CC BY
73
ВАЙСМАН Елена Давидовна
Доктор экономических наук, профессор кафедры финансов, денежного обращения и кредита
Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет)
454080, РФ, г. Челябинск, пр. Ленина, 76 Контактный телефон: (351) 267-92-81 e-mail: [email protected]
НИКИФОРОВА Наталья Сергеевна
Аспирант кафедры финансов, денежного обращения и кредита
Южно-Уральский государственный университет (национальный исследовательский университет)
454080, РФ, г. Челябинск, пр. Ленина, 76 Контактный телефон: (351)267-92-81 e-mail: [email protected]
Развитие динамических способностей промышленных предприятий в условиях цифровой экономики
Статья посвящена актуальной проблеме повышения степени готовности российских промышленных предприятий к цифровой экономике и угрозам гиперконкуренции. Сформулирована гипотеза относительно возможности формирования устойчивых конкурентных преимуществ в условиях цифровой экономики на основе формирования и развития динамических способностей промышленных предприятий. Разработан метод оценки динамических способностей, адаптированный к оценке российских промышленных отраслей. Рассчитан уровень развития цифровой экономики каждой отрасли. Путем сопоставления полученных результатов построена карта позиционирования обрабатывающей промышленности в координатах «Уровень динамических способностей отрасли - Степень развития цифровой экономики в отрасли». Выделены четыре группы отраслей, отличающиеся по степени готовности к развитию цифровой экономики и по потенциалу такого развития. Полученные результаты могут быть использованы предприятиями данных отраслей при принятии решений о целесообразности инвестирования в развитие динамических способностей для формирования устойчивых конкурентных преимуществ в условиях цифровой экономики.
JEL classification: D20, D29, O14
Ключевые слова: промышленное предприятие; стратегическое управление; динамиче-со ские способности; цифровая экономика; гиперконкуренция.
о
J Введение
к
« Перспективы экономического роста национальных экономик все в большей степени
^ связывают с развитием цифровой экономики. По оценкам, к 2020 г. десять ведущих
"Ц мировых экономик в результате цифровизации увеличат общий объем валового вну-
s треннего продукта (ВВП) на 2,3%, что составит 1,36 трлн дол. При этом прогноз для развивающихся стран, с учетом относительно низкой базы, более оптимистичен - рост
w их ВВП должен увеличиться на 34%1. Соответственно, прогнозируется рост затрат,
J 1 Accenture Technology Vision 2018. Tech Trends Report. URL: https://www.accenture.com/us-en/
© insight-technology-trends-2018.
связанных с трансформацией традиционной экономики в цифровую. Аналитики International Data Corporation оценивают этот рост на уровне 16,8% в год.
Цифровая экономика уже оказала влияние практически на все секторы народного хозяйства и общественной жизни (производство, торговлю, транспортные и финансовые услуги, образование, здравоохранение, СМИ), выйдя за пределы информационных технологий. Соответственно растет интерес зарубежных и российских исследователей к ее перспективам, возможностям и угрозам.
В промышленности практически все страны, независимо от уровня технологического развития и масштаба экономики, ориентируются в своих стратегических программах на немецкую программу «Индустрия 4.0». Программа основана на цифровой трансформации традиционных отраслей и направлена на повышение эффективности использования ресурсов, поиск и разработку инновационных решений, новых производственных и управленческих технологий и, в конечном счете, на экономический рост и повышение благосостояния граждан.
Отставание нашей страны от стран лидеров цифровой экономики, по оценке консалтинговой компании The Boston Consulting Group (BCG), составляет от 5 до 8 лет. Аналитики BCG рассматривают три сценария развития цифровизации в России, наихудший из которых «стагнация цифровизации», характеризующаяся долей цифровой экономики в ВВП к 2021 г. в 2,2% и отставанием от лидеров на 20 лет. Во втором сценарии «цифрови-зация госсектора» к 2021 г. прямой вклад цифровой экономики РФ превысит 3,2 трлн р., что составит 3% ВВП. В третьем сценарии «интенсивная цифровизация государства и бизнеса» доля цифровой экономики оценивается в 5,6% ВВП РФ, что сопоставимо с ожидаемым уровнем цифровизации Европы к 2020 г. - 7,5% [7]. Консалтинговая компания McKinsey оценивает потенциальный эффект для ВВП РФ от цифровизации экономики к 2025 г. в 4,1-8,9 трлн р., что составит 19-34% общего увеличения ВВП РФ [8].
Сокращение отставания России от стран лидеров цифровой экономики намечено в программе «Цифровая экономика Российской Федерации»1, доработанной по итогам Петербургского международного экономического форума (ПМЭФ), прошедшего 1-3 июня 2017 г. Признавая в целом обоснованность намеченных мер, нельзя не отметить тот факт, что в основном эти меры направлены на государственное управление, здравоохранение, образование, формирование информационной инфраструктуры, «умных городов», информационную безопасность, а мероприятия по развитию технологий в основном сводятся к цифровым. Между тем в последние годы исследователи экономически развитых стран пришли к выводу, что успех цифровой экономики и богатство страны в целом, прежде всего, определяется степенью технологических и технических возможностей. Мало того, развитие цифровой экономики усложняет функционирование промышленных отраслей и отдельных предприятий, в том числе вследствие существенного ускорения изменений внешней среды, сокращения продолжительности жизни конкурентных преимуществ, товаров и предприятий, снижения входных барьеров и других признаков гиперконкуренции. В октябре 2017 г. эксперты Национального агентства финансовых исследований (НАФИ) и Фонда «Сколково» в результате совместно проведенного исследования оценили индекс готовности российских компаний к переходу на цифровые технологии на уровне 36 п.п. из 100 возможных. Все это свидетельствует об актуальности проблемы поиска путей повышения степени готовности российских промышленных предприятий к цифровой экономике и угрозам гиперконкуренции [10; 11].
В последние десятилетия темпы технологических и бизнес-инноваций в связи с развитием цифровой экономики ускорились, в результате чего удержание и развитие
1 Распоряжение Правительства РФ от 28 июля 2017 г. № 1632-р «Об утверждении программы Цифровая экономика Российской Федерации"».
устойчивого конкурентного преимущества предприятия становится все более сложной задачей. Интернет, в частности, позволяет в короткие сроки создавать новые типы предприятий дает им возможность преодолевать транснациональные границы и достигать глобального охвата рынка. Устаревает понятие «отрасль» в общеизвестном смысле этого слова, происходит сближение и взаимное проникновение самых разных сфер и видов деятельности. Стремительно нарастающие изменения в окружающей среде требуют от предприятий поиска новых стратегий и методов завоевания конкурентных преимуществ.
В традиционном понимании, основанном на теории М. Портера [5], конкуренция определяется структурой рынка, продуктом и конечным пользователем. В модели М. Портера инновации отсутствуют, а структурные изменения встречаются редко (1980-е годы). Ключевая идея 1990-х годов в литературе по менеджменту состояла в том, что конкурентное преимущество предприятия заключается в его «основных компетенциях», технологиях и ноу-хау, которые являются фундаментом его бизнес-модели [6].
Современное понимание конкурентоспособности предприятия все чаще и все в большей степени базируется на трудно имитируемых ресурсах (VRIN-ресурсы), а не на свойствах и качествах продукта. Развитие ресурсной концепции (Resource Based View), с одной стороны, и теории организационного обучения - с другой, привело к появлению в конце XX века концепции динамических способностей предприятия [13; 16]. Д. Тис сформулировал гипотезу, согласно которой динамические способности и хорошая стратегия на основе трудно имитируемых ресурсов и опыта предприятия являются основой для получения устойчивого конкурентного преимущества [15; 16]. В связи с этим понятен рост интереса к концепции динамических способностей как зарубежных (Д. Тис, Г. Пизано, А. Шуен, М. Золло, С. Уинтер, Д. Коллиз, С. Монтгомери, Р. Хендерсон, И. Кокбурн, Б. Когут, У Зандер,), так и отечественных авторов (Г. Б. Клей-нер, В. С. Катькало, Т. Е. Андреева, В. А. Чайка, С. В. Орехова, Е. Е. Чупандина).
Опираясь на результаты проведенного обзора подходов к определению сущности понятия «динамические способности предприятия» [9. P. 272; 12. P. 5; 13. P. 1117; 15. P. 21; 16. P. 512; 17. P. 993] и учитывая такие важные, на наш взгляд, свойства последних, как скорость предвидения рыночных изменений и умение принимать упреждающие решения, мы сформулировали собственное уточненное определение данной категории.
Динамические способности - это высший уровень организационных способностей предприятия, проявляющийся в умении распознавать и прогнозировать слабые рыночные сигналы, фокусироваться на наиболее значимых из них с точки зрения функционирования предприятия, своевременно принимать и реализовывать упреждающие решения по трансформации своих VRIN-ресурсов в соответствии с этими сигналами и с целью получения конкурентных преимуществ.
Все это дает нам основание в качестве цели настоящего исследования поставить разработку метода оценки динамических способностей промышленного предприятия как источника формирования его конкурентных преимуществ в условиях цифровой экономики и определение уровня динамических способностей отраслей промышленности в сравнении со степенью развития цифровой экономики в них.
Достижение поставленной цели предполагает решение следующих задач:
• разработка метода оценки динамических способностей промышленного предприятия с учетом их свойств, определяющих требования к методу оценки и принципов такого метода;
• адаптация разработанного метода к отраслевым особенностям и расчет динамических способностей российских отраслей обрабатывающей промышленности;
• анализ степени готовности российских промышленных отраслей к развитию цифровой экономики с помощью сопоставления уровня их динамических способностей
со степенью цифровизации и построения карты позиционирования отраслей обрабатывающей промышленности в координатах «Уровень динамических способностей отрасли - Степень развития цифровой экономики в отрасли».
Методология исследования
Мы выделили ряд наиболее характерных свойств, присущих динамическим способностям хозяйствующего субъекта, на основе чего удалось сформулировать требования к методу их оценки и принципы формирования такого метода. Результаты представлены на рис. 1.
В соответствии со сформулированными принципами, оценку динамических способностей будем производить, во-первых, в разрезе каждого из значимых рыночных сигналов, а во-вторых, учитывая требуемое направление трансформации ресурсов. Полагаем, что метод оценки динамических способностей должен отражать и элементы последних. В концепции динамических способностей [17] выделяются три таких элемента:
• способность распознавать возможности (sense) - это способность предприятия непрерывно проводить мониторинг, анализ, оценку своих внутренних ресурсов (материальных, человеческих, интеллектуальных и др.), внешних возможностей и угроз и реагировать на технологические, маркетинговые, организационные инновации с целью удовлетворения и формирования потребностей рынка;
• возможность фокусироваться (seize) - возможность предприятия использовать время, которое «дает» быстроменяющаяся внешняя бизнес-среда для трансформации ресурсов;
• способность трансформироваться (transformation) - способность фирмы быстро, координированно проводить изменения и обновление ресурсов и активов, реконфигу-рировать их.
Характерные свойства динамических способностей
Нематериальный характер Способность формировать конкурентные преимущества за счет использования УЯШ-ресурсов Способность улавливать слабые сигналы Способность принимать управленческие решения с опережением
Принципы оценки динамических способностей
Опосредованность оценки Ресурсный подход Обратная связь Опережение
Требования к методу оценки динамических способностей
Отслеживание проявления воздействия ДС на конкретные объекты Учет объема и структуры имеющихся на предприятии VRIN-ресурсов Улавливание менеджментом предприятия значения рыночных сигналов Учет скорости, с которой предприятие способно трансформировать свои УШЫ-ресурсы
Рис. 1. Свойства динамических способностей, требования и принципы метода их оценки
Заметим, что элементы динамических способностей достаточно тесно взаимосвязаны с цифровой экономикой: чем они выше, тем скорее предприятие будет внедрять цифровые технологии, а чем развитее у него цифровизация, тем выше должен быть уровень динамических способностей, чтобы реализовать ее возможности.
Опираясь на сформулированные принципы и учитывая отмеченные элементы динамических способностей хозяйствующего субъекта, мы предлагаем следующую формулу их оценки:
0
1ДС = |Ф^ас.рЫЛЩ >
(1)
где 1ДС - сила динамических способностей; q - величина УКЖ-ресурсов; к. - доля УКЖ-ресурсов, соответствующих каждому из значимых слабых сигналов внешней среды; Ускр - скорость трансформации УКЖ-ресурсов; WS. - значимый слабый сигнал внешней среды; а - коэффициент сонаправленности трансформации УКЖ-ресурсов и вектора значимых слабых сигналов среды [2; 14].
Введенное понятие «сила динамических способностей предприятия» показывает, с одной стороны, с какой скоростью УКЖ-ресурсы могут быть преобразованы для реализации упреждающих управленческих решений, требуемых внешней средой, а с другой - меру сонаправленности динамических способностей и значимых для предприятия слабых сигналов внешней среды.
В целом основное отличие предложенного метода состоит, на наш взгляд, в его комплексности, поскольку в нем удалось связать уровень динамических способностей и их направление. Представляется, что его можно использовать как для отдельных предприятий, так и для промышленных отраслей с некоторой адаптацией метода к особенностям таких расчетов. Для решения этой задачи введем следующий ряд допущений:
1. Динамические способности отраслей промышленности будем оценивать на основе показателей, отслеживаемых Госкомстатом РФ.
2. Трудно имитируемые, или УКШ-ресурсы, отрасли косвенно могут характеризоваться показателями, связанными с затратами на организационные и технологические инновации и на приобретение последних. Это допущение, с одной стороны, основано на теории ресурсного подхода к управлению, в соответствии с которым все ресурсы принято классифицировать на три типа: нематериальные, материальные и человеческие [1; 3], а организационные и технологические инновации в зависимости от их специфики могут быть отнесены к каждой из этих групп. С другой стороны, редкость ресурсов или их трудная имитация связана прежде всего со степенью их инновационности.
3. Скорость трансформации УКЖ-ресурсов отрасли в ответ на слабые рыночные сигналы может быть охарактеризована показателями динамики. В частности, скорость трансформации материальных ресурсов может быть оценена через динамику обновления основных средств предприятия, а скорость трансформации нематериальных - через динамику затрат на инновации. Что касается человеческих ресурсов, то с некоторой долей условности можно принять, что их трансформация связана с реконфигурацией ресурсов, как материальных, так и нематериальных.
4. Сонаправленность слабых рыночных сигналов и трансформации УКЖ-ресурсов означает, что принятые решения должны привести к положительным результатам в деятельности хозяйствующего субъекта. С этой точки зрения примем, что о степени сонаправленности можно судить по результатам этой деятельности. Нам представляется целесообразным в качестве таких результатов принять индекс добавленной стоимости и индекс производительности труда в отрасли.
В соответствии с принятыми допущениями и поставленными задачами, расчет силы динамических способностей российских отраслей обрабатывающей промышленности проведен с помощью многомерной средней по показателям, представленным в табл. 1 (значения показателей взяты по данным Госкомстата за 2015-2016 гг.); результаты расчетов приведены в табл. 2.
В целом удалось выявить в достаточной степени четкую корреляцию силы динамических способностей с удельным весом инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг: с увеличением уровня динамических способностей возрастает доля инновационных товаров в структуре выручки предприятий (табл. 3). Учитывая, что, согласно ресурсной концепции, от силы
динамических способностей зависит инновационная активность хозяйствующего субъекта, можно считать выбор статистических показателей адекватным.
Таблица 1
Статистические показатели, использованные для оценки динамической способности в разрезе отраслей обрабатывающей промышленности
Характеристика
УКШ-ресурсов отрасли скорости трансформации УИШ-ресурсов сонаправленности трансформации УКШ-ресурсов и значимых слабых сигналов среды
1. Доля затрат на организационные инновации в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг 1. Динамика обновления основных фондов 1. Динамика индекса физического объема валовой добавленной стоимости
2. Количество приобретенных организациями новых технологий (технических достижений) 2. Динамика доли затрат на инновации в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг 2. Индекс производительности труда
3. Доля затрат на технологические инновации в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг 3. Динамика количества приобретенных организациями новых технологий (технических достижений)
Таблица 2
Значения силы динамических способностей отрасли и статистического показателя «удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме выручки отрасли» для соответствующей отрасли обрабатывающей промышленности
Отрасль обрабатывающего производства Сила динамических способностей отрасли Ранг Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме выручки отрасли Ранг
Производство транспортных средств и оборудования 2,299 1 23,7 1
Производство резиновых и пластмассовых изделий 2,001 2 10,2 3
Производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования 1,865 3 13,8 2
Химическое производство 1,533 4 9,4 4
Производство машин и оборудования 1,019 5 5,2 7
Металлургическое производство и производство готовых металлических изделий 0,858 6 8,3 5
Производство пищевых продуктов, включая напитки, и табака 0,663 7 4,8 8
Производство прочих неметаллических минеральных продуктов 0,591 8 4 11
Текстильное и швейное производство 0,498 9 4,8 9
Целлюлозно-бумажное производство; издательская и полиграфическая деятельность 0,475 10 5,8 6
Обработка древесины и производство изделий из дерева 0,248 11 4,6 10
Производство кожи, изделий из кожи и производство обуви 0,169 12 2,3 12
Таблица 3
Степень развития ИКТ в промышленных отраслях Российской Федерации [4]
Обрабатывающие производства « С Серверы Интернет Веб-сайт «Облачные» сервисы Электронный обмен данными между своими и внешними ИС Степень развития цифровой экономики
Производство пищевых продуктов, ключая напитки и табак 97,7 74,8 96,7 53,4 23,7 73,6 1,049
Целлюлозно-бумажное производство, издательская и полиграфическая деятельность 97,9 43,6 96,5 51,0 20,9 63,9 0,920
Металлургическое производство и производство готовых металлических изделий 96,8 76,7 95,9 67,5 18,9 72,9 1,050
Производство машин и оборудования 97,2 70,1 95,7 60,8 18,5 68,1 1,000
Текстильное и швейное производство 95,5 57,4 93,6 53,4 18,9 64,4 0,935
Производство кожи, изделий из кожи и производство обуви 97,0 71,0 96,0 49,0 15,0 72,0 0,947
Химическое производство 96,8 77,2 96,6 62,9 24,1 73,4 1,084
Производство резиновых и пластмассовых изделий 97,9 79,9 96,9 62,4 25,1 79,9 1,115
Обработка древесины и производство изделий из дерева 94,2 62,7 92,4 45,1 20,4 74,1 0,955
Производство транспортных средств и оборудования 94,2 68,0 89,3 53,8 14,5 62,1 0,910
Производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования 98,4 78,9 97,3 67,4 16,8 70,1 1,035
Для анализа степени развития цифровой экономики в отраслях обрабатывающей промышленности проведем оценку уровня развития информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) этих отраслей. Основанием для такого допущения являются два факта. Во-первых, в основе цифровой экономики лежат ИКТ. Во-вторых, в программе «Цифровая экономика Российской Федерации» определены уровни цифровой экономики, среди которых среда, создающая условия для развития платформ и технологий, для эффективного взаимодействия субъектов рынков и отраслей экономики (сфер деятельности), охватывающая нормативное регулирование, информационную инфраструктуру, кадры и информационную безопасность, что является основными составляющими ИКТ. Оценка проведена с помощью расчета многомерной средней значений приведенных в табл. 3 шести частных показателей, характеризующих степень развития ИКТ в анализируемых отраслях.
Сопоставление результатов расчетов, представленных в табл. 2 и 3, дает возможность позиционировать анализируемые отрасли в координатах «Уровень динамических способностей отрасли - Степень развития цифровой экономики в отрасли» и выделить на карте (рис. 2) четыре квадранта, в каждый из которых попали группы отраслей, отличающихся, по сути, степенью готовности к развитию цифровой экономики и потенциалу к такому развитию.
Первая группа - это отрасли с существенным для РФ уровнем цифровизации и значительной силой динамических способностей, характеризующиеся относительно высокой готовностью к развитию цифровой экономики и способностью использовать ее возможности и инструменты для формирования и сохранения своих конкурентных преимуществ.
Уровень динамических способностей
2,5-,
Производство резины и пластмассы
♦ 2,0
♦
Производство электрооборудования
1,5
8 ш
0
1 ^
I 0,7 л
5 §
£
1,0
0,8 0,9
Текстильное и швейное производство Целлюлозно-бумжное ж + 0,5
производство ♦
Обработка древесины
Производство транспортных средств
. Химическое
производство
Производство машин и оборудования
1,0
1,2
I Металлургия
' Производство пищевых продуктов
1,3
Производство кожи
-0,5
Рис. 2. Карта позиционирования отраслей обрабатывающей промышленности по признаку «уровень динамических способностей» и «уровень цифровизации отрасли»
Во вторую группу попали отрасли, в которых уровень цифровизации ниже среднего по промышленности, но при этом уровень динамических способностей выше среднего. Можно сказать, что и эти отрасли готовы к развитию цифровой экономики, мало того - у них есть потенциал для такого развития. Однако у предприятий этих отраслей невысока целесообразность инвестирования средств в развитие своих динамических способностей.
Отрасли третьей группы характеризуются незначительным уровнем динамических способностей, но развитие цифровой экономики у них выше среднего по промышленности. Это означает, что данные отрасли отличаются низким уровнем готовности к угрозам цифровой экономики и для них велика вероятность потери своих конкурентных преимуществ. Предприятиям таких отраслей целесообразно инвестировать в развитие своих динамических способностей.
Четвертая группа отраслей характеризуется низким уровнем цифровизации и низким значением силы динамических способностей. По сути, это аутсайдеры обрабатывающей промышленности.
Заключение
На цифровую экономику вполне обоснованно возлагаются надежды как на драйвер экономического роста России. Однако ее развитие сопряжено с усложнением условий функционирования хозяйствующих субъектов, в частности обусловленным ускорением изменений среды, сокращением продолжительности жизненного цикла конкурентных преимуществ и другими проявлениями гиперконкуренции. В этих условиях промышленным предприятиям следует ориентироваться на более сложную инновационную среду, формировать и развивать более сложные цепочки поставок и бизнес-модели, противодействовать более широкому кругу конкурентов, в том числе глобальных. Решение этих задач требует от управленческой команды использования технологий и инструментов стратегического управления, сформированных в рамках цифровой экономики. Одной из таких современных технологий является технология управления на базе формирования и развития динамических способностей предприятий.
Предложенный в настоящем исследовании метод оценки динамических способностей промышленного предприятия разработан на основе сформулированного определения сущности этого понятия, выявленных свойств и соответствующих требований и принципов. От существующих, в основном экспертных, методов он отличается комплексностью и возможностью получить количественную оценку. Его адаптация дала возможность рассчитать динамические способности отраслей обрабатывающей промышленности.
Анализ полученных оценок, в сравнении с рассчитанным уровнем развития цифровой экономики обрабатывающих отраслей, дал возможность построить карту их позиционирования в координатах «Уровень динамических способностей отрасли - Степень развития цифровой экономики в отрасли» и сформулировать два основных вывода.
1. Уровень развития динамических способностей российских промышленных предприятий относительно невысок, при этом уже в достаточной степени ощутим, несмотря на отставание России от развитых стран по состоянию цифровой экономики. Это может привести к ограничению сфер использования инструментов и технологий цифровой экономики и ее сосредоточению в финансовом секторе, розничной торговле, связи и, по прогнозам, оптовой торговле, но не в промышленности.
2. Предприятиям обрабатывающей промышленности следует повышать степень своей готовности к угрозам гиперконкуренции и вызовам цифровой экономики, определяя целесообразный объем инвестиций в развитие динамических способностей.
Источники
1. Барни Дж. Б. Может ли ресурсная концепция принести пользу исследователям в области стратегического управления? - Да // Российский журнал менеджмента. 2009. № 7. С. 71-92.
2. Вайсман Е. Д., Никифорова Н. С., Носова С. А. Формирование модели стратегического управления динамическими способностями промышленного предприятия с использованием технологии форсайт // Российское предпринимательство. 2017. Т. 18, № 7. С. 1091-1104.
3. Грант Р. Ресурсная теория конкурентных преимуществ: практические выводы для формирования стратегии // Вестник СПбГУ Сер.: Менеджмент. 2003. Вып. 3. С. 47-75.
4. Индикаторы информационного общества: 2016: стат. сб. / Г. И. Абдрахманова, Л. М. Гохберг, М. А. Кевеш и др. М.: НИУ ВШЭ, 2016.
5. Портер М. Конкурентная стратегия: методика анализа отраслей и конкурентов. M.: Альпина Паблишер, 2016.
6. Прахалад К. К., Хамел Г. Ключевая компетенция корпорации // Вестник СПбГУ. Сер.: Менеджмент. 2003. Вып. 3. C. 18-41.
7. Россия Онлайн: догнать нельзя отстать / Б. Банке, В. Бутенко, И. Котов и др. Boston Consulting Group, 2016.
8. Цифровая Россия: новая реальность / А. Аптекман, В. Калабин, В. Клинцов и др. McKinsey & Company, 2017.
9. Barreto I. Dynamic Capabilities: A Review of Past Research and an Agenda for the Future // Journal of Management. 2010. Vol. 36, no. 1. Pp. 256-280.
10. Birkinshaw J., Ansari S. Understanding Management Models: Going Beyond "What" and "Why" to "How" Work Gets Done in Organizations // Foss N. J., Saebi T. (eds.) Business Model Innovation: The Organizational Dimension. Oxford: Oxford University Press, 2015. Pp. 85-103.
11. D'Aveni R., Dagnino B. G., Smith K. G. The Age of Temporary Advantage // Strategic Management Journal. 2010. Vol. 31, issue 13. Pp. 1371-1385.
12. Easterby-Smith M., Lyles M. A., Peteraf M. A. Dynamic Capabilities: Current Debates and Future Directions // British Journal of Management. 2009. Vol. 20, issue s1. Pp. S1-S8.
13. Eisenhardt K., Martin J. Dynamic Capabilities: What are They? // Strategic Management Journal. 2000. Vol. 21, no. 10/11. Pp. 1105-1121.
14. Strategic Management of Dynamic Capabilities of an Enterprise with Using Foresight Technologies / E. D. Vaisman, S. V. Aliukov, N. S. Nikiforova, S. A. Nosova // Proceedings of the 29th International Business Information Management Association Conference - Innovation Management and Education Excellence Vision 2020: From Regional Development Sustain-ability to Global Economic Growth (IBIMA) (3-4 May, 2017, Vienna, Austria). Pp. 787-795.
15. Teece D. J. A Dynamic Capabilities-Based Entrepreneurial Theory of the Multinational Enterprise // Journal of International Business Studies. 2014. Vol. 45, issue 1. Pp. 8-37.
16. Teece D. J. Dynamic Capabilities and Strategic Management // Strategic Management Journal. 1997. Vol. 18, no. 7. Pp. 509-533.
17. Winter S. G. Understanding Dynamic Capabilities // Strategic Management Journal. 2003. Vol. 24, no. 10. Pp. 991-995.
***
Development of Industrial Enterprises' Dynamic Capabilities in the Digital Economy
by Yelena D. Vaisman and Natalya S. Nikiforova
The article considers a relevant problem of the readiness of Russian industrial enterprises to address the threats of hypercompetition under the digital economy. The authors construct a hypothesis on the possibility of overcoming these threats and building sustainable competitive advantages in conditions of the digital economy through forming and developing the industrial enterprises' dynamic capabilities. The researchers develop a method for assessing dynamic capabilities, and adapt it to the Russian manufacturing industries. The paper presents the results of measuring the levels of the digital economy development in every sector and builds a positioning map of manufacturing industries in the coordinates "level of dynamic capabilities of an industry" and "degree of the digital economy development in an industry". The authors specify four groups of industries, which differ in the degree of readiness to the development of the digital economy and in potential for such development. The findings can be useful for enterprises of the industries explored in the research to make decisions about investments into development of dynamic capabilities to form sustainable competitive advantages in the digital economy.
Keywords: industrial enterprise; strategic management; dynamic capabilities; digital economy; hy-percompetition.
References:
1. Barni J. B. Mozhet li resursnaya kontseptsiya prinesti pol'zu issledovatelyam v oblasti strategich-eskogo upravleniya? - Da [Is the resource-based view a useful perspective for strategic management research? - Yes]. Rossiyskiy zhurnal menedzhmenta - Russian Journal of Management, 2009, no. 7, pp. 71-92.
2. Vaysman Ye. D., Nikiforova N. S., Nosova S. A. Formirovanie modeli strategicheskogo upravleniya dinamicheskimi sposobnostyami promyshlennogo predpriyatiya s ispol'zovaniem tekhnologii forsayt [Formation of a strategic management model for the dynamic capabilities of an industrial enterprise using a foresight technology]. Rossiyskoe predprinimatelstvo - Russian Entrepreneurship, 2017, vol. 18, no. 7, pp. 1091-1104.
3. Grant R. Resursnaya teoriya konkurentnykh preimushchestv: prakticheskie vyvody dlya formiro-vaniya strategii [The resource-based theory of competitive advantage: Implications for strategy formulation]. Vestnik SPbGU. Seriya: Menedzhment - Bulletin of Saint Petersburg University of Economics. Series: Management, 2003, issue 3, pp. 47-75.
4. Abdrakhmanova G.I., Gokhberg L.M., Kevesh M.A. et al. Indikatory informatsionnogo obshchest-va: 2016 [Indicators of information society: 2016. Statistical yearbook]. Moscow: HSE, 2016.
5. Porter M. Konkurentnaya strategiya: metodika analiza otrasley i konkurentov [Competitive strategy: Techniques for analysing industries and competitors]. Moscow: Alpina Publ., 2016.
6. Prakhalad K. K., Khamel G. Klyuchevaya kompetentsiya korporatsii [The core competence of corporation]. Vestnik SPbGU. Seriya: Menedzhment - Bulletin of Saint Petersburg University of Economics. Series: Management, 2003, issue 3, pp. 18-41.
7. Banke B., Butenko V., Kotov I. et al. Rossiya Onlayn: dognat' nel'zya otstat' [Russia online: Catch up to not be left behind]. Boston Consulting Group, 2016.
8. Aptekman A., Kalabin V., Klintsov V. et al. Tsifrovaya Rossiya: novaya real'nost' [The digital Russia: New reality]. McKinsey & Company, 2017.
9. Barreto I. Dynamic Capabilities: A Review of Past Research and an Agenda for the Future. Journal of Management, 2010, vol. 36, no. 1, pp. 256-280.
10. Birkinshaw J., Ansari S. Understanding Management Models: Going Beyond "What" and "Why" to "How" Work Gets Done in Organizations. In: Foss N. J., Saebi T. (eds.) Business Model Innovation: The Organizational Dimension. Oxford: Oxford University Press, 2015, pp. 85-103.
11. DAveni R., Dagnino B. G., Smith K. G. The Age of Temporary Advantage. Strategic Management Journal, 2010, vol. 31, issue 13, pp. 1371-1385.
12. Easterby-Smith M., Lyles M. A., Peteraf M. A. Dynamic Capabilities: Current Debates and Future Directions. British Journal of Management, 2009, vol. 20, issue s1, pp. S1-S8.
13. Eisenhardt K., Martin J. Dynamic Capabilities: What are They? Strategic Management Journal, 2000, vol. 21, no. 10/11, pp. 1105-1121.
14. Vaisman E. D., Aliukov S. V., Nikiforova N. S., Nosova S. A. Strategic Management of Dynamic Capabilities of an Enterprise with Using Foresight Technologies. Proceedings of the 29th International Business Information Management Association Conference - Innovation Management and Education Excellence Vision 2020: From Regional Development Sustainability to Global Economic Growth (IBIMA) (3-4 May, 2017, Vienna, Austria), pp. 787-795.
15. Teece D. J. A Dynamic Capabilities-Based Entrepreneurial Theory of the Multinational Enterprise. Journal of International Business Studies, 2014, vol. 45, issue 1, pp. 8-37.
16. Teece D. J. Dynamic Capabilities and Strategic Management. Strategic Management Journal, 1997, vol. 18, no. 7, pp. 509-533.
17. Winter S. G. Understanding Dynamic Capabilities. Strategic Management Journal, 2003, vol. 24, no. 10, pp. 991-995.
Contact Info:
Yelena D. Vaisman, Dr. Sc. (Econ.), Prof. of South Ural State University
Finance, Money Circulation and Credit Dept. (national research university)
Phone: (351) 267-92-81 76 Lenina Ave., Chelyabinsk, Russia, 454080
e-mail: [email protected]
Natalya S. Nikiforova, Postgraduate of Finance, South Ural State University
Money Circulation and Credit Dept. (national research university)
Phone: (351) 267-92-81 76 Lenina Ave., Chelyabinsk, Russia, 454080
e-mail: [email protected]
Ссылка для цитирования: Вайсман Е. Д., Никифорова Н. С. Развитие динамических способностей промышленных предприятий в условиях цифровой экономики // Известия Уральского государственного экономического университета. 2018. Т. 19, № 3. С. 126-136. DOI: 10.29141/2218-5003-2018-9-3-11 For citation: Vaisman Ye. D., Nikiforova N. S. Razvitie dinamicheskikh sposobnostey promyshlennykh predpriyatiy v usloviyakh tsifrovoy ekonomiki [Development of industrial enterprises' dynamic capabilities in the digital economy]. Izvestiya Uralskogo gosudarstvennogo ekonomicheskogo universiteta - Journal of the Ural State University of Economics, 2018, vol. 19, no. 3, pp. 126-136. DOI: 10.29141/2218-5003-2018-9-3-11
