Друкеровский вестник. 2018; 4:
http://dx.doi.org/10.17213/2312-6469-2018-4-38-43
СПИЛЛОВЕР-МОДЕЛИ ДИФФУЗИИ ИННОВАЦИЙ
Переяслова Ольга Геннадьевна – кандидат социологических наук, доцент кафедры Производственный и инновационный менеджмент ФГБОУ ВО «Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. Платова», г. Новочеркасск, Россия.
Удовенко Владимир Алексеевич – аспирант факультета Инноватики и организации производства ЮРГПУ(НПИ) им. Платова, г. Новочеркасск, Россия.
346428, г. Новочеркасск, ул. Просвещения, 132.
e-mail: olga_gennadievna@list.ru; udovenkovladimir@gmail.com
Аннотация
Процесс передачи и обмена знаниями заслуживает внимания в контексте современных проблем в глобальном развитии государства и его экономических систем. Это особенно важно, если мы рассматриваем наукоемкий сектор экономики, такой, например, как университет и сеть ассоциированных с ним организаций и стартапов. Спилловер-модели помогают исследовать и лучше понимать взаимодействие между ними. В этой работе мы рассматриваем различные модели диффузии знаний (спилловер-модели). Мы задаем детерминированную модель и показываем ее концептуальные ограничения. После описания данной модели показываем, каким образом детерминированная модель может быть интегрирована в стохастический инструментарий. Показано также достаточное условие существования решения для данной модели.
Ключевые слова: спилловер, знания, диффузия знаний, вероятностная модель, технологические заимствования, механизмы заимствования
Полный текст: [in elibrary.ru]
Ссылки на литературу
- Федорова Е.А., Коркмазова Б.К., & Муратов М.А. (2016). Спилловер-эффекты в российской экономике: региональная специфика. Экономика региона, 12 (1), 139-149.
- Kolbachev E. (2014). University as an actor of a regional development processes: Practices of the Southern federal district of Russia//Regional Formation & Development Studies, 2014. – Issue 14. – Р. 139.
- Nizhegorodtsev R. (2014). The role of universities in the formation of regional clusters and mechanisms of public-private partnership // Innovative prospects of Russia and the World: theory and modeling. – Novocherkassk. – Рp. 4-10 (rus).
- Braunerhjelm P., Acs Z.J., Audretsch D.B., Carlsson B (2010). The missing link: Knowledge diffusion and entrepreneurship in endogenous growth // Small Business Economics. Vol. 34, No 2. Pp. 105-125.
- Youtie J., Shapira P. (2008). “Building an innovation hub: A case study of the transformation of university roles in regional technological and economic development”, Research Policy, vol. 37, no. 8, pp. 1188-1204.
- Rogers, E. M. (1983). Diffusion of Innovations. 3rd edt. New-York.
- Bass, F.M. (1995). Empirical Generalizations and Marketing Science: A Personal View. In: Marketing Science, 14, G6-G19.
- Bass, F. M. (1969). A new product growth for model consumer durables. In: ManagementScience, 15, pp. 215-227.
- Tanny, S.M. and Derzko, N.A. (1988). Innovators and imitators in innovation diffusion modelling. In: Journal of Forecasting, 7, pp. 225-234.
- Schmalen, H. (1982). Optimal prica and advertising policy for new products. In: Journal of Business Research, 10, pp. 17-30.
- Goldenberg, J., Libai, B., Muller, E., and Peres, R. (2006). Blazing saddles: the early and mainstream markets in the high-tech product life cycle. In: Israel Economic Review, 4, pp. 85-108.
- Van den Bulte, C. and Joshi, Y. V. (2007). New Product Diffusion with Influentials and Imitators. In: Marketing Science, 26, pp. 400-421.
- Boswijk, H. P. and Franses, P. H. (2005). On the Econometrics of the Bass Di
usionModel. In: Journal of Business & Economic Statistics, 23, pp. 255-268. - Boswijk, P., Fok, D., and Franses, P. H. (2006). A New Multivariate Product Growth Model. In: Tinbergen Institute Discussion Paper No. 06-027/4.
- Kleinert, H. (2004). Path Integrals in Quantum Mechanics, Statistics, Polymer Physics, and Financial Markets (4th ed.). Singapore: World Scientific.
- Kloeden, P.E. & Platen, E. (1992). Numerical Solution of Stochastic Differential Equations. Springer, Berlin.