Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Развитие методов получения однородных данных. исторический и теоретический аспекты анализа 15
1.1. Методы типологии данных в прикладных исследованиях 15
1.2. Типологическая группировка. История развития метода. Стадии жизненного цикла 30
1.3. Обзор основных матриц портфолио-анализа 40
1.4. Проблемы и перспективы основных методов получения однородных данных 57
Глава 2. Теория, методология периодизации временных рядов 65
2.1. Постановка задачи типологии в рядах динамики. Условия временной периодизации 65
2.2. Периодизация как типологическая группировка во времени. Историческая периодизация 67
2.3. Параллельная периодизация 72
2.4. Многомерная средняя в выделении однокачественных интервалов 75
2.5. Факторный анализ при проведении периодизации 83
2.6. Прикладные аспекты метода периодизации комплексных рядов динамики. История применения метода 90
Глава 3. Методологические вопросы построения основных матриц портфолио-анализа 112
3.1. Методологические вопросы построения основных матриц портфолио-анализа 112
3.2. Периодизация в портфельном анализе 132
Глава 4. Современные приложения периодизации социально-экономических процессов 148
4.1. Периодизация экономического развития современной России... 148
4.2. Периодизация демографической ситуации. Перспективы национального проекта по улучшению демографической ситуации 159
Глава 5. Статистическая поддержка управленческих решений. опыт прикладных исследований 196
5.1. Проблемы статистического изучения турбулентных совокупностей 196
5.2. Периодизация развития российского книгоиздания. 2005 год: «Русский крест» книжного бизнеса 206
5.3. Портфельный анализ в статистическом исследовании клиентов предприятия 220
Заключение 233
Список литературы 248
- Типологическая группировка. История развития метода. Стадии жизненного цикла
- Периодизация как типологическая группировка во времени. Историческая периодизация
- Периодизация в портфельном анализе
- Периодизация демографической ситуации. Перспективы национального проекта по улучшению демографической ситуации
Введение к работе
Актуальность темы диссертационного исследования. Двадцать первый век должен стать столетием расцвета российской статистики. Для этого есть все предпосылки. Формируется правовая база статистической деятельности. В 2007 г. принят Закон о статистике, укрепилась законодательная база муниципальных образований, которая способствует усилению независимости статистики. В законодательном порядке устанавливаются принципы статистического наблюдения важных сегментов российской экономики, в частности, среднего и малого бизнеса и т.п.
Подходит к концу период вынужденной международной «изоляции», уходят в прошлое «принципы партийности» и жесткого детерминизма, возвращается и начинает доминировать стохастический подход в построении статистических показателей. Лавинообразно растут потребности в статистической информации и исследованиях, причем на всех уровнях – от правительства до домохозяек. На это Росстат отвечает проведением масштабных статистических работ: 2000 год – сплошное наблюдение субъектов малого предпринимательства, 2002 год – Всероссийская перепись населения, 2006 год – Всероссийская сельскохозяйственная перепись (проведенная впервые за последние сто лет), ежеквартальные обследования занятости, в скором будущем, в 2010 году – следующая Всероссийская перепись населения. Это далеко не полный перечень крупных статистических работ на уровне страны. Федеральные округа, администрации субъектов федерации, муниципальные образования, различные слои и группы населения становятся реальными потребителями статистической информации, заинтересованными также в знании методов ее обработки.
Типология информации является одной из основных задач во всяком научном исследовании. Классификация, типологическая группировка, кластерный анализ – центральный этап статистического исследования, обеспечивающий корректность всего последующего анализа. Соответственно, проблема типологии данных актуальна всегда. Можно отметить несколько обстоятельств, с нашей точки зрения, усиливших потребность в решении данной задачи в современных условиях. Это, прежде всего, возникновение новых объектов наблюдения (малое предпринимательство, муниципальные образования и т.п.). Все эти объекты являются качественно неоднородными. Корректная статистическая оценка их изменения и развития возможна только при условии предварительного качественного анализа и адекватного использования методов типологии.
В качестве дополнительных отличительных особенностей современного периода развития российской экономики можно отметить значительное расширение числа субъектов, вынужденных принимать управленческие решения на статистической основе, ужесточение последствий ошибочных решений, возросшее влияние факторов внешней среды. Новые условия функционирования предприятий и отраслей делают актуальным применение статистических технологий в управлении, в частности; методов типологии, позволяющих формировать однородные среды, как в статике, так и в динамике с целью реализации в них гомогенных стратегий.
Ограниченность современных экстраполяционных подходов в прогнозировании макроэкономических тенденций стала очевидной в свете финансовых кризисов 1998, 2008 годов. Механистический подход к прогнозированию, как правило, игнорирующий обеспечение однородности динамических рядов, показал свою несостоятельность и должен быть пересмотрен.
Степень разработанности научной проблемы. Задача выделения однородных статистических множеств решается достаточно давно, с середины XIX-го столетия, причем в рамках двух концепций – вариационной (индуктивной) и дедуктивной. У истоков первой стоял А. Кетле (1796–1876), и ее последующее развитие принадлежат западным ученым, тогда как формулировка второй концепции принадлежит русскому статистику Д.П. Журавскому (1851). Он был первым, кто обозначил проблему. Существенный вклад в развитие дедуктивного подхода, который воплотился в методе типологической группировки, внесли представители российской академической науки: А.И. Чупров, Ю.Э. Янсон, Н.А. Каблуков, А.А. Кауфман, А.А. Чупров, Р.М. Орженцкий, земские статистики А.П. Шликевич, Ф.А. Щербина, С.П. Прокопович, марксисты И.А. Гурвич, В.И. Ленин, А.И. Хрящова, В.Г. Громан, Г.И. Баскин. В дальнейшем работы в этой области были выполнены М.Н. Смит, В.С. Немчиновым. Заметный вклад в развитие теории группировок внесли Г.С. Кильдишев, Ю.М. Аболенцев, Б.Г. Миркин, О.В. Иванов.
Центральное место в становлении, развитии и продвижении метода типологической группировки принадлежит ленинградской (санкт-петербургской) научной школе: теоретические исследования Л.В. Некраша, Б.Г. Плошко, И.И. Елисеевой, работы Э.К. Васильевой, С.В. Курышевой, М.А. Клупта, О.Г. Грачевой-Дивеевой, И.П.Суслова и других. Все названные ученые принадлежат к научной школе ЛФЭИ, работы которой ввели в систему статистических категорий понятие периодизации временных рядов, осуществили постановку задачи периодизации, сделали попытку обоснования ее необходимости, показали аналогичность задач периодизации динамики и типологической группировки.
Вместе с тем, условия применения, возможности осуществления, методы периодизации динамических рядов в статистических публикациях практически не рассматривались. В лучшем случае можно найти указания на периодичность жилищного строительства или же в распространении новых платежных средств (банковских карточек и т.д.). Чаще всего выделение периодов производится только на основе качественного анализа без применения количественных методов.
В настоящее время появились новые возможности для развития теории типологической группировки и периодизации на базе теории портфельного анализа. Как известно, основной вклад в развитие этой концепции внесли представители теории управления. Первая модель портфельного анализа была построена американским ученым русского происхождения И. Ансоффом, заметный вклад в развитие метода внесли представители Бостонской консалтинговой группы, консультационной группы МакКинзи, компания Артур Д. Литл, Д. Абель, Г. Джонсон, К. Шульс, А. Хекс, Н. Мейджмур, Р. Кох, А. Шарплин, А. Роу, Р. Мейсон, Т. Вилен, Т. Нейлор, Д. Монайсен, Г. Дэй, Р. Ойсел, Р. Райт. Сходство идей типологической группировки и портфельного анализа в специальной литературе пока что не исследовано. Этим объясняется выбор темы диссертационного исследования.
Цель и задачи диссертационного исследования. Целью данной работы является развитие теории и методологии типологии статистических данных в социально-экономических исследованиях с позиций интегрированного подхода с учетом достижений портфельного анализа.
Для достижения поставленной цели в диссертации последовательно решены следующие взаимосвязанные задачи:
систематизированы и рассмотрены основные методы и алгоритмы типологии информационных массивов, дан критический анализ их возможностей в поддержке управленческих решений;
обоснована возможность и разработаны концептуальные основы статистической методологии временной периодизации;
рассмотрены основные матрицы портфельного анализа, выявлены статистические аспекты методологии их построения;
исследованы особенности применения метода периодизации в практических задачах, в том числе, при построении моделей портфельного анализа;
проведены исследования однородности массовых экономических процессов на различных уровнях хозяйствования: на уровне экономики страны в целом, его отдельного сегмента (малый бизнес), отдельной отрасли (книгоиздание), а также на уровне предприятия.
Объект исследования – совокупности массовых социально-экономических явлений и процессов в пространственных и временных измерениях на различных уровнях агрегирования.
Предмет исследования – совокупность методов и алгоритмов выявления однокачественных типов (однородных частных совокупностей) в пространстве и во времени.
Область исследования. Содержание диссертации соответствует следующим пунктам Паспорта научной специальности 08.00.12. «Бухгалтерский учет, статистика»:
п. 3.2. Методология построения статистических показателей, характеризующих социально-экономические совокупности; построения демографических таблиц; измерения уровня жизни населения; состояния окружающей среды;
п. 3.3. Методы обработки статистической информации: классификация и группировки, методы анализа социально-экономических явлений и процессов, статистического моделирования, исследования экономической конъюнктуры, деловой активности, выявления трендов и циклов, прогнозирования развития социально-экономических явлений и процессов;
п. 3.6. Методология экономико-статистических исследований, направленных на измерение эффективности функционирования предприятий и организаций;
п. 3.8. Прикладные статистические исследования воспроизводства населения, сфер общественной, экономической, финансовой жизни общества, направленные на выявление, измерение, анализ, прогнозирование, моделирование складывающейся конъюнктуры и разработки перспективных вариантов развития предприятий, организаций, отраслей экономики России и других стран.
Теоретические и методологические основы исследования. Теоретической и методологической основой диссертационного исследования послужили фундаментальные и прикладные работы ведущих российских и зарубежных ученых в области типологии данных и проведения периодизации динамики, а также стратегического управления в части портфельного анализа. Использованы нормативные документы, регламентирующие организацию и ведение статистического учета органами государственной статистики, деятельность отдельных сегментов и видов экономической деятельности. В качестве исследовательского и аналитического аппарата применялись методы статистического наблюдения, выборочные обследования, группировки, многомерный статистический анализ, эвристические методы типологии, факторный и компонентный анализ, матричные модели. Обработка исходной информации, моделирование и расчеты выпол-нены с использованием пакетов прикладных программ MS Excel и Statistica 8.0.
Информационная база исследования включает официальные данные Росстата, материалы выборочных обследований бюджетов домашних хозяйств по Новосибирской, Омской, Кемеровской, Томской областям, Алтайскому краю, Республике Хакассия, официальные данные Книжной палаты Российской Федерации, данные выборочных обследований предприятий малого бизнеса г. Новосибирска, проведенных автором в 2004–2007 годы, внутрихозяйственная статистика одного из новосибирских издательств за 1990–2008 гг.
Научная новизна диссертационного исследования заключается в развитии совокупностной концепции типологии данных путем интеграции методов типологической группировки, портфельного анализа и периодизации.
Основной научный результат, полученный автором – создание комплексной методологии периодизации рядов динамики, основанной на совместном использовании разных подходов и методов. Впервые предложены и апробированы на конкретных совокупностях и процессах основные методы проведения периодизации – историческая, параллельная периодизация, периодизация комплексных рядов динамики средствами многомерной статистики.
К существенным результатам, обладающим научной новизной и выносимым на защиту, относятся:
введенное понятие «турбулентная совокупность»;
выявление и определение «ошибки исчезающей совокупности»;
поставлен вопрос о целесообразности проведения сплошных обследований субъектов малого предпринимательства с использованием традиционной схемы статистического вывода;
формулировка подхода к измерению параметров турбулентных совокупностей путем построения системы исторических, фундаментальных и стратегических показателей. Построена модель фундаментальной численности предприятий малого бизнеса г. Новосибирска в 2007 году;
построение и апробирование на данных конкретного предприятия модели жизненного цикла товара (серий книг) с использованием метода периодизации;
разработка способа оценки основной составляющей емкости издательского рынка России на основе данных бюджетных обследований домашних хозяйств, позволивший дать реальную оценку негативных тенденций в отрасли;
оценка перспектив с помощью метода периодизации национального проекта по улучшению демографической ситуации в России и Новосибирской области;
предложенные методические подходы к решению проблемы определения главного конкурента предприятия на реальных рынках на базе типологий;
разработка и адаптация к конкретной хозяйственной ситуации вариант матрицы клиентов как пример типологического анализа;
реализация комплексного подхода к оценке структурной привлекательности книжной отрасли; определение методом ретроспективной исторической периодизации момента начала системного кризиса российского книгоиздания в качестве примера применения предложенного интегрированного подхода.
Теоретическая и практическая значимость работы. Теоретические и методологические положения, выдвинутые и обоснованные в диссертационном исследовании, значительно расширяют область применения и возможности алгоритмов, основанных на совокупностной концепции, в решении задачи типологии данных в статистических исследованиях реальных совокупностей. Разработанный методологический и методический аппарат анализа динамических рядов (периодизация) позволяет улучшить качество прогнозирования на основе экстраполяционных подходов.
Практическое значение определяется возможностью использования выводов, результатов и рекомендаций для решения прикладных задач на различных уровнях и направлениях деятельности.
Методы и алгоритмы типологии данных, рассмотренные в работе, показали свою применимость на реальных информационных массивах, и могут быть рекомендованы к использованию в таких направлениях, как разработка планов социально-экономического развития регионов и муниципальных образований, оценка перспектив реализации национальных проектов, исследование структурной привлекательности отраслей и видов экономической деятельности, для определения инвестиционной привлекательности и эффективности деятельности предприятий реального сектора экономики.
Результаты авторских исследований по малому предпринимательству могут использоваться Росстатом и его территориальными органами для уточнения и корректировки методики сплошных и выборочных обследований малого бизнеса, проведение которых планируется в ближайшем будущем.
Апробация и внедрение результатов исследования. В 1993 году автором была выполнена НИР по гранту Государственного комитета по науке и образованию РФ «Периодизация и конъюнктура макроэкономических процессов».
В течение 2004–2007 гг. выполнено шесть научно-исследователь-ских проектов по проблемам малого бизнеса по заказу мэрии г. Новосибирска (акты о внедрении). Результаты диссертационного исследования были применены ТО ФСГС по Новосибирской области при разработке методологии статистических обследований малого предпринимательства (акт о внедрении). Исследования по оценке структурной привлекательности книжной отрасли, расчеты емкости российского и регионального книжного рынка, матричные модели жизненного цикла продукта и клиентов использовались Новосибирским филиалом «Российского книжного союза» при составлении «Комплексного плана мероприятий по пропаганде и поддержке чтения в Новосибирской области на 2007 г.» (акт о внедрении).
Результаты работы докладывались на международных, всероссийских, региональных конференциях и семинарах, в том числе, на международной конференции по проблемам рыночной экономики (Германия, Бад-Хоннеф, 1996); по проблемам реструктуризации предприятий (Германия, Штудгарт, 1996); на семинаре в рамках первого Всероссийского съезда предпринимателей (Москва, 1997); в рамках программы Британского совета по обучению менеджмента издательской отрасли на семинарах в Новосибирске (2004), в Москве (2004), на международной конференции в Екатеринбурге (2005); на всероссийской конференции в Новосибирске, Белокурихе (2006); на международной конференции в Санкт-Петербурге (2008); на Всероссийском совещании статистиков (2009).
Публикации и результаты исследования нашли свое применение и используются при чтении лекций по следующим дисциплинам: теория статистики, анализ временных рядов и прогнозирование, статистический анализ нечисловой информации, бизнес–статистика, статистические методы в принятии управленческих решений, демографические прогнозы в ГОУ ВПО Новосибирский государственный университет экономики и управления – «НИНХ» (справка о внедрении).
Научные публикации. По результатам выполненного диссертационного исследования опубликовано 43 научные работы, из них 2 монографии объемом 27,0 п.л., (в том числе 20,2 п.л. – авторские), 7 – учебников, учебных пособий – авт. 23,3 п.л., статьи и доклады объемом 20,67 п.л., (в том числе авторские – 17,74 п.л.), из них в изданиях ВАК, рекомендованных для докторских диссертаций 10 статей, общим объемом 6,0 п.л.
Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, библиографического списка.
Типологическая группировка. История развития метода. Стадии жизненного цикла
Проблема однородности статистических данных - центральная в статистическом исследовании. Причем проблема общая. В принципе не так много реальных точек соприкосновения, скажем, между статистическим выводом и описательной статистикой, различны подходы, трактовки, решения российской статистической школы и западной по многим узловым проблемам, решение этой проблемы везде и всегда считается необходимым условием корректной статистики. Сравнивая подходы российской и западноевропейской статистических школ можно констатировать, что к решению задачи однородности они шли разными дорогами. Россия - типологическая группировка (совокупностная концепция Д.П. Журавского), Европа - ряд распределения (вариационная концепция А. Кетле, обобщение вариации с помощью средних и относительных показателей, на этой основе - поиск закономерностей в изменении параметров, характеризующих выделенные группы). В первом случае качественно-количественный подход, во втором, количественно-качественный. Развитие теории статистической группировки, особенно типологической, результат работы исключительно российских статистиков, западная статистика мало что сделала в этом направлении. Другой вопрос, хорошо это или плохо, ответы на такие вопросы, как правило, дает практика. Зарождение метода. XVIII век — вторая треть XIX века
Работы российских статистиков этого периода обеспечили условия, способствующие созданию теории группировок: изучение государственных достопримечательностей вызывает необходимость их классификации, табличная форма представления статистической информации дает возможность уловить количественные закономерности изучаемых процессов, выделение классов, групп, позволяет обнаружить причины, формирующие исследуемые процессы. Эти условия стали катализатором развития совокупностной концепции группировки: объект статистического исследования разнороден, соответственно необходима группировка для систематизации явлений одного рода. Идеи этой концепции в законченном виде впервые были сформулированы Д.П. Журавским (1810-1856): «...статистика, в обширнейшем смысле, может быть определена наукою категорического исчисления» [128, с. 54]. Основная заслуга Д.П. Журавского заключается в формулировке логических основ группировки, причем центральное место в его концепции занимает принцип единства качественного и количественного анализа, именно в этой последовательности, с приоритетом первого.
Наиболее известные российские ученые и практики: И.К. Кириллов (1686-1737, первый из русских статистиков представил сводные данные в табличной форме) [163], М.Д. Чулков (1740-1793, групповые таблицы с разработкой подлежащего и сказуемого в работе «Историческое описание
Российской коммерции при всех портах и границах от древних времен и до ныне настоящего») [347], А.Н. Радищев (1749-1802, сходство и различие, существенное и случайное, количественный и качественный анализ) [260], К.И. Арсеньев (1789-1865, в 1818 году в работе «Начертание статистики Российского государства» впервые выделил два класса в населении России: класс производящий (земледельцы, мануфактуристы, купцы) и класс непроизводящий (духовенство, дворянство, чины гражданские и военные, прочие), вывел несколько интересных соотношений численности между классами и внутри классов, при проведении группировки губерний России по плотности населения, впервые применил количественные интервалы -«весьма хорошо населенные губернии» от 1500 и более душ на кв. миле -9 губерний, « хорошо населенные» - 750-1500 душ, 20 губ... и т.д.) [10, с. 65].
Развитие метода типологической группировки. Конец XIX века - первая треть XX века Рассматриваемый период является уникальным в истории российской статистики, собственно и в мировой статистической практике аналога ему трудно найти.
В 1864 году были созданы земства, органы местного самоуправления, соответственно практическая статистика Российской империи получила третью, относительно независимую организационную форму - земская статистика (помимо административной и ведомственной), со своими собственными интересами. Расцвет академической статистики также приходится на этот период, достаточно упомянуть А.И. Чупрова (1842-1908) [351], Ю.Э. Янсона (1835-1893) [362, 363], Н.А. Каблукова (1849-1919) [143], А.А. Кауфмана (1864-1919) [149, 150], А.А. Чупрова (1874-1926) [348, 349, 350], причем это далеко не полный список представителей академической науки, оставивших заметный вклад в развитие статистической науки, в том числе и в теорию группировки. В это же время обращаются к статистике представители различных партий и политических движений: народники, либеральные демократы, марксисты, пусть каждый за своим интересом (как метко заметил в свое время Д.П. Журавский «...можно подумать, что статистика не что иное, как арсенал цифр к услугам каждого, годных для доказательства pro и contra, чего кому нужно» [128, с. 8]). Но не это важно, главное, что нашелся общий объект исследования - земля и крестьянство, и общий предмет - процессы дифференциации крестьянских хозяйств, добавим сюда открытость статистических данных и возможность дискуссий (в качестве примера - три съезда земских статистиков - 1900, 1901, 1913 гг.). В этих условиях (в современных терминах - рынок свободной конкуренции) теория типологической группировки была обречена на успех, что собственно и произошло, в этот период в основном были решены практически все теоретические и методологические вопросы типологической группировки.
Периодизация как типологическая группировка во времени. Историческая периодизация
Как правило, качественному скачку в динамике процесса, приводящему к смене закономерности, предшествует его непрерывное количественное изменение. Следовательно, при изучении хронологических рядов, охватывающих большие периоды времени, важно расчленять их на однокачественные интервалы. Более того, динамическое моделирование всякого сложного процесса невозможно без подробного ретроспективного анализа, существенным аспектом которого является выделение однородных периодов, этапов развития. Периодизация важна и в историческом аспекте как процесс определения однородных периодов общественного развития.
Следует отметить, что задача периодизации, несмотря на то, что важность ее признана достаточно давно, не нашла пока необходимого отражения в статистических работах. Авторы публикаций [187, 243, 302, 303] в основном ограничиваются вопросами определения периодизации, необходимости ее проведения, иногда приводятся примеры исторической периодизации.
Условия применения, возможность осуществления, методы периодизации динамических рядов были впервые рассмотрены нами на уровне постановки задач в работах [57, 71], основные теоретические и методологические положения вопросов статистического изучения периодизации сформулированы, систематизированы и изложены в [65, 64, 74, 75, 76, 277, 278, 293, 294, 295]. Работы [45, 48, 54, 66, 77, 78, 79, 90], в основном, посвящены прикладным аспектам применения методов периодизации в социально-экономических исследованиях реальных процессов.
Основные положения предлагаемой нами методологии периодизации хронологических рядов в сжатом виде представлены в схеме 1.
Периодизация динамики представляет собой процесс выделения однокачественных этапов (периодов) развития, расчленения динамических рядов на однородные интервалы. По существу, периодизация является своеобразной типологической группировкой, в которой в качестве элементов совокупности, подлежащей разбиению, выступают уровни изолированного или комплексного хронологического ряда. Периодизация, с одной стороны, дает важную информацию о процессе, с другой - закладывает основы для последующего анализа динамики, так как обеспечивает возможность применения методов многомерной статистики; адекватное их использование возможно лишь в однородных средах.
Принято считать однородными такие хронологические интервалы, в пределах которых изменение уровней ряда подчинено одному закону развития. Это определение, вполне корректное с теоретических позиций, мало, что дает в практическом аспекте. Поэтому в дальнейшем однородным будем считать временной промежуток, соответствующий одной из следующих ситуаций, имеющих конкретную интерпретацию:
Метод исторической периодизации. Традиционно наметка однокачественных периодов осуществляется в соответствии с теоретическим анализом применительно к той науке, в рамках которой рассматривается изучаемый процесс. При этом стараются учитывать, прежде всего, крупные аномалии (войны, эпидемии, землетрясения), смену руководства страны, радикальные реформы управления, целевые комплексные программы и пр. Иногда можно достаточно точно выделить однородные этапы, пользуясь средствами качественного анализа. Приведем два примера.
Так, на основе выделения главной тенденции развития статистической науки и практики и их взаимодействия И.И. Елисеева и Б.Г. Плошко предлагают следующую периодизацию советской статистики [243]
Периодизация в портфельном анализе
Задачи, решаемые с помощью методов периодизации, не ограничиваются получением однородных интервалов развития временного ряда, применения могут быть самыми разными. Рассмотрим возможности использования метода в построении одной из важных матриц портфельного анализа - модели жизненного цикла товара. Этот вопрос в специальной литературе не рассматривался даже на уровне постановки, результаты наших исследований впервые были опубликованы в работах [64, 54]. Эта задача привлекательна готовой постановкой проблемы и, прежде всего, наметкой типов. Заранее известно, что теоретически жизненный цикл товара может составлять следующие периоды однокачественной динамики -внедрение, рост, зрелость, спад. Далее, разработаны нормативные стратегии развития фактически полученных типов, и, наконец, есть примерная система рекомендуемых параметров, значения которых позволяют, с одной стороны, искать критические точки перехода количественных изменений в качественные скачки развития процесса, с другой - есть возможность построить комплексный ряд динамики. Особенности и проблемы построения модели жизненного цикла рассмотрим на реальных данных - для стратегических единиц одного из новосибирских издательств. В частности, были рассмотрены следующие серии книг, выпускавшиеся издательством в 2001-2008 гг.: в сегменте детективной и приключенческой литературы - серия «Русский криминал» (табл. 3.7); в сегменте сентиментальной прозы - серии «Незнакомка» и «Формула любви»; в сегменте досуг, дом, быт - серии «Хорошее настроение» и «Кулинарные рецепты». Стадии жизненного цикла проявляются, как правило, через значения следующих параметров: 1. Темп роста продаж; 2. Динамика спроса; 3. Наличие и обновляемость продуктовой линии; 4. Уровень концентрации рыночного сегмента; 5. Величина входных барьеров; 6. Распределение рыночных долей ведущих игроков рынка и стабильность рыночных долей. Далеко не все эти параметры учитываются как на уровне предприятия, так и на уровне отрасли. Некоторые из них приходится оценивать через связанные с ними показатели. Так, в частности, динамику спроса мы оценили посредством цепных темпов отгрузки «Топ-книги». Соображения следующие: во-первых, через розничную сеть этого предприятия в России реализуется более 5% книжной продукции, во-вторых, направленных маркетинговых действий «Топ-книга» обычно не предпринимает, до недавнего времени у нее не было отдела реализации в обычном понимании, соответственно динамика отгрузки может играть роль индикатора покупательского спроса. Уровень концентрации сегмента определен через 4-х дольный коэффициент концентрации. Постоянство доли рынка оценили с помощью дисперсии рыночных долей четырех ведущих производителей рыночного сегмента. Рассчитаем по исходным данным матрицу расстояний по евклидовой метрике и матрицу коэффициентов корреляции, в качестве объектов будем рассматривать годы, результаты представим в таблицах 3.8 и 3.9, соответственно.
Периодизация демографической ситуации. Перспективы национального проекта по улучшению демографической ситуации
Демографическая ситуация - сочетание естественных, миграционных и структурных факторов и обстоятельств, определяющих изменение численности населения территории [210, с. 249].
Исследование демографической ситуации может рассматриваться в двух направлениях: 1. Как изучение состояния процесса, тогда имеют место характеристики «плохая» - «хорошая» или «благоприятная» -«неблагоприятная». 2. Как изучение динамики процесса, его конъюнктуры - речь идет об улучшении или ухудшении демографической ситуации.
Необходимо различать абсолютное и относительное изменение. Абсолютное улучшение или ухудшение имеет место тогда, когда анализируются абсолютные приросты показателей и основные тенденции. Если же рассматриваются характеристики изменения основной тенденции, например, вторые разности показателей - то речь идет об относительном изменении демографической ситуации. Так, для России рост численности населения - благо (для КНР - это неблагоприятное развитие демографической ситуации). Тогда увеличение рождаемости свидетельствует об абсолютном улучшении демографической ситуации, а ее снижение - об абсолютном ухудшении. Но, основная тенденция российских показателей рождаемости такова, что практически все послевоенные годы попадают под определение «ухудшение» демографической ситуации. В то же время периоды резкого снижения рождаемости сменяются периодами замедления падения рождаемости, и это может быть одним из проявлений относительного улучшения [210].
Система показателей демографической ситуации может включать в себя следующие характеристики или их оценки: показатели изменения численности населения - абсолютный прирост (убыль) численности населения и источники его формирования - естественный прирост (убыль) населения, сальдо миграции, механический прирост (убыль) населения. Рождаемость в данном случае может быть описана различными показателями: общим коэффициентом рождаемости, суммарным коэффициентом рождаемости, нетто- и брутто- коэффициентами воспроизводства. Смертность может быть охарактеризована общим коэффициентом смертности, коэффициентом младенческой смертности. К показателям влияния на рождаемость отнесем показатели брачности (общий коэффициент брачности) и разводимое (общий коэффициент разводов); на уровень смертности прямым образом воздействуют показатели заболеваемости (показатель первичной заболеваемости, показатель распространенности, число случаев утраты трудоспособности, инвалидизация). Наконец, есть интегральные характеристики демографической ситуации, например продолжительность жизни.
С учетом данных соображений нами была взята следующая система показателей для характеристики состояния и конъюнктуры демографической ситуации России: общий коэффициент рождаемости, общий коэффициент смертности, коэффициенты брачности и разводимости, суммарный коэффициент рождаемости, коэффициент младенческой смертности, продолжительность жизни - общая, для мужчин, для женщин. По Новосибирской области демографическую ситуацию иллюстрирует несколько иная структура показателей: среднегодовая численность населения, общие коэффициенты рождаемости, смертности, брачности, разводимости, коэффициент естественного прироста, коэффициент младенческой смертности. Для исследования выбран временной интервал 1980-2006 гг. Результаты опубликованы в работах [45, 48, 56, 64].
Так как показатели системы действуют на интегратор (демографическую ситуацию) в различном направлении (рост рождаемости улучшает ситуацию, увеличение смертности, напротив, отрицательным образом воздействует на ее характеристики и т.д.), негативные параметры возьмем со знаком (-), это касается смертности, разводимости, младенческой смертности. Далее, приведем исходные данные в сопоставимый вид, для чего проведем операцию нормирования (по модулю максимального значения), рассчитаем значения многомерной средней, дисперсии многомерной средней, найдем цепные темпы роста и абсолютного прироста по многомерной средней (см. табл. 4.13).
На рисунке 17 показана динамика многомерной средней исследуемого комплексного ряда демографической ситуации, создается впечатление, что данный временной интервал содержит как минимум три периода развития состояний - благоприятная ситуация (1980-1987 гг.), неблагоприятная (1988-2002 гг.), средняя (2003-2006 гг.), однако это не так, примененные алгоритмы не «видят» различий в значениях многомерной средней. Рассчитаем матрицу корреляций, применим к полученным данным алгоритмы главных компонент и главных факторов (табл. 4.14—4.16).
