По данным таблицы Табл. 8 видно, что в первый кластер попала 31 страна (27,9%), во второй - 35 стран (31,5%), в третий - 45 стран (40,5%). Третий кластер получился самым большим. Первая группа стран включает в себя в основном страны Африки, а именно менее развитые из них. Во втором кластере оказались в большинстве, развивающиеся страны с большой плотностью населения и две страны бывшего СССР: Таджикистан и Кыргызстан. Третий кластер объединил в основном развитые страны и оставшиеся страны бывшего СССР: Россию, Казахстана, Литву, Латвию, Эстонию, Белоруссию (кроме Узбекистана - он вошел в 1 кластер).
Процесс объединения в кластеры завершился при рассмотрении Табл. 8, а графическое представление процесса объединения объектов представлен в виде дендограммы в Приложении 1, которое визуализирует процесс слияния, приведенный в обзорной таблице порядка агломерации. Кластеры, полученные в результате слияния, отображаются горизонтальными линиями (Приложении 1).
3.6 Содержательная интерпретация полученных кластеров: кластерные профили
Для того, чтобы понять значения полученных трех кластеров, обратимся к кластерным профилям. Для последовательности интерпретации, проанализируем результаты по частям. В качестве результатов выведем средние значения и стандартные отклонения переменных:
Табл. 9.1
Значения кластерных профилей: по признакам
Источник: расчеты автора
|
Ward Method |
GDP per capita |
KOFGI |
HDI |
agriculture |
||
|
1 |
Mean |
1930,29 |
50,04 |
0,54 |
23,60 |
|
|
N |
31 |
31 |
31 |
31 |
||
|
Std. Deviation |
2249,10 |
6,23 |
0,11 |
11,49 |
||
|
% of Total N |
27,90% |
27,90% |
27,90% |
27,90% |
||
|
% of Total Sum |
4,50% |
21,40% |
21,20% |
55,90% |
||
|
3 |
Mean |
4928,05 |
61,64 |
0,69 |
11,70 |
|
|
N |
35 |
35 |
35 |
35 |
||
|
Std. Deviation |
3917,41 |
8,43 |
0,08 |
7,40 |
||
|
% of Total N |
31,50% |
31,50% |
31,50% |
31,50% |
||
|
% of Total Sum |
12,90% |
29,80% |
30,60% |
31,30% |
||
|
3 |
Mean |
24619,55 |
78,3273 |
0,8436 |
3,7073 |
|
|
N |
45 |
45 |
45 |
45 |
||
|
Std. Deviation |
18362,45 |
7,97 |
0,06 |
3,05 |
||
|
% of Total N |
40,50% |
40,50% |
40,50% |
40,50% |
||
|
% of Total Sum |
82,70% |
48,70% |
48,10% |
12,80% |
||
|
Total |
Mean |
12073,88 |
65,17 |
0,71 |
11,78 |
|
|
GDP per capita |
1930,29 |
50,04 |
0,54 |
23,60 |
||
|
Mean |
31 |
31 |
31 |
31 |
||
|
N |
2249,10 |
6,23 |
0,11 |
11,49 |
||
|
Std. Deviation |
27,90% |
27,90% |
27,90% |
27,90% |
Видим, что в первый кластер попали страны, имеющие наибольшую долю сельского хозяйства (55,9% от общей суммы и 23,5% в среднем от ВВП), самые низкие показатели индекса глобализации (KOFGI), человеческого развития (HDI) и ВВП на душу населения. Страны из второго кластера отличаются средними показателями по всем признакам, кроме ВВП на душу населения - относительно общей суммы он занимает только 12,9%, что не является даже третью. И, наконец, страны третьего кластера характеризуются самыми высокими показателями по всем признакам, кроме сельского хозяйства - он занимает 12,8% от общей суммы и 3,7% в среднем от ВВП данных стран.
Табл. 9.2
Значения кластерных профилей: по признакам
Источник: расчеты автора
|
Ward Method |
Debt to GDP ratio |
ст.отклтем.изм.rВВП20092018 |
Labor force participation rate |
Contributing family workers |
||
|
1 |
Mean |
0,53 |
2,95 |
71,06 |
20,47 |
|
|
N |
31 |
31 |
31 |
31 |
||
|
Std. Deviation |
0,25 |
1,00 |
11,09 |
12,30 |
||
|
% of Total N |
27,90% |
27,90% |
27,90% |
27,90% |
||
|
% of Total Sum |
25,50% |
28,90% |
28,70% |
59,00% |
||
|
3 |
Mean |
0,50 |
2,69 |
64,08 |
10,50 |
|
|
N |
35 |
35 |
35 |
35 |
||
|
Std. Deviation |
0,20 |
1,02 |
11,09 |
8,32 |
||
|
% of Total N |
31,50% |
31,50% |
31,50% |
31,50% |
||
|
% of Total Sum |
27,20% |
29,70% |
29,20% |
34,20% |
||
|
3 |
Mean |
0,68 |
2,92 |
71,84 |
1,64 |
|
|
N |
45 |
45 |
45 |
45 |
||
|
Std. Deviation |
0,37 |
1,44 |
8,16 |
2,56 |
||
|
% of Total N |
40,50% |
40,50% |
40,50% |
40,50% |
||
|
% of Total Sum |
47,30% |
41,40% |
42,10% |
6,90% |
||
|
Total |
Mean |
0,58 |
2,85 |
69,18 |
9,70 |
|
|
GDP per capita |
111 |
111 |
111 |
111 |
||
|
Mean |
0,30 |
1,20 |
10,51 |
11,17 |
||
|
N |
100,00% |
100,00% |
100,00% |
100,00% |
||
|
Std. Deviation |
100,00% |
100,00% |
100,00% |
100,00% |
По Табл. 9.2 показатель долга к ВВП в кластерах 1 и 2 почти одинаковый (0,53 и 0,5 соответственно), однако в кластере 3 данный показатель равен 0,68, что говорит о высокой долговой нагрузке данных стран. Если вернуться в Табл. 8, то можно заметить, что в данный кластер входят такие страны как США, Италия, Франция, Греция и другие развитые страны, которым характерны такие высокие долговые нагрузки. Второй признак - показатель волатильности ВВП, в свою очередь, одинаков для стран первого и третьего кластеров, т.к. в этих странах за последние 5-10 лет было много как экономических, так и политических изменений. Высоким для этих же кластеров является показатель участия в рабочей силе, чего не скажешь про второй кластер. По последнему показателю «самозанятых в % от общего количества занятости» лидирующую позицию занимает кластер 1 со значениями 20,47% от общей занятости и 59% от общей суммы. Треть от суммы приходится на кластер 2 (10,5% от общей занятости), а кластер 3 имеет всего 1,6%.
Табл. 9.3
Значения кластерных профилей: по признакам
Источник: расчеты автора
|
Ward Method |
LPI |
GDPdefflator -CPI |
ILOdata |
средгод.тем.ER |
||
|
1 |
Mean |
2,27 |
2,27 |
0,22 |
104,16 |
|
|
N |
31 |
31 |
31 |
31 |
||
|
Std. Deviation |
0,67 |
4,60 |
0,20 |
4,99 |
||
|
% of Total N |
27,90% |
27,90% |
27,90% |
27,90% |
||
|
% of Total Sum |
22,90% |
55,60% |
19,90% |
28,60% |
||
|
2 |
Mean |
2,52 |
0,57 |
0,27 |
99,32 |
|
|
N |
35 |
35 |
35 |
35 |
||
|
Std. Deviation |
0,88 |
1,77 |
0,19 |
17,30 |
||
|
% of Total N |
31,50% |
31,50% |
31,50% |
31,50% |
||
|
% of Total Sum |
28,70% |
15,80% |
26,90% |
30,80% |
||
|
3 |
Mean |
3,3098 |
0,806 |
0,4084 |
102,0451 |
|
|
N |
45 |
45 |
45 |
45 |
||
|
Std. Deviation |
0,56 |
1,49 |
0,23 |
2,69 |
||
|
% of Total N |
40,50% |
40,50% |
40,50% |
40,50% |
||
|
% of Total Sum |
48,40% |
28,60% |
53,20% |
40,60% |
||
|
Total |
Mean |
2,77 |
1,14 |
0,31 |
101,78 |
|
|
GDP per capita |
111 |
111 |
111 |
111 |
||
|
Mean |
0,83 |
2,85 |
0,22 |
10,28 |
||
|
N |
100,00% |
100,00% |
100,00% |
100,00% |
||
|
Std. Deviation |
100,00% |
100,00% |
100,00% |
100,00% |
Третья часть (Табл. 9.3) кластерных профилей указывает на высокий уровень развитости логистики и занятости вне сельского хозяйства, и бюджетного сектора (ILOdata) для стран третьего кластера. Также, в данном кластере наиболее стабильные среднегодовые темпы изменения обменного курса. По признаку, который является прокси изменения условий торговли (GDPdefflator -CPI) наиболее подвержены кластер 1 и малость кластер 3. Наименьшая занятость вне бюджетного сектора и сельского хозяйства наблюдается в странах 1 и 2 кластеров, 22% и 27% соответственно.
Табл. 9.4
Значения кластерных профилей: по признакам
Источник: расчеты автора
|
Ward Method |
Wage and salaried workers |
Ease of doing business |
Total natural resources rents |
Terms of trade |
secondary income |
||
|
1 |
Mean |
27,66 |
136,00 |
13,68 |
142,34 |
2 052 707 371,02 |
|
|
N |
31 |
31 |
31 |
31 |
31 |
||
|
Std. Deviation |
20,28 |
40,83 |
8,11 |
41,24 |
4661733632,80 |
||
|
% of Total N |
27,90% |
27,90% |
27,90% |
27,90% |
27,90% |
||
|
% of Total Sum |
13,30% |
44,10% |
62,30% |
31,50% |
. |
||
|
3 |
Mean |
55,04 |
93,26 |
2,30 |
112,56 |
6 937 504 486,14 |
|
|
N |
35 |
35 |
35 |
35 |
35 |
||
|
Std. Deviation |
13,92 |
40,14 |
1,94 |
32,70 |
13669845876,61 |
||
|
% of Total N |
31,50% |
31,50% |
31,50% |
31,50% |
31,50% |
||
|
% of Total Sum |
29,80% |
34,20% |
11,80% |
28,20% |
. |
||
|
3 |
Mean |
81,9489 |
46,1111 |
3,9202 |
125,2127 |
-7 722 949 946 |
|
|
N |
45 |
45 |
45 |
45 |
45 |
||
|
Std. Deviation |
11,56 |
31,18 |
7,29 |
28,68 |
21522784077,68 |
||
|
% of Total N |
40,50% |
40,50% |
40,50% |
40,50% |
40,50% |
||
|
% of Total Sum |
57,00% |
21,70% |
25,90% |
40,30% |
. |
||
|
Total |
Mean |
58,30 |
86,08 |
6,14 |
126,01 |
-370145604,11 |
|
|
GDP per capita |
111 |
111 |
111 |
111 |
111 |
||
|
Mean |
26,87 |
52,09 |
7,95 |
35,44 |
17021747679,48 |
||
|
N |
100,00% |
100,00% |
100,00% |
100,00% |
100,00% |
||
|
Std. Deviation |
100,00% |
100,00% |
100,00% |
100,00% |
. |
Последняя часть кластерных профилей (Табл. 9.4) интересна тем, что еще раз показывает наличие наибольшей занятости в странах третьего кластера, а также на лучшие условия ведения бизнеса по рейтингу Ease of doing business. Еще одним интересным явлением являются высокие рентные доходы в % от ВВП в странах кластера 1, что объясняет их приверженность к изменениям условий торговли. По данному признаку кластер 3 имеет 3,9% от ВВП, что также, объясняет умеренные влияния условий торговли. Последний признак «вторичные доходы» указывает на самые высокие показатели в кластере 2 (в среднем в размере 6,9 трлн. $) и отрицательные значения в последнем кластере (в среднем в размере -7,7 трлн. $), указывая на отток капитала из страны, что скорее всего связано с переводами трудовых мигрантов части заработной платы на родину.
Рассмотрим кластерные профили в разрезе факторных нагрузок с использованием их «квази-наименований»:
Табл. 10
Значения кластерных профилей: по факторам
Источник: расчеты автора
|
Report |
||||||||
|
Ward Method |
FAC 1 |
FAC 2 |
FAC 3 |
FAC 4 |
FAC 5 |
FAC 6 |
||
|
1 |
Mean |
-1,17 |
-0,16 |
0,59 |
0,22 |
0,08 |
0,27 |
|
|
N |
31 |
31 |
31 |
31 |
31 |
31 |
||
|
Std. Deviation |
0,86 |
1,05 |
1,13 |
0,69 |
0,95 |
1,21 |
||
|
2 |
Mean |
-0,03 |
-0,30 |
-0,32 |
-0,65 |
-0,08 |
-0,29 |
|
|
N |
35 |
35 |
35 |
35 |
35 |
35 |
||
|
Std. Deviation |
0,54 |
1,07 |
0,83 |
0,69 |
0,80 |
1,25 |
||
|
3 |
Mean |
0,83 |
0,34 |
-0,16 |
0,35 |
0,01 |
0,04 |
|
|
N |
45 |
45 |
45 |
45 |
45 |
45 |
||
|
Std. Deviation |
0,30 |
0,80 |
0,86 |
1,15 |
1,18 |
0,41 |
||
|
Total |
Mean |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
|
N |
111 |
111 |
111 |
111 |
111 |
111 |
||
|
Std. Deviation |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |