CC BY
7Кластерный анализ интегрированных корпоративных структур
Галеев Эдуард Евгеньевич
аспирант, Научно-образовательный центр, АО «Северо-Западный региональный центр Концерна ВКО «Алмаз-Антей» - Обу-ховский завод», e.galeev@goz.ru
Создание и развитие крупных корпоративных объединений и связанная с этим задача стратегических изменений в их структуре, приводит к необходимости разработать понятийный аппарат признаков ИКС и их формализации. Учет особенностей различных видов ИКС при выборе путей стратегического развития требует разработки и использования специальной научной классификации ИКС.
В статье предложена классификация интегрированных корпоративных структур (ИКС), произведена их кластеризация с использованием метода ближайшего соседа. Предложенная классификация позволяет предложить формализованные подходы к сравнению ИКС между собой по присущим им свойствам. Проведенный кластерный анализ с определением признаков и параметров, отличающих сформировавшиеся кластеры друг от друга, ориентирован на оптимизацию понятийного аппарата и логику определения принадлежности предприятия к той или иной иКс. В результате проведённой визуализации результатов кластерного анализа максимально снижена расплывчатость в принадлежности ИКС к тому или иному кластеру, увеличилась информативность.
Ключевые слова: интегрированные корпоративные структуры, кластеризация
Введение
Объединения промышленных предприятий, торговых фирм, банков, страховых компаний, пенсионных и инвестиционных фондов, крупных финансово-промышленных групп составляют основу высокоэффективной экономики ведущих стран и мирового хозяйства в целом.
Создание и развитие крупных корпоративных объединений и связанная с этим задача стратегических изменений в их структуре, приводит к необходимости разработать понятийный аппарат признаков ИКС и их формализации. Учет особенностей различных видов ИКС при выборе путей стратегического развития требует разработки и использования специальной научной классификации ИКС. На первом этапе исследования [1] был проведен анализ наиболее распространенных определений интегрированной корпоративной структуры российских и зарубежных авторов. Результатом стала комплексная оценка ИКС, в которой было предложено использовать признаки, характеризующие принадлежность к той или иной ИКС. При этом оценивались основные процессы деятельности ИКС. Наличие комплексных оценок ИКС и их упорядочение позволило осуществить формирование групп ИКС, отвечающих исходным требованиям.
Результатом следующего этапа исследования стала классификация, систематизирующая основные виды ИКС на основе использования признаков, отражающих тип, форму, степень связи при интеграции предприятий.
Отсутствие четких границ между ИКС, возможность отнесения одного и того же производства к разным видам ИКС выявило необходимость проведение кластеризации ИКС.
Классификация ИКС
При исследовании ИКС приходится постоянно сталкиваться с проблемой структуризации, классификации, типизации, агрегирования разнообразных данных. По понятным причинам исследование характеристик ИКС и определение их возможной классификации, проходит в условиях неполного знания целого ряда факторов, условий, ограничений и т. п. С целью продолжения анализа и систематического изучения возможности структурирования имеющейся информации об ИКС, начатого в работе [1], и выработки рекомендаций по описанию иКс, была предложена классификация ИКС. Выбрано 13 основных видов ИКС, а также следующие классификационные признаки: по виду деятельности, по способу построения, по централизации бизнес-процессов, по устойчивости связей, по форме интеграции, по степени юридической самостоятельности, (рис. 1).
X X
о
го А с.
X
го т
о
2 О
м «
3 к м а
а. о в &. о и и 3 к
«
о &
а. &
н €
По виду деятельности
- Коммерческие
1- Некоммерческие 1-
По способу построения
Вертикальные
Г оризонтальные
Конгломератные
По централизации бизнес-процессов (финансы,
планирование, производство, учет)
Централизованные
Децентрализованные
-с
Смешанные
По устойчивости связей
Долгосрочные взаимосвязи
Краткоср очные взаимосвязи
По ф орме интеграции
По степени юридической сам остоятельности
К
Сам остоятельные
Несам остоятельные
Л
Концерн
Трест
Г оскорпорация
Картель
Конгломерат
Холданг
Промышленный кластер
Экосистема
Сфатегаческий
Консорциум
Ассоциация
м см о см
сч
О!
о ш т
X
<
т о х
X
Рис. 1 Классификация ИКС
Таким образом, предлагаемая классификация ИКС позволяет приступить к следующему этапу анализа -кластеризации.
Кластеризация ИКС
Для анализа и последующей кластеризации ИКС предлагается формализовать описание каждого вида ИКС следующим образом: каждому параметру присвоено числовое значение от 1 до 5. Данные представляют собой переведенные в числовую форму выбранные варианты параметров на каждый из 15 признаков. Числовые значения параметров приведены в [1]. Таким образом, мы получаем возможность представить каждую ИКС как 15-мерный вектор, элементами которого являются численные значения параметров:
д(0 -(15)
= <1,2.....О
(1)
Будем полагать, введенное таким образом 15-мерное векторное пространство евклидовым и определим на нем расстояние между объектами - исследуемыми ИКС как
¿ц = ~ХЦ)2 + (*2; -*27)2+. ..+(*&; ~хк])2, (2)
где хаЪ - значение а-го параметра характеризующего признак по Ь-й ИКС, что позволяет представить предприятия как точки в п-мерном пространстве с заданной на нем евклидовой метрикой [2]. В соответствии с указанным выражением построим матрицу расстояний между объектами - исследуемыми ИКС (рис. 2).
Задача кластеризации заключается в разбиении заданного множества объектов на группы (кластеры) в определенном смысле однородных объектов, при этом предполагается, что данные внутри групп схожи между собой, а схожесть данных, принадлежащих различным группам, мала. Инструментом исследования в статье является метод ближайших соседей [3], идея которого может быть реализована для различных типов данных.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
Трест Концерн НПО Госкорпор ация Синдикат Картель Конгломерат Холдинг Производственный кластер Экосистема Стратегический альянс Консорциум Ассоциация ИКС
3,46 3,46 9,22 10,91 10,68 9,43 9,00 9,85 10,10 9,90 9,59 11,75 1 Трест
0 3,46 7,42 9,75 9,49 8,31 7,55 8,31 8,49 8,72 7,62 10,86 2 Концерн
V о 8,77 12,37 11,92 9,75 9,33 9,54 10,86 10,95 9,38 12,49 3 НПО
о 7,87 7,00 5,29 3,46 4,90 7,28 5,92 1,73 8,31 4 Госкорпорация
0 2,24 8,00 6,16 8,72 7,42 3,87 7,14 7,14 5 Синдикат
0 7,28 5,39 7,81 7,48 3,16 6,16 6,63 6 Картель
0 5,48 2,00 5,74 5,20 5,74 6,08 7 Конгломерат
0 5,48 6,24 4,12 3,00 7,55 8 Холдинг
9 Производственный
0 6,08 5,92 5,39 6,71 кластер
0 5,83 6,93 8,72 10 Экосистема
11 Стратегический
0 5,48 5,10 альянс
0 8,60 12 Консорциум
0 13 Ассоциация
Рис.2. Матрица расстояний между исследуемыми ИКС со значением
децентрализация биЗнес-процео
полнота жизненного цикла продукции
...Централизация бизнес процессов
отсутствие производственной
Рис.3 Визуализация результатов кластерного анализа
В результате задачу кластерного анализа можно сформулировать следующим образом. Имеется множество объектов - ИКС, описываемых фиксирован-
ным набором параметров х
(1)
ЛЮ
. Таким образом
в к -мерном пространстве параметров X каждому объекту соответствует точка х = (х^Ч...,*^). Требуется разбить множество исследуемых объектов на т наиболее похожих групп, причем сходные объекты должны иметь близкие значения соответствующих параметров.
Введем дополнительное условие для отнесения той или иной ИКС к кластеру: расстояние между объектами не должно превышать 4,0 по евклидовой метрике. Из матрицы расстояний (рис.2) ищем наименьшее расстояние между объектами. Это расстояние равное 2,24 по евклидовой метрике (рис.2) - расстояние между «синдикатом» и «картелем». Объединяем их в один кластер. При формировании новой матрицы расстояний, выбираем наименьшее значение из расстояний к объек-
X
о
го >
п.
X
го т
о
ю
2 О
ю
Сл>
fO CN О
cs
СЧ
о ш m
X
<
m О X X
там «картель» и «синдикат». Это расстояние й11 6 равное 3,16 между «картелем» и «стратегическим альянсом». Также объединяем их в один кластер. По такому же алгоритму ищем наименьшие расстояния между другими иКс. Объединяем ИКС в кластеры и выделяем их цветами (рис.3).
В результате кластеризации можно сгруппировать 4 группы кластеров.
Для двумерной иллюстрации результатов кластерного анализа разместим все 13 рассматриваемых ИКС в виде кружков соответствующего цвета в полярной системе координат, выделив в ней четыре квадранта с наиболее ярко выраженными свойствами ИКС: два - по степени централизации бизнес-процессов: с ее жесткой централизацией либо децентрализацией; отсутствию производственной общности; полнотой жизненного цикла продукции. Расстояния между центрами кружков соответствуют (пропорциональны) вычисленным расстояниям между ИКС внутри кластера (рис.2).
Заключение
Предложенная классификация позволяет предложить формализованные подходы к сравнению ИКС между собой по присущим им свойствам, которые ранее были изложены в [1]. Одним из таких подходов является группирование ИКС по степени их сходства в 15-мерном признаковом пространстве, выполненное в виде кластерного анализа методом ближайшего соседа.
Результатом проведенной кластеризации стало разбиение 13 ИКС на четыре кластера (группы) по 2-3 структуры, а также не включение ни в один из кластеров таких структур как Ассоциация и Экосистема.
В кластер №1 попали ИКС, характеризующиеся как самые «жесткие» формы, в основе их образования, функционирования и развития лежат тенденции концентрации управления и централизация капитала и основных бизнес-процессов [4]. При формализации признаков, характеризующие принадлежность к ИКС выполненные автором в [1], параметры, характеризующие признаки этих ИКС имеют наивысшие значения.
В кластер №2 входят самые «мягкие» формы ИКС, характеризующиеся, как правило максимальной самостоятельностью и значительной децентрализацией основных бизнес-процессов, входящих в данные ИКС предприятий и обладающими параметрами с наименьшими значениями.
В кластере №3 находятся ИКС, характеризующиеся высоким уровнем диверсификации, имеющие в своем составе большое количество разнообразных предприятий, что позволяет данным ИКС иметь максимальную длину жизненного цикла производимой продукции - от разработки до утилизации.
В кластер №4 попали ИКС, имеющие в своем составе предприятия, характеризующиеся отсутствием технологического, целевого единства и решающие задачи инновационного развития регионов и страны в целом.
Такие ИКС как Экосистема и Ассоциация, хоть и близки по евклидовой метрике к кластерам 2 и 4, но не попадают в них, так как обладают максимально отличающимися параметрами.
Выводы:
- проведенный кластерный анализ с определением признаков и параметров, отличающих сформировавшиеся кластеры друг от друга, ориентирован на оптимизацию понятийного аппарата и логику определения принадлежности предприятия к той или иной ИКС, что позволит в дальнейшем при появлении новой, пока еще не существующей ИКС более точно отнести ее к тому или иному кластеру. Как пример - это появление такой ИКС как экосистема;
- выполненное исследование ограничено выборкой из наиболее востребованных 13 ИКС. Углубляя в дальнейшем исследование параметров, присущих той или иной ИКС, необходимо провести факторный анализ экономической эффективности их функционирования, что будет являться следующим этапом научных исследований;
- в результате проведённой визуализации результатов кластерного анализа
максимально снижена расплывчатость в принадлежности ИКС к тому или иному кластеру, увеличилась информативность.
Литература
1. Цифровые портреты интегрированных корпоративных структур/ Галеев Э.Е.// Радионавигация и время. - 2023. - №10. - С.21-30.
2. Олдендерфер М. С., Блэшфилд Р. К. Кластерный анализ / Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: пер. с англ.; Под. ред. И. С. Енюкова. — М.:Фи-нансы и статистика, 1989—215 с.
3. Мандель И.Д. Кластерный анализ. - М.: Финансы и статистика, 1988. - 176 с.
4. Храброва И. А. Корпоративное управление: вопросы интеграции. Аффилированные лица, организационное проектирование, интеграционная динамика. - М.: Альпина, 2000. - 198 с.
Cluster analysis of integrated corporate structures Galeev E.E.
JSC "North-Western Regional Center of Concern VKO "Almaz Antey" -Obukhov Plant"
JEL classification: C01, C02, C1, C4, C5, C6, C8_
The creation and development of large corporate associations and the related task of strategic changes in their structure, leads to the need to develop a conceptual apparatus of the characteristics of the ICS and their formalization. Taking into account the peculiarities of various types of ICS when choosing the paths of strategic development requires the development and use of a special scientific classification of ICS. The article proposes a classification of integrated corporate structures (ICS), their clustering is carried out using the nearest neighbor method. The proposed classification allows us to propose formalized approaches to comparing ICS with each other according to their inherent properties. The conducted cluster analysis with the definition of features and parameters that distinguish formed clusters from each other is focused on optimizing the conceptual apparatus and the logic of determining whether an enterprise belongs to one or another ICS. As a result of the visualization of the results of cluster analysis, the vagueness in the belonging of the ICS to a particular cluster was reduced to the maximum, and the information content increased. Keywords: integrated corporate structures, clustering References
1. Digital portraits of integrated corporate structures / Galeev E.E. / / Radio
navigation and time. - 2023. - No. 10. - P.21-30.
2. Oldenderfer M. S., Blashfield R. K. Cluster analysis / Factor, discriminant
and cluster analysis: per. from English; Under. ed. I. S. Enyukova. - M.: Finance and statistics, 1989-215 p.
3. Mandel I.D. cluster analysis. - M.: Finance and statistics, 1988. - 176 p.
4. Khrabrova I. A. Corporate management: issues of integration. Affiliates,
organizational design, integration dynamics. - M.: Alpina, 2000. - 198 p.
