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.
Еще по теме 6.4. Стабильное и успешное развитие бизнес-групп с сетевой структурой:
- Глава 6 Интегрированные бизнес-группы. Гносеология, сущность, структура, управление, модели развития
- 8. БИЗНЕС-ГРУППЫ В ИНСТИТУЦИОНАЛЬНОЙ СТРУКТУРЕ СОВРЕМЕННОЙ ЭКОНОМИКИ
- СЕТЕВАЯ ЭКОНОМИКА И СЕТЕВОЕ БЛАГО. ПОНЯТИЕ СЕТЕВОГО БЛАГА, ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ СЕТЕВОГО БЛАГА,ОСОБЕННОСТИ ГРАФИЧЕСКОГО АНАЛИЗАСЕТЕВЫХ БЛАГ
- Сетизация, отказ от вертикальных структур организации, виды сетевых структур
- Сетизация, отказ от вертикальных структур организации, виды сетевых структур
- Развитие системы государственного регулирования как средство достижения стабильного экономического развития республики
- 11.9. Сетевые структуры
- Развитие группы. Общие качества группы
- I надежный партнер - важное условие успешного бизнеса
- Полезный урок: комбинации и факторы успешности бизнес-модели
- 6.5. Модель стабильного развития ИБГ
- 1.4. структура бизнес-плана. Анализ в развитии и мониторинге основных плановых показателей
- Сущность и преимущества сетевых форм ведения бизнеса
- 6.6. Модель успешного развития ИБГ
- Переход к стабильному развитию
- СЕТЕВЫЕ СТРУКТУРЫ И ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ В ЭКОНОМИКЕ, ОСНОВАННОЙ НА ЗНАНИЯХ
- Диалектика в мире сетевых структур.
- Стабильность государства как фактор развития экономики.