2.4. Види кластерного аналізу
Кластерна концепція фокусується на зв’язках і взаємозалежності між компаніями, об’єднаними в мережеву структуру для виробництва продукції, послуг і інновацій. Кластери відрізняються від інших форм співробітництва компаній тим, що фірми, які беруть участь у ньому, створюють виробничо-торгову мережу. Кластерна концепція виходить за межі “простих” горизонтальних мереж, у яких фірми, діючи на спільному ринку готових виробів і входячи до однієї промислової групи, кооперуються в таких напрямах діяльності, як дослідження і дослідні розробки, демонстраційні програми, спільний маркетинг чи закупівельна діяльність. Кластери значною мірою виступають як мережеві (вертикальні і/чи бічні) структури з комбінованих галузей, укомплектовані з різнорідних і доповнюючих фірм, які спеціалізуються на створенні будь-якого специфічного продукту, послуги чи бази даних, необхідних для даної мережі.
Встановлюючи жорсткі межі для галузей і секторів промисловості (часто заснованих на будь-яких статистичних параметрах), традиційний дослідницький підхід не бере до уваги важливість встановлення взаємозв’язків і обміну знаннями в процесі виробництва в рамках мережевої структури. На відміну від традиційного секторального підходу, який акцентує увагу на стратегічних групах подібних фірм зі схожою позицією в мережевій структурі, кластерна концепція пропонує такий ракурс розгляду економічних проблем, який більше узгоджується із сучасною точкою зору, заснованою на врахуванні взаємодії інноваційної теорії з характером ринкових відносин. Кластерна концепція виступає як альтернатива традиційному секторальному підходу в економічних дослідженнях ринку. Секторальний підхід зосереджує основну увагу на горизонтальних відносинах і конкурентній взаємозалежності (відносини між прямими конкурентами з подібною сферою діяльності, що виступають на тих самих товарних ринках), тоді як кластерний підхід фокусує свою увагу на важливості вертикальних взаємовідносин між різнорідними фірмами і їх симбіозною взаємозалежністю, заснованою на синергізмі, тобто взаємному посиленні дії. Незважаючи на те, що інноваційна діяльність стимулюється горизонтальною боротьбою між прямими конкурентами, що працюють на тих самих ринках, вертикальні відносини між постачальниками, головними виготовлювачами продукції і її користувачів також важливі для досліджень і генерування інновацій. Вищевказані розходження між кластерним і традиційним секторальним підходами викладені в таблиці 2.1.
Таблиця 2.1. Відмінності в традиційному та кластерному підходах
З метою організації більш заглиблених досліджень переваг кластерного підходу в Секретаріаті ОЕСР у 1997 р. була створена Цільова група по кластерній політиці і кластерному аналізу. Вихідними положеннями роботи Групи, затвердженими керівництвом ОЕСР (National Innovation Systems, OECD, Paris, 1997) стали такі:
- Фірми рідко вводять нововведення, знаходячись в ізоляції. Набагато інтенсивніше це відбувається в мережевих виробничих системах. У широку сферу інноваційної діяльності втягнуто багато учасників, і її успіх визначається їхньою вза- ємодоповнюваністю, наявністю в них спеціалізованих знань.
- Ефект синергії, що народжується в поєднанні знань різних фірм і організацій, що доповнюють одна одну, і необхідність для фірм боротися із зростаючою залежністю від умов навколишнього середовища, є чинником, який спонукає до формування кластерів і укладання фірмами угод щодо спільної інноваційної діяльності.
- Це вихідне теоретичне положення заснованої на взаємодії теорії інноваційних систем, де інновація визначається як інтерактивний навчальний процес, що базується на обміні знаннями і спільній діяльності різних учасників у виробничих мережевих структурах.
- Ефективні інновації народжуються з “нових” комбінацій вза- ємодоповнюваності, різноманітних знань і компетентності.
- Різні типи мережевих структур і ринків мають потребу в різних стилях інноваційної діяльності.
- Ініціатива створення кластерів бере свій початок з тенденції вдосконалювання керування на основі мереж і партнерств. Це також збігається з тенденцією переходу від політики прямого державного втручання в економіку до створення механізмів і спонукальних стимулів, що дозволяють побічно (не безпосередньо) впливати на процеси створення і функціонування мережевих структур. Уряд має відіграти роль помічника в утворенні кластерів, їхнього каталізатора, брокера, а також творця необхідних сприяючих інститутів.
Для різного рівня кластерного аналізу використовуються відповідні варіанти кластерної концепції. Так, на фірмовому рівні звичайно проводиться аналіз конкурентоспроможності мережі постачальників, що сформувалася навколо центральної компанії.
За допомогою аналізу цього типу фірма вивчається з метою визначення відсутніх ланок чи пошуку стратегічних партнерств для інноваційних проектів, що містять у собі весь виробничий ланцюг (таблиця 2.2).
Таблиця 2.2. Різні рівні кластерного аналізу
У такому випадку кластерний аналіз безпосередньо пов’язаний з діяльністю і стратегічним розвитком фірм. На мезорівні проводиться аналіз взаємозалежних галузей у рамках виробничого ланцюжка. Якщо аналіз на мезорівні найпопулярніший у США, Італії, Швеції, то в ряді інших країн, приміром, у Норвегії, Голландії, велике поширення одержав аналіз макрорівня, при якому акцент робиться на дослідження зв’язків усередині промислових груп чи мегакластерів, що поширюють свою діяльність практично на всю територію країни.
Кластерний аналіз розрізняється не тільки за рівнем предмета аналізу, але й щодо використання в ньому різної методології. Виділяються шість основних методичних підходів. Вони розташовані в наведеній таблиці 2.3 у порядку зменшення частоти їхнього використання в практичній діяльності, а саме: оцінка експерта, показники території (ПТ), аналіз “витрати — доход” (В-Д), заснований на торгівлі, аналіз “витрати — доход”, заснований на інноваціях, мережевий аналіз і огляди.
Таблиця 2.3. Альтернативні методи кластерного аналізу
Оцінка експертів — цей метод, можливо, є найрозповсюдже- нішим для ідентифікації регіональних кластерів через створення цільових груп, інтерв’ю і підготовку відповідних оглядів, а також інші засоби збору ключової інформації. До кола регіональних експертів можуть входити промислові лідери, громадські діячі й інші офіційні особи, що мають відношення до прийняття рішень. Вони є важливим джерелом інформації про тенденції розвитку регіональної економіки, її характеристику, сильну і слабку сторони застосовуваної в регіоні практики керування, постачальницькі мережі, структуру поточних інвестицій і потенційні можливості для виготовлення нової продукції. Під категорію “оцінка експертів” підпадають також звіти промислових асоціацій, статті в періодичній пресі про регіональну економіку й інші опубліковані документи, що надають досить цінні подробиці, але не є систематичним, заснованим на досвіді, аналізом.
Хоча збір даних для експертної оцінки може бути відносно результативним як за термінами й у вартісному вираженні, так і за цінністю зібраної інформації, однак він рідко виконується в систематизованому вигляді, достатньому для остаточних узагальнень. До того ж характерною для багатьох дослідників є переоцінка вірогідності думок, зібраних ними серед ділових кіл, а також можливе недоврахування безлічі потенційних упередженостей і необ’єктивності, що впливають якоюсь мірою на оцінку експертів. Крім того, у більшості експертів спостерігається досить обмежений обсяг практики і знань щодо широкого спектра економічних проблем. У зв’язку з цим метод експертної оцінки звичайно використовується в кластерному аналізі на мікрорівні.
Показник території. Дуже простий (хоча нерідко він неправильно розуміється) і досить обмежено застосовуваний метод виявлення регіональних промислових кластерів. Показник території (ПТ) є простим співвідношенням часток зайнятості: частка зайнятості в регіональній галузі від загальної зайнятості в регіональній економіці до частки зайнятості в національній галузі від загальної зайнятості в національній економіці. Якщо ПТ дорівнює 1,0, то це означає, що регіональна економіка має таку ж частку зайнятості в галузі, як і країна в цілому. Якщо ж ПТ перевищує 1,25, то це, зазвичай, розцінюється як свідчення регіональної спеціалізації в даному секторі. Застосовувані в звичайній манері, показники території абсолютно нічого не говорять про регіональні промислові кластери. Вони, як правило, використовуються в техніці аналізу галузі і тому не сприяють розпізнаванню взаємозалежностей усередині секторів. У зв’язку з цим дослідження промислових кластерів з метою їхньої ідентифікації, засновані тільки на ПТ, можуть дати перекручену картину. Однак ПТ у взаємодії з іншими методами аналізу дуже добре сприяє підвищенню якості кластерного аналізу мезорівню.
Зазвичай для аналізу промислових кластерів мезорівня застосовуються два основних види аналізу: “зверху — униз” і “знизу — нагору”. Останній вид, “знизу — нагору”, найбільше застосовується для невеликих регіонів, що мають лише декілька галузей промисловості, або для міст і місцевостей з малою кількістю секторів економіки з невеликими можливостями для працевлаштування. За допомогою цього виду аналізу аналітик прагне визначити можливості для промислового кластеру, розглядаючи кожен сектор окремо, і лише потім виявляє його зв’язки з іншими галузями і пов’язаними з ними некомерційними інститутами. Власне кажучи, аналітик у цьому випадку створює картину регіональної промислової взаємозалежності від самих підвалин, поступово, сектор за сектором. Показники території можуть використовуватися в такому аналізі як один із критеріїв характеристики сектора (див. рис. 2.3).
Рис. 2.3. Метод кластерного аналізу мезорівня “знизу — нагору” (для невеликих регіонів з малою кількістю галузей)
Метод аналізу промислових кластерів “зверху — униз” використовує для їхньої ідентифікації підходи, засновані на філософії зведення вищого до нижчого (статистичний кластерний аналіз, аналіз засобів виробництва та ін.). Цей метод найчастіше застосовується у випадках, коли спостерігається значна диверсифікова- ність промисловості в регіональній економіці і важливо не допустити плутанини в секторах при дослідженні стану регіональної економічної взаємозалежності (див. рис. 2.4).
Цей метод трохи поступається іншим щодо контролю за вірогідністю аналізу, зате він дає унікальні можливості продемонструвати рівень складності кластерного аналізу.
Розпізнавання кластерів через аналіз “витрати — доход”. Регіональні аналітики вже давно використовують ряд методик, що включають у себе теорію графіків, тріангуляції, компонентів засобів виробництва та ін. для того, щоб поєднувати галузі в групи, засновані на зв’язках “витрати — доход”.
Рис. 2.4. Метод кластерного аналізу мезорівня “зверху — донизу” (для промислово розвинених регіонів)
У самих пізніх дослідженнях кластерів став застосовуватися сучасніший статистичний метод кластерного аналізу. Як правило, здійснюється п’ять головних етапів проведення “В-Д” аналізу промислових кластерів. Назвемо їх:
1. Дати характеристику промислових кластерів (існуючих чи потенційних), що виникають, прив’язаних до місцевості (чи не прив’язаних).
2. Визначити найбільш придатний для аналізу метод: “зверху — униз” чи “знизу — нагору”.
3. У випадку використання підходу “зверху — униз” вибрати аналітичний метод (статистичний кластерний аналіз, аналіз факторів виробництва та ін.).
4. Забезпечити збір даних.
5. Провести аналіз і дати трактування його результатів.
На наступних діаграмах автором представлена спрощена логічна схема підходу до кластерної політики й аналізу. На першій діаграмі (див. рис. 2.5) зображується загальний підхід, що починається з визначення характеристик кластеру і, відповідно, методу і техніки аналізу кластеру. Визначення кластеру може ґрунтуватися на моделі національних конкурентних переваг (“діамант” Портера) або на вужчому підході до промислової взаємозалежності, заснованому на технологічних взаємозв’язках. У свою чергу, визначення кластеру, сфокусоване на відносинах “покупець — постачальник”, ґрунтується на використанні кількісного аналізу з матрицею “витрати — доход”, що відбиває підтверджені документами торгові потоки між багатьма, часом несподіваними учасниками.
Рис. 2.5. Загальний підхід до кластерної політики та аналізу
Висновки для економічної політики, засновані на отриманих за допомогою аналізу даних, використовуються для розробки стратегії розвитку і вироблення заходів для формування нового кластеру чи розширення вже існуючого кластеру, що має гарні перспективи розвитку. Однак, вибравши цю схему аналізу і розвитку кластеру, аналітики мимоволі наштовхуються на досить значний набір параметрів, з якими їм доводиться працювати. І це, безумовно, породжується насамперед самою теорією кластерів, яка має багато положень загального характеру, а також самою ідеєю промислового кластеру.
Аналітик має дати відповідь на безліч питань. По-перше, на чому варто робити акцент — на вже існуючих промислових кластерах або на виникаючих, чи ж на тих, котрі потенційно можуть виникнути? Чи обов’язково кластери мають бути розташовані в межах своєї країни? У пропозиції Портера зроблено саме таке припущення. Однак в умовах глобалізації, що посилюється, багато компаній мають основних торгових і неторгових партнерів у різних країнах і регіонах. Якщо деякі з найважливіших взаємозалеж- ностей склалися між фірмами різних країн, то як у такому випадку повинен аналітик розглядати цю сторону кластеру з погляду її значущості для формованої регіональної політики? До того ж, що є важливішим для кластерів — неформальні зв’язки між фірмами чи формальні торгові відносини? Відповідь залежить від того, на чому було зроблено акцент — на інноваціях чи на вже існуючому виробництві?
На рисунку 2.6 представлений альтернативний спосіб інтеграції кластерної концепції в процес формування регіональної політики. Концепція промислової взаємозалежності і конкурентних переваг використовується при формуванні принципів спеціалізованої політики і стратегічних завдань, що визначаються ще до здійснення кластерного аналізу. На основі сформульованого стратегічного завдання виробляється ефективний набір обмежень при визначенні кластеру, що, у свою чергу, припускає використання відповідної методики, обумовленої існуючими ресурсами й обмеженнями.
Рис. 2.6. Альтернативний підхід до кластерної політики та аналізу (акцент на вироблення стратегії і її реалізації)
Отримані на основі цілеспрямованого аналізу дані забезпечують ефективніші орієнтири і керівництво для розробки специфічних настановних ініціатив. Таким чином, у рамках альтернативного підходу до кластерної політики й аналізу акцент ставиться на первісне пріоритетне вироблення основ стратегії і її реалізацію ще до вибору методики аналізу. Цей напрям набуває все більшого визнання в країнах ОЕСР, де стало вже обов’язковим при визначенні перспектив економічного розвитку залучати до групи розроблювачів лідерів ділового світу вже на початковому етапі формулювання завдань. На сучасному етапі глобалізації значна частка розроблю- вальних економічних ініціатив пов’язана з формуванням промислових кластерів різного рівня — від локальних до національних і міжнародних, а в них провідна роль по праву належить тим же лідерам ділового світу.
У даній праці неможливо розглянути всі використовувані у світовій практиці методи кластерного аналізу через їх значну кількість. Це, безперечно, предмет окремого розгляду, однак, доцільно хоча б згадати, крім вище розглянутих, ще декілька найпопулярніших, а саме:
- графічний аналіз, заснований на теорії діаграм, що орієнтується на виявлення як мережевих структур, так і невеликих замкнутих груп ексклюзивних фірм з метою ідентифікації зв’язків між фірмами або промисловими групами (докладно описаний De Bresson, Les polestechnologiques du development: vers un concept opérationnel)13;
- аналіз відповідності, що y собі поєднує ряд методик, зокрема аналіз виробничих факторів, багатодіапазонне масшта- бування й ортодоксальну кореляцію, аналіз основних компонентів та ін. Ці види аналізу ставлять за мету виділити групи чи класи фірм або галузей з однотипним інноваційним стилем (описаний А. Шпилькампом (А. Spielkamp), К. Фопелем (К. Vopel), Mapping Innovative Clusters in NationalInnovation Systems)14;
- кількісний аналіз конкретних господарських ситуацій, згідно з науковими працями М. Портера, здійснений у різних країнах (П. Роувинен (Rouvinen Р.), Finnish ClusterStudies and New Industrial PolicyMaking)15.
Якісна відмінність повинна бути виявлена між підходами, орієнтованими на вивчення зв’язків між учасниками мережевих структур (аналіз В-Д і графічний аналіз), і методикою загальної кількісної оцінки кластерів (аналіз відповідності), що ставить завдання виявити об’єкти з однаковими характеристиками. Якщо перша група методик використовується для виявлення взаємозв’язків у мережевих структурах, у процесах виробництва чи в інноваційній діяльності, то остання група методик може бути ефективною при визначенні різних видів інновацій і поділу праці в інноваційних процесах. Незважаючи на розходження в наданих методиках, вони, проте, можуть спільно застосовуватися для фундаментальних досліджень. У таблиці 2.4 представлені зведені дані про використання різних кластер- них концепцій і методик аналізу в різних країнах світу.
Техніка кластерного аналізу одержала широке застосування для ідентифікації, виявлення основних характеристик, опису промислових кластерів чи взаємозалежних компаній і асоційованих з ними інститутів, що об’єднані загальними цілями і доповнюють один одного. Відсутність дотепер стандартизованих правил у сфері кластеризації приводить до того, що майже всі досліджувані кластери і ті, що формуються, мають унікальний і індивідуалізований характер і відрізняються за регіонами. Більш того, багато кластерів відрізняються один від одного навіть у межах одного регіону, тому що створюються різними людьми. Хоча існують загальноприйняті напрями розвитку галузей і лінії поводження на виробництві, однак унікальна продуктивність кожного району приводить до різних кінцевих результатів. Оскільки кластери в більшості промислово розвинутих країн уже практично стали чи стають основою регіонального і національного розвитку, то природно, що найближчим часом будуть розроблені світовими інститутами й ОЕСР об’єктивні методики ідентифікації і визначення характеристик кластерів.
Безумовно, вже незабаром з’являться деякі державні стандарти для визначення характеристик кластерів. Це буде особливо корисним для виникаючих кластерних структур для постійного коригування своїх наступних кроків згідно з стандартною моделлю. Вироблення стандартних умов формування і функціонування кластерів буде також корисним не лише з погляду збору однакових статистичних даних, але й дозволить регіонам і державі в цілому точніше калькулювати фактори концентрації трудової зайнятості і виявляти концентрацію експортоорієнтованих структур. Після визначення експортоорієнтованого потенціалу галузі з’являється можливість привести його у відповідність зі стандартизованими кластерними групами, як тими, що вже існують, так і прогнозованими.
Таблиця 2.4. Рівень кластерного аналізу, методики і концепції,
що застосовуються в різних країнах
Потенціал кластерного аналізу привернув увагу широкого кола аналітиків, зокрема і тих, хто займається аналізом як гловикликаний тими можливостями, що надає техніка кластерного аналізу для дослідження інтеграційних процесів у Європі і вивчення поступово виникаючих нових взаємозв’язків. Приклад динамічного розвитку фондових ринків в єврозоні чітко демонструє майже повне зникнення країнного ефекту, що практично був витиснутий впливом факторів галузевого характеру. Такий висновок представлений у дослідженні, здійсненому аналітиками Commerzbank і опублікованому в лютому 2001 р. У цьому дослідженні зроблено глибокий аналіз прогресуючої європейської інтеграції на більшості ринків капіталу. Лише кілька країн усе ще зберігають деяку відособленість у цих процесах. Якщо вважати природною поки лише часткову участь Великобританії в європейських інтеграційних процесах ринків капіталу, то досить значна відстороненість від них ринків капіталу Італії викликає набагато більший інтерес. На відміну від ринків цих держав ринки капіталів інших європейських країн вже практично злилися в єдину єврозону, активи якої регулюються централізовано.
Дослідження ринків капіталу на основі техніки кластерного аналізу було розпочато групою аналітиків Commerzbank ще в середині 90-х років з метою визначення можливостей арбітражних операцій у рамках невеликих кластерів на фондових ринках, однак при їхньому детальному вивченні кластери виявилися значно більшими структурами, ніж це раніше передбачалося. Згідно з висновком аналітиків, на початковій стадії дослідження найбільш необхідним виявився кластерний аналіз для розробки стратегії розвитку. На здійснення всього комплексу досліджень було витрачено вісім років, що були поділені на два періоди, по чотири роки кожний. Межа між періодами була встановлена в лютому 1997 р. Ця дата була обрана під впливом поспіху в оформленні єврозони, призначеному на січень 1999 р., і з урахуванням прискореної конвергенції різних розсіювань у рамках арбітражних угод як на ринках державних облігацій, так і акцій промислових підприємств. Побоювання викликало також посилення процесу конвергенції і на інших ринках капіталу.
Які параметри окремих акціонерних капіталів могли б бути використані як основа для ідентифікації кластерів? Врешті-решт був обраний такий показник, як доход з акціонерного капіталу, що представляє найбільш повний і чіткий критерій дій акціонерного капіталу в межах усього портфеля цінних паперів. На основі даних понад 700 портфелів акцій було складено пан’європейський індекс. Аналіз першого етапу доходів з акціонерного капіталу охоплював період із квітня 1993 р. по початок 1997 р., другий — з лютого 1997 р. по січень 2001 р.
Протягом першого періоду більшість виявлених кластерів (10 з 13) були домінуючими, причому кожний у своїй країні. Водночас розподіл кластерів по фондових ринках був рівномірнішим. У відносному вираженні значущість вибору ринку країни для кластерів була в 20 разів вище, ніж фондового16.
У ході детальних статистичних досліджень було виявлено, що коефіцієнт кластерної концентрації в деяких країнах досягав навіть рівня 338, при тім, що подібний коефіцієнт у галузі ніде не перевищував рівня 8.
Однак уже в другому періоді, що завершився до 2001 р., відбулися фундаментальні зрушення. Коефіцієнт кластерної концентрації для галузей уже сягав рівня 23, що свідчило про деяке збільшення значущості секторів для фондових ринків, тоді як для багатьох кластерів коефіцієнт їхньої концентрації для країни значно знизився. Не можна не зазначити виявлені винятки для трьох кластерів, що зберегли високий рівень коефіцієнта країнної концентрації, причому два з них були сфокусовані, відповідно на Великобританію і на Італію. Принципову відмінність кластеру Великобританії пояснити неважко, оскільки країна володіє найбільшим у Європі фондовим ринком і перебуває за межами Єврозони. Особливо висока вагомість показників Великобританії в таких секторах, як банківська справа, фармацевтика, нафта і телекомунікації і порівняно невелика в промисловому виробництві.
Незважаючи на це, за результатами кластерного аналізу Commerzbank, країнний ефект по Великобританії в другому періоді все-таки виявився в два рази нижче, ніж у першому. Більш вражаючою, мабуть, варто вважати ситуацію з італійським кластером. На думку Commerzbank, недавній потік коштів приватних інвесторів у придбання італійських акцій, цілком ймовірно, привів до дуже незвичайних подій на італійському фондовому ринку. Важливо також підкреслити, що подібно до англійського, італійський ринок має вагомий фінансовий сектор, який значно відрізняється за динамічністю від промислового.
Одержавши цікаві результати за підсумками багаторічного дослідження, Commerzbank оголосив про свій намір розширити сферу використання техніки кластерного аналізу і на його основі створити модель “взаємодії ринку”. В основу концепції цієї моделі закладається поділ певних змін на ті, які мають відношення лише до фондового ринку, і ті, котрі відносяться до широкого спектра ринку факторів виробництва. Розроблювані виражають впевненість в успіху моделі, що, на їхню думку, повинна дозволити оперативно виявляти тимчасові відхилення від довгострокових ринкових вартостей. Безперечно, інвестори давно шукають можливостей швидше виявляти подібні ринкові аномалії, і, цілком імовірно, що такий інструмент вони отримають у випадку успіху розробки.
Підхід, заснований на кластерному аналізі, є новим корисним і ефективним напрямом, що розширює портфель аналітичних методів. Обмеження піків коливань на фондових ринках у рамках кластерів може сприяти поширенню застосування моделі Commerzbank. З іншого боку, розширення вибору портфеля активів через різні кластери буде сприяти диверсифікованості. Проведення регулярних аналітичних досліджень за розробленою методикою буде сприяти розумінню того, як з часом змінюється розвиток класте- ризації. Хоча національні чи галузеві кластери історично добре знайомі світовому співтовариству, проте порівняно недавно ринки капіталів перегрупувалися, розділившись на напрями “старої” і “нової” економіки. Такі фундаментальні зрушення на товарно-виробничих ринках привели до деяких зовсім несподіваних зрушень на світових фондових ринках.
Наприклад, у США індекси NASDAQ і Dow Average, усупереч колишнім тенденціям, стали рухатися в зовсім різних напрямах у рамках щоденних котирувань. Водночас результати кластерних аналізів у Європі сприяли зникненню останніх надій керуючих інвестиційними фондами на те, що європейські активи можливо якось ефективно структурувати на країнній основі чи трансформувати у внутрішньорегіональні асигнування в межах єврозони з котируванням по пан’європейському індексу MSCI.