CC BY
16
УДК 512.64(075.8)
Т. И. Белых
Байкальский государственный университет, г. Иркутск, Российская Федерация
А. В. Бурдуковская
Байкальский государственный университет, г. Иркутск, Российская Федерация
Д. И. Гутник Университет Тунцзи, г. Шанхай, Китайская Народная Республика
СОЦИAЛЬНО-ЭKОНОМИЧЕСKИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ТQП МЕНЕДЖМЕНТА КОМПАНИИ КАК ДЕТЕРМИНАНТЫ ОРГАНИЗАЦИОННОЙ ИННОВАЦИОННОСТИ В РОССИИ И США
АННОТАЦИЯ. Процесс создания и внедрения инноваций нередко называют ключевым двигателями современной экономики, невозможно отрицать его значение как для национальной экономики в целом, так и для эффективности конкретных предприятий. Несмотря на то, что существует обширный диапазон факторов, влияющих на уровень инновационности компании, топ менеджмент компании (ТМ далее) является той структурой, которая в состоянии повлиять на большинство из них. Большая часть исследований, связанных с характеристиками ТМ, оценивает их влияние на общую производительность и финансовые результаты компании, в то время как эффект воздействия управленческой команды, наделенной определенными социально-экономическими чертами, на инновационность компании остается слабо изученным.
Следует так же отметить, что большинство исследователей, занимающихся изучением характеристик ТМ, для проведения анализа используют данные из американской статистики. Тем не менее то, что правильно для одной страны не всегда справедливо и жизнеспособно в других. Именно поэтому данная работа призвана восполнить пробел в области анализа воздействий характеристик управленческой команды на инновационность компании с учетом национальных особенностей, и включает в себя изучение и сравнение подобных процессов в США и России. Выбор стран обусловлен антагонистической природой их культур и достаточной степенью изученности данных процессов с использованием данных из США. КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА. Топ менеджмент; пол; возраст; социально-экономический фон; инновативность.
ИНФОРМАЦИЯ О СТАТЬЕ. Дата поступления 20 июня 2017 г.; дата принятия к печати 11 октября 2017 г.; дата онлайн-размещения 25 октября 2017 г.
T. I. Belych
Baikal State University, Irkutsk, Russian Federation A. V. Burdukovskaya Baikal State University, Irkutsk, Russian Federation
D. I. Gutnik
Tongji University, Shanghai, People's Republic of China
SOCIOECONOMIC BACKGROUND OF TOP CORPORATE MANAGEMENT AS DETERMINANTS OF ORGANIZATIONAL INNOVATIVENESS IN RUSSIA AND THE USAS
ABSTRACT. The process of creating and introducing innovations is frequently heralded as the key driver of the modern economy, so it's impossible to deny its
© Т. И. Белых, А В. Бурдуковская, Д. И. Гутник, 2017
significance both for the national economy on the whole and for efficiency of particular businesses. Despite the existence of a wide range of factors that affect the level of company's innovativeness, the top corporate management (TM, hereinafter) is a structure than is able to affect most of these. The most part of investigations connected with characteristics of TM assess their influence on company's general productivity and financial results, while the influential effect of the management team, endowed with specific socio-economic features, on the company's innovativeness remains underexplored. It should be also noted that most investigators studying the TM characteristics use American statistical data in carrying their analyses. Yet, while what is correct for one country is not always valid and viable for others. That's why, this paper is called upon to fill up the gap in the area of analysis of the management team characteristics impact on company's innovativeness in terms of national features, and it includes the study and comparison of similar processes in the USA and Russia. The selection of the countries is determined by the antagonistic nature of their cultures and a sufficient degree of coverage of studies of these processes with use of the data from the USA.
KEYWORDS. Top management; gender; age; socio-economic background; innovativeness. ARTICLE INFO. Received June 20, 2017; accepted October 11, 2017; available online October 25, 2017.
Жесткая конкуренция вынуждает организации постоянно разрабатывать и выпускать на рынок широкий спектр инновационных продуктов и услуг, поскольку инновационность рассматривается как ключевой фактор для выживания фирмы: [1]. В неопределенной и турбулентной среде с высоким уровнем конкуренции организации сталкиваются с проблемой того, что уровень инновационности компании, а также факторы, которые влияют на этот уровень, не похожи в различных странах. Они сильно различаются в зависимости от исторических, экономических, политических, социальных и культурных аспектов.
Вопрос: «Как улучшить инновационную деятельность фирмы?» остается актуальной темой для ученых и менеджеров по всему миру, современный менеджмент имеет много доказательств того, что характеристики ТМ влияют на организационные результаты: [2; 3, p. 255—258] и т.д.
Настоящее исследование направлено на изучение влияния таких факторов, как возраст, пол и социально-экономический статус управленческой команды на инновационность компании. Его эмпирическая база представлена опросом, проведенным среди 250 компаний, как российских, так и американских. Корреляция между характеристиками ТМ и инновационностью в основе исследования призвана объяснить, как они и их комбинации влияют на организационную инновационность и продемонстрировать, как это влияние отличается в России и Соединенных Штатах.
С точки зрения практических последствий, результаты этого исследования полезны для тех, кто несет ответственность за выбор и определение состава команды топ менеджеров. Следовательно, может быть подобран такой состав ТМ, который будет полезными для инновационного потенциала компании с учетом страны, где эта компания работает.
Текущий уровень инновационности среди российских компаний можно охарактеризовать как «ниже среднего». Российские компании в основном полагаются на относительно дешевую рабочую силу и изобилие природных ресурсов в качестве основных конкурентных преимуществ. Россия начала свое инновационное развитие около десяти лет назад (в 2005 году), результаты в среднем по России уровня предпринимательства и инновационной деятельности отстают от уровня европейских и БРИКС стран. Согласно Стратегии инновационного развития Российской Федерации, на период до 2020 года (далее — Стратегия) в начале
2012 года Россия была на 120-м месте среди 183, развивающих инновационную деятельность стран1 [4; 5].
Для нормализации данной ситуации Стратегия определяет три основных приоритета — развитие кадрового потенциала; повышение инновационной активности бизнеса посредством модернизации технических процессов и производства современных и уникальных товаров для экспорта; стимулирование поддержки инноваций со стороны органов государственного управления для создания благоприятной среды, способствующей активному развитию инновационной деятельности.
Несмотря на то, что есть все необходимые условия для успешного развития инновационной деятельности меры государственной поддержки ее не были систематизированы и не имеют единой правовой и нормативной базы. Количество налоговых льгот и их влияние на финансовый результат общего российского предприятия не являются существенными, имеют локальный характер и компенсируют лишь небольшую долю рисков и расходов, связанных с разработкой и внедрением инноваций.
Многие исследователи указывают на низкий интерес к инновационному развитию среди российских предприятий. Этот факт подтверждается статистикой по НИОКР (научно-исследовательские и опытно-конструкторские разработки) расходов российских компаний. Доля абсолютно инновационно пассивных предприятий составляет 44 % в среднем. Доля компаний, которые разрабатывают новые продукты (19 %) намного ниже, чем доля фирм, которые не имеют собственных научно-исследовательских центров, но применяют и адаптируют существующие технологии и продукты (27 %). Только 3 % компаний в России производят новые продукты и технологии для международного рынка [6].
По данным исследования, проведенного Высшей школой экономики, 65,4 % предприятий в промышленности и секторе услуг при разработке инновации в основном полагаются на свои собственные ресурсы (или группы партнеров). Только одна треть респондентов-компаний отметили, что они работают на инновации в сотрудничестве с другими организациями. Существует устойчивая корреляция между интенсивностью сотрудничества и размером компании. Крупные компании (500 сотрудников и более) являются более активными в инновационном партнерстве: почти 35 % из них участвуют в такой деятельности, в то время как доля средних предприятий составляет 26 %, а мелких — 21 %.
Соединенные Штаты рассматривают как одну из самых инновационных стран современного мира. Согласно Bloomberg Rankings в 2014 году США были на третьем месте в общем рейтинге после Южной Кореи и Швеции.
В настоящее время производственная сфера играет огромную роль в поддержке и продвижении американских инноваций. Она представляет собой 12 % от ВВП США и составляет 60 % всех американских научных исследований и 75 % патентов, выданных в США. Новые технологии снижения затрат и сокращения времени, необходимого для разработки, тестирования и производства новой продукции на предприятиях способствуют еще большему развитию производства в США. В 2010 году более 30 % американских производителей сообщили о введении принципиально новой продукции или процесса по сравнению с 13 % предприятий других секторов экономики (рис. 1).
1 Стратегия инновационного развития Российской Федерации на период до 2020 года [Электронный ресурс] : утв. Распоряжением Правительства РФ от 08 дек. 2011 г. № 2227-р. URL: http:// minsvyaz.ru/common/upload/2227-pril.pdf.
Электроприборы I ЭлектроникаI Химическая промышленность I Транспорт I Машинное оборудование! Обрабатывающая промышленность I Все отрасли!
0
141
136
131
113
10
20
30
40
153
151
147
50
60
Рис. 1. Компании выпускающие инновационные продукты или услуги
Теория высших эшелонов — краеугольный камень и прародитель всех исследований влияния характеристик ТМ на результаты деятельности организаций. Согласно этой теории деятельность компании, ее стратегии и эффективность их реализации должны быть рассмотрены как отражение ценностей и когнитивных способностей наиболее влиятельных участников в организации [7]. И хотя в большинстве фирм исполнительный директор является лидером в принятии решений, нацеленных на улучшение организационных результатов, сравнительно долгая история тестирования и развития теории высших эшеленов подтверждает один из своих главных постулатов — ориентация на всю управленческую команду и их поддающиеся измерению характеристики. В этом ключе исследования подтверждают и уточняют, что организационная эффективность зависит, по крайней мере частично, от состава исполнительной команды [8; 9; 10].
Оригинальная теория высших эшелонов включает в себя широкий спектр демографических и социально-экономических характеристик, однако в данной работе упор сделан на три характеристики команды ТМ: возраст, пол и социоэ-кономическое происхождение, поскольку именно для этих факторов восприятие в различных культурных средах может имеет наибольшее различие. Кроме того, именно эти характеристики исследователи выделяют в качестве наиболее значимых по воздействию на инновационную ориентацию организации [11].
В литературе существует ряд доказательств того, что распределение власти между руководителями высшего звена имеет значимое воздействие на производственные показатели — неравенство во власти между членами команды ТМ может иметь как положительные, так и негативные последствия для компании. В связи с этим данное исследование проверяет теорию, согласно которой в команде с достаточно сильным неравенством в распределении власти женщины, молодые люди и члены команды с низким социо-экономическим происхождением не имеют вообще или оказывают очень слабое влияние на принятие решений и как следствие результаты деятельности организации. И наоборот, в команде с низким уровнем «властного» неравенства и соответственно высокой степеню интеграции каждого члена в процессы принятия решения разница в возрасте, поле и социо-э-кономическом происхождении не будет отражаться на возможности повлиять на стратегию предприятия [7].
Таким образом, данная работа рассматривает четыре фактора, которые с точки зрения теории высших эшелонов могут повлиять на иновационную эффективность компании и одну контрольную переменную, призванную снизить риск мультиколлинеарности.
Переменная у — иновационная эффективность компании, которая является фиктивной.
Переменная х1 — возраст, показывает долю членов управленческой команды, возраст которых между 30 и 40 годами, эта переменная может варьироваться от 0 до 1.
Переменная х2 — пол, представляет расчетную долю женщин в команде, эта переменная может варьироваться от 0 до 1.
Переменная х3 — социально-экономический фон, характеризует расчетную часть руководителей, вышедших из низких социально-экономических групп, эта переменная может варьироваться от 0 до 1.
Переменная х4 — коэффициент распределения власти, его значение основано на оценке власти, которой обладает каждый член команды по 7-балльной шкале Лайкерта от 1 (очень мощный) до 7 (не мощный) по мнению других членов команды, выведении среднего значения всех оценок для каждого менеджера и затем нахождении коэффициента вариации полученных значений, для определения степени разброса оценок в каждой команде. Чем выше коэффициент, тем выше неравенство в распределении власти в команде.
Переменная х5 — размер организации, представляет собой логарифм доходов компании за год. Цель этой переменной — уменьшить угрозу мультиколлинеар-ности.
Приведем описательную статистику и корреляцию рассматриваемых факторов по данным РФ (табл. 1, 2).
До проведения линейного регрессионного анализа необходимо изучить характер взаимосвязи между долей женщин в ТМТ и зависимой переменной, поскольку в теории влияние данного фактора положительно сказывается на инновационной деятельности компании только до определенного предела, затем оно становится отрицательным.
Числовые характеристики переменных по РФ
Таблица 1
Среднее Стандартное отклонение Коэффициенты корреляции
Инновация 0,399 0,1242
Возраст 0,4011 0,1916 0,3736
Пол 0,4198 0,925 0,409 0,3097
Социально-экономический фон 0,3934 0,1576 0,2658 0,3876 0,3044
Коэффициент распределения власти 1,2352 0,5139 -0,4792 -0,0516 -0,0481 -0,0553
Размер организации 10,1109 0,3509 0,5131 0,2591 0,2596 0,1411 -0,4161
Таблица 2
Числовые характеристики переменных по США
Среднее Стандартное отклонение Коэффициенты корреляции
Инновация 0,440 0,2143
Возраст 0,3756 0,5481 0,4588
Пол 0,3641 0,2084 0,2649 0,0544
Социально-экономический фон 0,2142 0,1712 0,1806 0,0219 0,0669
Коэффициент распределения власти 0,9031 0,3601 -0,2257 -0,1117 -0,0729 -0,0451
Размер организации 11,1076 0,5031 0,4777 0,3349 0,1861 0,0632 -0,0576
Для этого построим диаграмму рассеяния, используя данные по России и США (рис. 2 и 3), математическая функция, которая наилучшим образом соответствует серии точек данных, не является линейной, она представляет собой полиномиальную функцию. Действительно, в начале соотношение между инновационностью и тендерными переменными является положительным, тогда оно достигает максимального уровня (около 65 % в российской выборке и 55 % в данных из США), а затем становится отрицательным. Чтобы доказать, что полиномиальная функция подходит лучше, чем линейная, к взаимосвязи между «Пол» и «Инновативность», проводится сравнительная регрессионная проверка. Она показывает, что в случае линейной регрессии уровень значимости коэффициента не отвечает требованию — р < 0,1, а применение полиномиальной функции дает р < 0,01. Из чего можно заключить, что характер инновационно-гендерных отношений в России и США аналогичен и подтверждает нашу гипотезу, хотя в деталях графики рассеяния и различны. Чтобы учесть эту особенность взаимосвязи в регрессионном анализе, все наблюдения за гендерной переменной корректируются в соответствии с рассчитанной функцией (различной для образцов России и США).
Рис. 2. Зависимость инновации от пола по РФ
Рис. 3. Зависимость инновации от пола по США
В качестве окончательной подготовки к анализу проводится стандартизация переменных. Все переменные измеряются в разных единицах, поэтому важно стандартизировать данные для достижения сопоставимости.
Построим регрессионную модель 1 по данным по России вида:
У г = во + ¿1*1« + в2Р(*2) + вз*з« + в**« + ^ где Р(*2«) — полиномиальная функция от пола.
Построим регрессионную модель 2 по данным по России вида:
У г = «о + «1*1« + а2Р(х2г) + «з*зг + «4*4« + «5*5« + ег,
где Р(*2г) — полиномиальная функция от пола.
Построим регрессионную модель 3 по смешанным данным по России вида
У« = во + ¿1*1« + в2Р(*2) + вз*зг + в* г + ¿5*5« + вв*1г*4г + в7Р(*2г)*4г +
+ в8*3г*4г + £«,
где вв*1г*4г — условие взаимодействия между возрастом и коэффициентом распределения власти, вР^^^ы — условие взаимодействия между полиномиальной функцией по распределению полов и коэффициентом распределения власти, в^^*^ — условие взаимодействия между социальным фоном и коэффициентом распределения власти.
Таблица з
Результаты регрессионного анализа по трем моделям по данным России
Модель Модель1 Модель2 Модель3
во 0,3958 0,3954 0,3940
Возраст 0,0179 0,0208 0,0238
Пол 0,0273 0,0299 0,0292
Социально-экономический фон 0,0169 0,0194 0,0193
Коэффициент распределения власти 0,0626 0,0323 0,0252
Размер организации -0,0685 -0,0631
Коэффициент распределения власти • Возраст -0,0127
Коэффициент распределения власти • Пол -0,0155
Коэффициент распределения власти • Социально-экономический фон -0,0202
F 49,22 51,17 46,96
Adjusted R2 0,4475 0,4601 0,5149
n = 125, p < 0,05 (модель 1), p < 0,01, (модель 2), p < 0,001 (модель 3)
Таблица 4
Результаты регрессионного анализа по трем моделям по данным США
Модель Модель1 Модель2 Модель3
во 0,4239 0,4451 0,4443
Возраст 0,0321 0,0333 0,0329
Пол 0,0087 0,0107 0,0112
Социально-экономический фон 0,0067 0,0068 0,0063
Размер организации 0,1126 0,0997 0,0865
Коэффициент распределения власти -0,0439 -0,0310
Коэффициент распределения власти • Возраст -0,0126
Окончание табл. 4
Модель Модель1 Модель2 Модель3
Коэффициент распределения власти • Пол -0,0049
Коэффициент распределения власти • Социально-экономический фон -0,0037
F 51,01 50,17 47,52
Adjusted R2 0,2757 0,3699 0,3852
n = 125, p < 0,05, p < 0,01, p < 0,001
Приведем результаты регрессионного анализа.
Количество «молодых» (от 30 до 45 лет) членов ТМТ положительно влияет на инновационную деятельностью компании. Модель 1 таблицы 3 и модель 1 табл. 4 показывают, что взаимосвязь между «возрастом» и «инновационностью» является положительной и значимой: в = 0,0179, р < 0,05 — российский образец; в = 0,0321, р < 0,01 — образец США. Следовательно, результаты подтверждают гипотезу о положительной связи между рассматриваемыми факторами.
Доля женщин в ТМТ положительно связана с организационной инновационно-стью до некоторого предела, потом эта связь становиться отрицательной. Предложенный характер взаимосвязи подтверждается приведенной выше кривой подгонки, а значимость этого соотношения имеет поддержку в модели 1 табл. 3 (в2 = 0,0273, р < 0,01 — российская выборка) и в модели 1 табл. 4 (в2 = 0,0087, Р < 0,01 — образец США). Следовательно, гипотеза о статистической значимости влияния пола поддерживается результатами регрессий.
Согласно третьей гипотезе, количество менеджеров с низким социально-экономическим происхождением позитивно связано с инновационной деятельностью фирмы. Результаты регрессии, показанные в модели 1 табл. 3 и модели 1 табл. 4, подтверждают эту гипотезу: в3 = 0,0169, р < 0,05 — российский образец и: в3 = 0,0067, р < 0,05 — американский образец.
Связь между присутствием женщин, людей в оптимальной возрастной группе и с низким социально-экономическим положением в команде и организационной инновационностью статистически значима. Действительно, в модели 3 табл. 3 и модели 3 табл. 4 показано, что положительное влияние изучаемых демографических особенностей руководителей на инновационность фирмы существенно. Чем выше коэффициент распределения власти, тем меньше влияние возраста, пола и социально-экономического фона, и наоборот низкий коэффициент распределения власти (отрицательные значения) усиливает положительное влияние возраста, пола и социально-экономического фона на инновативность. В российской выборке результаты следующие: влияние коэффициента власти на возраст: в6 = —0,0127, р < 0,05, на пол: в7 = —0,0155, р < 0,05 и на социально-экономический фон: в8 = —0,0202, р < 0,01. В образце США влияние коэффициента власти не столь сильное, но все же значительное: в6 = —0,0126, р < 0,05; в7 = —0,0049, р < 0,05; в8 = -0,0037, р < 0,05.
Результаты исследования подтверждают гипотезу о том, что женщины, «молодые» сотрудники и вышедшие из низких социально-экономических слоев менеджеры могут быть подвержены дискриминации по степени влияния на принятие решений в условиях неравного распределения власти. При низком уровне «властного» неравенства все эти переменные демонстрируют значительно более сильное влияние на инновационность, чем в случае высокого уровня. Более того, положительное влияние на инновационность в условиях низкого неравенства намного выше для команды, которая состоит из большого или оптимального числа
женщин, «молодых» людей и руководителей с низким социально-экономическим происхождением. Поэтому можно сделать вывод о том, что в командах, где власть распределяется неравномерно молодые, женщины и руководители с низким социально-экономическим происхождением не могут позитивно влиять на инноваци-онность в полной мере, поскольку они страдают от специфического вида дискриминации со стороны более властных членов команды.
Влияние количества «молодых», женщин и менеджеров из низких социально-экономических групп в команде ТМ на инновационные показатели организации отличается в России и США. Сравнение значений параметров в модели 1 табл. 3 и 4 показывает, что влияние количества женщин и представителей из низких социально-экономических слоев на инновационность намного ниже для США, чем для России. Только возрастная переменная имеет большее значение в модели, основанной на выборке из США. Кроме того, отрицательный эффект высокого коэффициента распределения власти на инновационные показатели фирмы также ниже в данных США (модель 2 табл. 3 и 4).
Исследования, проведенные в предлагаемой статье, показывают значительную разницу в результатах между российскими и американскими образцами, что соответствует цели исследования. Поэтому все предположения, сформулированные в рабочих гипотезах, нашли доказательства в результатах регрессии.
Список использованной литературы
1. Marinova D. Actualizing innovation effort: The impact of market knowledge diffusion in a dynamic system of competition / D. Marinova // Journal of Marketing. — 2004. — Vol. 68, № 3. — P. 1-20.
2. Hambrick D. C. Upper echelons theory: an update / D. C. Hambrick // Academy of Management Review. — 2007. — Vol. 32, № 2. — P. 334-343.
3. Hofstede G. J. Cultures and Organizations. Software of the Mind / G. J. Hofstede, M. Minkov. — New York : McGraw-Hill, 2010. — 576 p.
4. Айрапетова А. Г. Стратегическая оценка деятельности инновационно-активных предприятий : моногр. / А. Г. Айрапетова [и др.] ; под ред. А. Е. Карлика. — СПб. : СПб-ГУЭФ, 2012. — 225 с.
5. Бабкин А. В. Развитие инновационного предпринимательства в России: понятие, динамика, проблемы, направления развития / А. В. Бабкин, О. В. Чистякова // Экономическое возрождение России. — 2014. — № 4. — С. 157-170.
6. Сайфилина С. Ф. Проблемы инновационного развития российских предприятий /
C. Ф. Сайфилина // Успех современной естественной науки. — 2010. — № 3. — С. 171-173.
7. Hambrick D. C. Upper echelons — the organization as a reflection of its top managers /
D. C. Hambrick, P. A. Mason // Academy of Management Review. — 1984. — Vol. 9, № 2. — P. 193-206.
8. Bantel K. A. Top management and innovations in banking — does the composition of the top team make a difference / K. A. Bantel, S. E. Jackson // Strategic Management Journal. — 1989. — № 10. — P. 107-124.
9. Carpenter M. A. Bundling human capital with organizational context: The impact of international assignment experience on multinational firm performance and CEO pay / M. A. Carpenter, W. G. Sanders, H. B. Gregersen // Academy of Management Journal. — 2001. — Vol. 44. — № 3. — P. 493-511.
10. Eisenhardt K. Politics of strategic decision making in high-velocity environments: Toward a midrange theory / K. Eisenhardt, L. J. Bourgeois // Academy of Management Journal. — 1988. — № 31. — P. 737-770.
11. Talkea K. How top management team diversity affects innovativeness and performance via the strategic choice to focus on innovation fields / K. Talkea, S. Salomo, K. Rost // Research Policy. — 2010. — № 39. — P. 907 — 918.
References
1. Marinova D. Actualizing innovation effort: The impact of market knowledge diffusion in a dynamic system of competition. Journal of Marketing, 2004, vol. 68, no. 3, pp. 1-20.
2. Hambrick D. C. Upper echelons theory: an update. Academy of Management Review, 2007, vol. 32, no. 2, pp. 334-343.
3. Hofstede G. J., Minkov M. Cultures and Organizations. Software of the Mind. New York, McGraw-Hill, 2010. 576 p.
4. Airapetova A. G. Platonov V. V., Ovsyanko K. A., Dyukov I. I. Strategicheskaya otsenka deyatel'nosti innovatsionno-aktivnykh predpriyatii [Strategic assessment of activity of innovatingly active businesses]. Saint-Petersburg State University Of Economics Publ., 2012. 225 p.
5. Babkin A. V., Chistyakova O. V. Development of innovative businesses in Russia: notion, dynamics, direction of development. Ekonomicheskoe vozrozhdenie Rossii = Economic Revival of Russian, 2014, no. 4, pp. 157-170. (In Russian).
6. Problems of innovational development of Russian businesses. Uspekh sovremennoi estestvennoi nauki = Success of Modern Natural Science, 2010, no. 3, pp. 171-173.
7. Hambrick D. C., Mason P. A. Upper echelons — the organization as a reflection of its top managers. Academy of Management Review, 1984, vol. 9, no. 2, pp. 193-206.
8. Bantel K. A., Jackson S. E. Top management and innovations in banking — does the composition of the top team make a difference. Strategic Management Journal, 1989, no. 10, pp. 107-124.
9. Carpenter M. A., Sanders W. G., Gregersen H. B. Bundling human capital with organizational context: The impact of international assignment experience on multinational firm performance and CEO pay. Academy of Management Journal, 2001, vol. 44, no. 3, pp.493-511.
10. Eisenhardt K., Bourgeois L. J. Politics of strategic decision making in high-velocity environments: Toward a midrange theory. Academy of Management Journal, 1988, no. 31, pp. 737-770.
11. Talkea K., Salomo S., Rost K. How top management team diversity affects innovativeness and performance via the strategic choice to focus on innovation fields. Research Policy, 2010, no. 39, pp. 907-918.
Информация об авторах
Белых Татьяна Ивановна — кандидат физико-математических наук, доцент, кафедра информатики и кибернетики, Байкальский государственный университет, 664003, г. Иркутск, ул. Ленина, 11, e-mail: bti_baikal@mail.ru.
Бурдуковская Анна Валерьевна — кандидат физико-математических наук, доцент, кафедра информатики и кибернетики, Байкальский государственный университет, 664003, г. Иркутск, ул. Ленина, 11, e-mail: buran_baikal@mail.ru.
Гутник Дарья Игоревна — магистр бизнес управления Университета Тунцзи, 200092, г. Шанхай, ул. Сипинг, 1239, e-mail: daria_gutnik@mail.ru.
Authors
Tatyana I. Belych — PhD in Physics and Mathematics, Associate Professor, Chair of Computer Science and Cybernetics, Baikal State University, 11 Lenin St., 664003, Irkutsk; e-mail: bti_baikal@mail.ru.
Anna V. Burdukovskaya — PhD in Physics and Mathematics, Associate Professor, Chair of Computer Science and Cybernetics, Baikal State University, 11 Lenin St., 664003, Irkutsk; e-mail: buran_baikal@mail.ru.
Darya I. Gutnik — Master of Business Management, Tongji University 1239 Siping Rd., 200092, Shanghai; e-mail: daria_gutnik@mail.ru.
Для цитирования
Белых Т. И. Социально-экономические характеристики топ менеджмента компании как детерминанты организационной инновационности в России и США / Т. И. Белых, А. В. Бурдуковская, Д.И. Гутник // Baikal Research Journal. — 2017. — Т. 8, № 3. — DOI : 10.17150/2411-6262.2017.8(3).9.
For Citation
Belych T. I., Burdukovskaya A. V., Gutnik D. I. Socioeconomic background of top corporate management as determinants of organizational innovativeness in Russia and the USA. Baikal Research Journal, 2017, vol. 8, no. 3. DOI: 10.17150/2411-6262.2017.8(3).9. (In Russian).
