Оценка потенциала образования кластеров на территориальном уровне Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 338.24

ОЦЕНКА ПОТЕНЦИАЛА ОБРАЗОВАНИЯ КЛАСТЕРОВ НА ТЕРРИТОРИАЛЬНОМ УРОВНЕ

© 2016

Бородкина Варвара Владимировна, старший преподаватель кафедры «Экономика и управление бизнес-процессами» Рыжкова Оксана Владимировна, старший преподаватель кафедры «Маркетинг» Улас Юлия Владимировна, старший преподаватель кафедры «Экономика и управление бизнес-процессами» Сибирский Федеральный университет (660041, Россия, Красноярск, проспект Свободный, 79, e-mail: cafedra-em@yandex.ru)

Аннотация. В России развитие кластеров набирает обороты, но не без серьезных препятствий. Особенно это актуально для территорий регионов, темпы развития которых сегодня требуют более заинтересованного и профессионального взгляда на их возможности и проведение активной региональной политики, ориентированной на создание кластеров. На сегодняшний день кластерное развитие территорий представляется наиболее оптимальной формой организации управления экономическим развитием территории. Однако качество управленческих процессов напрямую зависит от эффективности выявления кластерного потенциала территории и правильного определения потенциальных кластеров. В этой связи необходимо наличие действенных методик по их выявлению. В статье приводятся подходы к оценке региональных отраслей на предмет определения потенциала образования кластеров. С учетом имеющихся сведений предложено применение аналогичных подходов, основанных на оценке индекса локализации и структурных сдвигов, к оценке кластерного потенциала отдельных территорий регионов. Такой подход позволяет проанализировать пространственное распределение перспективных отраслей с точки зрения выделения кластеров на территориальном уровне. В статье также представлены результаты анализа отраслей Красноярского края с применением указанного подхода, сделаны выводы о наиболее перспективных отраслях для образования кластеров, определено преимущественное пространственное размещение указанных кластерных групп.

Ключевые слова: кластер, структурные сдвиги, индекс локализации, карта компонентов потенциальных кластеров.

ASSESSMENT OF THE POTENTIAL OF CLUSTERS AT TERRITORIAL LEVEL

© 2016

Borodkina Varvara Vladimirovna, assistant professor of the Department of economics and management of business processes Ryzhkova Oksana Vladimirovna, assistant professor of the Department of the Marketing Ulas Yulia Vladimirovna, assistant Professor of the Department of economics and management of business processes Siberian Federal University (660041, Russia, Krasnoyarsk, prospekt Svobodnyj, 79, e-mail: cafedra-em@yandex.ru)

Abstract. In Russia, the development of clusters is gaining momentum, but not without serious obstacles. This is especially true for the region, the pace of development which today require a motivated and professional look to their possibilities and an active regional policy, focused on creating clusters. To date, cluster development areas is the most optimal form of organization of management of the economic development of the territory. However, the quality of management processes depends on the effectiveness of the identification of the cluster potential of the territory and the correct identification of potential clusters. In this regard, you must have effective techniques for detecting them. The article presents approaches to the assessment of the regional branches to determine clustering capabilities. Given the available information provides the use of a similar approach, based on an evaluation index of localization and structural changes to the assessment of the capacity of the individual cluster in the region. This approach allows us to analyze the spatial distribution of the promising sectors in terms of clustering at the territorial level. The article also presents the results of analysis of the sectors of the Krasnoyarsk Territory with the use of this approach, the conclusions about the most promising sectors for the formation of clusters, defined a preferential spatial distribution of these cluster groups.

Keywords: cluster, structural changes, localization index, map components of potential clusters.

В настоящее время территории, заинтересованные в экономической активизации региона, все большее ориентируются на создание кластеров в различных отраслях. По мнению многих исследователей, наиболее оптимальной организацией управления экономическим развитием региона является кластерный подход как форма межорганизационного взаимодействия хозяйствующих субъектов, направленная на повышение конкурентоспособности территории [1-8].

В соответствии с методологией Европейской кластерной обсерватории к критериям оценки целесообразности создания кластера отнесены 3 индикатора (трехзвездочная рейтинговая система, введенная для кластеров в странах Европейского союза) [9, 10]:

- размер (Size star) - значимость данного сектора экономики для территории / региона;

- специализация (Specialisation star) - сильные позиции региона, конкурентоспособность отдельных ВЭД (регион вовлечен в отрасль кластера в большей степени, чем другие регионы);

- фокус (Focus star) - значимость кластера для региона.

Другие критерии оценки потенциала кластеризации

предложены М.В. Винокуровой [11] и основаны на расчете следующих коэффициентов:

- локализации производства на территории региона - отношение удельных весов продукции, созданной в отдельной отрасли региона, в общем объеме продукции региона и удельного веса продукции, созданной в отдельной отрасли страны, в общем объеме продукции страны;

- душевого производства продукции отрасли - отношение удельных весов объема производства отрасли региона в объеме производства соответствующей отрасли страны и численности населения региона в численности населения страны;

- специализации региона в конкретной отрасли - отношение удельных весов объема производства отрасли региона в объеме производства соответствующей отрасли страны и валового регионального продукта региона в валовом внутреннем продукте страны.

Если рассчитанные коэффициенты больше единицы и имеют тенденцию к росту, значит, в этих отраслях возможно создание кластеров.

В рамках данного исследования был проведен анализ индексов локализации и структурных сдвигов, характеризующих национальные (№), региональные (RS) и отраслевые (1М) составляющие изменения занятости и объемов отгруженной продукции по анализируемым отраслям в разрезе макрорайонов Красноярского края.

Во-первых, для идентификации потенциальных кластеров производится оценка индекса локализации, позволяющего сравнить региональные и национальные экономические характеристики (переменные), такие как занятость, валовая добавленная стоимость, инвестиции, торговый оборот и др., и выявить отраслевую (промышленную) специализацию территории (формула 1 - на примере показателя занятости) [12].

щ =

LJ L

(1)

где И - занятость в 1-й отрасли в регионе; Li - занятость в 1-й отрасли в стране; 1 и L - общее количество занятых в регионе и стране соответственно.

Во-вторых, на основе факторного анализа выявляются причины и тенденции изменения кластерной структуры экономики региона. Для этого производится оценка вклада национального (№), отраслевого (1М) и регионального (RS) факторов в изменение значения анализируемой переменной (занятости, производительности труда, валовой добавленной стоимости и др.) (формулы 2, 3 и 4 - на примере показателя занятости) [12].

f

NS = lh

А

L.

\

-1

(2)

где 1'- - занятость в 1-й отрасли в регионе в период 1); Д- и Ь1 - общее количество занятых в стране в периоды @-1) и t соответственно.

ь, ь

IM = li-i

V^t-1

(3)

t-1 V

где L1t1 и L1t - количество занятых в 1-й отрасли в стране в период (Ы) и 1

RS = Ц

л

V li-i

L L

(4)

t-1 V

Отраслевой фактор, фиксирующий воздействие общенациональных отраслевых тенденций на динамику развития отрасли в регионе, отражает качество отраслевой структуры региональной экономики по анализируемой переменной, поскольку он (М) может принимать как положительные, так и отрицательные значения.

Региональный фактор RS как ключевой количественный индикатор идентификации кластеров позволяет установить лидирующие и отстающие отрасли в экономике региона по критерию относительной конкурентоспособности. Отрасли, характеризующиеся высокими значениями показателя RS, обладают значительным кластерным потенциалом. Отрасли со стабильно отрицательными значениями регионального фактора являются аутсайдерами экономики.

Общий прирост переменной с учетом влияния национального, отраслевого и регионального факторов определяется следующим образом:

= Ж + М + RS (5)

Результаты такого расчета SS позволяют оценить степень благоприятного или негативного воздействия на анализируемую переменную отраслевых и региональных процессов.

Анализ структурных сдвигов позволяет выявить отрасли, находящиеся под превалирующим воздействием той или иной группы факторов роста.

Основу региональных экономических кластеров, безусловно, составляют те производства, для которых наибольшими будут региональные сдвиги (RS), что свидетельствует о наличии на территории региона особых условий, обеспечивающих данным отраслям конкурентные преимущества и, как следствие, наиболее успешное развитие. Именно такие производства способны стать

основными источниками роста региональной экономики.

Вместе с тем, при сопоставлении структурных сдвигов по отраслевому и региональному признаку в отношении каждого фактора отрасли можно разделить на шесть групп:

- группа 1 - имеют место благоприятные региональные и отраслевые условия развития;

- группа 2 - благоприятные региональные условия развития перевешивают не вполне благоприятные отраслевые условия роста;

- группа 3 - благоприятные отраслевые условия развития перевешивают не вполне благоприятные региональные условия роста;

- группа 4 - благоприятные региональные условия развития не в состоянии перевесить неблагоприятные отраслевые условия роста;

- группа 5 - благоприятные отраслевые условия развития не в состоянии перевесить неблагоприятные региональные условия роста;

- группа 6 - имеют место неблагоприятные региональные и отраслевые условия развития.

Структурные сдвиги за период 2010-2015 гг. в целом по Красноярскому краю представлены в таблицах 1, 2. Кроме того, на рисунке 1 представлена карта компонентов потенциальных кластеров по отраслям, вошедшим в десятку лидирующих по рангу RS либо по показателю занятости, либо по объему отгруженных товаров.

Таблица 1 - Результаты факторного отраслевого анализа по Красноярскому краю, 2010-2015 гг.

Отрасль Структурные сдвиги

по занятости, чел. по объему отгр.товаров, млн руб.

NS Ш RS SS PRS NS Ш RS SS PRS

А Сельское хозяйство, охота и -10806 -9231 20372 335 4 21132 4860 -23640 2352 25

В Рыболоестео. рыбоводство -77 -75 163 11 24 ~6 75 106 256 11

СА Добыча ТЭПИ -3070 3669 957 1557 21 199454 21131 -S1062 139523 27

СВ Добыча ПИ -5992 34S6 1803 -703 17 52722 -2753 4520 54439 7

ВА Пр-во пищевых продуктов -3441 -643 267S -1406 15 25127 -65 -2S779 -3717 26

ВВ Текстильное и швейное производство -712 -S03 1540 25 19 245 -13 -432 -200 15

БС Производство кожи, изделий из кожи и производство обуви -50 -42 121 29 25 176 -118 -96 -38 14

ВВ Обработка древесины и производство изделий из дерева -3566 -329S 7343 480 9 8818 1SSS -6256 4450 20

ВЕ Целлюлозно-бумажное пр-во; издат.,полиграф. -1532 -1403 1240 -1695 20 2369 -367 -3847 -1846 18

ВО Химическое производство -706 136 415 -154 22 6774 1602 -9599 -1222 23

ВН Пр-во резин, и ала стмас.изделий -6S5 -471 379 -777 23 2216 -461 -506 1250 16

В1 Производство прочих неметал, минер, продуктов -2424 -104 2326 -202 16 9689 -3701 -8139 -2151 21

В1Металлурглр-во, готовые мет .изделия -8338 1002 S130 795 8 303945 -53482 10998 261462 5

ВК Производство машин, оборуд. -75S4 6962 1662 1040 18 21262 -3978 -9457 7827 22

ВЬПр-во эл.оборудования, оптического -1701 736 -941 -1906 27 2613 383 56 3052 12

ВМ Пр-во транспорт.средств и оборудования -1799 1339 -722 -1183 26 5240 -94 -S08 4338 17

ВЫ Прочие пр-ва -1314 -1596 3431 520 13 2916 2681 -5879 -281 19

Е Пр-во н распред.Э'Э,газа и воды -12402 S151 3334 -91S 14 64721 -33696 24628 55654 3

Р Строительство -15526 -21333 37SS6 1027 2 0 0 0 0 13

НГостиницы и рестораны -3953 -3962 9224 1309 7 1757 582 1617 3956 9

I Транспорт и связь -26925 7360 16547 -3018 5 41951 -10035 33420 65336 2

К Операции с недвнж., аренда, услуги -21760 -9841 34970 3370 3 20092 11778 17055 48925 4

М Образование -32452 26750 6SS3 1182 10 1312 -1153 555S 5717 6

N Здравоохранение -2S136 24925 3639 428 12 1257 S12 34396 36465 1

О Прочие ком., соц. и перс. -11553 24S7 10027 962 6 1555 -13 314S 4690 S

Таблица 2 - Группировка отраслей Красноярского края по степени влияния отраслевых и региональных факторов по показателю объема отгруженных товаров

Отраслевые условия \П Региональные условия RS

Благоприятные {КБ > 0) Неблагоприятные {RS < 0)

Благоприятные М1>0 Группа 1: - Рыболовство,рыбоводство - Пр-во эл.оборудования, оптического - Го стинииы и рестораны - Операции с недвиж., ар енд а, у слуги - Здравоохранение Группа 3 <|Ш|> RS): Группа 5 (]йЗ > |Ш|): - Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство - Добыча ТЭПИ - Обработка древесины и производство изделий из дерева - Химическое производство - Прочие производства

Неблагоприятные МКС Группа 2 (|Е.З| > |М1): -Добыча ПИ - Тр анспорт и связь - Образование - Прочие ком., соц. и перс. услуги Группа 4 (]М11> |К_5|): - Металлургическое производство, готовые мет .изделия - Производствово и рас1гред.э/э,газа и воды - Строительство Группа 6: - Производство пищевых продуктов - Текстильное и швейное производство - Производство кожи, изделий из кожи и производство обуви - Целлюлоз.бумажное пр-во; издат..полиграф. - Производство резин, и пластмаслзделий - Производство прочих неметал, минер, продуктов - Производство машин, оборудования - Производство транспорт.средстви оборудования

Из представленных данных возможно сделать вывод, что по Красноярскому краю наиболее перспективными для образования кластеров являются следующие отрасли:

А) группа отраслей с высоким рейтингом RS одновременно по занятости и по объему отгруженной продукции:

- (DJ) металлургическое производство, готовые металлические изделия. Дополнительным преимуществом является высокий уровень индекса локализации. К негативным моментам относится тот факт, что благоприятные региональные условия развития не в состоянии перевесить неблагоприятные отраслевые условия роста;

- (Н) гостиницы и рестораны. Положительными моментами является высокий уровень индекса локализации по занятости и то, что имеют место благоприятные региональные и отраслевые условия развития;

- (I) транспорт и связь. Негативным моментом является невысокий уровень индекса локализации. Положительным - благоприятные региональные условия развития перевешивают не вполне благоприятные отраслевые условия роста;

- (К) операции с недвижимостью, аренда, услуги. Негативным моментом является невысокий уровень индекса локализации. Положительным - имеют место благоприятные региональные и отраслевые условия развития;

- (М) образование. Положительными моментами являются высокий уровень индекса локализации по объему отгруженных товаров., а также то, что благоприятные региональные условия развития перевешивают не вполне благоприятные отраслевые условия роста;

Б) группа отраслей с высоким рейтингом RS только по занятости:

- (А) сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство. Негативными моментами является невысокий уровень

индекса локализации, а также то, что благоприятные отраслевые условия развития не в состоянии перевесить неблагоприятные региональные условия роста;

- (ОБ) обработка древесины и производство изделий из дерева. Положительным моментом являются высокий уровень индекса локализации. Негативным - благоприятные отраслевые условия развития не в состоянии перевесить неблагоприятные региональные условия роста;

- (Б) строительство. Положительным моментом являются высокий уровень индекса локализации по занятости. Негативным - благоприятные региональные условия развития не в состоянии перевесить неблагоприятные отраслевые условия роста;

В) группа отраслей с высоким рейтингом RS только по объему отгруженной продукции:

- (СВ) добыча полезных ископаемых. Положительными моментами являются высокий уровень индекса локализации, а также то, что благоприятные региональные условия развития перевешивают не вполне благоприятные отраслевые условия роста;

- (№) здравоохранение. Положительными моментами являются высокий уровень индекса локализации по объему отгруженных товаров, а также то, что имеют место благоприятные региональные и отраслевые условия развития.

Для оценки пространственного распределения в Красноярском крае перспективных отраслей с точки зрения выделения кластеров была осуществлена аналогичная оценка структурных сдвигов в разрезе макрорайонов края. Различия методики оценки в разрезе макрорайонов от оценки региона заключаются в том, что вместо национальных изменений (№) рассматриваются региональные (ш), вместо региональных (RS) - территориальные (ге).

Результаты анализа структурных сдвигов макрорайонов Красноярского края представлены в таблице 3.

Таблица 3 - Структурные сдвиги макрорайонов Красноярского края по отраслям, вошедшим в десятку лидирующих по рангу RS либо по показателю занятости, либо по объему отгруженных товаров

Макрорайоны Красноярского к

Восточный Западный Приангар скин Северный Центр альнын Южный

щ 2 Е. £ с ц с. Группа 1 О 1(локл-1, лок.тов - 3,4) СВ (локл - 5,9, лок.тов - 8,9); ] (локл -1, лок.тов-0,6); К (локл-0,7, лок.тов -1,9); N (локл-0,8, лок.тов - 0.6) В1. В;Б1.;Н(локл -1,4,лок.тов-1,2); К (локл-1,3, лок.тов -1,7); М (локл -0.9, лок.тов -2,4); N (локл-1, лок.тов -1,6); О О

Группа 2 ОБ (локл-1,6, лок.тов - 5,9); БМ Ш(локл-1, лок.тов — 0,6); ЯМ В; БЕ; Вй; Ш {локл-0,9, лок.тов-0,2); БК; Е; Г (локл - 0,5, лок.тов -0,8) БЕ; БК; Г (локл-1,7, лок.тов-0) ВС: Ш (локл -0,9, лок.тов -1,1); БК БВ; ПС: ВЕ: БК; Г (локл -0,2, лок.тов -0,6)

Группа 3 К (локл — 1, лок.™--ОД); N (локл —0,7, лок.тов-0,4) СВ (локл-0,1 лок.тов - 0,0)

Группа 4 В; ВА; ВО; БН: Ш, Т (локл - 0,4, лок.тов-0,6) А (локл - 2,4, лок.тов-б); БА; БЕ; Ш ВВ (локл-5,4, лок.тов-6,3) СВ (локл -ЗД лок.тов-0) ВБ (локл — 0,3, лок.тов -0,1)

Группа 5 Е: Н (локл -0.б, лок.тов -0,6) М (локл —1,1, лок.тов- 0,3) I (локл-и, лок.тов - 0,3); О ы.

Группа 6 А (локл -1.8 лок.тов-53); ИВ; БЫ; Е В; ВВ; ОН; ОХ; Г (локл — 1; лок.тов-1,6) А (локл-2,3 лок.тов-1) СА; БА; БМ: ВИ Б1; БМ А (локл - 2,6, 16,4); БА; БМ

Примечание:

А Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство В Рыболовство, рыбоводство СА Добыча ТЭПИ СВ Добыча ПИ DA Пр-во пищевых продуктов DB Текстильное и швейное производство DC Производство кожи, изделий из кожи и производство обуви

DD Обработка древесины и производство изделий из дерева

DEЦеллюлоз.бумажное пр-во; издат.,полиграф. DG Химическое производство DH Пр-во резин. и пластмас.изделий DIПроизводство прочих неметал. минер. продуктов

DJМеталлург.пр-во, готовые мет.изделия DK Пр-во машин,оборуд. DL Пр-во эл.оборудования, оптического DM Пр-во транспорт.средств и оборудования DN Прочие пр-ва Е Пр-во и распред.э/э, газа и воды F Строительство Н Гостиницы и рестораны I Транспорт и связь К Операции с недвиж., аренда,услуги МОбразование N Здравоохранение

0 Прочие ком., соц. и перс. услуги Лок.з - индекс локализации по занятости Лок.тов - индекс локализации по объему отгруженных товаров

Таким образом, при проведении факторного анализа конкурентоспособности кластеров по Красноярскому краю было выделено 10 перспективных отраслевых направлений, обладающих потенциалом для образования кластеров. При этом результаты аналогичного анализа в территориальном разрезе (в разрезе макрорайонов) позволяют сделать вывод о преимущественном пространственном размещении указанных кластерных групп:

А Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство. Преимущественное размещение - Восточный, Западный, Приангарсикй и Южный макрорайоны;

СВ Добычаполезныхископаемых. Преимущественное размещение - Приангарский и Северный макрорайоны;

DD Обработка древесины и производство изделий из дерева. Преимущественное размещение - Восточный и Приангарский макрорайоны;

DJ Металлургическое производство, готовые металлические изделия. Преимущественное размещение -Западный, Приангарский и Центральный макрорайоны;

F Строительство. Преимущественное размещение -Западный, Приангарский и Северный макрорайоны;

Н Гостиницы и рестораны. Преимущественное размещение - Центральный макрорайон;

1 Транспорт и связь. Преимущественное размещение

- Западный, Приангарский и Северный макрорайоны;

К Операции с недвижимостью, аренда, услуги. Преимущественное размещение - Центральный и Приангарский Макрорайоны;

М Образование. Преимущественное размещение -Центральный макрорайон;

N Здравоохранение. Преимущественное размещение

- Центральный макрорайон.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Червяков И.М. Кластерный принцип в модернизации промышленной отрасли региональной экономики // Карельский научный журнал. 2015. № 1 (10). С. 145148.

2. Прокофьев О.В., Семочкина И.Ю. Оценка состояния региональных экономик на основе кластерного анализа // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. 2015. Т. 1. № 6 (28). С. 350-356.

3. Бареев Т.Ф. Классификация кластеров в современной экономической теории // Актуальные проблемы экономики и права. 2012. № 3. С. 57-61.

4. Иванова Т.Н. К вопросу создания кластерной образовательной непрерывной профессиональной системы Самарского региона // Азимут научных исследований: педагогика и психология. 2014. № 4. С. 58-60.

5. Сафиуллина Р.Т., Кошеварова Э.Р. Оценка современных моделей экономического поведения хозяйствующих субъектов в РФ // Актуальные проблемы экономики и права. 2012. № 1. С. 153-158.

6. Григорьева О.В., Григорьева Н.С. Исследование структуры и признаков кластера на примере строительного кластера республики Татарстан // Балтийский гуманитарный журнал. 2013. № 4. С. 72-75.

7. Козина Е.В. Модель оценки синергетического эффекта территориального кластера // XXI век: итоги

прошлого и проблемы настоящего плюс. 2014. № 4. С. 413-417.

8. Купчак В.Р. Формирование и развитие механизмов управления инвестиционным потенциалом предприятий электроэнергетического кластера в условиях реформирования отрасли // Карельский научный журнал. 2015. № 3 (12). С. 61-64.

9. Ketels C. Clusters in the EU-10 New Member Countries / C.Ketels, Ô.Sôlvell // Report, European Commission, Enterprise and Industry Directorate-General, Brussels, July 2006. - Режим доступа: https://www.hhs.se/ contentassets/f5af04d2a71a470289b4151bd5a1f5c3/eu-10-report-valencia-11-27-06-ck.pdf

10. Никитюк Д. Особенности методологии кластерного анализа экономики / Никитюк Д., Красовский К. - Наука и инновации. - №6. - 2015. - С.42. - Режим доступа: http://lib.brsu.by/sites/default/files/12841012.pdf

11. Винокурова М.В. Конкурентоспособность и потенциал кластеризации отраслей Иркутской области / Винокурова М.В. - ЭКО. - 2006. - №12. - С. 73

12. Ковалева Т.Ю. Алгоритм идентификации и оценки кластеров в экономике региона / Ковалева Т.Ю. -Вестник Пермского университета: Экономика. - Вып. 4 (11). - 2011. - С.30

Статья публикуется при поддержке гранта КГАУ «Красноярский краевой фонд поддержки научной и научно-технической деятельности»