Цифровизация производства является значимым фактором развития отрасли машиностроения, создающим импульсы для экономического роста страны и регионов. Цифровая интеграция промышленного предприятия предполагает обеспечение взаимосвязи производственных операций посредством создания корпоративной информационной системы. Статья посвящена разработке и апробации методического подхода к оценке экономического эффекта от цифровой интеграции на предприятиях машиностроения. Методологическую основу исследования составили теории интеграции и организации производства, а также основные постулаты концепции цифровизации промышленности. Применялись методы эконометрического моделирования. Информационной базой выступили сведения о деятельности одного из крупнейших предприятий машиностроения Уральского макрорегиона – производственного объединения «Уральский оптико-механический завод» имени Э. С. Яламова». Систематизированы представления о сущности экономического эффекта от цифровой интеграции: выявлен уровень специфических издержек в данном процессе; на базе эконометрического моделирования выполнен прогноз их изменения в зависимости от различных факторов. Значимость полученных результатов состоит в расширении научного и практического понимания экономических эффектов от цифровизации промышленности.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
В условиях цифровой экономики и санкционных ограничений в отношении российской промышленности одной из приоритетных научно-практических задач является повышение экономической эффективности предприятий машиностроения. Решение этой задачи тесно связано с цифровой интеграцией на промышленных предприятиях, выражающейся в объединении многочисленных процессов производства в общую цифровую среду для сокращения производственного цикла изделий, снижения их себестоимости и, в конечном счете, выполнения планов производства и продаж продукции
Список литературы
1. Батьковский А. М., Фомина А. В. (2020). Информационное обеспечение автоматизированных систем управления на предприятиях оборонно-промышленного комплекса // Экономические исследования и разработки. № 6. С. 97-104. EDN: SEXEBV
2. Вичугова А. А., Вичугов В. Н., Дмитриева Е. А., Цапко Г. П. (2012). Методы и средства интеграции информационных систем в рамках единого информационного пространства проектирования // Вестник науки Сибири. № 5(6). С. 113-117. EDN: QZWBSL
3. Головина А. Н., Левченко Р. Ю., Юрченко К. П. (2021). Новые контуры цифровой научно-технической кооперации // Экономика: вчера, сегодня, завтра. Т. 11, № 2-1. С. 226-237. 10.34670/ AR.2021.20.86.028. DOI: 10.34670/AR.2021.20.86.028 EDN: OECGMT
4. Дубровский В. Ж., Иванова Е. М., Чупракова Н. В. (2019). Проблемы оценки эффективности деятельности предприятий ОПК // Journal of New Economy. Т. 20, № 5. С. 92-107. DOI: 10.29141/2658-5081-2019-20-5-6 EDN: CUELNM
5. Курбанов Р. А. (2015). Экономическая интеграция: понятие, теории и виды // Проблемы экономики и юридической практики. № 2. С. 107-111. EDN: TRJVFX
6. Куценко Н. А. (2019). Цифровая интеграция - важный вектор развития цифровой экономики // Стратегия предприятия в контексте повышения его конкурентоспособности. № 8. С. 169-172. EDN: GDUIPN
7. Лимарева Ю. А., Лимарев П. В. (2014). Эволюция категории “эффективность” в экономической науке // Universum: Экономика и юриспруденция: электронный научный журнал. № 4 (5). С. 7-12. EDN: RYKPVR
8. Мейер М. В. (2004). Оценка эффективности бизнеса. Москва: Вершина. 272 с. EDN: QQDZLX
9. Орехова С. В., Мисюра А. В., Кислицын Е. В. (2020). Управление возрастающей отдачей высокотехнологичной бизнес-модели в промышленности: классические и экосистемные эффекты // Управленец. Т. 11, № 4. С. 43-58. DOI: 10.29141/2218-5003-2020-11-4-4 EDN: WMTNBG
10. Плахин А. Е., Блинков И. О. (2022). Эффекты межсубъектного взаимодействия участников промышленной экосистемы // Менеджмент и предпринимательство в парадигме устойчивого развития: материалы V международной научно-практической конференции. Екатеринбург: Издательство Уральского государственного экономического университета. С. 140-142. EDN: QNRICM
11. Полухин П. Ю. (2007). Количественные методы оценки эффективности корпоративной интеграции // Российский экономический интернет-журнал. № 3. С. 1-11. EDN: PZUVUN
12. Силин Я. П., Коковихин А. Ю. (2021). Развитие цифровых компетенций трудовых ресурсов в рамках концепции “умной специализации” региона // Human Progress. Т. 7, № 4. С. 13. EDN: UFZQLL
13. Смышляева Е. Г. (2019). Организация производственного процесса как часть стратегии развития промышленного предприятия // Бюллетень науки и практики. Т. 5, № 3. С. 350-356. DOI: 10.33619/2414-2948/40/43 EDN: ZAARJJ
14. Ткаченко И. Н., Кизиков И. В. (2011). Оптимизация бизнес-процессов интегрированных холдинговых структур // Управленец. № 3-4 (19-20). С. 40-46. EDN: NTQDTT
15. Цыганков А. А. (2021). Логистическая интеграция в условиях цифровой глобализации // Менеджмент и маркетинг: опыт и проблемы: сборник научных трудов. Минск: Белорусский государственный экономический университет. С. 321-322. EDN: FCYYMR
16. Шорохова И. С., Кисляк Н. В., Мариев О. С. (2015). Статистические методы анализа: учебное пособие. Екатеринбург: Издательство Уральского федерального университета. 300 с. EDN: VGKLAL
17. Bhatia M. S, Kumar S. (2022). Critical success factors of industry in automotive manufacturing industry. IEEE Transactions on Engineering Management, vol. 69, issue 5, рр. 2439-2453. EDN: AKIJFI
18. Brink H., Packmohr S. (2022). Analyzing barriers to digital transformation in the German engineering industry - a comparison of digitalized and non-digitalized enterprises. Proc. 55th Hawaii Int. Conf. on System Sciences (pp. 4849-4858).
19. Fremont V. (2021). The digital transformation of the manufacturing industry. Metamorphic changes and value creation in the industrial network. Digital comprehensive summaries of Uppsala dissertations from the faculty of science and technology. Uppsala: Acta Universitatis Upsaliensis. 124 pp.
20. Guo X., Chen X. (2023). The impact of digital transformation on manufacturing-enterprise innovation: Empirical evidence from China. Sustainability, vol. 15, issue 4, 3124. DOI: 10.3390/su15043124 EDN: FPLZKQ
21. Haijia L., Cailin Ya. (2021). Digital transformation of manufacturing enterprises. Procedia Computer Science, 187, рр. 24-29,. DOI: 10.1016/j.procs.2021.04.029 EDN: QPLXKY
22. Kalogiannidis S., Kalfas D., Chatzitheodoridis F., Kontsas S. (2022). The Impact of digitalization in supporting the performance of circular economy: A case study of Greece. Journal of Risk and Financial Management, vol. 15, issue 8, 349. DOI: 10.3390/jrfm15080349 EDN: VNRVJP
23. Kuusisto M. (2017). Organizational effects of digitalization: A literature review. International Journal of Organization Theory and Behavior, vol. 20, issue 03, рр. 341-362. DOI: 10.1108/IJOTB-20-03-2017-B003
24. Li J., Merenda M., Venkatachalam A. R. (2009). Business process digitalization and new product development: An empirical study of small and medium-sized manufacturers. International Journal of E-Business Research, vol. 5, issue 1, рр. 49-64. DOI: 10.4018/jebr.2009010103
25. Phuyal S., Bista D., Izykowski J., Bista R. (2020). Design and implementation of cost-efficient SCADA system for industrial automation. International Journal of Engineering and Manufacturing, vol. 10, issue 2, рр. 15-28. DOI: 10.5815/ijem.2020.02.02 EDN: DIZYVT
26. Piller F. T., Moeslein K., Stotko C.M. (2004). Does mass customization pay? An economic approach to evaluate customer integration. Production Planning & Control, vol. 15, issue 4, рр. 435-444. DOI: 10.1080/0953728042000238773
27. Reis J., Amorim M., Melão N., Cohen Y., Rodrigues M. (2020). Digitalization: A literature review and research agenda. Proc. 25th Int. Joint Conf. on Industrial Engineering and Operations Management - IJCIEOM (pp. 443-456). Cham: Springer. DOI: 10.1007/978-3-030-43616-2_47
28. Shahatha Al-Mashhadani A. F., Qureshi M. I., Hishan S. S., Md Saad M. S., Vaicondam Y., Khan N. (2021). Towards the development of digital manufacturing ecosystems for sustainable performance: Learning from the past two decades of research. Energies, vol. 14, issue 10, 2945. DOI: 10.3390/en14102945 EDN: JWWQHI
29. Śledziewska K., Włoch R. (2021). The economics of digital transformation. London: Imprint Routledge. 304 р.
30. Verhoef P. C., Broekhuizen T., Bart Ya., Bhattacharya A., Dong J. Q., Fabian N., Haenlein M. (2021). Digital transformation: A multidisciplinary reflection and research agenda. Journal of Business Research, vol. 122, рр. 889-901,. DOI: 10.1016/j.jbusres.2019.09.022 EDN: BUXXSM
31. Vogelsang K., Brink H., Packmohr S. (2020). Measuring the barriers to the digital transformation in management courses - A mixed methods study. In: Buchmann R. A., Polini A., Johansson B., Karagiannis D. (eds.) Perspectives in business informatics research (pp. 19-34). Cham: Springer. DOI: 10.1007/978-3-030-61140-8_2
Выпуск
Другие статьи выпуска
Турбулентность социально-экономической среды оказывает существенное влияние на состояние и динамику развития регионального рынка труда. Статья посвящена разработке и апробации методического инструментария оценки состояния регионального рынка труда с учетом ключевых социально-экономических трендов – цифровизации и инновационного развития экономики. Методологическую основу исследования составила теория экономики труда. Использовались методы экономико-статистического и контент-анализа. Информационной базой работы послужили данные Федеральной службы государственной статистики за 2021 г. о рынках труда Центрально-Черноземного экономического района, включающего Белгородскую, Воронежскую, Курскую, Липецкую и Тамбовскую области. Предлагаемая авторская методика оценки состояния регионального рынка труда учитывает воздействие на него процессов цифровизации и инновационного развития экономики. Апробация методики на материалах областей, входящих в Центрально-Черноземный экономический район России, выявила следующие проблемы: существенное отставание их рынков труда по уровню оплаты труда в сравнении с другими субъектами Российской Федерации; наличие трудодефицитной конъюнктуры; низкие темпы цифровой трансформации и инновационного развития экономик. Сформулированы адресованные всем сторонам социального партнерства рекомендации, предусматривающие повышение инвестиционной привлекательности регионов; создание высокопроизводительных рабочих мест; активизацию профсоюзных организаций и объединений; «закрепление» молодежи в регионах; повышение эффективности профориентационной работы; привлечение трудовых мигрантов, прежде всего из других регионов РФ, за счет улучшения экономической, социальной и бытовой инфраструктуры; развитие компетенций граждан предпенсионного и пенсионного возрастов; создание условий для ускорения процесса цифровой трансформации, а также повышение инновационной активности регионов
Регионы металлургического профиля в силу зависимости от локализации производственных ресурсов и инфраструктуры, а также высокой капиталоемкости производства характеризуются медленно меняющейся отраслевой и технологической структурой производства. Согласно гипотезе исследования, отличия в динамике их экономического развития определяются указанной структурой производства обрабатывающей промышленности. Статья посвящена исследованию среднесрочных трендов и закономерностей экономического и технологического развития регионов металлургического профиля. Методологической основой работы послужили положения структурно-динамического подхода к изучению экономического развития регионов. Методы исследования включали многомерный анализ данных и алгоритмы кластеризации, оценку временных рядов и корреляционный анализ. Информационной базой послужили данные о крупных и средних региональных предприятиях в разрезе видов экономической деятельности за 2006–2021 гг., содержащиеся в Информационно-аналитической системе FIRA PRO. Выявлены регионы с металлургическим профилем экономики: Челябинская, Свердловская, Липецкая, Вологодская и Тульская области. Определение среднесрочных трендов их экономического развития позволяет говорить о различной динамике результирующих и ресурсных показателей производства как по всем видам деятельности, так и в части металлургии. Обосновано, что динамические характеристики развития регионов со специализацией экономики на металлургии в значительной мере зависят от технологического профиля обрабатывающего производства. Результаты исследования вносят вклад в понимание механизмов адаптации промышленных комплексов регионов к меняющимся условиям внешней среды.
An important condition for the successful incorporation of ESG principles in banks’ activity is reflecting the data on the implementation of environmental, social and governance activities in the reporting for stakeholders. The paper aims to build the models of ESG factors’ impact on the banking industry. Methodologically, the study rests on the theories of ESG banking and green (responsible) finance and uses the methods of dialectical and economic statistical analysis. By means of correlation analysis the authors reveal causal relationships and establish the ESG factors affecting the banking sector of the Russian Federation. The obtained data point to the importance of green finance within the framework of the sustainable environmental and economic development of the banking industry. The study does not fully confirm the thesis that following the ESG principles will lead to an increase in the profitability and efficiency of the banking sector: only social factors directly influence the performance of the banking sector, while environmental factors have an inverse effect, and there is no relationship with the governance factors. The findings can be useful while incorporating ESG principles in the regulation of financial markets and in investment practices. This will enable the organisations in the banking sector to form an ESG-based strategy, control the factors affecting the financial sustainability of the baking industry, manage ESG risks based on an extensive dialogue with stakeholders, and win goodwill
В текущих условиях получили развитие цифровые инвестиционные платформы, которые создали для предпринимательства новые возможности привлечения капитала. Статья посвящена разработке рейтинга таких платформ для удовлетворения информационно-аналитических потребностей агентов при принятии инвестиционных решений. Методологической базой исследования послужили экосистемный подход, а также положения цифровой, коллаборативной и платформенной экономики. В работе использовались методы балльно-рейтингового, коэффициентного, корреляционного анализа. Информационную базу составили публичные отчеты об инвестиционной деятельности и иные сведения 68 действующих операторов краудфандинговых платформ, размещенные на их сайтах. Для составления рейтингов рассматривались факторы инвестиционной активности (конкурентоспособности, рыночной активности, расширения масштаба и т. п.) и рисков (финансовой несостоятельности, неплатежеспособности, кредитного и судебного рисков и т. п.). Разработана методика балльно-рейтинговой оценки инвестиционной активности и рисков для формирования рейтингов цифровых площадок. Проведена многофакторная оценка инвестиционной активности и рисков как системного характера, так и специфичных для отдельных типов краудфандинга. Составлен рейтинг 68 краудфандинговых платформ, выделены типы платформ по критериям «инвестиционная активность – риски», а также по критериям безопасности для инвестирования («Ко-Фи», «Пирс. Оператор прямых инвестиций», «Поток. Диджитал», «Инвестори», «Инвест Гоу») и сопряженности с высоким риском. Методика будет полезна инвесторам и заемщикам для обоснования принимаемых финансовых решений, Банку России – для осуществления процедур контроля и надзора, профессиональному сообществу – для разработки направлений по развитию и стимулированию краудфандинга в России
Вопросы научно-технического сотрудничества России и Китая являются предметом изучения как российских, так и китайских экономистов. Однако до сих пор незначительно число работ, посвященных систематизации ключевых индикаторов научнотехнического развития (НТР) указанных стран и влиянию на это развитие санкционного давления. Исследование направлено на восполнение данного пробела. Методология работы базируется на положениях макроэкономического анализа. Использовались методы ретроспективного и компаративного анализа, группировки и SWOT-анализа. Информационной базой послужили данные Росстата, Всемирного банка и Государственного статистического управления КНР. Определены факторы успеха НТР Китая и России, общим для обеих стран признан фактор высокого качества человеческого капитала. Проанализированы индикаторы НТР каждой страны за период 2010–2021 гг., такие как динамика доли расходов на НИОКР в ВВП, доли выданных патентов на изобретения к численности трудоспособного населения страны; доли экспорта и импорта высоких технологий в ВВП; международная публикационная активность и др., и выявлены национальные различия в их масштабах. Выполнен SWOT-анализ научно-технического сотрудничества России и Китая, показавший, что его основной угрозой является санкционное давление. Согласно заключению авторов, такое сотрудничество пока не способствует научно-техническому развитию РФ и, более того, может угрожать ее превращением в ресурсный придаток КНР. Полученные результаты могут быть полезны при разработке дорожных карт и стратегий реализации научно-технического сотрудничества КНР и РФ. Дальнейших исследований требует соответствующее взаимодействие в рамках ключевых высокотехнологичных отраслей
В научном экономическом дискурсе сформировался определенный пул теорий и концепций, которые считаются общепринятыми, имеющими разработанную доказательную базу, этапы формирования, развитые научные школы и пр. Однако, как показывает история экономической мысли, не всегда в своем генезисе данные теории имели однозначную коннотацию и контекстуализацию. Возможно, в настоящее время мы становимся свидетелями формирования новой научной теории – ноономики. Статья посвящена изучению ее сущностных положений и смыслов и обоснованию ее принадлежности к современному этапу развития теорий экономической динамики и стадиальности экономических процессов. Методологической базой исследования послужили указанные теории. Методами работы выступили систематизация и обобщение в части раскрытия ключевых положений теорий экономической цикличности и динамики; логико-структурный и причинно-следственный анализ в части исследования эволюции базиса теорий технологического развития; метод конкретизации в части раскрытия сущностни ноономики. Выделены релевантные характеристики теорий экономической динамики и стадиальности экономических процессов и выполнен анализ ноономики в контексте данных характеристик. Показано, что рассмотренная научная концепция по основным критериям относится к разработкам, обосновывающим переходный этап экономического развития, и является частью указанных теорий. Подтверждена научная основа данной концепции. Результаты исследования вносят вклад в понимание перехода на следующий этап технологического развития экономики и общества в целом, расширяя границы научного познания через призму теорий экономической динамики
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/