НАУКА И ОБРАЗОВАНИЕ, 2007, №2
СЛОВО молодым
УДК 338.45: 553.8(571.56)
Методы выявления признаков кластера в алмазно-бриллиантовой промышленности Республики Саха (Якутия)*
И.Е. Егорова
В нашей стране только началось изучение и использование кластерного подхода в экономике. Поэтому очень важна разработка теории и практики формирования экономических кластеров. Рассмотрены показатели количественного анализа потенциального кластера в алмазно-бриллиантовой промышленности Республики Саха (Якутия).
Studying and application of the cluster approach in regional economics has been started recently in our country. Therefore it is very important to elaborate theoretical and practical basis of identifying and creating economic clusters. The article presents one stage of cluster identification, namely, quantitative analysis of the perspective cluster in the diamond industry of the Republic of Sakha (Yakutia).
Разнородные определения промышленных кластеров помогают объяснить диаметрально противоположные утверждения касательно методологии выявления кластеров. Один из общепринятых подходов основан на количественных методах, включая расчеты оптимального расположения объектов и анализа эффективности производства. Данные инструменты анализа позволяют выделить относительные концентрации в отраслях региона, а также связи «постав-щик-покупатсль». М.Портер обращается именно к такому методу анализа в своей попытке исследовать международные кластеры [1].
Многие исследователи используют количественный подход к выявлению промышленных кластеров, поскольку он дает первоначальное представление о потенциальном кластере и является индикатором относительного присутствия различных отраслей в исследуемом регионе. Анализ таблиц «затраты-выпуск» (межотраслевого баланса) особенно часто используется для вертикально интегрированных кластеров, где взаимосвязи «поставщик-покупатель» наиболее выражены. Так, американский исследователь
ЕГОРОВА Ирина Егоровна - соискатель ФЭИ ЯГУ, зам. директора Якутского филиала НИ «Алмазная палата России».
*Статья принята к печати 25 декабря 2006 г.
Акунди проанализировал 25 примеров кластеров, созданных на уровне штатов. Результаты исследования показали, что 16 из 25 кластерных анализов использовали частично количественные методы, из них 9 работ опирались исключительно на использование коэффициентов локализации отраслей [2].
Но количественные показатели ограничены тем, что не отражают наличие кооперации между различными фирмами внутри потенциального кластера [3-5]. Так, коэффициенты локализации отрасли технически показывают лишь отраслевую специализацию, а показатели удельного веса - динамику роста экономики на трех уровнях: национальном, региональном и отраслевом. Очевидно, что данные экономические методики помогают исследователям раскрывать тенденции развития отраслей и регионов, но для целей исследования кластеров необходимо выявить межфирменные отношения, -такие как, например, торговые или производственные связи. Количественные методы не позволяют исследователям установить объективные результаты для подтверждения наличия деловых сетей внутри отраслей и регионов. Помимо этого количественные методы оценки роста отраслей не отвечают на главный вопрос дискуссии о кластерах: почему так важен пространственный аспект для формирования кластера предприятий.
МЕТОДЫ ВЫЯВЛЕНИЯ ПРИЗНАКОВ КЛАСТЕРА В АЛМАЗНО-БРИЛЛИАНТОВОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ
Именно поэтому авторы [6] предлагают использовать для кластерного анализа только статистические таблицы, показывающие удельный вес отрасли в регионе, степень локализации отрасли и специализацию региона на данной отрасли, поскольку они указывают на наличие межфирменных связей, в результате чего могут выявить потенциал кластеризации региона. Многие исследователи склонны предлагать для полного выявления кластера как количественный, так и качественный анализы. В данной статье мы рассмотрим методы количественного анализа для выявления кластеров в экономике региона на примере алмазно-бриллиантового комплекса (АБК) Республики Саха (Якутия).
Наиболее распространенным в методике количественного анализа можно считать расчет следующих показателей: коэффициента локализации отрасли, душевого коэффициента производства. коэффициента специализации региона, средней заработной платы в потенциальном кластере, отражающей качественный уровень трудовых ресурсов, роста доходов кластера в динамике, который отражает увеличение производительности и качества работ в данном кластере по отношению к среднеотраслевым показателям, динамики роста уровня занятости в кластере, подтверждающей процветание кластера, доли вновь создаваемых предприятий в общем
В целом за отмеченный период наблюдается снижение коэффициента локализации с 100,58 до 79,84 % для показателя «объем промышленной продукции», что отражает снижение коэффици-
количестве предприятий кластера, что отражает способность кластера к адаптации и регенерации. Результатом количественного этапа анализа кластеров в экономике региона является либо выявление новых «точек роста» промышленности, либо подтверждение высокой значимости существующей отрасли или группы отраслей.
С целью получения достоверных результатов исследования алмазно-бриллиантового комплекса Республики Саха (Якутия) предлагается провести анализ отраслевой структуры экономики региона на основе показателей выпуска, валовой добавленной стоимости и занятости и расчет показателей (табл. 1).
Коэффициент локализации алмазно-бриллиантового комплекса по трем показателям (объем промышленной продукции, численности занятых и инвестициям в основной капитал) за исследуемый период значительно превышает нормативный показатель, характеризующий базовую отрасль (1,25) [7]. Коэффициент был рассчитан по формуле, приведенной в работе 18Д:
где - объем выпуска ¡-й отрасли в регионе г; q¡ - общий объем выпуска ¡-й отрасли в стране; 0, - объем валового выпуска в регионе г; <3 -объем валового выпуска в стране.
ента на 18 % в 2004 г. по сравнению с 2003 г. и на 3 % в 2005 г. Аналогичная тенденция наблюдается для расчетного показателя по численности занятых и инвестициям в основной капитал
Таблица 1
Расчетные коэффициенты для количественного анализа алмазно-бриллиантового кластера
Показатели 2003 г. 2004 г. 2005 г.
Коэффициент локализации по:
- объему промышленной продукции 100,58 82,20 79,84
темпы прироста/снижения к предыдущему году, % -18 -3
- численности занятых 155,45 160,68 147,51
темпы прироста/снижения к предыдущему году. % 3 -8
- инвестициям в основной капитал 85,57 12,91 12,11
темпы прироста/снижения к предыдущему году, % -85 -6
Душевой коэффициент производства 1,59 2.02 1,86
темпы прироста/снижения к предыдущему году, % 27 -8
Коэффициент специализации 126,13 112,29 157,07
темпы прироста/снижения к предыдущему году, % -11 40
ЕГОРОВА
(табл. 1). Такое снижение коэффициента в динамике может свидетельствовать либо о диверсификации рассматриваемой отрасли за пределы региона, либо о значительном росте объемов продукции в других отраслях промышленности региона. На фоне стабильной доли АБК России в экономике страны коэффициент по численности персонала остается на уровне 0,06 %, в то время как коэффициент локализации, рассчитанный по объему промышленной продукции, отражает незначительное повышение доли с 0,59 до 0,63 %. С учетом возрастающей динамики объема промышленной продукции России (20 % прироста в 2005 г.) и роста объема продукции АБК республики (25 % прироста в 2004 г., 3 % - в 2005 г.) такая тенденция может отражать опережающие темпы роста топливно-энергетического комплекса Республики Саха (Якутия) - одного из основных сегментов экономики. Это вполне объяснимо с учетом перехода горных предприятий АК «АЛРОСА» на подземный способ добычи, что повлекло за собой некоторое снижение темпов прироста объема добычи природных алмазов в связи со снижением её рентабельности.
За рассматриваемый период наблюдается относительно стабильное положение душевого коэффициента на уровне 1,59 и 1,86 соответственно в 2003 г. и 2005 г. при некотором повышении в 2004 г. на уровне 2,02. При этом необходимо отметить повышение численности населения региона в среднем на 0,11 % в год за рассматриваемый период на фоне снижения численности населения страны на уровне 0,5 % в год. Пик роста промышленности республики пришелся на 2004 г., а в целом по России отмечается повышение на уровне 20 % в 2005 г. Не исключается возможное влияние на полученные показатели, в том числе при расчете коэффициента локализации, официального курса доллара США в связи с превалированием экспортноориентиро-ванной продукции в срезе валового объема промышленной продукции как региона, так и России.
Коэффициент специализации был рассчитан по формуле, приведенной в работе [8]: С„ = а^,0„
где C¡r - коэффициент специализации i-й отрасли в регионе г; а„ - доля региона г в объеме выпуска i отрасли; а, - доля региона г в объеме валового выпуска в стране.
В 2005 г. коэффициент специализации повысился на 40 % (157,07 против 112,29), что отражает повышение объемов промышленной продукции АБК республики в общем объеме ВВП страны. Это свидетельствует о превышении доли
АБК региона в алмазно-бриллиантовом комплексе страны над долей участия ВРП региона в ВВП страны. В целом наблюдается увеличение степени значимости АБК для экономики России.
Далее проведем анализ динамики средней заработной платы в потенциальном кластере. Этот показатель свидетельствует о качественном составе персонала. Считаем, что на сегодняшний день в промышленности России рано говорить о прямой корреляции между уровнем квалификации трудовых ресурсов и их заработной платой. В связи с этим возможно установить связь между положительной динамикой средней заработной платы работников предприятий потенциального кластера и ростом доходов предприятий в кластере. Нельзя исключать влияние инфляционных процессов, ибо расчетные данные даются в фактических ценах по годам.
Таблица 2 Количественные показатели для анализа алмазного кластера
Показатели 2003 г. 2004 г. 2005 г.
Количество предприятий кластера 49 48 39
темпы роста/снижения в год,% -2 -19
Уровень занятости, чел. 39 063 39 623 38 222
темпы роста/снижения в год,% 1 -4
Среднемесячная заработная плата, руб. 12 831 15 377 17 730
темпы роста/снижения в год.% 20 15
Объем производства продукции, млн. руб. 55 840 69 510 71 135
темпы роста/снижения в год,% 24 2
Финансовый результат, млн. руб. 13 194 17 645 18 769
темпы роста/снижения в гол,% 33,74 6,37
Источник: Годовые отчеты предприятий АК «АЛРОСА», отчет о движении алмазного сырья, форма 1-АС Минпрома РС (Я).
Как видно из табл. 2, среднемесячная заработная плата за рассматриваемый период значительно возросла: на 20 % в 2004 г. и на 15 % в 2005 г. На основании полученных данных можно говорить о положительной динамике развития предприятий кластера. Для получения достоверных результатов желательно провести сравнительный анализ показателей, сопоставив их со среднеотраслевыми, средними по региону и стране. Так, в 2005 г. среднемесячная номинальная начисленная заработная плата по РС(Я) составила 12850 руб. при показателе 17730 руб. для алмазных предприятий (табл. 3). Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата по Российской Федерации в целом составила в
МЕТОДЫ ВЫЯВЛЕНИЯ ПРИЗНАКОВ КЛАСТЕРА В АЛМАЗКО-БРИЛЛИАНТОВОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ
2005 г. 8799 руб. Наблюдается отставание темпов прироста заработной платы на предприятиях кластера по отношению к среднероссийской (15 % против 48 % в 2005 г.). Тем не менее средняя заработная плата на предприятиях алмазной отрасли на 37 % выше средней по республике и более чем в два раза превышает среднюю зарплату по стране. Таким образом, показатели средней зарплаты подтверждают положительную динамику развития алмазной отрасли и некоторое опережение национальных темпов роста.
Таблица 3
Сопоставление среднемесячной заработной платы в отрасли и регионе
Рост доходов кластера в динамике, рассчитанный по финансовому результату (прибыли до налогообложения), отражает увеличение производительности и качества работ в данном кластере. За рассматриваемый период совокупный финансовый результат предприятий кластера показывает положительную динамику, возрастая с 13,1 до 18,7 млрд. руб. (табл. 2). Вместе с тем при отраслевом срезе данного показателя видно, что прирост наблюдается лишь в алмазодобывающем секторе, в то время как в ювелирной промышленности предприятия допустили снижение совокупного финансового результата за аналогичный период.
Показатель уровня занятости кластера в динамике должен отражать положительную тенденцию развития при его повышении. Однако, как видно из табл. 2, за три года произошло снижение численности занятых на предприятиях потенциального кластера с 39,06 до 38,2 тыс. чел. Следует отметить, что такое снижение является положительным результатом политики зрудо-сбсрежения, которая проводится в АК «АЛРОСА» в связи с сокращением объема гор-
ных работ и переходом на подземный способ добычи алмазов.
В гранильной отрасли региона наблюдается аналогичная тенденция снижения численности занятых с 1290 до 1263 чел., которая происходит на фоне сокращения числа предприятий отрасли с 38 до 31. Такую динамику показателей можно объяснить введением новых правил со стороны Алмазного совета при Президенте РС(Я), регулирующих использование алмазного сырья, отпущенного гранильным заводам из Якутского предприятия по торговле алмазами АК «АЛРОСА». В результате новой политики государства в отношении местных огранщиков ряд предприятий, существовавших ранее лишь формально и не обрабатывающих сырье, были закрыты. Одновременно со снижением численности работающих в алмазодобыче и гранильной промышленности республики показатели занятости в ювелирной отрасли растут с 773 до 827 чел. (рост 7 % в 2005 г. по сравнению с 2003 г.). Как видно, снижение общего уровня занятости на предприятиях потенциального кластера является следствием технологических факторов (переход на подземную добычу) и экономических факторов (низкая эффективность гранильного производства). Это выявляет ряд барьеров на пути к развитию алмазного кластера, по крайней мере, при прочих равных условиях, не исключается, что при изменении факторов внешней и внутренней среды функционирования алмазно-бриллиантового комплекса данные ограничения деятельности не будут оказывать какого-либо существенного влияния на его предприятия.
Показатели общего количества предприятий в кластере и доли вновь создаваемых предприятий отражают способность кластера к адаптации и регенерации [4]. Общее количество предприятий кластера снизилось за рассматриваемый период с 49 до 39 единиц. Основной вклад в отрицательную динамику общего количества возможных участников кластера внесла гранильная отрасль. Из работавших в 2003 г. 38 гранильных заводов 12 приостановили свою деятельность, одновременно с этим появилось 5 новых гранильных предприятий, что в совокупности даст снижение количества на 7 единиц. Количество предприятий в алмазодобывающей и ювелирной отраслях остается неизменным в течение всего рассматриваемого периода. Сокращение числа ювелирных предприятий с 7 до 4 единиц не показательно, поскольку является результатом объединения трех предприятий сбытовой структуры ООО «Драгоценности Якутии» и ювелирно-
Показатель 2003 г. 2004 г. 2005 г.
Среднемесячная зарплата на предприятиях потенциального кластера, руб. 12 831 15 377 17 730
темпы прироста в год, % 20 15
Среднемесячная зарплата в Республике Саха (Якутия), руб. 10 535 12 155 12 850
темпы прироста в год, % 15 7
Среднемесячная зарплата по России, руб. 5 006 5 932 8 799
темпы прироста в год, % 19 48
Источник: Отчеты министерства социального развития и здравоохранения РФ, головые отчеты предприятий, данные Министерства экономики РС(Я).
ДИОДОРОВ
гранильных заводов - ООО «КДМ-Нюрба» и ООО «КДМ-Хандыга» в одну структуру.
Обобщая результаты количественного анализа АБК, можно сделать вывод, что он характеризуется как экономический кластер, хотя отдельные показатели его развития являются неблагоприятными для его дальнейшего роста.
Литература
1. Storper М., Walker R. The Capitalist Imperative. Territory, Technology and Industrial Growth. - New York: Basil Blackwell. 1989.
2. Hofe vom Rainer, Chen Ke. Whither or not industrial cluster: conclusions or confusions?// Industrial Geographer. - 2006. - Vol. 4, Issue 1. - P. 2-28.
3. Doeringer P.В.. Terkla D.C. Business strategy and cross-industry clusters // Economic Development Quarterly. - 1995. - P. 9: 225-237.
4. Jacobs Daily and Ard-Pieter De Man. Clusters, Industrial Policy and Firm Strategy: A Menu Approach // Technology Analysis and Strategic Management. - 1996. - P. 8(4): 425-437.
5. Rosenfeld Smart A. Overachievers, Business Clusters that Work: Prospects for Regional Development. -Chapel Hill, NC: Regional Technology Strategies. -1996.
6. Bergman £., Feser E. and Sweeny S. Targeting North Carolina Manufacturing: Understanding the State's Economy through Industrial Cluster Analysis. - Chapel Hill, NC: UNC Institute for Economic Development, 1996.
7. Блудова C.H. О классификации регионов РФ на основе оценки внешнеэкономического потенциала // Вестник СевКавГТУ. Серия «Экономика». - 2004. -№2(13).
8. Тургель И.Д. Региональная экономика и управление: Курс лекций (http://humanities. edu.ru/db/msg /46659).
УДК 336.722.134
Некоторые проблемы зависимости срока капитальной амортизации от текущего индекса инфляции, реального процента и ставки кредита*
А.Р. Диодоров
Рассматриваются подходы к анализу влияния инфляционных и доходных показателей на сроки капитальной амортизации. Выявлена закономерность, согласно которой при раздельном рассмотрении срочного движения материального и денежного капитала имеется строгая зависимость по сроку списания кредита, выраженная в достижении равенства приведенной будущей стоимости обоих видов капитала к концу срока списания.
In this paper given some approaches to anlysys of impact of inflation and capital interest to the term of the capital amortisation. There is conclusion about strong allegiance between rate of inflation and real market capital interest and term of amortisation when money and material capitals are shown separately within one amortisation cycle.
Известные на сегодня базовые, а также остальные производные от них модели амортизируемых кредитов имеют один общий недостаток - отсутствие согласования интересов инвестора (кредитора) и заемщика - лица, потребляющего амортизируемый кредит.
ДИОДОРОВ Аркадий Романович - ст. преподаватель Ф:>И ЯГУ.
"Статья принята к печати 19 декабря 2006 г.
Интересы инвестора в известной степени определены - это надежность капиталовложений (уровень риска) и сравнительно высокая доходность относительно средней рыночной ставки. Исходя из этого, прямые частные инвестиции в амортизируемый капитал сдерживаются только уровнем ликвидности этого рынка. Поэтому общеизвестно, что амортизируемый материальный капитал инвестируется частными лицами в основном, только как составная часть конкретно-