CC BY
13
Выпуск 1 (45) Том - 2021
Псковский регионологический журнал. 2013-2021
ISSN 2219--7931 URL - http://prj.pskgu.ru Все права защищены Выпуск 1 (45) Том . 2021
Отраслевые кластеры приграничья европейской части России: динамика образования в 2000-х гг
Михайлов Андрей Сергеевич
Балтийский федеральный университет им. И. Канта, г. Калининград Российская Федерация, Калининград
Михайлова Анна Алексеева
Балтийский федеральный университет им. И. Канта, г. Калининград Российская Федерация, Калининград
Хвалей Дмитрий Витальевич
Балтийский федеральный университет им. И. Канта Российская Федерация, Калининград
Аннотация
На материалах 15 приграничных регионов европейской части России изучена динамика процесса кластеризации в период 2001-2019 гг. Прослежены особенности и структура распределения хозяйствующих субъектов и трудовых ресурсов в разрезе пяти видов экономической деятельности с высоким экспортным потенциалом: сельское хозяйство и рыболовство; обрабатывающая промышленность; транспорт и связь; туризм; научно-техническая деятельность. Рассчитаны годовые коэффициенты концентрации занятых и локализации предприятий и организаций. На основе оценки устойчивости кластерного процесса в долгосрочном периоде для всех регионов выборки выделены сферы специализации с высоким потенциалом к целенаправленной поддержке органического кластерного процесса. Наиболее благоприятные условия для государственной поддержки формирования и функционирования кластеров отмечены в Санкт-Петербурге, удерживающего стабильно высокие показатели в сфере научно-исследовательской деятельности, обрабатывающей промышленности, транспорта и связи, туризма. Выявлен ряд приграничных регионов, реализация кластерного потенциала которых сопряжена с необходимостью внедрения дополнительных механизмов государственной поддержки.
Ключевые слова: экспортоориентированная экономика, локализация производства, устойчивое кластерообразование, коэффициент локализации, промышленный кластер
Дата публикации: 17.03.2021
Источник финансирования:
Исследовательская часть А.С. Михайлова (теория и методика исследования, сбор данных) подготовлена при финансовой поддержке РФФИ 19-010-01083 «Проблемы инновационной безопасности и механизмы кластерного экономического развития приграничных регионов Европейской части России». Исследовательская часть А.А. Михайловой (анализ данных и интерпретация полученных результатов) выполнена в рамках проекта 5-100 № 2 по теме «Трансформация траектории инновационного развития регионов России в условиях пандемии 2020 года».
Ссылка для цитирования:
Михайлов А. С. , Михайлова А. А. , Хвалей Д. В. Отраслевые кластеры приграничья европейской части России: динамика образования в 2000-х гг // Псковский регионологический журнал. - 2021. - Выпуск 1 (45) C. 3-20 [Электронный ресурс]. URL: https://prj.pskgu.ru/s221979310013594-6-1 / (дата обращения: 10.11.2021). DOI: 10.37490/S221979310013594-6
1 Актуальность исследования и постановка проблемы. Каждый регион обладает собственным уникальным территориальным капиталом, который характеризует его сравнительные конкурентные преимущества. Благоприятные условия могут складываться в результате выгодного экономико-географического положения, способствуя комплексному развитию территориальных общественных систем. Например, в работах Т. И. Яськовой [18; 19] показаны эффекты пристоличного положения, А. И. Татаркин уточняет положение о «срединном регионе» [16], отдельное рассмотрение получили функционально взаимосвязанные городские агломерации [17; 25]. Положительные экстерналии для регионального развития отмечаются вследствие приморского [7; 10; 24], приграничного [1; 8; 13; 31] положения; расположения на пересечении крупных транспортно-логистических артерий [4; 5]; наличия благоприятных природно-климатических условий в измерении «север — юг» [12; 20; 23; 28].
2 Вместе с тем, различия в отраслевой структуре региональных экономик, обусловливаемые процессами кластеризации хозяйственной активности в определённых видах экономической деятельности, свидетельствуют о наличии значимых нетерриториальных факторов. Как и в работах классиков, упоминавших о «невидимой руке рынка» [34], «идеях, витающих в воздухе» [38] и «индустриальной атмосфере» [33], современные исследователи, изучая кейсы наиболее развитых регионов мира, указывают на эффекты «инновационной среды» [32], «локального шума» [22], «некоммерческих взаимозависимостей» [37] и др. Данные концепции выводят в ранг неосязаемого уникальные черты ведущих регионов, указывая на возможность их определения через набор косвенных индикаторов.
3 Территории, обладающие благоприятными условиями для кластеризации компаний в рамках одного вида экономической деятельности, со временем наращивают свой потенциал, аккумулируя материальные и нематериальные активы участников рынка, человеческий капитал [6]. В течение длительного периода положительные эффекты распространяются на смежные взаимосвязанные виды деятельности, вовлекая в кластерно-сетевые связи новые компании с дополняющими специализациями. Например, винный кластер в Калифорнии, изначально сформировавшийся вокруг агропромышленного комплекса, позволил обеспечить деятельность туристско-рекреационного комплекса и сферы образования [27]. Развитие фармацевтической отрасли в столичном регионе Дании провело к образованию крупнейшего в Европе трансграничного медико-биологического кластера [36]. Однако данные процессы растянуты во времени, и остаётся открытым вопрос возможности искусственного создания кластеров [39] и их последующей устойчивости в долгосрочном периоде.
4 Цель исследования — выявить виды экономической деятельности, кластеризация в которых носит устойчивый характер, и сопоставить со специализацией формализованных
кластеров, получивших государственную поддержку.
5 Гипотеза исследования основывается на предположении, что целенаправленному формированию кластеров «с нуля» предшествует период органического роста количества компаний и уровня занятости, обусловленных сложившимися в регионе благоприятными условиями и/или конкурентными преимуществами. В то же время отсутствие у организованного кластера экономического базиса в виде критической массы компаний и человеческих ресурсов ведёт к слабости и неустойчивости кластерных связей во времени.
6 Теоретический базис исследования. Кластерные инициативы, как «совокупность мероприятий, программ, проектов, нацеленных на развитие того или иного кластера» [21, с. 17], приобрели массовый характер в конце 1990-х — начале 2000-х гг., когда во многих странах мира стали внедряться инструменты специализированной кластерной политики. В США, Европе, а позднее и в России были инициированы проекты по выявлению и картографированию кластеров — The U. S. Cluster Mapping Project, The European Cluster Observatory, Российская кластерная обсерватория (РКО). Активная государственная поддержка и выделение государственного финансирования не только способствовали институционализации и формализации кластеров, например, через создание единого координационного органа — ассоциации, представляющей интересы членов кластера, но и породило волну целенаправленно организованных кластеров, а в ряде случае — даже «мнимых» кластерных инициатив [2].
7 Отметим, что М. Портер, будучи одним из идеологов кластерной концепции, высказывал свой скептицизм относительно возможности искусственного создания кластеров с целью регионального развития [35]. По его мнению, кластерную политику следует ориентировать на развитие в регионе конкурентоспособных отраслей, в рамках которых хозяйствующие субъекты способны вести экспортно-ориентированную деятельность. Сходную позицию высказывал К. Кетелс, отмечая, что позитивные эффекты кластерной политики регистрируются в случаях, когда она является частью экономической политики повышения конкурентоспособности региона, направленной на использование преимуществ кластеризации в сложившихся агломерациях, а не искусственное создание новых [30]. Неудачные попытки создания кластеров по принципу «гринфилд», т. е. «с нуля» на базе специально выделенных площадок промышленного назначения (особых экономических или промышленных зон, индустриальных парков и др.), подтверждает данное высказывание. Например, в работе О. Н. Коноваловой и Е. Е. Повагиной проблема неэффективности государственного финансирования поднимается на примере туристских кластеров [9].
8 Вместе с тем, продолжаются исследования лучших практик и наиболее значимых факторов, способствующих кластерному развитию на разных этапах жизненного цикла [11]. Это привело к оформлению концепций «критической массы», «институциональных сфер» (модель институциональных спиралей), «синергетического эффекта», «перекрестного опыления», «поддерживающих институтов», «инновационной инфраструктуры» и др. Дж. Хосперс в своей работе «"Наилучшие практики" и дилемма региональной кластерной политики в Европе» [29] приходит к выводу, что при разработке территориальной кластерной политики следует исходить не из идеи перенесения передового опыта, а учитывать высокое геоэкономическое разнообразие регионов, комбинируя локальные традиции и глобальные тренды. Данное заключение согласуется с гипотезой о необходимости наличия в регионе базисных условий не только для формирования кластеров, но и для их перехода с одного этапа развития на другой, например, соответствующего уровня институциональной плотности, межорганизационного разнообразия, концентрации хозяйствующих субъектов и др.
9 Методика исследования. Методика исследования динамики образования региональных отраслевых кластеров базировалась на подходе М. П. Фельдман и Д. Б. Одретч [26]. В качестве индикаторов данного процесса использованы коэффициент локализации предприятий и организаций и коэффициент концентрации трудовых ресурсов. Исследование проведено на материалах 15 приграничных субъектов Российской Федерации: Белгородской, Брянской, Воронежской, Калининградской, Курской, Ленинградской, Мурманской,
Псковской, Ростовской, Смоленской областей; Республик Крым и Карелия; Краснодарского края; городов федерального значения С.-Петербург и Севастополь. Сформированная база статистических данных охватывает 2001-2019 гг., что позволило проследить динамику локализации предприятий и занятости в разрезе видов деятельности как маркера процесса кластерообразования. Исключением выступили Республика Крым и Севастополь, по которым данные по занятости доступны с 2015 г., а по количеству компаний — с 2017 г. Источники данных — сборники Росстат «Регионы России. Социально-экономические показатели» за 2002-2020 гг. [15]
10 В таблице 1 представлен подход к агрегированию статистических данных по 5 отраслевым специализациям в целях анализа динамики кластерного процесса. Необходимость данной операции обусловлена аналитически — для учёта только экспортоориентированных видов деятельности, и методически — для формирования сопоставимых рядов данных в связи с неоднократным изменением подхода Росстата к представлению показателей количества предприятий и организаций и среднегодовой численности занятых в разрезе видов деятельности по регионам.
11 Таблица 1 Методика формирования базы статистических данных о динамике занятых и предприятий в разрезе видов деятельности с высоким экспортным потенциалом*
Количество Среднегодовая
Виды экономической деятельности
«сельское хозяйство»; «лесное хозяйство»
«сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство»; «рыболовство, рыбоводство»
«сельское, лесное хозяйство, охота, рыболовство и рыбоводство»
«промышленность»
«обрабатывающие производства»
«транспорт»; «связь»; «информационно-вычислительное обслуживание» «транспорт и связь»
«транспортировка и хранение»; «деятельность в области информации и связи»
«культура и искусство»
«гостиницы и рестораны»
«деятельность гостиниц и предприятий общественного питания»; «деятельность в области культуры, спорта, организации досуга и развлечений»
«наука и научное обслуживание»
«деятельность профессиональная, научная и техническая»
*Для получения непрерывных и сопоставимых во времени рядов статистических показателей по туризму произведен ряд корректировок: для показателя количества предприятий и организаций в 2002-2005 гг. к данным по виду деятельности «культура и искусство» добавлены данные за 2006 г. по виду деятельности «гостиницы и рестораны»; в 2006-2017 гг. к данным по виду деятельности «гостиницы и рестораны» добавлены данные за 2005 г. по виду деятельности «культура и искусство»; для показателя среднегодовой численности занятых: в 1995, 2001-2004 гг. к данным по виду деятельности «культура и искусство» добавлены данные за 2005 г. по виду деятельности «гостиницы и рестораны»; в
Специализация предприятий и численность организаций занятых
Статистический период
сельское хозяйство и рыболовство
2002-2005
2006-2017
1995, 20012004
2018-2019 обрабатывающая 2002-2005
промышленность
2006-2019
транспорти 2002-2005
связь
2006-2017 2018-2019
туризм*
2002-2005 2006-2017
2005-2019
1995, 20012004
2005-2019
1995, 20012004 2005-2016
2017-2019
1995, 20012004
2005-2019
2018-2019
научно-техническая деятельность
2002-2005
2006-2017 2018-2019
1995, 20012004
2005-2019 гг. к данным по виду деятельности «гостиницы и рестораны» добавлены данные за 2004 г. по виду деятельности «культура и искусство».
12 Методика оценки динамики кластерного процесса включала следующие этапы: на первом — рассчитаны удельные веса количества предприятий и среднегодовой численности занятых экспортоориентированных видов деятельности относительно всей экономики региона;
13 на втором — рассчитаны коэффициенты локализации предприятий и организаций и концентрации трудовых ресурсов в регионах по основным экспортоориентированным видам
^ 17" Хгъ/^^ Хг /л\ Т
деятельности относительно среднероссийского уровня по формулам: 1Г^ =- (1) где
Хг/'^ Х
— коэффициент локализации предприятий и организаций вида деятельности i в регионе г; х^
— количество предприятий и организаций экспортоориентированного вида деятельности i в регионе г; Х1 — количество предприятий и организаций экспортоориентированного вида деятельности i в стране; ^ хг — суммарное количество предприятий и организаций по всем экспортоориентированным видам деятельности в регионе г; ^ Х— суммарное количество предприятий и организаций по всем экспортоориентированным видам деятельности в стране.
Lri = У"/^Уг (2) где Lri — коэффициент концентрации трудовых ресурсов по виду
Уг/ ^ у
деятельности i в регионе г; у^ — среднегодовая численность занятых по экспортоориентированному виду деятельности i в регионе г; У1 — среднегодовая численность занятых по экспортоориентированному виду деятельности i в стране; ^ уг — суммарная среднегодовая численность занятых по всем экспортоориентированным видам деятельности в регионе г; ^ У — суммарная среднегодовая численность занятых по всем экспортоориентированным видам деятельности в стране. Если >1 и Lri >1 , то локализация предприятий и организаций и концентрация среднегодовой численности занятых по данному виду деятельности в регионе выше, чем по стране, а, следовательно, можно сделать вывод, что в нём сформированы базисные условия для функционирования отраслевых кластеров.
14 на третьем — проведена типология приграничных субъектов европейской части РФ с выделением регионов с устойчивым процессом кластеризации в 2001-2019 гг. в разрезе выделенных специализаций: «сельское хозяйство и рыболовство», «обрабатывающая промышленность», «транспорт и связь», «туризм», «научно-техническая деятельность».
15 на четвёртом — проведён сравнительный анализ наиболее перспективных специализаций для институционализации органических протокластеров в приграничных регионах европейской части России и специализаций уже формализованных кластеров, получивших государственную поддержку. В состав последних включены кластеры в рамках программ поддержки пилотных инновационных территориальных кластеров Минэкономразвития РФ [14] и промышленных кластеров Минпромторга РФ [3]. В регионах выборки расположено 2 пилотных инновационных территориальных кластера и 15 промышленных кластеров.
16 Результаты исследования. Сельское хозяйство и рыболовство является одной из ключевых сфер кластерной специализации для регионов выборки с совокупной занятостью к 2019 г. свыше 1 млн чел., что составляет около 21 % аналогичного показателя по стране. Суммарное количество сельскохозяйственных и рыбопромысловых предприятий в 2019 г. в европейском приграничье России составляло свыше 21,5 тыс. Отметим, что в течение 20012019 гг. в целом для России было характерно снижение количества хозяйствующих субъектов и занятых в разрезе данного вида деятельности, при этом приграничные регионы европейской части России несмотря на разворачивание негативных тенденций сохранили свою долю в общенациональной структуре. Наиболее высокие средние показатели локализации предприятий в 2002-2019 гг. у Ленинградской, Псковской, Смоленской областей и Краснодарского края, а концентрации трудовых ресурсов — у Краснодарского края, Курской, Воронежской и Белгородской отраслей. На рис. 1 представлено соотношение коэффициентов локализации предприятий и концентрации трудовых ресурсов по
специализации «сельское хозяйство и рыболовство».
17
Рис. 1. Соотношение коэффициентов локализации предприятий и концентрации трудовых ресурсов по специализации «сельское хозяйство и рыболовство» (рассчитано авторами)
18 В среднем в России на обрабатывающую промышленность в 2001-2019 гг. приходилось около 40 % занятости и трети хозяйствующих субъектов среди экспортоориентированных видов деятельности. Суммарная занятость по данному виду деятельности среди регионов выборки в 2019 г. составляла 1,9 млн чел. или 19 % от общероссийской. Совокупное количество промышленных предприятий в 2019 г. в европейском приграничье России составляло свыше 65,9 тыс., при этом их количество за 2002-2019 гг. сократилось на 22 %. Наиболее высокие средние показатели локализации предприятий в 2001-2019 гг. у Брянской, Воронежской, Калининградской областей и С.Петербурга, а концентрации трудовых ресурсов — у С.-Петербурга, Калининградской, Ленинградской и Смоленской областей. На рис. 2 представлено соотношение коэффициентов локализации предприятий и концентрации трудовых ресурсов по специализации «обрабатывающая промышленность».
Рис. 2. Соотношение коэффициентов локализации предприятий и концентрации трудовых ресурсов по специализации «обрабатывающая промышленность» (рассчитано авторами)
20 Среди экспортоориентированных видов деятельности на сферу транспорта и связи в среднем по стране в 2001-2019 гг. приходилось около 20 % занятости и количества хозяйствующих субъектов. Суммарная занятость по данному виду деятельности среди регионов выборки в 2019 г. — 1,4 млн чел. или 20,7 % от общероссийской. Совокупное количество промышленных предприятий в 2019 г. в европейском приграничье России составляло почти 80 тыс., при этом их количество за 2002-2019 гг. увеличилось более чем в 3 раза. Наиболее высокие средние показатели локализации предприятий и концентрации трудовых ресурсов в 2001-2019 гг. у Мурманской области, Республики Карелия, С.Петербурга и Калининградской области. На рис. 3 представлено соотношение коэффициентов локализации предприятий и концентрации трудовых ресурсов по специализации «транспорт и связь».
Рис. 3. Соотношение коэффициентов локализации предприятий и концентрации трудовых ресурсов по специализации «транспорт и связь» (рассчитано авторами)
22 В России среди видов деятельности с высоким экспортным потенциалом на сферу
туризма в среднем в 2001-2019 гг. приходилось около 9,5 % занятости и 13,8 % хозяйствующих субъектов. Суммарная занятость по данному виду деятельности среди регионов выборки в 2019 г. составляла 0,68 млн чел. или 22,4 % от общероссийской. Совокупное количество предприятий в сфере туризма в 2019 г. в европейском приграничье России — почти 41,5 тыс., при этом их количество за 2002-2019 гг. увеличилось на 30 %. Наиболее высокие средние показатели локализации предприятий в 2001-2019 гг. у С.Петербурга, Краснодарского края, Мурманской, Курской и Белгородской областей, а концентрации трудовых ресурсов — у С.-Петербурга, Калининградской области, Краснодарского края, Мурманской области и Республики Карелия. На рис. 4 представлено соотношение коэффициентов локализации предприятий и концентрации трудовых ресурсов по специализации «туризм».
Рис. 4. Соотношение коэффициентов локализации предприятий и концентрации трудовых ресурсов по специализации «туризм» (рассчитано авторами)
24 Обобщающая оценка соотношения коэффициентов локализации предприятий и
концентрации трудовых ресурсов по пяти исследуемым специализациям позволила выделить для всех регионов выборки приоритетные направления формирования кластеров и/или поддержки уже существующих — рис. 5 (1). Для С.-Петербурга — это научно-техническая деятельность, туризм, транспорт и связь, обрабатывающая промышленность, а для Ленинградской области — сельское хозяйство и рыболовство. В эксклавной Калининградской области, на территории которой действует режим особой экономической зоны, сформировались благоприятные базисные условия для образования кластеров предприятий обрабатывающей промышленности, транспорта и связи, туризма. В северных Мурманской области и Республике Карелия устойчивая кластеризация наблюдается по направлениям «транспорт и связь» и «туризм». В Республике Крым наиболее активные кластерные процессы протекают в туризме, сельском хозяйстве и рыболовстве, а в Севастополе — в туризме, транспорте и связи. Экономика Краснодарского края имеет сильные позиции в сфере туризма, сельского хозяйства и рыболовства. Потенциал образования промышленных кластеров сформировался в Смоленской, Белгородской и Брянской областях, последняя также имеет базис для образования сельскохозяйственных кластеров наряду с Псковской, Воронежской, Курской и Ростовской областями.
Рис. 5. Приграничные регионы европейской части России с устойчивым процессом кластеризации в 2001-2019 гг. (разработано авторами)
26 Следует отметить, что устойчивое в долгосрочном периоде преимущество в
отношении кластеризации научно-технических организаций сформировалось лишь у С.Петербурга как крупного научного центра страны. Наиболее распространённой сферой кластерной специализации среди приграничных регионов европейской части РФ является «сельское хозяйство и рыболовство», представленное у 8 из 15 исследуемых субъектов РФ. Также в регионах выборки с развитой портовой инфраструктурой (С.-Петербург, Севастополь, Мурманская область, Республика Карелия, Калининградская область) сложились стабильно благоприятные условия для функционирования транспортно-логистических кластеров. В качестве очагов кластеризации в сфере туризма в приграничье европейской части РФ выявлены приморские С.-Петербург, Калининградская область, Республика Крым, Севастополь, Краснодарский край, Мурманская область. Устойчивые процессы кластерообразования в обрабатывающей промышленности отмечены для крупных индустриальных центров, таких как Белгородская, Брянская, Смоленская, Калининградская
области и С.-Петербург.
27 В таблице 2 представлены промышленные кластеры, внесённые в реестр Минпромторга России, в разрезе регионов выборки. Наибольшее количество промышленных кластеров, получивших государственную поддержку, сосредоточено в С.-Петербурге. Также здесь расположено два пилотных инновационных территориальных кластеру Минэкономразвития РФ: кластер по развитию информационных технологии, радиоэлектроники, приборостроения, средств связи и инфотелекоммунирции; кластер медицинской, фармацевтической промышленности, радиационных технологии.
28 Таблица 2 Промышленные кластеры приграничных регионов европейской части России, получившие государственную поддержку
Кластер
Санкт-Петербург
Кластер производителей средств электронно-вычислительной техники
Кластер. СПГ. Оборудование и технологии
Медико-фармацевтический кластер
Промышленный кластер «Кластер медицинского, экологического приборостроения и биотехнологий Санкт-Петербурга»
Калининградская область
Балтийский металлообрабатывающий кластер
Кластер янтарной промышленности
Воронежская область
Кластер производителей нефтегазового и химического оборудования
Межрегиональный насосостроительный кластер
Белгородская область
Кластер электронных приборов, материалов и компонентов
Краснодарский край
Промышленный кластер Краснодарского края «Кубань»
Курская область
Электротехнический кластер
Ленинградская область
Кластер лесоперерабатывающей промышленности
Псковская область
Электротехнический кластер
Ростовская область
Волгодонский промышленный кластер атомного машиностроения
Год Специализация
2017 Микроэлектроника и приборостроение
2018 Производство машин и оборудования
2011
2015
Медицинская промышленность
Медицинская промышленность
Государственная поддержка*
А
Х
Металлургия, 2019 металлообработка и производство готовых металлических изделий
2018 Производство ювелирных изделий
2016 Производство машин и оборудования
2017 Производство машин и оборудования
2018 Химическое производство
Производство пищевых
2018 продуктов, напитков и табачных изделий
Производство
2018 электроэнергии и электрооборудования
Лесоводство и
2019 деревообработка, целлюлозно-бумажное производство
Производство машин и 2016 _
оборудования
Х
БВ
ХХ
ХХ
Х
ХХ
ХХ
Х
ХХ
2016
Ядерные и радиационные
Х
ХХ
ХХ
ХХ
ХХ
технологии
Смоленская область
Смоленский композитный кластер 2015 Новые материалы Х Х
*А — Поддерживается центром кластерного развития в рамках программы Минэкономразвития России по поддержке малого и среднего предпринимательства; Б -Включён в реестр промышленных кластеров Минпромторг России; В - Поддержка кластера со стороны субъекта РФ. Источник: составлено по данным Минпромторг России по состоянию на 14.01.2021
29 Среди исследуемых регионов в пяти (Брянская и Мурманская области, Республики Карелия и Крым, Севастополь) отсутствуют промышленные кластеры, получившие поддержку в рамках программы Минпромторга России, и практически во всех (исключая С.Петербург) — инновационные территориальные кластеры, поддерживаемые Минэкономразвития России. Отметим, что во всех приграничных регионах европейской части РФ существует накопленный кластерный потенциал в одной, двух, реже трёх выделенных сферах специализации с высоким экспортным потенциалом, что, по нашему мнению, свидетельствует о неоцененности перспектив формализации кластеров в данных приграничных регионах.
30 Выводы. Формирование отраслевых кластеров — длительный географически обусловленный процесс, в течение которого происходит концентрация участников взаимодействий, как результат естественной потребности в получении выгод от сочетания отношений конкуренции и кооперации. Наличие у региона значительных внутренних преимуществ по развертыванию хозяйственной активности в определённых видах деятельности находит выражение в активизации в его границах кластерообразования, прослеживаемого как в количественных показателях локализации трудовых ресурсов и хозяйствующих субъектов, так и в рамках качественного анализа институционализации стихийно образующихся кластерных связей. Как правило, этапу формализации кластера, который может и не наступить, предшествует долгий период его самоорганизации. В этой связи устойчивость кластеризации во времени является важным индикатором жизнеспособности кластера, получившего институциональное закрепление. В противном случае результатом назначения кластера «сверху» в рамках проекта или программы без соответствующей экономической основы станет сворачивание кластерной инициативы после прекращения финансирования.
31 В этой связи данное исследование было направлено на поиск тех сфер экономической специализации, где у приграничных регионов европейской части России уже сформировался в течение длительного периода устойчивый базис для образования формализованных кластеров. Проанализирована динамика локализации предприятий и концентрации занятых в регионах в 2001-2019 гг. по пяти крупным экспортоориентированным специализациям (сельское хозяйство и рыболовство; обрабатывающая промышленность; транспорт и связь; туризм; наука и технологии) относительно среднероссийского уровня. По результатам анализа для каждого из 15 субъектов РФ выборки были выявлены виды деятельности, в которых в течение рассматриваемого периода сохранялся более высокий уровень хозяйственной активности, чем в целом по стране. Лишь в С.-Петербурге и прилегающей к ней Ленинградской области сформировались условия для устойчивой кластеризации по всем рассматриваемым направлениям. С позиции разнообразия кластерных специализаций хорошие позиции у Калининградской области, для которой отмечены три сферы с устойчивым кластероообразованием (промышленность, транспорт и связь и туризм). В остальных регионах европейского приграничья России наиболее стабильным во времени является развитие одной-двух сфер кластерной специализации с доминированием сельского хозяйства, рыболовства и туризма.
32 Государственную поддержку получили преимущественно кластеры в сфере обрабатывающей промышленности 10 исследуемых субъектов РФ. Пять приграничных регионов европейской части РФ не вошли в федеральные программы кластерного развития. Остается недооценённым накопленный кластерный потенциал сельского хозяйства, транспорта и связи, туризма. В этой связи расширение инструментов государственной
поддержки устойчивых органически сформированных кластерных образований могло бы оказать позитивное влияние на развитие региональной экономики в исследованных регионах.
Библиография:
1. Анохин А.А., Федоров Г.М. О формировании регионов - международных коридоров развития в западном порубежье России // Вестник Санкт-Петербургского университета. Науки о Земле. 2019. 64 (4). С. 545-558.
2. Вардапетян В.В. Будем развивать российские кластеры! Роль и место кластеров в социально-экономическом развитии Российской Федерации // Российское предпринимательство. 2009. 7 (1). С. 10-16.
3. Геоинформационная система. Индустриальные парки. Технопарки. Кластеры. Минпромторг России. URL: https://gisp.gov.гu/gisip
4. Гуменюк И.С., Самусенко Д.Н. Анализ влияния транспортного фактора на инвестиционную конкурентоспособность приморских регионов европейской части России // Вестник Балтийского федерального университета им. И. Канта. Серия: Естественные и медицинские науки. 2019. 4. С. 21-34.
5. Гуменюк И.С., Студжиницки Т. Транспортные связи и перспективы их развития между приграничными воеводствами республики Польши и Калининградской областью Российской Федерации // Балтийский регион. 2018. 10 (2). С. 114-132.
6. Давидсон Н., Мариев О., Пушкарёв А. Региональные факторы инновационной активности российских предприятий // Форсайт. 2018. 12 (3). С. 62-72.
7. Дружинин А.Г. "Морская составляющая" общественной географии современной России: базовые подходы и концепты // Географический вестник. 2020. 2 (53). С. 24-37.
8. Зотова М.В., Колосов В.А., Гриценко А.А., Себенцов А.Б., Карпенко М.С. Территориальные градиенты социально-экономического развития российского пограничья // Известия Российской академии наук. Серия географическая. 2018. 5. С. 7-21.
9. Коновалова О.Н., Повагина Е.Е. Туристско-рекреационные особые экономические зоны в России: причины неэффективности // Инновационная экономика и общество. 2020. 1 (27). С. 58-67.
10. Лачининский С.С., Михайлов А.С., Самусенко Д.Н., Михайлова А.А., Сорокин И.С. Роль приморских агломераций и городов в инновационном пространстве европейской части России // Известия Русского географического общества. 2019. 151 (3). С. 1-17.
11. Михайлов А.С. Международные кластеры как важный фактор развития пространственной экономики // Управление экономическими системами: электроннный научный журнал. 2013. 10 (58). С. 58.
12. Михайлов А.С., Горочная В.В., Хвалей Д.В., Гуменюк И.С. Специфика инновационного развития приморских регионов России: дивергенция севера и юга // Балтийский регион. 2020. 12 (3). С. 105-126.
13. Пальмовский Т., Федоров Г.М. Российско-польское пограничье: проблемы и перспективы развития трансграничных связей // Полис. Политические исследования. 2020. 2. С. 178-191.
14. Приложение к Правилам распределения и предоставления субсидии из федерального бюджета бюджетам субъектов Россиискои Федерации на реализацию мероприятии, предусмотренных программами развития пилотных инновационных территориальных
кластеров (в редакции постановления Правительства Российской Федерации от 15 сентября 2014 г. № 941 URL: https://akitrf.ru/upload/iblock/5fd/5fdb 16bccf177aae00db08a3bc74782c.pdf
15. Регионы России. Социально-экономические показатели. Росстат. https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13204
16. Татаркин А.И. Социально-экономический статус срединного региона России // Экономика региона. 2005. 2. С. 5-22.
17. Шмидт А.В., Антонюк В.С., Франчини А. Городские агломерации в региональном развитии: теоретические, методические и прикладные аспекты // Экономика региона. 2016. 12 (3). C. 776-789.
18. Яськова Т.И. К вопросу о пристоличном положении // В сборнике: Социально-экономическая география: история, теория, методы, практика. сборник научных статей. 2016. С. 116-122.
19. Яськова Т.И. Пристоличное положение как отражение взаимовлияния регионов: теоретический аспект // Региональные исследования. 2008. 1 (16). С. 10-19.
20. Arrighi G., Silver B.J., Brewer B.D. Industrial convergence, globalization, and the persistence of the North-South divide // Studies in comparative international development. 2003. 38 (1). P. 3-31.
21. Babkin A.V., Novikov A.O. Cluster as a subject of economy: essence, current state, development // St. Petersburg State Polytechnical University Journal. Economics. 2016. 57 (1). P. 929.
22. Bathelt H., Malmberg A., Maskell P. Clusters and knowledge: local buzz, global pipelines and the process of knowledge creation // Progress in human geography. - 2004. 28 (1). P. 31-56.
23. Coccia M. Patterns of innovative outputs across climate zones: the geography of innovation // Prometheus. 2015. 33 (2). P. 165-186.
24. Druzhinin A.G., Kuznetsova T.Yu., Mikhaylov A.S. Coastal zones of modern Russia: delimitation, parametrization, identification of determinants and vectors of Eurasian dynamics // Geography, Environment, Sustainability. 2020. 13 (1). С. 37-45.
25. Fang C., Yu D. Urban agglomeration: An evolving concept of an emerging phenomenon // Landscape and Urban Planning. 2017. 162. P. 126-136.
26. Feldman M.P., Audretsch D.B. Innovation in cities: Science-based diversity, specialization and localized competition // European economic review. 1999. 43 (2). P. 409-429.
27. Granata J., Aytag B., Roubaud D. Innovation developments in the wine industry: a journey from the amphorae of old to the California wine cluster // International Journal of Entrepreneurship and Small Business. 2019. 36 (3). P. 249-255.
28. Horner R., Hulme D. Global development, converging divergence and development studies: A rejoinder // Development and Change. 2019. 50 (2). P. 495-510.
29. Hospers G.-J. 'Best practices' and the dilemma of regional cluster policy In Europe // Tijdschrift voor Economische en Sociale Geografie. 2005. 96 (4). P. 452-457.
30. Ketels C. Cluster policy: a guide to the state of the debate / Meusburger P., Gluckler J., el Meskioui M. (eds) // Knowledge and the Economy. Knowledge and Space (Klaus Tschira Symposia), vol 5. Dordrecht: Springer, 2013. https://doi.org/10.1007/978-94-007-6131 -5_13
31. Kolosov V., Sebentsov A. Russian borderlands: contemporary problems and challenges //
Regional Science Policy and Practice. 2020. 12 (4). P. 671-687.
32. Maillat D. Innovative milieux and new generations of regional policies // Entrepreneurship & Regional Development. 1998. 10 (1). P. 1-16.
33. Marshall A. Principles of economics: unabridged eighth edition. Cosimo, Inc., 2009.
34. Persky J. Retrospectives: Adam Smith's invisible hands // Journal of Economic Perspectives. 1989. 3 (4). P. 195-201.
35. Porter M.E. On Competition. Boston: Harvard Business School Press, 1998. 489 p.
36. Rohde S. Industry clusters across national borders: Literature review and research deficits // International Journal of Entrepreneurship and Small Business. 2016. 29 (2). P. 338-358.
37. Storper M. The resurgence of regional economies, ten years later: the region as a nexus of untraded interdependencies // European urban and regional studies. 1995. 2 (3). P. 191-221.
38. Taymans A.C. Tarde and Schumpeter: a similar vision // The Quarterly Journal of Economics. 1950. 64 (4). P. 611-622.
39. Wolman H., Hincapie D. Clusters and cluster-based development policy // Economic Development Quarterly. 2015. 29 (2). P. 135-149.
Industry clusters at the European borderland of Russia: the dynamics of formation in the 2000s
Andrey Mikhaylov
Immanuel Kant Baltic Federal University, Kaliningrad Russian Federation, Kaliningrad Anna Mikhaylova
Immanuel Kant Baltic Federal University, Kaliningrad Russian Federation, Kaliningrad Dmitry Hvaley
Immanuel Kant Baltic Federal University Russian Federation, Kaliningrad
Abstract
Based on data from 15 border regions of the European part of Russia we have studied the resilience of the clustering process in the period 2001-2019. The dynamics of the number of enterprises and the number of employees is traced in the context offive types of economic activities with high export potential: agriculture and fishing; manufacturing industry; transport and communication; tourism; science and technology (S&T) activities. The annual coefficients of localization of enterprises and the concentration of labor resources have been calculated. For all regions of the sample, areas of specialization with a high level of clustering of economic activity during the study period were identified. The most favorable conditions for the formation and functioning of sectoral clusters are noted in St. Petersburg, which maintains consistently high indicators in the field of S&T, manufacturing, transport and communications, and tourism.
Keywords: export-oriented economy, production localization, sustainable clustering, localization coefficient, Russia
Date of publication: 17.03.2021
Citation link:
Hvaley D., Mikhaylov A., Mikhaylova A. Industry clusters at the European borderland of Russia: the dynamics of formation in the 2000s // Pskov region studies journal. - 2021. - Issue 1 (45) C. 320 [Electronic resource]. URL: https://prj.pskgu.ru/s221979310013594-6-1/ (circulation date: 10.11.2021). DOI: 10.37490/S221979310013594-6
Код пользователя: 0; Дата выгрузки: 10.11.2021; URL - http://prj.pskgu.ru/s221979310013594-6-1/ Все права защищены.
