title: The Impacts of COVID-19 on German, French and Russian Automotive Industry
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Тылевич Татьяна Александровна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Tylevic Tatana Aleksandrovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Матлути Габриэль Эмильен Мессауд
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Matluti Gabriel Emilen Messaud
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Панибратов Андрей Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Panibratov Andrej Urevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2023-04-06T21:53:20Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2023-04-06T21:53:20Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2022
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 089132
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/41164
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Цель исследования - определить, как и что делают автопроизводители, чтобы адаптировать свои стратегии после пандемии. 
  Теория 5 динамических возможностей, предложенная Панибратовым, Рысаковой и Ло в 2021 году, была применена для изучения адаптации стратегий Volkswagen, Renault и Автоваза в рамках объяснительного целостного подхода с несколькими тематическими исследованиями. Это позволяет найти сходства и различия в отрасли. 
  Полученные данные свидетельствуют о том, что автомобильные бизнес-модели продолжают смещаться в сторону большей цифровизации внутри отрасли, что дает больше возможностей для дифференциации. Они отчасти определяют выбор действий, предпринимаемых компаниями. Было обнаружено 34 свидетельства динамических возможностей с использованием шаблонов среди компаний. "Инновации", "Создание сетей" и "Адаптивность" являются наиболее важными возможностями, разработанными в отрасли, за которыми следуют возможности "Поглощения". Возможности "Инноваций" и "Создания сетей" схожи, в то время как возможности "Адаптации" различаются по характеру в разных тематических исследованиях. Основной вклад исследования заключается в том, что возможность "изменения политики" не считалась актуальной в автомобильной промышленности. Он был заменен возможностью "регионализации" в новой структуре, которая теперь классифицирует изученные динамические возможности на основе их важности. Исследование способствует развитию академических знаний в автомобильной промышленности. Это помогает менеджерам понять динамизм своей отрасли и позволяет им принимать более мудрые решения. Чтобы обобщить результаты, необходимо провести новые исследования в других отраслях промышленности.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The study aims to identify how and what automakers do to adapt their strategies since pandemic. 
  The theory of 5 dynamic capabilities proposed by Panibratov, Rysakova, & Luo in 2021 was applied to study Volkswagen, Renault, and Avtovaz strategy adaptations through the scope of an explanatory holistic multiple case studies approach. It allows to find similarities and differences in the industry. 
  The findings suggest that automotive business models continue to shift toward greater digitalization inside the industry, it offers greater way to differentiate. They partly drive the choice of actions taken by companies. 34 evidence of dynamic capabilities with patterns among the companies were found. ‘Innovation’, ‘Networking’, and ‘Adaptability’ are the most important capabilities developed in the industry, followed by ‘Absorptive’ capability. ‘Innovation’ and ‘Networking’ capabilities are similar, while ‘Adaptability’ capability differs in nature among the case studies. The main contribution of the research is that ‘Policy variable’ capability was not considered relevant in the automotive industry. It was replaced by ‘regionalize’ capability in a new framework that now classifies studied dynamic capabilities based on their importance. The research contributes to the development of academic knowledge in the automotive industry. It helps managers to understand the dynamism of their industry and allow them to take wiser decisions. To generalize the results, new studies in other industries should be conducted.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Воздействие COVID-19
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: автомобильная промышленность
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: динамические возможности
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: адаптация стратегии
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: трансформация бизнес-моделей
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: COVID-19 impacts
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: automotive industry
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: dynamic capabilities
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: strategy adaptation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: business models transformation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: The Impacts of COVID-19 on German, French and Russian Automotive Industry
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Влияние КОВИД-19 на немецкую, французскую и российскую автомобильную промышленность
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: MATHLOUTHI_Gabriel___Master_Thesis.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/41164/2/MATHLOUTHI_Gabriel___Master_Thesis.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,39 MB
resources.filename: reviewSV_Mathlouthi___Advisor_Reference.doc
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/41164/3/reviewSV_Mathlouthi___Advisor_Reference.doc
resources.format: Microsoft Word
resources.description: ReviewSV
resources.size: 96 kB