Сборник статей Отв ред. В. Л. Бабурин, М. С. Савоскул Москва 2019 ббк 65. 04 Т 33

Производственная функция знаний как осовная модель для эм
-
пирических исследований. 
Для описания эндогенных факторов роста 
Ц. Грилихес предложил формальную модель
 производственной функ
-
ции знаний
(ПФЗ) [31]: 
где 
Y
– выпуск региона; 
F
– функция; 
K
– капитал знаний (или запас 
знаний); 
X
– факторы, оказывающие влияние на выпуск: физический 
капитал (
C
) и труд (
L
); 
D
– постоянная; 
t
– показатель времени; 
α, β, γ
и 
λ
– оцениваемые в эмпирических моделях показатели; u – неизмеряе-
мые отклонения.
Капитал знаний (накопленные в регионе знания, от англ. knowledge 
capital), под которым Ц. Грилихес понимает экономически ценные зна-
ния, является величиной ненаблюдаемой и сложно измеримой [31]:
где 
W(B)RnD
– некоторая запаздывающая функция от затрат на НИОКР 
(временной лаг); 
µt
– трендовая составляющая; 
v
– случайная состав-
ляющая.
Таким образом, Ц. Грилихес и его последователи считали, что на 
выпуск новой продукции в регионе влияет объем неких накоплен-
ных ненаблюдаемых знаний, имеющих экономическую ценность. 
(6)
(7)
(8)
Подходы к экономико-географическим исследованиям инновационных процессов
,
,
,

---

20
Производство знаний определяется затратами за текущий и за пре-
дыдущие периоды (кумулятивность), затратами изучаемого региона, 
отрасли, но и близких к ним (межрегиональные и межотраслевые 
перетоки знаний)
При этом капитал высоко сконцентрирован: 50% всех затрат на 
НИОКР в странах ОЭСР приходится на 13% регионов [35]. Модель 
ПФЗ неоднократно использовалась в эмпирических исследованиях 
[2]. Основная критика [17] связана с тем, что в отличие от детермини-
рованных производственных процессов, создание новых технологий 
носит вероятностный характер. Невозможно увеличить их генерацию 
только путем увеличения финансирования, так как процесс является 
кумулятивным с большой долей неявного знания. Альтернативные 
модели указывает на то, что именно человек-инноватор и его харак-
теристики (человеческий капитал, предпринимательская активность 
и т.д.) являются основными факторами. 
Согласно П. Ромеру [47] в исследовательском секторе в результате 
использования сконцентрированного человеческого капитала Н и су-
ществующего запаса знаний
 А
получается новое знание, которое затем 
материализуется в виде новых технологий:
где δ – коэффициент производительности Н, v и s – эмпирические ко-
эффициенты. Знак коэффициента s может быть положительным, если 
знания, полученные в ходе предыдущих исследований, увеличивают 
производительность в научном секторе. Модель позволила теоретиче-
ски обосновать влияние эндогенных факторов на экономический рост, 
однако ряд ее предпосылок (создание инноваций только в секторе 
ИиР, отождествление совокупной факторной производительности ис-
ключительно с инновационной деятельностью и др.) не соответствует 
эмпирическим наблюдениям.
Т. Бреннером и Т. Бройкелем [17] изложена альтернативная модель, 
основой которой является человек как инноватор и влияющие на его 
деятельность региональные факторы.
Увеличение человеческого капитала, в первую очередь, связано
с привлечением творческих профессионалов. При этом конкуренция 
регионов и городов за них будет нарастать [24] в связи с процессами ав-
томатизации рутинных функций и ростом значимости творческого на-
чала. Креативный класс стремится жить в наиболее комфортной среде
с точки зрения природно-экологических условий, запаса знаний, уровня 
развития технологий и толерантности [24]. Ряд крупных городов мира 
(9)
Бабурин В.Л., Земцов С.П.
,

---