A Human Capital Simulation Model in Innovation Projects

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

The main aspects of three concepts––human capital, innovation projects, and simulation modeling––are considered, and a simulation model is proposed to describe the role of human capital in innovation projects. This high-level abstraction model is intended to study the role of the social component in the organizational structure of an innovation project in a general context (at the level of an economic sector, an enterprise, or part of an enterprise). It is treated primarily as a tool for tracking the dynamics of projects considering the state of human capital of the system. The model consists of two main components, namely, a basic simulation model in system dynamics terms and an agent-based component of the model describing human capital dynamics. The model is a conceptual tool that requires calibration and refinement when being implemented in a particular organization.

Авторлар туралы

S. Beketov

Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University

Email: salbek.beketov@spbpu.com
St. Petersburg, Russia

K. Pospelov

Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University

Email: kapiton.pospelov@spbpu.com
St. Petersburg, Russia

S. Redko

Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University

Email: redko_sg@spbstu.ru
St. Petersburg, Russia

Әдебиет тізімі

  1. Гинцяк А.М., Болсуновская М.В., Бурлуцкая Ж.В., Петряева А.А. Укрупненная имитационная модель динамики туристической отрасли // Бизнес-информатика. – 2022. – Т. 16, № 3. – С. 53–67. [Gintciak, A.M., Bolsunovskaya, M.V., Burlutskaya, Z.V., Petryaeva, A.A., High-level simulation model of tourism industry dynamics // Business Informatics. – 2022. – Vol. 16, no. 3. – Р. 53–67. (In Russian)]
  2. Болсуновская М.В., Гинцяк А.М., Федяевская Д.Э. и др. Комплексное моделирование процессов нефтедобычи: аналитический обзор // Автоматизация и информатизация ТЭК. – 2023. – № 2 (595). – С. 51–62. [Bolsunovskaya, M.V., Gintciak, A.M., Fedyaevskaya, D.E., et al. Complex modeling of the oil production processes: Analytical review // Avtomatizatsiya i informatizatsiya TEHK. – 2023. – No. 2 (595). – Р. 51–62. (In Russian)]
  3. Болсуновская М.В., Гинцяк А.М., Бурлуцкая Ж.В. и др. Возможности применения гибридного подхода в моделировании социально-экономических и социотехнических систем // Вестник ВГУ, серия: Системный анализ социально-экономических процессов. – 2022. – № 3. – С. 73–86. [Bolsunovskaya, M.V., Gintciak, A.M., Burlutskaya, Z.V., et al. The opportunities of using a hybrid approach for modeling socio-economic and sociotechnical systems // Proceedings of VSU. Series: Systems analysis and information technologies. – 2022. – No. 3. – Р. 73–86. (In Russian)]
  4. Borovkov, A.I., Bolsunovskaya, M.V., Gintciak, A.M., et al. COVID-19 Spread Modeling Considering Vaccination and Re-Morbidity // International Journal of Technology. – 2022. – Vol. 13. – No. 7.
  5. Forrester, J.W. World dynamics. – Cambridge, Massachusetts: Wright-Allen Press, 1973. – 144 p.
  6. Hansen, P., Liu, X., Morrison, G.M. Agent-based modelling and socio-technical energy transitions: A systematic literature review // Energy Research & Social Science. – 2019. – No. 49. – P. 41–52.
  7. Utomo, D.S., Onggo, B.S., Eldridge, S. Applications of agent-based modelling and simulation in the agri-food supply chains // European Journal of Operational Research. – 2018. – No. 269 (3). – P. 794–805.
  8. Goffin, K., Koners, U. Tacit Knowledge, Lessons Learnt, and New Product Development // Journal of Product Innovation Management. – 2011. – Vol. 28, iss. 2. – P. 300–318.
  9. Goldin, C. Human Capital. In: Handbook of Cliometrics. Ed. By C. Diebolt, M. Haupert. – Berlin, Heidelberg: Springer, 2014. – 42 p.
  10. Gareev, B.R. Strategical Financial Indicators Concerning the Interests of the Workers // Procedia – Social and Behavioral Sciences. – 2014. – Vol. 150. – P. 142–147.
  11. Senge, P.M. The Fifth Discipline: The Art & Practice of the Learning Organization. – Michigan: Doubleday Deckle Edge, 2006. – 424 p.
  12. Bandera, С., Keshtkar, F., Bartolacci, M.R., et al. Knowledge management and the entrepreneur: Insights from Ikujiro Nonaka's Dynamic Knowledge Creation model (SECI) // International Journal of Innovation Studies. – 2017. – Vol. 1, no. 3. – P. 163–174.
  13. Добренков В.И., Афонин Ю.А. Управление знаниями: лучший мировой опыт // Устойчивое инновационное развитие: проектирование и управление. – 2022. – Т. 18, № 3 (56). – С. 16–22. [Dobrenkov, V.I., Afonin, Y.A. Knowledge management: the best world experience // Sustainable innovative development: design and management. – 2022. – Vol. 18, no. 3 (56). – P. 16–22. (In Russian)]
  14. Иванов И.Н., Орлова Л.В. Знания как основа формирования инновационного потенциала персонала организации // Вестник университета: Государственный университет управления. – 2023. – № 1. – С. 76–82. [Ivanov, I.N., Orlova, L.V. Knowledge as the basis for forming the innovative potential of the organization staff // Vestnik universiteta: State University of Management. – 2023. – No. 1. – P. 76–82 (In Russian)]
  15. Цигулева О.В., Абакумова Н.Н., Поздеева С.И. Гуманитарные характеристики человеческого капитала в контексте компетентностного подхода к образованию // Язык и культура. – 2022. – № 57. – С. 292–307. [Tsiguleva, O.V., Abakumova, N.N., Pozdeeva, S.I. Human capital’s humanitarian characterestics of a cometent approach to education // Language and Culture. – 2022. – No. 57 – P. 292–307. (In Russian)]
  16. Панферов В.П. Компетентностный подход в формировании человеческого капитала инновационно-ориентированной компании // Экономика и управление: научно-практический журнал. – 2018. – № 6 (144). – С. 120–123. [Panferov, V.P., Competence-based Approach to the Formation of Human Capital Innovation-oriented Company // Economics and Management: Scientific and Practical Journal. – 2018. – No. 6 (144). – P. 120–123. (In Russian)]
  17. Карпова Т.П. Компетентностный подход к оценке человеческого капитала для инновационного развития организации // Современный менеджмент: проблемы и перспективы: Сб. науч. статей XVI международной научно-практической конференции. – Санкт-Петербург, 2021. – С. 361–366. [Karpova, T.P. Competense-based approach to the assessment of human capital for the innovative development of the organization // Sb. nauch. statei XVI mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii. – St. Petersburg, 2021. – P. 361–366. (In Russian)]
  18. Iorember, P.T., Iormom, B., Jato, T.P., Abbas, J. Understanding the bearable link between ecology and health outcomes: The criticality of human capital development and energy use // Heliyon. – 2022. – Vol. 8, no. 12. – Art. no. e12611.
  19. Richter, L.M., Ahun, M.N., Besharati, S., et al. Adolescent Mental Health Problems and Adult Human Capital: Findings from the South African Birth to Twenty Plus Cohort at 28 Years of Age // Journal of Adolescent Health. – 2021. – Vol. 69, no. 5. – P. 782–789.
  20. Xu, J., Li, H. Managerial human capital and corporate R&D investment // Journal of Economic Behavior & Organization. – 2023. – Vol. 213. – P. 151–171.
  21. Gudkov, P.G., Guseva, A.I., Accuracy of Expert Assessments in Evaluating Innovative Projects // Procedia Computer Science. – 2021. – Vol. 190. – P. 284-291.
  22. Туккель И.Л., Сурина А.В., Культин Н.Б. Управление инновационными проектами: учебник / под ред. И.Л. Туккеля. – СПб.: БХВ-Петербург, 2011. – 416 с. [Tukkel', I.L., Surina, A.V., Kul'tin, N.B. Upravlenie innovatsionnymi proektami: uchebnik / pod red. I.L. Tukkelya. – SPb.: BKHV-Peterburg, 2011. – 416 s. (In Russian)]
  23. Тугускина Г.Н., Тимохова К.А., Чубукова И.В. Роль человеческого капитала в инновационном развитии предприятия // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Экономические науки. – 2019. – № 1 (9). – С. 24–32. [Tuguskina, G.N., Timokhova, K.A., Chubukova, I.V. The role of human capital in the innovative development of an enterprise // University proceedings. Volga region. Economic sciences. – 2019. – No. 1 (9). – P. 24–32. (In Russian)]
  24. Brailsford, S., Churilov, L., Dangerfield, B. Discrete-Event Simulation and System Dynamics for Management Decision Making. – Chichester: John Wiley & Sons, 2014. – 342 p.
  25. Barbosa, C., Azevedo, A., Hybrid Simulation for Complex Manufacturing Value-chain Environments // Procedia Manufacturing. – 2017. – Vol. 11. – P. 1404-1412.
  26. Nuñez Rodriguez, J., Andrade Sosa, H.H., Villarreal Archila, S.M., Ortiz, A., System Dynamics Modeling in Additive Manufacturing Supply Chain Management // Processes. – 2021. – No. 9. – 982.
  27. Wang, J., Gwebu, K., Shanker, M., Troutt, M.D. An application of agent-based simulation to knowledge sharing // Decision Support Systems. – 2009. – Vol. 46, iss. 2. – P. 532–541.
  28. Li, H., Li, C., Wang, Z. An agent-based model for exploring the impacts of reciprocal trust on knowledge transfer within an organization // Journal of Business & Industrial Marketing. – 2021. – Vol. 36, no. 8. – P. 1486–1503.
  29. Satoko, W. A Hybrid Model of Human Resource Management // Japanese Management for a Globalized World. – 2018. – P. 175–204.
  30. Khatun, T., Hiekata, K. A Model-Based Hybrid System for Human Resource Allocation in Multi-Project Management // Transdisciplinarity and the Future of Engineering. – 2022. – P. 586–595.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу


Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қолжетімді Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».