Impact of service transformation on Russian manufacturing companies performance amidst the pandemic
Dvoyanov S.V.1, Kelchevskaya N.R.1
1 Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина, Russia
Download PDF | Downloads: 16 | Citations: 1
Journal paper
Russian Journal of Innovation Economics (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Volume 11, Number 4 (October-December 2021)
Indexed in Russian Science Citation Index: https://elibrary.ru/item.asp?id=48125287
Cited: 1 by 24.01.2023
Abstract:
The purpose of the article is to test the hypothesis on the impact of service transformation on the Russian manufacturing companies performance during the COVID-pandemic.
Authors evaluated linear regression models using the least squares method.
Peculiarity of the models is that they contain variables that demonstrate logic of transforming input resources into the output revenue streams. The resources include labor, materials and business servitization technologies that have become relevant for companies during the pandemic. To measure performance, variables related to the company's market share and the percentage of capacity utilization were used. Enterprise Surveys data were used as an empirical base. The materials of a survey of Russian enterprises conducted by the World Bank in mid-2020 have been studied.
Results of the research are as follows. Companies faced a significant decrease in demand and, as a rule, had to reduce production volumes and the number of employees. It has been proven that an increase in online service activity of companies has a positive effect on the growth of consumer demand for manufacturing companies during a pandemic. However, for the service sector, the predictors of success are remote customer service and the development of the delivery system. The results of the research can be used to develop and implement strategies for the servitization of manufacturing business. In particular, companies need to implement basic servitization. An active use of the online environment is needed to expand market share and transform supply chains to meet the needs of customers in times of crisis.
Keywords: service transformation, manufacturing companies, COVID-19 pandemic, performance, online services, delivery of goods, market share
JEL-classification: M11, M21, O31
Введение
Экономическая нестабильность, которую вызвала пандемия Covid, привела к существенной трансформации рынков товаров и услуг, а также обусловила существенные изменения на рынке труда. Компании вынуждены адаптироваться к современным условиям внешней среды, сталкиваясь с сокращением потребительского спроса и необходимостью поддерживать капитал здоровья собственных сотрудников [1–4] (Robles, 2020; Belyakov, Stepina, Eyrikh, 2020; Akhapkin, 2020; Emelyanova, Lyalina, 2020). Целью трансформационных изменений в бизнес-моделях производственных компаний стало максимальное соответствие потребностям клиентов для того, чтобы преодолеть ограничения, вызванные нарушениями в глобальных и локальных цепочках формирования ценности. Компании привлекли дополнительные внутренние, ранее скрытые или отложенные ресурсы для того, чтобы развивать собственный человеческий капитал и поддерживать отношения с клиентами [5] (Rapaccini, Saccani, Kowalkowski, Paiola, Adrodegari, 2020). В условиях пандемии компаниям понадобилось поддерживать гибкость в принятии решений, адаптировать производственные цепочки под меняющиеся запросы своих клиентов: все данные преимущества можно достичь за счет сервитизации бизнеса, то есть глубокой интеграции сервисной философии в стратегически важные направления деятельности компании, которые позволяют расширить поток выручки и разделять риски с потребителями, повышая качество использования ресурсов, а также приводить к созданию новых рабочих мест в производственном секторе [6, с. 175] (Annarelli, Battistella, Nonino, 2019, р. 175).
Исследования в области трансформации производственных компаний отмечают, что сервитизация производственного бизнеса, прежде всего, является одним из ключевых направлений для поддержки конкурентоспособности в долгосрочной перспективе [7] (Vandermerwe, Rada, 1988). Приращение сервисной выручки в компании снижает уровень риска в компаниях, позволяет реализовать на практике стратегии дифференциации, бизнес может предложить клиентам дополнительные услуги по сопровождению продуктов или напрямую участвовать в процессе использования продукта, контролируя показатели его результативности [8, с. 82] (Baines, Lightfoot, 2013, р. 82). В то время как традиционные индустриальные предприятия просто заинтересованы в повышении выручки от продажи продуктов в конце производственной цепочки, современное понятие сервитизации основано на глубоком понимании потребностей клиентов и участии производственной компании в обслуживании поставляемого актива в течение всего его жизненного цикла [9] (Kohtamäki, Rabetino, Baines, Ziaee Bigdeli, 2018). Вероятно поэтому проблема сервитизации предприятий является наиболее актуальной в период, когда идет преобразование цепочек поставок, в которых появляются все новые компании, активно адаптирующиеся к новым принципам ведения бизнеса. Такие принципы включают повышение роли удаленной работы и удаленного контроля активов, бесконтактной передачи продуктов и даже способов оказания услуг с применением достижений современных цифровых технологий.
Российские компании стремятся достичь необходимого для ведения современного бизнеса уровня зрелости сервисной системы, прилагая усилия для того, чтобы расширить присутствие в цифровой среде и использовать преимущества в энергетическом секторе. Исследователи Н. Василенко и соавторы отмечают, что основные возможности национальной экономики сконцентрированы в производственном секторе, который определяет экспортный потенциал страны и сильно зависит от вертикально интегрированных компаний, объединенных в диверсифицированные корпорации [10] (Vasilenko, Khaykin, Kirsanova, Lapinskas, Makhova, 2020). Одним из современных практических решений для поддержки сервитизации является широкое внедрение цифровых технологий в производственную цепочку. Российская автомобильная и машиностроительная отрасли активно внедряют киберфизические системы не только для того, чтобы отслеживать изменения во внешней среде, но и чтобы предлагать своим клиентам улучшение в режимах использования оборудования, своевременное снабжение запасными частями и обеспечивать своевременное ремонтное обслуживание [11, с. 17] (Turovets, Vishnevskiy, 2019, р. 17).
Целью данной статьи является проверка гипотезы о влиянии сервисной трансформации на результативность российских производственных компаний в период пандемии. Авторы предполагают, что определенные направления базовой сервисной трансформации способны дать компаниям стратегические преимущества, позволяя им расширить свое присутствие на рынке и повысить интенсивность использования физического капитала. Таким образом, сервитизация производственного бизнеса является важным направлением развития и поддержания конкурентоспособности [12] (Sholihah, Maezono, Mitake, Shimomura, 2020). В период пандемии компании вынуждены адаптироваться к изменениям во внешней среде, поэтому наряду с управлением затратами и качеством стратегически значимым направлением является обогащение бизнес-моделей сервисными составляющими.
1. Теоретические основания
1.1. Сервитизация бизнеса: обзор литературы
В основе миссий и стратегических целей большинства компаний заложены условия наибольшего соответствия потребностям своих клиентов, по сути, подобные свидетельства показывают, что компании производят не только продукты, но и осуществляют другие важные функции в цепочках поставок, которые принято относить к сфере услуг [13] (Chase, Erikson, 1988). Впервые введенный в 1988 году термин «сервитизация» означает, прежде всего, расширение традиционных представлений о производстве за счет разработки и внедрения услуг в производственной среде для того, чтобы промышленные компании могли конкурировать в «сервисных областях» [7] (Vandermerwe, Rada, 1988). Развитие сервитизации начинается с рассмотрения глубокой интеграции продуктов и сервиса по формуле «товары + услуги + поддержка + знания + самообслуживание» [7, с. 316] (Vandermerwe, Rada, 1988, р. 316). Идея продажи товаров для большинства производственных компаний в течение трех последних десятилетий сменяется парадигмой продукт-сервисных систем (product-service systems, PSS), которые включают продвинутые сервисные технологии поддержки в течение всего жизненного цикла продукта на рынке [14] (Mont, 2000). Подобный стратегический сдвиг обусловил возникновение целого ряда исследований, посвященных сервисной трансформации компаний, которые имеют стратегическое влияние на бизнес-модели в производственной среде [15] (Rabetino, Harmsen, Kohtamäki, Sihvonen, 2018).
Обзор литературы показывает, что конвергенция взглядов сторонников индустриальных ценностей и сервисной экономики происходит в гипотетической точке, которую принято назвать сервитизацией. Она представляет собой обогащение производственной практики продвинутыми услугами, направленными на генерацию выручки от использования (в отличие от выручки от продажи товара); это приводит к ряду важных социальных и финансовых последствий для клиентов и самих компаний [8, с. 76] (Baines, Lightfoot, 2013, р. 76). Компании получают возможность не только усилить свои конкурентные преимущества, предлагая клиентам лучше использовать свои накопленные знания о продукте и способах его обслуживания, но также обременяются необходимостью разделять риски и управлять качеством и результативностью работы продуктов в клиентской среде. Базовые инструменты сервитизации означают снабжение клиентов запасными частями. Промежуточные элементы сервитизации позволяют также отслеживать состояние оборудования и рассчитывать сроки его ремонта и капремонта, а также обеспечивать поддержку клиента, например через интегрированную службу поддержки производственной компании [16] (Oliva, Kallenberg, 2003). Базовые и промежуточные инструменты важны, поскольку позволяют получить обратную связь от клиента и улучшить уровень стратегического соответствия своей производственной цепочки, а также обеспечить определенную гибкость параметров изготавливаемой продукции [8, с. 76] (Baines, Lightfoot, 2013, р. 76). В отличие от них продвинутые подходы к сервитизации позволяют непосредственно исследовать среду функционирования клиентов, интегрируя усилия по созданию ценности с их производственными цепочками. Важная часть усилий производителя и клиента относится к сфере обмена знаниями в среде, основанной на доверии и профессионализме [17] (Baines, Ziaee Bigdeli, Bustinza, Shi, Baldwin, Ridgway, 2017). Безусловно, продвинутый подход к сервитизации также требует определенных компетенций от менеджеров для того, чтобы рассчитывать параметры финансовых моделей и учитывать явные и неявные затраты, которые связаны с углублением сервисного предложения на рынке [18] (Posselt, 2018).
Между тем сервитизация производственного бизнеса имеет ряд важных экономических последствий и способна поддержать компании в период трансформации, подчеркивая их конкурентные преимущества на рынке. Последствия сервитизации для экономической результативности включают, прежде всего, усиление позиций производственной компании на рынке за счет создания новых ниш и увеличения лояльности клиентов, для которых привлекательным будет участие производителя в управлении рисками и результативностью, связанными с тем или иным продуктом [8] (Baines, Lightfoot, 2013). Увеличение потока выручки за счет оказания дополнительных услуг является одним из главных преимуществ, которое стимулирует компании вводить массовые преобразования в бизнес-процессах [17] (Baines, Ziaee Bigdeli, Bustinza, Shi, Baldwin, Ridgway, 2017). Сервитизация производственной цепочки приводит к повышению надежности бизнес-процессов производства и распределения на протяжении всего жизненного цикла продукта – от изготовления до поставки клиенту и организации модели «pay-per-use» («плати за использование»). Создание высокой потребительской ценности за счет повышения доступности, надежности и результативности в целом, таким образом, является одним из ключевых критериев для оценки экономических последствий сервитизации [12, с. 3] (Sholihah, Maezono, Mitake, Shimomura, 2020, р. 3).
Цифровизация является важной средой, поддерживающей сервитизацию производственного бизнеса [19] (Kohtamäki, Parida, Patel, Gebauer, 2020). Инвестиции в цифровую среду являются одним из ключевых направлений для национальных производителей высокотехнологичной продукции [11] (Turovets, Vishnevskiy, 2019), они позволяют обеспечить сбор данных для последующего анализа и контроля производственной системы за пределами внутренней среды компании. Одним из очевидных преимуществ использования цифровых инструментов и онлайн-среды в целях сервитизации также является возможность изучения потребительского поведения и улучшение позиционирования продуктов на рынке, обеспечение своевременности доставки, вовлечение потребителей в процессы кастомизации товаров для придания им необходимых свойств [20].
Следовательно, выдвигаем следующую гипотезу:
Гипотеза 1. Базовые элементы сервитизации производственных компаний в период пандемии, такие как повышение онлайн-активности, роли удаленной работы и трансформация цепочек поставок, позволяют расширить долю рынка компании и стимулировать рост потребительского спроса.
1.2. Основные направления сервитизации и глубина их внедрения в период кризисной трансформации
Очевидно, что в рассмотренном потоке литературы уделяется недостаточно внимания проблемам сервисной трансформации компаний в периоды глубокого кризиса, который вызвал локдаун в 2020 году [21] (Zhang, Qi, 2021). Значительная часть исследований посвящена практическому осмыслению сервитизации и рассмотрению базовых, промежуточных и продвинутых элементов сервитизации [6, 8, 9] (Annarelli, Battistella, Nonino, 2019; Baines, Lightfoot, 2013; Kohtamäki, Rabetino, Baines, Ziaee Bigdeli, 2018). Также можно отметить, что сервитизация помимо влияния на стратегию производственных компаний и их организационную структуру имеет множество системных эффектов, связанных с повышением региональной экологической устойчивости за счет рационального использования ресурсов, социального развития за счет создания дополнительных рабочих мест в производственном секторе [15] (Rabetino, Harmsen, Kohtamäki, Sihvonen, 2018). В широком смысле сервитизация влияет на жизненные стили потребления, приводит к возникновению шеринговой экономики, в которой клиенты платят за использование продукта, а не за владение им [6] (Annarelli, Battistella, Nonino, 2019). Таким образом, сервитизация создает критически важную платформу для адаптации потребителей, она позволяет экономить ресурсы за счет грамотного планирования и снизить их индивидуальные риски в период падения доходов домохозяйств. Именно поэтому, на наш взгляд, концепция сервитизации в условиях цифровой экономики, рост которой ограничен влиянием пандемии, может быть рассмотрена как возможность для производственных компаний расширить потоки выручки, снижающиеся из-за падения потребительского спроса.
Среди ключевых вызовов пандемии для сервитизации можно выделить социальное дистанцирование, ограничение в передвижении технических специалистов для сервисного обслуживания оборудования, высокую стоимость поддержки продукт-сервисных систем, которые повышают вероятность сбоев в цепочках поставок в период кризиса [5] (Rapaccini, Saccani, Kowalkowski, Paiola, Adrodegari, 2020). Результативность компаний в период внедрения сервитизации, прежде всего, связана с тем, в какой мере используются активы компании в зависимости от их производственного потенциала [8, с. 130] (Baines, Lightfoot, 2013, р. 130). Однако помимо экстенсивных факторов развития, компании также активно используют технологии качественной трансформации своих бизнес-процессов под влиянием пандемии. Компании все более активно используют удаленные способы работы для организации работы сотрудников и командной коллаборации, что может положительно сказаться на времени организации проектов и времени отклика на потребительские запросы [5] (Rapaccini, Saccani, Kowalkowski, Paiola, Adrodegari, 2020). Пандемия также повысила спрос на комплексные решения в производственной среде, которые интегрируют сложные материальные активы и интеллектуальный капитал внутри цепочек поставок [22] (Bond, de Jong, Eggert,, Houston, Kleinaltenkamp, Kohli, Ritter, Ulaga, 2020). Все данные адаптационные улучшения призваны повысить автономность компаний в период кризиса и снизить риски, связанные с ограничениями в передвижении и социальным дистанцированием.
Следовательно, выдвигаем следующую гипотезу:
Гипотеза 2. Базовые элементы сервитизации производственных компаний в период пандемии, такие как повышение онлайн-активности, роли удаленной работы и трансформация цепочек поставок, позволяют повысить уровень использования производственной мощности компании.
2. Методы и данные
2.1. Методы
Исследование основано на методе линейного регрессионного анализа основных производственных факторов, которые влияют на результативность производственных и сервисных компаний в период пандемии. Базовая модель исследования выглядела следующим образом:
Результативность (Output) = Материалы (Material input) + Трудовые ресурсы (Labor input) + Элементы сервитизации (Elements of basic and intermediate servitization) + Поддержка государства (Government support)
Таким образом, авторы предположили, что результативность компаний является важной переменной, которая зависит от контрольных и других независимых переменных, таких как материальные ресурсы и рабочая сила, а также развития сервитизации и наличия государственной поддержки. Результативность измеряется на основе двух показателей, первый из которых связан с расширением рыночного потенциала и увеличением потребительского спроса на продукты и услуги компании (PERF_OUT). Вопрос в анкете по переменной PERF_OUT сформулирован следующим образом: «Сравнивая спрос на товары и услуги этого предприятия в прошлом месяце с тем же месяцем 2019 года, он увеличился, остался прежним или уменьшился?» («Comparing the demand for this establishment’s products and services for last month with the same month in 2019, did it (they) increase, remain the same, or decrease?») [23]. Соответственно, переменная была преобразована по пятибалльной шкале лайкертовского типа, где 1 означало снижение спроса, 3 – отсутствие изменений в спросе, 5 – повышение спроса. Вторая зависимая переменная, отражающая результативность в разрезе использования производственной мощности (PERF_OUT_P), была рассчитана на основе вопроса, который сформулирован следующим образом: «Какой уровень производственной мощности был задействован в процентах от максимально возможной мощности при использовании всего имеющегося физического капитала (использование производственных мощностей)?» («In the last completed month, what was this establishment’s output produced as a percentage of the maximum output possible if using all the physical capital available (capacity utilization)?») [23].
Контрольные переменные включает показатели базовой и промежуточной сервитизации, которые имеют отношение к кризису во время пандемии, они связаны с входящими материальными ресурсами (TRANS_INP), количеством рабочих часов в течение недели, которые отражают трудовые затраты, необходимы для формирования результата (PERF_WHOUR). Также была использована дамми-переменная, означающая принадлежность компании к производственному сектору (MANUF). Важной независимой переменной, которая отражает вклад в поддержание определенного уровня результативности, является поддержка государства (GOV_SUPP), она была также оценена по лайкертовской шкале, где 1 – компания не получила государственной поддержки, 3 – компания пока не получила, но планирует получить государственную поддержку в течение трех месяцев, 5 – компания уже получила государственную поддержку на момент опроса. В качестве контрольного показателя финансовой устойчивости была использована переменная PERF_LIQUI, которая отражала наличие проблем с ликвидностью потоков наличности в компании в период пандемии.
Независимые переменные для проверки предложенных гипотез по влиянию базовой и промежуточной сервитизации включают показатель онлайн-активности TRANS_ONLINE, это дамми-переменная, отражающая начало или увеличение объема присутствия компании в цифровой сетевой среде для поддержания потребительского спроса (например, развитие сайта компании). Показатель TRANS_CARRY – это дамми-переменная, показывающая влияние сервитизации за счет продвинутых услуг по доставке товаров, показатель TRANS_ONL_SALE отражает процент продаж компании, которые осуществляются в онлайн-среде (от 0 до 100). Также для оценки сервисной трансформации был оценен показатель, отражающий долю сотрудников компании, работающих удаленно (TRANS_REMWOR).
2.2. Данные
Эмпирической базой исследования является база данных Всемирного банка Enterprise Surveys (далее – ES). Для российских компаний, ранее обследованных Всемирным банком в 2019 году, в июле 2020 года Банком были проведены процедуры фоллоуап (follow-up, повторное обращение к респондентам для уточнения отдельных вопросов) для того, чтобы оценить влияние пандемии и ковид-ограничений на бизнес-модели и результативность компаний. В исходной базе было опрошено 1323 компании, с учетом фактического уровня отклика и полноты представленных данных по интересующему набору переменных конечное количество компаний в выборке, использованной для данного исследования, составило 1112 компаний, из которых более 490 компаний являются производственными. Переменные в исходной базе были пересчитаны авторами без существенных искажений, логика пересчета изложена в разделе с методами и обсуждением результатов исследования, оригинальные коды переменных приведены в таблице 1.
3. Результаты и их обсуждение
Описательные статистики для исходных данных приведены в таблице 1. В результате анализа данных можно заключить, что большинство компаний столкнулись с серьезным снижением потребительского спроса, по крайней мере, для подавляющей части производственных фирм уровень спроса остался прежним либо снизился. В целом подобная тенденция прослеживается в количестве часов работы и объеме материальных ресурсов, которые закупаются компаниями. Более половины всех компаний провели трансформацию производственных систем и подходов к оказанию услуг в ответ на пандемию, 48,4% компаний в выборке отметили усиление изменений в системе доставки товаров, 53,4% отметили повышение онлайн-активности. В общем существенных различий во внедрении базовой и продвинутой сервитизации между производственными и сервисными компаниями в период пандемии не отмечается. Важным признаком трансформации является усиление удаленных методов работы, более половины всех компаний отметили, что их сотрудники были частично переведены на удаленную работу уже в середине 2020 года (табл. 1). В исследованной выборке в среднем более четверти всего потока выручки компаний обеспечивается за счет онлайн-среды, в частности, компании развивают собственные сайты в период пандемии и интегрируют свои производственные цепочки в цифровые сети распределения и онлайн торговые площадки, которые агрегируют потребительские запросы. В меньшей степени компании рассчитывают на государственную поддержку, большинство компаний обычно ожидают льготного кредитования, отсрочки платежей по аренде, а также прямой помощи в выплате заработных плат своим сотрудникам.
Таблица 1
Описательные статистики по полученным данным (М – среднее значение, S.D. – среднеквадратическое отклонение)
Имя
переменной и ее расшифровка (метка)
|
Оригинальное
имя в базе ES
|
Все
компании
|
Производственные
|
Сервисные
| |||
M
|
S.D.
|
M
|
S.D.
|
M
|
S.D.
| ||
PERF_OUT Спрос на продукты и услуги
|
COVc2b
|
1,765
|
1,190
|
1,722
|
0,041
|
1,859
|
0,068
|
PERF_OUT_P Выручка, в процентах от предыдущего
месяца
|
COVc1
|
71,19
|
18,83
|
71,19
|
0,69
|
n.a.
|
n.a.
|
PERF_WHOUR Изменения в общем числе часов работы сотрудников в неделю
(входящие трудовые ресурсы)
|
COVc2a
|
1,965
|
1,119
|
1,918
|
0,039
|
2,066
|
0,063
|
PERF_LIQUI Изменения в ликвидности и денежных потоках
|
COVe1a
|
1,814
|
1,207
|
1,769
|
0,042
|
1,912
|
0,068
|
MANUF Признак производственной
компании
|
a0
|
0,684
|
0,465
|
n.a.
|
n.a.
|
n.a.
|
n.a.
|
TRANS_INP Изменения во входящих материальных ресурсах
|
COVc2c
|
1,790
|
1,131
|
1,720
|
0,040
|
1,938
|
0,063
|
TRANS_CARRY Удаленная работа с клиентами (в том числе доставка и товары
навынос)
|
COVc4b
|
0,484
|
0,500
|
0,467
|
0,018
|
0,521
|
0,026
|
TRANS_ONLINE
Признак активности в организации онлайн продаж (сервитизация)
|
COVc4a
|
0,534
|
0,499
|
0,517
|
0,018
|
0,570
|
0,026
|
TRANS_ONL_SALE Доля онлайн продаж (сервитизация)
|
COVc5
|
26,39
|
21,98
|
23,25
|
0,87
|
33,09
|
1,61
|
TRANS_REMWOR Признак наличия рабочей силы, работающей удаленно
|
COVc4c
|
0,521
|
0,500
|
0,513
|
0,018
|
0,540
|
0,026
|
GOV_SUPP
Наличие государственной поддержки (входящий ресурс)
|
COVf1
|
1,695
|
1,308
|
1,692
|
0,047
|
1,700
|
0,067
|
Результаты регрессионного анализа показывают приемлемую объясняющую способность использованной модели с применением только контрольных переменных (более половины объясненной дисперсии), дополнительно более 10% дисперсии показателя результативности с точки зрения рыночных возможностей может быть объяснено за счет повышения роли сервитизации (табл. 2). Значительная часть ценности в производственных цепочках, как и ожидалось, формируется за счет материальных и трудовых ресурсов: для производственных компаний они играют особенно заметную роль в достижении результативности. Принадлежность компании к сфере производства или услуг не имеет значимости в оценке изменений потребительского спроса, поскольку данная переменная статистически не значима. Для всех компаний отрицательную роль играют ограничения в работе в период пандемии: компании, заявившие о переводе своих сотрудников на удаленную работу, также отмечают значимое снижение потребительского спроса, хотя данная переменная не является статистически значимой для показателей результативности с точки зрения интенсивности использования производственных мощностей. Показатели ожидания государственной поддержки также отрицательно связаны с показателем динамики потребительского спроса, наиболее сильно данная тенденция выражена у сервисных компаний, поскольку большинство из них вынуждены было ограничить свою активность в период ограничений передвижения и соблюдения социальной дистанции.
Таблица 2
Результаты регрессионного анализа для проверки первой гипотезы, стандартизованные коэффициенты линейной регрессии. Зависимая переменная PERF_OUT (изменение спроса на продукты и услуги)
Независимые
переменные
|
Только
контрольные переменные
|
Все
компании
|
Производственные
|
Сервисные
| ||||
b
|
t
|
b
|
t
|
b
|
t
|
b
|
t
| |
Константа
|
0,036
|
0,61
|
-0,16
|
-1,4
|
-0,03
|
-0,26
|
-0,257
|
-1,34
|
MANUF
|
0,033
|
0,7
|
0,097
|
1,62
|
---
|
---
|
---
|
---
|
PERF_WHOUR
|
0,291
|
12,33***
|
0,314
|
10,91***
|
0,267
|
7,54***
|
0,376
|
7,57***
|
TRANS_INP
|
0,633
|
27,06***
|
0,638
|
21,89***
|
0,672
|
18,38***
|
0,595
|
12,29***
|
TRANS_CARRY
|
---
|
---
|
0,095
|
1,43
|
-0,048
|
-0,61
|
0,344
|
2,78***
|
TRANS_ONLINE
|
---
|
---
|
0,22
|
3,08***
|
0,234
|
2,84***
|
0,217
|
1,53
|
TRANS_ONL_SALE
|
---
|
---
|
0,002
|
1,42
|
0,003
|
1,5
|
0,002
|
0,84
|
TRANS_REMWOR
|
---
|
---
|
-0,164
|
-2,67***
|
-0,12
|
-1,68*
|
-0,221
|
-1,87*
|
GOV_SUPP
|
---
|
---
|
-0,041
|
-1,9*
|
-0,018
|
-0,68
|
-0,084
|
-2,13**
|
R2
|
0,517
|
0,637
|
0,624
|
0,673
| ||||
R2
скорректи-рованный
|
0,516
|
0,633
|
0,619
|
0,663
| ||||
изменение R2
|
---
|
0,117
|
0,103
|
0,147
| ||||
F
|
595,4
|
158,0
|
115,2
|
67,3
| ||||
D-W
|
1,924
|
1,998
|
1,991
|
2,043
| ||||
N
|
1112
|
730
|
493
|
237
|
Источник: получено авторами.
Примечательно, что для производственных компаний большую роль в период пандемии сыграли инструменты базовой и промежуточной сервитизации, которые относятся к онлайн-продажам, поскольку цифровая среда позволила расширить клиентскую базу и улучшить свое понимание потребностей, которые доминируют на рынке. Аналогичный показатель для сервисных компаний не играет значимой роли. В свою очередь, значимую положительную роль для сервисных компаний играют преобразования в сфере доставки товаров и услуг, многие ритейлеры и рестораны, например, активно развивали систему доставки в период пандемии, что обусловило положительный сдвиг в потребительской активности. Таким образом, мы подтвердили первую гипотезу с ограничениями, поскольку сервитизация производственных компаний в период пандемии, связанная с повышением онлайн-активности, действительно позволяет расширить долю рынка компании и стимулировать рост потребительского спроса. Между тем удаленные методы работы отрицательно сказываются на подобном показателе результативности компаний.
Специфически для производственных компаний проанализировано влияние сервисной трансформации на показатели использования производственной мощности в период пандемии (табл. 3). Как и в предыдущем случае, контрольные переменные оказали существенное влияние на показатель результативности, материальные и трудовые ресурсы продолжают играть существенную роль в производственных цепочках компаний. Результаты анализа показывают, что наличие онлайн-продаж у компании повышает уровень загрузки производственных мощностей. Аналогично результатам оценки коэффициентов для предыдущей модели показатель ожидания государственной поддержки в ближайшие месяцы играет отрицательную роль в использовании производственной мощности компании. Таким образом, вторая гипотеза была подтверждена с ограничением: повышение роли онлайн-сервисов у компании положительно сказывается на формировании производственного результата.
Таблица 3
Результаты регрессионного анализа для проверки второй гипотезы, стандартизованные коэффициенты линейной регрессии. Зависимая переменная PERF_OUT_P (уровень задействованной производственной мощности)
Независимые
переменные
|
Производственные
компании
| |
b
|
t
| |
Константа
|
57,54
|
24,3***
|
PERF_WHOUR
|
6,410
|
9,01***
|
TRANS_INP
|
3,867
|
5,21***
|
TRANS_CARRY
|
1,193
|
0,73
|
TRANS_ONLINE
|
3,779
|
2,23**
|
TRANS_ONL_SALE
|
0,138
|
3,66***
|
TRANS_REMWOR
|
-2,118
|
-1,46
|
GOV_SUPP
|
-2,238
|
-4,34***
|
R2
|
0,376
| |
R2
скорректированный
|
0,367
| |
изменение R2
|
39,93
| |
F
|
1,992
| |
D-W
|
471
|
Заключение
Производственные компании находятся в сложных условиях трансформации, обусловленной влиянием пандемии: ограничения в передвижении и необходимость в социальном дистанцировании наряду со значительным снижением потребительского спроса ставят большинство компаний на грань выживания и обеспечивают необходимость трансформации существующих производственных цепочек. На наш взгляд, концепция сервитизации призвана поддержать усилия компаний по сохранению конкурентных преимуществ в долгосрочной перспективе, обогащая бизнес-модели новыми источниками формирования прибыли. Важным источником поддержки сервитизации являются накопленные знания в отношении конкретного продукта, которые компания разделяет со своими клиентами для формирования высокой потребительской ценности. Современная продвинутая сервитизация активно развивается в течение последних трех десятилетий и выражается в повышении роли удаленного мониторинга и контроля результативности продуктов, разделении рисков от использования продуктов с клиентами, использовании принципа «плати только за пользование», в отличие от классического принципа владения активом.
Эмпирическое исследование по материалам базы данных Всемирного банка показывает, что пандемия в целом оказала существенное отрицательное влияние на стратегически важные показатели работы компаний, которые между тем привели к их трансформации и ускоренному внедрению определенных цифровых технологий. Базовая и промежуточная сервитизация, как показано в исследовании, оказывает неоднозначное влияние на результативность компаний, измеренную с позиций рыночного потенциала и полноты использования производственной мощности. С одной стороны, усиление онлайн-активности производственного бизнеса и преобразования в способах доставки товаров положительно сказываются на рассмотренных показателях результативности. Позитивное видение сервитизации заключается в возможности быстро реагировать на потребности клиентов в период пандемии за счет улучшения коммуникации и систем обмена знаниями с потребителями. С другой стороны, удаленные методы работы сотрудников вносят отрицательный вклад в работу компаний в период пандемии, с этой точки зрения компаниям требуется определенный адаптационный период для нормализации работы команд. Современные типы организационной культуры, характерные для производственных компаний, приводят к тому, что рассредоточение рабочей силы становится препятствием, а не стимулом для развития.
Ограничением исследования является использование базовых показателей сервитизации бизнеса в период пандемии, таких как онлайн-активность бизнеса, организация удаленной работы сотрудников, преобразования в системах распределения продуктов. В дальнейшем исследовании необходимо уделить внимание развернутому изучению качественных показателей продвинутой сервитизации, связанных с формированием потоков выручки от сервисных проектов и дополнительной прибыли от использования активов производственных компаний.
References:
Akhapkin N.Yu. (2020). Rossiyskiy rynok truda v usloviyakh pandemii COVID-19: dinamika i strukturnye izmeneniya [Russian labor market in the context of the COVID-19 pandemic: dynamics and structural changes]. Bulletin of the Institute of Economics of RAS. 6 (1). 52-65. (in Russian). doi: 10.24411/2073-6487-2020-10069.
Annarelli A., Battistella C., Nonino F. (2019). The Road to Servitization Cham: Springer International Publishing.
Baines T., Lightfoot H. (2013). Made to serve: How manufacturers can compete through servitization and product–service systems Chichester, West Sussex: Wiley and Sons, Inc.
Baines T., Ziaee Bigdeli A., Bustinza O.F., Shi V.G., Baldwin J., Ridgway K. (2017). Servitization: revisiting the state-of-the-art and research priorities International Journal of Operations & Production Management. 37 (2). 256-278.
Belyakov S.A., Stepina I.O., Eyrikh V.E. (2020). Vliyanie pandemii COVID-19 na rynok truda: sotsialno-ekonomicheskie izmeneniya, tsifrovizatsiya [Influence of the COVID-19 pandemic on the labor market: socio-economic changes, digitalization]. Kazanskiy sotsialno-gumanitarnyy vestnik. (5(46)). 4-8. (in Russian). doi: 10.24153/2079-5912-2020-11-5-4-8 .
Bond E.U., A. de Jong, Eggert, A., Houston M.B., Kleinaltenkamp M., Kohli A.K., Ritter T., Ulaga W. (2020). The Future of B2B Customer Solutions in a Post-COVID-19 Economy: Managerial Issues and an Agenda for Academic Inquiry Journal of Service Research. 23 (4). 401-408. doi: 10.1177/1094670520960230.
Chase R.B., Erikson W.J. (1988). The Service Factory Academy of Management Perspectives. 2 (3). 191-196. doi: 10.5465/ame.1988.4277252.
Emelyanova L.L., Lyalina A.V. (2020). Rynok truda eksklavnoy Kaliningradskoy oblasti v usloviyakh pandemii COVID-19 [The labour market of Russia's Kaliningrad exclave amid COVID-19]. The Baltic region. 12 (4). 61-82. (in Russian). doi: 10.5922/2079-8555-2020-4-4 .
Fox S. (2018). Domesticating artificial intelligence: Expanding human self-expression through applications of artificial intelligence in prosumption Journal of Consumer Culture. 18 (1). 169-183. doi: 10.1177/1469540516659126.
Kohtamäki M., Parida V., Patel P.C., Gebauer H. (2020). The relationship between digitalization and servitization: The role of servitization in capturing the financial potential of digitalization Technological Forecasting and Social Change. 151 (6). 119804. doi: 10.1016/j.techfore.2019.119804.
Kohtamäki M., Rabetino R., Baines T., Ziaee Bigdeli A.. (2018). Practices and Tools for Servitization Cham: Springer International Publishing.
Mont O. Swedish Environmental Protection Agency: Product-Service Systems (PSS)The International Institute of Industrial Environmental Economics, Lund University. Retrieved from https://www.semanticscholar.org/paper/Product-Service-Systems-Final-Report-Mont/afcc076d12b81bdf66401649a81d26cba2d38be7
Oliva R., Kallenberg R. (2003). Managing the transition from products to services International Journal of Service Industry Management. 14 (2). 160-172. doi: 10.1108/09564230310474138.
Posselt T. (2018). Organizational Competence for Servitization Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden.
Rabetino R., Harmsen W., Kohtamäki M., Sihvonen J. (2018). Structuring servitization-related research International Journal of Operations and Production Management. 38 (2). 350-371. doi: 10.1108/IJOPM-03-2017-0175.
Rapaccini M., Saccani N., Kowalkowski C., Paiola M., Adrodegari F. (2020). Navigating disruptive crises through service-led growth: The impact of COVID-19 on Italian manufacturing firms Industrial Marketing Management. 88 (5). 225-237. doi: 10.1016/j.indmarman.2020.05.017.
Robles M.A.G. (2020). Organizational Transformation during COVID-19 IEEE Engineering Management Review. 48 (3). 31-36. doi: 10.1109/EMR.2020.3014280.
Sholihah M., Maezono T., Mitake Y., Shimomura Y. (2020). Formulating Service-Oriented Strategies for Servitization of Manufacturing Companies Sustainability. 12 (22). 9657. doi: 10.3390/su12229657.
Turovets Y., Vishnevskiy K. (2019). Patterns of digitalisation in machinery-building industries: Evidence from Russia Engineering. 11 (4). 7-22. doi: 10.2478/emj-2019-0029.
Vandermerwe S., Rada J. (1988). Servitization of business: Adding value by adding services European Management Journal. 6 (4). 314-324. doi: 10.1016/0263-2373(88)90033-3.
Vasilenko N., Khaykin M., Kirsanova N., Lapinskas A., Makhova L. (2020). Issues for development of economic system for subsurface resource management in russia through lens of economic process servitization International Journal of Energy Economics and Policy. 10 (1). 44-48. doi: 10.32479/ijeep.8303.
World Bank Enterprise surveys: COVID-19: Impact on firmsLogin.enterprisesurveys.org. Retrieved September 10, 2021, from https://login.enterprisesurveys.org/content/sites/financeandprivatesector/en/library.html
Zhang J., Qi L. (2021). Crisis preparedness of healthcare manufacturing firms during the covid-19 outbreak: Digitalization and servitization International Journal of Environmental Research and Public Health. 18 (10). 1-15. doi: 10.3390/ijerph18105456.
Страница обновлена: 26.04.2025 в 15:13:59