CC BY
49
УДК 332.14
Н.Н. Шилова1, Е.П. Киселица2, С.А. Люфт3
1 Тюменский индустриальный университет, Тюмень, 625000;
2 Тюменский государственный университет, Тюмень, 625003;
3Омский государственный университет им. Ф.М. Достоевского, Омск, 644077
e-mail: frmtmn@yandex. ru
ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ ПРОМЫШЛЕННОГО КЛАСТЕРА НА ЭКОНОМИКУ РЕГИОНА
В данной статье актуализируется целесообразность применения кластерного подхода в реализации промышленной политики региона. Раскрыты методические подходы к оценке эффективности функционирования промышленного кластера, представлена методика оценки влияния промышленного кластера на экономику региона, основанная на анализе результативности деятельности научных организаций, составляющих ядро кластера, оценке эффектов локализации и оценке эффективности кластера, основанной на теории интенсивного/экстенсивного развития экономики кластера.
Ключевые слова: промышленная политика, инновации, промышленный кластер, эффективность кластера, экстенсивное и интенсивное развитие кластера.
N.N. Shilova1, E.P. Kiselica2, S.A. Luft3 ^Tyumen Industrial University, Tyumen, 625000; 2Tyumen State University, Tyumen, 625003; 3Dostoevsky Omsk State University, Omsk, 644077) Evaluation of the influence of the industrial cluster on regional economy
The article focuses on the feasibility of applying the cluster approach in the implementation of industrial policy in the region. Methodological approaches to the assessment of efficiency of industrial cluster functioning are revealed. The method to estimate the influence of the industrial cluster on the regional economy is presented. It is based on the effectiveness analysis of scientific organizations that make up the core of the cluster, assessment of the effects of localization, and evaluation of the effectiveness of the cluster based on the theory of intensive and extensive development of the cluster economy.
Key words: industrial policy, innovation, industrial cluster, effectiveness of cluster, extensive and intensive cluster development.
DOI: 10.17217/2079-0333-2016-36-108-114
Обращение к проблеме усовершенствования методического обеспечения процедуры формирования промышленной политики региона, разработка механизмов ее реализации, оценка эффективности этих механизмов вызваны сложившимися условиями:
— актуализацией промышленной политики на высшем политическом уровне и усилением социально-экономических и политических предпосылок к ее реализации;
— фрагментарностью и малочисленностью исследований по промышленной политике;
— низкой трансляцией опыта достаточного количества экспериментов и инициатив в реализации кластерного подхода в рамках промышленной политики регионов.
На современном этапе развития экономики России кластерный подход признан одним из эффективных методов реализации промышленной политики региона, обеспечивающих укрепление конкурентоспособности региона как способности к производству товаров и услуг, соответствующих требованиям международных рынков при устойчиво высоком уровне доходов населения [1].
Являясь механизмом достижения целей промышленной политики, кластерный подход служит инструментом для повсеместного стимулирования регионального развития за счет роста инновационной активности предприятий, сокращения сроков внедрения инновационных разработок в промышленном производстве и, как следствие - высокой эффективности использования производственно-интеллектуального капитала и формирования экономики инновационного типа.
Весьма низкий уровень удельного веса инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг организациями промышленного производства и высокая дифференциация регионов по показателю «инновационная активность» являются подтверждением актуальности внедрения кластерного подхода в развитии промышленного сектора регионов (рис. 1).
Рис. 1. Удельный вес инновационной продукции в общем объеме промышленного производства (Источник: http://www.gks.rU/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/science_and_innovations/science/#)
Интеграция инновационного потенциала входящих в кластер научно-образовательных организаций с ресурсным потенциалом промышленных предприятий обеспечивает:
— возможность создания активных творческих команд, способных выдвигать новые инициативы по определению «точек роста»;
— развитие системы подготовки и повышения квалификации научных, инженерно-технических и управленческих кадров;
— построение единого цикла инноваций от генерации научных знаний и формирования на их основе бизнес-идей до реализации продукции на традиционных или новых рынках.
Это ускоряет процесс разработки и внедрения нововведений, развивает у участников кластера восприимчивость к инновациям, способствует рационализации бизнеса, опережающему росту новых его направлений, формирует объективные условия инвестиционной привлекательности региона.
В состав кластера нефтепереработки Омской области войдут: Крупные промышленные предприятия:
ОАО «Газпромнефть-Омский НПЗ», ЗАО «ГК «Титан», ОАО «Омский каучук», ООО «Полиом», ООО «Грин Лайт», ЗАО «Ретал». ОАО «Омскшина», ЗАО «Кордиант-Восток», ООО «Омсктехуглерод». ЗАО «ВСП Крутогорский НПЗ», такие как Проектный сектор: ОАО «Омскнефтехимпроект», ЗАО «ПИРС».
ФГБУН «Институт проблем переработки углеводородов СО РАН»
ФГБОУ ВПО «Омский государственный технический университет», ФГБОУ ВПО «Омский государственный университет имени Ф.М. Достоевского», филиал ФГБОУ ВПО «Московский государственный университет технологий и управления имени К.Г. Разумовского» в г. Омске, БОУ ОО СПО «Омский промышленно-экономический колледж» (ресурсный центр подготовки специалистов для нефтехимического комплекса), БОУ НПО «Профессиональное училище № 52» [3].
В связи с тем, что ежегодно на предприятиях России вырабатывается около 50 тыс. тонн кислого гудрона, в контур кластера целесообразно включить предприятия, на которых отходы нефтепереработки могут быть использованы как вторичные сырьевые ресурсы [4-6].
Совокупный кластерный эффект (влияние участия в кластере на результирующие показатели деятельности фирмы - показатели эффективности, инновационной активности и конкурентоспособности) для компании - участника кластера представляет собой синергию следующих эф-
Северная площадка: Восточная площадка: Крутогорская площадка:
Научное ядро кластера центр научного ядра:
профессиональные
образовательные
организации:
фектов: эффект от снижения трансакционных издержек, эффект от диффузии инноваций, кластерный эффект от снижения стоимости капитала, эффект совместного использования инфраструктурных объектов, маркетинговые эффекты.
В контексте обоснования целесообразности формирования кластеров и поддержки кластерных инициатив со стороны региональных властей методическое обеспечение оценки влияния промышленного кластера на экономику региона - весьма актуальная проблема.
В зарубежной практике оценка влияния инновационного кластера на экономику региона основывается на экспертных оценках, анкетировании, интервьюировании, SWOT и PEST -анализах, расчетах показателей географической концентрации и локализации.
Для расчета комплексного показателя оценки влияния инновационного кластера на экономику региона, позволяющего объединить неограниченное количество разноплановых и несоизмеримых между собой параметров, выделена методика многомерного сравнительного анализа, основанная на методе эвклидовых расстояний.
Методика многомерного сравнительного анализа (метод эвклидовых расстояний) является универсальной, так как позволяет не только учесть абсолютную величину показателей, но и их близость к эталону, в качестве которого может быть использована наилучшая величина показателя. Применяя методику многомерного сравнительного анализа для оценки влияния инновационного кластера на экономику региона, необходимо обосновать систему показателей. Метод эвклидовых расстояний решает задачу сравнения отобранного множества, именно поэтому данный метод является более подходящим для детальной и точной оценки качества выпускаемых нефтепродуктов.
Первая группа показателей позволяет выполнить оценку результативности деятельности научных организаций, составляющих ядро кластера:
1) показатели динамики публикационной активности научной организации в расчете на одного исследователя (число опубликованных докладов, тезисов докладов, представленных на крупных конференциях, симпозиумах и чтениях; цитируемость в РИНЦ и Web of Science, импакт-фактор публикаций; число монографий и глав в монографиях, учебников и глав в учебниках);
2) показатели динамики нематериальных активов, созданных работниками научной организации в расчете на одного исследователя (число охраняемых объектов интеллектуальной собственности; полученных за анализируемый период отечественных и зарубежных патентов (свидетельств) на объекты интеллектуальной собственности);
3) показатели динамики вовлеченности научной организации в национальное и мировое научно-образовательное сообщество научно-образовательных структур (удельный вес средств иностранных источников, удельный вес средств, полученных по отечественным грантам и целевым программам во внутренних затратах на исследования и разработки; число созданных научно-образовательных структур, удельный вес работников научной организации, ведущих преподавательскую деятельность);
4) показатели динамики коммерциализации результатов исследований (объем средств, поступивших от передачи технологий и средств, поступивших по договорам с предприятиями на выполнение НИОКР в расчете на одного исследователя; количество созданных малых предприятий).
Вторая группа показателей формирует оценку эффектов локализации, характеризующих роль кластера в отрасли региона:
1) коэффициент локализации производства кластера - отношение удельного веса кластера в структуре производства региона к удельному весу той же отрасли в стране. Его расчет производится по валовой товарной продукции, основным промышленным фондам и численности про-мышленно-производственного персонала;
2) коэффициент отраслевой концентрации - процентное отношение суммы рыночных долей представителей кластера отрасли к общему объему реализации продукции всеми фирмами, действующими на данном отраслевом рынке.
Для оценки эффективности функционирования кластера авторы считают возможным обратиться к оценке эффективности, основанной на теории интенсивного/экстенсивного развития:
1) экстенсивное использование ресурсов и экстенсивное развитие ориентируются на вовлечение в производство дополнительных ресурсов;
2) интенсификация экономики состоит в том, чтобы результаты производства росли быстрее, чем затраты на него, чтобы, вовлекая в производство сравнительно меньше ресурсов, добиться больших производственных результатов.
При расчете темпов развития результативных и ресурсных показателей можно использовать как базисные, так и цепные индексы. Количественное соотношение экстенсивности и интенсивности развития выражается в показателях использования ресурсов (по системе балльных оценок от 0 до 5).
При проведении оценки можно воспользоваться:
1) методом матричного представления информации, сопоставляя темпы изменения результативного показателя (объем продукции, выручка, прибыль, производительность труда, рыночная доля кластера и пр.) и показателей использования производственных и финансовых ресурсов/затрат, понесенных кластером (всеми предприятиями, образующими кластер) в процессе создания результата (рис. 2).
«5» - кластер развивается по интенсивному типу использования ресурсов/затрат «4» - кластер развивается ^^ по преимущественно ^^ интенсивному типу ^^ ^^ линия равных значений «1» - экстенсивный ^^ тип развития кластера
«3» - область ^^ эффективного ^^^ сокращения ^^^ производства ^^^ ^^^ «2» - область ^^^ неэффективного ^^ сокращения производства «0» - неуправляемая по эффективности экономика
й Л 5р
н
н л н
к и
й л
н
1,0
1,0
Темп производственных и финансовых ресурсов/затрат Рис. 2. Классификация областей использования ресурсов кластерами [7]
2) методом расчета индекса эффективности ресурсов (затрат), использованных кластером, расчет которого предлагается осуществлять по принципу показателей емкости:
ь
где к - индекс эффективности использования затрат (ресурсов); Ь - индекс затрат; Ь - индекс результативного показателя.
Каждому определенному индексу эффективности соответствует своя область эффективности результатов (табл. 1).
Таблица 1
Характеристика областей эффективности производства в кластере
0
Область экономики кластера Соотношение индексов Характеристика области
5 - область интенсивного производства /Г>1, 7^1, /Г>Й, 1е<1 Увеличение результата производства при одновременном снижении затрат (ресурсов)
4 - область частично интенсивного производства /Г>1, !Х>1, Ir>Iz, 1е<1 Рост производства сопровождается ростом ресурсов/затрат, но темпы роста производства выше, чем темпы роста затрат
3 - область эффективного сокращения производства Ir<1, Т;г<1, Ir>Iz, 1е<1 Уменьшение результатов производства идет более медленными темпами, чем снижение затрат (ресурсов)
2 - область неэффективного сокращения производства !Г<1, !г<1, Ir<Iz, 1е>1 Снижение результатов производства идет более высокими темпами, чем снижение затрат (ресурсов)
1 - область экстенсивного производства Ir>1, Iz>1, Ir<Iz, 1е>1 Экономика кластера основана на вовлечении новых ресурсов для ведения производственной деятельности
0 - область неуправляемого развития Ir<1, Iz>1, е>1 Снижение результатов производства при одновременном росте текущих затрат
Оценка влияния промышленного кластера на экономику промышленного сектора региона может быть произведена по описанной выше методике.
Построение матрицы осуществляется путем сопоставления темпов развития показателей эффективности производства продукции/услуг в кластере (рентабельность производства, рентабельность продаж, рентабельность капитала, производительность труда, фондоотдача, рыночная доля кластера и пр.) и этих же показателей, характеризующих промышленный сектор региона в целом. При сравнении по показателю «рыночная доля» в качестве результативного показателя региона следует использовать показатель «удельный вес промышленности региона в промышленности РФ» (рис. 3).
В
о
0 К
1
и
и Н
1,0
Кластер способствует интенсивному развитию экономики региона Кластер в целом способствует ^^ интенсивному развитию ^^ экономики региона ^^ линия равных значений Целесообразность ^^ кластера сомнительна
Кластер сокращается, ^^ не сдерживая эффективность ^^^^ экономики региона Кластер сдерживает ^^ эффективность экономики региона Функционирование кластера экономически не целесообразно
1,0
Темп показателя эффективности промышленности региона Рис. 3. Классификация областей влияния кластера на экономику региона
Используем предлагаемую методику для оценки эффективности трудовых ресурсов в промышленном секторе Омской области и оценки влияния кластера нефтепереработки на экономику промышленности (табл. 2, рис. 4).
Таблица 2
Качественная оценка эффективности трудового потенциала в промышленном секторе Омской области
0
Показатели 2014 г. 2015 г. Темп изменения Индекс эффективности Область эффективности
Оборот промышленных предприятий Омской области, млн руб. 850052,2 872153,6 102,6
Численность сектора «промышленность», тыс. чел. 113,5 106,6 93,9 0,92 5
Производительность труда в промышленном секторе Омской области 7489,45 8181,55 1,09
Оборот в кластере нефтехимии и нефтепереработки, млн руб. 544857,3 594984,2 1,09
Численность работников кластера нефтехимии и нефтепереработки, тыс. чел. 28,8 27,9 0, 97 0,89 5
Производительность труда в кластере нефтепереработки 18918,7 21325,6 1,13
Видим, что за анализируемый период наблюдается прирост оборота в кластере нефтехимии (I оборота = 1,092) при сокращении численности работников кластера (I численности = 0,969), индекс эффективности трудовых ресурсов - 0,89 (область «5»), что позволяет сделать вывод: «кластер развивается по интенсивному типу использования трудовых ресурсов».
Прирост оборота в промышленном секторе также обеспечивается интенсификацией труда, однако уровень интенсификации в кластере нефтепереработки выше.
Кластер нефтепереработки в целом способствует росту интенсивности труда в промышленном секторе Омской области (область «4»).
Темп ПТ в кластере
Темп ПТ в отрасли
Рис. 4. Оценка влияния кластера на эффективность труда в промышленном секторе региона
Таким образом, оценка влияния промышленного кластера на экономику региона представляет собой совокупность результативности деятельности научных организаций, составляющих ядро кластера, оценки эффектов локализации, оценки эффективности кластера, основанной на теории интенсивного/экстенсивного развития экономики кластера.
При оценке влияния кластера на экономику промышленного сектора или региона в целом можно воспользоваться методикой, основанной на теории интенсивного/экстенсивного развития; методика проста в использовании, предполагает широкую свободу в выборе спектра сравниваемых показателей эффективности ресурсов и затрат, результаты оценки наглядны.
Описанные в статье методические подходы и группы показателей могут быть использованы при принятии решения о целесообразности поддержки региональными властями промышленного кластера региона.
Литература
1. Люфт С.А., Шилова Н.Н. Кластерный подход как основа эффективного развития региона // Инновации и инвестиции. - 2016. - № 2. - С. 134-139.
2. Королев В.И. Инновационные территориальные кластеры: зарубежный опыт и российские условия // Российский внешнеэкономический вестник. - 2013. - № 11.
3. Стратегия социально-экономического развития Омской области до 2025 года, утвержденная Указом Губернатора Омской области от 24 июня 2013 года № 93.
4. Шилова Н.Н. К проблеме использования промышленных отходов в производстве строительных материалов // Проблемы современной экономики. - 2004. - № 4. - С. 206-213.
5. Шилова Н.Н. Теория и методология формирования системы рационального использования промышленных отходов на предприятиях регионального строительного комплекса: моногр. -Тюмень, 2006.
6. Шилова Н.Н. Мониторинг вторичных ресурсов как составной элемент экологической политики региона (на примере Иркутской области) // Известия Иркутской государственной экономической академии. - 2004. - № 4. - С. 39-44.
7. Шилова Н.Н. Количественно-качественная оценка экономического развития промышленного предприятия // Известия высших учебных заведений. Социология. Экономика. Политика. - Тюмень: Тюменский государственный нефтегазовый университет, 2013. - № 2.
Информация об авторах Information about authors
Шилова Наталья Николаевна - Тюменский индустриальный университет; 625000, Россия, Тюмень; доктор экономических наук; профессор; профессор кафедры менеджмента в отраслях топливно-энергетического комплекса; [email protected]
Shilova Natalia Nikolaevna - Tyumen Industrial University; Russia, 625000,Tyumen; Doctor of Economic Sciences; Professor; Professor of Management in Branches of Fuel and Energy Complex Chair; [email protected]
Киселица Елена Петровна - Тюменский государственный университет; 625003, Россия, Тюмень; доктор экономических наук; доцент; профессор кафедры экономической теории и прикладной экономики; [email protected]
Kiselica Elena Petrovna - Tyumen State University; 625003, Russia, Tyumen; Doctor of Economic Sciences; Associate Professor; Professor of Economic Theory and Applied Economics Chair; [email protected]
Люфт Светлана Алексеевна - Омский государственный университет им. Ф.М. Достоевского; 644077, Россия, Омск; ассистент кафедры менеджмента; [email protected]
Luft Svetlana Alekseevna - Dostoevsky Omsk State University; 644077, Russia, Omsk; Assistant of Management Chair; [email protected]
