Интеграция принципов предпринимательской стратегии развития с корпоративными и экзистенциальными целями организации и оценка результативности управленческих решений является одной из задач, которые необходимо решить в процессе проектирования систем управления инновационной деятельностью промышленных корпораций. Статья посвящена разработке метода оценки результативности систем управления инновационной деятельностью корпораций и его апробации на массиве данных крупных российских промышленных холдингов. Методологической базой послужили теории корпоративного управления, менеджмента и предпринимательства. Методы работы включали качественный, регрессионный и сравнительный анализ. Информационную базу составили данные 160 корпораций за 2010–2022 гг., входящих в рейтинг ТОП-600 RAEX (2023 г.), представляющих 21 отрасль промышленности, генерируемые Всероссийской системой данных о компаниях и бизнесе «За честный бизнес». В результате представлена архитектура системы управления инновационной деятельностью промышленного холдинга, на основе которой установлено, что подсистемы управления инновационно-предпринимательской и финансово-хозяйственной деятельностью интегрируются в стратегическом контуре корпоративного управления, то есть могут рассматриваться как единый элемент системы управления объектами внутреннего предпринимательства. Следовательно, показатели финансовой отчетности могут быть использованы для оценки результативности исследуемой системы управления. На основе оценки результативности систем управления определены промышленные холдинги с высокой вероятностью влияния систем управления на инновационный результат в контуре внутренних процессов: в отрасли машиностроения – это ПАО «Объединенная авиастроительная корпорация»; фармацевтической промышленности – АО «Нижфарм»; химической и нефтехимической – ПАО «Уралкалий» и т. д. В результате можно предположить, что в холдингах-лидерах сформирована структурированная система корпоративного управления инновационной деятельностью, ориентированная на развитие внутреннего предпринимательства. Промышленные холдинги, для которых не установлена значимая связь между затратами на управление и инновационными результатами, требуют дальнейших исследований.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
Модель общественного развития на современном этапе реализуется в отношениях инновационной экономики, в основе которых лежит постоянный поиск и внедрение инноваций на всех этапах воспроизводственного процесса. Источником знаний для инноваций является человеческий капитал, представляющий собой базовую категорию экономики знаний, а технологической опорой их создания – цифровые технологии, как основной категории цифровой экономики [Brinkley, 2006; Kohtamäki et al., 2019; Marchiori, Franco, 2020]. Реализация стратегического курса развития российской экономики на основе инновационных факторов – новая индустриализация, которая представляется «… фундаментальной конкретно-исторической закономерностью, характерной для всех стран мира, включая промышленно развитые» [Силин, Анимица, 2017, с. 49]. Вместе с тем, в Концепции технологического развития РФ до 2030 г., одной из ключевых угроз является «… отставание от наиболее развитых стран в темпах инновационно ориентированного экономического роста, что обусловлено низкой мотивацией… компаний и корпораций к исследованиям и технологическим инновациям…» 1.
Список литературы
1. Агарков С. А., Кузнецова Е. С., Грязнова М. О. (2011). Инновационный менеджмент и государственная инновационная политика: учебное пособие. Москва: Издательский Дом “Академия Естествознания”. 143 с. EDN: QURPJR
2. Беликов И. В., Вербицкий В. К., Пономарев А. К. (2010). Модернизация: корпоративное управление и инновации // Экономические стратегии. Т. 12, № 9. С. 22-27. EDN: MVMUPT
3. Ващенко В. П. (2013). О факторах инновационного развития // Наука. Инновации. Образование. Т. 8, № 2. С. 211-223. EDN: RSMYFX
4. Вербицкий В. К., Кузин Д. В. (2018). Современное управленческое мышление и российская практика корпоративного управления // Управленческие науки. Т. 8, № 1. С. 42-51. DOI: 10.26794/2304-022X-2018-8-1-42-51 EDN: YTVBSP
5. Гусева Г. В. (2019). К вопросу об особенностях типов венчурных стратегий корпорации // Евразийский Союз Ученых. № 4 (61). С. 4-6. DOI: 10.31618/ESU.2413-9335.2019.8.61.66 EDN: LVNEYI
6. Дементьева А. Г., Соколова М. И. (2018). Корпоративный центр в системе стратегического управления глобальным бизнесом // Управленец. Т. 9, № 4. С. 66-73. DOI: 10.29141/2218-5003-2018-9-4-7 EDN: UZEOGR
7. Друкер П. Ф. (1992). Рынок: как выйти в лидеры: практика и принципы. Москва: Бук Чембэр Интернэшнл. 349 с.
8. Кувшинов М. С., Бажанова М. И. (2012). Современный подход к построению модели механизма инновационного развития промышленной интегрированной структуры // Экономика в промышленности. № 4. С. 5-13.
9. Метелева М. А. (2022). Проектирование предпринимательских сетей: развитие методики оценки сетевого потенциала корпораций Арктической зоны Российской Федерации // Север и рынок: формирование экономического порядка. Т. 25, № 3. С. 19-35. DOI: 10.37614/2220-802X.3.2022.77.002 EDN: ANDLXW
10. Минцберг Г. (2021). Менеджмент: природа и структура организаций. Москва: Альпина ПРО. 626 с.
11. Нурулин Ю. Р., Скворцова И. В. (2019). Корпоративные инновационные системы: принципы проектирования и управления: монография. Санкт-Петербург: Политех-Пресс. 210 с. EDN: TBADPT
12. Петров А. Н. (2024). Корпоративное управление: учебное пособие. Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный экономический университет. 438 с. EDN: AAXDRV
13. Радыгин А. (1999). Внешние механизмы корпоративного управления и их особенности в России // Вопросы экономики. № 8. С. 80-98. EDN: TVOATL
14. Силин Я. П., Анимица Е. Г. (2017). Российская модель новой индустриализации: к постановке проблемы // Известия Уральского государственного экономического университета. № 5 (73). С. 44-53. DOI: 10.29141/2073-1019-2017-17-5-4 EDN: ZUFHMP
15. Тихомирова О. Г. (2018). Диффузия инноваций, трансфер технологий и коммерциализация инноваций // Фундаментальные исследования. № 1. С. 127-132. EDN: YODSEH
16. Ткаченко И. Н. (2018). Корпоративное управление: учебное пособие. Екатеринбург: Уральский государственный экономический университет. 190 с. EDN: VYFEDJ
17. Ткаченко И. Н., Метелева М. А. (2023). Моделирование стейкхолдерской стоимости корпоративной сети, создаваемой в процессе реализации политики социальной ответственности // Управленец. Т. 14, № 3. С. 44-58. DOI: 10.29141/2218-5003-2023-14-3-4 EDN: OXGZDM
18. Ткаченко И. Н., Метелева М. А. (2024). Структурные элементы и результативность систем управления предпринимательской деятельностью корпораций // Управленец. Т. 15, № 5. С. 38-55. DOI: 10.29141/2218-5003-2024-15-5-3 EDN: FYNJRR
19. Федюкович Е. В. (2016). Корпоративное предпринимательство: экономические и организационные аспекты // Российское предпринимательство. Т. 17, № 8. С. 951-966. DOI: 10.18334/rp.17.8.35141 EDN: VWPYNT
20. Ahmad N. H., Nasurdin A. M., Zainal S. R. M. (2012). Nurturing intrapreneurship to enhance job performance: The role of pro-intrapreneurship organizational architecture. Journal of Innovation Management in Small & Medium Enterprises, vol. 2012, 868880. DOI: 10.5171/2012.868880
21. Bagno R. B., O’Connor G. C., Salerno M. S., de Melo J. C. F. (2024). Startup engagement: A strategy framework for established companies. Innovation & Management Review, vol. 21, issue 3, pp. 182-197. DOI: 10.1108/INMR-07-2022-0093 EDN: GBQJTZ
22. Brinkley I. (2006). Defining the knowledge economy (Knowledge economy program report). London: The Work Foundation. 31 p.
23. Freeman J., Engel J. S. (2007). Models of innovation: Startups and mature corporations. California Management Review, vol. 50, no. 1, pp. 94-119.
24. Guven B. (2020). The integration of strategic management and intrapreneurship: Strategic intrapreneurship from theory to practice. Business and Economics Research Journal, vol. 11, no. 1, pp. 229-245. DOI: 10.20409/berj.2020.247 EDN: QDYSHJ
25. Harris J. L. (2021). Bridging the gap between ‘Fin’ and ‘Tech’: The role of accelerator networks in emerging FinTech entrepreneurial ecosystems. Geoforum, vol. 122, pp. 174-182. DOI: 10.1016/j.geoforum.2021.04.010 EDN: BGVSHT
26. Kohtamäki M., Parida V., Oghazi P., Gebauer H., Baines T. (2019). Digital servitization business models in ecosystems: A theory of the firm. Journal of Business Research, vol. 104, pp. 380-392. DOI: 10.1016/j.jbusres.2019.06.027
27. Marchiori D., Franco M. (2020). Knowledge transfer in the context of inter-organizational networks: Foundations and intellectual structures. Journal of Innovation & Knowledge, vol. 5, issue 2, pp. 130-139. DOI: 10.1016/j.jik.2019.02.001 EDN: YEYVJX
28. Menter M., Gocke L., Zeeb C., Clauss T. (2023). Disentangling the complex longitudinal relationships between business model innovation and firm performance. Journal of Business Research, vol. 168, 114229. DOI: 10.1016/j.jbusres.2023.114229
29. O’Connor N., Lowry P. B., Treiblmaier H. (2020). Interorganizational cooperation and supplier performance in high-technology supply chains. Heliyon, vol. 6, issue 3, e03434. DOI: 10.1016/j.heliyon.2020.e03434 EDN: HQIJUH
30. Rigtering J. P. C., Behrens M. A. (2021). The effect of corporate - Start-up collaborations on corporate entrepreneurship. Review of Managerial Science, vol. 15, pp. 2427-2454. DOI: 10.1007/s11846-021-00443-2 EDN: KMBCHG
31. Schuh G., Studerus B., Schmidt N. (2022). Characteristics for collaboration types between corporates and startups. Information Technology and Management Science, vol. 25, no. 1, pp. 37-48. DOI: 10.7250/itms-2022-0005 EDN: QLKCPX
32. Seshadri D. V. R., Tripathy A. (2006). Innovation through intrapreneurship: The road less travelled. Vikalpa, vol. 31, no. 1, pp. 17-29. DOI: 10.1177/0256090920060102
33. Smolander K., Rossi M., Pekkola S. (2021). Heroes, contracts, cooperation, and processes: Changes in collaboration in a large enterprise systems project. Information & Management, vol. 58, issue 2, 103407. DOI: 10.1016/j.im.2020.103407 EDN: GHSEHK
34. Tartaruga I., Sperotto F., Carvalho L. (2024). Addressing inclusion, innovation, and sustainability challenges through the lens of economic geography: Introducing the hierarchical regional innovation system. Geography and Sustainability, vol. 5, issue 1. DOI: 10.1016/j.geosus.2023.10.002 EDN: WMEKKY
35. van Rijnsoever F. J., Eveleens C. P. (2021). Money don’t matter? How incubation experience affects start-up entrepreneurs’ resource valuation. Technovation, vol. 106, 102294. DOI: 10.1016/j.technovation.2021.102294
36. Waldkirch M., Kammerlander N., Wiedeler C. (2021). Configurations for corporate venture innovation: Investigating the role of the dominant coalition. Journal of Business Venturing, vol. 36, issue 5, 106137. DOI: 10.1016/j.jbusvent.2021.106137 EDN: GPPBPX
Выпуск
Другие статьи выпуска
Минерально-сырьевой комплекс играет особую роль в развитии экономики России. Значительного внимания заслуживают инвестиционные проекты, способствующие повышению эффективности предприятий данного комплекса. При этом зачастую осуществлению объективных инвестиционных расчетов мешает недооценка специалистами важности ставки дисконтирования. Статья посвящена выявлению особенностей определения ставки дисконтирования для оценки эффективности инвестиционных проектов предприятий минерально-сырьевого комплекса и разработке методического инструментария расчетов. Методологической базой выступили положения неоклассической теории инвестиций. В рамках кабинетного исследования использованы методы анализа, синтеза и индукции. Информационной базой выступили данные по доходности предприятий минерально-сырьевого комплекса РФ за 2012–2022 гг. В рамках исследования сформировано авторское определение понятия «ставка дисконтирования», обеспечивающее объективность ее расчета. Она охарактеризована как барьерная процентная ставка, отражающая динамический характер процесса получения доходов от инвестиций и соответствующая условиям минимальной нормы прибыли, отсутствия прямого отношения к доходности оцениваемого актива или инвестиций, наличия альтернативных вариантов инвестиций, типичной мотивации инвестора по получению дохода. Определены также особенности минерально-сырьевого комплекса с точки зрения специфики оценки эффективности инвестиционных проектов, позволившие уточнить разработанное определение ставки дисконтирования. Предложены к использованию понятия «экзогенная ставка дисконтирования» и «эндогенная ставка дисконтирования», отличия между которыми определяются направленностью проектов во внешнюю или внутреннюю среду предприятия, а также разработаны методические подходы для их расчета в рамках проектов предприятий-недропользователей. Научная значимость исследования определяется расширением теоретических представлений в области инвестиционной оценки, а также получением методического инструментария, обеспечивающего более точные расчеты эффективности проектов, реализуемых в сфере недропользования
В условиях нестабильности внешней среды особую значимость приобретает исследование воздействия различных факторов на экономическое развитие регионов, среди которых одним из ключевых становится фактор информатизации. При этом продолжает сохраняться региональная дифференциация по уровню информатизации, что требует постоянного мониторинга и выработки соответствующих управленческих решений. Статья посвящена исследованию влияния информатизации на развитие региональной экономической системы. Теоретическую и методологическую основу исследования составили теории факторов регионального развития, концепция региональной экономической системы, теория информатизации. Информационной базой послужили данные Федеральной службы государственной статистики за 2010–2023 гг. Предложена авторская трактовка понятия «реакция региональной экономической системы на фактор развития», которая заключается в понимании скорости и направленности качественных изменений региональной экономической системы. Представлен и апробирован авторский методический подход к оценке реакции региональной экономической системы на фактор информатизации. Выявлена неоднородность реакции региональных экономических систем на фактор информатизации, которые были сгруппированы на четыре типа: регионы с высоким, со средним, с низким и с отрицательным уровнем реакции. Результаты исследования вносят вклад в изучение темпов изменения региональных экономических систем под воздействием внешнего фактора развития и могут быть использованы при разработке и гармонизации федеральной и региональной политик, а также при прогнозировании развития региональных экономических систем с учетом степени реакции
In conditions when cities become centres of attraction for resources and people, while experiencing significant problems of environmental, social, economic nature, it is extremely important to form new approaches to urbanised territories development. The article aims to design a mechanism for managing the development of smart cities using a regional approach. Methodologically, the research rests on the theory of the digital society and the propositions of urbanised territories’ public management. The methods include the system-logical method, graphical modelling, and qualitative analysis. The paper propounds a mechanism for smart city public management and proposes its interpretation as a set of measures, actions of management structures, society and business for resource provisioning, as well as technologies for managing the processes of formation and development of a smart city. The main functions of this mechanism include creating conditions for the interaction of ecosystem participants, stable functioning of governing bodies, transparency of management processes, as well as ensuring feedback. The article constructs a graphical model of the mechanism of urbanised territories’ public management under digitalisation. Based on the theoretical developments the paper structures the experience of the Sverdlovsk and Chelyabinsk oblast and concludes that despite quite an extensive list of the smart city initiatives, their implementation largely overlooks such aspects as determining the state and development directions of the digitalisation objects, assessing the risks of smart city projects, maintaining quality of implementation processes, and auditing smart city projects. The findings can contribute to planning the smart cities development at the regional level
Проблема прогнозирования уровня безработицы в Республике Беларусь остается актуальной в условиях динамично изменяющейся экономической среды. Традиционные методы прогнозирования, основанные на официальной статистике, зачастую не учитывают оперативные изменения на рынке труда, что снижает их точность. В то же время данные поисковых запросов доказали свою эффективность в качестве опережающих индикаторов в других странах, однако, их применение в Беларуси остается неизученным. Статья посвящена оценке возможности использования данных поисковых запросов для повышения точности прогнозирования уровня безработицы в Республике Беларусь. Методологическую основу исследования сформировали теоретические положения макроэкономики и модели SARIMA, VAR и SARIMAX. Методы включали декомпозицию временных рядов, тест Дики – Фуллера для оценки стационарности, дифференцирование, стандартизацию данных и тест Грейнджера на причинность. Информационную базу составили данные Национального статистического комитета Республики Беларусь об уровне безработицы за 2015–2024 гг. и данные о поисковых запросах Google, связанные с поиском работы. Выявлено, что модель SARIMAX с включением данных о поисковых запросах превосходит классические модели прогнозирования безработицы, демонстрируя минимальные ошибки. Согласно этой модели, прогнозные значения уровня безработицы показали тенденцию к снижению, что отражает устойчивую динамику улучшения ситуации на рынке труда Республики Беларусь. Полученные результаты подчеркивают значимость комбинирования традиционных данных с цифровыми метриками для повышения точности прогнозов, а также открывают перспективы для дальнейших исследований в области применения интернет-данных для социально-экономического анализа, включая разработку более совершенных моделей прогнозирования безработицы
Нестабильность экономических процессов является источником неравномерности поступления доходов в бюджетную систему страны. Для преодоления цикличности бюджетного процесса, зависящего от периодических циклов экономической конъюнктуры, в мировой практике активно применяются бюджетные правила. Статья посвящена оценке контрциклического эффекта действующих в России бюджетных правил. Методологическую основу исследования составила теория циклов экономической конъюнктуры. Методы включали структурно-логический и сравнительный анализ, детализацию, научное обобщение, корреляционный анализ. Информационной базой работы послужили данные Росстата за 2000–2023 гг. Проанализированы экономические циклы в России за соответствующий период, а также циклы доходов и расходов консолидированного бюджета, циклы формирования и использования российских суверенных фондов. По результатам корреляционного анализа выявлено, что доходы консолидированного бюджета России носят проциклический характер, коэффициент корреляции темпов роста доходов бюджета и ВВП составил 0,8029. Процикличность расходов консолидированного бюджета снизилась благодаря применяющимся с 2004 г. бюджетным правилам, коэффициент корреляции темпов роста расходов бюджета и ВВП составил 0,5223. Однако полностью преодолеть процикличность бюджетных расходов не удается. Среди них снизилась только процикличность расходов на здравоохранение, при этом бюджетные расходы на образование и на ЖКХ значительно и в большей степени зависимы от экономической конъюктуры. Выдвинуто предложение о том, что в процессе применения бюджетных правил следует применять принцип постоянных расходов, предусматривающий недопущение снижения величины расходов бюджета по сравнению с предыдущим годом, исчисленных в сопоставимых ценах
Развитие цифровых технологий и их внедрение в практику промышленного производства активно трансформирует не только производительные силы, но и производственные отношения. Это формирует особые, отличные от классических, модели промышленных рынков – платформенные рынки. Статья посвящена формированию концептуальных основ исследовательской парадигмы платформенного рынка. Методологической базой послужили парадигмальный подход, теория отраслевых рынков, новая микроэкономическая теория, неоинституциональная теория, теории экономического развития и концепции управления. Методы включали библиометрический, семантический и теоретико-методологический анализ. Сформированы концептуальные основы методологии исследования развития отраслевых рынков в условиях нового технологического уклада. Выявлены характерные черты платформенного рынка, такие как: ключевая роль технологии, наличие внешнего и внутреннего контуров взаимодействия, которые определяют механизм координации платформенного рынка, стратегического поведения его акторов, а также эффекты его развития на микро- и макроуровне. Разработана исследовательская парадигма, позволяющая по-новому походить к изучению платформенного рынка, которая позиционируется как базис анализа рынков в рамках Индустрии 4.0 и Индустрии 5.0. Полученные результаты углубляют теоретические представления о развитии и структурных особенностях платформенных рынков как новом объекте экономического анализа в условиях цифровизации и индустриализации экономики
Издательство
- Издательство
- УрГЭУ
- Регион
- Россия, Екатеринбург
- Почтовый адрес
- 620144, Уральский ФО, Свердловская область, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта/Народной Воли, д. 62/45
- Юр. адрес
- 620144, Уральский ФО, Свердловская область, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта/Народной Воли, д. 62/45
- ФИО
- Силин Яков Петрович (РЕКТОР)
- E-mail адрес
- odo@usue.ru
- Сайт
- https://www.usue.ru/