Методика выявления значимых кластерных групп Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Методика выявления значимых кластерных групп

сч cJ

£

Б

ей

2 ©

Половова Татьяна Александровна

доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры Государственное управление и кадровая политика, ГАОУ ВО «Московский городской университет управления Правительства Москвы», t.a.polovova@gmail.com

Гирин Павел Александрович

магистрант кафедры государственного управления и кадровой политика, ГАОУ ВО «Московский городской университет управления Правительства Москвы»

В работе показано, что кластерная политика является значимым регионального экономического развития, однако в то же время в области процессов кластеризации в российской экономике не ведется сбор официальной статистической информации. Поэтому в статье определяется перечень информации необходимой для принятия решений относительно развития региональных кластеров. Также, в работе проведен анализ выявления кластеров в странах ЕС, Гарвардской школы бизнеса, Европейской кластерной обсерватории а также делаются выводы о возможности адаптации методик к условиям российского реального сектора в рамках методики выявления значимых кластерных групп и также с позиции таких показателей как простота использования, вариативность показателей, точность выявления, глубина оценки, доступность данных и достоверности. На основании проведенного анализа делается вывод о необходимости адаптации международного опыта к условиям российского реального сектора экономики. Ключевые слова: промышленные кластеры, конкурентоспособность бизнеса, отрасли экономики, экономический потенциал, кластерные группы

В стратегии прогноза долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2030 года (разработанного Министерством экономического развития РФ) предусматривается, что развитие кластерной политики, благодаря активному взаимодействию участников кластеров, будет способствовать развитию конкурентоспособности бизнеса в регионе за счёт: расширенного доступа к технологиям и инновациям, ноу-хау, специальным услугам и высококвалифицированным кадрам, снижению транзакционных издержек, реализации совместных проектов.

В связи с тем, что кластерная политика и кластерные программы стали частью политического инструментария, можно наблюдать растущий интерес к оценке эффективности кластерной политики и программ. Несмотря на быстрый рост количества кластерных политик, программ и существование тысяч локальных кластерных инициатив по всему миру, серьезная оценка кластеров проводится крайне редко1.

Региональной власти необходима более полная информация и знания закономерностей и процессов относительно2:

а) Объема и интенсивности развития кластера: количества фирм, занятости, производства, экспорта, производительности и т.д., и рост этих переменных;

б) Влияния кластеров на регион как-то: создание новых фирм, рост объемов производства, прибыли и экспорта, количество инноваций, произведенных в сотрудничестве, и т.д.

Большинство Европейских стран, в настоящий момент, выявляют кластеры в регионах с помощью межотраслевого баланса (анализ затрат-выпуск) и проводят оценку

Что вкладывается?

* Например, кадры, деньги, время, сырье, инфраструктура

Государственный уровень

| Кластерная организации

Что делается и клким обр .ном это делается?

• Проведение практикумов, встреч (например, их количество, число участников)

• Предоставление услуг ( консалтинг (например, тренинги, коучинг. обмен мнениями)

• Связь с общественностью взаимодействие со СМИ (например, публикации, веб-сайты)

Оперативные идачн

Например:

• Предоставлен г ¡с стационарного материально-технического обеспечена,я

• Проведение мероприятии в сфере связей с общественностью

• Повышение квалификации кадров т?пем проведения тренингов

3

Посляпгго S

:

1 о

1

■ be

о

§

À О

3

Эффекты о с.

О

г

Действующие субъекты кластера

Каковы краткосрочными среднесрочным

результаты?

■ Доступ к тех полог ическим ноу -хау

• Новая научно-техническая продукция

• Расширение знаний ■ навыков

• Заинтересованность субъектов кластера

• Патенты, ув сличение продаж

• Новые ■ улучшенные продукты 1 процессы

■ Новое анивтнромвт ееся сотрудничество

• Улучш ение репутации. более ш ирокмй выбор рабочих кадров

• Сотрудничество с tapy бежныы и орг анимациям и

• Новые или сохраненные рабочие места

Цели

Например;

* Укрепление сотрудничества между наукой и промышленностью

* Поддержка передачи технологий

* Создание инфраструктуры

* Создание промышленных и научно-исследоеательских организаций

* Интернационатизац

Каковы долгоерочные результаты / эффекты?

Экономика Общество Окружающая среда

Результаты, которые выходят за рамки ¡¡елевой группы, на которую была нлчрав!еча политика вмешательства

Миссия

* Например, повышение

экономического _

роста и

благосостояния региона X

Рис. 1. Универсальная модель оценки управления кластера

Источник: Составлено автором по материалам Gerd Meier zu Кцскег Evaluation concept for clusters and networks [Electronic resource]: pp.3. - Mode access: http://www2.spi.pt/AvaliacaoClusters/Docs/ Evaluationconceptforclustersandnetworks.pdf (data 02.10.2017).

уровня развития и качества кластеров согласно установленной мировой сертификации - European Cluster Excellence Initiative (ECEI)3. Однако на территории нашей страны ни один кластер не проходил методику её оценки.

Сертификация ECEI включает в себя пять индикаторов, каждый из которых содержит ряд подпунктов. Показатели, выбранные для анализа качества управления кластерной организацией, могут быть в полной мере использованы кластерными организациями для того, чтобы самостоятельно провести первую оценку качества управления внутри них.

Многие кластеры уникальны, в зависимости от географического расположения, типа возникновения, осуществляемой политики региона, вариативности участников и целей самого кластера. Тем не менее Г. Майеру и С. Кинд предложили разработку универсального механизма оценки управления кластеров, позволяющего выявить степень развития кластера (см. рисунок 1)4.

Модель отображает взаимосвязь между ключевыми эффектами: инвестициями, результатами, последствиями и эффектами, а также их связь с кластерными организациями, действующими субъектами кластера и обществом. Эти четыре вида показателей могут быть описаны с помощью ключевых показателей эффективности для инвестиций, результатов, последствий и эффектов. На показатели инвестиций и результатов, как правило, обращают особое внимание кластерные организации. Показатели последствий и эффектов обычно находятся в центре внимания действующих субъектов кластера и правительства региона, разрабатывающего кластерную программу. В конечном счете наиболее значимыми показателями для правительства региона, являются показатели результатов и эффектов.

Однако теоретическая модель оценки кластеров Г. Майера, ввиду качественного анализа данных, не пользуется популярностью. Для достоверности результатов необходима эмпирическая методика выявления и анализа кластеров в регионах.

Первая действующая методика выявления значимых кластерных групп принадлежит М. Портеру, совместно с исследованиями Гарвардской школы биз-неса5. Портер, работая с Гарвардской школой бизнеса, предложил использование 5-ти этапов выявления значимых кластеров в регионе (см. Таблицу 1).

Исследования Портера позволили выделить наиболее значимые экономи-

Таблица 1

Методика выявления значимых кластеров в регионах Гарвардской школы бизнеса

Источник: Porter M.E. The Economic Performance of Regions [Electronic resource]: - Mode access: http:/

/www.paca-online.org/cop/docs/Michael_Porter__The_economic_performance_of_clusters.pdf (data 02.10.2017).

Этапы Действия

Первый этап Деление отраслей экономики региона на три вида деятельности: 1) Местная экономика. Занятость и отрасли соответствует численности населения региона экономика ориентирована на внутренний спрос (сферы услуг). 2) Добывающая и перерабатывающая экономика. Экономика ориентирована на внешнюю торговлю (добывающая сфера). 3) Базовая экономика. Определяется особенностями региона. Экономика ориентирована на меяадународную торговлю (сфера производства).

Второй этап Определение значимых видов экономической деятельности в регионе: Коэффициент локализации:¡ q _ ¡ Empt . rac Empg Emp LO - Ко эффициент локализации; Rmpi - число занятых в кластерной группе i в peí ионе g; Emp " общее число занятых и регионе g; Empi - число занятых в кластерной группе к Emp - общее число занятых. Согласно Портеру, если коэффициент локализации превышает значение 0,8, то вид экономической деятельности является значимым в регионе.

Третий этап Распределение кластерных групп по видам экономической деятельности, согласно специализации входящих в кластеры компаний.

Четвёртый этап Определение наиболее значимых кластерных групп, согласно расчётом второго этапа.

Пятый этап Выявление пересечений между кластерными группами (в случае пересечения кластерные групп включают новые и иды эконом и ческой деятельности) Дчя данного этапа создана карта специализаций.

Таблица 2

Показатели значимости для кластерных групп

Источник: Lindqvist G. Disentangling Clusters: Aggbmeration and Proximity Effects. [Electronic resource]: pp.239241. - Mode access: http://www.clusterobservatory.eu/system/modules/com.gridnine.opencms.modules.eco/ providers/getpdf.jsp?uid=67bb232a-20d9-4c47-965d-6ea029ebc7dd (data 06.10.2017).

Формулы Расшифровка формул

Коэффициент локализации: LQ -Emp* lEmP' Emps Emp LO - Коэффициент локализации; Emp; - число занятых в отрасли i, региона g; Emp^ - общее число занятых в регионе g; Etnpi - число занятых в отрасли i; Emp - общее число занятых.

Размер: te = EmP* Emp, Size - размер кластерной группы 1; Emp.., - число занятых в кластерной группе i в регионе g; hmpj - число занятых в кластерной группе i.

Фокус: P EmPt Focus= - Empg где Г OCUS - Фокус кластерной группы ¡; Empig - число занятых в кластерной группе i в регионе g; Emp - общее число занятых в регионе g.

сч cJ

£

Б

ей

2 ©

Size в

10%

Рис. 2. Процесс выявления значимости кластерных групп в регионе

Источник: Lindqvist G. Disentangling Clusters: Agglomeration and Proximity Effects. [Electronic resource]: pp.239-241. - Mode access: http://www.clusterobservatory.eu/system/modules/ com.gridnine.opencms.modules.eco/providers/getpdf.jsp?uid=67bb232a-20d9-4c47-965d-6ea029ebc7dd (data 09.10.2017).

ческие сферы деятельности в регионах США6. Несмотря на простоту расчётов и анализ кластерных групп, данный метод имел недостатки в сложности качественного распределения кластеров по видам экономической деятельности региона.

Европейская кластерная обсерватория (ECO), выявляя приоритетные кластерные группы в Европе, переняла и улучшила методику Гарвардской школы. Г. Линдксвик предложил трёх звёздную

(stars) систему выявления значимых кластерных групп7.

Концепция определения значимых кластерных групп в регионе Г. Линдксви-ка основывается на расчётах показателей: коэффициента локализации, значимости и фокуса.

Для определения приоритетных кластерных групп Г. Линдксвик предложил присваивать звезду каждому показателю значимости. Следовательно, кластер может набрать от 0 до 3-х звёзд. Присвое-

ние звезд основано на следующей системе расчёта:

1) Коэффициент локализации. Звезда присваивается в случае, если значение ? 2;

2) Размер. Звезда присваивается, если регион занимает место в первых 10% значений по всем регионам, содержащим данный кластер;

3) Фокус. Как и с предыдущим показателем, звезда присваивается, если кластерная группа занимает место в первых 10% значений.

Алгоритм осуществления данной методики представлен на рисунке 2 (см. рисунок 2).

Методика Европейской кластерной обсерватории позволяет полноценно оценить все кластерные группы в регионе. Тем не менее данная методика имеет такие недостатки как: невозможность определения тесноты связей кластеров; ограниченный набор показателей; невозможность оценки деятельности компаний кластеров.

Отечественный учёный Е.С. Куценко первым обобщил существующие методики выявления приоритетных кластерных групп и дополнил их содержание, предложив комплексный подход, основывающийся на официальных данных статистики, собираемых во многих странах8.

Рассмотрим подробнее каждый этап оценки. Первый этап - определение значимости кластерной группы, состоит из 3-х этапов расчёта. В отличии от методики Европейской кластерной обсерватории, Е.С. Куценко предлагает расчёт коэффициента локализации не только по статистике занятости в регионе, но и по данным отгруженной продукции. Такой подход способствует дополнительной проверке ключевых экономических сфер деятельности региона. После проведения расчётов оценки значимости, Куценко предлагает выявить неравномерности в распределении занятости среди видов экономической деятельности9. Для этого он использует совокупность расчётов трёх формул показателя уникальности: коэффициенты Джини и Тейлора, а также индекс Херфиндаля. Размер показателей неравномерности напрямую иллюстрирует значимость кластерной группы в регионе (чем он выше, тем выше значимость группы). Проведение оценки неравномерности позволяет корректировать результаты показателей значимости. Данный этап можно наглядно представить в таблице 4.

Второй этап - определение связанности кластерных групп с помощью кар-

ты М. Портера и последующих расчётов уровня концентрации и урбанизации. Определение взаимосвязей кластерных групп проводилось с помощью адаптации карты пересечений М. Портера под реалии видов деятельности в регионах Российской Федерации (см. рисунок 3).

Определение связанности лишь на основании данной карты может содержать ряд погрешностей. Поэтому Куцен-ко предлагает расчёт потенциала локализации, как корректирующего показа-теля10. Потенциал локализации рассчитывается как произведение показателей урбанизации и концентрации. Потенциал локализации позволяет выявить предрасположенность занятых в кластерных группах к взаимодействиям и их стремление в регионы, в которых взаимодействия, а, следовательно, занятость, максимальны. Представим второй этап в таблице 5.

Последний этап - определение эффективности. Эффективность определяется на основе статистических данных среднемесячной заработной платы сотрудников, прибыли в кластерной группе и размере инвестиций (см. таблицу 6)11.

Размер показателей эффективности подтверждает влияние кластерной группы на экономику региона. Чем выше показатели эффективности, тем больше экономический эффект от локализа-ции12. Сравнение показателей эффективности необходимо осуществлять среди кластерных групп одного типа в регионах страны, а не между собой, в одном регионе. Ввиду разных направлений экономической деятельности кластеров в регионе.

Данная методика позволяет произвести полноценный анализ по выявлению кластерных групп в регионе, основанных на комплексе показателей, а также определить наиболее перспективные кластерные группы и виды экономической деятельности для дальнейшего развития. Однако для качественной реализации данной методики необходим доступ к полноценным и достоверным статистическим данным в регионе и стране.

Для выявления наиболее эффективной и достоверной в использовании методики произведём их качественный анализ. Каждая из рассмотренных методик может быть оценена по критериям: простоты в использовании, вариативности предлагаемых показателей выявления кластерных групп, уровня оценки региона, доступности и достоверности требуемых данных и точности в выявлении зна-

Таблица 3

Комплексный подход к развитию значимых кластерных групп

Источник: А.Н. Киселев, Е.С. Куценко, А.П. Карнаух Определение приоритетных направлений для формирования кластеров малых и средних предприятий на примере г. Москвы [Электронный ресурс]: http://www.virtass.ru/admin/pics/25_02j0.pclf (дата обращения: 10.10.2017).

Этап Комплекс показателей Основные показатели

1 Значимость кластерных групп 1. Оценка значимости (коэффициент локализации, размер, фокус) по статистике занятости; 2. Оценка значимости по статистике отгруженной продукции; 3. Оценка уникальности

2 Связанность кластерных групп 1, Число пересечений кластерных групп; 2, Уровень урбанизации и концентрации; 3, Потенциал локализации групп

3 Эффективность кластерных групп 1) Среднемесячная з/п сотрудников кластера; 2) Прибыль кластера; 3) Инвестиции в кластер

Таблица 4

Определение значимости кластерных групп по Е.С. Куценко

Источник: А.Н. Киселев, Е.С. Куценко, А.П. Карнаух Определение приоритетных направлений для формирования кластеров малых и средних предприятий на примере г. Москвы [Электронный ресурс]: http://www.virtass.ru/admin/pics/25_02_I0.pdf (дата обращения: 10.10.2017).

LQ, Size, Focus на основе статистики занятости

LQ, Size, Focus на основе отгруженной продукции

Показатель

Аналогично Европейской кластерной обсерватории (см. таблицу 7)

Gini, Theil index. 1 le rilud ¡ilil Hirschmati Itidc\ как показатели уникальности

Формулы

зависимости от принимаемых значений

каждого

показателя - от I до 3 баллов (3/5)

Emp

Empí: Emp гДе ■

количество

Si-e =

Focus =

Emp. Emp„

Emp,

üini:

Gt = -

отгруженной продукции в отрасли ¡, региона ё;

Ешр

4 - общее кол-во отгруженной продукции региона ё;

Утр,

- кол-во отгруженной

продукции в отрасли ¡;

Етр ,

' - общее кол-во отгруженной продукции_

Соответе) вие кластерной группы воем трём

показателям 1 балл, двум - 0.5 и одному или не одному - 0 (1/5)

а а

а ' R П.

1 к

R1 II,

.ь.

п.

Theil

i

ь. ? А +

J

Ç I I /,. +

index: Ö

R о 1 L& . .

ia,RlTr0

^ „ ae Lir 2

' A 0

IHirschnian Index:

-де: - кол -но занятых в кластерной группе i региона г;

LT

5 - кол -во занятых в кластерной

Все значений

Значение

определяется

расчётом

среднего

значения по веем

трём

показателям, находится в диапазоне от 0 до 1 балла (1/5)

сч cJ

£

Б

а

2 ©

Примечание; Кластеры с похожими цветами заливки (за исключением серого) имеют как минимум 20%-ное пересечение со смежными отраслями.

Рис. 3. Карта пересечения специализаций кластеров

Источник: М. Портер и К. Кетелс - Конкурентоспособность на распутье: направления развития российской экономики [Электронный ресурс]: http://www.sp-ved.narod.ru/MATERS/ PORTER_RFstrategy.pdf (дата обращения: 10.10.2017).

Таблица 5

Определение связанности кластерных групп по Е.С. Куценко

Источник: А.Н. Киселев, Е.С. Куценко, А.П. Карнаух Определение приоритетных направлений для формирования кластеров малых и средних предприятий на примере г. Москвы [Электронный ресурс]: http://www.virtass.ru/admin/pics/25_02_lO.pdf (дата обращения: 11.10.2017).

Перс ее ¡с ни

я

кластерных групп_

Уровень урбанизаци и в

кластерных группах

Показатель

Определяются на основе карты пересечений специализаций кластеров (ем. рисунок 14).

Уровень концентрац ИИ в

кластерных группах

Потенциал локализаци и

Формулы

Ii зависимости от числа связей, кластерной группе присваиваются значения от О до 4 баллов (4/5)_

Urb =

Ob

Промежуточный этап

; где:

Urb

Q,

- уровень урбанизации;

- отношение кол-ва связей, занятых в кластерной группе с занятыми в регионе к кол-еу связей, занятых в кластерной группе с занятыми в стране;

Я

х - отношение всех занятых в регионе ко всем занятым в стране

Coric = —— Qu .

- где:

- уровень концентрации;

Сопс

Я,

' - отношение кол-ва связей, занятых в кластерной группе в регионе к кол-ву связей, занятых в кластерной группе в стране;

О*

и - отношение кол-ва связей, занятых В кластерной группе е занятыми а регионе к кол-ну связей, занятых в кластерной группе с занятыми в стране_

Loc = Urb ' Cone

hoc

; где:

- потенциал локализации

Ree значений

Промежуточный этап

Присуждение от 0 до 1 балла (1/5)

чимых кластерных групп. В качестве условных обозначений будем использовать символы: «+», методика отвечает установленному критерию; «-», методика не отвечает установленному критерию; и «+/-», если точный ответ затруднителен.

Проведенное сравнение методик выявления значимости кластерных групп показывает, что методика, предложенная Е.С. Куценко, является, наиболее приемлемой для эмпирического анализа кластеризации регионов.

Однако почти все перечисленные методики в первую очередь базируются на зарубежном опыте формирования и развития кластеров. Требуется рассмотрение развития кластерной политики на территории нашей страны, с учетом наших региональных особенностей. Также значительный рост числа кластеров на территории регионов требует компетентной оценки их деятельности, а также выделение для регионов наиболее приоритетных кластерных групп и их инициатив.

Литература

1. А.Н. Киселев, Е.С. Куценко, А.П. Карнаух Определение приоритетных направлений для формирования кластеров малых и средних предприятий на примере г. Москвы [Электронный ресурс]: http:/ /www.slideshare.net/evgenykutsenko/ss-57097015 (дата обращения: 10.10.2017)

2. А.Н. Киселев, Е.С. Куценко, А.П. Карнаух Определение приоритетных направлений для формирования кластеров малых и средних предприятий на примере г. Москвы [Электронный ресурс]: http:/ /www.virtass.ru/admin/pics/25_02_IO.pdf (дата обращения: 12.10.2017)

3. Тюкавкин Н.М. Методы оценки эффективности функционирования кластеров в промышленности // Основы экономики, управления и права. - 2013. -№3(9). С. 109.

4. Andersson, T., Schwaag-Serger, S., Sorvik, J. & Hansson, E. «The Cluster Policies Whitebook». IKED. 2004. pp. 130-132.

5. Gerd Meier zu ^cker Evaluation concept for clusters and networks [Electronic resource]: pp.3. - Mode access: http:// www2.spi.pt/AvaliacaoClusters/Docs/ Evaluationconceptforclustersandnetworks.pdf (data 12.10.2017)

6. Kind, S. & Meier, G. zu ^cker. Evaluation concept for clusters and networks // Working Paper of the Institute for Innovation and Technology in the VDI/VDE-IT GmbH. 2009. pp. 3-4.

7. Lindqvist G. Disentangling Clusters: Agglomeration and Proximity Effects.

[Electronic resources]. Mode access: http:/ /www.clusterobservatory.eu/system/ modules/com.gridnine. opencms.modules.eco/providers/ getpdf.jsp?uid=67bb232a-20d9-4c47-965d-6ea029ebc7dd (data 12.10.2017)

8. Lindqvist G. Disentangling Clusters: Agglomeration and Proximity Effects. Stockholm School of Economics. 2009. pp. 237-241.

9. Porter M. (October 2003) The Economic Performance of Regions // Regional Studies, Vol.37. pp. 550-577.

10. Porter M. (October 2003) The Economic Performance of Regions // Regional Studies, Vol.37. pp. 574-577.

11. Porter M.E. The Economic Performance of Regions [Electronic resource]: - Mode access: http://www.paca-online.org/cop/docs/ Michael_Porter__The_economic_ performance_of_clusters.pdf (data 12.10.2017)

12. Quality audit: Gold Label of the European Cluster Excellence Initiative [Electronic resource]. - Mode access: http:/ /www.cluster-analysis.org/gold-label-new (data: 20.10.2017).

Ссылки:

1 Тюкавкин Н.М. Методы оценки эффективности функционирования кластеров в промышленности // Основы экономики, управления и права. - 2013. -№3(9). С. 109.

2 Andersson, T., Schwaag-Serger, S., Sorvik, J. & Hansson, E. «The Cluster Policies Whitebook». IKED. 2004. pp. 130-132.

3 Quality audit: Gold Label of the European Cluster Excellence Initiative [Electronic resource]. - Mode access: http:/ /www.cluster-analysis.org/gold-label-new (data: 20.10.2017).

4 Kind, S. & Meier, G. zu ^cker. Evaluation concept for clusters and networks // Working Paper of the Institute for Innovation and Technology in the VDI/VDE-IT GmbH. 2009. pp. 3-4.

5 Porter M. (October 2003) The Economic Performance of Regions // Regional Studies, Vol.37. pp. 550-577.

6 Porter M. (October 2003) The Economic Performance of Regions // Regional Studies, Vol.37. pp. 574-577.

7 Lindqvist G. Disentangling Clusters: Agglomeration and Proximity Effects. Stockholm School of Economics. 2009. pp. 237-241.

8 А.Н. Киселев, Е.С. Куценко, А.П. Карнаух Определение приоритетных направлений для формирования кластеров малых и средних предприятий на приме-

Таблица 6

Определение эффективности кластерных групп по Е.С. Куценко

Источник: А.Н. Киселев, Е.С. Куценко, А.П. Карнаух Определение приоритетных направлений для формирования кластеров малых и средних предприятий на примере г. Москвы [Электронный ресурс]: http://www.virtass.ru/admin/pics/25_02_IO.pdf (дата обращения: 11.10.2017).

Показатель Формулы Всс значений

Среднемесячная з/п кластерной группы в регионе Показатель выявляется на основе сбора официальных статистическихданных. Значения показателя представляются от 0 до 1, среди всех кластерных групп в регионах страны (1/5)

Прибыль кластерной группы в регионе Показатель выявляется на основе сбора официальных статистических данных. Значения показателя представляются от О до 1. среди всех кластерных групп в регионах страны (1/5)

Инвестиции, выделяемые в кластерные группы в регионе Показатель ны является г га основе сбора официальных статистическихданных. Значения показателя представляются от О до 3, среди всех кластерных групп в регионах страны (3/5)

Таблица 7

Эффективность методик выявления значимых кластерных групп в регионах Источник: Составлено автором на основе рассмотренных материалов.

Г. Майср (Kind, S. Л Meier, G. ги Kocker) М. Портер (Harvard Buai и ess School) Г. Линдквист (ECO) Е.С. Куценко и A.H. Киселев

Простота использования + 1 +

Вариативность показателей - - +/- +

Точность выявления - - - +

Глубина оценки - - - +

Доступность данных +/- 1 + -

Достоверность - W- i /-

ре г. Москвы [Электронный ресурс]: http:/ /www.slideshare.net/evgenykutsenko/ss-57097015 (дата обращения: 10.10.2017)

9 Там же. С. 10-11.

10 Там же. С. 14-15.

11 Там же. С. 16-17.

12 Там же. С. 17.

Technique of detection of significant

cluster groups Polovova T.A., Girin P.A.

Moscow City University of Management of the

Moscow Government In operation it is shown that the cluster policy is significant regional economic development, however at the same time in the field of processes of a clustering in the Russian economy collection of official statistical information is not carried. Therefore in article the list of information necessary for making decisions on development of regional clusters is defined. Also, in operation the analysis of detection of clusters in EU countries is carried out, the Harvard business school, the European cluster observatory and also conclusions about a possibility of adaptation of techniques to conditions of the Russian real sector within a technique of detection of significant cluster groups and also from a line item of such indices as ease of use, variability of indices, detection accuracy, assessment depth, data accessability and reliability are drawn. Based on the carried-out analysis the conclusion about need of

adaptation of the international experience to conditions of the Russian real sector of economy is drawn.

Keywords: industrial clusters, competitiveness of business, branch of economy, economic potential, cluster groups References

1. A.N. Kiselev, E.S. Kutsenko, A.P. Karnaukh

Determination of priority directions for the formation of clusters of small and medium-sized enterprises on the example of Moscow [Electronic resource]: http:// www.slideshare.net/evgenykutsenko/ss-57097015 (reference date: 10.10.2017)

2. A.N. Kiselev, E.S. Kutsenko, A.P. Karnaukh

Determination of priority directions for the formation of clusters of small and medium-sized enterprises on the example of Moscow [Electronic resource]: http://www.virtass.ru/ admin/pics/25_02_I0.pdf (reference date: 12.10.2017)

3. N. Tyukavkin. Methods for assessing the

efficiency of clusters in industry // Fundamentals of Economics, Management and Law. - 2013.-No.3 (9). P. 109.

4. Andersson, T., Schwaag-Serger, S., Sorvik, J. &

Hansson, E. «The Cluster Policies Whitebook». IKED. 2004. pp. 130-132.

5. Gerd Meier zu ^cker Evaluation concept for

clusters and networks [Electronic resource]: pp.3. - Mode access: http://www2.spi.pt/ AvaliacaoClusters/Docs/ Evaluationconceptforclustersandnetworks.pdf (data 12.10.2017)

6. Kind, S. & Meier, G. zu ^cker. Evaluation

concept for clusters and networks / / Working

О

3

Ю i

V 2

Paper of the Institute for Innovation and Technology in the VDI / VDE-IT GmbH. 2009. pp. 3-4.

7. Lindqvist G. Disentangling Clusters: Agglomeration and Proximity Effects. [Electronic resources]. Mode access: http:// www.clusterobservatory.eu/system/modules/ com.gridnine.opencms.modules.eco/ providers/getpdf.jsp?uid=67bb232a-20d9-4c47-965d-6ea029ebc7dd (data 12.10.2017)

8. Lindqvist G. Disentangling Clusters: Agglomeration and Proximity Effects. Stockholm School of Economics. 2009. pp. 237-241.

9. Porter M. (October 2003) The Economic

Performance of Regions // Regional Studies, Vol.37. pp. 550-577.

10. Porter M. (October 2003) The Economic Performance of Regions // Regional Studies, Vol.37. pp. 574-577.

11. Porter M.E. The Economic Performance of Regions: - Mode access: http://www.paca-online.org/cop/docs/ Michael_Forter_The_economic_perfo[mance_o_clusleispidf (data 12.10.2017)

12. Quality audit: Gold Label of the European Cluster Excellence Initiative [Electronic resource]. - Mode access: http://Www.cluster-analysis.org/gold-label-new (data: 20.10.2017).

СЧ

cJ £

Б

2 ©