Научная статья на тему 'Принципы построения агентной имитационной модели олигополистического рынка операторов мобильной связи'

Принципы построения агентной имитационной модели олигополистического рынка операторов мобильной связи Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
721
73
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
РЫНОК ОПЕРАТОРОВ СОТОВОЙ СВЯЗИ / РЫНОК С ОГРАНИЧЕННОЙ КОНКУРЕНЦИЕЙ / ОЛИГОПОЛИЯ / ТЕОРИЯ ИГР / ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ / АГЕНТ / СИСТЕМНАЯ ДИНАМИКА / MARKET OPERATORS / MARKET WITH LIMITED COMPETITION / OLIGOPOLY / GAME THEORY / SIMULATION / AGENT / SYSTEM DYNAMICS

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Кислицын Евгений Витальевич

Проводится эмпирический и олигополистический анализ функционирования рынка операторов сотовой связи. Представлен обзор основных участников и динамика их развития на рынке. Используя принципы агентного моделирования спроектирована и разработана система, позволяющая проводить анализ рынка с ограниченной конкуренцией, в частности, рынка мобильной связи. Модель апробирована для г. Екатеринбурга. Для расчета финансовых показателей используется нотация системной динамики.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

THE PRINCIPLES OF AGENT-BASED SIMULATION MODEL OF OLIGOPOLISTIC MARKET MOBILE OPERATORS

The paper conducts the empirical analysis and the oligopolistic market of operators of cellular communication. Presents an overview of the major participants and the dynamics of their development in the market. Using the principles of agent-based modeling is designed and developed system that allows you to analyze the market with limited competition, in particular the mobile market. The model was tested for the city of Yekaterinburg. For calculation offinancial indicators used the notation of system dynamics.

Текст научной работы на тему «Принципы построения агентной имитационной модели олигополистического рынка операторов мобильной связи»

УДК 338.47

ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ АГЕНТНОЙ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ ОЛИГОПОЛИСТПЧЕСКОГО РЫНКА ОПЕРАТОРОВ МОБИЛЬНОЙ СВЯЗИ

Е.В. Кислицын

Проводится эмпирический и олигополистический анализ функционирования рынка операторов сотовой связи. Представлен обзор основных участников и динамика их развития на рынке. Используя принципы агентного моделирования спроектирована и разработана система, позволяющая проводить анализ рынка с ограниченной конкуренцией, в частности, рынка мобильной связи. Модель апробирована для г. Екатеринбурга. Для расчета финансовых показателей используется нотация системной динамики.

Ключевые слова: рынок операторов сотовой связи, рынок с ограниченной конкуренцией, олигополия, теория игр, имитационное моделирование, агент, системная динамика.

Исследования рынка сотовой связи России в целом и каждого региона в отдельности представляют широкий интерес не только для экономистов, но и специалистов в области связи и телекоммуникаций. Вклад мобильных коммуникаций в ВВП западноевропейских стран составляет от 2 до 4%. Данная отрасль способствует увеличению числа рабочих мест, развитию смежных отраслей, повышению производительности труда, а также созданию глобального информационного пространства.

Проблемам функционирования и развития рынка услуг сотовой связи посвящено немало научных трудов. В большинстве из них используются эмпирические методы исследования и прогнозирование [1; 2]. Некоторые труды посвящены стратегическому планированию развития компаний - операторов сотовой связи [3]. Но, наиболее интересными, на взгляд автора, являются работы, в которых применяются математические методы исследования [4]. В частности, одним из наиболее популярных методов анализа рынков с ограниченной конкуренцией является теория игр, прикладные аспекты которой применяются в различных отраслях экономики и управления [5; 6], в частности, и в области связи и телекоммуникаций [7].

Цель работы - провести исследование рынка операторов сотовой связи, используя методы теории игр и имитационного моделирования. В соответствии с данной целью автором были поставлены следующие научные задачи:

1. Провести эмпирическое и эконометрическое исследование рынка сотовой связи в России;

2. Построить теоретико-игровые модели издержек операторов сотовой

связи;

3. Спроектировать и реализовать имитационную модель рынка операторов сотовой связи г. Екатеринбурга, основываясь на агентном подходе с применением нотаций системной динамики.

В микроэкономической теории выделяют 4 основных типа рыночных структур: совершенная конкуренция, монополистическая конкуренция, олигополия и монополия. Такие структуры как олигополия, монополия и монополистическая конкуренция характеризуются наличием властной асимметрии на рынке (см. подробнее в [8]). Рынок сотовой связи в России обладает свойствами олигополистического рынка. Динамика развития рынка сотовой связи представлена на рис. 1.

80

70

60

^ 50 ш

^ 40 ^ 30 20 10 0

2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015

года

Рис. 1. Динамика роста численности абонентской базы, млн чел.

Таким образом, на рынке сотовой связи присутствует несколько крупных фирм, конкурирующих между собой. Каждая из них обладает достаточно большой долей в общеотраслевом выпуске, что обеспечивает значительную степень контроля над рынком. Операторы производят однородную продукцию.

В процессе работы на рынке российской мобильной связи, четыре крупнейших оператора используют большое количество ценовых и неценовых методов конкуренции между собой. Для оценки характера рынка сотовой связи в России воспользуемся индексом Херфиндаля-Хиршмана (НН1)

п

НН1 = ^ = + + = 2604 (1)

¿=1

где Б; - доля ьго оператора в общем объеме услуг; п - количество операто-

Из формулы (1) видно, что для России НН1=2604. Это значит, что рынок высококонцентрированный и новой фирме трудно будет войти на рынок. Отсюда, подтверждается, что рынок сотовой связи является пример олигопо-

Рассмотрим основные модели, основанные на теории игр. Предполагается зависимость прибыли от предоставленного оператором объема трафи-

ка, поэтому, применительно к олигополистическому рынку мобильной связи варианты поведения игроков формулируются в табл. 1.

Таблица 1

Модели олигополистического рынка

I Равновесие Курно Каждый из олигополистов считает, что изменение объёма трафика услуг связи не повлияет на объём трафика услуг связи других участников рынка.

II Равновесие Штакельберга Один или несколько игроков олигополистического рынка действуют согласно модели Курно, тогда как остальные предполагают, что конкурент (конкуренты) выберут первую стратегию.

III Неравновесие Штакельберга Олигополисты не действуют в рамках модели Курно, т.е. все операторы ведут себя согласно равновесию Штакельберга и неправильно предполагают, что другой (другие) выберут политику поведения первого типа.

IV Кооперативная олигополия Все игроки олигополистического рынка мобильной связи могут вступить в соглашение о совместной деятельности с целью получения максимальной совокупной прибыли так называемого простого товарищества.

Сценарий кооперативной олигополии является, безусловно, лучшим. Он максимизирует прибыль. Олигополия Курно невозможна, так как участники тесно связаны друг с другом и по прибыли займет лишь второе место. Равновесие Штакельберга по уровню прибыли займет третье место, т.к. предполагает глубокий анализ по изучению конкурентов. Последнее место займет неравновесие Штакельберга.

Рассмотрим рынок телефонии, обладающий признаками монополии, где коэффициенты регрессии равны: а= 1924729, Ь=0,00124, а остальные параметры рассмотрим в табл. 2.

Таблица 2

Значения параметров регрессии для сотовых операторов

Оператор связи Значения параметров

с с1

ОАО «МТС» 2,794322408 8,62

ОАО «ВымпелКом» 3,052248385 6,13

ОАО «Мегафон» 2,108663559 5,65

ООО «Те1е2» 0,879655624 0,94

Таким образом, получены четыре модели издержек операторов, и прибыль каждого из них можно вычислить по формулам

п, =

гъ =

4 к

1924729 - 0,00124 *

1924729 -0,00124*

¿ = 1 к=1 4 К

II

¿ = 1 к=1

(2,794322408 * + 8,62), *(}2 - (3,052248385 *(}2 + 6,13),

(2) (3)

п, =

ПА =

4 К

к

1924729 - 0,00124 * ^ ^ Q\

i = 1 fc=l 4 if

1924729 - 0,00124 * ^ ^ Q\

i=ik=i

* Q3 - (2,108663559 * + 5,65), (4)

* Q4 - (0,879655624 * Q4 + 0,94) (5)

где Iii - прибыль i-го оператора сотовой связи; Qi - средний объем трафика i-го оператора сотовой связи.

На основе имеющихся данных можно судить о характере зависимости совокупной прибыли операторов от объемов суммарного трафика. По результатам на конец 2016 года также можно судить о том, что ситуация на российском рынке сотовой связи развивается по модели Курно.

Тем не менее, используя только лишь математические методы достаточно проблематично провести качественный долгосрочный анализ рынка сотовой связи. Поэтому, автором, основываясь на работе [9] предложена и апробирована методика исследования рынков с помощью построения агент-ной имитационной модели.

Агентное моделирование - это современное направление в моделировании сложных систем, которые состоят из автономных и независимых агентов. Основное направление ABMS (Agent-Based Modeling and Simulation) -это моделирование социального и организационного поведения людей, а также принятия ими решений [10]. Система, в которой существуют агенты различных классов, которые потенциально могут взаимодействовать друг с другом, называется многоагентной системой. Выбор агентного подхода безусловно связан с особенностями рынка мобильной связи:

- олигополистический рынок. Отметим, что российский рынок не является единым целым, так как в каждом регионе конкурентная ситуация индивидуальна. Это обосновывается наличием разных операторов, уровнем цен и степенью концентрации рынка;

- отсутствие цены услуги. Абонентам предлагают различные сервисы (SMS, Интернет, голосовая почта и т.д.). Тарификация услуг связи различается в зависимости от региона, длительности звонка времени суток, что накладывает дополнительные сложности для моделирования области и ее анализа. Также возможны подходы с различными показателями;

- объем услуг связи непосредственно влияет на качество. Поэтому необходимо разрабатывать инструменты, которые позволяют скоординировать радиотехническое планирование мобильной сети, а также маркетинг-прогнозы с учетом вывода новых тарифов;

- потребление услуг мобильной связи индивидуально. Любой абонент имеет уникальный профиль пользования, меняющийся постоянно. Во-первых, на него влияют внешние факторы, такие как стоимость связи, сезонные факторы, а, во-вторых, зависит от индивидуальных характеристик пользователя связи.

При моделировании рынка сотовой связи явно выделяются два типа агентов - абонент и оператор. Описание поведения агентов является главной

задачей исследователя. Описание поведения агентов происходит, как правило, в диаграмме состояний, хотя могут быть и более редкие случаи - описание с использованием диаграмм действий и низкоуровневых средств дис-кретно-событийного моделирования. Диаграмма состояний агента в модели представлена на рис. 2.

контакты

оператор оператор2 кол Сим

потенциал ьн ы и_юп иент

посещ ен ие_точ ки_п родаж

51а1есЬа11

ЕЕЕЕИ ф

клиент_с _двумя_сиы

ф ь.

-©-

Рис. 2. Основная диаграмма состояний агента

Выбор оператора или тарифа определяется экономическими и психологическими факторами. В соответствие с такими факторами выбор пользователя услуг связи определяется его изначальными предпочтениями, потенциальной выгодностью тарифа, рекомендациями дилера и друзей и инерционным фактором. Предпочтения агента задаются в соответствии с формулой

Предпочтенияагента = Качество_связи*Восприятие_связи+

+Привлекательность_бренда*Восприятие_бренда+ ^

Уровень_цен*Восприятие_цен

Рассмотрим взаимодействие оператора и абонента на рынке. В качестве единицы модельного времени принимается один месяц. Отсюда, каждый месяц абоненты, пользующиеся услугами сотовой связи, могут рассказывать о выбранном операторе другим агентам (включая абонентов и потенциальных пользователей). Также, на агента могут повлиять повышение цены на услуги связи, появление нового тарифа или достаточно низкое качество связи. Предположим, что в связи с вышеназванными событиями абонент приходит в салон сотовой связи с целью подбора тарифа по своим требованиям. Исходя из собственных предпочтений, агент выберет того оператора, который ему больше подойдет. Тем не менее, он может быть не удовлетворен походом в салон связи и остаться с прежним оператором, либо без него.

Основными направлениями деятельности оператора являются:

- вложение инвестиций в сеть;

- продвижение бренда, PR;

- реклама тарифов и услуг;

- инвестирование в дилеров.

Чем больше оператор будет вкладывать в продвижение своей компании, тем больше у него будет абонентская база и, соответственно, прибыль.

Для построения имитационной модели был выбран инструмент имитационного моделирования AnyLogic, который предлагает уникальный язык моделирования, позволяющий учесть любой подход моделируемой системы с различным уровнем детализации.

Модель рынка сотовой связи г. Екатеринбурга состоит из двух классов - «Main» и «Клиент». Класс «Клиент» состоит из диаграммы состояний, представленной на рис. 2 и других параметров. Любой создающийся агент начинает движение с элемента «начало диаграммы состояний», названный в разработанной модели «statechart». Элемент «ветвление» моделирует первоначальное распределение агентов на тех, кто уже пользуется услугами сотовой связи и тех, кто является потенциальным клиентом. Если клиент является потенциальным, то предполагается что он пойдет в салон связи по рассказам друзей или родственников, либо по заранее заданному закону распределения. Таким образом, два состояния - «потенциальный клиент» и «клиент» моделируют агента с соответствующими названиям параметрами. Для моделирования «сарафанного радио» в состоянии «клиент» создан внутренний переход, реализующий посыл сообщения одному или нескольким агентам из круга их общения.

Потенциальный клиент может перейти в состояние «посещение точки продаж» только при получении сообщения, а клиент тремя разными способами: при получении сообщения (совет знакомых), при неудовлетворенности качеством связи, либо согласно заложенной кривой роста проникновения. При переходе в состояние «посещение точки продаж» у агента формируются переменные, отражающие уровень его предпочтения по каждому оператору, согласно формуле (6).

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

После расчета оптимально выгодного тарифа, в действии при выходе из состояния посещения точки продаж, агенты выбирает одно из следующих действий:

- остаться со своим оператором и текущим тарифом;

- поменять оператора и тариф на более выгодный;

- приобрести вторую сим-карту с более выгодным тарифом;

- Отказаться от второй сим-карты в пользу более выгодного тарифа (если изначально было две сим-карты).

После посещения точки продаж агент может перейти в одно из двух состояний: «клиент» или «клиент с двумя сим». Из этих состояний агент

циклично переходит в состояние «посещение точки продаж», исходя из некоторых условий. К примеру, одним из таких условий является получение агентом сообщения от другого агента моделирующее процесс рассказа им о своем операторе и тарифе. Другой вариант перехода - неудовлетворенность качеством связи оператора. Для каждого агента индивидуально формируется приемлемый уровень качества связи. Если уровень качества связи используемого оператора становится меньше требуемого, то, с определенной вероятностью, агент вновь перейдет в состояние «посещение точки продаж» с целью выбора нового оператора и тарифа. Также, некоторые агенты перейдут в состояние «посещение точки продаж» при появлении нового тарифа или изменении используемого.

На рис. 3 представлен класс Main. В этом классе располагаются пять операторов сотовой связи города Екатеринбурга: МТС, Билайн, Мегафон, Теле2 и абстрактный оператор под названием «Другие», объединяющий в себе все остальные операторы.

ф-инвеетДилерМегафоь

0 растры НаРекламуМегафон (З-инвмтДид^рМГС

0 раовд» НаРеклаыуМТС

(З-инадаДилерБил

убех/нниеМегафон

{Tj Bcejipocro [_] 0 Вге_якл ючено_5 [..] Инвестиции Расходы на рекламу инвестиции в продан»

\ убекданиеМТС

0 Red-Energy [..] 0 Smart [..]

Инвестиции Расходы на рекламу инвестиции в продаж/

•ч

0 расходы НаРекламуБилайн убакдениеБилайн

0 Ноль^соы:нений U 0 Все_за_ЯЮ [„I Инвестиции Расходы на рекламу инвестиции в продажу

Рис. 3. Класс «Main»

На главной форме расположена временная диаграмма, в которой отражаются данные о количестве абонентов по каждому оператору. Кнопки, расположенные справа от диаграммы, позволяют перейти к управлению тем или иным оператором (рис. 4).

i-ы-V

P Мегафон P

МТС

Билайн

Теле2

Друше

I I Исключить 0 Отображается на вер: Метка: = Мегафсн

Доступность: л да

* Действие

VI ewMe да f о n . navi да t. е Т о ( }

► Внешний вид

► Местоположение и размер

► Специфические

Рис. 4. Кнопки операторов

Агенты, моделирующие операторов, разработаны по аналогии друг с другом. Моделирование процессов управления операторами осуществлено с применением нотаций системной динамики (рис. 5).

W

Мегафон

ГинвестицииМФ

качество Мегафон

ф'Мегафон

ф) конфликты Мегафо

негативМегафон

ф-иггвестДидер Мегафон (3 расходы На Реклам у Мегафон убежден иеМегафон

чо

Все_просто [..] Все_включено_5 [..]

Инвестиции Расходы на рекламу Инвестиции в продажу

Мин внутри сети, руб.

Мин город, руб.

■ □

Мин на др. сети,руб.

Мин междугород., руб.

□ □

SMS, руб. Mb, руб.

□ □

Рис. 5. Оператор «Мегафон» в классе «Main»

В качестве динамических переменных взяты показатель качества, индекс информационного благоприятствования и сила убеждения. Показатель качества напрямую зависит от количества абонентов и объема вложенных инвестиций, который пользователь может редактировать вручную с помощью слайдера. Индекс информационного благоприятствования складывается из таких факторов как количество положительных и отрицательных отзывов об операторе, количестве публикаций в СМИ и количестве конфликтных ситуаций, которые в свою очередь зависят от расходов на рекламную кампанию и PR.

Все тарифы у каждого оператора отражены в виде отдельных массивов параметров, состоящих из восьми элементов, в каждом из которых хра-

нятся значения определенных критериев. К примеру, в параметрах «Все просто» и «Все включено S» подобраны тарифы оператора Мегафон с ценами на сотовую связь внутри сети, на звонок другого оператора, на городской, на междугородний, SMS, MMS и интернет, соответственно.

Управление финансами осуществляется путем изменения соответствующих показателей (объем инвестиций, расходы на рекламу, инвестиции в продажу и т.д.) при помощи слайдеров (рис. 6).

(3 Bc€_npOCTO [ ] С* Все_Н011ЮЧеН0_5 [ ]

Инвестиции Расходы на рекламу Инвестиции в продажу

Рис. 6. Изменение финансовых показателей оператора

Особым способом реализовано управление тарифной политикой. В разработанной модели присутствует возможность как изменить основные параметры действующих тарифов, так и создать абсолютно новый (рис. 7).

Мин внутри сети, руб.

Мин город, руб.

Рис. 7. Параметры тарифов операторов

Таким образом, разработанная имитационная модель рынка сотовой связи г. Екатеринбурга позволяет проводить локальный и глобальный анализ взаимодействия операторов и абонентов в рамках предложенной локации. Модель позволяет отразить, как изменение финансирование или ввод новых тарифов отдельными операторами сотовой связи могут изменить соотношение абонентов между операторами. Кроме того, при доработке модели ее можно применить и при исследовании аналогичных олигополистических рынков.

В ходе исследования работы был рассмотрен и изучен российский рынок сотовой связи. Во время работы было установлено, что рынок является олигополистическим, высококонцентрированным, то есть войти на рынок довольно трудно.

Проведен эконометрический анализ, по результатам которого выявлена зависимость стоимости услуг сотовой связи от уровня конкуренции, среднедушевого дохода населения, а также от спроса на услуги связи. Построена регрессионная модель, отражающая зависимость стоимости минуты разговора в регионе от объема услуг связи, средней заработной платы и количества

Мин на др. сети, руб.

Мин междугород., руб.

SMS, руб.

Mb, руб.

операторов в регионе. Также, построена теоретико-игровая модель, отражающая зависимость прибыль операторов сотовой связи от объема трафика.

Спроектирована и разработана имитационная модель рынка сотовой связи города Екатеринбурга в среде AnyLogic, основанная на агентном подходе с нотацией системной динамики. На основании разработанной модели появилась возможность имитировать процессы, протекающие на рынке, управлять сотовыми операторами и влиять на тарифную политику.

Список литературы

1. Баранова И. В., Кудь А. Н., Калюжная К. С. Рынок сотовой связи // Символ науки. 2015. № 6. С. 93-95.

2. Бакман Ю. А., Панфилов B.C. Рынок сотовой связи России как сегмент рынка телекоммуникаций: методы прогнозирования // Научные труды: Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН. 2008. Т. 6. С. 398-416.

3. Зарецкий С. Н. Инструменты формирования маркетинговой стратегии на рынке дополнительных услуг сотовой связи // Вестник Университета Российской академии образования. 2010. № 3. С. 156-159.

4. Трегуб И. В. Математические модели спроса и предложения услуг с добавленной стоимостью на рынке сотовой связи // Вестник Самарского государственного экономического университета. 2008. № 5. С. 101-104.

5. Кислицын Е. В., Першин В. К. Исследование олигополистического рынка природного газа методами теоретико-игрового моделирования // Управленец. 2016. № 5(63). С. 70-76.

6. Булгакова И. Н., Вертакова Ю. В. Использование теории игр при управлении территориальным развитием (на примере оценки эффективности интегрированных структур) // Известия Санкт-Петербургского государственного университета. 2017. №2 (104). С. 61-67.

7. Бабушкина Т. О., Кислицын Е. В. Анализ рынка операторов сотовой связи на основе построения олигополистической теоретико-игровой модели // Экономика, право и образование в условиях риска и неопределенности: тенденции и перспективы развития: Материалы Международной научно-практической конференции. 2016. С. 10-14.

8. Орехова С. В., Кислицын Е. В. Эмпирическое исследование властной асимметрии товарного рынка природного газа // Управленец. 2017. № 2(66). С. 28-35.

9. Красносельский А. В. Имитационное моделирование рынка сотовой связи / А. В. Красносельский // Аудит и финансовый анализ. 2009. № 3. С. 327-332.

10. Тимченко В. С., Ковалев К. Е., Хомич Д. И. Имитационное моделирование на железнодорожном транспорте. Опыт и перспективы развития. Саарбрюкен, 2017.

Кислгщын Евгении Витальевич, ст. преподаватель kevÇà),usue.ru, Россия, Екатеринбург, Уральский государственный экономический университет.

THE PRINCIPLES OF AGENT-BASED SIMULATION MODEL OF OLIGOPOLISTIC MARKET MOBILE OPEPATORS

E. V. Kislitsyn

The paper conducts the empirical analysis and the oligopolistic market of operators of cellular communication. Presents an overview of the major participants and the dynamics of their development in the market. Using the principles of agent-based modeling is designed and developed system that allows you to analyze the market with limited competition, in particular the mobile market. The model was tested for the city of Yekaterinburg. For calculation offinancial indicators used the notation of system dynamics.

Key words: market operators, market with limited competition, oligopoly, game theory, simulation, agent, system dynamics.

Kislitsyn Eugeny Vitalyevich, senior lecturer, kev®,usue.ru, Russia, Yekaterinburg, Ural State University of Economics

УДК 331.23

МАТЕРИАЛЬНАЯ НЕМОНЕТАРНАЯ СИСТЕМА ВОЗНАГРАЖДЕНИЯ КАК СПОСОБ СНИЖЕНИЯ ТЕКУЧЕСТИ КАДРОВ В УСЛОВИЯХ НЕСТАБИЛЬНОГО РЫНКА ТРУДА

О.В. Сорвина, A.C. Сорвина

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Показаны преимущества немонетарных выплат стимулирующего характера перед традгщионными вознаграждениями за труд.

Ключевые слова: мотивация персонала, немонетарные выплаты, грейды, текучесть кадров, рынок труда.

Многие предприятия на сегодняшний день испытывают недостаток в кадровом обеспечении, так как неправильное управление человеческими ресурсами, слабые рычаги мотивации приводят к текучести кадров. Так на основе исследования, проведенного крупнейшей рекрутинговой KOMnaHHefiAntalRussia, средняя текучесть кадров по российскому рынку в 2017 г. составила 21 %, при этом самый высокий показатель наблюдается в розничной торговле 75 % (рис. 1), а основными причинами смены рабочего места является неудовлетворенность заработной платой, отсутствие карьерного роста [4].

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.