Теоретические подходы к оценке сетевых эффектов

ПОДЕЛИТЬСЯ С ДРУЗЬЯМИ
Авторы


доктор экономических наук, профессор
Россия, Санкт-Петербургский государственный экономический университет
oetdsa@yandex.ru

Аннотация

В статье рассмотрены взгляды ученых на трактовку понятия «сетевые эффекты» и на классификацию их видов. Представлены наиболее общие теоретические подходы к оценке и измерению сетевых эффектов. Введено в научный оборот и раскрыто содержание понятия «энейро-сетевые эффекты». Предложен общий теоретический подход к оценке энейро-сетевых эффектов как специфических объектов интеллектуально-сетевой собственности.

Ключевые слова

сетевые эффекты, методология, энейро-сетевая экономика, интеллектуальная собственность, информационная рента, энейро-сетевые эффекты

Print Friendly, PDF & Email

Категории статьи:

Читайте также

Статья также доступна (this article also available):

Финансирование

Статья подготовлена при грантовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований, проект № 16-02-00531а

Рекомендуемая ссылка

Дятлов Сергей Алексеевич
Теоретические подходы к оценке сетевых эффектов// Современные технологии управления. ISSN 2226-9339. — №4 (76). Номер статьи: 7601. Дата публикации: . Режим доступа: http://sovman.ru/article/7601/

Введение

В условиях глобальной информационно-сетевой экономики появляется возможность получать и присваивать различные сетевые, информационно-интеллектуальные эффекты. В индустриально-рыночной экономике действует закон убывающей доходности (отдачи). В информационной экономике в результате осуществления масштабных инноваций повышается эффективность использования факторов производства, под воздействием ИКТ начинает действовать закон возрастающей отдачи. Действие этого закона обусловлено целым рядом факторов: доминированием информационных товаров и услуг, инновациями, ростом общей производительности, интеграцией бизнеса, возникновением сетевых эффектов и др.

Еще в начале ХХ века А. Маршал одним из первых стал рассматривать знания как капитал. Он считал, что конечный результат зависит от применения знаний, и отмечал: «роль, которую играет в производстве природа, обнаруживает тенденцию к сокращению отдачи, роль, которую играет в ней человек и его знания, обнаруживает тенденцию к возрастанию» [10]. Производство и распространение информационных продуктов и услуг отличается от производства традиционных индустриальных товаров. К. Шапиро обосновывает важное положение о том, что информацию дорого производить, но дешево воспроизводить и копировать[15].

В условиях современного информационно-инновационного производства происходит быстрая смена технологических инноваций и непрерывно сокращается жизненный цикл от разработки до производства и вывода новой продукции на рынок. Производительность в отраслях ИКТ постоянно и быстро растет. Затраты на проведение научных исследований, конструирование, разработку и изготовление информационных технологий и продуктов составляют самую крупную часть затрат, тогда как затраты на их последующее массовое производство (копирование) снижаются. Основные затраты идут на научно-технологическую разработку и создание оригинала, первого экземпляра информационного продукта, а затраты на создание его копий очень малы и имеют тенденцию к постоянному снижению. Производство информационного продукта связано с высокими постоянными затратами, но с низкими (постоянно уменьшающимися) предельными издержками.

 

Сетевые эффекты: сущность дефиниции

Понятие «сетевые эффекты» в 1908 году в научный оборот ввел Теодор Вейл (Theodore Vail), который занимался изучением оптимизации и распространения телефонных услуг. Сетевой эффект принимает значительную величину тогда, когда достигается определенное число пользователей информационного продукта (услуги), которое получило название «критической массы пользователей». После данной точки ценность, получаемая от использования информационного продукта (услуги), становится больше заплаченной за нее цены. Важную закономерность, характеризующую производство информационных продуктов (чипов), в 1965 году сформулировал один из основателей компании Intel Г. Мур (Gordon Moore). Согласно закону Мура, вычислительная мощь микропроцессоров и плотность микросхем памяти удваивается примерно каждые 18 месяцев при неизменной цене, т.е. цены на единицу мощности снижаются в 2 раза каждые 18 месяцев.

Содержание понятия «сетевой эффект» раскрыл Роберт Меткалф, который являлся одним из разработчиков сетевой системы Ethernet. Он сформулировал закон, который получил название закон Меткалфа, в соответствии с которым ценность любой сети для пользователя эквивалентна квадрату количества узлов соединения, то есть если в сети присутствует n пользователей, то ценность сети для каждого пропорциональна количеству остальных пользователей [12]. В соответствие с законом Меткалфа полезность или потребительная стоимость сетей резко повышается с увеличением числа абонентов (пользователей). Полезность сетей в качестве прямого сетевого эффекта начинает нарастать только по достижении так называемой критической массы, под которой понимается минимальное количество пользователей, начиная с которого система обретает определенный уровень полезности, обеспечивающий долгосрочную эксплуатацию сети.

В общем виде закон Меткалфа можно выразить так:

Цn= (n-1) w ,

Pn = n (n-1) w ,

где
Цn — ценность сети (n – узлов) для каждого абонента;
Рn — общая ценность сети (n-узлов) для всех ее абонентов;
wоценка возможности вести переговоры с одним абонентом.

 

Для производственно-сетевых систем, требующих аккумуляции критической массы пользователей (участников), необходимо стартовое (базисное) обеспечение, заключающееся в создании базисного количества пользователей, предоставление особых условий деятельности в сети, сервисов, дифференциация услуг и тарифов, воздействие на формирование благоприятных ожиданий потребителей  и др. После достижения критической массы новые пользователи будут воспринимать ценность информационной услуги большей, чем ее цена из-за действия положительных сетевых экстерналий. Следует отметить, что сетевые экстерналии могут быть и отрицательными, например, при сбое и перегрузке компьютерной сети.

Сформулирован еще один закон, касающийся ИТ-эффектов, получивший название «закон Ципфа». Его открывателем является американский лингвист из Гарвардского университета Джордж Ципф (George Zipf). Закон Ципфа выражает эмпирическую закономерность распределения частоты слов естественного языка: если все слова языка (или просто длинного текста) упорядочить по убыванию частоты их использования, то частота n-го слова в таком списке окажется приблизительно обратно пропорциональной его порядковому номеру n (так называемому рангу этого слова) [18]. Формально закон Ципфа, выражающий оценку увеличения полезности сети (NE) может быть определен следующим образом:

 NE = n log (n) ,

NE – полезность сети;
n – количество элементов (узлов) сети.

 

Американский инженер и ученый Клод Шеннон в 1948 году опубликовал фундаментальную статью «Математическая теория связи». В ней он, решая проблему передачи информации через коммуникационный канал, подверженный шумам, предложил вероятностный подход к количеству передаваемой информации и ввел меру дискретного распределения вероятности на множестве альтернативных состояний передатчика и приемника сообщений. К. Шеннон  предложил формулу для определения количества информации, определяемую как обратную величину энтропии:

формула для определения количества информации, определяемая как обратная величина энтропии

где:
IH – информационная энтропия, определяющая количество информации;
n – число символов, из которых может быть составлено сообщение (алфавит);
q j — значения вероятностей; вероятности могут быть заменены их статистическими оценками:  относительная частота j-го символа в сообщении, которые представляют собой относительную частоту  j-го символа в сообщении;
N – число всех символов в сообщении;
N j – абсолютная частота  j-го символа в сообщении, т.е. число встречаемости  j-го символа в сообщении.

 

Предложенная К.Шенноном формула используется для измерения количества информации, определяемого как отрицательная величина энтропии. Собственно сетевой эффект данная формула не измеряет.

 

Вопросы разработки интегральной оценки и измерения сетевых эффектов и сетевых выгод

На наш взгляд, следует предложить и сформулировать следующее фундаментальное положение: для интегральной оценки и измерения разнообразных сетевых эффектов и сетевых выгод, возникающих в определенной сложной системе сетевого типа, нужно оценивать и учитывать следующие составляющие:

  • количество элементов, количество информации и количество связей;
  • характер и способ связей в сети;
  • уровень, тип, структурно-функциональную организацию (архитектуру) сетей;
  • качество и меру внутренних информационных связей между элементами и их  функциями внутри системы;
  • целевую доминанту (главную целевую функцию) развития самой этой системы;
  • энтропийно-синергийный сетевой баланс данной системы.

В условиях инновационно-информационного производства имеют место высокие постоянные затраты и низкие предельные издержки. В этих условиях производитель должен стремиться к производству и продаже максимально возможных объемов информационных продуктов (например, программные продукты для компьютерных систем), чтобы получить большую прибыль и компенсировать высокие первоначальные расходы на разработку информационного продукта-оригинала. Как отмечает Р.Вайбер в информационно-сетевой экономике в отличие от индустриальной экономики доминирует не закон убывающей предельной доходности, а прямые сетевые эффекты и положительная обратная связь, что выражается в возрастающей предельной доходности [5].

В глобальной информационной экономике  имеют место  различные информационно-сетевые эффекты. Информационно-сетевые эффекты – это эффекты от инноваций, от сетевого взаимодействия, от интеграции бизнеса. По сути,  это синергийно-сетевые (интегральные) эффекты, выражающиеся в различных формах. Х.Р. Вэриан выделяет два основных вида сетевых эффектов: прямые сетевые эффекты (directnetworkeffects) и косвенные сетевые эффекты (indirectnetworkeffects) [6].

Сетевые эффекты с одной стороны, выражают специфические эффекты, возникающие в результате внедрения ИКТ, осуществления электронного бизнеса и взаимодействий в глобальных сетях, с другой стороны, способствуют росту общей производительности в экономике. Данные эффекты могут быть получены также в результате применения передовых методов осуществления гиперконкуренции, интеграции ИКТ-бизнеса, координации сетевыми взаимодействиями, опережающего программирования и управления экономическим поведением конкурентов и потребителей, с помощью гиперконкурентного креативного нейромаркетинга, менеджмента, логистики и др.

Лауреат Нобелевской премии по экономике Дж. Стиглиц ввел понятие «креативная бухгалтерия» (creativeaccounting). Суть данного понятия он раскрывал на примере анализа практики приобретения высшим менеджментом крупных компаний пакетов акций своих компа­ний по цене ниже рыночной с целью получения дивидендов, что приводило в условиях роста капитализации данных компаний к значительных росту доходов креативных менеджеров [16].

ИКТ создают дополнительные факторы роста добавленной стоимости, реализуемой компаниями, которые формируются, с одной стороны, из возможности снижать издержки производства за счет роста скорости обработки и передачи информации, совершенствования управления, а с другой – путем повышения рыночной привлекательности товаров и услуг в результате сокращения  времени разработки новых продуктов и осуществления сервисного обслуживания. В сфере управления экономический потенциал интеграции ИКТ в традиционные отрасли народного хозяйства реализуется, в первую очередь,  как результат развития информационных систем управления, которые позволяют оптимизировать информационные потоки на предприятиях, фирмах и создать возможность экономии как  производственных, так и трансакционных издержек. Они снижают экономические риски, сокращают затраты времени, оптимизируя логистику предприятий и фирм  [9].

Х.Р. Вэриан верно отметил важную сторону действия интеграционного эффекта, выражающуюся в том, что «совместное действие закона Мура, интернета, компьютерной осведомленности и финансовых рынков привело к периоду «быстрых инноваций» (rapidinnovations) [6].

Себастьян Кнол выделяет особый вид кросс-бизнес синергии  информационную синергию,  которая порождена использованием общих каналов информации, широкой доступностью этих каналов и их  эффективностью, значительно большей возможностью получения достоверной и полной информации о конкурентах, о национальных и региональных фондовых  рынках и бизнес инициативах [13].

Информационно-инновационная деятельность носит чрезвычайно сложный,  многоаспектный и нелинейный характер, содержит множество прямых и обратных связей, прямых и косвенных сетевых эффектов. Следует сделать важный вывод о развертывания в современной информационно-сетевой экономике процессов интеграции и сетизации (networking) производителей, генераторов, сбытовиков и потребителей интеллектуально-информационных благ и инновационно-знаниевых технологий, а также коммерционализации разнообразных сетевых эффектов.

В современной информационно-сетевой экономике инновационного типа возникает информационная рента. Информационная рента (информационно-инновационная рента) – это важнейшая категория глобальной информационной экономики, которая может быть определена как производимая на базе нового научного знания (инноваций, ИКТ), получаемая и присваиваемая гиперконкурентным собственником-инноватором интегральная, распределенная во времени и в пространстве денежная и неденежна выгода (эффект), которая получена в результате капитализации (разработки, внедрения, накопления, тиражирования и реализации) нововведений на всех уровнях и во всех сферах физического и виртуального пространства глобальной экономики [9].

Информационно-инновационная рента — это долговременный дополнительный интегральный эффект, получаемый от владения и использования информационно-интеллектуального капитала, капитализируемых инноваций (знаний, информации, нематериальных активов). В информационно-сетевой экономике информационная рента в структуре цены реализуемого инновационного продукта (услуги) составляет значительную долю получаемой собственником прибыли. Информационно-инновационная (интеллектуальная рента) может рассматриваться как факторный доход от использования интеллектуально-информационного капитала, объектов интеллектуальной собственности и инноваций и, следовательно, часть ее должна направляться на развитие инновационной сферы и сферы воспроизводства информационно-интеллектуального капитала.

Следует отметить, что информационно-инновационная рента может составлять часть инновационной гиперконкурентной прибыли, но не сводится только к ней, поскольку включает в себя также и интегральную, распределенную во времени и пространстве, денежную и неденежную выгоду, а также сетевые эффекты, получаемые на основе использования новых знаний, интеллектуальной собственности, опережающих инноваций и присваиваемая собственником-инноватором, а также глобальными сетевыми структурами и институтами.

Механизм образования информационно-инновационной ренты не является традиционным, линейным, а является нелинейным, распределенно-сетевым механизмом, обеспечивающим получение потоковых величин интегральных взаимосвязанных полифункционально-сетевых эффектов. Основой присвоения информационно-инновационных ренты является формирование, реализация и воспроизводство статусно-брендовых, полифункционально-сетевых, интерактивных прав на новые знания, информацию, интеллектуальную, статусно-брендовую собственность и полифункциональные сервисно-продуктовые инновации инноватором-собственником. Механизм реализации такой собственности связан с интерактивным установлением  прав и интересов инноватора-собственника и предполагает обеспечение их институционально-законодательной защиты.

 

Особенности формирования энейро-сетевой институциональной инфраструктуры

В условиях развертывающейся сегодня новейшей энейро-сетевой, социо-гуманитарной технологической  революции, усиливающейся инновационной гиперконкуренции идет формирование новой глобальной, интегративно-распределенной инфраструктуры энейро-сетевой экономики (Electronic Neural Network Economy) и появляется целый класс новых энейро-сетевых благ (услуг) и энейро-сетевых эффектов [9]. Формирование энейро-сетевой институциональной инфраструктуры имеет ряд новых свойств и особенностей, обусловленных процессами глобализации, цифрофикации, сетизации, интеграции, универсализации, нейрофикации и социализации.

Новым свойством и спецификой энейро-сетевых услуг является их полифункциональность — то, что они функционально многообразны и могут выражаться в разнообразных формах, сопряженных с воспроизводством их в различных формах: общественных благ, рыночных товаров и энейро-сетевых эффектов, интегративно распределенных в реальном экономическом пространстве и виртуальном, облачном, энейро-сетевом дополненном пространстве. Аналогом последнего служит технология блок-чейн (blockchain), которая используется для эмиссии, оборота и учета электронно-сетевых денег (криптовалют) и представляет собой распределенную информационную базу данных о всех осуществляемых участниками сети транзакциях, автоматически обновляемую и хранящуюся одновременно у всех участников и институтов регулирования сети, включая нейро-персонифицированные и облачные серверы, что является одним из факторов обеспечения ее стабильного функционирования и устойчивости].

Новым свойством энейро-сетевых услуг является их сетевая социо-нейро-морфность – функциональная неотделимость и тесная связь с людьми, их бытием и поведением в реальном и виртуально-сетевом пространстве. Важным свойством является программируемость и коррекция целей, интересов, мотивов, потребностей, предпочтений, реакций, поведения (принимаемых решений) людей – потребителей сетевых услуг, участников сетевых взаимодействий и отношений.

Важнейшей новой особенностью энейро-сетевых услуг (энейро-сетевых эффектов) является то, что они имеют интегративно-распределенный социо-нейро-морфный характер и при их реализации энейро-сетевая добавленная стоимость создается интегративно-распределенным сетевым способом в неразрывном единстве процессов создания, предоставления, потребления и оценки (учета) энейро-сетевой услуги. Добавленная стоимость энейро-сетевой услуги (эффекта) создается интегративно-распределенным сетевым способом одновременно и производителями, и посредниками, и потребителями, и теми, кто ее фиксирует, учитывает и оценивает (сетевыми институтами глобального регулирования, контроля, оценки и учета). Энейро-сетевая добавленная стоимость – это интегральный социально-экономический, нейро-сетевой эффект [8].

В современной экономике в результате действия закона повышающейся отдачи (роста интегральной производительности)  энейро-сетевые услуги и  эффекты приносят интегративную, распределенную в пространстве и во времени интегративную добавленную стоимость, оценка и учет которой приводит к увеличению стоимости валового мирового (национального) продукта и доходов участников интегративно-распределенного энейро-сетевого взаимодействия.

Полифункциональные доходы участников сетевых взаимодействий могут выражаться в разнообразных формах – в форме общественных благ, рыночных товаров и энейро-сетевых эффектов. Важной, но чрезвычайно сложной является проблема оценки энейро-сетевых эффектов, которые как явления социально-экономической реальности имеют невещественную, нематериальную, информационную природу. Сложнейшая проблема состоит в том, как, наряду с оценкой и учетом рыночной величины предоставленной сетевой услуги (эффекта), оценить и учесть ее нерыночную, общественно-сетевую составляющую, которая не может быть в данный момент времени линейным способом непосредственно оценена в денежных  единицах. Например, возможное дополнительное возникновение капитализируемого денежного эффекта (прямого и косвенного, линейного и нелинейного), который может быть получен в будущем, зависит от  количества пользователей данной энейро-сетевой услугой в социальной сети и в настоящем, и в будущем. В этой связи, важное значение имеет определение принципов оценки полифункциональных энейро-сетевых услуг и эффектов, их включения  и учет в величине ВНП, доходов фирм и граждан.

 

Проблемы оценки стоимости сетевых эффектов

В настоящее время не существует какого-то одного универсального метода и методики оценки стоимости нематериальных активов, интеллектуального капитала, сетевых эффектов. В экономической литературе есть несколько подходов к оценке нематериальных благ и сетевых эффектов. Обобщение различных методов измерения интеллектуального капитала осуществил Карл-Эрик Свейби (Sveiby K.E.) [17]. Оценке стоимости технологий, исследований и разработок посвящена работа Боера Ф. П. [4]. Дятлов С.А. подробно рассмотрел подходы к оценке эффективность вложений в человеческий капитал [6]. Нижегородцев Р.М. занимался институциональным анализом сетевых эффектов и благ  [11].

Министерством имущественных отношений России утверждены «Методические рекомендации по определению рыночной стоимости интеллектуальной собственности» [2]. Существуют международные [1] и российские стандарты оценки и учета нематериальных активов (например, федеральный стандарт «Цель оценки и виды стоимости (ФСОN 2)», утвержден приказом Минэкономразвития РФ от 20 июля 2007 г. N 255 (с изменениями от 22.10.2010 г.).

Однако, имеющиеся традиционные методы оценки нематериальных активов применительно к энейро-сетевым эффектам не дадут их полной, адекватной оценки. Мы предлагаем общий теоретический авторский подход, который разрабатывается в рамках субстанционально-информационной парадигмы общественного развития [8, с. 5] и который определяет новое, перспективное направление поиска решения данной сложной проблемы.

Суть предлагаемого нами методологического подхода раскрывается в следующих положениях. В условиях формирующейся энейро-сетевой экономики существует целый класс новых энейро-сетевых эффектов []. Полифункциональные энейро-сетевые услуги (энейро-сетевые эффекты) воплощаются в различные объекты интеллектуально-сетевой собственности (овеществленные и персонифицированные, вещественные и невещественные, линейные и нелинейные, локализованные и облачные). В глобальной гиперконкурентной информационно-сетевой экономике важнейшей и сложнейшей задачей является осуществление спецификации разнообразных прав на новые нейро-сетевые объекты интеллектуально-сетевой собственности.

На наш взгляд, общий методологический принцип состоит в следующем: подлежат учету и оценке все интегративно-распределенные во времени и в пространстве результаты и эффекты от производства-предоставления-потребления-оценки (учета) полифункциональных нейро-сетевых благ и услуг, направленных на реальное удовлетворение актуализируемых и верифицируемых потребностей людей и возникающих при этом новых специфицируемых прав на нейро-сетевые объекты интеллектуально-сетевой собственности.

Возникающие новые энейро-сетевые эффекты требуют спецификации и классификации как новые  объекты (элементы) интеллектуально-сетевой собственности, должны получить адекватную оценку и учитываться при расчете расширенного (с учетом интегрально-сетевых благ и эффектов) ВНП.  Это предполагает расширение традиционной системы национального счетоводства путем включения в нее новых интегративно-распределенных полифункциональных нейро-сетевых эффектов, а также необходимость скорректировать (увеличить) оценку ВВП на их величину (в частности, на величину оценки специфицируемых прав на новые нейро-сетевые объекты интеллектуальной собственности) [7].

 

Заключение

В глобальной гиперконкурентной информационно-сетевой экономике актуальной, важной и сложной задачей является разработка методики оценки и учета величины нейро-сетевых эффектов как новых объектов интеллектуально-сетевой собственности, а также разработки универсальной методики выявления и спецификации разнообразных прав на новые энейро-сетевые объекты интеллектуально-сетевой собственности и обеспечение их законодательно-правовой защиты. В связи с этим, вполне закономерно предложить создание совершенно нового раздела (направления) в международном законодательстве о защите прав на интеллектуальную собственность — энейро-сетевая интеллектуальная собственность, изучением которой будет заниматься новая формируемая метадисциплина «энейро-сетевое право».


Библиографический список

  1. Международный стандарт финансовой отчетности (IAS) 38 «Нематериальные активы» (введен в действие для применения на территории Российской Федерации приказом Минфина России от 25.11.2011 № 160н).
  2. Методические рекомендации по определению рыночной стоимости интеллектуальной собственности, утвержденные Министерством имущественных отношений Российской Федерации от 26.11.2002 № СК-4/21297.
  3. Боер Ф. П. Оценка стоимости технологий: проблемы бизнеса и финансов в мире исследований и разработок / пер. с англ. Г. Микерин и Н. Павлов – М.: Олимп-Бизнес, 2007. – 448 с.
  4. Вайбер Рольф. Эмпирические законы сетевой экономики // Проблемы теории и практики управления. – 2003. – № 4.
  5. Вэриан Х.Р. Экономическая теория информационных технологий / Социально-экономические проблемы информационного общества / Под ред Л.Г. Мельника.- Сумы: ИТД «Университетская книга», 2005.- С.265, 226.
  6. Дятлов С.А. Инвестиции в человеческий капитал: критерии эффективности // Известия Санкт-петербургского государственного экономического университета.- 1996.- № 4.- С. 32-51.
  7. Дятлов С.А. Энейро-сетевые услуги и эффекты: проблемы оценки / Экономика, управление и право: инновационное решение проблем. Сборник статей IV международной научно-практической конференции.- Пенза: МЦНС «Наука и Просвещение».- 2016.- С.6-11.
  8. Дятлов С.А. Энейро-сетевая гиперконкурентная экономика.- СПб.: Изд-во СПбГЭУ, 2017.- 133 с.
  9. Дятлов С.А. Энейро-сетевая экономика: формирование новых сегментов глобального рынка // Современные технологии управления. ISSN 2226-9339. — №2 (74). Номер статьи: 7401. Дата публикации: 2017-02-02. Режим доступа: http://sovman.ru/article/7401/.
  10. Маршалл А. Принципы политической экономии. М.: Прогресс, 1984.-Т.1.- С. 404.
  11. Нижегородцев Р.М.Сетевые эффекты, институциональные фильтры и ловушки и проблемы образования в экономике знаний // Вопросы новой экономики.- 2011.- № 3. — С. 12–23.
  12. Рейнгольд Г. Умная толпа: новая социальная революция. Пер. с англ.- М.: Фаир пресс, 2006.- С. 96.
  13. Knool Sebastian. Cross-Business Synergies: A Typology of Cross-business Synergies and a Mid-range Theory of Continuous Growth Synergy Realization.- Wiesbaden, 2008.- 388 p.
  14. Shannon C.E. A Mathematical Theory of Communication / C.E. Shannon// Bell System Technical Journal. – 1948. – V. 27. – No. 3. – P. 379-423. – No. 4. – P. 623-656.
  15. Shapiro Carl. Competition Policy in the Information Economy. In Einar Hope, editor. Foundations of Competition Policy Analysis. Volume 25.- Routledge, 2000.
  16. Stiglitz J.E. TheRoaringNineties. A New History of the World’s Most Prosper­ Ous Decade.- N.Y.; l. 2003.
  17. Sveiby Karl-Erik. The New Organizational Wealth: Managing and Measuring Knowledge-based Assets. – San Francisco: Berrett Koehler. 1997.
  18. Zipf G.K.Human Behavior and the Principle of Least Effort.- Addison-Wesley Press. 1949.- С. 484-490.