Елена Анатольевна ФЕДОРОВАответственный автор, доктор экономических наук, профессор кафедры корпоративных финансов и корпоративного управления, главный научный сотрудник Института финансово-промышленной политики, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Российская Федерация ecolena@mail.ru https://orcid.org/0000-0002-3381-6116 SPIN-код: 7520-2160
Михаил Петрович ЛАЗАРЕВкандидат физико-математических наук, доцент кафедры финансового и инвестиционного менеджмента, ведущий научный сотрудник Института финансово-промышленной политики, Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва, Российская Федерация mplazarev@fa.ru ORCID id: отсутствует SPIN-код: 6936-8427
Предмет. Влияние цифровизации на рыночную капитализацию крупнейших российских публичных компаний в 2022–2024 гг. в условиях санкционного давления Цели. Эмпирический анализ влияния цифровизации на рыночную капитализацию крупнейших российских публичных компаний в 2022–2024 гг. с применением методов машинного обучения и кластеризации, анализа на основе SHAP-моделирования. Методология. Методология исследования включает кластерный анализ методом k-средних по трем признакам (эффект цифровизации, рыночная капитализация, доля импортозамещенного ПО) с определением оптимального числа кластеров по методу локтя, построение интегрального индекса цифровизации на основе min-max-нормирования частных показателей, а также оценивание модели машинного обучения – случайного леса – для выявления зависимости рыночной капитализации от цифровых и фундаментальных финансовых показателей. Для содержательной интерпретации нелинейных эффектов применен метод SHAP, позволяющий оценить относительный вклад каждого фактора в объяснение рыночной оценки. Эмпирическая база исследования включает данные 29 крупнейших российских публичных компаний за 2022–2024 гг. (87 наблюдений «компания – год»). Результаты. На основе модели случайного леса выявлена зависимость рыночной капитализации от цифровых и фундаментальных финансовых показателей. Цифровые показатели – доля импортозамещения ПО, абсолютный эффект цифровизации и расходы на R&D – играют важную роль в формировании рыночной оценки, особенно через нелинейные пороговые эффекты. Выводы. Полученные результаты интерпретируются в терминах издержек переходной фазы цифровой трансформации и двойственного канала влияния цифровизации на рыночную оценку – прямого сигнального через отдельные цифровые показатели (прежде всего импортозамещение ПО).
Bharadwaj A., El Sawy O.A., Pavlou P.A., Venkatraman N. Digital business strategy: toward a next generation of insights. MIS Quarterly, 2013, vol. 37, no. 2, pp. 471–482. DOI: 10.25300/MISQ/2013/37:2.3
Vial G. Understanding digital transformation: a review and a research agenda. Journal of Strategic Information Systems, 2019, vol. 28, no. 2, pp. 118–144. DOI: 10.1016/j.jsis.2019.01.003
Wu Fei, Hu Huizhi, Lin Huiyan, Ren Xiaoyi. Enterprise digital transformation and capital market performance: empirical evidence from stock liquidity. Management World, 2021, vol. 37, no. 7, pp. 130–144. DOI: 10.19744/j.cnki.11-1235/f.2021.0097
Jardak M.K., Ben Hamad S. The effect of digital transformation on firm performance: evidence from Swedish listed companies. Journal of Risk Finance, 2022, vol. 23, no. 4, pp. 329–348. DOI: 10.1108/JRF-12-2021-0199 EDN: COLWHE
Zhai Huayun, Yang Min, Chan Kam C. Does digital transformation enhance a firm's performance? Evidence from China. Technology in Society, 2022, vol. 68, no. 101841. DOI: 10.1016/j.techsoc.2021.101841 EDN: SEBCUN
Yang Xiuyun, Han Qi. Nonlinear effects of enterprise digital transformation on environmental, social and governance (ESG) performance: evidence from China. Sustainability Accounting, Management and Policy Journal, 2024, vol. 15, no. 2, pp. 355–381. DOI: 10.1108/SAMPJ-08-2023-0553 EDN: GYRBVE
Осипова Р.Г. Цифровизация как конкурентное преимущество российских организаций // Вестник Академии знаний. 2020. № 37(2). С. 258–262. DOI: 10.24411/2304-6139-2020-10174 EDN: XYBJTM
Шарафутдинов Р.Б., Сайфуллин Р.И. Влияние цифровизации на повышение конкурентоспособности нефтегазового комплекса России // Молодой ученый. 2019. № 47. С. 23–242. EDN: SIOBNL
Баемова Л.З., Баемова К.С. Цифровая трансформация российских компаний: тенденции и перспективы развития // Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия: Экономика. 2024. № 3. С. 70–78. DOI: 10.17122/2541-8904-2024-3-49-70-78 EDN: FWOUPA
Буевич А.П., Иванова А.О., Фомин М.Г. Особенности цифровой трансформации российских предприятий // Экономика, предпринимательство и право. 2025. Т. 15. № 5. С. 3081–3094. DOI: 10.18334/epp.15.5.123006 EDN: GIRPHE
Barney J.B. Firm Resources and Sustained Competitive Advantage. Journal of Management, 1991, vol. 17, no. 1, pp. 99–120. DOI: 10.1177/014920639101700108 EDN: YBVKYV
Teece D.J. Explicating dynamic capabilities: the nature and microfoundations of (sustainable) enterprise performance. Strategic Management Journal, 2007, vol. 28, no. 13, pp. 1319–1350. DOI: 10.1002/smj.640
Connelly B.L., Certo S.T., Ireland R.D., Reutzel C.R. Signaling theory: a review and assessment. Journal of Management, 2011, vol. 37, no. 1, pp. 39–67. DOI: 10.1177/0149206310388419
Mikalef P., Pappas I.O., Krogstie J., Pavlou P.A. Big data and business analytics: a research agenda for realizing business value. Information and Management, 2020, vol. 57, no. 1. DOI: 10.1016/j.im.2019.103237 EDN: CJHUWI
Ma Li, Zhai Xin, Zhong Weiguo, Zhang Zhi-Xue. Deploying human capital for innovation: a study of multi-country manufacturing firms. International Journal of Production Economics, 2019, vol. 208, pp. 241–253. DOI: 10.1016/j.ijpe.2018.11.022
Spence M. Job market signaling. The Quarterly Journal of Economics, 1973, vol. 87, no. 3, pp. 355–374. DOI: 10.2307/1882010
Chen Wilbur, Srinivasan S. Going digital: implications for firm value and performance. Review of Accounting Studies, 2024, vol. 29, no. 2, pp. 1619–1665. DOI: 10.1007/s11142-023-09753-0 EDN: RKVBLY
Chen Pengyu, Hao Yuanyuan. Digital transformation and corporate environmental performance: the moderating role of board characteristics. Corporate Social Responsibility and Environmental Management, 2022, vol. 29, no. 5, pp. 1757–1767. DOI: 10.1002/csr.2324 EDN: RZOPCZ
Weritz P., Braojos J., Matute J., Benitez J. Impact of strategic capabilities on digital transformation success and firm performance: theory and empirical evidence. European Journal of Information Systems, 2024, vol. 34, no. 3, pp. 415–435. DOI: 10.1080/0960085X.2024.2311137
Samsuden N.S., Kohar U.H.A., Khatib S.F.A., Abbas A.F. Digital capabilities and business performance: a systematic literature review. Sustainability, 2024, vol. 16, no. 24. DOI: 10.3390/su162411108 EDN: HFOAFM
Akbary N.M.M., Trinugroho I., Risfandy T., Pamungkas P. Digital transformation and efficiency: evidence from Indonesian banks. International Journal of Business and Society, 2025, vol. 26, no. 1, pp. 135–150. DOI: 10.33736/ijbs.9555.2025 EDN: UGPPSL
Pierce J.R., Aguinis H. The too-much-of-a-good-thing effect in management. Journal of Management, 2013, vol. 39, no. 2, pp. 313–338. DOI: 10.1177/0149206311410060
Haans R.F.J., Pieters C., He Zi-Lin. Thinking about U: theorizing and testing U- and inverted U-shaped relationships in strategy research. Strategic Management Journal, 2016, vol. 37, no. 7, pp. 1177–1195. DOI: 10.1002/smj.2399
Erdey L., Liu Laisha, Nagy A. The nonlinear relationship between digital affordances and firm-level export performance: the moderating role of organizational ambidexterity. Managerial and Decision Economics, 2024, vol. 45, no. 4, pp. 1944–1964. DOI: 10.1002/mde.4117 EDN: ACRIWE
Wang Yanhe, Wei Wei, Liu Zhuodong et al. Interpretable machine learning framework for corporate financialization prediction: a SHAP-based analysis of high-dimensional data. Mathematics, 2025, vol. 13, no. 15. DOI: 10.3390/math13152526 EDN: WZZWHM
Cheng Yiran, Zhou Xiaorui, Li Yongjian. The effect of digital transformation on real economy enterprises' total factor productivity. International Review of Economics and Finance, 2023, vol. 85, pp. 488–501. DOI: 10.1016/j.iref.2023.02.007 EDN: JCQWLZ
Черкасова В.А., Слепушенко Г.А. Влияние цифровизации бизнеса на финансовые показатели российских компаний // Финансы: теория и практика. 2021. Т. 25. № 2. С. 128–142. DOI: 10.26794/2587-5671-2021-25-2-128-142 EDN: DFHRIY
Катуков Д., Смородинская Н. Технологический суверенитет и технологическое лидерство России: замыслы и внутренние ограничения // Общество и экономика. 2025. № 12. С. 38–59. DOI: 10.7868/S3034543X25120032 EDN: NLAFST
Simola H. Made in Russia? Assessing Russia's potential for import substitution. BOFIT Policy Brief, 3/2022. URL: Link
Lee Han-Sol, Kazuhiro Kumo. The impact of sanctions on firms' financial performance in Russia. Eurasian Business Review, 2026, February. DOI: 10.1007/s40821-025-00337-3
Кирильчук С.П., Аблитаров Э.Р. Цифровое ядро как фронтир капитализации фирмы // Вестник Академии знаний. 2025. № 4. С. 276–280. EDN: GIDYVJ
Rousseeuw P.J. Silhouettes: a graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis. Journal of Computational and Applied Mathematics, 1987, vol. 20, pp. 53–65. DOI: 10.1016/0377-0427(87)90125-7
Shapley L.S. A value for n-person games. In: Contributions to the Theory of Games. Vol. II. Princeton, Princeton University Press, 1953, pp. 307–317. DOI: 10.1515/9781400881970-018
Lundberg S.M., Erion G., Chen Hugh et al. From local explanations to global understanding with explainable AI for trees. Nature Machine Intelligence, 2020, vol. 2, no. 1, pp. 56–67. DOI: 10.48550/arXiv.1905.04610
Bussmann N., Giudici P., Tanda A., Yu Ellen Pei-Yi. Explainable machine learning to predict the cost of capital. Frontiers in Artificial Intelligence, 2025, vol. 8, no. 1578190. DOI: 10.3389/frai.2025.1578190 EDN: TKYAMS
Grinsztajn L., Oyallon E., Varoquaux G. Why do tree-based models still outperform deep learning on typical tabular data? Advances in Neural Information Processing Systems, 2022, vol. 35, pp. 507–520. DOI: 10.52202/068431-0037
