CC BY
70
Прогнозирование уровня конкурентоспособности региона с учетом фактора
кластеризации экономики Predicting the level of competitiveness of the region, taking into account the factor of
the economy clustering
Гагарина Галина Юрьевна Gagarina Galina Y.
Доктор экономических наук, доцент, заведующая кафедрой национальной и
региональной экономики Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова
E-mail: galina_gagarina@mail.ru Чайников Валерий Николаевич Chainikov Valeri N.
Кандидат экономических наук, доцент, заведующий кафедрой управления
качеством и конкурентоспособностью Чувашский государственный университет имени И.Н. Ульянова
E-mail: chvn66r@mail.ru Чайникова Лилия Николаевна Chainikova Liliya N.
Доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры национальной и
региональной экономики Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова
E-mail :lilia. tambov@mail. ru
Аннотация. В статье выделены источники формирования новых конкурентных преимуществ кластеризации экономики региона. Предложена экономико-математическая модель прогнозирования уровня конкурентоспособности экономики региона с учетом фактора её кластеризации. Основное преимущество предложенной модели заключается в том, что она служит эффективным инструментом многовариантного моделирования результатов исследуемого параметра. Разработан алгоритм методики прогнозирования, позволяющий количественно определить
влияние данного фактора кластеризации на уровень конкурентоспособности региональной экономики.
Annotation. The article highlighted new sources of competitive advantages of clustering of the regional economy. An economic and mathematical model of the competitiveness of the regional economy based on factors predicting its clustering. The main advantage of the proposed model is that it serves as an effective tool for multivariate modeling of the results of the test parameter. An algorithm for the prediction method that allows to quantify the impact of this factor clustering level of competitiveness of the regional economy.
Ключевые слова: прогнозирование, уровень конкурентоспособности, кластеризация, экономика региона, экономико-математическая модель.
Keywords: forecasting, competitive level of clustering, the region's economy, economic and mathematical model.
ВВЕДЕНИЕ
Кардинальные изменения, происходящие в России в последние десятилетия во всех сферах жизни и в процессах управления социально-экономическими системами, усилили значимость совершенствования региональной политики и регионального управления. В связи с этим существенно возрастает роль прогнозов как важнейшего инструмента регулирования социально-экономического развития регионов. Региональные прогнозы необходимы для принятия решений на различных уровнях управления, формирования политики, элементы которой уже заложены в прогнозах. Региональный прогноз может быть не только ориентиром, но и информационной основой для разработки гипотез, концепций, программ, стратегических планов, обеспечивающих устойчивость региона [1].
Проблемы регионального прогнозирования носят многоплановый и многосторонний характер, так как затрагивают управленческие воздействия на внешнюю и внутреннюю среду региона.
В условиях циклического развития экономики важно подготовиться к кризисам, выявить факторы, определяющие успех экономического и социального
развития регионов, что в значительной степени обеспечивается за счет эффективного прогнозирования.
Важнейшим системообразующим свойством экономической системы, действующей в конкурентных условиях, является конкурентоспособность региона, под которой следует понимать его роль и место в экономическом пространстве РФ, способность обеспечить достойный уровень жизни населения и возможность реализовать имеющийся потенциал (производственный, трудовой, инновационный, ресурсно-сырьевой и т.д.). Этим обусловлено большое значение оценки уровня и возможности прогнозирования конкурентоспособности региональной экономики.
В настоящее время конкурентоспособность региона следует рассматривать не только с точки зрения соперничества между регионами, но и с точки зрения сотрудничества. Наличие у региона новых технологий, продукции, идей, в получении которых могут быть заинтересованы другие регионы, служит свидетельством его конкурентоспособности.
Факторы, обеспечивающие рост конкурентоспособности региона, рассматриваются современными учеными и специалистами с нескольких точек зрения: кластерного подхода, создания инновационной системы и поступательного развития предпринимательства.
В соответствии с кластерной концепцией конкурентоспособность определенного региона зависит от наличия кластера взаимосвязанных отраслей. Именно кластеры создают критическую массу, необходимую для конкурентного успеха в определенных отраслях. Поэтому одна из задач при прогнозировании конкурентоспособности региона - учет фактора кластеризации, являющегося источником формирования новых конкурентных преимуществ за счёт [2]:
- повышения инновационной активности предприятий и организаций как лидеров территориальных кластеров, так и их деловых партнёров по производству конкурентоспособной продукции;
- повышения инвестиционной привлекательности территориальных кластеров и региона в целом;
- более тесного взаимодействия государственной и муниципальной власти с бизнесом, а также другими участниками этого процесса с целью получения синергетических эффектов, которые также способствуют росту конкурентоспособности экономики региона.
В широком смысле кластеризация экономики региона не сводится к организационной перестройке территориального производства, а имеет более широкое практическое значение, особенно в долгосрочном плане.
Формирование на региональном уровне стратегии кластерного преобразования экономической среды создает возможность преодоления управленческого стереотипа, в соответствии с которым российские органы власти и управления стремятся транслировать бизнесу собственные цели в отношении обеспечения административно-территориальных образований ресурсами, а также товарами и услугами. Такая региональная экономическая политика не способствует повышению эффективности экономики, усиливает экономическое неравенство регионов, лишает их стратегических перспектив.
Особенность кластерной организации экономики региона состоит в том, что кластер экономически интегрирует совокупность территориально объединенных экономических субъектов, представляющих различные отрасли и сферы деятельности, объединяемые эффектом взаимодополняемости в сфере производства и реализации продукции услуг.
Следует отметить, что вопросам формирования региональных кластеров и их позитивного влияния на экономическое развитие регионов посвящено большое количество исследований как отечественных, так и зарубежных ученых. Однако, несмотря на широкий спектр решаемых в них задач, авторы не затрагивают вопрос количественной оценки влияния масштаба кластерной организации экономики регионов на повышение их конкурентоспособности. Учитывая большую значимость практического использования кластерного подхода в стратегическом планировании социально-экономического развития региона, особого внимания заслуживает построение экономико-математической модели, позволяющей прогнозировать уровень конкурентоспособности с учетом фактора кластеризации экономики.
Целью моделирования влияния кластеризации экономики региона на уровень её конкурентоспособности является получение информации об альтернативных вариантах возможных сценариев развития, выбора оптимального и принятия управленческих решений для его реализации.
ОСНОВНОЙ РАЗДЕЛ
Для разработки экономико-математической модели прогнозирования уровня конкурентоспособности региона необходимо было решить ряд последовательных задач:
1) выбрать математическую функцию, которая бы адекватно отражала взаимосвязь уровня конкурентоспособности с показателем масштаба кластеризации;
2) установить критерий (показатель) влияния кластеризации экономики региона на уровень его конкурентоспособности;
3) произвести параметризацию выбранной функции применительно к процессу изменения конкурентоспособности экономики региона в долгосрочной перспективе;
4) определить количественные значения постоянных параметров выбранной функции прогнозирования;
5) разработать методику прогнозных расчетов исследуемого параметра.
Рассмотрим обозначенный выше алгоритм построения экономико-
математической модели, начиная с выбора функции, отражающей динамику уровня конкурентоспособности экономики региона, которая является основой объективности и точности решения поставленной задачи. Поскольку объект прогнозирования рассматривается как совокупность взаимодействующих процессов, протекающих в реальном времени, то в экономико-математической модели должно присутствовать время, в течение которого происходит развитие конкурентных процессов.
Для прогнозирования уровня конкурентоспособности региона в долгосрочной перспективе предлагается представить зависимость этого параметра в виде логистической кривой в координатах «уровень конкурентоспособности - время» (рис.1). При этом для решения задачи выбора функции, отражающей зависимость
Укср=ад, считаем целесообразным разделить логистическую кривую на два участка, как это показано на рис.1, где точка А является точкой перегиба, отражающей переход с ретроспективного периода в прогнозируемый, а точка В - максимальное значение уровня конкурентоспособности под воздействием внешних и внутренних факторов, включая фактор кластеризации. Кроме того, точка В является точкой насыщения.
Рис.1. Динамика уровня конкурентоспособности экономики региона в зависимости от времени: I - участок ретроспективного развития; II - участок
развития в прогнозном периоде
Первый участок логистической кривой отражает ретроспективный период изучаемого параметра, а второй - прогнозируемый, отражает динамику его развития в перспективе. При этом на первом участке зависимость Укср=ОД строится на основе результатов оценки уровня конкурентоспособности региона в ретроспективном периоде с помощью существующих методик [4, 5], и аналитическая функция здесь может быть определена с помощью соответствующего тренда, построенного на основе статистических данных. Для участка II необходимо изыскать специальную функцию прогнозирования, которая бы адекватно отражала динамику исследуемого параметра в будущем. Такой подход дает возможность объективно оценить динамику уровня конкурентоспособности субъекта и получить адекватную информацию для эффективного управления и своевременного принятия соответствующих решений.
На основе анализа современных методов прогнозирования нами сформулирован вывод о возможности использования для этих целей на участке II логистической кривой экспоненциальной функции насыщения, которая используется, например, при прогнозировании производства продукции [6]:
Р{г) = ро + т(1 - е), (1), где
Р(0 - уровень производства продукции в прогнозируемом году; р -начальный уровень производства продукции; т - предел насыщения, т.е. максимально возможное количество производства продукции; а - постоянный параметр, характеризующий темп изменения исследуемого параметра; е -натуральный логарифм; X - время.
Функция (1) может быть использована для прогнозирования уровня конкурентоспособности региона, так как объективно отражает процесс роста исследуемого параметра в зависимости от некоторого начального значения до требуемого предела (предела насыщения), равного максимальному возможному значению (У^Х = т). Кроме того функция является простой, апробированной на
практике и имеет один переменный параметр, что намного упрощает решение поставленной задачи.
Согласно второму пункту алгоритма разработки экономико-математической модели после выбора соответствующей функции необходимо определить численные значения параметров, которые переводят ее в конкретную зависимость прогнозирования неизвестного показателя. В экспоненциальной функции насыщения неизвестными параметрами являются: предел насыщения (т) и показатель (а), характеризующий темп изменения исследуемого параметра. Численные значения показателя (т) могут находиться в пределах от 0 до 1. Для его определения принимается допущение, что уровень конкурентоспособности региона в будущем, в конце прогнозного периода, достигнет своего максимального значения, которое будет соответствовать уровню конкурентоспособности региона-лидера. В этом случае максимальное значение этого показателя будет равно единице (У тар = 1), и будет соответствовать параметру насыщения, т.е. т=1.
В качестве второго постоянного параметра (а), характеризующего темп изменения исследуемого показателя, по нашему мнению, можно принять темп прироста уровня конкурентоспособности региона в долгосрочной перспективе, который является сложным многофакторным показателем. В этом случае а=Тп.
Для целей прогнозирования степени влияния фактора кластеризации на конкурентоспособность экономики региона значение темпа прироста уровня конкурентоспособности региона можно записать как сумму среднего темпа прироста исследуемого параметра, который был сформирован в ретроспективном периоде и на основе принципа экстраполяции будет сохранен и в будущем, и показателя темпа прироста за счет фактора кластеризации экономики региона. В этом случае формула прогнозного значения темпа прироста уровня конкурентоспособности будет иметь вид
Тппрог =Тпср рп + ЛТпфк , (2) где Тппрог - темп прироста уровня конкурентоспособности региона в прогнозируемом периоде; Тпср рп - средний темп прироста уровня конкурентоспособности в ретроспективном периоде; ЛТпфк - темп прироста уровня конкурентоспособности за счет воздействия фактора кластеризации экономики региона.
На основе вышеизложенного логического похода формула для определения прогнозного уровня конкурентоспособности экономики региона в перспективе У примет следующий вид
( _(Тсррп +АТфк] л п п
п
КСР
Уп = унт + т * У КСР У КСР т
1 _ е
\ У
, (3)
где t - время прогнозирования, являющиеся переменным параметром; УНар -начальный уровень конкурентоспособности, который был достигнут в последний год ретроспективного периода; ш=1 - предел насыщения.
Средний темп прироста уровня конкурентоспособности региона, достигнутый в ретроспективном периоде, определяется как среднеарифметическая величина этого показателя за ряд лет. Темп прироста уровня конкурентоспособности региона является относительной величиной и определяется как
У - У
гр _ У кср (г+1) У кср (г) /д\
п = У ' ( )
У кср (г)
Темп прироста уровня конкурентоспособности региона за счет влияния фактора кластеризации, определяется как относительная величина роста количества формируемых кластеров в экономике региона за определенный период времени
N рс
АТфк = ^, (5)
п лтвп 5 V '
рк
где Nв]п - максимальное число территориально-отраслевых кластеров, которые теоретически возможно сформировать в экономике региона, исходя из всех видов экономической деятельности согласно общероссийскому классификатору; N^1 - число кластеров планируемых организовать в регионе в рассматриваемый
период времени.
Таким образом, предложенное уравнение (3) представляет собой экономико-математическую модель оценки уровня конкурентоспособности экономики региона и позволяет спрогнозировать его в долгосрочной перспективе с учётом степени нарастания масштаба кластерной организации. При этом целью прогнозирования является определение возможности создания альтернативных вариантов достижения его максимальной величины с учетом фактора кластеризации экономики региона.
При выполнении соответствующих расчетов по формуле (3) возникает задача определения общего количества кластеров, которые могут быть потенциально организованы в регионе. По нашему мнению, эту задачу можно решить исходя из данных общего числа регионов и среднего количества кластеров в каждом субъекте, тогда общее количество возможных кластеров можно записать как
Nтах = N * пср, (25)
рк р рк ? V '
где ^ах - общее количество потенциальных кластеров в стране; Nр - общее количество регионов в России; пЦ - среднее количество кластеров, которое может быть организованно внутри каждого региона. Анализ данных табл. 26 показывает, что среднее количество кластеров, например, в регионах Приволжского федерального округа равно 1,42. Тогда с учетом общего количества регионов в
России (^ =85) максимальное количество кластеров в стране равно величине 120 (85*1,42).
Разработанная экономико-математическая модель позволяет прогнозировать уровень конкурентоспособности экономики региона в долгосрочной перспективе с учётом фактора её кластеризации. В результате моделирования уровня конкурентоспособности экономики региона с учетом фактора ее кластеризации формируется информация, необходимая для разработки стратегии его социально-экономического развития. Основное преимущество предложенной экономико-математической модели заключается в том, что она служит эффективным инструментом многовариантного моделирования результатов исследуемого параметра. Это позволит региональным органам эффективно управлять конкурентоспособностью региона, решая при этом следующие основные задачи:
_ более рационально использовать весь набор конкурентных преимуществ кластерной экономики региона, целесообразнее использовать ресурсы для повышения ее конкурентоспособности как основы экономического роста всей региональной социально-экономической системы;
_ с опережением реагировать на изменение внешней среды для достижения поставленных целей - выхода в лидеры среди конкурирующих регионов,
_ более целесообразно вести работу по модернизации экономики региона, используя для этих целей синергетические эффекты взаимодействия как в самих региональных кластерах, так и их хозяйствующих субъектов.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Таким образом, результаты разработки экономико-математической модели и прогнозирования уровня конкурентоспособности экономики Чувашской Республики с учетом фактора кластеризации дали возможность разработать алгоритм соответствующей методики, включающей этапы:
1. Анализ современного состояния конкурентоспособности исследуемого региона среди регионов соответствующего федерального округа.
2. Выбор состава и обоснование частных показателей для расчета интегрального показателя оценки конкурентоспособности региона.
3. Назначение предельного (максимального) значения уровня конкурентоспособности региона в прогнозном периоде.
4. Сбор статистических данных по выбранному составу единичных показателей для расчета прогноза уровня конкурентоспособности региона.
5. Выбор метода и расчет уровня конкурентоспособности региона в ретроспективном периоде.
6. Определение среднего темпа прироста уровня конкурентоспособности за ретроспективный период.
7. Выбор и обоснование выбранной математической зависимости для прогнозирования уровня конкурентоспособности региона.
8. Экономического обоснования выбранной математической зависимости применительно к конкурентоспособности экономики региона с учетом фактора ее кластеризации.
9. Создание расчетной зависимости прогнозирования уровня конкурентоспособности экономики.
10. Обоснование выбора прогнозных периодов изменения уровня конкурентоспособности в перспективе.
11. Выполнение соответствующих расчетов, их статистическая обработка и оформление в табличной или графической форме.
12. Интерпретация полученных результатов прогнозирования исследуемого параметра и разработка перспективных направлений их практического использования в стратегии социально-экономического развития региона.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Производственные кластеры и конкурентоспособность региона [Текст]: монография / колл. авт. под рук. Т.В. Усковой. - Вологда: Ин-т социально-экономического развития территорий РАН, 2010. - 246 с.
2. Рисин, И.Е. Региональная кластерная политика: концептуальное, методическое и инструментальное обеспечение: монография / И.Е. Рисин, Ю.И. Трещевский. - М.: Издательство «Русайнс», 2015. - 168 с.
3. Бернасовская Л.И., Викторов А.Д., Кормановская И.Р. Системный подход к прогнозированию устойчивого развития региона: Теория. Методология. Практика: Монография. - М.: Издательство «Спутник+», 2010. - 723 с.
4. Хачатрян, С.Р. Методы и модели решения экономических задач: учеб. пособие // С.Р. Хачатрян, М.В. Пинегина, В.П. Буянов. - М.: Изд-во «экзамен», 2005. - 348 с.
5. Чайников В.Н. Формирование интегрированной системы управления конкурентоспособностью экономики региона / В.Н. Чайников. - Чебоксары: Изд-во Чуваш. ун-та, 2015. - 232 с.
6. Кривошеев, Ю.И. Кластеризация как инструмент повышения конкурентоспособности региона // Управление региональными системами: интегрированный подход, факторное обеспечение, методы, модели: всероссийская науч. практ. конф. Волгоград, 2009. 614 с.
7. Батищева, Е.А., Ващенко В.В. Анализ факторов процессов кластеризации в региональной экономике // Управление экономическими системами, 2012, №2(38).
8. Лаврикова, Ю.Г. Кластеры как рыночный инструмент пространственного развития экономики региона: автореф. дис. д-ра экон. наук: 08. 00. 05 / Лаврикова Юлия Георгиевна, Екатеринбург, 2008.
9. Портер, М.Э. Конкуренция: учеб. пособие / М.Э. Портер; пер. с анг. - М.: Издательский дом «Вильямс», 2000. 495 с.
