Assessment of Intellectual Capital in the Transition to the Digital Economy

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

Human capital is a priority resource capable of creating innovative technologies and solutions that will generate high incomes. For the rapid spread of digital technologies, high financial costs are required, since new means of production are needed, and domestic ones, if linking to foreign products is not appropriate for competitive reasons. In the near future, we can expect a natural increase in demand for highly qualified specialists who are able to work in rapidly changing economic conditions, who have knowledge in the field of IT technologies used in a particular industry. The purpose of the study is to develop recommendations based on the developed decision-making model for assessing labor productivity in the digital economy. To achieve the goal , the following tasks were solved in the work: 1) a comprehensive analysis of modern models and methods of the impact of the transition to the digital economy on human (intellectual) capital has been carried out; 2) a decision-making model based on the symbiosis of human and computer technologies has been developed, in which the main emphasis is placed on a mathematical model for calculating labor productivity in the digital economy, characterized by a widespread symbiosis of human and computer technologies. Materials and Methods. When modeling, the apparatus of production functions was used, taking into account digital technological progress, as well as correlation analysis. Conclusions: models and methods of the impact of the transition to the digital economy on human (intellectual) capital are analyzed, a model of the productivity of an individual (who is a carrier of intellectual capital) in symbiosis with computer technologies is constructed, a comparative analysis of the estimated values of the actual rates of technological progress and the growth rate of income of a digital enterprise is carried out.

About the authors

Natalia V. Grineva

Financial University under the Government of the Russian Federation

Email: ngrineva@fa.ru
Cand. Sci. (Econ.), Associate Professor; Associate Professor of the Department of data analysis and machine learning Moscow, Russian Federation

References

  1. Abdikeev N.M., Grineva N.V. Decision support model for the formation and development of intellectual capital of a digital enterprise // Problems of economics and legal practice. 2019. Vol. 15. № 6. P. 21-25.
  2. Ganichev N.A., Koshovets O.B. Integration of Russia into the global digital transformation project: opportunities, problems and risks // Problems of forecasting. Russia. Econ. Dev. 30, 627-636 (2019).
  3. Frank M., Roerig P., Pring B. What to do when the machines start doing everything. -Moscow: Bombora, 2019. -320 p.
  4. Akaev A.A., Sadovnichii V. A. The Human Component as a Determining Factor of Labor Productivity in the Digital Economy, Studies on Russian Economic Development volume 32, pages 29-36 (2021)
  5. Akaev A. A. and Sadovnichii V. A. Mathematical models for calculating the development dynamics in the era of digital economy, Dokl. Math. 98, 526-531 (2018).
  6. Başol O., Yalçin E. C. How does the digital economy and society index (DESI) affect labor market indicators in EU countries? // Human Systems Management. 2020. №. Preprint. P. 1-10.
  7. Eberhard B. et al. Smart work: The transformation of the labour market due to the fourth industrial revolution (I4. 0) // International Journal of Business & Economic Sciences Applied Research. 2017. Т. 10. №. 3.
  8. Ford M. Rise of the Robots: Technology and the Threat of a Jobless Future, Hachette UK, 2015.
  9. Golinski M. Digital Economy and Social Capital on the Example of Selected EU Countries // Conference: 36th IBIMA Conference on 4-5 November 2020. At: Granada, Spain.
  10. Grigorescu A. et al. Human capital in digital economy: An empirical analysis of central and eastern European countries from the European Union // Sustainability. 2021. Т. 13. №. 4. P. 2020.
  11. Jorgenson D. and Motohashi K. Information technology and the Japanese economy, J. Jpn. Int. Econ. 19 (4), 460-481 (2005).
  12. Mahmood, Tarique & Mubarik, Muhammad Shujaat. Balancing innovation and exploitation in the fourth industrial revolution: Role of intellectual capital and technology absorptive. 2020
  13. Schwab K. The Fourth Industrial Revolution, Penguin UK, 2017.
  14. Zaborovskaia O., Nadezhina O., Avduevskaya E. The Impact of Digitalization on the Formation of Human Capital at the Regional Level //Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity. 2020. Т. 6. №. 4. -P. 184.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


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».