|
| | | | Проблемы современной экономики, N 4 (88), 2023 | | | | ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ РЕГИОНОВ И ОТРАСЛЕВЫХ КОМПЛЕКСОВ | | | Афанасьева Н. В.
главный научный сотрудник Института проблем региональной экономики РАН (г. Санкт-Петербург),
доктор экономических наук, профессор
Шамина Л. К.
профессор кафедры менеджмента организации
Балтийского государственного технического университета «ВОЕНМЕХ» им. Д.Ф. Устинова
(г. Санкт-Петербург),
доктор экономических наук
Сырнева Е. А.
аспирант Института проблем региональной экономики РАН (г. Санкт-Петербург)
| |
| | | | | В статье исследуются различные методологические подходы, используемые для оценки и сравнения инновационной привлекательности различных регионов России. Инновационная привлекательность российских регионов — многогранная концепция, требующая комплексного и междисциплинарного подхода для эффективного изучения. Исследователи используют целый ряд методологических подходов, от экономических показателей до качественных интервью, чтобы получить целостное представление об инновационном потенциале региона. Понимая сильные и слабые стороны различных регионов, политики, предприятия и местные органы власти могут принимать обоснованные решения по стимулированию инноваций и экономическому росту по всей России. | | Ключевые слова: региональное развитие, методология оценки инновационного потенциала, инновационный потенциал, инновационное развитие, кластерный подход, теории и стратегии регионального развития | | УДК 334.02; ББК 65.050 Стр: 110 - 114 |
Понимание инновационной привлекательности российских регионов жизненно важно для устойчивого экономического роста и развития страны. Разнообразный ландшафт России, начиная от оживленных технологических центров Москвы и заканчивая, сибирскими регионами, богатыми природными ресурсами, представляет собой уникальную задачу для исследователей, стремящихся изучать и оценивать инновации. В рамках исследований инновационного потенциала регионов затрагиваются вопросы исторической значимости (Ендовицкий Д.А., 2023), методических подходов к анализу (Сухарина Е.В., 2012, Ряжева Ю.И., 2020, Смирнова Т.В., 2019), современных тенденций развития (Исайкина Т.Ф., 2019), повышения инновационного потенциала и инновационной активности (Косяков И.В., 2022, Толмачева А.В., 2019) и др. Все эти исследования направлены на формирование теоретической базы для обоснования значимости инноваций для территорий и страны в целом.
В рамках данного исследования был проведен анализ существующих подходов к оценке инновационной привлекательности территорий с целью формирования методологической базы для определения зон роста инновационной активности. Методология исследования состоит из 3-х последовательных частей: систематизация подходов к оценке инновационной привлекательности (табл. 1); обзор данных в рамках исторического и кластерного подходов (табл. 2 и 3); статистический подход (табл. 4). Рассмотрены актуальные стратегии повышения инновационной привлекательности регионов (табл. 5), приведены примеры оценки территорий на основании анализа территорий (табл. 6).
Таблица 1
Методологические подходы к изучению инновационной привлекательности российских регионов| Подход | Описание |
|---|
| Исторический | Анализ исторических закономерностей, цикличностей, трендов с целью выявления сильных и слабых сторон регионов, а также возможности определения вектора развития инновационного потенциала. | | Экономический | Одним из наиболее распространенных методов оценки инновационной привлекательности является анализ экономических и технологических показателей. Исследователи изучают данные, связанные с ВВП, расходами на НИОКР, патентами и количеством технологических стартапов в каждом регионе. Эти количественные показатели дают первоначальное представление об инновационном потенциале региона. | Статистический
анализ | Анализ экономических показателей региона: количество патентов, человеческий потенциал, развитость рынка и др. | | Опросы и интервью | Чтобы получить более глубокое представление о факторах, способствующих инновационной привлекательности, исследователи часто проводят опросы и интервью с местными предприятиями, предпринимателями и государственными чиновниками. Качественные данные из этих источников могут пролить свет на региональную бизнес-среду, доступ к финансированию и нормативные условия. | | Региональные рамки конкурентоспособности | Многие исследования используют показатели региональной конкурентоспособности, такие как индекс глобальной конкурентоспособности Всемирного экономического форума, для оценки инновационной привлекательности региона. Эти рамки включают широкий набор факторов, включая инфраструктуру, размер рынка, человеческий капитал и деловую среду, предлагая всестороннее представление о региональной конкурентоспособности. | | Анализ инновационной экосистемы | Инновационные экосистемы все чаще признаются в качестве жизненно важных компонентов инновационной привлекательности региона. Исследователи анализируют присутствие университетов, исследовательских центров, фирм венчурного капитала и инкубаторов, чтобы понять уровень поддержки инноваций в регионе. | | Тематические исследования | Изучение конкретных кейсов в регионе дает детальное представление о его инновационной привлекательности. Исследователи могут сосредоточиться на успешном технологическом стартапе, конкретном отраслевом кластере или правительственной инициативе, которая стимулировала инновации. Эти тематические исследования дают ценную информацию о факторах, способствующих региональным инновациям. | | Геопространственный анализ | Геопространственный анализ включает картографические данные, чтобы понять, как география влияет на инновации. Исследователи могут изучить близость университетов к предприятиям, выявить инновационные кластеры и оценить влияние транспортных сетей и инфраструктуры на способность региона привлекать инновации. | Сравнительный /
кейс стади | Сравнение регионов с международными показателями. Исследователи оценивают показатели каждого региона по сравнению с мировыми инновационными лидерами и определяют области для улучшения. Этот метод обеспечивает ценный контекст для понимания конкурентной позиции региона в глобальном масштабе. |
Существующие на сегодняшний день методики [3, 4, 5, 14, 19] позволяют оценить потенциал региона посредством оценки различных факторов, социально-экономических показателей, опыта потребителей и т.д.
Оценка инновационной привлекательности региона эволюционировала с течением времени, отражая изменения в мировой экономике, технологиях и понимании самих инноваций. С исторической точки зрения мы можем наблюдать хронологическую последовательность значительных изменений в том, как оценивался инновационный потенциал регионов.
Таким образом, оценка инновационной привлекательности регионов эволюционировала от вектора на промышленные ресурсы и физическую инфраструктуру к вектору на знания, кластеры, цифровые возможности, устойчивость и взаимосвязанность. Поскольку инновации продолжают трансформировать мировую экономику, региональные оценки, вероятно, продолжат адаптироваться к меняющейся динамике и приоритетам.
Статистический анализ является фундаментальным инструментом оценки инновационной привлекательности регионов [4, 9, 17, 18]. Исследователи и политики полагаются на подходы, основанные на данных, чтобы получить представление об инновационном потенциале региона. В этом обзоре дается оценка различных статистических методологий, обычно используемых для этой цели, подчеркиваются их сильные стороны и ограничения.
Статистический анализ является жизненно важным компонентом оценки инновационной привлекательности регионов, но его следует использовать в сочетании с качественными исследованиями и пониманием местного контекста. Ни один статистический метод сам по себе не является достаточным. Скорее, сочетание методологий обеспечивает более полное понимание инновационного потенциала региона. Исследователи и политики должны помнить об ограничениях каждого подхода и разумно использовать их для формулирования хорошо обоснованных стратегий стимулирования инноваций в регионах.
Кластеры в контексте регионального экономического развития относятся к географической концентрации взаимосвязанных предприятий, поставщиков и связанных с ними учреждений в определенной отрасли или секторе, они оказывают значительное влияние на инновационную привлекательность региона [1, 2, 10, 15]. Здесь мы исследуем способы, с помощью которых кластеры могут влиять на способность региона привлекать инновации и стимулировать экономический рост.
Кластеры играют важную роль в повышении инновационной привлекательности региона: они создают экосистему, способствующую сотрудничеству, обмену знаниями, доступу к ресурсам и культуре инноваций. Регионы, которые признают и поддерживают развитие кластеров, как правило, демонстрируют более высокие уровни экономического роста, расширяют возможности трудоустройства и повышают способность привлекать таланты и инвестиции. Таким образом, развитие кластеров является ценной стратегией для регионов, стремящихся повысить свою инновационную привлекательность и конкурентоспособность на мировой арене.
В последние годы появляется все больше исследований, посвященных стратегиям повышения инновационной привлекательности регионов. Ниже рассмотрены проблемы и возможности, связанные со стимулированием инноваций в различных географических регионах.
Современные исследования по повышению инновационной привлекательности регионов подчеркивают взаимосвязанный характер инноваций. Такие факторы, как кластеры, университеты, стартапы, государственная политика, глобальные связи и устойчивое развитие, играют огромную роль. Поскольку мир продолжает развиваться, регионы должны адаптировать свои стратегии для стимулирования инноваций, отвечающих возникающим вызовам и возможностям. Исследования в этой области динамичны и развиваются для решения этих современных проблем.
Способность региона стимулировать инновации играет ключевую роль в его общем экономическом и социальном развитии. Россия, с ее обширными территориями и разнообразными культурными, географическими и экономическими ландшафтами, активно работает над повышением инновационной привлекательности своих регионов.
Таблица 2
Исторический подход| Период | Характеристики |
|---|
| Ранняя индустриализация (18-й — 19-й века) | На ранних этапах индустриализации регионы оценивались в первую очередь с точки зрения их доступа к природным ресурсам и транспортным маршрутам. Основное внимание уделялось сырью, рабочей силе и легкости доставки товаров на рынки. Инновации часто были связаны с развитием механизированных производств. | | Эпоха после Второй мировой войны (середина 20 века) | После Второй мировой войны региональные оценки начали включать инфраструктуру, особенно в форме научно-технических парков, научно-исследовательских институтов и университетов. Этот период ознаменовался появлением технологических кластеров и важностью исследований и разработок. | | Конец 20-го века — Расцвет кластеров и экономики знаний | Во второй половине 20-го века концепция промышленных кластеров приобрела известность. Регионы начали оцениваться на основе наличия отраслей промышленности и предприятий, которые делятся знаниями, технологиями и опытом. Переход к экономике, основанной на знаниях, привел к более пристальному вниманию к человеческому капиталу и важности высококвалифицированной рабочей силы. | | Цифровая революция (конец 20-го века — начало 21-го века | Цифровая революция и появление Интернета коренным образом изменили подход к оценке инновационной привлекательности регионов. Ключевыми факторами оценки стали доступ к цифровой инфраструктуре, технологические стартапы и способность использовать информационные технологии. Силиконовая долина в Соединенных Штатах стала эталоном для технологических инновационных кластеров. | | Устойчивое развитие и «зеленые» инновации (начало 21 века) | По мере того как экологические проблемы приобретали все большее значение, регионы начали оценивать на предмет их приверженности устойчивому развитию и зеленым инновациям. Способность внедрять экологически чистые методы, решения в области возобновляемых источников энергии и устойчивое городское планирование стали факторами оценки инновационной привлекательности. | | Глобализация и взаимосвязанность (21 век) | Растущая взаимосвязанность мира в результате глобализации и появление многонациональных корпораций изменили ландшафт региональных оценок. Регионы, которые были хорошо связаны с глобальными цепочками поставок и рынками, считались более привлекательными для инноваций и экономического роста. | | Эра данных и аналитики (21 век) | С распространением больших данных и продвинутой аналитики оценка инновационной привлекательности стала в большей степени основываться на данных. Исследователи и политики начали полагаться на сложные показатели, такие как патенты, финансирование исследований и уровень предпринимательства, для количественной оценки инновационного потенциала региона. | | Инновационные экосистемы (21 век) | Концепция инновационных экосистем приобрела известность в последние годы. Регионы оценивались на основе силы всей их инновационной экосистемы, которая включает исследовательские институты, предприятия, источники финансирования и вспомогательную инфраструктуру. Акцент сместился на совместный и взаимосвязанный характер инноваций. | | Устойчивость и адаптивность (после 2020 года) | Пандемия COVID-19 высветила важность жизнестойкости и адаптивности в регионах. Оценки начали включать способность региона противостоять кризисам и восстанавливаться после них, продолжая стимулировать инновации. Удаленная работа и цифровая инфраструктура стали важнейшими факторами. |
Таблица 3
Статистический подходЭкономические
показатели | Статистический анализ часто начинается с экономических показателей, таких как ВВП, уровень занятости и уровень доходов. Они обеспечивают базовую оценку экономического состояния региона и его инновационного потенциала. Однако эти показатели могут не охватывать весь спектр инновационной привлекательности, особенно в регионах с нетрадиционной экономикой, основанной на знаниях. Кроме того, они могут не отражать качество инноваций или их влияние на общество. | | Патентные данные | Анализ патентных данных является распространенным подходом к оценке инноваций. Количество поданных и выданных патентов может дать представление об изобретательской активности региона. Однако сосредоточение внимания исключительно на количестве патентов может ввести в заблуждение, поскольку количество не всегда приравнивается к качеству. Важно дополнять патентные данные качественным анализом, чтобы понять значимость и влияние инноваций. | | Расходы на НИОКР | Расходы на научные исследования и разработки (R&D) являются еще одним важным показателем для оценки инновационной привлекательности. Регионы с более высокими расходами на НИОКР часто считаются более инновационными. Тем не менее, этот показатель может вводить в заблуждение в тех случаях, когда инвестиции в исследования не приводят к практическим инновациям или экономическому росту. Необходимо учитывать качество и эффективность научно-исследовательских работ. | | Стартовые и бизнес-данные | Анализ количества стартапов, предприятий и показателей предпринимательской активности ценен для понимания динамичности инновационной экосистемы региона. Однако на эти статистические данные могут влиять такие факторы, как доступ к финансированию и нормативно-правовая база. Большое количество стартапов не гарантирует устойчивых инноваций, если эти предприятия изо всех сил пытаются масштабироваться и оказывать долгосрочное влияние. | Человеческий
капитал и
образование | Измерение человеческого капитала региона, включая уровень образования рабочей силы и наличие квалифицированных специалистов, имеет жизненно важное значение. Хорошо образованное население является ценным активом для инноваций. Тем не менее, крайне важно учитывать такие факторы, как удержание талантов и способность рабочей силы адаптироваться к новым технологиям. | Кластерный
анализ | Кластерный анализ выявляет региональную концентрацию смежных отраслей, учреждений и предприятий, которые вносят вклад в инновации. Это может дать представление о совместной и синергетической природе инновационных экосистем. Однако этот анализ может не отражать сложность межсекторальных инноваций и можетт привести к предвзятым результатам, основанным на выбранных кластерных критериях. | | Глобальные рейтинги и индексы | Глобальные инновационные рейтинги и индексы, такие как Global Innovation Index (GII), дают всестороннее сравнительное представление об инновационной привлекательности региона. Хотя эти рейтинги дают ценную информацию, они часто основаны на сочетании субъективных и объективных данных, что приводит к потенциальным искажениям результатов. | | Опросы и интервью с заинтересованными сторонами | Опросы и интервью с местными предприятиями, предпринимателями и государственными чиновниками могут дать качественную информацию об инновационной привлекательности региона. Однако эти методы по своей сути субъективны и могут зависеть от восприятия и предубеждений респондентов. | | Геопространственный анализ | Геопространственный анализ, в котором используются географические информационные системы (ГИС) и пространственные данные, помогает понять, как пространственное распределение ресурсов и инфраструктуры влияет на инновации. Он может выявлять области с высоким инновационным потенциалом и направлять политические решения. Однако этот метод может быть сложным и требует передовых технических знаний. |
Таблица 4
Кластерный подход| Распространение знаний и сотрудничество | Кластеры способствуют распространению знаний, поскольку предприятия и учреждения, находящиеся в непосредственной близости, часто обмениваются идеями, технологиями и передовым опытом. Такой обмен знаниями способствует сотрудничеству и инновациям. Когда компании и исследовательские институты сотрудничают в рамках кластера, они могут коллективно решать сложные задачи и создавать новые решения. Эта среда сотрудничества привлекает предпринимателей, исследователей и новаторов, ищущих возможности для обучения и роста. | | Доступ к специализированным кадрам | Кластеры часто являются магнитом для талантливых квалифицированных специалистов. В регионах с сильными промышленными кластерами квалифицированные специалисты с большей вероятностью будут привлечены в этот регион, благодаря возможностям трудоустройства и наличию единомышленников. Наличие квалифицированных специалистов может повысить инновационный потенциал региона, поскольку это гарантирует, что рабочая сила обладает навыками, необходимыми для развития отрасли. | | Совместное использование ресурсов и доступ к капиталу | Кластеры могут способствовать совместному использованию ресурсов, снижая барьеры на пути инноваций. Компании, входящие в кластер, могут совместно использовать общие помещения, оборудование или услуги, что делает для бизнеса более рентабельным экспериментирование с новыми идеями и технологиями. Кроме того, кластеры часто привлекают фирмы венчурного капитала и инвесторов, стремящихся поддержать инновации. Эти финансовые ресурсы могут обеспечить стартапы и устоявшиеся компании капиталом, необходимым для разработки и коммерциализации инновационных продуктов или услуг. | | Инфраструктура и поддерживающие экосистемы | Кластеры, как правило, извлекают выгоду из хорошо развитой инфраструктуры и поддерживают экосистемы. В этих регионах часто есть центры исследований и разработок, университеты, инкубаторы и инновационные центры, которые оказывают важнейшую поддержку развивающимся предприятиям. Эти системы поддержки необходимы для того, чтобы направлять стартапы на начальных этапах их развития, помогать им ориентироваться в процессах регулирования и связывать их с наставниками и потенциальными партнерами. | | Глобальная конкурентоспособность | Регионы с сильными отраслевыми кластерами с большей вероятностью будут конкурировать в глобальном масштабе. Предприятия в рамках этих кластеров часто ориентированы на экспорт, что помогает повысить международную конкурентоспособность региона. Более высокий глобальный статус может привлечь иностранные инвестиции, партнерские отношения и глобальный кадровый резерв, что еще больше повысит инновационную привлекательность региона. | | Снижение рисков | Кластеры могут служить буфером на случай экономических спадов. Когда регион имеет диверсифицированную кластерную базу, он менее восприимчив к экономическим потрясениям, характерным для конкретной отрасли. Такая стабильность может стимулировать инновации, обеспечивая предприятиям систему безопасности, позволяющую принимать просчитанные риски и инвестировать в исследования и разработки. | | Культурное и социальное влияние | Кластеры могут оказывать глубокое влияние на культуру и социальную динамику региона. Культура внутри кластера часто делает акцент на принятии рисков, экспериментах и инновациях. Эти ценности могут выходить за пределы кластера, влияя на общую инновационную культуру региона. |
Таблица 5
Стратегический подход| Стратегия | Описание |
|---|
| Развитие кластеров и передача знаний | Многочисленные исследования подчеркивают важность отраслевых кластеров и ту роль, которую они играют в стимулировании региональных инноваций. Кластеры способствуют распространению знаний и сотрудничеству между предприятиями и учреждениями, что приводит к росту инновационной активности в регионе. Исследования показали, что регионы с сильными кластерами, как правило, имеют более высокие показатели патентования и инвестиций в НИОКР. | | Роль университетов и научно-исследовательских институтов | Исследования подчеркивают важность университетов и научно-исследовательских институтов в региональных инновациях. Эти организации необходимы для генерирования новых знаний, подготовки квалифицированной рабочей силы и формирования культуры инноваций. Близость к университетам часто ассоциируется с более высоким уровнем инноваций в регионе. | | Предпринимательство и стартапы | Росту стартапов и предпринимательских экосистем уделяется значительное внимание. Исследования показывают, что регионы с динамично развивающимися сообществами стартаперов, как правило, более инновационны. Эти экосистемы предоставляют возможности для экспериментов, доступа к венчурному капиталу и разработки прорывных технологий. | | Государственная политика и поддержка | В исследовании изучается влияние государственной политики на региональные инновации. Поддерживающая политика, такая как налоговые льготы для НИОКР, упрощение регулирования и финансирование инновационных инициатив, может значительно повысить инновационную привлекательность региона. Ключевое значение имеет эффективное сотрудничество между правительством и промышленностью. | | Глобализация и торговля | Влияние глобализации на региональные инновации — повторяющаяся тема. Исследования показывают, что регионы, хорошо связанные с глобальными рынками и цепочками поставок, с большей вероятностью привлекут инновации. Международная торговля и прямые иностранные инвестиции (ПИИ) могут стимулировать инновации, знакомя регионы с новыми идеями и технологиями. | | Человеческий капитал и привлечение талантов | Человеческий капитал является важнейшим фактором региональных инноваций. Исследования показывают, что регионы с хорошо образованной рабочей силой более инновационны. Привлечение и удержание квалифицированных специалистов имеет важное значение, и факторы качества жизни, такие как доступное жилье и яркая культурная среда, играют определенную роль. | | Устойчивое развитие и «зеленые» инновации | В связи с растущими экологическими проблемами исследователи изучили, как регионы могут повысить свою инновационную привлекательность с помощью инициатив в области устойчивого развития. Устойчивые практики, «зеленые» технологии и политика, благоприятствующая окружающей среде, связаны с инновациями в таких областях, как чистая энергетика и устойчивое сельское хозяйство. | | Цифровая инфраструктура и возможности подключения | Роль цифровой инфраструктуры и подключения к интернету в региональных инновациях приобрела все большее значение. Доступ к высокоскоростному Интернету, передовым телекоммуникациям и цифровым платформам имеет решающее значение для стимулирования инноваций. Пандемия COVID-19 усилила важность цифровой инфраструктуры для обеспечения удаленной работы и сотрудничества. | | Экосистемный подход | Современные исследования часто используют экосистемный подход, признавая, что инновации — это сложный, взаимозависимый процесс. Исследования сосредоточены на взаимосвязи университетов, предприятий, инвесторов и вспомогательных организаций в рамках инновационной экосистемы региона. | | Устойчивость и адаптивность | Недавние исследования показали, как регионы могут повысить устойчивость и адаптивность своих инновационных стратегий. Способность противостоять экономическим потрясениям, таким как пандемия, и адаптироваться к изменяющимся обстоятельствам приобретает все большее значение в региональных инновационных усилиях. |
Таблица 6
Сравнительный подход / кейс стади| Территория | Характеристики |
|---|
| Москва: Центр инноваций | Москва является главным инновационным центром России, домом для многочисленных высокотехнологичных стартапов, научно-исследовательских институтов и транснациональных корпораций. Сила региона заключается в его разнообразной рабочей силе, образовательных учреждениях и яркой культуре. Инвестиции в инфраструктуру и политика, благоприятствующая бизнесу, сделали Москву магнитом для местных и международных талантов. | | Санкт-Петербург: Культурный и технологический центр | Санкт-Петербург сочетает в себе свое богатое культурное наследие с растущим технологическим сектором. Город использует свое историческое значение для привлечения творческих умов, способствуя уникальному сочетанию искусства и инноваций. Высококачественные университеты и исследовательские центры, наряду с налоговыми льготами, способствуют его инновационной привлекательности. | | Сибирь: Освоение природных ресурсов | Обширные пространства Сибири и богатые природные ресурсы создали уникальные инновационные возможности. Регион стимулирует инновации в таких секторах, как энергетика, материалы и сельское хозяйство, уделяя особое внимание устойчивому развитию и экологической ответственности. Стимулы для инвестиций в отдаленные регионы играют важную роль в растущей инновационной экосистеме Сибири. | | Калининград: Геополитические ворота | Расположенный в регионе Балтийского моря, Калининград является самой западной территорией России. Его стратегическое расположение стимулировало инновации, особенно в области логистики и торговли. В регионе создаются особые экономические зоны для привлечения иностранных инвесторов и предприятий, заинтересованных в получении доступа к европейским рынкам. | | Дальний Восток: мост в Азию | Дальний Восток России рассматривается как мост в Азиатско-Тихоокеанский регион, предлагающий огромный потенциал для трансграничных инноваций. Статус свободного порта Владивосток в сочетании с политикой, направленной на упрощение бизнес-процедур, привлекает компании, стремящиеся расширить свое присутствие в Азиатско-Тихоокеанском регионе. | | Республики: культурное разнообразие и местные инновации | Различные республики России, такие как Татарстан, Башкортостан и Саха, стремятся сохранить свою культурную самобытность, поощряя при этом местные инновации. Эти регионы продвигают образовательные инициативы, исследовательские центры и промышленные кластеры, которые учитывают их специфические сильные стороны и традиции. | | Арктика: навигация в экстремальных условиях | Арктические регионы России имеют большой потенциал в связи с экстремальными условиями и изменением климата. Научные исследования, проекты в области возобновляемых источников энергии и логистические решения имеют первостепенное значение в стремлении Арктики стать инновационным центром экологических и устойчивых технологий. |
Таким образом, можно отметить важность применения комплекса подходов для всесторонней оценки территории, так как это позволит определить сильные и слабые стороны и сформировать стратегию по повышению инновационной привлекательности. Методики повышения инновационной привлекательности регионов не являются универсальными решениями. Выбор подхода должен быть адаптирован к уникальным характеристикам, сильным сторонам и вызовам региона. Кроме того, важно учитывать временные рамки, задействованные в каждой методологии. Некоторые дают немедленные результаты, в то время как другие требуют долгосрочных обязательств. Успешные стратегии часто сочетают в себе несколько из этих методологий, признавая, что инновации — это многогранный процесс, требующий целостного и адаптируемого подходов. |
| |
|
|
