DOI: https://doi.org/10.28991/esj-2025-09-04-01
تاريخ النشر: 2025-08-01
المؤلف: Иделя Бадыкова وآخرون
الموضوع الرئيسي: أثر الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة على الأعمال والمجتمع
نظرة عامة
تدرس هذه الدراسة محددات الأداء المالي للشركات (CFP) بين الشركات الروسية من 2012 إلى 2023، خاصة في سياق الاضطرابات الجيوسياسية. باستخدام تقنيات التعلم الآلي الجماعي، تتناول البحث الفجوات المنهجية في فهم التفاعلات المؤسسية غير الخطية. من خلال تحليل بيانات من 25 شركة كبيرة غير مالية، تشير النتائج إلى أن الانتماء الصناعي كان المتنبئ الرئيسي لـ CFP، مع انخفاضات كبيرة في القوة التفسيرية بعد 2022 بسبب العقوبات، مما أثر بشكل خاص على القطاعات كثيفة رأس المال مثل التصنيع والاستخراج. تسلط الدراسة الضوء على علاقة غير خطية بين حجم المنظمة و CFP، حيث أظهرت الشركات المتوسطة حجماً أكبر من المرونة مقارنة بالشركات الكبيرة، التي واجهت تحديات بيروقراطية.
علاوة على ذلك، تكشف التحليل أن الاستثمارات الاستراتيجية في المسؤولية الاجتماعية للشركات (CSR) والبحث والتطوير (R&D) تم تقليل أولويتها لصالح السيولة والاستقرار التشغيلي خلال العقوبات، بما يتماشى مع مبادئ الرؤية القائمة على الموارد (RBV). تؤكد الدراسة على هشاشة الأصول غير الملموسة تحت الصدمات النظامية وتدعو إلى أطر تخصيص موارد تكيفية لتحقيق التوازن بين البقاء على المدى القصير والمرونة على المدى الطويل. بشكل عام، توفر الدراسة رؤى قيمة لصانعي السياسات والمديرين حول تعزيز المرونة التشغيلية والرؤية الاستراتيجية في البيئات المتقلبة، بينما تتحدى الافتراضات الاقتصادية الخطية التقليدية من خلال نهجها المنهجي المبتكر.
مقدمة
تؤكد مقدمة هذه الورقة البحثية على الدور الحاسم للأداء المالي للشركات (CFP) كمقياس لمرونة المنظمة، من خلال دمج جوانب الكفاءة التشغيلية وجودة الحوكمة والقدرة على التكيف مع التغيرات الاقتصادية الكلية. تبرز تطور تقييم CFP من الأساليب الاقتصادية التقليدية إلى التقنيات الحسابية المتقدمة، وخاصة التعلم الآلي الجماعي (ML)، الذي يمكنه التقاط العلاقات المعقدة وغير الخطية بشكل أفضل في سياقات الأزمات. تشير الورقة إلى أنه بينما حددت الدراسات السابقة محددات رئيسية لـ CFP، مثل هيكل رأس المال وإنفاق R&D، فإنها غالبًا ما تعتمد على نماذج خطية تفشل في حساب تعقيدات التفاعلات بين المتغيرات، خاصة في البيئات المتأثرة بالعقوبات.
يهدف المؤلفون إلى معالجة هذه الفجوات من خلال استخدام التعلم الآلي الجماعي للتحقيق تجريبيًا في التفاعلات غير الخطية بين محددات CFP في سياق العقوبات بعد 2022 في روسيا. يسعون لاستكشاف كيف تؤثر الاضطرابات المؤسسية على أهمية الأطر النظرية المعمول بها، بما في ذلك نظرية الوكالة ونظرية أصحاب المصلحة والرؤية القائمة على الموارد (RBV)، خاصة من خلال عدسة القدرات الديناميكية. تمهد المقدمة الطريق لتحليل شامل لا يهدف فقط إلى تعزيز الدقة التنبؤية في المرونة المالية ولكن أيضًا لتقديم رؤى حول الطبيعة المتطورة للاستثمارات الاستراتيجية خلال الأزمات. ستفصل الأقسام التالية البيانات والمنهجية، وتقدم النتائج التجريبية، وتناقش الآثار النظرية والسياسية.
الطرق
في هذا القسم، يوضح المؤلفون المنهجية المستخدمة في تحليلهم التجريبي، الذي يمتد على بيانات من 2012 إلى 2023 تم جمعها من 25 شركة روسية كبيرة غير مالية، مما أسفر عن 300 ملاحظة سنوية للشركات. تركز الدراسة على المسؤولية الاجتماعية للشركات (CSR) والابتكار كمحددات لأداء الشركات، باستخدام نسبة السوق إلى الدفتر (MTB) كمتغير تابع لتمثيل قيمة الشركة. تطرح قيود مجموعة البيانات، الناجمة عن ممارسات الإفصاح الطوعي في روسيا، تحيزًا محتملاً في الاختيار؛ ومع ذلك، تعتبر طرق التعلم الآلي الجماعي مناسبة للتحليل نظرًا لصلابتها ضد الإفراط في التخصيص في أحجام العينات الصغيرة. تشمل المتغيرات التفسيرية الرئيسية مقاييس مالية مثل هامش EBITDA والرافعة المالية، إلى جانب مؤشرات غير مالية مثل نفقات CSR ونشاط الابتكار.
يستخدم المؤلفون إطار عمل متعدد النماذج لاختبار الفرضيات، مستفيدين من تقنيات التعلم الآلي الجماعي مثل Extra Trees Regressor وRandom Forest Regressor، التي تتفوق باستمرار على الأساليب التقليدية عبر مقاييس الأداء المختلفة. يكشف التحليل عن انخفاض في أداء النموذج بعد 2022، يُعزى إلى الصدمات الجيوسياسية التي تؤثر على الكفاءة المالية. تؤكد الدراسة على أهمية التحقق المتبادل لمعالجة الإفراط في التخصيص، مع تسليط الضوء على الفروق الكبيرة في أداء النموذج بين فترات ما قبل وما بعد 2022. بشكل عام، تؤكد النتائج على التفاعل بين ممارسات CSR واستثمار رأس المال البشري والابتكار في التأثير على نتائج المنظمات، بينما توضح أيضًا التحديات التي تطرحها العوامل الخارجية على الدقة التنبؤية.
النتائج
تكشف نتائج الدراسة عن تحولات كبيرة في محددات الكفاءة المالية للشركات بين فترتي 2012-2021 و2012-2023، خاصة في سياق الضغوط الجيوسياسية. تم تحديد الانتماء الصناعي كعامل رئيسي، حيث ساهم بنسبة 15% في القوة التفسيرية في الفترة الأخيرة، انخفاضًا من 28%. من الجدير بالذكر أن أهمية حجم الشركة زادت من 14% إلى 21%، بينما انخفض دور الابتكار بشكل كبير من 22% إلى 5%، مما يشير إلى تحول استراتيجي نحو الاستقرار التشغيلي بدلاً من الابتكار استجابةً للضغوط الخارجية. كما أبرز التحليل أن نفقات CSR حافظت على تأثير مستقر ولكنه ضئيل، مما يشير إلى تقليل الأولوية للاستثمارات الاستراتيجية طويلة الأجل لصالح تكتيكات البقاء الفوري.
استخدمت الدراسة تفسيرات شابلي الإضافية (SHAP) لتعزيز القابلية للتفسير، مما يظهر أن ميزات مثل الأداء الاقتصادي وعمر الشركة أثرت إيجابيًا على الكفاءة المالية. ومع ذلك، تشير النتائج إلى أن الشركات قد تواجه مقايضة بين الحفاظ على مبادرات CSR وضمان السيولة خلال الأزمات، مما يعكس مبادئ من الرؤية القائمة على الموارد (RBV) ونظرية أهمية أصحاب المصلحة. يتم التأكيد على الصرامة المنهجية للدراسة من خلال استخدام قيم SHAP، التي، بينما تقدم رؤى حول العلاقات السببية، تتطلب أيضًا الحذر بسبب حساسيتها للتغيرات الزمنية. تشمل مجالات البحث المستقبلية دراسات طولية لتقييم الآثار طويلة الأجل لتقليل استثمارات CSR وR&D، بالإضافة إلى مقارنات بين الدول لفهم الاستجابات المتنوعة للشركات تجاه العقوبات.
المناقشة
يسلط التحليل المقدم في هذا القسم الضوء على محددات الأداء المالي للشركات (CFP) بين الشركات الروسية من 2012 إلى 2023، خاصة في سياق الاضطرابات الجيوسياسية. يحدد الانتماء الصناعي كأهم متنبئ لـ CFP، حيث أظهرت قطاعات الاستخراج والتصنيع تأثيرًا أقوى مقارنة بالنقل والاتصالات. ومع ذلك، تضاءل هذا التأثير بشكل كبير بعد 2022، حيث انخفض من 28% إلى 15%، مما يعكس ضعف القطاعات أمام العقوبات، مثل اضطرابات سلسلة التوريد وتقلبات أسعار السلع، بما يتماشى مع نظرية الاعتماد على الموارد.
بالإضافة إلى ذلك، تكشف الدراسة عن علاقة غير خطية بين حجم المنظمة و CFP، حيث استفادت الشركات المتوسطة من وفورات الحجم والقدرة على التكيف، بينما واجهت الشركات الكبيرة تحديات بسبب الجمود البيروقراطي، بما يتماشى مع اقتصاديات تكلفة المعاملات. حافظت العوامل التقليدية مثل الأداء الاقتصادي (المقاس بهوامش EBITDA) وعمر الشركة على أهميتها، على الرغم من أن زيادة الرافعة المالية المالية زادت من المخاطر بعد 2022. علاوة على ذلك، تم تقليل الأولوية للاستثمارات الاستراتيجية في المسؤولية الاجتماعية للشركات (CSR) والبحث والتطوير (R&D) خلال العقوبات، حيث حولت الشركات تركيزها إلى البقاء الفوري، مما يعكس تحولًا استراتيجيًا يتماشى مع الرؤية القائمة على الموارد (RBV). بشكل عام، تؤكد هذه النتائج كيف يمكن أن تعيد الصدمات الجيوسياسية تشكيل استراتيجيات الشركات، مما يقلل من قيمة الأصول غير الملموسة ويزيد من الاعتماد على الموارد الملموسة والكفاءة التشغيلية.
DOI: https://doi.org/10.28991/esj-2025-09-04-01
Publication Date: 2025-08-01
Author(s): Иделя Бадыкова et al.
Primary Topic: Impact of AI and Big Data on Business and Society
Overview
This study examines the determinants of corporate financial performance (CFP) among Russian enterprises from 2012 to 2023, particularly in the context of geopolitical disruptions. Utilizing ensemble machine learning techniques, the research addresses methodological gaps in understanding non-linear institutional interactions. Analyzing data from 25 large non-financial firms, the findings indicate that industry affiliation was the primary predictor of CFP, with significant declines in explanatory power post-2022 due to sanctions, particularly affecting capital-intensive sectors like manufacturing and extractives. The study highlights a nonlinear relationship between organizational size and CFP, where mid-sized firms demonstrated greater agility compared to larger firms, which faced bureaucratic challenges.
Furthermore, the analysis reveals that strategic investments in corporate social responsibility (CSR) and research and development (R&D) were deprioritized in favor of liquidity and operational stability during sanctions, aligning with resource-based view (RBV) principles. The research underscores the fragility of intangible assets under systemic shocks and advocates for adaptive resource allocation frameworks to balance short-term survival with long-term resilience. Overall, the study provides valuable insights for policymakers and managers on fostering operational agility and strategic foresight in volatile environments, while challenging traditional linear econometric assumptions through its innovative methodological approach.
Introduction
The introduction of this research paper emphasizes the critical role of Corporate Financial Performance (CFP) as a measure of organizational resilience, integrating aspects of operational efficiency, governance quality, and adaptability to macroeconomic changes. It highlights the evolution of CFP evaluation from traditional econometric methods to advanced computational techniques, particularly ensemble machine learning (ML), which can better capture complex, non-linear relationships in crisis contexts. The paper notes that while prior studies have identified key determinants of CFP, such as capital structure and R&D spending, they often rely on linear models that fail to account for the intricacies of interactions among variables, especially in environments affected by sanctions.
The authors aim to address these gaps by employing ensemble ML to empirically investigate the non-linear interactions among CFP determinants in Russia’s post-2022 sanction context. They seek to explore how institutional upheavals influence the relevance of established theoretical frameworks, including agency theory, stakeholder theory, and the resource-based view (RBV), particularly through the lens of dynamic capabilities. The introduction sets the stage for a comprehensive analysis that not only aims to enhance predictive accuracy in financial resilience but also to provide insights into the evolving nature of strategic investments during crises. The subsequent sections will detail the data and methodology, present empirical findings, and discuss theoretical and policy implications.
Methods
In this section, the authors detail the methodology employed for their empirical analysis, which spans data from 2012 to 2023 collected from 25 large Russian non-financial companies, resulting in 300 firm-year observations. The study focuses on Corporate Social Responsibility (CSR) and innovation as determinants of firm performance, utilizing the market-to-book (MTB) ratio as the dependent variable to represent firm value. The dataset’s limitations, stemming from voluntary disclosure practices in Russia, introduce potential selection bias; however, ensemble machine learning methods are deemed suitable for analysis due to their robustness against overfitting in small sample sizes. Key explanatory variables include financial metrics such as EBITDA margin and financial leverage, alongside non-financial indicators like CSR expenditures and innovation activity.
The authors employ a multi-model framework for hypothesis testing, utilizing ensemble machine learning techniques such as Extra Trees Regressor and Random Forest Regressor, which consistently outperform traditional methods across various performance metrics. The analysis reveals a decline in model performance post-2022, attributed to geopolitical shocks affecting financial efficiency. The study emphasizes the importance of cross-validation to address overfitting, highlighting significant differences in model performance between the pre- and post-2022 periods. Overall, the findings underscore the interplay between CSR practices, human capital investment, and innovation in influencing organizational outcomes, while also illustrating the challenges posed by external factors on predictive accuracy.
Results
The results of the study reveal significant shifts in the determinants of financial efficiency for firms between the periods of 2012-2021 and 2012-2023, particularly in the context of geopolitical strains. Industry affiliation was identified as a key factor, contributing 15% to explanatory power in the latter period, down from 28%. Notably, firm size’s importance increased from 14% to 21%, while the role of innovation dramatically declined from 22% to 5%, suggesting a strategic pivot towards operational stability over innovation in response to external pressures. The analysis also highlighted that CSR expenditures maintained a stable but minimal impact, indicating a deprioritization of long-term strategic investments in favor of immediate survival tactics.
The study employed Shapley Additive Explanations (SHAP) to enhance interpretability, demonstrating that features such as economic performance and firm age positively influenced financial efficiency. However, the findings suggest that firms may face a trade-off between maintaining CSR initiatives and ensuring liquidity during crises, reflecting principles from resource-based view (RBV) and stakeholder salience theory. The methodological rigor of the study is underscored by the use of SHAP values, which, while providing insights into causal relationships, also necessitate caution due to their sensitivity to temporal shifts. Future research avenues include longitudinal studies to assess the long-term impacts of reduced CSR and R&D investments, as well as cross-country comparisons to understand the varied responses of firms to sanctions.
Discussion
The analysis presented in this section highlights the determinants of corporate financial performance (CFP) among Russian enterprises from 2012 to 2023, particularly in the context of geopolitical disruptions. It identifies industry affiliation as the primary predictor of CFP, with the extractive and manufacturing sectors exhibiting a stronger influence compared to transport and telecommunications. However, this influence significantly diminished after 2022, dropping from 28% to 15%, which reflects the sectors’ vulnerabilities to sanctions, such as supply chain disruptions and commodity price fluctuations, aligning with resource dependence theory.
Additionally, the study reveals a nonlinear relationship between organizational size and CFP, where mid-sized firms benefited from economies of scale and adaptability, while larger firms faced challenges due to bureaucratic inertia, consistent with transaction cost economics. Traditional factors like economic performance (measured by EBITDA margins) and firm age maintained their significance, although increased financial leverage heightened risks post-2022. Furthermore, strategic investments in corporate social responsibility (CSR) and research and development (R&D) were deprioritized during sanctions, as firms shifted focus to immediate survival, reflecting a strategic pivot in line with the resource-based view (RBV). Overall, these findings underscore how geopolitical shocks can reshape corporate strategies, diminishing the value of intangible assets and increasing dependence on tangible resources and operational efficiency.