Идеальная точка на карте
ВЗГЛЯД / #6_ИЮЛЬ_2024
Записала Татьяна Кутузова
Иллюстрация: Валерий БАЛДИН
Иллюстрация: Валерий БАЛДИН
Выбор локации для размещения высокотехнологичного предприятия — одно из ключевых решений. Даниил Максименко, заведующий отделом анализа пространственных данных Центра промышленной политики ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, на основе открытых данных, бизнес-аналитики и машинного обучения разработал и апробировал методику, позволяющую упростить задачу выбора локации.
В России не хватает высокотехнологичных предприятий, а спрос на них со стороны экономики огромный, как в гражданском секторе, так и в секторе двойного назначения. Выбор производственной площадки — одно из первых стратегических решений для организации такого типа. Оно определяет параметры доступности рынков сбыта, трудовых и производственных ресурсов, существенно влияет на операционные расходы и себестоимость продукции.
Самая распространенная ошибка при выборе локации высокотехнологичного предприятия — недооценка потенциала роста компании. Выбирая объект с ограниченным потенциалом для масштабирования, компания рискует попасть в турбулентность при расширении, потратить куда бо́льшие ресурсы, чем если бы она заранее предусмотрела локацию с потенциалом для постепенного увеличения (для этого хорошо подходят, например, технопарки). Поэтому рост компании в ходе ее жизненного цикла необходимо учитывать при экспертном анализе стратегии размещения.
Высокотехнологичные предприятия обладают специфическим набором факторов размещения — они формируют особый спрос на кадры, научную и социальную инфраструктуру. Им важен социально-экономический климат территории, контакт с ведущими научными и образовательными организациями.
Предлагаемая методика поможет выбрать оптимальные варианты для размещения таких предприятий. В ее основе — цифровые инструменты, созданные на базе информации о десятках тысяч факторных объектов. Наиболее существенные из них:
Перечисленные факторы значимы для всех высокотехнологичных предприятий. Исключение — химическая промышленность. Для крупных химических комплексов технико-экономические аспекты намного важнее, чем социально-экономические. Для них приоритетны сырьевые и экологические факторы, при анализе которых особенно важно экспертное знание.
Самая распространенная ошибка при выборе локации высокотехнологичного предприятия — недооценка потенциала роста компании. Выбирая объект с ограниченным потенциалом для масштабирования, компания рискует попасть в турбулентность при расширении, потратить куда бо́льшие ресурсы, чем если бы она заранее предусмотрела локацию с потенциалом для постепенного увеличения (для этого хорошо подходят, например, технопарки). Поэтому рост компании в ходе ее жизненного цикла необходимо учитывать при экспертном анализе стратегии размещения.
Высокотехнологичные предприятия обладают специфическим набором факторов размещения — они формируют особый спрос на кадры, научную и социальную инфраструктуру. Им важен социально-экономический климат территории, контакт с ведущими научными и образовательными организациями.
Предлагаемая методика поможет выбрать оптимальные варианты для размещения таких предприятий. В ее основе — цифровые инструменты, созданные на базе информации о десятках тысяч факторных объектов. Наиболее существенные из них:
- научно-исследовательская инфраструктура, и в первую очередь ведущие вузы;
- экономический потенциал территории, например, развитость банковского сектора;
- технопарки как объекты, предоставляющие инфраструктуру и экономические преференции;
- численность населения в муниципалитетах (доступ к кадровому ресурсу);
- климат.
Перечисленные факторы значимы для всех высокотехнологичных предприятий. Исключение — химическая промышленность. Для крупных химических комплексов технико-экономические аспекты намного важнее, чем социально-экономические. Для них приоритетны сырьевые и экологические факторы, при анализе которых особенно важно экспертное знание.
Источники данных
Если раньше в распоряжении исследователей были только карта, циркуль и рюкзак, для того чтобы оценить ситуацию на месте, то сейчас бо́льшую часть работы можно провести, не выходя из кабинета и оперируя открытыми данными.
Так, изучение корпоративных отчетов позволяет многое узнать о месторасположении предприятия, его выручке, численности сотрудников и т. д. При этом сбор данных — один из самых трудоемких и сложных этапов. В частности, в ходе подготовки методики пришлось обработать и синхронизировать данные из более чем 20 масштабных источников. Среди них:
Часть данных пришлось «чистить» вручную: в некоторых базах обнаружились пропуски. С каждым годом в России становится все больше источников открытых данных разного типа, в том числе пространственных, растет их качество. Вскоре будет запущена Национальная система пространственных данных — она уже пилотируется. Это заметно упростит пространственный анализ территорий страны.
Собранные данные были приведены к единому формату, гармонизированы, с помощью техники геокодирования получены координаты анализируемых объектов для работы с ними как с пространственными данными.
Также была сформирована модель машинного обучения. Она дает рекомендации по самым выигрышным локациям. Сравнение предсказаний модели и реального размещения таких компаний показывает неплохие результаты.
Если раньше в распоряжении исследователей были только карта, циркуль и рюкзак, для того чтобы оценить ситуацию на месте, то сейчас бо́льшую часть работы можно провести, не выходя из кабинета и оперируя открытыми данными.
Так, изучение корпоративных отчетов позволяет многое узнать о месторасположении предприятия, его выручке, численности сотрудников и т. д. При этом сбор данных — один из самых трудоемких и сложных этапов. В частности, в ходе подготовки методики пришлось обработать и синхронизировать данные из более чем 20 масштабных источников. Среди них:
- СПАРК-Интерфакс — одна из самых продвинутых баз корпоративных данных в России. Система собирает и агрегирует открытые данные о компаниях из разных государственных источников;
- ЕГИСУ НИОКТР — Единая государственная информационная система учета научно-исследовательских, опытно-конструкторских и технологических работ гражданского назначения;
- OpenStreetMap — система волонтерского сбора географической информации;
- наработки в рамках мониторинга экономики образования НИУ ВШЭ.
Часть данных пришлось «чистить» вручную: в некоторых базах обнаружились пропуски. С каждым годом в России становится все больше источников открытых данных разного типа, в том числе пространственных, растет их качество. Вскоре будет запущена Национальная система пространственных данных — она уже пилотируется. Это заметно упростит пространственный анализ территорий страны.
Собранные данные были приведены к единому формату, гармонизированы, с помощью техники геокодирования получены координаты анализируемых объектов для работы с ними как с пространственными данными.
Также была сформирована модель машинного обучения. Она дает рекомендации по самым выигрышным локациям. Сравнение предсказаний модели и реального размещения таких компаний показывает неплохие результаты.
Практическое применение
В исследовании достаточно прозрачно прописана методология: показано, откуда выгружать данные, как их обрабатывать и приводить к единому формату. Все это поможет получить список мест, подходящих для размещения конкретного предприятия.
Для дальнейшего проведения детальной оценки необходима экспертная валидация с выездом на место: всегда остаются технико-экономические, экологические и другие факторы, которые нельзя оценить исключительно с помощью открытых данных. Допустим, модель определила прекрасный город для размещения предприятия, где есть нужные кадры, логистика и т. д., но там может не оказаться свободной территории.
На мой взгляд, разработанная методика лучше подходит для малых и средних предприятий. Для крупного бизнеса ее также можно применять, но понадобится больше ручной работы.
Более подробные результаты исследования будут отражены в цикле статей.
В исследовании достаточно прозрачно прописана методология: показано, откуда выгружать данные, как их обрабатывать и приводить к единому формату. Все это поможет получить список мест, подходящих для размещения конкретного предприятия.
Для дальнейшего проведения детальной оценки необходима экспертная валидация с выездом на место: всегда остаются технико-экономические, экологические и другие факторы, которые нельзя оценить исключительно с помощью открытых данных. Допустим, модель определила прекрасный город для размещения предприятия, где есть нужные кадры, логистика и т. д., но там может не оказаться свободной территории.
На мой взгляд, разработанная методика лучше подходит для малых и средних предприятий. Для крупного бизнеса ее также можно применять, но понадобится больше ручной работы.
Более подробные результаты исследования будут отражены в цикле статей.
ДРУГИЕ МАТЕРИАЛЫ