Заявка на публикацию
Заполните форму ниже и Согласия на обработку персональных данных, мы изучим информацию и свяжемся с вами.
Нажимая кнопку «Отправить», Вы подтверждаете, что:
- статья не была опубликована ранее, а также не находится на рассмотрении в другом журнале;
- конфликт интересов отсутствует;
- информация, рассматриваемая в статье, не нарушает коммерческую, государственную или иную охраняемую законом тайну;
- в вышеуказанном материале соблюдены все авторские права: среди авторов указаны все те и только те, кто сделал значительный вклад в исследование, для всех заимствованных фрагментов (текстовые цитаты, таблицы, рисунки и формулы) указаны источники, позволяющие идентифицировать их автора;
- в случае выявления фактов научной недобросовестности, как в процессе рецензирования, так и после публикации (плагиат, повторная публикация, раскрытие защищенных данных), может последовать не только снятие статьи с публикации, но и уголовное преследование со стороны тех, чьи права будут нарушены в результате обнародования текста.
Заявка на рецензирование
Заполните форму ниже и Согласия на обработку персональных данных, мы изучим информацию и свяжемся с вами.
Нажимая кнопку «Отправить», Вы подтверждаете, что:
- Вы ознакомлены с регламентом оказания услуги;
- конфликт интересов отсутствует;
- объем аннотации - не менее 100-150 слов,
- информация, рассматриваемая в статье, не нарушает коммерческую, государственную или иную охраняемую законом тайну;
- в вышеуказанном материале соблюдены все авторские права: среди авторов указаны все те и только те, кто сделал значительный вклад в исследование, для всех заимствованных фрагментов (текстовые цитаты, таблицы, рисунки и формулы) указаны источники, позволяющие идентифицировать их автора;
- в случае выявления фактов научной недобросовестности, как в процессе рецензирования, так и после публикации (плагиат, повторная публикация, раскрытие защищенных данных), может последовать не только снятие статьи с публикации, но и уголовное преследование со стороны тех, чьи права будут нарушены в результате обнародования текста.
Сайт использует файлы cookie для повышения удобства пользователей
Чемыхин В.К. Взаимосвязь ESG-эффективности и инновационной активности российских компаний: эмпирический анализ
Научная статья
УДК 338.1
https://doi.org/10.24158/pep.2025.10.34
Виктор Кириллович Чемыхин
Университет ИТМО, Санкт-Петербург, Россия, chemikhin@yandex.ru
Аннотация. В научной статье исследуется взаимосвязь между ESG-эффективностью и инновационной активностью российских предприятий на основе анализа данных RAEX и Роспатента за 2020–2024 гг. С помощью байесовской HURDLE-модели оценивается влияние ESG-рейтингования, размера компании и отраслевой принадлежности на количество зарегистрированных патентов. Результаты подтверждают, что компании с более высокими ESG-рейтингами демонстрируют повышенную инновационную активность и внедряют новые технологические решения, что способствует их стратегическому развитию. В работе подробно раскрываются методология оценки ESG, особенности моделирования данных и производится системный анализ результатов. Выводы подчеркивают важность интеграции ESG-практик в стратегические управленческие решения для повышения конкурентоспособности российского бизнеса, а также обозначают роль ESG как движущей силы устойчивого развития и инновационного роста предприятий.
Ключевые слова: ESG, устойчивое развитие, инновации, патенты, байесовская модель, российские компании
Финансирование: инициативная работа.
Для цитирования: Чемыхин В.К. Взаимосвязь ESG-эффективности и инновационной активности российских компаний: эмпирический анализ // Общество: политика, экономика, право. 2025. № 10. С. 283–294. https://doi.org/10.24158/pep.2025.10.34.
Original article
Viktor K. Chemykhin
ITMO University, Saint Petersburg, Russia, chemikhin@yandex.ru
Abstract. This scientific article investigates the relationship between Environmental, Social, and Governance (ESG) performance and the innovative activity of Russian enterprises, based on an analysis of data from RAEX and the Federal Service for Intellectual Property (Rospatent) spanning the period 2020–2024. Using a Bayesian HURDLE model, the study assesses the impact of ESG ratings, company size, and industry affiliation on the number of patents registered. The results demonstrate that companies with higher ESG ratings exhibit increased innovation activity and implement novel technological solutions, thereby fostering their strategic development. The article thoroughly explores the ESG evaluation methodology, data modeling techniques, and provides strategic recommendations to enhance competitiveness among large companies within the Russian economy. Conclusions emphasize the importance of integrating ESG practices into strategic management decisions to enhance the competitiveness of Russian businesses.
Keywords: ESG, sustainable development, innovation, patents, Bayesian model, Russian companies
Funding: Independent work.
For citation: Chemykhin, V.K. (2025) The Relationship between ESG Performance and Innovation Activity of Russian Companies: An Empirical Analysis. Society: Politics, Economics, Law. (10), 283–294. Available from: doi:10.24158/pep.2025.10.34 (In Russian).
© Чемыхин В.К., 2025
УДК 338.1
https://doi.org/10.24158/pep.2025.10.34
Взаимосвязь ESG-эффективности
и инновационной активности российских компаний:
эмпирический анализ
Виктор Кириллович Чемыхин
Университет ИТМО, Санкт-Петербург, Россия, chemikhin@yandex.ru
Аннотация. В научной статье исследуется взаимосвязь между ESG-эффективностью и инновационной активностью российских предприятий на основе анализа данных RAEX и Роспатента за 2020–2024 гг. С помощью байесовской HURDLE-модели оценивается влияние ESG-рейтингования, размера компании и отраслевой принадлежности на количество зарегистрированных патентов. Результаты подтверждают, что компании с более высокими ESG-рейтингами демонстрируют повышенную инновационную активность и внедряют новые технологические решения, что способствует их стратегическому развитию. В работе подробно раскрываются методология оценки ESG, особенности моделирования данных и производится системный анализ результатов. Выводы подчеркивают важность интеграции ESG-практик в стратегические управленческие решения для повышения конкурентоспособности российского бизнеса, а также обозначают роль ESG как движущей силы устойчивого развития и инновационного роста предприятий.
Ключевые слова: ESG, устойчивое развитие, инновации, патенты, байесовская модель, российские компании
Финансирование: инициативная работа.
Для цитирования: Чемыхин В.К. Взаимосвязь ESG-эффективности и инновационной активности российских компаний: эмпирический анализ // Общество: политика, экономика, право. 2025. № 10. С. 283–294. https://doi.org/10.24158/pep.2025.10.34.
Original article
The Relationship between ESG Performance
and Innovation Activity of Russian Companies:
An Empirical Analysis
Viktor K. Chemykhin
ITMO University, Saint Petersburg, Russia, chemikhin@yandex.ru
Abstract. This scientific article investigates the relationship between Environmental, Social, and Governance (ESG) performance and the innovative activity of Russian enterprises, based on an analysis of data from RAEX and the Federal Service for Intellectual Property (Rospatent) spanning the period 2020–2024. Using a Bayesian HURDLE model, the study assesses the impact of ESG ratings, company size, and industry affiliation on the number of patents registered. The results demonstrate that companies with higher ESG ratings exhibit increased innovation activity and implement novel technological solutions, thereby fostering their strategic development. The article thoroughly explores the ESG evaluation methodology, data modeling techniques, and provides strategic recommendations to enhance competitiveness among large companies within the Russian economy. Conclusions emphasize the importance of integrating ESG practices into strategic management decisions to enhance the competitiveness of Russian businesses.
Keywords: ESG, sustainable development, innovation, patents, Bayesian model, Russian companies
Funding: Independent work.
For citation: Chemykhin, V.K. (2025) The Relationship between ESG Performance and Innovation Activity of Russian Companies: An Empirical Analysis. Society: Politics, Economics, Law. (10), 283–294. Available from: doi:10.24158/pep.2025.10.34 (In Russian).
© Чемыхин В.К., 2025
Список источников:
Гузырь В.В. Инновационная ESG-трансформация фирм как глобальный тренд устойчивого развития // Экономика и управление инновациями. 2022. № 1. С. 33–43.https://doi.org/10.26730/2587-5574-2022-1-33-43.
Завьялова Е.Б., Кротова Т.Г., Бунякова А.В. Влияние ESG на конкурентоспособность компании // Право и управление. XXI век. 2023. Т. 19, № 2. С. 62–70. https://doi.org/10.24833/2073-8420-2023-2-67-62-70.
Кшнясев И.А. Анализ обилия организмов: мультимодельный вывод как альтернатива проверки нуль-гипотезы // Биологические системы: устойчивость, принципы и механизмы функционирования : сб. материалов III Всерос. науч.-практ. конф. Нижний Тагил, 2010. Ч. 1. С. 348–352.
Тихомиров А.А., Харчилава Д.Х. Влияние ESG факторов на эффективность и инвестиционную привлекательность компаний // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2024. № 9-2. С. 312–318. https://doi.org/10.17513/vaael.3738.
Cameron A.C., Trivedi P.K. Regression analysis of count data : 2nd ed. Cambridge, 2013. 566 p. https://doi.org/10.1017/CBO9781139013567.
Egorov A. ESG as an innovative tool to improve the efficiency and financial stability of financial organizations // Procedia Computer Science. 2023. Vol. 221. P. 705–709. https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.08.041.
Mixed effects models and extensions in ecology with R / A.F. Zuur, E.N. Ieno, N.J. Walker, A.A. Saveliev, G.M. Smith. N. Y., 2009. 574 p. https://doi.org/10.1007/978-0-387-87458-6.
Zeileis A., Kleiber C., Jackman S. Regression models for count data in R // Journal of Statistical Software. 2008. Vol. 27, no. 8. P. 1–25. https://doi.org/10.18637/jss.v027.i08.
References:
Cameron, A.C. & Trivedi, P.K. (2013) Regression analysis of count data: 2nd ed. Cambridge, Cambridge University Press. Available from: doi:10.1017/CBO9781139013567.
Egorov, A. (2023) ESG as an innovative tool to improve the efficiency and financial stability of financial organizations. Procedia Computer Science. 221, 705–709. Available from: doi:10.1016/j.procs.2023.08.041.
Guzyr’, V.V. (2022) Innovative ESG-transformation of firms as a global trend of sustainable development. Economics and Innovation Management. (1), 33–43. Available from: doi:10.26730/2587-5574-2022-1-33-43. (In Russian)
Kshnyasev, I.A. (2010) Analysis of the abundance of organisms: multi-model inference as an alternative to testing the null hypothesis. In: Biological systems: Stability, principles and mechanisms of functioning: Collection of materials of the III All-Russian scientific and practical conference. Pt 1. Nizhny Tagil, Nizhnetagil'skaya Gosudarstvennaya Sotsial'no-Pedagogicheskaya Akademiya, 348–352. (In Russian)
Tikhomirov, A.А. & Kharchilava, D.Kh. (2024) The influence of ESG factors on the efficiency and investment attractiveness of companies. Vestnik Altaiskoi Akademii Ehkonomiki i Prava. (9-2), 312–318. Available from: doi:10.17513/vaael.3738. (In Russian)
Zavyalova, E.B., Krotova, T.G. & Buniakova, A.V. (2023) ESG impact on corporate competitiveness. Journal of Law and Administration. 19 (2), 62–70. Available from: doi:10.24833/2073-8420-2023-2-67-62-70. (In Russian)
Zeileis, A., Kleiber, C. & Jackman, S. (2008) Regression models for count data in R. Journal of Statistical Software. 27 (8), 1–25. Available from: doi:10.18637/jss.v027.i08.
Zuur, A.F., Ieno, E.N., Walker, N.J., Saveliev, A.A. & Smith, G.M. (2009) Mixed effects models and extensions in ecology with R. New York, Springer. Available from: doi:10.1007/978-0-387-87458-6.
Гузырь В.В. Инновационная ESG-трансформация фирм как глобальный тренд устойчивого развития // Экономика и управление инновациями. 2022. № 1. С. 33–43.https://doi.org/10.26730/2587-5574-2022-1-33-43.
Завьялова Е.Б., Кротова Т.Г., Бунякова А.В. Влияние ESG на конкурентоспособность компании // Право и управление. XXI век. 2023. Т. 19, № 2. С. 62–70. https://doi.org/10.24833/2073-8420-2023-2-67-62-70.
Кшнясев И.А. Анализ обилия организмов: мультимодельный вывод как альтернатива проверки нуль-гипотезы // Биологические системы: устойчивость, принципы и механизмы функционирования : сб. материалов III Всерос. науч.-практ. конф. Нижний Тагил, 2010. Ч. 1. С. 348–352.
Тихомиров А.А., Харчилава Д.Х. Влияние ESG факторов на эффективность и инвестиционную привлекательность компаний // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2024. № 9-2. С. 312–318. https://doi.org/10.17513/vaael.3738.
Cameron A.C., Trivedi P.K. Regression analysis of count data : 2nd ed. Cambridge, 2013. 566 p. https://doi.org/10.1017/CBO9781139013567.
Egorov A. ESG as an innovative tool to improve the efficiency and financial stability of financial organizations // Procedia Computer Science. 2023. Vol. 221. P. 705–709. https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.08.041.
Mixed effects models and extensions in ecology with R / A.F. Zuur, E.N. Ieno, N.J. Walker, A.A. Saveliev, G.M. Smith. N. Y., 2009. 574 p. https://doi.org/10.1007/978-0-387-87458-6.
Zeileis A., Kleiber C., Jackman S. Regression models for count data in R // Journal of Statistical Software. 2008. Vol. 27, no. 8. P. 1–25. https://doi.org/10.18637/jss.v027.i08.
References:
Cameron, A.C. & Trivedi, P.K. (2013) Regression analysis of count data: 2nd ed. Cambridge, Cambridge University Press. Available from: doi:10.1017/CBO9781139013567.
Egorov, A. (2023) ESG as an innovative tool to improve the efficiency and financial stability of financial organizations. Procedia Computer Science. 221, 705–709. Available from: doi:10.1016/j.procs.2023.08.041.
Guzyr’, V.V. (2022) Innovative ESG-transformation of firms as a global trend of sustainable development. Economics and Innovation Management. (1), 33–43. Available from: doi:10.26730/2587-5574-2022-1-33-43. (In Russian)
Kshnyasev, I.A. (2010) Analysis of the abundance of organisms: multi-model inference as an alternative to testing the null hypothesis. In: Biological systems: Stability, principles and mechanisms of functioning: Collection of materials of the III All-Russian scientific and practical conference. Pt 1. Nizhny Tagil, Nizhnetagil'skaya Gosudarstvennaya Sotsial'no-Pedagogicheskaya Akademiya, 348–352. (In Russian)
Tikhomirov, A.А. & Kharchilava, D.Kh. (2024) The influence of ESG factors on the efficiency and investment attractiveness of companies. Vestnik Altaiskoi Akademii Ehkonomiki i Prava. (9-2), 312–318. Available from: doi:10.17513/vaael.3738. (In Russian)
Zavyalova, E.B., Krotova, T.G. & Buniakova, A.V. (2023) ESG impact on corporate competitiveness. Journal of Law and Administration. 19 (2), 62–70. Available from: doi:10.24833/2073-8420-2023-2-67-62-70. (In Russian)
Zeileis, A., Kleiber, C. & Jackman, S. (2008) Regression models for count data in R. Journal of Statistical Software. 27 (8), 1–25. Available from: doi:10.18637/jss.v027.i08.
Zuur, A.F., Ieno, E.N., Walker, N.J., Saveliev, A.A. & Smith, G.M. (2009) Mixed effects models and extensions in ecology with R. New York, Springer. Available from: doi:10.1007/978-0-387-87458-6.