Оценка перспективности и возможности формирования предпринимательского агрокластера в Северо-Кавказском федеральном округе Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

ТЕRRА ECONOMICUS ^ 2011 ^ Том 9 № 3 Часть 3

ОЦЕНКА ПЕРСПЕКТИВНОСТИ И ВОЗМОЖНОСТИ ФОРМИРОВАНИЯ ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКОГО АГРОКЛАСТЕРА В СЕВЕРО-КАВКАЗСКОМ ФЕДЕРАЛЬНОМ ОКРУГЕ

ТОХЧУКОВ Р.Р.,

аспирант,

Южный федеральный университет, филиал в с. Учкекен Карачаево-Черкесской Республики,

e-mail: [email protected]

В статье автор дает оценку перспективности и возможности формирования предпринимательского агрокластера в Северо-Кавказском федеральном округе. Ранжирует кластерные группы в СевероКавказском федеральном округе. Дается характеристика основных уровней перспективности создания и развития предпринимательского агрокластера в Северо-Кавказском федеральном округе.

Ключевые слова: предпринимательский агрокластер; кластер; коэффициент локализации; ранжирование кластерных групп; кластерные группы.

The author gives an estimate of the prospects and possibilities of forming business agroklastera in the North Caucasus federal district. Ranks the cluster groups in the North Caucasus federal district. Describes the main levels of promising the creation and development of entrepreneurial agroklastera in the North Caucasus federal district.

Keywords: the entrepreneur agroklaster; cluster, the coefficient of localization; ranging cluster groups; cluster groups.

Коды классификатора JEL: O13, O18, Q13.

Практика стран с развитой рыночной экономикой показывает, что наиболее эффективным фактором конкурентоспособного экономического развития является формирование территориально-отраслевых кластеров. Концепцией долгосрочного социально-экономического развития России на период до 2020 г. предусмотрено формирование территориально-производственных кластеров, ориентированных на высокотехнологичные производства в приоритетных отраслях экономики, сконцентрированных в урбанизированных регионах, а также ряда новых высокотехнологичных кластеров в европейской и азиатской частях страны [3, c. 32].

Кластеры эффективнее, чем отрасли, охватывают важные связи, обеспечивая взаимодополняемость отраслей, способствуя развитию технологий, навыков и распространению информации, значимой для осуществления бизнеса. Для стратегического управления предприятиями эти связи оказываются основополагающими в конкурентной борьбе, в определении направлений развития бизнеса, внедрения инноваций, в повышении производительности труда, сокращении производственных затрат [2, c. 75].

В настоящее время экспертами описаны семь основных принципов построения кластеров (во многих случаях встречающихся в комбинациях), из которых состоят кластеры [5, c. 57]. К ним относятся:

1. Географический: построение пространственных кластеров экономической активности, начиная от сугубо местных (например, садоводство в Нидерландах) до подлинно глобальных (аэрокосмический);

2. Горизонтальный: несколько отраслей/секторов могут входить в более крупный кластер (например, система мегакластеров в экономике Нидерландов);

3. Вертикальный: в кластерах могут присутствовать смежные этапы производственного процесса (аналогично понятиям систем ценностей, сетей поставщиков). В этом вертикальном аспекте важно, кто именно из участников сети является инициатором и конечным воплощением инновационной деятельности в рамках кластера;

4. Латеральный: разные секторы, которые могут иметь общие возможности и способны обеспечивать экономию за счет эффекта масштаба, что приводит к новым комбинациям (например, формирующийся сейчас мультимедийный кластер);

5. Технологический: совокупность отраслей, пользующихся одной и той же технологией (как, например, биотехнологический кластер);

6. Фокусный: кластер фирм, сосредоточенных вокруг одного центра-фирмы, разветвленной семьи предприятий, НИИ или учебного заведения;

© Р.Р. Тохчуков, 2011

7. Качество предпринимательской сети: здесь существен не только вопрос о том, действительно ли фирмы сотрудничают, но и то, каким образом им удается делать это так хорошо. Сеть — это далеко не всегда идиллическое собрание фирм, где автоматически стимулируется всяческое обновление. Бывает, что в сетях, напротив, подавляются инновационные процессы и поощряется защитное поведение. Взаимосвязи с поставщиками могут стимулировать инновационные процессы, но они же могут использоваться для перекладывания расходов на партнеров и ущемления их в финансовом отношении. В последнем случае сети не оказываются ни стабильными, ни стимулирующими.

Распространенные методы оценки перспективности кластеров в экономике региона можно разделить по источникам информации на две большие группы:

• основанные на анализе официальной государственной статистики;

• основанные на анализе косвенной информации и экспертных оценках.

У каждого из методов существуют свои преимущества и недостатки. Преимущества методов, основанных на анализе статистики:

• Доступность данных по всем видам деятельности и по всем регионам.

• Относительная объективность данных и однозначность интерпретации результатов.

• Сопоставимость во времени и пространстве.

• Возможность верификации.

У метода, основанного на анализе статистики, есть недостатки, которые касаются, прежде всего, наличия и адекватности статистических данных. Также статистическая информация, по своему определению, носит агрегированный, усредненный характер. Таким образом, методы, основанные на анализе статистики, позволяют достаточно уверенно говорить об основных направлениях для развития кластеров в регионе.

Методы, основанные на анализе косвенной информации и экспертных оценках, позволяют более обстоятельно и точно определить кластеры в регионе. Вместе с тем, возникают проблемы с объективностью используемых данных, верификацией полученных результатов и масштабированием исследований. Последний пункт означает, что выявленный и описанный на основе уникальной информации и экспертных оценок кластер может с большими ограничениями сравниваться с другими кластерами данного региона, кластерами других регионов и стран, что может привести к недостаточно объективным решениям. Дело в том, что недостаточно просто выявить «кластеры» в каком-то одном регионе. Необходимо понимать свое конкурентное окружение, то есть определить «кластеры» в других регионах на основе единой методологии. Только в этом случае, возможно, адекватно оценить слабые и сильные стороны региональных «кластеров».

В этой связи представляется целесообразным при проведении исследований совмещать методы, основанные на анализе этих двух источников информации:

1. Проведение исследования по выявлению основных направлений для развития кластеров в субъекте РФ.

2. Детальное исследование основных направлений для развития кластеров с целью выявления и описания групп взаимосвязанных предприятий (потенциальных или реальных кластеров).

Очевидно, что совмещение данных методов идентификации кластеров именно в этом порядке является логичным и плодотворным.

Так как кластерные группы представляют собой статистические группировки,_то фактически в каждом регионе все кластерные группы будут иметь свое_присутствие (выраженное определенным значением численности занятых, пусть и_небольшим). Очевидно, что не все кластерные группы в регионе одинаково сигнализируют о наличии хозяйственных агломераций. Более того, сравнительно_низкие значения численности занятых позволяют говорить об отсутствии в регионе_хозяйственных агломераций в рассматриваемых кластерных группах.

Таким образом, в рамках данной методологии именно значимые кластерные группы (а не кластерные группы вообще) представляют собой основные направления для развития кластеров в регионе. В связи с этим, следующей задачей является определение значимых для региона кластерных групп.

Система оценки значимости формирования кластерных групп в регионе, разработанная М. Портером, состоит из ряда последовательных шагов [6, с. 549]. Прежде всего, следует отметить, что в основе определения кластерных групп лежит модель распределения отраслевой занятости по территории всей страны. Важной особенностью данной группы методов является приоритет статистики занятости. Это связано с тем, что прибыль или выручка могут фиксироваться (как правило, крупными компаниями) не там, где она реально была получена. В дополнение к этому, прибыль зачастую достаточно плохо отражает реальные масштабы хозяйственной деятельности.

В качестве показателя значимости М. Портер предпочитает использовать «Коэффициент локализации». «Коэффициент локализации» рассчитывается по следующей формуле:

Ёт.^,где го

Етре Етр Етре Етр

LQ — «Коэффициент локализации»;

Етр. — количество занятых в отрасли i в регионе д;

Етр1 — количество занятых в отрасли ^

Етр — общее количество занятых в регионе д;

Етр — общее количество занятых.

ТЕRRА ECONOMICUS ^ 2011 ^ Том 9 № 3 Часть 3

ТЕRRА ECONOMICUS ^ 2011 ^ Том 9 № 3 Часть 3

132

Р.Р. ТОХЧУКОВ

Если «Коэффициент локализации» больше единицы, то данная отрасль превалирует в экономике региона (по сравнению с отраслевой структурой страны). Кластерные группы, «Коэффициент локализации» которых больше 116, являются значимыми. Данные по расчету «Коэффициента локализации» для кластерных групп в СКФО представлены ниже на рисунке 1.

Торго:

Туризм Лесоматериалы Мебель

Строй материалы Т екстильный пром Одежда Транспорт Электроэнергетика Пищевая промышленность

Пластик Строительство

Обувь Кожа и меха Химическая промышленность

Автопром

Аэрокосмический пром

Биофармацевтика

Медтехника У-Связь

.Финансы

Рыболовство ИТ

Издательская деятельность Нефтегазовая промышленнос Спорттовары

Измерительное оборудовани Образование и наука Табак Металлургия Деловые услуги Технологическое оборудовпание Ювелирный пром Тяжелое машиностроение

Строительные приспособления

Рис. 1 — Ранжирование кластерных групп в СКФО по коэффициенту локализации

Содержание исследуемых кластерных групп было сформировано нами с учетом следующих положений:

• Всего было выделено 38 кластерных групп в полном соответствии с Европейской Кластерной Обсерваторией. При этом наполнение этих групп видами деятельности происходило по аналогии с группами М.Портера [6, с. 549]

• Использовались общие принципы формирования кластерных групп М. Портером. В первую очередь, были определены торгуемые виды деятельности для России, из которых была исключена группа видов деятельности, связанных с добычей природных ресурсов;

• Использована косвенная (экспертная) информация о возможном содержании кластерных групп;

• В некоторых спорных случаях использовались данные по уровню тяготения (локализации) видов деятельности к той или иной кластерной группе (на основе подробной статистики по видам деятельности по всем субъектам РФ);

• Учитывался вариант определения содержания кластерных групп, выполненный в рамках проекта «Инновационные кластеры и структурные изменения в российской экономике»[1].

• Учитывался вариант классификации кластерных групп разработанный в рамках проекта «Выявление основных направлений для развития кластеров в субъектах РФ»[4, с. 17].

Перечень используемых кластерных групп в ранжирование кластерных групп в СКФО по коэффициенту локализации представлены в табл. 1.

Таблица І

Классификация кластерных групп

№ Название кластерной группы Характеристика кластерной группы Состав кластерной группы

1 Металлургия

2 Строительство крупных инженерных сооружений

3 Тяжелое машиностроение

4 Нефтегазовая промышленность

5 Текстильная промышленность

Промышленные 6 Производство полимерной продукции: пластик и резина

Массовое производство стан- 7 Транспорт и логистика

дартизированной продукции; производство «полуфабрикатов» или оборудования для 8 Сельское хозяйство

1 9 Автомобильная промышленность

10 Строительный инвентарь и комплектующие

11 Химическая промышленность

12 Строительные материалы

13 Рыболовство и рыбоводство

14 Лесоматериалы

15 Табак

16 Производство и передача электроэнергии

17 Технологическое оборудование и обеспечение технологических процессов

Окончание табл. 1

№ Название кластерной группы Характеристика кластерной группы Состав кластерной группы

2 Креативные Мелкосерийное и единичное производство продукции с высокой ролью дизайна; ориентированное на конечного потребителя; сектор услуг 18 Мебель

19 Ювелирная промышленность

20 Производство кож и меха

21 Одежда

22 Спортивные товары и товары для детей

23 Производство обуви

24 Туризм и гостеприимство

25 Торговля

26 Деловые услуги

27 Индустрия развлечений

28 Финансовые услуги

29 Издательская деятельность и полиграфия

30 Пищевая промышленность

3 Высокотехно- логичные Высокотехнологичные кластерные группы, а также деятельность, сопутствующая и/или содействующая высокотехнологичным видам деятельности 31 Информационные технологии

32 Осветительные и электрические приборы

33 Медицинская техника

34 Аэрокосмическая промышленность

35 Аналитические приборы

36 Биофармацевтические препараты

37 Коммуникационное оборудование

38 Образовательная и научно- исследовательская деятельность

Анализ результатов ранжирования кластерных групп в СКФО по коэффициенту локализации показывает, что в

числе наиболее значимых кластерных групп в СКФО находятся кластерные группы, в той или иной степени, относящиеся к основным элементам АПК.

ЛИТЕРАТУРА

1. Голованова С.В. Косвенные характеристики и структурные изменения (итоговый отчет по проекту № 09-08-0006), под руководством Голованова С.В., 2010 г. // http://www.promcluster.ru /index.php/publications-cls.html.

2. Горшенева О.В. Кластеры: сущность, виды, принципы организации и создания в регионах // Экон. вестник Ростов. гос. ун-та. 2006. № 4. Ч. 2. С. 75-84.

3. Концепция долгосрочного социально-экономического развития России на период до 2020 года. М., 2010. С. 32-33.

4. Куценко Е.С. Проект «Выявление основных направлений для развития кластеров в субъектах РФ»: методологическая справка. М., 2009.

5. Feser, E.J. Old and New Theories of Industry Clusters, in Steiner, M. Clusters and Regional Specialisation: On Geography, Technology and Networks. London: Pion.

6. Porter M. The Economic Performance of Regions // Regional Studies. Vol. 37.6&7, August/October 2003.

ТЕRRА ECONOMICUS ^ 2011 ^ Том 9 № 3 Часть 3