Е.Н. Горлачёва – к.э.н., доцент,  кафедра «Промышленная логистика», Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана

E-mail: gorlacheva@yandex.ru

А.Г. Гудков – д.т.н., профессор,  кафедра «Технологии приборостроения», Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана

E-mail: profgudkov@gmail.com

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

Цель. Проанализировать влияние когнитивных факторов производства на результаты деятельности высокотехнологичных промышленных предприятий.

Результаты. Рассмотрены проблемы эндогенного экономического роста на примере высокотехнологичного промышленного предприятия. Использовано понятие когнитивных факторов производства как ключевых детерминантов эндогенного долгосрочного экономического развития. На основе модифицированной производственной функции показано различие в результатах деятельности промышленного предприятия с учетом КФП и без учета КФП.

Практическая значимость. Использование когнитивных факторов производства позволит применять эндогенные источники роста для повышения конкурентоспособности высокотехнологичных промышленных предприятий.

1. Schultz T. Investment in human capital. American Economic Review. 1961. V. 3. № 1. P. 1–17.
2. Беккер Г. Человеческое поведение. Экономический подход. Избранные труды по экономической теории: Пер. с англ. Р.И. Капелюшников. М.: ГУ ВШЭ. 2003. 672 с.
3. Стратегия интенсивного инновационного развития России на основе развития и использования человеческого капитала / Под ред. Ю.Н. Макарова. М.: РУДН. 2015. 478 с.
4. Кондратьев В. Индустрия 4.0 и глобальные цепочки стоимости // Проблемы теории и практики управления. 2018. № 6.  С. 39–48.
5. Itami H., Roehl T.W. Mobilizing invisible assets. Cambridge, Massachusetts and London: Harvard University Press. 1991. 200 p.
6. Sveiby K.E. A knowledge-based theory of the firm. To guide strategy formulation // Journal of intellectual capital. 2001. № 2/4.  P. 344–358.
7. Аширова Т.Г. Современные проблемы оценки человеческого капитала // Вопросы статистики. 2003. № 3. С. 26–31.
8. Соболева И.В. Парадоксы измерения человеческого капитала: науч. доклад. М.: Институт экономики РАН. 2009. 50 с.
9. Молодчик М.А. Организационно-мотивационные механизмы управления знаниями: теория и практика российских компаний. Екатеринбург: Ин-т экономики УрО РАН. 2017. 217 с.
10. Мамонов М. Е. и др. Подходы к оценке факторов производства и технологического развития национальных экономик: обзор мировой практики // Проблемы прогнозирования. 2015. № 6. С. 45–57.
11. Проблемы оценки и измерения человеческого капитала в образовании и науке: коллективная монография. М.–СПб.: Нестор-История. 2014. 240 с.
12. Mitch D. The rise of mass education and its contribution to economic growth in Europe, 1800 – 2000. Prepared for the Fourth European Historical Economics Society Conference, Merton College. Oxford. 2001. P. 23–45.
13. Young A. The tyranny of numbers: confronting the statistical realities of the East Asian growth experience. Quarterly Journal of Economics. 1995. V. 110. P. 641–680.
14. Romer P. Endogenous technological change. Journal of Political Economy. 1990. V. 98. № 5. P. 71–102.
15. Grossman G., Helpman E. Quality ladders in the theory of growth. Review of Economic Studies. 1991. V. 58. P. 43–61.
16. Агийон Ф., Уильямсон Дж. Экономический рост, неравенство и глобализация: теория, история и политическая практика: Пер. с англ. Ю. Набатова. РАНХиГС. М.: Дело. 2015. 286 с.
17. Aghion P., Howitt P. A model of growth through creative destruction. Econometrica. 1992. № 2. V. 60. P. 323–351.
18. Акаев А.А., Сарыгулов А.И., Соколов В.Н. Управление динамикой экономического развития с помощью структурных сдвигов // Доклады Академии наук. 2009. Т. 429. № 2. С. 168–173.
19. Mankiw N., Romer D., Weil D. A contribution to the empirics of economic growth. Quarterly Journal of Economics. 1992. V. 107. P. 407–437.
20. Solow R. Technical change and the aggregate production function. Review of Economics and Statistics. 1957. V. 77. № 2. P. 56–62.
21. Nordhaus W. Traditional productivity estimates are asleep at the (technological) switch. Economic Journal. 1997. V. 107. № 444.  P. 1548–1559.
22. Клейнер Г.Б. Производственные функции. М.: Финансы и статистика. 1986. 239 с.
23. Клейнер Г.Б., Смоляк С.А. Эконометрические зависимости: принципы и методы построения. М.: Наука. 2000. 104 с.
24. Демиденко Е.З. Оптимизация и регрессия. М.: Наука. 1989. 292 с.
25. Гранберг А.Г. Основы региональной экономики. М.: ГУ-ВШЭ. 2004. 494 с.
26. Гладышевский А.И. Методы и модели отраслевого экономического прогнозирования. М.: Экономика. 1977. 143 с.
27. Алле М. Экономика как наука: Пер с фр. И.А. Егорова. М.: Наука для общества. РГГУ. 1995. 168 с.
28. Stiglitz J. Free Fall. Free markets and the sinking of the global economy. Penguinbooks. 2010. 361 p.
29. Катуков Д.Д., Малыгин В.Е., Смородинская Н.В. Фактор созидательного разрушения в современных моделях и политике экономического роста // Вопросы экономики. 2019. № 7. С. 95–118.
30. Горлачёва Е.Н. Разработка методики выбора когнитивных факторов производства предприятий радиоэлектронного комплекса РФ // Нанотехнологии – XXI век. 2019. № 1. С. 19–25. DOI 10.18127/j22250980-201901-03.
31. Горлачёва Е.Н. и др. Математическая модель эффективного производства изделий // Повышение надежности ГИС и МИС СВЧ: Монография / Под ред. В.Н. Вьюгинова, А.Г. Гудкова, В.В. Попова. Кн. 3. М.: Авантест. 2016. С. 200–229.