Статья: Международные индексы как инструмент оценки развития государств

Таблица 2. Средние значения показателей в кластерах (конечные центры кластеров)

Анализ полученных результатов показывает, что распределение стран по кластерам не позволяет выделить однозначных лидеров по всем анализируемым компонентам (практически в каждой группе есть полярные пиковые значения). Отметим, что одной из причин минимальных средних значений переменных в кластерах может служить отсутствие наблюдаемых данных по определенным индексам, входящим в одну или несколько компонент.

В первый кластер (п = 7) попали страны, для которых не определены значения по 4 - 5 индексам, входящим в состав разных компонент. В третий кластер (п3 = 16) объединились страны, для которых отсутствуют значения по одному из индексов, входящих в третью компоненту (HPI, SPI). Данный кластер включает, например, такие страны, как: Сингапур и Объединенные Арабские Эмираты, которые имеют достаточно высокие показатели и входят в число лидеров по другим индексам. Для стран четвертого (п4 = 4) и пятого (п5 = 4) кластеров не определены значения по индексам, входящим во вторую и третью компоненты. Страны: Гонконг и Тайвань, входящие в шестой кластер (п6 = 2), имеют высокие показатели по индексам - переменным второй компоненты, но по некоторым из индексов, входящих в первую и третью компоненты, для них не определены значения за выбранный промежуток времени. В табл. 3 представлена информация по странам, вошедшим в малочисленные кластеры.

Таблица 3. Наполнение малочисленных кластеров

Неоптимальность кластерной структуры в связи с немногочисленностью большего числа выделенных кластеров (п1 = 7, п3 = 16, п4 = 4, п5 = 4, п6 = 2) и раздутым составом двух других кластеров, послужила причиной повторной кластеризации двух многочисленных кластеров (п2 = 67,

п7 = 52), включающих в свой состав 119 стран мира.

Для второго этапа кластерного анализа использовались те же переменные, что и на первом этапе.

X1 - фактор «Устойчивое развитие»;

X2 - фактор «Конкурентоспособность»;

X3 - фактор «Социальная удовлетворенность».

Применение различных алгоритмов кластерного анализа позволило сделать вывод о целесообразности выделения трех кластеров. В первый кластер вошла 41 страна мира (п1 = 41), во второй - 42 страны (п2 = 42) и в третий кластер - 36 стран (п3 = 36).

График средних значений показателей в кластерах приведен на рис. 3 и позволяет проинтерпретировать кластерную структуру.

Страны второго кластера (п2 = 42) лидируют по показателям «Устойчивого развития» и «Конкурентоспособности», уступая, при этом, третьему кластеру по показателю «Социальная удовлетворенность». Типичными представителями второго кластера (с наименьшим удалением от центра кластера по возрастанию) являются такие страны, как Чехия, Португалия, Израиль, Польша, Ирландия, Франция, Исландия, Венгрия, Словакия, Италия.

Рис. 3. График средних значений показателей в кластерах

Страны третьего кластера (п3 = 36) занимают серединную позицию по переменной X1, но лидируют по фактору «Социальная удовлетворенность». Типичными представителями данного кластера являются следующие страны: Доминиканская Республика, Марокко, Перу, Филиппины, Албания, Гватемала, Алжир, Бразилия, Ямайка, Таиланд.

Первый кластер (п1 = 41) уступает двум другим кластерам по переменным X1 и X3, лишь немного опережая третий кластер по показателю «Конкурентоспособность» - X2. Первые десять позиций по наименьшей удаленности от центра кластера занимают такие страны, как: Бутан, Камерун, Мавритания, Лесото, Замбия, Объединенная Республика Танзания, Гана, Бенин, Сенегал, Уганда.

На основе полученных результатов можно сделать вывод о том, что второй кластер является наиболее устойчивым по развитию, о чем свидетельствуют лидирующие позиции по двум первым факторам. Вторая позиция по значению показателя «Социальная удовлетворенность» может объясняться, с одной стороны, субъективными более высокими запросами граждан по удовлетворению своих потребностей, а с другой стороны, заниженными субъективными оценками граждан третьего развивающегося кластера сран, чувствующих благоприятные изменения, происходящие в стране и позитивно на них реагирующих. Низкое значение показателя «Устойчивое развитие» и сосредоточение только на собственных конкурентных преимуществах ведет к сильному снижению по показателю «Социальная удовлетворенность», при этом, нужно отметить, что высокое значение по переменной Х3 вовсе не свидетельствует об экономических достижениях и конкурентоспособности той или иной страны, также как и о высоком уровне «Устойчивого развития». На рис. 4 представлена итоговая классификационная карта 119 стран мира по социально-экономическому и технологическому развитию, позволяющая визуализировать полученные результаты кластерного анализа, проведенного с использованием главных компонент. На представленной классификационной карте развития наглядно продемонстрированы не только объединения государств по кластерам, но и хорошо видны «охваченные» кластерами регионы с характерными для них, в соответствии с полученными результатами, аспектами развития. Второй кластер (n2 = 42) состоит из представителей, в большей степени, высокоразвитых и развитых стран Европейского региона, а также Азиатского региона - Израиль, Казахстан, Малайзия, Южная Корея, Япония; Америки - США, Канада, Чили; Африки - Маврикий, ЮАР; Австралии и Океании - Австралия, Новая Зеландия. Почти все страны данного кластера соотносятся по уровню развития с классификацией ООН как «Развитые страны» (отчет «Мировая экономика и перспективы развития» («World Economic Situation and Prospects», WESP) [22]. Первый кластер (щ = 41) охватывает практически весь Африканский регион и некоторые страны Азиатского региона, в то время, как большинство стран третьего кластера (n3 = 36) расположено в Америке (Латинская и Южная), а также (несколько государств) - в Северной Африке и Центральной Азии. В данные кластеры, в большинстве своем, включены развивающиеся страны и страны с переходной экономикой.

Рис. 4. Классификационная карта развития на основе полученных результатов кластеризации по выделенным критериям - компонентам

Таким образом, представленная карта позволяет наглядно увидеть распределение кластеров по регионам, что значительно облегчает задачу выбора объектов исследований и позволяет перейти непосредственно к изучению политик и стратегий наиболее интересных (в рамках поставленной цели следующих исследований) государств и уровня развития конкретных регионов, а также служит основой для дальнейшего анализа динамики изменений глобальных трансформационных процессов.

Заключение

международный индекс трансформационный

Подводя итоги, необходимо отметить, что при всей стремительности происходящих трансформаций, мониторинг социально-экономического, технологического развития стран мира с использованием многомерного статистического инструментария позволяет: сформировать объективное представление о протекающих в настоящее время глобальных трансформациях; минимизировать, а также по возможности исключить те или иные потенциальные риски; выделить основные определяющие факторы, оказывающие существенное влияние на происходящие изменения, что позволяет их учитывать при принятии управленческих решений, а также выработки эффективных стратегий развития. Таким образом, в рамках данного исследования сделана попытка продемонстрировать на практике полезность использования международных индексов как инструмента оценки развития государств в современных условиях. На основе статистических данных по 152 странам мира и 11 наиболее часто используемым индексам с использованием многомерного статистического инструментария были выделены однородные по уровню социально-экономического и технологического развития страны мира, что позволило построить классификационную карту, которая может послужить фундаментом для дальнейших исследований по изучению глобальных изменений и трансформационных процессов. Вследствие обширности поля изучения на основе результатов данного исследования можно сделать множество научных изысканий, среди которых на ближайшую перспективу выбраны следующие: анализ динамики глобальных изменений определенных, наиболее интересных в рамках выбранной цели исследования стран или регионов, а также изучение политик и стратегий стран-лидеров по основным направлениям развития.

Литература

1. Архипова М.Ю. Мониторинг экологической активности России и стран мира // Вопросы новой экономики. 2015. № 1. - С. 52- 58.

2. Архипова М.Ю., Власова В.В. Мониторинг и моделирование основных тенденций развития научной деятельности в России// Друкеровский вестник. 2014. № 3. - С. 5-21.

3. Архипова М.Ю., Кучмаева О.В. Способы получения статистических данных об ин-новациях и их распространении // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2016. Том 6. № 10А. - С. 272-288.

4. Архипова М.Ю., Сиротин В.П. Статистическое исследование восприимчивости населения к инновациям// Друкеровский вестник. 2015. № 1 (5). - С. 147-157.

5. Бриньофсолн Э., Макафи Э. Вторая эра машин. Работа, прогресс и процветание в эпоху новейших технологий. - М.: АСТ, 2017.

6. Росс А. Индустрии будущего. - М.: АСТ, 2017.

7. Судас Л.Г. Бизнес за устойчивое развитие // Государственное управление. Электронный вестник. 2017. № 64. С. 241-262. URL: http://e-journal.spa.msu.ru/uploads/

vestnik/2017/vipusk 64._oktj abr_2017_g./problemi_upravlenija_teorij a_i_praktika/sudas.pdf (дата обращения 05.09.2018).

8. Шваб К. Технологии Четвертой промышленной революции. - М.: ООО «Издательство «Эксмо», 2018.

9. Шваб К. Четвертая промышленная революция. - М.: Эксмо, 2017.

10. Юдина М.А. Новая промышленная революция как вызов государственному управ-лению // Государственное управление. Электронный вестник. 2017. № 61. С. 76-95.

URL: http://e-journal. spa.msu.ru/uploads/vestnik/2017/vipusk 61 ._aprel_2017_g./

problemi_upravlenija_teorija_i_praktika/yudina.pdf (дата обращения 05.09.2018).

11. Environmental Performance Index 2018 // Environmental Performance Index. URL: https://epi.envirocenter.yale.edu/downloads/epi2018policymakerssummaryv01.pdf (ac-cessed: 25.06.2018).

12. Human Development Report 2016 // UNITED NATIONS DEVELOPMENT PRO-GRAMME Human Development Report. URL: http://hdr.undp.org/en/2016-report (ac-cessed: 25.06.2018).

13. International Property Rights Index 2017 // International Property Rights Index. URL: https://www.internationalpropertyrightsindex.org/full-report (accessed: 25.06.2018).

14. ND-GAIN Country Index // Notre Dame Global Adaptation Initiative URL: https://gain.nd.edu/our-work/country-index/ (accessed: 17.09.2018).

15. Social Progress Index 2017 // 2017 Social Progress Index. URL:

https://www.socialprogressindex.com/assets/downloads/resources/en/English-2017-Social- Progress-Index-Findings-Report_embargo-d-until-June-21 -2017.pdf (accessed 25.06.2018).

16. The Global Competitiveness Report 2016-2017 // World Economic Forum [Site]. URL: http://www3.weforum.org/docs/GCR2016-2017/05FullReport/TheGlobalCompetitiveness Report2016-2017_FINAL.pdf (accessed: 13.04.2018).

17. The Global Enabling Trade Report 2016 // World Economic Forum. URL: http://www3.weforum.org/docs/WEF_GETR_2016_report.pdf (accessed: 25.06.2018).

18. The Global Information Technology Report 2016 // World Economic Forum. URL: http://www3.weforum.org/docs/GITR2016/GITR_2016_full%20report_final.pdf (ac-cessed: 25.06.2018).

19. The Happy Planet Index // Happy Planet Index. URL: http://happyplanetindex.org (ac-cessed: 17.09.2018).

20. The KOF Globalisation Index // KOF Swiss Economic Institute. URL: https://www.kof.ethz.ch/en/forecasts-and-indicators/indicators/kof-globalisation-index. html(accessed: 25.06.2018).

21. UN E-Government Survey 2016 // UN E-Government Knowledge Database [Site]. URL: https://publicadministration.un.org/egovkb/en-us/Reports/UN-E-Government-Survey-2016 (accessed: 19.04.2018).

22. World Economic Situation and Prospects 2018 // United Nations iLibrary. URL: https://www.un-ilibrary.org/content/publication/fe12fb85-en (accessed: 23.10.2018).