Assessment of corporate social and state responsibility to combat the virus threat during the economic crisis COVID-19

Sozinova A.A.¹, Meteleva O.A.¹
¹ Вятский государственный университет, Russia

Journal paper

Social Entrepreneurship and Corporate Social Responsibility ^(РИНЦ)
опубликовать статью | оформить подписку

Volume 2, Number 4 (October-December 2021)

Citation:

Indexed in Russian Science Citation Index: https://elibrary.ru/item.asp?id=48906160

Abstract:
The relevance of this study is dictated by the need to determine the level of corporate and state responsibility to combat the virus threat during the COVID-19 economic crisis and to clarify on this basis the priority directions for its strengthening. It should be noted that nowadays the issues of assessing corporate and state responsibility in the scientific environment have been sufficiently studied. At the same time, the problems of corporate and state responsibility to combat the COVID-19 virus threat are poorly studied. The need to form a culture of corporate and state responsibility in the fight against the COVID-19 virus threat confirms the high relevance of the study. This study evaluates the scale and effectiveness of public administration and professional management to combat the COVID-19 virus threat. The study made it possible to assess the level and country differentiation of corporate and state responsibility in the fight against the COVID-19 virus threat for 2020.

Keywords: corporate social responsibility, state responsibility, COVID-19, economic crisis

JEL-classification: L31, M14, L26

Введение

В современных условиях экономического кризиса COVID-19, 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-19 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-19 является слабо изученным вопросом и, соответственно, имеет определенную важность.

С учетом этого в статье проанализированы и оценены корпоративная социальная и государственная ответственность 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.

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-19 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-19 сделал Надриан [16] (Nadrian, 2020). Бентата исследовал последствия COVID-19 и цикличность хозяйственных систем [12] (Bentata, 2020).

Отдельные вопросы COVID-19 исследованы в литературе, в целом оценки корпоративной социальной и государственной ответственности 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+…+b_n*x_n. Значения коэффициентов bв 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 (F_набл должно быть больше F_табл) и t-критерию Стьюдента (t_набл должно быть больше t_табл).

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 (табл. 1).

Таблица 1

Статистика для корреляционного и регрессионного анализа (фрагмент)

№ п/п	Страна	Прирост заболеваемости	Вклад в борьбу с вирусной угрозой
№ п/п	Страна	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 таблице 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