Показатели, критерии и методика оценки уровня баланса институциональных интересов предприятий и коммерческих банков на разных уровнях развития экономики

Развитие конкуренции в производственно-банковском секторе экономики, финансовых рынков, государственного управления на основе цифровых и других инновационных технологий в XXI в. сопряжено с явлением дисбаланса институциональных интересов разных субъектов, в том числе банков и предприятий. В статье предлагаются показатели, критерии и методика, позволяющие оценить этот дисбаланс, а в дальнейшем будут опубликованы и методы, которые позволят гармонизировать институциональные интересы последних двух субъектов для повышения эффективности их деятельности на основании этих оценок. Углубленный анализ трудов отечественных и зарубежных ученых позволил сформулировать семь новых терминов для развития науки институциональная экономика: «институциональный интерес» (ИИ); «дисбаланс и баланс институциональных интересов» (ДИИ и БИИ); «показатель институциональных интересов» (ПИИ); «критерий институциональных интересов» (КИИ); «уровень баланса и дисбаланса институциональных интересов» (УБИИ и УДИИ); «резерв роста уровня баланса и дисбаланса институциональных интересов» (РРУБИИ и РРУДИИ). Это стало теоретическим основанием для разработки новой методики и позволило предложить новую научную категорию «супермаркет показателей институциональных интересов» (СПИИ). СПИИ представлен в виде многоуровневой таблицы, состоящей из более чем 425 показателей, на основе которых рассчитываются КИИ. УБИИ (УДИИ) предложено измерять через функцию принадлежности по шкале Е. Харрингтона при помощи нечетких ПИИ разных форм. Изложение завершающих положений методики и результаты ее апробации будут опубликованы в следующих статьях авторов.

1. Алабугин, А.А., & Шагеев, Д.А. (2014). Управление развитием промышленного предприятия по показателям дисбаланса межгрупповых и организационных интересов: теория и практика. Челябинск РБИУ.

2. Антонюк, В. С., Данилова, И.В., Мительман, С.А., & Буликеева, А. Ж. (2015). Управление социальной инфраструктурой регионов в системе инструментов повышения качества жизни населения регионов. Экономика региона, 3(43), 53–66.

3. Арсланова, Х. Д. (2017). Институциональная устойчивость социально-экономической системы региона (развитие институтов согласования). Региональные проблемы преобразования экономики, 7(81), 18–24.

4. Аузан, А.А. (2019). Цифровая экономика как экономика: институциональные тренды. Вестник Московского университета. Серия 6: Экономика, 6, 12–19.

5. Банк России. Сведения по кредитам в рублях, долларах США и евро в целом по Российской Федерации 2019. Дата обращения 15.12.2019, https://cbr.ru/statistics/pdko/int_rat/

6. Булатов, А. С. (2016). Российская экономическая модель и перспективы модернизации. Международные процессы, 4(47), 6–21.

7. Васильев, И. И. (2018). Основные направления развития цифрового банкинга, выступающие как финансовая стабильность в развитии современных банковских технологий в информатизации экономических отношений. Азимут научных исследований: экономика и управление, 4(25), 63–65.

8. Вилькин, Е. (2017). Институциональные изменения как драйвер трансформации экономических систем. Мир перемен, 1, 76–87.

9. Горелов, Н.А. (2019). Развитие информационного общества: цифровая экономика. Юрайт.

10. Жура, С. Е., Ершова, И.В., & Иконникова, О.А. (2018). Теоретические аспекты функционирования и взаимодействия формальных и неформальных институтов в контексте развития территорий. Вопросы экономики и права, 124, 58–63. DOI: 10.14451/2.124.58

11. Заде, Л.А. (1976). Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. Мир.

12. Заде, Л.А., Лофт, А., Дезоер, Ч.А. (1970). Теория линейных систем. Метод пространства состояний. Наука.

13. Звонова, Е.А., & Кузнецов, А.В. (2016). Фундаментальные дисбалансы в мировой финансовой архитектуре. Российский экономический журнал, 4, 19–31.

14. Зубкова, О.В., & Артемова, А. Н. (2011). Проблема соответствия показателей оперативного управления предприятием его текущей стратегии. Экономический анализ: теория и практика, 23(230), 23–33.

15. Казаков, Н. П., Бардулина, О. Е., & Якубовская, Н.А. (2019). Экологические механизмы дисбаланса экономической системы. Актуальные проблемы гуманитарных и социально-экономических наук, 6, 71–74.

16. Кайгородцев, А.А. (2018). Роль банковской системы в социально-экономической модернизации Казахстана. Научное обозрение, 1, 10–14.

17. Карасева, Л.А., Зинатулин, А. М., & Топалян, М. Р. (2018). Институционализация экономических интересов в социально-экономическом проектировании развития территорий. Проблемы развития территории, 1(93), 42–56.

18. Кардапольцев, К.В. (2017). Характеристика внутренних дисбалансов бизнес-процессов предприятия. Стратегический и инновационный менеджмент, 1, 1–6.

19. Кильметова, А. Р., & Носков, В.А. (2017). Глобальные дисбалансы в мировой экономике: причины и пути их преодоления. Проблемы совершенствования организации производства и управления промышленными предприятиями, 1, 246–250.

20. Маковецкий, М.Ю., Рудаков, Д.В., & Воропаев, К.А. (2018). Актуальные проблемы развития Омского региона в контексте современных социально-экономических процессов в Российской Федерации. Омский научный вестник, серия общество, история, современность, 4, 94–97. DOI: 10.25206/2542-0488-2018-4-94-99

21. Мамий, Е.А. (2015). Управление процентной ставкой в коммерческих банках. Финансовая аналитика: проблемы и решения, 27, 42–53.

22. Мануйленко, В.В., & Куницын, И. И. (2017). Статистические и балльно-весовые методы оценки репутационных рисков коммерческих банков. Национальные интересы: приоритеты и безопасность, 1, 106 –118.

23. Михайлов, А. М., & Вишневер, В. Я. (2016). К вопросу о противоречиях экономических и институциональных интересов в условиях глобализации. Вопросы экономики и права, 101, 59–63.

24. Михайлов, А. М. (2019). Реализация институциональных интересов в процессе банковской деятельности. Экономические науки,173, 17–21. DOI: 10.14451/1.173.17

25. Мишин, А.Ю. (2018). Экономические и институциональные интересы и их роль в системе хозяйственных отношений. Экономические науки,169, 7–10. DOI: 10/114.1.0.1607.

26. Новикова, Е.А. (2017). Пределы субъективных прав сторон по кредитному договору на отказ от предоставления и получения кредита. Вестник международного юридического института, 4(63), 78–85.

27. АО «Артинский завод». Дата обращения 11.12.2019, http://artiz.ru/

28. Панюшкина, Е.В. (2017). Некоторые аспекты реализации экономических интересов в цифровой экономике. Социум и власть, 5(67), 101–105.

29. Пищик, В. Я. (2018). Институциональные механизмы регулирования внешних дисбалансов в Европейском экономическом и валютном союзе. Экономика. Налоги. Право, 6, 131–142. DOI: 10.26794/1999-849X-2018-11-6-131-142

30. Путивцева, Н.В., Игрунова, С.В., & Мигаль, Л.В. (2015). Разработка программной поддержки принятия решений для выбора инвестиционных проектов. Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Экономика. Информатика, 1(198), 111–117.

31. Росстат. Информационное общество в Российской Федерации 2019. Дата обращения 23.01.2020, https://www.gks.ru/storage/mediabank/info-ob2019.pdf .

32. Рыжик, А.В. (2014). Проблемы исследования институциональных интересов российских собственников. Право и государство: теория и практика, 4, 147–152.

33. Сомина, И.В. (2015). Концептуальные основы гармонизации инновационного развития экономических систем. Экономический вектор, 3(2), 9–13.

34. Татаркин, А. И., Даванков, А.Ю., Пряхин, Г.Н, Седов, В.В., и др. (2016). Управление сбалансированным развитием территориальных систем: вопросы теории и практики. Челябинск ЧелГУ.

35. Улякина, Н.А., Васильева, А. Г. (2017). Управление кредитным портфелем коммерческого банка: методологический аспект. РБИУ.

36. Усман, С. С. (2017). Методы оценки кредитоспособности предприятий, используемые российскими банками (на примере ООО НПФ «ПЕРМЬХИМПРОДУКТ»). Вестник ЮРГТУ, 6, 40–46.

37. Хайдукова, Е. С. (2016). Трансакционные издержки на примере контракта кредитования. Вестник Югорского государственного университета,4(43), 88–91.

38. Центральные банки стран Европы. Дата обращения 09.02.2020, https://ru.investing.com/central–banks/europe

39. Циплакова, Е. М. (2015). Функции управления коммерциализацией и показателей качества их применения по факторам согласования интересов производителей и потребителей. Наука и образование, 1, 94–96.

40. Шагеев, Д.А., & Кириллова, О. С. (2019). Управление в контексте дисбаланса институциональных интересов в производственном и банковском секторе региональной экономики. Вестник ЮУрГУ. Серия «Экономика и менеджмент», 3(13), 46–59. DOI: 10.14529/em190305

41. Шаститко, А.Е. (2017). Проектируемые институты: теории и интересы. Журнал новой экономической ассоциации, 3(35), 177–184. DOI: 10.31737/2221-2264-2017-35-3-9

42. Швайба, Д. Н. (2018). Институциональные механизмы согласования интересов как условие обеспечения социально-экономической защищенности на микроуровне. Бюллетень науки и практики, 5(4), 361–369.

43. Юрьева, И.В. (2018). Трансакционные издержки при реализации кредитных отношений. Научный альманах, 4 (42), 191–194. DOI: 10.17117/na.2018.04.01.191

44. Alraheb, T. H., Nicolas, Ch, & Tarazi, A. (2019). Institutional Environment and Bank Capital Ratios. Journal of Financial Stability, 43, 1–24. https://doi.org/10.1016/j.jfs.2019.05.016

45. Bellman R. E., & Zadeh L.A. (1970). Decision–Making in a Fuzzy Environment. Management Science, 4(7), 141–164.

46. Cacciolatti, L., Lee, S. H., & Molinero C. M. (2017). Clashing institutional interests in skills between government and industry: An analysis of demand for technical and soft skills of graduates in the UK. Journal of Technological Forecasting and Social Change, 6, 139–153. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2017.03.024

47. Clo, S., & Fumagalli, E. (2019). The effect of price regulation on energy imbalances: A Difference in Differences design. Energy Economics, 81, 754–764. https://doi.org/10.1016/j.eneco.2019.05.008

48. Cox, E. (1999). The fuzzy systems handbook: A practitioner’s guide to building, using, maintaining fuzzy systems. AP professional.

49. Dhanani, A. (2019). Identity constructions in the annual reports of international development NGOs: Preserving institutional interests? Journal of Critical Perspectives on Accounting, 3(59), 1–31. https://doi.org/10.1016/j.cpa.2018.06.001

50. Dutton, J., & Lockwood, M. (2017). Ideas, institutions and interests in the politics of cross-border electricity interconnection: Greenlink, Britain and Ireland. Journal of Energy Policy, 105, 375–385. https://doi.org/10.1016/j.enpol.2017.03.001

51. Dzyuba, A. P., Baev, I.A., Solovieva, I.A., & Gitelman, L. M. (2018). Methodological approach to energy consumption management at industrial enterprises. Challenges and Solutions in the Russian Energy Sector Сер. “Innovation and Discovery in Russian Science and Engineering” Cham, 97–104.

52. Fuentelsaz, L., González, C., & Maicas, J. P. (2019). Formal institutions and opportunity entrepreneurship. The contingent role of informal institutions. BRQ Business Research Quarterly, 1(22), 5–24. https://doi.org/10.1016/j.brq.2018.06.002

53. Gaines, B. R., Zimmerman, H. J., & Zadeh, L.A. (1984). Fuzzy sets and decision analysis — a perspective. Fuzzy sets and decision analysis, 20, 3–8.

54. García-Cabrera, A. M., Durán-Herrera, J. J., & Suárez-Ortega, S. M. (2019). Multinationals’ political activity for institutional change: Evidence from Spain during the international crisis of 2008. European Management Journal, 37, 541–551. https://doi.org/10.1016/j.emj.2019.02.001

55. Hotte, N., Kozak, R., & Wyatt, S. (2019). How institutions shape trust during collective action: A case study of forest governance on aida Gwaii. Journal of Forest Policy and Economics, 10(107), Article 1014921.

56. Hughes, L., & Urpelainen, J. (2015). Interests, institutions, and climate policy: Explaining the choice of policy instruments for the energy sector. Journal of Environmental Science & Policy, 12(54), 52–63. https://doi.org/10.1016/j.envsci.2015.06.014

57. Khan, M.A., Abdulahi, M.E., Liaqat, I., & Shah, S. S. (2019). Institutional quality and financial development: The United States perspective. Journal of Multinational Financial Management, 49, 67–80. https://doi.org/10.1016/j.mulfin.2019.01.001

58. Khudyakova, T.A., & Shmidt, A. V. (2017). Improving the efficiency of the enterprise’s activity based on the implementation of the controlling system. Proceedings of Strategic Management and its Support by Information Systems, 46–52.

59. Mertzanis, Ch., Basuony, M.A. K., & Mohamed, E. K. A. (2019). Social institutions, corporate governance and firm–performance in the MENA region. Research in International Business and Finance, 48, 75–96. https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2018.12.005

60. Pelzer, P., Frenken, K., & Boon W. (2019). Institutional entrepreneurship in the platform economy: How Uber tried (and failed) to change the Dutch taxi law. Journal of Environmental Innovation and Societal Transitions, 33, 1–12. https://doi.org/10.1016/j.eist.2019.02.003

61. Renckens, S., & Auld, G. (2019). Structure, path dependence, and adaptation: North– South imbalances in transnational private fisheries governance. Ecological Economics, 166, Article 106422. https://doi.org/10.1016/j.ecolecon.2019.106422

62. Saxena, K., & Abhyankar, A. R. (2019). Agent based bilateral Trans active market for emerging distribution system considering imbalances. Sustainable Energy, Grids and Networks, 18, Article 100203.

63. Shen, F., Zhao, X., Li, Z., Li, K., & Meng, Z. (2019). A novel ensemble classification model based on neural networks and a classifier optimisation technique for imbalanced credit risk evaluation. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 526, Article 121073. https://doi.org/10.1016/j.physa.2019.121073

64. Sun, J., Lang, J., Fujita, H., & Li, H. (2018). Imbalanced enterprise credit evaluation with DTE–SBD: Decision tree ensemble based on SMOTE and bagging with differentiated sampling rates. Information Sciences, 425, 76–91. https://doi.org/10.1016/j. ins.2017.10.017

65. Tian, X., Geng, Y., & Ulgiati, S. (2017). An emergy and decomposition assessment of China–Japan trade: Driving forces and environmental imbalance. Journal of Cleaner Production, 141, 359–369. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.09.124

66. Wang, G., Xu, M., Grant-Muller, S., & Gao, Z. (2020). Combination of tradable credit scheme and link capacity improvement to balance economic growth and environmental management in sustainable–oriented transport development: A bi-objective bi-level programming approach. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 137, 459-471. https://doi.org/10.1016/j.tra.2018.10.031

67. Wong, M. L., Seng, K., & Wong, P. K. (2020). Cost-sensitive ensemble of stacked denoising autoencoders for class imbalance problems in business domain. Expert Systems with Applications, 141, Article 112918. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2019.112918

68. Zadeh, L.A., Sanchez, E. (1987). Approximate reasoning in intelligent systems, decision and control Oxford etc. Pergamon press.

69. Zadeh, L.A., Kacprzyk, J. (1992). Fuzzy Logic for the Management of Uncertainty. John Wiley & Sons Inc.

70. Zadeh, L.A. (1975). Fuzzy Probabilities and Their Role in Decision Analysis. IFAC Proceedings, 1(15), 15–21.

71. Zadeh, L.A. (1965). Fuzzy sets. Information and Control, 3(8), 338–353.

72. Zadeh, L.A., Fu, K. S., Tanaka, K., Shimura, M. (1975). Fuzzy sets and their applications to Cognitive and Decision Processes. Academic Press.

73. Zadeh, L.A. (1999). Fuzzy sets as a basis for a theory of possibility. Fuzzy Sets and Systems, 100, 9–34.

74. Zadeh, L.A. (1999). Fuzzy theory systems: Techniques and applications. Acad. Press.

75. Zadeh, L.A. (1975). The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning — I. Information Sciences, 3(8), 199–249.

76. Zadeh, L.A. (1975). The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning — II. Information Sciences, 4(8), 301–357.

77. Zadeh, L.A. (1975). The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning — III. Information Sciences, 1(9), 43–80.

78. Zadeh, L.A. (1983). The role of fuzzy logic in the management of uncertainty in expert systems. Fuzzy Sets and Systems, 1–3(11), 199–227.

79. Zalina, I., Azman, I., Kithuru, M.A., & Mohd, R. S. (2016).Association of Managers’ Political Interests towards Employees’ Feelings of Distributive Justice and Job Satisfaction in Performance Appraisal System. Journal of Procedia — Social and Behavioral Sciences, 6(224), 523–530. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2016.05.429