Цифровые экосистемы банков способствуют увеличению продуктовой линейки финансовых и нефинансовых услуг, что дает возможность повысить качество и скорость обслуживания клиентов. В то же время расширяющийся спектр нефинансовых услуг банков повышает размеры их непрофильных активов и влияет на их финансовую устойчивость. Это создает определенные сложности в управлении экосистемами, как на уровне отдельного банка, так и на уровне регулирования финансовых рынков. Исследование направлено на изучение теоретических и практических аспектов формирования и развития экосистем в банковском секторе РФ. Методология работы включает теорию отраслевых рынков и концепцию экосистем. Использовались методы сравнительного и структурного анализа. Информационной базой послужили данные публичной и внутренней отчетности банков ПАО Сбербанк, АО «Тинькофф Банк» и Банк ВТБ (ПАО). Результаты исследования показали, что банковские экосистемы отличаются по ключевому направлению деятельности (ядро экосистемы «Тинькофф Банк», например, инвестиции и образование, а ВТБ – жилищная программа), характеру взаимодействия их участников, а также по способу формирования (универсальный, нишевый, аутсорсинговый, инсорсинговый). Особенности развития цифровых экосистем банков обусловлены их специализацией, структурой иммобилизационных активов, клиентской базы и уровнем цифровизации бизнес-процессов. Значимость исследования состоит в выявлении структурно-функциональных особенностей цифровых экосистем в банковском секторе, а также в обосновании необходимости дальнейшего совершенствования методик учета и оценки иммобилизационных активов банков
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
Цифровые экосистемы являются перспективным направлением развития банковского сектора, создающие новые возможности предоставления финансовых и нефинансовых услуг потребителям. Экосистемный подход способствует более продуктивному взаимодействию потребителей, инвесторов и партнеров кредитных организаций, обеспечивая конкурентное расширение клиентской базы компаний как в финансовом, так и в смежных секторах экономики
Список литературы
1. Андрюшин С. А., Григорьев Р. А. (2021). Экосистемные банки: формы, риски и методы регулирования // Terra Economicus. Т. 19, № 4. С. 51-65. DOI: 10.18522/2073-6606-2021-19-4-51-65 EDN: JEQFOC
2. Быканова Н. И., Соловей Ю. А., Гордя Д. В., Коньшина Л. А. (2020). Формирование экосистем банков в условиях цифровизации банковского пространства // Экономика. Информатика. Т. 47, № 1. С. 91-100. EDN: SJSSUX
3. Бычкова И. И. (2020). Банковская экосистема: современные тренды в финансовой сфере // Научный вестник Южного института менеджмента. № 1. С. 42-46. DOI: 10.31775/2305-3100-2020-1-42-46 EDN: HMYZQH
4. Вахрушев Д. С., Кальсин А. Е., Нидерштрат Г. Д. (2021). Цифровизация как фактор формирования банковских экосистем: современные тенденции и актуальные вопросы регулирования // Вестник Тверского государственного университета. Серия: Экономика и управление. № 4 (56). С. 91-103. DOI: 10.26456/2219-1453/2021.4.091-103 EDN: FYRDLI
5. Дудин М. Н., Шкодинский С. В. (2022). Вызовы и угрозы цифровой экономики для устойчивости национальной банковской системы // Финансы: теория и практика. Т. 26, № 6. С. 52-71. DOI: 10.26794/2587-5671-2022-26-6-52-71 EDN: GDJOCQ
6. Зверев А. В., Беспалов Р. А., Беспалова О. В. (2022). Экосистемы российских банков. Москва. 102 с. EDN: NAACQS
7. Зокиров М. А. (2019). Банковская экосистема: необходимость построения в условиях усиления конкуренции в розничном бизнесе // Инновации и инвестиции. № 9. С. 194-197. EDN: KDKFHZ
8. Клейнер Г. Б., Рыбачук М. А., Карпинская В. А. (2020). Развитие экосистем в финансовом секторе России // Управленец. Т. 11, № 4. С. 2-15. DOI: 10.29141/2218-5003-2020-11-4-1 EDN: QKJHHC
9. Михеева И. Е. (2023). Банковские экосистемы в России: понятие и предпосылки появления // Вестник Университета имени О. Е. Кутафина (МГЮА). № 1 (101). С. 42-49. DOI: 10.17803/2311-5998.2023.101.1.042-049 EDN: MSJCPG
10. Моламусов З. Х., Аджиев Д. О. (2021). Особенности развития “нишевых” экосистем финансового рынка // Вестник Академии знаний. № 45 (4). С. 400-403. DOI: 10.24412/2304-6139-2021-11393 EDN: URBBBQ
11. Раменская Л. А. (2020). Применение концепции экосистем в экономико-управленческих исследованиях // Управленец. Т. 11, № 4. С. 16-28. DOI: 10.29141/2218-5003-2020-11-4-2 EDN: BQQBJU
12. Рудская Е. Н., Шиколенко А. Г. (2019). Банковская сфера как цифровая экосистема: проблемы и тенденции // Экономика и бизнес: теория и практика. № 9. С. 141-144. DOI: 10.24411/2411-0450-2019-11178 EDN: JCFCLN
13. Самиев П. А., Закирова В. Р., Швандар Д. В. (2020). Экосистемы и маркетплейсы: обзор рынка финансовых услуг // Финансовый журнал. Т. 12, № 5. С. 92-104. DOI: 10.31107/2075-1990-2020-5-86-98 EDN: OSVTHU
14. Свиридов О. Ю., Бадмаева Б. С. (2019). Развитие банковских экосистем на основе современных цифровых технологий // Государственное и муниципальное управление. Ученые записки. № 3. С. 176-181. DOI: 10.22394/2079-1690-2019-1-3-176-181 EDN: QNMUJY
15. Седых Н. В., Маркин П. А. (2023). Развитие экосистем как тренд трансформации банковского бизнеса // Естественно-гуманитарные исследования. № 1 (45). С. 351-353. EDN: VYIZUZ
16. Фатхутдинова Т. Ф. (2023). Банк как экосистема // Научное сообщество студентов: междисциплинарные исследования: сборник статей XLVI международной студенческой научно-практической конференции. № 11 (46). https://sibac.info/studconf/science/xlvi/111067.
17. Шхалахова С. Ю., Пржедецкая Н. В. (2021). Альтернативные платежные сервисы в инновационном цифровом преобразовании современного банкинга // Вестник Ростовского государственного экономического университета (РИНХ). № 2 (74). С. 206-216.
18. Шелкунова Т. Г., Кравченко Р. Ю., Нечаев Д. И. (2023). Экосистема цифровой экономики в банковском секторе // Естественно-гуманитарные исследования. № 45 (1). С. 365-368. EDN: VFLFME
19. Acs Z. J., Audretsch D. B., Lehmann E. E., Licht G. (2016). National systems of entrepreneurship. Small Business Economics, vol. 46, no. 4, pp. 527-535. DOI: 10.1007/s11187-016-9705-1 EDN: AWSHUP
20. Ganesh S., Kendall A., Olsen T., Amory R. (2022). As digital currencies start to embed in the payments system, what role for banks? https://www.bain.com/insights/as-digital-currencies-start-to-em- bed-in-the-payments-system-what-role-for-banks/.
21. Jacobides M., Cennamo C., Gawer A. (2018). Towards a theory of ecosystems. Strategic Management Journal, vol. 39, no. 8, рр. 2255-2276. DOI: 10.2139/ssrn.3218233
22. Joo J., Eom M., Shin M. (2017). Finding the missing link between corporate social responsibility and firm competitiveness through social capital: A business ecosystem perspective. Sustainability, vol. 9, no. 7, 707. DOI: 10.3390/su9050707
23. Moore J. F. (1998). The death of competition: Leadership and strategy in the age of business ecosystems. New York: Harper Collins. 127 р.
24. Okello Candiya Bongomin G., Yourougou P., Munene J. C. (2020). Digital financial innovations in the twenty-first century: Do transaction tax exemptions promote mobile money services for financial inclusion in developing countries? Journal of Economic and Administrative Sciences, vol. 36, no. 3, pp. 185-203. DOI: 10.1108/jeas-01-2019-0007
25. Rothschild M. (1990). Bionomics. Economy as ecosystem. New York: Henry Holt and Company Inc. 423 p.
26. Sankha S., Ram V. (2020). The inverted bank: How platforming helps exploit ecosystems. Journal of Digital Banking, vol. 5, no. 1, pp. 83-93.
27. Senyo P., Liu K., Effah J. (2019). Digital business ecosystem: Literature review and a framework for future research. International Journal of Information Management, vol. 47, pp. 52-64. DOI: 10.1016/j.ijinfomgt.2019.01.002
28. Stefanelli V., Manta F. (2023). Digital financial services and open banking innovation: Are banks becoming ‘invisible’? Global Business Review. DOI: 10.1177/09721509231151491
29. Tansley A. G. (1935). The use and abuse of vegetational concepts and terms Ecology, vol. 16, no. 3, pр. 284-307.
30. Teng S., Khong K. W. (2021). Examining actual consumer usage of E-wallet: A case study of big data analytics. Computers in Human Behavior, vol. 121, 106778. DOI: 10.1016/j.chb.2021.106778 EDN: PQLCML
31. Timmers P. (1998). Business models for electronic markets. Electronic Markets, vol. 8, no. 2, pр. 3-8.
32. Tsujimoto M., Kajikawa Y., Tomita J., Matsumoto Y. (2017). A review of the ecosystem concept - Towards coherent ecosystem design. Technological Forecasting and Social Change, vol. 136, pp. 49-58. DOI: 10.1016/j.techfore.2017.06.032
33. Valkokari K. (2015). Business, innovation, and knowledge ecosystems: How they differ and how to survive and thrive within them. Technology Innovation Management Review, vol. 5, no. 8, pp.17-24.
34. Viswanadham N., Samvedi A. (2013). Supplier selection based on supply chain ecosystem, performance and risk criteria. International Journal of Production Research, vol. 51, no. 21, pp 6484-6498,. DOI: 10.1080/00207543.2013.825056
35. West J., Wood D. (2013). Evolving an open ecosystem: The rise and fall of the Symbian platform. Collaboration and Competition in Business Ecosystems (Advances in Strategic Management), vol. 30, pp. 27-67. DOI: 10.1108/S0742-3322(2013)0000030005
36. Wulf A., Butel L. (2017). Knowledge sharing and collaborative relationships in business ecosystems and networks: A definition and a demarcation. Industrial Management & Data Systems, vol. 117, no. 7, pp. 1407-1425. DOI: 10.1108/IMDS-09-2016-0408
37. Yudaruddin R. (2023). Bank lending during the COVID-19 pandemic: Do alliances and digital strategies matter? Managerial Finance, vol. 49, no. 7, pp. 1221-1238. DOI: 10.1108/MF-04-2022-0167 EDN: FVDUJA
38. Zabala Aguayo A., Ślusarczyk B. (2020). Risks of banking services’ digitalization: The practice of diversification and sustainable development goals. Sustainability, vol. 12, 4040. DOI: 10.3390/SU12104040
39. Zott C., Amit R., Massa L. (2011). The business model: Recent developments and future research. Journal of Management, vol. 37, no. 4, pp. 1019-1042. DOI: 10.1177/0149206311406265
Выпуск
Другие статьи выпуска
В последние десятилетия центральные банки все большего числа стран в рамках денежно-кредитной политики применяют режим инфляционного таргетирования, который зарекомендовал себя эффективным инструментом балансировки экономического роста и инфляции. В странах с межрегиональными различиями, локальные проявления роста цен могут существенно различаться, что влечет за собой смещение инфляционных ожиданий и их неодинаковое влияние на фактическую динамику цен в будущем. Статья посвящена исследованию детерминант инфляционных ожиданий населения Уральских регионов РФ. Методологическую основу исследования составили монетарные концепции, в первую очередь, разработанные в рамках новой кейнсианской теории, и увязывающие денежно-кредитную политику с оценками инфляционных ожиданий. В работе использованы методы статистической обработки опросных данных, собранных в ходе двух раундов мониторинга инфляционных ожиданий населения. Информационную базу исследования составили результаты опросов по выборке, состоящей из 2 976 респондентов. В ходе исследования выявлена региональная, социальная и аллокативная неоднородность восприятия динамики уровня цен и инфляционных ожиданий. Результаты исследования вносят вклад в понимание характера инфляционных ожиданий на примере населения регионов Урала и могут стать основой для выработки целевых коммуникационных мероприятий, направленных на таргетирование инфляции
Преимущественно центр-периферийная модель развития территорий, длительное доминирование трансфертов в структуре доходов муниципальных бюджетов сформировали затяжной, хронический характер социально-экономических проблем. Это обуславливает необходимость пересмотра целей, принципов и содержания муниципального управления, особенно в сфере экономики. Статья направлена на ревизию положений теорий местного самоуправления в контексте развивающейся концепции экономики благополучия, которые составили методологическую базу работы. Использовался комплекс общенаучных методов, включая ретроспективный анализ и систематизацию. Проведен обзор дореволюционных работ российских ученых и публицистов за период 1870–1917 гг., посвященных земскому и городскому самоуправлению. Выявлен образ благополучия территории местного самоуправления, заключающийся в обеспечении наружного и внутреннего благоустройства территории; попечении о продовольственной обеспеченности, здоровье, образовании, безопасности от различных угроз (пожаров, болезней, преступности); организации экономической жизни территории через муниципализацию общественно значимых производств и услуг, трудоустройство безработных, а также стимулирование экономической деятельности посредством кооперации и выдачи кредитов. На основе сопоставления нарративов концепции экономики благополучия и положений теорий местного самоуправления показано, что эта концепция может быть реализована средствами местного самоуправления, так как их теоретическая база соответствует друг другу. Сделан вывод о необходимости реализации потенциала системы местного самоуправления, заложенного Александром II. Для этого требуется увеличить тесноту взаимодействия жителей и органов управления, распространить знания о муниципальном управлении, предоставить большие финансовые возможности местным властям для концентрации на решении локальных проблем и выражении интересов местного населения
Пандемия COVID-19 привела к общему экономическому спаду в большинстве стран мира. В значительной мере его причины лежат в сфере рынка труда. Введенные ограничительные меры привели к тому, что многие работники вынуждены были оставаться дома, а часть из них и вовсе лишилась работы. Скорость экономического оживления в разных странах варьировалась по мере снятия карантинных ограничений. Одним из определяющих факторов восстановительного процесса является степень гибкости рынка труда и его способность адаптироваться к меняющимся экономическим условиям. Статья посвящена изучению взаимосвязи гибкости рынка труда и скорости восстановления темпов роста ВВП в период ослабления пандемии и отмены карантинных мер. Методологической базой исследования послужили положения теории экономики труда. Методы включали множественный и логистический регрессионный анализ. Информационную базу составляют данные Всемирного Банка и статистической службы Европейского союза, включающие показатели для оценки гибкости рынка труда и ВВП стран мира за 2020–2021 гг. В результате установлена обратная взаимосвязь между скоростью восстановления темпов роста ВВП в постковидный период и долей частичной занятости в экономике. Однако, учитывая, что показатель частичной занятости отражает не только гибкость рынка труда, но и во многом является следствием общего спада производства и безработицы, можно связать медленные темпы восстановления с большей слабостью экономики. Таким образом, полученные результаты недостаточны для опровержения гипотезы о том, что большая гибкость рынка труда приводит к ускоренному восстановлению экономики стран. В то же время доказано, что страны Восточной Европы в целом быстрее оправились от последствий кризиса COVID-19, чем другие страны ЕС. Исследование вносит вклад в понимание процессов трансформации рынка труда под влиянием пандемии, а также выступает источником информации для разработки и внедрения политики в сфере регулирования рынков труда
Необходимость оценки экономической эффективности налоговых расходов в последнее десятилетие приобрела особую значимость в связи с увеличением количества ситуаций, когда налоговые льготы используются заинтересованными сторонами для личного обогащения. Проблема обостряется также тем, что налоговые расходы – это недополученные средства бюджета. Целесообразность их осуществления может быть доказана или опровергнута на основе оценки их влияния на экономический рост. Статья посвящена такой оценке на примере США. Методологическую основу исследования составила концепция эндогенного роста Барро. Использовались эконометрические методы исследования. Информационной базой являются материалы Глобальной базы данных о налоговых расходах (Global Tax Expenditures Database – GTED), Департамента казначейства США, Бюро экономического анализа США и Бюро переписи населения США за 1998–2022 гг. Проведенный анализ указывает на отсутствие корреляции между долей налоговых расходов конкретной сферы в их общей величине и их эффективностью (силой положительного влияния на ВВП). Так, наибольший удельный вес имеют налоговые расходы в сфере торговли и жилищного строительства (35, 4 %), однако, их влияние достаточно слабое в сравнении с другими категориями – на 1 доллар расходов приходится 0,04 доллара общего прироста ВВП. В то же время налоговые расходы в социальной сфере (2 %), имеющие несущественный удельный вес, приносят в 10 раз большую отдачу (0,49 доллара общего прироста ВВП на 1 доллар). Таким образом, структура налоговых расходов, имеющая ярко-выраженную социальную направленность, является для США наиболее предпочтительной.
Сравнение рекомендаций, следующих из теоретического экономического моделирования национальной инновационной системы с предложениями, основанными на анализе нарративов акторов российской инновационной системы (РИС), может служить базисом для разработки стратегии в области регулирования инновационного развития. Статья направлена на разработку рекомендаций для реализации государственной инновационной политики. Методологической базой исследования является нарративная экономика в сочетании с элементами оригинального институционализма. Используются качественные методы нарративного анализа. Информационную базу составляют нарративы акторов РИС, содержащиеся в рейтинговых и специализированных российских СМИ, и интернет-ресурсах, а также 27 глубинных интервью, отобранных методом построения экспертной сетевой выборки. Результаты исследования показали, что акторы РИС отмечают значимую роль государства в развитии инновационной деятельности, указывая при этом на такие проблемы, как непоследовательность действий правительства, нестабильность инновационной политики, отсутствие эффективных механизмов, способствующих увеличению финансирования инновационных проектов и др. Особую важность при реализации экономической политики респонденты придают включенности бизнеса в инновационную деятельность, расширению его экономической свободы, созданию и развитию предпринимательской инициативы. Результаты исследования позволяют идентифицировать важнейшие факторы и способы повышения активности в национальной инновационной системе
Шеринг-экономика и соответствующие ей модели потребления и использования ресурсов представляют собой формы взаимодействия экономических агентов, основанные на применении цифровых технологий. Вместе с тем развитие шеринг-экономики проходит ряд этапов, которые определяют особенности ее внедрения и распространения. Статья посвящена идентификации и характеристике периодов развития шеринг-экономики. Методологическая база исследования представлена положениями институциональной экономической теории, цифровой экономики, экономики совместного пользования. Использовались методы систематизации и компаративного анализа. В результате выделено пять этапов развития шеринг-экономики: базовый, технологический, платформенный, социальный и продвинутый, отличающиеся масштабом распространения и уровнем развития цифровых технологий, а также инициирующие и поддерживающие текущие институциональные изменения. Доказано, что на смену этапов шеринг-экономики повлияли такие внешние факторы, как появление крупных ИТ-гигантов и пандемия COVID-19. Уровень цифровизации стимулировал развитие новых инструментов шеринг-экономики, способствовал изменению характера потребления товаров и услуг. Практическая значимость полученных результатов состоит в возможности использования представленной периодизации при прогнозировании распространения проектов шеринг-экономики в отдельных сферах.
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/