<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="https://aereview.ru/lib/pkp/xml/oai2.xsl" ?>
<OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/"
	xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
	xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/
		http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd">
	<responseDate>2026-08-11T00:51:32Z</responseDate>
	<request identifier="oai:ojs2.aereview.ru:article/192" metadataPrefix="jats" verb="GetRecord">https://aereview.ru/index.php/ae/oai</request>
	<GetRecord>
		<record>
			<header>
				<identifier>oai:ojs2.aereview.ru:article/192</identifier>
				<datestamp>2026-02-16T20:02:28Z</datestamp>
				<setSpec>ae:AER</setSpec>
			</header>
			<metadata>
<article xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="https://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/" dtd-version="1.1" xsi:noNamespaceSchemaLocation="https://jats.nlm.nih.gov/archiving/1.4/xsd/JATS-archivearticle1.xsd" xml:lang="ru" specific-use="eps-0.1">
			<front>
			<journal-meta>
				<journal-id journal-id-type="publisher">ae</journal-id><journal-id journal-id-type="ojs">ae</journal-id>
				<journal-title-group>
			<journal-title xml:lang="ru">Академический исследовательский журнал</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Academic Research Journal</trans-title></trans-title-group>
</journal-title-group>			<issn pub-type="epub">3034-6665</issn>			<publisher><publisher-name>Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.Индивидуальный предприниматель Подколзин М.М.</publisher-name></publisher>
			<self-uri xlink:href="https://aereview.ru/index.php/ae"/>
		</journal-meta>
		<article-meta>
			<article-id pub-id-type="doi">10.25726/m1397-9372-0646-y</article-id><article-id pub-id-type="publisher-id">192</article-id>
			<article-categories><subj-group subj-group-type="heading" xml:lang="en"><subject>APPLIED RESEARCH</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="heading" xml:lang="ru"><subject>ПРИКЛАДНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ</subject></subj-group></article-categories>
			<title-group><article-title xml:lang="ru">Оценка эффектов внедрения технологий промышленного интернета вещей на устойчивость цепочек поставок и совокупную факторную производительность отраслей обрабатывающей промышленности</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Assessment of the effects of implementing industrial internet of things technologies on the resilience of supply chains and the total factor productivity of manufacturing industries</trans-title></trans-title-group></title-group>
			<contrib-group content-type="author">
				<contrib contrib-type="author">
					<name-alternatives>
						<name name-style="western" specific-use="primary" xml:lang="ru">
							<surname>Забайкина</surname>
							<given-names>Ирина Вячеславовна</given-names>
						</name>
						<name name-style="western" xml:lang="en">
							<surname>Zabaykina</surname>
							<given-names>Irina V.</given-names>
						</name>
					</name-alternatives>
					<xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
					<email>arisha1987.11@mail.ru</email>
				</contrib>
			</contrib-group>
			<aff-alternatives id="aff-1">
				<aff xml:lang="ru"><institution content-type="orgname">Московский институт современного академического образования, 115191, Россия, г. Москва, Гамсоновский пер., д. 2, стр. 1</institution></aff>
				<aff xml:lang="en"><institution content-type="orgname">Moscow Institute of Modern Academic Education, 115191, Russia, Moscow, Gamsonovsky per., 2, bldg. 1</institution></aff>
			</aff-alternatives>
			<pub-date date-type="collection"><year>2025</year></pub-date><pub-date date-type="pub" publication-format="epub">
				<day>30</day>
				<month>12</month>
				<year>2025</year>
			</pub-date>
			<volume seq="16">33</volume>
			<issue>1212</issue>
				<issue-id>14</issue-id><issue-title xml:lang="ru">Академический исследовательский журнал</issue-title><issue-title xml:lang="en">Academic Research Journal</issue-title><fpage>161</fpage>
				<lpage>171</lpage>
			<history>
				<date date-type="received" iso-8601-date="2026-01-11">
					<day>11</day>
					<month>01</month>
					<year>2026</year>
				</date>
			</history>
			<permissions>
				<copyright-statement>Copyright (c) 2025 Академический исследовательский журнал</copyright-statement>
				<copyright-year>2025</copyright-year>
				<copyright-holder>Академический исследовательский журнал</copyright-holder>
				<license xml:lang="ru" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0">
					<license-p>Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.</license-p>
				</license>
				<license license-type="open-access" specific-use="metadata" xml:lang="ru" xlink:href="https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/">
					<license-p>Метаданные настоящей записи распространяются на условиях Creative Commons CC0 1.0 (передача в общественное достояние).</license-p>
				</license>
			</permissions>
			
			<self-uri xlink:href="https://aereview.ru/index.php/ae/article/view/192"/>
			<abstract>В статье анализируется влияние внедрения технологий промышленного интернета вещей (IIoT) на устойчивость цепочек поставок и совокупную факторную производительность (TFP) предприятий обрабатывающей промышленности с учетом эффекта ямы производительности и отраслевой гетерогенности цифровизации. Цель исследования заключается в разработке и апробации интегрированной методики количественной оценки вклада IIoT в TFP и ключевые показатели устойчивости логистических контуров. Эмпирическую базу составила сбалансированная панель 608 предприятий из 12 подотраслей за период 2017–2023 гг. (4 256 фирмо-лет), сформированная на основе финансовой отчетности, отраслевых баз по технологическому оснащению и макроэкономической статистики. Методология опирается на производственную функцию Кобба–Дугласа, расширенную цифровым капиталом и индексом насыщенности IIoT (рассчитанным методом главных компонент), стохастический граничный анализ для выделения TFP, регрессионные модели с фиксированными эффектами и IV-GMM для управления эндогенностью, анализ разности разностей для оценки каузального эффекта внедрения комплексных IIoT-платформ, а также кластеризацию стратегий цифровой трансформации методом k-средних. Показано, что внедрение IIoT статистически значимо снижает цикл конверсии денежных средств (на ~16,7 %), уровень страховых запасов (на ~29,7 %) и одновременно повышает точность прогнозирования спроса и долю своевременных поставок, устраняя традиционный компромисс между эффективностью и надежностью цепочек поставок. Оценка производственной функции выявила положительную и робастную эластичность выпуска по индексу IIoT (до 0,067 в GMM-спецификации) и комплементарность технологий и труда, тогда как эффект по TFP носит пороговый характер и становится статистически значимым при уровне инвестиций в IIoT не ниже 1,5–2 % выручки. Секторальный анализ показал максимальный ROI и наибольшую эластичность TFP в энергоемких и непрерывных производствах (химическая промышленность), а также наличие цифрового разрыва между лидерами и аутсайдерами. Сделан вывод, что IIoT выступает одновременно драйвером интенсивного роста и демпфером логистических рисков, однако реализация этого потенциала требует перехода от пилотных проектов к комплексной цифровой трансформации и учета киберрисков и пороговых эффектов в инвестиционных моделях.</abstract><trans-abstract xml:lang="en">The paper analyzes the impact of implementing industrial internet of things (IIoT) technologies on the resilience of supply chains and the total factor productivity (TFP) of manufacturing enterprises, taking into account the productivity pit effect and sectoral heterogeneity of digitalization. The purpose of the study is to develop and test an integrated methodology for the quantitative assessment of the IIoT contribution to TFP and key indicators of supply chain resilience. The empirical base consists of a balanced panel of 608 enterprises from 12 sub-industries for the period 2017–2023 (4,256 firm-years), formed on the basis of financial statements, industry databases on technological equipment, and macroeconomic statistics. The methodology relies on the Cobb–Douglas production function expanded by digital capital and the IIoT saturation index (calculated by the principal component method), stochastic frontier analysis for TFP extraction, fixed-effects and IV-GMM regression models to control for endogeneity, difference-in-differences analysis to estimate the causal effect of implementing integrated IIoT platforms, as well as clustering of digital transformation strategies using the k means method. It is shown that IIoT implementation statistically significantly reduces the cash conversion cycle (by ~16.7%), inventory levels (by ~29.7%), and simultaneously increases demand forecasting accuracy and the share of on-time deliveries, thereby eliminating the traditional trade-off between efficiency and reliability of supply chains. Estimation of the production function revealed a positive and robust output elasticity with respect to the IIoT index (up to 0.067 in the GMM specification) and complementarity between technology and labor, while the effect on TFP is of a threshold nature and becomes statistically significant at IIoT investment levels of at least 1.5–2% of revenue. Sectoral analysis showed the highest ROI and greatest TFP elasticity in energy-intensive and continuous production sectors (chemical industry), as well as the presence of a digital gap between leaders and laggards. It is concluded that IIoT acts simultaneously as a driver of intensive growth and a buffer for logistics risks; however, realizing this potential requires a shift from pilot projects to comprehensive digital transformation and the consideration of cyber risks and threshold effects in investment models.</trans-abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>The paper analyzes the impact of implementing industrial internet of things (IIoT) technologies on the resilience of supply chains and the total factor productivity (TFP) of manufacturing enterprises, taking into account the productivity pit effect and sectoral heterogeneity of digitalization. The purpose of the study is to develop and test an integrated methodology for the quantitative assessment of the IIoT contribution to TFP and key indicators of supply chain resilience. The empirical base consists of a balanced panel of 608 enterprises from 12 sub-industries for the period 2017–2023 (4,256 firm-years), formed on the basis of financial statements, industry databases on technological equipment, and macroeconomic statistics. The methodology relies on the Cobb–Douglas production function expanded by digital capital and the IIoT saturation index (calculated by the principal component method), stochastic frontier analysis for TFP extraction, fixed-effects and IV-GMM regression models to control for endogeneity, difference-in-differences analysis to estimate the causal effect of implementing integrated IIoT platforms, as well as clustering of digital transformation strategies using the k means method. It is shown that IIoT implementation statistically significantly reduces the cash conversion cycle (by ~16.7%), inventory levels (by ~29.7%), and simultaneously increases demand forecasting accuracy and the share of on-time deliveries, thereby eliminating the traditional trade-off between efficiency and reliability of supply chains. Estimation of the production function revealed a positive and robust output elasticity with respect to the IIoT index (up to 0.067 in the GMM specification) and complementarity between technology and labor, while the effect on TFP is of a threshold nature and becomes statistically significant at IIoT investment levels of at least 1.5–2% of revenue. Sectoral analysis showed the highest ROI and greatest TFP elasticity in energy-intensive and continuous production sectors (chemical industry), as well as the presence of a digital gap between leaders and laggards. It is concluded that IIoT acts simultaneously as a driver of intensive growth and a buffer for logistics risks; however, realizing this potential requires a shift from pilot projects to comprehensive digital transformation and the consideration of cyber risks and threshold effects in investment models.</p></trans-abstract>
			
			
			<kwd-group xml:lang="en"><title>Keywords</title><kwd>industrial internet of things</kwd><kwd>supply chains</kwd><kwd>total factor productivity</kwd><kwd>resilience</kwd><kwd>digital transformation</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru"><title>Ключевые слова</title><kwd>промышленный интернет вещей</kwd><kwd>цепочки поставок</kwd><kwd>совокупная факторная производительность</kwd><kwd>устойчивость</kwd><kwd>цифровая трансформация</kwd></kwd-group><funding-group>
				<funding-statement xml:lang="ru">Исследование выполнено без внешнего финансирования.</funding-statement>
				<funding-statement xml:lang="en">The study was conducted without external funding.</funding-statement>
			</funding-group>
			<counts><page-count count="11"/></counts>
			<custom-meta-group><custom-meta><meta-name>issue-cover</meta-name><meta-value><inline-graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="https://aereview.ru/public/journals/1/cover_issue_14_ru_RU.jpg"/></meta-value></custom-meta></custom-meta-group><custom-meta-group>
				<custom-meta>
					<meta-name>metadata-license</meta-name>
					<meta-value><ext-link ext-link-type="uri" xlink:href="https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/">CC0 1.0</ext-link></meta-value>
				</custom-meta>
			</custom-meta-group>
		</article-meta>
	</front>
	<back>
		<ref-list xml:lang="ru">
			<title>Список литературы</title>
			<ref id="R1"><mixed-citation>Братских Д.С., Ромашева Н.В. Цифровые технологии для управления цепями поставок нефти: эффективность и устойчивость // Экономика устойчивого развития. 2025. № 1 (61). С. 306-311.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R2"><mixed-citation>Бром А.Е., Парфенова Д.А. К вопросу оценки технологической вариативности // Региональная экономика: теория и практика. 2025. Т. 23. № 7. С. 162-176.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R3"><mixed-citation>Бугаенко В.А. Оценка эффективности методов обеспечения отказоустойчивости в сетях интернета вещей // Вестник Российского нового университета. Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление. 2023. № 4. С. 23-32.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R4"><mixed-citation>Бухалкин Д.Д., Костров В.Н., Чеботарев В.С. Роль интернета вещей в цифровой трансформации логистики нефтехимических предприятий // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2024. Т. 14. № 9-1. С. 448-460.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R5"><mixed-citation>Воронова В.А., Дианова Т.В. Интернет вещей в России: особенности применения и возможности для развития экономики // Вестник евразийской науки. 2022. Т. 14. № 4. С. 15.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R6"><mixed-citation>Гуторов Г.А. Влияние видимости и устойчивости на эффективность цепи поставок // РИСК: Ресурсы, Информация, Снабжение, Конкуренция. 2024. № 4. С. 41-47.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R7"><mixed-citation>Иванова О.Г. Оценка эффективности системы информационного обеспечения промышленного предприятия путем использования современных цифровых технологий // Научный потенциал. 2023. № 3 (42). С. 46-51.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R8"><mixed-citation>Искандеров Ю.М., Шахнов С.Ф., Буцанец А.А., Чумак А.С. Влияние концепции промышленного интернета вещей на развитие цепей поставок // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. 2023. Т. 15. № 6. С. 26-33.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R9"><mixed-citation>Карпекин А.А., Ногай А.А. Промышленный интернет вещей: сущность и перспективы развития // Экономика и предпринимательство. 2024. № 10 (171). С. 487-491.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R10"><mixed-citation>Козлова Е.И., Абдулалим А.В.Н. Эффект кнута в управлении цепочкой поставок // Вестник Тверского государственного университета. Серия: Экономика и управление. 2022. № 3 (59). С. 267-276.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R11"><mixed-citation>Ларин О.Н., Капский Д.В., Матосов М.В., Моононхуу Ц. Критерии оценки эффективности работы цепей поставок // Транспорт: наука, техника, управление. Научный информационный сборник. 2024. № 1. С. 3-11.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R12"><mixed-citation>Михайлов А.Б., Третьяков С.Д., Тарек М.А.Н. Применение технологий промышленного интернета вещей для обеспечения стабильности и устойчивости технологических процессов // Наука и бизнес: пути развития. 2022. № 12 (138). С. 75-78.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R13"><mixed-citation>Назаров А.Г., Родионов Д.Г., Крыжко Д.А., Конников Е.А. Метод оценки динамической устойчивости развития промышленного предприятия на основе квантификации информационной среды // Естественно-гуманитарные исследования. 2023. № 4 (48). С. 246-257.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R14"><mixed-citation>Тимофеев А.Г., Морозова С.Н., Карпешина В.Г. Исследование возможностей, предоставляемых промышленным интернетом вещей // Оригинальные исследования. 2022. Т. 12. № 11. С. 244-249.</mixed-citation></ref>
			<ref id="R15"><mixed-citation>Харрак Й., Бутко Г.П. Результативное управление цепочками поставок как способ повышения продуктивности производственного процесса // π-Economy. 2025. Т. 18. № 3. С. 162-179.</mixed-citation></ref>
		</ref-list>
	</back>
</article>			</metadata>
		</record>
	</GetRecord>
</OAI-PMH>
