Современные рынки технологий характеризуются наличием сетевого эффекта – явления, способного влиять на принятие сети потребителями. Обеспечивая преимущество от принадлежности к сети, сетевые эффекты могут, однако, оказывать сдерживающее воздействие на распространение альтернативных технологических продуктов, что может негативно отражаться на общественном благосостоянии. Статья посвящена разработке способа комплексного учета влияния прямого сетевого эффекта, критической массы и стандартизации при оценке изменения конкурентной среды на двустороннем рынке программного обеспечения, представленного операционной системой (ОС). Методологической основой исследования является теория сетевых эффектов. Метод работы – эконометрический анализ влияния установленной базы пользователей, показателей смены стандарта и точки набора критической массы при помощи построения базовой внутригрупповой модели (within model) и модели с применением традиционного обобщенного метода моментов (difference GMM). Информационную базу составляют помесячные страновые данные сервиса веб-аналитики StatCounter об активности посещения web-страниц пользователями устройств desktop, mobile, tablet за период с 2009 по 2019 г. Результаты исследования показали, что под воздействием эффекта насыщения замедляется влияние сетевых эффектов. Рынок ОС, разработанных под desktop-устройства, характеризуется наличием de facto стандарта, ОС Windows, что свидетельствует о монополизации данного сегмента. Операционные системы OSX, Android, iOS являются общеотраслевыми стандартами. Предложенный подход делает возможным анализ прямого сетевого эффекта в совокупности с набором критической массы пользователей и сменой стандарта.
Предпросмотр статьи
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Социология
- УДК
- 316. Социология
Сетевые эффекты – явление на двустороннем рынке товара или технологии длительного пользования, приводящее к изменению потребительской полезности и вызванное набором базы потребителей, расширением продуктовой сети, разработкой товаров-комплементов, осуществлением политики совместимости технологий.
Список литературы
1. Боголюбова В.С. (2022). Комплексное влияние сетевых эффектов, критической массы и стандартизации на конкуренцию на рынке операционных систем // Современная конкуренция. № 16 (6). С. 19-42. DOI: 10.37791/2687-0657-2022-16-6-19-42 EDN: RTLRGV
2. Шаститко А.Е., Маркова О.А. (2020). Старый друг лучше новых двух? Подходы к исследованию рынков в условиях цифровой трансформации для применения антимонопольного законодательства // Вопросы экономики. № 6. С. 37-55. DOI: 10.32609/0042-8736-2020-6-37-55 EDN: FDSZHB
3. Шаститко А.Е., Павлова Н.С. (2018). Широкие перспективы и овраги конкурентной политики // Экономическая политика. Т. 13, № 5. С. 110-133. DOI: 10.18288/1994-5124-2018-5-110-133 EDN: YMCETJ
4. Allen D. (1988). New telecommunications services: Network externalities and critical mass. Telecommunications Policy, vol. 12, no. 3, pp. 257-271. DOI: 10.1016/0308-5961(88)90024-9
5. Arellano M., Bond S. (1991). Some tests of specification for panel data: Monte Carlo evidence and an application to employment equations. The Review of Economic Studies, vol. 58, no. 2, pp. 277-297. DOI: 10.2307/2297968
6. Argentesi E., Filistrucchi L. (2007). Estimating market power in a two-sided market: The case of newspapers. Journal of Applied Econometrics, vol. 22, no. 7, pp. 1247-1266. DOI: 10.1002/jae.997
7. Asvanund A., Clay K., Krishnan R., Smith M.D. (2004). An empirical analysis of network externalities in peer-to-peer music-sharing networks. Information Systems Research, vol. 15, no. 2, pp. 155-174. DOI: 10.2139/ssrn.43378
8. Baraldi A.L. (2012). The size of the critical mass as a function of the strength of network externalities: A mobile telephone estimation. Economics of Innovation and New Technology, vol. 21, no. 4, pp. 373-396.
9. Basu A., Mazumdar T., Raj S.P. (2003). Indirect network externality effects on product attributes. Marketing Science, vol. 22, no. 2, pp. 209-221. DOI: 10.1287/mksc.22.2.209.16037 EDN: DVWNXF
10. Binken J.L., Stremersch S. (2009). The effect of superstar software on hardware sales in system markets. Journal of Marketing, vol. 73, no. 2, pp. 88-104.
11. Boudreau K.J. (2012). Let a thousand flowers bloom? An early look at large numbers of software app developers and patterns of innovation. Organization Science, vol. 23, no. 5, pp. 1409-1427. DOI: 10.2139/ssrn.1826702
12. Bounie D., François A., Hove L. van. (2017). Consumer payment preferences, network externalities, and merchant card acceptance: An empirical investigation. Review of Industrial Organization, vol. 51, no. 3, pp. 257-290. EDN: LEWVNC
13. Brynjolfsson E., Kemerer Ch.F. (1996). Network externalities in microcomputer software: An econometric analysis of the spreadsheet market. Management Science, vol. 42, no. 12, pp. 1627-1647. DOI: 10.1287/mnsc.42.12.1627
14. Caillaud B., Jullien B. (2003). Chicken & egg: Competition among intermediation service providers. The RAND Journal of Economics, vol. 34, no. 2, pp. 309-328. DOI: 10.2307/1593720 EDN: DWUHZZ
15. Chu J., Manchanda P. (2016). Quantifying cross and direct network effects in online consumer-to-consumer platforms. Marketing Science, vol. 35, no. 6, pp. 870-893.
16. Clements M.T., Ohashi H. (2005). Indirect network effects and the product cycle: video games in the US, 1994-2002. The Journal of Industrial Economics, vol. 53, no. 4, pp. 515-542.
17. Cottrell T., Koput K. (1998). Software variety and hardware value: A case study of complementary network externalities in the microcomputer software industry. Journal of Engineering and Technology Management, vol. 15, no. 4, pp. 309-338. DOI: 10.1016/S0923-4748(98)00021-6
18. Dewenter R., Haucap J., Luther R., Rötzel P. (2007). Hedonic prices in the German market for mobile phones. Telecommunications Policy, vol. 31, no. 1, pp. 4-13. DOI: 10.1016/j.telpol.2006.11.002 EDN: XTBPJZ
19. Doganoglu T., Grzybowski L. (2007). Estimating network effects in mobile telephony in Germany. Information Economics and Policy, vol. 19, no. 1, pp. 65-79. DOI: 10.1016/j.infoecopol.2006.11.001
20. Duan W., Gu B., Whinston A.B. (2009). Informational cascades and software adoption on the internet: An empirical investigation. MIS Quarterly, vol. 33, no. 1, pp. 23-48. DOI: 10.2307/20650277
21. Dubé J.-P.H., Hitsch G.J., Chintagunta P.K. (2010). Tipping and concentration in markets with indirect network effects. Marketing Science, vol. 29, no. 2, pp. 216-249. DOI: 10.2139/ssrn.1085909
22. Evans D.S., Schmalensee R. (2005). The industrial organization of markets with two-sided platforms. National Bureau of Economic Research Working Paper Series, vol. 3, no. 11603, pp. 1-37. DOI: 10.3386/w11603
23. Farrell J., Saloner G. (1985). Standardization, compatibility, and innovation. The RAND Journal of Economics, vol. 16, no. 1, pp. 70-83. DOI: 10.2307/2555589
24. Farrell J., Saloner G. (1986). Installed base and compatibility: Innovation, product preannouncements, and predation. The American Economic Review, vol. 76, no. 5, pp. 940-955.
25. Filistrucchi L., Geradin D., Damme E. van, Affeldt P. (2014). Market definition in two-sided markets: Theory and practice. Journal of Competition Law & Economics, vol. 10, no. 2, pp. 293-339. DOI: 10.1093/joclec/nhu007
26. Filistrucchi L., Klein T.J., Michielsen T.O. (2012). Assessing unilateral merger effects in a two-sided market: An application to the Dutch daily newspaper market. Journal of Competition Law and Economics, vol. 8, no. 2, pp. 297-329.
27. Fjeldstad Ø.D., Becerra M., Narayanan S. (2004). Strategic action in network industries: An empirical analysis of the European mobile phone industry. Scandinavian Journal of Management, vol. 20, no. 1-2, pp. 173-196. DOI: 10.1016/j.scaman.2004.05.007
28. Foncel J., Ivaldi M. (2005). Operating system prices in the home PC market. Journal of Industrial Economics, vol. 53, no. 2, pp. 265-297. DOI: 10.1111/j.0022-1821.2005.00254.x
29. Gallaugher J.M., Wang Y.-M. (1999). Network effects and the impact of free goods: An analysis of the web server market. International Journal of Electronic Commerce, vol. 3, no. 4, pp. 67-88. DOI: 10.1080/10864415.1999.11518349
30. Gandal N. (1994). Hedonic price indexes for spreadsheets and an empirical test for network externalities. The RAND Journal of Economics, vol. 25, no. 1, pp. 160-170. DOI: 10.2307/2555859
31. Goolsbee A., Klenow P.J. (2002). Evidence on learning and network externalities in the diffusion of home computers. The Journal of Law and Economics, vol. 45, no. 2, pp. 317-343. DOI: 10.1086/344399 EDN: DVSAHX
32. Gowrisankaran G., Stavins J. (2002). Network externalities and technology adoption: Lessons from electronic payments. FRBSF Working Paper, pp. 1-41. DOI: 10.24148/wp2002-16
33. Grajek M. (2010). Estimating network effects and compatibility: Evidence from the Polish mobile market. Information Economics and Policy, vol. 22, no. 2, pp. 130-143. DOI: 10.1016/j.infoecopol.2009.07.002
34. Gretz R.T., Basuroy S. (2013). Why quality may not always win: The impact of product generation life cycles on quality and network effects in high-tech markets. Journal of Retailing, vol. 89, no. 3, pp. 281-300.
35. Iimi A. (2005). Estimating demand for cellular phone services in Japan. Telecommunications Policy, vol. 29, no. 1, pp. 3-23. DOI: 10.1016/j.telpol.2004.11.001
36. Jacobides M.G., Cennamo C., Gawer A. (2018). Towards a theory of ecosystems. Strategic Management Journal, vol. 39, no. 8, pp. 2255-2276. DOI: 10.1002/smj.2904
37. Katz M.L., Shapiro C. (1985). Network externalities, competition, and compatibility. The American Economic Review, vol. 75, no. 3, pp. 424-440.
38. Katz M.L., Shapiro C. (1986a). Product compatibility choice in a market with technological progress. Oxford Economic Papers, vol. 38, pp. 146-165. DOI: 10.1093/oxfordjournals.oep.a041761 EDN: IVLPEF
39. Katz M.L., Shapiro C. (1986b). Technology adoption in the presence of network externalities. Journal of Political Economy, vol. 94, no. 4, pp. 822-841. DOI: 10.1086/261409
40. Kauffman R.J., Wang B. (2001). New buyers’ arrival under dynamic pricing market microstructure: The case of group-buying discounts on the Internet. Journal of Management Information Systems, vol. 18, no. 2, pp. 157-188. DOI: 10.1080/07421222.2001.11045687 EDN: FNKTDH
41. Koski H., Kretschmer T. (2005). Entry, standards and competition: Firm strategies and the diffusion of mobile telephony. Review of Industrial Organization, vol. 26, no. 1, pp. 89-113. DOI: 10.1007/s11151-004-4085-0 EDN: MPOJUL
42. Li R., Shiu A. (2012). Internet diffusion in China: A dynamic panel data analysis. Telecommunications Policy, vol. 36, no. 10-11, pp. 872-887.
43. Liebowitz S.J., Margolis S.E. (1994). Network externality: An uncommon tragedy. Journal of Economic Perspectives, vol. 8, no. 2, pp. 133-150. DOI: 10.1257/jep.8.2.133 EDN: BRPPWJ
44. Madden G., Coble-Neal G., Dalzell B. (2004). A dynamic model of mobile telephony subscription incorporating a network effect. Telecommunications Policy, vol. 28, no. 2, pp. 133-144. DOI: 10.1016/j.telpol.2003.12.002
45. Majumdar S.K., Venkataraman S. (1998). Network effects and the adoption of new technology: Evidence from the US telecommunications industry. Strategic Management Journal, vol. 19, no. 11, pp. 1045-1062. :11<1045::AID-SMJ990>3.0.CO;2-0. DOI: 10.1002/(SICI)10970266(1998110)19
46. Matutes C., Regibeau P. (1992). Compatibility and bundling of complementary goods in a duopoly. The Journal of Industrial Economics, vol. 40, no. 1, pp. 37-54. DOI: 10.2307/2950626
47. Menell P.S. (2019). Economic analysis of network effects and intellectual property. Research Handbook on the Economics of Intellectual Property Law, vol. 1: Theory, pp. 1-87.
48. Nair H., Chintagunta P., Dubé J.-P. (2004). Empirical analysis of indirect network effects in the market for personal digital assistants. Quantitative Marketing and Economics, vol. 2, no. 1, pp. 23-58. DOI: 10.2139/ssrn.408280 EDN: EZAMXG
49. Ohashi H. (2003). The role of network effects in the US VCR market, 1978-1986. Journal of Economics & Management Strategy, vol. 12, no. 4, pp. 447-494. DOI: 10.1111/j.1430-9134.2003.00447.x
50. Rochet J.C., Tirole J. (2003). Platform competition in two-sided markets. Journal of the European Economic Association, vol. 1, no. 4, pp. 990-1029. DOI: 10.1162/154247603322493212
51. Rysman M. (2004). Competition between networks: A study of the market for yellow pages. The Review of Economic Studies, vol. 71, no. 2, pp. 483-512. DOI: 10.2139/ssrn.300450 EDN: FMFRXF
52. Rysman M. (2009). The economics of two-sided markets. Journal of Economic Perspectives, vol. 23, no. 3, pp. 125-43. DOI: 10.1257/jep.23.3.125
53. Saloner G. (1990). Economic issues in computer interface standardization. Economics of Innovation and New Technology, vol. 1, no. 1-2, pp. 135-156. DOI: 10.1080/10438599000000008
54. Saloner G., Shepard A. (1992). Adoption of technologies with network effects: an empirical examination of the adoption of automated teller machines. National Bureau of Economic Research. NBER Working Papers 4048.
55. Song P., Xue L., Rai A., Zhang C. (2018). The ecosystem of software platform: A study of asymmetric cross-side network effects and platform governance. MIS Quarterly, vol. 42, no. 1, pp. 121-142. DOI: 10.25300/MISQ/2018/13737
56. Stremersch S., Tellis G.J., Franses P.H., Binken J.L.G. (2007). Indirect network effects in new product growth. Journal of Marketing, vol. 71, no. 3, pp. 52-74. DOI: 10.1509/jmkg.71.3.0
57. Thies F., Wessel M., Benlian A. (2018). Network effects on crowdfunding platforms: Exploring the implications of relaxing input control. Information Systems Journal, vol. 28, no. 6, pp. 1239-1262.
58. Tucker C., Zhang J. (2010). Growing two-sided networks by advertising the user base: A field experiment. Marketing Science, vol. 29, no. 5, pp. 805-814.
59. Turner S.F., Mitchell W., Bettis R.A. (2010). Responding to rivals and complements: How market concentration shapes generational product innovation strategy. Organization Science, vol. 21, no. 4, pp. 854-872.
60. Wade J. (1995). Dynamics of organizational communities and technological bandwagons: An empirical investigation of community evolution in the microprocessor market. Strategic Management Journal, vol. 16, no. S1, pp. 111-133. DOI: 10.1002/smj.4250160920
Выпуск
Другие статьи выпуска
Развитие нейромаркетингового инструментария расширило возможности понимания потребительского поведения на основе изучения нейрофизиологических реакций в ответ на маркетинговые стимулы. Статья посвящена экспериментальному исследованию воздействия цвета упаковки на потребительское поведение при выборе сырной продукции. Методологический каркас представлен теорией сенсорного маркетинга. В работе применяются нейрофизиологические методы, позволяющие отследить реакцию потребителей в процессе визуального изучения цвета упаковки. Информационную базу для получения верифицированных результатов составили данные электроэнцефалограммы (ЭЭГ), а также эмоциональных реакций, выявленных путем лицевого кодирования мимических выражений. Векторы эмоциональной реакции оценивались с помощью программы EmoDetect. Результаты исследования показали, что цвет упаковки сыра влияет на потребительский выбор. Восприятие цвета зависит от гендерного фактора и товарной группы. На основе анализа данных ЭЭГ выявлено, что наиболее сильная эмоциональная реакция у женщин была вызвана упаковкой сыра красного цвета, слабая – упаковкой синего цвета. У мужчин наибольшая эмоциональная реакция соответствовала черной упаковке, наименьшая – белой. Так, у женщин положительный эмоциональный отклик формировался при рассматривании упаковок сыра белого и красного цвета, у мужчин – черного. Наиболее негативные эмоциональные реакции женщин связаны с упаковкой синего цвета, мужчин – белого цвета. Исследование подтверждает, что эмоциональное восприятие цвета упаковки гендерно различно, что необходимо учитывать производителям для привлечения и удержания внимания в процессе продвижения товаров на рынке
Сервис поддержки клиентов является значимым фактором в создании ценности бренда, однако связь между ним и поведением клиентов, а также показателями эффективности маркетинговой воронки компании, остается малоизученной. Статья посвящена исследованию наличия и направленности такой взаимосвязи. Методологической базой выступают концептуальные положения теории маркетинга об управлении клиентским опытом и совместном создании ценности бренда компании. В работе применены методы статистического анализа с использованием AB-тестирования. Информационной базой послужили внутренние данные финтех-компании Нигерии о поведении клиентов, в том числе сведения службы поддержки клиентов. Результаты AB-тестирования 1 964 клиентов показали коэффициент конверсии 14,2 % в тестовой группе, где была внедрена специальная линия поддержки. Это на 3,96 % в абсолютном или 38,7 % в относительном выражении выше, чем в контрольной группе с коэффициентом конверсии 10,2 %. Эксперимент продемонстрировал высокую статистическую значимость различий в 97,7 % между группами, подтверждая эффективность специальной линии поддержки как инструмента повышения конверсии клиентов. Совокупность теоретических и практических изысканий подтверждает гипотезу, что сервис поддержки клиентов является со-создателем ценности бренда, и это влияние можно использовать для повышения эффективности маркетинговой воронки компании. В качестве направления дальнейших исследований видится применение предлагаемой методики к клиентам компаний, функционирующих в других странах и сферах деятельности
Одной из основных задач государственного управления на современном этапе развития России является обеспечение технологического суверенитета. Это невозможно осуществить, если не планировать и не проводить политику технологического обновления в различных видах экономической деятельности. Однако применяемые инструменты управления должны принимать во внимание текущий уровень технологичности. Статья посвящена определению режимов управления процессом технологического обновления с учетом принципов замещения и дополнения технологий. Методологию исследования составила теория технологических изменений. Методы работы включают таксономический и структурный анализ, обобщение статистических оценок. Информационной базой служат статистические данные Росстата за 2004–2021 гг. Указанный теоретико-методологический подход позволил выделить основные режимы и виды технологического обновления – замещения и дополнения, идентифицированные по инвестициям в новые и старые технологии. В результате исследования сформулированы их основные принципы. Предложены варианты государственной политики, работающей на повышение уровня экономики в зависимости от сложившегося в стране режима технологического обновления. Показано, что обнаруженный в российской экономике псевдоэффект технологического дуализма предполагает использование специальных инструментов, направленных на оптимизацию экономической структуры, чтобы увеличить инвестиции в новые технологии
Role clarity and workplace autonomy are always considered a dilemma for employees to perform better to achieve their desired targets, which can affect organizational performance. The purpose of this research is to investigate the effect of role clarity and work autonomy on the performance of employees with the mediating influence of organizational commitment. Classical organization theory and role theory constitute the methodological framework of the study. Structural equation modelling and confirmatory factor analysis were used as research methods. Data is gathered from 311 employees of five different multinational telecommunication organizations operating in the Federal Capital Territory (FCT) Islamabad and Rawalpindi City, Punjab, Pakistan through a convenience sampling. We used AMOS for data analysis. The research results revealed that role clarity and work autonomy have a significant positive effect on the work performance of individuals. Similarly, organizational commitment demonstrated the partial mediation between the association of role clarity and work autonomy with work performance among employees of multinational telecommunication organizations. Employees who are uncertain about their job responsibilities are unable to be engaged and motivated at work. Organizations, therefore, should eradicate role ambiguities and conflicts to boost staff commitment by propping a clear role for the enhancement of work performance. This research extends the role theory, and our findings can give companies insights into how to customize autonomy levels for maximum productivity.
Управление знаниями в университетах представляет двуединый процесс: постоянное обучение, развитие научно-педагогических работников и одновременная передача знаний студентам. Коллективные возможности и мотивация работников к усвоению и эффективному применению знаний определяют так называемую поглощающую способность университета. Вместе с тем воспринимаемые работниками характеристики и уровень поглощающей способности могут отличаться от оценок, основанных на нормативных показателях деятельности университета. Статья посвящена разработке и апробации двуединого методического инструментария нормативной и воспринимаемой оценок уровня поглощающей способности университета. Методология исследования основана на фундаментально-теоретическом направлении управления знаниями (knowledge management), которое включает концепцию поглощающей способности организации. Методы исследования – компаративный анализ показателей деятельности университетов и экономическая статистика. Информационная база представлена данными анкетирования 187 научно-педагогических работников Уральского федерального университета (УрФУ) и Мониторинга эффективности деятельности образовательных организаций высшего образования РФ за 2022–2023 гг. В результате контент-анализа выделены параметры оценки: текущий уровень знаний работников и потенциал усвоения знаний в организации. В первой части методики разработан алгоритм сопоставления темпов роста нормативных показателей деятельности исследуемого университета и вузов-аналогов. Вторая часть методики включает оценку уровня поглощающей способности через призму суждений о нем научно-педагогических работников. Результаты апробации методического инструментария на примере УрФУ иллюстрируют расхождение между нормативными и воспринимаемыми оценками, на основании чего предложены решения по корректировке модели управления человеческими ресурсами университета
Entrepreneurial knowledge and intention focus on understanding an individual’s interest in and abilities towards entrepreneurial activities. Another issue is the impact of cultural differences on entrepreneurial intention. The purpose of the study is to reveal the impact of entrepreneurship knowledge on entrepreneurial intention of international students receiving higher education in Turkey. We also examine whether there are differences in entrepreneurial knowledge and entrepreneurial intention according to gender, department, having an entrepreneurial business idea, receiving entrepreneurship education or not and monthly expenditure amount. The methodological basis of the study resides in the concept of entrepreneurial knowledge and planned behaviour theory. Among the research methods are frequency and regression analyses, parametric tests, convenience sampling method. A total of 380 students enrolled in 20 public and 5 private universities in Turkey in the 2021–2022 academic year participated in the survey and completed the questionnaire. Participants were reached through electronic and social media environments or face-to-face communication. The research results reveal that there are statistically significant differences between entrepreneurial knowledge and intention with educational status, entrepreneurial idea, department of study and the amount of monthly expenses. Furthermore, regression analysis showed that entrepreneurial knowledge and entrepreneurship education have a significant positive effect on students’ entrepreneurial intentions. The findings of this study provide valuable guidance for policymakers and curriculum preparers to understand international students’ entrepreneurial intentions and promote entrepreneurial intentions in universities
Переход к цифровой модели оказания государственной услуги присвоения ученых званий предполагает фундаментальные изменения этого общественного института. Они связаны не только с необходимостью разработки технологической карты цифровизации процесса предоставления услуги, но и с оптимизацией самой процедуры присвоения ученых званий. Статья раскрывает технологические и институциональные аспекты реализации цифровой реестровой модели оказания государственной услуги присвоения ученых званий. Методологической базой исследования служат теории государственного управления и публичных услуг, права, процессный подход и концепция цифровизации. В работе используются методы анализа бизнес-процессов. Информационная база исследования сформирована путем интеграции нормативных правовых актов, регламентирующих принципы и механизмы оказания государственных услуг по присвоению ученых званий, с рабочими проектными документами Департамента аттестации научных и научно-педагогических работников Министерства науки и высшего образования РФ. Отмечается необходимость легализации процедур инициирования представления соискателя к ученым званиям. Обосновывается отнесение ученых званий к академическим правам научных и научно-педагогических работников. Отдельное внимание уделяется преобразованию содержания института ученых званий, повышению его роли в оценке научной квалификации и в развитии академической карьеры. Рассматривается дискуссионный вопрос о предоставлении права самостоятельного присвоения ученых званий ведущим площадкам (переход к гибридному формату), подчеркивается значение баланса в определении степени локального и централизованного регулирования. В перспективе необходимым инструментом актуализации содержания ученых званий должна стать инициатива по модернизации комплекса количественных требований и критериев, предъявляемых к соискателям ученых званий.
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/