Рус Eng Cn Перевести страницу на:  
Please select your language to translate the article


You can just close the window to don't translate
Библиотека
ваш профиль

Вернуться к содержанию

Теоретическая и прикладная экономика
Правильная ссылка на статью:

Многофакторная модель развития цифровизации бизнес-процессов предприятий

Ширинкина Елена Викторовна

кандидат экономических наук

доцент кафедры менеджмента и бизнеса Сургутского государственного университета

628412, Россия, Тюменская область, г. Сургут, ул. Ленина, 1, каб. 510

Shirinkina Elena Viktorovna

PhD in Economics

Docent, the department of Management and Business, Surgut State University

628412, Russia, Tyumenskaya oblast', g. Surgut, ul. Lenina, 1, kab. 510

shirinkina86@yandex.ru
Другие публикации этого автора
 

 

DOI:

10.25136/2409-8647.2021.2.32665

Дата направления статьи в редакцию:

18-04-2020


Дата публикации:

16-05-2021


Аннотация: В статье автор представляет результаты измерения факторов, влияющих на межотраслевые экономические и технологические эффекты развития цифровизации бизнес-процессов, позволяющих определить степень их влияния.Цель работы – сформировать многофакторную модель развития цифровизации бизнес-процессов предприятий и установить силу значимости факторов, включенных в данную модель. Автор работы определил и опробовал несколько конкретных гипотез, общий смысл которых сводился к предположению, что предприятия на современном этапе экономического развития в России действительно подвержены возникновению тенденции в быстро меняющемся цифровом мире, что требует от них быстро и эффективно реагировать на цифровое развитие за счет увеличения инвестиций в цифровые технологии и увеличения интенсивности их использования в бизнес-процессах.  Эмпирической основой исследования послужили данные Института статистических исследований и экономики знаний Высшей школы экономики, Федеральной службы государственной статистики о текущем состоянии цифровой и деловой активности. Проведен регрессионый анализ на определение силы значимости факторов, включенных в модель Были высказаны и проверены гипотезы о влиянии факторов на индекс цифровизации и уровень деловой активности предприятий. Полученные результаты послужили доказательной базой для большинства выдвинутых гипотез, подтверждая тем самым теоретическое предположение о существовании конкретных последствий цифрового развития предприятий. Полученная многофакторная модель развития цифровизации бизнес-процессов предприятий и оценка значимости факторов, включенных в нее, позволит предприятиям выработать верные решения в направлении повышения уровня цифровизации. Новые позиции напрямую связаны с непрерывными технологическими изменениями. В результате разрыв между потребностями бизнеса и квалификацией имеющейся рабочей силы становится ключевым вызовом для компаний.


Ключевые слова:

тенденции, цифровизация, экономический рост, цифровые технологии, предприятия, отрасли, бизнес-процессы, модель, гипотезы, регрессия

Abstract: This article provides the results of assessing the factors that impact the cross-sectoral economic and technological effects in the development of digitalization of business processes. The goal of this work is to form a multifactor model for the development of digitalization of corporate business processes and determine the degree of impact of the factors included in this model. The author outlined and tested several hypotheses, the general idea of which is reduced to an assumption that at current stage of economic development in Russia, corporations are actually subject to the emergence of trend in the dynamically changing digital world, which requires quick and effective response to the digital development by increasing investment in digital technologies and intensifying their use in business processes. The empirical framework is comprised on the data provided by the Institute for Statistical Studies and Economics of Knowledge of the Higher School of Economics, as well as Federal State Statistics Service on the current state of digital and business activity. The author conducts a regression analysis for assessing the importance of factors included into the model.; advances and process the hypotheses on the influence of factors upon the index of digitalization and the level of corporate business activity. The acquired results serve as the evidence base for most of the advanced hypotheses, thereby proving the theoretical assumption on the existence of certain consequences of the digital business development. The built multifactor model for the development of digitalization of corporate business processes and assessment of importance of the factors included therein would allow the companies to develop proper solutions aimed at increasing the level of digitalization. The new positions directly depend on the continuous technological changes. As a result, the gap between business needs and competencies of the workforce appears to be the key challenge for the companies.


Keywords:

trend, digitalization, the economic growth, digital technology, enterprises, the industry, business processes, model, hypotheses, regression

Введение

За последние несколько лет происходит процесс перехода на цифровые технологии по всему миру, и продолжающиеся преобразования радикально меняют экономику. Разнообразие и количество цифровых услуг растут в геометрической прогрессии, меняя все и, тем самым способствуя созданию комплексных инновационных продуктов и технологий [3,5]. Одним из основных факторов трансформации является рост использования цифровых технологий, формирующие инфраструктуру цифровой экономики.

Экосистема цифровой экономики включает телекоммуникации и услуги цифровых технологий; сегмент, как широкая область цифровой экономики, которая включает в себя электронную коммерцию; Интернет вещей и т. д. [1]. Действуя как интегральный параметр для качественных преобразований в экономике, важным является механизм социальных лифтов, а также успешное внедрение инноваций, способствующих более оперативному развитию технологических изменений. Несмотря на относительно небольшую долю в экономике развитых стран (в США - 6%), сегмент цифровых технологий активно растет и начинает доминировать в производстве услуг [4]. Доля цифровых технологий в российском ВВП также невелика - около 1% (по состоянию на 2018 год), однако в последние годы она неуклонно растет, например, в 2018 году ее рост опережал рост российской экономики в целом 1,4%. Большой вклад в экономическое развитие цифровизации бизнес-процессов привносят: внедрение технологий искусственного интеллекта, машинного обучения и робототехники. Искусственная интеллектуализация среди ведущих мировых компаний в сегменте цифровых технологий поддерживает устойчивые перспективы своего развития [2].

Согласно исследованию IBM, искусственная интеллектуализация может увеличить деловую активность их организаций. В частности, исследование показывает, что внедрение цифровых технологий может привести к среднему снижению эксплуатационных расходов на 7%, в то же время увеличивая среднегодовой рост выручки на 10% (около 2000 компаний из 23 приняли участие в опросе развитые и развивающиеся страны) [8]. Важная роль цифровых технологий в развитии экономики в целом связана: во-первых, с развитием новейших передовых технологии и, во-вторых, с распространением масштаб существующих инноваций для других секторов экономики, которые имеют значительное мультипликативное влияние на цепочку создания стоимости [6].

По оценкам McKinsey Глобальный институт к 2030 году цифровые технологии могут внести вклад в мировой ВВП, который равняется 13 триллионам долларов [5]. Цифровая трансформация предприятий в первую очередь связана с развитием электронной коммерции [10]. Институт цифровой экономики проникает во все большее число правовых отношений и охватывает весь их спектр: в сфере прямого взаимодействия потребителей с потребителями; продавцов с потребителями; между предпринимателями; бизнеса и правительства и др.

По оценкам UNCTAD, мировой оборот электронной торговли в 2017 году приблизился к отметке 30 трлн долларов США, что означает увеличение его объема на 13% по сравнению с прошлым годом. В частности, мировая торговля в 2017 году составила 25,5 триллион долларов США, то есть 87% всей электронной торговли, в то время как торговля составила 3,9 триллион долларов США в 2017 году [9].

В настоящее время наиболее важными цифровыми технологиями в бизнес-процессах являются: электронная коммерция, электронные платежи, большие данные, системы радиочастотной идентификации (RFID), социальные сети, медиа, мобильные приложения, Интернет вещей, виртуальная и дополненная реальность, CRM-системы, облачные вычисления, системы распределения нагрузки на персонал, географические информационные системы.

Выраженная экономическая и технологическая зависимость бизнес-процессов от использования цифровых технологий очевидна, но тем не менее, до сих пор трудно измерить, в какой степени цифровизация способствует эффективности хозяйственной деятельности предприятий за счет сложности и многомерности этого процесса. Последствия внедрения цифровых технологий варьируются в зависимости от страны, отраслевой принадлежности, размера компании, его финансового потенциала и будущих стратегий развития [8].

McKinsey пытается измерить в своем исследовании 2018 года скорость внедрения в компании цифровых технологий в США, Европе и Китае которое показало, что в среднем они используют только около 25% существующего потенциала цифровизации. Исследования McKinsey показали, что потенциал цифровизации был значительно выше среднего во всех секторах экономики, и составлял 46% [5]. В то же время анализ ОЭСР показывает, что некоторые отрасли, такие как сельское хозяйство и добыча заметно отстают от остальных с позиции инвестиций в цифровизацию, хотя они участвуют во внедрении новых цифровых технологии [9].

Таким образом, мнения относительно цифрового развития и его последствий за счет вклада цифровых технологий полярны. Цифровизация, очевидно, создает возможности для роста деловой активности, благодаря внедрению цифровых инноваций и оптимизации бизнес-процессов [7,8], однако, их положительное влияние на экономический рост часто не отражено в статистике [10].

Более скептические исследователи объясняют это с чрезмерным волатильностью и неопределенностью среды цифровой экономики, как следствие, существующая статистика не в полной мере может учитывать эффект от внедрения цифровых технологий [11]. Как показывает анализ McKinsey, цифровизация оказывает сильное положительное влияние на производительность труда, однако, это только проявится намного позже [5]. Согласно их прогнозу, только к 2045 году можно будет говорить о глобальном эффекте при полном раскрытии потенциала таких цифровых технологий.

Все существующие точки зрения имеют значение и могут быть приняты во внимание, чтобы получить более полное понимание сложного и многогранного процесса интеграции прорыва цифровых технологий из сегмента ИТ в отраслевые бизнес-модели.

Методология исследования

Исследование направлено на измерение оценки влияния внедрения цифровых технологий на бизнес-процессы предприятий, что позволит детализировать происходящие в России технологические преобразования и раскрыть его специфику.

Эмпирической основой исследования послужили данные Института статистических исследований и экономики знаний Высшей школы экономики по данным Федеральной службы государственной статистики; зарубежные страны - ОЭСР, Евростат и включает исследования предприятий отрасли: энергетика; водоснабжение, утилизация отходов; строительствотранспорт; гостиницы; организации, работающие в сфере информации и связи; деятельность, связанная с операциями с недвижимостью; научно-техническая, административная деятельность. Индикаторы использования цифровых технологий в предпринимательском секторе генерируются для этих организаций в соответствии с ОКВЭД2 для разделов B, C, D, E, F, G, H, I, J, L, N, коды 69,70,71,72,73,73, 95.

Индекс цифровизации по отраслям экономики представлен на рис.1.

Рис. 1. Индекс цифровизации по видам экономической деятельности, 2018 г. [5].

Индекс цифровизации отражает использование таких цифровых технологий, как широкополосный интернет, облачные сервисы, электронная торговля, RFID – технологии, ERP – технологии. Динамика использования данных цифровых технологий в бизнесе представлены на рис. 2.

Рис. 2. Доля предприятий от общего числа предприятий, использующие цифровые технологии в бизнесе [5].

По данным рисунка видно, что с 2014 года предприятия используют RFID-технологии используют лишь 6,2 %, тогда как использование ERP-технологий с 2010 года увеличилось с 8,9% всех предприятий до 22,6%. Вместе с тем, данные иллюстрируют вялое освоение цифровых технологий, а значит, огромный потенциал цифровизации бизнес-процессов. Использование электронной торговли представлено на рис. 3.

Рис. 3. Доля предприятий от общего числа, использующие цифровые технологии электронных продаж, % [5].

Данные рисунка свидетельствуют, что в 2017 году лишь 12,3 % всех предприятий используют электронные продажи, в том числе с использованием специальных форм, размещенных на веб-сайте или экстранете – 10%, с использованием EDI- систем – 6,4%, что еще раз подтверждает от имеющемся потенциале предприятий для внедрения цифровых технологий в сфере электронной торговли.

Ключевые гипотезы исследования направлены на выявление взаимосвязи между уровнем цифровизации и факторами, влияющими на него, оценкой его влияния на показатели бизнес-процессов предприятий. Гипотезы нашего исследования формулируются:

H1: имеется связь между индексом цифровизации и оборотом электронной торговли;

H2: имеется связь между индексом цифровизации и инвестициями в цифровые технологии;

H3: на рост деловой активности влияет внедрение аналитики больших данных;

H4: имеется связь между деловой активностью предприятия и индексом цифровизации бизнес-процессов.

Регрессионная модель оценки факторов, влияющих на индекс цифровизации (см. табл. 1-2):

Таблица 1

Результаты регрессионного анализа многофакторной модели 1.

Модель

Нестандартиз. коэффициенты

Стандарт. коэф.

т

Значи-мость

Корреляции

B

Стандартная ошибка

Бета

Нуле-вого поряд-ка

Час-тич-но

Ком-

понент

(Константа)

-1,424

,268

-5,314

,000

Оборот электронной торговли

,169**

,055

,177

3,061

,003

,833

,365

,093

Аналитика больших данных

-,001

,004

-,009

-,267

,790

-,128

-,034

-,008

Эффективность продаж

-,002

,045

-,002

-,053

,958

,461

-,007

-,002

Количество компаний

,102**

,034

,202

2,997

,004

,884

,358

,091

Количество цифровых кадров

,031

,020

,052

1,544

,128

,050

,194

,047

Деловая активность предприятий

,239*

,057

,208

4,191

,000

,800

,473

,128

Масштаб предприятия

,186*

,046

,261

4,038

,000

,892

,459

,123

Инвестиции в цифровые технологии

,140*

,032

,245

4,391

,000

,836

,490

,134

Выручка от реализации

-,089

,072

-,044

-1,224

,226

-,251

-,155

-,037

Патентная активность предприятий

,097

,068

,049

1,418

,161

-,099

,179

,043

Отрасли экономики

,014

,038

,012

,359

,721

,141

,046

,011

Производительность труда

,063

,056

,039

1,111

,271

,070

,141

,034

Количество отработанных человекочасов

,012

,023

,018

,517

,607

,164

,066

,016

Финансовый результат

,059

,073

,028

,810

,421

-,127

,103

,025

* – значим на уровне 1 % (выделено полужирным шрифтом),

** – значим на уровне 5 % (выделено курсивом).

Таблица 2

Таблица 2

Результаты регрессионного анализа многофакторной модели 2

Модель

Нестандартиз. коэффициенты

Стандарт. коэф

т

Значи-мость

Корреляции

B

Стандартн. ошиб-ка

Бета

Нулевого порядка

Час-тич-но

Ком-по-нент

2

(Константа)

-1,481

,242

-6,127

,000

Оборот электронной торговли

,146*

,032

,288

4,630

,000

,884

,501

,149

Аналитика больших данных

,032

,021

,054

1,553

,125

,050

,191

,050

Деловая активность предприятий

,263*

,059

,229

4,456

,000

,800

,487

,143

Индекс цифровизации

,215*

,046

,301

4,643

,000

,892

,502

,149

Количество цифровых кадров

,150*

,033

,263

4,551

,000

,836

,494

,147

Выручка от реализации

-,063

,075

-,032

-,836

,407

-,251

-,104

-,027

Масштаб предприятия

,047

,070

,023

,663

,510

-,099

,083

,021

Инвестиции в цифровые технологии

,005

,039

,005

,131

,896

,141

,016

,004

Производительность труда предприятий

,060

,059

,037

1,017

,313

,070

,126

,033

Патентная активность предприятий

,010

,023

,015

,414

,680

,164

,052

,013

Отрасли экономики

,103

,075

,049

1,362

,178

-,127

,168

,044

* – значим на уровне 1 % (выделено полужирным шрифтом).

Статистическая сводка показателей значимости полученных моделей представлено в таблице 3.

Таблица 3

Статистическая сводка показателей значимости модели

Мо-дель

R

R-квад-рат

Скор-ректи-рован-ный R-квадрат

Стан-дарт-ная ошибка оценки

Статистика изменений

Дарбин-Уотсон

Изменение R квад-рат

Изме-нение F

ст.св.1

ст.св.2

Знач. Измене-ние F

1

,971a

,943

,930

,265

,943

72,409

14

61

,000

2,075

2

,966a

,934

,922

,280

,934

81,880

11

64

,000

2,207

Результаты исследования

По результатам анализа коэффициентов уравнения регрессии были опровергнуты или подтверждены выдвинутые гипотезы:

Гипотеза 1. Опровергнута гипотеза, нет значимой связи между индексом цифровизации и оборотом электронной торговли, поскольку статистически значимых взаимосвязей между данными показателями не существует. Это обусловлено еще весьма низкой долей предприятий, использующих технологии электронной торговли, вполне вероятно, что активное внедрение предприятиями может обусловить такую связь в будущем. Вместе с тем, рост оборота электронной торговли влияет на рост деловой активности предприятий.

Гипотеза 2. Подтверждена гипотеза, что имеется значимая связь между индексом цифровизации и инвестициями в цифровые технологии, хотя данная связь очевидна, однако, исследования подтверждают наличие взаимосвязи. Регрессионный анализ, вместе с тем, указывает на связь уровня цифровизации и масштаба предприятий, хотя это и не ставилось для проверки гипотезы, что подтверждает, что пока только крупному бизнесу под силу осуществлять инвестиции в цифровые технологии, что в свою очередь влияет на индекс цифровизации.

Гипотеза 3. Не подтверждена гипотеза, что на эффективность продаж влияет аналитика больших данных, что обусловлено низкой вовлеченностью предприятий искусственного интеллекта для оценки покупателей и их предпочтений.

Гипотеза 4. Подтверждена гипотеза, что имеется значимая связь между эффективностью продаж и индексом цифровизации, а также количеством цифровых кадров. Новые позиции напрямую связаны с непрерывными технологическими изменениями. Они требуют от работников новых компетенций, которыми освобождаемая машинами рабочая сила не обладает. Например, для решения нестандартных задач или анализа данных. В результате разрыв между потребностями бизнеса и квалификацией имеющейся рабочей силы становится ключевым вызовом для компаний.

Выводы

В статье представлены результаты измерения факторов, влияющих на межотраслевые экономические и технологические эффекты развития цифровизации бизнес-процессов, позволяющих определить степень их влияния.

Определены и опробованы несколько конкретных гипотез, общий смысл которых сводился к предположению, что предприятия на современном этапе экономического развития в России действительно подвержены возникновению тенденции в быстро меняющемся цифровом мире, что требует от них быстро и эффективно реагировать на цифровое развитие за счет увеличения инвестиций в цифровые технологии и увеличения интенсивности их использования в бизнес-процессах.

Были высказаны и проверены гипотезы о влиянии факторов на индекс цифровизации и уровень деловой активности предприятий.

Полученные результаты послужили доказательной базой для большинства выдвинутых гипотез, подтверждая тем самым теоретическое предположение о существовании конкретных последствий цифрового развития предприятий.

Полученная многофакторная модель развития цифровизации бизнес-процессов предприятий и оценка значимости факторов, включенных в нее, позволит предприятиям выработать верные решения в направлении повышения уровня цифровизации.

Библиография
1. Андреева, Г.Н., Бадальянц, С.В., Богатырева, Т.Г. и др. Развитие цифровой экономики России как ключевой фактор экономического роста и повышения качества жизни населения, 2018. [Электронный ресурс] // URL: http://scipro.ru/conf/monograph_digital_economy.pdf (дата обращения: 1203.2020).
2. Гали, Г.Ф. Организационные особенности работы с одаренными учащимися: российский и зарубежный опыт [Текст] / Г.Ф. Гали // Филологические науки. Вопросы теории и практики. - 2016. - №5(59). - С.179-181.
3. Двенадцать решений для нового образования. [Электронный ресурс] // URL: https://www.hse.ru/data/2018/04/06/1164671180/Doklad_obrazovanie_Web.pdf (дата обращения: 12.09.2019).
4. Захарова, У.С. Производство МООК в университете: цели, достижения, барьеры [Текст] / У.С. Захарова // Университетское управление: практика и анализ. - 2019. - № 23(4). – С. 46–68.
5. Индикаторы цифровой экономики, 2019 [Электронный ресурс] // URL: https://www.hse.ru/data/2019/06/25/1490054019/ice2019.pdf (дата обращения: 12.03.2020).
6. Ширинкина, Е.В. Особенности функционирования промышленных предприятий в цифровой экономике [Текст] / Е.В. Ширинкина // Экономика в промышленности. - 2018. - Т. 11. - № 2. - С. 143-150.
7. Deloitte. Digital Education Survey. [Электронный ресурс] // URL: https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/us/Documents/technology-media-telecommunications/us-tmt-digital-education-survey.pdf (дата обращения: 12.03.2020).
8. IBM Institute for Business Value. The Coming AI Revolution in Retail and Consumer Products, 2019. [Электронный ресурс] // URL: https://www.ibm.com/downloads/cas/NDE0G4LA (дата обращения: 12.03.2020).
9. UNCTAD. Digital Economy Report, 2019. Value Creation and Capture: Implications for Developing Countries. United Nations, 2019. [Электронный ресурс] // URL: https://unctad. org/en/PublicationsLibrary/der2019_en.pdf (дата обращения: 12.03.2020).
10. McKinsey Global Institute. Twenty-Five Years of Digitalization: Ten Insights How to Play it Right. 2019. [Электронный ресурс] // URL: https://www.mckinsey.com/~/media/ (дата обращения: 12.02.2020).
References
1. Andreeva, G.N., Badal'yants, S.V., Bogatyreva, T.G. i dr. Razvitie tsifrovoi ekonomiki Rossii kak klyuchevoi faktor ekonomicheskogo rosta i povysheniya kachestva zhizni naseleniya, 2018. [Elektronnyi resurs] // URL: http://scipro.ru/conf/monograph_digital_economy.pdf (data obrashcheniya: 1203.2020).
2. Gali, G.F. Organizatsionnye osobennosti raboty s odarennymi uchashchimisya: rossiiskii i zarubezhnyi opyt [Tekst] / G.F. Gali // Filologicheskie nauki. Voprosy teorii i praktiki. - 2016. - №5(59). - S.179-181.
3. Dvenadtsat' reshenii dlya novogo obrazovaniya. [Elektronnyi resurs] // URL: https://www.hse.ru/data/2018/04/06/1164671180/Doklad_obrazovanie_Web.pdf (data obrashcheniya: 12.09.2019).
4. Zakharova, U.S. Proizvodstvo MOOK v universitete: tseli, dostizheniya, bar'ery [Tekst] / U.S. Zakharova // Universitetskoe upravlenie: praktika i analiz. - 2019. - № 23(4). – S. 46–68.
5. Indikatory tsifrovoi ekonomiki, 2019 [Elektronnyi resurs] // URL: https://www.hse.ru/data/2019/06/25/1490054019/ice2019.pdf (data obrashcheniya: 12.03.2020).
6. Shirinkina, E.V. Osobennosti funktsionirovaniya promyshlennykh predpriyatii v tsifrovoi ekonomike [Tekst] / E.V. Shirinkina // Ekonomika v promyshlennosti. - 2018. - T. 11. - № 2. - S. 143-150.
7. Deloitte. Digital Education Survey. [Elektronnyi resurs] // URL: https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/us/Documents/technology-media-telecommunications/us-tmt-digital-education-survey.pdf (data obrashcheniya: 12.03.2020).
8. IBM Institute for Business Value. The Coming AI Revolution in Retail and Consumer Products, 2019. [Elektronnyi resurs] // URL: https://www.ibm.com/downloads/cas/NDE0G4LA (data obrashcheniya: 12.03.2020).
9. UNCTAD. Digital Economy Report, 2019. Value Creation and Capture: Implications for Developing Countries. United Nations, 2019. [Elektronnyi resurs] // URL: https://unctad. org/en/PublicationsLibrary/der2019_en.pdf (data obrashcheniya: 12.03.2020).
10. McKinsey Global Institute. Twenty-Five Years of Digitalization: Ten Insights How to Play it Right. 2019. [Elektronnyi resurs] // URL: https://www.mckinsey.com/~/media/ (data obrashcheniya: 12.02.2020).

Результаты процедуры рецензирования статьи

В связи с политикой двойного слепого рецензирования личность рецензента не раскрывается.
Со списком рецензентов издательства можно ознакомиться здесь.

Предметом исследования является измерение факторов, влияющих на межотраслевые экономические и технологические эффекты развития цифровизации бизнес-процессов, позволяющих определить степень их влияния.
В качестве основного метода в статье применяется регрессионный анализ, который применяется для тестирования гипотез на выявление взаимосвязи между уровнем цифровизации и факторами, влияющими на него, оценкой его влияния на показатели бизнес-процессов предприятий. Также в вводной части было проведено кабинетное исследование (анализ баз данных рейтинговых и информационных агентств, информации из специализированных печатных и Интернет-источников, других открытых источников) и изучены различные мнения крупнейших консалтинговых и аудиторских компаний по поводу дальнейшего цифрового развития в мире.
Актуальность статьи во многом вызвана тем, что цифровизация экономических процессов становится всеобъемлющей тенденцией, которая ускоряется под действием объективных причин, таких как, например, резкой смены глобальной деловой среды, вызванной не только четвертой промышленной революцией, но и пандемией COVID-19, и переход ряда традиционных областей в цифровое пространство.
Научная новизна статьи состоит в выдвижении и приведении доказательной базы двух из четырёх первоначально выдвинутых гипотез: пока только крупному бизнесу под силу осуществлять инвестиции в цифровые технологии, что напрямую влияет на индекс цифровизации страны; разрыв между потребностями бизнеса и квалификацией имеющейся рабочей силы становится ключевым вызовом для компаний.
В статье прослеживается тщательная работа по каждому аспекту рассматриваемой темы, материал выстроен с соблюдением внутренней логики. Также из положительных моментов публикации, можем отметить представление графических и табличных материалов исследования, которые позволяют читателям легче воспринимать информацию. Однако в качестве рекомендации можно посоветовать автору чётче формулировать свои выводы по результатам проведенного исследования, пока заключение больше похоже на сжатый пересказ всей статьи и преимущественно подходит для научно-исследовательского отчета, а не научной статьи.
В статье автор ответственно подошел к выбору научной литературы, большинство ссылок на публикации датированы не позднее 2016 года, цитируютcя материалы известных и маститых мировых аудиторских компаний, таких как Deloitte и McKinsey Global Institute. Однако не совсем ясно зачем в конце статьи представлены два дублирующих списка литературы (библиография и библиографический список).
Работа в полной мере соответствует требованиям, предъявляемым к научным исследованиям, написана на актуальную тему, которая получит отклик среди читательской аудитории, и может быть рекомендована к публикации в научном журнале «Тренды и управление».