В журнал «Экономика и предпринимательство»
Авторская анкета
Информация об авторе и публикации | ||
Фамилия | Конников | Konnikov |
Имя | Евгений | Evgenii |
Отчество | Александрович | Aleksandrovich |
Ученая степень | ||
Ученое звание | ||
Место работы | Санкт-Петербургский Государственный Экономический университет | Saint-Petersburg State University of Economics |
должность | Аспирант кафедры «Экономика и управление предприятиями и производственными комплексами» | Postgraduate student of "Economics and Management of Enterprises and industrial complexes" |
Телефон рабочий | ||
Телефон домашний | ||
Телефон сотовый | +7 (961) 808 45 82 | |
Адрес места работы | 191023, Санкт-Петербург, ул. Садовая, д. 21. | |
Адрес домашний (для отправки журнала) с ИНДЕКСОМ | ||
Место соискательства | ||
konnikov. *****@***com | ||
Название статьи | Нечетко-множественная модель оценки уровня социальной ответственности организации. | Fuzzy model assessing the level of Corporate Social Responsibility |
Аннотация | В рамках данной статьи авторы рассматривают предприятие с точки зрения его социальной ответственности. Описывается природа социальной ответственности организации, а также показатели, на основе оценить которых можно определить ее уровень. Уровень социальной ответственности является сложно оцениваемым комплексным показателем, в следствии чего, авторы использовали нечетко-множественный подход. В результате была разработана нечетко-множественная модель оценки уровня социальной ответственности организации. | In this article, Authors consider the company from the point of view of its social responsibility. Authors consider the nature of the corporate social responsibility, as well as indicators, on the basis of which it is possible to determine its level. The level of corporate social responsibility is difficult to assess, that’s why Authors used a fuzzy approach. As a result was developed a fuzzy model assessing the level of corporate social responsibility. |
Ключевые слова | Нечеткие множества, нечетко-множественный подход, нечетко-множественная модель, социальная ответственность, дивиденды, социум. | Fuzzy set, fuzzy approach, fuzzy model, social responsibility, dividends, society. |
Информация об авторе и публикации | ||
На русском языке | На английском языке | |
Фамилия | Прико | Priko |
Имя | Павел | Pavel |
Отчество | Александрович | Aleksandrovich |
Ученая степень | ||
Ученое звание | ||
Место работы | Санкт-Петербургский Государственный Экономический университет | Saint-Petersburg State University of Economics |
должность | Аспирант специализированной кафедра ПАО «Газпром»» | Postgraduate student of specialized department of PJSC Gazprom |
Телефон рабочий | - | |
Телефон домашний | 599-93-53 | |
Телефон сотовый | 8-921-592-53-14 | |
Адрес места работы | Россия, 191023, Санкт-Петербург, улица Садовая, дом 21. | |
Адрес домашний (для отправки журнала) с ИНДЕКСОМ | Россия, 194352, Санкт-Петербург, улица Придорожная аллея, дом 5, кв.314. | |
Место соискательства | ||
*****@***ru | ||
Название статьи | Нечетко-множественная модель оценки уровня социальной ответственности организации. | Fuzzy model assessing the level of Corporate Social Responsibility |
Аннотация | В рамках данной статьи авторы рассматривают предприятие с точки зрения его социальной ответственности. Описывается природа социальной ответственности организации, а также показатели, на основе оценить которых можно определить ее уровень. Уровень социальной ответственности является сложно оцениваемым комплексным показателем, в следствии чего, авторы использовали нечетко-множественный подход. В результате была разработана нечетко-множественная модель оценки уровня социальной ответственности организации. | In this article, Authors consider the company from the point of view of its social responsibility. Authors consider the nature of the corporate social responsibility, as well as indicators, on the basis of which it is possible to determine its level. The level of corporate social responsibility is difficult to assess, that’s why Authors used a fuzzy approach. As a result was developed a fuzzy model assessing the level of corporate social responsibility. |
Ключевые слова | Нечеткие множества, нечетко-множественный подход, нечетко-множественная модель, социальная ответственность, дивиденды, социум. | Fuzzy set, fuzzy approach, fuzzy model, social responsibility, dividends, society. |
Нечетко-множественная модель оценки уровня социальной ответственности организации.
Ответственность коммерческой организации является сложным и комплексным явлением. Она включает в себя интересы собственников (в первую очередь — выплата дивидендов), работников, третьих лиц, государства, экономики и природы в целом.
Необходимо учитывать интересы настоящих инвесторов, приобретающих акции навсегда, а не спекулянтов, заинтересованных в перепродаже. В следствии чего авторы не выделяют рост стоимости акций в качестве целевого показателя. Вместо курса акций предлагается использовать иную целевую функцию:
(1)
где w – весовой коэффициент (от 0 до 1), отражающий значимость дивидендов по сравнению с темпами роста, d – доля прибыли, распределяемая в виде дивидендов, t – максимально достижимые темпы роста.
Чем больше d, тем лучше. Чем больше темп роста, тем лучше. Если дивиденды равны нулю, это неприемлемо (корпорация не оправдывает свое существование, подрывает доверие к себе). Поэтому аддитивная модель (f = d + t) не годится. Если темпы роста равны нулю, это может быть терпимым, если компания и так уже крупная. Следовательно, мультипликативная модель (f = d*t) тоже не годится. Весовой коэффициент w зависит от размеров распределяемой прибыли. Если эта прибыль не очень велика, акционер желает получить большую долю, но вместе с этим стремится и к росту. Если прибыль средняя, акционеру важнее получение дивидендов. Если прибыль высока, акционер может довольствоваться меньшей долей дивидендов в прибыли, направляя всё внимание на рост и развитие организации. Таким образом, для оценки w можно использовать любую функцию, принимающую значения от 0 до 1 и сначала возрастающую, а потом убывающую. Например, если предположить, что при дивидендной доходности в 4% темпы роста становятся для акционера важнее дивидендов, можно считать, что:
(2)
где x – отношение дивидендов на одну акцию к цене акции.
Следует выбрать такое d, при котором целевая функция f принимает максимальное значение.
Ответственность перед собственником – важнейшая составляющая социальной ответственности. Если дивиденды платятся регулярно и можно жить за счет капитала, человек стремится приобретать капитал.
Для оценки уровня социальной ответственности организации, предлагается использовать следующий набор показателей:
Интересы собственников: Дивидендная доходность; Число акционеров, получающих дивиденды, достаточные для жизни; Дивидендная история в течение определенного периода:
(3)
где Di – дивидендные выплаты за i-ый год; g – последний год периода; i0 – первый год периода.
Интересы работников: Продолжительность рабочей недели; Продолжительность отпуска; Средний возраст выхода на пенсию работников данной организации (можно сделать два отдельных показателя для мужчин и женщин); Сумма отчислений в Пенсионный фонд, осуществляемых данной организацией (и ее работниками, если анализируемая организация функционирует в стране, где работники сами могут уплачивать данные взносы). Интересы государства: Сумма налогов, уплаченных данной организацией (кроме тех, что учтены в пункте 2.4), деленная на ВВП на душу населения. Интересы третьих лиц: Доля нераспределенной прибыли, израсходованной данной организацией на благотворительность. При этом учитывается только помощь нуждающимся пенсионерам, инвалидам, жертвам чрезвычайных ситуаций и юридической несправедливости, сиротам, оплата дорогостоящего лечения (меценатство, оплата туристических поездок победителям олимпиад, специальные стипендии, покупка компьютеров для школ и т. д. сюда не относятся). Интересы природы: Отношение прибыли к количеству использованных природных ресурсов каждого вида; Отношение прибыли к количеству вредного воздействия каждого вида (объему выбросов, вероятности аварии и т. д.)Специфика объекта исследования не позволяет использовать какой-либо из наиболее распространенных методов оценки в чистом виде. Достаточно точная и адаптивная модель оценки уровня социальной ответственности организации не может строиться на исключительно статистических или исключительно экспертных методах. Невозможность использования статистических методов оценки определяется невозможностью получения достаточного количества эмпирического материала для формирования достоверной базы исследования, а экспертные методы, в свою очередь, несут узкосубъективные и коллективно-субъективные черты, что значительно повышает риск ошибки эксперта [1]. При этом, результаты, полученные посредствам комбинированных моделей, подвержены высокому уровню неопределенности, что также недопустимо. Решение вопроса повышения точности результатов оценки подобных явлений, лежит в области применения методов, построенных на на теории нечетких множеств. Методы, основанные на теории нечетких множеств, базируются на системе экспертных оценок, однако, в отличии от статистических и экспертных методов оценки, они дают возможность учитывать уровень неопределённости, посредствам использования функций принадлежности (µ(х)∈[0;1]) подмножества заданному множеству [2].
Основоположником применения теории нечетких множеств, для описания процессов экономического характера, является д. э.н. В рамках своей докторской диссертации «Методологические основы моделирования финансовой деятельности с использованием нечетко-множественных описаний» [3] автор предлагает алгоритм проведения оценки комплексного экономического показателя с помощью теории нечетких множеств. На основе данного алгоритма было сформировано множество эффективных моделей оценки, что обусловлено, в первую очередь, его универсальностью. Мы являемся приверженцами научной школы, сформированной , и считаем сформированный им инструментарий и принципы использования теории нечетких множеств в сфере экономики и менеджмента, универсальными и эффективными стандартами, в связи с чем, сформированная, в рамках данной статьи, нечетко-множественная модель оценки уровня социальной ответственности организации основана на сформированном им алгоритме [4].
Оценка уровня социальной ответственности организации производится на базе системы показателей, представленных в начале денной статьи, и определяемых в различных единицах измерения.
Сформированная модель имеет 2 лингвистические переменные: уровня социальной ответственности организации и уровень каждого рассматриваемого частного показателя (всего 11 показателей). Терм-множество каждой лингвистической переменной состоит из 5 подмножеств:
Лингвистическая переменная У. С.О. - уровень социальной ответственности: Критический уровень социальной ответственности; Недостаточный уровень социальной ответственности; Приемлемый уровень социальной ответственности; Рекомендуемый уровень социальной ответственности; Показательный уровень социальной ответственности. Лингвистическая переменная Ч. П. –значения частных показателей: Очень низкое значение частного показателя; Низкое значение частного показателя; Среднее значение частного показателя; Высокое значение частного показателя; Очень высокое значение частного показателя.Каждому из показателей присвоен свой уровень значимости ri. Согласно применяемому подходу, каждый из используемых показателей в равной степени значим для интегрального показателя уровня социальной ответственности организации, поэтому им всем присваивается идентичное значение значимости, равное 1/11.
В качестве классификатора уровня социальной ответственности применяется разработанный , и наиболее часто применяемый, стандартный пятиуровневый 01-классификатор, где функции принадлежности – трапециевидные треугольные числа [5]. Данный классификатор имеет 5 узловых точек, в которых значение функции принадлежности равно единицы (0.1, 0.3, 0.5, 0.7, 0.9).
Таблица 2 Классификатор уровня социальной ответственности
Интервал значения У. С.О. | Классификация уровня параметра | Функция принадлежности (степень уверенности) |
0≤У. С.О.≤0,15 | У. С.О. (1) | 1 |
0,15≤У. С.О.≤0,25 | У. С.О. (1) | µ1=10Ч(0,25-У. С.О.) |
У. С.О. (2) | µ2=1-µ1 | |
0,25≤У. С.О.≤0,35 | У. С.О. (2) | 1 |
0,35≤У. С.О.≤0,45 | У. С.О. (2) | µ2=10Ч(0,45-У. С.О.) |
У. С.О. (3) | µ3=1-µ2 | |
0,45≤У. С.О.≤0,55 | У. С.О. (3) | 1 |
0,55≤У. С.О.≤0,65 | У. С.О. (3) | µ3=10Ч(0,65-У. С.О.) |
У. С.О. (4) | µ4=1-µ3 | |
0,65≤У. С.О.≤0,75 | У. С.О. (4) | 1 |
0,75≤У. С.О.≤0,85 | У. С.О. (4) | µ4=10Ч(0,85-У. С.О.) |
У. С.О. (5) | µ5=1-µ4 | |
0,85≤У. С.О.≤1,0 | У. С.О. (5) | 1 |
Для каждого из частных показателей сформирован классификатор текущих значений. Данные классификаторы строятся на основе статистической информации и экспертной оценки. Критерием распределения является частота попадания значения показателя в интервал (если исследуется статистическая информация).
Распределение описывается четырьмя Т-числами: a1, a4 – абсциссы нижнего основания трапециевидной функции принадлежности, a2, a3 – абсциссы верхнего основания трапециевидной функции принадлежности.
По результатам расчета каждого из частных показателей, проводится распознавание их значений по критерию лij∈[0;1]. Данный показатель соотносит значения частных показателей со значениями 01-носителя:
(4)
где a3* и а4* – Т-числа i-го подмножества терм-множества.
По результатам распознавания значений частных показателей, рассчитывается интегральный показатель уровня социальной ответственности:
(5)
где pj – узловые точки 01-носителя
Полученный интегральный показатель уровня социальной ответственности лингвистически интерпретируется, аналогично частным показателям. В завершении мы получаем трактовку уровня социальной ответственности и степень уверенности исследователя в данной трактовке.
Список литературы
, Копылов -множественная модель оценки технической составляющей инновационного потенциала предприятия // БИЗНЕС. ОБРАЗОВАНИЕ. ПРАВО. ВЕСТНИК ВОЛГОГРАДСКОГО ИНСТИТУТА БИЗНЕСА, 2010, № 3 (13); , Санжапов -множественная модель оценки финансовой составляющей инновационного потенциала строительной организации // материалы Международной научно-практической конференции, 24 декабря 2010 г., г. Волгоград: в 2-х ч. Ч. II / Волгогр. гос. архит.-строит. ун-т. – Волгоград: ВолгГАСУ, 2010; Недосекин основы моделирования финансовой деятельности с использованием нечетко-множественных описаний // Диссертация на соискание ученой степени доктора экономических наук, Санкт-Петербургский Государственный Университет Экономики и Финансов, СПБ 2003 г.; Недосекин, теории нечетких множеств к задачам управления финансами // Аудит и финансовый анализ. – 2000. - №2. – С. 137-160; , Недосекин анализ инновационных рисков // монография - СПб: Изд-во Политехн. университета, 2013. - 150; Об ответственности перед собственниками, работниками и другими стейкхолдерами // Управленческие науки в современном мире. – 2015. - №1. – С. 332-334.; Прико в экономике // Современные аспекты экономики. – 2012. - №10 (182). – С. 95-100.; , Конников вопросы управления процессом принятия решений // Вестник научных конференций. 2017. № 1-2 (17). С. 49-52.