ЭКОНОМИКА ДАННЫХ КАК АКТУАЛЬНЫЙ ЭТАП ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ
Аннотация
Данные становятся ключевым экономическим ресурсом, определяя характер взаимодействия экономических агентов, трансформируя рынок труда, формируя новые правила принятия решений, и корректируют принципы функционирования организаций и регионов. Цель исследования состоит в анализе контекста развития следующего этапа цифровой трансформации на мезоуровне — экономики данных, а также формулировании понятийной базы данного процесса. В результате выявлены ключевые компоненты экономики данных: человеческий капитал, массивы данных, технологии, инфраструктура; а также отражена их роль в формировании инновационного потенциала региона. На основе анализа российских и международных методик оценки инновационного потенциала выявлены их ограничения в отражении трансформационных процессов, обусловленных развитием экономики данных. Обоснована необходимость разработки отдельной методики оценки развития экономики данных на региональном уровне. Полученные выводы могут быть использованы при формировании региональных стратегий цифровой трансформации, совершенствовании индексов цифровой зрелости регионов, а также разработке мер государственной политики в сфере инновационного развития регионов.
Скачивания
Литература
2. Iansiti M., Lakhani K. R. Digital ubiquity: How connections, sensors, and data are revolutionizing business // Harvard Business Review. 2014. Vol. 92, № 11. P. 90–99.
3. Runswick-Cole K., Goodley D. Big Society: a dismodernist critique // Disability & Society. 2011. Vol. 26, № 7. P. 881–885. DOI: 10.1080/09687599.2011.618743.
4. Novikov S. V., Sazonov A. A. Digital economy development in Russia: main trends’ analysis and assessment // Espacios. 2020. Vol. 41, № 5.
5. Asheim B., Gertler M. The Geography of Innovation: Regional Innovation Systems // Clark G., Feldman M., Gertler M. (eds) The Oxford Handbook of Economic Geography. Oxford: Oxford University Press, 2012. DOI: 10.1093/oxfordhb/9780199286805.003.0011.
6. Melhem S., Jacobsen A. H. A Global Study on Digital Capabilities. Washington, DC: World Bank Group, 2021. 89 р.
7. How big data can enhance business strategies: Effective knowledge management is key // Strategic Direction. 2020. Vol. 36, № 9. P. 41–44. DOI: 10.1108/SD-07-2020-0133.
8. Mikalef P., Pappas I. O., Krogstie J., Giannakos M. Big data analytics capabilities: a systematic literature review and research agenda // Information Systems and e-Business Management. 2018. Vol. 16, № 3. P. 547–578. DOI: 10.1007/s10257-017-0362-y.
9. Du Y. The Impact of Business Intelligence in the Era of Big Data on Business Data Analysis // Advances in Economics, Business and Management Research. 2021. Vol. 212. P. 292–295. DOI: 10.2991/aebmr.k.210717.051.
10. Farboodi M., Veldkamp L. A model of the data economy // National Bureau of Economic Research Working Paper. 2021. № 28427. DOI: 10.3386/w28427.
11. Reutova I., Leshenko N., Puzina N., Khobotova S., Katunina N. The Digital Economy: Approaches to the Definition and the Regional Dimension // SHS Web of Conferences. 2021. Vol. 93. P. 04014. DOI: 10.1051/shsconf/20219304014.
12. Hanna N. K. Assessing the digital economy: aims, frameworks, pilots, results, and lessons // Journal of Innovation and Entrepreneurship. 2020. Vol. 9, № 16. DOI: 10.1186/s13731-020-00125-4.
13. Zhang W., Zhao S., Wan X., Yao Y., Chen X., Chen J. Study on the effect of digital economy on high-quality economic development in China // PLoS ONE. 2021. Vol. 16, № 9. Р. e0257365. DOI: 10.1371/journal.pone.0257365.
14. Miao Z. Digital economy value chain: Concept, model structure, and mechanism // Applied Economics. 2021. Vol. 53, № 37. P. 4342–4357. DOI: 10.1080/00036846.2021.1907288.
15. Corte-Real N., Ruivo P., Oliveira T. Leveraging Internet of Things and Big Data Analytics Initiatives in European and American Firms: Is data quality a way to extract business value? // Information & Management. 2019. Vol. 56, № 1. P. 103–120. DOI: 10.1016/j.im.2018.05.003.
16. Li S., Liang H., Li Z., He H. An Empirical Study on the Contribution of Information Technology to Liaoning Economy Based on Econometric Model // Proceedings of the International Conference on Big Data Economy and Digital Management. 2022. P. 131–136. DOI: 10.2991/aebmr.k.220603.022.
17. Rao T. R., Mitra P., Bhatt R., Sharma A., Kumar R. The big data system, components, tools, and technologies: a survey // Knowledge and Information Systems. 2019. Vol. 60, № 3. P. 1165–1245. DOI: 10.1007/s10115-018-1248-0.
18. Santos A. F. C., Teles Í. P., Siqueira O. M. P., de Oliveira A. A. Big Data: A Systematic Review // In: Latifi S. (ed.) Information Technology — New Generations. Advances in Intelligent Systems and Computing. Cham: Springer, 2018. Vol. 558. P. 371–379. DOI: 10.1007/978-3-319-77028-4_46.
19. Khan N., Yaqoob I., Hashem I. A. T., Inayat Z., Mahmoud Ali W., Alam M., Shiraz M., Gani A. Big Data: Survey, Technologies, Opportunities, and Challenges // The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014. P. 1–18. DOI: 10.1155/2014/712826.
20. Mikalef P., Krogstie J., Pappas I.O., Pavlou P. Exploring the relationship between big data analytics capability and competitive performance: The mediating roles of dynamic and operational capabilities // Information & Management. 2020. Vol. 57, № 2. Р. 103169. DOI: 10.1016/j.im.2019.103169.
21. Sadowski J. When data is capital: Datafication, accumulation, and extraction // Big Data & Society. 2019. Vol. 6, № 1. P. 1–12. DOI: 10.1177/2053951718820549.
Ключевые слова
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
