CC BY
16
■н s
<ч сч о сч
DOI: 10.29141/2218-5003-2023-14-3-4 EDN: ОХ67РМ
JEL Сlassification: Р82, Р85, 634
Моделирование стейкхолдерской стоимости корпоративной сети, создаваемой в процессе реализации политики социальной ответственности
И.Н. Ткаченко1, М.А. Метелева2
1 Уральский государственный экономический университет, г. Екатеринбург, РФ
2 Институт научных исследований проблем управления, г. Кемерово, РФ
Аннотация. Исследование направлено на развитие методических подходов к оценке стейкхолдерской стоимости корпоративной сети, создаваемой в процессе реализации политики корпоративной социальной ответственности (КСО) в условиях непрогнозируемых изменений внешней среды. Методологическую основу работы составили теория сетей, стейкхолдерский подход и концепция корпоративной социальной ответственности. В качестве методов использовались нарративный, корреляционный, регрессионный и сравнительный анализ. Информационной базой работы послужили данные Федеральной службы государственной статистики по регионам России за 2012-2021 гг., рейтинги агентства ЯДБХ и данные Московской биржи. Сформирован авторский методический подход к оценке стейкхолдерской стоимости корпоративной сети, создаваемой в процессе реализации политики КСО. Предложенная методика протестирована на данных финансовой отчетности ПАО «Норильский никель» и показателях социально-экономического развития внешней среды корпорации - Красноярского края. Установлено, что указанная политика влияет на группы стейкхолдеров «Предпринимательская среда» и «Природная среда». Наибольшая реакция на мероприятия КСО наблюдается в группах стейкхолдеров «Население» и «Инвесторы». В период кризиса СОУЮ-19 связи «корпорация - население - корпорация» через систему показателей «годовой размер оплаты труда - уровень безработицы в субъекте РФ - чистая прибыль предприятия» утратили устойчивость: произошло их «сжатие» при сохранении общих пропорций вкладов и выгод стейкхолдеров. Дальнейшие направления исследований предусматривают расширение состава акторов корпоративной сети.
Ключевые слова: корпоративное управление; стейкхолдерский подход; сеть стейкхолдеров; корпоративная социальная ответственность; СОУЮ-19.
Информация о статье: поступила 18 января 2023 г.; доработана 28 февраля 2023 г.; одобрена 15 марта 2023 г. Ссылка для цитирования: Ткаченко И.Н., Метелева М.А. (2023). Моделирование стейкхолдерской стоимости корпоративной сети, создаваемой в процессе реализации политики социальной ответственности // Управленец. Т. 14, № 3. С. 44-58. РО!: 10.29141/2218-5003-2023-14-3-4. БР1\1: ОХ67РМ.
Modelling a corporate network's stakeholder value created amid CSR policy implementation
Irina N. Tkachenko1, Marina A. Meteleva2
1 Ural State University of Economics, Ekaterinburg, Russia
2 Institute for Management Research, Kemerovo, Russia
Abstract. The article aims to develop methodological approaches to assessing the stakeholder value of a corporation in the process of implementing the policy of corporate social responsibility (CSR) in the face of unpredictable changes in the external environment. Network theory and the concept of corporate social responsibility constitute the methodological framework of the study. The methods used are narrative, correlation, regression and comparative analysis. The empirical evidence covers the data provided by the Federal State Statistics Service on the Russian regions for 2012-2021, RAEX rankings, and listings of the Moscow Exchange. The authors substantiate their own approach to assessing a corporate network's stakeholder value created in the process of implementing CSR policy. The proposed method is tested using PAO Norilsk Nickel's financial statements and the socio-economic development indicators of Krasnoyarsk krai as the corporation's external environment. The research demonstrates that CSR policy has an effect on Business Environment and Natural Environment stakeholder groups, while the most profound response to CSR activities were observed in Population and Investors stakeholder groups. During the COVID-19 crisis, the 'Corporation - Population - Corporation' relationship model through the system of indicators 'Annual wage - RF region's unemployment rate - Enterprise net profit' lost its indicativeness: there was a 'compression' of network relationships as a reaction to changing environmental conditions. Among the directions for further research is expanding the composition of the corporate network's actors.
Keywords: corporate governance; stakeholder approach; stakeholder network; corporate social responsibility; COVID-19. Article info: received January 18, 2023; received in revised form February 28, 2023; accepted March 15, 2023 For citation: Tkachenko I.N., Meteleva M.A. (2023). Modelling a corporate network's stakeholder value created amid CSR policy implementation. Upravlenets/The Manager, vol. 14, no. 3, pp. 44-58. DOI: 10.29141/2218-5003-2023-14-3-4. EDN: OXGZDM.
ВВЕДЕНИЕ
Рост приверженности бизнес-сообщества концепциям управления корпорациями согласно принципам устойчивого развития и учета интересов стейкхолде-ров, а также недостаточная проработка прикладных вопросов практической имплементации данных концепций актуализируют проблему совершенствования методик формирования соответствующих механизмов и инструментов управления.
Целью исследования является развитие методических подходов к оценке стейкхолдерской стоимости корпоративной сети в процессе реализации политики корпоративной социальной ответственности (КСО).
Для достижения цели решались следующие задачи:
• изучение указанной выше проблемы с использованием сетевого подхода в рамках процесса реализации политики корпоративной социальной ответственности;
• формирование методики оперативного определения связей между акторами корпоративной сети на основе официальных данных из открытых источников посредством моделирования;
• тестирование авторского методического подхода на примере корпорации ПАО «Норильский никель» и региона ее присутствия - Красноярского края;
• проверки валидности методики на данных периода 2012-2018 гг. и периода 2012-2021 гг., включающего кризис, связанный с СОУЮ-19.
В основе изучения и проектирования сетевых структур лежит определение сети как набора элементов - акторов и связей между ними. При этом в исследованиях акцентируется внимание не на функционале элементов, а на интенсивности и траекториях связей между ними. Интенсивность связей между акторами зависит от сетевых возможностей и полезности каждого из них, а реализация конкурентных преимуществ сети - от конгруэнтности акторов [Ио!тЬегд, СитттдБ, 2009].
Согласно принципам сетевого подхода, основными параметрами оценки взаимоотношений между участниками социально-экономических систем являются «сила связей» и «частота связей», а под вкладом стейк-холдеров в стоимость сети понимается сила влияния их вклада на других участников - степень участия акторов в создании стоимости. Соответственно, выгода стейкхолдеров трактуется как сила их реакции на действия сети - «сила ее притяжения».
В результате развития методики оценки стейкхолдерской стоимости корпоративной сети на основе сетевого подхода предложена методика оперативного определения связей между акторами корпоративной сети и оценки вкладов и выгод акторов в процессе создания стейкхолдерской стоимости на основе теоретико-логических гипотез и корреляционно-регрессионного анализа с использованием данных из открытых официальных источников. Оценка вкладов и выгод ак-
торов через понятие «сила сетевых связей» позволяет 3 оперативно отслеживать изменения в просоциальной I политике корпорации и интересах стейкхолдеров. g
Посредством итерационного подбора приемле- £ мых моделей экономических зависимостей между по- < казателями реализации КСО и изменениями внешней | среды корпорации, а также показателями влияния х внешней среды на внутреннюю среду корпоративной ¡¡i сети отобраны 12 моделей связей - 6 моделей вкла- S да корпорации в стоимость сети и 6 моделей выгоды | стейкхолдеров, получаемых в процессе реализации = политики КСО.
Тестирование моделей связей на примере корпорации «Норильский никель» и региона ее присутствия -Красноярского края выявило их показательность. Апробация методики на данных двух указанных выше периодов, отличающихся значительными перепадами условий, подтвердила ее валидность задачам оперативного управления политикой КСО, в том числе в кризисные времена. Анализ поведения моделей выгод стейкхолдеров и их вкладов в стоимость корпоративной сети показал чувствительность моделей к резкому изменению внешних условий в ситуации кризиса, что подтверждает их пригодность к решению поставленных задач.
ТЕОРЕТИЧЕСКИЙ ОБЗОР
Теоретические и прикладные аспекты управления корпорациями согласно принципам теории заинтересованных сторон весьма широко освещены в научных публикациях. Репрезентативная картина эволюции раскрытия проблематики стейкхолдерского подхода [Ткаченко, 2021, с. 4-10] показала, что за период с начала 1980-х гг. до 2021 г. интерес к этой проблематике резко увеличился как в англоязычном, так и в русскоязычном научном поле. В данном исследовании контент-анализ публикаций проводился по запросам «стейкхолдерский подход» (stakeholder approach), «концепция общих ценностей» (creating shared value), «капитализм стейкхолдеров» (stakeholder capitalism) и «стейкхолдерские риски» (stakeholder risks). Обнаружено, что соответствующим публикациям свойственны высокая степень теоретизации модели управления и недостаток внимания к прикладным аспектам ее практического использования, в частности оценке стейкхолдерской стоимости [Ткаченко, 2021, с. 6].
Для восполнения выявленных пробелов предлагается развить некоторые подходы к решению проблемы практического применения концепции управления корпорацией на основе мониторинга стейкхолдер-ской стоимости, в том числе для целей оперативного управления. Логика исследования строится на следующих теоретических выводах.
Анализ литературы по ключевым словам «стейк-холдерская стоимость» и «сетевое управление» позво-
± лил определить трендовые направления соответству-3 ющих методических разработок. £ Корпоративная стейкхолдерская стоимость в мно-(3 жестве исследований рассматривается в связи с реа-я лизацией корпорациями политики социальной от-ш ветственности. Благодаря широкому спектру задач I эта политика является частью бизнес-деятельности Ü на каждом уровне цепочки создания стоимости. Традиционно в политике КСО выделяют три направления: социальное, экономическое и экологическое [Cader, Koneczna, Smol, 2022, p. 7993].
Используя модель множественной регрессии капитализации фирм на фондовом рынке и прокси-индика-торов внутренней и внешней КСО, представленных в КСО-рейтингах агентства WWGI Кореи, исследователи пришли к выводу о том, что данная связь имеет не декларационную, а реальную ценность [Lee, Choi, 2021, p. 62]. Корпоративная социальная ответственность -реальный инструмент влияния на интересы стейкхол-деров.
Чего же хотят заинтересованные стороны? На уровне страны их предпочтения и управленческие мотивы в отношении КСО определяются такими факторами, как доход, образование, занятость и культура. В странах с более высоким доходом и уровнем образования у стейкхолдеров формируются высокие требования к политике КСО корпораций, что повышает степень социальной ответственности менеджмента до уровня, когда просоциальная деятельность корпорации абсолютно соответствует ожиданиям заинтересованных сторон [Banerjee, Homroy, Siechten A, 2022, p. 2].
Согласно результатам коллективного исследования, в концепции КСО возрастает значение этических аспектов создания ценности для заинтересованных сторон. В процессе принятия управленческих решений все больше внимания уделяется экологическим и социальным проблемам. Изменение поведения компаний можно понимать как следствие глобализации и усиления влияния общественного мнения на конкурентоспособность корпораций. Потребителей все чаще интересуют не только продукт или услуга, но и действия компаний, направленные на обеспечение лучшего будущего общества [Matsutani et al., 2022, p. 2].
Политика КСО приобретает особую значимость в кризисных ситуациях. Корпоративная поддержка групп внутренних и внешних сетевых стейкхолдеров, расширение их состава и установление новых связей увеличивает частный авторитет корпоративных субъектов в глобальных политических кругах. Это позволяет им занять новые и потенциально важные позиции в политическом пространстве чрезвычайных ситуаций, что способствует гуманизации рыночных отношений и созданию оснований для развития филантропического капитализма [Zakharia, Menashy, 2020, p. 61].
В кризисное время стейкхолдерская ценность корпоративной сети может меняться очень быстро вме-
сте с изменениями социальной политики корпорации, особенно, как показал кризис COVID-19, в части политики занятости, капитальных расходов [Barry et al., 2022, p. 781] и политики взаимодействия с потребителями [Popkova, DeLo, Sergic, 2021, p. 1].
Таким образом, стейкхолдерская стоимость корпоративной сети, создаваемая в процессе реализации политики КСО, является частной, более структурированной моделью стейкхолдерской стоимости корпорации и отправной точкой для формирования методики ее оценки.
Формальной корпорации как хозяйствующему субъекту присущ признанный во всем мире идентифицирующий признак - она всегда имеет форму акционерного общества, капитал которого образован долевым участием нескольких лиц (юридических и/или физических).
В рамках акционерного общества хозяйствующие субъекты объединяют свои ресурсы и вступают в организационно-экономические и управленческие отношения, координируя частные интересы с корпоративной стратегией деятельности [Дубровский, 2004, с. 11; Stout, 2005, p. 254]. В данном процессе формируются сетевые связи между стейкхолдерами общества.
Неоклассическая экономическая доктрина декларирует в качестве основной цели корпоративной организации максимизацию интересов акционеров. Однако современные задачи корпоративной деятельности неразрывно связаны с задачами устойчивого развития общества, которые требуют создания ценностей глобального масштаба и учета интересов широкого круга стейкхолдеров [Freeman, 2001]. Таким образом, предлагается рассматривать корпорацию как сетевую структуру, основными акторами которой являются собственники-акционеры, менеджмент, работники, поставщики, покупатели, конкуренты, местные сообщества, средства информации, экологи, правительство и прочие обладатели корпоративных интересов.
При этом в научных работах акцентируются характеристики связей и позиции акторов [Burt, 1980, p. 80; Newman, 2003, p. 168]. Методы сетевого анализа получили мощное развитие в исследованиях операций и при решении технических потоковых задач. Наглядность и логическая обоснованность данных методов обусловливают возможность их прикладного применения практически в любой области науки или отрасли производства. «Важное свойство сетевого метода исследования заключается в том, что с его помощью можно провести начальные исследования сложной управляющей системы и составить предварительное расписание работы ее компонентов в визуально удобном формате» [Филипс, Гарсиа-Диас, 1984, с. 11-12].
Сложный многоуровневый характер связей между заинтересованными лицами корпорации подтверждает целесообразность применения сетевого подхода к
оценке участия каждого из них в формировании совокупной стоимости корпоративной сети.
Методы и инструменты установления взаимовлияния мероприятий КСО и стейкхолдеров корпоративных сетей также разнообразны.
Так, влияние многомерного набора инициатив корпоративной социальной ответственности крупных гостиничных сетей на ценность сетевых отношений для ее стейкхолдеров изучается на основе изменения доверия клиентов и корпоративного имиджа [Chen et al., 2021, p. 12].
Ценность корпоративной сети для стейкхолдеров рассматривается в рамках принятия ими решения о вхождении в эту сеть как реакции на открытость и унифицированность информации о КСО [Darendeli et al., 2022, p. 7], предоставляемой разработчиками рейтингов КСО, например российскими AK&M и Инстрат-ком, американским Russell 3000 Index1.
Эффективным механизмом измерения сетевой выгоды стейкхолдеров представляется методика принятия социальной политики ресурсных корпораций местным сообществом территорий присутствия - получение социальной лицензии, или неформального «разрешения» (от принятия до одобрения) этого сообщества, на деятельность компании [Boutilier, Thomson, 2011]. Широко применяемый в северных странах - Канаде, Финляндии и Швеции - механизм Social License to Operation (SLO) традиционно сочетает методики контент-анализа корпоративной отчетности и опроса заинтересованных сторон. Смещение акцентов от информирования к получению «разрешения» на ведение деятельности значительно повышает вовлеченность стейкхолдеров в сетевые связи [Рябова, 2017, с. 44; Gilsbach, Schütte, Franken, 2022, p. 4]. Показателями неэффективности SLO / КСО являются судебные и прочие споры с местными сообществами или природоохранными негосударственными организациями [Eerola, 2021, p. 9].
В рамках концепции управления на основе теории заинтересованных сторон в качестве показателя эффективности корпоративных сетей предлагается оценивать восприятие компаниями преимуществ своей деятельности в области КСО. Для этого используются разнородные подходы к изучению и измерению социального воздействия КСО на группы заинтересованных сторон с разными, а иногда и противоречивыми ожиданиями, по двум параметрам: обобщаемости применения (один или несколько секторов) и социальному воздействию (деятельность или результат). При использовании деятельностного подхода посту-
1 Газпромбанк. Инвестиции. Индекс Russell 2000 и как в него инвестировать. https://gazprombank.investments/blog/ questions/russell-index/; RGRU. Российская газета. https:// rg.ru/2021/10/06/sostavlen-rejting-socialno-otvetstvennyh-promyshlennyh-kompanij-rossii.html; Рейтинговое агентство AK&M. https://akmrating.ru/.
лируется, что измерение социального воздействия ° ограничивается самим просоциальным поведением 3 и оценивается через качество отношений [Pfajfar et al., I 2022, p. 57]. |
Тайваньские ученые показали действенность КСО, £ исследовав изменение зависимости инвестиционной < активности компаний (исходящих финансовых по- | токов) от изменений внутренних фондов (входящих х финансовых потоков) до и после принятия постанов- ¡¡i ления об обязательном частичном раскрытии ком- S паниями отчета по КСО. Они продемонстрировали | увеличение инвестиционной активности корпораций = после улучшения информационной прозрачности деятельности, связанной с КСО предприятий [Tseng, 2022, p. 495].
Разнообразие теоретических подходов к определению стейкхолдерской стоимости КСО обусловило выбор показателей, перечень которых может быть весьма обширен и зависит от отраслевой принадлежности корпорации. Так, например, в процессе отбора индикаторов эффективности КСО польских энергетических компаний экспертам был предложен набор из 472 показателей. В методике оценки социальной эффективности компаний на основании отчетов об устойчивом развитии, предлагаемой испанскими исследователями, из 273 индикаторов, характеризующих эффективность достижения целей устойчивого развития Организации Объединенных Наций2, через сложное экспертное просеивание отобрано 42 показателя, сгруппированных в 9 категорий. Предлагаемые категории охватывают следующие индикаторы: стабильность (эффективность) управления, равноправие, трудовые права, внутренние социальные выгоды, программы развития, здоровье и безопасность, права человека, устойчивое внешнее воздействие, транспарентность и т. п. [Ibanez-Fores et al., 2023, p. 161].
Наиболее часто применяемыми инструментами оценивания стейкхолдерской стоимости являются экспертная оценка массива предлагаемых показателей (как количественных, так и качественных) и множественный регрессионный анализ их значимости в модели влияния на результирующий индикатор.
Регрессионный анализ влияния КСО на различные аспекты внутренней и внешней корпоративной среды - метод, который стал традиционным. Его аналитическая ценность зависит от оригинальности выбора переменных. Например, индонезийское исследование воздействия КСО на использование политических связей с целью уклонения от уплаты налогов затрагивает тонкие грани влияния морального аспекта социальной ответственности на управленческие решения [Firmansyah et al., 2022, p. 9].
В рассмотренных исследованиях используются также метод SWOT-анализа на основе экспертных сужде-
2 ООН. Цели в области устойчивого развития. https://www. un.org/sustainabledevelopment/ru/.
± ний [Matsutani et al., 2022, p. 6]; немонетарные методы 3 долгосрочного прогнозирования действий акторов -£ дорожные карты и сценарное планирование [Spaniol, (3 Rowland, 2022, p. 2]; затратно-стоимостный подход я к анализу бизнес-связей организации на основании ш данных об издержках и доходах стейкхолдеров [За-< руцкая, Орехова, 2021].
g Обзор исследований, посвященных проблемам управления социально-экономическими системами на основе теории заинтересованных сторон или стейкхолдерской стоимости корпорации, позволил выявить следующие ограничения методических подходов к оценке указанной стоимости:
• основным методическим инструментарием установления и оценки связей между стейкхолдерами социально-экономических сетей различной сложности являются методы анкетирования сетевых акторов или экспертов. Они требуют значительных затрат времени, нивелируя ценность управления с учетом интересов стейкхолдеров, что особенно критично в кризисных ситуациях;
• неформализованный и длительный процесс сбора данных для анализа сетей исключает возможность его автоматизации;
• сочетание различных подходов (немонетарных, эконометрических и математических) не позволяет прямо сопоставить сетевые вклады и выгоды стейк-холдеров.
МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
Как известно, сфера деятельности любого предприятия включает две взаимопроникающие среды - внутреннюю и внешнюю. В качестве механизма воздействия внутренних ресурсов предприятия на внешнюю среду авторы рассматривают политику корпоративной социальной ответственности. Необходимо отметить, что мероприятия КСО, объектами которых являются внутренние стейкхолдеры, в конечном счете перенаправляются за пределы внутренней среды корпорации по векторам: работники - население; благотворительность - население; собственники - фондовый рынок и т. п. Деятельность предприятия, отличная от производственной, в том числе направленная на внутренние процессы, подчинена задаче конкурентного позиционирования компании во внешней среде.
Таким образом, исходящие импульсы КСО находятся в ее внутренней среде, а входящие - во внешней. И наоборот, реакция стейкхолдеров на политику КСО формирует сетевые потоки из внешней среды корпорации во внутреннюю.
Данное условие является основанием выбора информационных баз исследования. Для оценки вклада политики КСО в стейкхолдерскую стоимость сети оценивается влияние показателей деятельности корпорации, характеризующих определенное направление политики, на показатели объектов внешней сре-
ды - акцепторов данных импульсов. Ближним кругом внешней среды является субъект РФ, в котором корпорация осуществляет деятельность. Следовательно, показатели социально-экономического развития региона рассматриваются во взаимозависимости с корпоративными показателями для оценки связей, возникающих между стейкхолдерами в ходе реализации политики КСО.
Для эффективного «бескризисного» управления корпоративными сетями рекомендуется применять методики анализа составных переменных для поиска взаимодействия макроэкономических балансовых и институциональных показателей, с одной стороны, и корпоративных финансовых показателей, с другой, -индикаторы Лоусона [Mulder, Perrelli, Rocha, 2002, p. 5].
В разрезе отдельных показателей в работе используются некоторые доказанные выводы, представленные в ранее проведенных исследованиях.
Например, изучение стейкхолдерской ценности КСО в сфере экологических ожиданий выявило показательность индикатора энергоемкости производимой продукции [Prasad, Mishra, Bapat, 2019, p. 377].
Предпринимательское поведение все больше становится фактором роста компании. Растущая потребность в предпринимательской трансформации в конечном счете потребует новых организационных форм и более широкого спектра применяемых решений, поэтому институт корпоративного предпринимательства целесообразно рассматривать как отдельную группу сетевых корпоративных стейкхолдеров [Paunovic, 2012, p. 352].
Выводы о наличии верифицированной связи между внутренними затратами корпорации по балансовой статье «Результаты исследований и разработок» и параметрами региональной экономической системы в сфере предпринимательства [Метелева, 2022, с. 27] также используются в настоящем исследовании.
Одним из ключевых источников сведений для определения ценности КСО для стейкхолдеров корпоративных сетей являются индексы и информация, предоставляемые рейтинговыми агентствами, однако в данные рейтинги включены лишь крупнейшие национальные корпорации. Таким образом, стейкхол-деры компаний, не представленных в списке, лишены возможности оценить свою выгоду или риски от участия в корпоративных сетях [Sergeeva, Kapetanaki, 2022, p. 9]. Несмотря на то, что в качестве полигона исследования выбрана крупная корпорация, включенная в листинг фондовых бирж и рейтинговых агентств, одной из задач авторов статьи является разработка методики, приемлемой для стейкхолдеров -инвесторов предприятий различного масштаба деятельности, в том числе предприятий, акции которых не котируются на фондовом рынке.
Установлено, что наиболее подходящим прокси-индикатором для моделирования денежной стоимо-
сти заинтересованных сторон является выручка от продаж [Tkachenko, Pervukhina, Zlygostev, 2020, p. 12]. Вместе с тем есть предположение, что эта выручка показывает только внешнее, видимое движение ценностей заинтересованных сторон (меновую стоимость). Выше было сформулировано положение о том, что взаимовлияние внешней и внутренней среды предприятия неизбежно, любое колебание в одной из них обязательно отзовется в другой и проводником его может быть не та группа стейкхолдеров, на которую был направлен явный вектор воздействия. В соответствии с этим положением принимается гипотеза, согласно которой чувствительным индикатором выгоды корпорации (вклада стейкхолдеров), в том числе и нефинансовой, является результирующий индикатор ее деятельности. Поэтому в качестве такого индикатора при оценивании выгоды корпорации в исследовании используется показатель чистой прибыли корпорации (Net Profit). Критерий экономической выгоды признается единым ожидаемым результатом для всех категорий стейкхолдеров [Ивашковская, 2012, с. 15].
В данной работе принимается доказанная другими исследователями устойчивая связь между репутаци-онными рейтингами хозяйствующих субъектов и инвестиционной привлекательностью регионов [Макеева и др., 2021, с. 97-98].
Во многих исследованиях одновременно используются методы эконометрического моделирования, устанавливающего силу влияния вкладов стейкхол-деров на определенный результирующий показатель для оценки этих вкладов, и методы математического моделирования значения показателя для оценки их выгоды [Ткаченко, Злыгостев, 2018, с. 48]. Вместе с тем такой подход затрудняет дальнейшее сопоставление результатов оценки. В некоторых методиках вклад в стейкхолдерскую стоимость оценивается в разрезе групп акторов, а выгода - в целом по предприятию как совокупные поступления от операционной, инвестиционной и финансовой деятельности [Когденко, Мельник, 2018, с. 47]. В ходе исследования необходимо определить способ нивелирования факторов, сдерживающих автоматизацию методики.
В статье установление связей, оценка вкладов и выгод стейкхолдеров корпоративной сети, возникающих в процессе реализации политики КСО, осуществляется на основе показателей финансовой отчетности корпорации и показателей социально-экономического развития субъекта РФ, логически соответствующих содержанию мероприятий политики КСО. В данном случае исследуется граф корпоративной сети «политика КСО - группы заинтересованных сторон субъекта РФ».
Процесс итерационного выбора показателей для установления потенциальных связей между акторами корпоративной сети включает следующее:
• логически обоснованный базовыми зависимостями экономической теории выбор показателей финан-
сового положения внутренней среды корпорации и °
показателей социально-экономического развития ее 3
внешней среды - субъекта РФ, между которыми воз- I
можно установить взаимосвязь в процессе реализа- §
ции политики КСО; £
ш
• выбор показателей внешней среды корпорации < по группам заинтересованных сторон, устанавливаю- | щих взаимосвязи между внешней средой и внутрен- х ним результирующим показателем деятельности кор- ¡¡¡Г порации; 5
• тестирование качества связей в каждой из вы- | бранных зависимостей с помощью корреляционного = анализа;
• выбор связей, включаемых в архитектуру исследуемой сети.
Для оценки выгоды корпорации от реализации политики КСО по приведенному выше принципу корреляционно-регрессионного моделирования отбираются и исследуются показатели обратного воздействия внешней среды корпорации на индикаторы ее внутреннего развития - влияние показателей социально-экономического развития региона присутствия на финансовые показатели корпорации «Группы заинтересованных сторон субъекта РФ - Корпорация».
Модель стейкхолдерской стоимости корпоративной сети, создаваемой в процессе реализации политики социальной ответственности, выглядит следующим образом:
5У = ХВ/ - С/, (1)
/ = 1
где 5У - стейкхолдерская стоимость корпоративной сети; В - вес сетевой выгоды -го стейкхолдера; С - вес сетевого вклада /'-го стейкхолдера.
В свою очередь, вес сетевой выгоды каждого стейкхолдера рассчитывается по формуле:
Уь/ = В/ Хь/ + а, (2)
где Уь/ - динамика показателя внутренней среды корпорации для /-го стейкхолдера; Хь/ - динамика показателя внешней среды корпорации для -го стейкхол-дера; В - вес сетевой выгоды -го стейкхолдера; а -У-пересечение.
Вес сетевого вклада каждого стейкхолдера определяется следующим образом:
Ха = С/ Хс/ + а, (3)
где Ус - динамика показателя внешней среды корпорации для /-го стейкхолдера; Хс/ - динамика показателя внутренней среды корпорации для /-го стейкхолдера; С/ - вес сетевого вклада /-го стейкхолдера; а - У-пересечение.
В качестве меры оценки вклада/выгоды корпорации в процессе реализации политики КСО принимается значение коэффициента регрессии. Его статистическая суть позволяет интерпретировать коэффициент как силу связей между акторами корпоративной сети.
2 Для того, чтобы выявить реакцию методики на опе-
3 ративные изменения внешней среды, исследование £ проводилось в разрезе двух периодов наблюдений: g докризисного (2012-2018 гг.) и включающего кризис-£ ный период, связанный с пандемией COVID-19 (2012-I 2021 гг.).
m «
É РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ И ОБСУЖДЕНИЕ
Отбор показателей, характеризующих влияние политики КСО на стейкхолдеров, производился по шести группам: предпринимательская среда, природная среда, население, государство, инвесторы, поставщики/покупатели.
Проверены и не приняты в качестве обоснования наличия связей между мероприятиями политики КСО и группами стейкхолдеров гипотезы, построенные на предполагаемых экономических зависимостях между показателями внутренней и внешней среды корпорации (табл. 1). Данные гипотезы отвергнуты на основании низких значений коэффициентов корреляции между рассматриваемыми показателями. Проверка проведена за два исследуемых периода, чтобы исключить потерю связи из-за влияния кризисных условий.
На следующем этапе для показателей, демонстрирующих качественные связи, определяется сила связей в корпоративной сети как мера вклада корпорации в сеть КСО на основе регрессионных моделей. После корреляционного тестирования 17 гипотез связей между показателями КСО и внешними стейк-холдерами получили подтверждение 6 гипотез о наличии связей между вкладом политики КСО и выгодой стейкхолдеров и 6 гипотез о наличии обратных связей между вкладом стейкхолдеров и выгодой корпора-
ции (табл. 2, 3). Для отобранных связей сформированы регрессионные модели, интерпретация которых является основой оценки стейкхолдерского вклада КСО. В табл. 2 представлены подтвержденные гипотезы о наличии качественной связи между вкладом политики КСО и стейкхолдерами, а именно: СИ1 - между предпринимательской средой субъекта РФ по индикаторам затрат на научные исследования и разработки (НИиР) и объемами отгрузки инновационных товаров, работ, услуг (ТРУ) в субъекте РФ; СН2 - природной средой субъекта РФ по индикаторам затрат на научные исследования и разработки и энергоемкостью ВРП в субъекте РФ; СН3 - населением субъекта РФ по индикаторам годового объема оплаты труда 1 работника корпорации и уровнем безработицы в субъекте РФ; СН4 - органами государственной власти субъекта РФ по индикаторам объема платежей по налогу на прибыль корпорации и консолидированным доходом регионального бюджета по налогу на прибыль; СН5 - инвесторами субъекта РФ по индикаторам объема выплаченных корпорацией дивидендов и индексом инвестиционного потенциала РДБХ субъекта РФ; СН6 - поставщиками ТРУ в субъекте РФ по индикаторам объема платежей поставщикам и подрядчикам корпорации и объемом отгруженной продукции собственного производства в субъекте РФ.
Модели демонстрируют весомую силу связей между индикаторами: с ростом затрат на научные исследования и разработки в корпоративной среде растут объемы инновационной продукции в регионе присутствия (СН1) и наоборот; при увеличении затрат на НИиР снижается энергоемкость валового регионального продукта и наоборот (СН2); рост годового объема оплаты
Таблица 1 - Не подтвердившиеся гипотезы о наличии связей между мероприятиями политики социальной ответственности и интересами стейкхолдеров в докризисный и кризисный периоды Table 1 - False hypotheses about the relationships between CSR activities and stakeholder interests in the pre-crisis and crisis periods
Группа стейкхолдеров Гипотезы о наличии связей Показатель КСО Показатель внешней среды (стейкхолдеров) Качество связи
2012-2018 2012-2021
Природная среда HB* Энергоемкость ВРП в субъекте РФ, кг условного топлива / 10 тыс. руб., X Чистая прибыль предприятия, тыс. руб., Y -0,7712 -0,5437
HB Масса уловленных загрязняющих атмосферу веществ, тыс. тонн, X Чистая прибыль предприятия, тыс. руб., Y -0,4375 -0,9409
HC** Расходы на охрану окружающей среды в субъекте РФ, тыс. руб., X Годовая производительность труда (выручка/среднесписочная численность работников), руб./чел., Y 0,0896 0,5616
Население HC Годовой объем инвестиций на приобретение, создание, модернизацию внеоборотных активов (основных средств), тыс. руб., Х Ввод в действие жилых домов, тыс. м2 общей площади, Y 0,2825 -0,1322
Рассчитано по: Росстат. Регионы России. https://rosstat.gov.ru/; Росстат. Сервис предоставления данных бухгалтерской отчетности по запросам пользователей. https://rosstat.gov.ru/.
*HB (Hypothesis of Benefit) - гипотезы о наличии связей по вектору выгод; **HC (Hypothesis of Contribution) - гипотезы о наличии связей по вектору вкладов .
Таблица 2 - Модели вкладов ПАО «Норильский никель» в стейкхолдерскую стоимость корпоративной сети, £
создаваемую в процессе реализации политики КСО, в докризисный и кризисный периоды 3
Table 2 - Models of PAO Norilsk Nickel's contributions to the corporate network's stakeholder value ° created amid CSR policy implementation in the pre-crisis and crisis periods
Группа стейкхолдеров Показатель КСО Показатель внешней среды (стейкхолдеров) Качество сетевой связи
2012-2018 2012-2021
Предпринимательская среда (CHI) Затраты на НИиР, тыс. руб., Х Отгружено инновационных ТРУ собственного производства в субъекте РФ, тыс. руб., Y 0,7036 0,6313
Регрессионная модель вклада КСО Y = 43,824X + 4E + 07 Y = 4150,19X + 3E + 07
Коэффициент детерминации R2 = 0,4951 R2 = 0,3986
Природная среда (CH2) Затраты на НИиР, тыс. руб., Х Энергоемкость ВРП в субъекте РФ, кг условного топлива / 10 тыс. руб., Y -0,7318 -0,7805
Регрессионная модель вклада КСО Y = -0,0002X + 233,9 Y = -0,0002X + 234,07
Коэффициент детерминации R2 = 0,5356 R2 = 0,6092
Население (CH3) Годовой размер оплаты труда 1 работника, тыс. руб./чел., Х Уровень безработицы в субъекте РФ, %, Y -0,858 0,1598
Регрессионная модель вклада КСО Y = -0,0004X + 1,9338 Y = 0,0002X + 0,9669
Коэффициент детерминации R2 = 0,7362 R2 = 0,0255
Государство (CH4) Платежи по налогу на прибыль, тыс. руб., Х Доход консолидированного бюджета субъекта РФ по налогу на прибыль организаций, тыс. руб., У 0,9269 0,9578
Регрессионная модель вклада КСО Y = 1,7495X + 1E + 07 Y = 1,0795X + 3E + 07
Коэффициент детерминации R2 = 0,855 R2 = 0,9173
Инвесторы (CH5) Объем выплаченных дивидендов и других платежей по распределению прибыли участникам общества, тыс. руб., Х Инвестиционный потенциал субъекта РФ (RAEX), средневзвешенный индекс, %, Y 0,7027 0,67
Регрессионная модель вклада КСО Y = 9E - 09X + 0,88 Y = 7E - 09X + 1,1169
Коэффициент детерминации R2 = 0,4938 R2 = 0,4489
Инвесторы (CH5-1) Объем выплаченных дивидендов и других платежей по распределению прибыли участникам общества, тыс. руб., Х Рыночная капитализация корпорации по итогам торгов в ЗАО «ФБ ММВБ» на конец года, тыс. руб., У 0,7337 0,7532
Регрессионная модель вклада КСО Y = 4,78888X + 8E + 08 Y = 10,068X + 4E + 08
Коэффициент детерминации R2 = 0,5384 R2 =0, 5674
Поставщики (CH6) Платежи поставщикам (подрядчикам) за сырье, материалы, работы, услуги, тыс. руб., Х Объем отгруженных ТРУ собственного производства в субъекте РФ, тыс. руб., У 0,9208 0,9366
Регрессионная модель вклада КСО Y = 8,8128X + 4E + 08 Y = 6,7992X + 7E + 08
Коэффициент детерминации R2 = 0,8478 R2 = 0,8772
Рассчитано по: Росстат. Регионы России. https://rosstat.gov.ru/; Росстат. Сервис предоставления данных бухгалтерской отчетности по запросам пользователей. https://rosstat.gov.ru/; Рейтинговое агентство «Эксперт РА». raex-a.ru; Московская биржа. moex.com.
труда работников является вкладом в снижение безработицы в регионе (СН3) и т. д. Гипотеза СН5-1 показывает наличие сильной связи между политикой КСО по отношению к акционерам и имиджем акций компании во внешней среде. Данная гипотеза актуальна только для крупных корпораций, для которых можно определить динамику капитализации на фондовом рынке. Так как
методика рассчитана на предприятия любого масштаба деятельности, для установления связи найдены другие индикаторы - связи дивидендной политики корпорации и инвестиционного потенциала субъекта РФ по данным рейтингового агентства RAEX (CH5).
Тождественно ведут себя модели связей между вкладами корпорации в КСО и реакцией стейкхолде-
± ров в регрессионных моделях, которые, кроме того, 3 предоставляют информацию о пропорциях связей £ и степени достоверности полученных моделей. g В анализе не применялась модель множественной я регрессии, так как в процессе установления сетевых ш связей для отдельных групп стейкхолдеров результи-I рующий показатель реакции внутренней среды кор-SÜ порации может быть изменен.
В табл. 3 представлены гипотезы о наличии качественной связи между выгодой корпорации от реализации политики КСО и стейкхолдерами, а именно: BH1 - между предпринимательской средой субъекта РФ по индикаторам объема отгрузки инновационных товаров в субъекте РФ и чистой прибылью корпорации; BH2 - природной средой субъекта РФ по индикаторам расходов на охрану окружающей сре-
ды в субъекте РФ и чистой прибылью корпорации; ВН3 - населением субъекта РФ по индикаторам уровня безработицы в субъекте РФ и чистой прибылью корпорации; ВН4 - органами государственной власти субъекта РФ по индикаторам дохода консолидированного бюджета субъекта РФ по налогу на прибыль и чистой прибылью корпорации; ВН5 - инвесторами субъекта РФ по индикаторам объема инвестиций в основной капитал на душу населения в субъекте РФ и чистой прибылью корпорации; ВН6 - покупателями ТРУ по индикаторам объема отгруженных ТРУ собственного производства в субъекте РФ и чистой прибылью корпорации.
Модели выгоды корпорации от реализации КСО показывают более низкое качество, чем модели вклада, что вполне ожидаемо, поскольку финансовые ре-
Группа стейкхолдеров Показатель внешней среды Показатель внутренней среды Качество сетевой связи
2012-2018 2012-2021
Предпринимательская среда (BH1) Отгружено инновационных ТРУ собственного производства в субъекте РФ, тыс. руб., X Чистая прибыль предприятия, тыс. руб., У 0,6387 0,9202
Регрессионная модель выгоды корпорации Y = 3,1419Х - 7E + 07 Y = 3,698Х - 9E + 07
Коэффициент детерминации R2 = 0,408 R2 = 0,8468
Природная среда (BH2) Расходы на охрану окружающей среды в субъекте РФ, тыс. руб., X Чистая прибыль предприятия, тыс. руб., Y 0,5821 0,4488
Регрессионная модель выгоды корпорации Y = 7,2534Х - 2E + 08 Y = 7,062Х - 8E + 07
Коэффициент детерминации R2 = 0,3388 R2 = 0,2014
Население (BH3) Уровень безработицы в субъекте РФ, %, X Чистая прибыль предприятия, тыс. руб., Y -0,5864 0,0433
Регрессионная модель выгоды корпорации Y = -1E + 08Х + 2E + 08 Y = 8E + 06Х + 2E + 08
Коэффициент детерминации R2 = 0,3439 R2 = 0,0019
Государство (BH4) Доход консолидированного бюджета субъекта РФ по налогу на прибыль организаций, тыс. руб., X Чистая прибыль предприятия, тыс. руб., Y 0,8645 0,9382
Регрессионная модель выгоды корпорации Y = 2,2318Х - 4E + 07 Y = 4,2289Х - 2E + 08
Коэффициент детерминации R2 = 0,7474 R2 = 0,8801
Инвесторы (BH5) Инвестиции в основной капитал на душу населения в субъекте РФ, тыс. руб., X Чистая прибыль предприятия, тыс. руб., Y 0,87 0,5611
Регрессионная модель выгоды корпорации Y = 5E + 06Х - 6E + 08 Y = 4E + 06Х - 3E + 08
Коэффициент детерминации R2 = 0,7569 R2 = 0,3149
Покупатели (BH6) Объем отгруженных ТРУ собственного производства в субъекте РФ, тыс. руб., X Чистая прибыль предприятия, тыс. руб., Y 0,8268 0,8417
Регрессионная модель выгоды корпорации Y = 0,0944Х - 5E + 07 Y = 0,2128Х - 2E + 08
Коэффициент детерминации R2 = 0,6836 R2 = 0,7085
Таблица 3 - Модели выгоды ПАО «Норильский никель» от стейкхолдерской стоимости корпоративной сети, создаваемой в процессе реализации политики КСО, в докризисный и кризисный периоды Table 3 - Models of PAO Norilsk Nickel's benefits from the corporate network's stakeholder value created amid CSR policy implementation in the pre-crisis and crisis periods
Рассчитано по: Росстат. Регионы России. https://rosstat.gov.ru/; Росстат. Сервис предоставления данных бухгалтерской отчетности по запросам пользователей. https://rosstat.gov.ru/; Рейтинговое агентство «Эксперт РА». raex-a.ru; Московская биржа. moex.com.
зультаты корпорации не подразделяются по группам стейкхолдеров. Вместе с тем для целей оперативного управления достаточно отслеживания изменений в реакции стейкхолдеров на политику КСО для ее своевременной корректировки.
Результаты оценки вклада и выгоды корпорации от реализации политики КСО в докризисный и кризисный периоды представлены в табл. 4.
Для эффективного учета результатов оценки стои- °
мости заинтересованных сторон в процессе управле- 3
ния корпоративными сетями необходимо использо- I
вать удобные инструменты визуализации (дашборды, §
карты, презентации). В рамках сетевого подхода £
к исследованию представим полученные результаты <
в виде сетевых графов (рис. 1, 2). |
Таблица 4 - Результаты оценки вклада и выгоды ПАО «Норильский никель» при формировании стейкхолдерской ÏÏ
стоимости корпоративной сети, создаваемой в процессе реализации политики КСО, в докризисный и кризисный периоды g
Table 4 - Evaluation of PAO Norilsk Nickel's contributions and benefits when forming the corporate network's stakeholder value =
amid CSR policy implementation in the pre-crisis and crisis periods
Группа Сила влияния вклада КСО в сетевую стоимость, C Сила влияния выгоды КСО на сетевую стоимость, B
стейкхолдеров 2012-2018 2012-2021 2012-2018 2012-2021
Предпринимательская среда 43,824 4150,19 3,1419 3,698
Природная среда 0,0002 0,0002 7,2534 7,062
Население 0,0004 0,0002 100 000 000 8 000 000
Государство 1,7495 1,0795 2,2318 4,2289
Инвесторы 0,0000009 0,0000007 500 000 400 000
Поставщики / Покупатели 8,8128 6,7992 0,0944 0,2128
Вклад Выгода
Рис. 1. Вклад и выгода ПАО «Норильский никель» при формировании стейкхолдерской стоимости корпоративной сети, создаваемой в процессе реализации политики КСО, в докризисный период Fig.1. PAO Norilsk Nickel's contributions and benefits when forming the corporate network's stakeholder value amid CSR policy implementation in the pre-crisis period
Население
Инвесторы
Вклад Выгода
Рис. 2. Вклад и выгода ПАО «Норильский никель» при формировании стейкхолдерской стоимости корпоративной сети, создаваемой в процессе реализации политики КСО, в кризисный период
Fig. 2. PAO Norilsk Nickel's contributions and benefits when forming the corporate network's stakeholder value
amid CSR policy implementation in the crisis period
На рисунках представлено графическое отображе-3 ние установленных связей в процессе реализации по-£ литики КСО с основными группами ее стейкхолдеров, g а также сила их влияния на стоимость сети - выгоды я и вклады стейкхолдеров в процессе реализации по-ш литики КСО. Наиболее сильная реакция на меропри-< ятия этой политики (выгода) наблюдается по группам g стейкхолдеров «Население» и «Инвесторы», а наиболее сильное влияние вклада политики КСО - по группам «Предпринимательская среда» и «Природная среда». На графиках показано, что при сохранении общих пропорций вкладов/выгод стейкхолдеров в кризисный период наблюдается «сжатие» сетевых связей как реакция на изменение условий внешней среды.
Насколько валидна предложенная методика задаче мониторинга изменения стейкхолдерской стоимости как индикатора изменения в социальном поведении корпорации и оперативном управлении, можно увидеть, проанализировав ее поведение на «разломе условий внешней среды» - в докризисный период и период, включающий кризис (табл. 5).
Таблица 5 - Изменение моделей связей между стейкхолдерами корпоративной сети в кризисный период Table 5 - Change in the models of corporate network stakeholder relationships in the crisis period
Связь по группам стейкхолдеров Изменение поведения модели
Предпринимательская среда (CH1) Значительное увеличение влияния КСО на стейкхолдера
Природная среда (CH2) Не изменилось
Население (CH3) Под влиянием фактора кризиса модель потеряла показательность
Государство (CH4) Сила влияния КСО на стейкхолдера снизилась
Инвесторы (CH5)
Поставщики (CH6)
Предпринимательская среда (BH1) Сила реакции стейкхолдера увеличилась
Природная среда (BH2) Сила реакции стейкхолдера снизилась
Население (BH3) Под влиянием фактора кризиса модель потеряла показательность
Государство (BH4) Сила реакции стейкхолдера значительно увеличилась
Инвесторы (BH5) Сила реакции стейкхолдера снизилась
Покупатели (BH6) Сила реакции стейкхолдера увеличилась
Анализ изменения моделей связей в корпоративной сети в процессе реализации политики КСО показал, что применяемые модели чувствительны к перепадам условий внешней среды корпорации, а следовательно, отвечают задаче оперативного управления на основе мониторинга стейкхолдерской стоимости.
Показателен «слом» модели связи по группе стейкхолдеров «Работники» - самой уязвимой группе в условиях кризиса СОУЮ-19, для которой показатели докризисной модели перестали быть актуальными.
Вклад и влияние КСО на природную среду не изменились, однако реакция группы снизилась. Необходимо вспомнить, что помимо кризиса, связанного с СОУЮ-19, в ПАО «Норильский никель» в 2020 г. произошел локальный кризис - утечка топлива на ТЭЦ-3 г. Норильска1. Вследствие этого стали актуальны другие факторы взаимодействия стейкхолдерской группы и корпорации, очевидно, находящиеся вне принятой политики КСО, в составе других процессов управления.
Усиление отдачи стейкхолдерской группы «Государство» в этот период имеет очевидные причины принятия антикризисной политики: выручка предприятия во многом стала зависеть от мероприятий государственной поддержки, которые, в свою очередь, стали зависеть от наполняемости бюджета субъекта РФ из источников, не связанных с производственной деятельностью предприятий.
Авторский методический подход к проектированию сетевых связей и оценке стейкхолдерской стоимости корпоративной сети представляется инструментом управления, востребованным в условиях быстрых непрогнозируемых изменений внешней корпоративной среды и необходимости адекватного реагирования на них системы управления.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В результате развития методики оценки стейкхолдер-ской стоимости корпоративной сети согласно сетевому подходу предложена методика оперативного определения связей между акторами корпоративной сети и оценки вкладов и выгод акторов на основе теоретико-логических гипотез и корреляционно-регрессионного анализа с использованием данных из открытых официальных источников.
Посредством итерационного подбора показательных индикаторов отобраны 12 моделей связей -6 моделей вклада КСО корпорации в стейкхолдер-скую стоимость сети и 6 моделей выгоды. Тестирование моделей связей на примере ПАО «Норильский никель» и региона его присутствия - Красноярского края подтвердило показательность моделей. Проверка методики на результатах двух периодов со значительными перепадами условий - докризисном периоде 2012-2018 гг. и включающем кризис СОУЮ-19 периоде 2012-2021 гг. - подтвердила ее валидность задачам оперативного управления реализацией политики КСО, в том числе в кризисной ситуации.
Развитие методических подходов к оперативной оценке стейкхолдерской стоимости корпоративной
1 ПАО «Норильский никель»: официальный сайт. www.nor-nickel.ru.
сети является предпосылкой автоматизации процесса формирования и оценки соответствующих данных.
К перспективным направлениям исследования относятся:
• установление новых связей внутри корпоративной сети - акторов друг с другом и с невидимыми на данном этапе акторами;
• поиск подходов к определению в сети точек возникновения синергии;
• оценка корпоративной стоимости в денежном выражении;
• автоматизация установления связей между акторами корпоративной сети, оценкой вкладов и выгод.
ее а.
Источники
Дубровский В.Ж. (2004). Экономическая природа корпорации // Известия Уральского государственного экономического университета. № 8. С. 10-23.
Заруцкая В.С., Орехова С.В. (2021). Управление сетевым взаимодействием организации на основе затратно-стоимостного подхода // Финансы и управление. № 4. С. 1-20. DOI: 10.25136/2409-7802.2021.4.36627.
Ивашковская И.В. (2012). Стейкхолдерский подход к управлению, ориентированному на приращение стоимости компании // Корпоративные финансы. Т. 6, № 1(21). С. 14-23.
Когденко В.Г., Мельник М.В. (2018). Современные тенденции в бизнес-анализе: исследование экосистемы компании, анализ информационной составляющей бизнес-модели, оценка возможностей роста // Региональная экономика: теория и практика. Т. 16, № 1. С. 38-57. https://doi.Org/10.24891/re.16.1.38.
Макеева Ю.В., Ивашковская И.В., Ружанская Л.С., Попов К.А. (2021). Взаимосвязь социально-экономического развития регионов и корпоративных рейтингов российских компаний // Экономика региона. Т. 17, вып. 1. С. 86-102. https:// doi.org/10.17059/econ.reg.2021-1-7.
Метелева М.А. (2022). Проектирование предпринимательских сетей: развитие методики оценки сетевого потенциала корпораций Арктической зоны Российской Федерации // Север и рынок: формирование экономического порядка. № 3. С. 19-35. DOI: 10.37614/2220-802X.3.2022.77.002.
Рябова Л.А. (2017). Социальная лицензия на деятельность добывающих компаний и достижение социальной устойчивости муниципалитетов Арктики: зарубежный опыт // Север и рынок: формирование экономического порядка. № 4 (55). С. 34-49.
Ткаченко И.Н. (2021). Актуализация стейкхолдерского подхода корпоративного управления в условиях коронакризиса: от декларирования приверженности к прикладным моделям // Управленец. Т. 12, № 2. С. 2-16. DOI: 10.29141/22185003-2021-12-2-1.
Ткаченко И.Н., Злыгостев А.А. (2018). Оценка вклада стейкхолдеров в стоимость компании: пример российского банковского сектора // Управленец. Т. 9, № 4. С. 40-52. DOI: 10.29141/2218-5003-2018-9-4-5.
Филипс Д., Гарсиа-Диас А. (1984). Методы анализа сетей. Москва: Мир.
Banerjee S., Homroy S., Slechten A. (2022). Stakeholder preference and strategic corporate social responsibility. Journal of Corporate Finance, no. 77, 102286. https://doi.org/10.1016/j.jcorpfin.2022.102286
Barry J.W., Campello M., Graham J.R., Ma Y. (2022). Corporate flexibility in a time of crisis. Journal of Financial Economics, vol. 144, issue 3, pp. 780-806. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2022.03.003
Boutilier R.G., Thomson I. (2011). Modelling and measuring the social license to operate: Fruits of a dialogue between theory and practice. http://socialicense.com/publications/Modelling%20and%20Measuring%20the%20SLO.pdf.
Burt R.S. (1980). Models of network structure. Annual Review of Sociology, vol. 6, pp. 79-141.
Cader J., Koneczna R., Smol M. (2022). Corporate social responsibility as a significant factor of competitive advantage - a case study of energy companies in Poland. Energy Reports, no. 8, pp. 7989-8001. https://doi.org/10.1016Zj.egyr.2022.06.032
Chen C.-C., Khan A., Hongsuchon T., Ruangkanjanases A., Chen Y.-T., Sivarak O., Chen S.-C. (2021). The role of corporate social responsibility and corporate image in times of crisis: The mediating role of customer trust. International Journal Environmental Research Public Health, no. 18, 8275. https://doi.org/10.3390/ ijerph18168275
Darendeli A., Fiechter P., Hitz J.-M., Lehmann N. (2022). The role of corporate social responsibility (CSR) information in supply-chain contracting: Evidence from the expansion of CSR rating coverage. Journal of Accounting and Economics, no. 74, 101525. https://doi.org/10.1016/jjacceco.2022.101525
Eerola T.T. (2021). New low-impact mineral exploration technologies and the social license to explore: Insights from corporate websites in Finland. Cleaner Environmental Systems, no. 3, 100059. https://doi.org/10.1016/j.cesys.2021.100059
Firmansyah A., Arham A., Qadri R.A., Wibowo P., Irawan F., Kustiani N.A., Wijaya S., Andriani A.F., Arfiansyah Z., Kurniawati L., Ma-brur A., Dinarjito A., Kusumawati R., Mahrus M.L. (2022). Political connections, investment opportunity sets, tax avoidance: Does corporate social responsibility disclosure in Indonesia have a role? Heliyon, no. 8, e10155. https://doi.org/10.1016/j. heliyon.2022.e10155
Freeman R.E. (2001). A stakeholder theory of the modern corporation. Perspectives in Business Ethics Sie, vol. 3, 144. https:// academic.udayton.edu
CO
z Gilsbach L., Schütte P., Franken G. (2022). Water reporting in mining: Are corporates losing sight of stakeholder interests? Jour-3 nal of Cleaner Production, no. 345, 131016. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2022.131016
J! Holmberg S.R., Cummings J.L. (2009). Building successful strategic alliances. Strategic process and analytical tool for selecting S partner industries and firms. Long Range Planning, no. 42, pp. 164-193.
8 Ibáñez-Forés V., Martínez-Sánchez V., Valls-Val K., Bovea M.D. (2023). How do organisations communicate aspects related to £ their social performance? A proposed set of indicators and metrics for sustainability reporting. Sustainable Production and < Consumption, no. 35, pp. 157-172. https://doi.org/10.1016/j.spc.2022.10.024
I Lee W.J., Choi S.U. (2021). Internal and external corporate social responsibility activities and firm value: Evidence from the shared growth in the supply chain. Borsa Istanbul Review, no. 21-S1, S57eS69. https://doi.org/10.1016Zj.bir.2021.02.007 Matsutani L., Rampasso I.S., Serafim M.P., Quelhas O.L.G., Filhoe W.L., Anholon R. (2022). Critical analysis of corporate social responsibility projects developed by Brazilian companies: Providing new insights for debates. Cleaner Engineering and Technology, no. 7, 100412. https://doi.org/10.1016/j.clet.2022.100412 Mulder C., Perrelli R., Rocha M. (2002). The role of corporate, legal and macroeconomic balance sheet indicators in crisis detection
and prevention. IMF Working Paper. International Monetary Fund. Newman M.E.J. (2003). The structure and function of complex networks. Society for Industrial and Applied Mathematics, vol. 45, no. 2, pp. 167-256.
Paunovic B. (2012). The role of corporate entrepreneurship in solving the competitiveness crisis of large companies. Ekonomika
preduzeca, vol. 60, issuse 7-8, pp. 343-354. DOI: 10.5937/ecopre1208343p Pfajfar G., Shoham A., Matecka A., Zalaznik M. (2022). Value of corporate social responsibility for multiple stakeholders and social impact - Relationship marketing perspective. Journal of Business Research, no. 143, pp. 46-61. https://doi.org/10.1016/j. jbusres.2022.01.051
Popkova E., DeLo P., Sergic B.S. (2021). Corporate social responsibility amid social distancing during the COVID-19 crisis: BRICS vs.
OECD countries. Research in International Business and Finance, no. 55, 101315. https://doi.org/10.10167j.ribaf.2020.101315 Prasad M., Mishra T., Bapat V. (2019). Corporate social responsibility and environmental sustainability: Evidence from India using energy intensity as an indicator of environmental sustainability. IIMB Management Review, no. 31, pp. 374-384. https:// doi.org/10.1016/j.iimb.2019.07.014 Sergeeva N., Kapetanaki E. (2022). Corporate social responsibility as a strategic narrative: The cases of UK project-based organizations. Project Leadership and Society, no. 3, 100073. https://doi.org/10.1016/j.plas.2022.100073 Spaniol M.J., Rowland N.J. (2022). Business ecosystems and the view from the future: The use of corporate foresight by stakeholders of the Ro-Ro shipping ecosystem in the Baltic Sea Region Matthew. Technological Forecasting & Social Change, no. 184, 121966. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2022.121966 Stout L.A. (2005). On the nature of corporations. Cornell Law Faculty Publications Paper, no. 1, pp. 252-268. http://scholarship. law.cornell.edu/facpub/717
Tkachenko I.N., Pervukhina I.V., Zlygostev A.A. (2020). Modeling the contribution and benefits of company stakeholders. Uprav-
lenets / The Manager, vol. 11, no. 2, pp. 2-15. DOI: 10.29141/2218-5003-2020-11-2-1 Tseng T.-Y. (2022). Influences of Taiwan's corporate social responsibility report management policy on the information transparency of its capital market. Borsa Istanbul Review, no. 22-3, 487e497. https://doi.org/10.1016/j.bir.2021.06.015 Zakharia Z., Menashy F. (2020). The emerging role of corporate actors as policymakers in education in emergencies: Evidence from the Syria refugee crisis. Journal on Education in Emergencies, vol. 5, no. 2, pp. 40-70. https://inee.org/evidence/journal
References
Dubrovskiy V.Zh. (2004). The economic nature of the corporation. Izvestiya Uralskogo gosudarstvennogo ekonomicheskogo uni-
versiteta/Journal of the Ural State University of Economics, no. 8, pp. 10-23. (in Russ.) Zarutskaya V.S., Orekhova S.V. (2021). Corporate networking management based on the cost approach. Finansy i upravlenie /
Finance and Management, no. 4, pp. 1-20. DOI: 10.25136/2409-7802.2021.4.36627. (in Russ.) Ivashkovskaya I.V. (2012). Stakeholder approach to management focused on incremental value of the company. Korporativnye
finansy/Corporate Finance, vol. 6, no. 1(21), pp. 14-23. (in Russ.) Kogdenko V.G., Melnik M.V. (2018). Modern trends in business analysis: Studying the company's ecosystem, reviewing the business model's information content, evaluating growth opportunities. Regionalnaya ekonomika: teoriya ipraktika/Regional Economics: Theory and Practice, vol. 16, no. 1, pp. 38-57. https://doi.org/10.24891/re.16.138. (in Russ.) Makeeva Yu.V., Ivashkovskaya I.V., Ruzhanskaya L.S., Popov K.A. (2021). Relationship between regional socio-economic development and corporate ratings of Russian companies. Ekonomika regiona / Economy of Region, vol. 17, issue 1, pp. 86-102. https://doi.org/10.17059/econ.reg.2021-1-7. (in Russ.) Meteleva M.A. (2022). Designing entrepreneurial networks: Development of corporations network potential evaluation method for corporations operating in the Russian arctic. Sever i rynok: formirovanie ekonomicheskogo poryadka/The North and the Market: Forming the Economic Order, no. 3, pp. 19-35. DOI: 10.37614/2220-802X.3.2022.77.002. (in Russ.) Ryabova L.A. (2017). Social license to operate for the resource extraction companies as a new instrument of municipal development. Sever i rynok: formirovanie ekonomicheskogo poryadka / The North and the Market: Forming the Economic Order, no. 4(55), pp. 34-49. (in Russ.)
Tkachenko I.N. (2021). Rethinking the stakeholder approach to corporate governance in the coronavirus crisis: From commitment declaration to applied models. Upravlenets/The Manager, vol. 12, no. 2, pp. 2-16. DOI: 10.29141/2218-5003-2021-12- 3 2-1. (in Russ.) §
Tkachenko I.N., Zlygostev A.A. (2018). Assessing stakeholders' contribution to enterprise value: The case of the Russian banking 8 sector. Upravlenets / The Manager, vol. 9, no. 4, pp. 40-52. DOI: 10.29141/2218-5003-2018-9-4-5. (in Russ.) £
Phillips D., Garcia-Diaz A. (1984). Fundamentals of network analysis. Moscow: Mir. (in Russ.) S
Banerjee S., Homroy S., Slechten A. (2022). Stakeholder preference and strategic corporate social responsibility. Journal of Cor- | porate Finance, no. 77, 102286. https://doi.org/10.1016/jjcorpfin.2022.102286 *
Barry J.W., Campello M., Graham J.R., Ma Y. (2022). Corporate flexibility in a time of crisis. Journal of Financial Economics, vol. 144, E issue 3, pp. 780-806. https://doi.org/10.1016/jjfineco.2022.03.003 £
Boutilier R.G., Thomson I. (2011). Modelling and measuring the social license to operate: Fruits of a dialogue between theory and 5 practice. http://socialicense.com/publications/Modelling%20and%20Measuring%20the%20SL0.pdf. |
Burt R.S. (1980). Models of network structure. Annual Review of Sociology, vol. 6, pp. 79-141. £
Cader J., Koneczna R., Smol M. (2022). Corporate social responsibility as a significant factor of competitive advantage - a case
study of energy companies in Poland. Energy Reports, no. 8, pp. 7989-8001. https://doi.org/10.1016Zj.egyr.2022.06.032 Chen C.-C., Khan A., Hongsuchon T., Ruangkanjanases A., Chen Y.-T., Sivarak 0., Chen S.-C. (2021). The role of corporate social responsibility and corporate image in times of crisis: The mediating role of customer trust. International Journal Environmental Research Public Health, no. 18, 8275. https://doi.org/10.3390/ ijerph18168275 Darendeli A., Fiechter P., Hitz J.-M., Lehmann N. (2022). The role of corporate social responsibility (CSR) information in supply-chain contracting: Evidence from the expansion of CSR rating coverage. Journal of Accounting and Economics, no. 74, 101525. https://doi.org/10.1016/jjacceco.2022.101525 Eerola T.T. (2021). New low-impact mineral exploration technologies and the social license to explore: Insights from corporate
websites in Finland. Cleaner Environmental Systems, no. 3, 100059. https://doi.org/10.1016/j.cesys.2021.100059 Firmansyah A., Arham A., Qadri R.A., Wibowo P., Irawan F., Kustiani N.A., Wijaya S., Andriani A.F., Arfiansyah Z., Kurniawati L., Ma-brur A., Dinarjito A., Kusumawati R., Mahrus M.L. (2022). Political connections, investment opportunity sets, tax avoidance: Does corporate social responsibility disclosure in Indonesia have a role? Heliyon, no. 8, e10155. https://doi.org/10.1016/j. heliyon.2022.e10155
Freeman R.E. (2001). A stakeholder theory of the modern corporation. Perspectives in Business Ethics Sie, vol. 3, 144. https:// academic.udayton.edu
Gilsbach L., Schütte P., Franken G. (2022). Water reporting in mining: Are corporates losing sight of stakeholder interests? Journal of Cleaner Production, no. 345, 131016. https://doi.org/10.1016/jjclepro.2022.131016 Holmberg S.R., Cummings J.L. (2009). Building successful strategic alliances. Strategic process and analytical tool for selecting
partner industries and firms. Long Range Planning, no. 42, pp. 164-193. Ibáñez-Forés V., Martínez-Sánchez V., Valls-Val K., Bovea M.D. (2023). How do organisations communicate aspects related to their social performance? A proposed set of indicators and metrics for sustainability reporting. Sustainable Production and Consumption, no. 35, pp. 157-172. https://doi.org/10.1016/j.spc.2022.10.024 Lee W.J., Choi S.U. (2021). Internal and external corporate social responsibility activities and firm value: Evidence from the
shared growth in the supply chain. Borsa Istanbul Review, no. 21-S1, S57eS69. https://doi.org/10.1016/j.bir.2021.02.007 Matsutani L., Rampasso I.S., Serafim M.P., Quelhas O.L.G., Filhoe W.L., Anholon R. (2022). Critical analysis of corporate social responsibility projects developed by Brazilian companies: Providing new insights for debates. Cleaner Engineering and Technology, no. 7, 100412. https://doi.org/10.1016/j.clet.2022.100412 Mulder C., Perrelli R., Rocha M. (2002). The role of corporate, legal and macroeconomic balance sheet indicators in crisis detection
and prevention. IMF Working Paper. International Monetary Fund. Newman M.E.J. (2003). The structure and function of complex networks. Society for Industrial and Applied Mathematics, vol. 45, no. 2, pp. 167-256.
Paunovic B. (2012). The role of corporate entrepreneurship in solving the competitiveness crisis of large companies. Ekonomika
preduzeca, vol. 60, issuse 7-8, pp. 343-354. DOI: 10.5937/ecopre1208343p Pfajfar G., Shoham A., Matecka A., Zalaznik M. (2022). Value of corporate social responsibility for multiple stakeholders and social impact - Relationship marketing perspective. Journal of Business Research, no. 143, pp. 46-61. https://doi.org/10.1016/j. jbusres.2022.01.051
Popkova E., DeLo P., Sergic B.S. (2021). Corporate social responsibility amid social distancing during the COVID-19 crisis: BRICS vs.
OECD countries. Research in International Business and Finance, no. 55, 101315. https://doi.org/10.10167j.ribaf.2020.101315 Prasad M., Mishra T., Bapat V. (2019). Corporate social responsibility and environmental sustainability: Evidence from India using energy intensity as an indicator of environmental sustainability. IIMB Management Review, no. 31, pp. 374-384. https:// doi.org/10.1016/j.iimb.2019.07.014 Sergeeva N., Kapetanaki E. (2022). Corporate social responsibility as a strategic narrative: The cases of UK project-based organizations. Project Leadership and Society, no. 3, 100073. https://doi.org/10.1016Xj.plas.2022.100073 Spaniol M.J., Rowland N.J. (2022). Business ecosystems and the view from the future: The use of corporate foresight by stakeholders of the Ro-Ro shipping ecosystem in the Baltic Sea Region Matthew. Technological Forecasting & Social Change, no. 184, 121966. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2022.121966
Stout L.A. (2005). On the nature of corporations. Cornell Law Faculty Publications Paper, no. 1, pp. 252-268. http://scholarship. law.cornell.edu/facpub/717
Tkachenko I.N., Pervukhina I.V., Zlygostev A.A. (2020). Modeling the contribution and benefits of company stakeholders. Uprav-
lenets/ The Manager, vol. 11, no. 2, pp. 2-15. DOI: 10.29141/2218-5003-2020-11-2-1 Tseng T.-Y. (2022). Influences of Taiwan's corporate social responsibility report management policy on the information transparency of its capital market. Borsa Istanbul Review, no. 22-3, 487e497. https://doi.org/10.1016Zj.bir.2021.06.015 Zakharia Z., Menashy F. (2020). The emerging role of corporate actors as policymakers in education in emergencies: Evidence from the Syria refugee crisis. Journal on Education in Emergencies, vol. 5, no. 2, pp. 40-70. https://inee.org/evidence/journal
Информация об авторах Information about the authors
Ткаченко Ирина Николаевна
Доктор экономических наук, заведующий кафедрой корпоративной экономики и управления бизнесом. Уральский государственный экономический университет, г. Екатеринбург, РФ. E-mail: tkachenko@usue.ru
Метелева Марина Анатольевна
Кандидат экономических наук, директор. Институт научных исследований проблем управления, г. Кемерово, РФ. E-mail: imr42meteleva@gmail.com
Irina N. Tkachenko
Dr. Sc. (Econ.), Head of Corporate Economics and Business Management Dept. Ural State University of Economics, Ekaterinburg, Russia. E-mail: tkachenko@usue.ru
Marina A. Meteleva
Cand. Sc. (Econ.), Director. Institute for Management Research, Kemerovo, Russia. E-mail: imr42meteleva@gmail.com
