The paper investigates the relationship between investment in research and development (R&D), innovation expenses, and productivity of manufacturing companies. These empirical results have shown that innovation investments (1) improve the performance of industrial companies with the elasticity of 0.09; (2) innovation investment has an impact on the performance of the company, and the extent of this impact depends on the value of R&D investment and has a range of elasticity ranging from 0.03 (for low volumes of R&D investment) to 0.16 in high volumes of R&D investment; (3) the relationship between innovation investment and the growth of performance is nonlinear in nature and has a strong positive relationship only after a critical mass of innovation investment has been reached; (4) a signi¯cant role in the relationship of innovation investment and productivity is played by the features of the industry in which the company operates (the companies that operate in high-tech industries not only invest more in R&D and innovation but also have a better performance due to research and development); (5) companies of low-tech industries have a negative elasticity of innovation investment and productivity, which is due to the in°uence of unpro¯table innovation investments (appropriability e®ect), i.e. additional pro¯ts from the investment are not signi¯cant.
Abstract:This study considers the problems of distribution and adoption of mobile payment services in Russia and the factors of their perception by distribution network companies and consumers. To analyze the adoption of mobile payment services, in this article a model is suggested that includes both process-based and factor-based approaches. The model combines the user behavior analysis at different stages of the technology acceptance process and the analysis of the factors that influence this process. Factors are determined both by the features of the technologies themselves and by the characteristics of consumers. Within the framework of the process approach, the diffusion of innovation theory of Rogers (2003) and the technology acceptance model of Davis (1989) To analyze the factors influencing the decision-making by distribution network companies, the POER model, which allows analyzing internal factors, and the PEER model, which allows analyzing external factors, are used. The factors of perception of mobile payment services by consumers are analyzed using the Technology Acceptance Model (TAM) (Davis, 1989). When testing theoretical positions, the approach that comprises model testing at the qualitative stage of research (16 in-depth interviews with representatives of distribution network companies and 34 in-depth interviews with consumers) and subsequent empirical research (based on a sample of 128 distribution network companies and 429 consumer respondents) were applied. Based on the analysis results, conclusions were made about the impact of various factors on the acceptance of mobile payment services, and recommendations for companies that develop and implement mobile payment services have been worked out.
1Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, 2 АО «Гознак» АННОТАЦИЯ Данная статья посвящена исследованию индикаторов и формированию многомерной агрегированной оценки инновационной деятельности промышленных компаний. Методология исследования включает последовательный анализ факторов результативности инновационной деятельности; сбор и анализ информации относительно показателей, используемых для оценки инновационной активности промышленных компаний с учетом выявленных факторов результативности инновационной деятельности; составление агрегированного и короткого списков показателей, оценивающих инновационную деятельность с учетом выявленных факторов результативности инновационной деятельности; формирование агрегированного показателя инновационной активности промышленных компаний. Для формирования интегрального показателя инновационной активности промышленных компаний были проанализированы опубликованные отчеты 57 компаний -лидеров в промышленных отраслях за последние 5 лет, более 40 научных публикаций по оценке инновационной активности промышленных компаний, проведено 16 интервью с экспертами -руководителями крупных промышленных компаний по оценке инновационной деятельности, проанализированы ключевые показатели эффективности (КПЭ) оценки инновационной деятельности, рекомендуемые Американским центром производительности и качества (APQC).В результате исследования предложена методика многофакторной оценки инновационной активности промышленных компаний, отобраны 5 ключевых показателей эффективности, рекомендованных для расчета интегрального показателя; предложен алгоритм расчета интегрального показателя инновационной активности. В дополнение к интегральному показателю рекомендуется рассчитывать три индикативных показателя, значения которых не влияют на интегральный показатель: 1) комплексный показатель развития научной базы и проводимых исследований вузов, НИИ, научных организаций, ИиР и технологических платформ, в процентах;2) количество предложений по созданию новых технологий, технических и технологических решений, полученных от дочерних обществ и организаций в расчетном году;3) количество новых компетенций у организации за счет результатов инновационной деятельности. Формирование интегрального индикатора инновационной активности промышленных компаний позволит более информативно проводить оценку инновационной деятельности компаний и трансформации их инновационного поведения. КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:метрики инновационной активности, ключевые показатели результативности инноваций, агрегированный показатель оценки, уровень инновационной активности, промышленная компания, результативность инновационной деятельности. ДЛЯ ЦИТИРОВАНИЯ:Трачук А.В., Линдер Н.В. Инновационная деятельность промышленных компаний: измерение и оценка эффективности // Стратегические решения и рискВВЕДЕНИЕ Промышленные компании являются ключевым элементом национальной инновационной системы. Объем их вложений в исследования и разработки (ИиР), инновационные проекты достаточно значим, чтобы оказывать определяющее влияние на технологическое ра...
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.