<<
>>

6.4. Стабильное и успешное развитие бизнес-групп с сетевой структурой

Анализ стабильного и успешного развития бизнес-групп строит­ся на многоступенчатом исследовании, в котором на разных этапах применялись, с одной стороны, объективные (формально-статисти­ческие) критерии для выделения системообразующих факторов, с другой - косвенные оценки и критерии.

В качестве формально-статистических критериев использова­лись данные официальной отчетности финансово-промышленных групп. Анализ деятельности всего массива бизнес-групп в России концептуально является неразрешимой задачей. Во-первых, полная информация недоступна даже для легального сектора бизнеса. Во-вторых, теневой бизнес в России, который по различным оценкам составляет от 40 до 60% валового национального продукта и играет значительную роль, также должен анализироваться, но другими средствами. Принимая во внимание, что экономическое пространст­во едино, действия бизнес-групп будут подчиняться единым законам. Поэтому представляется возможным интерполировать результаты исследования по полному массиву доступной для анализа официаль­ной информации на все ИБГ.

230

Исходным массивом выступает матрица первичных данных Vfj и расчетных данных (полученных в результате расчетов из первич­ных) Wik.

где / - номер ФПГ (строка матрицы),; - номер переменной (столбец матрицы), k - номер переменной для совокупности расчетных и не расчетных данных, / - время.

Расчетными данными являются: доля поставок по кооперации; доля поставок по экспорту; доля средств государственной поддерж­ки в общем объеме привлеченных средств; доля внутренних креди­тов банков-участников ФПГ; ликвидность продукции; рентабель­ность продаж; рентабельность продукции; инвестиции в основной капитал; объем продукции на рубль вложений в основной капитал; рост (падение) объемов производства; рентабельность реализации; совокупные активы ФПГ; оборачиваемость совокупных активов; доходность совокупных активов.

В качестве косвенных оценок и критериев использовались классификационные признаки ФПГ, выраженные в номинальных показателях: структура акционерных связей участников, уровень региональной диверсификации и отраслевой специализации групп; структура производства и реализации продукции. Анализ статистических и косвенных критериев позволил в рамках сфор­мулированной формально-логической системы развития ФПГ выделить и оценить факторы их стабильного и успешного функ­ционирования.

Выявленные критерии разбивались на четыре подгруппы по квартилям значений; согласно процентилям выборки (25%, 50%, 75%), Ая q - 1, 2, 3, 4, строились таблицы распределения по­казателей по квартилям значений и таблицы сопряженности по ФПГ.

Данные измеряются для различных групп в периоды времени t (1998-2001 гг.). В качестве критерия стабильного развития ФПГ выбраны показатели темпов роста выпускаемой продукции и масштабов производства (6.2). Пусть / - номер ФПГ, q - номер квартиля.

В качестве критерия успешного развития групп для каждого квартиля построена функция Yf 9 которая описывает выбранные

Исследуемая совокупность описывается нами как сложная от­крытая динамическая целостная экономическая система с управле­нием. Процесс развития структурируется по отдельным этапам и ис­следуется на метауровне с выделением микро- и макросоставляю­щих процесса.

Предлагаемый способ исследования можно отнести к синтети­ческим методам, так как он вбирает в себя анализ периодов теории динамического равновесия, основа которой заложена в трудах А. Маршалла, эпистемологические приемы сторонников риториче­ских исследований в экономической теории, принцип историзма, ко­торому следовал Кейнс, "антропологический" критерий разумности выводов, почерпнутый из методологии рационализма, в сочетании с традиционным, которым пользуются эмпиристы, и герменевтиче­ский прием "связывания фактов", используемый институциональ­ной школой.

В качестве аппарата специализированного анализа выбраны фа­кторный и кластерный анализы. В качестве меры сходства выступа­ют медианные концентрированные значения классификационных признаков.

В соответствии с логикой анализа выделяем факторы I и II уров­ня как эндогенные и классификационные признаки как экзогенные переменные модели.

По эндогенным признакам II уровня исследуемую совокупность кластеризуем по трем типам: растущие / стабильные / дискретные.

По эндогенным признакам I уровня образованы следующие классы:

Стабильно высокий уровень производства - А. *: Стабильно средний уровень производства - В. £ Стабильно низкий уровень производства - L. -.

232 ' •- ' • ;,'. ; '•' , . • ' -\

Растущие группы с высокими темпами роста производства - С.

Растущие группы со средними темпами роста производства - D.

Дискретные -Q.

Данная структуризация, включающая в себя шесть классов групп, будет являться основой последующего итерационного анализа.

В последнее время в социально-экономическом анализе все большее внимание уделяется системам, имеющим сетевую структу­ру. Например, Ньюман в своей работе68 исследует экономические, социальные, информационные и биологические сети и обосновыва­ет необходимость применения методов кластеризации на основе ста­тистических свойств графов.

Под сетью обычно понимается множество вершин (узлов) со связями между ними - ребрами (дугами). Системы, имеющие форму сетей, изобилуют в мире: социальные сети знакомств или других связей между личностями, организационные сети и сети деловых со­отношений между компаниями, нейросети, распределенные сети, се­ти цитирований между работами, E-mail и др.

Типичные сетевые исследования, например, в социологии связа­ны с анализом результатов анкетных опросов для детализизации взаимодействия между респондентами. Типичная социальная сеть состоит из центров влияния и связей между ними. В качестве одного из примеров системы с сетевой структурой можно привести систему принятия решений в организации.

В последние годы появилось новое направление исследования се­ти, с перемещением фокуса от анализа отдельных малых графов и свойств индивидуальных вершин или дуг таких графов к рассмотре­нию крупномасштабных общих статистических свойств.

Этот новый подход позволяет исследовать внутренние свойства системы, когда сам системный подход в его традиционной трактовке оставляет за скобками вопрос, каким образом происходит выработка того или иного управленческого решения, к каким результатам такое решение приводит под воздействием внешних и/или внутренних условий. Но такой вопрос не имеет большого значения в большинстве сетей с мил­лионами вершин. Такой вопрос типичен для мезоуровневого анализа в экономических и социальных системах. Мезоуровневым данный анализ будет потому, что мы находимся на уровне, являющемся про­межуточным звеном между вопросами, традиционно рассматривае­мыми макроэкономическим и микроэкономическим анализами.

Интегрированные бизнес-группы характеризуются, во-пер­вых, распределенной структурой принятия решений, поскольку управление в каждой из компаний производится в узлах влияния (управляющем центре компании), при этом влияние на экономи­ческое поведение акторов оказывают как собственные интересы

68 Newman M.EJ. The structure and function of complex networks // SIAM Review. 2003. Vol. 45. P. 167-256. ,/u,. - r

233

групп, так и факторы, являющиеся внешними с позиций микроак­торов. Во-вторых, исходный массив данных может быть рассмот­рен нами как некоторая неструктурированная или слабострукту­рированная информация, и задачей анализа в таком случае являет­ся восстановление скрытых взаимосвязей между факторами, поз­воляющих выстроить цепочки последовательных шагов в системе принятия решений, приводящих к некоторым типичным для дан­ной системы результатам. В нашем случае типичными будем счи­тать описанные выше результаты кластеризации на основе сово­купности признаков.

Пусть сеть разделена на подграфы и каждая ИБГ может при­надлежать любому числу подграфов. Признаки, характеризую­щие каждую из ИБГ, не обязательно полностью совпадают для тех групп, которые попадают в один подграф. Но имеется вероят­ность /?, которая равна нулю для тех групп, которые не принадле­жат ни одному подграфу.

Математически модель может быть представлена как процесс кластеризации с вероятностью р на се­ти, сформированной для ИБГ на основе признаков, которые дан­ные группы характеризуют.

Коэффициент корреляции между признаками возникает пото­му, что группы, принадлежащие подграфам, имеют тенденцию хара­ктеризоваться неким стабильным набором признаков. В дальней­шем для того чтобы упростить анализ, эти стабильные наборы при­знаков (37 признаков) были объединены в факторы (12 факторов). Выше нами был описан конкретный экономический смысл исходно­го набора признаков. В дальнейшем оказалось возможным проран-жировать факторы с применением методов регрессионного анализа, а также таблиц сопряженности.

Посредством сегментирования и позиционирования в сети стро­ится цепочка факторов по четырем уровням отношений. Первый уровень отношений позволяет описать структуру акционерных свя­зей участников группы. Второй уровень отношений раскрывает степень региональной диверсификации группы с точки зрения мес­торасположения и деятельности всех участников объединения, а не только в соответствии с местом регистрации центральной компании. Третий уровень отношений определяет степень отраслевой специа­лизации и диверсификации участников группы, а четвертый - струк­туру производства и реализации продукции с точки зрения экспорта и внутрикооперационных поставок участников.

Мы построим профили и сетевые модели стабильных, растущих и успешных групп с использованием регрессионных моделей и сис­темы графов по эндогенным и экзогенным признакам. Определение классификационных признаков по квартилям значений с выделени­ем признаков объединения и дискретности, а также признаков сгу­щения позволило нам построить кортеж признаков. Разработанная нами формализованная критериально-факторная модель степени

234

успешности (эффективности управления) группы позволяет струк­турировать процесс развития групп по параметрам системы с описа­нием возможностей для последующей итерации альтернатив реше­ния проблемы.

Схема системы поясняет обратную связь как объект отдельного процесса подсистемы; как объект интегрированного процесса подсистемы; как распределенный по времени объект, воз­вращающий выход подсистемы с высшим приоритетом для сравне­ния с критерием подсистемы низшего приоритета.

В рамках сформулированной критериально-факторной модели степени успешности интегрированных объединений нами выделя­ются консолидированные признаки, влияющие на степень эффек­тивности управления, включающие в себя следующие двенадцать

системообразующих факторов Хп г = 1,12 : х} - доля экспорта в стру­ктуре произведенной и отгруженной продукции; х2 - доля поставок по кооперации; х3 - величина денежных средств; х4 - долгосрочные финансовые вложения; х5 - уровень внутрикорпоративных кредитов и прибыль кредитно-финансовых учреждений; хв - величина устав­ного капитала центральной компании и списочного состава группы; х1 - величина основных средств; jt8 - инвестиции в основной капитал; Х9 ~ уровень государственной финансовой поддержки; л:10 - количе­ство участников промышленных предприятий и кредитно-финансо­вых учреждений; хп - уровень прибыли нефинансовых участников; хп - масштаб производства.

Системообразующие признаки эффективности управления ФПГ образуют цепочку факторов: х{ х2 х3 х4 «-> х5 х6 х1 ^> *8 *"* Х9 ^ю *i 1 х\2' Ниже дается процедура их математической операционализации.

<< | >>
Источник: Дряхлов Н.И.. Россия и Германия. Опыт трансформаций. 2004

Еще по теме 6.4. Стабильное и успешное развитие бизнес-групп с сетевой структурой:

  1. Глава 6 Интегрированные бизнес-группы. Гносеология, сущность, структура, управление, модели развития
  2. 8. БИЗНЕС-ГРУППЫ В ИНСТИТУЦИОНАЛЬНОЙ СТРУКТУРЕ СОВРЕМЕННОЙ ЭКОНОМИКИ
  3. СЕТЕВАЯ ЭКОНОМИКА И СЕТЕВОЕ БЛАГО. ПОНЯТИЕ СЕТЕВОГО БЛАГА, ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ СЕТЕВОГО БЛАГА,ОСОБЕННОСТИ ГРАФИЧЕСКОГО АНАЛИЗАСЕТЕВЫХ БЛАГ
  4. Сетизация, отказ от вертикальных структур организации, виды сетевых структур
  5. Сетизация, отказ от вертикальных структур организации, виды сетевых структур
  6. Развитие системы государственного регулирования как средство достижения стабильного экономического развития республики
  7. 11.9. Сетевые структуры
  8. Развитие группы. Общие качества группы
  9. I надежный партнер - важное условие успешного бизнеса
  10. Полезный урок: комбинации и факторы успешности бизнес-модели
  11. 6.5. Модель стабильного развития ИБГ
  12. 1.4. структура бизнес-плана. Анализ в развитии и мониторинге основных плановых показателей
  13. Сущность и преимущества сетевых форм ведения бизнеса
  14. 6.6. Модель успешного развития ИБГ
  15. Переход к стабильному развитию
  16. СЕТЕВЫЕ СТРУКТУРЫ И ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ В ЭКОНОМИКЕ, ОСНОВАННОЙ НА ЗНАНИЯХ
  17. Диалектика в мире сетевых структур.
  18. Стабильность государства как фактор развития экономики.
- 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 -