Научно-технический и информационный потенциал мирового хозяйства в 2020-х: Критический анализ глобальной динамики, цифровой трансформации и геоэкономической конкуренции

Введение: Актуальность, цели и задачи исследования

Современное мировое хозяйство переживает эпоху беспрецедентных трансформаций, где ключевым фактором экономического доминирования и устойчивого роста выступает научно-технический и информационный потенциал (НТИП). Если в начале XXI века дискурс вращался вокруг концепции постиндустриального общества, то в период 2020–2025 годов, на фоне постпандемийных экономических шоков, геополитической фрагментации и ускоренного внедрения искусственного интеллекта (ИИ), НТИП стал не просто фактором, а полем ожесточенной геоэкономической борьбы.

Необходимость обновления академического анализа НТИП обусловлена кардинальными сдвигами в структуре инвестиций, методах измерения инновационности и появлением новых, ранее не существовавших вызовов, таких как кризис научной добросовестности и критическая зависимость от сквозных цифровых технологий. Целью данного исследования является проведение углубленного, структурированного и актуального анализа НТИП современного мирового хозяйства.

Объект исследования — научно-технический и информационный потенциал современного мирового хозяйства.

Предмет исследования — динамика, структура, методология измерения, региональные модели и ключевые тренды развития НТИП в период 2020–2025 годов.

Ключевые задачи включают определение современного понятийного аппарата, анализ глобальной динамики инвестиций в НИОКР, оценку роли сквозных цифровых технологий (особенно Генеративного ИИ) и сравнительный анализ геоэкономических моделей развития НТИП ведущих стран.

Теоретико-методологические основы анализа НТИП

Научно-технический и информационный потенциал (НТИП) представляет собой совокупность ресурсов, условий и возможностей, которые обеспечивают стране (или мировому хозяйству в целом) способность к генерации, освоению, распространению и использованию новых знаний и технологий для достижения социально-экономического прогресса. В его структуре традиционно выделяют три основных блока: научно-исследовательский (фундаментальные и прикладные НИОКР), технический (технологии, оборудование, производственные мощности) и информационный (человеческий капитал, цифровые платформы и инфраструктура). Все эти элементы, несомненно, играют решающую роль в определении конкурентоспособности страны на глобальном рынке, поэтому их комплексный учет является обязательным условием для формирования эффективной национальной инновационной политики.

Концепция эндогенного роста и роль НИОКР

Фундаментальной основой для понимания роли НТИП в современном экономическом развитии служит теория эндогенного роста (Р. Лукас, П. Ромер). Эта концепция утверждает, что технический прогресс и, следовательно, долгосрочные темпы экономического роста, не являются экзогенными (внешними) по отношению к экономической системе, а генерируются внутри нее.

В рамках этой теории, научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (НИОКР), составляющие ядро НТИП, рассматриваются как инвестиции, которые, подобно капиталу, накапливаются. Инвестиции в НИОКР, человеческий капитал и новые знания создают положительные внешние эффекты (так называемый «знаниевый пролив»), повышая совокупную производительность и обеспечивая самоподдерживающийся экономический рост. И что из этого следует? Инвестиции в НИОКР являются не просто расходами, а стратегическими вложениями, которые дают кумулятивный эффект и определяют траекторию развития экономики на десятилетия вперед.

НИОКР, в свою очередь, классифицируются в соответствии с целями:

1. Фундаментальные исследования: получение новых знаний без конкретной практической цели.
2. Прикладные исследования: направлены на решение конкретной практической задачи.
3. Опытно-конструкторские и технологические разработки (ОКР): перевод научных идей в готовые к внедрению продукты и процессы.

Современная методология измерения НТИП

Измерение НТИП — сложная задача, требующая интегрального подхода, поскольку невозможно оценить столь многогранный потенциал одним показателем. Наиболее авторитетным и комплексным инструментом на сегодняшний день является Глобальный инновационный индекс (ГИИ), ежегодно публикуемый Всемирной организацией интеллектуальной собственности (ВОИС).

ГИИ 2024 года рассчитывается на основе 78 индикаторов и является усредненным показателем двух ключевых субиндексов:

1. Субиндекс «Ресурсы для инноваций» (Input): Оценивает элементы национальной экономики, которые позволяют осуществлять инновационную деятельность. К ним относятся:
   • Институты (политическая среда, верховенство закона).
   • Человеческий капитал и наука (уровень образования, расходы на образование, научные кадры).
   • Инфраструктура (ИКТ-инфраструктура, экологическая устойчивость).
   • Развитие рынка (доступ к кредитам, инвестиции).
   • Развитие бизнеса (инвестиции в НИОКР, занятость в сфере знаний).
2. Субиндекс «Результаты инноваций» (Output): Оценивает фактические результаты инновационной деятельности, включая:
   • Развитие технологий и экономики знаний (патенты, научные публикации, высокотехнологичный экспорт).
   • Результаты креативной деятельности (программное обеспечение, экспорт креативных товаров).

Этот многомерный подход позволяет оценить не только инвестиции, но и их реальную отдачу, отражая потенциальные возможности в сфере НТИП, которые, согласно критериям ООН, включают научно-технические, инженерные, математические дисциплины, а также области проектирования, управления и предпринимательской деятельности.

Цифровая экосистема как составляющая информационного потенциала

Информационный потенциал современного НТИП неразрывно связан с концепцией экономики знаний и цифровой трансформации. Если знание является ключевым ресурсом, то цифровая экосистема — это среда, обеспечивающая его генерацию и циркуляцию.

В структуре цифровой экосистемы выделяются следующие критически важные компоненты:

• Технологическая инфраструктура: Сети передачи данных, центры обработки данных, облачные сервисы.
• Информационная инфраструктура: Базы данных, большие данные (Big Data), цифровые платформы.
• Финансовая инфраструктура: Механизмы финансирования инноваций (венчурный капитал, краудфандинг).
• Институциональная инфраструктура: Нормативно-правовая база, стандарты, механизмы защиты прав интеллектуальной собственности.
• Человеческий капитал: Цифровые компетенции, навыки работы с новыми технологиями.

Например, в рамках интеграционных объединений, таких как Евразийский экономический союз (ЕАЭС), цифровая экосистема определяется как «открытая устойчивая система», включающая субъекты (физические, юридические, виртуальные) и их связи, основанные на сервисах цифровой платформы (Решение ВЕЭС от 11 октября 2017 г. № 12). Это подчеркивает, что информационный потенциал сегодня — это не просто наличие компьютеров, а сложная, институционально оформленная сеть взаимодействий, основанная на цифровых платформах, без которых эффективное использование НТИП невозможно.

Глобальная динамика инвестиций в НИОКР и кризис качества научного потенциала (2020-2024 гг.)

Ключевым индикатором реализации НТИП является объем и динамика инвестиций в НИОКР. Период 2020–2024 годов отмечен не только ростом инвестиций, но и фундаментальными сдвигами в их структуре и географии, а также появлением тревожных тенденций, связанных с качеством самой научной деятельности.

Изменение структуры мировых расходов на НИОКР

Несмотря на глобальные экономические потрясения, совокупные расходы на НИОКР демонстрируют устойчивый рост. Согласно отчету EU Industrial R&D Investment Scoreboard, совокупные расходы 2500 крупнейших компаний мира, инвестирующих в исследования, превысили 1,3 трлн евро в 2022 году, показав впечатляющий рост на 13% по сравнению с предыдущим годом. Этот темп роста значительно превысил средние показатели допандемийного периода (7,3% в 2015–2019 гг.).

Категория инвесторов	Динамика расходов на НИОКР (2020-2022)	Приоритетные направления
Фармацевтические и биотехнологические компании	Высокий рост в 2020-2021 гг.	Разработка вакцин, генная терапия.
IT-компании (ПО и АО)	Резкий рост в 2022 г. (более 75 млрд евро)	Искусственный интеллект, облачные вычисления, полупроводники.

Изначально, в 2020–2021 годах, катализатором роста были фармацевтические и биотехнологические компании, инвестировавшие в борьбу с пандемией. Однако в 2022 году лидерство перешло к IT-сектору (аппаратное и программное обеспечение), который увеличил расходы более чем на 75 млрд евро. Это отражает глобальный стратегический сдвиг: фокус сместился с неотложных медицинских нужд на долгосрочное доминирование в области цифровых и сквозных технологий.

Географически, наиболее драматичный сдвиг связан с Китаем. В период с 2000 по 2023 год вклад Китая в мировые расходы на НИОКР вырос с 4,1% до 26,2%, что делает его ключевым полюсом инновационного развития, бросающим прямой вызов традиционному лидерству США и ЕС.

Мировые рейтинги инновационности: Положение лидеров (ГИИ 2024)

Анализ Глобального инновационного индекса (ГИИ) 2024 года позволяет оценить не только сырые объемы инвестиций, но и эффективность национальной инновационной системы. Тройку лидеров по инновационному развитию стабильно возглавляют:

1. Швейцария: Традиционно сильна в субиндексе «Результаты инноваций», особенно в патентах и высокотехнологичном производстве.
2. Швеция: Лидирует в субиндексах, связанных с человеческим капиталом и институтами.
3. США: Обладают самой мощной экосистемой венчурного капитала и доминируют в сфере радикальных инноваций (например, в ИИ).

Эти страны демонстрируют не просто высокие расходы, но и способность трансформировать ресурсы в реальные экономические результаты (патенты, экспорт, научные публикации).

Кризис научной добросовестности как сдерживающий фактор НТИП

В то время как официальная статистика демонстрирует рост инвестиций и публикаций, критический анализ указывает на существенное ухудшение качества научного потенциала. НТИП не может быть сильным, если его фундамент — научная истина — подрывается. В 2023 году в мире наблюдалось резкое замедление: число научных публикаций сократилось на 5% после нескольких лет значительного роста. Гораздо более тревожным является факт рекордного числа отозванных научных статей — более 10 тысяч. Это новый максимум, свидетельствующий о кризисе качества и добросовестности научных исследований. Как мы можем развивать НТИП, если сама научная основа становится ненадежной?

Таблица 1. Динамика научных результатов и кризис качества (2020-2023)

Индикатор	2020-2021 гг.	2023 г.	Аналитический вывод
Рост числа публикаций	Более 8% в год	Сокращение на 5%	Замедление инновационной активности.
Отозванные научные статьи	Несколько тысяч	Более 10 000	Рост мошенничества, «фабрик статей» и манипуляций с рецензированием.

Рост числа отзывов напрямую подрывает информационную составляющую НТИП, поскольку научные данные, на которых основываются прикладные разработки и технологические решения, оказываются ненадежными. Этот «кризис доверия» к науке является критическим сдерживающим фактором, который может нивелировать эффект от растущих инвестиций в НИОКР.

Сквозные цифровые технологии как драйвер реализации НТИП

Реализация научно-технического потенциала сегодня в значительной степени определяется развитием сквозных цифровых технологий — тех, которые проникают во все отрасли экономики. Главным среди них является искусственный интеллект (ИИ).

Экономический потенциал ИИ: Общие оценки и детальный анализ Generative AI

Внедрение ИИ — ключевой элемент цифровой трансформации, способный обеспечить колоссальный экономический эффект. По оценкам PwC, повсеместное внедрение ИИ может увеличить мировой ВВП на 14% (15,7 трлн долл. США) к 2030 году. Более консервативные, но не менее впечатляющие прогнозы McKinsey Global Institute (MGI) достигают 13–20 трлн долл. США к тому же сроку.

Однако наибольший интерес для анализа НТИП представляет не общий ИИ, а его новейшее воплощение — Генеративный ИИ (Generative AI), который совершил прорыв в период 2022–2024 годов. McKinsey прогнозирует, что Генеративный ИИ обладает потенциалом ежегодно создавать дополнительную ценность в размере от 2,6 до 4,4 трлн долларов США в различных отраслях. Этот потенциал сосредоточен в четырех ключевых функциональных областях, где создается около 75% всей новой стоимости:

1. Операционная деятельность с клиентами: Автоматизация колл-центров, персонализация сервисов.
2. Маркетинг и продажи: Создание контента, анализ потребительского поведения, оптимизация рекламных кампаний.
3. Программная инженерия: Написание, тестирование и отладка кода, что кардинально ускоряет разработку ПО.
4. Научные исследования и разработки (НИОКР): Ускорение процессов моделирования, анализа больших массивов данных, поиск новых материалов и молекул (например, в биотехнологии).

Таким образом, Генеративный ИИ не просто повышает эффективность, но и становится мощным инструментом, напрямую увеличивающим скорость и качество НИОКР, то есть самого научно-технического потенциала.

Влияние автоматизации на производительность труда

Внедрение ИИ и других цифровых технологий оказывает прямое влияние на человеческий капитал — важнейшую составляющую НТИП. Анализ MGI показывает, что ИИ способен автоматизировать 60–70% рабочего времени сотрудников в различных секторах.

Это массовое высвобождение времени может обеспечить ежегодный прирост производительности труда на 0,1–0,6% в период до 2040 года. При этом, в сочетании с другими технологиями автоматизации и при условии успешного перераспределения высвобожденного рабочего времени на более сложные, творческие задачи, ежегодный прирост производительности может достигать 0,2–3,3 процентных пункта в год. Это демонстрирует, что НТИП сегодня — это не просто сумма технологий, а способность экономики к глубокой структурной перестройке рабочего процесса.

Основные технологические тренды до 2035 года

Реализация НТИП будет определяться не только существующими, но и прорывными технологическими трендами, к которым, по мнению экспертов, относятся:

• Агентный ИИ (Agentic AI): Автономные системы, способные выполнять сложные задачи без постоянного вмешательства человека.
• Специализированная инфраструктура для ИИ: Развитие мощных полупроводниковых компонентов (чипов), а также сетей связи нового поколения (5G/6G), обеспечивающих низкую задержку и высокую пропускную способность для работы ИИ-моделей.
• Иммерсивные и квантовые технологии: Развитие метавселенных и квантовых вычислений, которые способны решить задачи, недоступные для классических компьютеров.
• Биоинженерия: Генетическая модификация, синтетическая биология и создание биологических фабрик, что является важным направлением НТИП, связанным с продовольственной и медицинской безопасностью.

Геоэкономическая конкуренция и региональные модели развития НТИП

В 2020-х годах развитие НТИП перестало быть исключительно экономическим вопросом и приобрело отчетливый геоэкономический характер. Соперничество между ведущими державами, прежде всего США и Китаем, трансформируется в борьбу за технологическое доминирование и контроль над глобальными цепочками создания стоимости.

Характеристики национальных моделей: США, Китай, Европа

Каждый из ключевых регионов — Северная Америка, Восточная Азия и Европа — развивает собственный, уникальный подход к формированию и реализации НТИП.

Модель	Ключевая характеристика	Лидерство в инновациях	Стратегические цели
США	Фокус на радикальных инновациях, мощный венчурный капитал, привлечение мировых талантов.	Абсолютное лидерство в машинном обучении (70,5% радикальных новаций в 2019–2023 гг.).	Сохранение технологического превосходства, контроль над стандартами.
Китай	Государственное планирование, огромные объемы инвестиций, импортозамещение.	Лидерство в технологиях компьютерного зрения (около 46% радикальных новаций).	Достижение технологической независимости, реализация стратегии «двойной циркуляции».
Европа	Сильная научная база, акцент на регуляторике (GDPR, AI Act), более медленное внедрение.	Доля около 10% в прорывных ИИ-технологиях.	Регулируемое развитие, устойчивость, социальная ответственность технологий.

Модель США основана на открытом рынке, высокой рисковой культуре и способности к генерации *радикальных инноваций*, которые меняют правила игры. Модель Китая — это пример управляемого НТИП. Страна целенаправленно инвестирует в критические направления для достижения технологической независимости. Стратегия «двойной циркуляции» (баланс внешних и внутренних источников роста) направлена на снижение зависимости от Запада и превращение КНР в «донора инноваций мирового уровня».

Модель Европы отличается фундаментальной силой в науке, но относительно медленным внедрением прорывных технологий, что отражается в ее более скромной доле (около 10%) в наиболее радикальных ИИ-технологиях. Внедрение новых технологий здесь происходит более медленно, поскольку европейские страны часто ставят во главу угла социальную ответственность и правовое регулирование, что увеличивает цикл адаптации, но обеспечивает большую стабильность.

Сравнительный анализ скорости перенимания технологий

В условиях геоэкономической конкуренции, ключевым показателем является не только способность генерировать новые технологии, но и скорость их освоения и интеграции в экономику. Для количественной оценки этого процесса используется анализ времени, которое проходит между патентованием радикальной инновации в одной стране и появлением ссылок на нее в патентных реестрах других стран (так называемая скорость репликации инноваций).

Регион	Скорость перенимания технологий	Аналитический вывод
США	Самый высокий темп	Лидер во внедрении и коммерциализации.
Китай	Средний/Высокий темп	Активное освоение, но с фокусом на стратегические направления.
Европа	Относительно медленный темп	Более долгий цикл адаптации, возможно, из-за регуляторных барьеров.

Расчеты показывают, что США быстрее всех перенимают новые технологии из других экономик. Однако, в некоторых критически важных областях Китай демонстрирует поразительную скорость. Например, между патентованием китайской радикальной инновации в квантовых вычислениях и ее репликацией в американских патентных базах в среднем проходит менее двух месяцев. Это свидетельствует о крайне высокой интенсивности технологической гонки и способности Китая моментально реагировать на прорывные достижения конкурентов, тем самым оперативно повышая свой собственный НТИП.

Выводы и ключевые вызовы для развития НТИП

Анализ научно-технического и информационного потенциала мирового хозяйства в период 2020–2025 годов позволяет сделать вывод о его трансформации из чисто экономического фактора в ключевой инструмент геоэкономической конкуренции.

Обобщение результатов анализа

НТИП превратился в главный ресурс геоэкономического соперничества. Его развитие характеризуется доминированием цифрового фактора (ИИ), структурными сдвигами в инвестициях и обострением проблемы качества научных данных.

1. Преобладание цифрового фактора: Рост инвестиций в НИОКР (более 1,3 трлн евро в 2022 г.) сместился от биотехнологий к IT и ИИ, что подтверждает доминирующую роль цифровой трансформации. Генеративный ИИ, с его потенциалом до 4,4 трлн долл. США ежегодной ценности, становится главным двигателем роста производительности и ускорения НИОКР.
2. Геополитическая фрагментация: НТИП развивается по трем основным региональным моделям (США, Китай, Европа), каждая из которых имеет свои сильные стороны. Геополитическое соперничество обуславливает стремление к технологической независимости, особенно в Китае («двойная циркуляция»). При этом критическим показателем конкурентоспособности является скорость репликации инноваций, где лидеры демонстрируют способность осваивать прорывные технологии за считанные месяцы.
3. Кризис качества: На фоне количественного роста инвестиций и публикаций, наблюдается резкое падение качества научного потенциала, о чем свидетельствует рекордный отзыв более 10 тысяч научных статей в 2023 году. Это подрывает надежность научной основы НТИП.

Ключевые вызовы для развития НТИП

• Цифровой разрыв (Digital Divide): Углубление разрыва между странами, лидирующими в ИИ и 6G-технологиях (США, Китай), и остальным миром. Этот разрыв ведет к концентрации НТИП и еще большему экономическому неравенству.
• Информационная безопасность и суверенитет: Рост зависимости от глобальных цифровых платформ и ИИ-моделей ставит на повестку дня вопрос информационной безопасности и защиты национального НТИП от внешнего технологического давления.
• Утечка мозгов (Brain Drain): Концентрация высококвалифицированного человеческого капитала в нескольких мировых центрах (США, Швейцария) ослабляет НТИП развивающихся стран.
• Регуляторный лаг: Скорость технологических изменений (особенно в ИИ и биотехнологиях) значительно опережает способность государств создавать адекватную правовую и этическую базу.

Сценарии развития НТИП до 2035 года

Рассматриваются три основных сценария развития НТИП в долгосрочной перспективе:

• Сценарий «Технологической Биполярности» (Наиболее вероятный): Мир делится на две технологические зоны влияния (США/Запад и Китай/Евразия) с ограниченным обменом технологиями и стандартами. НТИП становится жестко контролируемым национальным ресурсом.
• Сценарий «Инновационной Конвергенции» (Оптимистичный): Международные организации (ВОИС, ЮНЕСКО) успешно разрабатывают глобальные стандарты для ИИ и биоэтики, снижая геополитическую напряженность и способствуя свободному обмену научными знаниями, что позволяет эффективно бороться с кризисом качества.
• Сценарий «Гипер-автоматизации и Социального Шока» (Пессимистичный): ИИ и автоматизация приводят к радикальному росту производительности, но не сопровождаются адекватным перераспределением труда и доходов, что вызывает массовую безработицу в традиционных секторах и социальную дестабилизацию, подрывая спрос на результаты НТИП.

В условиях геоэкономической нестабильности, государствам необходимо активно инвестировать не только в объемы НИОКР, но и в укрепление институтов научной добросовестности и разработку гибких регуляторных механизмов, способных обеспечить безопасность и этичность внедрения прорывных технологий.

Список использованной литературы

1. К обществам знания: Всемирный доклад ЮНЕСКО. Париж: ЮНЕСКО, 2005. 231 с.
2. Давыденко Е.В. Эволюция моделей инновационного развития в контексте глобализации мировой экономики // Проблемы современной экономики. 2013. № 2 (46).
3. Иванов В.В., Петров Б.И., Плетнев К.И. Территории высокой концентрации научно-технического потенциала в странах ЕС. Москва, 2001. 180 с.
4. Иванов Н. Человеческий капитал и глобализация // Мировая экономика и международные отношения. 2004. № 9. С. 19–31.
5. Коммерческое развитие российских научно-исследовательских институтов / под ред. М.А. Аллингтона, Дж. Р. Мэтьюза. Москва, 2001. 486 с.
6. Панфилова Е.Е. Глобальное информационно-экономическое сообщество как объективная среда функционирования промышленной организации XXI века // Проблемы современной экономики. 2008. № 3 (27).
7. Просвирина И.И. Интеллектуальный капитал: новый взгляд на нематериальные активы // Финансовый менеджмент. 2004. № 4.
8. Ходжсон Дж. Социально-экономические последствия прогресса знаний и нарастания сложности // Вопросы экономики. 2001. № 8. С. 32–45.
9. Global Innovation Index — 2024. URL: https://global-finances.ru (дата обращения: 09.10.2025).
10. Глобальный инновационный индекс 2024. URL: https://www.wipo.int (дата обращения: 09.10.2025).
11. Технологии искусственного интеллекта (ИИ): около 70 % компаний будут использовать, как минимум, один из типов технологии ИИ, что принесет мировой экономике 13 трлн долл. США и обеспечит рост мирового ВВП на 1,2% в год. URL: https://intosairussia.org (дата обращения: 09.10.2025).
12. В 2022 году расходы на научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (НИОКР) 2500 крупнейших компаний, инвестирующих в НИОКР, превысят 1,3 триллиона евро. URL: https://www.wipo.int (дата обращения: 09.10.2025).
13. Теория эндогенного роста: исследование исторических предпосылок и ре. URL: https://editorum.ru (дата обращения: 09.10.2025).
14. ТЕОРИИ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА: СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПРЕИМУЩЕСТВ И НЕДОСТАТКОВ. URL: https://cyberleninka.ru (дата обращения: 09.10.2025).
15. Рейтинг стран мира по уровню расходов на НИОКР. URL: https://gtmarket.ru (дата обращения: 09.10.2025).
16. McKinsey: К 2030 году вклад ИИ в мировой ВВП достигнет $13-20 трлн. URL: https://forbes.kz (дата обращения: 09.10.2025).
17. Отчет McKinsey: Развитие ИИ превосходит ожидания, к 2030 году достигнет уровня человека. URL: https://gate.com (дата обращения: 09.10.2025).
18. Бум нейросетей и их влияние на рынок труда. URL: https://cipr.ru (дата обращения: 09.10.2025).
19. Отчет McKinsey определил основные технологические тренды 2025 года… URL: https://dzen.ru (дата обращения: 09.10.2025).
20. Экономический и Социальный Совет. URL: https://unctad.org (дата обращения: 09.10.2025).
21. Исследования и разработки (НИОКР, R&D мировой рынок). URL: https://www.tadviser.ru (дата обращения: 09.10.2025).
22. Глобальная гонка технологий: сравнение США, Европы и Китая. URL: https://econs.online (дата обращения: 09.10.2025).
23. Сравнительный анализ ключевых особенностей развития «индустрии 4.0» в странах Европы, Азии, США и России. URL: https://cyberleninka.ru (дата обращения: 09.10.2025).
24. Юго-Восточная Азия в контексте геополитического противостояния США и Китая. URL: https://repost.press (дата обращения: 09.10.2025).
25. К новой модели глобального управления с китайской спецификой? URL: https://perspektivy.info (дата обращения: 09.10.2025).
26. OECD Science, Technology and Industry Outlook 2012. URL: http://www.oecd.org/sti/oecdsciencetechnologyandindustryoutlook2012.htm (дата обращения: 10.03.2013).
27. Информационный потенциал общества // Сайт IT-технологии. URL: http://www.irkinfo.ru/informatsionnyi-potentsial-obshchestva.html (дата обращения: 15.10.2013).
28. Кушнир И. Мировая экономика // Сайт Института экономики и права Ивана Кушнира. URL: http://www.be5.biz/ekonomika/m013/26.htm (дата обращения: 13.10.2013).