CC BY
22
5. Reimer, V.V. Agrarnyi sektor ekonomiki Amurskoi oblasti: tendentsii i perspektivy razvitiya [Tekst] (Agrarian Sector of Economy of the Amur region: Trends and Prospects [Text]), V.V. Reimer, Yu. R. Samarina, N.S. Manakov, Dal'nevostochnyi agrarnyi vestnik, 2017, No 1 (41), PP.113-121.
6. Reimer, V.V. Innovatsionno-orientirovannoe razvitie APK Dal'nego Vostoka: monografiya (In-novation-Oriented Development of Agro-Industrial Complex in the Far East, monograph), V.V. Reimer, A.V. Ulez'ko, A.A. Tyutyunikov, Voronezh, VGAU, 2016, 347 p.
7. Ulez'ko, A.V. Strategicheskie aspekty formirovaniya resursnogo potentsiala fermerskikh kho-zyaistv (Strategic Aspects of the Formation of the Resource Potential of the Farms), A.V. Ulez'ko, K.S. Ternovykh, V.P. Ryabov, Problemy razvitiya malogo biznesa, sb. nauch. tr., Voronezh, VGPU, 2002, Vyp. 2, PP. 64-70.
8. Amurskaya oblast' v tsifrakh [elektronnyi resurs] (The Amur Region in Figures [electronic resource]), URL: http://amurstat.gks.ru (data obrashcheniya: 14.07.2017).
9. Ministerstvo sel'skogo khozyaistva Amurskoi oblasti: ofitsial'nyi sait [Elektronnyi resurs] (The Ministry of Agriculture of the Amur Region, Official Site [Electronic Resource]), URL:http://agroamur.ru (data obrashcheniya: 14.07.2017).
10. Tsentral'naya baza statisticheskikh dannykh [Elektronnyi resurs], Ofitsial'nyi sait Federal'noi sluzhby gosudarstvennoi statistiki (Central Base of Statistical Data [Electronic Resource], Official Site of Federal State Statistics Service), URL: http:// www.gks.ru/dbscripts/cbsd/#l (data obrashcheniya: 14.07.2017).
УДК 338.431.7 ГРНТИ 06.71.07
Стовба E.B., канд. экон. наук, доцент,
Бирский филиал Башкирского государственного университета, г. Бирск, Республика Башкортостан, Россия E-mail: [email protected]
ФОРМИРОВАНИЕ СТРАТЕГИИ РАЗВИТИЯ АГРОПРОДОВОЛБСТВЕННОГО КОМПЛЕКСА РЕГИОНА НА ОСНОВЕ КЛАСТЕРНОГО ПОДХОДА (НА ПРИМЕРЕ РЕСПУБЛИКИ БАШКОРТОСТАН)
В статье обосновывается необходимость применения методов кластерного анализа при проектировании стратегии развития агропродовольственного комплекса на региональном уровне. Проведен краткий анализ зарубежного опыта использования кластерного подхода при разработке региональных программ стратегического планирования. Представлен алгоритм кластеризации, позволяющий выделять «эталонные» и «целевые» муниципальные образования региона на основе показателей, отражающих объемы производства агропродовольственной продукции. Приведены результаты кластеризации муниципальных образований Республики Башкортостан по самообеспеченности населения основными продуктами питания. В результате кластеризации определены «эталонные» («лидеры») и «целевые» («аутсайдеры») муниципальные образования региона. В пределах сформированных кластеров выделены муниципальные образования, имеющие «экстремальные» значения показателей объемов производства основных продуктов питания в расчете на душу населения. Практическая значимость исследования состоит в том, что предложенные рекомендации позволяют решать задачи по развитию продовольственного обеспечения населения региона, использованию товарных продовольственных ресурсов, совершенствованию межмуниципальных продовольственных связей.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ, КЛАСТЕР, АГРОПРОДОВОЛЬ-СТВЕННЫЙ КОМПЛЕКС, ПРОДОВОЛЬСТВЕННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ, ИМПОРТОЗА-МЕЩЕНИЕ.
UDC 338.431.7
Stovba E.V., Cand. Econ.Sci., Associate Professor; Birsk Branch of Bashkir State University, Birsk, Republic of Bashkortostan, Russia E-mail: [email protected]
FORMATION OF THE DEVELOPMENT STRATEGY OF AGROFOOD COMPLEX OF THE REGION ON THE BASIS OF CLUSTER APPROACH (FOR EXAMPLE: REPUBLIC OF BASHKORTOSTAN)
The author proves a need for application of the methods of cluster analysis in planning a strategy for agrarian food complex development at the regional level. The author carried out a brief analysis of foreign experience of usage of a cluster approach in developing regional programs of the strategic planning. The article presents the algorithm of the clusterization which allows us to allocate «standard» and «target» municipal districts of the region on the basis of indicators reflecting output of agrofoodproduction. The author presents the results of clusterization of municipal districts of the Republic of Bashkortostan on main food products self-sufficiency of the population. As a result of clusterization, «standard» («leaders») and «target» («outsiders») municipal districts of the region are defined. Within the formed clusters the author distinguishes municipal districts which have «extreme» values of volume indicators ofproduction of the main food products with a view to per capita. The practical significance of the study is that the offered recommendations allow us to solve the problems in development of food supply for the population of the region, in use of commodity food resources, in improvement of intermunicipal food connections.
KEW WORDS: CLUSTER ANALYSIS, CLUSTER, AGROFOOD COMPLEX, FOOD SUPPLY, IMPORT SUBSTITUTION.
Исследования выполнены при финансовой поддержке РФФИ и Республики Башкортостан в рамках научно-исследовательского проекта «Разработка стратегии импорто-замещения в агропродоволъственном комплексе Республики Башкортостан в условиях экономических санкций», проект № 16-12-02004 а/У.
В настоящее время эффективное развитие агропродовольственного комплекса является одной из главных стратегических целей аграрной политики, проводимой правительством нашей страны в рамках ответного продуктового эмбарго, направленного против антироссийских экономических санкций. Для того, чтобы минимизировать негативный эффект от санкций и избежать тяжелых экономических и социальных последствий, необходимы новые научные подходы к формированию региональных стратегических программ развития агропродовольственного комплекса, которые должны отражать четко поставленные цели, задачи и основные направления импортозамеще-ния [1, 2, 6].
Научная значимость решения вопросов, связанных с рациональным раз-
мещением отраслей сельскохозяйственного производства, разработкой стратегии развития агропродовольственного комплекса на уровне субъектов РФ, обуславливает применение методов кластерного анализа.
Согласно определению американского ученого М. Портера, кластер представляет собой «группу географически соседствующих взаимосвязанных компаний и связанных с ними организаций, действующих в определенной сфере и характеризующихся общностью деятельности и взаимодополняющих друг друга» [4, с. 28]. После теоретического обоснования М. Портером и М. Энтрайтом кластерный подход в последние десятилетия стал активно использоваться в экономически развитых странах при составлении региональных программ стратегического планирования.
В государствах ОЭСР и Канаде кластеры стали основой для развития региональных инновационных систем и депрессивных северных территорий. Еще в 90-е гг. прошлого века доля ВВП США, производимого в сформированных кластерах, составляла около 60 %. В качестве успешного примера кластерных разработок можно привести комплекс экономет-рических моделей, составленных сотрудниками ирландского научно-исследова-тельского Центра экономики сельского хозяйства, которые позволяют определять перспективные объемы производства продукции сельскохозяйственного сектора и прогнозировать размеры чистой прибыли фермерских хозяйств на примере Ирландии в зависимости от выбранного сценария развития [7].
В нашей стране до настоящего времени кластерный подход не получил широкого распространения как по самим масштабам внедрения в отраслях экономики, так и по полученным практическим результатам. По оценкам экспертов консалтинговой компании «Бауман инновей-шен» около 45 % занятости в Российской
Федерации приходится на уже существующие и потенциальные кластеры, причем устойчивость и рост этой занятости будет определяться дальнейшим развитием кластеров [3]
В условиях реализации политики импортозамещения разработка стратегии развития агропродовольственного комплекса для Республики Башкортостан имеет несомненную актуальность. Формирование новой архитектуры развития агропродовольственного комплекса, базирующейся на кластерном подходе, является составной частью долгосрочной стратегии экономического развития республики.
Кластерный подход предполагает максимальное использование имеющегося производственного потенциала агро-формирований, связанных с производством продуктов питания в пределах выделенных групп муниципальных образований региона. На рисунке 1 представлен алгоритм выделения «эталонных» («лидеров») и «целевых» («аутсайдеров») муниципальных образований региона по производству агропродовольственной продукции.
Применение методов кластерного анализа при формировании стратегии развития агропродовольственного комплекса региона
I
Подготовка информационного обеспечения для проведения кластеризации муниципальных образований региона
Рис. 1. Алгоритм кластеризации муниципальных образований региона по производству агропродовольственной продукции
* В расчетах учитываются показатели, отражающие объемы производства агропродовольственной продукции во всех муниципальных образованиях Республики Башкортостан за исключением городских округов.
Целью проводимой кластеризации являлось объединение муниципальных образований по показателям, отражающим самообеспеченность населения основными продуктами питания. Данный процесс реализуется на основе выделения изолированных групп, однородных кластеров или «ядер» муниципальных образований, внутри которых объекты являются однородными.
Кластеризация осуществлялась для всех 54 муниципальных образований республики (без учета городских округов) при использовании статистических показателей за 2005-2015 гг., отражающих объемы производства зерна, картофеля,
овощей, мяса, молока и яиц в расчете на душу населения [5]. Многомерная классификация муниципальных образований республики осуществлялась с учетом их вклада и степени участия в производстве основных видов продуктов питания. При проведении расчетов учитывалась фактическая и прогнозируемая численность населения, проживающего в пределах каждого муниципального образования на конкретный временной период.
Применение методов кластерного анализа позволило сгруппировать муниципальные образования, схожие по определенным в ходе расчетов признакам, в четыре однородных кластера (табл. 1).
Таблица 1
Краткая характеристика сформированных кластеров 1-1У51
Показатели Номер кластера
I II III IV
Количество муниципальных образований 14 14 24 2
Чисто сельских поселений 206 218 355 39
Число сельских населенных пунктов 1000 1254 2043 200
Численность населения, тыс. чел 485 880 625 121
Производство агропродовольственной продукции, всего в год, тыс. тонн
Зерно 556 423 1244 193
Картофель 196 365 478 83
Овощи 42 140 84 46
Мясо 83 47 94 26
Молоко 456 403 812 94
Яйца, тыс. шт. 94783 220198 139022 583615
Производство агропродовольственной продукции в расчете на душу населения в год, кг
Зерно 1130 572 1961 2102
Картофель 470 498 769 740
Овощи 90 146 133 419
Мясо 158 63 153 237
Молоко 1087 541 1311 996
Яйца, шт. 212 203 223 4738
К первому кластеру отнесены четырнадцать муниципальных образований, в которых проживает 23 % населения республики. Агроформирования данного кластера производят 23 % зерна, 17 % картофеля, 13 % овощей, 33 % мяса, 26 % молока и 9 % яиц от регионального объема соответствующих видов агропродовольственной продукции. При сравнении со вторым и третьим кластерами в этом кластере наблюдаются более низкие
показатели объемов производства картофеля и овощей (в расчете на душу населения).
Второй кластер представляют четырнадцать муниципальных образований, на территории которых проживает 42 % жителей региона, производится 17 % зерна, 32 % картофеля, 45 % овощей, 19 % мяса, 23 % молока и 21 % яиц от регионального объема соответствующих видов агропродовольственной продукции. В этом кластере отмечаются более
низкие показатели, отражающие объемы производства зерна, мяса, молока и яиц (в расчете на душу населения), по сравнению с первым и третьим кластерами.
В третий кластер включены двадцать четыре муниципальных образования региона. На территории сформированного кластера проживает 29 % населения республики. Суммарная доля агро-формирований данного кластера в общем объеме продукции региона составляет: по зерну - 52 %, по картофелю - 43 %, по овощам - 27 %, по мясу - 38 %, по молоку -46 %, по яйцам - 14 %. Муниципальные образования, входящие в третий кластер, имеют наиболее высокие показатели по производству агропродовольственной продукции (в расчете на душу населения) по сравнению с муниципальными образованиями других выделенных кластеров.
В состав четвертого кластера входят два муниципальных образования (Стерлитамакский и Уфимский районы),
на территории которых проживает 6 % жителей региона, производится 8 % зерна, 7 % картофеля, 15 % овощей, 10 % мяса, 5 % молока и 56 % яиц от регионального объема соответствующих видов агропродовольственной продукции. Согласно проведенной кластеризации, муниципальные образования, формирующие этот кластер, значительно отличаются по выбранным показателям от муниципальных образований других кластеров.
В таблицах 2 и 3 представлен сравнительный анализ по сформированным кластерам при сопоставлении со средними значениями показателей (объемами производства зерна, картофеля, овощей, мяса, молока и яиц на душу населения в год), а также с выделением в них муниципальных образований, имеющих «экстремальные» - минимальные и максимальные значения.
Таблица 2
Показатели производства продукции растениеводства
(в расчете на душу населения) для 1-1У кластеров_
Номер кластера Показатели Муниципальное образование
1 2 3
Производство зерна на душу населения в год, кг
I кластер минимальное значение 11 Бурзянский район
среднее значение 1130 -
максимальное значение 4390 Федоровский район
II кластер минимальное значение 11 Белорецкий район
среднее значение 572 -
максимальное значение 1583 Чишминский район
III кластер минимальное значение 327 Архангельский район
среднее значение 1961 -
максимальное значение 5018 Чекмагушевский район
IV кластер минимальное значение 476 Уфимский район
среднее значение 2102 -
максимальное значение 3729 Стерлитамакский район
Производство картофеля на душу населения в год, кг
I кластер минимальное значение 263 Баймакский район
среднее значение 470 -
максимальное значение 672 Кигинский район
II кластер минимальное значение 274 Белебеевский район
среднее значение 498 -
максимальное значение 839 Гафурийский район
III кластер минимальное значение 513 Илишевский район
среднее значение 769 -
максимальное значение 925 Краснокамский район
IV кластер минимальное значение 568 Уфимский район
среднее значение 740 -
максимальное значение 912 Стерлитамакский район
Продолжение табл.2
1 2 3
Производство овощей на душу населения в год, кг
I кластер минимальное значение 33 Баймакский район
среднее значение 90 -
максимальное значение 151 Белокатайский район
II кластер минимальное значение 34 Белорецкий район
среднее значение 146 -
максимальное значение 294 Чишминский район
III кластер минимальное значение 59 Балтачевский район
среднее значение 133 -
максимальное значение 230 Кушнаренковский район
IV кластер минимальное значение 264 Стерлитамакский район
среднее значение 419 -
максимальное значение 351 Уфимский район
Таблица 3
Показатели производства продукции животноводства
(в расчете на душу населения) для 1-1У кластеров
Производство мяса на душу населения в год, кг
I кластер минимальное значение 80 Давлекановский район
среднее значение 158 -
максимальное значение 303 Мелеузовский район
II кластер минимальное значение 29 Белебеевский район
среднее значение 63 -
максимальное значение 95 Гафурийский район
III кластер минимальное значение 86 Кушнаренковский район
среднее значение 153 -
максимальное значение 378 Благо варский район
IV кластер минимальное значение 160 Стерлитамакский район
среднее значение 237 -
максимальное значение 313 Уфимский район
Производство молока на душу населения в год, кг
I кластер минимальное значение 211 Благовещенский район
среднее значение 1087 -
максимальное значение 1580 Зианчуринский район
II кластер минимальное значение 197 Белебеевский район
среднее значение 541 -
максимальное значение 897 Дюртюлинский район
III кластер минимальное значение 807 Благо варский район
среднее значение 1311 -
максимальное значение 1981 Чекмагушевский район
IV кластер минимальное значение 292 Уфимский район
среднее значение 996 -
максимальное значение 1701 Стерлитамакский район
Производство яиц на душу населения в год, шт.
I кластер минимальное значение 62 Благовещенский район
среднее значение 212 -
максимальное значение 863 Алынеевский район
II кластер минимальное значение 55 Ишимбайский район
среднее значение 203 -
максимальное значение 1010 Туймазинский район
III кластер минимальное значение 168 Дуванский район
среднее значение 223 -
максимальное значение 463 Благо варский район
IV кластер минимальное значение 4521 Стерлитамакский район
среднее значение 4738 -
максимальное значение 4956 Уфимский район
Эффективное функционирование агропродовольственного комплекса региона должно учитывать особенности производства продуктов питания на основе выделения агроформирований в пределах муниципальных образований, имеющих ярко выраженную специализацию, в однородные кластеры. Необходимо констатировать, что самообеспеченность жителей региона продуктами питания в муниципальном разрезе сильно дифференцирована в связи с различным уровнем развития аграрного производства, платежеспособным спросом населения.
Предложенный методический подход по кластеризации муниципальных образований региона позволяет:
- оценить средние, минимальные и максимальные индикаторы (объемы производства агропродовольственной продукции в расчете на душу населения) для каждого сформированного кластера;
-определить в выделенных кластерах основных сельхозтоваропроизводителей, занимающихся производством продуктов питания;
- выявить диспропорции в производстве агропродовольственной продукции для каждого муниципального образования в пределах сформированных кластеров;
- определить уровень самообеспеченности населения продуктами питания на муниципальном уровне;
- выделить основные виды продуктов питания, производство которых в каждом кластере способствует снижению уровня импортозависимости агропродовольственного комплекса региона;
- осуществлять оптимизацию производственной отраслевой структуры сельскохозяйственных организаций в пределах выделенных кластеров.
В результате кластеризации определены «эталонные» («лидеры») и «целевые» («аутсайдеры») муниципальные образования по производству агропродовольственной продукции. «Эталонные» муниципальные образования, как регио-
нальные «точки роста», являются стратегическим ориентиром развития агропродовольственного комплекса республики. Выделение сильных сторон и преимуществ «эталонных» муниципальных образований дает возможность оценить перспективные объемы производства продуктов питания в пределах их муниципальных границ.
В свою очередь, «целевые» муниципальные образования характеризуются экстенсивным уровнем развития производства агропродовольственной продукции. Изучение слабых сторон и недостатков «целевых» муниципальных образований направлено на выделение системных проблем и оценку их перспектив производства продуктов питания на основе применения методов стратегического планирования.
На наш взгляд, дифференцированный подход к разграничению всей совокупности муниципальных образований должен основываться на определении стратегических приоритетов для реализации эффективной агропродовольственной политики региональных властей по поддержке муниципалитетов. Формирование практических рекомендаций на базе сформированных кластеров определяет эффективность реализации составляемых муниципальных программ развития. В данном случае достижение эффективности предполагает рост объемов производства агропродовольственной продукции в расчете на душу населения.
Представляется перспективным проведение мониторинга муниципальных образований в пределах выделенных кластеров с целью последующего анализа и оценки самообеспеченности агропродовольственной продукции, произведенной агроформированиями всех форм собственности и потребления населением основных видов продуктов питания. Также мониторинг позволяет дать прогнозную оценку развития ситуации для муниципальных образований с низкими показателями в области продовольственного обеспечения сельских жителей.
Таким образом, применение методов кластерного анализа позволяет сформировать прикладную базу для статистического исследования и проектировать стратегию развития агропродовольствен-ного комплекса Республики Башкортостан с учетом функционирования отдельных муниципальных образований. Пред-
ложенный методический подход по формированию стратегии развития агропро-довольственного комплекса региона на основе кластерного подхода может быть использован при разработке перспективных программ развития агропродоволь-ственного комплекса на уровне субъектов Российской Федерации.
Список литературы
1. Гусманов, Р.У. Продовольственная безопасность и мониторинг производства зерна в Республике Башкортостан в условиях санкций/ Р.У. Гусманов, Е.В. Стовба, С.С. Низомов // Конкурентоспособность в глобальном мире: экономика, наука, технологии. - 2017. - № 4-5 (41). - С. 91-93.
2. Гусманов, У.Г. Обеспечение продовольственной безопасности региона в условиях им-портозамещения (на примере Республики Башкортостан) / У.Г. Гусманов, Р.У. Гусманов, Е.В. Стовба // Дальневосточный аграрный вестник. - 2016. - № 3 (39). - С. 100-108.
3. Использование кластерного подхода в модернизации экономического пространства Российской Федерации / под ред. А.И. Татаркина. - Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2013. -559 с.
4. Портер, М. Конкуренция. - М.: Издательский дом «Вильяме», 2005. - 608 с.
5. Социально-экономическое положение муниципальных районов и городских округов Республики Башкортостан: статистический сборник. - Уфа: Башкортостанстат, 2016. - 269 с.
6. Стовба, Е.В., Стовба, А.В. Роль инноваций в стратегическом планировании развития агро-продовольственного комплекса региона / Е.В. Стовба, А.В. Стовба // Экономика: вчера, сегодня, завтра. - 2016. - № 6. - С. 123-134.
7. Hennessy, Т. Modelling Policy Scenarios at Farm Level. - Rural Economy Research Centre. -Teagasc, Dublin, Ireland, 2000.
Reference
1. Gusmanov, R.U., Stovba, E.V., Nizomov, S.S. Prodovol'stvennaya bezopasnost' i monitoring proizvodstva zerna v Respublike Bashkortostan v usloviyakh sanktsii (Food Security and Monitoring of Grain Production in the Republic of Bashkortostan in the Conditions of Sanctions), Konkurentosposob-nost'vglobal'nom mire: ekonomika, nauka, tekhnologii, 2017, No 4-5 (41), PP. 91-93.
2. Gusmanov, U.G., Gusmanov, R.U., Stovba, E.V. Obespechenie prodovol'stvennoi bezopasnosti regiona v usloviyakh importozameshcheniya (na primere Respubliki Bashkortostan) (Providing with the Food Security of the Region in Conditions of Import Substitution (on Example of the Republic of Bashkortostan), Dal'nevostochnyi agrarnyi vestnik, 2016, No 3 (39), PP. 100-108.
3. Ispol'zovanie klasternogo podkhoda v modernizatsii ekonomicheskogo prostranstva Rossiiskoi Federatsii (Use of Cluster Approach in Modernization of Economic Space of the Russian Federation), pod red. A.I. Tatarkina, Ekaterinburg, Institut ekonomiki UrO RAN, 2013, 559 p.
4. Porter, M. Konkurentsiya (Competition), M., Izdatel'skii dom «Vil'yams», 2005, 608 p.
5. Sotsial'no-ekonomicheskoe polozhenie munitsipal'nykh raionov i gorodskikh okrugov Respubliki Bashkortostan, statisticheskii sbornik (Social and Economic Situation of Municipal Districts and City Districts of the Republic of Bashkortostan, Statistics Collection), Ufa, Bashkortostanstat, 2016, 269 p.
6. Stovba, E.V., Stovba, A.V. Rol' innovatsii v strategicheskom planirovanii razvitiya agroprodo-vol'stvennogo kompleksa regiona (The Role of Innovations in Strategic Planning of Development of the Agrarian Food Complex of the Region), Ekonomika: vchera, segodnya, zavtra, 2016, No 6, PP. 123-134.
7. Hennessy, T. Modelling Policy Scenarios at Farm Level, Rural Economy Research Centre, Teagasc, Dublin, Ireland, 2000.
