CC BY
61Список использованной литературы
1. Байнев, В.Ф. Экономика и управление регионом: учеб. пособие / В.Ф. Байнев; под общ. ред. С.А. Пелиха. - Минск: Акад. упр. при Президенте Республики Беларусь, 2006. - 255 с.
2. Интернет-портал Брестского облисполкома [ Электронный ресурс] / Брест,
2006. - Режим доступа: http://brest-region.by.
3. Программа социально-экономического развития Брестской области на 2006-2010 гг.: принята решением Брестского областного Совета депутатов 10 окт. 2006 г.: текст Решения по состоянию на 5 дек. 2007 г. - Брест: Беларусь,
2007. - 65 с.
4. Города и районы Брестской области: стат. сборник. - Брест: Брестское обл. управление статистики, 2007. - 200 с.
5. Issenman, A.M. Lost in Space? On the History, Status, and Future of Regional Science / А.М. Issenman // The Review of Regional Studies. - 1993. -
№ 1 (Summer). - P. 5-6.
Информация об авторе
Паршутич Ольга Александровна - магистр экономических наук, соискатель кафедры международного бизнеса УО "Белорусский государственный экономический университет", ассистент кафедры экономической теории УО "Полесский государственный университет". Информация для контактов: тел. (моб.) 8(029) 606-37-67, тел. (раб.) 8(0165) 35-83-28. E-mail: [email protected]
Дата поступления статьи - 5 мая 2009 г.
УДК 338.436.33:637.12
ПРОДУКТОВЫЕ КЛАСТЕРЫ В АПК БЕЛАРУСИ: АКТУАЛЬНОСТЬ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ ПО ИХ ФОРМИРОВАНИЮ
А.В. ПИЛИПУК, кандидат экономических наук Государственное предприятие " Институт системных исследований в АПК НАН Беларуси"
GROCERY CLUSTERS IN AGROINDUSTRIAL COMPLEX OF BELARUS: ACTUALITY ON SUGGESTION ON THEIR FORMATION
A. PILIPUK, the candidate of economic sciences The State Enterprise "The Institute of System Research in Agroindustrial Complex of the National Academy of Sciences of Belarus"
В статье рассмотрена актуальность формирования продуктовых кластеров в АПК Беларуси. Предложена методика группировки пред-
In the article the author considers actuality of grocery cluster formation in the agroindustrial complex of Belarus. The method of grouping processing
приятий перерабатывающей промышленности, которая основана на применении статистической процедуры кластеризации. В качестве результатов представлены направления создания продуктовых кластеров в молочной промышленности.
enterprises is offered. It is based on using of statistic cluster procedure. As results the ways of creating grocery clusters in dairy industry are presented.
Введение. В соответствии с Государственной программой возрождения и развития села на 2005-2010 годы преобразования сферы АПК предполагается осуществлять на базе кооперации и интеграции с формированием разноуровневых многоотраслевых и узкоспециализированных объединений. Их задача - объединить деятельность субъектов АПК по производству и переработке сырья, торговых и финансово -кредитных организаций, а также предусмотреть перспективу перерастания этих структур в крупные конкурентоспособные и экспортоориентирован-ные корпорации и их выход на межгосударственный уровень.
Указанные выше приоритеты предполагают оптимизацию организационно-правовых структур интегрированных формирований и первоочередное привлечение в их состав перерабатывающих предприятий, обладающих значительным ресурсным и финансовым потенциалом.
Экономическая целесообразность подобных образований кроется, как показывает практика, в попытке максимальной диверсификации производственной деятельности и снижении сбытовых рисков. Важной причиной объединения деятельности различных структур АПК является также снижение трансакционных издержек в результате наиболее эффективной координации работы возможных участников (концентрация ресурсов на приоритетных направлениях, оптимизация схемы налогообложения, координация системы управления и т. д.). Такие формы можно назвать экономическими кластерами, которые основаны на системе согласованных экономических интересов [1].
Генезис приведенного понятия включает исследования различных периодов и экономических школ. Например, важно выделить А. Маршала ("локализованная промышленность", где описывается концентрация специализированных отраслей в отдельных регионах Англии), И. То -ленадо и Д. Солье ("фольеры", или группы технологических секторов Франции), Е. Дахмен ("блоки развития" в Швеции), М. Портера, который впервые логически описал и раскрыл феномен кластеров в экономике и выдвинул теорию национальной, государственной и местной конкурентоспособности, которая, по результатам его исследований, базируется на связях предприятий и организаций, формирующих кластер [2, с. 78].
Таким образом, в данном контексте уместно придерживаться выводов М. Портера, который выделил принципиально новый структурный элемент в совокупности объектов конкуренции. По его определению, экономический кластер представляет собой сообщество сконцентрированных по географическому, отраслевому либо иному принципу организаций, либо тесно связанных отраслей, взаимно способствующих росту их конкурентоспособности [3, 4, 5]. Вместе с тем установлено, что предприятия и организации, входящие в состав экономического кластера, в совокупности формируют интегрированную систему производства одного конечного продукта, либо товарной категории с высокой потребительной стоимостью, следовательно, кластер, как правило, имеет определенную продуктовую специализацию. В этой связи нами предложено называть такие объединения продуктовыми кластерами.
Материалы и методы. Методической основой для выявления и сопоставления различных вариантов послужил типологический анализ, который позволяет выделять качественно отличные и одновременно внутренне однородные совокупности в группах предприятий и отраслях сфер АПК. На их основе предложен подход, позволяющий формировать эффективные региональные продуктовые структуры кластерного типа.
Результаты и предложения. В результате комплексного исследования вопросов кластеризации нами установлено, что в основе процесса создания продуктовых кластеров представляется возможным выделить четыре неотъемлемых условия: конкуренция, кооперация, производственная специализация и экспортная ориентированность.
Устойчивое функционирование продуктового объединения кластерного типа основано на внутренней конкуренции (за ресурсы, потребителей, лучшие кадры, за научные достижения и пр.), а при выходе на внешний рынок - на кооперации с использованием единых каналов снабжения, реализации и продвижения конечной продукции. Вместе с тем необходимо отметить, что большинство участников кластера не конкурируют между собой непосредственно, а концентрируют ресурсы на обслуживании различных рыночных ниш [6, с. 213], то есть предприятия не делят последние, а создают, увеличивают и развивают собственные сегменты за счет позиционирования своих продуктов под потребности разных отраслей и рыночных ниш, а также совместно разрабатывают новые, пользующиеся спросом товары и услуги. Функционирование и развитие продуктового кластера требуют существенных ресурсов. Основным финансовым источником для их формирования в долгосроч-
ной перспективе становится прибыль от экспорта конечного продукта специализации, конкурентоспособного на внешнем рынке и имеющего высокую потребительную стоимость. Повышение совокупной эффективности кластера достигается за счет производственной специализации, а предприятия объединения в долгосрочной перспективе сосредоточиваются на тех видах деятельности (производство, реклама, торговля, логистика и пр.), которые выполняются ими наиболее эффективно, что объективно ведет к делегированию производства промежуточных продуктов и оказания услуг предприятиям региона, специализирующимся на этих направлениях.
Таким образом, конкуренция создает благоприятные возможности для выделения и развития рыночных сегментов. Специализация ведет к повышению совокупной эффективности системы, поиску и внедрению инновационных технологий и методов хозяйствования. Кооперация повышает совокупную конкурентоспособность предприятий во внешнеторговой деятельности, доходы от которой становятся основным источником развития кластера. Установлено, что такой подход особенно выгоден регионам, так как дает возможность для роста конкурентоспособности местного бизнеса, увеличения доходности региона, а также решает проблемы занятости населения.
Исходя из вышеизложенного установлено, что формирование кластерных структур в агропромышленном комплексе позволяет реализовать ряд конкурентных преимуществ. Во-первых, в их составе быстро накапливаются целевые ресурсы. Во-вторых, здесь формируется доступная и точная информационная база о потребностях рынка, технологиях, научных достижениях. В-третьих, при совпадении интересов управленческого звена, собственников и производителей возможны быстрые прорывы в инновационном развитии агропромышленного производства.
В связи с тем, что конечный продукт создается в предприятиях перерабатывающей промышленности, формирование продуктовых кластеров в АПК Беларуси должно быть основано на исследовании приоритетных направлений их деятельности. Исходными предпосылками для такой оценки являются:
наличие и состояние производственных мощностей перерабатывающих предприятий;
потенциал роста объемов производства и продаж по определенным видам продовольствия;
объективная необходимость повышения конкурентоспособности национального АПК в целом;
формируемая структура агропромышленного производства для дальнейшего развития и совершенствования, исходя из перспективных потребностей региона, страны и внешнего рынка;
возможность привлечения различных видов (в том числе частных) инвестиций в основной капитал.
В целях выявления предприятий, на базе которых целесообразно создавать продуктовые кластеры, и организаций, которые могут быть включены в их состав, нами предложено применять статистическую процедуру кластерного анализа, предназначенную для разделения совокупности объектов на однородные группы (кластеры). Если данные выборки представить как точки в признаковом пространстве, то задача кластеризации сводится к определению "сгущений точек". Следовательно, объекты в каждом кластере должны быть похожи между собой и отличаться от объектов в других кластерах.
Основной целью такого анализа должна стать разработка мероприятий по реструктуризации предприятий АПК (потенциальных участников кластера), а именно комплекса мер организационного, технического и технологического характера, направленных на достижение параметров, необходимых для реализации устойчивого социально-экономического развития АПК.
Необходимо отметить, что кластеризация является описательной процедурой, она не дает оснований для статистических выводов, но предоставляет возможность провести разведочный анализ и изучить структуру данных.
Можно выделить шесть этапов кластерного анализа (рис. 1).
Первый этап - формулировка проблемы кластеризации путем определения переменных, на базе которых она будет производиться. Затем выбирается соответствующий способ измерения расстояния между данными переменными. Мера расстояния показывает, насколько объекты, подвергнутые кластеризации, схожи или различны между собой. В настоящий момент в литературе описывается несколько методов кластеризации. Исходя из этого задачей третьего этапа является выбор наиболее подходящего решения для выявленной проблемы. Далее на основе
I II III IV V VI
Рисунок 1 - Этапы выполнения кластерного анализа Примечание. Схема составлена автором по материалам [7].
определенных процедур принимается решение о числе кластеров, и производится анализ относительно переменных, использованных для их получения, а также для профилирования кластеров можно использовать дополнительные, явно выраженные переменные. Завершающим этапом является оценка достоверности процесса кластеризации.
Таким образом, кластер, как показало изучение, целесообразно характеризовать как группу объектов, имеющих общие свойства и два основных признака - внутренняя однородность и внешняя изолированность. Анализ показал, что в отличие от других статистических методов, процедуры кластерного анализа используются в большинстве случаев тогда, когда отсутствуют какие-либо априорные гипотезы относительно классов, что позволяет более корректно произвести описательную стадию исследования [8].
В настоящий момент можно выделить ряд различных методов кластеризации, основанных на использовании матриц сходства, оценке функций плотности статистического распределения, эвристических алгоритмах, математическом программировании и др. [7, с. 747]. Вместе с тем анализ показывает, что преобладающая часть этих алгоритмов методически исходит из одной предпосылки - гипотезы компактности, то есть признаки, принадлежащие одному и тому же кластеру, близки между собой, а измерения, принадлежащие разным классам, хорошо разделимы.
В качестве объекта для анализа нами определена совокупность мо-локоперерабатывающих предприятий (по данным 2005 г.) системы Министерства сельского хозяйства и продовольствия Республики Беларусь.
Для выявления и описания сходств между объектами (предприятиями) нами определена совокупность переменных, отражающих объем производства 9 основных видов молокопродуктов по каждому из рассматриваемых предприятий (в % от произведенного в республике, тонн):
Х1 - масло животное;
Х2 - сыры жирные;
Х3 - сыры твердые;
Х4 - цельномолочная продукция;
Х5 - сухое цельное молоко (СЦМ);
Х6 - мороженое;
Х7 - сухое обезжиренное молоко (СОМ), заменитель цельного молока (ЗЦМ), сухая сыворотка;
Х8 - казеин;
Х9 - консервы сгущенные.
Изучение правил статистической кластеризации показало, что включение даже одной или двух не имеющих отношения к группированию
переменных может существенно исказить результаты кластеризации [7, с. 751]. В этой связи в качестве ограничивающего выбор переменных нами принят показатель, отражающий наличие внутренней монопольной власти по категориям молокопродуктов.
В качестве показателя, определяющего способность отдельных предприятий влиять на рынок, нами предложено использовать индекс Хер-финдаля-Хиршмана (1НН), который широко известен в научной литературе как характеризующий наличие на рынке монопольной власти [9, с. 107; 10, с. 278]. Индекс отражает концентрацию отраслевого рынка, или степень распределения " рыночной власти" между всеми его участниками и определяется как сумма квадратов долей всех предприятий, действующих на рынке:
п
1НН =Х (1)
1=1
где 1 = 1,2, ... п;
п - число предприятий, производящих определенный вид продукции;
£ - удельный вес предприятия в общей массе рыночного производства.
1НН принимает значения от 0 (в случае идеальной конкуренции, когда на рынке бесконечно много продавцов, каждый из которых контролирует ничтожную долю рынка) до 10000 (когда на рынке действует только одно предприятие, производящее 100 % продукции). Следовательно, чем больше значение индекса, тем меньше концентрация продавцов на рынке. Основное преимущество индекса - способность чутко реагировать на перераспределение долей между предприятиями, действующими на рынке. Он представляет сопоставимую информацию о возможности организации влиять на рынок в условиях разных рыночных структур.
Проведенные нами исследования уровня рыночной конкуренции в молочно-продуктовом подкомплексе показали, что по большинству категорий (Х1, Х2, Х3, Х4, Х7, Х8) индекс Херфиндаля-Хиршмана не превышает 600, что говорит о достаточном уровне конкуренции для формирования на их основе экономических кластеров (табл. 1).
Вместе с тем анализ показал высокую монопольную власть отдельных предприятий по трем группам молокопродуктов (Х5, Х6, Х9). На-Таблица 1 - Значение индекса Херфиндаля-Хиршмана
по видам молокопродуктов
Х1 Х2 Х3 Х4 Х5 Х6 Х7 Х8 Х9
294 469 524 481 1904 1270 560 539 4579
Примечание. Таблица рассчитана автором по материалам отчетов предприятий системы Министерства сельского хозяйства и продовольствия Республики Беларусь.
пример, на долю ОАО "Рогачевский МКК" приходится 59 % выпуска продукции в категории " Консервы сгущенные", то есть предприятие занимает доминирующее положение в данном рыночном сегменте. В этой связи, для повышения достоверности кластеризации с целью выделения групп предприятий, на основе которых возможно будет сформировать эффективные экономические кластеры, нами сокращен список переменных. В результате " усечения" сформирована совокупность признаков, отражающих рыночную долю по шести видам продукции (Х1, Х2, Х3, Х4, Х7, Х8).
Анализ показал, что алгоритмы кластерного анализа следует формулировать в терминах дистанций, которые представляют собой расстояние между объектами. За меру однородности объектов нами принята наиболее часто используемая метрика - евклидово расстояние [7, с. 754]. Данная метрика имеет определенные преимущества. Например, расстояние между двумя объектами не изменяется при введении в анализ нового объекта, который может оказаться несущественным [8]. Примененный метод является эффективным приемом группировки параметров схожести объектов: чем ближе они между собой в данной метрике, тем объекты более подобны и наоборот. Без этого само понятие " кластер" во многом теряет смысл.
Методика измерения евклидова расстояния предполагает вычисление геометрического расстояния в многомерном пространстве и в классическом варианте, рассчитывается следующим образом [8]:
где d¡k - расстояние между ¡-м и к-м объектами; ¡, к... - объекты наблюдения;
1...Л - количество переменных, которыми описываются объекты (описания объектов);
/ = 1...Ы - индекс переменной (количество показателей, характеризующих функциональную составляющую объектов / = 1, 2, 3.. .Л/);
х/, х - численные значения/-й переменной для ¡-го и/-го объектов, соответствующие признаку N (значения показателей каждой функциональной составляющей ¡-го и /-го кластера).
Вместе с тем анализ показал, что евклидово расстояние отражает меру сходства или близости объектов между собой по всей совокупности используемых признаков. Иными словами, служит интегральной мерой сходства объектов между собой, что выражается через двухместную действительную функцию Б (х1, х2), которая, как показал анализ, обладает следующими свойствами:
(2)
Б (х1, х2) Ф 0 - невозможность возникновения отрицательного расстояния;
Б (х1, х2) = 0 только тогда, когда х1 = х2 - сходство тождественных объектов;
Б (х1, х2) = Б (х2, х1) - симметричность расстояния;
Б (х1, х2) + Б (х2, х3) Ф Б (х1, х3) - неравенство треугольника (длина любой стороны треугольника не больше суммы длин двух оставшихся).
Следовательно, симметричная матрица расстояний Б будет иметь следующий вид:
Б =
( 0 йХ2 ... ¿1р ^ ^21 0 ... ^2 р
V ^ dp2 ... 0
(3)
где ё - расстояние между различными объектами, которые соответствуют определенному кластеру 1.. .р; р - число кластеров.
Таким образом, перед началом кластеризации все объекты считаются отдельными кластерами. Следовательно, в нашем случае изначально выделено 402 (6 продуктовых групп для 67 предприятий, 6 х 67 = 402) кластера, каждый из которых включает по одному элементу.
Проведенные исследования показали, что для большого числа наблюдений (более 30) следует применять метод к-средних, который имеет следующий алгоритм [7, 11]:
на нулевом шаге за центры искомых к кластеров принимают случайно выбранные к наблюдений - точки ё2р! ..., ёкр; каждому кластеру присваивают единичный вес;
на первом шаге находят расстояния от точки ^р+ 1 до центров кластеров, построенных на предыдущем шаге, а точку ^р+ 1 относят к кластеру, расстояние до которого минимально, после чего рассчитывают новый центр тяжести этого кластера (как взвешенное среднее по каждому показателю) и вес кластера увеличивают на единицу; все остальные кластеры остаются неизмененными (с прежними центрами и весами); на втором шаге аналогичную процедуру выполняют для точки ё^; и так далее до ёкр+402.
Для проведения расчетов по кластеризации методом к-средних нами использован специализированный программный пакет 81аЙ8Йса 6.0, где данная процедура выполняется автоматически. В результате решения задачи были выявлены 5 различных кластеров.
Анализ средних значений в кластерах по рассматриваемым переменным показал, что каждая из выделенных групп имеет четко выраженные отличия от других кластеров (рис. 2).
Например, в первый кластер вошли 7 предприятий, занимающих наибольшую долю рынка в категории " Казеин - Х8" и относительно высокие показатели по таким продуктам, как "Масло сливочное - Х1" и "Цельномолочная продукция - Х4" (ОАО "Молочные продукты" - 11,5 %, ОАО "Оршанский ЗПС" - 8,5 % и др.). Ко второму кластеру были отнесены 4 предприятия, которые в больших объемах производят цельномолочную продукцию (ОАО "Савушкин продукт" - 12,3 %, КПУП "Гормолзавод № 3" - 10,6; ОАО " Гормолзавод .№ 1" - 7; ОАО " Гормолзавод №> 2" - 5 %). Четвертый кластер представляет собой группировку, в которую вошло 41 предприятие, не имеющее какой-либо выраженной специализации.
Для проведения адекватной проверки надежности результатов кластеризации нами были использованы следующие методы [7, с. 763]:
1. Анализ евклидова расстояния между кластерными центрами, который показал, что выявленные классы объектов хорошо разделены (>1) (табл. 2);
2. Кластеризация, выполненная несколько раз, при случайном изменении порядка случаев в выборке показала, что полученное решение является стабильным.
Результаты проведенной выше кластеризации были применены нами для качественного описания выбранной совокупности предприятий. На основе полученной информации представляется возможным выработать структуру и состав экономического кластера в молочнопродукто-
Рисунок 2 - Показатели средних кластерных центров по переменным в выявленных кластерах Примечание. График составлен автором по материалам кластерного анализа.
□
—(V Кластер 1 -□ - Кластер 2 '"О" Кластер 3 Кластер 4 Кластер 5
XI
Х2 Х3 Х4 Х7 Х8
Переменные
Кластер Кластер Кластер Кластер Кластер
№ 1 № 2 № 3 № 4 № 5
Кластер №1 0,000000
Кластер №2 3,925416 0,00000
Кластер №3 3,607168 3,68515 0,00000
Кластер №4 2,626204 3,38728 2,83789 0,00000
Кластер №5 4,468990 4,63256 4,45060 4,13276 0,00000
Примечание. Таблица составлена автором по материалам кластерного анализа.
вом подкомплексе республики. Предприятия, вошедшие в классы, где сложились наибольшие объемы производства по определенным категориям (1,2,3,5 кластеры), могут стать точками роста, вокруг которых следует группировать различными методами (реорганизация, присоединение и др.) производителей, до настоящего времени не сумевших занять определенные рыночные ниши (4-й кластер).
Вместе с тем формирование эффективной кластерной стратегии развития молочнопродуктового подкомплекса в АПК Беларуси предполагает разработку методологической основы построения системы взаимодействия молокоперерабатывающих предприятий, сельхозпроизводителей, торговых посредников, государственных органов и других технологически связанных организаций и учреждений.
Заключение. Во главу стратегии развития АПК должны быть положены экономические интересы в области производства и сбыта продовольствия, конечного потребительского спроса. Такая направленность не только дает основания для динамичного развития предприятий АПК, но и позволяет выработать механизмы развития конкуренции и поддержания сбалансированности спроса и предложения, что, в свою очередь, является неотъемлемым условием эффективного функционирования экономических кластеров. Как отмечает М. Портер, способность таких кластеров эффективно использовать внутренние ресурсы имеет принципиальное значение, так как конкурентоспособность страны, по его мнению, следует рассматривать через призму внешнеэкономической деятельности не отдельных предприятий, а кластеров - объединений фирм или различных отраслей [5]. Следовательно, наличие внутренней конкуренции является важным условием достижения перспективных конкурентных преимуществ на внешнем рынке.
Как показывает анализ, взаимосвязь национальных экономических интересов и стратегии развития экономических кластеров может быть представлена в форме иерархической модели управления кон-
куренто-способностью экономических кластеров в агропромышленном секторе.
Также применение кластерной стратегии в управлении национальными экономическими интересами ведет к общему усилению конкурентоспособности страны, регионов, отраслей и отдельных предприятий. Это объясняется тем, что одно или несколько предприятий, достигая конкурентоспособности на мировом рынке, распространяет свое положительное влияние на ближайшее окружение: поставщиков, потребителей и конкурентов, а их развитие, в свою очередь, оказывает влияние на дальнейший рост конкурентоспособности самой организации.
В итоге формируется продуктовый кластер - сообщество предприятий и тесно связанных отраслей, взаимно способствующих росту добавленной стоимости конечного продукта, повышению совокупной конкурентоспособности системы и эффективности деятельности каждого из партнеров по кластеру. Для всей экономики государства кластеры выполняют роль точек роста внутреннего рынка. Вслед за первым могут образовываться новые кластеры, и конкурентоспособность перерабатывающих предприятий внутри страны и за рубежом в целом увеличивается. В данном аспекте можно утверждать, что дальнейшее увеличение эффективности хозяйствования в АПК может быть достигнуто именно за счет целенаправленного усиления позиций отдельных кластеров.
Таким образом, факторы развития мировой экономики и растущей конкуренции определяют условия, в которых традиционное деление АПК страны на секторы и отрасли уже не может быть признано достаточно эффективным. Ведущую роль следует отдавать продуктовым кластерам -системам взаимосвязей фирм и организаций.
В данной связи актуальным является предложенная нами методика выявления потенциальных кластерных структур в агропромышленном секторе, основанная на статистической процедуре кластерного анализа. Такой подход позволяет выделять группы предприятий, на базе которых можно будет формировать устойчивые и конкурентоспособные на международном рынке кластерные образования.
Суть выводов, вытекающих из кластерного анализа, заключается в том, что в АПК Республики Беларусь нами предлагается выделить особую группу предприятий - лидеров рынка, которые должны стать точками или полюсами роста АПК республики. В результате возникает эффект " агломерации", то есть концентрации соперников, их покупателей и поставщиков, что должно способствовать росту специализации и объемов производства по основным видам продукции, рассмотренным нами в кластерном анализе.
Например, установлено, что производство сыров целесообразно сконцентрировать в шести предприятиях (5-й кластер): ОАО " Березовский СК"; ОАО " Кобринский МСЗ"; ОАО " Пинский МК"; ОАО " Гродно-молкомбинат"; ОАО " Щучинский МСЗ"; ОАО " Слуцкий СК". Это предполагает, во-первых, рост специализации названных производителей, во-вторых, привлечение инвестиций в разработку новых продуктов (сыров), рост (в том числе через интеграцию с организациями, которые не имеют определенной специализации) и обновление производственных мощностей, в-третьих, увеличение доли маркетинговых (исследования рынка, анализ потребителей, коммуникации, сбыт, в том числе фирменная торговля) затрат в себестоимости продукции.
Следовательно, основной задачей кластерного анализа следует признать создание эффективной системы организации и функционирования агропромышленного производства Беларуси, нацеленной на рост конкурентоспособности на внутреннем и внешнем рынке независимо от конъюнктуры и условий мировой экономики. Во главу стратегии кластерного развития АПК республики следует поставить соответствие национальным экономическим интересам, которые выражаются в необходимости обеспечивать стабильность и конкурентоспособность национального агропромышленного комплекса. Вместе с тем развитие кластерной политики предполагает усиление роли маркетинговых функций, в частности, функций фирменной торговли, которая при должном внимании должна занимать системообразующее место.
Список использованной литературы
1. Гусаков, В.Г. Какой должна быть инфраструктура и стратегия инновационной экономики / В.Г. Гусаков // Наука и инновации. - 2006. - № 7. - С. 38-42.
2. Яшева, Г.А. Кластерная стратегия в повышении конкурентоспособности экономики / Г.А. Яшева // Экономический бюллетень НИЭИ Министерства экономики Республики Беларусь. - 2007. - № 5. - С. 77-93.
3. Просветов, И. Не надо "Сказок" / И. Просветов, И. Телицына // Компания. Деловой еженедельник. [Электронный ресурс]. - 2000. - № 21. - Режим доступа: М1р://%'%'№:ко.ги/11оситеп1а8р?11_по=1767. - Дата доступа: 25.06.2005.
4. Пилипенко, И.В. Новая геоэкономическая модель развития страны: повышение конкурентоспособности с помощью развития кластеров и промышленных районов / И.В. Пилипенко // Безопасность Евразии. - 2003. - № 3. - С. 580-604.
5. Цихан, Т.В. Кластерная теория экономического развития / Т.В. Цихан // Теория и практика управления [ Электронный ресурс]. - 2003. - № 5. - Режим доступа: http://wwW:Subcontractru/Docum/DocumShow_DocumID_168:htmL -Дата доступа: 08.04.2006.
6. Портер, М. Конкуренция / М. Портер. - М.: Изд. дом "Вильямс", 2002. - 496 с.
7. Малхотра, Н.К. Маркетинговые исследования: практическое рук. / Н.К. Мал-хотра - 3-е изд.: пер. с англ. - М.: Изд. дом "Вильямс", 2003. - 960 с.
8. Электронный учебник по статистике // StatSoft, Inc. [Электронный ресурс]. - 2001. - Режим доступа: http://www.statsoft.ru/home/textbook/default.htm. -Дата доступа: 08.06.2004.
9. Ивашковский, С.Н. Экономика: микро- и макроанализ: учеб.-практ. пособие / С.Н. Ивашковский. - 2-е изд. - М.: Дело, 2001. - 376 с.
10. Фурс, Н.Н. Конкурентоспособность продовольственных товаров / Н.Н. Фурс. - Минск: УП "ИВЦ Мифина", 2004. - 346 с.
11. Калинина, В.Н. Введение в многомерный статистический анализ: учеб. пособие ГУУ / В.Н. Калинина, В.И. Соловьев. - М., 2003. - 66 с.
Информация об авторе
Пилипук Андрей Владимирович - кандидат экономических наук, заведующий сектором экономики перерабатывающей промышленности Государственного предприятия "Институт системных исследований в АПК НАН Беларуси". Информация для контактов: тел. (раб.) 8(017) 278-84-54. E-mail: [email protected]
Дата поступления статьи - 7мая 2009 г.
УДК631.158:658.32
АДАПТАЦИЯ ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО МЕХАНИЗМА ОПЛАТЫ ТРУДА В АГРАРНОМ СЕКТОРЕ ЭКОНОМИКИ К НОВЫМ УСЛОВИЯМ ХОЗЯЙСТВОВАНИЯ В.Н. РЕДЬКО, кандидат экономических наук, доцент Д.В. РЕДЬКО, аспирант УО " Белорусская государственная сельскохозяйственная академия"
ADAPTATION OF ORGANIZATIONAL AND ECONOMIC MECHANISM OF REMUNERATION OF LABOUR IN AGRICULTURAL SECTOR OF ECONOMICS TO NEW TERMS OF ECONOMIC MANAGEMENT
V REDKO, the candidate of economic sciences, the associate professor D. REDKO, the post graduate student The Establishment of Education "The Belorussian State Agricultural Academy"
В статье рассмотрены опыт, проблемы и перспективы адаптации организационно-экономического механизма оплаты труда в аграрном секторе экономики к новым условиям хозяйствования. Показано несо-
The article discusses experience, problems and prospects of adaptation of organizational and economic mechanisms of remuneration of labour in the agrarian sector of economics to new management conditions. This
