CC BY
19ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ РАЗВИТИЯ РЕГИОНА В УСЛОВИЯХ КЛАСТЕРИЗАЦИИ
ORGANIZATIONAL AND ECONOMIC ASPECTS OF REGION DEVELOPMENT IN THE CLUSTERING CONDITIONS
УДК 332.12 DOI: 10.25631/PEJ.2019.1.57.71
БАРСУКОВ Дмитрий Петрович
проректор по учебной и научной работе Санкт-Петербургского государственного института кино и телевидения, заведующий кафедрой проектной деятельности в кинематографии и телевидении, доктор экономических наук, профессор, [email protected]
BARSUKOV, Dmitriy Petrovich
Vice-rector for Academic Affairs, Head of the Project Activities in Cinematography and Television Department, Saint-Petersburg State Institute of Film and Television, Doctor of Economics, Professor, [email protected]
КАРАЕВА Фатима Ехьяевна
профессор кафедры экономики Кабардино-Балкарского государственного аграрного университета им. В. М. Кокова, доктор экономических наук, доцент, [email protected]
KARAYEVA, Fatima Ekhyaevna
Professor at the Department of Economics of the Kabardino-Balkarian State Agricultural University named after V. M. Kokov, the Doctor of Economics, the Associate Professor, [email protected]
ШОГЕНОВА Инна Борисовна
доцент кафедры технологии продуктов из растительного сырья Кабардино-Балкарского государственного аграрного университета им. В. М. Кокова, кандидат сельскохозяйственных наук, [email protected]
SHOGENOVA, Inna Borisovna
Associate Professor of Technology of Products from Vegetable Raw Materials of the Kabardino-Balkarian State Agricultural University named after V. M. Kokov, Candidate of Agricultural Sciences, [email protected]
Аннотация.
В статье рассматриваются методологические основы выявления хозяйственных агломераций, способных стать кластерным образованием, и выбора среди них ключевых предприятий, формирующих «ядро» кластера. Отбор предприятия осуществляется исходя из принадлежности предприятий к ключевому виду региональной экономической деятельности. Перво-
© Барсуков Д. П., Караева Ф. Е., Шогенова И. Б., 2019.
начальное выделение ключевых отраслей экономики региона осуществляется с учетом существенных ограничений, накладываемых неполнотой имеющейся статистической информации или ее полным отсутствием. Возможность включения предприятия в ядро кластера определяется показателями, устанавливающими предел, за которым хозяйственная деятельность предприятия становится неэффективной даже при наличии положительных значений «прямых» показателей хозяйственной деятельности. В качестве формального аппарата идентификации кластерного образования, учитывая нечеткость (размытость) информации, предложено использовать математический аппарат теории нечетких множеств.
Ключевые слова: кластер, кластерное образование, географическая локализация, идентификация, макроподход, микроподход, ключевой вид экономической деятельности.
Abstract.
The article examines methodological bases of exposure of economic agglomerations, capable to become cluster education, and choosing key enterprises among them forming the "kernel" of cluster. The enterprise selection comes from its belonging to the key type of economic activity. The primary selection of key industries of region economy is carried out considering the substantial limitations because of the statistical information incompleteness or its complete absence. Possibility for the enterprise to be included in the kernel of cluster is determined by indexes setting up a limit where enterprise economic activity becomes inefficient even having positive values of "direct" economic performance indicators. As a formal vehicle of cluster education authentication, taking into account the unclearness (washed out) of information, it offers to use the mathematical vehicle of theory of fuzzy sets.
Key words: cluster, cluster education, geographical localization, authentication, macroapproach, microapproach, key type of economic activity.
Современные тенденции развития экономики страны, характеризующиеся комплексом факторов противоречивого влияния, способствуют возрастанию роли регионального фактора, о чем свидетельствуют различные программы долгосрочного развития отдельных отраслей промышленности. Данное обстоятельство способствует локализации промышленного производства с целью усиления эффекта масштаба, что, в свою очередь, содействует внедрению новых инновационных программ, способствующих улучшению качественных характеристик продукции и повышению локальной конкурентоспособ-
ности региона. Когда перед промышленными организациями возникает задача выживания в жестких конкурентных условиях и при этом необходимо реализовывать проекты развития на перспективу и текущий период времени, то встает вопрос рыночного сотрудничества с организациями, территориально близкими им, для поддержания и повышения конкурентных преимуществ. Как показывает зарубежный и частично отечественный опыт, одним из подходов успешного развития региона с экономической точки зрения является кластеризация, способствующая повышению инновационного импульса как всего хозяйственного ком-
плекса региона, так и отдельных субъектов хозяйствования.
Создание региональных кластеров рассматривается в настоящее время как перспективное направление развития национальной экономики и как один из эффективных инструментов подъема и развития национальной экономики в жестких условиях конкуренции на международном рынке с целью решения задач социально-экономического развития России [1].
Современный этап развития промышленности на основе кластерного подхода выдвигает проблемы выявления факторов и условий реализации устойчивых и трудновос-производимых конкурентных преимуществ и определения инструментов их эффективного решения. При этом важно понимать, что промышленный кластер станет конкурентоспособным, если ресурсный потенциал используется рационально и процесс реализации данного подхода соответствующим образом будет организован и упорядочен эффективным управлением многогранным и сложным процессом.
Существует множество научных определений понятия «кластер» (таблица 1). Так, М. Портер рассматривает кластер как «сконцентрированные по географическому признаку группы взаимосвязанных компаний, специализированных поставщиков, поставщиков услуг, фирм в соответствующих отраслях, а также связанных с их деятельностью организаций (например, университетов, агентств по стандартизации, торговых объединений) в определенных областях, конкурирующих, но вместе с тем и ведущих совместную работу» [2, с. 256].
Географическая локализация отраслевого кластера, согласно классическому кластерному подходу, связана с наличием конкуренции, а также с детерминантами конкурентного преимущества М. Портера. Согласно теории конкурентных преимуществ, конкуренция на международной арене определяется конкуренцией в рамках некоего системного целого -кластера, имеющего общую цель, направление деятельности и взаимодействующих участников.
Ключевой проблемой кластеризации является проблема идентификации кластеров,
представляющая собой реализацию так называемого макроподхода, который ограничивается выявлением хозяйственных агломераций на уровне отраслей без территориальной привязки к предприятиям и организациям, их составляющих. Отдельные положения макроподхода для промышленных предприятий имеют нормативное закрепление [3].
Кроме того, проблемой идентификации региональных кластерных образований является недостаток, а часто и полное отсутствие в необходимом объеме достоверной и объективной статистической информации о финансово-экономическом состоянии средних и малых предприятий (организаций) - потенциальных участников кластера и составляющих его обеспечивающую инфраструктуру, а также об их кооперационных связях.
С методологической точки зрения важным моментом является выявление хозяйственных агломераций, способных стать кластерным образованием, и выбор среди них ключевых предприятий (предприятия), обеспечивающих функционирование ядра, с четким определением границ и ключевых его элементов [4]. При этом конкретное содержание порядка формирования кластера зависит от региональных особенностей и условий формирования кластера, а также выбранной кластерной схемы. С учетом вышесказанного алгоритм промышленной кластеризации региона представляется следующими содержательными этапами (рисунок 1).
Алгоритм формирования отдельного регионального промышленного кластера как на базе существующей хозяйственной агломерации, так и на базе лидирующих научных и образовательных учреждений в общем виде представлен на рисунке 2. Данный алгоритм является составной частью алгоритма промышленной кластеризации региона и в зависимости от количества формируемых кластеров может многократно повторяться.
Первый этап включает в себя формирование инициативной группы сторонников формирования регионального промышленного кластера с участием региональных и местных органов власти, предприятий и организаций, заинтересованных в реализации кластерной
Таблица 1
Расхождения в определениях понятия «кластер» [5, с. 25-26]
Источник Определение
Porter (1998) Кластер представляет собой группу взаимосвязанных предприятий и сопутствующих институтов в определенной области, географически близко расположенных и связанных через какую-либо общность или взаимодополняемость
Crouch & Parrell (2001) Обобщенная концепция «кластеров» предполагает наличие чего-либо рассредоточенного: это тенденция фирм, относящихся к одному и тому же типу бизнеса, располагаться поблизости друг от друга, но, не образуя при этом значительной степени присутствия на территории
Rosenfeld (1997) Понятие «кластер» используется для обозначения скопления фирм, которые производят синергический эффект из-за своей географической близости и взаимозависимости, даже если количество рабочих мест при этом не является существенным
Feser (1998) Экономические кластеры являются не просто взаимосвязанными отраслями и институтами, скорее, взаимосвязанные институты являются в большей степени конкурентоспособными вследствие этих взаимоотношений
Swann & Prevezer (1996) Под кластерами понимаются группы фирм, относящихся к одной отрасли, располагающихся на одной и той же географической местности
Simmie& Sennet Мы определяем инновационный кластер как значительное количество взаимосвязанных промышленных компаний (и/или производителей услуг), имеющих высокую степень сотрудничества, которое проявляется через цепочку создания стоимости, и работающих в одних и тех же рыночных условиях
Swann & Prevezer (1998) Кластер означает крупную группу фирм, относящихся к связанным между собой отраслям, расположенным на определенной территории
Roeland & den Hertag (1999) Кластеры могут быть охарактеризованы как совокупность производителей, относящихся к тесно связанным между собой фирмам (включая специализированных поставщиков), которые соединены друг с другом посредством цепочки создания стоимости
Van den Berg, Braun & van Winden (1998) Популярный термин «кластер» в наибольшей степени относится к этой местной или региональной совокупности сетевых отношений... В большинстве определений кластеры трактуются как локализованные совокупности специализированных организаций, чьи производственные процессы тесно связаны между собой посредством обмена товарами, услугами и / или знаниями
Enright M. (1996) Региональный кластер - это промышленный кластер, в котором фирмы-участницы расположены близко по отношению друг к другу
Формирование органа управления процессом кластеризации экономики региона
Лидирующие научные и образовательные учреждения
Идентификация кластерных образований
Оценка потенциальных возможностей создания кластера
Формирование выбранных региональных промышленных кластеров
Рисунок 1
Алгоритм промышленной кластеризации региона
Формирование инициативной группы по формированию и управлению региональным промышленным кластером
Проведение мероприятий, направленных на привлечение потенциальных участников кластера
Разработка и реализация пилотного проекта
Разработка и реализация стратегического проекта
Оценка эффективности функционирования кластера
Рисунок 2
Алгоритм формирования регионального промышленного кластера
организации бизнеса. На этом же этапе производится выявление потенциальных участников кластера, разработка миссии, целей кластера, предварительных рекомендаций по обеспечению эффективного функционирования кластера, в том числе мероприятий государственной поддержки.
Второй этап связан с привлечением к процессу формирования кластера потенциальных его участников, выявлением существующих проблем в бизнесе, достижением понимания
потенциальными участниками преимуществ кластерного развития.
Коренное отличие формирования кластера на базе существующей хозяйственной агломерации и лидирующих образовательных и научно-исследовательских учреждений заключается в том, что в первом случае оказывается в наличии производственная основа создаваемого промышленного кластера. Второй случай требует создания производственной основы практически «с нуля», как это имело
место при создании кластера в Силиконовой долине. В этой связи третий этап (разработка и реализация пилотного проекта) характерен для первого случая, когда в наличии предприятия и организации - потенциальные участники будущего кластера, и требуется проведение мероприятий, направленных на повышения уровня их взаимного доверия друг к другу.
На этапе пилотного проекта в реальных условиях отрабатывается технология взаимодействия внутри образованного кластера. Пилотные проекты призваны показать эффективность кластера в краткосрочном периоде и, соответственно, способствовать формированию желания участников кластера осуществлять долгосрочное сотрудничество. Такими проектами могут быть совместная закупка сырья и подготовка общего каталога промышленной продукции, совместная организация выставок продукции.
Успешная реализация пилотного проекта открывает возможность проведения следующего этапа - разработку и реализацию проектов стратегического характера, позволяющих достичь необходимого уровня специализации и разделения труда в кластере. На этом этапе тщательно анализируются проблемы всех участников группы и выявляются причины их возникновения, определяются масштабы совместной деятельности предприятий -участников кластера, формулируются задачи совместной деятельности, которые должны характеризоваться количественными показателями, быть достаточно простыми, понятными и соответствовать установленным целям деятельности кластера.
На заключительном этапе производится оценка эффективности функционирования сформированного кластера, анализируется его влияние на социально-экономическое развитие региона.
Идентификация кластерных образований в экономике региона является исходным пунктом формирования региональных промышленных кластеров. В настоящее время выделяются два основных подхода к идентификации кластеров, к которым независимо от используемого формального аппарата
могут быть сведены все существующие методологические подходы. Это макро- и микроподходы.
В отличие от макроподхода, который ограничивается уровнем отраслей и позволяет определить только неявные «контуры» хозяйственных агломераций и кластеров, микроподход идет от уровня предприятий. Его использование обеспечивает переход на уровень исследования конкретных организаций и взаимодействий между ними, без которого невозможно развитие хозяйственных агломераций и формирование кластеров.
Однако использование макроподхода в отношении региональных кластеров встречает значительные трудности, а иногда и невозможность его использования. Это обусловлено отсутствием в необходимом объеме (а часто и полное отсутствие) достоверной и объективной статистической информации. Нечеткость (размытость) информации, необходимой для решения задачи идентификации кластерного образования, обусловливается:
• принципиальной нечеткостью определения кластера, происходящей из нечеткости основных понятий, используемых для идентификации кластера (более десятка однородных определений только одного понятия «кластер»);
• нечеткостью (размытостью) критериев отнесения видов экономической деятельности к ключевым (торгуемым, лидирующим). Нечеткость проявляется как в отношении номенклатуры используемых показателей, которые разработаны для отраслей или кластерных групп, в то время как официальная российская статистика предоставляет данные в отношении видов экономической деятельности так и значений данных показателей, принимаемых в качестве критериев;
• преимущественным применением в рамках указанных подходов межотраслевого баланса для выявления взаимосвязанных отраслей, который в России составляется раз в 15-20 лет.
Достоверными, хотя часто и неполными, можно считать данные в отношении регионов и видов их экономической деятельности, публикуемые официальными статистическими
изданиями, а также данные в отношении финансово-экономического состояния крупных предприятий, потенциально «пригодных» для формирования ядра кластера. Информация же о финансово-экономическом состоянии средних и малых предприятий (организаций) - потенциальных участников кластера и составляющих его обеспечивающую инфраструктуру, а также об их кооперационных связях практически всех предприятий, как правило, неполна, недостоверна или недоступна, а зачастую отсутствует, являясь коммерческой тайной.
В этой связи предлагается комплексный методологический подход, учитывающий наиболее реальные условия реализации кластерных инициатив в регионах России, отражающий дефицит информации, прежде всего статистического характера. Соответственно, наиболее полно и качественно задача идентификации решается при использовании положительных сторон и макро-, и микроподхода.
Использование первого подхода позволяет осуществить первоначальное выделение ключевых отраслей с последующим выявлением связанных отраслей. Второй подход, как правило, дополняет результаты применения первого, позволяя установить принадлежность к выявленной хозяйственной агломерации конкретных предприятий (организаций).
Исходя из вышесказанного, целью идентификации кластерного образования является выявление хозяйственной агломерации, способной в дальнейшем стать кластером, а также обеспечить возможность реализации процесса формирования регионального промышленного кластера и осуществить управляющие воздействия на данную агломерацию методами и средствами кластерной политики.
В результате идентификации кластерного образования должны быть определены его основные контуры (границы) и основные (ключевые) элементы кластерного образования как системы с достаточной детализацией -до уровня основных предприятий и организаций ядра, а также основных предприятий, обеспечивающих функционирование ядра (как функционирующих в составе хозяйственной агломерации, так и потенциальных ее участников).
Данная схема, укладывающаяся в рамки микроподхода, при дополнении ее элементами микроподхода и применении соответствующего формального аппарата, учитывающего, в первую очередь, нечеткость (размытость) информации, необходимой для решения задачи идентификации кластерного образования, позволяет на ее основе разработать методологический подход (рисунок 3) и методический аппарат его реализации.
В качестве формального аппарата для решения задачи идентификации кластерного образования в рамках предложенного методологического подхода, учитывая нечеткость (размытость) информации, предлагается использовать математический аппарат теории нечетких, или размытых множеств.
Для решения задачи отнесения вида экономической деятельности к ключевым в интересах идентификации кластерных образований в экономике региона предлагается следующая логическая последовательность содержательных этапов.
1. Выбираются показатели для оценки вида экономической деятельности. Для выявления ключевых видов экономической деятельности в региональной экономике предлагается использовать принятые в качестве характеристик степени специализации региона коэффициенты локализации (занятости и производства) и коэффициент межрайонной товарности. Кроме того, могут использоваться и другие показатели, например, «Размер» и «Фокус».
Оценка видов экономической деятельности в целях кластеризации по данным показателям проводится по уровням выделения видов экономической деятельности исходя из масштаба промышленной кластеризации региона. Практический масштаб региональный кластеризации - по отраслям, подотраслям и видам производства региональной промышленности. Соответственно проводится оценка по разделам Общероссийского классификатора видов экономической деятельности (ОКВЭД). Если кластеризация осуществляется в разрезе отрасли промышленности по ее подотраслям, то оценка видов экономической деятельности осуществляется по группам раздела экономической деятельности согласно ОКВЭД [6].
Анализ социально-экономической ситуации в регионе. Выбор вида экономической деятельности для исследования
Выявление основных организаций (предприятий) -поставщиков средств производства, услуг, рабочей силы,
капитала и инноваций, обеспечивающих и обслуживающих функционирование ядра кластерного
образования
Кластерное образование идентифицировано
4-
_I_
Рисунок 3
Алгоритм идентификации кластерного образования
2. Экспертно даются оценки значениям рассчитанных показателей («высокий», «средний», «низкий»). При этом, учитывая размытость критериев отнесения видов деятельности к ключевым, руководствуются правилами, представленными в таблице 2 (используются показатели: коэффициент локализации занятости, коэффициент локализации производства, коэффициент межрайонной товарности).
3. Выбираются продукционные правила, соответствующие содержанию решаемой задачи (таблица 3).
4. Для признаков «ключевой вид экономической деятельности» и «не относящийся
к ключевым вид экономической деятельности» по каждому выбранному правилу определяется лингвистическая переменная Х-применимость, терм-множество: Т(Х) = = {плохая, удовлетворительная, хорошая}, отражающая применимость признака к рассматриваемому виду деятельности с точки зрения заданного правила.
Универсальное множество и, отражающее применимость, представляет интервал {0, 1}. Функции совместимости значений «плохая», «хорошая», «удовлетворительная» упрощенно записываются как наборы упорядоченных пар.
Таблица 2
Правила оценки значений показателей, характеризующих вид экономической деятельности
Показатель Высокий Средний Низкий
Коэффициент локализации занятости Число, существенным образом превышающее 1 (>1,25) Число, близкое к 1 (0,75< И <1,25) Число, близкое к 0 (<0,75)
Коэффициент локализации производства Число, существенным образом превышающее 1 (>1,25) Число, близкое к 1 (0,75< И <1,25) Число, близкое к 0 (<0,75)
Коэффициент межрайонной товарности Число, существенным образом превышающее 0 Число, близкое к 0
Таблица 3
Продукционные правила отнесения вида экономической деятельности к ключевым (торгуемым)
Показатель Ключевой (торгуемый) вид деятельности Вид деятельности, не относящийся к ключевым (торгуемым)
Коэффициент локализации занятости
Высокий Хорошо Плохо
Средний Удовлетворительно Плохо
Низкий Плохо Хорошо
Коэффициент локализации производства
Высокий Хорошо Плохо
Средний Удовлетворительно Удовлетворительно
Низкий Плохо Хорошо
Коэффициент межрайонной товарности
Высокий Хорошо Плохо
Низкий Плохо Хорошо
5. Для признаков «ключевой вид экономической деятельности» и «не относящийся к ключевым вид экономической деятельности» с учетом всех правил определяется функция совместимости как выпуклая комбинация функций совместимости, определенных на предыдущем шаге. При этом значения полученной функции совместимости для конкретного значения базовой переменной рассчитываются как средневзвешенное арифметическое
значение ранее определенных функций совместимости:
к
м = X акы X)
(1)
к=1
где ак - весовые коэффициенты, которые определяются экспертно и отражают важность соответствующего (к-го) показателя с точки
зрения отнесения рассматриваемого вида деятельности к торгуемым;
М(Хк) - функция совместимости значения, характеризующего к-й показатель;
К - количество показателей, по которым оценивается вид экономической деятельности на предмет отнесения его к торгуемым.
6. По полученным функциям совместимости выбирается соответствующий признак. В качестве критерия для выбора признака целесообразно использовать обобщенное расстояние Хемминга:
D
mn
R
= II d
r=1
mrdnr
(2)
где т, п - сравниваемые векторы одинаковой размерности;
й , й - значения г-х элементов векторов т
тг пг ±
mr nr
и n соответственно;
Я - размерность векторов т и п.
В связи с тем, что оценка применимости должна быть как можно ближе к единице, то цель изображается с помощью размытого множества «число, близкое к 1». Меньшему значению расстояния Хемминга соответствует признак, в наибольшей степени подходящий для характеристики рассматриваемого вида деятельности.
Отбор предприятий в состав ядра кластерного образования в соответствии с разработанным методологическим походом осуществляется исходя из следующих положений:
• предприятия должны принадлежать к ключевому виду экономической деятельности;
• предприятия должны иметь финансовое положение, позволяющее избежать банкротства, поскольку целесообразность включения предприятия в ядро кластера определяется не столько «прямыми» показателями результативности хозяйственной деятельности, такими как «объемы производства», «объемы прибыли», «производственные мощности и эффективность их использования», а показателями, системно отражающими тот предел, за которым хозяйственная деятельность, как обязательное условие участия предприятия в
кластеризации, становится неэффективной, даже при наличии положительных значений «прямых» показателей его деятельности.
Однако в настоящее время невозможно сделать однозначный вывод о возможности применения одной, конкретной модели или методики для оценки финансово-экономического состояния предприятия в интересах его отбора в состав ядра кластерного образования. Таким образом, имеет место нечеткость (размытость) критериев, определяющих вероятность банкротства предприятия, а также нечеткость связи показателей, характеризующих вероятность банкротства, с признаком принадлежности предприятия ядру кластерного образования.
В связи с этим предлагается комплексный методологический подход к отбору предприятий, принадлежащих выбранному виду экономической деятельности, в состав ядра кластерного образования [7]. Отбор производится, во-первых, с использованием аппарата теории нечетких множеств и, во-вторых, на основе оценки их финансовой устойчивости не по одной модели, а по их совокупности (таблица 4).
Группировка предприятий (организаций) вокруг сформированного ядра кластерного образования производится на основании значимости (силы) связи этих предприятий (организаций) с предприятиями сформированного ядра кластерного образования.
Интегральный показатель целесообразности включения предприятия в состав кластерного образования («Значимость (сила) связи») характеризуется двумя составляющими - важностью включения предприятия в состав кластерного образования с позиции самого предприятия («Важность») и важностью включения предприятия в состав кластерного образования с позиции предприятий ядра. В свою очередь, важность включения предприятия в состав кластерного образования с позиции предприятий ядра характеризуется вкладом предприятия в функционирование предприятий ядра («Вклад») и уникальностью предприятия с позиций предприятий ядра («Уникальность»). Указанные выше показатели при наличии информации о кооперационных связях предприятий (организаций) рассчитываются в соответствии с при-
Таблица 4
Результаты оценки показателей, характеризующих вероятность банкротства ОАО «Прохладненский хлебозавод» по совокупности применяемых моделей
Методики и модели Лингвистические оценки Весовые
вероятности банкротства коэффициенты
Официальная методика Структура баланса неудовлетворительная, предприятие не имеет возможности в ближайшее время восстановить свою платежеспособность 0,16
Модель Р. С. Сайфуллина Вероятность банкротства высокая 0,16
и Г. Г. Кадыкова
Модель О. П. Зайцевой Вероятность банкротства низкая 0,16
Модель ученых Иркутской Вероятность банкротства минимальная 0,16
государственной экономи-
ческой академии
Модель Э. Альтмана Ситуация неопределенная 0,12
Модель Лиса Вероятность банкротства малая 0,12
Модель Таффлера Вероятность банкротства не высокая 0,12
веденными ниже формулами или оцениваются экспертно.
Расчет показателя «Вклад» для 1-го предприятия производится в соответствии с формулой
н
*1 = X -
ь=1 Я
Яь ^
ь
Б,
(3)
Н - количество предприятий в составе ядра кластерного образования.
Расчет показателя «Уникальность» для 1-го предприятия производится в соответствии с формулой
У=
Б1
н
X Бь,
ь=1
(4)
где - объем продукции (услуг) в денежном выражении, поставляемой (оказываемых) оцениваемым 1-м предприятием Н-му предприятию из состава ядра кластерного образования;
БН - общий объем продукции (услуг) в денежном выражении, поставляемой (оказываемых) поставщиками Н-му предприятию из состава ядра кластерного образования;
qН - объем продукции (услуг) в денежном выражении, производимой (оказываемых) Н-м предприятием из состава ядра кластерного образования;
q - общий объем в денежном выражении конечной продукции (услуг), производимой (оказываемых) предприятиями ядра кластерного образования;
где Б1 - общий объем в денежном выражении продукции (услуг), идентичной производимой 1-м предприятием, поставляемой (оказываемых) предприятиям ядра кластерного образования.
Показатель «Уникальность» характеризует долю продукции, производимой 1-м предприятием для предприятий ядра, в общем объеме продукции, идентичной производимой 1-м предприятием, поставляемой предприятиям ядра кластерного образования.
Расчет показателя «Важность» для 1-го предприятия производится в соответствии с формулой
н
1
В1= —
X Бш,
ь=1
1
где 51 - общий объем в денежном выражении производимой продукции (оказываемых услуг) 1-м предприятием.
Показатель «Важность» характеризует долю продукции, производимой 1-м предприятием для предприятий ядра, в общем объеме производимой продукции.
Процедура оценки применимости к рассматриваемой связи предприятий признаков «значимость (сила) связи высокая» и «значимость (сила) связи низкая» аналогична процедуре оценки вида экономической деятельности на предмет отнесения его к ключевым.
Апробация методических положений оценки принадлежности видов экономической деятельности к ключевым (торгуемым) видам экономической деятельности проводилась на примере производства пищевых продуктов Кабардино-Балкарской Республики, являющегося промышленным сегментом формирующегося в республике агропромышленного кластера.
Согласно «Стратегии развития КБР до 2030 года», кластер «Агропромышленный комплекс», объединяющий производства по глубокой переработке сельскохозяйственного сырья, должен обеспечить высокое качество продукции премиум-сегмента с высокой добавленной стоимостью, пользующейся растущим спросом на внутреннем и внешнем рынках. Формирование кластера позволит поставить на современную основу сельскохозяйственное производство, интегрировать его с переработкой продукции, придать устойчивость развитию отрасли, обеспечить ей высокую конкурентоспособность, а занятым в отрасли работникам - достойные доходы [8].
Функциональная структура пищевой промышленности региона представляет собой совокупность интегрированных агропромышленных образований районов и связанных с ними отраслей экономики и отражает состав и соотношение специализированных комплексов (продуктовых и не продуктовых подкомплексов), каждый из которых представляет собой предприятия и организации разных подотраслей, связанные с производством и переработ-
кой определенного вида плодоовощного и сельскохозяйственного сырья согласно отраслевой структуре пищевой промышленности [9].
Отбор предприятий для их включения в состав ядра кластерного образования - основы кластерной организации пищевой промышленности КБР осуществлялся из числа предприятий, принадлежащих к ключевым (торгуемым) подвидам экономической деятельности вида «Производство пищевых продуктов, включая напитки, и табака». Оценка принадлежности вида экономической деятельности осуществлена с использованием разработанной методики выявления ключевых (торгуемых) видов экономической деятельности.
Результаты расчета показателей, характеризующих рассматриваемый вид экономической деятельности, их экспертная оценка, а также весовые коэффициенты данных показателей приведены в таблице 5.
Тогда по виду деятельности «Производство пищевых продуктов, включая напитки, и табака» получаются следующие результаты:
• для признака «ключевой вид экономической деятельности»: коэффициент локализации занятости - удовлетворительно; коэффициент локализации производства - хорошо; коэффициент межрайонной товарности - хорошо;
• для признака «не относящийся к ключевым видам экономической деятельности»: коэффициент локализации занятости - плохо; коэффициент локализации производства -плохо; коэффициент межрайонной товарности - плохо.
Определяются функции совместимости для признаков «ключевой (торгуемый) вид экономической деятельности» и «не относящийся к ключевым (торгуемым) вид экономической деятельности»:
М (применимость признака «ключевой (торгуемый) вид экономической деятельности») = 0,4 • {(0,3;0,25), (0,4;0,7), (0,5;1), (0,6;0,7), (0,7;0,25)} + 0,3 х{(0,6;0,1), (0,7;0,3), (0,8;0,85), (0,9;1), (1;1)} + 0,3 х{(0,6;0,1), (0,7;0,3), (0,8;0,85), (0,9;1), (1;1)} = {(0,3;0,1), (0,4;0,28), (0,5;0,4), (0,6;0,34), (0,7;0,28), (0,8;0,51), (0,9;0,6), (1;0,6)};
Таблица 5
Результаты оценки показателей, характеризующих вид экономической деятельности «Производство пищевых продуктов, включая напитки, и табака»
Показатели Значения показателей Экспертная оценка Весовые коэффициенты
Коэффициент локализации занятости 1,07 Средний 0,4
Коэффициент локализации производства 3,055 Высокий 0,3
Коэффициент межрайонной товарности 0,33 Высокий 0,3
М (применимость признака «не относящийся к ключевым (торгуемым) вид экономической деятельности») = 0,4 • {(0;1), (0,1;1), (0,2;0,85), (0,3;0,3), (0,4;0,1)} + 0,3 • {(0;1), (0,1;1), (0,2;0,85), (0,3;0,3), (0,4;0,1)} + 0,3 • {(0;1), (0,1;1), (0,2;0,85), (0,3;0,3), (0,4;0,1)} = • {(0;1), (0,1;1), (0,2;0,85), (0,3;0,3), (0,4;0,1)}. Рассчитываются расстояния Хемминга: для признака «ключевой вид экономической деятельности»:
Б = |0,1-0| + 10,28-01 + 10,4-0,1| + + |0,34-0,2| + |0,28-0,3| + |0,51-0,6| + + |0,6-0,9| +|0,6-1| = 1,63;
для признака «не относящийся к ключевым (торгуемым) вид экономической деятельности»: Б = |1-0| + |1-0| + |0,85-0| + |0,3-0| + + |0,1-0| + |0-0,1| + |0-0,2| +|0-0,3| + + |0-0,6| + |0-0,9| + |0-1| = 6,35.
По критерию минимального расстояния Хемминга, виду экономической деятельности «Производство пищевых продуктов, включая напитки, и табака», Кабардино-Балкарии в наибольшей степени подходит признак «ключевой (торгуемый) вид экономической деятельности».
Далее аналогичным образом определяется признак принадлежности к «ключевому (торгуемому)» или «не относящийся к ключевому (торгуемому)» подвиды экономической деятельности вида «Производство пищевых
продуктов, включая напитки, и табака», такие как: «Производство мяса и мясопродуктов», «Переработка и консервирование картофеля, фруктов и овощей», «Производство молочных продуктов», «Производство напитков», согласно отраслевой структуре пищевой промышленности.
Соответственно, отбор предприятий для их оценки включения в состав ядра кластерного образования - основы кластерной организации пищевой промышленности региона необходимо осуществлять из числа предприятий, принадлежащих к ключевым (торгуемым) подвидам экономической деятельности вида «Производство пищевых продуктов, включая напитки, и табака» по вышеприведенной методике.
Таким образом, реализация промышленной кластерной политики является сложным, системным процессом, имеющим свои методологические особенности и нормативное закрепление [10]. Предложенная в работе методология региональной кластеризации, в отличие от существующих, обеспечивает системную реализацию как макро, так и микроподходов к формированию и идентификации региональных промышленных кластеров, что, в свою очередь, определяет возможность решения проблемы нечеткости имеемых исходных данных кластеризации, полученных из отечественной официальной статистики.
Список литературы
1. Кудряшов В. С., Дитбернер Ж. В. Использование кластерного подхода в целях повышения конкурентоспособности и развития региональной экономики // Петербургский экономический журнал. 2014. № 2. С. 83-88.
2. Портер М. Конкуренция: пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильямс», 2005. 608 с.
3. Постановление Правительства РФ от 31.07.2015 № 779 «О промышленных кластерах и специализированных организациях промышленных кластеров» (с изменениями и дополнениями). URL: http://irkcluster.ru/?attachment_id=1552 (дата обращения: 26.02.2019).
4. Акатьев В. П. Формирование промышленных кластеров в концепции инновационного развития региона / В. П. Акатьев, М. Б. Алексеева, В. Ф. Богачев и др.; под ред.
B. Ф. Богачева, А. Г. Столбова. СПб.: Изд-во Инфо-да, 2009. 254 с.
5. Ферова И. С. Кластерный подход: от концепции к промышленной политике региона: монография. Красноярск: Красноярский государственный ун-т, 2005. 106 с.
6. Барсуков Д. П., Караева Ф. Е, Шогенова З. Х. Выбор ключевых видов экономической деятельности в условиях нечеткой информации для идентификации региональных кластерных образований // Петербургский экономический журнал. 2016. № 3.
C. 113-121.
7. Караева Ф. Е., Шогенова З. Х. Выбор предприятий для формирования ядра регионального кластера в условиях нечеткой информации // Петербургский экономический журнал. 2017. № 1. С. 91-105.
8. Стратегия развития КБР до 2030 года. URL: http://www.mayadmin-kbr.ru/f/ ns/2013/1374490271.pdf. (дата обращения: 25.02.2019).
9. Полютов А. А. Проблемы развития продуктовых кластеров. М.: Изд-во «ТСМ», 2009. 158 с.
10. Промышленный кластер: особенности и преимущества. URL: http://fb.ru/ article/425235/promyishlennyiy-klaster-osobennosti-i-preimuschestva (дата обращения: 26.02.2019).
