Работа посвящена исследованию взаимосвязи между демографическими, психологическими и внешними чертами генеральных директоров (CEO) и оценкой первичных размещений токенов (ICO). Для сбора данных о характеристиках генеральных директоров мы обработали текстовые данные с веб-сайтов, их личных страниц в социальных сетях, интервью и другие источники. Мы применили подход, основанный на искусственном интеллекте, чтобы количественно оценить внешние характеристики генеральных директоров по их фотографиям. Мы использовали базы данных ICO Drops и CoinMarketCap для извлечения информации об ICO в период COVID-19. Затем мы применили регрессионный анализ для проверки гипотез о связи этих характеристик с оценкой ICO. Результаты исследования показывают значимое влияние стажа работы и доминантности, но отсутствие предсказательной силы таких факторов, как возраст, пол, человеческий капитал, экстраверсия и внешние параметры в кризисный период. Результаты в виде сформулированных профилей генеральных директоров в кризисный период могут предоставить инвесторам и предприятиям рекомендации для надлежащей оценки сигналов от генеральных директоров во время запуска ICO.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
This study investigates the effects of chief executive officers’ (CEOs’) traits on the business valuation in initial coin offerings (ICOs), which are the ways to gain capital through the issuance of blockchain- based cryptocurrency. Blockchain technology has drawn global attention in recent years due to its tremendous success from providing security of crypto transactions and transparency of each step in the chain. This digital ledger enabled creation and further development of modern financing approaches that reveal the transformative impact of blockchain on the financial industry. One of the newly established instruments to raise capital unconventionally is the initial coin offerings (ICO) for new ventures, allowing them to sell their crypto tokens on blockchain exchanges and attract financing without selling equity or taking on debt
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Adhami S., Giudici G., Martinazzi S. (2018). Why do businesses go crypto? An empirical analysis of initial coin offerings. Journal of Economics and Business, 100, 64-75.
2. Agha M., Pramathevan S. (2023). Executive gender, age, and corporate financial decisions and performance: The role of overconfidence. Journal of Behavioral and Experimental Finance, 38(C). DOI: 10.1016/j.jbef.2023.100794
3. Ahmad M.F., Kowalewski O., Pisany P. (2021). What determines initial coin offering success: A cross-country study? Economics of Innovation and New Technology, 32 (5), 1-24. DOI: 10.1080/10438599.2021.1982712 EDN: LVDSAR
4. Albrecht S., Lutz B., Neumann D. (2020). The behavior of blockchain ventures on Twitter as a determinant for funding success. Electronic Markets, 30 (2), 241-257. EDN: RYFSPE
5. Alrajih S., Ward J. (2014). Increased facial width-to-height ratio and perceived dominance in the faces of the UK’s leading business leaders. British Journal of Psychology, 105 (2), 153-161. DOI: 10.1111/bjop.12035
6. Alshater M.M., Joshipura M., Khoury R.E., Nasrallah N. (2023). Initial coin offerings: A hybrid empirical review. Small Business Economics, 61 (3), 891-908. EDN: EANPNM
7. Al-Shboul M., Assaf A., Mokni K. (2022). When bitcoin lost its position: Cryptocurrency uncertainty and the dynamic spillover among cryptocurrencies before and during the COVID-19 pandemic.International Review of Financial Analysis, 83, 102309. EDN: HYPVRD
8. Amran N.A., Yusof M.A. M., Ishak R., Aripin N. (2014). Do characteristics of CEO and chairman influence government-linked companies’ performance? Procedia-Social and Behavioral Sciences, 109, 799-803.
9. An J., Duan T., Hou W., Xu X. (2019). Initial coin offerings and entrepreneurial finance: The role of founders’ characteristics. Journal of Alternative Investments, 21 (4), 26-40. DOI: 10.3905/jai.2019.1.068
10. Ancona D.G. (1990). Outward bound: Strategic for team survival in an organization. Academy of Management Journal, 33 (2), 334-365. DOI: 10.5465/256328 EDN: BHHXAL
11. Anglin A.H., Wolfe M.T., Short J.C., McKenny A.F., Pidduck R.J. (2018). Narcissistic rhetoric and crowdfunding performance: A social role theory perspective. Journal of Business Venturing, 33 (6), 780-812.
12. Ashton M.C., Lee K., Paunonen S.V. (2002). What is the central feature of extraversion? Social attention versus reward sensitivity. Journal of Personality and Social Psychology, 83 (1), 245-252. DOI: 10.1037/0022-3514.83.1.245 EDN: GXTUGZ
13. Assaf A., Bhandari A., Charif H., Demir E. (2022). Multivariate long memory structure in the cryptocurrency market: The impact of COVID-19.International Review of Financial Analysis, 82(C). DOI: 10.1016/j.irfa.2022.102132
14. Atkinson S. M., Baird S. B., Frye M.B. (2003). Do female mutual fund managers manage differently? Journal of Financial Research, 26 (1), 1-18. EDN: DZYMOJ
15. Bammens Y., Collewaert V. (2014). Trust between entrepreneurs and angel investors: Exploring positive and negative implications for venture performance assessments. Journal of Management, 40 (7), 1980-2008.
16. Baron R.A., Markman G.D., Bollinger M. (2006). Exporting social psychology: Effects of attractiveness on perceptions of entrepreneurs, their ideas for new products, and their financial success. Journal of Applied Social Psychology, 36 (2), 467-492. DOI: 10.1111/j.0021-9029.2006.00015.x
17. Bass B.M. (1985). Leadership: Good, better, best. Organizational Dynamics, 13 (3), 26-40. 10.1016/0090-2616 (85)90028-2. DOI: 10.1016/0090-2616(85)90028-2
18. Bates T. (1985). Entrepreneur human capital endowments and minority business viability. Journal of Human Resources, 20 (4), 540-554.
19. Baumeister R.F., Sommer K.L. (1997). What do men want? Gender differences and two spheres of belongingness: Comment on Cross and Madson. Psychological Bulletin, 122 (1), 38-44. DOI: 10.1037/0033-2909.122.1.38 EDN: HKBDKD
20. Bebchuk L.A., Cremers K.M., Peyer U. C. (2011). The CEO pay slice. Journal of Financial Economics, 102 (1), 199-221. DOI: 10.1016/j.jfineco.2011.05.006
21. Becker G.S. (1962). Investment in human capital: A theoretical analysis. Journal of Political Economy, 70 (5), 9-49. Available at: http://www.jstor.org/stable/1829103.
22. Bellavitis C., Fisch C., Wiklund J. (2020). A comprehensive review of the global development of initial coin offerings (ICOs) and their regulation. Journal of Business Venturing Insights, 15. DOI: 10.2139/ssrn.3728741
23. Benedetti H., Kostovetsky L. (2021). Digital tulips? Returns to investors in initial coin offerings. Journal of Corporate Finance, 66, February. Available at:. DOI: 10.1016/j.jcorpfin.2020.101786
24. Bodenhausen G.V., Wyer R.S. (1985). Effects of stereotypes in decision making and information-processing strategies. Journal of Personality and Social Psychology, 48 (2), 267-282. DOI: 10.1037/0022-3514.48.2.267
25. Brochado A., Troilo M.L. (2021). Initial coin offerings: An emergent research area. Digital Policy, Regulation and Governance, 23 (2), 113-131. DOI: 10.1108/DPRG-06-2020-0084 EDN: YKCCVF
26. Burns T., Stalker G.M. (1961). Mechanistic and organic systems. Classics of Organizational Theory, 10 (2), 209-214.
27. Campino J., Brochado A., Rosa Ä. (2021). Initial coin offerings (ICOs): The importance of human capital. Journal of Business Economics, 91 (8), 1225-1262. DOI: 10.1007/s11573-021-01037-w EDN: XDMIZN
28. Campino J., Brochado A., Rosa Ä. (2022). Initial coin offerings (ICOs): Why do they succeed? Financial Innovation, January 17, 8, 2-35. DOI: 10.1186/s40854-021-00317-2
29. Carré J.M., McCormick C.M. (2008). In your face: Facial metrics predict aggressive behavior in the laboratory and in varsity and professional hockey players. Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences, 275, 2651-2656. EDN: LWEAVL
30. Carter D.A., D’Souza F., Simkins B.J., Simpson W.G. (2010). The gender and ethnic diversity of US boards and board committees and firm financial performance. Corporate Governance: An International Review, 18 (5), 396-414. DOI: 10.1111/j.1467-8683.2010.00809.x
31. Chauhan R., Ghanshala K.K., Joshi R.C. (2018). Convolutional neural network (CNN) for image detection and recognition. In: 2018 First International Conference on Secure Cyber Computing and Communication (ICSCCC). N.Y.: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE).
32. Chen R.R., Chen K. (2020). A 2020 perspective on “Information asymmetry in initial coin offerings (ICOs): Investigating the effects of multiple channel signals”. Electronic Commerce Research and Applications, 40. DOI: 10.1016/j.elerap.2020.100936
33. Chen Y., Pereira I., Patel P.C. (2021). Decentralized governance of digital platforms. Journal of Management, 47 (5), 1305-1337. EDN: DVFAHM
34. Chen Y.J., Qin G., Chen J., Xu J.L., Feng D.Y., Wu X.Y., Li X. (2020).Comparison of face-touching behaviors before and during the coronavirus disease 2019 pandemic. JAMA Network Open, 3 (7), e2016924. DOI: 10.1001/jamanetworkopen.2020.16924 EDN: TUYBUG
35. Chintrakarn P., Chatjuthamard P., Tong S., Jiraporn P. (2018). How do powerful CEOs view dividends and stock repurchases? Evidence from the CEO pay slice (CPS).International Review of Economics & Finance, 58, 49-64.
36. Chitsazan H., Bagheri A., Tajeddin M. (2022). Initial coin offerings (ICOs) success: Conceptualization, theories and systematic analysis of empirical studies. Technological Forecasting and Social Change, 180. DOI: 10.1016/j.techfore.2022.121729
37. Colombo M.G., Fisch C., Momtaz P.P., Vismara S. (2022). The CEO beauty premium: Founder CEO attractiveness and firm valuation in initial coin offerings. Strategic Entrepreneurship Journal, 16 (3), 491-521. DOI: 10.1002/sej.1417 EDN: JJVQCB
38. Croson R., Gneezy U. (2009). Gender differences in preferences. Journal of Economic literature, 47 (2), 448-474.
39. Cunningham M. R., Barbee A. P., Pike C.L. (1990). What do women want? Facialmetric assessment of multiple motives in the perception of male facial physical attractiveness. Journal of Personality and Social Psychology, 59 (1), 61-72. EDN: HIUSPB
40. Daft R.L., Sormunen J., Parks D. (1988). Chief executive scanning, environmental characteristics, and company performance: An empirical study. Strategic Management Journal, 9 (2), 123-139. DOI: 10.1002/smj.4250090204
41. Davidson W.N., Xie B., Xu W., Ning Y. (2007). The influence of executive age, career horizon and incentives on pre-turnover earnings management. Journal of Management and Governance, 11, 45-60.
42. Dusseldorp J.R., Veen M.M. van, Guarin D.L., Quatela O., Jowett N., Hadlock T.A. (2019). Spontaneity assessment in dually innervated gracilis smile reanimation surgery. JAMA Facial Plastic Surgery, 21 (6), 551-557.
43. Eagly A.H., KarauS.J. (2002). Role congruity theory of prejudice toward female leaders. Psychological Review, 109 (3), 573-598. EDN: GZRIQH
44. Eisenhardt K.M., Bourgeois III L.J. (1988). Politics of strategic decision making in highvelocity environments: Toward a midrange theory. Academy of Management Journal, 31 (4), 737-770. DOI: 10.5465/256337
45. Fisch C. (2019). Initial coin offerings (ICOs) to finance new ventures. Journal of Business Venturing 34 (1), 1-22. DOI: 10.1016/j.jbusvent.2018.09.007
46. Fisch C., Momtaz P.P. (2020). Institutional investors and post-ICO performance: an empirical analysis of investor returns in initial coin offerings (ICOs). Journal of Corporate Finance, March, 64.
47. Forgas J.P. (ed.). (1991). Emotion and social judgments. Vol. 23.
48. Elmsford, N.Y.: Pergamon Press. Forgas J.P., Bower G. H. (1988). Affect in social judgments. Australian Journal of Psychology, 40 (2), 125-145.
49. Garrett D.F., Pavan A. (2012). Managerial turnover in a changing world. Journal of Political Economy, 120 (5), 879-925. DOI: 10.1086/668836
50. Geniole S.N., Denson T.F., Dixson B.J., Carré J.M., McCormick C.M. (2015). Evidence from meta-analyses of the facial width-to-height ratio as an evolved cue of threat. PloS one, July 16; 10 (7), e0132726. DOI: 10.1371/journal.pone.0132726
51. Gkillas K., Katsiampa P. (2018). An application of extreme value theory to cryptocurrencies. Economics Letters, 164, 109-111. EDN: PEIOHB
52. Green T.C., Jame R., Lock B. (2019). Executive extraversion: Career and firm outcomes. Accounting Review, 94 (3), 177-204. DOI: 10.2308/accr-52208
53. Greene J.J., Tavares J., Guarin D.L., Hadlock T. (2019). Clinician and automated assessments of facial function following eyelid weight placement. JAMA Facial Plastic Surgery, 21 (5), 387-392.
54. Guarin D.L., Dusseldorp J., Hadlock T.A., Jowett N. (2018). A machine learning approach for automated facial measurements in facial palsy. JAMA Facial Plastic Surgery, 20 (4), 335-337.
55. Haleblian J., Finkelstein S. (1993). Top management team size, CEO dominance, and firm performance: The moderating roles of environmental turbulence and discretion. Acaelemy of Management Journal, 36 (4), 844-863. DOI: 10.2307/256761 EDN: BPLCFZ
56. Hambrick D.C., Fukutomi G.D. (1991). The seasons of a CEO’s tenure. Academy of Management Review, 16 (4), 719-742. DOI: 10.5465/amr.1991.4279621 EDN: BKRUHJ
57. Hambrick D. C., Mason P.A. (1984). Upper echelons: The organization as a reflection of its top managers. Academy of Management Review, 9 (2), 193-206. DOI: 10.2307/258434
58. Hamdani N.A., Ramadani V., Anggadwita G., Maulida G.S., Zuferi R., Maalaoui A. (2023). Gender stereotype perception, perceived social support and self-efficacy in increasing women’s entrepreneurial intentions.International Journal of Entrepreneurial Behavior & Research, 29 (6), 1290-1313. EDN: TLYDZT
59. Harrison J.R., Torres D.L., Kukalis S. (1988). The changing of the guard: Turnover and structural change in the top-management positions. Administrative Science Quarterly, 33 (2), 211-232.
60. Hehman E., Leitner J.B., Deegan M.P., Gaertner S.L. (2015). Picking teams: When dominant facial structure is preferred. Journal of Experimental Social Psychology, 59, 51-59.
61. Hisrich R., Brush C. (1984). The woman entrepreneur: Management skills and business problems. University of Illinois at Urbana-Champaign’s Academy for Entrepreneurial Leadership Historical Research Reference in Entrepreneurship.
62. Hoang T.T., Nguyen C.V., Van Tran H.T. (2019). Are female CEOs more risk averse than male counterparts? Evidence from Vietnam. Economic Analysis and Policy, 63, 57-74. DOI: 10.1016/j.eap.2019.05.001
63. Hodges-Simeon C.R., Albert G., Richardson G.B., McHale T.S., Weinberg S.M., Gurven M., Gaulin S.J. (2021). Was facial width-to-height ratio subject to sexual selection pressures? A life course approach. PloS one, 16 (3), e0240284. DOI: 10.1371/journal.pone.0240284 EDN: QFEFOS
64. House R.J., Spangler W.D., Woycke J. (1991). Personality and charisma in the U.S. presidency: A psychological theory of leader effectiveness. Administrative Science Quarterly, 36, 364-396. EDN: HEKXYL
65. Ibba S., Pinna A., Baralla G., Marchesi M. (2018). ICOs overview: Should investors choose an ICO developed with the lean startup methodology? In: Agile Processes in Software Engineering and Extreme Programming: 19th International Conference. XP 2018, Porto, Portugal, May 21-25, 2018.
66. Proceedings 19, 293-308. Springer International Publishing. Isen A.M., Patrick R. (1983). The effect of positive feelings on risk taking: When the chips are down. Organizational Behavior and Human Performance, 31 (2), 194-202. 10.1016/0030-5073 (83)90120-4. DOI: 10.1016/0030-5073(83)90120-4
67. Jalbert T., Rao R.P., Jalbert M. (2002). Does school matter? An empirical analysis of CEO education, compensation, and firm performance.International Business and Economics Research Journal, 1 (1), 83-98.
68. Johnson M.A., Stevenson R. M., Letwin C.R. (2018). A woman’s place is in the.. startup! Crowdfunder judgments, implicit bias, and the stereotype content model. Journal of Business Venturing, 33 (6), 813-831. DOI: 10.1016/j.jbusvent.2018.04.003
69. Jung S.G., An J., Kwak H., Salminen J., Jansen B. (2018). Assessing the accuracy of four popular face recognition tools for inferring gender, age, and race. Proceedings oftheInternational AAAI Conference on Web and Social Media, 12 (1). DOI: 10.1609/icwsm.v12i1.15058
70. Jung S.G., An J., Kwak H., Salminen J., Jansen B.J. (2017). Inferring social media users’ demographics from profile pictures: A Face++ analysis on Twitter users. Proceedings of the International Conference on Electronic Business (ICEB). Al Barsha, Dubai, United Arab Emirates, Dec. 4-8, 140-145.
71. Kamiya S., Kim Y.H., Park S. (2019). The face of risk: CEO facial masculinity and firm risk. European Financial Management, 25 (2), 239-270. DOI: 10.1111/eufm.12175
72. Katsiampa P., Yarovaya L., Ziçba D. (2022). High-frequency connectedness between Bitcoin and other top-traded crypto assets during the COVID-19 crisis. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 79. DOI: 10.2139/ssrn.3871405
73. Katz R. (1980). Time and work, towards an integrative, perspective. Research in Organizational Behavior, 2, 81-127.
74. Keating C.F., Mazur A., Segall M.H. (1981). A cross-cultural exploration of physiognomic traits of dominance and happiness. Ethology and Sociobiology, 2 (1), 41-48.
75. Khan W.A., Vieito J.P. (2013). CEO gender and firm performance. Journal of Economics and Business, 67, 55-66. DOI: 10.1016/j.jeconbus.2013.01.003
76. Kijkasiwat P., Almustafa H., Phuensane P. (2022). Initial coin offerings for business: A systematic literature review and bibliometric analysis. SNBusiness & Economics, 3 (1), 13.
77. Kim Y.H. A., Park J., Shin H. (2022). CEO facial masculinity, fraud, and ESG: Evidence from South Korea. Emerging Markets Review, 53. DOI: 10.1016/j.ememar.2022.100917
78. King G. (2002). Crisis management & team effectiveness: A closer examination. Journal of Business Ethics, 41 (3), 235-249. Available at: http://www.jstor.org/stable/25074921. EDN: BCKQFF
79. Kosinski M. (2021). Facial recognition technology can expose political orientation from naturalistic facial images. Scientific Reports, 11 (1), 1-7. EDN: NLOYHE
80. Koutsoumpis A., Oostrom J.K., Holtrop D., Van Breda W., Ghassemi S., Vries R.E. de (2022). The kernel of truth in text-based personality assessment: A meta-analysis of the relations between the Big Five and the Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC). Psychological Bulletin, 148 (11-12), 843-868. EDN: CBPDOH
81. Lewis G.J., Lefevre C.E., Bates T.C. (2012). Facial width-to-height ratio predicts achievement drive in US presidents. Personality and Individual Differences, 52 (7), 855-857.
82. Liu L., Wen G., Zheng L. (2022). Facial width to height ratio and perceived aggression: The disjunction effect of horizontal and vertical components. Personality and Individual Differences, June, 191 (4); 111578. Available at: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0191886922000824.
83. Long H., Demir E., Bçdowska-Sojka B., Zaremba A., Shahzad S.J.H. (2022). Is geopolitical risk priced in the cross-section of cryptocurrency returns? Finance Research Letters, October, 49, 10313149. EDN: JBMTKJ
84. Lord R.G. (1985). An information processing approach to social perceptions, leadership and behavioral measurement in organizations. Research in Organizational Behavior, 7 (1), 87-128.
85. Maier N.R., Hoffman L.R. (1961). Organization and creative problem solving. Journal ofApplied Psychology, 45 (4), 277-280. DOI: 10.1037/h0041850
86. Mairesse F., Walker M.A., Mehl M.R., Moore R.K. (2007). Using linguistic cues for the automatic recognition of personality in conversation and text. Journal of Artificial Intelligence Research, 30, 457-500. DOI: 10.1613/jair.2349
87. Malhotra S., Reus T.H., Zhu P., Roelofsen E.M. (2018). The acquisitive nature of extraverted CEOs. Administrative Science Quarterly, 63 (2), 370-408.
88. Mallat S. (2016). Understanding deep convolutional networks. Philosophical Transactions: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 374 (2065), 1-16. Available at: http://www.jstor.org/stable/24760361.
89. Martin A.D., Nishikawa T., Williams M.A. (2009). CEO gender: Effects on valuation and risk. Quarterly Journal of Finance and Accounting, 40 (3), 23-40.
90. Matthews G., Deary I.J., Whiteman M.C. (2003). Personality traits. Cambridge: Cambridge University Press.
91. McCrae R.R., Costa P.T. (1987). Validation of the five-factor model of personality across instruments and observers. Journal of Personality and Social Psychology, 52 (1), 81-90.
92. Messer U., Wölfl S., Feste J. (2019). Creating a sincere look. Marketing: ZFP-Journal of Research and Management, 41 (2), 37-47. Available at: https://www.jstor.org/stable/26741535.
93. Miller D. (1986). Configurations of strategy and structure: Towards a synthesis. Strategic Management Journal, 7 (3), 233-249.
94. Miller D. (1991). Stale in the saddle: CEO tenure and the match between organization and environment. Management Science, 37 (1), 34-52. DOI: 10.1287/mnsc.37.1.34
95. Momtaz P.P. (2018). Token sales and initial coin offerings: Introduction. Journal of Alternative Investments, 22 (4), 1-6.
96. Momtaz P.P. (2020). CEO emotions and firm valuation in initial coin offerings: An artificial emotional intelligence approach. Strategic Management Journal, 42 (3), 558-578. DOI: 10.1002/smj.3235 EDN: FQLEVV
97. Ofir M., Sadeh I. (2020). ICO vs. IPO: Empirical findings, information asymmetry, and the appropriate regulatory framework. Vanderbilt Journal of Transnational Law, 53, 2, 525-613.
98. Peni E. (2014). CEO and Chairperson characteristics and firm performance. Journal of Management & Governance, 18, 185-205. DOI: 10.1007/s10997-012-9224-7
99. Pfeffer J. (1981). Understanding the role of power in decision making. Power in Organizations. Marshfield (MA): xiv, 391 p. ISBN: 978-0-273-01638-0
100. Piva E., Rossi-Lamastra C. (2018). Human capital signals and entrepreneurs’ success in equity crowdfunding. Small Business Economics, 51, 667-686. DOI: 10.1007/s11187-017-9950-y EDN: HXNCQK
101. Ployhart R.E., Lim B. C., Chan K.Y. (2001). Exploring relations between typical and maximum performance ratings and the five factor model of personality. Personnel Psychology, 54 (4), 809-843. DOI: 10.1111/j.1744-6570.2001.tb00233.x EDN: EEORHB
102. Pound N., Penton-Voak I.S., Surridge A.K. (2009). Testosterone responses to competition in men are related to facial masculinity. Proceedings: Biological Sciences, 276 (1654), 153-159. Available at: http://www.jstor.org/stable/30243944.
103. Putri E.A., Rusmanto T. (2019). The impact of CEO characteristics on earnings per share and earnings management.International Journal of Scientific and Technology Research, 8 (10), 925-929.
104. Roosenboom P., Kolk T. van der, Jong A. de (2020). What determines success in initial coin offerings? Venture Capital, 22 (2), 161-183. DOI: 10.1080/13691066.2020.1741127 EDN: BTOWUP
105. Rule N.O., Ambady N. (2011). Face and fortune: Inferences of personality from managing partners’ faces predict their law firms’ financial success. Leadership Quarterly, 22 (4), 690-696.
106. Scheib J.E., Gangestad S.W., Thornhill R. (1999). Facial attractiveness, symmetry and cues of good genes. Proceedings: Biological Sciences, 266 (1431), 1913-1917. Available at: http://www.jstor.org/stable/51648.
107. Serfling M.A. (2014). CEO age and the riskiness of corporate policies. Journal of Corporate Finance, 25, 251-273. DOI: 10.1016/j.jcorpfin.2013.12.013
108. Shamir B., Howell J.M. (1999). Organizational and contextual influences on the emergence and effectiveness of charismatic leadership. Leadership Quarterly, 10 (2), 257-283. DOI: 10.1016/S1048-9843(99)00014-4
109. Spence M. (1973). Job market signaling. Quarterly Journal of Economics, 87 (3), 355-374. DOI: 10.2307/1882010
110. Stefanidis D., Nicolaou N., Charitonos S.P., Pallis G., Dikaiakos M. (2022). What’s in a face? Facial appearance associated with emergence but not success in entrepreneurship. Leadership Quarterly, 33 (2). DOI: 10.1016/j.leaqua.2021.101597 EDN: ZRIQKZ
111. Stirrat M., Perrett D.I. (2010). Valid facial cues to cooperation and trust: Male facial width and trustworthiness. Psychological Science, 21 (3), 349-354.
112. Sutton R.I. (1991). Maintaining norms about expressed emotions: The case of bill collectors. Administrative Science Quarterly, 36, 245-268. EDN: HELADJ
113. Swartz L. (2022). Theorizing the 2017 blockchain ICO bubble as a network scam. New Media & Society, 24 (7), 1695-1713. DOI: 10.1177/14614448221099224 EDN: DGQUGM
114. Tao Z., Peng B., Ma L. (2022). Optimal initial coin offering under speculative token trading. European Journal of Operational Research, 306 (2), 632-644. DOI: 10.1016/j.ejor.2022.07.023 EDN: HETCKN
115. Unger J.M., Rauch A., Frese M., Rosenbusch N. (2011). Human capital and entrepreneurial success: A meta-analytical review. Journal of Business Venturing, 26 (3), 341-358. DOI: 10.1016/j.jbusvent.2009.09.004
116. Wang Y., Poutziouris P. (2010). Entrepreneurial risk taking: Empirical evidence from UK family firms.International Journal of Entrepreneurial Behavior & Research, 16 (5), 370-388. DOI: 10.1108/13552551011071841
117. Weber A., Zulehner C. (2010). Female hires and the success of start-up firms. American Economic Review, 100 (2), 358-361.
118. Wong E. M., Ormiston M.E., Haselhuhn M.P. (2011). A face only an investor could love: CEOs’ facial structure predicts their firms’ financial performance. Psychological Science, 22 (12), 1478-1483.
119. Xu M., Chen X., Kou G. (2019). A systematic review of blockchain. Financial Innovation, 5 (1), 1-14. EDN: AZFGFK
120. Xu W., Wang T., Chen R., Zhao J.L. (2021). Prediction of initial coin offering success based on team knowledge and expert evaluation. Decision Support Systems, 147. DOI: 10.1016/j.dss.2021.113574
121. Yang Y., Tang C., Qu X., Wang C., Denson T.F. (2018). Group facial width-to-height ratio predicts intergroup negotiation outcomes. Frontiers in Psychology, February 2018 (9). DOI: 10.3389/fpsyg.2018.00214
Выпуск
Другие статьи выпуска
В 2022 г. в первые несколько месяцев после введения санкций формировались негативные прогнозы состояния региональных бюджетов. В результате постепенного введения санкций и адаптивности российской экономики негативные последствия были умеренными или в некоторых ситуациях отложенными. Данная статья посвящена анализу процессов трансформации параметров региональных бюджетов после 2022 г., факторов риска и устойчивости региональных финансов. Статья построена на анализе данных Федерального казначейства России, открытых данных портала «Электронный бюджет», данных Минфина России, Росстата. Ключевым реализованным риском стал рост цен, который нивелировал значительную часть номинального увеличения поступлений по остальным источникам доходов. Важнейшим фактором устойчивости региональных бюджетов является увеличение поступлений НДФЛ в условиях дефицита кадров. Важный вопрос, освещенный в статье - сочетание антикризисной и системной политики Правительства Российской Федерации развития регионов России через долговые инструменты в период после 2022 г. Несмотря на статистический рост бюджетной самостоятельности регионов, реальные возможности субъектов сокращаются из-за все большей зависимости направлений расходов от целевых межбюджетных трансфертов.
На основе данных о выручке компаний, налогооблагаемых денежных доходах населения и фонде заработной платы организаций (без субъектов малого предпринимательства) за 2021-2023 гг. анализируется динамика этих показателей по разным типам муниципальных образований. Показывается, что, несмотря на специфику текущего кризиса, имеет место проявление типичных закономерностей пространственного развития последних лет: ускоренное развитие городов и городских агломераций по сравнению с сельской местностью, пригородов - по сравнению с ядрами агломераций, городов-стотысячников - по сравнению с городами меньшей людности и др. Административные центры регионов вновь первыми столкнулись с проявлениями кризиса, но они же демонстрируют способность выхода из него. Вместе с тем в силу влияния на экономическое, пространственное развитие разнонаправленных асинхронных факторов картина территориальных различий не была стабильной и, скорее всего, будет изменчивой и далее.
Внешние шоки 2022-2024 гг. неоднозначно сказались на деловой активности, под которой в статье понимается динамика числа субъектов малого и среднего предпринимательства (МСП) как один из наиболее оперативных показателей. Сфера МСП быстро реагирует на различного рода изменения, способствуя при этом адаптации всей экономики. Только в 11 регионах России спад деловой активности не преодолен, т. е. число субъектов МСП в 2024 г. меньше, чем в 2021 г.: Вологодская, Сахалинская, Архангельская, Псковская, Брянская, Курская, Тамбовская, Орловская области, Республики Крым и Коми, г. Севастополь. В статье средствами эконометрики выявляются факторы, определявшие устойчивость региональных предпринимательских экосистем к стрессу. Выше подобная резильентность в регионах с диверсифицированными внешнеторговыми связями, например в Московской и Оренбургской областях, Забайкальском и Краснодарском краях. Наоборот, бизнесы с более интенсивными экономическими связями со странами, вводившими торговые санкции, пострадали сильнее из-за разрыва поставок, ограничения доступа к рынкам, в частности в Сахалинской, Курской, Архангельской, Орловской областях, Республике Коми. Развитые предпринимательские экосистемы Московской, Ленинградской областей, г. Москвы смогли выиграть от ухода иностранных компаний из России благодаря высвобождению рыночных ниш на фоне растущего спроса, переориентированного на отечественную продукцию и услуги. Концентрация субъектов МСП в них с 2022 г. выросла на 1,6 п. п. до 22% от общего числа в России, обеспечив 42% всего прироста по стране. Большую роль в сохранении деловой активности в 2022 г. и ее росте в 2023 г. сыграло повышение доходов населения, а соответственно - и спроса на товары и услуги МСП, включая туризм и развлечения. Схожим эффектом обладал и бюджетный импульс за счет увеличения финансирования государственных проектов и роста инвестиций, косвенной поддержки субъектов МСП, в том числе благодаря разрешению параллельного импорта. Заметен рост в регионах с благоприятным деловым климатом, например в Тюменской области и Татарстане. Распространение цифровых торговых площадок способствовало сопряжению растущего спроса и увеличивавшегося числа онлайн-бизнесов. Введение санкций против крупнейших предприятий регионов в среднем не оказало заметного влияния на сектор МСП на фоне растущих государственных заказов. В целом доля регионов в числе субъектов МСП снизилась вблизи Европейского союза и Украины, а также в Сибири и на Дальнем Востоке, росла - на Северном Кавказе и в столичной агломерации. Это может иметь долгосрочные последствия для регионального развития и требует дополнительных мер экономической политики.
В условиях санкционных ограничений, введенных начиная с 2022 года, одним из ключевых вызовов стало нарушение логистических цепочек. В статье рассматриваются изменения уровня производственной зависимости от импорта сырья, материалов и комплектующих в отраслях и регионах Российской Федерации - «среднего звена» зависимости от зарубежных поставщиков наряду с импортом готовой продукции и технологий. Анализ проводится на основе данных Росстата о материальных затратах крупных и средний предприятий. В рамках исследования установлено, что общая производственная зависимость от импорта снизилась в 2022-2023 гг. почти в полтора раза. Одновременно кардинально поменялась география зависимости. Вместо регионов, ориентированных на сборку готовой продукции из импортного сырья, прежде всего автомобилестроительной специализации - новыми лидерами стали территории реализации инвестиционных проектов с иностранным участием и/или с масштабными закупками иностранного оборудования. Можно зафиксировать, что при преодолении проблемы импортозамещения в готовой продукции и существенном снижении масштабов рисков зависимости от поставок сырья и комплектующих проблема технологической зависимости от импорта сохраняется.
Регионы добывающей промышленности, особенно угольной, наиболее пострадали от введения санкций. На их развитие также негативно повлияли неблагоприятная конъюнктура мировых цен и проблемы логистики. Менее значителен спад в регионах добычи нефти, за исключением Сахалина. Спад в ведущем регионе добычи газа - Ямало-Ненецком АО - не был связан с санкциями и почти полностью преодолен. Динамика отраслей обрабатывающей промышленности, на которые были введены санкции, за три года ухудшилась, особенно в регионах лесопереработки, черной и цветной металлургии. Промышленность Дальнего Востока выиграла от «поворота на восток» только в добыче сырья; в обрабатывающей промышленности его доля остается минимальной. В регионах автомобильной промышленности сильнее спад в Калининградской области, а в Самарской и Ульяновской областях рост обеспечили поставки импортных комплектующих для автопрома и отрасли ВПК. В целом регионы ВПК отличались самым быстрым ростом, на них не повлияли санкции, направленные на ограничение импорта комплектующих и электроники. Несмотря на санкции, уход крупных иностранных торговых компаний и производителей автомобилей, розничная торговля в России восстановилась и выросла после спада 2022 г. Региональная статистика по разным индикаторам не всегда позволяет объяснить динамику и взаимосвязи. Критическая оценка данных статистики должна быть частью любого исследования развития регионов в турбулентных условиях 2020-х годов.
В статье предпринята попытка поддержать и развить изложенные в работе Л. И. Якобсона идеи, связанные с наличием механизма саморегулирования трех макросистем и возможностью комбинирования институтов. С точки зрения автора, выявленные провалы рынка, государства и общества могут быть объяснены с помощью другой методологии - на основе новой институциональной экономической теории, поскольку проявление и факторы провалов явно связаны с характеристиками поведенческих предпосылок (ограниченной рациональности и оппортунистического поведения), которые лежат в основе подхода новой институциональной экономической теории. В статье предлагается более прямой путь к объяснению сравнительной неэффективности трех механизмов координации на основе теоремы Коуза, поскольку именно теорема Коуза позволяет утверждать, что при положительных транзакционных издержках мы имеем разные дискретные институциональные альтернативы при ограничении эффективности каждой из этих альтернатив. В статье показано, что комбинирование институтов может быть также объяснено на базе теоремы Коуза, поскольку ограниченная эффективность создает пространство для вторжения иного механизма институциональной координации, а тем самым - и предпосылки для их комбинирования. Случаи сильного взаимодействия в статье объясняются обращением к структуре неформальных институтов и трактуются как достаточно редкие исключения. В последней части статьи анализируется роль доверия и социального капитала в экономической теории. Предлагается трактовка доверия как имплицитного контракта - продленного во времени обмена ожиданиями - и показателя эффективности механизма общественной координации, обратного показателю уровня транзакционных издержек.
Статья посвящена обсуждению проблем института самоорганизации, поставленных в статье Л. И. Якобсона «“Подводные камни” нерыночной самоорганизации». Сделана попытка обсудить понятие «самоорганизация», учитывая большое разнообразие его практически форм - от неформального ситуационного объединения индивидов до местного самоуправления. Высказана позиция по таким важным институтам, связанным с «самоорганизацией», как участие государства в финансировании общественной активности, «информационной асимметрией», которая присутствует во взаимоотношениях между государством, обществом и индивидом. Обращено внимание на роль исторического наследия в проблемах формирования современного института самоорганизации в России.
В работе изложены основные моменты дискуссии, положенной в основу публикации Л. И. Якобсона «“Подводные камни” провалов самоорганизации». Рассмотрены основные моменты содержания понятий «самоорганизация», «провалы». Дискуссию о провалах самоорганизации породила постановка проблемы о провалах общества, поднятая на платформе теории опекаемых благ, ее творческого развития в виде экономической теории государства, и далее, в продолжение темы, - эволюции патерналистского государства. Одним из существенных результатов эволюции теоретических знаний в рамках данной научной школы явилась взаимосвязанная система идей и понятий провалов рынка, провалов государства и провалов общества, которые, при определенных обстоятельствах, подстерегают человеческие сообщества, социум в целом, на путях цивилизационного, экономического, политического и социального развития. Провалы как нарушения и тупики развития, связанные не только с объективными ограничениями соответствующих социальных форм и институтов, но и с индивидуальными и коллективными мотивами, устремлениями и действиями людей, причастных к целеполаганию, осуществлению власти, организации (самоорганизации), управлению. Положительно оцениваются идеи и аргументы о том, что различные виды провалов все-таки имеют общую внутреннюю логику и причинноследственную связь. Дискуссионным представляется то, что, вольно или невольно, провалы общества отождествляются с провалами самоорганизации, с чем можно и нужно спорить. Самоорганизация - не единственный атрибут общества. Оно обладает свойствами и функциями саморазвития, саморегулирования и самоуправления. И, что не менее важно, самокритики и самооздоровления. И в этом залог того, что оно способно исправлять не только ошибки и изъяны государства, но и свои собственные, обеспечивая незатухающую диалектику социодинамики всей метасистемы в целом (А. Я. Рубинштейн). Под этим углом зрения обсуждаются дискуссионные вопросы статьи уважаемого профессора Л. И. Якобсона, в частности видение трендов систем государственного управления под углом зрения противостояния провалам. Дана оценка перспективам становления сетевого общества и его роли в формировании системы предупреждения и нейтрализации фундаментальных причин провалов рынка, государства, общества. И, как завершающий вывод и аккорд: обсуждаемая позиция дает прекрасную возможность произвести уточненную оценку того, во что вылилось тридцатилетнее экспериментирование с экономическими, политическими и социальными реформами в России, какие варианты будущего могут быть темами дискуссий в среде профессиональных экономистов и предметом общественного выбора наших сограждан, как провести корабль российской государственности между Сциллой и Харибдой традиционных искусов и соблазнов российской истории, не раз приводивших к великим потрясениям вместо чаемой Великой России.
. Статья посвящена выявлению объективных обстоятельств, ограничивающих эффективность самоорганизации. Самоорганизация рассматривается как тип взаимодействий индивидов и организаций, которые строятся не на основе норм возмездности, характерной для институтов рынка, или норм, производных от права принуждения, присущего государству. Указывается на распространение как самой самоорганизации, так и комбинаций ее институтов с институтами рынка и государства. Показано, что на Парето-эффективность самоорганизации негативно влияют те же обстоятельства, которые выступают причинами провалов рынка и государства, а именно: неполнота и асимметрия информации, возрастающая предельная отдача и расхождение между частными и общественными издержками и выгодами. Это существенно для анализа сочетаний разнородных институтов и построения возможно более эффективных их комбинаций. В статье предлагаются некоторые ориентиры для поиска таких комбинаций, но не содержится универсальных рецептов их количественной оценки и реализации.
Since the 1980s asset pricing in the traditional neoclassical paradigm has been confronting empirical evidence contradicting both the predictions of the models as well as their microfoundations. Simultaneously, the market microstructure literature started probing the details of the trading process, turning the spotlight onto the effects of asymmetric information, clearing mechanisms and agents’ learning and belief formation. These details, which were “abstracted away” in the earlier models, are becoming ever more important as the complexity of markets grows due to proliferation of algorithmic and high frequency trading and markets turn into ecologies of strategic, but not necessarily perfectly rational, co-evolving agents. In this review article I argue that the paradigms of agent-based and evolutionary finance are ideally suited to handle the modelling of markets as these complex ecologies. I review the most prominent contributions of evolutionary and agent-based modelling to asset pricing, specifically, categorizing them into three main streams: the research on the effects of institutional details of the markets, the research on the effects of agent heterogeneity, and the research of market selection. Furthermore, I argue that further progress can be made by combining the evolutionary and agent-based paradigms and highlight research questions for which such a mixed-method approach is likely to be the most fruitful.
В статье рассматривается изменение базовой парадигмы рыночной экономики, связанной с ролью прибыли в экспансии и конкурентном отборе предприятий. Широкое внедрение принципов устойчивого развития в рыночную практику в рамках «ESG-революции» затрагивает основы поведения предприятий, которые принимают решения о распределении имеющихся финансовых ресурсов для производства частных и общественных благ. Усиление акцента на последнем направлении расходов снижает потенциал расширения деятельности в краткосрочной перспективе и, соответственно, сужает перспективы получения долгосрочных конкурентных преимуществ компаниями с наиболее ответственным поведением. Из-за последствий информационной асимметрии и других рыночных искажений это явление не может быть полностью устранено с помощью механизмов ответственного инвестирования, которые, к тому же, доступны в основном предприятиям, получившим рыночное (небанковское) финансирование. Выдвигается идея о введении системы вычетов из подоходного налога, учитывающей направления и результаты корпоративных расходов на проекты устойчивого развития. Такой подход может сыграть роль стимулов для внедрения ответственных инвестиционных практик и снижения растущей регулятивной нагрузки в области ESG.
В статье в рамках теоретической модели стратегической конкуренции фармацевтических компаний изучается вопрос о способах борьбы с торговлей поддельными препаратами. В предложенной модели иностранная компания, производящая оригинальный препарат, конкурирует с отечественным производителем дженерика. На рынке также присутствуют производители подделок оригинального препарата. Рассмотрены три варианта государственного регулирования: усиление контроля качества; введение обязательной маркировки и внутреннее регулирование посредством увеличения доли государственной собственности в капитале отечественной фирмы, выпускающей дженерик. Показано, что все варианты регулирования влекут снижение доли подделок оригинальных препаратов, но при этом в случае усиления контроля качества и/или при введении маркировки объем продаж поддельных препаратов может возрасти. Увеличение доли государства в капитале отечественной компании всегда снижает не только долю, но и объем продаж подделок и приводит к росту национального благосостояния. Усиление контроля качества, как и введение маркировки, способствуют росту общественного благосостояния, если потребители ценят качество достаточно высоко, и снижают общественное благосостояние в противном случае.
В статье приведено исследование ценовой эластичности оптового спроса на электроэнергию в трех регионах РФ: Республика Калмыкия, Республика Алтай и Астраханская область. Были использованы почасовые данные о потреблении и почасовые равновесные цены на рынке на сутки вперед за 2022 г. Из-за проблемы эндогенности, вызванной двусторонней причинно-следственной связью, применен двухшаговый метод наименьших квадратов (2SLS), где инструментом цены была выбрана выработка альтернативных источников энергии. F-статистика первого этапа регрессий указывает на то, что инструменты не являются слабыми. Анализ показал, что оптовый спрос в целом неэластичен по цене, что согласуется с результатами международных исследований. Эластичность по модулю в Республике Калмыкия оказывается высоко вариативной - от 0,5 до 1,4. В любое время суток неэластичный спрос наблюдается в Республике Алтай (от 0,25 до 0,5) и Астраханской области (до 0,1). Во всех рассмотренных регионах ночная эластичность выше, чем дневная. Это может быть следствием политики двухтарифного ценообразования на розничном рынке (разный тариф днем и ночью).
В данном исследовании рассматривается оценка процентного риска по банковскому портфелю (ПРБП), с которой сталкиваются российские банки в условиях изменения ключевой ставки. Мы предлагаем методологический подход для декомпозиции чистой процентной маржи с целью оценки вклада различных категорий активов и пассивов, а также индивидуальных, ценовых и весовых эффектов в ПРБП. Используя выборку из 315 банков, мы применяем модели линейной регрессии для оценки процентных доходов от активов и процентных расходов по пассивам. Статистическая значимость оценивается с использованием блочного бутстрапа с 1000 выборками с повторениями. Основным результатом этой работы является разработанная нами методология для оценки вкладов различных категорий активов и обязательств в ПРБП. Наши результаты показывают, что банки склонны принимать стратегические, а не тактические меры в ответ на кризисы. Однако системно значимые финансовые институты (СЗФИ) тактически корректируют структуру своих пассивов для минимизации последствий неожиданных изменений ключевой ставки. Это особенно отчетливо прослеживается в период пандемии COVID-19, когда, несмотря на снижение ключевой ставки, СЗФИ демонстрировали чистый положительный ценовой вклад в размере 1.645 б. п. за квартал.
В работе предлагается метод анализа данных в применении к исследованию моделей поведения банков России в период до и во время пандемии коронавирусной инфекции. Исследование включает в себя источники данных с временными рядами показателей по модели CAMEL в период 2017-2021 гг. Система CAMEL является наиболее авторитетной и используется регуляторами для оценки и управления банковскими рисками. Центральный банк РФ использует данную модель для обеспечения регулирования устойчивости банков и контроля рисков. В результате применения предложенного метода для анализа показателей CAMEL были выделены паттерны банков, идентичные по характеристикам объектов. Произведен анализ наиболее крупных паттернов, определяющих модели поведения банков в период до и во время пандемии; для каждого банка в выборке выделен основной паттерн поведения, которого он придерживался на всем рассматриваемом периоде. Проведен последующий динамический анализ, идентифицирующий смену стратегии, что позволило проанализировать степень устойчивости банков в выборе бизнес-модели. Также проанализирована динамика показателей финансовых организаций, которые имеют наиболее неустойчивую во времени модель поведения. Данный подход позволяет оценить степень неоднородности развития банковского сектора, а также выявить тенденции его развития.
Рассматривается задача анализа связей между доходностями акций фондового рынка. Связь измеряется как традиционным коэффициентом корреляции Пирсона, так и ранговым коэффициентом корреляции Кендалла. Предлагаются различные меры неопределенности выводов о связях на фондовых рынках, основанные на разделении выводов на значимые и допустимые. К предлагаемым мерам неопределенности относятся доля допустимых выводов к общему числу выводов и отношение числа допустимых выводов к числу значимых выводов о связях на фондовых рынках. Эти меры неопределенности разделяются на два типа. Меры первого типа определяются как функции от силы связи и дают подробную информацию об изменении неопределенности выводов о связях на фондовых рынках заданной силы. Меры второго типа или агрегированные показатели неопределенности выводов о связях не зависят от силы связи и характеризуют неопределенность рынка в целом. Проводится сравнение неопределенности выводов о связях на фондовых рынках России, США, Франции. Показано, что по доле допустимых выводов эти рынки различаются незначительно, независимо от используемого коэффициента корреляции и типа используемой меры неопределенности. Вместе с тем, по отношению числа допустимых к числу значимых выводов о связях фондовый рынок России является значительно более неопределенным. Предлагаемая методика может быть использована для более детального сравнительного анализа неопределенности выводов о связях на фондовых рынках различных стран.
В статье изучается связь между страновыми индексами географической концентрации внешней торговли на товарных рынках с учетом и без учета дифференциации по странам-партнерам. Используются данные CEPII BACI о торговле товарами на уровне 4 знаков ТН ВЭД за 2022 г. Концентрация интерпретируется как рыночная власть стран-поставщиков или стран-покупателей, разница между концентрацией мировой торговли по поставщикам и покупателям - как относительная рыночная власть поставщиков, а сочетание высокой концентрации двусторонних торговых потоков и умеренной или низкой концентрации односторонних - как сегрегация рынка товара. Выявлено, что мера доминирования поставщиков отрицательно зависит от диверсификации экспорта (эффективного числа поставщиков) и положительно - от диверсификации импорта (эффективного числа рынков) и меры доминирования покупателей. По методу k-средних товары отнесены к трем кластерам на основе значений индексов концентрации торговли и их линейных комбинаций (относительной рыночной власти поставщиков и сегрегации рынков). Для первого кластера характерна высокая диверсификация, для второго - значительная концентрация поставщиков, но не покупателей, а для третьего - высокая концентрация поставщиков и покупателей, с преобладанием рыночной власти последних.
В предположениях модели голосования в стохастической среде (ViSE) исследуется социальная динамика в обществе, часть которого может рассматриваться как элита. Модель позволяет анализировать влияние таких социальных установок, как коллективизм, индивидуализм, лоббирование, альтруизм и других на благосостояние агентов. Динамика благосостояния определяется коллективными решениями и изменением структуры общества, в частности образованием групп кооперирующихся агентов. Установлено, что наличие «ответственной элиты», сочетающей поддержку других участников с ограниченной заботой о собственном благе, стабилизирует общество и устраняет парадокс «ямы ущерба». Выгода общества от наличия ответственной элиты сравнима с выгодой от присутствия просоциальной группы того же размера. Если элита радикально увеличивает вес групповой составляющей своей комбинированной стратегии голосования, то ее доходы резко растут, а доходы общества снижаются. Если в ответ на эгоистическую трансформацию элиты вознигает новая ответственная элита, пропорционально превышающая предыдущую по численности, то общество вновь стабилизируется и прежняя элита (а теперь уже - «клика») теряет свое доминирующее положение. Этот процесс может повторяться, пока размер общества допускает образование новых ответственных элит необходимой численности.
Статистика статьи
Статистика просмотров за 2026 год.
Издательство
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 117218, г Москва, Академический р-н, Нахимовский пр-кт, д 32
- Юр. адрес
- 117218, г Москва, Академический р-н, Нахимовский пр-кт, д 32
- ФИО
- Полтерович Виктор Меерович (ГЛАВНЫЙ РЕДАКТОР)
- E-mail адрес
- borisr@comtv.ru
- Контактный телефон
- +7 (891) 6120357