CC BY
55
РЕГИОНАЛЬНАЯ ЭКОНОМИКА
www.hjoumal.ru
ЭКОНОМИКО - МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ОЦЕНКИ ИНСТИТУТОВ РАЗВИТИЯ В УСЛОВИЯХ ТРАНСФОРМАЦИИ СОЦИАЛЬНО - ЭКОНОМИЧЕСКИХ УКЛАДОВ
W *
В СТРАНАХ АЗОВО - ЧЕРНОМОРСКОГО БАССЕЙНА
ШЕВЧЕНКО ИННА КОНСТАНТИНОВНА,
доктор экономических наук, ведущий научный сотрудник, Южный федеральный университет, г. Ростов-на-Дону, e-mail: [email protected]
РАЗВАДОВСКАЯ ЮЛИЯ ВИКТОРОВНА,
кандидат экономических наук, старший научный сотрудник, Южный федеральный университет, г. Таганрог, e-mail: [email protected]
Процессы глобализации и регионализации, нарастающие во второй половине XX века, привели, с одной стороны, к усилению международной конкуренции, а с другой, к формированию экономических и политических союзов отдельных стран и территорий. Данные тенденции выступают как объективные предпосылки для смены стратегий реализации инновационной политики, заключающейся в отказе от традиционных методов управления экономическим потенциалом территорий и переходе к новой системе территориально-отраслевого планирования, при которой основными факторами экономического роста и развития являются не только инновации, но и сетевые формы организации взаимодействия субъектов экономической деятельности. В рамках трансформации социально-экономических укладов, характеризующихся циклической динамикой и определяющих новую структуру воспроизводственных пропорций отдельных территорий приобретают актуальность новые подходы к управлению развитием экономического пространства не только отдельных стран и регионов, но и экономических объединений, обладающих сходными экономико-географическими, социально-культурными и генетическими признаками. Целью данной статьи является разработка экономико-математической модели, позволяющей определить степень влияния формируемых институтов развития на параметры территориально-отраслевого комплекса. Ключевые слова: социально-экономические уклады; страны Азово-Черноморского бассейна; экономическое пространство; кластеры; экономико-математическое моделирование.
ECONOMIC-MATHEMATICAL MODELING ASSESSMENT OF DEVELOPMENT INSTITUTIONS IN THE TRANSFORMATION OF THE SOCIAL-ECONOMIC STRUCTURES IN THE COUNTRIES OF THE AZOV-BLACK SEA BASIN
SHEVCHENKO INNA, K.,
Doctor of Economic Sciences (PhD), Leading Researcher, Southern Federal University, Rostov-on-Don, e-mail: [email protected]
* РГНФ 14-32-01263 «Неравномерность социально-экономического развития и межрегиональная конвергенция в АзовоЧерноморском субрегионе: параметры и модели оценки».
© Шевченко И. К., Развадовская Ю. В., 2014
JOURNAL OF ECONOMIC REGULATION (Вопросы регулирования экономики) • Том 5, №4. 2014
JOURNAL OF ECONOMIC REGULATION (Вопросы регулирования экономики) • Том 5, №4. 2014
70
Шевченко И. К., Развадовская Ю. В.
RAZVADOVSKAYA YULIA, V.,
Candidate of Economic Sciences (PhD), Senior Researcher, Southern Federal University, Taganrog, e-mail: [email protected]
The processes of globalization and regionalization, growing in the second half of the 20th century, led on the one hand to the increased international competition, and on the other hand to the formation of economic and political union of individual countries and territories. These trends appear as objective conditions for a change of strategy innovation policy, that is to abandon traditional methods of managing the economic potential of the territories and the transition to the new system of territorial and sectoral planning, in which the main factors of economic growth and development are not only innovation but also network forms of organization economic actors. As part of the transformation of social and economic structures, characterized by cyclic dynamics and defining new structure reproduction proportions of individual territories acquired urgency for new approaches to the management of the development of economic space, not only of individual countries and regions, but also economic associations with similar economic-geographic, social-cultural and genetic traits. The purpose of the paper is to develop an economic and mathematical model to determine the degree of influence in the institutions of the parameters of the territorial-industrial complex.
Keywords: social and economic structures; countries of the Azov-Black Sea basin; economic space; clusters; economic-mathematical modeling.
JEL: B52, C50, R15.
В последние десятилетия происходят процессы глубоких трансформаций мировой и национальной экономики, которые, согласно научным прогнозам, продлятся до середины ХХІ века. Первая фаза трансформационного процесса будет сопровождаться чередой глобальных кризисов, которые связаны с исчерпанием возможностей дальнейшего экономического роста и «закатом» действующего экономического строя (Кузык и Яковец, 2008). Соответственно, во второй фазе трансформационного процесса можно ожидать освоения и всеобщего распространения новой экономической системы, основанной на определенном сочетании способов и факторов производства, а также характеризующейся качественно новой структурой общества и национального хозяйства (Becattini, 1991. P. 102-114). В периоды наиболее высокого динамизма трансформационных процессов возрастает вариативность выбора различных альтернативных путей развития экономики. Однако необходимо отметить, что выбранный тип трансформации общественно-экономического устройства может не соответствовать потребностям общественного развития, в силу отсутствия соответствующей материально-технической базы, которая определяет невозможность совершенствования существующих производственных отношений в рамках доминирующей системы производительных сил. Именно в силу перечисленных выше причин переход от одного социально-политического уклада должен осуществляться в последовательности этапов и при наличии соответствующей материально-технической базы. Основу материально-технической базы составляют отрасли промышленного сектора экономики, которые являются точками экономического роста в фазах депрессии в странах Азово-Черноморского бассейна.
В результате трансформации социально-экономических укладов в спектре экономических и политических трансформаций в последнее десятилетие в политике экономического развития стран Азово-Черноморского бассейна наиболее значимым инструментом для повышения инновационного потенциала экономического пространства, а также роста конкурентоспособности отраслей ведущего технологического уклада является применение политики, направленной на
Экономико-математическое моделирование оценки институтов развития ...
71
формирование и развитие кластеров, формирующих основу для сетевого взаимодействия субъектов инновационной деятельности (Артамонова и Хрусталева, 2013).
Кластерные образования, формируемые на отдельных территориях могут стать эффективным инструментом, способствующим социально-экономическому развитию стран АЧБ, обеспечить сбалансированное развитие отдельных отраслей, формирующих каркас нового технологического уклада и являющихся точками экономического роста в рамках экономических и политических трансформаций (Данько и Куценко, 2012; Arikan, 2009. P. 658-676). Особенности географического положения, разнообразные и благоприятные климатические условия, еще не используемые природные ресурсы, резервы рабочей силы представляют собой реальный потенциал динамического социально-экономического развития стран Азово-Черноморского бассейна. Однако, несмотря на положительную динамику основных социально-экономических показателей стран данного субрегиона, многие территории продолжают относиться к группе стран с низкими показателями социально-экономического и инновационно-технологического развития. На сегодняшний день экономика некоторых стран данного субрегиона носит депрессивный характер, что подтверждается наличием серьезных диспропорций в структуре экономики.
Развитие сетевого взаимодействия территориально-отраслевых комплексов стран Азово-Черноморского бассейна обеспечит формирование потенциальных точек экономического роста, которые впоследствии обеспечат сбалансированный рост всей территории на долгосрочной основе.
В Советском Союзе был накоплен значительный опыт создания территориально-отраслевых комплексов и успешного управления ими в рамках централизованной экономики. Однако в условиях трансформации социально -экономических и технологических укладов, необходимы адаптированные инструменты управления развитием экономического пространства. Кластер как устойчивое партнерство взаимосвязанных предприятий, учреждений, организаций, отдельных лиц может иметь потенциал, который превышает простую сумму потенциалов отдельных составляющих (Bell, 2005. P. 287). Это приращение возникает как результат сотрудничества и эффективного использования возможностей партнеров на длительном периоде, сочетания кооперации и конкуренции (Allen, 1983. P. 1-24).
Несмотря на наличие значительных преимуществ кластера, как институциональной формы территориально-отраслевого развития, в современной литературе по данной проблематике отсутствуют исследования, анализирующие степень влияния данного института на экономические показатели территории (Amin and Thrift, 1995. P. 41-66).
Таким образом, целью данного исследования является разработка экономико-математической модели оценки влияния кластера на территорию в условиях трансформации социально-экономических укладов, а также систематизация показателей, отражающих эффективность функционирования кластера на определенной территории. Необходимо отметить, что в условиях трансформации социально-экономических и политических укладов наибольшее значение имеют следующие группы показателей: социально-экономические,
инвестиционные, инновационные, а также показатели, характеризующие степень развития человеческого капитала. В рамках данного тезиса деятельность кластера может быть охарактеризована следующими показателями: выручка от продаж товаров, выполненных работ, оказанных услуг на внешнем рынке, объем частных инвестиций, объем и доля инновационной продукции, количество занятых.
Для моделирования зависимости институтов развития на территориально -отраслевой комплекс применяется набор целевых и нецелевых показателей. Набор нецелевых показателей территориально-отраслевых комплексов обозначим как {yi, y2, Уз, ..., yn}, где п’ - количество нецелевых показателей для каждого из регионов.
JOURNAL OF ECONOMIC REGULATION (Вопросы регулирования экономики) • Том 5, №4. 2014
JOURNAL OF ECONOMIC REGULATION (Вопросы регулирования экономики) • Том 5, №4. 2014
72
Шевченко И. К., Развадовская Ю. В.
Это те показатели, которые могут быть подвержены непосредственному изменению со стороны управляющих органов. Набор целевых (зависимых) показателей обозначим как {Yi, Y2, ..., Yk}, которые характеризуют уровень развития (к’ -количество целевых показателей для каждого из регионов). К данной группе показателей можно отнести ВРП, занятость и т.д. Наборы этих показателей умножаются на количество регионов NP. Получаем набор нецелевых (независимых) показателей каждого из институтов развития {xi, Х2, хз, ..., Хш}, где m’ - количество нецелевых показателей для каждого из институтов развития.
Следующая группа - набор целевых (зависимых) показателей этих же институтов развития {Xi, X2, Хз, ..., Xg}, которые будут характеризовать уровень их эффективности (g’ — количество целевых показателей для каждого из кластеров). Наборы этих показателей перемножаем на количество регионов N’.
Количество всех этих показателей перемножаем на временной интервал, в
котором функционирует кластер (например,
Упо11
Уп°12
г2о11
т 2о12
,2о11
,2о12
г2о11
г2о12
’ , g И Т.Д.).
Таким образом, если существует зависимость между развитием региона и деятельностью кластера, то совокупность независимых показателей кластера, от которой зависит их эффективность, будет влиять на развитие территориальноотраслевого комплекса.
Для начала воспользуемся методом множественной регрессии, которая в нашем случае имеет вид
Xi — T0+ T1 х іi + T2х2i + . + ТшХші ,
i =1, 2, ..., N’, где N’ — количество институтов развития. Здесь То, T1, T2, ...,Тш — выборочные регрессионные коэффициенты.
Предположим, что у нас имеются данные по 2-м годам t и f. N’- количество институтов развития; NP — количество территориально-отраслевых комплексов. Необходимо рассмотреть каждый Xg поочередно, поэтому для каждого g от 1 до g’: (см. табл. 1).
Таблица 1
Матричный анализ параметров зависимости показателей кластера и региона
N ХІ хІ хл у г£ ■А'ТЪ
1
2
3
4
Т Т2 Тз Т Т Тш
Где g — номер целевой (зависимой) переменной Х, t — год, которому соответствуют данные статистики, ш - номер независимой переменной х. Т.е. количество таблиц за год t будет равно g.T 1...ш — выборочные регрессионные
Х% Xі
коэффициенты, соответствующие году t, обозначающие зависимость 8 от m . Количество этих регрессионных коэффициентов = g * ш (см. табл. 2).
Экономико-математическое моделирование оценки институтов развития ...
73
Таблица 2
Матричный анализ параметров зависимости показателей кластера и региона
N yf хз ХГ 4 xf хГ -ы xrf Am
1
2
3
4
Fi F2 F3 F4 F5 Fm
g — номер целевой (зависимой) переменной X, f — год, которому соответствуют данные статистики, т - номер независимой переменной х.
р9
Т.е. количество таблиц за год / будет равно g. т — выборочные регрессионные коэффициенты, соответствующие году f, обозначающие зависимость
XL
“от m . Количество этих регрессионных коэффициентов = g * т.
Для более точного установления степени влияния изменений показателей {xi, Х2, хз, ..., Хт} на показатели {Yi, Y2, ..., Yk} необходимо проводить расчеты с
Yb хХ: Хп
относительными показателями (^'п , 1к , Хт , ). Тем самым мы получим более
подходящую для последующего прогнозирования модель. Рассчитываться относительные показатели будут по следующей формуле:
Xt yt— L
ууъ s\s‘
m
Д - Г— 1
Am
где t — год, которому соответствует статистический показатель.
Аналогичным образом рассчитываются относительные показатели, за
vt
исключением пунктов с преобразованиями в относительные показатели, а т для третьего пункта получим:
Т.е. расчеты проводим на основе начальных (преобразованных в относительные) данных. Полученные в результате анализа корреляционные коэффициенты позволят установить степень зависимости показателей развития территориально-отраслевого комплекса от показателей развития кластера. Апробация данной модели на показателях кластеров, функционирующих на территории стран Азово-Черноморского бассейна, позволит разработать типологию кластеров по параметрам влияния на развитие территориально-отраслевого комплекса.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Данько Т. П. и Куценко Е. С. (2012). Основные подходы к выявлению кластеров в экономике региона // Проблемы современной экономики, № 1 (41).
JOURNAL OF ECONOMIC REGULATION (Вопросы регулирования экономики) • Том 5, №4. 2014
JOURNAL OF ECONOMIC REGULATION (Вопросы регулирования экономики) • Том 5, №4. 2014
74
Шевченко И. К., Развадовская Ю. В.
Кластерные политики и кластерные инициативы: теория, методология, практика: Кол. монография / под. ред. Ю. С. Артамоновой, Б. Б. Хрусталева. Пенза: ИП Тугушев С.Ю., 2013.
Кузык Б. Н. и Яковец Ю. В. (2008). Становление интегрального экономического строя — глобальная трансформация XXI века. Научный доклад. М.: Институт экономических стратегий.
Allen R. C. (1983). Collective invention // Journal of Economic Behaviour and Organization, no. 4, pp. 1-24.
Amin A. and Thrift N. (1995). Institutional issues for the European regions: From markets and plans to socioeconomics and powers of association // Economy and Society, no. 24(1), pp. 41-66.
Arikan A. T. (2009). Interfirm knowledge exchanges and the knowledge creation capability of clusters // Academy of Management Review, no. 34(4), pp. 658-676.
Becattini G. (1991). The industrial district as a creative milieu. In: Benko G. and Dunford M. (Eds.), Industrial Change and Regional Development. London, Belhaven Press, pp. 102-114.
Bell G. G. (2005). Clusters, networks, and firm innovativeness // Strategic Management Journal, no. 26.
REFERENCES
Danko T. P. and Kucenko E. S. (2012). Basic approaches to identify clusters in the economy of the region. Problems of Modern Economics, no. 1 (41). (In Russian).
Cluster Policies and Cluster Initiatives: Theory, Methodology, Practice: Monograph / Ed. by Yu. S. Artamonova, B. B. Hrustalev. Penza, Publ. House of SP Tugushev S. Y., 2013. (In Russian).
Kuzyk B. N. and Yakovets Y. V. (2008). The formation of the integral economic system - a global transformation of the XXI century. Scientific report. Moscow, Publ. House of Institute for Economic Strategies. (In Russian).
Allen R. C. (1983). Collective invention. Journal of Economic Behaviour and Organization, no. 4, pp. 1-24.
Amin A. and Thrift N. (1995). Institutional issues for the European regions: From markets and plans to socioeconomics and powers of association. Economy and Society, no. 24(1), pp. 41-66.
Arikan A. T. (2009). Interfirm knowledge exchanges and the knowledge creation capability of clusters. Academy of Management Review, no. 34(4), pp. 658-676.
Becattini G. (1991). The industrial district as a creative milieu. In: Benko G. and Dunford M. (Eds.), Industrial Change and Regional Development. London, Belhaven Press, pp. 102-114.
Bell G. G. (2005). Clusters, networks, and firm innovativeness. Strategic Management Journal, no. 26.
