Промежуточные итоги проекта РНФ №18-18-00270 (Продление)

В 2021 году работы в рамках проекта №18-18-00270 «Конкурентоспособность и опережающее развитие российского бизнеса на основе интеллектуальных ресурсов» были сфокусированы на развитии теории и методологии исследования конкурентоспособности российских компаний на базе интеллектуальных ресурсов. В частности, проведены работы по сбору и обработке данных, написанию программных кодов на языке R и Python для анализа текстовой информации, а также получены научные результаты по трем взаимосвязанным научным направлениям:

1.     В рамках первого направления «Технологические изменения в компаниях, связанные с цифровой трансформацией» были проведены работы по актуализации базы данных, обоснованию исследовательских дизайнов, связанных с цифровой трансформацией, а также их эмпирическая проверка. Во-первых, был разработан исследовательский дизайн, позволяющий оценить выбор компаниями технологических стратегий, получивших название «excess momentum» и «excess inertia». Для его проверки была использована база данных по 964 крупнейшим российским компаниям за 2009-2017 гг., дополненная индикаторами цифрового интеллектуального капитала. Выявлено, что компании в среднем более склонны выбирать стратегию “excess inertia”, предполагающую внедрение цифровых технологий позже отраслевого или регионального бенчмарка. Выделены технологии, для внедрения которых компании реализуют стратегию “excess inertia” («электронный документооборот» и «система управления отношениями с поставщиками»), и “excess momentum” («система управления отношениями с клиентами» и «система планирования ресурсов предприятия»). Во-вторых, предложен исследовательский дизайн для оценки влияния региональной технологической инфраструктуры на связь между внедренными компанией ERP-технологиями и ее производительностью и проведено его предварительное эмпирическое тестирование.

2.     В рамках второго направления «Деловая репутация и бренды российских компаний на локальных и глобальных рынках» были проведены работы по разработке инструментария для оценки репутации компаний на основе открытых данных, а также предварительный эмпирический анализ данных, собранных для анализа репутации и отношенческого капитала компаний. Во-первых, предложен инструментарий для оценки репутации компаний на основе анализа тональности текстов, содержащих упоминания о компании. Разработанный инструментарий применен для анализа деловой репутации компаний, которым принадлежат 100 самых дорогих брендов в 2020 году по версии Forbes, а также российских банков. Предложены исследовательские дизайны для тестирования влияния репутации банка/компании на конкурентоспособность. Во-вторых, эмпирически выявлены факторы, связанные с такой составляющей деловой репутации коммерческого банка, как риск отзыва лицензии. Выявлено, что объем кредитов, предоставленных акционерам, а также инвестиций на покупку долей в других организациях и резкий рост кредитного портфеля положительно связаны с вероятностью потери лицензии, в то время как стратегия привлечения депозитов от компаний и размещения этих средств в виде кредитов физическим лицам и наличие иностранного капитала в акционерной собственности - отрицательно. В-третьих, теоретически обоснован инструментарий измерения отдачи от инвестирования в отношенческий капитал, учитывающий альтернативные издержки и использующий отраслевой бенчмарк, который может быть применен на базе открытых данных, а также проведена его апробация на широкой выборке российских компаний, включающей 10000 крупных российских компаний с годовым оборотом свыше 1 млн.руб. за период 2012-2018 гг. В-четвертых, проведено эмпирическое тестирование роли государственной собственности как важного драйвера, усиливающего эффект отношений с инвесторами на результаты деятельности компаний развивающихся рынков, теоретически обоснованной в предыдущие годы проекта. Выявлено, что государственная собственность оказывает как прямое влияние на дивидендную политику российских компаний, так и усиливает эффект выплат инвесторам на инвестиционную привлекательность компаний.

3.     В рамках третьего направления «Лидерский и управленческий потенциал российских компаний» были проведены работы по актуализации баз данных, валидации предложенных ранее метрик измерения интеллектуальных ресурсов топ-менеджмента компаний, а также разработке новых исследовательских дизайнов. Во-первых, была актуализирована база данных о человеческом и социальном капитале топ-менеджмента российских компаний, акции которых включены в Индекс широкого рынка ММВБ, за счет расширения временного периода до 2020 года включительно, а также включения новых индикаторов. На ее основе были валидированы метрики человеческого и социального капитала топ-менеджеров компании, а также выявлены показатели, увеличивающие корпоративный риск: возраст и опыт работы, опыт службы в армии, политический опыт, социальный капитал, сформированный во время обучения, семейный статус, количество детей, наличие степени MBA для генеральных директоров; центральность директора в сети, образованной совмещением должностей в разных советах, политические связи и связи, сформированные во время получения образования для членов Советов директоров. Во-вторых, описан механизм влияния трансформационного лидерства на проактивное поведение сотрудников российских компаний. Эмпирические результаты, полученные на основе тестирования опросных данных по 110 российским компаниям, подтвердили работоспособность механизма и выявили комплементарность культуры знаний, трансформационного лидерства и гибкой организационной структуры, что говорит о необходимости их одновременного внедрения для роста конкурентоспособности компании. В-третьих, для построения бенчмарков по влиянию положения директора в сети, сформированной за счет совмещения позиций в нескольких Советах директоров, на результаты деятельности компании, собраны данные о крупнейших торгуемых компаниях мира, входящих в рейтинг Forbes Global 2000 в 2017 году. На основе собранных данных построена сеть директоров и рассчитаны метрики центральности. В дальнейшем эти показатели будут использованы для тестирования исследовательских вопросов о формировании конкурентоспособности компаний за счет социального капитала топ-менеджмента. В-четвертых, теоретически обоснован механизм влияния неопределенности экономической политики (economic policy uncertainty, EPU) на человеческий капитал компании и инвестиции в него. На выборке крупных публичных компаний из пяти европейских стран эмпирически доказано, что в случае увеличения EPU на одно стандартное отклонение компании сокращают человеческий капитал примерно на 1,7%. При этом влияние на специфический человеческий капитал сильнее, чем на универсальный. Теоретически обоснована возможность снижения негативного влияния EPU на инвестиции компании за счет социального капитала управленческой команды компании, впоследствии доказанная эмпирическими результатами, полученными на основе анализа российских компаний.

Публикации по итогам 2021 года:

1. Давий А.О., Шакина Е.А. (Daviy A.O., Shakina E.A.) Excess momentum or excess inertia: Do companies adopt technologies at the right time? European Research on Management and Business Economics (2021 г.)

2. Найденова Ю.Н. (Naidenova I.N.) Economic policy uncertainty and company’s human capital Journal of Economic Studies (2021 г.)

3. Молодчик М.А., Эсаулова И. А., Молодчик А. В. (Molodchik M.A., Esaulova I.A., Molodchik A.V.) Модель управления знаниями на основе организационно-мотивационных механизмов Управленческие науки (2021 г.)

Полученные результаты и созданные в 2021 году базы данных были включены в реализацию образовательных программ бакалавриата и магистратуры НИУ ВШЭ-Пермь и НИУ ВШЭ-Санкт-Петербург. В частности, участниками проекта подготовлены методические материалы для следующих дисциплин:

- "Новые бизнес-модели" (New business models), 4 курс ОП "Международный бизнес и менеджмент" (239 студентов), НИУ ВШЭ-СПб (преподаватель Давий А.О.);

- «Поведенческая экономика», 3 курс ОП «Экономика», НИУ ВШЭ-Пермь (преподаватель Завертяева М.А.);

- Научно-исследовательский семинар "Финансы: актуальные вопросы и инструменты анализа", 1-2 курс ОП «Финансовые стратегии и аналитика» (преподаватели Быкова А.А., Завертяева М.А.);

- «Business research methods», 1 курс ОП «Менеджмент и аналитика для бизнеса» (преподаватели Шакина Е.А., Паклина С.Н., Паршаков П.А., Быкова А.А., Найденова Ю.Н., Молодчик М.А., Давий А.О.);

- «Научно-исследовательский семинар "Эмпирические исследования в экономике и корпоративных финансах», 3 курс ОП «Экономика», НИУ ВШЭ-Пермь (преподаватель Найденова Ю.Н.).

Кроме того, результаты проекта используются в рамках аспирантских программ по экономике и менеджменту НИУ ВШЭ-Пермь и НИУ ВШЭ-СПб.