<<
>>

Данные, измерение и методы анализа

                *              *

Чтобы обеспечить теоретическую преемственность в изучении рынков профессиональных услуг, рассматривая рынок рекламных услуг, мы воспользуемся наработками, полученными, в ходе исследований отношений между клиентом и аудитором [Seabright et al.

1992; Levinthal, Fichman 1988]. Рынки аудиторов и рекламных агентств, а также выполняемые ими задачи имеют важные общие характеристики.
  1. На обоих рынках действует множество крупных и мелких продавцов и покупателей.
  2. Отношения с клиентами, как правило, длятся несколько лет (в отличие, например, от разовых и краткосрочных сделок в сфере инвестиционной банковской деятельности).
  3. Выполняемые аудиторами и рекламными агентствами задачи комплексны и решаются для конкретного заказчика.
  4. «Производственный процесс» имеет скорее непрерывный, нежели дискретный характер (также в отличие от краткосрочных сделок в сфере инвестиционной банковской деятельности).
  5. Множество потребителей (как сотрудники организации-заказчика, так и внешние по отношению к ней потребители) придирчиво изучают и интерпретируют «товары» — итоги аудиторской проверки и рекламную продукцию.

Ключевое различие этих двух сфер состоит в том, что для аудиторов диады — это единственно допустимая конфигурация связей («моногамия»), а у рекламных агентств существует полный набор структурных возможностей («полигамия»).

Выборка

Единицей наблюдения является связь между клиентом и агентом в тот или иной год. Формирование выборки рыночных связей проходило в несколько стадий. Сначала из базы статистических данных (Computstat Datafile) о 1963 компаниях за 1985 г. (приходящийся на середину изучаемого нами периода времени) мы произвели механическую выборку клиентских компаний, рыночная стоимость которых составляет 50 млн долл. и выше.

Далее, основываясь на данных Справочника для рекламодателей издательства «National Register Publishing» (на профессиональном жаргоне он называется «Redbook»), мы увеличили долю отобранных компаний, интенсивно размещающих свою рекламу. Объем итоговой выборки — 398 компаний (20,3% нашей генеральной совокупности). В этой выборке (по сравнению с первичной механической) возросла точность значений переменных, описывающих влияние характеристик компании (например, финансового статуса, числа сотрудников, объема продаж), при этом не произошло смещения значений этих коэффициентов.

Затем, снова используя данные «Redbook», мы отобрали все агентства, с которыми эти 398 компаний сотрудничали в 1971,1973 и далее до 1993 г. включительно. Общее число агентств составило 1644.

Измерение и переменные

Зависимая переменная. Разрыв рыночной связи представлен дихотомической переменной, которая фиксирует, сохранилась ли в момент / + 1 связь между клиентом и продавцом (рекламным агентством), которая существовала в момент t (где 1 — связь прервана; 0 — связь сохранена). Под разрывом рыночной связи мы понимаем полностью прерванную связь. Мы не фиксируем разрыв, если связь просто ослабляется (скажем, агентство теряет один из множества заказов клиента). Например, с 1985 по 1987 г. компания «Coca-Cola» полностью прекратила отношения только с одним рекламным агентством — «McDonald amp; Little» (см. табл. 1).

Измерение конкуренции. Соперничество в момент t измеряется как: 1) число рекламных агентств, с которыми сотрудничает клиент; 2) индекс концентрации Херфиндаля (распределение заказов между агентствами); 3) дамми-переменная, если клиент пользуется услугами одного агентства. Чтобы упростить сравнение компаний, различающихся по числу агентств, с которыми они сотрудничают, мы преобразовали шкалу индекса Херфиндаля так, чтобы ее нижняя граница соответствовала 0, а верхняя — 1. Индекс Херфиндаля (Я) для компании j рас

считывается по формуле 1(5.2), где 5 — доля заказов, размещенных компанией у у агентства і.

Индекс принимает максимальное значение, равное 1, если все заказы компании выполняются одним рекламным агентством. Если же все заказы компании j равномерно распределены между количеством агентств к, индекс Херфиндаля минимален (1 /к). Соответственно индекс концентрации С вычисляется по формуле:

С- (Я— \/к) / (1 — l/k).              (1)

Если компания пользуется услугами одного агентства, значение С неопределенно и считается равным 0; наличие одного агентства фиксирует дамми- переменная.

Показателями рыночной структуры в момент t являются соотношение количества продавцов и покупателей, а также два коэффициента централизации сети. Число продавцов — это общее количество рекламных агентств в США в каждом году изучаемого нами периода (по данным Переписи предприятий сферы услуг (US Bureau of the Census, various years]). Число покупателей — общее количество рекламодателей, приобретающих рекламную продукцию минимум на 70 тыс. долл. в год (по данным «Redbook»). Это лучше, чем число рекламодателей в нашей выборке, позволит нам описать структурную конкуренцию, характерную для всего рынка, на котором действуют наблюдаемые компании. Анализируя централизацию сети покупателей и сети продавцов, мы используем метод расчета коэффициентов центрированности двумодальной сети для групповой и индивидуальной центрированности [Bonacich 1991]. Следуя тезису Ф. Бонасича о межличностной коммуникации, мы измеряем централизацию сети как максимальное значение ее центрированности в каждом году.

Измерение властных отношений. Индикаторами власти клиента являются потребность в ресурсах, размер организации, финансовый статус, «центральность» позиции в сети и субъективная оценка эффективности рекламных акций (изменение объема продаж). Потребность в ресурсах измеряется как изменение в период между моментами t и t + 1 числа различных двузначных кодов стандартной отраслевой классификации (SIC) и индекса качественных изменений (IQV) двузначных кодов SIC. Индекс IQVo6paTeH индексу концентрации Херфиндаля и стандартизирует его: максимальное значение становится равным 1, минимальное — 0 [Bohmstedt, Knoke 1982:76].

Высокое значение индекса IQV указывает на высокую диверсификацию заказов компании. Размер организации клиента рассчитывается как логарифм числа сотрудников компании (тыс. человек) в момент /. Финансовый статус измеряется индексом, полученным в результате факторного анализа четырех показателей: дивидендов в расчете на одну акцию, логарифма рыночной стоимости компании, логарифма соотношения заемного и собственного капиталов и соотношения дохода на одну акцию и ее цены.«Центральность» позиции измеряется на основе метода, предло-

женногоФ. Бонасичем для двумодальной сети [Bonacich 1991J21. Субъективная оценка эффективности рекламы представлена изменением логарифма объема продаж клиента (млн долл.) между моментами t и / + 1.

Индикаторами власти агентства, работающего в сфере профессиональных услуг (таких, как реклама, инвестиционная банковская деятельность, аудит и др.), выступают социальный статус и доступ к информации. Для установления «статуса» и качества продукции и услуг обычно используют результаты открытых рейтингов. Соответственно мы тоже измеряем социальный статус рекламного агентства как ранг позиции, занимаемой им на рынке рекламных услуг в момент t. Рейтинги публикуются ежегодно в журнале «Advertising Age», ранг определяется как отношение общей стоимости заказов агентства к общему числу его клиентов. Мы отобрали из рейтинга первые 200 агентств, соответственно присвоив в нашей кодировке первому агентству код 200, второму — 199, и т.д.; агентствам, которые не вошли в число первых 200, присваивался код 0. Статус агентства измеряется также количеством его клиентов (рассчитанным на основе связей, зафиксированных в нашей выборке) в момент t. Количество клиентов взвешено по объему продаж: агентству, которое сотрудничает с небольшим числом крупных клиентов (большой объем продаж), мы присваиваем более высокий статус по сравнению с тем, которое сотрудничает с большим числом мелких клиентов (небольшой объем продаж). Доступ к информации измеряется как «центральность» позиции агентства в момент f, рассчитываемая по методу Ф.

Бонасича для двумодальной сети [Bonacich 1991], скорректированная по размеру сети (см. сноску 2).

Измерение институционального принуждения. Под институциональным принуждением мы понимаем давление общего изоморфизма и социальную укорененность. Давление общего изоморфизма представлено двумя дамми-перемен- ными: первая фиксирует окончание периода риска разрыва рыночной связл (т.е. периода между моментами t и t + 1) в 1970-е гг., вторая — его окончание в 1990-е гг. Социальная укорененность представлена индивидуальными и структурными привязанностями. Показателями индивидуальных привязанностей являются: уход из компании руководителя высшего звена в период, когда связь подвержена риску разрыва; появление нового руководителя высшего звена в этот же период; наличие собственного (внутрифирменного) рекламного агентства в момент Л К руководителям высшего звена мы относим председателя совета директоров, исполнительного директора, президента, финансового директора. На основе данных Справочника компаний, публикуемого агентством «Standard and Poor’s» (Standard and Poor’s Directory of Corporations), мы проследили имена и должности руководителей каждой компании при переходе от момента t к моменту / + 1. Если руководитель пришел в компанию в момент г, то для момента t + 1 его уход кодировался как 1. Если руководитель пришел в компанию в момент t + 1, то его приход кодировался как 1. Таким образом, мы фиксировали уход и приход топ-менеджеров компании. Показателем структурной привязанности выступает сохранение связи между клиентом и агентом и квадрат ее длительности до момента t. Структурная привязанность измеряется как корень квадратный из среднего значения квадрата разницы «распределения заказов» между моментами / - 1 и / по формуле:

ХЦ-Л-і)2/*,              (2)

где Л — число заказов, N— число агентств (примеры см. в табл. 1). Чтобы соблюсти последовательность шагов в истории распределения заказов клиента, мы измеряем стабильность их распределения в интервале, предшествующем периоду риска разрыва рыночной связи.

Используя данные ежегодников «Слияния и поглощения» («Mergers and Acquisitions»), мы сконструировали две дамми-пе- ременные. Первая фиксирует захват клиентом какой-либо компании, вторая — -становился ли сам клиент объектом поглощения в период между / и / + 1.

Контрольная переменная. Динамика ВВП является контрольной переменной экономических измененйй. Объем ВВП приводится в долларах по курсу 1987 г. (по данным Бюро экономического анализа Министерства торговли lt;США). Динамика ВВП вычисляется по формуле:

  1. — Объем ВВП в момент // Объем ВВП в момент / — 1.

Модель

Наша зависимая переменная — это разрыв рыночной связи. Под продолжительностью связи мы понимаем длину отрезка времени между моментами ее формирования и прерывания22. Таким образом, мы изучаем риск разрыва сложившихся связей. Обычно модели прогнозирования выхода [failure time models] применяют, чтобы зафиксировать время до выхода (в нашем случае — до разрыва рыночной связи) или чтобы оценить риск выхода в конкретный момент времени. Время разрыва связи непрерывно, однако мы используем дискретную модель выхода, поскольку наблюдаемые нами события происходят в пределах конкретных интервалов (между моментами t и t + 1).

В дискретной модели время до разрыва связи распределяется по дискретным значениям: 1, 2, 3 и т.д. и обозначает период, в течение которого произошел разрыв связи. Мы предполагаем, что между моментами t и t + 1 риск является постоянной величиной, но при переходе к следующему интервалу уровень риска может измениться. Риск есть обусловленная вероятность разрыва связи, если она не прервалась до момента t. По аналогии с нашей моделью пропорциональных рисков мы предполагаем, что независимые переменные оказывают мультипликативное влияние на увеличение или снижение уровня риска разрыва связи. Этот уровень для множества независимых переменных Xv Xv ..., Xk выражается уравнением [Prentice, Gloecker 1978]:

Р= 1 - exp [-exp (al + РД+ $2X2 i+ ... + рД #)].              (3)

Поскольку наши данные сгруппированы по временным интервалам, для оценки влияния независимых переменных на уровень риска мы используем модель дискретных рисков, хотя и предполагаем, что наблюдаемые события описываются моделью непрерывного времени и пропорциональных рисков. Однако мы не можем использовать последнюю (т.е. знаменитую модель пропорциональных рисков Кокса [Сох proportional hazards model]), поскольку из-за группировки данных у нас оказалось большое число связей с одинаковым периодом выхода, что может вызвать существенные смещения в значениях коэффициентов. Согласно Дж. Калбфляйшу и Р. Прентису [Kalbfleisch, Prentice 1980], если в большинстве случаев периоды выхода совпадают, предпочтительнее использовать дискретную модель. Р. Прентис и JI. Глоклер показывают, что для получения несмещенных значений коэффициентов в непрерывной модели пропорциональных рисков необходимо использовать вышеописанную дискретную модель [Prentice, Gloeckler

  1. . Некоторые дискретные модели рисков могут давать смещенные оценки из- за длительности интервалов, в которые сгруппированы данные [Flinn, Heckman 1980; Singer, Spilerman 1976]). Например, когда интервалы группировки слишком велики, дискретная логит-модель дает смещенные значения коэффициентов, если только базовый уровень риска не варьируется от одного интервала к другому [Meyers, Hankey, Mantel 1973]. Техника, предложенная Р. Прентисом и Л. Глоклером, позволяет избежать смещения коэффициентов, связанного с определением временных интервалов, даже если интервалы большие, а исходный уровень риска зависит от времени — как и в нашем случае.

Исключение из модели переменных, связанных с уровнем риска, может привести к смещению значений коэффициентов переменных, включенных в

модель, — особенно тех, которые определяют изменение риска во времени. Значения уровня риска оказываются смещенными в сторону отрицательной зависимости от продолжительности связей [Heckman, Singer 1984:77—88]. На основе метода Мейера [Меуег 1990: eqs. 6, 7] мы корректируем нашу модель с учетом гетерогенности ненаблюдаемой дисперсии исключенных переменных, вводя в модель Прентиса—Піоклера смешанное гамма-распределение, и тем самым суммируем гетерогенность отдельных ненаблюдаемых переменных. Процедура корректировки выполнена в программе STATA С. Дженкинсом [Jenkins 1995]. Как мы и ожидали, значения нескольких коэффициентов в результате изменились. Самым важным оказалось следующее: в нескорректированной модели логарифм риска разрыва связи уменьшается в линейной зависимости от продолжительности связи, в то время как в скорректированной модели логарифм риска — вогнутая квадратическая функция продолжительности связи. В скорректированной модели влияние продолжительности связи соответствует эффекту «медового месяца*, зафиксированного Д. Левинта- лем и М. Фишманом применительно к связям между клиентом и аудитором [Levinthal, Fichman 1988].

 

<< | >>
Источник: В. В. Радаев, М. С. Добрякова. Анализ рынков в современной экономической социологии [Текст] пер. с англ. / Гос. ун-т — Высшая школа экономики ;— 2-е изд. — М. Изд. дом ГУ ВШЭ.. 2008

Еще по теме Данные, измерение и методы анализа:

  1. ТЕМА 3. Методология и методы измерения, анализа и управления качеством
  2. Данные и методы
  3. Приложение А Этнографический метод и данные
  4. Определение цен методом объединенного измерения (метод Conjoint Measurement)
  5. Используйте данные вашего анализа всвоих кампаниях
  6. Методы измерения показателей качества
  7. 11.5.1. Методы измерения производительности труда
  8. 2. Производительность труда и методы ее измерения
  9. Методы измерения производительности труда
  10. 2.3 Методы измерения ВВП
  11. 3.3. Методы измерения теневой экономики: их достоинства и недостатки
  12. Глава 33 МЕТОДЫ ИЗМЕРЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИНВЕСТИЦИОННЫХ ФОНДОВ
  13. Метод измерений
  14. § 1. Методы измерения производительности труда
  15. Метод измерения ВВП по расходам
  16. Метод измерения ВВП по доходам
- Бюджетная система - Внешнеэкономическая деятельность - Государственное регулирование экономики - Инновационная экономика - Институциональная экономика - Институциональная экономическая теория - Информационные системы в экономике - Информационные технологии в экономике - История мировой экономики - История экономических учений - Кризисная экономика - Логистика - Макроэкономика (учебник) - Математические методы и моделирование в экономике - Международные экономические отношения - Микроэкономика - Мировая экономика - Налоги и налолгообложение - Основы коммерческой деятельности - Отраслевая экономика - Оценочная деятельность - Планирование и контроль на предприятии - Политэкономия - Региональная и национальная экономика - Российская экономика - Системы технологий - Страхование - Товароведение - Торговое дело - Философия экономики - Финансовое планирование и прогнозирование - Ценообразование - Экономика зарубежных стран - Экономика и управление народным хозяйством - Экономика машиностроения - Экономика общественного сектора - Экономика отраслевых рынков - Экономика полезных ископаемых - Экономика предприятий - Экономика природных ресурсов - Экономика природопользования - Экономика сельского хозяйства - Экономика таможенного дел - Экономика транспорта - Экономика труда - Экономика туризма - Экономическая история - Экономическая публицистика - Экономическая социология - Экономическая статистика - Экономическая теория - Экономический анализ - Эффективность производства -