CC BY
15
кластерный анализ и оценка синергического
эффекта в социально-ориентированных интегрированных образованиях
УДК 311.3/. 4
Надежда Анатольевна Кудрова,
канд. эконом, наук, доцент зав. кафедрой экономики, менеджмента и маркетинга Рязанского института (филиала) Московского государственного открытого университета (МГОУ) (г Рязань) Эл. почта: [email protected]
Ольга Сергеевна Бугреева,
аспирантка Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ), Рязанский филиал (г. Рязань)
Эл. почта: [email protected]
Сергей Александрович Орехов,
доктор эконом, наук, проф., профессор кафедры Общего менеджмента и предпринимательства Московского государственного университета экономики, статистики и информатики (МЭСИ) (г Москва) Эл. почта: [email protected]
В данной статье рассматривается понятие кластера и задачи кластерного анализа, приведен пример дендрограмм расстояний по объектам, показаны критерии управления социально-экономическим кластерным образованием.
Ключевые слова: кластер, социально-экономические интегрированные образования, критерии управления.
NadezhdaA. Kudrova,
Doctor in Philosophy (economics), associate professor, the head of the chair economy, management and marketing Ryazan institute (branch) of the Moscow State Open University E-mail: [email protected]
OlgaS. Bugreeva,
post-graduate student, Moscow State University of economics, statistics and information technology (Moskov) E-mail: [email protected]
Sergey A. Orekhov,
Doctor in Philosophy (economics), professor, professor of the chair General management and entrepreneurship Moscow State University of economics, statistics and information technology (Moskov) E-mail: [email protected]
CLUSTER ANALYSIS and ESTIMATION of the SYNERGIC EFFECT in SOCIAL-ORIENTED INTEGRATED FORMATION
In given article is considered notion cluster and problems of the cluster's analysis, is cited an instance dendrogram distances on object, are shown criteria of management social-economic cluster formation.
Keywords: cluster, social-economic integrated formation, criterion s of management.
Эффективно действующие кластеры становятся причиной крупных капиталовложений и пристального внимания правительства, таким образом, кластер становится чем-то большим, чем простая сумма отдельных его частей. Субъектами кластерного анализа в социально-экономических интегрированных образованиях в регионах могут быть:
♦ управляющий координирующий орган кластерного образования;
♦ кластер, включающий в себя совокупность хозяйствующих и социально-экономических субъектов;
♦ отдельный хозяйствующий или социально-экономический субъект, входящий в данное образование, выполняющий определенную роль в реализации целевых направлений в реализации выбранной стратегии.
Предметом кластерного анализа являются результаты деятельности субъектов, входящих в интегрированные образования, а также процессы, влияющие на результаты взаимодействия в данных образованиях. Цели кластерного анализа определяются необходимостью реализации программ социально-экономического развития регионов и принятия управленческих решений в направлении реализации стратегий развития регионов. Данные цели связаны с решением вопросов социально-экономического развития регионов в части инновационного и социального развития, осуществлением функций координации и регулирования взаимодействия входящих в интегрированную систему элементов в части выполнения общих проектов, оценкой влияний внешней среды, оценкой распределения финансовых ресурсов, контролем за реализацией общепринятой стратегии социально-экономического развития регионов.
В отличие от задач классификации, кластерный анализ не требует априорных предположений о наборе данных, не накладывает ограничения на представление исследуемых объектов, позволяет анализировать показатели различных типов данных (интервальным данным, частотам, бинарным данным). При этом необходимо помнить, что переменные должны измеряться в сравнимых шкалах. Кластерный анализ позволяет сокращать размерность данных, делать ее наглядной.
Задачи кластерного анализа можно объединить в следующие группы:
1. Разработка типологии или классификации.
2. Исследование полезных концепту альных схем группирования объектов.
3. Представление гипотез на основе исследования данных.
4. Проверка гипотез или исследований для определения, действительно ли типы (группы), выделенные тем или иным способом, присутствуют в имеющихся данных.
При проведении кластерного анализа существует множество факторов, порождающих неопределенность. Возникает необходимость их сократить по целому ряд}' следующих причин:
а) отсутствие полных статистических данных по всем переменным;
б) резкое усложнение вычислительных процедур при введении в модель большого числа переменных;
в) оптимальное использование методов регрессионного анализа требует превышения числа наблюдаемых значений над числом переменных не менее, чем в 6-8 раз;
г) стремление к использованию в модели статистически независимых переменных и пр.
Проводить такой анализ непосредственно на сравнительно громоздкой матрице коэффициентов корреляции весьма затруднительно. С помощью кластерного анализа всю совокупность конъюнктурных переменных можно разбить на группы таким образом, чтобы элементы каждого кластера сильно коррелировали между собой, а представители разных групп характеризовались слабой коррелирован-ностью. Для решения этой задачи был применен один из агломеративных иерархических алгоритмов кластерного анализа. Принцип работы иерархических агломеративных процедур состоит в последовательном объединении групп элементов сначала самых близких, а затем все более отдаленных друг от друга. Большин-
Экономика, Статистика и Информатика 145 №3, 2012
ство этих, алгоритмов исходит из матрицы расстоянии Ажо ритмы требуют на каждом шахе матрицы выделения рас -стоянии, а, следовательно, достаточно сложны и требуют большого колличе-ства времени. В этой связи реализация таких алгоритмов при числе наблюдений, большая нескольких сотен, нецелесообразна, а в ряде случаев и невозможна. Поэтому для целей данного исследования были произведены расчеты с использованием пакета прикладных программ "Статистика" для
В кластерном анализе на основании статистических данных регионов соответствует с лучаю соли объектов (п=7) и к характеристик (признаюв). На рисунке 1 показан один из примеров ден-дограмм расстояний по объектам. По дендограмме, полученной в результате расчетов, мы можем выделить четыре кластера, содержащие объекты со схожими характеристиками:
Опишем сформированные кластеры.
Кластер 1. В данную группу вошли следующие объекты: «А - Здравоохранение» и «В - образование». По всем трем анализируемым регионам эти объекты наиболее близки и поэтому объединяются в один кнастер на уровне близости, равном 0,9.
Кластер 2. Объекты « С - ЖКХ» и «Б-производство и распределение электроэнергии, воды и газа» сбъедгдаязотся при уровне0,8. Данный кластер наиболее малочислен, однако в него входят основные социальные объемы. Примечательно, что объект«?- производство и распределение электроэнергии, воды и газа», вошедший в данную группу, является огфеделяющим для формирования любого социально-ориентиро-ванного кластерного образования. Объекты характеризуются бедующими средними показателями:
Кластер 3. Данньш кластер включает «О - строительство», «Е - сельское хозяйство», «й -промышленность».
Теперь имеем 5 кластеров: (А, В), (Р), |Т, Е), (О). Далее формируем подгруппы. Подгруппа «А» образует кластеры (А, В, С, И) и подгруппа «Б» (Е, Р, О), соответствующгс уровню близости, равному 0,7 и 0,6. Окончательно все объекты гр}тшируются в один кластер при уровне 0,5. На основании данных таблицы можно сделать вывод, что наиболее успешным является кластер подгруппы «А», объекты которого классифицируются как "звезда". Далее сле-
дует успешный кластер годгруппы «Б». Кластер 3 не вызывает серьезных нареканий, он достаточно устойчиво развивается, но для повышения эффективности необходимо провести экономический анализ деятельности хозяйствующих субъектов входящих в кластер и выявить возможность создания в регионах гтромыш.тЕииых кластерных образований, однако на данную тему написано достаточно работ и определены возможности создания таких кластеров в регионах. Что касается кластера 1, то необходимо также принять решение о формировании методики управления данными объектами в совокупности.
Однако при проведении кластерного анализа было определено общее для всех исследуемых регионов, заключающееся в том что, как для промышленных кластеров, так и для социально-ориентированных общим объектом является - «Р- производство и распределение электроэнергии, воды и газа», при этом для социально-экономических кластерных структур наиболее близки по уровню близости являются «А - Здравоохранение», «В - сбразованне» «С -ЖКХ», «Б- производство и распределение электроэнергии, воды и газа» и «О
- строительство». Следовательно, для формирования социально -экономических интегрированных региональных структур определено, что основным объектом социально-экономического кластерного сбразования является так называемым сбъекг «Производство и распределение электроэнергии, воды и газа». При этом в результате кластерного анализа выявлено, что данная структура оказывает большее влияние на социально-экономическую эффективность и показатели развития региона, чем на сферу материального производства, как было принято. Эффективность функционирования социально-экономических кластерных образований определяется, прежде всего, эффективностью распределения данных ресурсов. С Этой целью определен ко-эф фициент распределения по уровням. Выявлено, что необходимость инвестирования определяется теми же объектами С этой целью выработан механизм распределения инвестиций. Поскольку социально-Экономическое кластерное образование является сложной структурой, не имеющей аналогов, включающей невзаи.тосвязаиные стандартными критериями Элементы, т.к.
Д»ндрогрлммлдл* 7млбл. Метод ПОЛНОЙ С413И ЕИЛМДМО Р4ССТ04ИИ*
0Е11
А - здравоохранение В - образование
С - жилищно-коммунальные услуги О - строительство Е • сельское хозяйство
Г - производство и распределение электроэнергии, воды, газа С - промышленность
Рис. 1. Дещогралшарасстояний по объектам
№3, 2012 146
непринято было объединять отрасли и социальные структуры с целью достижения экономического и социального эффекта. Для управления данной структурой необходимо определить критерии управления. В работе определено, что основными критериями управления в данном случае являются критерии мотивации, которые влияют на уровень управления интегрированной социально-экономического образования.
На основе выполнения интеграционных положений можно получить си-нергический эффект. Помимо общего синергического эффекта целесообразно проводить анализ уровня интеграции по различным направлениям взаимодействия участников интегрированных структур. Поскольку в социально-ориентированных структурах доход определяется уровнем социального эффекта, в данной работе приведен показатель использования полезного знания и (или) услуг в социальной сфере (К), величина которого прямо пропорциональна количеству информации (J), которое, в свою очередь, зависит от способов коммуникации и хранения знаний (например с использованием CALS - технологий) и уровню образования Е (который формально определяется уровнем профессиональной компетенции, средним количеством трудоспособного населения) и обратно пропорционален доле распределяемых бюджетных средств направленных на финансирование элементов кластерного социально - ориентированного образования (PSC). Таким образом, социальный эффект принимает вид: К (J +EJ/PSC
Этот показатель может трактоваться как синтетический, так как отражает зависимость качества институциональной структуры отношений социальной сферы и доли направленных бюджетных средств. Все это позволяет сделать вывод, что состояние социальной сферы в социальном кластере и экономики отрасли входящей в кластер определяет динамические характеристики развивающейся рыночной экономики региона и страны.
Следовательно пусть эффективность каждого элемента входящего в социальный кластер составляет К, при этом для организации кластерного образования требуются вложение ресурсов различных видов в доле PSC от общей доли региональных инвестиций.
Тогда уровень эффективности вложений в формирование кластерных социально - ориентированных образований по одному объекту I равен: " 11=Ё1/РЗС1. Согласно этой формуле величина необходимого возврата вложений может быть получена как величина относительная. Аналогичная формула справедлива и для остальных видов ресурсных вложений. Если они никак не связаны между собой, общий объем продаж фирмы будет равен:
к0 =к}+к2 +...+&.
Аналогично доли вложений равны:
= ряс, + р^с2 +...+р^а.
Общий возврат составит:
А) = ^о / Данная формула справедлива, когда текущие доли вложений и эффективность никак не связаны друг с другом. Это позволяет находить их общую сумму простым сложением. В большинстве случаев существует эффект масштаба, заключающийся в том, что крупный кластер имеет более высокий эффект, чем несколько мелких, имеющих в совокупности те же объемы. Аналогично и объем инвестиций в крупных кластерах может быть меньше, чем простая сумма отдельных инвестиций. Используя наши символы, это утверждение можно выразить следующим образом:
если£с = Ё0, то Р5Сс <Р£С0, где показатели с индексом "О" соответствуют одной "интегрированной" структуре, а с индексом "с" - различным. В результате потенциальный возврат вложений в "интегрированной" системе больше, чем совокупный возврат инвестиций, полученный от вложения той же доли в соответствующие элементы в нескольких независимых структурах. Такого же результата, конечно, можно достичь и при одинаковой доле вложений. В этом случае: Ес >Е0;
РЯСс = Р,$С0. При одной и той же доле вложений интегрированная структура может получить больший эффект, чем несколько отдельно конкурирующих. Очевидно, что эффект синергизма имеет далеко идущие последствия. Оптимизируя этот эффект, интегрированная стру кту -ра обладает высокой гибкостью в выборе конкурентной позиции. Она может завоевать большую долю рынка, может позволить себе больше инвести-
ций на исследования и разработки, чем конкуренты, может максимизировать норм)' возврата инвестиций и тем самым привлечь к себе инвесторов. И все это можно сделать, сохраняя конкурентоспособность по отношению к другим структурам, в том числе и на региональным уровне.
Синергизм увеличивает результаты и усиливает эффективность - это является не менее важным мотивом объединения структур, отраслей и сфер народного хозяйства на региональном уровне. То есть, синергия означает появление при объединении в кластерные образования преимуществ, недоступных двум отдельно взятым структурным единицам. Рассчитывать синергию, на наш взгляд наиболее целесообразно с использованием стандартной формулы дисконтирования:
NèiâÔâèy = ^
A CF,
(1+г) ■
где д CFt - разница к моменту t между доходами консолидированной бюджетной системы и суммы доходов каждой структуры раздельно;
г- математическое ожидание коэффициента дисконтирования, рассматриваемое с учетом планируемой нормы доходности на вложенный (инвестируемый) капитал объекта консолидации.
Основываясь на данной формуле, появляется возможность разбить источники появления синергии на четыре основные категории: увеличение социального эффекта, увеличение доходов бюджета, и возможность привлечения дополнительных инвестиций.
Литература
1. КудроваН.А., Орехов С. А. Интеграционные механизмы управления/ -Рязань: ООО «Полиграфия», '2009. -145 с.
2. Tsukamoto Y. Present State and Issues of the Industrial Cluster Policy of 1арап[Электронный ресурс], 2005, P.5-6, - Режим доступа: http:// www.nistep.go.jp/seminar/017/017_e.pdf
References
1. KudrovaNA, Smith SA Integration management mechanisms / - Ryazan: ООО «Poligrafíya», 2009. - p. 145.
2. Tsukamoto Y. Present State and Issues of the Industrial Cluster Policy of Japan[Electronic resource], 2005, P. 5-6, - Access mode: http:// www.nistep.go.jp/seminar/017/017_e.pdf
Экономика, Статистика и Информатика 147 №3, 2012
