собственность в условиях современной России // Вестник СамГУ. - 2013. - № 4 (105). - С. 57-64.

112. Тузовский А.Ф., Чириков C.B., Ямпольский В.З. Системы управления знаниями (методы и технологии) / Под общ. ред. В.З. Ямпольского. - Томск: Изд-во НТЛ, 2005.-260 с.

113. Фролов И.Э., Чаплыгина И.Г. Современные проблемы построения моделей научно-технической сферы экономики // Экономическая наука современной России. - 2009. - № 1. - С. 1-7.

114. Хозяйственный риск и методы его измерения: Пер. с венг. / Под ред. Т. Бачкаи, Д. Месена, Д. Мико. - М.: Экономика, 1979. - 183 с.

115. Черенков В.И. Маркетинговый подход к категоризации каналов глобальной диффузии инноваций // Проблемы современной экономики. — 2012. — №2 (42).-С. 211-215.

116. Шапиро Д.И. Принятие решений в системах организационного управления: Использование расплывчатых категорий. - М.: Энергоатомиздат, 1983.- 184 с.

117. Шевченко С.Ю. Организация научно-технического трансфера в системе корпоративного управления развитием // Известия высших учебных заведений. Социология, Экономика. Политика. - 2012. - № 3. - С. 18-21.

118. Шевченко С.Ю. Управление жизненным циклом инновационного продукта // Креативная экономика. - 2008. - № 2. - С. 32-39.

119. Шевченко С.Ю., Щербаков В.В. Применение инновационного и логистического менеджмента в операциях научно-технического трансфера // Развитие национальных и региональных инновационных систем для повышения конкурентоспособности и качества жизни - партнерство государства, науки, образования и бизнеса (теория, проблемы, опыт и перспективы): Материалы 5-й Междунар. конференции «ГЛОБАЛИКС-РОССИЯ-2007). - В 3-х т. Т. 2. -Саратов, 2007. - С. 106-109.

120. Шумпетер И. Теория экономического развития. Капитализм, социализм и демократия / Предисл. B.C. Автономова. - М.: ЭКСМО, 2007. - 864 с.

121. Яблонский А.И. Модели и методы исследования науки. - М.: Эдиториал УРСС, 2001.-400 с.

122. Яблонский А.И. Структура и динамика современной науки (некоторые методологические проблемы) // Системные исследования. Ежегодник 1976.-М.: Наука, 1977. - С. 66-90

123. Яковец Ю.В. Эпохальные инновации XXI века. - М.: Экономика, 2004.-437с.

124. Яхъяева Г.Э. Нечеткие множества и нейронные сети. - М.: Интернет-Университет Информационных Технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. -316 с.