CC BY
83
СТРАТЕГИЯ РАЗБИТИЯ ЭКОНОМИКИ
УДК 332.133.6
МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ЭКОНОМИЧЕСКОГО ПОТЕНЦИАЛА ДЛЯ РАЗВИТИЯ КЛАСТЕРОВ В РЕГИОНЕ*
С. Н. РАСТВОРЦЕВА, доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры мировой экономики E-mail: Rastvortsevalbsu. edu. ru Белгородский государственный национальный исследовательский университет Л. Т. СНИТКО,
доктор экономических наук, профессор, заведующая кафедрой экономики E-mail: slt2003lyandex. ru
Белгородский университет кооперации, экономики и права Н. А. ЧЕРЕПОВСКАЯ,
аспирантка кафедры мировой экономики E-mail: nata. cher2012lyandex. ru Белгородский государственный национальный исследовательский университет
В настоящее время процесс создания кластеров в России происходит стихийно, что не позволяет регионам полностью реализовать имеющиеся у них конкурентные преимущества. Кластеризация до сих пор не получила должного внимания и развития, зарубежные методики идентификации и оценки кластеров, методы проведения кластерной политики не адаптированы к российским условиям. Для создания эффективных кластеров, способству-
* Исследование поддержано грантом РГНФ, проект № 13-32-01208.
Статья подготовлена по материалам журнала «Национальные интересы: приоритеты и безопасность». 2013. № 30 (219).
ющих развитию конкурентоспособной экономики регионов, необходимо методическое обеспечение, способное выявить предпосылки кластерного развития экономики региона, обозначить сильные и слабые стороны кластеризации.
Целью настоящего исследования являются разработка методики оценки экономического потенциала для развития кластеров в регионе и ее апробация в Центральном Черноземье. В соответствии с этим авторами поставлены три задачи: 1) определить, какие элементы экономического потенциала являются значимыми для формирования кластеров в регионе, разработать систему показателей их оценки;
2)
3)
провести анализ экономического потенциала кластеризации регионов Центрального Черноземья;
выявить сильные и слабые стороны, а также риски и возможности развития кластеров в регионах Центрального Черноземья. На сегодняшний день в экономической науке не выработана единая система определения элементов экономического потенциала, значимых для создания и развития региональных кластеров. Ввиду того, что кластер является сложным образованием, его эффективное функционирование в регионе требует наличия такой среды, которая создавала бы благоприятные предпосылки для кластеризации и максимально сглаживала действие факторов, препятствующих развитию. Основные, наиболее значимые, на взгляд авторов, элементы экономического потенциала кластеризации региона представлены на рис. 1.
Первым и наиболее важным условием создания благоприятной среды для кластеризации является динамика развития экономики региона. Более того, для успешного функционирования кластеров желательно, чтобы в регионе работали быстрорастущие компании, поскольку региональный кластер часто рассматривается в качестве «прорывного» бизнеса, способного обеспечить региону быстрое экономическое развитие [4]. Второй составляющей экономического потенциала для развития кластеров в регионе является его инвестиционный климат.
Само создание кластера уже подразумевает значительный приток финансовых средств в регион как со стороны отечественных, так и зарубежных инвесторов.
Поскольку региональный кластер должен стать основой для достижения нашей страной мирового лидерства1, авторы считают, что немаловажным условием благоприятной среды для кластеризации является степень включенности региона в международные экономические отношения. Еще одним элементом экономического потенциала кластеризации региона является функционирование в нем значительного числа малых и средних предприятий. Важность поддержки развития малого и среднего предпринимательства для создания и функционирования кластеров в регионах подчеркивается в методических рекомендациях Российской кластерной обсерватории [9] по реализации кластерной политики в субъектах РФ, а также рядом ученых [2, 3].
Обязательным элементом развития кластеров в регионе является совершенная региональная инфраструктура. К ней относятся качество дорог,
1 Лидерство европейских стран на мировом рынке по ряду позиций обеспечивается функционированием региональных кластеров. Правительства этих стран поддерживают в первоочередном порядке кластеры мирового уровня, активно интегрированные в международные экономические отношения
[17].
энергетическое хозяйство, связь, железнодорожный транспорт, водоснабжение и канализация и т. п. Отдельным блоком необходимо выделить инновационную инфраструктуру: наличие технопарков, бизнес-инкубаторов, информационно-технических центров, промышленных зон, инновационно-промышленных комплексов.
Эффективное функционирование кластера в регионе возможно в условиях развития системы непрерывного профессионального образования, задачей которой является обеспечение потребностей участников кластера в специализированных трудовых ресурсах [9]. Немаловажное значение для развития кластера имеет и структура экономики по видам экономической деятельности - успешное функционирование кластера возможно в том секторе, в котором данный регион лидирует среди других в стране, либо в приоритетном для него секторе экономики.
Определим систему показателей для оценки обозначенных элементов регионального экономического потенциала кластеризации (табл. 1). По мнению авторов, такие показатели оценки экономического потенциала для развития кластеров должны отвечать следующим требованиям: доступность статистических данных по видам деятельности и по регионам; их сопоставимость во времени; адекватность данных современным экономическим реалиям; возможность верификации, проверки данных.
Проведем анализ первого элемента кластеризации - «Динамика экономического развития» - по показателям валового регионального продукта (в целом и на душу населения) [14]. С целью исключения влияния фактора инфляции рассчитаем ежегодные показатели ВРП в сопоставимых единицах - ценах 2005 г. с использованием индекса потребительских цен по каждому региону отдельно (рис. 2).
Проведя анализ показателей элемента потенциала кластеризации «Динамика экономического развития», можно отметить, что наиболее быстро развивающейся является Белгородская область (средний темп прироста ВРП за 2005-2010 гг. составил 8,78%, ВРП надушу населения - 8,48 %). В 2009 г. все регионы Центрального Черноземья показали существенный спад в экономической деятельности по причине мирово-
Таблица 1
Система оценки экономического потенциала для развития кластера в регионе
Элементы экономического потенциала кластеризации региона Показатели оценки
Динамика экономического развития региона Динамика валового регионального продукта (ВРП) в текущих и сопоставимых ценах. Динамика ВРП на душу населения в текущих и сопоставимых ценах
Инвестиционный климат Динамика показателя рейтинга инвестиционного климата (1А-3D). Динамика объема инвестиций в основной капитал в регионе
Степень включенности региона в международные экономические отношения Динамика доли региона в общероссийском объеме экспорта. Динамика экспортной квоты
Развитие малого и среднего предпринимательства Динамика числа предприятий малого и среднего предпринимательства. Динамика оборота предприятий малого и среднего предпринимательства
Развитие региональной инфраструктуры Динамика плотности автомобильных дорог общего пользования с твердым покрытием. Динамика инновационной инфраструктуры региона
Система непрерывного образования Численность обучающихся по программам среднего профессионального образования. Численность обучающихся по программам высшего профессионального образования
Структура экономики региона Отраслевая структура добавленной стоимости
144
124
104
Белгородская Воронежская Курская Липецкая Тамбовская область область область область область
Рис. 2. Динамика ВРП на душу населения в регионах Центрального Черноземья в 2005-2010 гг., тыс. руб. (в ценах 2005 г.): 1 - 2005; 2 - 2006; 3 - 2007; 4 - 2008; 5 - 2009; 6 - 2010
Таблица 2
Динамика показателей элемента экономического потенциала кластеризации «Инвестиционный климат» в регионах Центрального Черноземья в 2005-2010 гг.
Показатель Регион 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012
Показатель рейтинга инвестиционного климата Белгородская область 3В1 2В 3А 3В1 2В 2В1 2А 2А
Воронежская область 3В1 3В1 3С1 3В1 3В1 3А1 3В1 3А1
Курская область 3В1 3В1 3В1 3В1 3В1 2В 3В1 3В1
Липецкая область 3В1 3В1 3А 3А 3А 3А1 3А1 3А1
Тамбовская область 3В2 3В2 3В1 3В2 3В2 2В 3В1 3А1
Объем инвестиций в основной капитал, млн руб. Белгородская область 35 022,0 52 073,0 83 510,0 104 218,0 73 127,0 96 313,0 132 289,0 136 201,6
Воронежская область 28 652,0 38 867,0 65 319,0 94 168,0 94 788,0 132 275,0 152 210,0 179 989,7
Курская область 17 864,0 23 241,0 33 523,0 46 752,0 41 183,0 46 093,0 58 244,0 62 953,7
Липецкая область 30 312,0 44 565,0 64 707,0 88 089,0 84 317,0 101 600,0 117 790,0 92 001,5
Тамбовская область 14 698,0 19 667,0 30 861,0 42 701,0 48 795,0 53 674,0 65 601,0 82 570,7
Темпы прироста инвестиций в основной капитал, % Белгородская область - 48,7 60,4 24,8 -29,8 31,7 37,4 3,0
Воронежская область - 35,7 68,1 44,2 0,7 39,5 15,1 18,3
Курская область - 30,1 44,2 39,5 -11,9 11,9 26,4 8,1
Липецкая область - 47,0 45,2 36,1 -4,3 20,5 15,9 -21,9
Тамбовская область - 33,8 56,9 38,4 14,3 10,0 22,2 25,9
* Рейтинговая шкала: 1А - высокий потенциал, минимальный риск; 1В - высокий потенциал, умеренный риск; 1С - высокий потенциал, высокий риск; 2А - средний потенциал, минимальный риск; 2В - средний потенциал, умеренный риск; 2С - средний потенциал, высокий риск; 3А - низкий потенциал, минимальный риск; 3В1 - пониженный потенциал, умеренный риск; 3С1 -пониженный потенциал, высокий риск; 3В2 - незначительный потенциал, умеренный риск; 3С2 - незначительный потенциал, высокий риск; 3D - низкий потенциал, экстремальный риск.
Источники: [1, 13, 16].
го финансового кризиса, хотя в Тамбовской области стагнация началась уже с 2008 г. и имела место даже в 2010 г. Исключение составила Воронежская область, ВРП которой в 2009 г. снизился лишь на 5 % в сопоставимых ценах, а в текущих даже имел тенденцию роста.
Следует обратить внимание на то, что с учетом инфляции из всех обследуемых регионов Липецкая и Тамбовская области в 2010 г. не вышли на докризисный уровень, что может свидетельствовать о высокой степени зависимости данных регионов от конъюнктуры мирового рынка. Следовательно, кластеры, действующие или планируемые к созданию, должны способствовать смягчению рисков высокой зависимости региона от изменений в мировой экономике.
Необходимо отметить и тот факт, что только в Белгородской области показатель ВРП на душу населения увеличивается медленнее, чем ВРП в целом. Это происходит за счет прироста общей численности населения области, а значит, можно предположить наличие процесса концентрации экономической активности в регионе, что, несомненно, будет способствовать успешному развитию кластеров.
Анализ динамики показателей элемента экономического потенциала кластеризации «Инвестиционный климат» выполним по двум направлениям: оценим изменение инвестиционного потенциала и
инвестиционного риска как факторной составляющей, а также рассмотрим динамику инвестиций в основной капитал как результирующей составляющей (табл. 2).
Анализ инвестиционного климата в регионах Центрального Черноземья показал, что в 2005-2012 гг. ни один из регионов не обладал высоким уровнем данного потенциала. При более детальном анализе элементов инвестиционного потенциала были выявлены следующие сильные и слабые стороны развития регионов исследуемого экономического района.
Одним из конкурентных преимуществ Белгородской области является высокий уровень природно-ресурсного потенциала (доля региона в совокупном потенциале России в 2012 г. составила 5,18 %). Уже на данном этапе анализа можно сделать вывод о целесообразности развития регионального кластера, основанного на природных ресурсах2.
Говоря о развитии промышленных кластеров в Белгородской области (доля региона в совокупном производственном потенциале России в 2012 г. составила 1,22 %), в первую очередь имеется в виду экспортно-ориентированное металлургическое производство. Конкурентным преимуществом
2 Для сравнения: доля Воронежской области в совокупном природно-ресурсном потенциале России в 2012 г. составила 0,27 %, Курской области - 1,42, Липецкой - 0,15, Тамбовской -0,22 %.
металлургического производства области является уникальная технология прямого восстановления железа для производства металлопродукции (Ос-кольский электрометаллургический комбинат). Развитие кластера черной металлургии в регионе должно учитывать и ряд сопутствующих негативных факторов: тяжелую экологическую ситуацию в городах Старый Оскол и Губкин, а также моно-профильность Губкина, который принимает на себя все риски изменения мировой конъюнктуры рынка черных металлов. Серьезной проблемой, способной затруднить развитие кластеров, особенно в энергоемком секторе черной металлургии, является дефицит электроэнергии и воды в регионе.
Еще одним видом кластера, формирование которого связано с природно-ресурсным потенциалом и целесообразно в Белгородской области, является агропромышленный кластер. Область действительно имеет сильное сельское хозяйство (12,7 % - доля в ВРП в 2010 г.) и развитую пищевую промышленность (10 % - доля в ВРП в 2010 г.). При этом следует отметить «конфликт интересов» между добывающей промышленностью и сельским хозяйством в регионе. Оба вида деятельности требуют значительных земельных территорий, а разница в уровне доходов в данных секторах обостряет внутрирегиональное неравенство.
К числу сильных сторон инвестиционного потенциала области, развитие которых будет поддерживать функционирование кластеров в любом секторе экономики, можно также отнести инфраструктуру (доля региона в общероссийском потенциале в 2012 г. составила 1,64 %, финансовый потенциал - 1,13 %, институциональный потенциал - 1,07 %). Следует отметить и наличие слабых сторон инвестиционного потенциала Белгородской области, к числу которых относятся инновационный и туристический потенциалы.
В четырех других областях Центрального Черноземья отсутствуют ярко выраженные конкурентные преимущества для создания кластеров в каком-либо конкретном секторе экономики. В Воронежской области к сильным сторонам развития можно отнести инфраструктурный (доля региона в совокупном потенциале страны в 2012 г. составила 1,38 %, трудовой потенциал - 1,29 %, инновационный потенциал - 1,22 %). Успешный выход региона из мирового финансового кризиса является заслугой своевременного создания и эффективной работы антикризисных групп и проведения программы антикризисных мероприятий.
Развитие инноваций, особенно в сфере промышленного производства, способствовало сосре-
доточению в Воронеже значительного числа технологически передовых предприятий, что является существенным базисом для создания инновационных и промышленных кластеров.
Слабыми сторонами, которые необходимо учитывать при кластеризации, являются природно-ресурсная (доля региона в общероссийском потенциале в 2012 г. - 0,27 %), производственная (0,77 %) и финансовая (0,88 %) составляющие инвестиционного потенциала Воронежской области.
Инфраструктурный потенциал является сильным ресурсом для кластеризации и в Курской области (доля региона в совокупном потенциале страны в 2012 г. составила 1,66 %). Конкурентным преимуществом (но не столь выраженным, как в Белгородской области) является природно-ресурс-ный потенциал (1,42 %). Ввиду того, что экономика региона, как и в Белгородской области, сосредоточена преимущественно в сельском хозяйстве и добывающей промышленности, потенциальные возможности для создания кластеров целесообразно рассматривать именно в этих сферах. Ограничением для развития кластеров может стать имеющийся в регионе дефицит водных ресурсов и истощение черноземов.
При создании и поддержке развития кластеров в Курской области важно учесть, что этот регион является монополистом в России по производству полипропиленового волокна, парацетамола, конвейерной ленты.
Слабыми сторонами развития данного региона, которые могут стать препятствием при кластеризации, являются низкий инновационный потенциал (доля области в общероссийском потенциале в 2012 г. - 0,43 %, производственный потенциал -0,50 %, финансовый потенциал - 0,55 %, институциональный потенциал - 0,64 %.
Сильной конкурентной позицией Липецкой области в инвестиционном потенциале является высокий уровень развития инфраструктуры. Другие составляющие инвестиционного климата находятся на низком уровне, что, несомненно, будет сдерживать развитие кластеров в регионе. Основа экономики Липецкой области - это сельское хозяйство и металлургическая промышленность. Сферы промышленной деятельности, в которых возможно создание и развитие кластеров, - это производство холодильников и морозильных камер, тракторов и тракторных культиваторов, продукция черной металлургии, пищевая промышленность. В стране данная область является монополистом по производству некоторых видов электротехнической стали, шлифовальных станков и напорных чугунных
труб. К числу слабых сторон развития экономики региона важно отнести и сложную экологическую обстановку.
В Тамбовской области сильными позициями инвестиционного потенциала являются его инновационная и инфраструктурная составляющие, в то время как остальные развиты недостаточно. При создании и развитии кластеров в регионе важно учитывать имеющуюся концентрацию предприятий химической промышленности и эффективное сельское хозяйство. Недостатками социально-экономического развития области являются сложная экологическая ситуация, рост площадей свалок за счет сельскохозяйственных угодий, сильная зависимость экономики региона от мировой рыночной конъюнктуры.
Что касается такого результирующего показателя, как динамика объема инвестиций в основной капитал, то наибольшее ее значение в последние годы имело место в Воронежской области: средний темп прироста в 2005-2012 гг. составил 31,66 %. Значительный объем инвестиций также наблюдается и в Белгородской области (средний темп прироста -
25,17 %). В кризисный период снижение объема инвестиций в основной капитал имело место во всех регионах, за исключением Тамбовской области. При проведении кластерной политики важно понимать, что такое сокращение могло происходить по двум причинам: высокой степени зависимости региона от мировой рыночной конъюнктуры и/или значительной доли иностранных инвестиций в региональной экономике.
Динамика показателей элемента экономического потенциала кластеризации «Включенность региона в международные экономические отношения» в регионах Центрального Черноземья в период с 2005 по 2010 г. представлена в табл. 3.
Анализируя элемент кластеризации «Включенность региона в международные экономические отношения», можно отметить, что наиболее экспортно-ориентированной является экономика Липецкой области. Ее доля в общероссийском экспорте составила от 0,97 % в 2009 г. до 1,16 % в 2005 г., а экспортная квота - от 1,3 % ВРП в 2009 г. до 2,0 % ВРП в 2008 г. При этом даже в кризисном 2009 г. по сравнению с 2008 г. уменьшение было
Таблица 3
Динамика показателей элемента экономического потенциала кластеризации «Включенность региона в международные экономические отношения» в регионах Центрального Черноземья в 2005-2010 гг., %
Показатель 2005 2006 2007 2008 2009 2010
Белгородская область
Доля региона в совокупном экспорте РФ 0,59 0,53 0,66 0,81 0,58 0,68
Динамика доли региона в совокупном экспорте РФ - -0,05 0,13 0,15 -0,22 0,10
Экспортная квота* 0,98 0,90 0,98 1,19 0,58 0,68
Динамика экспортной квоты - -0,08 0,08 0,21 -0,61 0,10
Воронежская область
Доля региона в совокупном экспорте РФ 0,26 0,25 0,27 0,21 0,22 0,23
Динамика доли региона в совокупном экспорте РФ - -0,01 0,02 -0,06 0,01 0,02
Экспортная квота* 0,46 0,45 0,43 0,34 0,21 0,28
Динамика экспортной квоты - -0,01 -0,02 -0,09 -0,13 0,07
Курская область
Доля региона в совокупном экспорте РФ 0,14 0,12 0,18 0,19 0,13 0,17
Динамика доли региона в совокупном экспорте РФ - -0,03 0,06 0,01 -0,06 0,04
Экспортная квота* 0,4 0,3 0,5 0,5 0,2 0,3
Динамика экспортной квоты - -0,1 0,1 0,0 -0,3 0,1
Липецкая область
Доля региона в совокупном экспорте РФ 1,16 1,02 1,08 1,12 0,97 0,99
Динамика доли региона в совокупном экспорте РФ - -0,1 0,1 0,0 -0,2 0,0
Экспортная квота* 1,9 1,7 1,8 2,0 1,3 1,5
Динамика экспортной квоты - -0,2 0,1 0,2 -0,7 0,2
Тамбовская область
Доля региона в совокупном экспорте РФ 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,01
Динамика доли региона в совокупном экспорте РФ - 0,01 -0,01 0,00 -0,01 -0,01
Экспортная квота* 0,08 0,07 0,08 0,06 0,04 0,03
Динамика экспортной квоты - -0,01 0,01 -0,02 -0,02 -0,01
*Экспортная квота рассчитывается как отношение объема экспорта к ВРП. Источник: [13].
Белгородская область
Воронежская область
Курская область Липецкая область
Тамбовская область
Рис. 3. Динамика числа предприятий малого предпринимательства в регионах Центрального Черноземья в 2005-2011 гг., тыс. ед.: 1 - 2005; 2 - 2006; 3 - 2007; 4 - 2008; 5 - 2009; 6 - 2010; 7 - 2011
незначительным. По сравнению с Липецкой доля Белгородской области в совокупном экспорте России немного ниже, хотя уже в 2010 г. область превысила показатели докризисного периода (доля региона в совокупном экспорте РФ составила 0,68 %, а экспортная квота - 0,68 %). Отметим, что в Липецкой и Белгородской областях значительная доля экспорта приходится на продукцию металлургического производства. Наименее ориентирована на экспорт экономика Тамбовской области: в 2010 г. доля региона в совокупном экспорте РФ составила 0,01 %, а экспортная квота - 0,03 %.
Еще одним элементом экономического потенциала кластеризации является элемент «Развитие малого и среднего бизнеса»3. Динамика основного показателя данного элемента - числа предприятий малого предпринимательства - в регионах Центрального Черноземья в 2005-2011 гг. представлена на рис. 3.
Анализируя динамику показателей элемента экономического потенциала кластеризации «Развитие малого и среднего бизнеса», необходи-
3Авторами была проанализирована динамика числа предприятий малого и среднего предпринимательства и оборота этих предприятий (каждый показатель отдельно) за 2005-2011 гг. по данным [5-8]. Однако вследствие значительного объема табличного материала графически представлена только динамика числа предприятий малого предпринимательства в регионах Центрального Черноземья. Отнесение хозяйствующих субъектов к субъектам малого и среднего предпринимательства осуществляется в соответствии с критериями, установленными в [10].
мо отметить, что среди предприятий среднего предпринимательства значительного темпа прироста не наблюдалось в отличие от предприятий малого бизнеса. Например, в 2009 г. имела место тенденция значительного увеличения темпов прироста числа предприятий малого предпринимательства в Воронежской и Липецкой областях. Оценивая оборот предприятий малого предпринимательства, можно отметить, что он не уступает обороту предприятий среднего бизнеса, который сможет внести вклад в развитие имеющихся и планируемых к созданию кластеров в регионах.
Развитие малого и среднего бизнеса должно стать сильной стороной кластеризации в регионах. В рыночной экономике частное предпринимательство является ведущим сектором, который определяет темпы экономического роста, а также структуру и качество ВРП. Предпринимательство в регионе обеспечивает ту нишу, которая в последующем позволяет более широко распространять инновации в других сферах экономики. К слабым сторонам элемента экономического потенциала кластеризации «Развитие малого и среднего бизнеса» в регионах Центрального Черноземья можно отнести недостаточно проработанную законодательную базу.
Следующим блоком анализа являются показатели элемента экономического потенциала кластеризации «Региональная инфраструктура». Динамика основного показателя данного элемента - плотности автомобильных дорог общего пользования с твердым покрытием - в регионах Центрального Черноземья в 2005-2011 гг. представлена на рис. 4.
Из рис. 4 видно, что в 2005 г. максимальная плотность дорог приходилась на Белгородскую область (243 км на 1 000 км2 территории), к 2011 г. данный показатель область увеличила на 8 км. Наилучшая динамика наблюдалась в Липецкой области, которая за анализируемый период смогла увеличить плотность автомобильных дорог на 44 км (для сравнения: Курская область - на 40 км, Воронежская
2005
и Тамбовская - на 31 км и 30 км соответственно).
Повышение плотности автомобильных дорог общего пользования с твердым покрытием является безусловным требованием для кластеризации экономики региона, выполнение которого будет способствовать не только развитию транспортно -логистиче ских кластеров территорий, но и создаст благоприятные предпосылки для функционирования остальных кластеров.
Элемент экономического потенциала кластеризации «Региональная инфраструктура» имеет, по мнению авторов, достаточно низкий уровень в Воронежской и Тамбовской областях из-за отсутствия разработанных концепций и территориальных программ развития автомобильных дорог с твердым покрытием, позволяющих расширять данную сеть. Реализация территориальных программ создаст условия для обеспечения безопасности дорожного движения и сократит количество дорожно-транспортных происшествий.
Рассмотрим динамику второго показателя элемента экономического потенциала «Региональная инфраструктура», отражающего инновационную инфраструктуру региона, - число и структуру инновационных предприятий регионов Центрального Черноземья (табл. 4).
База данных Реестра организаций инновационной деятельности Научного центра по мониторингу
2006
2007
2008
2009
2010
2011
Рис. 4. Динамика плотности автомобильных дорог общего пользования с твердым покрытием в регионах Центрального Черноземья в 2005-2011 гг, км на 1 000 км2
территории:
1 - Белгородская; 2 - Липецкая; 3 - Курская; 4 - Воронежская; 5 - Тамбовская области
инновационной инфраструктуры научно-технической деятельности и региональных инновационных систем включает организации, функционирующие на территории Центрального Черноземья. Все они разделены на пять групп: производственно-технологическую, экспертно-консалтинговую, кадровую, информационную и финансовую.
С 2010 по 2013 г. в регионах Центрального Черноземья было зарегистрировано 15 новых организаций инновационной деятельности, причем максимальный прирост наблюдался в производственно-технологической группе - 7 организаций. Данная группа является самой большой и в настоящее время включает в себя:
- 10 бизнес-инкубаторов, из них: в Воронежской -
6, Липецкой - 2, Тамбовской области - 2 ед.;
Таблица 4
Динамика числа инновационных предприятий в регионах Центрального Черноземья в 2010-2013 гг., ед.
Регион Группа (тип) инновационного предприятия
Производ-ственно-техно-логическая Экспертно-консалтинговая Кадровая Информационная Финансовая Итого
2010 2013 Прирост 2010 2013 Прирост 2010 2013 Прирост 2010 2013 Прирост 2010 2013 Прирост 2010 2013 Прирост
Белгородская область 8 12 4 1 1 0 2 2 0 1 2 1 1 1 0 13 18 5
Воронежская область 10 13 3 5 9 4 2 2 0 2 4 2 4 5 1 23 33 10
Курская область 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 2 2 0 5 5 0
Липецкая область 2 2 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 4 4 0
Тамбовская область 5 5 0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 2 2 0 10 10 0
Итого... 25 32 7 8 12 4 6 6 0 6 9 3 10 11 1 55 70 15
Источники: [11, 12, 15].
- 7 инновационно-технологических центров, из них: в Белгородской - 3, Воронежской - 1, Тамбовской области - 3 ед.;
- 5 центров коллективного пользования, из них: в Белгородской - 4, в Воронежской области - 1 ед.;
- 6 ассоциаций, из них: в Белгородской - 5, в Воронежской - 1 ед. (в 2009 г. данная группа инновационных организаций не выделялась). Технологических кластеров на территории Центрального Черноземья не зарегистрировано.
Увеличение числа организаций также произошло в экспертно-консалтинговой группе на 4 ед. (до 12), в финансовой группе на 1 ед. (до 11), в информационной группе на 3 ед. (до 9) и в кадровой группе показатели остались на прежнем уровне по отношению к 2010 г. (6 ед.).
Проанализируем динамику показателей элемента экономического потенциала кластеризации региона «Система непрерывного образования» по регионам Центрального Черноземья (табл. 5).
Анализ численности обучающихся по программам среднего профессионального образования в Центральном Черноземье за 2005-2012 гг. выявил, что темпы прироста обучающихся начиная с 2005/2006 учебного года имели отрицательное значение во всех регионах. В Белгородской и Тамбовской областях данный показатель имел незначительный рост с 2010/2011 учебного года, а в Воронежской - с 2011/2012 г. По показателю численности обучающихся по программам высшего профессионального образования можно сделать вывод об отрицательной динамике во всех изучае-
Таблица 5
Динамика показателей элемента экономического потенциала кластеризации «Система непрерывного образования» по регионам Центрального Черноземья в 2005-2012 гг.
Учебный год Регион Обучающиеся по программам
Среднего профессионального образования Высшего профессионального образования
Количество, тыс. чел. Прирост, % Количество, тыс. чел. Прирост, °%
2005/2006 Белгородская область 25,10 - 72,2 -
Воронежская область 50,80 - 125,0 -
Курская область 23,40 - 58,2 -
Липецкая область 22,30 - 33,4 -
Тамбовская область 21,50 - 41,7 -
2007/2008 Белгородская область 23,20 -7,6 80,1 10,9
Воронежская область 42,30 -16,7 134,1 7,3
Курская область 22,90 -2,1 65,4 12,4
Липецкая область 19,50 -12,6 36,8 10,2
Тамбовская область 18,80 -12,6 42,8 2,6
2008/2009 Белгородская область 20,90 -9,9 82,9 3,5
Воронежская область 39,80 -5,9 138,5 3,3
Курская область 21,10 -7,9 64,5 -1,4
Липецкая область 17,70 -9,2 37,1 0,8
Тамбовская область 17,30 -8,0 43,9 2,6
2009/2010 Белгородская область 19,80 -5,3 79,7 -3,9
Воронежская область 36,70 -7,8 138,5 0,0
Курская область 19,00 -10,0 73,3 13,6
Липецкая область 16,80 -5,1 43,1 16,2
Тамбовская область 14,70 -15,0 42,8 -2,5
2010/2011 Белгородская область 20,00 1,0 77,7 -2,5
Воронежская область 35,80 -2,5 133,2 -3,8
Курская область 20,00 5,3 72,3 -1,4
Липецкая область 16,20 -3,6 41,6 -3,5
Тамбовская область 15,30 4,1 42,2 -1,4
2011/2012 Белгородская область 20,00 1,0 73,4 -5,5
Воронежская область 36,40 1,7 124,6 -6,5
Курская область 18,70 -6,5 67,7 -6,4
Липецкая область 15,80 -2,5 38,4 -7,7
Тамбовская область 15,40 0,7 38,7 -8,3
Источник: [14].
мых регионах с 2010/2011 учебного года. В целом за анализируемый период максимальный прирост обучающихся имел место в Курской (в среднем 1,9 % в год), Липецкой (1 % в год) и Белгородской (0,24 % в год) областях.
Выделим сильные и слабые стороны развития элемента экономического потенциала «Система непрерывного образования». Сильной стороной, на взгляд авторов, является повышение престижа среднего образования в регионах (в частности в Белгородской, Воронежской и Тамбовской областях) с включением в программы современных актуальных образовательных дисциплин, ориентированных на получение и применение специализированных знаний в развивающихся кластерах региона. Так,
одной из первых сделала ставку на обучение среднего производственного персонала Белгородская область, модернизируя старые неактуальные профессиональные технические училища региона. К слабым сторонам можно отнести недостаточную проработанность программ обучения, ориентированных на специализацию кластеров в динамично развивающихся отраслях изучаемых регионов. По мнению авторов, специализированные учреждения среднего и высшего профессионального образования могут в будущем предложить предприятиям кластеров квалифицированных специалистов.
На рис. 5 представлена динамика показателей элемента экономического потенциала кластеризации региона «Структура валовой добавленной
а б в г д е ж з и к л м н о * 2005 ■ 2010
IV
а б в г д е я 2005
ж з и к л м н о
2010
V
Рис. 5. Показатели элемента экономического потенциала кластеризации региона «Структура валовой добавленной стоимости» по регионам Центрального Черноземья в 2005 и 2010 гг., % ВРП: I — Белгородская; II — Воронежская; III — Курская; IV — Липецкая; V — Тамбовская области; а — сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство; б — добыча полезных ископаемых; в — обрабатывающие производства; г - производство и распределение электроэнергии, газа и воды; д — строительство; е — оптовая и розничная торговля, ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования; ж — гостиницы и рестораны; з — транспорт и связь; и — финансовая деятельность; к — операции с недвижимым имуществом, аренды и предоставление услуг; л - государственное управление и обеспечение военной безопасности, обязательное социальное обеспечение^/ - образование; н — здравоохранение и предоставление социальных услуг; о — предоставление прочих коммунальных, социальных и персональных услуг
стоимости» по видам экономической деятельности в регионах Центрального Черноземья в 2005 и 2010 гг. [14].
Из анализа динамики показателей данного элемента видно, что в Белгородской, Воронежской, Курской, Липецкой и Тамбовской областях преобладает сельское хозяйство. Рыбоводство отсутствует во всех исследуемых регионах, поэтому в рисунок не включено. При этом стоит отметить, что Белгородская область на сегодняшний день инициирует проекты по разведению рыбы в регионе. Добыча полезных ископаемых сосредоточена преимущественно в Белгородской и Курской областях. Обрабатывающие производства имеют наибольший показатель в Липецкой области, при том что сектор является приоритетным для всех описываемых регионов. Производство и распределение электроэнергии, газа и воды имеет самый высокий показатель в Курской области. В Белгородской, Воронежской, Липецкой и Тамбовской областях необходимо наращивать мощности по производству электроэнергии (включая альтернативные источники энергии) для создания новых предприятий и развития новых видов экономической деятельности. Оптовая и розничная торговля, ремонт автотранспортных средств, бытовых изделий и предметов личного пользования преобладают во всех регионах, причем в Тамбовской области данный показатель имеет максимальное значение (в 2010 г. - 26,3 % ВРП области). Строительство имеет значительную долю в ВРП в каждом регионе, но наиболее динамично оно развивается в Липецкой и Тамбовской областях.
В период с 2005 по 2010 г. значительно возросла доля транспорта и связи в ВРП Курской, Воронежской и Тамбовской областей. На долю гостиниц и ресторанов, образования и здравоохранения, предоставления социальных услуг приходится от 0,2 до 4,7 %.
Проанализировав основные элементы кластеризации регионов Центрального Черноземья, можно построить матрицы SWOT-анализа, выявив сильные и слабые стороны для каждого региона (рис. 6).
Таким образом, инструментарий оценки экономического потенциала кластеризации региона в качестве основных элементов включает динамику развития экономики региона, инвестиционный климат, включенность региона в международные экономические отношения, развитие малого и среднего предпринимательства, развитую региональную инфраструктуру, систему непрерывного образования, структуру экономики региона. По каждому элементу экономического потенциала оцениваются
конкретные показатели, а результаты анализа позволяют выявить сильные и слабые стороны, риски и возможности развития региональных кластеров.
Список литературы
1. Инвестиционные рейтинги регионов России: рейтинги регионов // Рейтинговое агентство «Эксперт РА». [Электронный ресурс]. URL: http://www. raexpert. ru/ratings/regions/2012.
2. Колчинская Е. Э., Растворцева С. Н. Универсальный алгоритм выявления направлений повышения эффективности межотраслевых региональных взаимодействий в России (на примере Белгородской области) // Научные ведомости БелГУ. Серия: История. Политология. Экономика. Информатика. 2012. Т. 13 (132). № 23/1. C. 53-59.
3. Котлярова С. Н. Практика формирования кластеров в регионах России // Региональная экономика: теория и практика. 2012. № 24. С. 29-39.
4. Куценко Е. С. Совершенствование принципов кластерной политики в России на основе зарубежного опыта в контексте реализуемого Министерством экономического развития РФ конкурса пилотных территориальных кластеров // Сб. трудов VIII международной научно-практич. конф. «Регионы России: стратегии и механизмы модернизации, инновационного и технологического развития». М.: Изд-во ИНИОН РАН, 2012. С. 291-296.
5. Малое и среднее предпринимательство в России: 2009. Стат. сб. M.: Росстат, 2009.
6. Малое и среднее предпринимательство в России: 2010. Стат. сб. M.: Росстат, 2010.
7. Малое и среднее предпринимательство в России: 2012. Стат. сб. M.: Росстат, 2012.
8. Малое предпринимательство в России: 2008. Стат. сб. M.: Росстат, 2008.
9. Методические рекомендации по реализации кластерной политики в субъектах Российской Федерации Министерства экономического развития Российской Федерации от 26.12.2008 № 20636-АК/Д19.
10. О развитии малого и среднего предпринимательства в Российской Федерации. Федеральный закон от 24.07.2007 № 209-ФЗ. [Электронный ресурс]. URL: http://base. consultant. ru/cons/cgi/online. cgi?req=doc;base=LAW;n=122779.
11. Растворцева С. Н. Бенчмаркинг инноваций в системе управления региональной эффективностью // Проблемы теории и практики управления.
2010. № 10. С. 111-116.
12. Растворцева С. Н. Бенчмаркинг инновационного развития в системе управления региональной эффективностью // Экономика и менеджмент.
2011. № 1. С. 103-113.
Сильные стороны Слабые стороны (W)
SO (Сильные стороны - Возможности) WO (Слабые стороны - Возможности)
1. Высокая динамика экономического развития (Б, В) 2. Рост численности населения региона (Б) 3. Высокий инфраструктурный потенциал региона (Б, В, К, Л, Т), финансовый потенциал региона (Б), институциональный потенциал региона (Б) 6. Высокая динамика инвестиций в основной капитал (Б, В), высокий инвестиционный потенциал региона (Т) 7. Развитие инноваций в сфере промышленного производства (В), высокий инновационный потенциал (В) 8. Высокий трудовой потенциал региона (В), высокий потенциал системы непрерывного образования (В) 10. Эффективное управление экономическим развитием региона в период кризиса (В) 12. Наличие экологически чистых территорий региона (К) 13. Монополист по производству отдельных видов продукции: полипропиленового волокна, парацетамола, конвейерной ленты (К), электротехнической стали, шлифовальных станков и напорных чугунных труб (Л), химической промышленности (Т) 14. Высокий показатель производства и распределения электроэнергии, газа и воды (К) 15. Наличие особой экономической зоны туристического и рекреационного типа «Елец», «Задонщина» (Л), про-мышленно-производственного типа «Тербуны» (Л) 16. Эффективное развитие промышленности в сфере производства холодильников и морозильных камер, тракторов и тракторных культиваторов (Л) 17. Наличие собственных сырьевых ресурсов для развития агропромышленного кластера (Т) 1. Дефицит электроэнергии (Б, В, Л) и воды (Б, К) 2. Низкий инновационный потенциал региона (Б, К), отсутствие вновь созданных организаций для инновационной деятельности (К, Л, Т) 3. Низкий туристический потенциал региона (Б) 4. Низкий потенциал системы среднего и высшего непрерывного образования (Б, К, Л) 5. Низкий производственный потенциал региона (В, К) 6. Низкий финансовый потенциал региона (В, К, Т) 7. Низкий институциональный потенциал (К, Л) 8. Низкий транспортно-логистический потенциал (В, Т, Л) 9. Низкий уровень привлечения инвестиций в регион (К)
ST (Сильные стороны - Угрозы) WT (Слабые стороны - Угрозы)
1. Наличие природно-ресурсного потенциала (Б, К) 2. Экспортно ориентированное металлургическое производство (Б, Л), экспортно ориентированное промышленное производство, высокая степень зависимости от мировой рыночной конъюнктуры (Б, Л, Т) 3. Динамично развивающееся сельское хозяйство (Б, В, К, Л, Т) 1. Наличие монопрофильных городов (Б, В, К, Л) 2. Сложная экологическая ситуация в городах черной металлургии (Б), истощение черноземов (К), сложная экологическая обстановка в регионе (Л, Т), рост площади свалок, сокращающих территории сельхозугодий (Т) 3. «Конфликт интересов» между добывающей промышленностью и сельским хозяйством (Б) 4. Обострение внутрирегионального неравенства ввиду развития металлургического производства и сельского хозяйства (Б) 5. Низкий природно-ресурсный потенциал региона (В) 6. Сокращение численности населения региона (В, К, Л, Т)
Рис. 6. SWOT-анализ экономического потенциала кластеризации для регионов Центрального Черноземья: Б - Белгородская, В - Воронежская, К - Курская, Л - Липецкая, Т - Тамбовская области
13. Регионы России. Социально-экономические показатели: 2011. Стат. сб. M.: Росстат, 2011.
14. Регионы России. Социально-экономические показатели: 2012. Стат. сб. M.: Росстат, 2012.
15. Реестр организаций инновационной деятельности. База данных Национального центра по мониторингу инновационной инфраструктуры научно-технической деятельности и региональных инновационных систем. [Электронный ресурс]. URL: http://www. miiris.
ru/infrastruct/view_organizations. php?mplevel=2 2000&pplevel=2.
16. Социально-экономическое положение Белгородской области и регионов Центрального федерального округа в 2012 г. Стат. бюлл. Белгород: Белгородстат, 2013.
17. The European Cluster Memorandum. Promotion European Innovation through Clusters: An Agenda for Policy Action. The High Level Advisory Group on Clusters. Center for Strategy and Competitiveness. 2008.
