Return to search

Влияние персональных характеристик генерального директора на цифровизацию промышленных предприятий : магистерская диссертация / The impact of CEO's personal characteristics on the digitalization of manufacturing enterprises

Целью исследования является оценка влияния демографических и профессиональных характеристик руководителей промышленных предприятий на их цифровизацию для выработки рекомендаций по повышению успешности реализации цифровой трансформации российских компаний. Объект исследования. В качестве объекта исследования послужили российские предприятия обрабатывающей промышленности. Предмет исследования. Предметом исследования является механизм взаимосвязи персональных характеристик руководителя и цифровизации промышленных предприятий. Методология исследования. Теоретической и методологической основой исследования послужили теория высших эшелонов, и агентская теория. Для эмпирического анализа был построен порядковый логит. Информационная база исследования была составлена автором на основании данных опроса RUFIGE и базы данных Bureau van Dijk RUSLANA. Научная новизна. Научная новизна исследования заключается в том, что было произведено развитие теории «высших эшелонов», но в отличие от авторов, которые изучают отдельные личные характеристики руководителей, в данном исследовании характеристики были рассмотрены в совокупности (демографические и профессиональные).Данное исследование является одним из немногих в России, так как анализирует предприятия обрабатывающей промышленности с использованием эконометрической модели, которое одновременно рассматривает множество персональных характеристик генерального директора и их влияние на цифровизацию предприятий. Практическая значимость исследования. Практическая значимость исследования состоит в том, что его результаты и представленные рекомендации могут быть способствовать совершенствованию процессов внедрения цифровых технологий в производственные процессы. Также результаты исследования могут быть использованы собственниками компаний и советами директоров для подбора кандидатов на должность генерального директора. / The purpose of the study is to assess the impact of demographic and professional characteristics of managers of industrial enterprises on their digitalization in order to develop recommendations to improve the success of the digital transformation of Russian companies. Object of the study. The object of the study is the Russian enterprises of the manufacturing industry. Subject of the study. The subject of the research is the mechanism of interaction between the personal characteristics of the manager and the digitalization of industrial enterprises. Research Methodology. The theoretical and methodological basis of the study was the theory of higher echelons, and agency theory. An ordinal logit was constructed for the empirical analysis. The information base of the study was compiled by the author on the basis of the RUFIGE survey and the Bureau van Dijk RUSLANA database. Scientific novelty. The scientific novelty of the study lies in the fact that the theory of "upper echelons" was developed, but in contrast to the authors, who study individual personal characteristics of managers, in this study the characteristics were considered in the aggregate (demographic and professional).This study is one of the few in Russia, as it analyzes manufacturing enterprises using econometric model, which simultaneously considers many personal characteristics of general manager The practical significance of the study is that its results and the presented recommendations can help to improve the processes of implementing digital technologies in production processes. Also the results of the study can be used by company owners and boards of directors to select candidates for the CEO position.

Identiferoai:union.ndltd.org:urfu.ru/oai:elar.urfu.ru:10995/119555
Date January 2022
CreatorsПойлова, Н. И., Poylova, N. I.
ContributorsРужанская, Л. С., Ruzhanskaya, L. S., УрФУ. Институт экономики и управления, Кафедра международной экономики и менеджмента
Publisherб. и.
Source SetsUral Federal University
LanguageRussian
Detected LanguageRussian
TypeMaster's thesis, info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
RightsПредоставлено автором на условиях простой неисключительной лицензии, http://elar.urfu.ru/handle/10995/31613

Page generated in 0.0025 seconds