Journal of Applied Economic Research
ISSN 2712-7435
УДК 339.9
Модель нечеткой логики оценки кадровых рисков: кейс Русско-Финских экспортно-импортных операций малых и средний предприятий
Т. Ю. Кудрявцева, А. Е. Схведиани, М. С. Леухина, А. О. Шнейдер
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, г. Санкт-Петербург, Россия
Аннотация
Малые и средние предприятия (МСП) имеют ограниченные ресурсы для противодействия рискам, возникающим в ходе осуществления международной деятельности. В рамках данного исследования тестируется гипотеза о том, что квалификация сотрудников является основной сферой рисков в ходе осуществления приграничного сотрудничества. Для анализа кадровых рисков, возникающих в ходе осуществления приграничного сотрудничества, была разработана модель нечеткой логики. Для проведения оценки различные факторы риска и их элементы были идентифицированы и сформулированы как лингвистические переменные. Далее с использованием экспертных оценок была построена и оценена система на основе нечеткой логики. Уровень риска рассчитывался с помощью инструментария MATLAB fuzzy logic. Методика была апробирована на данных МСП, занимающихся импортно-экспортным операциям между Финляндией и Россией в период 2020–2021 гг. Кадровый риск, связанный с экспортно-импортными операциями между Россией и Финляндией, согласно экспертной оценке, был оценен как выше среднего. Такой элемент, как развитие и обучение персонала, имеет наибольший коэффициент и является областью повышенного риска. Второе по величине значение коэффициента риска принадлежит элементу, связанному с управлением персоналом. Наименьшее значение имеют элементы, связанные с процессами мотивации и найма. Вклад исследования в теорию состоит в разработке модели, которая позволяет анализировать и идентифицировать кадровые риски приграничного сотрудничества на микроуровне и предоставляет лингвистическую интерпретацию этих рисков. Данная модель может быть использована менеджерами МСП или региональными руководителями для получения более детальных результатов анализа о рисках, связанных с международной деятельностью.
Ключевые слова
кадровый риск, анализ рисков, оценка рисков, нечеткая логика, малые и средние предприятия.
JEL classification
F23Список использованной литературы
1. Munteanu D.R., Vanderstraeten J., van Witteloostuijn A., Cambré B. A systematic literature review on SME internationalization: a personality lens // Management Review Quarterly. 2022. Pp. 1–62. doi.org/10.1007/s11301-022-00279-4
2. Joshi S., Sharma M. Impact of sustainable supply chain management on performance of SMEs amidst COVID-19 pandemic: an Indian perspective // International Journal of Logistics Economics and Globalisation. 2022. Vol. 9, No. 3. Pp. 248–276. doi.org/10.1504/IJLEG.2022.120811
3. Mardones C. Economic effects of isolating Russia from international trade due to its ‘special military operation’ in Ukraine // European Planning Studies. 2023. Vol. 31, Issue 4. Pp. 663–678. doi.org/10.1080/09654313.2022.2079074
4. Abu Hatab A., Lagerkvist C.J., Esmat A. Risk perception and determinants in small- and medium-sized agri-food enterprises amidst the COVID-19 pandemic: Evidence from Egypt // Agribusiness. 2021. Vol. 37, Issue 1. Pp. 187–212. doi.org/10.1002/agr.21676
5. Crovini C., Ossola G., Britzelmaier B. How to reconsider risk management in SMEs? An advanced, reasoned and organised literature review // European Management Journal. 2021. Vol. 39, Issue 1. Pp. 118–134. doi.org/10.1016/j.emj.2020.11.002
6. Kotaskova A., Belás J., Bilan Y., Khan K.A. Significant aspects of managing personnel risk in the SME sector // Management & Marketing. Challenges for the Knowledge Society. 2020. Vol. 15, No. 2. Pp. 203–218. doi.org/10.2478/mmcks-2020-0013
7. Yuliatti M.M.E., Hardi Purba H. Construction project risk analysis based on fuzzy analytical hierarchy process (F-AHP): A Literature Review // Advance Researches in Civil Engineering. 2021. Vol. 3, Issue 3. Pp. 1–20. doi.org/10.30469/arce.2021.139735
8. Gallab M., Bouloiz H., Alaoui Y.L., Tkiouat M. Risk assessment of maintenance activities using fuzzy logic // Procedia Computer Science. 2019. Vol. 148. Pp. 226–235. doi.org/10.1016/j.procs.2019.01.065
9. Ratnayake R.C., Antosz K. Development of a risk matrix and extending the risk-based maintenance analysis with fuzzy logic // Procedia Engineering. 2017. Vol. 182. Pp. 602–610. doi.org/10.1016/j.proeng.2017.03.163
10. Agostini L., Nosella A., Venturini K. Toward increasing affective commitment in SME strategic networks // Business Process Management Journal. 2019. Vol. 25, No. 7. Pp. 1822–1840. doi.org/10.1108/BPMJ-02-2018-0035
11. Khan K.A., Dankiewicz R., Kliuchnikava Y., Oláh J. How do entrepreneurs feel bankruptcy? // International Journal of Entrepreneurial Knowledge. 2020. Vol. 8, No. 1. Pp. 89–101. doi.org/10.37335/ijek.v8i1.103
12. Metzker Z., Streimikis J. CSR activities in the Czech SME segment // International Journal of Entrepreneurial Knowledge. 2020. Vol. 8, No. 1. Pp. 49–64. doi.org/10.37335/ijek.v8i2.101
13. Hudáková, M., Masár M. The assessment of key business risks for SMEs in Slovakia and their comparison with other EU countries // Entrepreneurial Business and Economics Review. 2018. Vol. 6, No. 4. Pp. 145–160. dx.doi.org/10.15678/EBER.2018.060408
14. Cepel M., Gavurova B., Dvorský J., Belas J. The impact of the COVID-19 crisis on the perception of business risk in the SME segment // Journal of International Studies. 2020. Vol. 13, No. 3. Pp. 248–263. doi.org/10.14254/2071-8330.2020/13-3/16
15. Juergensen J., Guimón J., Narula R. European SMEs amidst the COVID-19 crisis: assessing impact and policy responses // Journal of Industrial and Business Economics. 2020. Vol. 47, Issue 3. Pp. 499–510. doi.org/10.1007/s40812-020-00169-4
16. Caligiuri P., De Cieri H., Minbaeva D., Verbeke A., Zimmermann A. International HRM insights for navigating the COVID-19 pandemic: Implications for future research and practice // Journal of International Business Studies. 2020. Vol. 51, Issue 5. Pp. 697–713. doi.org/10.1057/s41267-020-00335-9
17. Tselyutina T.V., Timokhina O.A., Vlasova T., Maslova Y.V. Development of the personnel risks assessment and supply chain strategy as a basis of the risk management system of modern organizations // International Journal of Supply Chain Management. 2019. Vol. 8, No. 5. Pp. 1030–1038. doi.org/10.59160/ijscm.v8i5.3912
18. Lundén T. Border regions and cross-border cooperation in Europe. A theoretical and historical approach // European Territorial Cooperation. The Urban Book Series. Edited by E. Medeiros. Springer Cham, 2018. Pp. 97–113. doi.org/10.1007/978-3-319-74887-0_14
19. Makarychev A., Romashko T. Conflictual Rebordering: The Russia Policies of Finland and Estonia // Central European Journal of International and Security Studies. 2023. Vol. 17, Issue 2. Рp. 44–79 doi.org/10.51870/OJFQ7520
20. Ivan G., Tatyana K., Lidiya O. Local border traffic as an efficient tool for developing cross-border cooperation // Baltic Region. 2016. Vol. 8, No. 1. Pp. 67–82. doi.org/10.5922/2079-8555-2016-1-6
21. Catanzaro A., Teyssier C. Export promotion programs, export capabilities, and risk management practices of internationalized SMEs // Small Business Economics. 2021. Vol. 57, Issue 3. Pp. 1479–1503. doi.org/10.1007/s11187-020-00358-4
22. Zhang H., Tian M., Hung T.K. Cultural distance and cross-border diffusion of innovation: a literature review // Academia Revista Latinoamericana de Administración. 2020. Vol. 33, No. 2. Pp. 241–260. doi.org/10.1108/ARLA-10-2018-0239
23. Tian M., Deng P., Wu B. Culture and innovation in the international context: a literature overview // Innovation: The European Journal of Social Science Research. 2021. Vol. 34, Issue 4. Pp. 426–453. doi.org/10.1080/13511610.2020.1783644
24. Caldara D., Iacoviello M., Molligo P., Prestipino A., Raffo A. The economic effects of trade policy uncertainty // Journal of Monetary Economics. 2020. Vol. 109. Pp. 38–59. doi.org/10.1016/j.jmoneco.2019.11.002
25. Crowley M., Meng N., Song H. Tariff scares: Trade policy uncertainty and foreign market entry by Chinese firms // Journal of International Economics. 2018. Vol. 114. Pp. 96–115. doi.org/10.1016/j.jinteco.2018.05.003
26. Gebre Borojo D., Yushi J., Miao M., Liu Y. The impacts of trade policy uncertainty on trade flow of emerging economies and low-income developing countries // Economic Research – Ekonomska Istraživanja. 2023. Vol. 36, Issue 1. Рp. 1055–1075. doi.org/10.1080/1331677X.2022.2081235
27. Becker K., Smidt M. A risk perspective on human resource management: A review and directions for future research // Human Resource Management Review. 2016. Vol. 26, Issue 2. Pp. 149–165. doi.org/10.1016/j.hrmr.2015.12.001
28. Cooke F.L., Lin Z. Chinese firms in Vietnam: Investment motives, institutional environment and human resource challenges // Asia Pacific Journal of Human Resources. 2012. Vol. 50, Issue 2. Pp. 205–226. doi.org/10.1111/j.1744-7941.2011.00013.x
29. Aven T. Risk assessment and risk management: Review of recent advances on their foundation // European Journal of Operational Research. 2016. Vol. 253, Issue 1. Pp. 1–13. doi.org/10.1016/j.ejor.2015.12.023
30. Tikhonov A. Modern approaches to the integrated assessment of personnel risks of an industrial enterprise // Research in World Economy. 2020. Vol. 11, No. 3. Pp. 99–107. doi.org/10.5430/rwe.v11n3p99
31. Djenadic S., Tanasijevic M., Jovancic P., Ignjatovic D., Petrovic D., Bugaric U. Risk evaluation: brief review and innovation model based on fuzzy logic and MCDM // Mathematics. 2022. Vol. 10, Issue 5. Р. 811. doi.org/10.3390/math10050811
32. Uzhga-Rebrov O., Grabusts P. Cumulative prospect theory version with fuzzy values of outcome estimates // Risks. 2021. Vol. 9, Issue 4. Р. 72. doi.org/10.3390/risks9040072
33. Jimbo Santana P., Lanzarini L., Bariviera A.F. Variations of particle swarm optimization for obtaining classification rules applied to credit risk in financial institutions of Ecuador // Risks. 2019. Vol. 8, Issue 1. Р. 2. doi.org/10.3390/risks8010002
34. Sardasht M.S., Rashedi E. Identifying influencing factors of audit risk model: A combined fuzzy ANP-DEMATEL approach // International Journal of Digital Accounting Research. 2018. Vol. 18. Pp. 69–117. doi.org/10.4192/1577-8517-v18_4
35. Luo N., Yu H., You Z., Li Y., Zhou T., Jiao Y., Han N., Liu C., Jiang Z., Qiao S. Fuzzy logic and neural network-based risk assessment model for import and export enterprises: A review // Journal of Data Science and Intelligent Systems. 2023. Vol. 1, No. 1. Pp. 2–11. doi.org/10.47852/bonviewJDSIS32021078
36. Wulan M., Petrovic D. A fuzzy logic-based system for risk analysis and evaluation within enterprise collaborations // Computers in Industry. 2012. Vol. 63, No. 8. Pp. 739–748. doi.org/10.1016/j.compind.2012.08.012
37. Afzal F., Yunfei S., Junai, D., Hanif M.S. Cost-risk contingency framework for managing cost overrun in metropolitan projects: Using fuzzy-AHP and simulation // International Journal of Managing Projects in Business. 2020. Vol. 13, Issue 5. Pp. 1121–1139. doi.org/10.1108/IJMPB-07-2019-0175
38. Hugo F.D., Pretorius L., Benade S.J. Some aspects of the use and usefulness of quantitative risk analysis tools in project management // South African Journal of Industrial Engineering. 2018. Vol. 29, No. 4. Pp. 116–128. doi.org/10.7166/29-4-1821
39. Albadán J., Gaona P., Montenegro C., González-Crespo R., Herrera-Viedma E. Fuzzy logic models for non-programmed decision-making in personnel selection processes based on gamification // Informatica. 2018. Vol. 29, Issue 1. Pp. 1–20. doi.org/10.15388/Informatica.2018.155
40. Izquierdo N.V., Lezama O.B.P., Dorta R.G., Viloria A., Deras I., Hernández-Fernández L. Fuzzy logic applied to the performance evaluation. Honduran coffee sector case // Proceedings of Advances in Swarm Intelligence: 9th International Conference, ICSI 2018. Part II. Edited by Y. Tan, Y. Shi, Q. Tang. Springer Cham, 2018. Pp. 164–173. doi.org/10.1007/978-3-319-93818-9_16
41. Osei-Kyei R., Chan A.P., Javed A.A., Ameyaw E.E. Critical success criteria for public-private partnership projects: international experts’ opinion // International Journal of Strategic Property Management. 2017. Vol. 21, No. 1. Pp. 87–100. doi.org/10.3846/1648715X.2016.1246388
42. Hsieh M.Y., Hsu Y.C., Lin C.T. Risk assessment in new software development projects at the front end: a fuzzy logic approach // Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing. 2018. Vol. 9. Pp. 295–305. doi.org/10.1007/s12652-016-0372-5
43. Mastrocinque E., Lamberti E., Ramirez F.J., Petrovic D. Measuring open innovation under uncertainty: A fuzzy logic approach // Journal of Engineering and Technology Management. 2022. Vol. 63. Р. 101673. doi.org/10.1016/j.jengtecman.2022.101673
44. Rajak S., Vinodh S. Application of fuzzy logic for social sustainability performance evaluation: A case study of an Indian automotive component manufacturing organization // Journal of Cleaner Production. 2015. Vol. 108, Part A. Pp. 1184–1192. doi.org/10.1016/j.jclepro.2015.05.070
45. Zadeh L.A. Fuzzy sets // Information and Control. 1965. Vol. 8, Issue 3. Pp. 338–353. doi.org/10.1016/S0019-9958(65)90241-X
46. Zadeh L.A. The role of fuzzy logic in the management of uncertainty in expert systems // Fuzzy Sets and Systems. 1983. Vol. 11, Issue 1-3. Pp. 199–227. doi.org/10.1016/S0165-0114(83)80081-5
47. Dombi J. Membership function as an evaluation // Fuzzy Sets and Systems. 1990. Vol. 35, Issue 1. Pp. 1–21. doi.org/10.1016/0165-0114(90)90014-W
48. Mayne A.J. Fuzzy sets, uncertainty, and information // Journal of the Operational Research Society. 1990. Vol. 41, Issue 9. Pp. 884–886. doi.org/10.1057/jors.1990.130
49. Kreinovich V., Kosheleva O., Shahbazova S.N. Why triangular and trapezoid membership functions: A simple explanation // Recent Developments in Fuzzy Logic and Fuzzy Sets. Edited by S.N. Shahbazova, M. Sugeno, J. Kacprzyk. Springer Cham, 2020. Pp. 25–31. doi.org/10.1007/978-3-030-38893-5_2
50. Critchfield T.S., Epting L.K. The Trouble with Babies and the Value of Bathwater: Complexities in the Use of Verbal Reports as Data // Analysis of Verbal Behavior. 1998. Vol. 15. Pp. 65–74. doi.org/10.1007/BF03392924
51. Oh I.S., Han J.H. Will investments in human resources during the COVID-19 pandemic crisis pay off after the crisis? // Industrial and Organizational Psychology. 2021. Vol. 14, Issue 1-2. Pp. 98–100. doi.org/10.1017/iop.2021.13
52. Rudolph C.W., Allan B., Clark M., Hertel G., Hirschi A., Kunze F., Shockley K., Shoss M., Sonnentag S., Zacher H. Pandemics: Implications for research and practice in industrial and organizational psychology // Industrial and Organizational Psychology. 2021. Vol. 14, Issue 1-2. Pp. 1–35. doi.org/10.1017/iop.2020.48
53. Asgary A., Ozdemir A.I., Özyürek H. Small and medium enterprises and global risks: Evidence from manufacturing SMEs in Turkey // International Journal of Disaster Risk Science. 2020. Vol. 11. Pp. 59–73. doi.org/10.1007/s13753-020-00247-0
54. Andersen T.J., Garvey M., Roggi O. Value Based Enterprise Risk Management Practices // Managing Risk and Opportunity: The Governance of Strategic Risk-Taking. Oxford University Press, 2014. Pp. 68–100. doi.org/10.1093/acprof:oso/9780199687855.003.0004
55. Sobocka-Szczapa H. Recruitment of employees – assumptions of the risk model // Risks. 2021. Vol. 9, Issue 3. Р. 55. doi.org/10.3390/risks9030055
56. Oberholzner T., Dorr A. Employment and job creation in born global enterprises in Austria // European Born Globals. Edited by I. Mandl, V. Patrini. London: Routledge, 2017. Pp. 63–85. doi.org/10.4324/9781315231136
57. Stokes P., Liu Y., Smith S., Leidner S., Moore N., Rowland C. Managing talent across advanced and emerging economies: HR issues and challenges in a Sino-German strategic collaboration // International Journal of Human Resource Management. 2016. Vol. 27, Issue 20. Pp. 2310–2338. doi.org/10.1080/09585192.2015.1074090
58. Kimseng T., Javed A., Jeenanunta C., Kohda Y. Applications of fuzzy logic to reconfigure human resource management practices for promoting product innovation in formal and non-formal R&D firms // Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity. 2020. Vol. 6, Issue 2. Р. 38. doi.org/10.3390/joitmc6020038
59. Benbrahim C.F., Sefiani N., Meddaoui A., Reklaoui K. Assessment of human resource competence and performance indicator // International Journal of Process Management and Benchmarking. 2016. Vol. 7, No. 1. Pp. 20–37. doi.org/10.1504/IJPMB.2017.080937
60. Karatop B., Kubat C., Uygun Ö. Talent management in manufacturing system using fuzzy logic approach // Computers & Industrial Engineering. 2015. Vol. 86. Pp. 127–136. doi.org/10.1016/j.cie.2014.09.015
61. Shahhosseini V., Sebt M.H. Competency-based selection and assignment of human resources to construction projects // Scientia Iranica. 2011. Vol. 18, Issue 2. Pp. 163–180. doi.org/10.1016/j.scient.2011.03.026
62. Wu Y., Wang Z., Wang S. Human resource allocation based on fuzzy data mining algorithm // Complexity. 2021. Vol. 2021. Р. 9489114. doi.org/10.1155/2021/9489114
Благодарности
Работы выполнены в рамках реализации проекта «Разработка методологии формирования инструментальной базы анализа и моделирования пространственного социально-экономического развития систем в условиях цифровизации с опорой на внутренние резервы» (FSEG-2023-0008).
Информация об авторах
Кудрявцева Татьяна Юрьевна
Доктор экономических наук, доцент, профессор Высшей инженерно-экономической школы Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого, г. Санкт-Петербург, Россия (194064, г. Санкт-Петербург, ул. Политехническая, 29); ORCID https://orcid.org/0000-0003-1403-3447 e-mail: kudryavtseva_tyu@spbstu.ru
Схведиани Анги Ерастиевич
Кандидат экономических наук, доцент Высшей инженерно-экономической школы Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого, г. Санкт-Петербург, Россия (194064, г. Санкт-Петербург, ул. Политехническая, 29); ORCID https://orcid.org/0000-0001-7171-7357 e-mail: shvediani_ae@spbstu.ru
Леухина Майя Сергеевна
Магистрант Высшей инженерно-экономической школы Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого, г. Санкт-Петербург, Россия (194064, г. Санкт-Петербург, ул. Политехническая, 29); ORCID https://orcid.org/0009-0003-1303-8235 e-mail: maya.leuhina@mail.ru
Шнейдер Александра Олеговна
Магистрант Высшей инженерно-экономической школы Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого, г. Санкт-Петербург, Россия (194064, г. Санкт-Петербург, ул. Политехническая, 29); ORCID https://orcid.org/0009-0007-6039-5672 e-mail: shnejder.ao@edu.spbstu.ru
Для цитирования
Кудрявцева Т.Ю., Схведиани А.Е., Леухина М.С., Шнейдер А.О. Модель нечеткой логики оценки кадровых рисков: кейс Русско-Финских экспортно-импортных операций малых и средний предприятий // Journal of Applied Economic Research. 2023. Т. 22, № 3. С. 683-709. https://doi.org/10.15826/vestnik.2023.22.3.028
DOI: https://doi.org/10.15826/vestnik.2023.22.3.028
Скачать полный текст статьи:
~912 кБ, *.pdf
(Размещен
30.09.2023)
Создано / Изменено: 18 августа 2015 / 20 сентября 2021
© ФГАОУ ВО «УрФУ имени первого Президента России Б.Н. Ельцина»
Увидели ошибку?
выделите фрагмент и нажмите:
Ctrl + Enter
Дизайн портала: Artsofte