CC BY
14
10. Цветков, А.Н., Борейшо, А.А. Оценка качества менеджмента: комплексность подхода. Вестник факультета управления СПбГЭУ (электронный журнал). Выпуск 3 (ч. 1), 2018. С. 17-23
11. Якубович, М.А. Финансовые показатели эффективности функционирования предприятий / М.А. Якубович // Планово-экономический отдел. - 2005. № 9. С. 36-39., с. 36
12. CFROI - Cash Flow Return on Investment (Доходность инвестиций на основе денежного потока) http://www.hr-portal.ru // HR-Portal: Сообщество HR-Менеджеров (URL: http://www.hr-portal.ru/vartide/cfroi-cash-flow-return-investment-dohodnost-investiciy-na-osnove-denezhnogo-potoka)
Sources:
1. Gradoboev, E.V. The problem of classification methods for assessing the effectiveness of the organization. // Izvestiya IGEA. -2007. №2 (52). Pp. 58-61.
2. Klimkovich, N.I. Evaluation of the effectiveness of the functioning of the organization. Planning and Economic Department. - 2012. № 9. P. 31-46
3. Kuzmin, O. Indicators in the enterprise management system / O. Kuzmin // nalogovnet.com [Electronic resource]. - 2011.
- Access mode: http://www.nalogovnet.com/en/stat_st.php?x=174. Access Date: 05/22/19
4. Orlova, N.V. Systematization of approaches to assessing the effectiveness of the organization. Master's dissertation. Specialized Master Program "Strategic Corporate Governance. St. Petersburg State University of Economics. St. Petersburg., 2012. - 93 p.
5. Market and economic value added http://www.russika.ru/t.php?t=4645 Circulation date 24.05.19
6. Balanced scorecard http://www.up-pro.ru/encyclopedia/balanced-scorecard.html Circulation date 24.05.19
7. Total Shareholder Returns (TSR) // http://balanced-scorecard.ru KPI & Balanced Scorecard - Key performance indicators. Balanced Scorecard (URL: http://balanced-scorecard.ru/vbm/method/230)
8. Tsvetkov, A.N. Formation and development of synthesizing ideas in modern management / A.N. Tsvetkov, A.A. Boreysho.
- SPb .: Publishing house of Saint-Petersburg State University of Economics, 2018. - 169 p.
9. Tsvetkov, A.N., Boreysho, A.A. Quality of management: the experience of theoretical understanding // Society: politics, economics, law. 2018, Issue No. 10. https://doi.org/10.24158/pep.2018.10.5
10. Tsvetkov, A.N., Boreysho, A.A. Evaluation of management quality: a complex approach. Bulletin of the Faculty of Management of Saint-Petersburg State University of Economics (electronic journal). Issue 3 (part 1), 2018. p. 17-23
11. Yakubovich, M.A. Financial performance indicators of the functioning of enterprises / M.A. Yakubovich // Planned-economic department. - 2005. No. 9. P. 36-39., P. 36
12. CFROI - Cash Flow Return on Investment http://www.hr-portal.ru // HR-Portal: Community of HR-Managers (URL: http://www.hr -portal.ru/varticle/cfroi-cash-flow-return-investment-dohodnost-investiciy-na-osnove-denezhnogo-potoka)
Ю.В. Вертакова - профессор кафедры региональной экономики и менеджмента, д.э.н., Юго-Западный государственный университет (г. Курск) (vertakova7@yandex.ru),
Y.V. Vertakova - professor of the department of regional economics and management, doctor of economics, South-WestState University (Kursk);
О.С. Прокопенко - студентка кафедры региональной экономики и менеджмента, Юго-Западный государственный университет (г. Курск) (sergeevna.oksanak@yandex.ru),
O.S. Prokopenko - student of the department of regional economics and management, South-West State University (Kursk).
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КЛАСТЕРНОГО ПОДХОДА В РЕАЛИЗАЦИИ СТРУКТУРНОЙ ПОЛИТИКИ USE OF CLUSTER APPROACH IN THE REALIZATION OF STRUCTURAL POLICIES
Аннотация. В статье рассматривается применение кластеров как эффективного инструмента проведения структурной политики для обеспечения сбалансированного развития экономики, технического совершенствования производства на основе использования достижений науки и техники, а также обеспечения социальной защиты населения и его благосостояния. В ходе исследования было выявлено, что создание кластеров обеспечило повышение темпов роста валового регионального продукта на душу населения в рассматриваемых субъектах Российской Федерации, что в целом привело к изменению экономической структуры. На основе проведенного анализа можно сделать вывод, что наибольшее влияние на значение валового регионального продукта оказывают инвестиции в основной капитал, поэтому кластерные образования на территории области выступают мощным источником привлечения инвестиций, что в целом способствует увеличению валового регионального продукта в регионе.
Annotation. The article discusses the use of clusters as an effective tool for conducting structural policies to ensure a balanced development of the economy, technical improvement of production through the use of science and technology, as well as ensuring social protection of the population and its welfare. The study revealed that the creation of clusters provided an increase in the growth rate of gross regional product per capita in the subjects of the Russian Federation under consideration, which generally led to a change in the economic structure. Based on the analysis, it can be concluded that investment in fixed assets has the greatest impact on the value of the gross regional product, therefore cluster formations in the region are a powerful source of attracting investment, which generally contributes to an increase
in the gross regional product in the region.Keywords: clusters, economic structure, GRP per capita, balancing economic development, structural policy.
Ключевые слова: кластеры, структура экономики, валовой региональный продукт, сбалансирование развитие экономики, структурная политика
Keywords: clusters, economic structure, gross regional product, balancing economic development, structural
policy
Сегодня региональная структурная политика нацелена на максимизацию внутреннего потенциала экономического развития территорий за счет мобилизации конкурентных преимуществ через формирование системы эффективных рыночных институтов, систем предпринимательства, профессиональной подготовки.
Основными задачами структурной политики России являются: обеспечение сбалансированного развития экономики; техническое совершенствование производства на основе использования достижений науки и техники; а также обеспечение социальной защиты населения и его благосостояния. Решение этих задач во многом зависит от рационального использования ресурсных возможностей национальной экономики и ее отдельных региональных секторов.
В настоящее время существует множество инструментов структурной политики, но одним из эффективных инструментов реализации структурной политики являются кластеры. На сегодняшний день не сложилось четкого понятия «кластер» разные исследователи приводят разные, часто противоречивые определения. Все многообразие кластеров характеризуется множеством отличающихся друг от друга сочетаний форм организации и способов осуществления взаимодействия.
Понятие «кластер» не может иметь однозначного ответа. С момента, когда М. Портер исследовал место кластеров в современной рыночной экономике и доказал, что именно кластеры, а не отдельные предприятия обеспечивают высокий уровень страновой, региональной и отраслевой конкурентоспособности, появилось огромное количество трактовок этого термина и попыток дать их классификацию [4].
Мы под кластерами будем понимать группу географически соседствующих взаимосвязанных компаний и связанных с ними организаций, действующих в определенной сфере, характеризующихся общностью деятельности и взаимодополняющих друг друга.
Опыт применения кластеров как эффективного инструмента структурной политики. В настоящее время на территории Российской Федерации создано множество кластеров с целью проведения эффективной структурной политики и обеспечения комфортных условий проживания населения. Рассмотрим опыт применения кластеров как эффективного инструмента структурной политики на примере Российской Федерации. В таблице 1 представлены некоторые кластеры Российской Федерации.
_Таблица 1 - Карта кластеров Российской Федерации_
Кластер Субъект Ключевая специализация Год создания Уровень развития Статус
Инновационно-территориальный кластер «Кластер ядерно-физических нанотехнологий в г. Дубне» Московская область Ядерные и радиационные технологии 2012 Начальный Включен в перечень пилотных инновационных территориальных кластеров
Инновационный территориальный кластер «Зеленоград» Москва Микроэлектроника и приборостроение 2013 Средний Включен в перечень пилотных инновационных территориальных кластеров
Московский Композитный Кластер Москва Новые материалы 2014 Начальный Поддерживается центром кластерного развития в рамках программы Минэкономразвития России по поддержке малого и среднего предпринимательства
Кластер Субъект Ключевая специализация Год создания Уровень развития Статус
Кластер деревянного домостроения и деревообработки Вологодской области Вологодская область Лесоводство и дере-вообра-ботка; цел-люлозно-бумажное производство 2014 Начальный Поддерживается центром кластерного развития в рамках программы Минэкономразвития России по поддержке малого и среднего предпринимательства
Воронежский авиационный кластер Воронежская область Авиастроение 2010 Начальный
Инновационный территориальный промышленный кластер белой техники Липецкая область Производство машин и оборудования (в т.ч. станков и спецтехники, подъемного и гидропнев-матиче-ского оборудования, роботов 2014 Начальный Поддерживается центром кластерного развития в рамках программы Минэкономразвития России по поддержке малого и среднего предпринимательства
Развитие информационных технологий, радио-электроники,приборо-строения, средств связи и инфотелекоммуникаций г. Санкт-Петербурга Санкт-Петербург Микроэлектроника и приборостроение 2012 Начальный Включен в перечень пилотных инновационных территориальных кластеров. Поддерживается центром кластерного развития в рамках программы Минэкономразвития России по поддержке малого и среднего предпринимательства
Санкт-Петербургский Кластер чистых технологий для городской среды Санкт-Петербург Защита окружающей среды и переработка отходов 2014 Высокий Поддерживается центром кластерного развития в рамках программы Минэкономразвития России по поддержке малого и среднего предпринимательства
Энергетический кластер Тульской области Тульская область Производство электроэнергии и электро-оборудования 2012 Начальный
Ювелирный кластер Костромской области Костромская область Производство ювелирных изделий 2010 Начальный
Кластер Субъект Ключевая специализация Год создания Уровень развития Статус
Фармацевтика, биотехнологии и биомедицина Калужская область Фармацевтика 2012 Высокий Включен в перечень пилотных инновационных территориальных кластеров.
Составлено с использованием данных НИУ ВШЭ, Российская кластерная обсерватория. Режим доступа:
http://map.cluster.hse.ru/list
Оценим эффективность образования кластеров как инструмента структурной политики при помощи темпа роста валового регионального продукта (ВРП) на душу на населения. В таблице 2 представлен показатель ВРП на душу населения в период с 2001 года по 2016 год включительно.
Таблица 2 - ВРП на душу населения в период с 2001 года по 2016 год включительно
некоторых областей РФ (тыс. руб.)
Области 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Московская область 35569 47324 62255 80775 106314 140778 196131 237596 217340 259422 313636 336651 359047 381893 437249 483683
г. Москва 134436 171128 210626 274379 397007 504350 643733 734242 628930 730774 865642 895018 980987 1051560 1102496 1157373
Вологодская область 50934 63434 85272 129050 156368 163965 199087 242348 176179 217827 264157 270663 283265 310817 352838 379977
Воронежская область 24905 34790 42362 50004 57485 72121 99963 122591 129113 148433 191652 241947 262578 308005 345567 360418
Липецкая область 41309 58066 79803 118602 122489 152084 182503 219136 192165 211611 244561 251961 271896 343840 388075 406726
Санкт-Петербург 53525 72060 88278 117596 145174 180315 242755 299436 306455 349254 420552 456943 490441 515557 650340 712304
Тульская область 30989 38894 43600 53950 72148 89449 112409 146466 136852 152572 176074 202303 227926 270913!; 316249 344487
Калужская область 30202 35708 47202 56570 69708 85162 113619 147930 152612 186348 232256 283300 291365 324024 336354 368913
Костромская область 29668 35110 40674 52368 62650 77029 98022 119072 116856 146537 167845 198143 211383 223884 245941 247314
Составлено с использованием данных Федеральной службы государственной статистики. Режим доступа: www.gks.ru
В таблице 3 представлен темп роста ВРП на душу населения в динамике с 2001 года по 2016 год включительно в некоторых областях Российской Федерации.
Таблица 3 - Темп роста ВРП на душу населения в динамике с 2001 года по 2016 год включительно в
некоторых областях РФ (%)
Годы Московская область г. Москва Вологодская область Воронежская область Липецкая область г. Санкт-Петербург Тульская область Костромская область Калужская область
2001 133,28 116,26 95,32 122,29 105,78 134,45 127,57 134,95 134,60
2002 133,05 127,29 124,54 139,69 140,57 134,63 125,51 118,34 118,23
2003 131,55 123,08 134,43 121,77 137,44 122,51 112,10 115,85 132,19
2004 129,75 130,27 151,34 118,04 148,62 133,21 123,74 128,75 119,85
2005 132,24 144,69 121,17 114,96 103,28 123,45 133,73 119,63 123,22
2006 131,80 126,99 104,86 125,46 124,16 124,21 123,98 122,95 122,17
2007 139,32 127,69 121,42 138,60 120,00 134,63 125,67 127,25 133,41
2008 121,14 114,06 121,73 122,64 120,07 123,35 130,30 121,47 130,20
2009 91,47 85,66 72,70 105,32 87,69 102,34 93,44 98,14 103,17
2010 119,36 116,19 123,64 114,96 110,12 113,97 111,49 115,40 122,11
2011 120,90 118,46 121,27 129,12 115,57 120,41 115,40 116,54 124,64
2012 107,34 103,39 102,46 126,24 103,03 128,65 114,90 118,05 122,98
2013 108,65 109,61 104,66 128,53 107,91 127,33 112,67 119,68 124,85
2014 109,36 112,19 109,73 127,30 114,46 131,12 118,86 120,91 126,21
2015 114,50 114,84 113,52 122,20 116,86 136,14 119,73 123,85 128,81
2016 115,62 118,98 117,69 124,30 117,81 139,53 120,93 124,56 129,68
Составлено с использованием данных Федеральной службы государственной статистики. Режим доступа: www.gks.ru
Исходя из таблицы 3 можно сделать следующий вывод, темп экономического роста по показателю ВРП на душу населения в период с 2001 года по 2012 года в Московской области имел нестабильную динамику, в среднем темп экономического роста снижался на 1,2 % в год в период с 2001 года по 2011 год, после образования инновационно-территориального кластера «Кластер ядерно-физических нанотехнологий» в 2012 году в Московской области, темп экономического роста по показателю ВРП на душу населения стал увеличится в среднем на 2 % в год в период с 2012 года по 2016 год включительно. Темп экономического роста по показателю ВРП на душу населения в период с 2001 года до 2012 года в г. Москве в среднем увеличивался на 0,22 % в год, после образования инновационного территориального кластера «Зеленоград» в 2013 году, темп экономического роста стал увеличиваться в среднем на 4 % в год с 2013 года по 2016 год.
Темп экономического роста по показателю ВРП на душу населения в период с 2001 по 2013 год в Вологодской области имел нестабильную динамику, темп роста по показателю ВРП на душу населения в период с 2001 по 2013 год в среднем увеличивался на 0,8 % в год, после образования кластера деревянного домостроения и деревообработки в 2014 году темп экономического роста по показателю ВРП на душу населения стал увеличиваться в среднем на 4% в год в период с 2015 года по 2016 год.
Темп экономического роста по показателю ВРП на душу населения в Воронежской в период с 2001 года по 2009 год в среднем снижался на 2 % в год, после образования авиационного кластера в 2010 году темп экономического роста по показателю ВРП на душу населения стал увеличиваться в среднем на 2,7 % в год в период с 2010 года по 2016 год.
Темп экономического роста по показателю ВРП на душу населения в период с 2001 года до 2013 год в Липецкой области имел нестабильную динамику, темп роста по показателю ВРП на душу населения в период с 2001 года по 2013 год в среднем увеличивался на 0,2 % в год, после образования инновационного территориального промышленного кластера белой техники в 2014 году темп экономического роста по показателю ВРП на душу населения стал увеличиваться в среднем на 1,9 % в год в период с 2014 года по 2016 год.
Темп экономического роста по показателю ВРП на душу населения в период с 2001 года до 2011 год в г. Санкт-Петербурге имел нестабильную динамику, темп роста по показателю ВРП на душу населения в период с 2001 года по 2011 год в среднем снижался на 1,4 % в год, после образования кластера информационных технологий, радиоэлектроники, приборостроения, средств связи и инфотелекоммуникаций в 2012 году темп экономического роста по показателю ВРП на душу населения стал увеличиваться в среднем на 3,8% в год в период с 2012 года по 2016 год.
Темп экономического роста по показателю ВРП на душу населения в период с 2001 года до 2011 года в Тульской области в среднем снижался на 1,21 % в год, после образования энергетического кластера в 2012 году темп экономического роста по показателю ВРП на душу населения стал увеличиваться в среднем на 1,10 % в год в период с 2012 года по 2016 год.
Темп экономического роста по показателю ВРП на душу населения в период с 2001 года до 2009 год в Костромской области имел нестабильную динамику, темп роста по показателю ВРП на душу населения в период с 2001 года по 2009 год в среднем снижался на 4,6 % в год, после образования ювелирного кластера в 2010 году темп экономического роста по показателю ВРП на душу населения стал увеличиваться в среднем на 3,7 % в год в период с 2010 года по 2016 год. Темп экономического роста по показателю ВРП на душу населения в период с 2001 года до 2011 год в Калужской области в среднем снижался на 0,9 % в год, после образования кластера фармацевтики, биотехнологии и биомедицины в 2012 году темп экономического роста по показателю ВРП на душу населения стал увеличиваться в среднем на 1,1 % в год в период с 2012 года по 2016 год.
Далее нами проведен регрессионный анализ основных показателей, развития Воронежской области, проанализируем зависимость ВРП от объема инвестиции в основной капитал и объема отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг по виду деятельности обрабатывающие производства. В таблице 4 и на рисунке 1 приведена динамика этих показателей с 2007 года.
Таблица 4 - Динамика основных показателей развития Воронежской области
Годы ВРП на душу населения (тыс. руб.) Инвестиции в основной капитал на душу населения (тыс. руб.) Объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг по виду деятельности обрабатывающие производства (тыс. руб.) Население Объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг по виду деятельности обрабатывающие производства на душу населения
2007 99963 28555 109969 2280 48,23202
2008 122591 40500 139869 2270 61,6163
2009 129113 41834 132503 2262 58,57781
2010 148433 53890 175892 2335 75,32848
2011 191652 66539 228302 2332 97,89966
2012 241947 78223 250019 2330 107,3043
2013 262578 93139 258914 2329 111,1696
2014 308005 103119 310682 2331 133,2827
2015 345567 113475 396550 2333 169,9743
2016 360418 116087 414144 2335 177,3636
Составлено с использованием данных Федеральной службы государственной статистики. Режим доступа: www.gks.ru
На рисунке 1 представлена динамика основных показателей развития Воронежской области в период с 2007 года по 2016 год включительно.
450000 400000 350000 300000 250000 200000 150000 100000 50000 0
Рисунок 1 - Динамика основных показателей развития
Для построения множественной линейной регрессии применим пакет анализа Microsoft Excel. В результате получим таблицу 5 где приведена регрессионная статистика описывающая значимость полученной регрессионной модели.
Таблица 5 - Регрессионная статистика
Показатель Значение
Множественный R 0,996825046
R-квадрат 0,993660172
Нормированный R-квадрат 0,991848793
Стандартная ошибка 8701,290546
Наблюдения 10
Составлено с использованием данных Федеральной службы государственной статистики. Режим доступа: www.gks.ru
Множественный R - это где R2 - коэффициент детерминации. R-квадрат - это R2. В нашем примере R2 =0,9968 означает, что изменения зависимой переменной Y (ВРП) в основном (на 99,68%) можно объяснить изменениями включенных в модель объясняющих переменных -Х1, Х2. Такое значение свидетельствует об адекватности модели. В таблице 6 приведена оценка коэффициентов регрессионной модели.
Таблица 6 - Оценка коэффициентов регрессии
Коэффициенты Стандартная ошибка t-статистика P-Значение Нижние 95% Верхние 95%
Y-пересечение -735,77 7244,61 -0,10 0,92 -17866,5 16395
Переменная X i 2,04 0,40 5,10 0,001 1,10 2,99
Переменная X 2 682,51 284,00 2,40 0,05 10,95 1354,07
ВРП на душу населения
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Инвестиции в основной капитал на душу населения
- Объем отгруженных товаров собственного
производства,выполненных работ и услуг по виду деятельности обрабатывающие производства
Составлено с использованием данных Федеральной службы государственной статистики. Режим доступа: www.gks.ru
В таблице 6 приведены значения параметров (коэффициентов) модели, их стандартные ошибки и расчетные значения ^критерия Стьюдента для оценки значимости отдельных параметров модели. Из таблицы 6 видно, что на уровне значимости, а=0,05 все включенные в модель факторы являются значимыми: Р-значение <0,05. Границы доверительного интервала не содержат противоречивых результатов.
На основе анализа полученных данных нами построена множественная линейная регрессия, которая имеет следующий вид:
Y = -735,77 + 2,05 * х + 682,52 * Х2 (1)
Полученное уравнение регрессии показывает взаимосвязь между ВРП, объемом инвестиции в основной капитал и объемом отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг по виду деятельности обрабатывающие производства. Из уравнения видно, что с ростом инвестиции в основной капитал на 1 ед. ВРП вырастает на 2,05. С ростом объема отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг по виду деятельности обрабатывающие производства 1 ед. ВРП увеличится на 682,52.
Проведя анализ полученной множественной линейной регрессии можно выделить, что наибольшее влияние на конечный результат оказывает объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг по виду деятельности обрабатывающие производства, так как при нем сформировался наибольший коэффициент.
Далее осуществим расчёт коэффициентов эластичности на основе полученных уравнений регрессии (таблица 7).
Таблица 7- Результаты корреляционно-регрессионного анализа и частных коэффициентов эластичности
Инвестиции в основной капитал на душу населения (тыс. руб.) Объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг по виду деятельности обрабатывающие производства (тыс. руб.)
Уравнения регрессии у = 2,99 х + 1144,013 R2== 0,9884 у = 2094,615 х + 3029,87 R2=0,9701
Частные коэффициенты эластичности Е=2,99 (73536,1/221026,7) =0,99 Е=2094,615(104,075/221026,7) =0,98
Составлено с использованием данных Федеральной службы государственной статистики. Режим доступа: www.gks.ru
Коэффициенты эластичности меньше 1. Следовательно, при изменении факторов на 1%, ВРП изменится менее чем на 1%. Возможна экономическая интерпретация параметров модели - увеличение Х1 на 1 ед.изм. приводит к увеличению Y в среднем на 2.99 ед.изм., а увеличение Х2 на 1 ед.изм. приводит к увеличению Y в среднем на 2094.615 ед.изм.
На основе приведенных выше денных (таблица 4) построим прогноз ВРП Воронежской области, на основе полученной множественной линейной регрессии, полученные прогнозные значения приведены в таблице 8.
Таблица 8 - Прогнозные значения ВРП Воронежской области
Годы ВРП на душу населения (тыс. руб.) Инвестиции в основной капитал на душу населения (тыс. руб.) Объем отгруженных товаров собственного производства, по виду деятельности обрабатывающие производства (тыс. руб.)
2017 394423,57 131351,7 184,4463
2018 425946,69 141863,7 199,0593
2019 457469,81 152375,6 213,6723
Составлено с использованием данных Федеральной службы государственной статистики. Режим доступа: www.gks.ru
На основе проведенного анализа можно сделать вывод, что наибольшее влияние на значение ВРП оказывают инвестиции в основной капитал, поэтому кластерные образования на территории области выступают мощным источником привлечения инвестиций, что в целом способствует увеличению ВРП в регионе.
Исходя из выше проведенного анализа можно сказать, что создание кластеров в исследуемых регионах обеспечило повышение темпов роста ВРП на душу населения в рассматриваемых субъектах РФ, что в целом привело к изменению экономической структуры. Таким образом, формирование кластеров - это современный, удобный инструмент структурной политики, который способствует эффективному взаимодействию государственных органов с бизнесом. Кластерный подход позволяет решить приоритетные задачи структурной политики: обеспечение сбалансированного развития экономики; техническое совершенствование производства на основе использования достижений науки и техники; а также обеспечение социальной защиты населения и его благосостояния.
Источники:
1. Porter M.E. Clusters and the new economics of competition // Harvard Business Review. - 1998. - № 76. - P. 77-90.
2. Адаменко А.А. Разработка инструментов поддержки внутренней конкуренции в кластерных образованиях с участием субъектов малого и среднего бизнеса / А.А. Адаменко, Е.Н. Клочко, А.В. Петух // British Journal for Social and Economic Research. - 2018. - Т. 3. - № 1. - С. 23-35.
3. Вертакова Ю. В., Рисин И.Е., Трусова Н.С. Региональная социально-экономическая политика. - М: КНОРУС, 2018.
- 276 с.
4. Вертакова Ю.В. Выявление экономических ядер и выбор стратегии развития региона методом аналогий / Ю.В. Вертакова, М.Г. Клевцова, О.Ю. Непочатых // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Экономика. Социология. Менеджмент. - 2014. - № 1. - С. 191-198.
5. Вертакова Ю.В. Оценка структурно-динамической трансформации экономики регионов / Ю.В. Вертакова, Ю.С. Положенцева // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Экономика. Социология. Менеджмент. -2018. - Т.8. - № 2 (27). - С. 47-58.
6. Вертакова Ю.В., Клевцова М.Г., Положенцева Ю.С., Плотников В.А. Механизм структуризации социально-экономического пространства региона: кластерный подход. - М: РУСАЙНС, 2017. - 294 с.
7. Вертакова Ю.В., Плотников В.А., Положенцева Ю.С. [и др.] Инструментарий анализа и прогнозирования структурных параметров региональной экономики. - Курск: ЮЗГУ, 2018. - 359 с.
8. Хачиров А.Д. Кластерная парадигма: пазлы мезоэкономических эссе. I. классификационная дискретность отраслевых кластеров / А.Д. Хачиров, С.Н. Новоселов // Вестник Академии знаний. - 2018. - № 2 (25). - С. 232-237.
Sources:
1. Porter M.E. Clusters and the new economics of competition // Harvard Business Re-view. - 1998. - № 76. - p. 77-90.
2. Adamenko A.A. Development of tools to support internal competition in cluster formations with the participation of small and medium-sized businesses / A.A. Adamenko, E.N. Klochko, A.V. Rooster // British Journal for Social and Economic Research. -2018. - T. 3. - № 1. - p. 23-35.
3. Vertakova Yu. V., Risin I.E., Trusova N.S. Regional socio-economic policy. - M: KNORUS, 2018. - 276 p.
4. Vertakova Yu.V. Identification of economic cores and the choice of a regional development strategy using the analogy method / Yu.V. Vertakova, M.G. Klevtsova, O. Yu. Non-publishing // Proceedings of the South-West State University. Series: Economy. Sociology. Management. - 2014. - № 1. - p. 191-198.
5. Vertakova Yu.V. Evaluation of the structural and dynamic transformation of the regional economy / Yu.V. Vertakova, Yu.S. Polozhentseva // Proceedings of the South-West State University. Series: Economy. Sociology. Management. - 2018. - T.8. - № 2 (27). - p. 47-58.
6. Vertakova, Yu.V., Klevtsova, MG, Polozhentseva, Yu.S., Plotnikov, V.A. The mechanism of structuring the socio-economic space of the region: a cluster approach. - M: RUSINS, 2017. - 294 p.
7. Vertakova, Yu.V., Plotnikov, V.A., Polozhentseva, Yu.S. [and others] Tools for analyzing and forecasting the structural parameters of the regional economy. - Kursk: SWSU, 2018. - 359 p.
8. Khachirov A.D. Cluster paradigm: puzzles of mesoeconomic essays. I. Classification discreteness of industry clusters / A.D. Khachirov, S.N. Novoselov // Journal of Knowledge Academy. - 2018. - № 2 (25). - p. 232-237.
М.А. Власова - профессор кафедры инноватики и прикладной экономики, д.э.н., Орловский государственный университет им. И.С. Тургенева, (docent-ostu@yandex.ru),
M.A. Vlasova - professor of the department of innovation and applied economics, doctor of economics, Orel State University. I.S. Turgenev;
О.В. Рудакова - профессор кафедры менеджмента и государственного управления, д.э.н., Среднерусский институт управления, (rudakova71@yandex.ru),
O. V. Rudakova - professor, department of management and public administration, doctor of economics, Middle Russian Institute of Management.
СОВРЕМЕННЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РАЗВИТИЯ СУБЪЕКТОВ ИННОВАЦИОННОГО ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА MODERN TOOLS FOR FORECASTING THE DEVELOPMENT OF SUBJECTS OF INNOVATIVE ENTREPRENEURSHIP
