Innovation Activity in the Regions of the Volga Federal District: A Statistical Analysis

Texto integral

Введение

В современном мире инновации стали ключевым двигателем экономического роста, развития производительности и усиления конкурентоспособности. Экономика все чаще сталкивается с необходимостью трансформации традиционных моделей роста, что подтверждает актуальность исследования инноваций как ключевого фактора обеспечения экономического развития.

Обеспечение технологического суверенитета входит в число ключевых приоритетов государственной политики, реализация которого достигается посредством развития инновационных технологий. Внедрение новшеств во многие отрасли позволяет регионам не только снижать зависимость от импорта, но и наращивать экспортный потенциал.

Цель исследования – проведение комплексного сравнительного анализа инновационной активности субъектов Российской Федерации, входящих в состав Приволжского федерального округа (далее – ПФО).

В рамках данного анализа предполагается детальное изучение и сопоставление ключевых показателей, характеризующих уровень инновационной деятельности в каждом из регионов округа с последующим выявлением региональных особенностей и тенденций.

 

Обзор литературы

Термин «инновация» впервые введен Й. А. Шумпетером. Согласно его определению, инновация представляет собой процесс внедрения и использования новых видов потребительских товаров, а также новых производственных и транспортных средств, рынков и форм организации в промышленном секторе^[1].

П. Друкер рассматривал инновационную деятельность как инструмент для инициирования перемен и преобразования их в новые возможности для развития^[2].

В результате дальнейших исследований разработаны альтернативные интерпретации и уточнения. Например, по мнению В. К. Проскурина, данное понятие обозначает результат научно-технологического прогресса, проявляющийся в появлении на рынке принципиально новых видов товаров и услуг, основанных на передовых технологиях, которые коренным образом меняют уровень конкурентоспособности на мировой арене^[3]. И. М. Голова считает, что инновация как процесс представляет собой деятельность, направленную на формирование рынка, где внедрение новой идеи удовлетворяет общественные потребности [1]. Автор также отметил, что инновационную активность принято рассматривать как показатель благополучия и здоровья общества отдельного региона и страны в целом. И. А. Наугольнова указала, что передача знаний позволяет создавать инновационные продукты и услуги, а также играет ключевую роль в развитии экономики любого государства [2]. И. Н. Макаров также считает синтез знаний стимулом социально-экономического развития страны, который дает преимущество в глобальной конкуренции [3].

Современное определение термина «инновация» включает в себя внедрение новых или существенно усовершенствованных продуктов, процессов, а также методов в маркетинге, деловой практике, организации рабочих мест или внешних связях^[4].

Для оценки инновационной деятельности Л. С. Максименко применены следующие методы анализа: абсолютные, относительные и временные, которые необходимы для определения экономической эффективности [4]. А. Ю. Пронин указывает на отсутствие универсальной модели для оценки уровня инновационной деятельности, что приводит к применению комбинированных методик в данной сфере [5].

Стоит отметить, что сформирован ряд методических подходов к построению комплексных оценок и рейтингов. Л. В. Васильева проводит системный анализ методов построения интегральных показателей, выделяя методы суммирования, расстояний, таксономический анализ и др., отмечая, что выбор метода напрямую влияет на результаты ранжирования [6]. Ряд авторов применяет метод рейтингования для оценки инновационного развития регионов России, подчеркивая его эффективность для выявления межрегиональной дифференциации [7].

На федеральном уровне ключевым инструментом мониторинга выступает рейтинг^[5], который использует широкий набор индикаторов, сгруппированных в несколько блоков: социально-экономические условия, научно-технологический потенциал, инновационная деятельность и ее результаты.

Таким образом, в отечественной науке признано, что для оценки инновационной активности необходим комплексный, многокритериальный подход, учитывающий широкий спектр факторов, влияющих на данный процесс.

 

Материалы и методы

Для проведения статистического анализа инновационного развития регионов ПФО использована официальная информация Федеральной службы государственной статистики РФ (Росстат) за 2019–2023 гг., в результате чего отобраны следующие показатели: количество научно-исследовательских организаций, объем разработанных и использованных технологий, уровень инновационной активности, объем выпуска инновационных продуктов, внутренние затраты на исследовательскую работу.

По завершении процедуры сбора и обработки данных рассчитан интегральный показатель, который позволил определить причинно-следственные связи экономических процессов. Сравнительный анализ включал ранжирование регионов округа по рассчитанному показателю за исследуемый период. На основе полученных результатов идентифицированы лидеры и аутсайдеры рейтинга.

Метод суммирования нормализованных показателей, примененный в данной работе, широко используется и признан корректным для проведения сравнительного анализа и формирования ранжированных списков.

 

Результаты исследования

Для проведения статистического анализа инновационного развития была рассмотрена динамика изменения числа организаций, осуществляющих научные исследования и разработки в ПФО. В период с 2019 по 2023 г. наблюдается отрицательная динамика по данному показателю. Такая тенденция обусловлена рядом факторов: сокращением финансирования научной сферы, неравномерностью темпов экономического роста регионов, дефицитом бюджета и т. д. Однако для более детального анализа и выяснения причин сложившей ситуации стоит проанализировать динамику показателя в разрезе отдельных субъектов ПФО (табл. 1).

 

Таблица 1. Количество организаций в субъектах ПФО, занимавшихся научными исследованиями и разработками в 2019 и 2023 гг.

Table 1. Number of organizations conducting research and development activities in the Volga Federal District in 2019 and 2023

Субъекты ПФО / Region of VFD	2019	2023	Динамика показателей / Dynamics of indicators
Республика Татарстан / Republic of Tatarstan	129	120	–9
Нижегородская область / Nizhny Novgorod Region	96	90	–6
Республика Башкортостан / Republic of Bashkortostan	73	76	+3
Пермский край / Perm Territory	67	66	–1
Самарская область / Samara Region	62	55	–7
Саратовская область / Saratov Region	62	60	–2
Удмуртская Республика / Udmurtian Republic	30	31	+1
Чувашская Республика / Chuvash Republic	30	31	+1
Пензенская область / Penza Region	30	26	–4
Ульяновская область / Ulyanovsk Region	29	25	–4
Оренбургская область / Orenburg Region	27	27	0
Кировская область / Kirov Region	25	23	–2
Республика Мордовия / Republic of Mordovia	22	25	+3
Республика Марий Эл / Republic of Mari El	8	6	–2
Итого / Total	690	661	–29

Источник: здесь и далее таблицы составлены авторами на основе статистических сборников^[6].

Source: hereafter, the tables are compiled by the authors on the basis of statistical collections.

 

В 2023 г. произошло сокращение числа организаций, осуществляющих научно- исследовательскую и опытно-конструкторскую деятельность (далее – НИОКР) в ряде субъектов Российской Федерации, включая Республику Марий Эл, Республику Татарстан, Пермский край, Кировскую, Нижегородскую, Пензенскую, Самарскую, Саратовскую и Ульяновскую области. Данный процесс обусловлен рядом факторов:

– смещение приоритетов в расходовании федеральных средств в пользу других секторов экономики;

– ограничение международного научного сотрудничества;

– затруднение с поставками оборудования и материалов для исследований;

– отсутствие квалифицированных кадров;

– санкционное давление.

В Оренбургской области показатель остался на прежнем уровне. В 2023 г. в Республиках Башкортостан, Мордовия, Удмуртской и Чувашской Республиках  количество подобных организаций увеличилось. Данная тенденция свидетельствует о повышении инвестиционной привлекательности регионов, росте уровня наукоемкого производства и повышении эффективности человеческого капитала.

Далее рассмотрим показатель внутренних затрат на научные исследования и разработки, которые осуществляются собственными силами организаций и включают в себя текущие и капитальные расходы в течение отчетного периода независимо от источника финансирования (табл. 2).

 

Таблица 2. Внутренние затраты на научные исследования и разработки в 2019–2023 гг., млн руб.

Table 2. Internal expenditure on research and development from 2019 to 2023, million rubles

Субъекты ПФО / Region of VFD	2019	2020	2021	2022	2023
Кировская область / Kirov Region	3 283,5	85 239,2	90 491,4	100 649,4	130 591,8
Нижегородская область / Nizhny Novgorod Region	88 551,0	10 830,8	13 250,1	12 324,5	15 569,2
Оренбургская область / Orenburg Region	965,5	6 809,4	7 995,5	6 217,6	6 051,9
Пензенская область / Penza Region	4 364,8	4 267,7	3 120,2	3 805,4	4 607,9
Пермский край / Perm Territory	18 105,9	1 088,6	1 131,9	1212,4	1297,3
Республика Башкортостан / Republic of Bashkortostan	10 299,9	2 010,1	2 004,4	1 733,7	1 298,7
Республика Марий Эл / Republic of Mari El	242,2	11 049,8	18 547,4	21 425,8	25 274,3
Республика Мордовия / Republic of Mordovia	970,1	16 723,8	26 008,6	22 174,7	24 726,8
Республика Татарстан / Republic of Tatarstan	17 997,4	19 215,00	22 452,5	27 806,8	32 348,5
Самарская область / Samara Region	19 474,6	178,8	219,1	193,0	327,6
Саратовская область / Saratov Region	6 209,6	16 902,4	21 689,3	22 751,0	27 309,7
Удмуртская Республика / Udmurtian Republic	2 258,2	929,5	1 072,3	1 274,6	1 713,6
Ульяновская область / Ulyanovsk Region	11 510,6	1 947,8	2 432,9	1 939,5	2 399,0
Чувашская Республика / Chuvash Republic	2 019,6	3 729,1	4 795,8	4 738,0	5 134,5
Итого / Total	186 252,9	180 922,0	215 211,4	228 246,4	278 650,8

 

Отметим, что Республика Татарстан лидирует по количеству внутренних затрат на НИОКР. Темп роста в данном регионе составил 47,48 %. По данным Росстата, она занимает четвертое место среди регионов Российской Федерации по численности персонала, занятого НИОКР. Помимо этого область располагается на пятом месте в стране по затратам организаций на инновационную деятельность.

Аутсайдером по данному показателю в 2023 г. стала Самарская область, где внутренние затраты на НИОКР составили 327,6 млн руб., однако в 2019 г. данный регион занимал второе место, уступая только Республике Татарстан.

Затраты на НИОКР определяют инновационное развитие регионов: чем больше инвестиций направляется в исследования и разработки, тем значительнее становится научный задел – объем накопленных знаний, который определяет инновационные возможности. Динамика объема разработанных передовых производственных технологий в ПФО показана на рисунке.

 

Рисунок. Динамика объема разработанных передовых производственных технологий в ПФО в период с 2019 по 2023 г., ед.

Figure. Dynamics of the volume of advanced production technologies developed in the Volga Federal District from 2019 to 2023, units

 

Источник: составлено авторами на основе статистических сборников^[7].

Source: compiled by the authors on the basis of statistical collections.

 

В 2022 г. наблюдался пик по данному показателю. Это свидетельствует об активной реализации мер, направленных на достижение цели технологического лидерства. Особое внимание уделяется инфраструктурным проектам: в ближайшие годы планируется строительство четырех современных университетских кампусов. Регионы ПФО запускают национальные проекты в области технологий, науки и образования, реализуют пилотные проекты по разработке регио нальных государственных программ в сфере научно-технического развития (далее – НТР).

Динамика объема разработанных передовых технологий субъектов ПФО отражена в таблице 3.

 

Таблица 3. Объем разработанных передовых производственных технологий в субъектах ПФО разработки в 2019 и 2023 гг.

Table 3. Quantity of developed advanced manufacturing technologies in the regions of the Volga Federal District in 2019 and 2023

Субъекты ПФО / Region of VFD	2019	2023
Кировская область / Kirov Region	–	9
Нижегородская область / Nizhny Novgorod Region	21	30
Оренбургская область / Orenburg Region	1	6
Пензенская область / Penza Region	5	7
Пермский край / Perm Territory	45	65
Республика Башкортостан / Republic of Bashkortostan	13	50
Республика Марий Эл / Republic of Mari El	7	–
Республика Мордовия / Republic of Mordovia	5	20
Республика Татарстан / Republic of Tatarstan	54	169
Самарская область / Samara Region	29	25
Саратовская область / Saratov Region	13	28
Удмуртская Республика / Udmurtian Republic	3	6
Ульяновская область / Ulyanovsk Region	11	6
Чувашская Республика / Chuvash Republic	12	–
Итого / Total	219	421

 

Республика Татарстан демонстрирует лидирующие позиции в сфере научно-технического развития. В 2023 г. темп роста ключевых показателей по сравнению с 2019 г. составил 212,96 %. В регионе функционируют более 120 организаций, осуществляющих НИОКР. Отметим, что Татарстан занял пятое место в национальном рейтинге НТР регионов.

Внедрение инноваций в процесс производства способно увеличить производительность труда и его эффективность, создать новые рабочие места. Объем используемых передовых производственных технологий в субъектах ПФО представлен в таблице 4.

 

Таблица 4. Объем используемых передовых производственных технологий в субъектах ПФО в период с 2019 по 2023 г.

Table 4. Quantity of implemented advanced manufacturing technologies in the regions of the Volga Federal District from 2019 to 2023

Субъекты ПФО / Region of VFD	2019	2023
Кировская область / Kirov Region	2 835	4 333
Нижегородская область / Nizhny Novgorod Region	8 639	9 030
Оренбургская область / Orenburg Region	1 265	1 806
Пензенская область / Penza Region	2 002	2 036
Пермский край / Perm Territory	13 690	16 504
Республика Башкортостан / Republic of Bashkortostan	8 614	8 352
Республика Марий Эл / Republic of Mari El	971	1 351
Республика Мордовия / Republic of Mordovia	2 595	2 544
Республика Татарстан / Republic of Tatarstan	8 304	7 668
Самарская область / Samara Region	8 037	7 563
Саратовская область / Saratov Region	7 734	7 814
Удмуртская Республика / Udmurtian Republic	6 642	7 021
Ульяновская область / Ulyanovsk Region	2 081	1 996
Чувашская Республика / Chuvash Republic	3 527	2 578
Итого / Total	76 936	80 596

 

Следует, что данный показатель имеет положительную динамику. Уровень инновационной активности организаций в субъектах ПФО в 2023 г. показан в таблице 5, где отчетливо видно преимущество Республики Татарстан (33,6 %).

 

Таблица 5. Уровень инновационной активности организаций в субъектах ПФО в 2023 г., %

Table 5. Innovation activity level of organizations in the regions of the Volga Federal District in 2023, %

Субъекты ПФО / Region of VFD	Уровень / Level
Республика Татарстан / Republic of Tatarstan	33,6
Самарская область / Samara Region	18,8
Республика Мордовия / Republic of Mordovia	18,1
Республика Башкортостан / Republic of Bashkortosta	16,4
Республика Марий Эл / Republic of Mari El	16,3
Нижегородская область / Nizhny Novgorod Region	15,1
Чувашская Республика / Chuvash Republic	14,6
Пермский край / Perm Territory	13,5
Ульяновская область / Ulyanovsk Region	13,5
Пензенская область / Penza Region	13,4
Кировская область / Kirov Region	12,8
Удмуртская Республика / Udmurtian Republic	11,2
Саратовская область / Saratov Region	9,3
Оренбургская область Orenburg Region	7,1
Итого / Total	213,7

 

Одним из важнейших показателей инновационной активности является объем выпуска инновационных товаров, работ и услуг (табл. 6).

 

Таблица 6. Объем выпуска инновационный товаров, работ и услуг в субъектах ПФО в 2023 г., млн руб.

Table 6. Output of innovative goods, works, and services in the regions of the Volga Federal District in 2023, million rubles

Субъекты ПФО / Region of VFD	Объем / Volum
Республика Татарстан / Republic of Tatarstan	1 126 201,70
Нижегородская область / Nizhny Novgorod Region	406 091,90
Самарская область / Samara Region	335 142,80
Республика Башкортостан / Republic of Bashkortosta	215 342,00
Пермский край / Perm Territory	186 460,60
Оренбургская область / Orenburg Region	147 043,50
Республика Мордовия / Republic of Mordovia	110 837,00
Удмуртская Республика / Udmurtian Republic	110 808,00
Ульяновская область / Ulyanovsk Region	62 986,30
Чувашская Республика / Chuvash Republic	44 641,80
Пензенская область / Penza Region	29 470,60
Кировская область / Kirov Region	23 752,80
Саратовская область / Saratov Region	20 722,10
Республика Марий Эл / Republic of Mari El	20 537,10
Итого / Total	2 840 038,2

 

Для комплексной оценки инновационной активности требуется рассмотреть несколько ключевых показателей. В связи с этим предлагается разработать интегральный показатель инновационной активности регионов ПФО. В процессе агрегирования будем использовать метод суммирования показателя по определенным признакам, которые отражают стадии инновационного цикла.

Использование интегральных оценок позволяет определить причинно-следственные связи экономических процессов. Основу показателя составляют группы частных показателей, отражающие наиболее значимые в рамках исследования стороны объекта. Рассчитанные интегральные оценки помогут провести ранжирование объектов исследования. Построение интегральных показателей включает в себя следующие этапы:

1. Выбор исходных частных показателей. Выбраны пять основных показателей: количество научно-исследовательских организаций, внутренние затраты на НИОКР, объем разработанных передовых производственных технологий, объем используемых передовых производственных технологий и объем выпуска инновационных товаров, работ и услуг.
2. Трансформация частных показателей. Данный этап является важнейшим и включает в себя обработку исходных данных для проведения сравнения показателей друг с другом. Использован способ нормирования. Все показатели являются позитивными (рост значения свидетельствует об улучшении результата), поэтому нормализация проводилась по формуле:

$$\frac{X_{norm}=\left(X_i-X_{min}\right)}{\left(X_{max}-X_{min}\right)},$$

где X_i – значение показателя для региона, X_min и X_max – минимальное и максимальное значение показателя по всем регионам ПФО соответственно.

В результате каждый нормализованный показатель принимал значения в интервале [0; 1].

3. Подсчет обобщающего показателя. Для формирования интегрального показателя инновационной активности (ИП) нормализованные значения по всем пяти показателям для каждого региона были суммированы:

ИП = X_norm1 + X_norm2 + X_norm3 + X_norm4 + X_norm5.

4. Ранжирование объектов по обобщенному показателю. На данном этапе происходит выявление регионов-лидеров и регионов-аутсайдеров. Значение первого в рейтинге принимается за 1, а следующие за ним оцениваются в 2 единицы и т. д.

В аналитической практике широко используется метод интегральных оценок, который позволяет избежать субъективизма.

В современное время применяются различные подходы к построению рейтингов регионов. Например: объединение показателей в единый индекс, разделение регионов по схожим характеристикам или оценка специалистами по заданным критериям.

Выбранные показатели агрегированы в единый интегральный показатель методом суммирования, что обеспечило возможность проведения сравнительного анализа регионов ПФО с целью выявления лидеров среди них. Данный методологический подход полностью соответствует актуальным требованиям современной аналитической практики.

Ранжирование субъектов РФ, входящих в ПФО, по уровню инновационной активности представлено в таблице 7.

 

Таблица 7. Ранжирование субъектов ПФО по обобщенному показателю

Table 7. Ranking of the regions of the Volga Federal District by the integrated index

Субъекты ПФО / Regions of VFD	Интегральный показатель инновационной активности региона / Integrated index of regional innovation activity	Рейтинг региона по инновационной активности / Regional ranking by innovation activity
Республика Татарстан / Republic of Tatarstan	3,712	1
Нижегородская область/ Nizhny Novgorod Region	2,835	2
Пермский край / Perm Territory	2,309	3
Республика Башкортостан / Republic of Bashkortostan	1,746	4
Самарская область / Samara Region	1,551	5
Саратовская область / Saratov Region	1,204	6
Удмуртская Республика / Udmurtian Republic	0,836	7
Ульяновская область / Ulyanovsk Region	0,614	8
Республика Мордовия / Republic of Mordovia	0,589	9
Кировская область / Kirov Region	0,564	10
Оренбургская область / Orenburg Region	0,514	11
Чувашская Республика / Chuvash Republic	0,464	12
Пензенская область / Penza Region	0,447	13
Республика Марий Эл / Republic of Mari El	0,153	14

 

Расчет интегрального показателя выявил значительную дифференциацию по уровням инновационного развития регионов ПФО. Данная поляризация указывает на наличие серьезных дисбалансов в инновационном пространстве федерального округа.

Важно отметить, что динамика некоторых показателей за 2019–2023 гг. демонстрирует разнонаправленные тенденции. Это свидетельствует о неоднородности воздействия внешних и внутренних факторов и подчеркивает необходимость адресного подхода к поддержке инноваций в каждом конкретном субъекте.

 

ОБСУЖДЕНИЕ И ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Исследование показало, что в ПФО активно происходит внедрение и развитие инноваций. Округ является лидером в России по доле инновационной продукции. Стоит выделить регионы c положительной динамикой, среди них Республика Татарстан, Нижегородская область и Пермский край. Данные субъекты демонстрируют значительные успехи в создании инновационных производств, обладают мощной научно-образовательной базой. Однако важно выделить регионы-аутсайдеры, где существуют проблемы, тормозящие инновационное развитие. Среди них Кировская, Оренбургская, Пензенская области, Чувашская Республика и Республика Марий Эл.

Основные ограничения связаны с рядом факторов. В Оренбургской области и Республике Башкортостан экономика зависит от добывающих отраслей, что сдерживает инвестиции в высокотехнологичные секторы. Помимо этого, не во всех регионах налажено эффективное взаимодействие между университетами и промышленными предприятиями. Следовательно, при проведении ранжирования и анализа важно учитывать данные факторы, так как они значительно влияют на итоговые результаты оценки инновационного потенциала.

Следует отметить, что проведенный анализ основан на данных официальной статистики, которая может не в полной мере отражать латентные и качественные аспекты инновационной деятельности. Кроме того, выбранный метод нормализации и суммирования показателей, несмотря на его широкую распространенность в практике, вносит определенную степень условности в расчет интегрального индекса.

Полученные результаты в целом согласуются с выводами других исследователей и официальными рейтингами^[8] [7], подтверждая значительный разрыв в инновационном развитии между регионами-лидерами (Республика Татарстан, Нижегородская область) и аутсайдерами (Республика Марий Эл, Пензенская область) в пределах ПФО. Выявленная проблематика отстающих регионов (зависимость от добывающих отраслей и слабое взаимодействие науки и бизнеса) также находит отражение в работах исследователей [8; 9].

Перспективы дальнейших исследований видятся в более углубленном изучении причин низкой инновационной активности в конкретных регионах-аутсайдерах с применением качественных методов, а также в проведении сравнительного анализа с другими федеральными округами для выявления общероссийских тенденций и трансфера наилучших практик.

 

Дополнительная информация

• Конфликт интересов. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

• Вклад авторов. Д. Э. Шавнина – сбор и обработка материалов; анализ и подготовка первоначального варианта статьи. О. О. Исаева – руководство проектом; анализ и дополнение текста статьи.

 

^[1] Шумпетер Й. Теория экономического развития: Исследование предпринимательской прибыли, капитала, кредита, процента и цикла конъюнктуры. М. : Прогресс, 1982. 455 с.

^[2] Друкер П. Ф. Бизнес и инновации. М. : Вильямс, 2007. 423 с.

^[3] Проскурин В. К. Анализ, оценка и финансирование инновационных проектов : учеб. пособ. М. : ИНФРА-М, 2024. 136 с.

^[4] Руководство Осло: рекомендации по сбору и анализу данных по инновациям / ГУ «Центр исследований и статистики науки». М. : ЦИСН, 2006. 192 с.

^[5] Рейтинг инновационного развития субъектов РФ [Электронный ресурс] // Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» : сайт. URL: https://www.hse.ru/primarydata/rir (дата обращения: 01.06.2025).

^[6] Регионы России. Социально-экономические показатели 2020 [Электронный ресурс] // Федеральная служба государственной статистики : официальный сайт. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13204 (дата обращения: 08.07.2025); Регионы России. Социально-экономические показатели 2024 [Электронный ресурс] // Федеральная служба государственной статистики : официальный сайт. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13204 (дата обращения: 08.07.2025).

^[7] Регионы России. Социально-экономические показатели 2020 [Электронный ресурс]; Регионы России. Социально-экономические показатели 2024 [Электронный ресурс].

^[8] Регионы России. Социально-экономические показатели 2020 [Электронный ресурс]; Регионы России. Социально-экономические показатели 2024 [Электронный ресурс].

Sobre autores

Darya Shavnina

National Research Mordovia State University

Email: Dshavnina@mail.ru
ORCID ID: 0009-0005-0475-5499

Student of the Economic Institute

Rússia, 68 Bolshevistskaya St., Saransk 430005, Russian Federation

Olga Isaeva

National Research Mordovia State University

Autor responsável pela correspondência
Email: z-olechka-o@mail.ru
ORCID ID: 0009-0001-9212-3686
Código SPIN: 1309-1920
Scopus Author ID: 57191528557

Cand.Sci. (Econ.) Senior Lecturer of the Department of Statistics and Information Technologies in Economics and Management

Rússia, 68 Bolshevistskaya St., Saransk 430005, Russian Federation

Bibliografia

Arquivos suplementares