Оценочная модель влияния цифровых технологий на эффективность пищевой промышленности

   Изучен механизм воздействия цифровых преобразований на производительность китайских пищевых компаний, построена оценочная модель для эмпирической проверки. Применен метод анализа среды функционирования (DEA) для измерения технической эффективности предприятий, котирующихся на фондовой бирже А-акций, за период 2018–2024 гг., использована регрессионная модель Tobit для определения степени воздействия цифровых технологий на эффективность деятельности субъектов хозяйствования. Предложены теоретическая основа и практическое руководство для организаций по осуществлению цифровой трансформации и повышению производственной результативности, а также рекомендации для принятия решений правительством при разработке соответствующей промышленной политики. Отмечены причины потери эффективности в этом сегменте экономики, предложены пути выхода из сложившейся ситуации.

1. G20 Digital Economy Development and Cooperation Initiative / G20. Hangzhou Summit, 2016 // https://g20.utoronto.ca/2016/160905-digital.html.

2. Kamilaris A. Deep learning in agriculture: A survey / A. Kamilaris, F. X. Prenafeta-Boldú // Computers and Electronics in Agriculture. 2018. Vol. 147. P. 70–90.

3. Li L. China’s manufacturing locus in 2025: With a comparison of «Made-in-China 2025» and Industry 4.0 // Technological Forecasting and Social Change. 2018. Vol. 135. P. 66–74.

4. Brynjolfsson E. Computing productivity: Firm-level evidence / E. Brynjolfsson, L.M. Hitt // Review of Economics and Statistics. 2003. Vol. 85, № 4. P. 793–808.

5. Acemoglu D. Return of the Solow paradox? IT, productivity, and employment in US manufacturing / D. Acemoglu, D. Autor, D. Dorn, G. H. Hanson, B. Price // American Economic Review. 2014. Vol. 104, №5. P. 394–399.

6. Ци Юйдун. Как цифровая трансформация влияет на результаты деятельности предприятий – анализ на основе двойного эффекта «затрат» и «инноваций» / Ци Юйдун, Сяо Сюй // Мир управления. 2020. Т. 36, № 6. С. 114–133.

7. Чжао Чэньюй. Как цифровая трансформация влияет на общую факторную производительность предприятий / Чжао Чэньюй, Ван Вэньчунь, Ли Сюэсун // Финансы и торговая экономика. 2021. Т. 42, № 7. С. 114–129.

8. Liu J.S. A survey of DEA applications / J.S. Liu, L.Y. Lu, W.M. Lu // Omega. 2013. Vol. 41, № 5. P. 893–902.

9. Charnes A. Measuring the efficiency of decision making units / A. Charnes, W.W. Cooper, E. Rhodes // European Journal of Operational Research. 1978. Vol. 2, № 6. P. 429–444.

10. Banker R.D. Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis / R.D. Banker, A. Charnes, W.W. Cooper // Management Science. 1984. Vol. 30, № 9. P. 1078–1092.

11. Schumpeter J.A. Capitalism, Socialism and Democracy / J.A. Schumpeter. – New York, 1942.