CC BY
51
_I
КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ ПЕРСПЕКТИВ РАЗВИТИЯ В РЕГИОНАХ ЦФО СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ИНТЕГРИРОВАННЫХ КЛАСТЕРНЫХ СТРУКТУР
УДК 332
Надежда Анатольевна Кудрова,
к.э.н., доцент, зам. директора Института подготовки государственных и муниципальных служащих Академии ФСИН России (г Рязань) Эл. почта: nadegdakudrova@mail.ru
Карине Валерьевна Григорян,
аспирант Академии ФСИН России (г. Рязань)
В данной статье рассматриваются вопросы, перспектив развития в трех регионах ЦФО социально-экономических интегрированных кластерных структур, а также возможности, возникающие в процессе формирования региональных социально-экономических кластерных структур и оценке взаимодействия элементов данного кластера.
Ключевые слова: кластерный анализ, интегрированные структуры, социально-экономическая интеграция, статистическая информация.
Nadezhda A. Kudrova,
Doctor in Philosophy (economics), Zam. the Director of the Institute of State and municipal employees of the Academy of the Federal Penal Correction Service (Ryazan) E-mail: nadegdakudrova@mail.ru
Karina V. Grigoryan,
post-graduate student Academy
of the Federal Penal Correction Service
(Ryazan)
CLUSTER ANALYSIS OF THE PROSPECTS FOR DEVELOPMENT IN THE CENTRAL FEDERAL DISTRICT OF SOCIO-ECONOMIC STRUCTURES OF THE INTEGRATED CLUSTER
This article questions, prospects of development in the three regions of the Central Federal District of integrated socio-economic cluster structures, as well as opportunities that arise in the process of regional socio-economic assessment of the cluster structures and interaction of the elements of this cluster.
Keywords: cluster analysis, integrated structure, socio-economic integration, statistical information.
Постановка локальной проблемы выбора методов управления развитием регионов с целью выявления объектов, для которых возможно и целесообразно использование управляющих воздействий и объединения их в социально-экономические интегрированные кластерные структуры. Для проведения анализа объектов в трех регионах центральной России, представленных ниже, были выбраны сферы национальной экономики и социальные сферы из статистической информации.
Липецкая область - расположена в Центральной части европейской территории России, в 400 км на юг от Москвы. Липецкая область граничит с Курской, Орловской, Тульской, Рязанской, Тамбовской и Воронежской областями. Структура хозяйства Липецкой области хорошо сбалансирована. Основа экономики области — высокопродуктивное сельское хозяйство и металлургическая промышленность. Наибольшую долю в объёме промышленного производства имеют металлургия, машиностроение и металлообработка, нефтехимия.
Белгородская область входит в состав Центрально-Черноземного экономического района (ЦЧР) и в Центральный Федеральный округ Российской Федерации. Расстояние от Москвы до Белгорода 695 км.
Белгородская область расположена на юго-западе России. Граничит: на востоке с Воронежской областью, на севере - с Курской, на юге и западе - с Украиной. Белгородская область может по праву считаться богатым регионом. Основные отрасли промышленности: горнодобывающая промышленность, машиностроение и металлообработка, металлургия, химическая промышленность (производство витаминов, моющих средств); производство стройматериалов, пищевая промышленность (главным образом сахарная и мясомолочная). Белгородская область является монополистом в России по производству отдельных видов проката.
Псковская область субъект Российской Федерации, входит в состав СевероЗападного федерального округа. Псковская область - граничит с Ленинградской, Новгородской, Тверской, Смоленской областями, Эстонией, Латвией и Белоруссией. Наибольшую долю в объёме промышленного производства имеют производство неметаллических минеральных продуктов, машиностроение и металлообработка.
Несмотря на то, что, по мнению Портера, в современной экономике, особенно в условиях глобализации, традиционное деление экономики на секторы или отрасли утрачивает свою актуальность, необходимую информацию возможно получить лишь из статистических справочников которые сформированы по отраслевому признаку.
Объекты структурированы по следующим направлениям: образование, здравоохранение, транспорт, ЖКХ, строительство, производство и распределение электроэнергии, воды, газа, промышленность (в т.ч. машиностроение), добывающие и перерабатывающие отрасли, сельское и лесное хозяйство.
Поскольку выбранные объекты не связаны результатами хозяйственной
деятельности, показателями развития и как бы существуют обособленно друг от друга. Однако данная гипотеза противоречит утверждение об однонаправленном влиянии воздействующих факторов характерных для данных объектов исследования на показатели социально-экономического развития регионов. Следовательно, в исследовании был выбран перекрестный анализ объектов и оценки их с различных позиций выявления результатов данной деятельности. С этих позиций для исследования были выбраны критерии оценки: численность задействованного населения, объем продукции, работ, услуг, валовой региональный продукт, рентабельность товаров, услуг, рентабельность активов, валюта баланса, капитал и резервы, сальдированный результат (прибыль), расходы бюджета.
Данные критерии позволяют наиболее полно охарактеризовать объекты с целью выявлено качественного сходства между ними, что в свою очередь даст возможность обработки управленческих процедур с целью повышения эффектив-
ности деятельности регионов в части социально-экономических показателей на основе приведенных данных построим матрицы строками которых являются данные по отраслевым объектам анализируемых регионов, а столбцами показатели эффективности деятельности отраслей, которые указаны выше.
Рассмотрим некоторые приложения кластерного анализа социально-экономического развития регионов. В отличие от используемого ранее отраслевого принципа управления производством кластерный подход позволяет создать эффективную экономику на местах, ориентированную на активизацию и коммерциализацию научных открытий и изобретений, производство конкурентной наукоемкой продукции, что будет способствовать обеспечению позитивных структурных сдвигов в экономике Российской Федерации в целом и регионов, в частности.
Для детального исследования выбрана информация из статистических справочников, которые сформированы по отраслевому признаку.
Объекты структурированы по следующим отраслевым направлениям: производство пищевых продуктов, металлургия, машины и оборудование, электрооборудование, производство и распределение электроэнергии, воды, газа, промышленность (в т.ч. машиностроение), добывающие и перерабатывающие отрасли, прочее.
Поскольку выбранные объекты не связаны результатами хозяйственной деятельности, показателями развития и как бы существуют обособленно друг от друга, при этом они все в первом исследовании были отнесены к одной отрасли промышленность. Однако данная гипотеза противоречит утверждению об однонаправленном влиянии воздействующих факторов характерных для данных объектов исследования на показатели социально-экономического развития регионов. Следовательно, в исследовании был выбран перекрестный анализ объектов и оценки их с различных позиций выявления результатов данной деятельности. С этих позиций для исследования были выбраны критерии оценки: объем инновационной продукции, работ, услуг, затраты на инновации, продуктовые инновации, процессные инновации, кредиты, инвестиции.
Данные критерии позволяют наиболее полно охарактеризовать объ-
екты с целью выявлено качественного сходства между ними, что в свою очередь даст возможность обработки управленческих процедур с целью повышения эффективности деятельности регионов в части социально-экономических показателей на основе приведенных данных построим матрицы строками которых являются данные по отраслевым объектам анализируемых регионов, а столбцами показатели эффективности деятельности отраслей, которые указаны выше.
Развитие территориальных кластеров в России является одним из условий повышения конкурентоспособности отечественной экономики и интенсификации механизмов частно-государственного партнерства.
К настоящему времени использование кластерного подхода уже заняло одно из ключевых мест в стратегиях социально-экономического развития ряда субъектов Российской Федерации и муниципальных образований. Ряд проектов развития территориальных кластеров реализуется в инициативном порядке. Валовое накопление основного капитала за 2009 год в Рязанской области составляет 31353,8 млн руб., что является 3-им показателем в сравнении 4-х областей.
Валовое накопление основного капитала - это вложение средств в объекты основного капитала производственных единиц, расположенных в регионе. Этот один из определяющих показателей самый высокий в Липецкой области, а в Рязанской области ниже более чем в 5 раз. Следовательно, для выявления элементов входящих в интегр ированную региональную кластерную структуру ваыбираем Липецкую область.
По дендрограмме, полученной в результате расчетов, мы можем выделить четыре кластера, содержащие объекты со схожими характеристиками.
В кластерном анализе на основании статистических данных регионов соответствует случаю семи объектов (п = 7) и к характеристик (признаков) (к. = 6).
Опишем сформированные кластеры.
Кластер 1. В данную группу вошли следующие объекты:
Объекты «А - здравоохранение» и «В - образование» по всем трем анализируемым регионам наиболее близки и поэтому объединяются в один кластер на уровне близости, равном 0,9.
Кластер 2 Объекты «С-ЖКХ» и «^-производство и распределение электроэнергии, воды и газа» объ-
Дендрограмма для 4 набл. Метод полной связи Евклидово расстояние
7Е9 6Е9
5Е9 4Е9
3Е9 2Е9
1Е9
электро-оборуд
промышл
пр-во машин и оборуд
пр-во пищев прод
2Е11
Дендрограмма для 7 набл. Метод полной связи Евклидово расстояние
пром-ть пр-во и распред эл, воды, газа
с/ стр-во
жк образов
здравоохр
Рис. 1. Дендограммы кластеризации отраслей по социально-экономическим
показателям
№6 (2), 2012
0
Таблица 1. Показатели эффективности по кластерам
Показатели I кластер II кластер III кластер «А» «Б»
здравоохранение А 0,9 А
образование В 0,9 В
ЖКХ С 0,8 С
производство и распределение эл. энергии, воды, пара F 0,8 F
строительство D 0,7 D
сельское хозяйство Е 0,6 E
промышленно сть G 0,6 G
единяются при уровне 0,8. Данный кластер наиболее малочислен, однако в него входят основные социальные объекты. Примечательно, что объект «^-производство и распределение электроэнергии, воды и газа» вошедший в данную группу является определяющим для формирования любого социально-ориентированного кластерного образования. Объекты характеризуются следующими средними показателями:
Кластер 3 Данный кластер включает «^-строительство», ««Е-сельское хозяйство», ««G-промышленно сть».
Теперь имеем 5 кластеров: (А, В), (Б), (^ Е), Далее формируем подгруппы. Подгруппа «А», включает в себя образуются кластеры (А, В, С, F) и подгруппа ««Б» (Е, D, G), соответствующие уровню близости, равному 0,7 и 0,6. Окончательно все объекты группируются в один кластер при уровне 0,5.
Однако, при проведении кластерного анализа было определено общее для всех исследуемых регионов, заключающееся в том что, как для промышленных кластеров, так и для социально-ориентированных общим объектом является - ^-производство и распределение электроэнергии, воды и газа», при этом для социально - экономических кластерных структур наиболее близки по уровню близости являются ««А-здравоохранение», «В-обра-зование» ««С-ЖКХ», ««F-производство и распределение электроэнергии, воды и газа» и ^-строительство». Следовательно, при формировании социально-экономических интегрированных региональных структур Основными отраслями являются здравоохранение и образование, далее следуют ЖКХ и производство электроэнергии, воды, пара, еще одной отраслью определяющей социально-экономическое интег-
рированное региональное кластерное образование является сторительная. Данные выводы получены в результате кластерного анализа статистических данных за три года по трем регионам центрального федерального округа, которые отличаются по географической и отраслевой принадлежности.
Сводная информация по кластерам представлена в табл. 1.
На основании данных таблицы можно сделать вывод, что наиболее успешным является кластер подгруппы «А», объекты которого классифицируются как «звезды». Далее следует успешный кластер подгруппы «Б». Кластер 3 не вызывает серьезных нареканий, он достаточно устойчиво развивается, но для повышения эффективности необходимо провести экономический анализ деятельности хозяйствующих субъектов входящих в кластер и выявить возможность создания в регионах промышленных кластерных образований, однако на данную тему написано достаточно работ и определены возможности создания таких кластеров в регионах. Что касается кластера 1, то необходимо также принять решение о формировании методики управления данными объектами в совокупности.
Процесс управления всеми этими видами кластерных систем, на наш взгляд, будет строиться в рамках общего цикла управления, однако, в соответствии со спецификой объектов управления данный цикл может трансформироваться для повышения эффективности функционирования того или иного объекта корпоративной собственности.
Полученные дендограммы по отраслевым показателям позволила сформировать два кластера по объектам со схожими характеристиками
погрешности округления. При этом все перечисленные объекты по схожим характеристикам можно объединить в один кластер, что позволит сделать вывод о том, что для социально-экономических показателей регионального развития определяющими являются показатели развития данных отраслей. При этом другие отрасли промышленности в совокупности являются наиболее рентабельными отраслями и не оказывают существенного влиянии на показатели развития регионов. Полученные дендограммы определили необходимость оценки выделения отраслей с точки зрения инновационных вложений, финансирования их из средств бюджета и оценки поступлений в соответствующий бюджет, а так же оценки дебиторской и кредиторской задолженности, причем последней с точки зрения кредитных вложений или банковских кредитов.
Литература
1. Интеграционные механизмы управления./ Кудрова Н. А., Орехов С. А. Монография. - Р.: Издательство ««РИД», 2009.
2. Выявление новых организационных возможностей для формирования инновационных форм современного менеджмента. / Кудрова Н. А., Орехов С. А. Монография. - Р.: Издательство «РИД», 2012.
3. Антонов А.В., Системный анализ. - М.: Высш. шк., 2008.
4. Мигранян А.А. «Теоретические аспекты формирования конкурентоспособных кластеров». - URL: http:// www.krsu.edu.kg/vestnik/v3/a15.html
References
1. Integration management mechanisms. / Kudrova N.A., Orehov S.A. Monograph. - R.: Izdatel'stvo «RID», 2009
2. Identify new organizational capabilities to create innovative forms of modern management / Kudrova N.A., Orehov S.A. Monografiya. - R.: Izdatel'stvo «RID», 2009.
3. Antonov A.V., System analysis. -M.: Vyssh. shk., 2008.
4. Migranyan A.A. Theoretical aspects of the formation of competitive clusters. - URL: http://www.krsu.edu.kg/ vestnik/v3/a15.html
