DOI:
10.31063/2073-6517/2018.15-3.18
Для цитирования:
Аннотация:
Несмотря на большой интерес российских и зарубежных исследователей, процессы генерации знаний на уровне фирмы остаются недостаточно изученными. Практические потребности развития российской экономики предопределяют необходимость изучения стратегий генерации знаний в миниэкономических системах для разработки инструментария планирования и управления эффективностью научно-исследовательской деятельностью в реальном секторе экономики. В статье рассмотрены различные подходы к количественной оценке процессов генерации знаний в миниэкономических системах. Сделан вывод, что ни одна из этих моделей не оценивает эффективность генерации знаний на предприятиях.
Власов Максим Владиславович — кандидат экономических наук, старший научный сотрудник Института экономики УрО РАН; доцент Уральского федерального университета имени первого Президента России Б. Н. Ельцина (Екатеринбург, Российская Федерация, e-mail: mvlassov@mail.ru).
1. Бивайнис Ю. П. Информационные сети в строительстве. — М. : Всесоюз. заоч. политехн. институт, 1990 (обл. 1991). — 144 с.
2. Власов М. В. Анализ институтов научной результативности: организации Среднего Урала // Вестник УрФУ. Серия: Экономика и управление. — 2017. — Т. 16. — № 4. — С. 516–531.
3. Попов Е. В., Власов М. В., Шишкина А. Ю. Методики количественной оценки генерации знаний // Экономический анализ: теория и практика. — 2015. — № 22 (421). — С. 2–14.
4. Armstrong A., Foley P. Foundations for a learning organization: organization learning mechanisms // The Learning Organization. — 2003. — Vol. 10(2). — P. 74–103. — doi: 10.1108/09696470910462085.
5. Bell D. The Coming of Post-industrial Society: a Venture in Social Forecasting. New York: Basic Books, 1973.
6. De-Goñi-Oslé J. M., Rodríguez-Castellanos A. A model for the management in organizations based on people and knowledge: Aspects to be considered in its design // Studies in Systems, Decision and Control. — 2018. — Vol. 125. — P. 63–82.
7. Drucker P. Post-capitalist Society. — New York: Harper Business, 1993. — 234 p.
8. Fink K. Knowledge measurement and interviewer bias // Proceedings of I-KNOW Conference. — Graz, Austria, 2005. — Р. 231–237.
9. Grigoriou K., Rothaermel F. T. Organizing for knowledge generation: internal knowledge networks and the contingent effect of external knowledge sourcing // Strategic Management Journal. — 1 February 2017. — Vol. 38. — Issue 2. — P. 395– 414.
10. Johnson E. Organizational Knowledge Assessment (OKA). — KM4Dev Manila 2007 Workshop, World Bank Institute, 2007.
11. Kim W. C., Mauborgne R. Strategy, value innovation, and the knowledge economy // Sloan Management Review. — 1999. — Vol. 40(3). — Р. 41–54.
12. Ley T. Organizational Competency Management — a Competence Performance Approach. Methods, Empirical Findings and Practical Implications. — Seiten, 2006. — 167 p.
13. Meissner D., Carayannis E. G. Value generation from industry-science linkages in lightoftargeted open innovation // Journal of Knowledge Management. — 2017. — Vol. 21. — Issue 2. — P. 295–307.
14. Shahmarichatghieh M., Härkönen J., Haapasalo H., Tolonen A. Product development sourcing over technology lifecycle // International Journal of Procurement Management. — 2017. — Vol. 10. — Issue 6. — P. 729–760.
15. Šileika A., Blažienė I., Gerikienė V., Grigoras V. Darbų ir pareigybių vertinimo metodika. — Vilnius : Agora, 2004. — 30 p.
16. Stan O., Kandadi K. R. How to develop knowledge culture in organizations? A Multiple case study of large distributed organizations // Journal of Knowledge Management. — 2006. — Vol. 10(4). — Р. 6–24. — doi: 10.1108/13673270610679336.
17. Bivainis J., Morkvėnas R. Integrated assessment of organization’s knowledge potential // Journal of Business Economics and Management — 2012. — Vol. 13(1). — P. 81-94.
18. Toffler A. The Third Wave: the Classic Study of Tomorrow. — New York: Bantam Books, 1980. — 560 p.
