Существование цифровых разрывов значительно тормозит развитие платформенной модели в корпоративном секторе российской экономики, что не способствует активному проявлению положительных эффектов цифровизации. Недостаток методических и эмпирических работ, описывающих цифровые разрывы в корпоративном секторе экономики, не позволяет сформировать эффективные способы решения данной проблемы. Статья посвящена оценке цифровых разрывов, препятствующих становлению платформенной модели в корпоративном секторе национальной экономики. Методологическая база основывается на теории инноваций, концепции технологических укладов и концепции четвертой промышленной революции, которые обосновывают преимущества цифровизации и объясняют экономический рост с позиций технологического прогресса. Использован корреляционный анализ показателей, отражающих интенсивность применения организациями платформенных технологий и ряда других факторов. Информационную базу исследования составили данные НИУ ВШЭ об использовании в организациях программных средств и цифровых технологий за 2012–2022 гг. Результаты исследования показывают, что наибольшее значение для становления платформенной модели в корпоративном секторе экономики играет однородность цифровых технологий, используемых в отрасли. На втором месте по значимости стоит однородность в использовании программных средств, ориентированных на взаимодействие с партнерами, а также функционирование организаций в условиях доступа к широкополосному интернету. Полученные данные позволяют проводить диагностику становления платформенной модели путем описания цифровых и программных технологий, используемых потенциальными участниками цифровых платформ и бизнес-экосистем
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
Развитие платформенной модели в корпоративном секторе экономики предполагает создание цифровых платформ, направленных на работу с участниками b2b сектора и формирование бизнес-экосистем. К цифровым платформам в b2b секторе относят алгоритмизированные информационные системы, направленные на координацию взаимодействия организаций [Грибанов, 2018, с. 223]. Цифровые бизнес-экосистемы – это бесшовная цифровая среда, позволяющая формировать ценностное предложение, используя собственные и партнерские ресурсы [Сердюков, 2021, с. 250].
Список литературы
1. Абашкин В. Л., Абдрахманова Г. И., Вишневский К. О., Гохберг Л. М., Демидкина О. В., Демьянова А. В., … Щербаков Р. А. (2024). Индикаторы цифровой экономики: статистический сборник. Москва: ИСИЭЗ НИУ ВШЭ. 276 с.
2. Абдрахманова Г. И., Ковалева Г. Г., Орлова В. А. (2022). Цифровые платформы расширяют возможности компаний. Москва: ИСИЭЗ НИУ ВШЭ. 2 с.
3. Акбердина В. В., Наумов И. В., Красных С. С. (2023). Цифровое пространство регионов Российской Федерации: оценка факторов развития и взаимного влияния на социально-экономический рост // Journal of Applied Economic Research. Т. 22, № 2. С. 294-322. DOI: 10.15826/vestnik.2023.22.2.013 EDN: KJKFDS
4. Беляева Ж. С., Лопаткова Я. А. (2023). Оценка уровня цифровизации и устойчивого развития в странах европейского региона // Экономика региона. Т. 19, № 1. С. 1-14. DOI: 10.17059/ekon.reg.2023-1-1 EDN: RODOYV
5. Гелисханов И. З., Юдина Т. Н., Бабкин А. В. (2018). Цифровые платформы в экономике: сущность, модели, тенденции развития // π-Economy. Т. 11, № 6. С. 22-36. DOI: 10.18721/JE.11602
6. Глухов А. П., Стаховская Ю. М. (2021). Цифровой разрыв в фокусе межпоколенческой коммуникации // Вестник Томского государственного университета. Философия. Социология. Политология. № 59. С. 148-155. DOI: 10.17223/1998863X/59/14 EDN: CHOFHR
7. Грибанов Ю. И. (2018). Основные модели создания отраслевых цифровых платформ // Вопросы инновационной экономики. Т. 8, № 2. С. 223-234. DOI: 10.18334/vinec.8.2.39176 EDN: XTUDHF
8. Добринская Д. Е., Мартыненко Т. С. (2019). Перспективы российского информационного общества: уровни цифрового разрыва // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Социология. Т. 19, № 1. С. 108-120. DOI: 10.22363/2313-2272-2019-19-1-108-120 EDN: VUHAGN
9. Дуненкова Е. Н., Гуреев П. М., Прохорова И. С., Болдырев В. А., Камчатова Е. Ю., Фаюстов А. А., Дегтярева В. В. (2019). Развитие инновационной деятельности в условиях цифровой экономики / под ред. А. Т. Волкова, Е. Н. Дуненковой. Москва: Издательский дом ГУУ. 139 с. EDN: BPSSOR
10. Зверева А. А., Беляева Ж. С., Сохаг К. (2019). Влияние цифровизации экономики на благосостояние в развитых и развивающихся странах // Экономика региона. Т. 15, № 4. С. 1050-1062. DOI: 10.17059/2019-4-7 EDN: GDIOHG
11. Коковихин А. Ю., Плахин А. Е., Огородникова Е. С. (2023). Факторы интенсивности использования цифровых платформ населением Российской Федерации // Journal of Applied Economic Research. Т. 22, № 4. С. 1087-1112. DOI: 10.15826/vestnik.2023.22.4.042 EDN: IWLAFI
12. Краковская И. Н., Корокошко Ю. В., Слушкина Ю. Ю., Казаков Е. А. (2022). Влияние глобальных тенденций цифровизации на трансформацию бизнес-моделей промышленных компаний // Регионология. Т. 30, № 4 (121). С. 823-850. DOI: 10.15507/2413-1407.121.030.202204.823-850 EDN: HMVBAJ
13. Маркова В. Д. (2018). Влияние цифровой экономики на бизнес // ЭКО. Т. 48, № 12 (534). С. 7-22. EDN: VMUSOO
14. Овчаров А. О., Терехов А. М. (2022). Цифровой разрыв в европейских странах: подходы к определению и оценке // Современная Европа. № 5 (112). С. 92-106. EDN: GLUYVQ
15. Сердюков Р. Д. (2021). Роль и место цифровых платформ в развитии промышленных предприятий: экосистемный подход // Естественно-гуманитарные исследования. № 37 (5). С. 249-255. DOI: 10.24412/2309-4788-2021-537-249-255 EDN: ASPPSM
16. Смородинская Н. В., Катуков Д. Д., Малыгин В. Е. (2019). Шумпетерианская теория роста в контексте перехода экономических систем к инновационному развитию // Journal of Institutional Studies. Т. 11, № 2. С. 60-78. DOI: 10.17835/2076-6297.2019.11.2.060-078 EDN: FZMNNQ
17. Якимова В. А., Хмура С. В. (2023). Измерение цифровых экономических разрывов в бизнес-секторе региональной экономики // Журнал Новой экономической ассоциации. № 4 (61). С. 70-92. DOI: 10.31737/22212264_2023_4_70-92 EDN: YXPAAI
18. Arendt L. (2008). Barriers to ICT adoption in SMEs: How to bridge the digital divide? Journal of Systems and Information Technology, vol. 10, no. 2, pp. 93-108. DOI: 10.1108/13287260810897738
19. Constantiou I., Marton A., Tuunainen V. K. (2017). Four models of sharing economy platforms. MIS Quarterly Executive, vol. 16, no. 4, pp. 1-9.
20. Ferreira D., Ferreira D., Vale M., Carmo R. M., Encalada-Abarca L., Marcolin C. (2021). The three levels of the urban digital divide: Bridging issues of coverage, usage and its outcomes in VGI platforms. Geoforum, vol. 124, pp. 195-206. DOI: 10.1016/j.geoforum.2021.05.002 EDN: DIHSPM
21. Gatautis R. (2017). The rise of the platforms: Business model innovation perspectives. Engineering Economics, vol. 28, no. 5, pp. 585-591. DOI: 10.5755/j01.ee.28.5.19579
22. Haefner L., Sternberg R. (2020). Spatial implications of digitization: State of the field and research agenda. Geography Compass, vol. 14, no. 12, e12544. DOI: 10.1111/gec3.12544 EDN: WMIYWX
23. Jiao S., Sun Q. (2021). Digital economic development and its impact on econimic growth in China: Research based on the perspective of sustainability. Sustainability, vol. 13, no. 18, 10245. DOI: 10.3390/su131810245 EDN: ZOYXFV
24. Katz Y. (2019). Technology, society and the digital gap. Advances in Applied Sociology, vol. 9, no. 1, pp. 60-69. DOI: 10.4236/aasoci.2019.91005
25. Koch K. (2022). The territorial and socio-economic characteristics of the digital divide in Canada. Canadian Journal of Regional Science, vol. 45, no. 2, pp. 89-98. DOI: 10.7202/1092248ar EDN: JMPSXD
26. Labrianidis L., Kalogeressis T. (2006). The digital divide in Europe’s rural enterprises. European Planning Studies, vol. 14, no. 1, pp. 23-39. DOI: 10.1080/09654310500339109
27. Laskar M. H. (2023). Examining the emergence of digital society and the digital divide in India: A comparative evaluation between urban and rural areas. Frontiers in Sociology, vol. 8, 1145221. DOI: 10.3389/fsoc.2023.1145221
28. Reuver M., de, Sørensen C., Basole R. C. (2018). The digital platform: A research agenda. Journal of Information Technology, vol. 33, issue 2, pp. 124-135. DOI: 10.1057/s41265-016-0033-3
29. Robinson L., Cotten S. R., Ono H., Quan-Haase A., Mesch G., Chen W., … Stern M. J. (2015). Digital inequalities and why they matter. Information, Communication & Society, vol. 18, no. 5, pp. 569-582. DOI: 10.1080/1369118X.2015.1012532
30. Robinson L., Schulz J., Dodel M., Correa T., Villanueva-Mansilla E., Leal S., … Khilnani A. (2020). Digital inclusion across the Americas and Caribbean. Social Inclusion, vol. 8, no. 2, pp. 244-259. DOI: 10.17645/si.v8i2.2632 EDN: TNTPOA
31. Stallkamp M., Schotter A. P. J. (2021). Platforms without borders? The international strategies of digital platform firms. Global Strategy Journal, vol. 11, no. 1, pp. 58-80. DOI: 10.1002/gsj.1336
32. Vicente M. R., López A. J. (2011). Assessing the regional digital divide across the European Union-27. Telecommunications Policy, vol. 35, no. 3, pp. 220-237. DOI: 10.1016/j.telpol.2010.12.013
33. Wijers G. D. M. (2010). Determinants of the digital divide: A study on IT development in Cambodia. Technology in Society, vol. 32, no. 4, pp. 336-341. DOI: 10.1016/j.techsoc.2010.10.011
34. Zhang W., Zhao S., Wan X., Yao Y. (2021). Study on the effect of digital economy on high-quality economic development in China. PLOS ONE, vol. 16, no. 9, e0257365. DOI: 10.1371/journal.pone.0257365 EDN: XNOTIF
Выпуск
Другие статьи выпуска
Экономико-математическое моделирование и прогнозирование котировок акций компаний необходимы для формирования и успешной реализации торговых стратегий на фондовых рынках. Однако на текущий момент эти процессы не всегда приносят удовлетворительные результаты, так как осложнены недостатком информации и методик изучения сложившихся тенденций экономического развития. Статья посвящена построению моделей полиномиального тренда второго порядка котировок акций компании для формирования соответствующего прогноза с учетом фактора цикличности экономики. Методологической базой исследования послужили фундаментальные положения теории экономических циклов. Методы работы включали анализ рядов динамики, экономико-математические методы моделирования и прогнозирования. Информационную базу составили статистические данные о котировках обыкновенных акций ПАО «Сбербанк» за февраль 1998 г. – август 2024 г., полученные с финансового портала Investing. com. Построено пять полиномиальных моделей котировок обыкновенных акций ПАО «Сбербанк». Выявлено, что котировки обыкновенных акций ПАО «Сбербанк» достигнут максимальных уровней через полтора года. По истечении указанного периода целесообразно продать данные инвестиционные активы. Полученные результаты могут быть использованы инвесторами и топ-менеджерами для прогнозирования и оценки рисков наступления экономических кризисов
Times of crises underscores the importance of guarding against deteriorations in the quality of loan portfolio through effective credit risk management. The purpose of the study is to examine the credit risk resilience of Namibia’s banking sector and forecast the quality of its loan portfolio. Methodologically, the study is hinged on the theories related to information asymmetry, moral hazard, and adverse selection. The methods include a VAR and an ARIMA out of sample dynamic forecasting model. The study employs secondary time-series data for the period 1996Q1–2021Q4 from various sources including the Bank of Namibia, the Namibia Statistics Agency, the World Bank and some others. The stress-testing results analysed via the VAR’s impulse responses show that Namibia’s banking sector is highly susceptible to various shocks with the early warnings emanating primarily from the non-performing loan itself, followed by the monetary, institutional, bank-specific, and interest rate indicators. The forecast for 2023Q4–2025Q4 obtained from the ARIMA model reveals that the riskiness of its loan portfolio is predicted to persist beyond the benchmark of 4 % set by the Bank of Namibia. The findings highlight important policy interventions, including the need to strengthen the mechanisms for monitoring the share of non-performing loans, re-evaluate existing policies, continue to ensure a sound macroeconomic and financial environment, and require banks to maintain a minimum capital adequacy ratio.
Постоянно возрастающее негативное воздействие экономического роста на окружающую среду обусловливает необходимость внедрения бизнес-моделей циркулярной экономики, базирующихся на принципах промышленного симбиоза. Однако для развития промышленного симбиоза необходимо не только понимание его сущности и возможных выгод, но и оценка потенциала региональной экономики к реализации симбиотических взаимодействий. Статья направлена на разработку инструментария оценки регионального потенциала промышленного симбиоза. Методология исследования базируется на концепции промышленного симбиоза и системной парадигме Г. Б. Клейнера. В исследовании использованы индексный и матричный методы. Информационную базу составили данные Росстата и Федеральной службы по надзору в сфере природопользования за 2021–2022 гг. по регионам ЮФО. В результате предложен инструментарий оценки регионального потенциала промышленного симбиоза, представляющий собой систему показателей оценивания его основных компонентов и типологизацию регионов по уровню развития потенциала промышленного симбиоза. Определено, что Ростовская и Астраханская области, а также Республика Крым обладают наибольшим потенциалом к развитию симбиотических взаимодействий. Исследование вносит вклад в развитие теоретических представлений в области циркулярной экономики с точки зрения понимания факторов и условий, необходимых для реализации процессов промышленного симбиоза в регионе. Практическая значимость работы выражается в возможности использования полученных результатов при формировании методических подходов к разработке проектов промышленного симбиоза как элемента стратегии социально-экономического развития российских регионов
В период кризисов возрастает значение фискальной политики в обеспечении макроэкономической стабильности и устойчивого экономического роста интеграционных объединений. Налоговая политика является значимым параметром в формировании государственных бюджетов и оказывает существенное влияние на доходы населения, что требует оценки процессов сближения налоговых систем в интеграционных союзах. Исследование направлено на проверку гипотезы о конвергенции налоговых систем для интегрирующихся государств: Армении, Белоруссии, Казахстана, Киргизии и России. Методологическую основу составила теория конвергенции экономических систем, процессный и системный подходы. Методика исследования базируется на концепции сигма-конвергенции и расчете индексов Франка. Информационной базой послужили статистические данные Евразийского банка развития за 2012–2022 гг. Результаты показывают, что до пандемии COVID-19 произошла сигма-конвергенция налоговой политики в группе стран, входящих в Евразийский экономический союз (ЕАЭС). С распространением пандемии страны проводили несогласованную налоговою политику по поддержке национальных экономик, что отразилось в дивергенции налоговых систем. Полученные результаты подтверждают необходимость создания на наднациональном уровне ЕАЭС автоматических механизмов кризисного управления в области фискальных интервенций. Это позволит более скоординировано реагировать на будущие гуманитарные и финансовые шоки и повысит способность государств-членов ЕАЭС быстрее их преодолевать
Междисциплинарный характер современных экономических исследований способствует росту научной популярности пространственной экономики, которая играет роль интегратора при изучении разнообразных объектов. Статья направлена на исследование объяснительного потенциала пространственной экономики в отношении экономического благополучия муниципальных образований. Методологической базой послужила совокупность теорий, формирующих фундамент пространственной экономики. В качестве методов использованы абстрактно-логический метод, дедукция и индукция. По результатам исследования выделены и проанализированы пять этапов в становлении теоретической базы пространственной экономики и показан пространственный аспект формирования экономического благополучия муниципального образования, который выражается в поддержании экономической активности территории, ее населенности и базируется на воспроизводственном процессе. При этом воспроизводственный процесс выступает в качестве пространственно-образующего, а такие параметры экономического пространства, как расстояние (связанность), преимущества/недостатки местоположения (размещение), распределение (концентрация) отражают, соответственно, пространственную инклюзивность территории местного самоуправления, наличие объектов, повышающих риски ее развития или увеличивающих ее привлекательность, а также пределы емкости территории и могут быть использованы для определения уровня экономического благополучия муниципального образования. Полученные выводы применимы для разработки методологии исследования и методики измерения уровня экономического благополучия муниципальных образований
Кризис современной экономической теории и модели рыночноцентричной экономики в частности включает в себя осмысление сущности, форм и пределов текущей трансформации отраслевых рынков. Экономическая наука и практика нуждаются в понимании особенностей взаимодействия акторов рынка, в преодолении энтропии существующих концепций и формировании комплексной модели экономического развития. Статья посвящена развитию положений концепции отраслевого квазирынка на мезоуровне и выявлению его соответствующих структурных особенностей. Методологической базой работы послужили неолиберальные и неоинституциональные теории. Методами выступили теоретико-методологический анализ, обобщение и сравнение. По результатам исследования выделены три ветви формирования концепции отраслевого квазирынка, в рамках которых предложены следующие его трактовки: как механизма взаимодействия бизнеса и государства; как механизма межфирменного и внутрифирменного взаимодействия на отраслевом рынке; как национального механизма организации производства, распределения и обмена. На основе ретроспективного анализа экономических теорий обоснована концепция отраслевого квазирынка, определены признаки, позволяющие формировать систему показателей для оценки его развития. Полученные результаты углубляют теоретические представления о развитии отраслевых рынков, прежде всего рынков сложной технологической продукции, позволяют разрабатывать методы измерения эффективности рыночных структур и методов промышленной политики
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/