Особенности стратегического управления высокотехнологичными компаниями на рынках с возрастающей отдачей
Каталевский Дмитрий Юрьевич
Кандидат экономических наук, докторант экономического факультета, МГУ имени М.В. Ломоносова; доцент, Высшая школа бизнеса, МГУ имени М.В. Ломоносова; доцент, Институт бизнеса и делового администрирования, РАНХиГС, Москва, РФ. E-mail:dkatalevsky@yahoo.com SPIN-код РИНЦ:7163-2257 ORCID ID:0000-0002-3920-5041
Высокотехнологичные, основанные на знаниях компании испытывают сильное воздействие экономического закона возрастающей отдачи. Цель исследования — выявить особенности стратегического управления высокотехнологичными компаниями на рынках, для которых характерны проявления эффектов возрастающей отдачи. В работе проанализирована эволюция теоретических воззрений на феномен возрастающей отдачи с конца XIX в. и по начало XXI в., выявлена научная преемственность между исследователями, сделавшими наибольший вклад в понимание возрастающей отдачи. Теоретическую базу исследования составили работы ведущих экономистов: А. Маршалла, Э. Янга, Н. Калдора, К. Эрроу, М. Спенса, Дж. Стиглица и др. Прослежена эволюция взглядов на возрастающую отдачу не только в экономике, но и в науке управления; продемонстрировано, как популяризация концепции возрастающей отдачи в академических кругах привела к распространению в практике менеджмента «стратегий быстрого роста» (get-big-fast strategies), целью которых является достижение эффекта «замыкания» рынка на использовании продукта (технологии) компании-лидера. Кроме того, проведен сравнительный анализ характеристик и особенностей конкуренции традиционных отраслей и отраслей с возрастающей отдачей. В работе даются рекомендации для руководителей высокотехнологичных компаний при разработке стратегии управления организациями, работающими на рынках с возрастающей отдачей. Данные рекомендации могут быть также полезны руководителям цифровых технологических платформ, развитие которых также подчиняется закону возрастающей отдачи, зачастую проявляющейся через экономию на масштабе, сетевые экстерналии и кривую опыта.