Факторный анализ влияния репутационного капитала на экономическую динамику региона

Введение

Переход от качественных методов к оценке воздействия репутационного капитала региона на ключевые параметры его макроэкономических генераций к количественным является крайне актуальной научно-исследовательской задачей. Ее решение в условиях трансформации институционально-конъюнктурной среды в рамках набирающей обороты четвертой промышленной революции будет во многом способствовать не только формализации методов исследования репутационной активности территорий, но и актуализации существующих моделей экономического роста, основывающихся на использовании нематериальных факторов производства. При этом необходимо заметить, что значимость данных факторов неуклонно растет в условиях смены парадигмы экономического развития.

Современные условия хозяйствования, характеризующиеся высоким уровнем глобализации и развития открытого общества, определяют особый тип конкурентной среды, где важнейшим фактором, определяющим успех в борьбе за привлекаемые ресурсы, выступает репутация регионов, ограниченная экономическим, социальным, политическим, институциональным и другого рода потенциалом территории.

Особенно значимым данный подход видится в сложившихся современных условиях хозяйствования, где борьба за лидерство между территориями, странами, регионами формируется во многом в информационном пространстве, определяющем, в свою очередь, их репутационный капитал и, как следствие, потенциал экономического роста. Сегодня наибольшей капитализацией характеризуются компании, обладающие высоким уровнем репутации. Если раньше капитализация компаний концентрировалась исключительно в реальной сфере производства, то сейчас цифровая среда наряду с традиционными факторами также активно формирует потенциал развития хозяйствующих субъектов.

Не менее важным видится применение данного подхода и в контексте пандемии коронавируса 2019–2020 гг., которая существенным образом скорректировала динамику экономического развития абсолютного большинства государств мира и отдельных регионов. Традиционные материальные факторы производства, как показала практика самоизоляции, имеют далеко не самое главное значение. Важнейшим драйвером развития, обеспечивающим в том числе выход на устойчивую траекторию социально-экономического роста, является наличие достаточного репутационного капитала регионов в части генерации возможностей преодоления и (или) локализации угроз распространения COVID-19. Способность государства, его отдельных территориальных единиц обеспечить минимизацию последствий распространения инфекции формирует соответствующую имиджевую составляющую, что впоследствии неминуемо отразится как на скорости восстановления экономики, так и на укреплении репутационного капитала, обеспечивающего прирост потенциала экономической динамики на средне- и долгосрочную перспективу.

Другими словами, первичными факторами, обеспечивающими экономическое развитие на современном этапе, являются не столько материальные факторы производства (точнее, далеко не материальные факторы производства), сколько нематериальные, выраженные в том числе в наличии способностей социально-экономической системы противостоять возникающим угрозам развития. Таким образом, репутационный капитал территориальных систем в условиях трансформации инструментов развития начинает играть если не важнейшую, то весьма заметную роль, задающую тональность и содержательные характеристики параметров экономической динамики. Совершенно очевидно, что в условиях роста значимости данного фактора внимание научной общественности к его изучению и комплексному анализу возрастает.

Особенности влияния нематериальных факторов производства, в частности воздействие репутации на параметры развития региональной экономики, в своих научных трудах рассматривали А.Г. Гранберг [1] (Granberg, 2007), И.С. Важенина [4] (Vazhenina, Vazhenin, 2010), И.И. Решетникова [5] (Reshetnikova, 2011), А.П. Панкрухин [6] (Pankrukhin, 2008), В.Н. Черепанова [7 (Cherepanova, 2016)], А.И. Татаркин [8] (Tatarkin, 2006) и другие.

К зарубежным исследователям, активно изучающим репутацию хозяйствующих субъектов, необходимо отнести Мехмета Арслана (Стамбульский университет), Сади Шекера (Иранский государственный университет) [11] (Arslan, Seker, 2014), Конга Ли, Майкла Норта, Джейминг Лью (Университет Майями) [12] (Yi Grace Ji, Cong Li, Northc, Liu, 2017), Петера Дорчака, Петера Марковича (Словенский университет) [13] (Dorčák, Markovič, Pollákb, 2017), Берна Бойда [9] (Boyd, Bergh, Ketchen, 2010) и др. которые являются известными учеными и основателями оригинальных подходов к изучению оценки влияния репутации фирмы на динамику ее развития.

Несмотря на весьма обширное внимание российских и зарубежных исследователей к поставленной проблеме, подавляющее большинство работ, посвященных изучению репутационного капитала на мезо- и макроуровне, концентрируют внимание, как правило, на качественной стороне анализа с рассмотрением возможных генерируемых репутационным капиталом региона эффектов в сфере экономического развития. Однако аспекты формализованной оценки рассматриваемых вопросов требуют дополнительного внимания.

В этой связи представляется крайне важной и актуальной задачей для теории репутационной экономики решение поставленных вопросов через призму использования методов экономико-математического моделирования и конструирования исследуемых процессов. Однако переход в новый формат исследования требует в первую очередь формализовать и разработать инструментарий, позволяющий количественно оценить репутационный капитал, относящийся, несомненно, к категории нематериальных активов.

Полагаясь на представленные выше работы, а также ряд других российских и зарубежных исследований по этой теме, авторами предпринята попытка на основе ранее предложенных методических подходов к количественной оценке репутации территорий [2, 10] (Grunichev, Elshin, 2019) построить модель ее воздействия на систему ключевых макроэкономических показателей.

В соответствии с нашей позицией репутация региона является цифровым отражением, цифровым двойником в глобальном информационном пространстве системы организации и эффективности развития реальной экономики. Другими словами, репутационный капитал – это «цифровая калька» реального сектора экономики во всевозможных цифровых каналах трансляции информации.

Данный взгляд и интерпретация понятия во многом согласуются с подходом измерения репутации компаний Google, Uber. В соответствии с их позицией репутация генерирует прирост трудовых, финансовых и иных ресурсов компании не за счет прироста материальных факторов, а за счет наращения нематериальной базы, определяющей репутацию компании. По большому счету мы экстраполировали подход измерения репутации этих компаний на региональный уровень.

В целом, основываясь на анализе существующих исследований, а также полагаясь на изложенную авторскую позицию, можно сформулировать следующее авторское определение понятия «репутационный капитал». Под ним предлагается понимать нематериальный институциональный ресурс (актив) экономического агента, обеспечивающий его конкурентные преимущества на рынке посредством генерации разнообразных сигналов для потребителей, характеризующих его качественно-количественные параметры развития и обеспечивающий производительность фирмы».

Представленная трактовка понятия сформировала дальнейшие алгоритмические действия, направленные на изучение поставленного в настоящей работе вопроса.

Итак, пытаясь расширить методический аппарат, формирующий основу количественного измерения репутационного капитала региона с последующей интеграцией полученного временного ряда в систему уравнений, где в качестве эндогенных переменных выступали бы индикаторы экономического роста, а в качестве одной из экзогенных – репутационный капитал, в ранее опубликованных работах авторов [2, 10] (Grunichev, Elshin, 2019) был предложен алгоритм решения подобного рода задачи. В соответствии с ним репутационный капитал региона можно измерить через оценку так называемой системы социальных доказательств в глобальном информационном пространстве. В соответствии с нашим методологическим подходом индекс репутационного капитала рассчитывается в рамках использования семи основных итераций, предполагающих в нашем случае комплексный анализ тональности публикаций в глобальной информационной среде по пяти основным направлениям, определяющим впоследствии значения рассмотренных выше пяти субиндексов, формирующих в итоге интегральное значение индекса репутационного капитала.

В концентрированной форме алгоритм реализации оценок и построения временных рядов, характеризующих значения и динамику репутационного капитала региона, представлен ниже:

Шаг 1. Группировка глобального информационного пространства по уровню отражения репутационного фона региона.

Шаг 2. Группировка глобального информационного пространства по степени сигнала, генерируемого либо на макро-, либо на мезоуровне (федеральные/региональные информационные источники).

Шаг 3. Определение списка поисковых запросов, формирующих представления (образ) о репутации территории (региона) (рис. 1) и раскрывающих сущность анализируемого процесса. На этом же шаге проводится процедура, оценивающая количество запросов пользователей относительно анализируемого объекта в рамках оцениваемого периода времени p(x_i).

Оценка репутации региона осуществляется на основании 5 ключевых субиндексов.

Рисунок 1. Система поисковых запросов, формирующих представления (образ) о репутации территории (региона)

Источник: составлено авторами.

Шаг 4. Идентификация и определение репозитария информационных поисковых систем, участвующих в процедуре анализа, с целью оценить популярность и востребованность каждой из них.

Шаг 5. Анализ и систематизация данных, раскрывающих оценки пользователей глобальной информационной среды относительно оцениваемых поисковых запросов (в соответствии с данными, представленными на рисунке 1), формирующих представления относительно репутации анализируемого объекта.

Шаг 6. Расчет интегральных значений субиндексов, характеризующих репутационный капитал региона.

Шаг 7. Расчет интегрального индекса репутационного капитала региона.

Более подробное описание методики исследования представлено в ранее опубликованных авторами работах [2, 10] (Safiullin,, Grunichev, Elshin).

Несомненно, необходимо констатировать, что предложенный в настоящей работе методологический подход количественного измерения репутации территории может нести в себе элементы дискуссионности и субъективности, как и любой другой новый метод. Однако, по нашему мнению, используемые в расчетах составляющие репутационного капитала существенным образом способны определять интегральное значение репутации территории. Важно также отметить и то, что заложенный в основу методологического подхода инструментарий измерения репутационного капитала региона во многом конкордирует с подходами Московской школы управления «Сколково» при измерении индекса «Цифровая Россия» [3]. Между тем, осознавая потенциал расширения используемых в нашем алгоритме составляющих, разработанный методический подход имеет все необходимые ресурсы для оптимизации и совершенствования.

Итак, в соответствии с полученными оценками и измерениями определены значения индекса репутационного капитала территории (на примере Республики Татарстан) (рис. 2). Реализация данного научно-исследовательского этапа формирует перспективы и базовый инструментарий для разработки серии экономико-математических моделей, позволяющих не просто оценить степень влияния динамики изменения репутационного капитала на экономическую динамику региона, но и сформировать механизмы проведения сравнительного анализа чувствительности современных региональных экономических систем к традиционным и нетрадиционным (включая, конечно же, и репутационный капитал) факторам генерации макроэкономической динамики.

Рисунок 2. Расчетные данные индекса репутационного капитала Республики Татарстан за период с 2013 по 2019 год

Источник: составлено авторами.

В соответствии с изложенной концепцией исследования была построена модель, где в роли эндогенного фактора выступают инвестиции в основной капитал (I), а в роли экзогенных – система показателей, приведенная ниже:

S – сбережения во вкладах и ценных бумагах; R – средневзвешенная процентная ставка на рынке финансового капитала; E – сальдированный финансовый результат хозяйствующих субъектов; K – средневзвешенный курс национальной валюты; P – процентная ставка по кредитным и депозитным операциям; IPC – индекс потребительских цен, в % к предыдущему году, $; IRC – индекс репутационного капитала региона.

С целью построения аддитивных и мультипликативных моделей для анализируемых временных рядов был устранен фактор сезонности (в частности, сезонные колебания были обнаружены для ряда I). Далее на основе полученных данных, их систематизации была построена регрессионная модель, отвечающая всем признакам статистической значимости ее коэффициентов (включая процедуры устранения мультиколлинеарности между анализируемыми временными рядами) (формула 1). По итогам конструирования модели в нее вошли три экзогенных фактора, имеющие высокий уровень связи с эндогенным параметром (инвестиции в основной капитал) и в то же время характеризующиеся слабой корреляцией между собой. Исходные данные представлены в таблице 1.

Таблица 1

Исходные данные для построения регрессионной модели

Итоговая версия полученной модели представлена ниже:

(1)

где Y – инвестиции в основной капитал, млрд рублей; IRC – индекс репутационного капитала региона; E – сальдированный финансовый результат хозяйствующих субъектов, млрд рублей; – курс национальной валюты, руб./доллар.

В таблице 2 приведены основные оценки и параметры статистической значимости полученного уравнения, коэффициент детерминации которого 0,89, а параметры t-статистики и P-значений полностью удовлетворяют необходимым критериям.

Таблица 2

Основные оценки и параметры статистической значимости полученного уравнения

Полученные оценки демонстрируют весьма заметный, если не сказать доминирующий, вклад репутационного капитала региона в формирование инвестиционных процессов. К примеру, прирост X1 на единицу генерирует ежеквартальное увеличение инвестиций в основной капитал на 20024,45 млн рублей. Учитывая, что общий объем инвестиций в Республике Татарстан в квартал (по данным на 2019 год) составляет порядка 200 млрд рублей, а методологически предопределено, что диапазон колебаний временного ряда, характеризующего репутационный капитал, от -2 до 2 [2], достижение регионом максимального значения IRC способно сформировать прирост инвестиций в основной капитал на уровне 40 млрд рублей (около 20% от общего объема), и наоборот, в случае если значение индекса репутации региона достигнет своего минимального уровня.

Важным методическим аспектом, формирующим основу построения количественной оценки репутации региона, в соответствии с вышепредставленным алгоритмом, является возможность проведения факторного анализа основных компонент (субиндексов) (рис. 1), определяющих интегральное значение индекса репутационного капитала на динамику инвестиционных процессов.

Данный этап исследования был реализован в соответствии с принципами и методами элиминирования рассматриваемой совокупности факторов. Сущность подхода заключается в том, что осуществлена оценка влияния изменения одного из субиндексов на общее отклонение интегрального индекса репутационного капитала при условии неизменности значений других субиндексов с последующим построением новых регрессионных моделей, где, как и прежде, в качестве эндогенного фактора выступал объем инвестиций в основной капитал (на примере Республики Татарстан). Полученные оценки, формирующие представления относительно степени воздействия каждой из рассматриваемых компонент анализируемого интегрального индекса на возможные корректировки инвестиционной активности региона представлены в таблице 3, на рисунке 3. Методически данный этап работы построен на основе моделирования значения IRC в рамках концепции, предусматривающей неизменность всех субиндексов за исключением одного, по которому сценарно закладывается прирост на 10% от базового значения.

Таблица 3

Оценка эластичности инвестиционной активности региона к изменяющимся параметрам репутационного капитала

Источник: рассчитано авторами.

На рисунке 3 представлены квартальные оценки возможного прироста инвестиций в основной капитал вследствие корректировки (прироста) рассматриваемых субиндексов в соответствии с изложенной концепцией элиминирования факторов. Расчет осуществлен как отклонение значения коэффициента при факторе Х1 построенной базовой регрессионной модели (20024,45) от аналогичных значений, рассчитанных в рамках построения новых уравнений с учетом сценарно формируемых изменений того или иного субиндекса.

Рисунок 3. Сценарный анализ потенциала роста инвестиций в основной капитал Республики Татарстан вследствие корректировки рассматриваемых субиндексов репутационного капитала, млн рублей / квартал

Примечание: Iэкон – индекс экономического развития; I соц – индекс социального развития; Iполит – индекс (политического) управленческого развития региона; Iтехн – индекс технологического развития; Iинст – индекс институциональных аспектов.

Источник: составлено авторами.

Реализованные расчеты, основанные на построении серии эконометрических уравнений, демонстрируют, что наибольшим уровнем воздействия в части прироста процессов активизации инвестиционной деятельности в регионе обладает фактор, характеризующий экономический потенциал репутационного капитала региона. Его прирост на 10% генерирует дополнительный объем инвестиций на 678,3 млн рублей в квартал. Напротив, наименьшим уровнем воздействия характеризуется такая составляющая репутационного капитала, как административно-политическая эффективность его функционирования (потенциал прироста инвестиций вследствие наращивания значения соответствующего субиндекса на 10% составляет около 55 млн рублей в квартал).

Важно при этом отметить, что структурный анализ влияния рассматриваемых субиндексов на динамику и объемы инвестиций в основной капитал региона может отражать качество инвестиционного спроса. На наш взгляд, весьма опосредованное и локальное влияние таких компонент, определяющих консолидированный уровень репутационного капитала, как I_полит, I_инст и I_техн., может свидетельствовать, скорее, о тактическом характере инвестиционных процессов, предусматривающих концентрацию инвесторов на частные, отдельно взятые проекты неинфраструктурного порядка. Учитывая, что долгосрочные стратегические инвестиции поступают в экономическую систему, основываясь преимущественно на данных об эффективности и устойчивости институционального и политического развития территорий, невысокая чувствительность региона к данного рода составляющим индекса репутационного капитала может свидетельствовать о необходимости мероприятий, направленных на соответствующие преобразования. В противном случае «длинные», стратегические инвестиции, скорее всего, не будут поступать в экономику. Учитывая, что динамика рассматриваемых показателей демонстрирует угасающий тренд (рис. 2), представляется крайне важной задачей активизация мер государственного регулирования в рамках намеченных проблемных направлений с целью их купирования и устранения в будущем. В противном случае, как это уже отмечалось, возможны риски снижения инвестиций в развитие инфраструктурных проектов региона.

В целом же реализованный анализ демонстрирует, что включение в модели экономического роста нематериальных факторов производства (и репутационный капитал здесь не является исключением) формирует существенный потенциал не только для понимания перспектив экономического развития региона в современных условиях хозяйствования, но и для определения и построения мер государственного воздействия на соответствующие функциональные направления развития социально-экономических систем в рамках формирующегося репутационного капитала и его отдельных составляющих. Последние, в свою очередь, как это доказано в рамках построенных моделей, существенным образом определяют региональную макроэкономическую динамику.

Более того, важно также заметить и то, что предложенный методический инструментарий количественного измерения репутационного капитала территорий с последующей оценкой его воздействия на макроэкономические параметры формирует новый вектор построения прогностических моделей экономического роста, основывающихся на учете в том числе и нематериальных факторов производства.

Заключение

В заключение хочется отметить, что настоящее исследование является попыткой усилить позиции формализованных подходов к исследованию поставленной научно-практической проблемы на фоне подавляющего преобладания качественных подходов к изучению репутационного капитала регионов. Несомненно, построенные модели и алгоритмы измерения репутации могут, да и должны в дальнейшем искать направления своей оптимизации и калибровки. Однако, несмотря на предложенный в определенной степени первичный инструментарий, его применение на практике, как показали реализованные оценки, формирует потенциал для понимания чувствительности региональных экономических систем к их репутационной активности. Это, в свою очередь, открывает новые перспективы по интерпретации анализируемых процессов и новые возможности для проведения дискуссионных площадок по данной теме.