Интеллектуальный анализ динамических возможностей предприятий с учетом конкурентных преимуществ и институциональных аспектов логистики регионов: анонс исследования

Автор: Гудерган Сигл, Шиндина Татьяна Александровна

Журнал: Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент @vestnik-susu-em

Рубрика: Краткие сообщения

Статья в выпуске: 4 т.10, 2016 года.

Бесплатный доступ

В статье анонсировано научное исследование динамических возможностей предприятий в части развития частно-государственного партнерства и управления видами собственности, а также влияния региональных особенностей на организацию межфирменных взаимоотношений. Отдельным аспектом исследования является рассмотрения вопроса о логистических возможностях в организации деятельности предприятия, институциональных барьеров и поддержки возможностей ближайшего окружения и основных конкурентов. Южный Урал богат своими промышленными предприятиями и в этой связи является идеальной площадкой для изучения проявлений частно-государственного партнерства в России и его влияния на результативность и динамику развития. Изучение особенностей развития предприятий в институциональной среде страны является актуальной задачей, поскольку открывает возможности понимания глубинных причин поведения предприятия на отраслевом рынке. Тем не менее, дошедшие до нас теории, объясняющие конкурентное преимущество и стратегические показатели фирм, пренебрегают учетом особенностей предприятия в зависимости от природы капитала и доли государственной собственности. Тематика интеллектуального анализа данных, характеризующих динамические возможности предприятий частно-государственной собственности с учетом конкурентных преимуществ и институциональных аспектов в странах и регионах, позволяет исследовать культурные особенности бизнеса России, в настоящее время недостаточно изучена и требует системной организации и мониторинга.

Еще

Интеллектуальный анализ данных, динамические способности, конкурентоспособность, общественная и частная собственность, суперкомпьютерное прогнозирование

Короткий адрес: https://sciup.org/147156302

IDR: 147156302   |   DOI: 10.14529/em160427

Краткое сообщение