CC BY
10
Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Экономика. Управление. Право. 2022. Т. 22, вып. 4. С. 406-412 Izvestiya of Saratov University. Economics. Management. Law, 2022, vol. 22, iss. 4, pp. 406-412
https://eup.sgu.ru https://doi.org/10.18500/1994-2540-2022-22-4-406-412, EDN: LJMGWO
Научная статья УДК 330.65.658.005.5
Формирование модели оценки экономической безопасности в условиях цифровых преобразований
Е. В. Левченко1 и, А. А. Левченко2
Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю. А., Россия, 410054, г. Саратов, ул. Политехническая, д. 77
2Поволжский институт управления имени П. А. Столыпина - филиал РАНХиГС при Президенте РФ, Россия, 410012, г. Саратов, ул. Московская, д. 164
Левченко Екатерина Вячеславовна, кандидат экономических наук, доцент кафедры экономической безопасности и управления инновациями, limonovaev@bk.ru, https://orcid.org/0000-0001-6222-7436
Левченко Андрей Александрович, кандидат политических наук, преподаватель кафедры экономической психологии и психологии, levchenko55555@gmail.com, https://orcid.org/0000-0003-2197-101X
Аннотация. Введение. Новые экономические условия сегодня проявляются в развитии цифровой экономики и определяют необходимость разработки новых методов оценки, управления, способов привлечения специалистов. В данной статье была предпринята попытка сформулировать модель оценки экономической безопасности в условиях цифровых преобразований, показывающую, как внедрение цифровых технологий способствует росту реальных отраслевых показателей и показателей экономической безопасности. Теоретический анализ строится на предположении о том, что эффективность цифровых преобразований выражается через темпы изменения показателей экономической безопасности определенной отрасли. Для примера была выбрана сфера АПК как ключевая в области сохранения продовольственной и экономической безопасности России. Модель оценки экономической безопасности инновационной деятельности включает четыре этапа: формирование набора показателей, которые характеризуют уровень цифрового развития отрасли; построение эталонного ряда и ранжирование показателей; сопоставление фактических ранговых рядов с эталонным ранговым рядом, расчет коэффициента развития; интерпретация результатов оценки экономической безопасности цифровых преобразований. Эмпирический анализ. Полученные результаты свидетельствуют, что в отрасли имеются патологические проблемы, которые невозможно разрешить путем цифровизации. Об этом свидетельствует тренд коэффициента развития: наблюдается опережающий рост инвестиций в цифровое развитие на фоне слабо растущих внутриотраслевых показателей; заметно снижение реально располагаемых доходов населения на фоне роста инфляции, что отражается на покупательской способности населения; в отрасли АПК высок уровень изношенности основных фондов. Выводы. Использование модели оценки экономической безопасности достаточно информативно отражает современные реалии экономического развития. Результаты оценки показали наличие в отрасли кризисных явлений и ее тяжелого состояния. Направлением решения сложившихся проблем может стать повышение экономической безопасности как на уровне государства и отрасли, так и на уровне отдельно взятой организации. Ключевые слова: цифровые преобразования, оценка, экономическая безопасность
Для цитирования: Левченко Е. В., Левченко А. А. Формирование модели оценки экономической безопасности в условиях цифровых преобразований // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия: Экономика. Управление. Право. 2022. Т. 22, вып. 4. С. 406-412. https://doi.org/10.18500/1994-2540-2022-22-4-406-412, EDN: LJMGWO Статья опубликована на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0)
Article
Forming a model for assessing economic security in conditions of digital transformations E. V. Levchenko1 A. A. Levchenko2
1Yuri Gagarin State Technical University of Saratov, 77 Politechnicheskaya St., Saratov 410054, Russia
2Stolypin Volga Region Institute of Administration of the Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration, 164 Moskovskaya St., Saratov 410012, Russia
Ekaterina V. Levchenko, Limonovaev@bk.ru, https://orcid.org/0000-0001-6222-7436 Andrey A. Levchenko, Levchenko55555@gmail.com, https://orcid.org/0000-0003-2197-101X
Abstract. Introduction. New economic conditions today are reflected in the development of the digital economy and determine the need to develop new methods of assessment, management, ways to attract specialists. In this article, an attempt was made to formulate a model
for assessing economic security in the context of digital transformation, showing how the introduction of digital technologies contributes to the growth of real industry indicators and indicators and economic security. Theoretical analysis is based on the assumption that the effectiveness of digital transformations is expressed through the rate of change in the economic security indicators of a particular industry. For example, the agro-industrial complex was chosen as the key one in the field of maintaining the food and economic security of Russia. The model for assessing the economic security of innovation activity includes four stages: the formation of a set of indicators that characterize the level of digital development of the industry; construction of a reference series and ranking of indicators; comparison of the actual ranking series with the reference ranking series, calculation of the development coefficient; interpretation of the digital transformations' economic security assessment results. Empirical analysis. The results obtained indicate that there are pathological problems in the industry that cannot be resolved through digitalization, this is proved by the development coefficient trend: there is an outstripping growth of investment in digital development against the backdrop of weakly growing intra-industry indicators; there is a decrease in the real disposable income of the population against the backdrop of rising inflation, which affects the purchasing power of the population; in the agro-industrial complex there is a high level of depreciation of fixed assets. Conclusions. The use of the economic security assessment model quite informatively reflects the current realities of economic development. The results of the assessment showed the presence of crisis phenomena in the industry and its grave condition. A way of solving the existing problems can be the increase of economic security both at the level of the state and industry, and at the level of a single organization. Keywords: digital transformation, assessment, economic security
For citation: Levchenko E. V., Levchenko A. A. Forming a model for assessing economic security in conditions of digital transformations. Izvestiya of Saratov University. Economics. Management. Law, 2022, vol. 22, iss. 4, pp. 406-412 (in Russian). https://doi.org/10.18500/1994-2540-2022-22-4-406-412, EDN: LJMGWO
This is an open access article distributed under the terms of Creative Commons Attribution 4.0 International License (CC-BY 4.0)
Введение
В настоящее время инновационное развитие отраслей связано с внедрением цифровых технологий. Активно внедряются квантовые технологии, нейротехнологии, системы распре-
деленного реестра, технологии беспроводной связи, цифровые производственные технологии, компоненты робототехники и сенсорики. Степень использования новых цифровых технологий в российских компаниях представлены на рисунке.
Нейротехнологии,
искусственный интеллект, системы распределенного реестра
Используют 55% компаний финансового сектора
Технологии беспроводной связи
Используют 75% предприятий транспортной отрасли
Новые производственные
Пел олиуют более 36% предприятий промышленности
Квантовые технологии компоненты роботехникк и сенсорики
Используют 36%
предприятий энергетической отрасли
Степень использования новых цифровых технологий в российских компаниях, % [1] (цвет online) Figure. The degree of use of new digital technologies in Russian companies, % [1] (color online)
Данные, представленные на рисунке, позволяют говорить о следующем:
- во-первых, инновационное развитие отраслей на основе внедрения цифровых технологий специфично для разных отраслей экономики;
- во-вторых, несмотря на активность, в целом малое число компаний внедряет новые цифровые технологии в деятельность. Причины этого могут крыться в трех аспектах: низком
спросе на продукцию, произведенную с использованием цифровых технологий; слабом финансировании проектов цифровой трансформации бизнеса; непонимании, как внедрение инновационных технологий отразится на результатах деятельности организации.
В связи с этим формирование модели оценки экономической безопасности цифровых преобразований имеет большую теоретическую
и практическую значимость. Теоретическая значимость исследования состоит в развитии инструментария оценки экономической безопасности инновационного развития. Практическая значимость для отрасли заключается в понимании состояния цифрового развития, рисков и угроз, а также потенциала минимизации их негативного воздействия. Для конкретной компании практическая значимость заключается в понимании условий и общих тенденций инновационной и цифровой трансформации отрасли, инструментов отражения цифрового развития в результатах хозяйственной деятельности (прибыль, выручка, доход).
Теоретический анализ
Современные теоретические исследования в области оценки экономической безопасности цифровых преобразований в научной литературе представлены слабо. Однако ученые сходятся во мнении, что инновационное развитие, внедрение цифровых технологий должно способствовать росту реальных отраслевых показателей и показателей экономической безопасности [2-6].
Гипотеза данного исследования состоит в предположении о том, что эффективность цифровых преобразований выражается через темпы изменения показателей экономической безопасности определенной отрасли. Для примера была выбрана сфера АПК как ключевая в области сохранения продовольственной и экономической безопасности России. Модель оценки экономической безопасности инновационной деятельности включает несколько этапов.
Этап 1. Формирование набора показателей, которые характеризуют уровень цифрового развития отрасли. Систему показателей составляют следующие группы:
I - Тепы роста ресурсных показателей (инвестиции отрасли в цифровизацию; объем государственной поддержки; цены на сырье; поголовье скота);
II - Темпы роста производственных показателей (объем произведенной продукции; рост активов; рост доходов от реализации; рост рентабельности продукции; рост денежных притоков);
III - Темпы роста социально-экономических показателей (рост цен на продукцию; динамика и рентабельность доходов населения; спрос на продукцию; уровень цифровых навыков населения).
Этап 2. Построение эталонного ряда и ранжирование показателей. Эталонный ряд строился исходя из логики, какие показатели должны расти быстрее, а какие медленнее.
При ранжировании использовались следующие принципы [7]: 1) принцип ранжирования - ценность выходных показателей выше входных и процессных; 2) принцип транзитивности - свойство отношений, при котором из того, что 1-й элемент находится в определенном отношении ко 2-му, а 2-й к 3-му, следует, что 1-й элемент находится в этом же отношении к 3- му.
Далее каждому элементу эталонного ряда были присвоены ранги, начиная с первого (для самого быстро ускоряющегося коэффициента) до восьмого (самый медленно ускоряющийся коэффициент), что иллюстрирует табл. 1.
Таблица 1 / Table 1
Ранжирование эталонного динамического ряда Ranging of the reference dynamic series
Показатель Т(Д) Т(С) Т(ЦН) Т(П) Т(ЦО) Т(Р) Т(ФО) Т(НМА) Т(ВА) Т(ФВ) Т(ИОЦ) Т(ИОФ) Т(ИГЦ) Т(З) Т(ПЦ)
Ранг I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII XIII XIV XV
Т(Д) - темпы роста реально располагаемых среднегодовых доходов населения, % к предыдущему году; Т(С) - темпы спроса (объем потребления с/х продукции населением (мясо), тыс. тонн); Т(ЦН) - темпы роста цифровых навыков населения, % от числа общего числа населения, использующие Интернет для поиска информации о товаре и его покупке; Т(БИ) - темпы безопасного использования Интернета населением, %; Т(П) - средние темпы производства по АПК; Т(ЦО) - темпы роста цифровизации отрасли с/х, % к предыдущему году; Т(Р) - темпы роста рентабельности про-
дукции с/х, % к предыдущему году; Т(ФО) - темпы изменения фондоотдачи, %; Т(НМА) - темпы изменения НМА; Т(ВА) - темпы внеоборотных активов; Т(ФВ) - темпы изменения фондовооруженности, %; Т(ИОЦ) - темпы роста инвестиций предприятий в цифровизацию; Т(ИОФ) -темпы роста инвестиций в основные фонды; Т(ИГЦ) - темпы роста инвестиций государства в цифровизацию; Т(З) - темпы расходов организаций на закупки в том числе, средств защиты, %; Т(ЗБ) - темпы роста затрат на обеспечение безопасности, %; Т(ПЦ) - индексы потребительских цен на с/х продукцию.
Этап 3. Сопоставление фактических ранговых рядов с эталонным ранговым рядом, расчет коэффициента развития. Сопоставление фактического и эталонного рядов производится с помощью следующих формул.
1. Коэффициент корреляции Спирмена, который оценивает тесноту связи между параметрами,
р = 1--1 ,
п(п2-1)
где ^ - разность рангов в одной паре значений х и у; п - число показателей системы (у нас 15).
2. Коэффициент корреляции Кендалла, который оценивает тесноту связи между пара-
метрами:
4*Q
п*(1-п)
где Q - суммарное число наблюдений, следующих за текущими наблюдениями с меньшим значением рангов п.
Коэффициенты р и т принимают значение от 0 до ±1, и чем ближе к ±1, тем теснее связь между параметрами.
2. Коэффициент развития рассчитывается как среднее первых двух коэффициентов Кен-далла и Спирмена:
К _ (1+р)*(1+т) раз 4 •
Этап 4. Интерпретация результатов оценки экономической безопасности цифровых преобразований (табл. 2).
Таблица 2 / Table 2
Интерпретация результатов оценки ЭБ цифровых преобразований DL digital transformations assessment results interpretation
Значение коэффициента развития Тренд Уровень экономической безопасности
< 0,30 Понижательный / Возрастающий Критический. Наблюдается кризис в отрасли, необходимы срочные меры по повышению уровня ЭБ
0,40 > Краз< 0,60 Умеренный. В отрасли имеются кризисные явления, необходим анализ причин их возникновения и минимизация негативного воздействия
0,70 > Краз< 1,00 Высокий. Отрасль демонстрирует стабильность, имеется потенциал для развития, необходимо применять комплекс превентивных мер по сохранению высокого уровня ЭБ
В ходе анализа экономической безопасности цифровых преобразований необходимо обращать внимание на тренд, который может расти или снижаться. Поэтому для анализа стоит брать длительный период, не менее 10 лет.
Эмпирический анализ
Представленный и разработанный эталонный ряд показателей, которые характеризуют уровень инновационного развития отрасли опирается на то, что развитие должно иметь сбалансированность и высокое качество. А именно:
1) темпы роста «входных» или ресурсных показателей (I группа) должны быть самыми низкими, а темпы роста «выходных» или показателей социально-экономического развития (III группа) должны иметь самый высокий рост, или, выражаясь языком математики, III > II > I;
2) в рамках эталонного ряда важно не нарушать «золотое правило экономики», которое гласит: Темпы роста прибыли > Темпы роста выручки > Темпы роста затрат.
Фактические темпы роста показателей представлены в табл. 3.
Результаты сравнения фактических рядов с эталонными представлены в табл. 4.
Далее произведен расчет коэффициентов развития отрасли (табл. 5).
Опираясь на порядок интерпретации результатов оценки экономической безопасности цифровых преобразований (см. табл. 2), видно, что в среднем значение коэффициента развития находится в диапазоне 0,40 > Краз < 0,60. Данный диапазон характеризируется наличием в отрасли кризисных явлений и тяжелого состояния, необходим анализ причин их возникновения и минимизация негативного воздействия. Следует отметить, что недостатки апробации данной методики могут быть связаны с нехваткой фактологического материала, однако, имея представленные фактические значения, можно сделать некоторые выводы относительно состояния экономической безопасности цифровых преобразований.
Таблица 3 / Table 3
Фактические темпы роста показателей Actual growth rates of indicators
Показатель Фактические значения
2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021
Т(Д) н/д н/д 98,8 97,6 95,5 99,5 100,4 101 97,2 104,1
Т(С) н/д н/д 100,7 98,5 102,1 101,9 н/д н/д н/д н/д
Т(ЦН) н/д н/д 108,3 115,3 120,0 100,0 105 176,7 106,8 н/д
Т (П) 94,7 108,4 107,8 104,7 108,0 105,6 100,0 106,6 103,1 н/д
Т(ЦО) н/д н/д н/д н/д н/д н/д н/д 116,6 н/д н/д
Т(Р) н/д н/д н/д н/д н/д н/д 114,9 99,6 107,0 289,0
Т(ФО) 96,9 102,8 100,0 101,1 101,6 96,7 96,8 98,3 95,4 н/д
Т(НМА) н/д н/д н/д н/д н/д н/д 89,3 137,8 141,1 н/д
Т(ВА) н/д 97,9 110,8 107,9 109,4 110,0 115,5 111,1 116,0 н/д
Т(ФВ) 103,6 103,6 103,3 103,7 104,8 108,9 107,0 108,5 104,3 н/д
Т(ИОЦ) н/д н/д н/д н/д 62,5 34,0 423,5 388,8 н/д н/д
Т(ИОФ) 106,6 108,4 95,3 98,1 120,4 111,8 108,5 106,0 99,1 н/д
Т(ИГЦ) н/д н/д н/д н/д н/д н/д н/д н/д 199,1 117,5
Т(З) н/д н/д н/д н/д 104,4 100,5 107,5 104,3 104,2 н/д
Т(ПЦ) н/д н/д н/д н/д 104,6 101,1 104,7 102,6 106,7 н/д
Таблица 4 / Table 4
Результаты сравнения фактических рядов с эталонными The results of comparing the actual series with the reference
Показатель Эталон Фактические эталонные значения
2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021
Т(Д) 1 н/д н/д 7 8 10 9 9 11 11 3
Т(С) 2 н/д н/д 5 6 8 5 н/д н/д н/д н/д
Т(ЦН) 3 н/д н/д 2 1 2 8 7 2 6 н/д
Т (П) 4 4 2 3 3 4 4 10 7 9 н/д
Т(ЦО) 5 н/д н/д н/д н/д н/д н/д н/д 4 н/д н/д
Т(Р) 6 н/д н/д н/д н/д н/д н/д 3 12 4 1
Т(ФО) 7 3 4 6 5 9 10 11 13 12 н/д
Т(НМА) 8 н/д н/д н/д н/д н/д н/д 12 3 2 н/д
Т(ВА) 9 н/д 5 1 2 3 2 2 5 3 н/д
Т(ФВ) 10 2 3 4 4 5 3 13 14 13 н/д
Т(ИОЦ) 11 н/д н/д н/д н/д 11 11 1 1 н/д н/д
Т(ИОФ) 12 1 1 8 7 1 1 4 8 10 н/д
Т(ИГЦ) 13 н/д н/д н/д н/д н/д н/д н/д н/д 1 2
Т(З) 14 н/д н/д н/д н/д 7 7 5 9 8 н/д
Т(ПЦ) 15 н/д н/д н/д н/д 6 6 8 10 5 н/д
Таблица 5 / Table 5
Коэффициенты развития отрасли Industry Development Coefficients
Год Коэффициент Спирмена p Коэффициент Кендалла т Коэффициент развития
2012 0,65 -1,0 -0,17
2013 0,65 0,93 0,79
2014 0,71 0,77 0,74
2015 0,67 0,75 0,71
2016 0,23 0,55 0,39
2017 0,20 0,54 0,37
2018 0,02 0,40 0,21
2019 0,27 0,16 0,21
2020 0,03 0,48 0,25
2021 0,73 0,98 0,85
Средний коэффициент развития 0,43
Выводы
Полученные результаты свидетельствуют, что в отрасли имеются патологические проблемы, которые невозможно разрешить путем цифровизации, о чем свидетельствует тренд коэффициента развития.
Во-первых, наблюдается опережающий рост инвестиций в цифровое развитие на фоне слабо растущих внутриотраслевых показателей. Причины этого могут крыться в начальной стадии цифровизации отрасли АПК и больших затратах на внедрение технологий, которые еще не успели окупиться.
Во-вторых, наблюдается снижение реально располагаемых доходов населения на фоне роста инфляции, что отражается на покупательской способности населения, от которой зависит установление цен на готовую продукцию, что, в свою очередь, связано с закупочной ценой и расходами предприятий, которые увеличиваются в связи со сложной экономической ситуацией.
В-третьих, в отрасли АПК наблюдается высокий уровень изношенности основных фондов, который, согласно тренду, не снижается.
Направлением решения сложившихся проблем может стать повышение экономической безопасности как на уровне государства и отрасли, так и на уровне отдельно взятой организации. На уровне государства в целом следует повышать цифровую грамотность населения, его доверие к цифровым сервисам. На уровне отрасли необходимо продолжать содействие секторам экономики на пути к цифровой трансформации (предоставление налоговых
льгот, кредитования, консультационной поддержки). На уровне организаций большое внимание следует уделить развитию методов риск-ориентированного проактивного управления, когда совместно используются новые технологии и новые методы управления.
Использование модели оценки экономической безопасности достаточно информативно отражает современные реалии экономического развития. Применение данной модели основано на интерпретации результатов оценки экономической безопасности цифровых преобразований и может быть применимо к любой отрасли экономики, меняя только состав показателей. В данном исследовании была выбрана сфера АПК как ключевая в области сохранения продовольственной и экономической безопасности России. Результаты оценки показали наличие в отрасли кризисных явлений и ее тяжелого состояния. Направлением решения сложившихся проблем может стать повышение экономической безопасности как на уровне государства и отрасли, так и на уровне отдельно взятой организации, изучение которых станет дальнейшим исследованием авторов.
Список литературы
1. Манахова И. В., Левченко Е. В. Обеспечение экономической безопасности компании в условиях цифровизации экономики // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия : Экономика. Управление. Право. 2020. Т. 20, вып. 1. С. 16-21. https://doi.org/10.18500/1994-2540-2020-20-1-16-21
2. Попов Е. В. Эконотроника // Экономика региона.
2018. Т. 14, вып. 1. С. 13-28. https://doi.org/10.17059/ 2018-1-2
3. Вайл П., Ворнер C. Цифровая трансформация бизнеса: Изменение бизнес-модели для организации нового поколения : пер. с англ. М. : Альпина Паблишер,
2019. 257 с.
4. Елецкий Н. Д. Бесконтактная экономика и дистанционный образ жизни как атрибуты новой реальности // На пути к ноономике: человек, технологии и общество в пространстве ассоциированного производства и потребления / под ред. А. В. Бузгалина, А. И. Колганова. М. : ИНИР им. С. Ю. Витте, 2020. С. 175-176.
5. Индикаторы цифровой экономики: 2021 : стат. сб. / Г. И. Абдрахманова, К. О. Вишневский, Л. М. Гохберг и др. М. : НИУ ВШЭ, 2021. 380 с.
6. Кочетков Е. П., Забавина А. А., Гафаров М. Г. Цифровая трансформация компаний как инструмент антикризисного управления: эмпирическая оценка влияния на эффективность // Стратегические решения и риск-менеджмент. 2021. Т. 12, № 1. С. 68-81. https://doi.org/10.17747 / 2618-947X-2021-1-68-81
7. Рыжаков Е. Д., Рида А. Н. Оценка и управление экономической безопасностью организаций молочной промышленности // Инновационное развитие экономики. 2020. № 6 (60). С. 351-357.
References
1. Manakhova I. V., Levchenko E. V. Ensuring the Company's Economic Security in the Conditions of Economy Digitalization. Izvestiya of Saratov University.
Economics, Management. Law, 2020, vol. 20, iss. 1, pp. 16-21 (in Russian). https://doi.org/10.18500/1994-2540-2020-20-1-16-21
2. Popov E. V. Econotronics. Ekonomika regiona [Economy of Region], 2018, vol. 14, iss. 1, pp. 13-28 (in Russian). https://doi.org/10.17059/2018-1-2
3. Weil P., Warner S. Tsifrovaya transformatsiya biznesa: Izmenenie biznes-modeli dlya organizatsii novogo pokoleniya [Digital Business Transformation: Changing the Business Model for the Next Generation Organization]. Moscow, Alpina Pablisher, 2019. 257 p. (in Russian).
4. Eleckij N. D. Contactless Economy and Remote Lifestyle as Attributes of the New Reality. In: A. V. Buzgalin, A. I. Kolganov (eds.). Na puti k noonomike: chelovek, tekhnologii i obshchestvo v prostranstve assotsi-irovannogo proizvodstva i potrebleniya [On the way to noonomics: man, technology and society in the space of associated production and consumption]. Moscow, INIR im. S.Yu. Vitte, 2020, pp. 175-176 (in Russian).
5. Indikatory tsifrovoi ekonomiki: 2021 [Digital Economy Indicators in the Russian Federation / G. Abd-rakhmanova, O. Demidkina, A. Demyanova et al.]. Moscow, HSE Publ., 2021. 380 p. (in Russian).
6. Kochetkov E. P., Zabavina A. A., Gafarov M. G. Digital transformation of companies as a tool of crisis management: An empirical research of the impact on efficiency. Strategic Decisions and Risk Management, 2021, vol. 12, iss. 11, pp. 68-81 (in Russian). https:// doi.org/10.17747 / 2618-947X-2021-1-68-81
7. Ryzhakov E. D., Rida A. N. Evaluation and management of economic security of organizations of the dairy industry. Innovative Development of the Economy, 2020, no. 6 (60), pp. 351-357 (in Russian).
Поступила в редакцию 10.08.2022; одобрена после рецензирования 15.08.2022; принята к публикации 10.09.2022 The article was submitted 10.08.2022; approved after reviewing 15.08.2022; accepted for publication 10.09.2022
