Работы автора

Введение. Статья посвящена разработке подхода к управлению устойчивым развитием регионального бизнеса ТЭК 4.0 и рекомендаций для перехода регионов России к новому качеству цифрового экономического роста. Влияние управленческих факторов устойчивого развития регионального бизнеса ТЭК 4.0 на качество цифрового экономического роста в регионах России определяется методом регрессионного анализа. На основе прогрессивного опыта топ-15 регионов России с наиболее высоким качеством экономического роста в 2023 г. составлена экономико-математическая модель. Теоретическая значимость модели в том, что она раскрыла причинно-следственные связи изменения качества цифрового экономического роста в регионах России. Главный результат состоит в разработке подхода к управлению устойчивым развитием регионального бизнеса ТЭК 4.0. В соответствии с ним предложены рекомендации по совершенствованию управления устойчивым развитием регионального бизнеса ТЭК 4.0. Практическая значимость результатов исследования состоит в том, что раскрыта перспектива перехода регионов России к новому качеству цифрового экономического роста к 2030 г., что способствует повышению предсказуемости и позволяет усовершенствовать практику планирования и прогнозирования изменения качества цифрового экономического роста в регионах России. Управленческая значимость авторских рекомендаций связана с тем, что они обеспечат переход регионов России к новому качеству цифрового экономического роста.

Материалы и методы. Влияние управленческих факторов устойчивого развития регионального бизнеса ТЭК 4.0 на качество цифрового экономического роста в регионах России определяется в статье методом регрессионного анализа. Используются новейшие из доступных эмпирических данных, актуальных на 2024 г. В выборку исследования вошли топ-15 регионов России с наиболее высоким качеством экономического роста в 2023 г., согласно рейтингу RIA (2024). Качество экономического роста в регионах России измерено также с помощью ВРП с опорой на статистику Rosstat (2024), на базе которой определен темп экономического роста, и с помощью уровня цифровизации региональной экономики по оценке National Research University Higher School of Economics (2024). В качестве показателя устойчивости развития регионального бизнеса ТЭК 4.0 выступает объем отгруженной продукции в ТЭК из материалов Rosstat (2024). Методология исследования предполагает проведение факторного анализа каждой из характеристик качества цифрового экономического роста в регионах России (QGRR) от реализации всей совокупности мер управления устойчивым развитием регионального бизнеса ТЭК 4.0 (SDFEC4.0). Также составляется прогноз перехода регионов России к новому качеству цифрового экономического роста до 2030 г. (до окончания «десятилетия действий») и предлагаются рекомендации по совершенствованию управления устойчивым развитием регионального бизнеса ТЭК 4.0 для воплощения этого прогноза на практике.

Результаты исследования. Для определения влияния управленческих факторов устойчивого развития регионального бизнеса ТЭК 4.0 на качество цифрового экономического роста в регионах России проведен регрессионный анализ данных, позволивший составить эконометрическую модель, свидетельствующую о том, что при росте доли бизнес-структур ТЭК 4.0, использующих ERP-системы, на 1% качество жизни повышается на 0,172 балла, темп экономического роста возрастает на 0,803%, устойчивость развития регионального бизнеса ТЭК 4.0 увеличивается на 0,017 трлн руб., но уровень цифровизации региональной экономики сокращается на 0,234 балла. На основании предложенной модели разработан подход к управлению устойчивым развитием регионального бизнеса ТЭК 4.0, поддерживающий переход регионов России к новому качеству цифрового экономического роста. В этом подходе в качестве главных мер управления устойчивым развитием регионального бизнеса ТЭК 4.0 выступает рост активности использования ERP-систем, геоинформационных систем, IoT, облачных сервисов и Больших данных, так как это обеспечивает улучшение половины или более половины качественных характеристик экономического роста в регионах России. Из системы управленческих мер в авторском подходе исключен рост активности использования AI и цифровых платформ, так как они оказывают негативное влияние на большинство характеристик экономического роста в регионах России. В соответствии с предложенным подходом разработаны рекомендации для перехода регионов России к новому качеству цифрового экономического роста к 2030 г.

Обсуждение и заключение. Главным результатом проведенного исследования является разработка подхода к управлению устойчивым развитием регионального бизнеса ТЭК 4.0. Теоретическая значимость статьи заключается в том, что с опорой на передовой опыт топ-15 регионов России с наиболее высоким качеством экономического роста в 2023 г. в ней представлена разработанная авторская экономико-математическая модель, раскрывшая причинно-следственные связи изменения данного качества. Предложенные рекомендации по совершенствованию управления устойчивым развитием регионального бизнеса ТЭК 4.0 обладают управленческой значимостью, так как способствуют обеспечению перехода регионов России к новому качеству цифрового экономического роста. Практическая значимость исследования заключается в том, что в нем раскрытая перспектива перехода регионов России к новому качеству цифрового экономического роста к 2030 г., что повышает предсказуемость и позволяет усовершенствовать практику планирования и прогнозирования изменения качества цифрового экономического роста в регионах России.

Введение. В статье изучены и проанализированы правовые механизмы защиты прав и законных интересов частных инвесторов в сфере онлайн инвестирования, основанные на блокчейн технологиях, позволяющих снизить уровень несогласованности требований рынка труда и предложений рынка высшего образования.

Материалы и методы. Методологическая основа исследования имеет междисциплинарный характер и охватывает разные подходы и концепции, принадлежащие к сфере инвестиционной деятельности, цифровой экономики, включая технологии блокчейн и специализированные цифровые платформы, правовому сопровождению инвестиционных сделок. Согласование разных концепций и подходов в пределах работы достигается благодаря методам анализа и синтеза, а также использованию системного подхода, методов сравнительного анализа, наблюдения, абстрагирования.

Результаты исследования. В работе определены сущность и особенности дистанционных инвестиционных сделок, а также их формы, раскрыты сущность и влияние блокчейн технологии на развитие экономики и инвестирование, предоставлены примеры дистанционных инвестиционных проектов, основанных на технологии блокчейн, охарактеризованы преимущества и риски дистанционных инвестиционных инструментов, предложено несколько механизмов правовой защиты интересов частных инвесторов, использующих онлайн инструменты, обоснованы ценность и особенности использования смарт-контрактов как ключевых правовых инструментов на основе блокчейн, предназначенных для защиты прав физических лиц, инвестирующих с помощью дистанционных инвестиционных сделок. Установлено, что важным направлением повышения надежности таких сделок и избегания необдуманных финансовых и репутационных потерь является повышение уровня образования частных инвесторов. Запрос рынка труда на повышение профессионализма физических лиц, использующих дистанционные инвестиционные инструменты, повышает и актуальность образовательных программ, направленных на изучение блокчейна, смарт-контрактов, дистанционных инвестиционных инструментов и правовых механизмов защиты интересов частных инвесторов.

Обсуждение и заключение. Научно-практическая значимость работы состоит в комплексном анализе и характеристике правовых механизмов защиты прав физических лиц, инвестирующих через дистанционные финансовые инструменты в Интернет-пространстве, а также в определении их преимуществ и недостатков. Обосновано, что главным правовым инструментом защиты таких инвестиционных сделок, основанных на технологии блокчейн, являются смарт-контракты. Потенциал смарт-контрактов, как инструментов правовой защиты инвестиционных сделок в дистанционном формате, используется благодаря набору их типичных функций, включающих децентрализацию, устойчивость к несанкционированным изменениям, прозрачность, автономность и т. д.

Введение. В центре внимания исследования находится проблема оптимизации управления человеческими ресурсами при системном охвате экономической эффективности и корпоративной социальной ответственности. Цель статьи заключается в исследовании роли аутсорсинга в гуманизации предпринимательства в экономике искусственного интеллекта. Потенциал аутсорсинга в области развития предпринимательства в экономике искусственного интеллекта обосновывается через эконометрическое моделирование с использованием метода регрессионного анализа на примере компаний из “Global-500” в 2022 г. Перспективные направления развития «умного» аутсорсинга в поддержку гуманизации предпринимательства в экономике с помощью метода сравнительного анализа определяются через идентификацию его преимуществ по сравнению с традиционным аутсорсингом для гуманизации предпринимательства. С помощью метода кейс-стади систематизированы успешные примеры использования «умного» аутсорсинга в различных бизнес-операциях предпринимательства.

Материалы и методы. Статья опирается на количественно-качественную методологию в соответствии с системным подходом для формирования наиболее полного и достоверного представления об использовании аутсорсинга в предпринимательстве в экономике искусственного интеллекта. Исследование в статье проводится на микроуровне экономики искусственного интеллекта при изучении практики предпринимательства. Фундаментальную основу проводимого в этой статье исследования сформировала Теория управления человеческими ресурсами (HRM). Авторы использовали как общенаучные, так и частнонаучные методы познания, среди которых можно выделить диалектический, сравнительный, структурно-функциональный и т. д.

Результаты исследования. Полученные результаты развивают и дополняют научные положения Теории управления человеческими ресурсами (HRM). В результате проведенного исследования авторы статьи доказали, что применение аутсорсинга не должно ограничиваться отдельными случаями и целесообразно массовое применение аутсорсинга для повышения эффективности управления человеческими ресурсами в предпринимательстве. Тем самым обоснована ключевая роль аутсорсинга в реализации ЦУР 8 в экономике искусственного интеллекта. Вклад исследования в науку состоит в переосмыслении сущности и роли аутсорсинга в экономике искусственного интеллекта. Полученные результаты отразили аутсорсинг в новом свете, который впервые представлен не только как инструмент, но так же, как объект автоматизации.

Обсуждение и заключение. Ключевой вывод заключается в том, что в экономике искусственного интеллекта гуманизация предпринимательства может обеспечиваться с помощью «умного» аутсорсинга, который более предпочтителен по сравнению с традиционным аутсорсингом в силу своей повышенной гибкости, рациональности и эффективности. Теоретическая значимость заключается в уточнении специфики аутсорсинга в экономике искусственного интеллекта, а также в обосновании предпочтительности и в обеспечении научной методологии осуществления «умного» аутсорсинга. Практическая значимость связана с тем, что предложенные практические рекомендации по осуществлению «умного» аутсорсинга позволяют повысить эффективность предпринимательской деятельности и повысить устойчивость бизнеса к экономическим кризисам, поддерживают экономический рост через «умный» аутсорсинг.