Оценка влияния инновационной деятельности на социально-экономическое развитие нефтегазовых регионов России тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.05, кандидат наук Лебедева Маргарита Евгеньевна

• Лебедева Маргарита Евгеньевна
• кандидат наук
• 2022

Оглавление диссертации кандидат наук Лебедева Маргарита Евгеньевна

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ИННОВАЦИОННЫЙ ФАКТОР В СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОМ РАЗВИТИИ НЕФТЕГАЗОВЫХ РЕГИОНОВ

1.1 Исследование роста экономического благосостояния регионов через развитие инновационной системы

1.1.1 Эволюционный подход как основа исследования роли инноваций в экономическом развитии регионов

1.1.2 Региональные инновационные системы и их взаимодействие с нефтегазовым сектором

1.2 Путь к технологическому развитию нефтегазового сектора России

1.2.1 Импортозамещение в нефтегазовом секторе

1.2.2 Нефтегазовые регионы России и особенности их инновационного развития

1.3 Проблемы развития инноваций в нефтегазовом секторе России и ее регионов

1.3.1 Проблемы и препятствия в развитии инновационной деятельности

в нефтегазовом секторе России

1.3.2 Ограниченные возможности «ресурсного мультипликатора» в развитии инноваций

1.3.3 Возможности участия регионов в активизации инновационного процесса

в нефтегазовом секторе

ГЛАВА 2. ОБОСНОВАНИЕ КРОСС-МЕТОДИЧЕСКОГО ПОДХОДА И ЕГО КОМПОНЕНТ К ИССЛЕДОВАНИЮ ВЛИЯНИЯ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ НА СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ НЕФТЕГАЗОВЫХ РЕГИОНОВ

2.1 Существующие методики оценки уровня инновационной деятельности регионов России47

2.2 Обоснование необходимости кросс-методического подхода к исследованию влияния инноваций на социально-экономическое развитие нефтегазовых регионов

2.3 Компоненты кросс-методического подхода при исследовании влияния инноваций на социально-экономическое развитие нефтегазовых регионов

2.3.1 Кластерный анализ (метод ^средних) в построении группировки регионов

2.3.2 Панельный анализ данных (выбор спецификации модели)

2.3.3 Возможности когнитивного моделирования при анализе

экономической системы региона

ГЛАВА 3. ПРИМЕНЕНИЕ КРОСС-МЕТОДИЧЕСКОГО ПОДХОДА К ИССЛЕДОВАНИЮ

РАЗВИТИЯ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ НЕФТЕГАЗОВЫХ РЕГИОНОВ

3.1 Экономическая систематика регионов России методом кластерного анализа

3.2 Выявление степени влияния факторов на экономическое благосостояние регионов при помощи панельного анализа данных. Сравнение характера влияния в выделенных типологических группах регионов

3.3 Эволюционный взгляд на развитие регионального нефтегазового сектора Томской области

3.4 Сценарный прогноз экономической динамики Томской области с использованием когнитивной модели

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение 1. Евклидовы расстояния от центра кластера до соответствующего наблюдения (региона), входящего в его состав, — для групп нефтегазовых регионов

Приложение 2. Евклидовы расстояния от центра кластера до соответствующего наблюдения (региона), входящего в его состав, — для групп ненефтегазовых регионов

Приложение 3. Карта России с выделенными группами регионов

Приложение 4. Математические основы когнитивного моделирования

Приложение 5. Ориентированный граф когнитивной модели Томской области

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Оценка влияния инновационной деятельности на социально-экономическое развитие нефтегазовых регионов России»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Перспектива экономического роста России напрямую связана с возможностями развития экономики регионов. Определение четко обозначенного круга регионов России, обладающих наилучшими условиями для эффективного освоения природных ресурсов, развития промышленности и инновационной сферы, создает возможность концентрации усилий участников хозяйственной системы на достижении общих целей экономического роста. В этом круге заслуженное место отводится регионам, где ведется добыча углеводородного сырья (УВС). Нефтегазовый сектор (НГС) может создавать значительный спрос на отечественные инновационные технологии. Важность же диверсификации закупок технологий, машин и оборудования, импортозамещения возрастает с каждым годом. Независимость НГС России от импорта технологий и оборудования является одним из условий экономической безопасности страны — устойчивости экономической системы к политическим и экономическим шокам.

Специализация нефтегазовых регионов только на добыче сырья ограничивает их возможности экономического развития, ведет к росту чувствительности экономики к внешним шокам и низкой адаптационной способности в меняющихся экономических условиях, к зависимости от дотаций и постепенному падению уровня экономического благосостояния территории вследствие истощения месторождений.

Наилучшим решением является сочетание ресурсной специализации с научно-технологическим развитием добывающих регионов. Такая база для дальнейшего социально-экономического развития в настоящее время может быть создана в регионах, где освоение ресурсов еще приносит крупные доходы и есть финансовый потенциал для инвестиций, в том числе в инновационную деятельность. Возможности влияния НГС на технологическое развитие региона ограничено сравнительно краткосрочным периодом, они имеются только на той фазе эволюции НГС, когда ресурсы еще не исчерпаны. Наибольшая отдача может иметь место на стадии зрелости и начальной фазе падающей добычи, когда возникает и усиливается потребность в инновациях (из-за падения продуктивности запасов и эффективности производства), но еще генерируется достаточно большой доход, который может стать источником средств для создания и внедрения инноваций.

Дополнительные инвестиционные стимулы, в свою очередь, активизируют отрасли, связанные с НГС, создают новые возможности развития экономики нефтегазовых регионов и, как следствие, способствуют повышению благосостояния всей страны. Поэтому задача развития инноваций в НГС со временем не только не теряет своей актуальности, но и становится все более

и более значимой. Регионы России, обладающие реальным потенциалом для расширения и углубления инновационной деятельности в НГС, могут привнести значительный вклад в процесс перехода страны с ресурсно-экстенсивного на ресурсно-инновационный путь развития.

Необходимо исследование особенностей взаимодействия нефтегазового и инновационного секторов, их влияния на экономический рост территорий. Важно развивать методологические подходы, позволяющие выделять точки роста, определять круг регионов, в которых приложение усилий к развитию инноваций будет давать наилучшие результаты, способствовать диверсификации экономики и росту благосостояния населения.

Степень разработанности проблемы. Вопросам инновационного развития стран и регионов посвящены многие исследования. Например, среди российских исследований нельзя не отметить работы ЦЭМИ РАН (под руководством В.Л. Макарова, Г.Б. Клейнера) о развитии экономики знаний. Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ «Высшая школа экономики» (под руководством Л.М. Гохберга) проводит исследования в области статистики науки, технологий, инноваций, научно-технической и инновационной политики. НИУ «Высшая школа экономики» совместно с Министерством науки и образования был подготовлен прогноз научно-технологического развития России до 2030 года по аспектам рационального природопользования. Одна из наиболее авторитетных в России научных школ региональной и инновационной экономики (представленная такими исследователям, как А.В. Алексеев, О.П. Бурматова, В.И. Клисторин, Н.А. Кравченко, В.Ю. Малов, В.Д. Маркова, Л.В. Мельникова, В.И. Суслов, В.В. Титов, Г.А. Унтура, А.Т. Юсупова, М.А. Ягольницер и др.) сложилась в ИЭОПП СО РАН.

Исследованиями инновационного развития занимаются практически во всех ведущих университетах и исследовательских центрах мира. В области изучения современных особенностей формирования новых знаний, умений и навыков отметим исследования, проводимые в шведском университете Лунда (Lund University), в которых особое значение придается взаимодействию т.н. «базовых» и «периферийных» (локальных) знаний. Исследованием формирования современного наукоемкого сервисного сектора занимаются коллеги в Университете Гугенхайма (Hohenheim University, Штутгарт, Германия) и в Университете Эйндховена (Eindhoven University of Technology, Нидерланды). В частности, они разработали агент-ориентированную модель для изучения процессов формирования и распространения новых знаний в рамках регионального инновационного процесса.

Однако проблемам инновационного развития ресурсных регионов и нефтегазового сектора, как составной части региональных социально-экономических систем, посвящено относительно небольшое число исследований, а состояние и перспективы использования

инноваций в минерально-сырьевом секторе обсуждаются в основном применительно к отраслевому и национальному уровням. В качестве примеров можно привести исследования ряда канадских организаций — Natural Resources Canada, Canada's Oil Sands Innovation Alliance (COSIA), Canada-Israel Industrial Research and Development Foundation (CIIRDF), — а также университетов и исследовательских центров других стран: University of Chicago и Massachusetts Institute of Technology (США), Australian Innovation Research Centre (Австралия), BI Norwegian Business School и Trondheim Technical University (Норвегия), School of Earth and Space Science -Peking University и East China University of Science and Technology (Китай), Vinayaka Missions University (Индия), North-West University (Южно-Африканская Республика), University of Warwick (Великобритания).

Исследователи Bravo-Ortega C. (School of Business, Universidad Adolfo Ibanez, Чили) и Munoz L. (National Council of Innovation for Development, Чили) анализируют результаты государственных и частных программ, способствующих развитию технологического потенциала горнодобывающей промышленности. Daniele V. (University Magna Graecia of Catanzaro, Италия) изучает зависимости между ресурсным изобилием/ресурсной зависимостью и качеством человеческого капитала, институциональным развитием стран. Вопросами технологического прогресса, создания инновационных кластеров в нефтегазовом секторе занимаются Andersen A.D. и Simensen E.O. (Center for Technology, Innovation and Culture, Норвегия), Martin A. (La Universidad Nacional de Mar del Plata, Аргентина); Sasson A. и Blomgren A. (BI Norwegian Business School); Smith K. (University of Tasmania, Австралия); Aguilera R.F. и Ripple R.D. (Curtin University's Centre for Research in Energy and Minerals Economics, Австралия) Ramanigopal C.S. (Vinayaka Missions University, Индия); Azad S.M. и Ghodsypour S.H. (Amirkabir University of Technology, Иран).

В России сложилось несколько научных школ, в которых проводятся исследования по широкому ряду взаимосвязанных направлений в области устойчивого экономического развития ресурсных территорий (включая арктические и восточные регионы страны), экологии, освоения природных ресурсов, рационального недропользования, инноваций, накопления человеческого капитала, институтов — причем не только в столичных, но и в «периферийных» научных центрах (Апатитах, Екатеринбурге, Красноярске, Кызыле, Новосибирске, Сыктывкаре, Чите и др.). Проблематика инновационного развития нефтегазовых территорий входит в число основных направлений работы Центра ресурсной экономики ИЭОПП СО РАН (под руководством академика РАН В.А. Крюкова). Среди исследователей отметим С.А. Агаркова, А.В. Бабкина, Г.Ф. Балакину, С.А. Березникова, Е.Б. Бухарову, И.П. Глазырину, А.В. Душина, М.Н. Игнатьеву, И.А. Забелину, Е.В. Зандер, Т.С. Зимнякову, С.Ю. Козьменко, В.Н. Лаженцева, Л.В. Ларченко,

Ф.Д. Ларичкина, Г.П. Литвинцеву, В.Г. Логинова, А.Н. Пилясова, Н.И. Пляскину, Г.И. Поподько, И.С. Пыжева, Г.Н. Речко, А.Е. Севастьянову, В.Е. Селиверстова, Е.В. Сумину, А.Н. Токарева, С.В. Федосеева, Ю.А. Фридмана, В.А. Цукермана, В.В. Юрак и др.

Однако несмотря на имеющийся задел отечественных и зарубежных исследований по теме диссертации, сохраняется актуальность дальнейшего исследования с учетом российских особенностей взаимодействия нефтегазового и инновационного секторов как на отраслевом, так и на региональном уровне.

Цель диссертационного исследования состоит в выявлении закономерностей взаимодействия нефтегазового сектора и сферы инновационной деятельности, определении характера их влияния на рост экономики регионов РФ, различающихся по уровню экономического и инновационного развития, ресурсной обеспеченности.

В соответствии с поставленной целью в работе решаются следующие задачи.

1. Анализ общей проблемной ситуации развития инноваций в нефтегазовом секторе России в целом и в частности — в региональном разрезе. Выявление ограничений инновационного развития НГС.

2. Экономическая систематика регионов России (методом кластерного анализа) с выявлением типов регионов — субъектов РФ, обладающих схожими признаками по уровню развития экономики и инновационной деятельности, показателям функционирования нефтегазового сектора и ресурсной обеспеченности.

3. Выявление интенсивности влияния ресурсного и инновационного факторов на экономический рост для типологических групп регионов РФ, выделенных путем кластеризации (получение оценок на основе регрессионного анализа панельных данных).

4. Выявление особенностей функционирования экономической системы Томской области с позиции эволюционного подхода. Определение роли томского НГС в экономике региона, характера взаимодействия участников экономической системы, особенностей институциональной среды.

5. Получение прогнозных значений основных факторов экономической системы Томской области в зависимости от ряда сценариев (с использованием верифицированной когнитивной модели). Выявление необходимого набора воздействий на систему для достижения целевого показателя экономического роста региона.

Объект исследования — социально-экономические системы нефтегазовых регионов, развитие которых находится под влиянием динамики освоения природных ресурсов и роста инноваций.

Предмет исследования — особенности экономического развития нефтегазовых регионов под влиянием ресурсного и инновационного факторов.

Область исследования соответствует следующим пунктам паспорта специальности 08.00.05 Экономика и управление народным хозяйством (региональная экономика):

3.6. Пространственная экономика. Пространственные особенности формирования национальной инновационной системы. Проблемы формирования региональных инновационных подсистем. Региональные инвестиционные проекты: цели, объекты, ресурсы, эффективность.

3.12. Региональные особенности социально-экономического развития; типы регионов (развитые и депрессивные, доноры и реципиенты, монопродуктовые и диверсифицированные, с крупными городскими агломерациями и без них и др.), методические проблемы классификации и прикладные исследования особенностей развития различных типов регионов.

Теоретической основой исследования является совокупность научных представлений в области эволюционной экономической географии и региональной экономики (теории региональных инновационных систем, «тройной спирали»).

Методы исследования. Исследование влияния факторов инновационной деятельности на экономическое развитие регионов включает в себя широкий спектр задач, решение которых не может быть получено с использованием какого-либо одного отдельно взятого метода. Полный и разносторонний анализ этих задач предполагает использование разных математических инструментов, которые дополняют друг друга.

Для решения поставленных в работе задач применяется авторский кросс-методический подход включающий в себя кластерный анализ (метод ^средних), регрессионный анализ панельных данных и когнитивное моделирование. Принятая последовательность применения этих дополняющих друг друга методов позволяет пошагово развивать и обогащать исследовательские выводы и уточнять результаты анализа. Каждый метод выполняет свою функцию в анализе: кластерный анализ — многофакторная систематика (группировка) регионов; регрессионный анализ панельных данных — получение количественных оценок влияния ресурсных и инновационных факторов на результирующий показатель социально-экономического развития; и когнитивное моделирование — построение сценарных прогнозов развития социально-экономической системы нефтегазового региона, решение обратной задачи с поиском управляющих воздействий, необходимых для достижения цели развития.

Используются также общенаучные методы исследования: анализ литературы, историко-экономический анализ, причинно-следственный метод, дедукция, синтез.

Информационной базой исследования послужили данные Федеральной службы государственной статистики (статистические издания «Регионы России. Социально-

экономические показатели»), Единой межведомственной информационно-статистической системы (ЕМИСС), Минпромторга, Федеральной налоговой службы России, Национального исследовательского университета ВШЭ, официального интернет-портала Администрации Томской области, Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Томской области, официального сайта компании АО «Томскнефть» ВНК.

Научная новизна результатов исследования заключается в следующем:

- определены субъективные и объективные препятствия для развития инновационной деятельности в НГС. Субъективные препятствия связаны с общими особенностями существующей институциональной среды и подходов к организации экономической деятельности. Объективные препятствия обусловлены свойствами инновационной деятельности в НГС, ограниченностью «ресурсного мультипликатора» в долгосрочном, эволюционном аспекте;

- разработан кросс-методический подход к исследованию влияния инноваций на социально-экономическое развитие нефтегазовых регионов. Его особенностью является создание авторской методики, позволяющей структурировать регионы в зависимости от уровня их экономического развития, ресурсной обеспеченности и других факторов; оценивать влияние факторов инноваций, добычи УВС, инновационной деятельности и человеческого капитала на рост экономики региона; строить сценарный прогноз социально-экономического развития региона, выявлять необходимые рычаги поддержания роста региональной экономики;

- выявлены типологические группы нефтегазовых регионов с сырьевой направленностью экономики, имеющие потенциал для диверсификации и инновационного развития; доказана значимость и получены количественные оценки влияния факторов на экономический рост выявленных типологических групп регионов; на основе указанных факторов разработана когнитивная модель социально-экономической системы региона, показана возможность ее применения для обоснования управленческих решений;

- предложенный методический подход в полном объеме реализован на примере экономики Томской области. На базе построенной когнитивной модели получен нормативный сценарный прогноз социально-экономического развития региона, включающий набор управляющих рычагов для поддержания роста региональной экономики в соответствии с поставленными целями. Выводы, полученные при анализе развития социально-экономической системы отдельного региона, можно обоснованно распространить на другие нефтегазовые регионы, попадающие в данную типологическую группу. Для регионов другой типологической группы требуется адаптация когнитивной модели в

соответствии с результатами оценки взаимосвязей, полученными с помощью панельного

регрессионного анализа.

Теоретическая значимость диссертационного исследования заключается в создании кросс-методического подхода к анализу социально-экономического развития регионов. Результаты проведенного анализа вносят вклад в развитие знаний о специфике инновационного развития территорий, в экономике которых значительную роль играет нефтегазовый сектор. Практическая значимость исследования состоит в возможности использования полученных результатов для обоснования направлений и мер регуляторной политики государства в целях повышения общественной эффективности освоения ресурсного потенциала, в том числе благодаря усилению инновационного характера развития нефтегазового сектора в регионах.

Достоверность и обоснованность научных положений и выводов исследования обеспечивается исходной теоретической обоснованностью исследования; использованием в анализе статистических данных официальной статистики; проведением статистических тестов на качество используемых математических моделей, их верификация.

Апробация результатов исследования осуществлялась на методологическом семинаре Центра ресурсной экономики ИЭОПП СО РАН. Основные положения и результаты обсуждались на XVII Осенней конференции молодых ученых в новосибирском Академгородке: «Актуальные вопросы экономики и социологии» (ИЭОПП СО РАН, г. Новосибирск, 2021); XXII Апрельской международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества (ВШЭ, г. Москва, 2021); IV Российском экономическом конгрессе «РЭК-2020» (МГУ им. М.В. Ломоносова, г. Москва, 2020); XVI Осенней конференции молодых ученых в новосибирском Академгородке: «Актуальные вопросы экономики и социологии» (ИЭОПП СО РАН, г. Новосибирск, 2020); международной конференции «Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2018» (ИЭОПП СО РАН, г. Новосибирск, 2018).

Диссертация подготовлена по результатам исследования, проводимого при финансовой поддержке Российской Федерации в лице Министерства науки и высшего образования России в рамках крупного научного проекта «Социально-экономическое развитие Азиатской России на основе синергии транспортной доступности, системных знаний о природно-ресурсном потенциале, расширяющегося пространства межрегиональных взаимодействий», Соглашение № 075-15-2020-804 от 02 октября 2020 г. (грант № 13.1902.21.0016).

Научные положения, выносимые на защиту.

1. Диверсификация экономики нефтегазовых регионов позволит уменьшить негативные последствия постепенного спада в добывающем сегменте НГС, вызванного истощением геологических запасов месторождений УВС на их территории. Специализация только на добыче

сырья ограничивает возможности экономического развития региона, ведет к росту чувствительности экономики к внешним шокам, низкой способности к адаптации в меняющихся экономических условиях, зависимости от дотаций, постепенному падению уровня экономического благосостояния территории вследствие истощения ресурсной базы. Оптимальным решением является сочетание природоэксплуатирующей специализации с научно-технологическим развитием добывающих регионов. Ресурсно-инновационная база дальнейшего социально-экономического развития в настоящее время может быть создана в регионах, где освоение ресурсов еще приносит значительные доходы и сохраняется финансовый потенциал для инвестиций. Возможности существенного влияния НГС на технологическое развитие региона ограничено сравнительно непродолжительным периодом, они имеются только на той фазе эволюции НГС, когда ресурсы еще далеки от исчерпания. В эволюционно-краткосрочном периоде можно отчасти преодолеть субъективные и объективные препятствия для инновационной деятельности в НГС и активизировать действие «ресурсного мультипликатора», ускоряющего развитие отраслей и производств, связанных с НГС. Конечный результат этого — создание предпосылок для устойчивого социально-экономического развития нефтегазовых регионов, активизация межрегиональных взаимодействий, обретение отечественным добывающим сектором технологической независимости и общее усиление инновационной составляющей в экономике России.

2. Разработанный кросс-методический подход включает следующие этапы: многофакторную систематику (классификацию) регионов при помощи кластерного анализа (методом ^средних); анализ общих тенденций и количественную оценку влияния факторов на экономическое развитие — в целом по всей совокупности регионов России и на примере типологических групп регионов — при помощи метода панельного анализа данных; построение нормативного сценарного прогноза социально-экономического развития (на примере отдельного региона) при помощи метода когнитивного моделирования с решением обратной задачи (получением оценок интенсивностей управляющих воздействий, необходимых для достижения целевого показателя). Предложенный кросс-методический подход является адекватным инструментом для общего анализа особенностей функционирования и развития социально-экономических систем территорий, оценки влияния факторов инноваций и ресурсов на экономический рост.

3. Экономическая систематика регионов России (с помощью кластерного анализа) на основе выбранных признаков — показателей уровня социально-экономического развития и ресурсной обеспеченности, состояния инновационной деятельности и накопления человеческого капитала — показала наличие шести существенно различающихся типологических групп

регионов, включая по три группы регионов, соответственно, нефтегазовых и ненефтегазовых. Систематика регионов позволяет дифференцированным образом подойти к оценке влияния факторов ресурсной обеспеченности и инновационной деятельности на динамику социально-экономического развития.

4. Для регионов России между динамикой душевого ВРП, с одной стороны, и факторами ресурсной обеспеченности, инновационной деятельности и накопления человеческого капитала, с другой стороны, существует функциональная зависимость, которая подтверждается с помощью панельной регрессии. Выявлены оценки влияния независимых параметров (факторов) на динамику показателя ВРП. Полученные оценки индивидуальны для каждой выявленной типологической группы (кластера) регионов. Эти различия выражаются, в частности, в неодинаковой значимости и характере влияния независимых параметров (факторов) на динамику показателя ВРП.

5. Выводы на основе результатов панельного анализа могут получить качественное развитие с помощью инструментария когнитивного моделирования на примере Томской области, принадлежащей к типологической группе (кластеру) нефтегазовых инновационных регионов. Построение когнитивной модели экономики региона дает набор управляющих воздействий (с количественной оценкой интенсивности), которые требуются для достижения стратегических целей развития региональной социально-экономической системы. В нормативном прогнозе выявлена необходимость весьма интенсивного роста научно-образовательного комплекса на территории при условии поддержания его тесных взаимосвязей с НГС и обрабатывающей промышленностью, т.е. при согласованности в инновационно-технологическом контуре «спрос — создание — применение» новых технологий. Данный вывод можно считать в значительной степени справедливым для всех регионов, относящихся к рассматриваемой типологической группе.

Публикации по теме исследования. 16 работ общим объемом - 32,14 п.л. (авторская доля - 8,78 п.л.), в числе которых 1 монография объемом 19,25 п.л. (авторская доля - 1,13 п.л.); 5 статей общим объемом 5,73 п.л. (авторская доля - 3,45 п.л.) издано в научных журналах, входящих в перечень ВАК, в том числе 1 статья объемом 0,58 п.л. (авторская доля - 0,25 п.л.) опубликована в журнале, индексируемом Scopus. В сборниках материалов и научных трудов конференций опубликовано 10 статей общим объемом 6,16 п.л. (авторская доля - 4,2 п.л.).

Структура и объем диссертационной работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы из 205 источников и пяти приложений. Работа содержит 111 страниц машинописного текста (без учета списка литературы и приложений), 22 рисунка и 27 таблиц.

В первой главе рассматриваются особенности применения эволюционного подхода к анализу экономического развития территорий, показано развитие эволюционного подхода в русле экономической географии. Описывается концептуальный аппарат эволюционной экономической географии. Выделяется один из подходов к изучению эволюционных процессов — теория зависимости от пути.

Рассматривается взаимодействие региональных инновационных систем с НГС; механизм действия «тройной спирали», подразумевающий сотрудничество бизнеса, государства и научного сообщества. Выделяется особая роль университетов (как звена тройной спирали) в развитии региональной инновационной системы (в соответствии с концепцией UIC — University-Industry Cooperation).

Обосновывается необходимость перехода российской экономики на инновационный путь развития. Показана важная роль НГС в этом процессе. Рассматривается процесс актуализации проблемы импортозамещения после введения санкций в отношении России. Делается вывод о недостаточном в настоящее время вкладе НГС в развитие отечественных инновационных технологий.

Формулируется определение термина «нефтегазовый регион» в рамках данного диссертационного исследования. Предлагается список регионов РФ, являющихся нефтегазовыми согласно выдвинутому определению. При помощи сравнительного анализа статистических признаков этих регионов показаны характерные черты, способствующие появлению в них новых знаний и технологий.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Лебедева Маргарита Евгеньевна, 2022 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Алексеев С.Г. Интегральная оценка инновационного потенциала региона // Проблемы современной экономики. - 2009. - № 2(30). - С. 306-308.

2. Алексеев А.В. Современные приоритеты государственной политики повышения эффективности российской экономики: инновационные аспекты. - Дис. ... д-ра экон. наук: 08.00.05 / ИЭОПП СО РАН. — Новосибирск, 2016. — 321 с.

3. Алексеева Н.А. Стратегический анализ сравнительных преимуществ России в производстве продукции // Социально-экономическое управление: теория и практика. -2019. - № 1(36). - С. 3-5. - URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=37282503. - (Дата обращения 25.04.2022).

4. Анатольев С.А. Эконометрия для подготовленных: курс лекций. - М.: Российская экономическая школа. - 2003. - 64 c. - URL: https://www.nes.ru/dataupload/files/progra ms/econ/preprints/2003/Anatolyev-lectures.pdf. - (Дата обращения 09.09.2019).

5. Антипина Н.И. Интегрированная оценка инновационной активности регионов (на примере регионов ЦФО) // Известия высших учебных заведений. Серия: Экономика, финансы и управление производством. - 2015. - № 2(24). - С. 27-34.

6. Апатова Н. В. Экономико-математическая модель инновационного развития региона // Ученые записки Таврического национального университета имени В.И. Вернадского. Серия: Экономика и управление. - 2009. - Т. 22(61). - № 1. - С. 3-8.

7. Артур У.Б. Теория сложности в экономической науке: иные основы экономического мышления // Terra Economicus. - 2015. - Т. 13. - № 2. - С. 15-37. -URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=23929340. - (Дата обращения 19.04.2022).

8. Афонцев С.А. Концептуальные основы анализа национальной и международной экономической безопасности // На страже экономики. - 2020. - № 2(13). - С. 27-47. -DOI: 10.36511/2588-0071-2020-2-27-47.

9. Бакулина, М. С. Системный и комплексный подходы: сходство и различие / М. С. Бакулина // Вестник Красноярского государственного педагогического университета им. В.П. Астафьева. - 2011. - № 2. - С. 168-173.

10. Баранов А.Ю., Малков Е.С., Полищук Л.И., Рохлиц М.Д., Сюняев Г.Р. Измерение институтов в российских регионах: методология, источники данных, анализ // Вопросы экономики. - 2015. - № 2. - С. 69-103.

11. Белан А.К., Шмат В.В. Анализ влияния ресурсных и нересурсных факторов на рост экономики Томской области с применением когнитивного подхода // Вестник

Новосибирского государственного университета. Серия: Социально-экономические науки. - 2015. - Т. 15, вып. 1. - С. 78-93.

12. Белоусова С.В. Ресурсные регионы: экономические возможности и финансовая справедливость // ЭКО. - 2015. - № 6. - С. 40-48.

13. Бортник И.М., Сенченя Г.И., Михеева Н.Н. [и др.]. Система оценки и мониторинга инновационного развития регионов России // Инновации. - 2012. - № 9(167). - С. 25-38.

14. Вакуленко Е.С. Эконометрика (продвинутый курс). Применение пакета Stata: учебное пособие для вузов / Е.С. Вакуленко, Т.А. Ратникова, К.К. Фурманов. - Москва: Издательство Юрайт, 2020. - С. 172-175. - ISBN 978-5-534-12244-2.

15. Валиева О.В. Влияние институциональных условий на формирование региональной инновационной политики. - Дис. ... канд. экон. наук: 08.00.05 / ИЭОПП СО РАН. — Новосибирск, 2009. — 196 с.

16. Владимирова О.Н. Методические подходы к формированию рейтинга инновационной восприимчивости региона // Инициативы XXI века. - 2010. - № 4-5. - С. 68-72.

17. Волошенко К.Ю., Дрок Т.Е., Фарафонова Ю.Ю. Экономическая сложность на субнациональном уровне - инновационная парадигма регионального развития // Вопросы инновационной экономики. - 2019. - Т. 9. - № 3. - С. 735-752. -DOI: 10.18334/vinec.9.3.40822.

18. Гладков И.С., Егоров К.И. Проблемы в сфере экспорта российского газа в санкционный период // Журнал экономических исследований. - 2019. - Т. 5. - № 3. - С. 65-66. -URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=37739656. - (Дата обращения 06.05.2022)

19. Голиченко О.Г. Национальная инновационная система: от концепции к методологии исследования // Вопросы экономики. - 2014. - № 7. - С. 35-50. - DOI: 10.32609/0042-87362014-7-35-50. - URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=21769787. - (Дата обращения 04.04.2022).

20. Гусев А.Б. Формирование рейтингов инновационного развития регионов России // Наука. Инновации. Образование. - 2009. - Т. 4. - № 1. - С. 158-173.

21. Дежина И.Г., Киселева В.В. «Тройная спираль» в инновационной системе России // Вопросы экономики. - 2007. - № 12. - С. 123-135. - URL: https://doi.org/10.32609/0042-8736-2007-12-123-135. - (Дата обращения 12.03.2020).

22. Дежина И.Г. Особенности российской "тройной спирали" отношений между государством, наукой и бизнесом // Инновации. - 2011. - № 4(150). - С. 47-55. - URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=17994357. - (Дата обращения 15.04.2022).

23. Дмитриевский А.Н., Комков Н.И., Кротова М.В., Романцов В.С. Стратегические альтернативы импортозамещения оборудования ТЭК для нефтегазового комплекса // Проблемы прогнозирования. - 2016. - № 1(154). - С. 18-35.

24. Доничев О.А., Мищенко З.В., Фраймович Д.Ю. Моделирование инновационно-воспроизводственного развития региона на основе многоуровневой характеристики интегрального показателя // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО. - 2012.

- № 3. - С. 125-130.

25. Дроговоз П.А., Драгун Е.А. Обзор и классификация экономико-математических моделей оценки инновационного развития регионов России // Российский экономический вестник.

- 2019. - Т. 2. - № 5. - С. 59-66.

26. Душин А.В., Юрак В.В. Проблемы разработки и реализации мегапроекта "Урал Промышленный - Урал Полярный": уроки для будущего // ЭКО. - 2017. - № 9(519). -С. 42-53. - URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=29912587. - (Дата обращения 25.02.2022).

27. Зубаревич Н.В. Развитие российского пространства: барьеры и возможности региональной политики // Мир новой экономики. - 2017. - 11(2). - С. 46-57.

28. Зубаревич Н.В. Возможности и ограничения количественной оценки факторов экономического развития российских регионов // Журнал Новой экономической ассоциации. - 2020. - № 2(46). - С. 158-167. - DOI: 10.31737/2221-2264-2020-46-2-8.

29. Зыков В.А., Лебедева М.Е. Оценка влияния фактора инноваций на экономическое развитие регионов России // Актуальные вопросы экономики и социологии: сб. ст. [по итогам XVI Осенней конф. в новосибирском Академгородке] / под ред. О.В. Тарасовой, НО. Фурсенко; ИЭОПП СО РАН. - Новосибирск, 2020. - С. 48-52. -URL: https://www.ieie.su/assets/ysc2020/ysc-2020.pdf. - (Дата обращения 10.04.2022).

30. Иванов В.В. Инновационные территории как основа пространственной структуры национальной инновационной системы // Регион: Экономика и Социология. - 2015. -№ 1(85). - С. 227-255. - URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=23136973. - (Дата обращения 04.04.2022).

31. Иванова Н.И. Национальные инновационные системы. - Москва: МАИК "Наука", 2002. -244 с. - ISBN 5-02-013260-8. - URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=22130907. - (Дата обращения 04.04.2022).

32. Ильина И.Н. Перспективы развития сырьевых регионов РФ в документах стратегического планирования // Вопросы государственного и муниципального управления. - 2013. - № 2.

- С. 83-102.

33. Исмиханов З.Н. Моделирование социально-экономического развития региона на основе когнитивного подхода (на примере республики Дагестан) // Бизнес-Информатика. - 2015. - № 32. - С. 59-68.

34. Каменских М.А. Критический обзор подходов к концепции и определению понятия "региональная инновационная система" // Региональная экономика: теория и практика. -2014. - № 32(359). - С. 39-48.

35. Канева М.А., Унтура Г.А. Модели оценки влияния экономики знаний на экономический рост и инновации регионов / Отв. ред. В.И. Суслов. Новосибирск: ИЭОПП СО РАН, 2021. 256 с.

36. Картаев Ф. Введение в эконометрику: учебник. - М.: Экономический факультет МГУ имени М.В. Ломоносова, 2019. - C. 262-307. - ISBN 978-5-906932-22-8.

37. Кравченко Н.А. Формирование концепции инновационных систем // Инновационное развитие Сибири: теория, методы, эксперименты / отв. ред. В.И. Суслов; ИЭОПП СО РАН. - Новосибирск, 2011. - Гл. 2. - С. 23-34.

38. Кравченко Н.А. Национальная инновационная система: незавершенное строительство // Управление наукой: теория и практика. - 2021. - Т. 3, № 4. - С. 44-50. - DOI: 10.19181/smtp.2021.3.4.5.

39. Кравченко Н.А., Маркова В.Д. Мультиагентные взаимодействия в региональной инновационной системе // Инновации. - 2018. - № 6. - С. 51-55.

40. Крюков В., Севастьянова А., Шмат В. Нефтегазовые территории: как распорядиться богатством? Текущие проблемы и формирование условий долговременного устойчивого социально-экономического развития / отв. ред. В.В. Кулешов; АО "Правовая экономика", ИЭОПП СО РАН. - Новосибирск, 1995. - 368 с.

41. Крюков В.А., Севастьянова А.Е., Токарев А.Н., Шмат В.В. Эволюция подходов к анализу альтернатив развития регионов ресурсного типа // Труды Гранберговской конференции. Новосибирск, 10-13 окт. 2016 г. Сб. докладов Междунар. конф., посвящ. 80-летию со дня рождения акад. А.Г. Гранберга "Пространственный анализ социально-экономических систем: история и современность" / под ред. В.И. Суслова, Л.В. Мельниковой; ИЭОПП СО РАН. - Новосибирск: Изд-во ИЭОПП СО РАН, 2017. - С. 39-51. - URL: http://lib.ieie.nsc.ru/docs/2017/Trudy_Granbergovskoj_Konferencii/039-051Kryukov_Sevastyanova_Tokarev_Shmat.pdf. - (Дата обращения: 27.05.2022).

42. Крюков В. А., Севастьянова А. Е., Токарев А. Н., Шмат В. В. Современный подход к разработке и выбору стратегических альтернатив развития ресурсных регионов // Экономика региона. - 2017. - Т. 13, вып. 1. - С. 93-105. - DOI: 10.17059/2017-1-9.

43. Крюков В.А., Токарев А.Н, Шмат В.В., Севастьянова А.Е., Крюков Я.В., Морозова М.Е. Исследование социально-экономических систем с применением когнитивного SWOT-анализа (на примере экономических зон Якутии) // Вестник Северо-Восточного федерального университета имени М.К. Аммосова. Серия: Экономика. Социология. Культурология. - 2018. - № 1 (09). - С. 6-13.

44. Крюков В.А., Шмат В.В. Азиатская Россия - условия и препятствия поступательной диверсификации экономики макрорегиона // Пространственная экономика. - 2022. - Т. 18, № 1. - С. 34-72. - DOI: 10.14530/se.2022.1.034-072.

45. Кулешов В.В., Алексеев А.В., Ягольницер М.А. Оценка роли природных ресурсов в обеспечении экономического роста страны: когнитивный анализ и принятие решений // Интерэкспо ГЕО-Сибирь. XIV Международный научный конгресс. 23-27 апреля 2018 г., Новосибирск: Междунар. науч. конф. "Экономическое развитие Сибири и Дальнего Востока. Экономика природопользования, землеустройство, лесоустройство, управление недвижимостью": сб. материалов в 2-х т. / [отв. за вып.: В.И. Суслов и др.]; М-во обр. и науки РФ, Сибирский гос. ун-т геосистем и технологий. - Новосибирск: СГУГиТ, 2018. -Т. 1. - С. 297-307.

46. Лавреш И.И., Миронов В.В., Смирнов А.В. Когнитивное моделирование социально-экономических рейтингов регионов // Вестн. ИТАРК. - 2011. - № 1. - С. 22-30.

47. Лебедева М.Е. Нечеткая логика в экономике - формирование нового направления // Идеи и идеалы. - 2019. - Т. 11, № 1, ч. 1. - С. 197-212. - DOI: 10.17212/2075- 0862-2019-11.1.1197-212.

48. Лебедева М.Е. Развитие экономики знаний во взаимодействии с ресурсным сектором на примере Томской области // Интерэкспо ГЕО-Сибирь 2020. 16-ый Международный научный конгресс (18 июня - 8 июля 2020 г., Новосибирск): сборник материалов в 8 т. Т. 3: Национальная научная конференция "Экономическое развитие Сибири и Дальнего Востока. Экономика природопользования, землеустройство, лесоустройство, управление недвижимостью" / отв. за выпуск: Е.И. Аврунев, В.И. Суслов, С.Е. Рягузова; Сибирский государственный университет геосистем и технологий. - Новосибирск: СГУГиТ, 2020. -ISSN 2618-981Х. - № 1. - С. 131-143. — DOI: 10.33764/2618-981X-2020-3-1-131-143.

49. Лебедева М.Е. Роль ресурсных регионов России в процессе формирования экономики знаний // РЭК-2020: 4-ый Российский экономический конгресс. Том 9. Тематическая конференция "Пространственная и региональная экономика": сборник материалов / составители: Н.В. Зубаревич, П.А. Минакир; Новая экономическая ассоциация, Институт экономики РАН, Экономический факультет МГУ им. М.В. Ломоносова, Московская

школа экономики МГУ. - Москва, 2020. - С. 103 - 106. URL: http://www.econorus.org/pdf /Volume09_REC-2020.PDF. - (Дата обращения: 10.04.2022).

50. Лебедева М.Е., Шмат В.В. «Блеск и нищета» ресурсных экономик. Экономическая систематика стран мира на основе ресурсных и нересурсных признаков // ЭКО. - 2020, № 3. - С. 78-105.

51. Левит Г.С., Хоссфельд У., Полатайко С.В. [и др.]. Генерализированный дарвинизм как экономическая теория // Научный журнал НИУ ИТМО. Серия: Экономика и экологический менеджмент. - 2014. - № 3. - С. 651-683. -URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=22967235. - (Дата обращения 10.05.2022).

52. Логинов А.Н., Синявский Д.А. Роль системы образования в региональной инновационной системе (на примере Владимирской области) // Научные труды Вольного экономического общества России. - 2014. - Т. 187-02. - № 2-1. - С. 115-121.

53. Магнус Я.Р., Катышев П.К., Пересецкий А.А. Эконометрика. Начальный курс: Учеб. -6-е изд. - М.: Дело. - 2004. - 576 с.

54. Макрусев, В. В. Системный анализ в таможенном деле / В. В. Макрусев. - М.-Берлин: Директ-Медиа, 2015. - 471 с. - ISBN 978-5-4475-5988-5.

55. Максимов В.И., Корнушенко Е. К. Анализ и управление в нестабильной среде // Банковские технологии. - 1999. - №3. - С. 34-37.

56. Мариев О.С., Набережнева Е.П. Стимулирование инновационной деятельности предприятий в российских регионах на основе учета факторов регионального развития // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. - 2014. -№ 5(65). - С. 25.

57. Михеева Н.Н. Двухсекторная модель развития ресурсодобывающих регионов // Регион: Экономика и Социология. - 2009. - № 2. - С. 23-42.

58. Морозова М.Е., Шмат В.В. Как познать механизмы ресурсозависимости? Применение метода когнитивного моделирования при исследовании ресурсозависимой экономики // ЭКО. - 2015. - № 6. - С. 146-159.

59. Морозова М.Е., Шмат В.В. Когнитивный анализ фактора инноваций в ресурсозависимой экономике // XII Междунар. научный конгресс и выставка «Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2016». Междунар. науч. конф. «Экономическое развитие Сибири и Дальнего Востока. Экономика природопользования, землеустройство, лесоустройство, управление недвижимостью»: сб. материалов в 3-х т. - Новосибирск: СГУГиТ, 2016. - Т. 3. -С. 82-87.

60. Морозова М.Е., Шмат В.В. Ресурсы против инноваций. Об ограниченном действии «ресурсного мультипликатора» с точки зрения развития инноваций в экономике // ЭКО. -2017. - № 7. - С. 124-145.

61. Морозова М.Е., Шмат В.В. Среднесрочное прогнозирование российской экономики с использованием когнитивной модели // Проблемы прогнозирования. - 2017. - № 3. -С. 19-25.

62. Морозова М.Е., Шмат В.В. Ресурсы как фактор экономической систематики при анализе потенциала развития стран и территорий // Интерэкспо ГЕО-Сибирь. XIV Международный научный конгресс. 23—27 апреля 2018 г. Новосибирск : Междунар. науч. конф. «Экономическое развитие Сибири и Дальнего Востока. Экономика природопользования, землеустройство, лесоустройство, управление недвижимостью» : сб. материалов в 2-х т. / [отв. за вып.: В.И. Суслов и др.] ; М-во обр. и науки РФ, Сибирский гос. ун-т геосистем и технологий. - Новосибирск: СГУГиТ, 2018. - Т.2. - С. 312-326.

63. Морозова М.Е., Шмат В.В. Когнитивный SWOT-анализ в стратегии социально-экономического развития региона // Экономика Сибири в условиях глобальных вызовов XXI века: сб. статей в 6-ти т. Т. 2: Как превратить пространство из проклятия в ресурс развития / под ред. В. И. Клисторина, О.В. Тарасовой; Ин-т экон. и организации пром. пр-ва СО РАН. - Новосибирск: Изд-во ИЭОПП СО РАН, 2018 - С. 244-259.

64. Олин Б. Межрегиональная и международная торговля // Вехи экономической мысли. Т.6. Международная экономика / под ред. А.П. Киреева. - М.: ТЕИС, 2006. - С. 174-187.

65. Орлов В.П., Минерально-сырьевой комплекс в долгосрочной стратегии развития экономики России // Минеральные ресурсы России. Экономика и управление. - 2007. - № 2. - С. 3-5.

66. Паньшин И.В., Кашицына Т.Н. Совершенствование методологии компонентной оценки уровня развития инновационной инфраструктуры региона // Региональная экономика: теория и практика. - 2009. - № 30. - С. 43-53.

67. Парыгин Д.С., Садовникова Н.П., Жидкова Н.П. Построение траекторий территориального развития на основе методов сценарного прогнозирования // Интернет-вестник ВолгГАСУ. Сер.: Строит. информатика. - 2012. - №8(24). - URL: http://www.vestnik.vgasu.ru/. - (Дата обращения 25.04.2016).

68. Погодина Т.В. Экономический анализ и оценка инновационной активности и конкурентоспособности регионов Приволжского федерального округа // Экономический анализ: теория и практика. - 2004. - № 5(20). - С. 16-22.

69. Пусенкова Н. Н. Низкоуглеродное будущее углеводородных компаний: на примере американских и европейских нефтяников// ЭКО. - 2021. - № 7. - С. 73-96. -DOI: I0.30680/Ec00131 -7652-2021 -7-73 -96.

70. Пушкаренко А.Б., Филатов В.И., Ямпольский В.З. Нефтегазовый кластер Томской области // Регион: Экономика и Социология. - 2005. - № 4. - С. 143-153.

71. Пыжев А.С. Институциональные изменения, обеспечивающие инновационное развитие экономики «ресурсного региона» (на примере Красноярского края) // Вестник Кемеровского государственного университета. Серия: Политические, социологические и экономические науки. - 2018. - № 1. - С. 155-160. - D0I:10.21603/2500-3372-2018-1-155-160.

72. Робинсон Б.В., Сизова А.О. Стратегия и тактика развития нефтегазодобывающего района на стадии падающей добычи // Гео-Сибирь. - 2009. - Т. 3. - № 1. - С. 166-171. -URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=18085991. - (Дата обращения 28.04.2022).

73. Садовская В., Шмат В. Парадокс "ресурсного проклятия": межстрановой анализ. -DOI: 10.20542/0131-2227-2017-61-3-25-35 // Мировая экономика и международные отношения. - 2017. - Т. 61, № 3. - С. 25-35.

74. Самаруха А.В., Дулесов А.Н., Краснов Г.И. Эффективность инновационных процессов в ходе трансформации региональной экономики // Известия Иркутской государственной экономической академии. - 2009. - № 2. - С. 48-53.

75. Самусенко С.А., Поподько Г.И., Зимнякова Т.С. Дефекты инновационных систем в ресурсных регионах // Региональная экономика: теория и практика. - 2019. - Т. 17. - № 2(461). - С. 234-249. - DOI: 10.24891/re.17.2.234.

76. Сафонова К.И., Белкин В.Г., Ерышева С.А., Чмырь Ю.Ю. Роль и место вуза в современной экономической, национальной и региональной инновационных системах // Инновации в образовании. - 2011. - № 3. - С. 49-59.

77. Сигова С.В., Кекконен А.Л. Развитие моделей сотрудничества высшего образования и бизнеса: европейский и российский опыт // Инновации. - 2016. - № 3 (209). - С. 82-87. -URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razvitie-modeley-sotrudnichestva-vysshego-obrazovaniya-i-biznesa-evropeyskiy-i-rossiyskiy-opyt. - (Дата обращения 25.04.2022).

78. Силин ЯП., Анимица Е.Г. Эволюция парадигмы региональной экономики // Journal of New Economy. - 2020. - Т. 21. - № 1. - С. 5-28. - DOI: 10.29141/2658-5081-2020-21-1-1.

79. Силов В.Б. Принятие стратегических решений в нечеткой обстановке. - М.: ИНПРО -РЕС, 1995. - 228 с.

80. Солохин С.С. О когнитивном моделировании устойчивого развития социально-экономических систем (на примере туристско-рекреационной системы Юга России) // Искусственный интеллект. - 2009. - № 4. - С. 150-160.

81. Старинская Г. Что изменилось в российском ТЭКе за время санкций [Электронный ресурс] // Ведомости. - 2017. 19 декабря. - URL: https://www.vedomosti.ru/business/artic les/2017/12/19/745720-rossiiskom-teke. - (Дата обращения: 07.03.2022).

82. Строев В.В., Линник Ю.Н., Линник В.Ю., Жабин А.Б. (2017). Разработка предложений по развитию взаимодействия нефтегазовых компаний с вузами // Известия ТулГУ, Науки о Земле. - Вып. 4. - С. 393-402. - URL: https://cyberleninka.ru/artide/n/razrabotka-predlozheniy-po-razvitiyu-vzaimodeystviya-neftegazovyh-kompaniy-s-vuzami. - (Дата обращения 25.04.2022).

83. Суровицкая Г.В., Герасимов С.Н. Эффективность деятельности акторов региональных инновационных систем // Креативная экономика. - 2014. - № 11. - С. 74-83.

84. Суслов В.И., Костин В.С., Иванов Е.Ю. [и др.]. Проблемы создания мультиагентной системы поддержки принятия решений на субфедеральном уровне // Мир экономики и управления. - 2020. - Т. 20. - № 3. - С. 5-26. - DOI 10.25205/2542-0429-2020-20-3-5-26.

85. Токарев А.Н. Инновации для нефтегазового комплекса: case study Томской области // Сибирская финансовая школа. - 2014. - № 5. - С. 134-139.

86. Тяпушова Е.В., Шеховцева Л.С. Исследование инновационного развития и типология регионов на основе интегральной оценки их конкурентоспособности // Известия Уральского государственного экономического университета. - 2011. - № 2(34). -С. 83-91.

87. Харари Ф. Теория графов. / Пер. с англ. Изд. 2-е. - М.: Едиториал УРСС, 2003. - 296 с.

88. Хекшер Э. Влияние внешней торговли на распределение дохода // Вехи экономической мысли. Т.6. Международная экономика / под ред. А.П. Киреева. - М.: ТЕИС, 2006. -С. 154-173.

89. Худобец М.Я. Во власти долга: очерки истории открытия и освоения нефтегазовых месторождений Западной Сибири и строительства г. Стрежевого в Томской области. — [2-е изд., перераб. и доп.]. — Томск: Аграф-Пресс, 2011. — 143 с.

90. Чуб А.А. Оценка перспектив инновационного развития регионов Центрального федерального округа // Экономический анализ: теория и практика. - 2011. - № 41(248). -С. 35-44.

91. Широв А.А., Янтовский А.А. Оценка мультипликативных эффектов в экономике. Возможности и ограничения // ЭКО. - 2011. - № 2(440). - С. 40-58.

92. Шмат В. Нефтегазовый цугцванг. Очерки экономических проблем российского нефтегазового сектора / под науч. ред. В.А. Крюкова ; ИЭОПП СО РАН. - Новосибирск, 2014. - 524 с. - ISBN: 978-5-89665-285-4.

93. Шмат В.В. Экономический рост или гармоничное социально-экономическое развитие? Часть I. Теоретико-методический взгляд // ЭКО. - 2022. - № 6. - С. 89-110. -DOI: 10.30680/EC00131-7652-2022-6-89-110.

94. Юрак В.В., Душин А.В., Мочалова Л.А. Против устойчивого развития: сценарии будущего // Записки Горного института. - 2020. - Т. 242. - С. 242-247. -DOI: 10.31897/PMI.2020.2.242.

95. Государственный доклад о состоянии и использовании минерально-сырьевых ресурсов российской федерации в 2020 году / гл. ред. Петров Е.И., Тетенькин Д.Д. ; Министерство природных ресурсов и экологии Российской Федерации; Федеральное агентство по недропользованию (Роснедра) - Москва, 2021. - 568 с. -URL: https://www.rosnedra.gov.ru/article/13931.html. - (Дата обращения 24.03.2022).

96. Доклад о целях и задачах Минпромторга России на 2017 год и основных результатах деятельности за 2016 год. - 154 с. - URL: https://minpromtorg.gov.ru/common/upload/fi les/docs//16-17.pdf. - (Дата обращения 26.03.2022).

97. Доклад о целях и задачах Минпромторга России на 2019 год и основных результатах деятельности за 2018 год. - 156 с. - URL: https://minpromtorg.gov.ru/common/upload/fi les/docs//18-19.pdf. - (Дата обращения 26.03.2022).

98. ЕМИСС государственная статистика. - Затраты на производство и реализацию продукции [Электронный ресурс]. - URL: https://www.fedstat.ru/indicator/33633. - (Дата обращения 22.03.2022).

99. ЕМИСС государственная статистика. - Затраты организаций промышленного производства на инновационную деятельность [Электронный ресурс]. - URL: https://www.fedstat.ru/indicator/60019. - (Дата обращения 22.03.2022).

100. ЕМИСС государственная статистика. - Затраты организаций промышленного производства на технологические инновации по 2016 г. [Электронный ресурс]. -URL: https://www.fedstat.ru/indicator/43574. - (Дата обращения 15.07.2021).

101. ЕМИСС государственная статистика. - Затраты организаций промышленного производства на технологические инновации с 2017 г. [Электронный ресурс]. -URL: https://www.fedstat.ru/indicator/58760. - (Дата обращения 15.07.2021).

102. ЕМИСС государственная статистика. - Начисление и поступление налогов, сборов и иных обязательных платежей в бюджетную систему Российской Федерации

[Электронный ресурс]. - URL: https://fedstat.ru/indicator/42547. - (Дата обращения 28.05.2022).

103. ЕМИСС государственная статистика. - Объем инновационных товаров, работ, услуг по 2016 г. [Электронный ресурс]. - URL: https://fedstat.ru/indicator/31278. - (Дата обращения 10.07.2021).

104. ЕМИСС государственная статистика. - Отгружено товаров собственного производства, выполнено работ и услуг собственными силами (без НДС, акцизов и других аналогичных платежей) с 2017 г. [Электронный ресурс]. - URL: https://www.fedstat.ru/indicator/58763. -(Дата обращения 26.04.2022).

105. ЕМИСС государственная статистика. - Форма №2-наука «Сведения об выполнении научных исследований и разработок» [Электронный ресурс]. -URL: https://www.fedstat.ru/form/10023. - (Дата обращения 10.07.2021).

106. ЕМИСС государственная статистика. - Форма №4-инновация «Сведения об инновационной деятельности организации» [Электронный ресурс]. - URL: https://www.fedstat.ru/form/10206. - (Дата обращения 10.07.2021).

107. ЕМИСС государственная статистика. - Число используемых передовых производственных технологий по 2016 г. [Электронный ресурс]. -URL: https://fedstat.ru/indicator/34075. - (Дата обращения 10.07.2021).

108. Индикаторы инновационной деятельности: 2020: статистический сборник / Л.М. Гохберг, К.А. Дитковский, Е.И. Евневич и др.: Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». - М.: НИУ ВШЭ, 2020. - 336 с. -URL: https://issek.hse.ru/mirror/pubs/share/397986230.pdf. - (Дата обращения 22.03.2022).

109. Инновационная система в регионах России: оценка состояния и развития / Ю.С. Сердюкова, О.В. Валиева, Д.В. Суслов, А.В. Старков // Регион: Экономика и Социология. - 2010. - № 1. - С. 179-197. - URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=14477186. -(Дата обращения 05.04.2022).

110. Инновационная Стратегия Томской области. - Томск: Изд. ЗАО «Издательство научно-технической литературы», 2002. - 39 с.

111. История [Электронный ресурс] // Сайт АО «Томскнефть» ВНК. -URL: https://www.tomskneft.ru/about/history/. - (Дата обращения: 20.05.2022).

112. Научно-исследовательские работы [Электронный ресурс] // Российский государственный университет нефти и газа им. И.М. Губкина. - URL: https://www. gubkin.ru/faculty/mechanical_engineering/chairs_and_departments/industrial_safety_and_envi

ronmental_conservati on/nauchno-i s sl edovatel ski e-rab oty .php?cl ear_cache=Y. - (Дата обращения 01.05.2022).

113. Нефтесервисный рынок России: фокус на диверсификацию // ООО «ВЫГОН Консалтинг». - 2021 г. - с. 13 - 19. - URL: https://vygon.consulting/upload/iblock/d82/jlrv yfrtjhch6g5xmq5qglgobgdvgti7/vygon_consulting_OFS.pdf. - (Дата обращения 12.03.2022).

114. Об утверждении Плана мероприятий по импортозамещению в отрасли нефтегазового машиностроения Российской Федерации на период до 2024 года [Электронный ресурс]: приказ Минпромторга России от 30.06.2021 № 2362. - Доступ из справ. правовой системы «КонсультантПлюс». - URL: http://www.consultant.rU/document/cons_doc_LAW_391278/7 701d9fe3d1ea73e83db03db3e7d75131def7889/. - (Дата обращения 27.03.2022).

115. Обзор методов статистического анализа данных. Кластерный анализ [Электронный ресурс] // Лаборатория статистических исследований Кубанского государственного университета. - 2015. - URL: http://www.statlab.kubsu.ru/sites/project_bank/claster.pdf (дата обращения 20.06.2018).

116. Обзор нефтесервисного рынка России // Исследовательский центр компании «Делойт» в СНГ, Москва. - 2018. - 24 с.

117. Опорные вузы и вузы-специальные партнеры ПАО «Газпром» [Электронный ресурс] // Сайт ООО «Газпром трансгаз Сургут». - URL: http://surgut-tr.gazprom.ru/opornye-vuzy-pao-gazprom/?mode=preview. - (Дата обращения 01.05.2022).

118. Официальный интернет-портал Администрации Томской области. - Стратегия социально-экономического развития Томской области до 2030 года [Электронный ресурс]. - URL: https://tomsk.gov.ru/ctrategija-sotsialno-ekonomicheskogo-razvitija-tomskoj-oblasti-do-2030-goda. - (Дата обращения 12.03.2020).

119. Паспорт Программы инновационного развития ПАО «Газпром» до 2025 года [Электронный ресурс]. - 2016. - 77 с. - URL: https://kazan-

tr.gazprom.m/d/textpage/71/113/pasport-programmy-innovatsionnogo-razvitiya-pao-gazprom-do-2025-g..pdf. - (Дата обращения 01.05.2022).

120. Перспективы российской нефтедобычи: жизнь под санкциями / Московская школа управления СКОЛКОВО, 2018. - 45 с. - URL: https://energy.skolkovo.ru/downloads/documents/SEneC/research04-ru.pdf. - (Дата обращения 10.05.2022).

121. Подписано соглашение о научно-техническом сотрудничестве [Электронный ресурс] // Сайт АО «Востокгазпром». - URL: https://vostokgazprom.gazprom.ru/press/news/2021/06/ 144/. - (Дата обращения: 12.05.2022).

122. Почему экономическая география не эволюционная наука? К эволюционной экономической географии [Электронный ресурс] // Автономная некоммерческая организация «Научно-исследовательский центр Олега Григорьева «Неокономика»». -2018. 16 апреля. - URL: https://neoconomica.ru/article.php?id=643. - (Дата обращения: 10.05.2022).

123. Презентация доклада «Научно-технологический форсайт РФ: региональный аспект» [Электронный ресурс]. - URL: http://csr-nw.ru/content/data/article/file/st45_2078.pdf. - (Дата обращения 17.08.2018).

124. Прогноз развития энергетики мира и России 2019 / под ред. А.А. Макарова, Т.А. Митровой, В.А. Кулагина; ИНЭИ РАН-Московская школа управления СКОЛКОВО -Москва, 2019. - 210 с. - ISBN 978-5-91438-028-8.

125. Прогноз социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2036 года. - 2018. - 47 с. - URL: http://old.economy.gov.ru/minec/about/structure/depMacro/ 201828113. - (Дата обращения 12.03.2020).

126. Регионы России. Социально-экономические показатели [Электронный ресурс] // Статистический сборник, Росстат, 2005. - URL: https://gks.ru/bgd/regl/B05_14p/Main.htm.

- (Дата обращения 25.08.2020).

127. Регионы России. Социально-экономические показатели [Электронный ресурс] // Статистический сборник, Росстат, 2009. - URL: https://gks.ru/bgd/regl/B09_14p/Main.htm.

- (Дата обращения 25.08.2020).

128. Регионы России. Социально-экономические показатели [Электронный ресурс] // Статистический сборник, Росстат, 2013. - URL: https://gks.ru/bgd/regl/B13_14p/Main.htm.

- (Дата обращения 25.08.2020).

129. Регионы России. Социально-экономические показатели [Электронный ресурс] // Статистический сборник, Росстат, 2017. - URL: https://gks.ru/bgd/regl/B17_14p/Main.htm.

- (Дата обращения 25.08.2020).

130. Регионы России. Социально-экономические показатели [Электронный ресурс] // Статистический сборник, Росстат, 2019. - URL: https://gks.ru/bgd/regl/B19_14p/Main.htm.

- (Дата обращения 06.05.2022).

131. Регионы России. Социально-экономические показатели [Электронный ресурс] // Статистический сборник, Росстат, 2020. - URL: https://gks.ru/bgd/regl/b20_14p/Main.htm. -(Дата обращения 21.02.2021).

132. Регионы России. Социально-экономические показатели [Электронный ресурс] // Статистический сборник, Росстат, 2021. - URL: https://gks.ru/bgd/regl/b21_14p/Main.htm. -(Дата обращения 06.05.2022).

133. Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации / В.Л. Абашкин, Г.И. Абдрахманова, С.В. Бредихин [и др.]. - Москва: Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", 2021. - 274 с. - ISBN 978-5-7598-2390-2. - DOI 10.17323/978-5-7598-2390-2.

134. Ресурсные регионы России в «новой реальности» / под ред. акад. Кулешова В.В. -Новосибирск: Изд-во ИЭОПП СО РАН, 2017. - 308 с.

135. Российский нефтегаз под санкциями: основные угрозы для отрасли / Экспертно-аналитический доклад // Фонд национальной энергетической безопасности. - Москва, 2015. - 73 с. - URL: https://newgaztech.ru/upload/files/publicati ons/2bf324464446f6a4cf32b9a37487888e.pdf. - (Дата обращения 26.03.2022).

136. Россия регионов: в каком социальном пространстве мы живём? / А.И. Алексеев, Е.М. Андреев, В.С. Белозеров [и др.]; Независимый институт социальной политики. -Москва: Издательство Поматур, 2005. - 278 с. - ISBN 5-86208-174-7.

137. Сотрудничество с ВУЗами [Электронный ресурс] // Сайт ООО «Лукойл-инжиниринг». - URL: http://engineering.lukoil.ru/ru/Activities/CooperationWithUniversiti es. - (Дата обращения 01.05.2022).

138. Статистический ежегодник Томской области за 2012-2018 гг.: стат. сб. / Томскстат. Т. -2019. - 94 С. - URL: https://tmsk.gks.ru/folder/37342. - (Дата обращения 12.03.2020).

139. Статистический ежегодник 2020: Крат. стат. сб. (интернет версия) / Томскстат. Т. - 2020.

- 107 С. - URL: https://tmsk.gks.ru/storage/mediabank/INvh49V7/Статистический%20еж егодник%20Томской%20области.pdf. - (Дата обращения 12.05.2022).

140.Томская область: Исторический очерк / Отв. ред. В.П. Зиновьев. - Томск: Изд-во Том. унта. 1994. - 684 с.

141. Томская область: трудный выбор своего пути / отв. ред. В.В. Кулешов; ИЭОПП СО РАН.

- Новосибирск: Изд-во ИЭОПП СО РАН. - 2014. - 260 с.

142. Томская область и «Газпром нефть» договорились о сотрудничестве [Электронный ресурс] // Редакция «ФедералПресс». - URL: https://fedpress.ru/news/70/economy/2753728.

- (Дата обращения: 12.05.2022).

143. Томская область. Устойчивое развитие: опыт, проблемы, перспективы / Центр экологической политики России. — М.: Институт устойчивого развития Общественной палаты Российской Федерации. — 2011. — 110 с. —

URL: http://www.sustainabledevelopment.ru/upload/File/Books_2011/Tomsk_2011.pdf. -(Дата обращения 13.04.2022).

144. Федеральная налоговая служба. - Отчет о налоговой базе и структуре начислений по НДПИ (форма № 5 - НДПИ, за 2008-2018 гг. в разрезе субъектов РФ) [Электронный ресурс]. - URL: https://www.nalog.ru/rn89/related_activities/statistics_and_analytics/forms/ #t1. - (Дата обращения 15.03.2020).

145. Федеральная служба государственной статистики. - Внутренние затраты на исследования и разработки (Основные понятия) [Электронный ресурс]. - URL: https:// www.gks.ru/free_doc/new_site/business/nauka/mnayka7.htm. - (Дата обращения 10.07.2021).

146. Федеральная служба государственной статистики. - Используемые передовые производственные технологии по субъектам Российской Федерации (Основные понятия) [Электронный ресурс]. - URL: https://www.gks.ru/free_doc/new_site/business/nauka/minnov 9.htm. - (Дата обращения 10.07.2021).

147. Федеральная служба государственной статистики. - Наука и инновации [Электронный ресурс]. - URL: https://rosstat.gov.ru/folder/14477. - (Дата обращения 15.02.2021).

148. Федеральная служба государственной статистики. - Статистика инноваций (Методология к рубрике «Инновации») [Электронный ресурс]. - URL: https://www.gksx u/free_doc/new_site/business/nauka/minnov.htm. - (Дата обращения 10.07.2021).

149. Филиал Базовой кафедры ПАО «НК «Роснефть» [Электронный ресурс] // Сайт образовательного комплекса МГИМО - Одинцово. - URL: https://odin.mgimo.ru/miep/ro sneft. - (Дата обращения 01.05.2019).

150. Энергетическая стратегия Российской Федерации на период до 2035 года [Электронный ресурс]. - 2020. - 93 с. - URL: http://static.government.ru/media/files/w4 sigFOiDjGVDYT4IgsApssm6mZRb7wx.pdf. - (Дата обращения 12.03.2022).

151. Arellano M., Bond S. Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations // Review of Economic Studies. - 1991.- vol. 58. - no. 2. - P. 277-297.

152. Auty R. Sustaining Development in Mineral Economies: The Resource Curse Thesis // London: Routledge. - 1993.

153. Baltagi B.H. Econometric Analysis of Panel Data // Chichester, UK: Wiley&Sons. - 2005. -234 p.

154. Baltagi B.H., Feng Q., Kao C. A Lagrange Multiplier test for cross-sectional dependence in a fixed-effects panel data model // Journal of Econometrics. - 2012. - vol. 170. - no. 1. -

P. 164 - 177. - URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S030440761200098 X?via%3Dihub. - (Дата обращения 19.10.2020).

155. Baum C. Dynamic Panel Data Estimators. Lectures in Applied Econometrics // Boston College. - 2013. - URL: http://fmwww.bc.edu/EC-C/S2013/823/EC823.S2013.nn05.slides.pdf. - (Дата обращения 22.01.2022).

156. Binz C., Truffer B., Coenen L. Path creation as a process of resource alignment: industry formation for on-site water recycling in Beijing // Economic Geography - 2016.- vol. 92. - no. 2. - P. 172-200.

157. Boschma R., Frenken K. Why is economic geography not an evolutionary science? Towards an evolutionary economic geography // Journal of Economic Geography. - 2006.- vol. 6. - no. 3. -P. 273-302.

158. Boschma R., Frenken K. The emerging empirics of evolutionary economic geography // Journal of economic geography. - 2011. - vol. 11. - no. 2. - P. 295-307.

159. Boschma R., Minondo A., Navarro M. The emergence of new industries at the regional level in Spain: a proximity approach based on product relatedness // Economic Geography. - 2013.-vol. 89. - no. 1. - P. 29-51.

160. Boschma R., Coenen L., Frenken K., Truffer B. Towards a theory of regional diversification: combining insights from evolutionary economic geography and transition studies // Regional studies. - 2017.- vol. 51. - no. 1. - P. 31-45. - doi: 10.1080/00343404.2016.1258460.

161. Boschma R., Frenken K. Evolutionary economic geography // The New Oxford Handbook of Economic Geography, Oxford University Press. - 2018.- P. 213-229.

162. Breusch T., Pagan A. The LM test and its application to model specification in econometrics // Review of Economic Studies. - 1980.- vol. 47. - no. 1. - P. 239-253.

163. Caniels M.C.J., van den Bosch H. The Role of Higher Education Institutions in Building Regional Innovation Systems // Papers in Regional Science. - 2011. - V. 90. - P. 271-287.

164. Carmone F.J., Smith S.M., Green P.E. Multidimensional scaling: concepts and applications. // Boston: Allyn and Bacon. - 1989. - 407 p.

165. Carvalho J.P., Tome J.A.B. Rule based fuzzy cognitive maps in socio-economic systems // IFSA-EUSFLAT Conf. - 2009. - P. 1821-1826.

166. Cooke P. Regional Innovation Systems: Competitive Regulation in the New Europe // Geoforum. - 1992. - No. 23. - P. 365-382.

167. Dowling A. The Dowling Review of Business-University Research Collaborations // Department for Business, Innovation and Skills, London. - 2015. - URL: https://www.rae

ng.org.uk/publications/reports/the-dowling-review-of-business-university-research (Дата обращения 25.04.2019).

168. Essletzbichler J. Relatedness, industrial branching and technological cohesion in US metropolitan areas // Regional Studies. - 2015.- vol. 49. - no. 5. - P. 752-766.

169. Essletzbichler J., Rigby D.L. Exploring evolutionary economic geographies // Journal of Economic Geography. - 2007. - vol. 7. - no. 5. - 549-571. - D0I:10.1093/jeg/lbm022.

170. Etzkovitz H., Leydcsdorff L. The Dynamic of Innovations: from National System and "Mode 2" to a Triple Helix of University, Industry, Government Relations // Research Policy. - 2000. - № 29. - P. 109-129.

171. Fl0ysand A., Sj0tun S.G. et al. Institutional work, regional key actors, and green industrial restructuring // Norsk Geografisk Tidsskrift - Norwegian Journal of Geography. - 2022.-vol. 76. - no. 1. - P. 14-28. - ISSN 0029-1951.

172. Freeman C. Technology policy and economic performance: lessons from Japan // London; NewYork : Frances Printer Publishers. - 1987. - 155 p.

173. Freeman C., Lundvall B.-A. (eds.). Small Countries Facing the Technological Revolution. -London: Pinter Publishers. - 1988. - 304 p.

174. Gielfi G.G., Furtado A.T., de Campos A.S., TijssenR. University-industry research collaboration in the Brazilian oil industry: the case of Petrobras // Rev. Bras. Innov. - 2017. -T. 16. - № 2. - 325 - 350 pp. - URL: https://www.researchgate.net/publication/319237 630_University- industry_research_collaboration_in_the_Brazilian_oil_industry_the_case_of_ Petrobras. - (Дата обращения 25.04.2022).

175. Greene W. H. Econometric Analysis, 5th edition // Upper Saddle River, NJ: Prentice-Hall. -2003. - 293 p.

176. Hoechle D. Robust standard errors for panel regressions with cross-sectional dependence // The Stata Journal. - 2007. - vol. 7. - no. 3. - P. 281-312.

177. Jasinevicius R., Petrauskas V. Dynamic SWOT analysis as a tool for system experts // Engineering Economics. - 2006.- vol. 50. - no. 5. - P. 33-35.

178. Kauffeld-Monz M., Fritsch M. Who Are the Knowledge Brokers in Regional Systems of Innovation? A Multi-Actor Network Analysis // Regional Studies. - 2013. - V. 47. -P. 669 - 685.

179. Kogler D., Rigby D., Tucker I. Mapping knowledge space and technological relatedness in US Cities // European Planning Studies. - 2013.- vol. 21. - no. 9. - P. 1374-1391.

180. Kosko B. Fuzzy cognitive maps // Int. J. Man-Machine Studies. - 1986. - no. 24. - P. 65-75. -URL: http://sipi.usc.edu/~kosko/FCM.pdf. - (Дата обращения: 13.04.2022).

181. Krugman P. Increasing returns and economic geography // Journal of Political Economy. -1991.- vol. 99. - no. 3. - P. 483-499.

182. Litvintseva G.P., Shchekoldin V.Yu., Schits E.A. Forecasting the results of innovative activity taking into account significant factors in the regions of Russia // Studies on Russian Economic Development. - 2018. - T. 28. - № 5. - C. 528-525.

183. MacKinnon D., Dawley S., Pike A., Cumbers A. Rethinking path creation: A geographical political economy approach // Economic Geography. - 2019.- vol. 95. - no. 2. - P. 113-135.

184. Markey S. et al. Neither prepared nor transformed: Institutional responses to unconventional oil and gas development in Australian and Canadian communities // Energy Research & Social Science. - 2022. - vol. 90. - article 102584.

185. Martin R. Institutional approaches in economic geography // A Companion to Economic Geography. - 2000.- vol. 77. - 94 p.

186. Martin R., Sunley P. Path dependence and regional economic evolution // Journal of Economic Geography. - 2006.- vol. 6. - no. 4. - P. 395-437.

187. Martin R., Sunley P. (2007). Complexity thinking and evolutionary economic geography // Journal of Economic Geography. - 2007. - vol. 7. - no. 5. - P. 573-601. -DOI: 10.1093/jeg/lbm019.

188. Maskell P., Malmberg A. The Competitiveness of Firms and Regions. 'Ubiquitification' and the Importance of Localized Learning // European Urban and Regional Studies. - 1999.- vol. 6.

- no. 1. - P. 9-25. - doi :10.1177/096977649900600102.

189. Meekes J.F., Buda D.M., Roo G. (2017): Adaptation, interaction and urgency: a complex evolutionary economic geography approach to leisure // Tourism Geographies. - 2017.- vol. 19.

- no. 4. - P. 525-547. - DOI: 10.1080/14616688.2017.1320582.

190. Metcalfe S. The Economic Foundations of Technology Policy: Equilibrium and Evolutionary Perspectives // Handbook of the Economics of Innovation and Technological Change. - Oxford (U. K.); Cambrige (US) : Blackwell. - 1995. - P. 409-512.

191. Mewes L., Broekel T. Subsidized to change? The impact of R&D policy on regional technological diversification // The Annals of Regional Science. - 2020.- vol. 65. - no. 1. -P. 221-252.

192. Miorner J., Trippl M. Paving the way for new regional industrial paths: Actors and modes of change in Scania's games industry // European Planning Studies. - 2017.- vol. 25. - no. 3. -P. 481-497.

193. Mundlak Y. On the pooling of time series and cross section data // Econometrica. - 1978.- vol. 46. - no. 1. - P. 69-85.; Wooldridge J.M. Econometric analysis of cross section and panel data // MIT Press. - 2010.

194. Nelson R. National Innovation Systems: a Comparative Analysis // New York : Oxford University Press. - 1993. - 560 p.

195. Neocleous C., Schizas C., Papaioannou M. Fuzzy cognitive maps in estimating the repercussions of oil/gas exploration on politico-economic issues in Cyprus // 2011 IEEE International Conference On Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE, 2011). - 2011. - P. 1119-1126.

196. Nilsen T. Why Arctic policies matter: The role of exogenous actions in oil and gas industry development in the Norwegian High North // Energy research & social science. - 2016. - vol. 16. - P. 45-53.

197. Olsen J. On the units of geographical economics // Geoforum. - 2002.- vol. 33. -no. 2. - P. 153-164.

198. Overman H.G. Can we learn anything from economic geography proper? // Journal of Economic Geography. - 2004.- vol. 4. - no. 5. - P. 501-516.

199. Ramos-Vielba I., Fernandez-Esquinas M., Espinosa-de-los-Monteros E. Measuring University-Industry Collaboration in a Regional Innovation System // Scientometrics. - 2010. -V. 84. - P. 649-667.

200. Roodman D. How to do Xtabond2: An Introduction to Difference and System GMM in Stata // The Stata Journal. - 2009.- vol. 9. - no. 1. - P. 86-136. - doi:10.1177/1536867X0900900106.

201. Rybnicek R., Konigsgruber R. What makes industry-university collaboration succeed? A systematic review of the literature // Journal of Business Economics. - 2018. - 221-250 pp. -doi: 10.1007/s11573-018-0916-6.

202. Sachs J., Warner A. Natural resource abundance and economic growth // National bureau of economic research. - Working paper no. 5398. - 1995.

203. Sachs J., Warner A. The curse of natural resources // European economic review. - 2001.-vol. 45. - no. 4-6. - P. 827-838.

204. Trippl M., Grillitsch M., Isaksen A. Exogenous sources of regional industrial change: Attraction and absorption of non-local knowledge for new path development // Progress in human geography. - 2018.- vol. 42. - no. 5. - P. 687-705. - doi:10.1177/0309132517700982.

205. The handbook of evolutionary economic geography / Boschma R.A., Martin R.L. (ed.). -Edward Elgar Publishing. - 2010. - 559 c.

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение 1. Евклидовы расстояния от центра кластера до соответствующего наблюдения (региона), входящего в его состав, —

для групп нефтегазовых регионов

Регион ^ОК InnTovar ТеЫпп ShtykTehn IslRazr СКК Vrp Naselenie CASE N0 CLUSTER DISTANCE

Республика Коми -0,30 -0,35 -0,35 -0,40 -0,58 -0,11 -0,93 -0,35 -0,68 1 3 0,33

Ненецкий АО 2,85 3,14 -0,66 -0,51 -0,53 -0,85 -1,46 2,93 -1,50 2 1 1,33

Астраханская область -0,49 -0,49 -0,62 -0,82 -0,61 -0,90 -0,04 -0,58 -0,60 3 3 0,29

Республика Татарстан -0,44 -0,41 0,63 0,16 -0,25 -0,09 0,41 -0,50 1,98 4 2 0,59

Удмуртская Республика -0,59 -0,46 -0,40 -0,60 1,36 -0,94 -0,86 -0,59 -0,12 5 3 0,55

Пермский край -0,52 -0,47 0,06 0,03 0,29 0,46 -1,03 -0,54 0,95 6 2 0,53

Оренбургская область -0,54 -0,41 -0,56 -0,54 -0,63 -1,16 -1,11 -0,55 0,37 7 3 0,36

Самарская область -0,55 -0,49 0,58 -0,04 0,11 1,20 1,45 -0,54 1,44 8 2 0,47

ХМАО 0,20 0,87 -0,43 1,72 -0,25 -0,22 0,97 0,89 -0,13 9 1 0,80

ЯНАО 2,03 1,39 0,92 0,10 3,25 -1,20 1,47 1,64 -1,05 10 1 1,13

Тюменская область (без АО) -0,35 -0,48 -0,23 -0,79 -0,28 1,53 -0,18 -0,34 -0,27 11 2 0,50

Красноярский край -0,48 -0,48 -0,49 -0,03 -0,48 0,48 -0,02 -0,42 1,13 12 2 0,33

Иркутская область -0,52 -0,50 -0,60 -0,56 -0,54 -0,56 0,05 -0,55 0,75 13 3 0,37

Томская область -0,45 -0,41 -0,52 -0,42 -0,08 2,27 1,78 -0,51 -0,56 14 2 0,80

Республика Саха (Якутия) -0,23 -0,46 -0,58 -0,31 -0,24 -0,01 0,10 -0,26 -0,65 15 3 0,35

Сахалинская область 0,38 0,01 3,25 3,01 -0,55 0,08 -0,61 0,28 -1,06 16 1 1,33

Источник: составлено автором.

Приложение 2. Евклидовы расстояния от центра кластера до соответствующего наблюдения (региона), входящего в его состав, —

для групп ненефтегазовых регионов

Регион ^ОК InnTovar ТеЫпп ShtykTehn IslRazr СКК Vrp Naselenie CASE N0 CLUSTER DISTANCE

Нижегородская область 0,70 3,18 2,53 3,76 5,02 0,03 0,50 1,66 1 4 2,03

Свердловская область 0,00 1,77 1,02 0,17 1,23 -0,67 1,23 2,55 2 4 0,92

Новосибирская область -0,19 -0,10 -0,74 -0,91 2,16 0,86 0,72 1,06 3 5 1,03

Челябинская область 0,03 1,09 2,27 0,05 0,90 0,26 0,76 1,80 4 4 0,79

Калужская область 0,87 0,60 1,13 1,66 2,88 -0,05 0,47 -0,44 5 4 0,90

Республика Башкортостан 0,38 0,76 0,69 0,85 -0,12 -1,20 0,35 2,29 6 4 0,89

Воронежская область 0,66 0,01 0,04 -0,35 0,52 0,26 0,08 0,75 7 5 0,44

Белгородская область 0,66 1,13 0,28 -0,25 -0,48 -0,16 0,91 0,01 8 5 0,63

Хабаровский край 1,26 0,57 0,14 -0,01 -0,23 1,85 1,75 -0,13 9 5 1,05

Тульская область -0,06 1,27 1,09 2,45 0,12 -0,55 0,04 0,06 10 4 0,72

Ростовская область -0,49 0,10 0,09 -0,55 0,26 0,49 -0,35 2,50 11 5 0,98

Ульяновская область -0,52 1,10 -0,10 0,29 1,69 -0,62 -0,55 -0,18 12 5 0,86

Ярославская область 0,33 1,29 0,74 0,20 1,06 -0,39 0,61 -0,19 13 4 0,45

Республика Мордовия -0,04 2,31 1,17 2,05 -0,45 1,00 -0,79 -0,60 14 4 1,10

Пензенская область -0,58 -0,21 0,26 -0,06 0,34 -0,08 -0,63 -0,10 15 5 0,43

Чувашская Республика -0,61 0,25 0,37 1,14 -0,45 0,01 -0,71 -0,22 16 5 0,65

Липецкая область 1,10 3,01 4,20 1,32 -0,73 -0,71 1,08 -0,30 17 4 1,32

Краснодарский край 1,23 -0,56 -0,59 -0,83 -0,32 -0,12 0,60 3,36 18 5 1,30

Омская область -0,37 -0,31 1,44 0,32 0,10 -0,50 0,03 0,44 19 5 0,64

Смоленская область 0,07 -0,54 -0,44 0,06 -0,34 0,05 -0,26 -0,46 20 5 0,31

Рязанская область -0,50 -0,14 0,18 -0,60 -0,12 0,00 0,00 -0,30 21 5 0,36

Кемеровская область 0,98 -0,30 -0,02 -0,33 -0,58 -0,72 1,40 1,14 22 5 0,73

Саратовская область -0,58 -0,45 -0,10 1,37 -0,26 0,67 -0,62 0,93 23 5 0,76

Тамбовская область 0,05 -0,49 -0,09 1,35 -0,29 -0,93 -0,64 -0,36 24 5 0,65

Владимирская область -0,52 0,42 0,24 1,38 0,50 -0,78 -0,18 -0,05 25 5 0,68

Регион ^ОК InnTovar ТеЫпп ShtykTehn IslRazr СКК Vrp Naselenie CASE N0 CLUSTER DISTANCE

Мурманская область 1,30 -0,06 0,57 -0,06 0,90 0,25 2,82 -0,62 26 4 1,07

Новгородская область 1,33 0,65 0,49 1,58 -0,11 -0,98 0,41 -0,77 27 4 0,74

Алтайский край -1,13 -0,59 -0,68 -0,48 -0,55 -0,79 -0,91 0,85 28 6 0,71

Калининградская область 0,53 -0,22 -0,85 -0,85 -0,15 0,71 0,75 -0,50 29 5 0,59

Приморский край 0,58 -0,79 -0,73 -0,86 0,52 1,00 0,76 0,42 30 5 0,69

Вологодская область 1,64 2,33 -0,14 0,37 -0,67 -1,39 1,40 -0,26 31 4 0,99

Ставропольский край -0,69 -0,13 -0,35 -0,93 -0,60 0,80 -0,76 1,12 32 6 0,62

Республика Бурятия -0,84 -0,65 -0,60 -0,60 -0,50 0,45 -0,62 -0,48 33 6 0,22

Архангельская область (без АО) 0,99 1,16 0,53 -0,18 -0,26 -0,58 0,88 -0,27 34 4 0,66

Республика Марий Эл -0,77 -0,41 -0,71 -0,11 -0,55 -0,28 -0,86 -0,72 35 6 0,47

Тверская область 0,29 0,28 -0,21 0,53 0,62 -1,27 -0,09 -0,12 36 5 0,53

Ленинградская область 2,99 -0,26 2,02 -0,69 0,62 -0,37 1,80 0,19 37 4 1,20

Курская область 0,06 -0,04 -0,13 0,15 0,32 0,50 -0,11 -0,31 38 5 0,33

Ивановская область -1,05 -0,78 -0,64 -0,79 -0,51 -0,73 -0,94 -0,39 39 6 0,52

Брянская область -0,93 -0,03 -0,51 -0,01 -0,62 -0,22 -0,88 -0,19 40 6 0,53

Кировская область -0,90 -0,12 -0,13 0,31 -0,40 -1,51 -0,63 -0,12 41 5 0,68

Волгоградская область -0,32 0,06 1,18 -0,20 -0,20 -0,09 0,26 0,99 42 5 0,62

Камчатский край 1,76 -0,84 -0,74 -0,93 1,36 1,41 2,84 -1,06 43 5 1,46

Республика Карелия -0,49 -0,67 -0,47 -0,45 -0,22 -1,00 1,13 -0,76 44 5 0,62

Орловская область -0,29 -0,44 -0,17 0,79 -0,54 0,68 -0,31 -0,64 45 5 0,57

Костромская область -0,85 -0,30 -0,56 0,45 -0,74 -0,69 -0,43 -0,74 46 5 0,62

Псковская область -0,68 -0,82 -0,78 0,50 -0,70 -1,02 -0,67 -0,73 47 5 0,71

Курганская область -1,03 -0,54 -0,44 0,16 -0,64 -1,37 -0,70 -0,52 48 5 0,73

Республика Адыгея -0,87 -0,61 -0,86 -0,97 -0,68 0,94 -1,11 -0,96 49 6 0,23

Кабардино-Балкарская Республика -1,34 -0,92 -0,92 -0,95 -0,57 1,09 -1,46 -0,58 50 6 0,26

Регион ^ОК InnTovar ТеЫпп ShtykTehn IslRazr СКК Vrp Naselenie CASE N0 CLUSTER DISTANCE

Карачаево-Черкесская Республика -0,92 -0,75 -0,60 -1,11 -0,45 1,83 -1,34 -0,94 51 6 0,47

Забайкальский край 0,10 -0,53 -0,68 -0,07 -0,67 -1,05 -0,31 -0,36 52 5 0,48

Амурская область 3,22 -0,70 -0,16 -0,76 -0,57 -0,31 0,48 -0,60 53 5 1,19

Республика Хакасия -0,01 -0,97 -0,69 -0,58 -0,73 -0,39 0,78 -0,87 54 5 0,60

Республика Северная Осетия - Алания -1,01 -1,02 -0,97 -1,25 -0,62 2,99 -1,11 -0,72 55 6 0,83

Республика Алтай -0,83 -0,98 -0,93 -1,06 -0,63 1,08 -0,81 -1,17 56 6 0,34

Республика Тыва -1,63 -1,01 -0,99 -1,25 -0,44 0,56 -0,90 -1,08 57 6 0,40

Чеченская Республика -1,11 -1,00 -0,98 -0,53 -0,75 -0,65 -1,66 -0,24 58 6 0,56

Республика Калмыкия 0,06 -1,02 -1,04 -1,22 -0,61 1,27 -0,32 -1,10 59 6 0,57

Республика Ингушетия -1,39 -1,03 -1,05 -1,32 -0,77 2,66 -1,82 -0,96 60 6 0,81

Еврейская АО 0,99 -0,98 -0,86 -0,70 -0,61 -2,16 -0,05 -1,19 61 5 1,00

Республика Дагестан -0,63 -1,01 -1,03 -0,45 -0,68 0,61 -1,32 1,16 62 6 0,60

Источник: составлено автором.

Источник: составлено автором.

Приложение 4. Математические основы когнитивного моделирования

Когнитивному графу С(У, А) вменяется матрица взаимовлияний факторов А = \\aij || размера N X М, где N — число концептов (факторов, вершин) графа.

Процесс развития системы в когнитивной модели отражается через приращение значений факторов. Что в дискретные моменты времени выражается в виде линейной зависимости:

(г + 1) = Х}(г) + ^ау(хь(г) -х>(г- 1)), ь = 1.....ы,

(2)

при известных начальных значениях факторов (х^(0))^ек и их начальных приращениях (х,(0) (-1))^.

Здесь ху ^ + 1) и ху ($) — значения у-го фактора, соответственно, в моменты времени t + 1 и ^ хь - хь & - 1) = Ахь — приращение фактора хь в момент времени а^ — вес влияния фактора на фактор ху; N — количество факторов (вершин графа).

Если ввести импульсы («скорости») воздействия на систему р± = Ах^ , то динамика системы может быть описана следующим уравнением:

ру (г + 1)= ^ а(г) + рЧ (г), (3)

где рУЮ — внешний импульс, вносимый в вершину у в момент

Если обозначить через и^ внешний вход в вершину у, получим

Р0(г + 1)= Ц(г + 1) - ^(г). (4)

Будем считать, что

XI(О = о,г < о,\ = 1,...,N

а внешние импульсы подаются, начиная с I = 0. Тогда в соответствии с (3) и (4) получим

х](г + 1) = ^ а1]х1 (г) + и?(г) , / = 1,..., N

(5)

или в матричной форме

х(г + 1) = (1 + А)х(г) + Ви(г), (6)

где А = ||а£у\\ — матрица взаимовлияний факторов размера N X N соответствующая построенному когнитивному графу, I — единичная N X N - матрица; и = (и1,..., им)т — вектор управлений (внешних управляющих воздействий); В — (0,1) — матрица размера N X М, ненулевые элементы которой указывают точки приложения управлений.

В случае, когда матрица А неустойчива (т.е. некоторые из ее собственных значений по модулю больше 1), необходимо преобразовать исходную матрицу в устойчивую. Для этого можно умножить каждый столбец (строку) матрицы А на число ——, где 51 — число

ненулевых элементов /-го столбца (строки), а £ — малое число.

Описав взаимосвязи между факторами, задав веса этих взаимовлияний и указав значения начальных приращений факторов, можно анализировать динамику изменения факторов и развития системы в целом.

Для того чтобы сформировать возможные стратегии развития, необходимо в первую очередь прогнозировать ее саморазвитие, т.е. изучить динамику изменения значений базовых ориентиров при отсутствии внешних управляющих воздействий. В результате прогноза мы получаем вектор х = (х1, х2,..., Хщ) значений факторов в момент времени t.

Динамика свободного движения состояния описывается уравнением:

х(0 = х(0)(1м + А + А2 + - + А*) (7)

Определение искомой совокупности управляющих воздействий производится путем решения обратной задачи управления, суть которой состоит в следующем. Выберем каждое управляющее воздействие g(t) в виде «мгновенного» импульса величины g(0), подаваемого в момент t = 0. Тогда динамика системы может быть описана уравнением:

х(г) = х(0)(1„ + А + А2 + - + А*) + д(0)В(1„ + А + А2 + - + А'-1) (8)

Задачу управления будем считать решенной, если найден вектор £*(0) управляющих воздействий такой, что значения целевых координат в установившемся состоянии модели совпадают с заданными целевыми значениями (координатами вектора у*), что можно записать с учетом (8) так:

Ууст = Схуст = x(0)QC + дШВС = у* (9)

В формуле (9) Q — транзитивное замыкание матрицы А, которое вычисляется приближенным образом:

N

Q = ^Ак = (1М-А)-1 (10)

к=0

Элементы матрицы С из формулы (9) указывают, какие из факторов модели являются целевыми; Хуст — установившееся состояние модели; у* — заданный вектор цели [56; 64].

Приложение 5. Ориентированный граф когнитивной модели Томской области

Г к 1

1

- 5-1 ВРГ л 1.

г- -5» 1:

А

1

__

Базовые ресурсные факторы Опосредующие финансовые потоки

0-1 Нефть 1-1 Инвест

1 . 1 -г"

<— 1 -V»

0-2 Ч-Кап 1-2 Бюджет _

_ - - —

-З-

<- и

1-3 Трансф. 1-4 Изд. _

I лсшпсис ЛШИИиШСПГ1В|С комплексы 1 — н >

— 2-1 НГС Г —I — - -

* 1- 1 - -г— -Н1

- н >

2-2 Пром. 1-5 Иннов. —<

— —:: —3»-

1 — — --- -- (

— --- - 2-3 НОК — Обеспечивающие факторы

— _ __ — 3-1 Инфр.

<—

— — -- —

Внешние факторы 3-2 Техн.

4-1 Цены -^ -с:—

- <—

11--

4-2 Риски 3-3 Соц-Сф.

—-- *

-—

л

-