A study of the level of development of the business ecosystem in the global digital economy

2025

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.46914/1562-2959-2025-1-3-94-110
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

The digital transformation of the economy is marked by a fundamental shift in the logic of modern socioeconomic development. This process requires the accelerated creation of adaptation mechanisms at the micro, meso, and macro levels. The widespread adoption of digital technologies calls for new approaches to business organization and leads to the revision of traditional processes. Accordingly, the relevance of research aimed at introducing innovative technologies into various sectors of the economy, modernizing business processes, and enhancing entrepreneurial efficiency is increasing. The study is driven by the need to develop adaptive management approaches through the formation of business ecosystems. Their advantage lies in creating optimal value chains based on participants’ interaction and strengthening the capacity to adapt to dynamic external changes. The hypothesis suggests that business ecosystems, under conditions of digital transformation, enhance the efficiency of all participants. The purpose of the study is to develop and substantiate a methodological framework for building a management model of interaction among ecosystem participants aimed at improving entrepreneurial activity. The scientific significance is determined by clarifying methodological foundations for ecosystem formation and offering theoretical and practical recommendations to improve interaction management. The novelty lies in adaptive approaches to ecosystem management and a cluster-based model tailored to Kazakhstan’s real sector. The author’s contribution is reflected in advancing methods for assessing dynamic ecosystem development using time lags and quantitative indicators