ЦИФРОВИЗАЦИЯ КОМПАНИЙ КАК ФАКТОР АДАПТАЦИИ К КОРОНАВИРУСНОМУ И САНКЦИОННОМУ ШОКАМ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

¡Российский журнал менеджмента 21 (4): 481-513 (2023)

Низв1ап МападетеП иоитаI 21 (4): 481-513 (2023)

ЦИФРОВИЗАЦИЯ КОМПАНИИ КАК ФАКТОР АДАПТАЦИИ К КОРОНАВИРУСНОМУ И САНКЦИОННОМУ ШОКАМ

М. Г. КУЗЫК, Ю. В. СИМАЧЕВ, А. А. ФЕДЮНИНА, К. П. СЕРГЕЕВА

Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Россия

Цель исследования: в статье представлен анализ взаимосвязи цифровизации компаний и успешности их адаптации к шокам 2020 и 2022 гг. Методология исследования: эконометрический анализ результатов выборочного анкетного обследования 1,8 тыс. российских компаний обрабатывающей промышленности, проведенного в 2022 г Результаты исследования: обнаружены существенные различия факторов успешного прохождения компаниями коронавирусного и санкционного шоков. Выявлена положительная связь между цифровизацией компаний и динамикой их выручки и численности работников в 2020 г. Показано, что существенным фактором успешного функционирования компаний в период коронавируса являлась цифровизация управления. Кроме того, позитивную роль в сохранении занятости в 2020 г. играло использование цифровых технологий в производственной сфере. В 2022 г. цифровые технологии не обеспечили значимого вклада в динамику развития фирм, скорее, можно вести речь о том, что более прогрессивные и динамичные фирмы лучше адаптировались к санкционному давлению. Также обнаружено, что шоку в 2020 г. оказались сильнее всего подвержены наименьшие по величине предприятия, тогда как в 2022 г. — крупные фирмы и компании, использующие импорт. Фактором более успешного прохождения санкционного шока стала ориентация на спрос государства и крупного и среднего российского бизнеса, что может свидетельствовать о возрастающей роли госзаказа и импортозамещения. Оригинальность и вклад авторов: статья призвана восполнить недостаток эмпирических исследований, рассматривающих цифровизацию российских компаний в качестве фактора их адаптации к шокам последних лет. Существенный акцент сделан на основных категориях бизнес-процессов, в которых используются цифровые технологии.

Ключевые слова: цифровизация российских компаний, цифровые технологии, корона-вирус, санкции, бизнес-процессы.

JEL: 022, 014, 032, 033.

Исследование осуществлено в рамках Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ . Адрес организации: Центр исследований структурной политики, Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Славянская пл . , 4, Москва, 109074, Россия . © М . Г . Кузык, Ю . В . Симачев, А . А . Федюнина, К . П . Сергеева, 2023 Ьй^:/^ . о^/10 .21638/зрЬи18 .2023.402

ВВЕДЕНИЕ

Цифровизация, под которой традиционно принято понимать использование цифровых технологий и данных, приводящее к изменению существующих и возникновению новых сфер и направлений дея-тельности1, представляет собой один из ключевых трендов развития бизнеса . Распространение цифровых технологий стимулирует трансформацию моделей потребительского и конкурентного поведения и бизнес-моделей компаний, причем в странах с самым разным уровнем дохода [World Bank, 2016] .

В настоящее время цифровизация проявляется едва ли не во всех сферах и направлениях деятельности компаний, затрагивая различные бизнес-процессы — как основные (взаимодействие с поставщиками и потребителями, производство товаров и услуг), так и вспомогательные и управленческие, в результате чего многие эксперты ведут речь о наступлении очередной, четвертой по счету, промышленной революции (см . , напр . : [Шваб, 2016]), нередко обозначаемой в литературе термином «Индустрия 4 . 0» . При этом в отличие от предыдущей промышленной революции Индустрии 3 . 0, которая также в существенной мере основывалась на цифровых технологиях и решениях (создание персональных компьютеров, промышленных роботов и т д ), но предусматривала цифровиза-цию лишь отдельных процессов и устройств, нынешняя фактически определяет сквозную цифровизацию всех активов и процессов компаний и их интеграцию в единую цифровую экосистему вместе с партнерами, участвующими в цепочке создания стоимости [PwC, 2016].

Значимый импульс для распространения цифровых технологий обеспечили

1 От цифровизации следует отличать цифровую трансформацию, под которой понимается не собственно использование цифровых технологий и данных, а экономические и социальные эффекты от их применения [OECD, 2019] .

пандемия СО"УГО-19 и вызванные ею ограничения . Однако при этом если различным аспектам влияния коронавируса на цифровизацию бизнеса в опубликованных к настоящему моменту работах уделено существенное внимание, то вклад самих цифровых технологий в успешность прохождения компаниями коронавирусного шока рассматривался реже . Вопросы влияния цифровизации на преодоление российскими компаниями последствий «второй волны» санкций, насколько нам известно, в эмпирических исследованиях до сих пор не рассматривались вовсе . Настоящая работа призвана отчасти восполнить данный пробел

В статье поставлены вопросы:

• способствовало ли использование компаниями цифровых технологий успешному прохождению коронавирусного и санкционного шоков;

• какие направления использования цифровых технологий играли значимую роль в условиях коронавируса и санк-ционного давления?

Статья имеет следующую структуру . В первом разделе представлен обзор литературы, посвященной цифровизации бизнеса в контексте коронавирусного и санкционного шоков . Во втором содержится описание методологии и данных исследования В третьем показаны результаты эмпирического анализа В четвертом разделе сделаны выводы исследования В заключении подведены итоги исследования и описаны его основные ограничения

ЦИФРОВИЗАЦИЯ КОМПАНИЙ В КОНТЕКСТЕ КОРОНАВИРУСНОГО И САНКЦИОННЫХ ШОКОВ: ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ

Пандемия СО"УТО-19 и вызванные ею ограничения оказали значительное стимулирующее влияние на цифровизацию компаний . Ключевой сферой цифрового раз-

вития бизнеса в этот период, помимо масштабного использования информационно-коммуникационных технологий для обеспечения удаленной занятости, стало освоение или расширение компаниями интернет-продаж товаров и услуг, причем как B2C, так и B2B, и в целом электронного взаимодействия с клиентами [Cisco, 2020; Mari, 2020; Facebook* & Small Business Roundtable, 2020; McKinsey & Co, 2020; OECD, 2021; PayPal Inc . , 2020; Visa, 2020; Ревинова, Третьякова, 2021; WTO, 2021] . Для этого применялся широкий спектр цифровых технологий и решений: технологии искусственного интеллекта, анализа больших данных, дополненной реальности, электронного документооборота, а также системы управления взаимоотношениями с клиентами и т. д . [Жуковская, 2022] .

Наряду с этим коронавирус стимулировал применение цифровых технологий в процессах, напрямую связанных с производственной деятельностью, а также во вспомогательных бизнес-процессах Например, массовое использование аддитивных технологий (3D-печати) позволило многим компаниям оперативно освоить или существенно нарастить производство социально значимой продукции, такой как защитные маски, респираторы, экраны и визоры, медицинское оборудование и т. д . [Cox, Koepsel, 2020; Kumar, Pumera, 2021; Muñoz, Pumera, 2021; Oladapo et al . , 2021; Radfar et al . , 2021] . Применение роботов на производстве и в складском хозяйстве предоставило возможность снизить численность задействованного персонала и увеличить социальную дистанцию между работниками [Anandan, 2020; Goodwin, 2020; Lau, 2020; Rao, Dawra, 2020; Shen et al. , 2020; Chauhan, 2021; Gupta et al . , 2021] . Кроме того, некоторые компании задействовали роботов для дезинфекции производственных и офисных помещений, транспортных средств и т . д . [Ефимов и др . , 2020; Hui, 2020; IFR, 2020; Oitzman, 2020; Shen et al . , 2020; Yang et al . , 2020;

* Meta признана экстремистской организацией в Российской Федерации .

Zeng, Chen, Lew, 2020; Zhao et al . , 2022] . Можно отметить, что для обеспечения и контроля социального дистанцирования работников также применялись технологии и устройства Интернета вещей [Castiglione et al. , 2021; Sharifi, Ahmadi, Ala, 2021] . Наконец, существуют эмпирические свидетельства усиления внимания к цифровым технологиям (искусственный интеллект, анализ больших данных и т . д . ) в управленческой сфере [Queiroz, Fosso Wamba, 2021] .

Санкционные ограничения могут оказывать как негативное, так и позитивное воздействие на цифровизацию компаний К числу возможных негативных факторов следует отнести прежде всего сложности с поставками и обслуживанием необходимого зарубежного оборудования, затруднение обмена знаниями и информацией и использования компетенций резидентов недружественных стран, повышение рисков реализации исследовательских и инновационных проектов, связанных с циф-ровизацией, а также обострение проблемы дефицита кадров . Среди позитивных — освобождение многих рыночных ниш, ранее прочно занятых ушедшими из России зарубежными компаниями, и связанный с этим рост внутреннего спроса на отечественные продукты и решения [Абдулка-дыров, Маккаева, 2022]. При этом в Иране, оказавшемся под гнетом масштабных экономических санкций значительно раньше России, в последнее десятилетие происходило весьма динамичное развитие цифровых технологий, пусть и сдерживаемое ограничениями поставок необходимого оборудования и информационного обмена [Дежина и др . , 2023].

Санкции, введенные в отношении России в 2014—2015 гг . , вызвали ряд негативных последствий для цифровизации компаний . Они способствовали затруднению доступа к зарубежным цифровым технологиям и оборудованию, возникновению ограничений информационного обмена с иностранными партнерами и т . д . Вместе с тем итоговое влияние санкций «первой волны» на цифровое раз-

витие фирм, по доступным оценкам, оказалось положительным [Khachaturyan, Khachaturyan, Evdokimov, 2021]. Кроме того, есть основания полагать, что и в случае с гораздо более масштабными санкциями «второй волны» баланс негативных и позитивных последствий для цифрови-зации бизнеса, по крайней мере на начальном этапе, был смещен в сторону последних . Согласно результатам очередного раунда репрезентативного опроса представителей российского малого и среднего бизнеса, проведенного в 2022 г , санкционный шок не замедлил, а скорее ускорил цифровое развитие российских фирм, несмотря на возникшие у значительной их части (около 40 %) ограничения доступа к иностранным сервисам [НАФИ, 2022]. Однако нельзя не отметить наличие в условиях усилившегося санкционного давления существенных проблем и рисков развития отечественного цифрового сектора в целом и микроэлектронной промышленности как его ключевой составляющей в частности (см . , напр. : [Ганичев, Кошовец, 2022; Кузьминов и др . , 2023]) .

Важно подчеркнуть, что в научной и экспертной литературе значительное внимание уделяется влиянию санкцион-ного и особенно коронавирусного шоков на внедрение фирмами цифровых технологий Вместе с тем вопросы взаимосвязи успешности прохождения компаниями шоковых периодов и их цифровизации рассматриваются достаточно редко и практически никогда в контексте цифровиза-ции определенных сфер деятельности и бизнес-процессов компаний .

Применительно к пандемии COVID-19 весьма популярна точка зрения, согласно которой внедрение цифровых технологий позволяет компаниям получать конкурентные преимущества, смягчающие негативные последствия кризиса (см . , напр . : [Жуковская, 2022; Miethlich et al . , 2022]) . Однако все известные нам эмпирические подтверждения положительной взаимосвязи между цифровизацией фирм

и успешностью их деятельности в острой фазе коронавируса основаны на зарубежных данных В частности, в этом контексте можно отметить упоминавшееся выше исследование компании McKinsey, в ходе которого выявлено, что в Германии успешное прохождение коронавирусного шока было более характерно для компаний, осуществлявших инвестиции в цифрови-зацию и автоматизацию своих бизнес-процессов [McKinsey & Co, 2020].

Согласно результатам исследования компании Accenture, в Китае компании — лидеры цифровой трансформации демонстрировали более высокий уровень прибыльности и быстрее восстанавливали прежний уровень производительности после коронавирусного шока [Accenture, 2020] Содержательно близкий результат получен и в работе [Guo et al . , 2020], также основанной на выборочном обследовании малых и средних китайских фирм: высокий уровень цифровизации способствовал финансовой устойчивости и генерированию большего объема доходов

Согласно отчету Connected Commerce Council, в США малые и средние фирмы с более высоким уровнем цифровизации успешнее остальных преодолели острую фазу коронавируса При этом свыше половины опрошенных представителей малых и средних предприятий (МСП) отметили, что цифровые технологии и решения в период пандемии оказались полезнее, чем когда-либо прежде [Connected Commerce Council, 2020]. В Австралии, по данным обследования субъектов МСП, проведенного местным подразделением Google, для 40 % фирм цифровизация являлась существенной частью их стратегии выживания в острой фазе коронави-руса, а 15 °% фирм, по оценке респондентов, были бы вынуждены закрыться без использования цифровых технологий и решений [Eggleton, 2020] В Великобритании свыше 70 % опрошенных представителей бизнеса отметили положительное и лишь порядка 1 % — негативное влияние циф-

ровых технологий на прибыльность [Riom, Valero, 2020].

В Малайзии цифровые технологии значимо ослабили негативное воздействие коронавируса на объемы продаж в обрабатывающей промышленности [Yip, Lau, Nambiar, 2023] . Анализ данных масштабного обследования фирм обрабатывающей промышленности в 26 развивающихся странах Азии, Африки и Латинской Америки также демонстрирует позитивную роль цифровизации в прохождении коро-навирусного шока: фирмы, использовавшие передовые цифровые технологии, в острой фазе кризиса получали «премию» в виде роста или меньшего снижения объема продаж и прибыли [Calza, Lavopa, Zagato, 2023] . Наконец результаты недавнего исследования, проведенного экспертами Азиатского банка развития в шести странах АСЕАН, показали наличие существенного вклада цифровизации в устойчивость бизнеса и успешность прохождения им коронавирусного шока Выявлена положительная взаимосвязь между эффективностью фирм и применением ими цифровых технологий в маркетинге и продажах, взаимоотношениях с партнерами, производстве товаров и услуг, а также в иных внутрифирменных процессах [Asian Development Bank, 2022] .

Гораздо в меньшей степени изучены вопросы влияния цифровизации фирм на успешность прохождения ими санкцион-ных шоков Можно отметить два недавних исследования . В [Cheratian, Goltabar, Farzanegan, 2023] на основе данных обследования фирм Ирана выявлена положительная связь между инвестициями в информационные технологии и устойчивостью фирм к санкционному давлению В [Shinozaki, 2023] по результатам обследования малых и средних фирм в семи постсоветских странах Центральной и Восточной Азии, напрямую не затронутых антироссийскими санкциями, установлено неоднозначное влияние последних на деятельность цифровизованных фирм: части из них удалось воспользоваться новыми

возможностями, возникшими в условиях санкций, тогда как другие, напротив, заметно пострадали от санкционного давления

Краткое описание основных эмпирических исследований, в которых рассматриваются особенности и эффекты цифрови-зации фирм в условиях коронавирусного и санкционных шоков, представлено в Приложении 1 .

МЕТОДОЛОГИЯ И ДАННЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Методология исследования

В представленной работе индикатором цифровизации компаний служит факт использования ими любого числа цифровых технологий из закрытого перечня, среди которых: облачные технологии и сервисы; технологии анализа больших объемов данных (big data) и предсказательной аналитики; Интернет вещей (промышленный Интернет); технологии и устройства радиочастотной идентификации (radio frequency identification — RFID); технологии виртуальной и/или дополненной реальности; технологии искусственного интеллекта и машинного обучения; робототехника, в том числе промышленных, сервисных и/или коллаборативных роботов; аддитивные технологии (3D-печать и др . ); системы управления продажами/взаимоотношениями с клиентами (customer relationship management — CRM); системы планирования и управления ресурсами (enterprise resource planning — ERP); система управления цепочками поставок (supply chain management — SCM) .

Поскольку общепринятая классификация цифровых технологий в настоящее время отсутствует, для составления перечня нами систематизированы и обобщены соответствующие подходы ряда авторитетных международных и российских организаций, включая OECD [OECD, 2017; 2019; 2021], Eurostat [Eurostat, 2023],

UNIDO [Stankovich et al . , 2017; UNIDO, 2019], The World Bank [The World Bank, 2016], World Economic Forum [World Economic Forum, 2018], MIT, Deloitte [Kane at al . , 2016], PricewaterhouseCoopers [PwC, 2016], KPMG [KPMG, 2018], АНО «Цифровая экономика» [Цифровая экономика, 2018], НИУ ВШЭ [Медовников и др . , 2018; НИУ ВШЭ, 2020; Тарасова, Шпарова, 2021] и т. д . При этом в итоговый перечень вошли наиболее актуальные и широко используемые российскими компаниями цифровые технологии и решения, такие как анализ больших данных, роботизация, искусственный интеллект и Интернет вещей [KPMG, 2018; НИУ ВШЭ, 2020; Тарасова, Шпарова, 2021].

Рассматриваемая совокупность направлений использования цифровых технологий основана на синтезе распространенных подходов к классификации бизнес-процес-сов2 ABPMP (Association of Business Process Management Professionals) [ABPMP, 2013], В . Репина и В . Елиферова [Репин, Елиферов, 2013], APQC (American Productivity & Quality Center) [APQC, 2016], а также эмпирического подхода, который применяется экспертами Азиатского банка развития в рамках исследования влияния цифровизации на устойчивость бизнеса в период коронавируса [Asian Development Bank, 2022]

На первом уровне классификации необходимо выделить внешние и внутренние бизнес-процессы В качестве основных категорий внутренних бизнес-процессов применительно к использованию цифровых технологий рассматриваются основная производственная деятельность и сфера управления деятельностью предприятия, а внешних — взаимодействие с поставщиками, потребителями, а также контрольными и регулирующими органами Для выявления взаимосвязи цифрови-зации компаний и основных категорий их бизнес-процессов с успешностью про-

2 Классификации бизнес-процессов подробно рассмотрены, например, в [Рыжко, 2018]

хождения ими коронавирусного и санкционного шоков и активностью адаптации к ним в ходе исследования используется регрессионное моделирование . В качестве зависимых переменных, отражающих успешность функционирования компаний в шоковые периоды, применяется динамика выручки и численности работников компаний соответственно

в 2020 и 2022 гг. по отношению к предыдущим годам . Базовыми независимыми переменными являются описанные выше индикаторы использования цифровых технологий . Для исключения влияния иных факторов наряду с цифровизацией задействован широкий спектр контрольных переменных, отражающих особенности самих компаний и их позиционирования во внешней среде:

• базовые характеристики компаний (продолжительность функционирования, отраслевая принадлежность, масштаб бизнеса, форма собственности, участие в составе интегрированной структуры);

• позиции компаний на рынках и в цепочках создания стоимости (основные потребители, наличие экспорта и импорта);

• особенности территориального расположения (региональная принадлежность, размер населенного пункта)

В качестве контролируемого параметра выступает также должность респондента Описательные статистики используемых переменных представлены в Приложении 2

Данные исследования

Источником данных для эмпирического анализа в рамках настоящего исследования послужил опрос руководителей предприятий российской обрабатывающей промышленности3, проведенный в августе —

3 Опрос проведен в рамках проекта «Конкурентоспособность российских предприятий: реакция на кризис и факторы развития» Программы фундаментальных исследований НИУ ВШЭ . URL: https://iims . hse . ru/rfge/rufivaluechams https://iims .

ноябре 2022 г. в 71 субъекте РФ . Основной целью опроса стало установление реакции промышленных предприятий на пандемию COVID-19 и усиление международных санкций . В качестве респондентов были привлечены топ-менеджеры компаний, при этом 3/4 респондентов являлись генеральными директорами . Итоговая выборка обследования составила 1 879 предприятий с численностью занятых от 10 человек . Для обеспечения репрезентативности выборки применительно к рассматриваемым видам деятельности и размерам предприятий использовались весовые коэффициенты, приводящие ее структуру в соответствие со структурой генеральной совокупности

РЕЗУЛЬТАТЫ

ЭМПИРИЧЕСКОГО АНАЛИЗА

Свыше трети компаний обрабатывающей промышленности (35 %) имеют опыт использования каких-либо цифровых технологий . При этом 29 % фирм применяли их до 2020 г . , а 6 % впервые внедрили цифровые технологии в 2020 г или позднее . Только 14 % фирм начали использование новых для себя цифровых технологий в период шоков последних лет Самыми востребованными типами цифровых технологий в обрабатывающей промышленности являются облачные решения и сервисы (20 % компаний) и СИМ-системы (18 %), причем оба названных типа технологий, наряду с ЕИР-системами, наиболее часто впервые внедрялись компаниями на фоне коронавирусного и санк-ционного шоков (рис 1)

Основными сферами применения фирмами цифровых технологий являются взаимоотношения с потребителями, управление и производственная деятельность (рис 2) Примечательно, что компании, внедрявшие новые для себя цифровые технологии в 2020 г или позднее, несколько чаще

hse . ru/rfge/rufivaluechains (дата обращения: 18 . 01 .2024) .

остальных цифровизовали производственную сферу и реже — взаимоотношения с поставщиками

Компании, задействовавшие какие-либо цифровые технологии, чаще остальных демонстрировали по итогам 2020 г рост выручки (52 против 46 %) и численности работников (29 против 20 %) . Результаты регрессионного моделирования (табл 1) подтверждают наличие значимой связи между цифровизацией компаний и успешностью прохождения ими пандемийного шока . При этом на уровне рассматриваемых категорий бизнес-процессов с динамикой как выручки, так и численности работников положительно сочеталось использование цифровых технологий в управленческой сфере

Цифровизация управления предприятием в целом повышает оперативность принятия решений и позволяет ускорить реакцию на возникающие проблемы и вызовы [Косарева, Самарина, 2019; Бояркин, 2022], что было крайне актуально и в острой фазе коронавируса, и на этапе последовавшего быстрого отскока Кроме того, позитивным фактором динамики занятости в коронавирусный период являлось использование компаниями цифровых технологий в производственной сфере Фактически это может служить эмпирическим подтверждением отмеченных выше экспертных свидетельств того, что «производственные» цифровые технологии в условиях пандемии позволяли обеспечить социальное дистанцирование работников и выполнение иных санитарных требований и тем самым снижали риск увольнений

Рассматривая взаимосвязь характеристик компаний, помимо цифровизации, с динамикой их деятельности в 2020 г , следует прежде всего отметить, что сокращение выручки было наиболее характерно для микропредприятий, тогда как для средних предприятий выявлена положительная связь с динамикой численности занятых Кроме того, в большей степени оказались подвержены коронави-

Рис. 1. Использование компаниями цифровых технологий разных типов Примечание: применены взвешенные данные .

русному шоку «возрастные» компании, созданные еще в XX в ., а в меньшей — относительно молодые фирмы, организованные в 2014 г . и позже . С точки зрения динамики выручки в худшем положении находятся фирмы из городов-миллионни-ков, где, очевидно, наиболее строго соблюдались антиковидные ограничения, а также компании, ориентированные на спрос как бюджетных организаций, многие из которых, вероятно, вынуждены были неукоснительно следовать таким ограничениям, так и населения, что может являться следствием снизившейся покупательной способности . Фирмы из региональных центров «второго эшелона» (с населением от 250 тыс . до 1 млн жи-

телей) чаще остальных демонстрировали положительную динамику численности занятых

В 2022 г . цифровизованные компании также несколько чаще остальных наращивали выручку (18 против 14 %) и численность работников (13 против 8 %), однако регрессионный анализ не выявил значимой связи ни с цифровизацией, ни с какими-либо направлениями использования цифровых технологий (табл . 2). Интересно, что хуже остальных с точки зрения динамики выручки выглядели крупные фирмы, компании, использующие импорт, что вполне естественно, а также компании с государственным участием, что довольно неожиданно . Позитивным

Рис. 2. Сферы использования цифровых технологий

Примечание: применены взвешенные данные .

фактором динамики выручки в 2020 г . являлась ориентация на спрос государства и крупного бизнеса, что может служить свидетельством возросшей роли госзаказа и начавшегося в условиях жестких санкций и возникших проблем трансграничного перемещения грузов переключения крупных российских фирм на локальных поставщиков

Таким образом, факторы, сопутствовавшие успешному прохождению российскими фирмами шоков 2020 и 2022 гг , существенно различались: в первом случае таковыми выступали цифровые технологии, прежде всего использовавшиеся в управленческой сфере, относительная «молодость» фирм, средний масштаб бизнеса и расположение вне крупнейших городов; во втором — отсутствие импорта и ориентация на спрос государства и крупного российского бизнеса

ВЫВОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Проведенный в настоящей статье анализ позволил прояснить некоторые важные и не всегда очевидные особенности шоков 2020 и 2022 гг с позиций прохождения их российскими компаниями . В отношении главной цели исследования — рассмотрения цифровизации компаний как фактора их адаптации к шокам — следует отметить, что в 2020 г данный фактор проявил себя в полной мере: использование фирмами цифровых технологий являлось значимым позитивным фактором как для объемов выручки, так и для численности работников . При этом в обоих случаях выявлена положительная связь с цифровизацией управления, которая, в частности, позволяет ускорить выработку и принятие решений, что было крайне важно и на этапе спада, и при последующем восстановлении

I

M

00

1

сл

м о м со

Таблица 1

Факторы динамики выручки и численности работников компаний: параметры моделей логистической

регрессии, 2020 г.

Зависимая переменная

Независимая переменная Динамика выручки в 2020 г. по отношению к 2019 г. Динамика численности работников в 2020 г. по отношению к 2019 г.

Коэффи- Стандарт- Коэффи- Стандарт- Коэффи- Стандарт- Коэффи- Стандарт-

циент регрессии ная ошибка циент регрессии ная ошибка циент регрессии ная ошибка циент регрессии ная ошибка

Использование цифровых технологий до 2019 г. (включительно) 0,252*** 0,112 — — 0,260** 0,113 — —

Основное производство — — -0,072 0,141 — — 0,240* 0,143

Управление деятельностью предприятия — — 0,313** 0,149 — — 0,447*** 0,149

Вп.знес-процессы / Сферы использования цифровых Взаимоотношения с поставщиками — — 0,216 0,161 — — 0,038 0,163

Взаимоотношения с потребителями, _ _ -0,065 0,152 _ _ 0,047 0,153

сбыт, маркетинг

Взаимоотношения

с контрольными п регулирующими — — -0,030 0,185 — — -0,177 0,187

органами

2014 п позже Ваза Ваза Ваза Ваза

Год создания предприятия 2009-2013 0,016 0,151 0,036 0,152 -0,571*** 0,152 -0,553*** 0,153

2000-2008 -0,208 0,135 -0,204 0,135 -0,469*** 0,137 -0,444*** 0,137

1992-1999 -0,587*** 0,149 -0,580*** 0,150 -0,811*** 0,153 -0,806*** 0,154

1991 п ранее -0,560*** 0,184 -0,550*** 0,185 -1,028*** 0,189 -1,021*** 0,190

Мпкро Ваза Ваза Ваза Ваза

Размер Малое 0,634*** 0,229 0,617*** 0,232 -0,005 0,230 -0,128 0,233

предприятия Среднее 0,347*** 0,117 0,345*** 0,117 0,355*** 0,121 0,321*** 0,121

Крупное 0,543*** 0,187 0,534*** 0,188 0,144 0,189 0,077 0,190

Структура собственности Участие государства п/плп государственных компаний -0,089 0,435 -0,147 0,437 0,025 0,450 -0,024 0,451

Участие иностранных собственников 0,545 0,435 0,554 0,436 0,062 0,405 0,054 0,406

Участие в интегрированной структуре (холдинге) 0,087 0,157 0,096 0,157 0,190 0,158 0,185 0,158

Размер аселенного пункта Менее 50 тыс. жителей Ваза Ваза Ваза Ваза

50—250 тыс. жителей -0,180 0,160 -0,196 0,160 0,192 0,162 0,166 0,162

250 тыс. — 1 млн жителей 0,047 0,158 0,032 0,158 0,474*** 0,159 0,424*** 0,160

Свыше 1 млн жителей -0,364* 0,188 -0,385** 0,188 0,210 0,189 0,175 0,190

Основные потребители Органы государственного п муниципального управления -0,186 0,225 -0,178 0,225 0,371 0,232 0,350 0,232

Государственные компании 0,004 0,133 0,003 0,133 -0,104 0,136 -0,108 0,137

Бюджетные организации -0,213* 0,129 -0,221* 0,129 0,156 0,133 0,169 0,133

Крупные п средние частные российские предприятия 0,043 0,116 0,057 0,118 0,016 0,119 0,015 0,120

Малые российские предприятия, индивидуальные предприниматели 0,093 0,103 0,098 0,104 -0,056 0,105 -0,051 0,106

Население -0,268** 0,122 -0,258** 0,122 -0,225* 0,126 -0,222* 0,126

Иностранные компании, действующие в России 0,175 0,307 0,188 0,307 0,248 0,295 0,269 0,296

Использование импорта в 2019 г. 0,040 0,109 0,042 0,110 0,157 0,112 0,134 0,112

Наличие экспорта в 2019 г. 0,064 0,115 0,059 0,116 0,055 0,116 0,024 0,118

Отраслевая принадлежность Контроль

Региональная принадлежность Контроль

Должность респондента Контроль

Г 200,994*** 204,705*** 214,283*** 229,120***

Псевдо В2 0,116 0,118 0,125 0,13

Число наблюдений 1877 1877 1878 1878

I

го

00

1

сл

1\3 о

со

Примечания: применены взвешенные данные; * — 0,05 < р соответствующие переменные не включены в модель.

< 0,1; ** — 0,01 < р < 0,05; *** — р < 0,01; прочерки означают, что

I

Таблица 2

Факторы динамики выручки и численности работников компаний: параметры моделей

логистической регрессии, 2022 г.

00

1

сл

м о м со

Зависимая переменная

Динамика выручки в 2022 г. по отношению к 2021 г.

Коэффи- Стан- Коэффи- Стан- Коэффи- Стан- Коэффи- Стан-

циент дартная циент дартная циент дартная циент дартная

регрессии ошибка регрессии ошибка регрессии ошибка регрессии ошибка

Использование цифр овых технологий -0,003 0,124 -0,091 0,144

до 2019 г. (включительно)

Основное производство — — -0,188 0,157 — — 0,113 0,183

Управление дея-

тельностью пред- — — 0,131 0,164 — — 0,081 0,190

приятия

Бизнес-процессы / Сферы использова- Взаимоотношения с поставщиками — — -0,194 0,180 — — -0,216 0,207

ния цифровых Взаимоотношения

технологии с потребителями, сбыт, маркетинг — — 0,265 0,169 — — -0,014 0,195

Взаимоотношения

с контрольными п регулирующими — — -0,124 0,205 — — -0,364 0,238

органами

2014 п позже Ваза Ваза Ваза Ваза

Год создания предприятия 2009-2013 0,310* 0,167 0,315* 0,167 0,332* 0,195 0,327* 0,195

2000-2008 0,119 0,150 0,138 0,151 0,084 0,174 0,086 0,175

1992-1999 0,012 0,167 0,038 0,168 0,212 0,195 0,194 0,196

1991 п ранее 0,379 0,207 0,401 0,208 0,382 0,241 0,369 0,242

Мпкро База База База База

Размер предприятия Малое -0,437* 0,252 -0,435* 0,255 -0,103 0,293 -0,109 0,297

Среднее -0,100 0,132 -0,101 0,133 -0,107 0,155 -0,125 0,156

Крупное -0,250 0,209 -0,259 0,210 -0,221 0,242 -0,231 0,243

Участие государства

Структура собственности п/плп государственных компаний -0,814* 0,486 -0,809* 0,486 -0,105 0,570 -0,042 0,573

Участие иностранных собственников -0,368 0,446 -0,353 0,446 -0,268 0,505 -0,294 0,506

Динамика численности работников в 2022 г. по отношению к 2021 г.

Участие в интегрированной структуре (холдинге) 0,185 0,175 0,193 0,175 0,307 0,202 0,302 0,202

Размер населенного пункта Менее 50 тыс. жителей Ваза Ваза Ваза Ваза

50—250 тыс. жителей -0,194 0,177 -0,191 0,178 -0,512** 0,208 -0,506** 0,208

250 тыс. — 1 млн жителей 0,171 0,174 0,163 0,175 -0,056 0,203 -0,060 0,204

Свыше 1 млн жителей 0,334 0,208 0,328 0,208 -0,092 0,245 -0,085 0,245

Основные потребители Органы государственного п муниципального управления 0,507** 0,256 0,514** 0,256 -0,009 0,296 -0,005 0,297

Государственные компании -0,039 0,150 -0,029 0,151 -0,081 0,175 -0,073 0,175

Бюджетные организации -0,076 0,146 -0,086 0,147 -0,044 0,171 -0,025 0,171

Крупные п средние частные российские предприятия 0,299** 0,131 0,276** 0,132 0,168 0,152 0,137 0,153

Малые российские предприятия, индивидуальные предприниматели -0,165 0,116 -0,162 0,116 -0,007 0,135 0,011 0,135

Население -0,005 0,138 -0,005 0,138 0,261 0,161 0,253 0,161

Иностранные компании, действующие в России -0,041 0,326 -0,036 0,327 -0,365 0,376 -0,379 0,377

Использование импорта в 2021 г. -0,216* 0,124 -0,205* 0,124 0,228 0,144 0,239* 0,145

Наличие экспорта в 2021 г. -0,115 0,128 -0,132 0,129 0,196 0,149 0,209 0,150

Отраслевая принадлежность Контроль

Региональная принадлежность Контроль

Должность респондента Контроль

Г 189,174*** 193,939*** 107,468*** 112,193***

Псевдо В2 0,119 0,122 0,078 0,081

Число наблюдений 1861 1861 1877 1877

I

го

00

1

сл

1\3 о

со

Примечания: применены взвешенные данные; * 0,05 < р < 0,1; переменные не включены в модель.

0,01 < р < 0,05; *** р < 0,01; прочерки означают, что соответствующие

производства и спроса Кроме того, позитивным фактором динамики занятости в период коронавируса стала цифровиза-ция в производственной сфере . Это может быть связано с возможностями социального дистанцирования работников, что позволяло компаниям избежать увольнений или уменьшить их число

В условиях санкционного шока 2022 г фирмы, использовавшие цифровые технологии, как и в 2020 г , чаще остальных демонстрировали положительную динамику выручки и численности работников, однако значимый вклад цифровизации в успешность прохождения шокового периода не был выявлен . Скорее, можно вести речь о том, что более прогрессивные и динамичные фирмы, для которых, помимо прочего, характерно использование цифровых технологий, лучше адаптировались к санкционному давлению

Применительно к другим, помимо циф-ровизации, факторам и характеристикам важно подчеркнуть, что влияние шоков 2020 и 2022 гг существенно различалось в зависимости от величины компаний, причем диаметрально противоположным образом В 2020 г влиянию кризиса оказались наиболее подвержены микропредприятия, что отчетливо проявилось в динамике их выручки (но не в численности работников — очевидно, в этом случае позитивную роль сыграли меры государственной поддержки МСП, в существенной мере ориентированные именно на сохранение занятости, а также определенная «семейственность», присущая малому бизнесу) . Напротив, в 2022 г . значимым негативным фактором динамики выручки стал уже крупный размер фирм — вероятно, вследствие большей подверженности крупных и особенно сверхкрупных предприятий санкционно-му давлению в силу большей интеграции в глобальные цепочки создания стоимости Кроме того, в условиях санкционно-го шока значимую позитивную роль играла ориентация на спрос государства и крупного и среднего российского биз-

неса, что может свидетельствовать о возросшей роли госзаказа, а также о все большем переключении на внутренних поставщиков под влиянием ужесточившихся санкций и многократно усилившихся проблем поставки многих видов продукции из-за рубежа

Выявленные в ходе анализа различия, касающиеся того, какие факторы и особенности компаний способствовали или, наоборот, препятствовали успешному прохождению шоков 2020 и 2022 гг. , безусловно, связаны со спецификой последних . При некоторых общих чертах — внеэкономическая природа, разрывы в цепочках поставок и т . д . — принципиальные различия состоят в том, что коронавирус или, по крайней мере, наиболее острый его период был весьма непродолжительным, но при этом сопровождался практически полным разрывом хозяйственных связей, причем как с внешними, так и с внутренними контрагентами В случае санкцион-ного шока спектр прямо или косвенно затронутых им кооперационных связей и партнерств заметно уже — в наибольшей степени его влиянию подверглись связи с контрагентами из недружественных стран . Однако ограничения затрагивают не только каналы товародвижения, но и финансовые потоки, научную и научно-производственную кооперацию, информационное взаимодействие и т д и имеют долгосрочный, если не перманентный характер

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Подводя итог исследованию, необходимо отметить, что при выявленной положительной связи между успешной адаптацией фирм к кризису 2020 г. и цифровизацией последняя, в немалой степени способствуя эффективности функционирования бизнеса и его адаптивности, безусловно, все же не является универсальным средством решения всех возникающих проблем и успешного преодоления любых кризисных явлений

и шоков . При этом сама по себе цифровизация более характерна для прогрессивных фирм — эффективно управляемых, внедряющих инновации, экспортирующих свою продукцию и т. д . В ситуации низкой конкуренции или иных искажений, присущих многим российским рынкам, компании нередко оказываются слабо мотивированы к повышению своей эффективности, имея возможность вместо этого извлекать преимущества из закрытости рынков для внешних игроков, устоявшихся связей с основными потребителями, близости к властям разных уровней, своей социальной значимости и т д В таких условиях цифровизация, как и любые другие меры, направленные на повышение эффективности, оказываются далеко не главным средством успешного преодоления кризисов

Важно обратить внимание на ограничения проведенного исследования . Во-первых, в сферу проведенного анализа вошли ком-

пании исключительно обрабатывающей промышленности . Однако, как свидетельствуют данные статистики4, эта отрасль, наряду с торговлей, сектором ИКТ, и финансовой сферой, лидирует в использовании большинства типов цифровых технологий

Во-вторых, при проведении регрессионного моделирования нами рассматривается цифровизация фирм в целом, без выделения отдельных типов цифровых технологий . Подобный подход представляется оправданным, поскольку в рамках цифрового развития для компаний характерно одновременное использование разных типов технологий и решений . Вместе с тем оценка вклада конкретных типов цифровых технологий в итоговую успешность деятельности компаний, в том числе в шоковые периоды, также может вызывать немалый интерес и рассматриваться в качестве возможного направления для дальнейшего анализа

ЛИТЕРАТУРА НА РУССКОМ ЯЗЫКЕ

Абдулкадыров А. С . , Маккаева Р . С . -А. 2022 . Проблематика устойчивого развития цифрового предприятия в условиях экономических санкций . Журнал прикладных исследований (11): 647-650. https://doi . о^/10. 47576/2712-7516_2022_11_8_647 Бояркин А. В . 2022. Цифровизация управления: преимущества, технологии, этапы . Генератор продаж. [Электронный ресурс]. https://sales-generator . ru/blog/ tsifrovizatsiya-upravleniya/?ysclid=lrl7d dq479115295363 (дата обращения: 18. 01 . 2024) . Ганичев Н . А , Кошовец О . Б. 2022. Цифровая экономика России: к стратегии развития в условиях санкций . Проблемы прогнозирования (6): 94-108. https://doi. о^/10. 47711/0868-6351-195-94-108 Дежина И . Г . , Арутюнян А. Г . , Гареев Т . Р . , Раднабазарова С . Ж. 2023. Новые страны

в научно-технологической повестке России . Аналитический доклад . М . : Перо . Ефимов А. , Гонноченко А. , Пайсон Д . , Дюгованец Ю . , Цыганков В . , Морошкин С . , Левицкий Б. , Вольнова Т. , Зуев А. 2020 . Роботы против вирусов 2020. Специальный отчет. Sberbank Robotics Laboratory. [Электронный ресурс], https:// www . sberbank . ru/common/img/uploaded/ analytics/about-issledovaniya/rav . pdf (дата обращения: 18. 01 . 2024) . Жуковская И . Ф . 2022. Российский ритейл в период пандемии COVID-19: ускорение цифровизации. Экономика, предпринимательство и право 12 (1): 267-286. https://doi . org/10. 18334/epp . 12 . 1 . 114103

4 Индикаторы цифровой экономики: 2022: статистический сборник . URL: https://issek .hse . ru/ mirror/pubs/share/780810055.pdf (дата обращения: 18 . 01 .2024) .

Косарева И . Н . , Самарина В . П . 2019 . Особенности управления предприятием в условиях цифровизации . Вестник евразийской науки 11 (3) .

Кузьминов Я .И . , Симачев Ю .В . , Кузык М.Г. , Федюнина А . А . , Жулин А . Б . , Глухова М . Н . , Клепач А. Н . и др . 2023 . Импор-тозамещение в российской экономике: вчера и завтра. Аналитический доклад НИУ ВШЭ . М . : Изд . дом Высшей школы экономики . Шрй:/Мо1 org/10.17323/978-5-7598-2755-9

Медовников Д . С . (отв . ред. ), Оганесян Т. К . , Стырин Е . М. , Абдрахманова Г. И . , Роз-мирович С Д , Меркулова Д Ю , Бикбу-латова Ю . С . 2018 . Цифровая экономика: глобальные тренды и практика российского бизнеса. М . : НИУ ВШЭ . [Электронный ресурс]. Ьйр8://с1ск. ru/39QKv4 (дата обращения: 18. 01 . 2024) .

НАФИ . 2020. Пандемия и переход компаний на «удаленку». Индекс цифровизации малого и среднего бизнеса [Электронный ресурс] . https://nafi.ru/analytics/pandemiya-i-perekhod-kompamy-na-udalenku-mdeks-tsifrovizatsii-malogo-i-srednego-biznesa/?ys clid=li036hrz22370466495 (дата обращения: 18. 01 . 2024) .

НАФИ . 2022 . Банк «Открытие»: интерес малого бизнеса к цифровизации и удаленной работе резко вырос в 2022 году. [Электронный ресурс], https://nafi. ги/ analytics/bank-otkrytie-interes-malogo-biznesa-k-tsifrovizatsii-i-udalennoy-rabote-rezko-vyros-v-2022-godu/ (дата обращения: 18. 01 . 2024) .

НИУ ВШЭ 2020 Цифровая активность предприятий обрабатывающей промышленности в 2019 г. М . : НИУ ВШЭ . [Электронный ресурс], https://issek . hse . ru/mirror/

pubs/share/333003484?ysclid=ln1vjk 6c5909186986 (дата обращения: 18.01 .2024) . Ревинова С . Ю . , Третьякова Д . А. 2021 . Электронная коммерция в России в условиях пандемических ограничений COVID-19 . Вопросы инновационной экономики 11 (4): 1319-1338. https://doi . org/10.18334/ vinec .11 . 4.113757 Репин В .В . , Елиферов В .Г. 2013 . Процессный подход к управлению. Моделирование бизнес-процессов. М . : Манн, Иванов и Фер-бер

Рыжко А. Л . 2018 . Каузальная классификация бизнес-процессов предприятия . Управленческие науки 8 (1): 90-99. https:// doi . org/10. 26794/2304-022X-2018-8-1-90-99 Тарасова Н . Н . , Шпарова П . О . 2021 . Топ-15 цифровых технологий в промышленности. [Электронный ресурс]. https://issek. hse . ru/news/494926896. html (дата обращения: 18. 01 . 2024) . Цифровая экономика . 2018 . Приоритеты дорожных карт по «сквозным цифровым технологиям». [Электронный ресурс]. https://files. data-economy . ru/Roadmaps/ RM_24052019. pdf (дата обращения: 18. 01 . 2024) . Шваб К . 2016 . Четвертая промышленная

революция М : Эксмо APQC . 2016 . Общий классификатор процессов для различных отраслей. Версия 7.0.5. [Электронный ресурс], https:// tushavin. ru/Documents/ApQc/K08175_ Cross_Industry_v7 . 0 . 5_russian . pdf (дата обращения: 18. 01 . 2024) . KPMG. 2018. Цифровые технологии в российских компаниях. Результаты исследования. [Электронный ресурс], https:// ict moscow/static/ru-ru-digital-technologies-in-russian-companies pdf (дата обращения: 18. 01 . 2024) .

REFERENCES IN LATIN ALPHABET

ABPMP . 2013 . BPM CBOK. Version 3.0. [Electronic resource]. https://cdn . ymaws . com/ www. abpmp. org/resource/resmgr/Docs/ ABPMP_CBOK_Guide_English . pdf (accessed: 18. 01 . 2024) . Accenture . 2020. Acceleration to digital maturity. Accenture greater China enterprise digital transformation index 2020. [Electronic resource]. https://www. accenture . com/content/dam/accenture/ final/a-com-migration/pdf/pdf-135/accen-ture-greater-china-enterprise-digital-trans-formation-index-2020. pdf#zoom=50 (accessed: 18. 01 . 2024) . Anandan T . M . 2020. Reducing COVID risks with robots. Association for advancing automation. [Electronic resource] . https://www. automate . org/industry-insights/reducing-cov-id-risks-with-robots (accessed: 18. 01 . 2024) . Asian Development Bank . 2022 . Asian Development Outlook 2022. Update. Entrepre-neurship in the Digital Age. ADB: Manila . http://dx . doi. org/10. 22617/FLS220405-3 Aydin A. , Demirtas Z . , Ok M . , Erkus H . , Cebi G. , Uysal E . , Gunduz O . , Ustundag C . B . 2021. 3D printing in the battle against COVID-19 . Emergent materials 4: 363-386. https://doi . org/10. 1007/s42247-021-00164-y Calza E . , Lavopa A. , Zagato L . 2023 . Advanced digitalisation and resilience during the COVID-19 pandemic: firm-level evidence from developing and emerging economies . Industry and Innovation 30 (7): 864-894. https://doi. org/10. 1080/13662716. 2023 2230162 Castiglione A. , Umer M . , Sadiq S . , Obaidat M .S . , Vijayakumar P . 2021. The role of internet of things to control the outbreak of COVID-19 pandemic . IEEE Internet of Things Journal 8 (21): 16072-16082. https://doi. org/10 ,1109/JIOT. 2021 . 3070306 Chauhan A. 2021 . Robotics and automation: The rescuers of COVID era . In: Oliva D . , Hassan S . A. , Mohamed A. (eds) . Artificial Intelligence for COVID-19 . Studies in Systems, Decision and Control 358. Springer: Cham . https://doi. org/10. 1007/978-3-030-69744-0_8

Cheratian I . , Goltabar S . , Farzanegan M . R . 2023. Firms persistence under sanctions: Micro-level evidence from Iran . The World Economy 46 (8): 2408-2431 . https://doi. org/10 . 1111/twec .13378 CIBC . 2020. COVID-19 impact felt by 81 per cent of Canadian small business owners: CIBC Poll . [Electronic resource], https:// cibc . mediaroom. com/2020-05-04-C0VID-19-impact-felt-by-81-per-cent-of-Canadian-small-business-owners-CIBC-Poll (accessed: 18. 01 . 2024) . Cisco . 2020. Cisco research finds small businesses can add $2 . 3T to global GDP growth by 2024. 2020 Small Business Digital Maturity Study. [Electronic resource]. https://newsroom. cisco . com/c/r/ newsroom/en/us/a/y2020/m09/cisco-re-search-finds-small-businesses-can-add-2-3t-to-global-gdp-growth-by-2024 html (accessed: 18. 01 . 2024). Connected Commerce Council 2020 Digital safety net helps small businesses survive during COVID-19. [Electronic resource], https://connectedcouncil org/digital-safety-net-helps-small-businesses-survive-during-covid-19/ (accessed: 18. 01 . 2024) . Cox J. L . , Koepsell S . A 2020. 3D-printing to address COVID-19 testing supply shortages . Laboratory medicine 51 (4): e45-e46 . https://doi . org/10. 1093/labmed/lmaa031 Eggleton M. 2020. No one-size-fits-all for digital small business recovery . The Australian Financial Review. [Electronic resource] . https://www . afr . com/companies/financial-services/no-one-size-fits-all-for-digital-small-business-recovery-20200827-p55pun (accessed: 18. 01 . 2024) . Eurostat 2023 ICT usage in enterprises (isoc_e). [Electronic resource]. https://ec . europa eu/eurostat/cache/metadata/en/ isoc_e_esms . htm (accessed: 18. 01 . 2024) . Facebook* & Small Business Roundtable . 2020. State of Small Business Report 1. [Electronic resource] . https://ihccbusiness .

* Meta признана экстремистской организацией в Российской Федерации .

net/wp-content/uploads/2020/06/IHCC-FA-CEBOOK-SMBREPORT. pdf (accessed: 18. 01 . 2024) . Goodwin D . 2020. inVia robotics provides social distancing features to warehouse using inVia Logic and PickMate software . Control automation . [Electronic resource], htt-ps://control . com/news/invia-robotics-pro-vides-social-distancing-features-to-ware-house-using-invia-logic-and-pickmate-soft-ware/ (accessed: 18. 01. 2024) . Guo H . , Yang Z . , Huang R . , Guo A . 2020. The digitalization and public crisis responses of small and medium enterprises: Implications from a COVID-19 survey . Frontiers of Business Research in China 14 . https:// doi . org/10 . 1186/s11782-020-00087-1 Gupta A. , Singh A. , Bharadwaj D . , Mondal A. K 2021 . Humans and robots: A mutually inclusive relationship in a contagious world. International Journal of Automation and Computing 18 (2): 185-203 . https:// doi . org/10. 1007/s11633-020-1266-8 Hui M. 2020. Hong Kong's subway is sending robots to disinfect trains of coronavirus QUARTZ. [Electronic resource], https:// qz. com/1816762/coronavirus-hong-kongs-mtr-subway-uses-robot-to-disinfect-trains (accessed: 18. 01 . 2024) . IFR. 2020. Robots help to fight coronavirus worldwide. [Electronic resource]. https://ifr . org/ifr-press-releases/news/robots-help-to-fight-corona-virus-sars-cov-2-worldwide (accessed: 18. 01 . 2024) . Kane G . C . , Palmer D . , Phillips A. N . , Kiron D . , Buckley N . 2016 . Aligning the organization for its digital future. MIT Sloan Management Review and Deloitte University Press . Khachaturyan A A , Khachaturyan K S , Ev-dokimov S . Y. 2021. The problem of ensuring the sustainable development of the digital enterprise in the context of economic sanctions . In: Ragulina J. V. , Khachatu-ryan A A , Abdulkadyrov A S , Babaeva Z . S . (eds) . 2021 . Sustainable Development of Modern Digital Economy. Research for Development. Springer: Cham. https://doi. org/10. 1007/978-3-030-70194-9_24 Kumar K . P . A. , Pumera M . 2021 . 3D-printing to mitigate COVID-19 pandemic . Advanced

Functional Materials 31 (22): 2100450. https://doi . org/10,1002/adfm . 202100450 Lau A. 2020. New technologies used in COVID-19 for business survival: Insights from the hotel sector in China . Information Technology & Tourism 22: 497-504. htt-ps://doi . org/10. 1007/s40558-020-00193-z López Peláez A . , Erro-Garcés A . , Pinilla García F . J . , Kiriakou, D . 2021 . Working in the 21st century . The coronavirus crisis: A driver of digitalisation, Teleworking, and innovation, with unintended social consequences . Information 12 (9) . https://doi. org/10. 3390/info12090377 Mari A. 2020. Brazilian SMBs accelerate tech adoption amid pandemic . ZDNET. [Electronic resource]. https://www. zdnet. com/ article/brazilian-smbs-accelerate-tech-adop-tion-amid-pandemic/ (accessed: 18. 01 . 2024) . McKinsey & Co . 2020. How German "mittelstand" copes with COVID-19 challenges. [Electronic resource]. https://www . mckin-sey. de/~/media/mckinsey/locations/eu-rope%20and%20middle%20east/deutschland/ news/presse/2020/2020-05-07%20-%20mit-telstandsumfrage/covid-19%20mittelstand-sumfrage%20mckinsey%202020. ashx (accessed: 18. 01. 2024) . Miethlich B . , Belotserkovich D . , Abasova S . , Zatsarinnaya E. , Veselitsky O . 2022 . Transformation of digital management in enterprises amidst the COVID-19 pandemic . Institutions and Economies 14 (1): 1-26 . https://doi . org/10. 22452/IJIE . vol14no1 .1 Molteni M . 2020. Covid-19 makes the case for more meatpacking robots . WIRED. [Electronic resource]. https://www . wired . com/story/covid-19-makes-the-case-for-more-meatpacking-robots/ (accessed: 18. 01. 2024) . Muñoz J. , Pumera M. 2021. 3D-printed COVID-19 immunosensors with electronic readout . Chemical Engineering Journal 425: 131433. https://doi . org/10 . 1016/j. cej. 2021.131433 OECD . 2017 . The Next Production Revolution: Implications for Governments and Business. OECD Publishing: Paris . http://dx. doi . org/10. 1787/9789264271036-en

OECD . 2019 . Going Digital: Shaping Policies, Improving Lives. OECD Publishing, Paris . https://doi . org/10. 1787/9789264312012-en OECD . 2021. The Digital Transformation of SMEs. OECD Studies on SMEs and En-trepreneurship . OECD Publishing: Paris . https://doi . org/10. 1787/bdb9256a-en Oitzman M . 2020 . Robotic solutions for COVID-19. The mobile robot guide. [Electronic resource]. https://mobilerobotguide . com/2020/04/01/robotic-solutions-for-cov-id-19/ (accessed: 18. 01. 2024) . Oladapo B I , Ismail S O , Afolalu T D , Ola-wade D . B . , Zahedi M . 2021. Review on 3D printing: Fight against COVID-19 . Materials chemistry and physics 258. https://doi . org/10 . 1016/j. matchemphys . 2020. 123943 PayPal Inc . 2020. Business of change: PayPal Canada small business study. [Electronic resource]. https://newsroom . ca . paypal-corp . com/download/Business+of+Change+-+Pay Pal+Canada+Small+Business+Study . pdf (accessed: 18. 01 . 2024) . PwC. 2016 . Industry 4. 0: Building the digital enterprise . 2016 Global Industry 4.0 Survey. [Electronic resource]. https://www . pwc . com/gx/en/industries/industries-4 . 0/land-ing-page/industry-4 . 0-building-your-digital-enterprise-april-2016. pdf (accessed: 18. 01 . 2024) . Queiroz M .M . , Fosso Wamba S . 2021 . A structured literature review on the interplay between emerging technologies and COV-ID-19 — insights and directions to operations fields . Annals of Operations Research. https://doi . org/10. 1007/s10479-021-04107-y Radfar P . , Bazaz S . R . , Mirakhorli F . , Warkiani M . E . 2021 . The role of 3D printing in the fight against COVID-19 outbreak . Journal of 3D printing in medicine 5 (1): 51-60 . https://doi. org/10 . 2217/3dp-2020-0028 Rao C . , Dawra R . 2020. Covid-19 Impact on food automation and robotics market. robotics tomorrow. [Electronic resource], https://www roboticstomorrow com/arti-cle/2020/04/covid-19-impact-on-food-auto-mation-and-robotics-market/15179 (accessed: 18. 01 . 2024) . Riom C , Valero A 2020 The business response to Covid-19: The CEP-CBI survey

on technology adoption . A CEP COVID-19 analysis. Paper No. 009. [Electronic resource]. https://cep. lse . ac . uk/pubs/down-load/cepcovid-19-009. pdf (accessed: 18. 01 . 2024) .

Sharifi A. , Ahmadi M. , Ala A. 2021 . The impact of artificial intelligence and digital style on industry and energy post-COV-ID-19 pandemic . Environmental Science and Pollution Research 28 (34): 4696446984. https://doi .org/10,1007/s11356-021-15292-5

Shen Y. , Guo D . , Long F . , Mateos L . A. , Ding H. , Xiu Z . , Hellman R . B . , King A. , Chen S , Zhang C , Tan H 2020 Robots under COVID-19 pandemic: A comprehensive survey. Ieee Access 9: 1590-1615. https://doi. org/10 . 1109/ACCESS. 2020. 3045792

Shinozaki S 2023 Do digitalization and digital finance help small firms survive global economic uncertainty in Central and West Asia? Evidence from Rapid Surveys . Sustainability 15 (13): 10696. https://doi. org/10. 3390/su151310696

Stankovich M , Gupta R , Figueroa J E , Calzadilla-Sarmiento B , Memedovic O 2017 Industry 4 0 opportunities behind the challenge . UNIDO General Conference 2017 Background Paper. [Electronic resource]. https://www . researchgate . net/pub-lication/331132042_INDUSTRY_40_0P-PORTUNITIES_BEHIND_THE_CHAL-LENGE (accessed: 18. 01 . 2024) .

The World Bank 2016 World development report 2016: Digital dividends. [Electronic resource] . https://openknowledge . worldbank . org/bitstream/handle/10986/ 23347/9781464806711. pdf (accessed: 18. 01 . 2024) .

UNIDO 2019 Industrial development report 2020. Industrializing in the digital age. [Electronic resource]. https://www . unido . org/sites/default/files/files/2019-11/UNID0_ IDR20_English . epub (accessed: 18. 01 . 2024) .

Visa . 2020. The Visa back to business study. Global small business and consumer insights . [Electronic resource]. https://usa . visa com/dam/VCOM/global/run-your-busi-ness/documents/visa-back-to-business-study, pdf (accessed: 18. 01 . 2024) .

World Bank. 2016. World development report 2016: Digital dividends. [Electronic resource] . https://openknowledge. worldbank . org/bit-stream/handle/10986/23347/9781464806711. pdf (accessed: 18. 01 . 2024) .

World Economic Forum . 2018 . Digital transformation initiative. [Electronic resource], https://report . weforum . org/digital-transfor-mation/wp-content/blogs. dir/94/mp/files/ pages/files/dti-executive-summa-ry-20180510.pdf (accessed: 18. 01. 2024) .

WTO . 2021. E-commerce, trade and the COVID-19 pandemic. Information note. [Electronic resource]. https://www.wto. org/ english/tratop_e/covid19_e/ecommerce_ report_e . pdf (accessed: 18. 01 . 2024) .

Yang G . -Z . , Nelson B . J . , Murphy R .R . , Choset H . , Christensen H. , Collins S . H . , Dario P . , Goldberg K , Ikuta K , Jacobstein N . , Krag-ic D , Taylor R H McNutt, M 2020 Combating COVID-19 — The role of robotics

in managing public health and infectious diseases . Science Robotics 5 (40): eabb5589. https://doi . org/10 . 1126/scirobotics . abb5589 Yip T. -M. , Lau W. -Y. , Nambiar S . 2023 . Has digitalisation mitigated the impact of Cov-id-19 on the manufacturing sector's performance? Australasian Accounting, Business and Finance Journal 17 (2): 4-25 . http:// dx . doi. org/10,14453/aabfj.v17i2 . 02 Zeng Z . , Chen P . -J . , Lew A . A. 2020. From high-touch to high-tech: COVID-19 drives robotics adoption . Tourism Geographies 22 (3): 724-734. https://doi . org/10.1080/14 616688. 2020.1762118 Zhao Z . , Ma Y. , Mushtaq A. , Rajper A. M . A. , Shehab M . , Heybourne A. , Song W . , Ren H . , Tse Z . T . H . 2022. Applications of robotics, artificial intelligence, and digital technologies during COVID-19: A review . Disaster Medicine and Public Health Preparedness 16 (4): 1634-1644. https://doi. org/10 . 1017/dmp . 2021 . 9

TRANSLATION OF REFERENCES IN RUSSIAN INTO ENGLISH

Abdulkadyrov A. S . , Makkaeva R . S . -A . 2022. The issue of sustainable development of the digital enterprise in the context of economic sanctions . Journal of Applied Research (11): 647-650. https://doi . org/10. 47576/2712-7516_2022_11_8_647 (In Russian)

APQC . 2016 . Cross industry process classification framework (PCF) Version 7 0 5 [Electronic resource]. https://tushavin . ru/Docu-ments/APQC/K08175_Cross_Industry_ v7 . 0. 5_russian .pdf (accessed: 18. 01 . 2024) . (In Russian)

Boyarkin A. B . 2022. Digitalization of management: advantages, technologies, stages Sales generator [Electronic resource] https://sales-generator . ru/blog/tsifroviza-tsiya-upravleniya/?ysclid = lncxol 4m2207733544 (accessed: 18. 01 . 2024) . (In Russian)

Dezhina I G , Arutyunyan A G , Gareev T R , Radnabazarova S . Zh . 2023 . New countries

in the scientific-technological agenda of Russia. Analytical report . Publishing house Pero: Moscow (In Russian) Digital Economy. 2018 . Priorities of roadmaps on «end-to-end digital technologies». [Electronic resource]. https://files . data-economy. ru/Roadmaps/RM_24052019. pdf (accessed: 18. 01. 2024) . (In Russian) Efimov A. , Gonnochenko A. , Payson D . , Dyu-govanets Yu , Tsygankov V , Moroshkin S , Levitsky B . , Volnova T . , Zuev A . 2020. Robots against viruses 2020. Special report . Sberbank Robotics Laboratory. [Electronic resource] . https://www. sberbank. ru/ common/img/uploaded/analytics/about-issledovaniya/rav. pdf (accessed: 18. 01. 2024) . (In Russian) Ganichev N . A. , Koshovets O . B . 2022 . Rethinking Russian digital economy develop -ment under sanctions Studies on Russian Economic Development 33: 645-655. htt-ps://doi . org/10 . 1134/S1075700722060041

(In Russian) HSE . 2020. Digital activity of manufacturing enterprises in 2019. HSE: Moscow . [Electronic resource] . https://issek . hse . ru/mirror/pubs/ share/333003484?ysclid=ln 1vjk6c5909186986 (accessed: 18. 01 .2024) . (In Russian) Kosareva I . N . , Samarina V. P . 2019 . The management features of the enterprises in the conditions of digitalization . The Eurasian Scientific Journal 11 (3) . (In Russian) KPMG . 2018 . Digital technologies in Russian companies. Survey results. [Electronic resource]. https://ict . moscow/static/ru-ru-dig-ital-technologies-in-russian-companies . pdf (accessed: 18. 01 . 2024) . (In Russian) Kuzminov Ya. I. (research supervisor), Simachev Yu . V . , Kuzyk M . G . , Fedyuni-na A . A . , Zhulin A . B . , Glukhova M . N . , Klepach A . N . et al . 2023. Import substitution in the Russian economy: yesterday and tomorrow. Analytical report of the HSE University. HSE Publishing House: Moscow (In Russian) Medovnikov D . S . (editor-in-chief), Oganesy-an T K , Styrin E M , Abdrakhmanova G , Rozmirovich S D , Merkulova D Yu , Bik-bulatova J . S . 2018 . Digital Economy: Global Trends and Russian Business Practice. M: HSE . [Electronic resource]. https://clck . ru/39QNMH (accessed: 18. 01. 2024). (In Russian)

NAFI . 2022 . Otkritie Bank: Small business interest in digitalization and remote working surges in 2022. [Electronic resource].

https://nafi . ru/analytics/bank-otkrytie-in-teres-malogo-biznesa-k-tsifrovizatsii-i-udalennoy-rabote-rezko-vyros-v-2022-godu/ (accessed: 18. 01. 2024) . (In Russian) Repin V. V. , Eliferov V. G . 2013 . Process management. Business process modeling. Publishing house "Mann, Ivanov and Ferber": Moscow (In Russian) Revinova S . Yu . , Tretiakova D . A 2021 . E-commerce in Russia amid COVID-19 restrictions Russian Journal of Innovation Economics ll (4): 1319-1338. https://doi . org/10. 18334/vinec .11 . 4.113757 (In Russian) Ryzhko A . L . 2018 . Casual classification of enterprise business processes Management Sciences В (1): 90-99. https://doi. org/10. 26794/2304-022X-2018-8-1-90-99 (In Russian)

Schwab K 2016 The fourth industrial revolution Eksmo Publ : Moscow (In Russian) Tarasova N . N . , Shparova P . O . 2021. Top l5 digital technologies in manufacturing industry. [Electronic resource]. https://is-sek hse ru/en/news/494926896 html (accessed: 18. 01 . 2024) . (In Russian) Zhukovskaya I F 2022 Russian retail during the COVID-19 pandemic: accelerating digitalization . Journal of Economics, entrepre-neurship and law l2 (1): 267-286. https:// doi . org/10. 18334/epp.12 .1 .114103 (In Russian)

Статья поступила в редакцию l3 ноября 2023 г.

Принята к публикации l0 декабря 2023 г.

Digitalization of companies as a factor of their adaptation to COVID and sanctions shocks

M. G. Kuzyk, Yu. V. Simachev, A. A. Fedyunina, K. P. Sergeyeva

HSE University, Russia

Goal: to investigate the relationship between firms' digitalization and their success in adapting to non-economic shocks in 2020 and 2022. Methodology: econometric analysis of the results

This article is an output of a research project implemented as part of the Basic Research Program at the National Research University Higher School of Economics (HSE University) .

of a sample questionnaire survey of 1 800 Russian manufacturing companies conducted in 2022. Findings: significant differences in the factors of successful overcoming of the COVID-19 and sanctions shocks by companies were found. A positive correlation between the digitalization of companies and the dynamics of their revenue and headcount in 2020 was revealed It is shown that the digitalization of management was a significant factor for companies to better pass the COVID crisis . In addition, the use of digital technologies in production played a positive role in preserving employment in 2020 In 2022, digital technologies did not provide a significant contribution to firm dynamics, although progressive firms that typically use digital technologies adapted better to sanctions pressure It is also found that the COVID crisis hit the smallest firms the hardest, while the shock of 2022 affected large companies and importing firms more strongly. Under the current sanctions pressure the demand of the state and large and medium-sized Russian business plays a positive role, which may indicate the growing importance of public procurement and import substitution . Originality and contribution of the authors: the study expands empirical knowledge on the role of digital technologies in overcoming non-economic shocks by companies . Special attention is paid to the digitalization of specific types of business processes

Keywords: digitalization of Russian companies, digital technologies, COVID-19 crisis, sanctions, business processes

For citation: Kuzyk M . G . , Simachev Yu . V. , Fedyunina A. A. , Sergeyeva K. P . 2023 . Digitalization of companies as a factor of their adaptation to COVID and sanctions shocks . Russian Management Journal 21 (4): 481-513 . https://doi. org/10. 21638/spbu18. 2023. 402 (In Russian)

Для цитирования: Кузык М. Г. , Симачев Ю . В . , Федюнина А. А. , Сергеева К П . 2023. Циф-ровизация компаний как фактор адаптации к коронавирусному и санкционному шокам. Российский журнал менеджмента 21 (4): 481-513 . https://doi. org/10. 21638/spbu18. 2023. 402

Initial Submission: November 13, 2023 Final Version Accepted: December 10, 2023

Приложение 1

Обзор основных эмпирических исследований цифровизации фирм в условиях коронавирусного и санкционных шоков

Источник

Период исследования

Страна исследования

Выборка исследования

Ключевой результат

[Accenture, 2020]

2018 г.,

2019 г., первый квартал

2020 г.

Китай

Около

400 компаний

В 2018—2020 гг. происходил устойчивый рост цифровизации как компаний-лидеров, так и отстающих компаний 80% компаний «сделали все необходимое» для удаленной работы н использования онлайн-коммуникацнй, 63% — для развития онлайн-продаж, 53% — предоставления услуг онлайн; 50% — дистанционного обучения работников, но при этом лишь 39% — для использования облачных сервисов, 32% — роботизации и автоматизации, 28% — искусственного интеллекта

Компании — цифровые лидеры продемонстрировали более высокую гибкость и эффективность в период коронавируса: 63% из них за три месяца вернулись к докризисному уровню производительности против 47% отстающих компаний; средний уровень рентабельности таких компаний в первом квартале 2020 г. был заметно выше, чем у остальных фирм, — 16 против 11%

[Cheratian, Goltabar, Farzanegan, 2023]

2018-2020 гг.

Иран

486 малых н средних фирм

Для фирм, подвергшихся влиянию санкций, характерно сокращение постоянных и накладных расходов, но не затрат на оплату труда

Увеличение инвестиций в информационные технологии повышает устойчивость фирм, находящихся под санкциями

[НАФИ, 2020]

2019-2020 гг.

Россия

I

го

оз

I

сл

M

о

M со

Около 600 представителей малого и среднего бизнеса

Пандемия дала мощный толчок к цифровизации бизнеса: компании стали чаще использовать цифровые технологии и интернет-инструменты

По сравнению с 2019 г. выросла доля предпринимателей, считающих, что цифровизация повышает удобство ведения бизнеса (с 34 до 57%), увеличивает скорость работы (с 33 до 53%) и улучшает клиентский сервис (с 15 до 22%) Основной барьер для цифровизации бизнеса — нехватка средств (24%); кроме того, респонденты нередко отмечали незаинтересованность в цифровизации руководителей компаний (14%)

I

to

00

1

СЛ

W о W CO

Продолжение Приложения 1

Источник Период исследования Страна исследования Выборка исследования Ключевой результат

[Facebook* & Small Business Rouncltable, 2020] 2020 г., апрель США Около 86 000 представителей малого и среднего бизнеса • 51% МСП расширили онлайн-взаимодействие со своими клиентами • В острой фазе пандемии 37% МСП использовали цифровые платежные инструменты, 23% — цифровые средства размещения заказов • Фирмы, возглавляемые женщинами, шире использовали цифровые инструменты

[McKinsey & Co, 2020] 2020 г., второй квартал Германия Свыше 500 фирм • Около 90% компаний осуществляли инвестиции в цифровиза-цию н автоматизацию бизнес-процессов • Для 84% компаний цифровизация бизнес-процессов являлась составной частью антикризисной стратегии • 88% опрошенных полагали, что в будущем цифровые технологии и решения станут еще более важны для их компаний

[Connected Commerce Council, 2020] 2020 г., май — июнь США Около 7 000 малых фирм • 72% фирм расширили применение цифровых технологий в период пандемии, 48% — начали использовать как минимум одну, новую для себя, цифровую технологию • Более цифровизованные фирмы в период коронавнруса функционировали успешнее других: «цифровые лидеры» ожидали по итогам 2020 г. существенно более высоких доходов, чем отстающие компании • Основными проблемами использования цифровых технологий являются недостаток соответствующей информации и навыков (актуально для 49% фирм), а также размер и окупаемость соответствующих инвестиций (45%)

Pari, 2020] 2020 г., первое полугодие Бразилия Около 1100 малых и средних фирм • Около половины обследованных фирм в 2020 г. в большей степени использовали цифровые технологии, чем до начала коронавнруса, причем только 30% планировали инвестировать в цифровые системы до пандемии. • Основные задачи, решаемые с помощью цифровых технологий в период пандемии, — обеспечение возможностей совместной работы и развитие электронной коммерции

• Главными преимуществами цифровизации для фирм стали улучшение отношений с клиентами и привлечение новых клиентов (55% опрошенных), а также возможность работать удаленно (54%)

[Mari, 2020] 2020 г., первое полугодие Бразилия Около 1 100 малых и средних фирм • Значимыми проблемами цифровизации малых и средних фирм являются совместимость цифровых инструментов с устройствами (26%), совместимость систем (25%), необходимость изменения существующих процессов (24%), ценовая доступность (24%) и безопасность данных (23%)

[Riom, Valero, 2020] 2020 г.. первое полугодие Великобритания Около 400 фирм • В период коронавируса свыше 60% фирм начали применять новые для себя цифровые технологии и практики • Свыше 70% опрошенных отметили положительное влияние цифровых технологий на прибыльность, тогда как негативное — лишь порядка 1 % • Фирмы, применявшие цифровые технологии до пандемии, в период коронавируса чаще внедряли новые технологии и практики и выводили на рынок новые продукты • Свыше трети малых и свыше половины средних и крупных фирм заинтересованы в государственной поддержке обучения молодежи цифровым навыкам

[Eggleton, 2020] 2020 г., первый — третий кварталы Австралия Малые и средние фирмы • Для 40% фирм цифровые инструменты являлись важной частью антикризисной стратегии в период пандемии • 15% фирм вынуждены были бы закрыться без использования цифровых технологий • Наблюдался рост заинтересованности фирм в обучении цифровым навыкам

[PayPal Inc., 2020] 2020 г., первый — третий кварталы Канада Около 1 000 малых фирм • 2/3 фирм осуществляли в 2020 г. онлайн-продажи, причем половина из них начали делать это лишь с наступлением коронавируса • По мнению 58% опрошенных, их бизнес не пережил бы пандемию без онлайн-продаж • Основными преимуществами цифровизации для фирм являются расширение клиентской базы на внутреннем рынке (62%), рост доходов (53%), более тесное взаимодействие с потребителями (51%) и расширение спектра предлагаемых продуктов и услуг (45%)

[Guo et al., 2020] 2020 г. Китай Свыше 500 малых и средних фирм • Цнфровизацня фирм способствовала более успешному прохождению коронавируса — возобновлению производства, минимизации падения уровня доходов и прибыли • Фирмы с высоким уровнем цифровизации демонстрировали большую эффективность • Цнфровизацня фирм положительно связана с реализацией ими краткосрочных и долгосрочных антикризисных стратегий

I

го

оз

I

сл

M

о

M

со

* Meta признана экстремистской организацией в Российской Федерации.

I

00

1

СЛ

w о W CO

Окончание Приложения 1

Источник

Период исследования

Страна исследования

Выборка исследования

Ключевой результат

[Cisco, 2020]

2020 г.

Германия, Франция, Великобритания, США, Канада, Мексика, Бразилия, Чили

Свыше

200 малых фирм

Малые предприятия в Великобритании, США и Германии добились наибольшего прогресса на пути к цифровизации, тогда как в латиноамериканских странах малый бизнес заметно отстает в данном отношении

Более 70% обследованных малых предприятий ускорили цифровизацию своего бизнеса из-за пандемии В условиях коронавнруса цнфровизацня позволяла малым фирмам быстрее реагировать на меняющиеся рыночные условия и увеличивать доходы

Около 45% респондентов ожидали, что к 2021 г. более 30% бизнес-процессов их фирм будут цифровыми

Основными проблемами цифровизации малого бизнеса являются недостаток цифровых навыков, сопротивление переменам со стороны сотрудников, а также финансовые ограничения В ближайшие 18 месяцев 36% малых предприятий планировали инвестировать в решения, которые помогут их сотрудникам работать удаленно, 33% — в цифровые технологии для онлайн-продаж, 32% — в развитие цифровых навыков; 32% малых предприятий планировали разработать цифровую стратегию

|Пр, Ьаи,

МатЫаг,

2023]

2020 г.

Малайзия

24 отрасли обрабатывающей промышленности (данные отраслевой статистики)

Пандемия ускорила внедрение цифровых технологий прежде всего в части резкого расширению практики удаленной занятости, использования электронной коммерции и интернет-банкинга При общем негативном влиянии пандемии на объемы продаж в обрабатывающей промышленности цнфровнзацня значимо снижала данный эффект

[Calza, Lav op а, Zagato, 2023]

2020 г.

26 стран Азии, Африки и Латинской Америки

Около 2700 компаний обрабатывающей промышленности

Внедрение передовых цифровых технологий в период пандемии было более характерно для средних и крупных фирм Использование передовых цифровых технологий положительно связано с динамикой продаж и прибыли в 2020 г. Фирмы, использующие передовые цифровые технологии, в период пандемии чаще остальных расширяли свою деятельность онлайн, осуществляли организационные изменения для соблюдения новых требований безопасности, внедряли новое оборудование для обеспечения социального дистанцирования, перепрофилировали производство и внедряли новые продукты в соответствии с изменившимся спросом

[НАФИ, 2022] 2021 г., ноябрь - 2022 г., октябрь Россия 580 представителей малого и среднего бизнеса (включая ИИ) • Большинство субъектов малого и среднего бизнеса (72%) имеют средний уровень цифровнзацин, 16% — высокий, 12% — низкий • В 2022 г. цифровизация бизнеса продолжилась, несмотря на затруднение доступа к иностранным сервисам из-за внешних ограничений • 59% респондентов не столкнулись с ограничениями доступа к иностранным сервисам, 58% компаний удалось решить все технологические проблемы и продолжить работать, как раньше

[Shinozaki, 2023] 2022 г., первое полугодие Армения, Азербайджан , Грузия, Казахстан, Кыргызстан, Таджикистан, Узбекистан Около 900 компаний • Уровень цифровой зрелости фирм в рассматриваемых странах является достаточно низким • Цифровизованные фирмы в большей степени подвержены влиянию изменившихся вследствие санкционного давления на Россию условий хозяйствования • Влияние глобальных санкций на деятельность цифровизован-ных фирм неоднородно — части из них удалось воспользоваться новыми возможностями, тогда как другие, напротив, заметно пострадали от санкционного давления

[Asian Development Bank, 2022] 2020 г., 2021 г. Индонезия, Малайзия, Филиппины, Сингапур, Таиланд, Вьетнам 685 компаний • Выявлена значимая положительная взаимосвязь между операционной эффективностью фирм (в том числе в части успешности преодоления коронавируса) и использованием ими цифровых технологий в маркетинге и продажах, взаимоотношениях с партнерами, производстве товаров и услуг, а также иных внутрифирменных процессах

Приложение 2

Описательные статистики переменных

Переменная Тип переменной Количество наблюдений Минимальное значение Максимальное значение Среднее значение Стандартное отклонение

Динамика выручки в 2020 г . по отношению к 2019 г . Порядковая 1878 -1 1 0,214 0,853

Динамика выручки в 2022 г по отношению к 2021 г . Порядковая 1859 -1 1 -0,017 0,553

Динамика численности работников в 2020 г по отношению к 2019 г . Порядковая 1879 -1 1 -0,002 0,678

Динамика численности работников в 2022 г по отношению к 2011 г. Порядковая 1879 -1 1 -0,006 0,450

Использование цифровых технологий до 2019 г . включительно Дамми 1878 0 1 0,352 0,478

Бизнес-процессы / Сферы использования цифровых технологий Основное производство Дамми 1879 0 1 0,230 0,421

Управление деятельностью предприятия Дамми 1879 0 1 0,239 0,427

Взаимоотношения с поставщиками Дамми 1879 0 1 0,196 0,397

Взаимоотношения с потребителями, сбыт, маркетинг Дамми 1879 0 1 0,232 0,422

Взаимоотношения с контрольными и регулирующими органами Дамми 1879 0 1 0,117 0,321

Год создания предприятия 2014 г . и позже Дамми 1879 0 1 0,173 0,378

2009-2013 гг. Дамми 1879 0 1 0,159 0,366

2000-2008 гг . Дамми 1879 0 1 0,291 0,454

1992-1999 гг . Дамми 1879 0 1 0,230 0,421

1991 г . и ранее Дамми 1879 0 1 0,147 0,354

Размер предприятия Микро Дамми 1879 0 1 0,143 0,350

Малое Дамми 1879 0 1 0,436 0,496

Среднее Дамми 1879 0 1 0,245 0,430

Крупное Дамми 1879 0 1 0,175 0,380

Структура собственности Участие государства и/или государственных компаний Дамми 1878 0 1 0,017 0,129

Переменная Тип переменной Количество наблюдений Минимальное значение Максимальное значение Среднее значение Стандартное отклонение

Участие ино- Дамми 1878 0 1 0,025 0,155

странных собственников

Участие в интегрированной структуре (холдинге) Дамми 1879 0 1 0,143 0,350

Менее 50 тыс. Дамми 1879 0 1 0,218 0,413

жителей

Размер 50-250 тыс . жителей Дамми 1879 0 1 0,189 0,392

населенного пункта 250 тыс . — 1 млн жителей Дамми 1879 0 1 0,253 0,435

Свыше 1 млн Дамми 1879 0 1 0,341 0,474

жителей

Органы государ- Дамми 1879 0 1 0,054 0,227

ственного и

муниципального

управления

Государственные Дамми 1879 0 1 0,195 0,397

компании

Бюджетные Дамми 1879 0 1 0,170 0,376

организации

Крупные Дамми 1879 0 1 0,581 0,494

и средние

частные россий-

ские предприятия

Основные Малые россий- Дамми 1879 0 1 0,435 0,496

потребители* ские предприятия, индивидуальные предприниматели

Организации и Дамми 1879 0 1 0,412 0,492

индивидуальные

предприниматели сферы торговли,

включая дилеров

Население Дамми 1879 0 1 0,224 0,417

Иностранные Дамми 1879 0 1 0,044 0,204

компании,

действующие в России

Использование импорта в 2019 г . Дамми 1877 0 1 0,621 0,485

Использование импорта в 2021 г . Дамми 1877 0 1 0,615 0,487

Наличие экспорта в 2019 г . Дамми 1879 0 1 0,346 0,476

Наличие экспорта в 2021 г . Дамми 1878 0 1 0,348 0,477

Продолжение Приложения 2

Переменная

Тип перемен-

Количество наблюде-

Минимальное значение

Максимальное значение

Среднее значение

Стандартное отклонение

Производство пищевых продуктов (ОКВЭД 10)

Дамми

1879

0

1

0,180

Производство текстильных изделий (ОКВЭД 13)

Дамми

1879

0,025

Производство одежды, кожи и изделий из кожи (ОКВЭД 14, 15)

Дамми

1879

0,048

Обработка древесины и производство изделий из дерева и пробки, кроме мебели, производство изделий из соломки и материалов для плетения (ОКВЭД 16)

Дамми

1879

0,044

Производство бумаги и бумажных изделий (ОКВЭД 17)

Дамми

1879

0,021

Производство химических веществ и химических продуктов (ОКВЭД 20)

Дамми

1879

0,046

Производство лекарственных средств и материалов, применяемых в медицинских целях

(ОКВЭД 21)

Дамми

1879

0,014

Производство резиновых и пластмассовых изделий (ОКВЭД 22)

Дамми

1879

0,068

0,385

0,155

0,214

0,206

0,144

0,209

0,119

0,251

0

1

0

1

0

1

0

1

0

1

0

1

0

1

Переменная Тип переменной Количество наблюдений Минимальное значение Максимальное значение Среднее значение Стандартное отклонение

Отрасль Производство прочей неметаллической минеральной продукции (ОКВЭД 23) Дамми 1879 0 1 0,083 0,276

Производство металлургиче -ское (ОКВЭД 24) Дамми 1879 0 1 0,020 0,141

Производство готовых металлических изделий, кроме машин и оборудования (ОКВЭД 25) Дамми 1879 0 1 0,120 0,325

Производство компьютеров, электронных и оптических изделий (ОКВЭД 26) Дамми 1879 0 1 0,052 0,221

Производство электрического оборудования (ОКВЭД 27) Дамми 1879 0 1 0,047 0,211

Производство машин и оборудования, не включенных в другие группировки (ОКВЭД 28) Дамми 1879 0 1 0,074 0,262

Производство автотранспортных средств, прицепов и полуприцепов (ОКВЭД 29) Дамми 1879 0 1 0,026 0,159

Производство прочих транспортных средств и оборудования (ОКВЭД 30) Дамми 1879 0 1 0,021 0,143

Производство мебели (ОКВЭД 31) Дамми 1879 0 1 0,035 0,183

Ремонт и монтаж машин и оборудования (ОКВЭД 33) Дамми 1879 0 1 0,073 0,261

Окончание Приложения 2

Переменная Тип переменной Количество наблюдений Минимальное значение Максимальное значение Среднее значение Стандартное отклонение

Субъект РФ Башкортостан Дамми 1879 0 0 0,000 0,000

Татарстан Дамми 1879 0 1 0,036 0,187

Удмуртия Дамми 1879 0 1 0,011 0,105

Чувашия Дамми 1879 0 1 0,015 0,123

Алтай Дамми 1879 0 1 0,014 0,117

Краснодарский край Дамми 1879 0 1 0,022 0,146

Красноярский край Дамми 1879 0 1 0,015 0,123

Белгородская область Дамми 1879 0 1 0,019 0,137

Владимирская область Дамми 1879 0 1 0,016 0,125

Воронежская область Дамми 1879 0 1 0,016 0,125

Ивановская область Дамми 1879 0 1 0,009 0,095

Иркутская область Дамми 1879 0 1 0,010 0,097

Калининградская область Дамми 1879 0 1 0,009 0,095

Калужская область Дамми 1879 0 1 0,011 0,105

Кемеровская область Дамми 1879 0 1 0,013 0,112

Кировская область Дамми 1879 0 1 0,015 0,121

Ленинградская область Дамми 1879 0 1 0,037 0,188

Московская область Дамми 1879 0 1 0,079 0,270

Нижегородская область Дамми 1879 0 1 0,040 0,196

Новосибирская область Дамми 1879 0 1 0,031 0,173

Пензенская область Дамми 1879 0 1 0,011 0,105

Пермский край Дамми 1879 0 1 0,016 0,125

Ростовская область Дамми 1879 0 1 0,023 0,150

Рязанская область Дамми 1879 0 1 0,013 0,115

Самарская область Дамми 1879 0 1 0,049 0,216

Тип Количество Мини- Макси- Среднее Стан-

Переменная перемен- наблюдений мальное мальное значение дартное

ной значение значение отклонение

Саратовская Дамми 1879 0 1 0,017 0,129

область

Свердловская Дамми 1879 0 1 0,034 0,180

область

Тверская область Дамми 1879 0 1 0,014 0,119

Тульская область Дамми 1879 0 1 0,014 0,119

Субъект РФ Челябинская область Дамми 1879 0 1 0,024 0,153

Ярославская Дамми 1879 0 1 0,024 0,153

область

Москва Дамми 1879 0 1 0,103 0,304

Санкт-Петербург Дамми 1879 0 1 0,071 0,257

прочие Дамми 1879 0 1 0,168 0,374

Генеральный Дамми 1879 0 1 0,711 0,453

директор

Заместитель Дамми 1879 0 1 0,117 0,322

генерального

Должность директора

респондента Директор по направлению Дамми 1879 0 1 0,150 0,357

Прочие предста- Дамми 1879 0 1 0,022 0,148

вители руковод-

ства

Примечание: * — категории потребителей, обеспечивающие не менее 20% выручки; респонденты имели возможность выбрать более одной категории