О возможности регионального развития на основе кластеризации Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 658.1 Р(470.5)

ББК У049(2Р-4ЧЕ)6

О ВОЗМОЖНОСТИ РЕГИОНАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ НА ОСНОВЕ КЛАСТЕРИЗАЦИИ

К.В. Екимова, Е.В. Федина

Статья посвящена проблемам регионального развития. Авторами предложена методика оценки привлекательности и приживаемости кластеров на территории региона, В статье авторы использовали разработанные положения методики для оценки привлекательности и приживаемости кластеров на территории Челябинской области.

Ключевые слова: экономит, развитие, регион, интеграция, кластер, отрасль, локализация, привлекательность, приживаемость.

Региональное социально-экономическое развитие представляет собой достаточно специфический процесс, поскольку он является и объективным и субъективным одновременно. Объективность социально-экономического развития состоит в том, что оно протекает под влиянием различных факторов (географических, исторических, демографических, ресурсных и т. д.) как в самом регионе, так и в стране в целом. Наряду с этим, развитие региона - субъективный процесс, поскольку он протекает под пристальным вниманием государственных органов управления как федерального, так и регионального уровня.

Развитие региона - явление сложное, поскольку зависит от множества факторов, этим, по сути, и объясняется его нелинейность и постоянные спады и подъемы. Несмотря на это, социально-экономическое развитие не может быть хаотичным, следовательно, оно требует тщательной проработки его стратегии.

Стоит заметить, что Стратегия социально-экономического развития региона (далее Стратегия развития региона) отражает не только его социально-экономический потенциал, но и основные направления развития субъекта на определенный период.

На сегодняшний день в Стратегиях ряда субъектов Российской Федерации (Самарская, Челябинская, Пермская, Тверская, Омская области, Красноярский край, Якутия и т. д.) уделяется значительное внимание экономической кластеризации отраслей как эффективному инструменту повышения конкурентоспособности региона.

Заметим, что на сегодняшний день не сформировалось четкого алгоритма выявления отраслей, кластеризация которых будет успешно складываться в дальнейшем и позволит достичь планируемых результатов. Как правило, предложения о формировании тех или иных интегрированных образований такого рода основаны либо на опыте других регионов или стран, либо на предпочтении отраслей, производство которых является преобладающим в данном регионе (например, металлургическая отрасль в Челябинской области).

Данные подходы, на наш взгляд, являются некорректным, поскольку не представляется возможным использовать опыт других субъектов или стран (без учета специфики данного региона), либо исключать из рассмотрения отрасли, не являющиеся доминирующими, но, тем не менее, имеющие значительный вес в экономике региона.

Таким образом, выявив определенные недостатки существующих теоретических и практических положений к формированию кластеров, мы разработали и предложили свой подход к решению данного вопроса.

На наш взгляд, при рассмотрении возможности кластеризации экономики региона необходимо не только выявить отрасли, в которых можно будет образовывать кластеры, но и проанализировать перспективу функционирования кластера в разрезе его привлекательности для региона, а также приживаемости на территории субъекта Федерации.

Необходимо отметить, что данная методика необходима для решения актуальных для региона вопросов:

1) какие отрасли необходимо развивать в регионе, а также привлекать для того, чтобы добиться поставленных стратегических целей развития;

2) есть ли у региона конкурентные преимущества для выявленных желательных для кластеризации отраслей;

3) по каким направлениям осуществлять расход бюджетных средств региона, чтобы стимулировать рост приживаемости кластеров различных отраслей;

Методический подход определения перспективной специализации экономики региона, предлагаемый нами, состоит из четырех основных этапов.

1 этап: отбор потенциальных отраслей, на данном этапе производится выбор отраслей, которые будут анализироваться. Вариантов отбора несколько: это может быть либо сплошной анализ всех отраслей области, либо выборка отдельных отраслей (например, на основе Стратегии развития региона). Стоит заметить, что указанные способы могут применяться в совокупности (исключение доминирующих отраслей, а затем сплошной анализ оставшихся для рассмотрения). Представляет-

ся также интересным расчет коэффициента локализации, величина которого указывает на потенциальные для кластеризации отрасли.

2 этап: оценка привлекательности кластеров состоит в расчете ряда показателей, которые будем называть локальными, характеризующих привлекательность кластера для региона. На основе полученных данных рассчитывается интегральный показатель привлекательности.

3 этап: оценка приживаемости кластеров позволяет определить возможность формирования данной интегрированной структуры на территории области с точки зрения наличия условий для ее успешного функционирования. На данном этапе также рассчитываются локальные показатели приживаемости, на основе которых впоследствии рассчитывается интегральный показатель приживаемости.

4 этап: выявление наиболее подходящих для кластеризации отраслей. При помощи полученных интегральных показателей привлекательности и приживаемости кластеров в исследуемых отраслях мы делаем вывод о возможности кластеризации на основе предложенной нами матрицы определения возможности формирования кластера на территории субъекта. Алгоритм оценки перспективной специализации представлен ниже.

Итак, задача оценки перспективной специализации экономики региона состоит в классификации множества отраслей конкретного субъекта (или отраслей, которые в силу определенных условий могут разместиться в рамках субъекта) на группы в зависимости от воздействия на экономику региона. На наш взгляд, интерес представляет выявление отраслей, в которых невозможно формирование кластеров, потенциальных отраслей, а также тех сфер, кластеризация которых не только возможна, но и желательна (рис. 1).

1

2

3

4

Рис. 1. Алгоритм оценки перспективной специализации экономики региона

Стоит заметить, что отрасли, попадающие в группу потенциальных либо желательных для кластеризации, впоследствии могут стать объектом интенсивной поддержки со стороны региональных властей.

Итак, рассмотрим предложенные этапы подробнее.

1. Отбор отраслей, которые будут включены в оценку перспективной специализации экономики региона.

Как отмечалось выше, отбор отраслей может быть произведен двумя способами. Либо производится выборка отраслей (например, на основе Стратегии развития региона или основных показателей развития самой отрасли), либо берутся во внимание все отрасли, развивающиеся в данном регионе.

Но в данном случае необходимо отметить наличие так называемых «подводных камней». Если отбор производится на основе показателей развития конкретной отрасли, то велика вероятность выбора отраслей-монополистов (так, например, Челябинская область известна своей сырьевой зависимостью и наличием металлургической отрасли, как одной из основных). Следовательно, показатели развития металлургической области будут на порядок выше, чем у других отраслей. В Российской Федерации достаточно большое количество регионов ориентируют свое развитие на формирование кластера, основываясь на общем экономическом курсе страны.

С другой стороны, брать во внимание все отрасли региона представляется не только громоздким, но и не рациональным.

Таким образом, представляется возможным либо ориентироваться на уже имеющиеся исследования Министерства экономического развития и торговли различных регионов, либо проводить самостоятельное исследование, основываясь на определенных методиках.

Так, при определении искомых отраслей можно рассчитать традиционный коэффициент локализации. Расчеты могут осуществляться по объему произведенной продукции, основным производственным фондам, численности основного персонала, производительности труда, экспорту, импорту, инвестициям в основной капитал, иностранным инвестициям. Коэффициент локализации показывает уровень развития отрасли и её значимость в экономике региона. Мы предлагаем рассчитывать данный коэффициент следующим образом:

Кп>1

■ р. (1> ' <2і Р = 5к

где Ру - доля отрасли} в регионе 1 по производству; Р|д - доля отрасли 1 по производству в масштабе страны; - объем производства продукции отрасли в рамках региона; - объем производства в целом по региону; объем производства

продукции отрасли в рамках страны; - объем производства в целом по стране.

Если расчетный показатель коэффициента локализации больше либо равен единице, то в данной отрасли возможно создание кластерной структуры.

2. Оценка привлекательности экономики региона.

Под привлекательностью мы понимаем способность интегрированного образования стимулировать и содействовать достижению целей социально-экономического развития региона.

Оценка привлекательности основывается на выявлении влияния кластера, которое он будет оказывать на показатели социально-экономического развития того или иного региона. Поскольку влияние может быть различным и предполагает некоторую степень противоречивости, то оценка будет производиться по отдельным составляющим. С этой целью мы вводим понятие локального фактора привлекательности. Таким образом, оценка по каждому локальному фактору привлекательности будет производиться на основе сопоставления конкретных особенностей рассматриваемой отрасли и сложившимися условиями производства в регионе.

При этом при выборе факторов мы брали за основу ряд локальных показателей, свидетельствующих не только об основных ориентирах экономической политики региона, но и состоянии, а также потенциале его экономики.

Итак, после определения отраслей, в рамках которых планируется формировать кластеры, определяется перечень факторов, влияющих на при-

влекательность кластера для региона.

Таким образом, для выявления привлекательности кластеров в различных отраслях для региона, на основе проведенного нами анализа, выявим следующий набор значимых факторов:

1. Уровень жизни населения региона (заключается в расчете средней заработной платы с учетом социальных выплат в рассматриваемой отрасли).

2. Уровень занятости населения региона (количество рабочих мест в отрасли по отношению к численности работающего населения региона).

3. Инвестиционный фактор (представляет собой уровень инвестиционной привлекательности данной отрасли в противовес инвестиционной привлекательности прочих отраслей).

4. Уровень воздействия на общий экономический рост региона (данный фактор выражает собой влияние объема продаж конкретной отрасли на уровень ВРП).

Данные факторы непосредственно оказывают влияние на привлекательность кластеризации и для дальнейшего анализа требуется количественная оценка каждого из них. Представляется необходимым расчет так называемых локальных показателей привлекательности кластера для региона с целью последующего расчета интегрального показателя привлекательности. Локальные показатели привлекательности кластера представлены в табл. 1.

После расчета локальных показателей привлекательности кластеризации отрасли для региона выявляется отрасль - эталон с наилучшими локальными показателями.

Комплексный показатель привлекательности каждой из отраслей будет рассчитываться по следующей формуле:

^прив —

= ^(1~Хш)2+(1“Хз)2+(1-ХиП)2+(1-хсэр)2 > (2)

где Xj - стандартизированный показатель ]-й отрасли, который определяется по формуле:

Таблица 1

Показатель Условное обозначение Расчетная формула Примечание

Уровень среднемесячной заработной платы в отрасли У- зп -у _ ЗПотр ЗП ЗПрег Представляет собой расчет среднего уровня оплаты труда работников за конкретный, заранее установленный период времени в противовес среднемесячной заработной плате по региону

Уровень занятости Уз з у _ отр 3 Ч общ Показывает долю занятых в отрасли по отношению к общему количеству занятых в регионе за конкретный период времени

Уровень инвестиционной привлекательности У„П и тг _ 0ТР * ИП общ Представляет собой расчет доли инвестиций в основной капитал в отрасль от общей суммы инвестиций, привлеченных в регион

Уровень содействия общему экономическому росту региона у J сэр огг хт отр “Р ВРП Представляет собой долю отрасли в валовом региональном продукте

где тах aj - эталонное значение показателя.

После расчета комплексного показателя привлекательности каждой отрасли присваивается балл из шкалы [-1; 0; 1]. Это необходимо для дальнейшего выявления возможности кластеризации в отрасли на основе комплексных показателей привлекательности и приживаемости кластера на территории конкретной области.

Таким образом, мы имеем следующие интервалы значений привлекательности:

1прив е (0,5;+оо) => (-1),-» непривлекательный

кластер,

1прив £ (0; 0,5] => 0, —> потенциально привлека- (4) тельный кластер,

1прив = 0 => 1, -» высокопривлекательный кластер.

Отметим, что если кластер попадает в группу непривлекательных, то это говорит том, что кластеризация данной сферы нецелесообразна, поскольку она отрицательно влияет на благосостояние региона.

Группа потенциально привлекательных кластеров представляет собой ту сферу, которая нуждается в поддержке со стороны региональных властей, при этом является достаточно конкурентоспособной, либо стратегически важной для данного региона.

Что касается высокопривлекательных кластеров, то данная группа является первоочередной для кластеризации, поскольку в ней уже сформировались определенные устойчивые связи между предприятиями, в данной сфере уже существует ряд успешно функционирующих предпринимательских сетей и т. д. При этом наиболее важным является то, что кластеры данной группы положительно влияют на основные показатели социально-экономического развития региона.

Следующий этап методики - оценка приживаемости кластера в определенной отрасли на территории конкретного региона.

3. Под приживаемостью мы будем понимать наличие в регионе специфических условий для функционирования кластерных структур, которые не только способствуют успешной деятельности такого рода интегрированных образований, но и стимулируют их развитие.

Оценка приживаемости кластерных структур также заключается в расчете и анализе ряда локальных показателей, которые выражают непосредственное влияние ряда факторов на функционирование интегрированных образований.

По нашему мнению, основными факторами, влияющими на приживаемость кластерных структур, являются:

1. Обеспеченность региона балансовыми запасами основных видов природных ресурсов: для того чтобы определить перспективность развития отрасли, а тем более приживаемость рассматриваемого интегрированного образования стоит оценить обеспеченность региона с точки зрения его природно-ресурсного потенциала. В расчет берутся следующие основные виды ресурсов: нефть, природный газ, железная руда, алюминиевое сырье, строительные материалы, энергоресурсы, лесные и водные ресурсы.

2. Обеспеченность трудовыми ресурсами: отражает их наличие в регионе по сравнению с аналогичным показателем в масштабах страны.

3. Финансовое состояние предприятий отрасли: рассматривается с точки зрения оценки просроченной кредиторской и дебиторской задолженности предприятий отрасли региона и сравнении данного показателя с аналогичным значением по стране.

4. Уровень развития производства: сравнивается региональный среднедушевой объем производства и среднедушевой объем производства в рамках страны. Локальные показатели приживаемости кластера представлены в табл. 2.

Далее оценка приживаемости кластерных структур в рамках региона проводится аналогично оценке привлекательности, т. е. определяется комплексный показатель приживаемости:

^приж —

— ^1 — хпр ^ + (1 — хтп) + (1 — Хфс ^ .(5)

Аналогично оценке привлекательности делаются выводы о приживаемости кластера на территории региона, то есть присваиваются баллы из шкалы [-1, 0, 1] и формируются определенные интервалы:

1прив е (0,5; +оо) (-1), региональные условия не способствуют приживаемости кластера,

1прив е(0;0,5]=> 0,-» региональные условия (6) способствуют приживаемости кластера,

1Прив = 0 => 1, региональные условия полностью обеспечивают приживаемость кластера.

Таким образом, в случае присвоения рассматриваемому кластеру балла (-1), он признается не способным к адаптации в данном регионе. Это объясняется относительной дороговизной по сравнению с другими субъектами природных ресурсов, производственных помещений, рабочей силы. Также это может быть значительная стоимость финансовых ресурсов.

Определив балльные оценки привлекательности и приживаемости кластера в рамках конкретного региона, мы можем говорить о возможности образования кластерных структур.

Таблица 2

Показатель Условное обозначение Расчетная формула Примечание

Обеспеченность региона балансовыми запасами основных видов природных ресурсов опр о - ^ р Епр, Данный показатель отражает обеспеченность региона основными видами природных ресурсов

Индекс трудового потенциала Итп _ ТН по региону ТН по стране Данный показатель отражает долю трудоспособного населения региона в стране

Индекс финансового состояния предприятий Ифс Ор ті _ Хпз ФС Роз’ Данный показатель отражает долю просроченной дебиторской и кредиторской задолженности предприятий конкретной отрасли региона в аналогичном объеме задолженности по стране

Индекс уровня развития производства отрасли Ирп и.-£. Рп ’ Данная формула представляет собой расчет доли регионального среднедушевого объема производства отрасли в среднедушевом объеме производства по стране

Для этого мы предлагаем матрицу определения возможности формирования кластера на территории субъекта (рис. 2).

Итак, мы предлагаем ввести следующие итоговые характеристики кластерных структур: невозможность образования кластера (НК), потенциально возможное образование кластера (ПК), желательное образование кластера (ЖК).

Представляется, что в группу НК попадают кластеры отраслей, для которых нет в регионе условий успешного функционирования, это может быть связано с рядом причин, например, отсутствием в области необходимых производственных ресурсов (в частности, полное обеспечение ресурсами за счет привоза из других регионов), нехватка трудовых ресурсов (этот параметр повлияет на их стоимость, поскольку она будет значительно выше, чем в регионах с достаточным количеством рабочей силы).

Балльная оценка привлекательности кластера

Балльная оценка приживае- мости кластера -1 0 1

-1 НК НК НК

0 НК ПК ЖК

1 НК ПК ЖК

Рис. 2. Матрица определения возможности формирования кластера на территории субъекта

Также в данном случае должно учитываться влияние интегрального показателя привлекательности рассматриваемого кластера для региона,

который включает в себя ряд составляющих локальных показателей.

Разработанные положения методики были использованы для оценки привлекательности и приживаемости кластеров на территории Челябинской области, при этом были отобраны пять отраслей: стройиндустрия, машиностроение, сельское хозяйство, добыча полезных ископаемых, связь. Исходные данные для анализа приведены в табл. 3.

Исходя из этого, приоритетной отраслью для формирования кластера является машиностроение, поскольку коэффициент локализации в данном случае равен 1,04. При этом в анализ необходимо включить сельское хозяйство (поскольку коэффициент локализации близок к единице) и стройиндустрию, поскольку в соответствии со Стратегией развития Челябинской области [1] эта отрасль признана приоритетной в регионе.

Показатели, исходные для расчета привлекательности приведены в табл. 4.

Итак, исходя из полученных данных, показатели отрасли эталона будут выглядеть следующим образом (табл. 5).

Исходя из этого, матрица стандартизированных показателей будет иметь вид, представленный в табл. 6.

Таким образом, комплексный показатель привлекательности будет иметь следующие значения:

1. Для строительной отрасли:

|ст-ва =0 35 Априв

2. Для машиностроения:

1:ри» = 0,82.

3. Для сельского хозяйства:

=0,82.

Таким образом, учитывая ограничения, отраслям присваиваются следующие баллы:

Таблица 3

Показатель Строительство Машиностроение Сельское хозяйство Добыча полезных ископаемых Связь

Удельный вес в регионе по производству 0,045 0,024 0,041 0,007 0,0039

Удельный вес в рамках страны по производству 0,108 0,023 0,048 0,081 0,029

Коэффициент локализации 0,416 1,04 0,854 0,086 0,134

Таблица 4

Показатель Строительство Машиностроение Сельское хозяйство

Уровень среднемесячной заработной платы по отрасли 0,931 0,853 0,611

Уровень занятости 0,076 0,051 0,019

Уровень инвестиционной привлекательности 0,028 0,011 0,042

Уровень содействия общему экономическому росту региона 0,059 0,061 0,065

Таблица 5

Показатель Отрасль - эталон

Уровень среднемесячной заработной платы по отрасли 0,931

Уровень занятости 0,076

Уровень инвестиционной привлекательности 0,042

Уровень содействия общему экономическому росту региона 0,065

Таблица 6

Показатель Строительство Машиностроение Сельское хозяйство

Уровень среднемесячной заработной платы по отрасли 1 0,92 0,66

Уровень занятости 1 0,67 0,25

Уровень инвестиционной привлекательности 0,66 0,26 1

Уровень содействия общему экономическому росту региона 0,91 0,63 1

Строительство -* 0;

Машиностроение -* (- 1)

Сельское хозяйство -* (-1).

Итак, стройиндустрия представляет собой сферу, имеющую определенный потенциал, позволяющий считать данную отрасль привлекательной для кластеризации.

В отношении машиностроения стоит отметить, что негативными факторами, повлиявшими на отнесение отрасли в группу непривлекательной с точки зрения кластеризации, являются следующие:

- сравнительно низкий уровень занятости населения в отрасли;

- низкая инвестиционная привлекательность;

С другой стороны отрасль машиностроения оказывает серьезное содействие экономическому росту региона, поскольку имеет значительную долю в валовом региональном продукте. Также в отрасли машиностроения по данным Росстата [2] достаточно высокий уровень среднемесячной заработной платы.

В отношении сельского хозяйства стоит заметить следующее: уровень занятости в данной сфере достаточно низкий, это объясняется влиянием различных факторов, например, низким уровнем заработной платы, миграцией населения из сельской местности в городскую среду вследствие отсутствия нормального уровня жизнеобеспечения и т. д. Инвестиционная привлекательность сельского хозяйства также низкая.

Далее проведем оценку приживаемости, используя изложенный выше алгоритм оценки. Расчет показателей приживаемости представлен в табл. 7.

Итак, исходя из полученных данных, показатели отрасли - эталона будут выглядеть следующим образом (табл. 8).

Исходя из этого, матрица стандартизированных показателей будет иметь вид, представлены в табл. 9.

Таким образом, комплексный показатель приживаемости будет иметь следующие значения:

1. Для строительной отрасли:

Тст-ва _ а оо Априж

2. Для машиностроения:

Тм — о 07 Априж 1 *

3. Для сельского хозяйства:

Тс/х = Л о Априж и’°'

Таким образом, учитывая ограничения, отраслям присваиваются следующие баллы:

Строительство -> (-1);

Машиностроение -* (- 1);

Сельское хозяйство -» (-1).

Итак, оценка приживаемости кластеризации в рассматриваемых отраслях позволяет сделать вывод о том, что формирование кластеров в них затруднительно из-за несоответствия условий региона требованиям кластеризации.

В частности, отрасль машиностроения характеризуется наличием большого объема просроченной кредиторской и дебиторской задолженности, что говорит не только о потерях предприятий от-

расли, но и об их неплатежеспособности, а также о возможном наличии схем ухода от налогообложения, вывода капитала.

Положительным моментом является уровень развития производства в машиностроении, а также высокий показатель обеспеченности трудовыми ресурсами.

В отношении стройиндустрии стоит заметить низкую обеспеченность трудовыми ресурсами. Виной тому отсутствие не только специалистов с высшим образованием, но и дефицит работников со средним специальным образованием. Суммы просроченной дебиторской и кредиторской задолженности в стройиндустрии также высоки.

Сельское хозяйство характеризуется наименьшей обеспеченностью трудовыми ресурсами, но в то же время наличие просроченной задолженности в данной отрасли минимально, а уровень развития производства приближен к общероссийскому [2].

Итак, используя матрицу определения возможности формирования кластера на территории Челябинской области, мы можем сделать вывод, что отобранные отрасли попадают в группу нежелательных для образования кластера. Необходимо отметить, что отрасль машиностроения является привлекательной для кластеризации, но приживаемость кластера машиностроения затруднительна. Причем коэффициент локализации в данной отрасли выше единицы, что также доказывает возможность формирования кластера в рамках отрасли при определенном изменении условий региона, которые отрицательно воздействуют на приживаемость кластера.

Таблица 7

Показатель Строительство Машиностроение Сельское хозяйство

Обеспеченность природными ресурсами 0,12 0,12 0,12

Обеспеченность трудовыми ресурсами 0,028 0,061 0,019

Индекс финансового состояния предприятий 0,041 0,075 0,038

Индекс уровня развития производства отрасли 0,641 1,685 0,987

Таблица 8

Показатель Отрасль - эталон

Обеспеченность природными ресурсами 0,12

Обеспеченность трудовыми ресурсами 0,061

Индекс финансового состояния предприятий 0,038

Индекс уровня развития производства отрасли 1,685

Таблица 9

Показатель Строительство Машиностроение Сельское хозяйство

Обеспеченность природными ресурсами 1 1 1

Обеспеченность трудовыми ресурсами 0,46 1 0,31

Индекс финансового состояния предприятий 1,08 1,97 1

Индекс уровня развития производства отрасли 0,38 1 0,59

для того или иного субъекта Федерации. Следовательно, зная «слабые» стороны экономики региона, становится возможным разрабатывать варианты улучшения сложившейся ситуации.

Литература

1. http://gks.ru//Россия в цифрах.

2. Шр://есопот - chelreg. ги // Стратегия социально-экономического развития Челябинской области до 2020 года.

Поступила в редакцию 3 декабря 2009 г.

Екимова Ксения Валерьевна. Доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры «Экономика, управление и инвестиции» Южно-Уральского государственного университета, г. Челябинск. Область научных интересов - управление региональным инвестиционно-строительным комплексом, оценка эффективности функционирования регионального инвестиционно-строительного комплекса. Контактный телефон: (8-351)267-92-80.

Yekimova Ksenia Valerievna is Dr.Sc. (Economics), Associate Professor, Professor of the Economics and Investment Management Department of South Ural State University, Chelyabinsk. Research interests: management of a regional investment-building complex, estimation of the regional investment-building complex functioning efficiency. Tel: (8-351)267-92-80.

Федина Екатерина Валерьевна. Ассистент кафедры «Экономика, управление и инвестиции» Южно-Уральского государственного университета, г. Челябинск. Область научных интересов - региональная экономика, оценка эффективности функционирования интегрированных структур. Контактный телефон: (8-351)267-92-80.

Fedina Ekaterina Valerievna is assistant of the Economics and Investment Management Department of South Ural State University, Chelyabinsk. Research interests: regional economy, estimation of the integrated structures functioning efficiency. Tel: (8-351)267-92-80.

Стоит заметить, что данная методика позволяет не только выявить отрасли, которые будут плодотворной почвой для формирования кластера, но и потенциальные отрасли, которые ранее по различным причинам оставались без значительной государственной поддержки.

На наш взгляд, указанный подход позволяет выявить факторы, негативно влияющие на возможность кластеризации в рамках региона, поскольку формирование кластеров рассматривается через призму привлекательности и приживаемости