CC BY
40
СТРАТЕГИЯ РАЗВИТИЯ ЭКОНОМИКИ
24 (117) - 2011
УДК 332.13
формирование и развитие
кластерного потенциала регионов юга россии
М. Э. БУЯНОВА,
доктор экономических наук,
профессор кафедры экономической теории
и экономической политики
E-mail: buyanovam@rambler. ru
д. А. ВУйЛОВ,
аспирант кафедры экономической теории и экономической политики E-mail: vuylov@gmail. com
Волгоградский государственный университет
динамическому развитию. Эти результаты, положительные в своей основе, формируют взгляд на конкуренцию, при которой повышается производительность и торговля, расширяется рынок, обеспечивается процветание многих регионов. Таким образом, кластерная политика является одним из главных направлений государственной политики по повышению национальной и региональной конкурентоспособности в развитых и развивающихся странах.
Однако российская действительность такова, что уже на протяжении 10 лет много говорится о кластерах, заявления об их наличии не делают только «ленивые регионы». Но, как показывает практика, немногие идеи доходят до стадии реализации, что изначально связано с недостаточной оценкой кластерного потенциала регионов.
Формирование и развитие кластерного потенциала России предполагает учет и анализ специфики кластерного развития отдельных регионов. Однако в настоящий момент существует ряд проблем, связанных с отсутствием комплексных исследований, методологических разработок и концептуальных подходов к понятию «кластерный потенциал», его оценке и эффективности использования. Ввиду этих причин исследование кластерного потенциала является актуальной задачей.
В настоящее время не существует единой методики выделения кластерных образований. Данный процесс зачастую нелинеен и имеет средне- или долгосрочную перспективу, что может отрицательно сказаться на попытках его формирования. Во избежание неоправданных затрат и рисков необходима тщательная подготовительная работа, одним из этапов которой является проведение оценки кластерного потенциала хозяйствующей системы. В статье обосновывается понятие кластерного потенциала, приводится методика его оценки на примере регионов Юга России.
Ключевые слова: кластерный потенциал, кластер, кластерная политика, региональная политика.
Тема кластерной трансформации хозяйственной системы получила широкое распространение не только в научной мысли, но и при реализации стратегий развития на средне- или долгосрочную перспективу региональных субъектов. Мировой опыт показал, что в отличие от традиционной промышленной политики, которая имеет тенденцию к смещению приоритетов в пользу определенного региона, что приводит к ограничению конкуренции, теория кластеров фокусирует внимание на устранении ограничений, налагаемых на производительность и рост производительности. Она придает особое значение не доле рынка, а его
Методологической основой изучения понятия «кластерный потенциал» явились представления, полученные в философии, естествознании и науковедении относительно общей категории «потенциал».
Исследователи едины в том, что потенциал — это некая сила, а само понятие «потенциал» многомерно. Это понятие встречается уже у философов Древней Греции. Аристотель, например, рассматривал определенную силу, которая может стать актуальной, действительной, превратиться в реальность через определенную активность, действие, деятельность, т. е. «сущее актуально всегда возникает из сущего потенциально под действием сущего актуально» [1, с. 24]. В подтверждение данного высказывания можно отметить, что потенциал без действия не реализуется, не может из возможности перейти в действительность. Следовательно, для того чтобы потенциал реализовался, необходима деятельность.
В настоящее время существует множество подходов к данному понятию.
Потенциал происходит от латинского слова «potentia», означающего силу, мощь, подразумевает совокупность имеющихся средств, возможностей в какой-либо области [2, с. 580].
Потенциал в самом широком смысле исследователи определяют как способность обеспечивать определенный результат [3, с. 45].
Таким образом, понятие «потенциал» в широком смысле означает средства, запасы, источники, которые имеются в наличии и могут быть использованы для достижения определенной цели, решения поставленных задач. Данное определение свидетельствует о том, что основой обеспечения устойчивого развития хозяйственной системы является использование социально-экономического потенциала, который является базисным по отношению к кластерному потенциалу.
В настоящее время в зарубежной научной литературе не существует теоретического обоснования категории «кластерный потенциал». Западными учеными периодически используется термин «cluster potential», однако его значение тождественно категории «кластер», а методологическими подходами его оценки является процесс идентификации кластерных образований.
Отечественными учеными предпринимаются единичные попытки рассмотрения этой экономической категории. В частности, А. В. Ермишина через методологический подход оценки кластерного потенциала раскрывает его имманентную сущность: «Оценка потенциала и успешности клас-
теризации региона предполагает количественный анализ статистических данных и качественный анализ наличия и состава ресурсной базы, необходимой для обеспечения конкурентоспособности предприятий региона в определенных областях; выявление тех конкретных секторов экономики, в которых возможно достижение конкурентных преимуществ предприятий региона, т. е. анализ кластеров» [4]. Ученым во главу угла ставится выявление тех конкретных секторов экономики региона, которые обладают необходимой ресурсной базой. Стоит отметить, что в данном случае редуцированность сущности кластерного потенциала до «необходимой ресурсной базы» не позволяет раскрыть полноты его внутреннего содержания.
Как показывают исследования, степень разработанности теоретической базы категории «кластерный потенциал» явно недостаточна. Прежде всего это объясняется отставанием в развитии и применении новых форм организации производства на территории нашей страны и, как следствие, преемственностью российской научной мысли идеям зарубежных исследователей.
Сущность любого объекта достаточно полно раскрывается посредством его структуры. Но, прежде чем выявлять структуру кластерного потенциала, необходимо отметить, что в настоящее время активизировались исследования факторов, обеспечивающих гомеостазис хозяйственных систем. Поскольку факторы возникают из ресурсов и условий хозяйствования, то фактически они образуют доминанту их эффективной трансформации в продукт производства для обеспечения принципа устойчивого развития данной территории, образуя «ядро развития» [5, с. 16]. По мнению О. В. Ин-шакова, набор факторов развития хозяйственных систем следующий: человеческий фактор, технико-технологический фактор, природно-ресурсный фактор, институциональный фактор, организационный фактор, информационный фактор [6, с. 10]. Группа первых трех факторов (человеческий, технико-технологический, природно-ресурсный) трансформирует предметы природы, вовлеченные в производственные процессы с целью удовлетворения потребностей людей в товарах и услугах. Эти дифференцирующие факторы позволяют различать все продукты (в соответствии с бесконечным многообразием человеческих потребностей) как разнокачественные по содержанию посредством разнообразия знаний, опыта, умений, техники, природных и социальных условий. Вторая группа интегрирующих факторов (институциональный, организационный, информационный) обуслов-
- 35
ливает однокачественность созданных продуктов, делая их тождественными по социальной форме, связывая их производителей и потребителей общими отношениями в процессах распределения и обмена, социально интегрируя их посредством институции, организации и информации [5, с. 17].
Таким образом, исходя из современной теории факторов производства О. В. Иншакова, основу кластерного потенциала региона образуют:
• природно-ресурсная составляющая. По мнению Ю. Г. Лавриковой, «существенная роль сырьевого сектора в экономике страны обусловливает возможность формирования кластеров не только в новых высокотехнологичных отраслях промышленности и сферы услуг, ориентированных на потребителя, но и создание приро-доэксплуатирующих кластеров, нацеленных на выпуск сырья для производителей» [7, с. 22];
• научно-кадровая составляющая. Обеспеченность людскими ресурсами является важным компонентом любой хозяйственной системы или деятельности. Однако это условие не может быть достаточным для эффективного функционирования кластера. В данном случае весомую роль начинает играть не избыток дешевой рабочей силы, а наличие высокопрофессионального персонала. Источником данного условия могут стать местные университеты, выполняющие образовательную деятельность на территории региона. Стоит напомнить, что «Кремниевая долина» «сформировалась стихийно вокруг Стенфордского исследовательского и промышленного парка, состоящего из трех мощнейших университетов: Стенфордского, Калифорнийского (Беркли) и университета Сан-Франциско» [9]. Таким образом, наличие высокопрофессиональных и научных кадров является важным аспектом в реализации кластерного проекта;
• технико-технологическая составляющая, являясь вещественной основой и определяющая технико-технологическую базу потенциала, влияет на масштабы и темпы хозяйственной деятельности в рамках кластерного образования. При этом большое значение имеет развитие инновационных, наукоемких технологий;
• организационная составляющая. Представляет собой не только формы предприятий, осуществляющих свою хозяйственную деятельность внутри кластера, но и процессы, протекающие между предприятиями кластера. Конкуренция и кооперация являются неотъемлемым свойством любого кластера и катализатором конку-
36 -
рентоспособности предприятия или региона в целом;
• институциональная составляющая. Как отмечает Д. П. Фролов, «кластер — это локальная институциональная система, а кластеризация — сложный институциональный процесс, связанный с взаимной адаптацией корпоративных институций, норм, ценностей его участников, с формированием репутации и имиджа, взаимной «подстройкой» интересов и мониторингом, сплоченным противодействием оппортунизму.. образование кластера есть форма пространственной институционализации» [10, с. 232]. В то же время М. Портер резюмирует, что «процесс (совершенствования кластера) требует институционализации концепций, взаимоотношений и связей между клиентами. В частном секторе лидирующую роль в дальнейшем совершенствовании кластеров часто берут на себя новые или возрожденные предпринимательские ассоциации. На уровне власти совершенствование кластеров нередко институционализируется организованными правительственными агентствами, организацией сбора и распространения статистических данных об экономической деятельности, а также управлением структурой и членством в группах по осуществлению надзора за бизнесом» [8, с. 338].
• информационная составляющая. В условиях современной многоукладной, инновационной экономики огромную роль играют информация и информационные технологии. Сложность современных информационных технологий означает, что даже самые крупные фирмы не могут самостоятельно, в отрыве от других, создавать новое знание, необходима повсеместная практика сотрудничества и распространения информации. С другой стороны, Френсис Фукуяма, рассматривая причины успеха кластеров «Кремниевой долины», говорит, что за неограниченной конкуренцией лежит широкий спектр социальных сетей, объединяющих сотрудников конкурирующих компаний на основе личных отношений и доверия, особенно в сфере информационных технологий, которые интегрируют большое количество высокотехнологичных продуктов и процессов. Вероятность того, что часть собственного знания, разделенная с конкурентом, приведет к большим потерям, мала, а экономия несравнима по объему [11].
Таким образом, под кластерным потенциалом
региона целесообразно понимать совокупность усло-
Кластерный потенциал региональной хозяйствующей системы (1СР)
Факторы возможности формирования кластерного потенциала (1РСР)
Факторы готовности использования кластерного потенциала (7ЛС/>)
Л
и =
£ 5
° I
а I 15 & ё
II
и н
§ I
й- ° X
=
2
I ^
§ I
а Я
I ! I2
1 §
& § ш °
к 3
5 в 2
Показатели возможности Показатели готовности
формирования кластерного использования кластерного
потенциала (с, - С21) потенциала (с22 - с42)
Источник: составлено автором.
Рис. 1. Концептуально-логическая схема формирования и развития кластерного потенциала региона
вий,ресурсов и факторов, необходимых для формирования и эффективного функционирования кластерных структур, обеспечивающих конкурентоспособное, устойчивое и безопасное развитие региона.
Кластерный потенциал включает два интегрирующих компонента: совокупность факторов формирования кластерного потенциала и совокупность факторов готовности его использования. Концептуально-логическая схема формирования и развития кластерного потенциала региона представлена на рис. 1.
Первый блок (факторы формирования кластерного потенциала) рассматривается как мера способности хозяйствующего субъекта к формированию кластерного образования. Данный блок состоит из природно-ресурсной, научно-кадровой и технико-технологической составляющих. Второй блок (факторы готовности использования кластерного потенциала) — это готовность субъекта осуществлять хозяйственную деятельность в рамках пространственного объединения. К данному блоку относятся организационная, институциональная и информационная составляющие.
Данные блоки тесно взаимосвязаны и взаимозависимы между собой, создавая комплексность условий для эффективного формирования
кластерных структур. Так, избыток природных и человеческих ресурсов не может считаться достаточным условием для создания пространственных образований. А в сочетании с остальными компонентами — технологическими инновациями, географической близостью, институтами поддержки и единым информационным полем — образуются новые формы пространственных взаимодействий между хозяйствующими субъектами.
В соответствии с данным комплексным подходом к рассмотрению кластерного потенциала авторами предлагается методика его комплексной многофакторной оценки, состоящая из трех этапов.
Первым этапом методики является дескриптивный и компаративный анализ статистических и аналитических материалов за определенный период времени, характеризующий уровень кластерного потенциала.
Чтобы быстро и надежно оценить уровень развития кластерного потенциала, надо иметь один или несколько интегральных показателей, которые были бы достаточно чувствительны к региональным изменениям во времени и в пространстве и которые можно было бы количественно измерить. В этой связи было выделено два обобщающих параметра уровня развития кластерного потенциала: блок факторов формирования кластерного потенциала и блок факторов готовности использования кластерного потенциала. В свою очередь они раскрываются 42 показателями, построенными на данных органов статистики.
Система показателей, которая использовалась для оценки кластерного потенциала региона, представлена в табл. 1.
Ключевым звеном методического обеспечения сравнительной оценки кластерного потенциала регионов является методика расчета интегральных характеристик на базе метода безынтервального, пофакторного ранжирования регионов по взаимоувязке с методом балльной оценки и представлением результатов расчетов в форме стандартизированных (рейтинговых) оценок.
Оценка по каждому показателю осуществляется как с позиции текущего состояния (статически), так и с учетом временных изменений (динамически). Соответственно, ранжирование оценок
- 37
Таблица 1
Система показателей многофакторной оценки кластерного потенциала региональной хозяйственной системы
Блоки кластерного потенциала Показатель (с) Характеристика показателя
Блок факторов формирования кластерного потенциала Природно-ресурсная компонента (/„)
Показатель объема добычи полезных ископаемых (с,) В основе оценки лежит показатель объема добычи полезных ископаемых на душу населения, руб. /чел.
Показатель объема продукции обрабатывающих производств (с2) В основе оценки лежит показатель объема продукции обрабатывающих производств на душу населения, руб. /чел.
Показатель объема производства и распределения электроэнергии, газа и воды (с3) В основе оценки лежит показатель объема производства и распределения электроэнергии, газа и воды на душу населения, руб. /чел.
Показатель объема посевных площадей всех посевных сельскохозяйственных культур (с4) В основе оценки лежит объем посевных площадей сельскохозяйственных культур на душу населения, га/чел.
Показатель поголовья скота (с5) В основе оценки лежит объем поголовья скота (крупного рогатого, свиней, овец и коз) на душу населения, руб. /чел.
Показатель обеспеченности лесными ресурсами (с6) В основе оценки лежит показатель лесистости территории региона, %
Показатель доли улавливания загрязняющих атмосферу веществ, отходящих от стационарных источников (с7) В основе оценки лежит показатель доли улавливания загрязняющих атмосферу веществ, отходящих от стационарных источников, %
Научно-кадровая компонента (Т„)
Показатель доли среднегодовой численности занятых в экономике (с8) В основе оценки лежит уровень экономической активности населения, %
Показатель обеспеченности населения учреждениями начального, среднего и высшего профессионального образования (с9) В основе оценки лежит показатель количества учреждений начального, среднего и высшего профессионального образования на 100 тыс. чел. населения
Показатель миграционного прироста населения (с|0) В основе оценки лежит коэффициент миграционного прироста населения, %
Показатель естественного прироста населения (с„) В основе оценки лежит общий коэффициент естественного прироста населения на 1 тыс. чел. населения
Показатель доли специалистов, выпускаемых образовательными учреждениями начального, среднего и высшего профессионального образования (с12) В основе оценки лежит агрегированный показатель выпуска специалистов учреждениями начального, среднего и высшего профессионального образования на 1 тыс. чел. занятого населения
Показатель численности исследователей с учеными степенями (с13) В основе оценки лежит агрегированный показатель количества исследователей со степенями на 10 тыс. чел. занятого населения
Показатель доли персонала, занимающегося исследованиями и разработками (с14) В основе оценки лежит доля персонала, занимающегося исследованиями и разработками в общей численности занятого населения, чел. на 10 тыс. занятого населения
Технико-технологическая компонента (1т)
Показатель объема основных фондов (с15) В основе оценки лежит показатель объемов основных фондов на 1 предприятие
Показатель износа основных фондов (с16) В основе оценки лежит показатель износа основных фондов, %
Показатель внутренних затрат на исследования и разработки (с17) В основе оценки лежит показатель внутренних затрат на исследования и разработки, нормированный на число организаций, выполнявших исследования и разработки
Показатель инвестиций в основной капитал (С18) В основе оценки лежит показатель объема инвестиций в основной капитал на душу населения, тыс. руб.
Показатель плотности автомобильных дорог общего пользования (с19) В основе оценки лежит показатель густоты автомобильных дорог общего пользования с твердым покрытием, км дорог на 1 тыс. км2 территории
Показатель плотности железнодорожных путей общего пользования (с20) В основе оценки лежит показатель густоты железнодорожных путей общего пользования, км путей на 1 тыс. км2 территории
Окончание табл. 1
Блоки кластерного потенциала Показатель (с) Характеристика показателя
Показатель числа используемых передовых производственных технологий (с2|) В основе оценки лежит показатель количества используемых передовых технологий на 1 000 предприятий
Блок факторов готовности использования кластерного потенциала Организационная компонента (Тп)
Показатель количества малых предприятий (С22) В основе оценки лежит число малых предприятий на 10 тыс. чел. населения
Показатель доли организаций, осуществляющих технологические инновации (с23) В основе оценки лежит показатель удельного веса организаций, осуществляющих технологические инновации, в общем числе организаций, %
Показатель доли организаций с участием иностранного капитала (с24) В основе оценки лежит показатель удельного веса организаций с участием иностранного капитала на 1 тыс. предприятий, %
Показатель внешнеторговой направленности (с„) В основе оценки лежит показатель отношения экспорта-импорта между странами дальнего и ближнего зарубежья
Показатель объема продукции, произведенной малыми предприятиями (с26) В основе оценки лежит показатель объема продукции, произведенной малыми предприятиями на душу населения, тыс. руб.
Показатель доли убыточных предприятий (с,7) В основе оценки лежит удельный вес убыточных организаций, % от общего организаций
Показатель уровня иностранных инвестиций в экономику региона (с28) В основе оценки лежит показатель уровня иностранных инвестиций в экономику региона на 1 предприятие, руб.
Институциональная компонента (/гдл)
Показатель доля частной собственности (с29) В основе оценки лежит показатель доли организаций с частной собственностью в общем количестве предприятий
Показатель уровня безработицы (с30) В основе оценки лежит уровень безработицы, %
Показатель доли поступлений в бюджет от предпринимательской деятельности (с31) В основе оценки лежит показатель уровня поступлений доходов в консолидированный бюджет от налога на прибыль организаций, %
Показатель доли расходов консолидированных бюджетов субъектов РФ на экономику региона (с32) В основе оценки лежит показатель уровня расходов на экономику региона в структуре общих консолидированных расходов, %
Показатель количества зарегистрированных преступлений (с33) В основе оценки лежит показатель числа зарегистрированных преступлений на 100 тыс. чел. населения
Показатель выданных патентов (с34) В основе оценки лежит число выданных патентов на 1 тыс. предприятий
Показатель обеспеченности кредитными организациями и филиалами (с35) В основе оценки лежит показатель доли действующих кредитных организаций и филиалов на 1 тыс. организаций
Информационная компонента (/гт)
Показатель доли организаций, имеющих веб-сайт (с36) В основе оценки лежит показатель доли организаций, имеющих веб-сайт, %
Показатель затрат организаций на информационные и коммуникационные технологии (с37) В основе оценки лежит показатель затрат организаций на информационные и коммуникационные технологии на душу населения, тыс. руб.
Показатель доли затрат на оплату услуг сторонних организаций и специалистов по ИКТ (см) В основе оценки лежит доля затрат на оплату сторонних организаций и специалистов по ИКТ, %
Показатель доли затрат на обучение сотрудников, связанное с развитием и использованием ИКТ (с39) В основе оценки лежит доля затрат на обучение сотрудников, связанное с развитием и использованием ИКТ, %
Показатель доли организаций, имеющих локальные вычислительные сети (с40) В основе оценки лежит доля организаций, имеющих локальные вычислительные сети, %
Показатель доли организаций, имеющие ERP-системы (с4|) В основе оценки лежит доля организаций, имеющие ERP-системы, %
Показатель числа персональных компьютеров (с42) В основе оценки лежит показатель числа персональных компьютеров на 100 работников
по сравниваемым объектам осуществляется раздельно и для статического состояния, и для динамического. В этом случае показатель (с.) является агрегирующим для текущей и временной оценки состояния исследуемого явления:
С, =5,+С/,,
где .у. — балльная оценка /-го показателя за 2009 г.;
— балльная оценка среднегодового прироста /-го показателя за период 2006-2009 гг.
Балльная оценка по каждому из шести выделенных условий, ресурсов, факторов (природно-ресур-сная, научно-трудовая, технико-технологическая, организационная, институциональная и информационная компоненты) образуется по формуле:
1х= Е с/ ,
где 1х — агрегированная балльная оценка компоненты.
Сумма балльных оценок природно-ресурсной (4), научно-трудовой (1Н) и технико-технологической (1Т) компонент образуют агрегирующую оценку блока возможности формирования кластерного потенциала в регионе (1РСР):
1РСР = 1И +Н +1Т.
Сумма балльных оценок организационной (10), институциональной (1/ж.) и информационной (!/да) компонент образуют агрегирующую оценку блока готовности использования кластерного потенциала в регионе (1КСР):
1ЯСР = 10 + 11Ж .
Сумма балльных оценок возможностей формирования (1РСР) и готовности использования (1КСР) кластерного потенциала образует интегральную оценку кластерного потенциала региональной хозяйственной системы (1СР):
1СР = 1РСР + 1КСР .
Рейтинг регионов Юга России по уровню возможности формирования кластерного потенциала приведен на рис. 2.
Наиболее перспективными в разрезе существующих трансформационных факторов формирования кластерного потенциала являются Ростовская (338) и Волгоградская (318) области, Краснодарский край (338), Карачаево-Черкесская Республика (306). К наиболее отсталым регионам относятся
Ы рейтинг
Рис. 2. Распределение регионов Юга России по уровню возможности формирования кластерного потенциала ( 1СРС) (2006—2009 гг.)
Республика Ингушетия (200) и Республика Калмыкия (224).
Результаты оценки блока готовности использования кластерного потенциала регионов Юга России, состоящего из организационной, институциональной и информационной компонент, представлены на рис. 3. Безусловными лидерами по уровню готовности использования кластерного потенциала являются Ставропольский край (377) и Волгоградская область (375). Худшими результатами обладают Республика Ингушетия (208) и Карачаево-Черкесская Республика (222).
Важно отметить, что на этом уровне агрегации результаты оценки блока готовности использования имеют более важное значение для кластерного потенциала, чем результаты оценки блока возможностей его формирования. Применительно к хозяйственному пространству регионов Юга России это означает, что ретроспективная нацеленность на добычу, транзит и продажу сырьевых и энергетических ресурсов должна смениться перспективной ориентацией на интенсивное развитие рынков человеческого и финансового капитала, а также на создание со стороны государства необходимых общих условий по совершенствованию и упорядочению институциональной среды для утверждения инновационного типа развития.
Результаты ранжирования регионов Юга России по уровню кластерного потенциала представлены на рис. 4.
На втором этапе методики исследования кластерного потенциала региональной хозяйственной системы производится позиционирование регионов по уровням кластерного потенциала.
Выделение групп регионов в данном исследовании основывается на присвоении кластер-
377
реитинг
Рис. 3. Распределение регионов Юга России по уровню готовности использования кластерного потенциала (1КСР) (2006—2009гг.)
Iреитинг
Рис. 4. Ранжирование регионов Юга России по уровню кластерного потенциала (1СР) (2006—2009 гг.)
ному потенциалу движущей (активизирующей) функции, от реализации которой будет зависеть способность и возможность региона осуществлять развитие кластерных структур.
С учетом данного подхода представляется целесообразным распределение регионов на следующие 4 группы:
1-я группа — «лидеры» — регионы с высоким уровнем развития кластерного потенциала (696 > R > 624). В данную группу входят Ростовская (696), Волгоградская (693), Астраханская (652) области, Краснодарский (674) и Ставропольский (671) края. Выделенные регионы характеризуются высоким развитием как возможностей, так и готовности использования кластерного потенциала, что говорит о перспективности реализации кластерных проектов на территории данных регионов;
2-я группа — «потенциальные лидеры» — регионы с уровнем развития кластерного потенциала выше среднего (624 > R >552), среди которых Республика Адыгея (578) и Республика Северная
-¿25 Осетия—Алания (566). Для
данной группы характерно равномерное развитие как трансформационных, так и трансакционных факторов, условий и ресурсов;
3-я группа — «развивающиеся» — регионы со средним уровнем развития кластерного потенциала (480 > R >552). Данную группу составляют Республика Дагестан (525), Кабардино-Балкарская Республика (536), Чеченская Республика (502) и Карачаево-Черкесская Республика (528), причем для них в большинстве случаев характерен перекос в результатах оценки одного из блоков факторов;
4-я группа — «отстающие» — регионы с низким уровнем развития кластерного потенциала (480 > R > 408). К данной группе относятся Республика Ингушетия (408) и Республика Калмыкия (480), которые характеризуются самыми низкими значениями как
при оценке блока возможностей формирования, так и блока готовности использования кластерного потенциала.
Третий этап в предлагаемой методике предусматривает проведение зонирования территории с учетом уровня состояния и развития кластерного потенциала и выявление как ведущих, так и проблемных регионов, отличающихся низким уровнем развития кластерного потенциала. Результаты зонирования приведены в табл. 2.
В результате комплексного анализа полученных результатов можно сделать вывод, что современное состояние Юга России характеризуется резкими перепадами по уровню развития кластерного потенциала от одной части (северо-западной) территории к другой (юго-восточной). Такие различия в большинстве своем обладают значительной инерцией, что отражается на скорости осуществляемых преобразований, а также на возможности синхронизации проведения позитивных реформ в различных регионах.
- 41
Таблица 2
Зонирование регионов Юга России по уровню состояния и развития кластерного потенциала
Показатель зонирования региона Регион
Зона хорошего состояния кластерного потенциала (уровень развития кластерного потенциала R > 600) Ростовская область, Волгоградская область, Астраханская область, Краснодарский край, Ставропольский край
Зона удовлетворительного состояния кластерного потенциала (уровень развития кластерного потенциала 600 > R > 500) Республика Адыгея, Республика Северная Осетия — Алания, Республика Дагестан, Кабардино-Балкарская Республика, Карачаево-Черкесская Республика, Чеченская Республика
Зона неудовлетворительного состояния кластерного потенциала (уровень развития кластерного потенциала 600 > R > 500) Республика Калмыкия, Республика Ингушетия
Так, согласно полученным результатам, регионы первой зоны обладают достаточными условиями, факторами и ресурсами для реализации кластерного потенциала. Следующим этапом для них может стать процесс выделения взаимосвязанных, конкурентоспособных отраслей, образующих устойчивые взаимосвязи, следствием чего станет формирование кластерных структур. Для регионов второй зоны характерны перекосы либо в блоке возможности формирования, либо в блоке готовности использования кластерного потенциала. Таким образом, необходимо предпринять тактические точечные меры по активизации кластерного потенциала в регионах данной группы. Регионы зоны неудовлетворительного состояния кластерного потенциала нуждаются в стратегических мерах по преодолению сложившейся ситуации.
Проведенная оценка кластерного потенциала регионов позволяет сделать вывод о наличии условий и готовности региона к процессам кластерной трансформации региональной экономики. Конечно, было бы неверным утверждать, что наличие потенциала гарантирует успешное создание кластера, однако его предварительная оценка уменьшает риски при реализации кластерной политики на территории региона. Утилитарное значение кластерный потенциал имеет в процессе обоснования региональной социально-экономической политики, комплекса научно-технических и инновационных программ, в непосредственной деятельности создаваемых адекватных рыночным условиям хозяйствования инновационных структур и институтов, призванных обеспечить формирование конкурентоспособного региона не только на внутреннем, но и на внешнем рынке.
Список литературы
1. Аристотель. Сочинения: в 4 т. Т. 1. М.: Мысль. 1975.
2. Васюкова И. А. Словарь иностранных слов. М.: Астрель, 2005.
3. Гапоненко А. Л. Управление экономическим развитием. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1993.
4. Ермишина А. В. Конкурентоспособность региона. URL: http://www. cfin. га/management/ strategy/competitiveness. shtml.
5. Иншаков О. В. О новых методологических подходах в стратегическом планировании развития макрорегионов России // Экономика развития региона: проблемы, поиски, перспективы. Ежегодник. Вып. 4. Волгоград: Изд-во ВолГУ, 2004. С. 13—26.
6. Иншаков О. В. Теория факторов производства в контексте экономики развития. Научный доклад на Президиуме МАОМ (Москва, 29 ноября 2002 г.). Волгоград, 2002.
7. Лаврикова Ю. Г. Концептуальные основы и практика реализации кластерного подхода в регионах России / Региональная экономика: теория и практика. 2008. № 22 (79). С. 21—31.
8. Портер М. Конкуренция: пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильямс», 2006.
9. Фияксель Э. Региональные инновационные кластеры: роль и место высших учебных заведений. URL: http://blog. marchmont. ru/2010_08_08_archive. html.
10. Фролов Д. П., Грушевский Д. В. Институционально-экономическая природа кластеров // Экономика региона. 2008. № 2 (14). С. 230—235.
11. Фукуяма Ф. Великий разрыв. URL: http:// www. gumer. info/bibliotek_Buks/Polit/fuku/07.php.
