Главная страница » Публикации » №2 (66) » Динамика структурных сдвигов в экономике зарубежных стран и России и развитие конвергентных технологий

Динамика структурных сдвигов в экономике зарубежных стран и России и развитие конвергентных технологий

Dynamics of structural changes in the economies of foreign countries and Russia and the development of convergent technologies


Авторы

Петрова Елена Александровна
доктор экономических наук, профессор кафедры прикладной информатики и математических методов в экономике
Россия, Волгоградский государственный университет
ea_petrova@volsu.ru
Бондаренко Петр Владимирович
кандидат физико-математических наук, доцент кафедры прикладной информатики и математических методов в экономике
Россия, Волгоградский государственный университет
petrbondarenko@volsu.ru
Фокина Елена Анатольевна
кандидат экономических наук, доцент кафедры прикладной информатики и математических методов в экономике
Россия, Волгоградский государственный университет
fokina-ea@volsu.ru
Трухляева Анна Александровна
кандидат экономических наук, доцент кафедры прикладной информатики и математических методов в экономике
Россия, Волгоградский государственный университет
ann.tru@volsu.ru

Аннотация

В настоящей работе авторами предлагается методологический подход моделирования процессов экономического роста территории, формируемого развитием конвергентных технологий. С учетом корреляционного анализа были отобраны показатели, характеризующие использование глобальных информационных технологий, которые оказывают прямое влияние на изменения структуры экономики: затраты на приобретение вычислительной техники и затраты на приобретение программных средств. Оценка структурных изменений в региональной экономике проводилась с помощью коэффициента структурных сдвигов К. Гатева, рассматриваемого совместно с показателями темпов прироста индикаторов сектора информационных технологий. Обнаружено, что в Российской Федерации в 2010 и 2011 гг. наблюдается наибольшее изменение структуры показателей, которые запаздывают относительно зарубежных стран на два года, а также сами изменения имеют более радикальный характер, значения коэффициента гораздо выше, чем в этих странах.

Ключевые слова

экономический рост, конвергентные технологии, структурные сдвиги, нейронные сети, прогнозирование.

Финансирование

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ и Администрации Волгоградской области в рамках научного проекта № 19-410-340014 р_а. «Совершенствование механизмов и инструментов экономического роста регионов РФ в условиях развития конвергентных технологий».

Рекомендуемая ссылка

Петрова Елена Александровна , Бондаренко Петр Владимирович , Фокина Елена Анатольевна , Трухляева Анна Александровна

Динамика структурных сдвигов в экономике зарубежных стран и России и развитие конвергентных технологий// Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. ISSN 1999-2645. — №2 (66). Номер статьи: 6622. Дата публикации: 08.06.2021. Режим доступа: https://eee-region.ru/article/6622/

DOI: 10.24412/1999-2645-2021-266-22

Authors

Petrova Elena Alexandrovna
Doctor of Economics Sciences, professor, head of the Department of Applied Computer Science and Mathematical Methods in Economics
Russia, Volgograd State University
ea_petrova@volsu.ru
Bondarenko Petr Vladimirovich
Candidate of physics and mathematics science, associate Professor of the Department of Applied Computer Science and Mathematical Methods in Economics
Russia, Volgograd State University
petrbondarenko@volsu.ru
Fokina Elena Anatolyevna
Candidate of Economic Sciences, associate Professor of the Department of Applied Computer Science and Mathematical Methods in Economics
Russia, Volgograd State University
fokina-ea@volsu.ru
Trukhlyaeva Anna Alexandrovna
Candidate of Economic Sciences, associate Professor of the Department of Applied Computer Science and Mathematical Methods in Economics
Russia, Volgograd State University
ann.tru@volsu.ru

Abstract

In the present work, the authors propose a methodological approach for modeling the processes of economic growth of territory is formed by the development of convergent technologies. Taking into account the correlation analysis, indicators that describe to impact of global information technologies on changes in the structure of the economy were selected: the cost of purchasing computers and the cost of purchasing software. The assessment of structural changes in the regional economy was carried out using the coefficient of structural changes by K. Gatev, which was considered concurrently with the measures of the growth rates of indicators of the information technology sector.
This study revealed that there were the largest changes in the structure of indicators in the Russian Federation in 2010 and 2011. These changes were lag behind in two years in comparison with foreign countries, where themselves changes had a radical view and value of the coefficient was much higher than in these countries.

Keywords

Economic growth, convergent technologies, structural shifts, neural networks, forecasting.

Project finance

The reported study was funded by Russian Foundation for Basic Research and the government of Volgograd region according to the research project "Improvement of mechanisms and instruments of economic growth in Russian regions in terms of development of convergent technologies", project No. 19-410-340014 р_а.

Suggested Citation

Petrova Elena Alexandrovna , Bondarenko Petr Vladimirovich , Fokina Elena Anatolyevna , Trukhlyaeva Anna Alexandrovna

Dynamics of structural changes in the economies of foreign countries and Russia and the development of convergent technologies// Regional economy and management: electronic scientific journal. ISSN 1999-2645. — №2 (66). Art. #6618. Date issued: 08.06.2021. Available at: https://eee-region.ru/article/6622/ 

DOI: 10.24412/1999-2645-2021-266-22

Print Friendly, PDF & Email

Введение

За последние несколько десятилетий отрасли экономики столкнулись с явлением, которое характеризуется процессами перехода или полной дематериализацией производства, вызванной различными факторами, такими как технологическое развитие, правила или изменения в предпочтениях клиентов. Этот процесс в научных исследованиях получил определение конвергенции технологий (Lei, 2000; Curran and Leker, 2011), а с 1980-х годов наиболее ярко проявился в таких отраслях, как информационные технологии, потребительская электроника и телекоммуникации, так называемом секторе Infocom. (Lind, 2004a). Концепция конвергенции оказала значительное влияние на корпоративные стратегии в 1980-х и 1990-х годах. США и страны ЕС были лидерами в этих процессах (Roco, 2005; Sandler and Kay, 2006; Roco, 2004), Национальный научный фонд (NSF) и Министерство торговли США опубликовали доклад «Конвергентные технологии для улучшения человеческой деятельности » (в июле 2002 года), в котором прогнозировалось, что конвергенция технологий NBIC позволит значительно повысить производительность труда и поддерживать национальную конкурентоспособность в мировой экономике. Европейский Союз также принял технологии NBIC с широким пониманием концепции конвергентных технологий, а затем опубликовал программу «Конвергенция Технологии для Европейского общества знаний (CTEKS)» в 2004 году (Nordmann, 2004). С этого времени США на правительственном уровне разрабатывает и реализует в течение 10 лет стратегические планы по конвергентным технологиям, в то время как другие страны, такие как страны ЕС, Япония и Южная Корея, предпринимают усилия, чтобы не отставать от конкурентов (Kim et al, 2012).

В данном исследовании предлагается анализ структурных сдвигов в экономике с учетом воздействия НБИК-технологий в зарубежных странах и Российской Федерации.

 

Материалы и результаты исследования

Одним из основных факторов структурных изменений является технологическое развитие, которое в современных условиях приобретает новое качество – сближение отдельных технологий, образуя комбинации и гибриды. Конвергентные технологии оказывают влияние не только на исследования и разработки, но и на существующие границы между секторами промышленности и рынками, которые становятся размытыми, что заставляет компании адаптировать свои бизнес-модели, так как новые конкуренты проникают в их традиционные отрасли.

Прикладная конвергенция означает переход технологической конвергенции в возможности создания новых продуктов посредством приложений. Примером такой прикладной конвергенции может выступать телефон с камерой, когда несколько новых технологий были объединены в современных мобильных телефонах. Промышленная конвергенция – это продвижение конвергенции приложений к уровню отраслей. Новая коммерческая платформа формируется на стыке двух существующих отраслей. Это означает, что компании из ранее отдельных отраслей промышленности внезапно становятся конкурентами.

Stieglitz N. (2002), который определил два типа конвергенции, а именно технологическую конвергенцию и конвергенцию рынка, также поддерживает эту точку зрения. Технологическая конвергенция на первичных рынках, где производство разнородных продуктов все больше зависит от тех же технологических активов. Недавним примером является полупроводниковая промышленность и связанная с ней дискуссия о технологиях общего назначения, таких как нанотехнологии и бионаука.

Технологическая конвергенция на нижестоящих рынках происходит, когда технологические активы существующих отраслей используются в сочетании для разработки новых продуктов или услуг. В то время как технологическая конвергенция оказывает влияние на технологические активы фирм, рыночная конвергенция влияет на структуру спроса в различных отраслях. Заменяющая конвергенция на основе продуктов включает в себя усиление межотраслевой конкуренции, создаваемой усилением возможностей двух отраслей. Примером такой рыночной конвергенции является растущее совпадение между рынками мэйнфреймов и миникомпьютеров (Lind J., 2004).

Такие понятия, как «кластеры» и «инновации», определяют развитие региональной политики в Европе и странах Северной Европы уже более десяти лет. В других частях мира конвергентный технологический подход играет центральную роль в региональной деятельности и политике. Лучший пример Силиконовая долина – одна из новаторских областей кластерного развития, которая в качестве главного фактора развития использует конвергентные технологии.

Однако, важно понять и измерить не только потенциал НБИК-технологий, но и то как они влияют (и влияют ли) на структуру экономики и динамику таких структурных изменений (Петрова, 2020; Shevandrin, 2020).

Структура экономики определяется множеством факторов, связанных с особенностями исторического развития, степенью вовлеченности в мирохозяйственные связи, местом в мировом разделении труда, уровнем экономического развития. За прошедшие полвека структура экономики развитых стран менялась однонаправленно и имела четко выраженный характер – сокращалась доля добывающего сектора (сельское хозяйство, рыболовство, лесное хозяйство, добывающая промышленность) и обрабатывающей промышленности, росла доля сферы услуг, особенно отраслей, связанных с воспроизводством человеческого потенциала (медицинское обслуживание, образование, рекреационные услуги) и науки.

Так как развитые страны уже более 15 лет интегрируют конвергентные технологии в свои инновационные системы, то интересно было бы проследить, как на этом фоне происходит динамика структурных изменений. Авторами были рассчитаны коэффициенты структурных изменений К. Гатева по валовой добавленной стоимости по Российской Федерации, США, Франции, Германии, Италии с 2007 по 2018 гг. (рис. 1).

 

Коэффициент структурных изменений К. Гатева по валовой добавленной стоимости стран РФ, Франции, Германии, Италии и США

Рисунок 1 – Коэффициент структурных изменений К. Гатева по валовой добавленной стоимости стран РФ, Франции, Германии, Италии и США

Источник: сост. авт. по Department of Economic and Social Affairs (Statistic Division). – Режим доступа: https://unstats.un.org/unsd/snaama/Basic

 

На протяжении всего рассматриваемого периода в зарубежных странах структурные изменения имели одинаковую направленность, пик их пришелся на 2008-2009 гг., именно тогда эти изменения происходили быстрыми темпами, а с периода 2012 г. процесс стабилизировался. Однако нельзя не учитывать, что в 2008 г. проходил очередной мировой экономический кризис и разделить влияние этого процесса и интеграции НБИК-технологий представляется невозможным.

В Российской Федерации мы наблюдаем два резких скачка изменения структуры (2010 и 2011 гг.), которые запаздывают относительно зарубежных стран на два года, а также сами изменения носили более радикальный характер, значения коэффициента гораздо выше, чем в этих странах. Кроме того, представленная динамика за рассматриваемый период отражает определенные изменения внутри экономического сектора РФ по входящим в него отраслям, на некоторых периодах незначительного изменения структурных сдвигов могли взаимоипогашаться, что наблюдается на протяжении с 2010 по 2016 года.

Аналогичные процессы наблюдаются в экономике Соединенного Королевства Великобритании и Северной Ирландии (рис. 2).

Представляет определенный интерес сопоставление структурных изменений стоимости и структуры использования информационно-коммуникационных технологий в организациях. Как показано на графиках (рис. 2 — 4) структура экономик зарубежных стран приспосабливается к изменениям, происходящим в секторе Infocom.

 

Коэффициент структурных изменений К. Гатева по валовой добавленной стоимости Соединенное Королевство Великобритании и Северной Ирландии в 2007 – 2018 гг.

Рисунок 2 – Коэффициент структурных изменений К. Гатева по валовой добавленной стоимости Соединенное Королевство Великобритании и Северной Ирландии в 2007 – 2018 гг.

Источник: сост. авт. по Department of Economic and Social Affairs (Statistic Division). – Режим доступа: https://unstats.un.org/unsd/snaama/Basic

 

Динамика коэффициентов структурных сдвигов и темпов прироста показателей использования ИКТ во Франции в 2007 – 2018 гг.

Рисунок 3 – Динамика коэффициентов структурных сдвигов и темпов прироста показателей использования ИКТ во Франции в 2007 – 2018 гг.

Источник: сост. авт. по Международный союз электросвязи (МСЭ) специализированное учреждение Организации Объединенных Наций по информационно-коммуникационным технологиям – ИКТ. – Режим доступа: https://www.itu.int/en/ITU-D/Statistics/Pages/stat/default.aspx

 

Информационно-коммуникационные технологии получили повсеместное развитие и применение во всех областях современной экономики, их использование способствует устойчивому экономическому росту. Как показано на рис. 2-4, увеличение затрат на ИКТ не приносило положительного эффекта в течение долгого периода, однако начиная с 2016 года наблюдается положительная тенденция экономического роста и увеличения затрат на ИКТ. Кроме того, нельзя не отметить, что отдельные показатели имеют отрицательные показатели темпов прироста. Так, во Франции это показатель процента лиц, использующих Интернет, в Германии — количества абонентов сотовой связи на 100 чел. населения, а в США — фиксированная широкополосная связь на 100 чел. населения. Это говорит о начале периода их повсеместного внедрения, насыщения населения соответствующими услугами сектора и использования в целом по национальным экономикам.

 

Динамика коэффициентов структурных сдвигов и темпов прироста показателей использования ИКТ в Германии в 2007 – 2018 гг.

Рисунок 4 – Динамика коэффициентов структурных сдвигов и темпов прироста показателей использования ИКТ в Германии в 2007 – 2018 гг.

Источник: сост. авт. по Международный союз электросвязи (МСЭ) специализированное учреждение Организации Объединенных Наций по информационно-коммуникационным технологиям – ИКТ. – Режим доступа: https://www.itu.int/en/ITU-D/Statistics/Pages/stat/default.aspx

 

Заключение

В настоящее время конвергентные технологии прочно утвердились в качестве основных точек экономического роста. Инвестиции в цифровые технологии больше не ограничиваются элитной группой «высокотехнологичных» экономик, сегодня они вкладываются в развитые и развивающиеся экономики и приносят прибыль. Перед институтами управления стоят задачи трансформирования традиционных экономических структур и предприятий в последовательные, динамичные, инновационные цифровые локомотивы экономического развития, которые будут способствовать дальнейшему росту во всем мире. Тем не менее, несмотря на растущее значение НБИК-технологий, все еще нет инструментов, с помощью которых мы могли бы адекватно измерять изменения, которые вызваны их интеграцией.

В данном исследовании авторами представлены методические подходы к моделированию процессов экономического роста территории, формируемого развитием конвергентных технологий. В качестве основного инструмента, который позволит измерять структурные изменения в региональной экономике, используется коэффициент структурных сдвигов К. Гатева, рассматриваемый совместно с показателями темпов прироста индикаторов сектора информационных технологий.

Анализ этих показателей позволил сделать вывод о том, что в зарубежных странах структурные изменения имели одинаковую направленность, пик их пришелся на 2008-2009 гг., именно тогда эти изменения происходили быстрыми темпами, а с периода 2012 г. процесс стабилизировался. В Российской Федерации мы наблюдаем два резких скачка изменения структуры (2010 и 2011 гг.), которые запаздывают относительно зарубежных стран на два года, а также сами изменения носили более радикальный характер, значения коэффициента гораздо выше, чем в этих странах. Кроме того, представленная динамика за рассматриваемый период отражает определенные изменения внутри экономического сектора РФ по входящим в него отраслям, на некоторых периодах незначительного изменения структурных сдвигов могли взаимоипогашаться, что наблюдается на протяжении с 2010 по 2016 года.

 

Литература

  1. Бабич, Т.Н. (2016) Прогнозирование и планирование в условиях рынка / Т.Н.Бабич, И.А. Козьева, Ю.В. Вертакова, Э.Н. Кузьбожев. – М.: НИЦ ИНФРА-М, 2016. С. 175-226.
  2. Жуков, Л.А. Приложения нейронных сетей. / Л.А. Жуков, Н.В. Решетникова. – Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2007. С. 10.
  3. Круг, П.Г. Нейронные сети и нейрокомпьютеры. – М.: Издательство МЭИ, 2002. – 176 с.
  4. Петрова, Е.А. Динамика структурных сдвигов в экономике регионов в условиях внедрения конвергентных технологий / Е.А. Петрова, В.В. Калинина, А.А. Трухляева, Е.А. Фокина // Национальные интересы, 2020. С. 818-837.
  5. Shevandrin A., Kalinina A. Economic Growth and Structural and Technological Changes in the Economy of Russian Regions // Competitive Russia: foresight model of economic and legal development in the digital age. International scientific conference in memory of Oleg Inshakov (1952 − 2018), 2020.
  6. Coenen, C. (2008) Converging Technologies: the Status of the Debate and Political Activities, Office of Technology Assessment at the German Parliament (TAB), background paper, 2008, Retrieved on 12 January 2013. Available at: http://www.tab-beim-bundestag.de/en/publications/reports/hp016.html. (Accessed 20 March 2020)
  7. Colecchia, A. and Paul S. (2002) ICT investment and economic growth in the 1990s: Is the United States a unique case? A comparative study of nine OECD countries, Review of Economic Dynamics, 5(2), pp. 408-442.
  8. Curran, C.S. and Jens L. (2011) Patent indicators for monitoring convergence: examples from NFF and ICT, Technological Forecasting and Social Change, 78(2), pp. 256-273.
  9. Doorn, M. (2006) Converging Technologies, Retrieved on 30 August 2012. Available at: http: //www. stt.nl/uploads/documents/70. pdf. (Accessed 20 March 2020)
  10. Kim, K.H., Shim, W., Moon, Y.H, Kim, K.H, Son, J.K. and Kwon O.J. (2012) The structure of bio-information-nano technology convergence from firms’ perspective, Proceedings of PICMET 2012, pp. 579-588.
  11. Lei, D. (2000) Industry evolution and competence development: the imperatives of technological convergence, International Journal of Technology Management, 19, pp. 699-738.
  12. Leydesdorff, L. and Ismael R. (2011) Indicators of the interdisciplinarity of journals: diversity, centrality, and citations, Journal of Informetrics, 5(1), pp. 87-100.
  13. Lind, J. (2004a) The convergence hype cycle: usage in management practice during an impending market re-definition, ITS Biannual Conference, Berlin, Sep 5-7.
  14. Lind, Jonas (2004b) Convergence: history of term usage and lessons for firm strategists, Proceedings of 15th Biennial ITS Conference, Berlin.
  15. Nordmann, A. (2004) Converging Technologies: Shaping the Future of European Societies, Retrieved on 1 November 2012. Available at: http://www.ntnu.no/2020/pdf/fi nal_ report_en.pdf
  16. Rafols, I. and Martin, M. (2010) Diversity and network coherence as indicators of interdisciplinarity: case studies in bionanoscience, Scientometrics, 82(2), pp. 263-287.
  17. Rafols, I., Alan L.P. and Loet L. (2010) Science overlay maps: a new tool for research policy and library management, Journal of the American Society for Information Science & Technology, 61(9), pp. 1871-1887.
  18. Rafols, I., Leot L., Alice O., Paul N. and Andy S. (2012) How journal rankings can suppress interdisciplinary research: a comparison between innovation studies and business and management, Research Policy, 41(7), pp. 1262-1282.
  19. Roco, M.C. (2004) Science and technology integration for increased human potential and societal outcomes, Annals of the New York Academy of Sciences, 1013, pp. 1-16.
  20. Roco, M.C. (2005) International perspective on government nanotechnology funding in 2005, Journal of Nanoparticle Research, 6(6), pp. 707-712.
  21. Sandler, R. and William D.K. (2006) The national nanotechnology initiative and the social good, The Journal of Law, Medicine & Ethics, 34(4), pp. 675-681.
  22. Stieglitz N. (2002). Industry dynamics and types of market convergence, Copenhagen, DK: DRUID summer conference 2002. Available at: druid.dk

 

References

  1. Babich T.N., Koz’eva I.A., Vertakova Ju.V., Kuz’bozhev Je.N. Market Forecasting and Planning [Prognozirovanie i planirovanie v uslovijah rynka]. Мoscow, NIC INFRA-M, 2016, pp. 175-226.
  2. Zhukov L.A., Reshetnikova N.V. Neural Network Applications [Prilozhenija nejronnyh setej Neural Network Applications]. Krasnojarsk, IPC KGTU, 2007, 10 p.
  3. Krug, P.G. Neural networks and neurocomputers Nejronnye seti i nejrokomp’jutery [Nejronnye seti i nejrokomp’jutery], Moscow, Izdatel’stvo MJeI, 2002, 10, 20 pp.
  4. Petrova E.A., Kalinina V.V., Truhljaeva A.A., Fokina E.A. Dynamics of structural changes in the regional economy in the context of convergent technologies [Dinamika strukturnyh sdvigov v jekonomike regionov v uslovijah vnedrenija konvergentnyh tehnologij]// Nacional’nye interesy [National interests], 2020.
  5. Shevandrin A., Kalinina A. Economic Growth and Structural and Technological Changes in the Economy of Russian Regions // Competitive Russia: foresight model of economic and legal development in the digital age. International scientific conference in memory of Oleg Inshakov (1952 − 2018), 2020
  6. Coenen, C. (2008) Converging Technologies: the Status of the Debate and Political Activities, Office of Technology Assessment at the German Parliament (TAB), background paper, 2008, Retrieved on 12 January 2013. Available at: http://www.tab-beim-bundestag.de/en/publications/reports/hp016.html. (Accessed 20 March 2020)
  7. Colecchia, A. and Paul S. (2002) ICT investment and economic growth in the 1990s: Is the United States a unique case? A comparative study of nine OECD countries, Review of Economic Dynamics, 5(2), pp. 408-442.
  8. Curran, C.S. and Jens L. (2011) Patent indicators for monitoring convergence: examples from NFF and ICT, Technological Forecasting and Social Change, 78(2), pp. 256-273.
  9. Doorn, M. (2006) Converging Technologies, Retrieved on 30 August 2012. Available at: http: //www. stt.nl/uploads/documents/70. pdf. (Accessed 20 March 2020)
  10. Kim, K.H., Shim, W., Moon, Y.H, Kim, K.H, Son, J.K. and Kwon O.J. (2012) The structure of bio-information-nano technology convergence from firms’ perspective, Proceedings of PICMET 2012, pp. 579-588.
  11. Lei, D. (2000) Industry evolution and competence development: the imperatives of technological convergence, International Journal of Technology Management, 19, pp. 699-738.
  12. Leydesdorff, L. and Ismael R. (2011) Indicators of the interdisciplinarity of journals: diversity, centrality, and citations, Journal of Informetrics, 5(1), pp. 87-100.
  13. Lind, J. (2004a) The convergence hype cycle: usage in management practice during an impending market re-definition, ITS Biannual Conference, Berlin, Sep 5-7.
  14. Lind, Jonas (2004b) Convergence: history of term usage and lessons for firm strategists, Proceedings of 15th Biennial ITS Conference, Berlin.
  15. Nordmann, A. (2004) Converging Technologies: Shaping the Future of European Societies, Retrieved on 1 November 2012. Available at: http://www.ntnu.no/2020/pdf/fi nal_ report_en.pdf (Accessed 20 March 2020)
  16. Rafols, I. and Martin, M. (2010) Diversity and network coherence as indicators of interdisciplinarity: case studies in bionanoscience, Scientometrics, 82(2), pp. 263-287.
  17. Rafols, I., Alan L.P. and Loet L. (2010) Science overlay maps: a new tool for research policy and library management, Journal of the American Society for Information Science & Technology, 61(9), pp. 1871-1887.
  18. Rafols, I., Leot L., Alice O., Paul N. and Andy S. (2012) How journal rankings can suppress interdisciplinary research: a comparison between innovation studies and business and management, Research Policy, 41(7), pp. 1262-1282.
  19. Roco, M.C. (2004) Science and technology integration for increased human potential and societal outcomes, Annals of the New York Academy of Sciences, 1013, pp. 1-16.
  20. Roco, M.C. (2005) International perspective on government nanotechnology funding in 2005, Journal of Nanoparticle Research, 6(6), pp. 707-712.
  21. Sandler, R. and William D.K. (2006) The national nanotechnology initiative and the social good, The Journal of Law, Medicine & Ethics, 34(4), pp. 675-681.
  22. Stieglitz, N. (2002). Industry dynamics and types of market convergence, Copenhagen, DK: DRUID summer conference 2002. Available at: druid.dk (Accessed 20 March 2020).