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 |
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/