Изучение влияния кадрового потенциала на развитие промышленных предприятий

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

На основе анализа данных о промышленном производстве и кадровом потенциале компании Huawei в статье исследуется влияние научных разработок на структуру финансовые результаты компаний. Результаты проведенных расчетов показывают, что существует корреляционная зависимость между кадровым потенциалом и эффективностью промышленного производства на предприятии. На основе полученных данных разработаны предложения по рациональному распределению сотрудников в компании Huawei.

Об авторах

Дмитрий Валерьевич Круглов

Санкт-Петербургский государственный экономический университет

Email: kdvspb@list.ru
профессор кафедры экономики и управления предприятиями и производственными комплексами, д.э.н., профессор

Яцзин Се

Санкт-Петербургский государственный экономический университет

Email: alisatse@foxmail.com
аспирант кафедры экономики и управления предприятиями и производственными комплексами

Список литературы

  1. 1. Aurora A.C.，Anabela S.S. Economic growth，human capital and structural change：A dynamic panel data analysis // Research Policy. – 2016. – № 8. – p. 1636-1648. – doi: 10.1016/j.respol.2016.04.006.
  2. 2. Zhou Yixiao Human capital，institutional quality and industrial upgrading：Global insights from industrial data // Economic Change and Restructuring. – 2018. – № 1. – p. 1-27. – doi: 10.1007/s10644-016-9194-x.
  3. 3. Высвобождение цифровой производительности и стимулирование нового роста в отрасли. Thehour.cn. [Электронный ресурс]. URL: https://www.thehour.cn/news/552878.html (дата обращения: 16.02.2022).
  4. 4. Су Дунбин Стимулы к созданию предложения: кадровый потенциал в высокотехнологичных отраслях // Экономическая динамика. – 2000. – № 7. – c. 21-29.
  5. 5. Ху Анганг От страны с большим населением к стране с большим кадровым потенциалом // China Population Science. – 2022. – № 5. – c. 1-10.
  6. 6. Жэнь Чжэнфэй Huawei не предоставит китайскому правительству конфиденциальную информацию пользователей. Huawei.com. [Электронный ресурс]. URL: https://www.huawei.com/by/facts/voices-of-huawei/interview-with-ren-zhengfei (дата обращения: 24.02.2023).
  7. 7. Волков В.И., Кабанов Д.В. Кадровый потенциал как ключевая составляющая устойчивого развития машиностроительных предприятий // Экономика труда. – 2018. – № 4. – c. 1165-1178. – doi: 10.18334/et.5.4.39579.
  8. 8. Молчанов И.Н. Образование и наука: тенденции развития кадрового потенциала // Лидерство и менеджмент. – 2022. – № 3. – c. 691-708. – doi: 10.18334/lim.9.3.114932.
  9. 9. Соколова Л.Г. Влияние методов формирования кадрового инновационного потенциала занятых в экономической деятельности на рост производительности труда // Экономика труда. – 2022. – № 2. – c. 285-298. – doi: 10.18334/et.9.2.114253.
  10. 10. Литвинюк А.А. Совершенствование кадрового потенциала в науке и высшем образовании путем привлечения молодых талантливых специалистов: проблемы и решения // Лидерство и менеджмент. – 2020. – № 4. – c. 629-642. – doi: 10.18334/lim.7.4.111263.
  11. 11. Финансовые показатели Huawei. Tadviser. [Электронный ресурс]. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/ (дата обращения: 25.02.2023).
  12. 12. Tadviser Huawei. [Электронный ресурс]. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/ (дата обращения: 25.02.2023).
  13. 13. Годовой отчет компании Huawei. Huawei.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://www.huawei.ru/news/huawei-publikuet-godovoy-otchet-za-2020-god/ (дата обращения: 25.02.2023).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Круглов Д.В., Се Я., 2023

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».