Оценка корпоративной социальной и государственной ответственности по борьбе с вирусной угрозой во время экономического кризиса COVID-19

Созинова А.А.1, Метелева О.А.1
1 Вятский государственный университет

Статья в журнале

Социальное предпринимательство и корпоративная социальная ответственность
Том 2, Номер 4 (Октябрь-декабрь 2021)

Цитировать:
Созинова А.А., Метелева О.А. Оценка корпоративной социальной и государственной ответственности по борьбе с вирусной угрозой во время экономического кризиса COVID-19 // Социальное предпринимательство и корпоративная социальная ответственность. – 2021. – Том 2. – № 4. – doi: 10.18334/social.2.4.113434.

Аннотация:
Актуальность настоящего исследования продиктована необходимостью определения уровня корпоративной и государственной ответственности по борьбе с вирусной угрозой во время экономического кризис COVID-19 и уточнения на этой основе приоритетных направлений по ее усилению. Необходимо отметить, что на сегодня вопросы оценки корпоративной и государственной ответственности в научной среде достаточно исследованы. В тоже время, проблематика корпоративной и государственной ответственности по борьбе с вирусной угрозой COVID-19 является малоизученной. Необходимость формирования культуры корпоративной и государственной ответственности в борьбе с вирусной угрозой COVID-19 подтверждает высокую актуальность исследования и его востребованность. В настоящем исследовании проведена оценка масштаба и эффективности государственного управления и профессионального менеджмента по борьбе с вирусной угрозой COVID-19. Исследование позволило оценить уровень и страновую дифференциацию корпоративной и государственной ответственности в борьбе с вирусной угрозой COVID-19 за 2020 год.

Ключевые слова: корпоративная социальная ответственность, государственная ответственность, COVID-19, экономический кризис

JEL-классификация: L31, M14, L26



Введение.

В современных условиях экономического кризиса COVID-2019, который оказал серьезное воздействие на всю мировую экономику, все государства стали искать пути стимулирования своих экономик, а предприятия – корректировки своей деятельности. Вместе с тем, и государства, и предприятия осознали свою ответственность перед населением и работниками в это непростое время. Очевидно, что об окончании экономического кризиса COVID-2019 пока говорить рано, однако оценка корпоративной социальной и государственной ответственности по борьбе с вирусной угрозой становится актуальной. Кроме того, изучение влияния корпоративной социальной и государственной ответственностей на COVID-2019 является слабо изученным вопросом и, соответственно, имеет определенную важность.

С учетом этого в статье проанализированы и оценены корпоративная социальная и государственная ответственности по борьбе с вирусной угрозой в 2020 г. В результате доказано, что эффективность государственных действий по борьбе с вирусной угрозой выше на 10%, чем эффективность действий бизнеса.

Основная часть

Исследованием корпоративной социальной ответственности занимались такие авторы как Аслаханова С.А. с соавторами [1] (Aslahanova, Ibragimova, Azdaeva, 2021), Игнатова Л.Н. с соавторами [4] (Ignatova, Sergeev, Sobol, 2021), Морозов А.А. [6] (Morozov, 2021), Платицына Н.А. [7, 8, 9] (Platizina, 2021 a, Platizina, 2021 b, Platizina, 2021 c,), Чекменева Е.В. с соавторами [10] (Chekmeneva, Michailova, Fizurina, Bzhennikova, 2021) и многие другие. Перспективы совершенствования практики принятия управленческих решений в условиях экономических кризисов рассмотрены в трудах Катаевой Н.Н. с соавторами [14] (Kataeva, Marakulina, Sanovich, Sozinova, Vasilyuk, 2017), Соболевой О.Н. с соавторами [17] (Soboleva, Sozinova, Spengler, Fokina, Savelyeva, 2017), Фуфачевой Л.А. с соавторами [20] (Fufacheva, Lepeshkin, Fokina, Sozinova, Shchinova, 2017) и др. Экономические аспекты пандемии COVID-2019 исследованы в трудах Атагубы О.А. и Атагубы Дж. Е [11] (Ataguba, Ataguba, 2020), Вовченко Н.Г. и Сопченко А.А. [2] (Vovchenko, Sopchenko, 2021), Денте С.М.Р. и Хашимото С [13] (Dente, Hashimoto, 2020), Димитриади Н.А. с соавторами [3] (Dimitriadi et al., 2021), Лайнга Т. [15] (Laing, 2020), Матишова Г.Г. с соавторам [5] (Matishov et al., 2021), Созиновой А.А. с соавторами [18] (Sozinova, Sofiina, Safargaliyev, Varlamov, 2021) и др. Экономический анализ последствий решений об обязательной самоизоляции в период COVID-2019 сделал Надриан [16] (Nadrian, 2020). Бентата исследовал последствия COVID-2019 и цикличность хозяйственных систем [12] (Bentata, 2020).

Отдельные вопросы COVID-2019 исследованы в литературе, в целом оценки корпоративной социальной и государственной ответственностей малоизучены и нуждаются в дальнейшей проработке.

Исследование проводится на данных 140 стран за 2020 г. При этом, в методологии Dataset of fight against the viral threat based on management and marketing during the COVID-19 economic crisis [19] (Sozinova, 2020) учтено, что борьба с вирусной угрозой подразумевает снижение заболеваемости COVID-19.

Основу методического аппарата исследования составляют методы экономической статистики (эконометрики), а именно:

- метод корреляционного анализа, с помощью которого рассчитывается коэффициент корреляции (r) и коэффициент детерминации (R2) и выявляется взаимозависимость переменных, включенных во временной ряд;

- метод регрессионного анализа, с помощью которого составляется модель множественной линейной регрессии вида y=a+b1*x1+b2*x2+…+bn*xn. Значения коэффициентов b в данной модели показывают, насколько изменяется зависимая переменная (y) при изменении каждой из независимых переменных на 1;

- дисперсионный анализ, с помощью которого оценивается статистическая значимость результатов регрессионного анализа по F-критерию Фишера (Fнабл должно быть больше Fтабл) и t-критерию Стьюдента (tнабл должно быть больше tтабл).

Расчеты производятся с помощью средств автоматизации на базе стандартных функций («РЕГРЕССИЯ», «СТАНДАРТОТКЛОН») функции «Анализ данных» компьютерной программы Microsoft Excel. В качестве информационно-эмпирической базы исследования выступают статистические материалы Dataset of fight against the viral threat based on management and marketing during the COVID-19 economic crisis [19] (Sozinova, 2020).

Методом регрессионного анализа, во-первых, определена зависимость прироста заболеваемости от двух исследуемых элементов: вклад бизнеса в борьбу с вирусной угрозой и вклад государства в борьбу с вирусной угрозой. Во-вторых, построена многофакторная модель регрессионной зависимости прироста заболеваемости от выбранных исследуемых факторов (таблица 1).

Таблица 1 Статистика для корреляционного и регрессионного анализов (фрагмент).

№ п/п
Страна
Прирост заболеваемости
Вклад в борьбу с вирусной угрозой
Значение по отношение к среднему по миру
Вклад бизнеса
Вклад государства
1
Австралия
0,794575774
0,660488938
0,681851553
2
Австрия
0,831187997
0,73977995
0,614427076
3
Азербайджан
0,784805519
0,640941651
0,533100671
4
Албания
0,419027913
0,363024654
0,529418434
5
Алжир
0,716858357
1,114248469
0,657364661
6
Аргентина
-0,863706358
-0,942239479
-0,944005741
7
Армения
0,845904818
0,801769797
0,71170758
8
Бангладеш
0,793000381
0,794467923
0,942497255
9
Барбадос
0,912665871
1,189226249
1,196876065
10
Бахрейн
0,785938951
0,727282039
0,612502807
11
Бельгия
0,871119662
0,673718985
0,754258702
12
Бенин
0,754631703
0,912264231
0,658030897
13
Кот-д’Ивуа́р
1
1,243262245
1,110008833
14
Болгария
0,550532293
0,568198211
0,552635222
15
Боливия
0,565038812
0,802271874
0,845905482
16
Босния и Герцеговина
0,331668009
0,453321319
0,64425689
17
Ботсвана
-2,032473204
-1,950050246
-2,575194892
18
Бразилия
0,669313433
0,661973724
0,858737357
19
Бруней-Даруссалам
0,997293652
0,953838483
1,07974879
20
Буркина-Фасо
0,883526489
1,297680946
0,94344947
21
Бурунди
0,6917886
0,748210285
0,705983081
22
Великобритания
0,918852883
0,681462644
0,714696224
23
Венгрия
0,371617047
0,479203784
0,429128843
24
Венесуэла
-0,811505939
-1,303399649
-3,147936502
25
Вьетнам
0,828840107
1,08792171
0,766879345





139
Южная Африка
0,418252123
0,349879127
0,497652544
140
Ямайка
0,135376289
0,128802271
0,138917038
141
Япония
0,687295123
0,532493787
0,495082674
-
Среднее арифметическое по миру
-
-0,007685232
0,007877404
Источник: Dataset of fight against the viral threat based on management and marketing during the COVID-19 economic crisis [19] (Sozinova, 2020)

Во-первых, рассмотрим регрессионную статистику корреляции зависимой переменной y1 (Прирост заболеваемости) от фактора x (Вклад бизнеса в борьбу с вирусной угрозой). Методом анализа было определено (по коэффициенту детерминации), что лучше зависимость описывается линейной функцией y1(x)=a1+b1*x. Регрессионная статистика указанного уравнения приведена в табл. 2.

Таблица 2 Регрессионная статистика

Регрессионная статистика
Множественный R
0,994876062
R-квадрат
0,989778379
Нормированный R-квадрат
0,989704843
Стандартная ошибка
0,360539446
Наблюдения
141
Источник: рассчитано авторами.

Как мы видим из табл. 2, значение множественного R=0,995 говорит о том, что изменение прироста заболеваемости на 99,5% объясняется изменением вклада бизнеса в борьбу с вирусной угрозой. Это говорит об особой важности и ответственности бизнеса в борьбе с COVID-19. Нормированный R-квадрат (0,9897) характеризует близость построенной регрессии к исходным данным. В нашем случае R-квадрат и нормированный R-квадрат отличаются не существенно, что положительно характеризует построенную модель. Результаты дисперсионного анализа приведены в табл. 3.

Таблица 3 Дисперсионный анализ


df
SS
MS
F
Значимость F
Регрессия
1
1749,599
1749,599
13459,63
3,1151
Остаток
139
18,06843
0,129989
Итого
140
1767,668



Источник: рассчитано авторами.

Наблюдаемое значение F-критерия Фишера (при пределе ошибки 2%): Fнабл=3,11. Табличное значение Fтабл=3,06. Поскольку Fнабл>Fтабл (3,11>3,06), то уравнение признается статистически значимым. Расчетные коэффициенты уравнения регрессии приведены в табл. 4.

Таблица 4 Расчетные коэффициенты

Коэффициенты
Стандартная ошибка
t-статистика
P-Значение
Нижние 95%
Верхние 95%
a1
0,049025119
0,030363
1,614636
0,108657
-0,011007829
0,109058
b1
0,842125271
0,007259
116,0156
3,1E-140
0,827773487
0,856477
Источник: рассчитано авторами.

Анализ табл. 4 позволяет сделать вывод, что получена модель: y1=0,049+0,842 * x. Рассчитанное p-значение не превышает 0,05 (для коэффициента b1), следовательно, модель статистически значима на уровне α=0,05. Таким образом, регрессионный анализ показал, что вклада бизнеса в борьбу с вирусной угрозой на 1 point способствует изменению роста заболеваемости на 0,842 points.

Во-вторых, рассмотрим регрессионную статистику корреляции зависимой переменной y1 (Прирост заболеваемости) от фактора x (Вклад государства в борьбу с вирусной угрозой). Методом анализа было определено (по коэффициенту детерминации), что лучше зависимость описывается линейной функцией y1(x)=a1+b1*x. Регрессионная статистика указанного уравнения приведена в табл. 5.

Таблица 5 Регрессионная статистика

Регрессионная статистика
Множественный R
0,994876062
R-квадрат
0,989778379
Нормированный R-квадрат
0,989704843
Стандартная ошибка
0,360539446
Наблюдения
141
Источник: рассчитано авторами.

Как мы видим из табл. 5, значение множественного R=0,9949 говорит о том, что изменение прироста заболеваемости на 99,49% объясняется изменением вклада государства в борьбу с вирусной угрозой. Это также говорит об особой важности и ответственности государства в борьбе с COVID-19. Нормированный R-квадрат (0,9897) характеризует близость построенной регрессии к исходным данным. В нашем случае R-квадрат и нормированный R-квадрат отличаются не существенно, что положительно характеризует построенную модель. Результаты дисперсионного анализа приведены в табл. 6.

Таблица 6 Дисперсионный анализ


df
SS
MS
F
Значимость F
Регрессия
1
1746,401703
1746,402
11414,95
2,6135
Остаток
139
21,26595672
0,152992
Итого
140
1767,66766



Источник: рассчитано авторами.

Наблюдаемое значение F-критерия Фишера (при пределе ошибки 4%): Fнабл=2,61. Табличное значение Fтабл=2,43. Поскольку Fнабл>Fтабл (2,61>2,43), то уравнение признается статистически значимым. Расчетные коэффициенты уравнения регрессии приведены в табл. 7.

Таблица 7 Расчетные коэффициенты

Коэффициенты
Стандартная ошибка
t-статистика
P-Значение
Нижние 95%
Верхние 95%
a1
0,035262053
0,032940216
1,070486
0,286256
-0,02987
0,100391
b1
0,925576347
0,008663138
106,8408
2,6E-135
0,908448
0,942705
Источник: рассчитано авторами.

Анализ табл. 7 позволяет сделать вывод, что получена модель: y2=0,035+0,9256 * x. Рассчитанное p-значение не превышает 0,05 (для коэффициента b1), следовательно, модель статистически значима на уровне α=0,05. Таким образом, регрессионный анализ показал, что вклада государства в борьбу с вирусной угрозой на 1 point способствует изменению роста заболеваемости на 0,9256 points.

На основе представленных результатов корреляционного и регрессионного анализов представлена оценка государственного и корпоративного вклада в борьбу с вирусной угрозой, результаты которого приведены в табл. 8.

Таблица 8 Оценка государственного и корпоративного вклада в борьбу с вирусной угрозой

Показатели
Вклад в борьбу с вирусной угрозой
Вклад бизнеса
Вклад государства
Независимая переменная
Прирост заболеваемости, значение по отношение к среднему по миру
Характер связи между переменными
Обратная, учтено методологией Дата сета
Обратная, учтено методологией Дата сета
Регрессионная зависимость
y1=0,049+0,842 * x
y2=0,035+0,9256 * x
Последствия роста/спада независимой переменной
В случае изменения независимой переменной на 1%, зависимая переменная улучшает/ухудшает свои показатели на 0,842.
В случае изменения независимой переменной на 1%, зависимая переменная улучшает/ухудшает свои показатели на 0,9256.
Вывод
Исследование доказало важность вклада и государства, и бизнеса в борьбу с вирусной угрозой.
Вместе с тем, эффективность вклада государства в борьбу с вирусной угрозой выше на 10% (0,9256/0,842=1,099)
Источник: Составлено авторами.

Выводы

Как видно из табл. 8, гипотеза о необходимости корпоративной и государственной ответственности по борьбе с вирусной угрозой доказана.

Статистические расчеты доказали, что оба исследуемых источника по борьбе с вирусной угрозой оказывают существенное влияние на снижение заболеваемости. Кроме того, в рамках оценки вклада государства и бизнеса в борьбу с вирусной угрозой доказана большая эффективность государства в данном процессе (на 10%).

Теоретическая значимость исследования заключается в том, что его результаты и авторские выводы вносят вклад в развитие корпоративной и государственной ответственности. Научную ценность и новизну представляют собой оценка государственного и корпоративного вклада в борьбу с вирусной угрозой, а также результаты статистического анализа зависимости изменения прироста заболеваемости от вклада государства и бизнеса в борьбу с вирусной угрозой COVID-19.


Источники:

1. Аслаханова С.А., Ибрагимова Ф.В., Аздаева М.Ш. Роль корпоративной социальной ответственности в развитии страны // Вестник научной мысли. – 2021. – № 2. – c. 33-38.
2. Вовченко Н.Г., Сопченко А.А. Финансово-экономические эффекты коронакризиса // Современные проблемы развития социально-экономических систем: инновационные подходы и решения в управлении и маркетинге: Материалы III Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. Ростов-на-Дону, 2021. – c. 79-83.
3. Димитриади Н.А. и др. Национальная и мировая экономика в условиях COVID-19: состояние, риски, ожидаемые последствия. / Димитриади Н.А., Джамилова У.Ш., Акопова Е.С., Кравцов С.С., Мищенко К.Н., Украинцев В.Б., Борисова В.В., Исраилов М.В., Тасуева Т.С., Алексейчик Т.В., Богачев Т.В., Стрюков М.Б., Гиссин В.И., Тимонин А.А., Лопаткин Г.А., Жилина Е.В., Тищенко Е.Н., Лепетикова И.Ю., Альбеков А.У., Евтодиева Т.Е. и др. / В двух томах / Том 2. - Ростов-на-Дону: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Ростовский государственный экономический университет (РИНХ), 2021.
4. Игнатова Л.Н., Сергеев П.П., Соболь Е.А. Корпоративная социальная ответственность как стратегический ориентир бизнеса // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2021. – № 1(109). – c. 42-49.
5. Матишов Г.Г. и др. Национальная и мировая экономика в условиях COVID-19: состояние, риски, ожидаемые последствия. / Матишов Г.Г., Кузнецов Н.Г., Губарь О.В., Макаренко Е.Н., Полякова И.А., Медведкина Е.А., Исраилова Э.А., Барский Я.О., Дмитриева В.Д., Семенов В.С., Павлова Е.Л., Ниворожкина Л.И., Новикова Л.Я., Старостин А.М., Алексеева И.В., Евстафьева Е.М., Лавров Д.А., Третьяченко Т.В., Пивоварова Г.Б., Согомонян С.А. и др. / В двух томах / Том 1. - Ростов-на-Дону: Министерство науки и высшего профессионального образования РФ, Ростовский государственный экономический университет, 2021.
6. Морозов А.А. Регулирование корпоративной социальной ответственности в России за последние годы // Экономика и бизнес: теория и практика. – 2021. – № 1-2 (71). – c. 6-10.
7. Платицына Н.А. Корпоративная ответственность // Молодой ученый. – 2021. – № 2(344). – c. 104-105.
8. Платицына Н.А. Корпоративная социальная ответственность // Молодой ученый. – 2021. – № 3(345). – c. 211-212.
9. Платицына Н.А. Корпоративная ответственность: характеристика и особенности // Актуальные исследования. – 2021. – № 3 (30). – c. 54-56.
10. Чекменева Е.В., Михайлова В.М., Фицурина М.С., Бженникова Д.Г., Лисицкая М.Д. Повышение уровня корпоративной ответственности в условиях пандемии // Экономика, предпринимательство и право. – 2021. – № 1. – c. 159-178.
11. Ataguba O.A., Ataguba J.E. Social determinants of health: the role of effective communication in the COVID-19 pandemic in developing countries // Global Health Action. – 2020. – doi: 10.1080/16549716.2020.1788263.
12. Bentata Y. COVID 2019 pandemic: a true digital revolution and birth of a new educational era, or an ephemeral phenomenon? // Medical Education Online. – 2020. – № 25 (1). – p. 1781378. – doi: 10.1080/10872981.2020.1781378.
13. Dente S.M.R., Hashimoto S. COVID-19: A pandemic with positive and negative outcomes on resource and waste flows and stocks // Resources, Conservation and Recycling. – 2020. – № 161. – p. 1049799. – doi: 10.1016/j.resconrec.2020.104979.
14. Kataeva N.N., Marakulina I.V., Sanovich M.A., Sozinova A.A., Vasilyuk N. Transformation of Approach to Market Segmentation Within Crisis Management of Global Entrepreneurship. / In: Popkova E. (eds) Overcoming Uncertainty of Institutional Environment as a Tool of Global Crisis Management. Contributions to Economics. - Springer, Cham, 2017.
15. Laing T. The economic impact of the Coronavirus 2019 (Covid-2019): Implications for the mining industry // Extractive Industries and Society. – 2020. – № 7 (2). – p. 580-582. – doi: 10.1016/j.exis.2020.04.003.
16. Nadrian H. COVID-2019 is still rapidly spreading in Iran; isn't it the time to call for international action? // Health Promotion Perspectives. – 2020. – № 10 (2). – p. 95-96. – doi: 10.34172/hpp.2020.16.
17. Soboleva O., Sozinova A., Spengler A., Fokina O., Savelyeva N. Mechanisms of Regulation of Economic Processes in a Region. / In: Popkova E. (eds) Overcoming Uncertainty of Institutional Environment as a Tool of Global Crisis Management. Contributions to Economics. - Springer, Cham, 2017.
18. Sozinova A.A., Sofiina E.V., Safargaliyev M.F., Varlamov A.V. Pandemic as a New Factor in Sustainable Economic Development in 2020: Scientific Analytics and Management Prospects. / In: Popkova E.G., Sergi B.S. (eds) Modern Global Economic System: Evolutional Development vs. Revolutionary Leap. ISC 2019. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 198. - Springer, Cham, 2021.
19. Sozinova, Anastasia A. Dataset of fight against the viral threat based on management and marketing during the COVID-19 economic crisis // Mendeley Data. – 2020. – № 1. – doi: 10.17632/g6p5kjz657.1.
20. Fufacheva L.A., Lepeshkin S.M., Fokina O.V., Sozinova A.A., Shchinova R.A. Improvement of the Mechanism of Provision of Food Security of Russia Within Management of Risk System of Entrepreneurship. / In: Popkova E. (eds) Overcoming Uncertainty of Institutional Environment as a Tool of Global Crisis Management. Contributions to Economics. - Springer, Cham, 2017.

Страница обновлена: 03.09.2021 в 11:35:33