ВОЛГО-ВЯТСКАЯ АКАДЕМИЯ ГОСУДАРСТВЕННОЙ СЛУЖБЫ
Дисциплина:
«Региональное управление и экономика»
РЕФЕРАТ
на тему: «Методы маркетинговых
исследованийв регионе»
Выполнил: студент группы
№015 Катан Д.А.
Проверил:
НижнийНовгород
2002 год.СОДЕРЖАНИЕВведение 3 1. Принципиальная схема маркетинговых исследований 4 2. Методы маркетинговых исследований в регионе 8 2.1. Математико-статистические методы многомерного сравнительного анализа 9 2.2. Таксономические методы 11 3. Факторный анализ 13 4. Корреляционный анализ 15 5. Регрессионный анализ 16 Заключение 21 Используемая литература 22 ВВЕДЕНИЕ
Экономическая реформа,направленная на формирование рыночных отношений, вносит глубокие изменения всодержание и методы анализа социально-экономического развития, подготовку необходимойдля этого анализа информации. Новая система анализа должна быть разработана всоответствии с современными требованиями на всех уровнях государственного ихозяйственного управления.
Соответственновозникла необходимость развития ряда новых направлений экономического анализа,изменения общей его методологии, в том числе и по традиционным направлениям,которые продолжают. сложившуюся ранее практику.
В связи с этим, значительные изменения необходимоосуществить в системе используемых при анализе статистических показателей.Они должны, во-первых, отражать происходящие в экономике новые процессы и,во-вторых, строиться с учетом современной организации статистики (постепенногоотказа от сплошной отчетности, в том числе и в государственном секторе,широкого применения выборочных обследований и переписей, досчета рядапоказателей).
Вотличие от существовавшей практики, когда содержательная сторона экономическогоанализа предопределялась составом имеющихся, в ряде случаев неупорядоченносложившихся показателей, теперь целесообразно реализовать иной подход копределению системы показателей — построить ее, исходя из направлений и содержаниясамого анализа.
1. Принципиальная схемамаркетинговых исследований
Разработкапринципиальной схемы маркетинговых исследований ставит целью:
— представить во взаимосвязанной формемеханизм функционирования российской экономики;
— исходя из этого сформироватьосновные направления анализа происходящих в экономике процессов;
— определить систему показателей,необходимых для такого анализа. Обоснование такой системы имеет существенноезначение и для решения другой не менее важной задачи — определения с учетомновых условий современных подходов к организации всей системы статистическойинформации с тем, чтобы обеспечить:
— получение новых показателей;
— изменение при необходимостиметодологии исчисления применяемых показателей;
— информационное обеспечениепотребностей экономического анализа в целом;
— определение принципов дальнейшегоразвития системы статистической информации.
Разработкасхемы предполагает, наряду с обобщением прежней статистической практики иметодологии экономического анализа, теоретическое обоснование разрабатываемойсхемы. В этом отношении указанная работа выходит за традиционные рамкиисследований и разработок в области статистики, соприкасается с решением рядасоциально-экономических проблем переходного периода.
Этообстоятельство вносит дополнительные ограничения в подготовку принципиальнойсхемы анализа. Сложившейся отечественной теории экономики переходного периодаи, тем более, теории рынка на сегодняшний день не существует, и вряд ли она вближайшее время будет создана. К тому же в современных условиях ни одна изимеющихся версий таких теорий не может выступать в качестве официальной,государственной. Скорее всего, можно предположить, что на российскомэкономическом теоретическом рынке будут конкурировать идеи различных школ,подобно тому, как это имеет место в других развитых странах, где продолжаетсясосуществование и развитие монетаризма и либерализма, с одной стороны,кенсианства и теории государственного регулирования рынка и социального развитияобщества в целом — с другой. В России, кроме того, подобно другим бывшимсоциалистическим странам, сильны традиции и влияние марксизма, и было быошибкой исключить возможности развития его теоретического наследия. Из этойгипотезы вероятного состояния экономической науки вытекают следующие выводы относительнохарактера теоретического обоснования схемы анализа:
— во-первых, оно должно исходить изучета современного состояния экономической теории и осуществляться в рамках,не превышающих практические потребности разработки названной схемы;
— во-вторых, его можно было бы ограничитьобоснованием минимума исходных положений, приемлемых для сторонников различныхтеорий в расчете на то, что развитие последних будет осуществляться вне границразработки схемы анализа, иными силами и в другие сроки.
Разработка принципиальнойсхемы была начата в Аналитическом управлении Госкомитета России весной 1994 г.Проект принципиальной схемы был рассмотрен на заседании Коллегии ГоскомстатаРоссии в ноябре 1994 г., и проведенная на первом этапе работа получилаодобрение. Подготовку материалов по схеме намечено скоординировать с основныминаправлениями информатизации государственной статистики в 1995—1997 гг. Внастоящее время в основном сформулирован перечень блоков и состав включенных вних показателей. В первую очередь определились показатели новых, нетрадиционныхпо своему содержанию блоков.
Предметмаркетинговых исследований — процесс социально-экономического развития обществав различных его аспектах и взаимосвязях — является тем же, что и в другихобластях экономической статистики. Схема маркетинговых исследований строится набазе существующей отраслевой статистики, системы экономических балансов имоделей (создаваемой системы национальных счетов, межотраслевого баланса идругих) и взаимодействует с уже сложившимися и новыми направлениями развитияотдельных разделов статистики. Вместе с тем она расширяет возможностисистемного анализа процесса социально-экономического развития и открывает рядновых его направлений.
Принципиальнаясхема анализа охватывает все имеющиеся массивы информации, системыэкономических балансов и моделей, включая уровень предприятий, и определяетформы использования соответствующих данных применительно к содержательнойстороне (направлениям анализа), а именно — изучению, прогнозированию иудовлетворению потребностей в товарах и услугах.
Уровни анализа
/>
/>
Отраслевой
Территориальный
/>
Направления анализа:
• динамика народного хозяйства;
• решение социальных проблем;
•инфляция;
• развитие отраслей;
• инвестиции и технический уровеньпроизводства;
• развитие регионов;
• финансовое положение;
• внешнеэкономическая деятельность;
• экономические реформы;
• экономическая безопасность;
• место России в мировой экономике(для регионов — в российской).
Расшифровка основных направлений применительнок территориальному уровню:
— динамика и пропорции экономики, сбалансированность ее развития;
— решение социальных проблем,жизненный уровень населения, сбалансированность потребительского рынка,демографические процессы;
— инфляция, динамика цен, финансовоеобращение, курс рубля;
— развитие отраслей, демонополизация иструктурная перестройка производства, реализация важнейших программрегионального развития;
— инвестиции, технический уровень,развитие производственного потенциала;
— развитие регионов,социально-экономическое положение республик, краев, областей, районов и другихтерриторий;
— финансовое положение экономики,рентабельность, состояние расчетов, сбалансированность бюджетов;
— внешнеэкономическая деятельность,экспорт и импорт, межрегиональное взаимодействие;
— экономическая реформа, формированиемногоукладной экономики, формирование рыночной среды и инфраструктуры рынка.
Любаяиз этих проблем может изучаться самостоятельно, вместе с некоторыми другими направлениямианализа по суженному, либо полному перечню в разном сочетании отдельных егонаправлений. Выбор направлений в каждом случае будет обусловлен задачами анализа,его масштабом и сроками, которые должен определять заказчик.
2. Методы маркетинговых исследований в регионе
Существуютразличные классификации методов экономического анализа. Первый уровеньклассификации выделяет неформализованные и формализованные методы анализа.Первые основаны на описании аналитических процедур на логическом уровне, а нена строгих аналитических зависимостях. К ним относятся методы экспертныхоценок, сценариев, психологические, морфологические сравнения, построения,систем показателей, построения систем аналитических таблиц и т.п. Применение этих методов характеризуетсяопределенным субъективизмом, поскольку большое значение имеют интуиция, опыт,но, с другой стороны, это же является и их достоинством, поскольку такойсложный объект исследования как экономика во многих случаях не может быть стаким же успехом формализован как многие технические системы.
Ковторой группе относятся методы, в основе которых лежат достаточно строгиеформализованные аналитические зависимости. Известны десятки этих методов; онисоставляют второй уровень классификации. Перечислим некоторые из них.Классические методы анализа хозяйственной деятельности и финансового анализа:цепных подстановок, арифметических разниц, балансовый, выделения изолированноговлияния факторов, процентных чисел, дифференциальный, логарифмический,интегральный, простых и сложных процентов, дисконтирования.
Традиционные методы экономической статистики:средних и относительных величин, группировки, графический, индексный, элементарныеметоды рядов динамики.
Математика-статистическиеметоды изучения связей: корреляционный анализ, регрессионный анализ,дисперсионный анализ, факторный анализ, метод главных компонент, ковариационныйана-лиз, метод объекто-периодов, кластерный анализ и другие методы.
Эконометрическиеметоды: матричные методы, гармонический анализ, спектральный анализ, методытеории производственных функций, методы межотраслевого баланса.
Методыэкономической кибернетики и оптимального программирования: методы системногоанализа, методы машинной имитации, линейное программирование, нелинейное программирование,динамическое программирование, выпуклое программирование, методы распознаванияобразов, методы нечетких вычислений, нейросетевое моделирование и другие.
Методыисследования операций и теории принятия решений: метод теории графов, методдеревьев, метод бейсовского анализа, теория игр, теория массового обслуживания,методы сетевого планирования и управления.
Большаячасть из перечисленных выше методов активно используются в работе департаментаэкономики и прогнозирования, экономических служб многих районов.
2.1.Математико-статистические методы многомерного сравнительного анализа
Впоследние годы заметно возрос интерес к методам многомерного сравнительногоанализа. Их применяют и в «качественных» науках — в отраслевых экономиках(особенно в экономике сельского хозяйства, промышленности, торговле, вэкономике предприятия) — и в науках «количественных» (статистике, эконометрии).
Свидетельствомбольшого интереса к этой проблематике служат многочисленные публикации.Изучение всех этих публикаций (чаще всего это статьи) и выбор из их числанаиболее ценных — задача довольно трудная. Вместе с тем ощущается явнаянехватка руководства, которое содержало бы доступное изложение материала,относящегося к этой области.
Вданном разделе описаны процедуры, которые помогают выявлению закономерностей встатистических совокупностях, характеризуемых достаточно многочисленнымнабором признаков. Самое широкое применение при проведении данного родаисследований нашли методы таксономии и некоторые процедуры факторного анализа.
Вдеятельности исследователя большую роль играет проведение разного родасравнительных исследований, заключающихся в сопоставления данных. Подобныесопоставления встречаются как в статистических и эконометрическихисследованиях, так и в экономических исследованиях «традиционного» типа привыполнении анализа рынка, анализа деятельности предприятий и т.п. Как правило,такие исследования проводятся на основе модели с небольшим числом переменных,чаще всего с одной или двумя, что чрезмерно упрощает реальность. Большинствоэкономических явлений в действительности характеризуется множествомразнообразных признаков, число которых нередко достигает нескольких десятков. Втаких случаях проведение исследований традиционными методами значительно усложняетсяили становится просто невозможным. Следовательно, появляется необходимость либов приспособлении для экономических исследований тех методов, которые ужеприменяются в других научных дисциплинах, либо в разработке новых методов. Кнастоящему времени наиболее широко применяются при проведении сравнительногоанализа таксономические методы и некоторые методы
факторного анализа.
Происхождениетермина сравнительный многомерный анализ объясняется использованием как втаксономических методах, так и в факторном анализе понятия многомерный объект,под которым понимают либо статистическую единицу (часто называемую структурнойединицей), определяемую набором значений признаков, либо признак, который заданего значениями на отдельных статистических единицах. Поэтому понятиеммногомерный сравнительный анализ в экономических исследованиях обозначаетсяцелый ряд разнородных методов, служащих для выявления закономерностей встатистических совокупностях, единицы которых описываются относительномногочисленным набором признаков. Применение этих методов, таким образом,расширяет возможности проведения разнообразных
сопоставлений намногомерных объектах. В таксономических методах сопоставления проводятся спомощью матрицы расстояний, а в факторном анализе — с помощью матрицыкорреляций.
2.2. Таксономическиеметоды
Внастоящем разделе большее внимание уделено таксономическим методам. Ихназвание происходит от двух греческих слов: таксис (что означает расположение,порядок) и номос (закон, правило, принцип). Таким образом, таксономия — этонаука о правилах упорядочения и классификации. Первоначально это понятиеупотреблялось только для определения науки, занимающейся классификацией растенийи животных. Сейчас понятия и методы таксономии находят применение дляупорядочения и разбиения на группы объектов различной природы, а не толькобиологических. Ими стали пользоваться антропологи, затем географы, а впоследнее время к таксономии все чаще прибегают представители различныхэкономических дисциплин.
Основнымпонятием, используемым в таксономических методах, является так называемоетаксономическое расстояние. Это — расстояние между точками многомерногопространства, исчисляемое чаще всего по правилам аналитической геометрии.Размерность пространства определяется числом признаков, характеризующих единицыизучаемой совокупности. В двойственной же задаче, в которой признаки выступаютв роли объектов исследования, размерность пространства определяется числомструктурных единиц. Таким образом, таксономическое расстояние исчисляетсямежду точками-единицами, либо точками-признаками, расположенными в многомерномпространстве. Исчисленные расстояния позволяют определить положение каждойточки относительно остальных точек и, следовательно, определить место этойточки во всей совокупности, что делает возможным их упорядочение иклассификацию.
Взависимости от целей исследования таксономические методы можно разделить на тригруппы: методы упорядочения, методы разбиения, методы выбора репрезентантовгрупп.
Перваягруппа включает методы, упорядочивающие единицы изучаемой совокупности, причемздесь можно выделить два направления. В одном случае достигается линейноеупорядочение, в другом — нелинейное.
Линейноеупорядочение (например, методом Чекановского) заключается в проецированииточек многомерного пространства на прямую.
Вроцлавскиематематики разработали так называемый метод дендритов (именуемый такжевроцлавской таксономией), при котором точки многомерного пространствапроецируются на плоскость, чем достигается нелинейное упорядочение изучаемыхэлементов.
Вроцлавскаятаксономия находит все большее применение во многих экономических дисциплинахкак в своем первоначальном
виде, так и в дальнейшихмодификациях.
Втораягруппа методов имеет дело с задачами разбиения множества на группы однородныхэлементов. Среди них можно выделить метод Чекановского, приспособленный дляпроведения территориальных экономических исследований благодаря тому, что внем учи-тывается информация о связях между всеми объектами (расположены лиони далеко или близко друг от друга). Другим широко используемым методомявляется так называемый метод шаров. Он менее трудоемок, нем другие методы, чтосоставляет его несомненное достоинство.
Третьягруппа таксономических методов применяется с целью выбора репрезентантов групп.Она имеет большое значение, особенно при нахождении так называемыхдиагностических признаков, т.е. признаков, передающих самые существенныеособенности весьма
многочисленного набораисходных признаков.
3. Факторный анализ
Другимцелям служит факторный анализ. Его название происходит от введенного Ч.Спирмэном понятия общий фактор. Этот термин был впервые употреблен впсихологии. Идею Спирмэна в дальнейшем развил Л.Л. Тэрстоун, который считаетсясоздателем многофакторного анализа.
Главнаяцель факторного анализа — установление общих закономерностей, определяющихсущность изучаемого явления. Материалом, на базе которого проводятся такиеисследования, служат наблюдения над вариацией значений множества признаков,характеризующих данное явление. Непосредственное раскрытие сущностных закономерностейбывает весьма затруднено, а иногда и просто невозможно, если рассматриваемоемножество признаков оказывается настолько велико, что избыток информацииначинает мешать пониманию наиболее существенных взаимосвязей. Выявлениезакономерностей облегчается, если среди рассматриваемых признаков найдутсятакие, которые сильно коррелированы между собой и поэтому мало отличаются другот друга в отношении информации об исследуемом явлении. В таких случаяхследует заменить группу сильно коррелированных признаков некой расчетной«синтетической» величиной (равнодействующей). Полученная величина послеинтерпретации (соответствующей области исследования) называется фактором ирассматривается как одна из закономерностей изучаемого явления.
Такаязамена групп коррелированных признаков факторами должна проводиться снаименьшими потерями информации, заключенной в исходном множестве признаков.Теоретически полное отражение информации, содержащейся в некотором множествепризнаков, достигается лишь в том случае, когда число факторов равно числупризнаков.
Внастоящее время в управленческой практике используется множествосоциально-экономических показателей, всесторонним образом характеризующихпроисходящие процессы.
Однакодля текущего управления экономикой области многие из этих показателей неявляются необходимыми. Многократное описание одного и того же явления большимчислом различных показателей не только не проясняет, а, наоборот, часто дажезатемняет картину действительности.
Всеболее широкое введение автоматической обработки данных создает опасность«переинформирования» руководителей путем предоставления им очень большогоколичества отчетов, содержащих подробные фактические данные с низкой степеньюаналитичности.
Вполнецелесообразно поэтому разработать метод получения как можно меньшего наборасоциально-экономических показателей, с помощью которых руководители будутполучать необходимую информацию о наиболее важных особенностях социально-экономическихпроцессов, происходящих в области. Наличие такого рода сведений, например,необходимо для проведения быстрой оценки уровня социально-экономическогоразвития районов области, что, в свою очередь, делает возможным своевременноепринятие решений на будущий период. Ведь в этом случае внимание руководителя непоглощено изучением обширного перечня аналитических данных с небольшимколичеством обобщенной информации, содержащейся в существующих сводныхпоказателях.
Кнастоящему времени опубликовано большое количество работ, авторы которыхприменяют корреляционный и регрессионный анализы в экономических исследованиях.Однако следует отметить, что в некоторых из них авторы не принимают во вниманието обстоятельство, что корреляционный и регрессионный анализы базируются наряде предпосылок вероятностного характера, что, приступая к изучениюэкономических явлений, исследователь выдвигает определенную гипотезу осуществовании, характере и форме связи и на заключительном этапе исследованияможет с определенным уровнем вероятности принять ее или отвергнуть. Поэтомувесьма часто исследователи делают неправильные и необоснованные выводы,заменяя конкретный причинный анализ изучаемых явлений чисто формальным. Примоделировании конкретного экономического явления необходимо прежде всего четкои полно сформулировать те условия допущения и ограничения, в рамках которыхможно применять построенную модель. Использование математической теории бываетоправдано в той степени, в какой выполняются предпосылки ее применения. В то жесамое время формальный математический аппарат не должен заменять экономическийанализ и интуицию исследователя, потому что целью анализа является сущностьэкономических закономерностей, а не математические формулы.
Тоесть количественный и качественный виды анализа на всех этапах построениямодели должны быть в диалектическом единстве.
Используя корреляционныйи регрессионный методы анализа экономических явлений, необходимо учитывать ихособенности:
многомерность,немногочисленность (по сравнению с естественными микроявлениями), быструюизменчивость, дискретность, наличие случайной компоненты. Использование этихметодов может быть только тогда эффективным, когда достаточно последовательно иправильно будут выполнены их теоретико-вероятностные предпосылки.4. Корреляционный анализ
Корреляционныманализом называют анализ зависимостей случайной величины от случайныхаргументов в отличие от регрессионного анализа, под которым понимают анализзависимости случайной величины от.неслучайных аргументов.
Каквсякий статистический метод, классический корреляционный анализ применим приопределенных предпосылках:
1) случайные величины У и Х (вмногомерном случае X1, Х2, ..., Хр) представляют собой выборку из двумерной(многомерной) генеральной совокупности с нормальным законом распределения;
2) отдельные наблюдения стохастическинезависимы, т.е. значения данного наблюдения не должны зависеть от значенияпредыдущего и последующего наблюдений (проверка наличия автокорреляции);
3) аналитическое выражение,аппроксимирующее эмпирическую кривую У=1 (X) (в многомерном случае V=f (X1, X2, ..., Хр), должно быть линейнымотносительно своих параметров;
4) дисперсия случайной величины Уостается постоянной при изменении величины Х (или Xi) или пропорциональнойнекоторой известной функции от Х(Хi).5. Регрессионныйанализ
Применениерегрессионного анализа предполагает обязательное выполнение предпосылок 2—4корреляционного анализа. Он тесно связан с корреляционным анализом. Норегрессионный анализ предъявляет менее жесткие требования к исходнойинформации. Например, проведение регрессионного анализа возможно даже в случаенекоторого отличия распределения случайных величин от нормального, чтосущественно, так как часто распределение экономических величин асимметрично.При многомерном регрессионном анализе часто возникает проблемамультиколлинеарности, т.е. между несколькими аргументами существует линейнаясвязь или коллинеарность — линейная взаимосвязь между двумя показателями.
Вклассическом регрессионном анализе предполагается, что между независимымипеременными отсутствует линейная связь (это в экономической практикевстречается довольно редко).
Мультиколлинеарностьзатрудняет проведение анализа. Во-первых, усложняется процесс выделениянаиболее существенных факторов; во-вторых, искажается смысл коэффициентоврегрессии. В-третьих, при решении системы нормальных уравнений для получениякоэффициентов регрессии определитель близок к нулю, что влечет за собойпоявление множества оценок коэффициентов регрессии. На практике считается, чтодва аргумента коллинеарны, если парный коэффициент корреляции между ними поабсолютной величине равен 0,8.
Болееточный метод — следующий: аргумент можно отнести к числу мультиколлинеарных,если коэффициент множественной корреляции этой переменной от всех остальныхаргументов больше коэффициента множественной корреляции между зависимойпеременной и множеством всех независимых переменных.
Кодной из эффективных мер по устранению мультиколлинеарности, как показывает опыт,относится исключение из рассмотрения одного или нескольких линейно связанныхаргументов либо привлечение дополнительной информации. Другой метод устранениявлияния мультиколлинеарности состоит во введении искусственной ортогональности.
Следуетотметить также, что матрица парных коэффициентов корреляции позволяет внекоторой степени сократить информацию путем перехода от системы первоначальнозарегистрированных параметров к системе меньшей размерности при повышенииадекватности отражения изучаемых процессов.
Допоследнего времени для построения экономико-статистических моделей в основномприменялись методы группировок и методы корреляционного и регрессионногоанализов. Необходимость расширения формального аппаратаэкономико-статистического моделирования связана с объективными трудностями,которые продиктованы невыполнением предпосылок использования корреляционногои регрессионного анализов, так как классическая теория вероятностей иматематическая статистика создавались применительно к анализу явлений природы.Социально-экономические же явления многомерны, разнообразны, дискретны, имеютслучайную компоненту. Вышеперечисленные особенности экономических процессовтребуют применения в дополнение к аппарату классической статистики болееуниверсальных методов математического описания. Од ним из путей решения этойпроблемы является использование методов распознавания образов, как правило, наЭВМ.
Аппараттеории распознавания образов позволяет выделить однородные группы по большомучислу признаков, находить зависимости одновременно от количественных икачественных факторов. Методы теории распознавания образов можно применятьпочти на всех этапах экономико-статистического исследования: при анализеструктуры выборочной совокупности, для выбора представителей групп, приобработке экспертных оценок.
Однаков теории распознавания образов много нерешенных проблем. В распоряженииисследователя пока нет надежных формальных критериев для оценки и сравненияразных алгоритмов и программ распознавания образов.
В тоже время комплексное применение методов корреляционного и регрессионногоанализов и теории распознавания образов способствует идентификацииэконометрических моделей больших размерностей; позволяет учитывать факторы, неимеющие количественного измерения.
Содержаниемоделирования с помощью комплексного применения трех вышеуказанных методовсостоит в том, чтобы интересующую нас зависимость выразить как совокупностьмоделей двух типов: дискретной модели, описывающей типологическую структурусовокупности, и системы непрерывных моделей объектов внутри классов. Построениедискретно-непрерывной модели включает две основные стадии: разбиение общейсовокупности объектов на однородные части с помощью методов теориираспознавания образов и построение для каждой части самостоятельнойрегрессионной модели.
Сцелью получения обобщенных показателей можно пользоваться среди прочихтаксономическими методами или методами факторного анализа, причем можно такжепредложить такой подход, при котором одновременно находят применение и те идругие методы.
Предварительнаяоперация, имеющая важнейшее значение для получения правильных конечныхрезультатов, одинакова для всех процедур. Она заключается в определениимножества исходных признаков (системы показателей), характеризующихисследуемый объект.
Построение показателейтолько на основе таксономических методов заключается в осуществлении следующихшагов. Первой операцией является разбиение исходного множества показателей наподмножества однородных элементов. Тогда элементы каждого из подмножествможно рассматривать как описание определенного аспекта объекта исследования.
Следующийшаг сводится к определению одного признака, который можно рассматривать какпредставляющий все признаки данного подмножества. Можно выделить два вариантарешения этой задачи:
— выбор одного так называемогосущественного признака;
— построение некой синтетическойвеличины, являющейся равнодействующей всех признаков одного подмножества иназывающейся показателем уровня развития.
Вслучае первого решения задачи, т.е. определения набора существенных признаков,очередные операции сводятся к построению социально-экономических показателей,которые образуются путем соответствующего сочетания показателей, характеризующихразличные стороны объекта исследования.
Всвою очередь, принятие второго предложения, а значит, расчет значенийпоказателей уровня развития, — последний шаг построения показателей, так какполученное значение этого показателя характеризует те социально-экономическиепроцессы, которые описываются исходными признаками.
Притаком способе действия получаемые показатели развития — искомые синтетическиесоциально-экономические показатели.
Представляется, что рассмотренные способы построенияпоказателей только на основе таксономических методов обладают определенныминедостатками. В самом деле, при пользовании существенными признаками впринципе никогда нет уверенности относительно правильности выбора именноэтого, а не другого признака, поскольку значения показателей, среди которыхвыбираются существенные признаки, не всегда достаточно сильно отличаются другот друга. Это означает, что роль существенного признака одинаково хорошо могутвыполнять несколько признаков.ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Для определения потребности в проведениимаркетинговых исследований все организации должны проводить мониторинг внешнейсреды, например поиск признаков несоответствия используемого комплексамаркетинга условиям рынка. Однако информация, полученная от акционеров,дилеров, скорее всего, касается проблем-симптомов, а не базовых проблем.Задачей же исследований как раз и является выявление базовых проблем, лежащих воснове проблем-симптомов, решение которых позволяет разработать рациональнуюструктуру промышленности и промышленной политики в соответствии со структуройпотребностей общества и личности. Ориентация экономики на удовлетворение,прежде всего, социальных потребностей, создание механизмов, сочетающихэкономическую результативность и социальную справедливость, позволит болеебыстрыми темпами выйти из кризисной ситуации.
Государственныеи муниципальные органы постоянно имеют дело с потребностями населения, дляудовлетворения которых обладают ресурсами, но их ресурсы ограничены, поэтомуиспользование маркетинговых приоритетов и стратегий становится особенно актуальным,так как позволяет, во-первых, повысить эффективность государственныхпрограмм и услуг, во-вторых, создает научную основу для определениястратегии и тактики управления в соответствии с потребностями населения, в-третьих,оптимизирует весь управленческий цикл от определения целей и задачполитическими лидерами до оценки их избирательных программ с точки зренияпотребителей;
в-четвертых, обеспечивает массовую поддержкувластным структурам, рост доверия к их политике и активное участие населения вгосударственных программах, в-пятых, у государственных служащихформируется стереотип мышления, ориентированный на нужды граждан.
В настоящее время, вцелях отлаживания эффективного механизма рыночного регулирования, значительноеместо должно занимать изучение функционирования экономики в рыночных условиях.Соответственно возникает необходимость совершенствования экономическогоанализа, изменение его общей методологии. В связи с этим в изменениях нуждаетсясистема используемых при анализе статистических показателей. Они должны,во-первых, отражать новые рыночные процессы в экономике и, во-вторых,строиться с учетом современной организации статистики (переход от сплошнойотчетности к выборочным обследованиям).
Формированиерыночных отношений выдвигает повышенные требования к составу и качествуинформации как для нужд государственного управления, так и для хозяйствующихсубъектов, функционирующих в рыночных условиях. Существующее положение вещейв этой области не удовлетворяет новым требованиям. Необходимо формированиеединого информационного пространства России. Нужна хорошо продуманная политикаинформатизации, ее территориальных подразделений как части информационногопространства России. Единое информационное пространство должно охватыватьтакже предприятия и организации, где и создается первичный маркетинговыйинформационный продукт — сама маркетинговая информация. Следует организоватьмаркетинговую службу для сбора информации, информационных исследований,необходимых предприятиям и организациям, функционирующим на рынке Нижегородскойобласти.
ИСПОЛЬЗУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА
1. Морозова Г.А., Мальцев В.А., Методология маркетинговых исследований врегионе. – Н.Н., Издательство ВВАГС, 1998.-132с.
2. Морозова Г.А.,Управление регионом: маркетинговый подход. – Н.Н. Издательство ВВАГС,1999.-144с.
3. Морозова Г.А.,Практический маркетинг в регионе. – Н.Н., Издательство ВВАГС, 2000.185с.