КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ РЕГИОНОВ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ПО УРОВНЮ ИХ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ ДЛЯ ИНТЕРНЕТ-ПРОВАЙДЕРА - Студенческий научный форум

V Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2013

КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ РЕГИОНОВ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ПО УРОВНЮ ИХ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ ДЛЯ ИНТЕРНЕТ-ПРОВАЙДЕРА

 Комментарии
Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF
В настоящее время телекоммуникации и связь являются наиболее бурно развивающимися отраслями. Для компаний данной отрасли с целью обеспечения конкурентоспособности и возрастающих темпов роста весьма значимо продвижение в те регионы, где достаточно высоки емкость рынка и потенциальный спрос на услуги. Со стратегической точки зрения для поддержания и наращения темпов роста компаниям связи следует расширять покрытие интернет-провайдинга, ведь интернет становится все более востребованным. Так по данным Фонда «Общественное мнение», в 2011 г. месячная аудитория интернета в России выросла на 17% и составила 54,5 млн. человек (47% совершеннолетнего населения страны). Аудитория мобильного интернета растёт в два раза быстрее, чем интернета в целом. По данным AC&M-Consulting, только на мобильном интернете за 2011 г. операторы заработали в общей сложности около 75,6 млрд руб. – это на 43% больше, чем в 2010 г.

То, что объем доходов от подключения и пропуска трафика за последние годы имеет опережающие темпы роста по сравнению с доходами от услуг связи (рис. 1), вызвано, кроме всего прочего, развитием интернет-коммерции, облачных технологий, «бумом» продаж различных гаджетов c выходом в интернет. Согласно прогнозу экспертов в период до 2016 г. российский интернет-трафик будет расти заметно быстрее общемирового и в результате увеличится более чем впятеро по сравнению с 2010 г. (глобальный интернет-трафик за тот же период вырастет вчетверо).

Рис. 1. Динамика объема услуг связи и интернет-услуг, в % к 2007 г.

Таким образом, для мелких операторов очевидны преимущества продуктовой диверсификации в сферу интернета. Для укрепившихся на рынке компаний связи актуальными вопросами являются возможности географической диверсификации бизнеса. При этом важным этапом становится оценка инвестиционной привлекательности регионов.

В данной работе предлагается методика кластеризации регионов России для оценки инвестиционной привлекательности продвижения интернет-услуг компаний связи. Одним из главных условий реализуемости подхода становится использование общедоступных статистических данных. Исследованием Рунета в настоящее время занимаются Российская ассоциация электронных коммуникаций, Фонд «Общественное мнение», компании ROMIR, TNS Gallup Media, Яндекс. При этом информация о состоянии интернета на региональном уровне в первоисточниках содержится лишь в виде распределения интернет-аудитории по регионам, а также активности пользователей интернет в федеральных округах. Таким образом, в связи с недостаточностью официальной информации при оценке инвестиционной привлекательности регионов России с учетом специфики отрасли связи были использованы имеющиеся данные Росстата за последние несколько лет.

Интегральный показатель привлекательности региона (ИППР) формируется из трех показателей:

  • индекса инвестиционного потенциала рейтингового агентства «Эксперт РА» (ИИП) [4];

  • интегрального показателя развития региона (ИПРР);

  • интегрального показателя продуктовой привлекательности (ПП).

Интегральный показатель развития региона (ИПРР) предлагается строить по следующим имеющимся в открытом доступе за последние 4 года как абсолютным удельным показателям, так и по показателям динамики:

  • средний объем инвестиций в основной капитал региона на душу населения (ИОК) [3];

  • средний темп роста инвестиций в основной капитал региона на душу населения (Т_ИОК);

  • средний объем ВРП на душу населения (ВРП) [3];

  • средний темп роста ВРП на душу населения (Т_ВРП);

  • среднедушевой доход населения региона (СДН) [3].

Для оценки интегрального показателя продуктовой привлекательности (ПП) используются следующие данные:

  • средний объем услуг связи, оказанных населению, на одного жителя региона (ОУС) [3];

  • средний темп роста объема услуг связи, оказанных населению, на одного жителя региона (Т_ОУС);

  • рейтинг развития информационно-компьютерных технологий региона (РРИКТ) [2];

  • количество региональных провайдеров (КП) [5];

  • доля городского населения региона (ДГН) [3];

  • интегральный показатель развития интернета по федеральным округам (ИПРИ_ФО) [1].

Выбранные показатели неоднородны, поскольку описывают разные признаки регионов. Кроме того, различаются их единицы измерения, что затрудняет их сопоставление. Поэтому необходима стандартизация показателей (преобразование их в безразмерные относительные величины). Предлагаемый способ стандартизации – расчет показателей ИПРР и ПП по формуле многомерной взвешенной средней:

 

(1)

где – интегральный показатель i-го субъекта РФ;

i– количество субъектов РФ, i=83;

– значение j-го показателя для i-го региона (субъекта РФ);

– значение j-го показателя в среднем по России;

– весовой коэффициент j-го показателя, ;

n – количество рассматриваемых показателей.

В свою очередь ИППР рассчитывается как взвешенная средняя величина:

 

(2)

Весовые коэффициенты определялись на основе экспертного оценивания. В табл. 1 приведены весовые коэффициенты составляющих интегральных показателей, отражена структура интегрального показателя привлекательности региона (ИППР).

Таблица 1

Весовые коэффициенты составляющих показателей

1 уровень

2 уровень

3 уровень

ИППР

Показатель

βk

ИИП

20%

Показатель j

 

ИПРР

30%

ИОК

14%

Т_ИОК

10%

ВРП

40%

Т_ВРП

18%

СДН

18%

ПП

50%

ОУС

18%

Т_ОУС

22%

РРИКТ

22%

КП

12%

ДГН

10%

ИПРИ_ФО

16%

Объединение в кластеры (однородные группы) с последующей содержательной интерпретацией производится на основе рассчитанного ИПРР. Кроме показателя ИППР для кластеризации использовался индекс инвестиционного риска рейтингового агентства «Эксперт РА» [4]. Использование последнего обусловлено крайней важностью учета риска при оценке инвестиционной привлекательности регионов.

Кластерный анализ субъектов Российской Федерации выполнялся иерархическими агломеративными методами: полной связи, невзвешенного попарного среднего, взвешенного попарного среднего, Варда. Наиболее адекватными и интерпретируемыми получились результаты кластеризации методом Варда. Графическая иллюстрация (дендрограмма) кластеризации приведена на рис. 2. Состав кластеров представлен в табл. 2.

Рис. 2. Дендрограмма, полученная с помощью метода Варда

Кластеризация позволила разделить регионы РФ по уровню привлекательности для компании связи на пять кластеров. Кластеры 1 и 2 (регионы с высоким потенциалом и выше среднего) содержат соответственно 10 и 9 объектов и по сравнению с остальными оказались самыми малочисленными. Средними по размерам являются кластеры 3 и 5 (регионы со средним и низким потенциалом), они охватывают 19 и 16 регионов соответственно. Кластер 4 (регионы с пониженным потенциалом) – самый крупный, в его составе 35% от общего числа исследуемых субъектов РФ.

Таблица 2

Состав кластеров по уровню потенциала выхода на рынок интернет-провайдинга

Название кластера

Наименование региона

 

Название кластера

Наименование региона

1. Регионы с высоким потенциалом

Московская область

 

4. Регионы с пониженным потенциалом

Брянская область

г. Москва

 

Владимирская область

Ненецкий автономный округ

 

Курская область

 

Липецкая область

г. Санкт-Петербург

 

Рязанская область

Краснодарский край

 

Смоленская область

Республика Татарстан

 

Тамбовская область

Свердловская область

 

Тверская область

Ханты-Мансийский автономный округ

 

Тульская область

 

Ярославская область

Ямало-Ненецкий автономный округ

 

Республика Карелия

 

Архангельская область

Красноярский край

 

Вологодская область

2. Регионы с потенциалом выше среднего

Ростовская область

 

Новгородская область

Республика Башкортостан

 

Астраханская область

 

Республика Дагестан

Пермский край

 

Республика Мордовия

Нижегородская область

 

Удмуртская Республика

Самарская область

 

Чувашская Республика

Тюменская область

 

Кировская область

Челябинская область

 

Пензенская область

Республика Саха (Якутия)

 

Ульяновская область

 

Республика Бурятия

Сахалинская область

 

Республика Тыва

3. Регионы со средним потенциалом

Белгородская область

 

Забайкальский край

Воронежская область

 

Томская область

Калужская область

 

Камчатский край

Республика Коми

 

Амурская область

Калининградская область

 

Магаданская область

 

5. Регионы с низким потенциалом

Ивановская область

Ленинградская область

 

Костромская область

Мурманская область

 

Орловская область

Волгоградская область

 

Псковская область

Ставропольский край

 

Республика Адыгея

Оренбургская область

 

Республика Калмыкия

Саратовская область

 

Республика Ингушетия

Алтайский край

 

Кабардино-Балкарская Республика

Иркутская область

 

Карачаево-Черкесская Республика

Кемеровская область

 

Республика Северная Осетия

Новосибирская область

 

Чеченская Республика

Омская область

 

Республика Марий Эл

Приморский край

 

Курганская область

Хабаровский край

 

Республика Алтай

Чукотский автономный округ

 

Республика Хакасия

 

Еврейская авт. область

Названия полученных кластеров были им присвоены в соответствии со средними значениями интегральных показателей привлекательности регионов (ИППР) и индексов инвестиционного риска (ИР) в кластерах (табл. 3, рис. 3).

Таблица 3

Средние значения показателей в кластерах

Кластер

ИППР

ИР

1. Регионы с высоким потенциалом

2,071

0,233

2. Регионы с потенциалом выше среднего

1,393

0,262

3. Регионы со средним потенциалом

1,038

0,279

4. Регионы с пониженным потенциалом

0,796

0,320

5. Регионы с низким потенциалом

0,612

0,382

Рис. 3. График средних значений показателей в кластерах

В результате проведенной кластеризации регионы РФ поделены по уровню их привлекательности для интернет-провайдера. Результаты проведенного исследования могут быть использованы компаниями связи при принятии управленческих решений как о продуктовой, так и о географической диверсификации. В зависимости от преследуемых целей и приоритетов могут выбираться различные стратегии продвижения услуги, ключевым фактором будет являться то, что регионы различаются как по уровню инвестиционного потенциала, так и по уровню инвестиционного риска.

Список литературы

1. Смирнова Г.Е., Чувилина Е.В.Методический подход к оценке инвестиционной привлекательности региона для компании связи // Молодежный Вестник УГАТУ. – 2012. – № 4 (5). – С.121-129.

2. Скуфьина Т.П. Развитие информационно-коммуникационных технологий в регионах России // Регионы России: Стратегии и механизмы модернизации, инновационного и технологического развития. Тр. Восьмой междунар. научн.-практ. конф. / РАН. ИНИОН. Отд. научного сотрудничества и междунар. связей; Отв. ред. Ю.С. Пивоваров. – М., 2012. – Ч. 1. – С.493-497.

3. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2011: Стат. сб. / Росстат.  М., 2011.  990 с.

4. Рейтинг инвестиционной привлекательности регионов России / Эксперт РА. Рейтинговое агентство. – М.: Эксперт РА, 2011 // [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://raexpert.ru/ratings/regions/2011/

5. Портал об интернет-провайдерах // [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://101internet.ru/

Просмотров работы: 3935