Цель исследования: определить ключевые драйверы формирования научно-исследовательских экосистем глобальными фармацевтическими корпорациями Big Pharma («Большой фармы»), проанализировать специфику их возникновения в фармацевтической отрасли и установить архетипы управленческих механизмов, используемых в таких экосистемах.
Методология исследования: качественный контент-анализ зарубежных эмпирических исследований в целях выделения схожих паттернов инновационной активности и идентификации основных форм взаимодействия компаний «Большой фармы» с внешними партнерами в области разработки лекарственных препаратов; стратегический анализ организационного поведения этих компаний для выявления применяемых ими механизмов управления в экосистемной среде.
Результаты исследования: в работе определены характерные черты основных видов экосистем, создаваемых компаниями; выявлены ключевые драйверы перехода «Большой фармы» к экосистемной модели развития корпоративной науки; выделены три основных архетипа механизмов управления - инвестиционный, контрактный и платформенный, - которые используются фармацевтическими гигантами для координации совместной деятельности в рамках научно-исследовательских экосистем.
Оригинальность и значимость результатов: новизна исследования связана прежде всего с определением понятия научно-исследовательских экосистем, включая отличительный набор их характеристик. Еще одним вкладом работы являются выводы о многоуровневом характере типичной для фармацевтической отрасли архитектуры управления научно-исследовательскими экосистемами, в рамках которых глобальные фармацевтические корпорации параллельно используют механизмы управления разного типа.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
В последние годы проблема повышения результативности научно-исследовательской деятельности в фармацевтической индустрии привлекает к себе все более пристальное внимание ученых и практиков в области управления инновациями.
Список литературы
1. Валитова Л. А., Тамбовцев В. Л. 2005. Организационная экология: взгляд экономиста. Российский журнал менеджмента 39 (2): 109-118. EDN: HUBIFN
2. Виханский О. С., Каталевский Д. Ю. 2022. Конкурентное преимущество в эпоху цифровизации. Российский журнал менеджмента 20 (1): 5-27. EDN: JBXPYI
3. Маркова В., Кузнецова С. 2021. Экосистемы как инновационный инструмент роста бизнеса. ЭКО 51 (8): 151-168.
4. Матковская Я. С. 2023. Инновационные экосистемы: исследование корпоративных инновационных экосистем и перспективы формирования межкорпоративных экосистем в России. Стратегические решения и риск-менеджмент 14 (4): 352-367. EDN: OWADPT
5. Смородинская Н. В. 2014. Сетевые инновационные экосистемы и их роль в динамизации экономического роста. Инновации 7 (189): 27-33.
6. Третьяк О. А., Румянцева М. Н. 2003. Сетевые формы межфирменной кооперации: подходы к объяснению феномена. Российский журнал менеджмента 1 (2): 25-50. EDN: HTYFNV
7. Шерешева М. Ю. 2010. Формы сетевого взаимодействия компаний. Курс лекций. М.: Изд. дом гос. ун-та “Высшей школы экономики”. EDN: SUQBZT
8. Aarikka-Stenroosa L., Ritala P. 2017. Network management in the era of ecosystems: Systematic review and management framework. Industrial Marketing Management 67 (1): 23-36.
9. Abbasi P., Radfar R. 2022. Modeling open R&D ecosystem via system dynamics approach a case study: Nanotechnology. Journal of System Management 8 (1): 19-36.
10. Adner R. 2006. Match your innovation strategy to your innovation ecosystem. Harvard Business Review 84 (4): 98-107.
11. Adner R. 2017. Ecosystem as structure: An actionable construct for strategy. Journal of Management 43 (1): 39-58.
12. Adner R., Kapoor R. 2010. Value creation in innovation ecosystems: How the structure of technological interdependence affects firm performance in new technology generations. Strategic Management Journal 31 (3): 306-333.
13. Agrawal G., Kautzky J., Keane H., Parry B., Sartori V., Silverstein A. 2024. Accelerating clinical trials to improve biopharma R&D productivity. McKinsey Quarterly (January 22). [Electronic resource]. https://www.mckinsey.com/industries/life-sciences/our-insights/accelerating-clinical-trials-to-improve-biopharma-r-and-d-productivity#/ (accessed: 20.11.2024).
14. Anggraeni E., den Hartigh E., Zegveld M. 2007. Business Ecosystem as a Perspective for Studying the Relations Between Firms and Their Business Networks. Delft University of Technology: Delft.
15. Autio E. 2022. Orchestrating ecosystems: A multi-layered framework. Innovation Organization & Management 24 (1): 96-109.
16. Autio E., Levie J. 2017. Management of entrepreneurial ecosystems. In: Ahmetoglu G., Chamorro-Premuzic T., Klinger B. (eds.) The Wiley Handbook of Entrepreneurship. John Wiley & Sons: Chichester, 423-449.
17. Baldwin C. Y. 2012. Organization design for business ecosystems. Journal of Organization Design 1 (1): 20-23.
18. Bogers M., Sims J., West J. 2019. What is an ecosystem? Incorporating 25 years of ecosystem research. Academy of Management Proceedings (1): 11080.
19. Breschi S., Malerba F. 1997. Sectoral innovation systems: Technological regimes, Schumpeterian dynamics, and spatial boundaries. In: Edquist C. (ed.) Systems of Innovation: Technologies, Institutions and Organizations. Routledge: London; 130-156.
20. Catalano T. J., Kvilhaug S. 2022. What Are the Average Research and Development Costs for Pharmaceutical Companies? [Electronic resource]. https://www.investopedia.com/ask/answers/060115/how-much-drug-companys-spending-allocated-research-and-development-average.asp (accessed: 20.11.2024).
21. Challener C. 2025. Three decades of collaboration: Evolution from basic partnerships to complex open-innovation models. Pharma’s Almanac (March 3). [Electronic resource]. https://www.pharmasalmanac.com/articles/three-decades-of-collaboration-evolution-from-basic-partnerships-to-complex-open-innovation-models (accessed: 20.04.2025).
22. Chesbrough H. W. 2003. Open Innovation: The new imperative for creating and profiting from technology. Harvard Business Press: Boston.
23. Cobben D., Ooms W., Roijakkers N., Radziwon A. 2022. Ecosystem types: A systematic review on boundaries and goals. Journal of Business Research 142: 138-164. EDN: UWMBIJ
24. Cornu H. 2024. MSD Joins the Open Targets Consortium. [Electronic resource]. https://www.embl.org/news/embl-announcements/msd-joins-the-open-targets-consortium/ (accessed: 25.11.2024).
25. Cunningham J. A., Menter M., Wirsching K. 2019. Entrepreneurial ecosystem governance: A principal investigator-centered governance framework. Small Business Economics 52 (3): 545-562.
26. Dahlander L., Gann D. M. 2010. How open is innovation? Research Policy 39 (6): 699-709. EDN: OMFXTB
27. Dattée B., Alexy O., Autio E. 2018. Maneuvering in poor visibility: How firms play the ecosystem game when uncertainty is high. Academy of Management Journal 61 (2): 466-498.
28. Diestre L., Rajagopalan N. 2012. Are all ‘sharks’ dangerous? New biotechnology ventures and partner selection in R&D alliances. Strategic Management Journal 33 (10): 1115-1134.
29. DiMasi J.A., Grabowski H G., Hansen R. W. 2016. Innovation in the pharmaceutical industry: New estimates of R&D costs. Journal of Health Economics 47 (1): 20-33.
30. Droria I., Lavie D. 2023. How do innovation ecosystems emerge? The case of nanotechnology in Israel. Journal of Management Studies, 27 November.
31. Earm K., Earm Y. E. 2014. Integrative approach in the era of failing drug discovery and development. Integrative Medicine Research 3 (4): 211-2016.
32. EY. 2023. How Ecosystems Can Help Fill the Life Sciences Innovation Gap. EY: New York (NY).
33. Ferlito R., Faraci R. 2024. The governance mechanisms of business ecosystems through network-based business models. Journal of Business Models 12 (3): 4-18. EDN: GYWKWN
34. Fernandes A. J., Ferreira J. J. 2022. Entrepreneurial ecosystems and networks: A literature review and research agenda. Review of Managerial Science 16: 189-247.
35. Forster S. P., Stegmaier J., Spycher R., Seeger S. 2014. Virtual pharmaceutical companies: Collaborating flexibly in pharmaceutical development. Drug Discovery Today 19 (3): 348-355.
36. Freeman C. 1987. Technology Policy and Economic Performance: Lessons from Japan. France Pinter: London.
37. Fuller J., Jacobides M. C., Reeves M. 2019. The myths and realities of business ecosystems. MIT Sloan Management Review, February 25.
38. Furman J. L. 2009. Academic collaboration and organizational innovation: The development of research capabilities in the US pharmaceutical industry; 1927-1946. Industrial and Corporate Change 18 (5): 929-961.
39. Granstrand O., Holgersson M. 2020. Innovation ecosystems: A conceptual review and a new definition. Technovation 90-91: 1-12. EDN: CMRBKH
40. Hagedoorn J., Zobel A.-K. 2015. The role of contracts and intellectual property rights in open innovation. Technology Analysis & Strategic Management 27 (9): 1050-1067.
41. Herzog S., Mason C., Hruskova M. 2024. The role of large corporations in entrepreneurial ecosystems - A case study of Munich. European Planning Studies 32 (6): 1295-1317. EDN: CDSRNI
42. Holgerson M., Granstrand O., Bogers M. 2018. The evolution of intellectual property strategy in innovation ecosystems: Uncovering complementarity and substitute appropriability regimes. Long Range Planning 51 (2): 303-319.
43. Holgersson M., Baldwin C. Y., Chesbrough H., Bogers M. L. 2022. The forces of ecosystem evolution. California Management Review 64 (3): 5-23. EDN: FTTVSJ
44. Hruskova M. 2024. Ecosystem pipelines: Collective action in entrepreneurial ecosystems. International Small Business Journal 42 (1): 39-66. EDN: TPIIDR
45. Hunter J. 2010. Is the pharmaceutical industry open for innovation? Drug Discovery World (October 6). [Electronic resource]. https://www.ddw-online.com/is-the-pharmaceutical-industry-open-for-innovation-1532-201010/ (accessed: 25.11.2024).
46. Iazzolino G., Bozzo R. 2023. Partnership models for R&D in the pharmaceutical industry. In: J. K. Canci et al. (eds.) Quantitative Models in Life Science Business. Springer, Cham; 29-47.
47. IQVIA. 2022. Global Trends in R&D: Overview through 2021. IQVIA Institute for Human Data Science: Parsippany.
48. IQVIA. 2023. Global Trends in R&D 2023: Activity, Productivity, and Enablers. IQVIA Institute for Human Data Science: Parsippany.
49. Isckia T., De Reuver M., Lescop D. 2020. Orchestrating platform ecosystems: The interplay of innovation and business development subsystems. Journal of Innovation Economics & Management 2 (32): 197-223.
50. Järvia K., Almpanopoulou A., Ritala P. 2018. Organization of knowledge ecosystems: Prefigurative and partial forms. Research Policy 47: 1523-1537.
51. Joo J., Shin M. M. 2018. Building sustainable business ecosystems through customer participation: A lesson from South Korean cases. Asia Pacific Management Review 23 (1): 1-11.
52. Kaitin K. I. 2010. Deconstructing the drug development process: The new face of innovation. Clinical Pharmacology & Therapeutics 87 (3): 356-361.
53. Kar S. 2010. Open innovation: An answer for neglected diseases. Future Medicinal Chemistry 2 (9): 1411-1415.
54. Kiriiri G. K., Njogu P. M., Mwangi A. N. 2020. Exploring different approaches to improve the success of drug discovery and development projects: A review. Future Journal of Pharmaceutical Sciences 6 (1): 1-12. EDN: YFITJM
55. Krogmann Y., Riedel N., Schwalbe U. 2013. Inter-firm R&D Networks in Pharmaceutical Biotechnology: What Determines Firm’s Centrality-based Partnering Capability. Universität Hohenheim: Stuttgart.
56. Kruse S., Slomiany M., Bitar R., Jeffers S., Hassan M. 2014. Pharmaceutical R&D productivity: The role of alliances. Journal of Commercial Biotechnology 29 (2): 11-20.
57. Kuss M., Schuhmacher A. 2018. The Future of Pharma R&D. Pharma Focus Asia 32: 14-19.
58. Lesser N., Hefner M. 2017. R&D PARTNERSHIPS - Partnering for progress: How collaborations are fueling biomedical advances. Drug Development & Delivery November/December. [Electronic resource]. https://drug-dev.com/rd-partnerships-partnering-for-progress-how-collaborations-are-fueling-biomedical-advances/ (accessed: 20.11.2024).
59. Lundvall B.-A. 1992. National Systems of Innovation: Towards a Theory of Innovation and Interactive Learning. Pinter Publishers: London.
60. Luo J. 2018. Architecture and evolvability of innovation ecosystems. Technological Forecasting and Social Change 136 (1): 132-144.
61. Mason C., Brown R. 2014. Entrepreneurial Ecosystems and Growth-Oriented Enterprises. Background paper prepared for the workshop organised by the OECD LEED Program and the Dutch Ministry of Economic Affairs. Discussion Paper. OECD: Paris.
62. Mignani S., Huber S., Tomas H., Rodrigues J., Majoral J.-P. 2016. Why and how have drug discovery strategies in pharma changed? What are the new mindsets? Drug Discovery Today 21 (2): 239-249.
63. Moore J. F. 1993. Predators and prey: A new ecology of competition. Harvard Business Review 71 (3): 75-86. EDN: BOKNEH
64. Moore J. F. 1996. The Death of Competition: Leadership and Strategy in the Age of Business Ecosystems. HarperBusiness: N. Y.
65. Niosi J. 2000. Science-based industries: A new Schumpeterian taxonomy. Technology in Society 22 (4): 429-444.
66. Parascandola J. 1985. Industrial research comes of age: The american pharmaceutical industry, 1920-1940. Pharmacy in History 27 (1): 12-21.
67. Patias I., Georgiev V. 2021. R&D Ecosystems Success Factors. https://ceur-ws.org/Vol-2933/paper24.pdf.
68. Pfizer. 2012. Annual Review 2012. Innovative Science: Research & Development Partnering to Expand R&D Impact. [Electronic resource]. https://www.pfizer.com/sites/default/files/investors/financial_reports/annual_reports/2012/downloads/pfizer_12ar_innovative_science.pdf (accessed: 22.11.2024).
69. Piantoni G., Arena M., Azzone G. 2023. Exploring how different innovation ecosystems create shared value: Insights from a multiple case study analysis. European Journal of Innovation Management 26 (7): 206-232. EDN: MRZWIK
70. Pisano G. 2006. Science Business: The Promise, The Reality, and The Future of Biotech. Harvard Business School Press: Boston, MA.
71. Reiter A., Stonig J., Frankenberger K. 2024. Managing multi-tiered innovation ecosystems. Research Policy 53 (1): 104905. EDN: MRTWEM
72. Ringel M., Taylor A., Zablit H. 2017. Bringing Outside Innovation Inside. [Electronic resource]. https://www.bcg.com/publications/2017/growth-bringing-outside-innovation-inside (accessed: 24.11.2024).
73. Ritala P., Gustafsson R. 2018. Q&A. Innovation and entrepreneurial ecosystem research: Where are we now and how do we move forward? Technology Innovation Management Review 8 (7): 52-57.
74. Ritter T., Gemunden H. G. 2003. Inter-organizational relationships and networks: An overview. Journal of Business Research 56 (9): 691-697. EDN: DZXIHB
75. Runiewicz-Wardyn M., Eliashvili T. 2022. Open innovation practices and open innovation culture in the life-sciences clusters. The case of AstraZeneca. European Journal of Business and Management Research 7 (1): 35-43. EDN: CKHTQX
76. Schäferhoff M., Yamey G., Ogbuoji O., Fawole A., Zimmerman A., Bharali I., Machingaidze S., Ortiz E. J., Moshabela M., Xu M. 2023. Reforming the Research and Development Ecosystem for Neglected Diseases, Emerging Infectious Diseases, and Material Health. The Center for Policy Impact in Global Health: Berlin.
77. Schuhmacher A., Gassman O., Bieniok D., Hinder M., Hartl D. 2022. Open innovation: A paradigm shift in pharma R&D? Drug Discovery Today 27 (9): 2395-2405.
78. Schuhmacher A., Gatto A., Kuss M., Gassmann O., Hinder M. 2021. Big techs and startups in pharmaceutical R&D - A 2020 perspective on artificial intelligence. Drug Discovery Today 26 (10): 2226-2231.
79. Schuhmacher A., Hinder M., Dodel A., Gassman O., Hartl D. 2023. Investigating the origins of recent pharmaceutical innovation. Nature Reviews Drug Discovery 22 (10): 781-782. EDN: YZJQGW
80. Shah-Neville W. 2024. 10 notable pharma and biotech venture capital arms. Labiotech, August 12.
81. Stam E., Spigel B. 2018. Entrepreneurial ecosystems. In: Blackburn R., De Clercq D., Heinonen J. (eds) The SAGE Handbook of Small Business and Entrepreneurship. SAGE: London.
82. Statista. 2024. Total Global Spending on Pharmaceutical Research and Development from 2014 to 2028. [Electronic resource]. https://www.statista.com/statistics/309466/global-r-and -d-expenditure-for-pharmaceuticals/ (accessed: 20.11.2024).
83. Sternberg C. 2024 Takeda and Astellas agree to establish joint venture company. Contract Pharma, April 22.
84. Su Y.-S., Kajikawa Y., Tsujimoto M, Chen J. 2018. Innovation ecosystems: Theory, evidence, practice, and implications. Technological Forecasting and Social Change 136 (4): 14-17.
85. Terblanche N. 2008. New pharmaceutical product development: Barriers to overcome and opportunities to exploit. Journal of Commercial Biotechnology 14 (3): 201-212.
86. Thompson B. 2023. Towards a Reformed R&D Ecosystem for Infectious Disease: A Discussion Paper. Welcome Trust, London.
87. Thong R. 2016. Hidden Risks for pharma companies collaborating with academia and small biotechs. [Electronic resource]. https://scitechstrategy.com/2016/03/21/hidden-risks-for-pharmas-in-rd-partnerships/ (accessed: 24.11.2024).
88. Tralau-Stewart C. J., Wyatt C. A., Kleyn D. E., Ayad A. 2009. Drug discovery: New models for industry-academic partnerships. Drug Discovery Today 14 (1/2): 95-101.
89. Tsujimoto M., Kajikawaa Y., Tomita J., Matsumoto Y. 2018. A review of the ecosystem concept - Towards coherent ecosystem design. Technological Forecasting and Social Change 136 (1): 49-58.
90. Wang L., Plump A., Ringel M. 2015. Racing to define pharmaceutical R&D external innovation model. Drug Discovery Today 20 (3): 361-370.
91. Wikhamn B. W., Styhre A. 2022. Open innovation ecosystem organizing from a process view: A longitudinal study in the making of an innovation hub. R&D Management 53 (1): 24-42.
Выпуск
Другие статьи выпуска
Цель исследования: дать оценку готовности бизнес-моделей организаций розничной торговли Донецкой Народной Республики (ДНР) к цифровой трансформации на основе анализа инновационных возможностей организаций.
Методология исследования: эмпирическая часть исследования построена на проведении оценки готовности бизнес-моделей организаций розничной торговли ДНР к цифровой трансформации через использование инновационной компоненты. Основными методами исследования являются методы интервьюирования и анкетирования с представителями торговых организаций (руководителями профильных ведомств, торговых организаций, ИТ-специалистами, руководителями служб маркетинга и финансового отделов). Проведен анализ 15 торговых организаций, бизнес-модели которых имеют различный формат.
Результаты исследования: дана характеристика современных форматов бизнес-моделей организаций; предложена авторская трактовка понятия «готовность к цифровой трансформации»; выделена инновационная компонента бизнес-модели; разработана методика оценки готовности бизнес-модели организаций к цифровой трансформации; проведен анализ готовности бизнес-модели различных форматов к цифровой трансформации на примере организаций ДНР; предложена матрица готовности бизнес-моделей ретейла к цифровой трансформации на примере организаций ДНР.
Оригинальность и значимость результатов: в исследовании предложена методика оценки и матрица готовности бизнес-моделей организаций розничной торговли ДНР к цифровой трансформации на основе инновационной компоненты.
Цель исследования: изучение операционных стратегий российских футбольных клубов на основе предложенного метода идентификации доминирующей модели операций.
Методология исследования: выделены две базовые модели операционных стратегий - приобретение подготовленных игроков и получение доходов за счет спортивных достижений, а также развитие молодых талантов и генерация выручки за счет их продажи. Динамика производственных активов (состав команды) и спортивных результатов сильно различается для клубов, реализующих указанные модели, что позволяет идентифицировать операционную стратегию.
Результаты исследования: российские футбольные клубы не имеют стабильных операционных стратегий, модель меняется в зависимости от финансирования спонсоров. Перечислены основные факторы, препятствующие реализации основных моделей операций в российском футболе.
Оригинальность и значимость результатов: представленный метод опирается на количественный анализ открытых данных, что позволяет сформировать объективные суждения о характере операционной стратегии конкретного клуба. Понимание особенностей операционной деятельности футбольного клуба является важным для владельцев, инвесторов, аналитиков и менеджеров. Предложен метод измерения спортивного результата, который может быть использован при анализе эффективности футбольного менеджмента.
Целью данного исследования является определение основных финансовых показателей потенциального банкротства средних и крупных российских горнодобывающих и производственных компаний на основе методов машинного обучения, а также определение пороговых значений для этих показателей, позволяющих измерить степень риска корпоративного банкротства.
Методология: выборка включает данные о 3624 компаниях за период с 2013 по 2022 год и состоит из 32613 наблюдений за фирмами за год. На первом этапе исследования используется метод случайного леса для выявления наиболее значимых переменных, влияющих на риск банкротства компаний. На втором этапе исследования применяется метод дерева классификации для формулирования количественных критериев, определяющих степень риска банкротства компаний на основе ранее выявленных показателей.
Выводы: определены основные финансовые показатели риска банкротства российских компаний горнодобывающей и обрабатывающей промышленности. Наиболее значимыми показателями, влияющими на риск банкротства для всей выборки данных, являются показатели рентабельности (чистая прибыль/продажи, операционная прибыль/продажи от продаж) и объем оборотного капитала. Анализ промышленных подвыборок позволил нам определить пороговые значения этих показателей для моделей прогнозирования банкротства, апробированных на разных временных периодах.
Оригинальность и вклад: мы расширяем результаты предыдущих исследований по прогнозированию банкротства российских компаний, использующих методы машинного обучения, применяя эти методы к большой выборке российских производственных и горнодобывающих компаний за длительный период времени в 10 лет и проводя межотраслевое сравнение. Кроме того, в нашей статье эмпирически исследуется возможность прогнозирования банкротства российских предприятий с различным количеством лет до этого, т. е. одна, две, три и четыре года. Исследование показывает, что наиболее точные прогнозы делаются только в течение одного–двух лет, предшествующих событию банкротства.
Цель: развитие жизнестойкости считается эффективным способом борьбы со стрессом и неопределенностью окружающей среды и привлекает большое внимание.
Цель исследования - изучить, влияют ли методы управления талантами на жизнестойкость сотрудников в условиях технологической турбулентности и если да, то каким образом. Методология: эмпирическое исследование было проведено с помощью опроса 531 китайского сотрудника в 2024 году. Затем для проверки гипотез был использован подход PLS-SEM.
Результаты: методы управления талантами прямо или косвенно связаны с устойчивостью сотрудников через агентское мышление и поиск путей развития. В условиях высокой турбулентности технологического контекста влияние методов управления талантами на жизнестойкость сотрудников становится все более ощутимым.
Оригинальность и вклад: оригинальность данного исследования заключается в изучении механизма взаимосвязи между методами управления талантами и жизнестойкостью сотрудников, а также в сдерживающей роли технологических потрясений. Полученные результаты помогают компаниям реагировать на технологические изменения и сбои с помощью методов управления талантами.
Цель исследования: изучение взаимосвязей между переработками, страстью к работе, выгоранием и намерением сотрудников покинуть организацию в сфере индустрии видеоигр.
Методология исследования: проведение опроса 96 разработчиков видеоигр (менеджеров, гейм-дизайнеров, программистов/разработчиков программного обеспечения); анализ количественных данных методами дескриптивной статистики, корреляционного и регрессионного анализа.
Результаты исследования: выявлены статистические значимые связи между переработками, выгоранием и намерениями сотрудников покинуть организацию. Частично подтверждены гипотезы о позитивной связи переработок с выгоранием сотрудников, а также выгорания и переработок - с намерением покинуть организации игровой индустрии. Не получили статистического подтверждения гипотезы о том, что выгорание сотрудников частично опосредовано связью между переработками и намерением уйти из организации, а также о позитивной связи между страстью к работе и переработками. Результаты анализа могут быть использованы специалистами по управлению человеческими ресурсами и руководителями компаний в игровой индустрии для разработки инструментов управления переработками в целях удержания сотрудников и сокращения текучести персонала.
Оригинальность и значимость результатов: данная работа является первым количественным исследованием феномена переработок в российской индустрии видеоигр и их последствий, которое основывается на теоретическом системном анализе таких понятий, как «переработки» (или «кранч»), «страсть к работе», «выгорание», «намерение покинуть организацию».
Издательство
- Издательство
- СПБГУ
- Регион
- Россия, Санкт-Петербург
- Почтовый адрес
- Россия, 199034, Санкт-Петербург, Университетская наб., д. 7–9
- Юр. адрес
- 199034, г Санкт-Петербург, Василеостровский р-н, Университетская наб, д 7/9
- ФИО
- Кропачев Николай Михайлович (РЕКТОР)
- E-mail адрес
- spbu@spbu.ru
- Контактный телефон
- +7 (812) 3282000
- Сайт
- https://spbu.ru/