Диссертация (1145597), страница 23

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 23)

y1gk ... y 2g... ... ... y kng ( 2.12),k ( Y k )ng , состоящая из n– строк, g – столбцов;где Yk – матрица с элементами yng125kyng– факторный параметр: факторный, так как рассматривается как условиевозникновения эффекта;n – номер факторного параметра, n N .Показателей, характеризующих состояние систем, огромное количество,поэтому необходимо выделить действительно те, которые в наибольшей степениреагируют на изменения динамики показателей деятельности малых предприятий.Мы определили на основе корреляционного анализа показатели, которыепоказывают устойчивую взаимосвязь с показателями деятельности малыхпредприятий:rykkY k r11  r21 1 r3rykk zko r11 r12  r21 r22 1 2 r3 r3nn l r11... r1n kn... r2  rY k z ko   r21l 1... rln  r3 q11 q12...

r1n kn... r2   q   q12 q22 12... rln  q3 q3r12r22r32... r1n ... r2n  ... rln ... q1n ... q2n  ... qln r12r22r32 k q1 1 k1k q k    q2111 k q1 31 q12где r kk ko –y zматрица корреляции факторных показателей ( y nk ) и параметровn lk1k q221k q321k...  q1n  111k...  q2n    r n   12l1 1kn 3...  ql 1212223... n1 ... n2   r Yn ,( 2.13)Yn Z ln...  l nобъекта исследования ( z l )в k–стране.

rykk z k ko (zlko  zlko )  (ynk  y nk )1n Z  Yn lrln – корреляция между Yn иkkoZl ;qk–преобразованная матрица корреляции r kk ko : если rln  0 ,6 , то qln  1 , иначеY Zn lqln  0 ;k q k – совокупная преобразованная матрица корреляции по всем странам;1126kn qln – количество стран, в которых rl  0.6 ;1kr n – преобразованная матрица  q k , характеризующая долю стран, вl1 r Y k , Ynk   0.6которых  r Y k , Z lk   0.6 r Z k , Y k   0.6 .lnrYn Z lk qlnln  1k 100 , %,– значимая корреляция между результативными ( Yn )и факторными( Z l ) показателями в большинстве стран:Yn(2.14)nl  70% ;– результативный показатель для формирования групп стран пооднородности проявления факторного параметра – классы стран по факторномупараметру.Этаптретий:определениеэффектавзаимодействияэлементовподсистем [Матвеев В.В., Овчинникова А.В., 2014].Каждый элемент любой подсистемы характеризуется k-мерным наборомпараметров, например, малые предприятия – оборот, численность, количествомалых предприятий, доля оборота малых предприятий в общем обороте страны.Взаимодействие элементов отражается через взаимосвязь их параметров, тоесть если существует статистически подтвержденная связь между параметрамиэлементов,тоданныеэлементывзаимодействуют.Введемследующиеобозначения:X = (х1, х2…хk) – это системообразующий параметр системы S1, xk –параметр системообразующего параметра;А = (а1, а2…аp) – элемента подсистемы S1, аp – параметр элемента А;C = (c1, c2…cq) – элемента подсистемы S2, cq – параметр элемента C.Если можно установить парную зависимость между параметрами элементови системообразующим параметром: xk и аp, xk и cq, cq и аp, то мы можем говорить оналичии взаимодействия между элементами (А) и (С), результатом которогоявляется формирование xk.,а также структурное изменение самих элементов (А) и127(С), а значит, и дальнейшей динамики параметров элементов (аp) и (cq).

Вразрабатываемой нами методологии межсистемного анализа мы акцентируем своевнимание на изменении параметров (аp), (cq) и системообразующего параметра(X) – как результата взаимодействия элементов (А) и (С), оставляя за рамкамиисследования изменения, произошедшего внутри элементов (А) и (С).Согласнопредставленноймоделивзаимодействияэлементоврассеивающихся систем, выявить причинно-следственные связи в данномконтексте не удастся. Таким образом, важным аспектом нашего исследованияявляется дифференциация когнитивным способом параметров (аp), (cq), (xk) наусловия (причины) взаимодействия и его эффект (следствие).Взаимодействие элементов A S1 и C  S 2 характеризуется определеннымнабором параметров (аp), (cq), (xk), зафиксированных на определенный моментвремени.

Любой из параметров (аp), (cq), (xk) может являться как эффектомвзаимодействия,такиусловием,этодолжнофиксироватьсясамимисследователем. Если значение параметра, характеризующего эффект, и условияего возникновения повторяются во времени или одинаково проявляются всходных системных комплексах, то данный эффект является устойчивым, носитзакономерныйхарактер,становитсянормой.Закономерностьозначаетвозможность установления вероятностных причинно-следственных связей вовзаимодействии, которые могут быть нарушены как внешними, так ивнутренними факторами. Норма – это предопределенность эффекта, исходя изпервоначальных условий взаимодействия.

Но ни закономерность, ни норма немогутстатьзакономмежсистемноговзаимодействия,таккаккаждыйвключенный в него элемент подвергается воздействию и изменению. Такимобразом,эволюционируетсамамодельвзаимодействия,устанавливаявопределенный момент новые закономерности и нормы через обучение (А) и (С).Устойчивость взаимодействия определяетсястепенью повторяемостиэффекта при заданных условиях.

При этом эффект переходит в категориюзакономерного, или нормы, когда один и тот же элемент сталкивается в одних итех же условиях с одним и тем же результатом. Например, руководитель малого128предприятия три раза обращался в различные банки за кредитом и три разаполучал отказ. Данный эффект для руководителя становится нормой илизакономерностью.Либо эффект для элемента начинает носить закономерный, нормативныйхарактер, если он наблюдается для множества таких же элементов.

Многимзнакомым предпринимателя было отказано в получении кредита, руководительначинает воспринимать это как институциональную данность финансового рынка.Длявыявленияэффектавзаимодействиямалыхпромышленныхпредприятий с различными элементами подсистем оценивается взаимосвязьпараметров объекта влияния (оборот, численность, количество предприятий) ссистемообразующими параметрами систем, а также с параметрами элементовданных систем. Под эффектом взаимодействия мы будем понимать долю оборотамалых предприятий промышленности в общем обороте страны.

Основные выводыданногоанализастроятсянаусреднении,сглаживаниипараметровфункционирования систем национальной экономики, проявлении в них сходныхэффектов и условий его возникновения.Для этого проведены специальные процедуры агрегации данных –кластеризация стран по степени проявления эффекта взаимодействия системнациональных экономик. Данные кластеры мы обозначим как группы стран повыраженности эффекта.Ниже представлен инструментарий процесса агрегирования стран постепени проявления эффекта – доли малых предприятий промышленности вобщем обороте страны.По данному эффекту, используя метод иерархического кластерного анализа,мы сформировали группы стран – кластеры. Согласно данному методуклассификации объекты (национальные экономические системные комплексы)o000SC1, SC2….

SCk – страны, исходя из их свойств Z 4  z4 1 , z42 ...z4k ,–доля малого бизнеса в обороте страны (признак эффекта) делятся на p=6 классовSE  SE1 , SE2 ...SE p ,такимобразомчтобыобъекты129принадлежалиодномуклассу,находилисьотносительнонанебольшихрасстояниях друг от друга. При этом классы ранжируются по степени проявленияпризнака (Рисунок 2.7):Класс группировки (Номер кластера)1Оченьсильная2Сильная3Средняя4Слабая5Умереннослабая6Очень слабаяСтепень проявления факторного признака группировкиРисунок 2.7 – Шкала ранжирования кластеров по степени проявления факторногопризнака группировкиДля оценки расстояния между отдельными объектами мы использоваликвадрат евклидового расстояния:d E Z i , Z j   zi  z j 2.(2.15)Как мера близости групп при проведении кластер-процедур использовалсяпринцип «средней связи» – арифметическое среднее всевозможных попарныхрасстояний между представителями рассматриваемых групп: ср Sl , S m  1nl nmz i S l z j S md Z i , Z j .( 2.16)Образованные в результате данной процедуры группы стран, мыобозначили как кластеры – SE po kp:o – обозначение объекта исследования;p – номер кластера;kp– номер страны, включенной в кластер.Каждый кластер SE po характеризуется следующими показателями:N po – количество стран, включенных в p-й кластер, в зависимости отобъекта анализа;130min p  min( z4ko k  SE po ) – минимальное значение доли оборота объектаисследования в общем национальном обороте стран, включенных в р-й кластер.max p  max( z4ko k  SE po ) – максимальное значение доли оборота объектаисследования в общем национальном обороте стран, включенных в р-й кластер. p  z 4ko k  SE op – среднее значение доли оборота объекта исследования вобщем национальном обороте стран, включенных в р-й кластер [Матвеев В.В.,Овчинникова А.В., 2014].Этап четвертый: выявление факторов, обусловивших появление эффектавзаимодействия элементов подсистем [Матвеев В.В., Овчинникова А.В., 2014].Данныйэтапфункционированиянаправленподсистем,наопределениекоторые,соднойтакихстороны,параметроввлияютнасистемообразующий параметр, с другой – взаимосвязаны с объектом влияния иявляются условием возникновения эффекта взаимодействия.

Характеристики

Список файлов диссертации