CC BY
189
ПРОСТРАНСТВЕННАЯ ЭКОНОМИКА
УДК 332.12
АНАЛИЗ СЕТЕВЫХ СТРУКТУР В ЭКОНОМИКЕ
Б.А. СТУПАКОВ, аспирант кафедры экономики и финансов
E-mail: [email protected] Псковский государственный университет, Псков, Российская Федерация
Предмет/тема. Статья посвящена сетевым структурам и повышению их роли в экономике.
Цели/задачи. Цель - систематизация теоретических подходов к анализу сетевых структур и их применение к анализу структур в Центральном и Северо-Западном федеральных округах.
В ходе исследования были изучены и систематизированы существующие теории анализа сетевых структур, выявлены особенности этого анализа.
Рассмотрены сетевые структуры, состоящие из организаций и учреждений разного рода, связанных контрактными отношениями. Проанализированы преимущества сетевых структур, свойственные крупным компаниям: доступ к дефицитным и уникальным ресурсам и возможность их совместного использования, эффект масштаба, так называемые синергетические эффекты, предпринимательские сети, стратегические альянсы, объединения на основе долгосрочных контрактов. Кроме этого, обозначены преимущества сетевых структур, свойственные малым предприятиям: прежде всего, гибкость, возможность быстро приспособиться к изменениям внешней среды в условиях высокой конкуренции, а также возможность снижения рисков путем их распределения между различными экономическими субъектами - участниками сети.
На основании статистических данных проанализирована инновационная составляющая сетевых структур в Центральном и Северо-Западном федеральных округах.
Методология. Для исследования были использованы преимущественно экономико-статистические методы.
Выводы/значимость. Выявлены проблемы анализа сетевых структур в экономике. Определены факторы, влияющие на методологию анализа сетевых структур, проанализирован инновационный
аспект сетевых структур в Центральном и Северо-Западном федеральных округах. Также выявлено, что на территории данных округов инновационный аспект не является определяющим для формирования сетевых структур, за исключением крупных городов и агломераций.
Сделан вывод о том, что на методологию анализа сетевых структур влияют многие факторы -региональные и отраслевые особенности, тип сетевой структуры, ее назначение.
Ключевые слова: сеть, сетевая структура, анализ, регион, инновации
Сетевые структуры и их анализ в экономической литературе
В современной экономике все большую роль начинают играть сетевые структуры. Это относительно новый тип организационных структур, возникший в целях приспособления к современным экономическим условиям и характеризующийся динамизмом и неопределенностью. Сетевая структура, представляя собой совокупность организаций и учреждений разного рода, связанных контрактными отношениями, отличается как от крупной компании широкого профиля, так и от объединений организаций традиционных типов. Поэтому она совмещает в себе преимущества как крупных предприятий, так и малых. Среди преимуществ крупных предприятий, которыми обладают сетевые структуры, в экономической литературе называют: - доступ к различного рода дефицитным и уникальным ресурсам и возможность их совместного использования;
- эффект масштаба и так называемые синергети-ческие эффекты.
Указанные преимущества, как считается, возникают в той или иной форме при любом объединении предприятий [2], но особенно их большое влияние выделяют в таких структурах, как предпринимательские сети, стратегические альянсы, объединения на основе долгосрочных контрактов [16], из-за чего подобный эффект называется также сетевым1, иногда системным эффектом2.
Преимуществами малых предприятий являются прежде всего гибкость, возможность быстро приспособиться к изменениям внешней среды в условиях высокой конкуренции [17]. В качестве еще одного преимущества, характерного для сетевых структур, называется возможность снижения рисков путем их распределения между различными экономическими субъектами - участниками сети [5].
Указанные преимущества обусловили широкое распространение сетевых структур в современной экономике. При этом они непрерывно развиваются, становясь все сложнее и разнообразнее, их роль в экономике повышается. Поэтому возникает необходимость их анализа.
Однако методология анализа функционирования сетевых структур еще недостаточно разработана, публикаций по данному вопросу очень мало. В некоторых работах выделяются отдельные компоненты или этапы анализа сетевых структур, но в основном лишь на теоретическом уровне. Например, О.Б. Мизякина считает, что анализ сетевых структур должен включать следующие аспекты:
- сфера и вид деятельности;
- структура участников и качественный состав;
- принципы взаимодействия, механизмы взаимодействия и взаимовлияния;
- форма существования, причины создания;
- модели управления сетевыми структурами [12]. Однако детальной расшифровки этих этапов в
указанной работе не приведено.
В качестве основополагающих трудов, в которых заложены теоретические основы для анализа сетевой
1 Авдонина С.Г. Синергетический эффект кластерных образований и параметры его оценки // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. 2012. № 1. URL: http://eee-region.ru/article/2904/.
2 Александров С.Ю. Экономико-математическое моделирование процессов формирования и развития интегрированных
бизнес-структур // Научно-технические ведомости СПбГПУ Информатика. Телекоммуникации. Управление. 2013. № 185. Том 1. С. 231-235.
организации, называются труды по менеджменту (по теории администрирования бизнеса середины ХХ в.). Например, Дж. Бьюкенен занимался проблемой нахождения компромисса между анархией и жесткой иерархией, которая актуальна не только для общества в целом, но и для отдельной организации. Проблему выбора оптимальной организационной структуры предприятия рассматривал П. Друкер [6], Из более современных ученых называются только Р. Майлз и Ч. Сноу. Эту классификацию в свою очередь описал и развил Б.З. Мильнер3, который также подчеркивал незаменимую роль сетей в современной экономике благодаря развитию в них горизонтальных связей между субъектами вместо доминировавших в традиционных иерархических структурах вертикальных связей [4]. Это говорит о том, что существует явный недостаток информации по вопросам анализа сетевых структур с акцентом на методологических аспектах, а не только на теоретических. Все это служит обоснованием актуальности данной темы.
Имеющаяся информация о сетевых структурах неравномерно распределена по их видам. Например, одним из видов сетевых структур по своей сути являются так называемые кластеры. Здесь прежде всего необходимо отметить, что существует некоторая путаница в терминологии, поскольку нет общепринятой точки зрения на соотношение понятий «сеть» и «кластер» [9]. В частности, наблюдается даже явное или неявное отождествление сетевых структур с кластерами [13]. При этом термин «кластер» сам по себе многозначен. В статистике известен так называемый кластерный анализ, который, например, И.Н. Щепина применила для классификации регионов по типу инновационного развития. Здесь термин «кластер» имеет совсем другой смысл - группа регионов, сходных по инновационному поведению [18]. Поэтому необходимо уточнить, что в данной статье под кластерами понимается один из видов сетевых структур, которые характеризуются:
- во-первых, локализацией на определенной территории (в России это, как правило, субъект Федерации или несколько соседних субъектов);
- во-вторых, очень широким кругом входящих организаций.
Эти организации по виду деятельности подразделяют на три группы:
- бизнес;
3 Мильнер Б.З. Теория организации // Библиотека «Полка букиниста». URL: http://polbu.ru/milner_organization/ch33_all. html.
- наука и образование;
- власть [7].
Соответственно, среди участников кластера могут быть предприятия, научные и образовательные учреждения, органы государственной власти и местного самоуправления и т.п.
Кластерам за последние годы посвящено множество статей [8, 10, 14]. Анализ публикаций в научных журналах позволяет сделать вывод о том, что в настоящее время около 80% публикаций по теме сетевых структур в экономике посвящается именно кластерам. Более того, в статьях, посвященных инновационному развитию регионов, традиционно важное место отводится региональным инновационным кластерам [1, 11, 17]. Кластеры изучаются практически всесторонне. Достаточно подробно разработаны не только теоретические основы их формирования и функционирования, но и методология их выявления и анализа. Например, это работы Т.П. Данько и Е.С. Куценко на тему выявления кластеров в экономике [3], опирающиеся в свою очередь на работу Г. Линд-квиста [20]. При этом, как правило, все свои положения авторы обосновывают на примере конкретных существующих или формирующихся кластеров, изучая специфику каждого региона и соответствующих кластеров, что дает возможность разработки конкретных рекомендаций по повышению эффективности функционирования кластеров и оценки реального вклада кластеров в экономику региона и страны.
Вместе с тем остальным видам сетевых структур уделяется значительно меньше внимания. Имеются публикации, посвященные торговым сетям, межфирменным (предпринимательским) сетям. Однако в этих публикациях рассматриваются в основном лишь теоретические основы формирования и функционирования сетевых структур - сущность, классификация сетевых структур, причины и механизм их формирования, а вопросы выявления сетевых структур, анализа их деятельности и эффективности функционирования практически не освещены. При этом сетевые структуры изучаются, как правило, теоретически либо на основе зарубежного опыта, без рассмотрения конкретных примеров из российской практики.
И все же для некоторых типов сетей встречаются публикации, в которых анализируется их финансово-хозяйственная деятельность. Например, И.В. Солнышкина исследовала деятельность торговых сетей в Хабаровском крае, взяв за основной показатель товарооборот на душу населения. С помощью него можно исследовать, например, дина-
мику развития сетевой формы торговли, структуру сетей по направлениям специализации (продовольствие, бытовая техника, канцелярские товары и т.д.), проводить межрегиональные сравнения и т.д.4.
Изучая сетевые структуры в ресторанном бизнесе, Ю.Ю. Колесникова составила систему из 10 показателей. В эту систему входят как общеупотребительные и обобщающие показатели (объем продаж, валовая прибыль, чистая прибыль, рентабельность активов и т.д.), так и более детальные показатели, специфические именно для ресторанного бизнеса (пропускная способность обеденных залов, среднее количество посетителей в день и т.д.).
При этом каждый показатель проранжирован по значимости и также имеет вес, что позволяет осуществить комплексную оценку деятельности сетевых структур. Достоинством такой методики является возможность учесть отраслевую специфику. Недостаток же ее в том, что она неуниверсальна. Поэтому, во-первых, для каждой отрасли или сферы деятельности методика должна составляться отдельно, а во-вторых, она должна позволять межотраслевые сравнения.
Таким образом, вопросы анализа сетевых структур являются актуальными, но исследованы еще недостаточно, кроме некоторых видов сетевых структур (кластеров и отчасти торговых сетей).
Выявление и идентификация сетевых
структур как компонент их анализа
При анализе сетевых структур определенные трудности начинаются уже на этапе их выявления и идентификации. Прежде всего, в силу особой природы сетевой структуры, которая является открытой системой и статус участников в которой находится между юридической зависимостью и полной независимостью, границы сетевой структуры иногда определить сложно. При слишком узком рассмотрении сети существует риск проигнорировать роль и влияние каких-то существенных ее звеньев, а при слишком широком рассмотрении слишком большое внимание уделяется таким экономическим отношениям между субъектами, которые не являются определяющими для структуры и динамики развития сети.
Еще одна трудность заключается в том, что сетевые структуры многообразны. В данный мо-
4 Солнышкина И.В. Оценка и анализ сетевой формы торговли в Хабаровском крае // Ученые записки Комсомольского-на-Амуре государственного технического университета. 2013. Т. 2. № 2. С. 110-114.
мент они существуют во многих сферах и отраслях экономики, их назначение различно.
Например, торговые сети представляют собой объединения юридических лиц или их подразделений, занимающихся торговой деятельностью, в целях охвата как можно большего количества потенциальных покупателей и соответственно максимизации доходов и прибыли.
Инфраструктурные сети - это комплекс взаимодействующих и взаимосвязанных объектов, обеспечивающих благоприятное развитие экономики и удовлетворяющих потребности всего населения, а также условий эффективного решения важных социальных задач развития общества. К инфраструктурным сетям относятся, например, транспортные сети и сети связи. Иногда сюда же относят и финансовые сети, определяя их как технологическую среду для поддержки операций со специально оформленными правами собственности, которая служит для уменьшения транзакционных издержек передачи прав собственности для физических и юридических лиц, работающих на финансовых рынках [15].
Инновационные сети - это вид сетей, в которых субъекты объединяются для совместного ведения инновационной деятельности (исследований и разработок), для обмена информацией, ноу-хау и т.д. В состав инновационных сетей могут входить предприятия, а также научные и образовательные учреждения.
Каждый тип сетей требует своей методологии анализа. При этом необходимо учитывать различные факторы, которые для разных типов сетей могут обладать разной степенью значимости.
Такими факторами, в частности, являются факторы внешней среды, прежде всего региональные и отраслевые. Региональные аспекты имеют существенное значение в основном для кластеров, другие типы сетевых структур не очень сильно зависят от них. Поэтому отрасль, в которой действует сетевая структура, имеет очень большое значение. Для кластеров отраслевой подход является одним из основополагающих, но он важен и для сетевых структур в общем.
В связи с этим М. Портер, который считается основоположником кластерного подхода в экономике, выделял местные, сырьевые и базовые отрасли. Местными называются такие отрасли, которые ориентированы сугубо на местный спрос. Примером может служить розничная торговля или оказание бытовых услуг. Сырьевые отрасли - это, например, такие отрасли, как добыча нефти, газа, угля и других
полезных ископаемых, где производство естественным образом концентрируется в местах наличия природных ресурсов. В базовых же отраслях в отличие от местных и сырьевых занятость зависит от большого количества факторов, определяющих конкурентные преимущества региона. Базовые отрасли ориентированы не только на региональные рынки, но и на межрегиональные и международные и, соответственно, могут быть отраслями специализации региона.
При этом М. Портер делает вывод, что кластеры могут формироваться только в базовых отраслях. Именно в них концентрация производства в регионе и формирование различного рода связей между предприятиями и учреждениями региона обеспечивают наиболее полное использование конкурентных преимуществ региона. Поэтому для таких отраслей достаточно целесообразным является кластерный подход.
Однако это не значит, что в базовых отраслях не могут формироваться сетевые структуры других типов, отличных от кластеров. Например, сетевые структуры могут возникать в таких отраслях, как автомобильная или авиационная промышленность, когда в крупной компании, имеющей сложную иерархическую структуру, технологическая цепочка может фрагментироваться, а отдельные ее звенья -передаваться внешним организациям, которые могут осуществить данную операцию или процесс с большей эффективностью. Подробно эти процессы рассмотрели В.В. Клочков и Е.Ю. Байбакова на примере авиационной промышленности США.
В местных же отраслях ситуация совершенно другая. Они представлены во всех регионах и поэтому не могут быть отраслями специализации и формировать кластеры сами по себе. В таких отраслях формируются сетевые структуры других типов. Наиболее яркий пример - торговля. Торговые сети являются распространенным видом сетей, представленным во всех регионах.
Следующей особенностью анализа сетевых структур является то, что для его осуществления необходимо достаточно глубокое понимание причин формирования сетевых структур.
Например, согласно одному из теоретических подходов к данному вопросу, формирование сетевой структуры часто связано с объединением малых и средних предприятий. Малые и средние предприятия не могут эффективно функционировать без соответствующей поддержки. При этом они имеют недостаток финансовых, трудовых и иных ресурсов и поэтому на определенном этапе не могут успешно развиваться в одиночку. В связи с этим возникает
необходимость объединения предприятий в сети. Из этого следует, что выявление сетевых структур в регионе возможно путем анализа деятельности малого предпринимательства в данном регионе.
Кроме того, необходимо выявить цели создания сетевых структур. В научной литературе называются, например, следующие основные цели формирования сетевых структур:
- инновационное развитие предприятий (совместное ведение исследований и разработок, обмен информацией, ноу-хау5), сокращение разрывов и ослабление противоречий, существующих на различных стадиях инновационного процесса, а также продвижение конкретных инновационных проектов [19];
- повышение эффективности деятельности за счет снижения транзакционных и иных издержек в результате так называемого сетевого эффекта6;
- расширение географии поставок, выход на новые рынки, что актуально, например, для торговых сетей.
Итак, анализ сетевых структур сталкивается с определенными проблемами, которые возникают уже на этапе идентификации и выявления сетевых структур. Для решения этих проблем в каждом конкретном случае нужно определить, в каком регионе и в какой отрасли осуществляется анализ сетевых структур, определить цель их возможного создания и изучаемые аспекты их формирования и функционирования.
Анализ формирования сетевых структур: инновационный аспект
Рассмотрим более подробно инновационный аспект формирования сетевых структур. Он связан с тем, что в современной экономике важную роль играет инновационное развитие предприятий. Поэтому перед фирмами возникла необходимость применения новых технологий, роста затрат на НИОКР. Инновационному развитию, в частности, способствуют формирование и поддержание партнерских отношений и деловых сетей. Было выявлено, что доля новых продуктов в общем объеме продаж выше
5 Масленникова И.Л. Причины возникновения и типы межфирменных сетевых структур // Молодежный научно-технический вестник. Электронный журнал. 2012. № 4. URL: http://sntbul.bmstu.ru/doc/469531.html.
6 Шерешева М.Ю. Формы сетевого взаимодействия компа-
нии. Курс лекций. URL: http://coollib.net/b/216467/read#t25.
в тех компаниях, которые вовлечены в межкорпоративное сотрудничество в области исследований7.
Поскольку, как уже было отмечено, сетевые структуры чаще всего формируются в результате кооперации малых предприятий (особенно это типично как раз для инновационных сетей), то для выявления таких сетей нужно проанализировать взаимосвязь между развитием малого предпринимательства и инновационной деятельности в регионах.
Попробуем выяснить, какова зависимость между развитием малого предпринимательства и развитием инновационной деятельности в России. Для этого используем статистические данные по регионам Центрального и Северо-Западного федеральных округов.
Для данного анализа сначала необходимо выбрать показатели, характеризующие развитие малого предпринимательства, и показатели, характеризующие инновационную деятельность, а затем рассчитать показатели взаимосвязи между ними. При этом важно адекватно выбрать систему анализируемых показателей. В частности, необходимо учесть разно-масштабность рассматриваемых объектов.
Данные по показателям возьмем за 2011-2012 гг., поскольку в этот период они представлены в наиболее полном объеме (за 2013 г. еще не все из приведенных показателей опубликованы). Чтобы несколько сгладить колебания показателей, рассчитаем средние значения за 2 года (табл. 1).
Анализ данных, представленных в табл. 1, позволяет сделать вывод о том, что абсолютным лидером по количеству малых предприятий на 10 000 чел. населения является Санкт-Петербург (в среднем 375 предприятий). Что же касается Москвы, то данный субъект, хотя, безусловно, и относится к числу лидеров по развитию малого предпринимательства, но не имеет такого превосходства перед другими субъектами. Вместе с Москвой близкие значения по количеству малых предприятий на 10 000 чел. населения имеют такие субъекты, как Ярославская и Калининградская области, в которых на 10 000 чел. населения приходится более 200 малых предприятий. По поводу Калининградской области можно предполагать, что это связано с особыми экономическими условиями для данного региона, со статусом особой экономической зоны,
7 Масленникова И.Л. Причины возникновения и типы межфирменных сетевых структур // Молодежный научно-технический вестник. Электронный журнал. 2012. № 4. URL: http://sntbul.bmstu.ru/doc/469531.html.
Таблица 1
Показатели деятельности малого предпринимательства и инновационной деятельности по регионам Центрального и Северо-Западного округов в среднем за 2011-2012 гг.
Субъект Федерации Количество малых предприятий на 10 000 чел. населения Оборот малых предприятий на душу населения, тыс. руб./чел. Инновационная активность Объем инновационных товаров, работ, услуг на душу населения, тыс. руб./чел.
организаций, %
Центральный федеральный округ
Белгородская область 131,50 133,60 10,70 12,10
Брянская область 89,50 106,40 9,25 6,75
Владимирская область 130,00 106,90 11,80 15,25
Воронежская область 96,5 116,70 9,10 6,80
Ивановская область 167,00 141,30 6,80 1,45
Калужская область 119,50 155,90 9,25 17,40
Костромская область 123,50 118,80 7,55 5,10
Курская область 83,50 84,00 13,35 4,95
Липецкая область 104,00 127,30 12,05 34,55
Орловская область 95,50 85,90 10,40 40
Рязанская область 121,00 131,40 9,70 4,85
Смоленская область 137,50 123,20 6,65 2,80
Тамбовская область 78,50 93,50 7,20 3,35
Тверская область 115,50 92,70 8,55 13,20
Тульская область 139,00 106,40 12,05 29,10
Ярославская область 208,50 172,10 12,15 23,20
Московская область 103,50 176,20 8,30 20,20
Москва 205,50 464,10 18,60 27,60
Северо-Западный федеральный округ
Республика Карелия 144,00 114,70 10,05 0,55
Республика Коми 134,50 138,20 6,85 29,70
Архангельская область 113,00 102,50 8,75 9,60
В том числе Ненецкий 87,50 91,80 10,95 0,45
автономный округ
Вологодская область 84,00 124,10 8,30 13.35
Калининградская область 229,00 193,20 4,20 0,70
Ленинградская область 100,50 99,80 9,60 4,80
Мурманская область 78,50 125,30 8,75 0,35
Новгородская область 119,00 105,80 7,50 7,60
Псковская область 102,50 106,20 9,05 1,70
Санкт-Петербург 375,00 281,90 18,85 35,75
Источник: составлено по данным Росстата.
где имеются более благоприятные условия для развития малого предпринимательства.
Также следует отметить, что абсолютным лидером по обороту малых предприятий на душу населения является Москва, где на 1 чел. приходится более 400 тыс. руб. оборота малых предприятий.
Высокими значениями данного показателя характеризуются также Санкт-Петербург и Калининградская область, что подтверждает предположение о концентрации малого предпринимательства в данных регионах.
Таким образом, по обоим показателям получились похожие выводы. Чтобы определить, стоит ли исклю-
чать один из показателей из рассмотрения по причине того, что он не дает практически новой информации из-за тесной взаимосвязи с другим, следует вычислить коэффициент корреляции между этими показателями, он составляет 0,65. Это значит, что данные показатели, будучи, безусловно, связанными друг с другом (так как оба характеризуют малое предпринимательство), все же слабо взаимосвязаны. Это значит, что при анализе имеет смысл использовать оба показателя.
Проанализируем теперь показатели, характеризующие инновационную деятельность организаций в данных регионах. По инновационной активности организаций лидерами являются города федерального
значения Москва и Санкт-Петербург, в которых данный показатель составляет почти 19%. Следовательно, именно в этих субъектах сконцентрировано больше всего инновационных предприятий. А вот самой низкой инновационной активностью среди рассматриваемых субъектов характеризуется Калининградская область (чуть более 4% в среднем за 2 года). Это означает, что, несмотря на отмеченное ранее развитие малого предпринимательства в данном регионе, оно, как правило, не имеет инновационной направленности.
Что касается объема инновационной продукции на душу населения, то лидерами по этому показателю оказываются такие субъекты, как Липецкая и Тульская области, а также Республика Коми и, конечно, Санкт-Петербург, который занимает первое место в среднем за 2 года. В число лидеров, у которых объем инновационной продукции на душу населения превысил 25 тыс. руб., входит также Москва.
В целом анализ данных, представленных в табл. 1, позволяет сделать вывод о том, что инновационное производство концентрируется в основном в городах федерального значения Москве и Санкт-Петербурге, однако имеются и другие субъекты, где обеспеченность населения инновационной продукцией вызвана в основном меньшей численностью населения. Тем не менее это также говорит о некоторой концентрации инновационных производств в данных регионах. При этом в Калининградской области при особых экономических условиях инновационное производство практически не развито.
Теперь, имея данные по показателям малого предпринимательства и инновационной деятельности организаций регионов, можно проанализировать их взаимосвязь. В качестве показателя взаимосвязи используем коэффициент корреляции. Рассчитаем коэффициенты корреляции между приведенными в табл. 1 показателями (табл. 2).
Анализ коэффициентов корреляции между количеством малых предприятий на 10 000 чел. населения и объемом инновационных товаров, работ, услуг на душу населения позволяет сделать вывод о том, что если включить в рассмотрение все субъекты данных федеральных округов, в том числе Москву и Санкт-Петербург, то между данными показателями наблюдается определенная взаимосвязь. Коэффициент корреляции по Центральному федеральному округу составляет около 0,4, а по Северо-Западному - более 0,6. Однако, если исключить Москву и Санкт-Петербург из рассмотрения, то получающиеся коэффициенты корреляции, не превышающие 0,25,
Таблица 2
Коэффициенты корреляции между показателями малого предпринимательства и инновационной деятельности
Субъект Федерации Коэффициент корреляции
Коэффициенты корреляции между числом малых предприятий на 10 000 чел. населения и объемом инновационных товаров на душу населения
Центральный федеральный округ, включая Москву (не включая Москву) 0,385 (0,250)
Северо-Западный федеральный округ, включая Санкт-Петербург (не включая Санкт-Петербург) 0,608 (-0,037)
Коэффициенты корреляции между числом малых предприятий на 10 000 чел. населения и инновационной активностью организаций
Центральный федеральный округ, включая Москву (не включая Москву) 0,427 (0,064)
Северо-Западный федеральный округ, включая Санкт-Петербург (не включая Санкт-Петербург) 0,584 (-0,761)
Коэффициенты корреляции между оборотом малых предприятий на душу населения и объемом инновационных товаров на душу населения
Центральный федеральный округ без Москвы 0,365
Северо-Западный федеральный округ без Санкт-Петербурга 0,093
Источник: авторская разработка.
свидетельствуют о том, что связь между данными показателями практически отсутствует.
Указанные расхождения результатов, возникающие при включении в анализ Москвы и Санкт-Петербурга и при исключении их из рассмотрения, вызваны тем, что в этих субъектах сконцентрированы и малое предпринимательство, и инновационная деятельность. Однако это само по себе еще не говорит о существенной взаимосвязи между ними, потому что по другим субъектам такой взаимосвязи не наблюдается.
Если рассмотреть взаимосвязь между числом малых предприятий на 10 000 чел. населения и инновационной активностью организаций, то здесь опять же наблюдается некоторая положительная корреляция только при условии включения в рассмотрение Москвы и Санкт-Петербурга. Если же их исключить из рассмотрения, то по Центральному федеральному округу взаимосвязь между данными показателями практически отсутствует, а по Северо-Западному даже наблюдается существенная отрицательная корреляция (-0,76 в среднем за 2011-2012 гг.). Это свидетельствует о том, что в Северо-Западном федеральном
округе, исключая Санкт-Петербург, инновационная деятельность не только не концентрируется в малых предприятиях, а, наоборот, сосредоточивается в основном в крупных предприятиях. Подобных выводов можно было ожидать, учитывая, например, тот факт, что в Калининградской области, где развито малое предпринимательство, инновационное производство практически не развито. И только Санкт-Петербург характеризуется развитием как малого предпринимательства, так и инновационной деятельности, и за счет своего масштаба влияет на результаты анализа.
Если рассмотреть оборот малых предприятий и объем инновационных товаров, работ, услуг, взятых на душу населения, то наблюдается слабая взаимосвязь между ними в Центральном федеральном округе (коэффициент корреляции - 0,365) и практически полное отсутствие взаимосвязи в Северо-Западном округе, где коэффициент корреляции близок к нулю.
Таким образом, среди субъектов Центрального и Северо-Западного федеральных округов взаимосвязь между показателями малого предпринимательства и инновационной деятельности существует в достаточной мере только в Москве, Московской области и Санкт-Петербурге, что связано с развитием в этих субъектах как малого предпринимательства, так и инновационной деятельности. В остальных же субъектах взаимосвязь между данными показателями практически отсутствует. Более того, в Северо-Западном федеральном округе можно наблюдать даже обратную тенденцию - более низкую инновационную активность в тех регионах, где более развито малое предпринимательство.
Чтобы подтвердить сделанные выводы, рассмотрим еще один показатель инновационной деятельности - удельный вес внутренних затрат на исследования и разработки в ВВП (или ВРП, если речь идет о регионе). Этот показатель считается интегральным показателем инновационной активности в экономике и выбран в качестве целевого индикатора в Стратегии развития науки и инноваций в Российской Федерации на период до 2015 г.8.
В среднем по России данный показатель в 2011-2012 гг. составлял примерно 1,4%, в среднем по Центральному федеральному округу - чуть больше 2%, а по Северо-Западному - 1,7-1,9%.
8 Стратегия развития науки и инноваций в Российской Федерации на период до 2015 г.: утв. Межведомственной комиссией по научно-инновационной политике (протокол от 15.02.2006 № 1).
Однако по регионам внутри округов имеются очень большие различия. Например, во всех регионах Северо-Западного федерального округа, кроме Санкт-Петербурга (по которому значения данного показателя примерно в 2,5 раза превышают среднероссийские), данный показатель существенно ниже, чем в среднем по России. Особенно низкими значениями данного показателя (не более 0,2-0,25%) отличаются такие субъекты, как Ненецкий автономный округ, Вологодская, Псковская и Архангельская области. В Центральном федеральном округе ситуация несколько иная. Здесь есть несколько регионов с показателями намного выше средних (2-4% - Москва, Московская область, Калужская область) и с показателями, близкими к средним по России (Тверская, Ярославская, Воронежская, Владимирская области). В остальных регионах данный показатель также существенно ниже, чем в среднем по России. Особенно низок он в Липецкой и Костромской областях (0,05-0,06%).
Таким образом, существенные затраты на исследования и разработки осуществляются лишь в нескольких субъектах анализируемых федеральных округов, и прежде всего это Москва, Московская область и Санкт-Петербург. Этим и объясняются концентрация инновационного производства именно в этих регионах и значительно более низкие показатели инновационной деятельности в большинстве оставшихся регионов.
Что же касается малых предприятий, то в связи с их ограниченными финансовыми возможностями и недостаточной финансовой поддержкой в России они не могут осуществлять существенные затраты на исследования и разработки, а поэтому, как правило, не могут выступать основными центрами инновационной деятельности в большинстве регионов.
Соответственно, рассматривать сетевые структуры в инновационном аспекте имеет смысл только в крупных городах и агломерациях (Москва, Московская область, Санкт-Петербург). В остальных регионах инновационный аспект не имеет достаточной важности для формирования сетевых структур.
Заключение
Сетевые структуры - это относительно новый тип организационных структур в экономике, возникший сравнительно недавно в целях приспособления к современным экономическим условиям. Сетевые структуры характеризуются особой фор-
мой интеграции, занимая промежуточное место между крупными компаниями и совокупностью независимых малых предприятий.
Сетевые структуры в экономике многообразны. Существуют торговые, инновационные, инфраструктурные и другие сети, а также так называемые кластеры. Каждый вид сетей обладает определенными особенностями и требует определенной методологии анализа. При этом для некоторых видов сетевых структур (кластеров и отчасти торговых сетей) эта методология уже в достаточной мере разработана. Но что касается сетевых структур в целом, то в немногочисленных публикациях затрагиваются в основном теоретические аспекты, а не методологические.
В целом можно выделить следующие компоненты и этапы анализа сетевых структур:
- выбор и выявление объекта исследования (сетевой структуры);
- исследование внешней среды (региональных и отраслевых аспектов);
- идентификация сети и определение состава ее участников;
- выбор методики анализа и системы используемых показателей;
- анализ эффективности деятельности сети;
- формулировка выводов и рекомендаций по повышению этой эффективности.
Одна из первых проблем, которая возникает при анализе сетевых структур, - выявление их в экономике конкретного региона. Для этого необходимо понимать, что сетевые структуры возникают, как правило, в результате объединения малых предприятий, поэтому для их выявления и анализа можно использовать статистические данные, характеризующие развитие малого предпринимательства. В частности, если речь идет об инновационных сетях, то необходимо сравнить показатели, характеризующие развитие малого предпринимательства, с показателями инновационного развития соответствующих регионов.
Итак, вопреки распространенному мнению о том, что инновационное развитие всегда неразрывно связано с развитием малого предпринимательства (а соответственно, и сетевых структур), на территории Центрального и Северо-Западного округов сетевые структуры инновационной направленности развиты преимущественно только в крупных городах и агломерациях (Москва, Московская область, Санкт-Петербург). В остальных регионах инновационный аспект формирования сетевых структур не имеет существенного значения. Соот-
ветственно, там формируются сетевые структуры другой направленности.
Список литературы
1. Бойко И.В. Как «выращивать» конкурентные преимущества региона? // ЭКО. 2008. № 7. С. 122-129.
2. Бычкова Г.М. Обоснование применения си-нергетического подхода к оценке эффективности функционирования кластера // Известия Иркутской государственной экономической академии. 2008. № 6. С. 66-68.
3. Данько Т.П., КуценкоЕ. С. Основные подходы к выявлению кластеров в экономике региона // Проблемы современной экономики. 2012. № 1. С. 248-254.
4. ДерябинаМ. Горизонтальная экономика: контуры управления (О книге Б. Мильнера и Т. Орловой «Организация создания инноваций: горизонтальные связи и управление) // Вопросы экономики. 2013. № 7. С. 154-159.
5. Дробышевская Л.Н., Ларионова И.Г. Межфирменное сетевое взаимодействие: сущность и формы // Российское предпринимательство. 2013. № 11. С. 14-18.
6. Друкер П. Ф. Задачи менеджмента в XXI веке. М.: Вильямс, 2004. 272 с.
7. Егоров Н.Е. Концептуальные основы построения модели региональной инновационной системы на основе кластерного подхода // Инновации. 2011. № 8. С. 89-91.
8. Кашбиева Р. Промышленные кластеры в региональной экономике: инновационная составляющая // Проблемы теории и практики управления. 2012. № 9-10. С. 72-79.
9. Кривогин П.В. О взаимосвязи понятий «предпринимательские сети» и «кластеры» // Проблемы современной экономики. 2013. № 3. С. 221-223.
10. Куценко Е., Тюменцева Д. Кластеры и инновации в субъектах РФ: результаты эмпирического исследования // Вопросы экономики. 2011. № 9. С. 93-106.
11. Мамонов В.И., Мамонова Е.В. Системный подход к развитию региональной инновационной деятельности // Менеджмент в России и за рубежом. 2010. № 6. С. 19-26.
12. Мизякина О.Б. Междисциплинарный подход к анализу сетевых структур // Российское предпринимательство. 2013. № 12. С. 4-12.
13 . Морозов В.И. Принципы формирования сетевых структур на региональном уровне // Реги-онология. 2012. № 4. С. 20-24.
14. Немчинов О.А. Формирование конкурентоспособности региона на основе кластеризации машиностроения // Организатор производства. 2011. Т. 50. № 3. С. 89-95.
15. ТитовЛ.Ю. Принципы формирования инновационных сетей в реальном секторе экономики // Проблемы современной экономики. 2009. № 1. С. 64-67.
16. Хасанов Р.Х. Синергетический эффект кластера // Проблемы современной экономики. 2009. № 3. С. 284-288.
17. ШичкинаМ.И. Инновационное развитие районов и городов // Инновации. 2011. № 8. С. 78-82.
18. Щепина И.Н. Устойчивость инновационного поведения российских регионов в периоды роста, стагнации и рецессии // Инновации. 2011. № 6. С. 78-84.
19. Юсупова А.Т. Межфирменные взаимодействия и инновационная активность компаний // Регион: экономика и социология. 2012. № 2. С. 270283.
20. Lindqvist G. Disentangling Clusters: Agglomeration and Proximity Effects. Dissertation for the Degree of Doctor of Philosophy, Ph.D., Stockholm School of Economics 2009, 322 p.
Regional Economics: Theory and Practice Spatial Economics
ISSN 2311-8733 (Online) ISSN 2073-1477 (Print)
ANALYSIS OF NETWORK STRUCTURES IN THE ECONOMY
Boris A. STUPAKOV
Abstract
Importance The article deals with the networks, a relatively new type of organizational structures, and the enhancement of their role in the economy. Objectives The aim of the work is to systematize the theoretical approaches to the analysis of network structures and their application to the analysis of structures in the Central and Northwestern Federal Districts. Methods For research, I used predominantly economic-statistical methods and the existing theories of analysis of network structures.
Results I have considered the network structures of organizations and institutions of different kinds of contractual relationships; analyzed the advantages of network structures, typical for large companies: access to rare and unique resources and the possibility of sharing, economies of scale, the so-called synergistic effects, business networking, strategic alliances, and associations on the basis of long-term contracts. In addition, I marked the advantages of network structures, typical for small businesses: first of all, flexibility, the ability to quickly adapt to changes in the external environment under conditions of high competition, as well as the ability to mitigate risks by sharing them between different economic actors, i.e. network members. On the basis of statistics, I have analyzed the innovative component of network structures in the Central and Northwestern Federal Districts. In
addition, I have identified the problems of analysis of network structures in the economy, specified the factors that affect the methodology for the analysis of network structures, and analyzed the innovative aspect of network structures in the Central and Northwestern Federal Districts.
Conclusions and Relevance I came to a conclusion that the methodology for the analysis of network structures is influenced by many factors: regional and sectoral characteristics, the type of network structure and its purpose. Also, I found that in the Central and Northwestern Federal Districts, the innovative aspect is not decisive for the formation of networks, with the exception of large cities and agglomerations.
Keywords: network, network structure, analysis, region, innovation
References
1. Boiko I.V. Kak "vyrashchivat'" konkurentnye preimushchestva regiona? [How one can form the competitive advantages of the region?]. EKO = ECO, 2008, no. 7, pp. 122-129.
2. Bychkova G.M. Obosnovanie primeneniya sinergeticheskogo podkhoda k otsenke effektivnosti funktsionirovaniya klastera [Grounds for the syner-getic approach to evaluation of a cluster's functioning]. Izvestiya Irkutskoi gosudarstvennoi ekonomicheskoi
akademii = News of Irkutsk State Economic Academy, 2008, no. 6, pp. 66-68.
3. Dan'ko T.P., Kutsenko E.S. Osnovnye pod-khody k vyyavleniyu klasterov v ekonomike regiona [Major approaches to the identification of clusters in the economy of a region]. Problemy sovremennoi ekonomiki = Problems of Modern Economics, 2012, no. 1, pp. 248-254.
4. Deryabina M. Gorizontal'naya ekonomika: kontury upravleniya (O knige B. Mil'nera i T. Orlovoi "Organizatsiya sozdaniya innovatsii: gorizontal'nye svyazi i upravlenie") [Horizontal Economy: The Control Loops (On the book by B. Milner and T. Orlova "Organization of Innovation: Horizontal Communications and Management")]. Voprosy Economiki, 2013, no. 7, pp. 154-159.
5. Drobyshevskaya L.N., Larionova I.G. Mezhfir-mennoe setevoe vzaimodeistvie: sushchnost' i formy [Intercompany Networking Cooperation: Essence and Forms]. Rossiiskoe predprinimatel 'stvo = Russian Journal of Entrepreneurship, 2013, no. 11, pp. 14-18.
6. Drucker P.F. Zadachi menedzhmenta v XXIveke [Management Challenges for 21st Century]. Moscow, Vil'yams Publ., 2004, 272 p.
7. Egorov N.E. Kontseptual'nye osnovy postro-eniya modeli regional'noi innovatsionnoi sistemy na osnove klasternogo podkhoda [Conceptual bases of creation of a model of regional innovative system on the basis of a cluster approach]. Innovatsii = Innovation, 2011, no. 8, pp. 89-91.
8. Kashbieva R. Promyshlennye klastery v regional'noi ekonomike: innovatsionnaya sostavlyay-ushchaya [Industrial clusters in regional economy: the innovation component]. Problemy teorii ipraktiki upravleniya = Problems of the Theory and Practice of Management, 2012, no. 9-10, pp. 72-79.
9. Krivogin P.V. O vzaimosvyazi ponyatii "pred-prinimatel'skie seti" i "klastery" [On the relationship between the notions of 'entrepreneurial network' and 'cluster']. Problemy sovremennoi ekonomiki = Problems of Modern Economics, 2013, no. 3, pp. 221-223.
10. Kutsenko E., Tyumentseva D. Klastery i innovatsii v sub"ektakh RF: rezul'taty empiricheskogo issle-dovaniya [Clusters and innovation in the RF subjects: the results of empirical study]. Voprosy Economiki, 2011, no. 9, pp. 93-106.
11. Mamonov V.I., Mamonova E.V. Sistemnyi podkhod k razvitiyu regional'noi innovatsionnoi deyatel'nosti [A system approach to the development of regional innovative activity]. Menedzhment v Rossii
i za rubezhom = Management in Russia and Abroad,
2010, no. 6, pp. 19-26.
12. Mizyakina O.B. Mezhdistsiplinarnyi podkhod k analizu setevykh struktur [An interdisciplinary approach to the analysis of network structures]. Rossiiskoe predprinimatel 'stvo = Russian Journal of Entrepreneur-ship, 2013, no. 12, pp. 4-12.
13. Morozov V.I. Printsipy formirovaniya setevykh struktur na regional'nom urovne [Principles of net structures formation at the regional level]. Regionologiya, 2012, no. 4, pp. 20-24.
14. Nemchinov O.A. Formirovanie konkurent-osposobnosti regiona na osnove klasterizatsii mashinos-troeniya [Formation of the competitiveness of a region based on the clustering of mechanical engineering]. Organizator proizvodstva = Organizer of Production,
2011, vol. 50, no. 3, pp. 89-95.
15. Titov L.Yu. Printsipy formirovaniya innovat-sionnykh setei v real'nom sektore ekonomiki [Principles of formation of innovation nets in the real sector of economy]. Problemy sovremennoi ekonomiki = Problems of Modern Economics, 2009, no. 1, pp. 64-67.
16. Khasanov R.Kh. Sinergeticheskii effekt klastera [The synergetic effect of a cluster]. Problemy sovremennoi ekonomiki = Problems of Modern Economics, 2009, no. 3, pp. 284-288.
17. Shichkina M.I. Innovatsionnoe razvitie raionov i gorodov [Regions and cities' innovation development]. Innovatsii = Innovation, 2011, no. 8, pp. 78-82.
18. Shchepina I.N. Ustoichivost' innovatsionnogo povedeniya rossiiskikh regionov v periody rosta, stag-natsii i retsessii [Stability of the innovation behavior of the Russian regions during the periods of growth, stagnation and recession]. Innovatsii = Innovation, 2011, no. 6, pp. 78-84.
19. Yusupova A.T. Mezhfirmennye vzaimodeistvi-ya i innovatsionnaya aktivnost' kompanii [Intercompany partnership and the innovation activity of companies]. Region: ekonomika i sotsiologiya = Region: Economy and Sociology, 2012, no. 2, pp. 270-283.
20. Lindqvist G. Disentangling Clusters: Agglomeration and Proximity Effects. Dissertation for the Degree of Doctor of Philosophy. Stockholm School of Economics, 2009, 322 p.
Boris A. STUPAKOV
Pskov State University, Pskov, Pskov Region,
Russian Federation
