Диссертация (1152227), страница 34
Текст из файла (страница 34)
Использование подхода, позволяющего оперативно ранжировать субъекты России по уровню развития интеграционной и инновационной активности, может служить основойв процессе выработки стратегии регионального развития и при разработкеэкономической политики, направленной на повышение конкурентоспособности российских компаний.В связи с этим методика сравнительного анализа интеграционной и инновационно-технологической активности в субъектах РФ строится на основепостроения корреляционного поля значений интегральных индикаторов.
Врезультате, разделив диапазон значений уровня интеграционной и инновационно-технологической активности на три интервала, соответствующих высокому, среднему и низкому уровням, была построена таблица соответствияуровней интеграционной и инновационно-технологической активности в2013 г. (таблица 3.13).196Таблица 3.13 – Анализ соответствия уровня интеграционнойи инновационно-технологической активности субъектов РФ, 2013 г.Уровень интеграционной активностиУровень инновационно-технологической активности«Низкий»«Средний»Область: Архангельская, Астраханская, Белгородская, Брянская,Калининградская, Костромская,Курская, Орловская, Псковская,«Низкий»СмоленскаяРеспублика: Карелия, ТываКрай: Забайкальский, Ставропольский, Хабаровский, ПриморскийОбласть: Амурская, Вологодская,Новгородская, Оренбургская, Пензенская, Тамбовская, Тульская,Республика: Хакасия, Удмуртская,«Средний» ЯкутияАвтономный округ: Чукотский,Ямало-Ненецкий«Высокий»Область: Омская, Владимирская, Волгоградская,Воронежская, Калужская,Ростовская, ТверскаяКрай: Алтайский, Пермский«Высокий»НижегородскаяобластьОбласть: Иркутская, Ке- Область: Самармеровская, Ленинградская, ская, ТомскаяЛипецкая, Новосибирская, Республика:Саратовская, Свердловская, Татарстан,Челябинская, Ульяновская, ЧувашскаяЯрославскаяРеспублика: Башкортостан,Мордовия,Край: Краснодарский,КрасноярскийТюменская обл., ХантыМосква, СанктМансийский автономный Петербург,округ (ЮГРА)Московская областьДиагонали соответствия уровня развития интеграционной и инновационно-технологической активности принадлежит 33 региона или 54,10% отобщего числа исследуемых регионов.
При этом данной диагонали принадлежит Кемеровская, Липецкая и Челябинская области, где сосредоточены основные производственные мощности металлургического и горнодобывающего комплексов экономики РФ.Протекание инновационного процесса в пределах интегрированныхструктур позволяет снизить транзакционные и производственные издержки иустранить экономические риски нововведений в российских регионах. Крометого, статистика указывает на то, что в российских холдингах основная мотивация к инновациям связана со стремлением расширить рыночную долю,оптимизировать производственные процессы, снизить материальные и энергозатраты и экологическую нагрузку (особенно для российских холдингов всфере металлургии).197Вторуюгруппуобразуютрегионы,укоторыхинновационно-технологическая активность превышает интеграционную активность (расположены над «диагональю соответствия»).
Третью группу составляют субъекты, у которых интеграционная активность превышает инновационн0технологическую. Таким образом, во вторую и третью группы входят субъекты РФ, у которых не согласуются уровни развития интеграционной и инновационно-технологической активности.Необходимо отметить, что интенсификация самостоятельных инноваций в российских регионах часто следует за реализацией интеграционныхпроектов в части покупки более развитых в технологическом плане активов винтересах достраивания недостающих технологических звеньев цепочки,приобретением стратегических партнеров и встраиванием в глобальные цепочки добавленной стоимости.
Такая логика событий отмечена в ОАО «Северсталь» (Вологодская область): покупка ею американской Rouge Industries,обладающей технологиями производства качественного автомобильного листа, и итальянского производителя корабельной стали Lucchini.Предлагаемую авторскую методику сравнительного анализа соответствия уровня интеграционной и инновационной активности отличают следующие особенности:для улучшения качества результатов исследования использованыразные математико-статистические методы, которые свидетельствуют о достаточной степени корректности применения процедурмногомерной классификации;для улучшения аналитичности результатов использован комплексный подход дополнения методов построения синтетических категорий другими методами многомерной классификации (в частности,для классификации регионов РФ по уровню интеграционной активности использованы нейросетевые алгоритмы, основанные на конкурентном правиле Кохонена);198для увеличения доверия к полученным результатам исследования икачества выводов применены методы, позволяющие графически визуализировать и интерпретировать процесс исследования.Регулярно проводимый анализ соответствия имеет несколько направлений по его использованию в управлении региональным развитием: выборрегионов для учреждения особых экономических зон (ОЭЗ) техниковнедренческого типа для предприятий российских холдингов; оценка эффективности ОЭЗ в регионах в рамках протекающих интеграционных процессов;конкурсный отбор регионов, претендующих на фондовую поддержку отдельных инновационных проектов с учетом M&A-процессов.Таким образом, анализ соответствия уровня интеграционной и инновационно-технологической активности субъектов РФ позволяет статистическиобоснованно разделить совокупность российских регионов на классы, выявить степень остроты соответствия интеграционной и инновационнотехнологической активности и получить дополнительную информацию дляпринятия оптимальных решений на преодоление ресурсной и структурнотехнологической несбалансированности регионов, необходимую для перехода к новым принципам формирования государственной региональной политики и ее более тесного взаимодействия с промышленной политикой, учитывающей наличие в России различных по инновационно-технологическому исоциально-экономическому развитию типов регионов.Проведенные статистические исследования показали, что в российскихрегионах наблюдается общемировая тенденция к концентрации инновационной деятельности в крупных интегрированных компаниях.
Кроме того, интеграционная активность определяется в основном M&A-сделками холдинговых структур сферы электроэнергетики, нефтегазовой, горнорудной и металлургической промышленности. В связи с этим для формирования методологии статистического анализа интеграционной активности необходим комплексный анализ развития интеграционной активности российских холдингов в рамках не только регионального, но и секторального деления.199Глава IV МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ КСТАТИСТИЧЕСКОМУ ИЗУЧЕНИЮ ИНТЕГРАЦИОННОЙАКТИВНОСТИ ХОЛДИНГОВЫХ СТРУКТУР ОТРАСЛЕЙЭКОНОМИКИ РОССИИ4.1 Методология классификации видов экономической деятельности поуровню интеграционной активности холдинговых структурВ процессе решения широкого круга исследовательских и управленческих задач, связанных с интеграционной активностью холдинговых структур,возникает необходимость анализа и формализации задач, связанных со сравнением и классификацией видов экономической деятельности.
От достижения данной цели во многом зависит возможность реализации других этаповстатистического исследования интеграционной активности российских холдингов, в частности изучение интеграционных процессов на микроуровне.При этом одной из особенностей поставленной цели исследования является сложность исследуемой статистической совокупности данных, связанной с недостаточно высокой степенью раскрытия информации по интеграционным сделкам. Как было показано в главе 2, данные, характеризующие интеграционную активность российских отраслей экономики, отличаются неоднородностью и высокой степенью дифференцированности.Трансформация цели данного этапа исследования в конкретные статистические задачи позволяет сформулировать их следующим образом:1.
Разбиение множества исследуемых видов экономической деятельности на небольшое число однородных групп так, чтобы отрасль принадлежала только одной группе.2. Проведение сравнительного анализа выделенных в результате классификации однородных групп за ряд лет с целью выделения «типичной» интеграционно активной отрасли экономики РФ, чтобы в дальнейшем на холдинге-представителе данной отрасли изучить интеграционную активностьхолдинговых структур на микроуровне.200Финансово-экономический кризис объективно обозначил целые отрасли-аутсайдеры по экономическим показателям, в то же время выявил и рядконкретных компаний лидеров, в том числе и по количеству транзакций и постоимостному объему рынка в сфере интеграции.
В связи с этим на данномэтапе исследования также был проведен анализ влияния финансовоэкономического кризиса на интеграционную активность российских холдинговых структур.В работах С.А. Айвазяна, В.С. Мхитаряна под классификацией понимают разделение рассматриваемой совокупности объектов или явлений наоднородные, в определенном смысле, группы либо отнесение каждого объекта (из заданного множества классифицируемых объектов) к одному из заранее известных классов (при этом классифицируемое «заданное множество»может состоять из единственного объекта). В большинстве случаев выборметода классификации определяется спецификой исходной информации изадачей статистического исследования.Систематизация современного математического инструментария (методов) разбиения объектов на однородные группы в зависимости как от наличия обучающих выборок, так и от наличия априорных сведений о законераспределения вероятностей внутри классов представлена в таблице 4.1.Таблица 4.1 – Систематизация современных методов классификацииобъектовАприорная информация озаконе распределения вероятностей внутри классовВид закона распределениявероятностей внутри классов неизвестенВид закона распределениявероятностей внутри классов известен (параметрынеизвестны)Вид закона распределениявероятностей внутри классов известен (параметрыизвестны)Предварительная выборочная информацияОтсутствие обучающихвыборок («без учителя»)Наличие обучающих выборок(«с учителем»)Кластерный анализНепараметрические методыдискриминантного анализаМетод расщепления смесейвероятностных распределенийПараметрические методыдискриминантного анализаСтатистические критерии проверки статистических гипотез201Согласно работам М.Ю.
Архиповой, В.П. Сиротина, если число информативных показателей, характеризующих социально-экономическое явление, невелико, и вид распределения для однородной группы объектов известен, наиболее предпочтительной для классификации является модель смеси вероятностных распределений. Она дает возможность получения важнойинформации о структуре совокупности даже для существенно перекрывающихся в признаковом пространстве групп объектов [204].При этом в методе расщепления смесей вероятностных распределенийпараметры оцениваются не по обучающим выборкам (их нет в распоряженииисследователя), а по классифицируемым наблюдениям с помощью одного изизвестных методов статистического оценивания параметров (метода максимального правдоподобия, метода моментов или какого-либо другого) [12,13].Так как виды экономической деятельности отличаются неравномерностью протекания процессов слияний и поглощений, при исследовании пространственной структуры интеграционной деятельности холдинговых структур основное внимание было уделено показателю «Сумма сделок слияний ипоглощений», отражающему в интегрированной форме различные стороныинтеграционной деятельности того или иного вида экономической деятельности.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
