CC BY
132
Оригинальная статья/Original article_
УДК 332.13 ~ DOI: http://doi.org/10.20914/2310-1202-2016-4-476-483_
Система индикаторов для оценки потенциала формирования _кластера в регионе_
Айса А. Манцаева 1 amancaeva@yandex.ru _Татьяна Г. Деликова 2 delikova.t@rambler.ru_
1 отдел экономических исследований, институт комплексных исследований аридных территорий, ул. Хомутникова, 111, г. Элиста,
358005, Россия_
Реферат. В статье представлен результат разработки системы индикаторов для оценки перспектив формирования кластерных структур в регионе, причем каждый из этих индикаторов отражает специфическое свойство кластеров - взаимосвязанность или эффективность. Полнота и глубина системы показателей обеспечены использованием системного подхода и отражением количественных и качественных аспектов процесса формирования кластеров. Особенностью методики является использование индикаторов, требующих ведения специального учета и позволяющих отслеживать состояние кластера на определенной стадии развития. Апробация системы индикаторов произведена на примере туристской отрасли, что обусловлено, во-первых, высокими темпами развития сферы туристских услуг по сравнению с отраслями материального производства, а, во-вторых, повышенным интересом к вопросу создания в регионах туристско-рекреационных кластеров со стороны руководства страны. Количественные индикаторы формирования и развития туристско-рекреационных кластеров -территориальная близость компаний участников кластера, эффективность отрасли для региональной экономики, инновационная активность, экспорт производимых товаров и услуг, рассчитаны для регионов Южного и Северо-Кавказского федеральных округов. Универсальность методики обеспечивает ее эмпирическая база - официальные данные Росстата, Федерального агентства по туризму, а также результаты массовых социологических опросов, проводимые во всех субъектах страны в рамках ежегодного «Мониторинга качества предоставления государственных и муниципальных услуг» (на материалах Республики Калмыкия). В целом, нам представляется, что применение разработанной системы индикаторов будет способствовать интенсификации и повышению качества кластерной политики, реализуемой региональными органами исполнительной власти и органами местного самоуправления.
The system of indicators for regional cluster formation assessment
Aisa A. Mantsaeva 1 amancaeva@yandex.ru _Tatyana G. Delikova 2 delikova.t@rambler.ru_
1 department of economic research, Arid territories integrated research institute, Homutnikova str, 111, Elista, 358005, Russia Summary. The article shows the result of working-out the cluster formation assessment system, and each indicator of this system reflect the specific clusters property - cooperation and efficiency Completeness and depth of the system of indicators provided by systematic approach and a representing of quantitative and qualitative aspects of cluster formation process. A feature of the technique is the use of indicators that require a special accounting and enable tracking of a certain stage of cluster development. Testing the system of indicators produced by the example on the tourism industry, which is due, firstly, the high development rate of the tourist services sphere in comparison with the branches of material production, and, secondly, the increased interest in the establishment of regional tourism and recreation clusters with the country's leadership. Quantitative indicators of the formation and development of tourism and recreation clusters - geographic proximity of companies cluster members, the effectiveness of the sector for the regional economy, innovation activity, exports of goods and services, intended for the regions of the South and the North Caucasian Federal District. Universality technique ensures its empirical base - official data from Rosstat, the Federal Agency for Tourism, as well as the results of mass opinion polls carried out in all regions of the country as part of the annual ""Monitoring the quality of public and municipal services" (on the Republic of Kalmykia material). In general, we believe that the application of the developed system of indicators will contribute to intensify and improve the quality of cluster policy, implemented by the regional executive bodies and local authorities
Keywords: cluster, regional economy, cluster evaluation, monitoring the formation of a cluster, tourist cluster
Введение
В условиях нарастающей конкуренции между регионами инновационные программы территориального развития и модернизации должны опираться на активное развитие ограниченного числа приоритетных для каждого региона сильных отраслей. Именно поэтому кластерная политика, как «система государственных мер и механизмов стимулирования и поддержки кластеров, обеспечивающих устойчивое, сбалансированное экономическое развитие регионов и страны в целом, внедрение инноваций, реализацию сравнительных преимуществ данных территорий» [1], признается наиболее действенным инструментом повышения эффективности и конкурентоспособности региональных экономических систем.
Для цитирования Манцаева А. А., Деликова Т. Г. Система индикаторов для оценки потенциала формирования кластера в регионе // Вестник ВГУИТ. 2016. № 4. С. 476-483. ёо1: 10.20914/2310-1202-2016-4-476-483
В российской практике кластерная политика по большей части направлена на формирование и укрепление вновь образованных кластеров, нежели на развитие и поддержку уже существующих [2]. А поскольку искусственное создание кластера в регионе является долгим и весьма затратным процессом, важным этапом становится оценка потенциала формирования кластера в той или иной отрасли.
Многочисленные подходы к выявлению и формированию кластеров в различных секторах экономики освещены в трудах зарубежных и российских ученых: М. Портера [3], О. Солвелла, Г. Линдквиста, К. Кетелса [4], К. Koschatzky и V. Lo [5], Д. Шеннона [6], Г. Боуш [7], М. М. Гузева и Н. А. Мишуры [8] и других.
For citation
Mantsaeva A. A., Delikova T. G. The system of indicators for regional cluster formation assessment. Vestnik VSUET [Proceedings of VSUET]. 2016. no. 4. pp. 476-483. (in Russian). doi:10.20914/2310-1202-2016-4-476-483
При этом большинство теоретических и практических подходов к выявлению потенциала формирования кластеров использует как качественные оценки, так и количественный анализ [9]. А источниками информации служат не только данные официальной государственной статистики, но и косвенная информация - научные публикации, данные анкетирования, интервьюирования, «фокус-групп», экспертных опросов, отчеты отраслевых ассоциаций и другое.
Подобное комбинирование методов и данных имеет ряд преимуществ, однако вызывает сложности в практической реализации из-за ограниченного доступа к результатам, полученным отраслевыми организациями и во время социологических опросов, а также невозможности сопоставить эти результаты в годовой динамике и по субъектам РФ. В этой связи возникает необходимость разработки и внедрения универсальных индикаторов для оценки потенциала формирования кластера, позволяющих производить расчеты для любого региона. В основе расчетов должны лежать, прежде всего, общедоступные и сопоставимые данные официальной государственной статистики. Вместе с тем, надо признать, что официальная статистика далеко не в полной мере учитывает аспекты кластерного развития; и, следовательно, система индикаторов должна дополняться специфическими показателями, источниками для расчета которых являются унифицированные общероссийские исследования.
В настоящей статье представлено авторское видение системы индикаторов для оценки перспектив формирования кластерных структур в регионе. Логическая схема исследования имеет сходство с подходом А.Г. Афониной: каждый индикатор отражает то или иное специфическое свойство кластеров [10], - однако состав индикаторов более узко специализирован с тем, чтобы полнее отвечать целям качественной оценки условий формирования кластера в регионе. Предложены некоторые индикаторы, требующие ведения специального учета и позволяющие отслеживать состояние кластера на определенной стадии развития.
На примере туристской отрасли произведена оценка потенциала формирования туристско-рекреационных кластеров в Южном и СевероКавказском федеральных округах. Этот выбор обусловлен тем, что в настоящее время сфера туристских услуг развивается более высокими темпами по сравнению с отраслями материального производства, а создание туристско-рекреаци-онных кластеров признано руководством страны перспективным направлением повышения эффективности и конкурентоспособности региональных экономических систем [11].
В определении термина «туристско-рекреационный кластер» авторы следовали общему походу, согласно которому это
«географически соседствующие взаимосвязанные компании, общественные организации и связанные с ними органы государственного управления, формирующие и обслуживающие туристские потоки, использующие рекреационный потенциал территории» [12].
Эмпирической базой для разработанной системы индикаторов послужили данные Росстата, Федерального агентства по туризму и результаты массовых социологических опросов, проводимые во всех субъектах страны в рамках ежегодного «Мониторинга качества предоставления государственных и муниципальных услуг» [13] (на материалах Республики Калмыкия).
Предлагаемая методика содержит две группы индикаторов: количественные и качественные. Рассмотрим их последовательно.
Количественные индикаторы
Свойство кластера - территориальная близость компаний-участниц кластера (1)
Расположение компаний-участниц кластера на относительно компактной территории приводит к снижению издержек и усилению конкурентоспособности этих компаний и кластера в целом.
Из различных определений туристско-рекреационного кластера [14] можно выявить следующий субъектный состав: организации, обеспечивающие подготовку и проведение путешествий (турфирмы, турагентства, турбюро и др.), средства размещения (отели, гостиницы, кемпинги и др.), учреждения общественного питания, транспортные и рекламные кампании. Поэтому для характеристики территориальной близости предприятий туристско-рекреацион-ного кластера, на наш взгляд, представляется возможным взять показатель плотности, рассчитываемый по следующей формуле:
(1)
где N. - количество предприятий I -ой отрасли, задействованных в производстве и предоставлении туристского продукта, а ^ - площадь территории региона.
Свойство кластера - эффективность отрасли для региональной экономики (2)
Предполагается, что в регионе присутствия кластера достигается высокая производительность за счет доступа к специализированным факторам производства и рабочей силе, а также специализированной информации внутри кластера и общественным благам. И эффективность региональной экономики рассчитывается, как превышение темпа роста ВРП над темпом роста ВВП.
Применительно к конкретной отрасли, ее эффективность для региональной экономики можно оценить с помощью следующего индикатора:
= Т Утр врп (2)
где Е// - эффективность i -ой отрасли, Тр — средний темп продукции I -ой отрасли в регионе за последние 5 лет, а ТРврп - средний темп роста внутреннего регионального продукта за аналогичный период.
Следовательно, индикатор эффективности отрасли туризма для региональной экономики будет следующий:
^ ' (3)
ТР
Е/тр = туРр
ТР
± ± т>
где ТРтур — средний темп роста объемов платных туристских услуг в регионе за последние 5 лет, а ТРВРП — средний темп роста внутреннего регионального продукта за аналогичный период.
Свойство кластера - инновационная активность (3)
К основным направлениям инновационной деятельности в сфере туризма специалисты относят [15]:
• внедрение новых туристских маршрутов, выпуск нового туристского и ресторанного продукта, предоставление новых гостиничных услуг и т. д.;
• применение новой техники и технологий;
• использование новых туристских ресурсов;
• применение новых способов и методов организации бизнес-процессов;
• открытие новых направлений и новых рынков сбыта и другое.
Как можно заметить, многие инновации, внедренные в других сферах хозяйствования, могут успешно использоваться в туристской отрасли. Например, разработки в сфере информационных технологий уже давно и широко используются гостиничными предприятиями, туристскими агентствами, транспортными компаниями. Создание туристского продукта, обслуживание туристов, бронирование авиа-и железнодорожных билетов - все эти процессы перешли на качественно новый уровень с внедрением последних разработок в сфере информационных технологий. Поэтому на наш взгляд, на стадии формирования кластера целесообразно рассчитывать инновационную активность региона в целом.
Для этого мы воспользовались методикой, предложенной коллективом авторов А.П. Егорши-ным, В.А. Кожиным, Э.Н. Кулагиной и др. [16], согласно которой, инновационную активность региона можно рассчитать с помощью трех коэффициентов: экстенсивного, интенсивного и интегрального.
Экстенсивный коэффициент инновационной активности региона определяется по формуле: Т„„ -100%
К„„ =-
Т
(4)
где Кэкс - доля предприятий, занимающихся исследованиями и разработками, в общем их числе; Тин - число предприятий, занимающихся
исследованиями и разработками; Тсов - общее число предприятий и организаций.
Интенсивный показатель инновационной активности бизнеса определяется по формуле: О -100%
Финнов
К =-
О
л^СС
(5)
где Кинт - доля инновационной продукции в ее общем выпуске; О - объем инновационной продукции, млн рублей; Осов - совокупный объем производства в регионе (объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами), млн рублей.
Однако, поскольку результаты инновационной деятельности всегда проявляются со значительным временным лагом, то мы решили учесть еще затраты на внутренние научные исследования и разработки С1инное, млн рублей и затраты на технологические инновации Сввов, млн рублей. Поэтому в нашем исследовании интенсивный показатель немного преобразовался: (О + С1 + С2 ) -100%
\л~иннов иннов иннов'
К =-
О
(6)
В качестве обобщающего показателя используется интегральный коэффициент инновационной активности бизнеса, который вычисляется как среднее геометрическое интенсивного и экстенсивного коэффициентов:
К = 1К - К (7)
интег у экс инт V /
На стадии развития туристско-рекреацион-ного кластера необходимо вести учет всех нововведений. Возможным индикатором инновационной активности в кластере является удельный вес материальной выгоды М1тур, полученной
от применения новой техники и технологий, новых внедренных туристских маршрутов, выпуска новых туристских и ресторанных продуктов, предоставления новых гостиничных услуг в общем объеме платных туристских услуг:
1пПО^р = М1т>/О (8)
/ ¿--тур
Свойство кластера - экспорт производимых товаров и услуг (4)
Внешнеэкономическая деятельность, т. е. осуществление экспорта производимых товаров и услуг за пределы региона, является приоритетным направлением развития любого кластера.
Поскольку специфика туристского продукта такова, что потребитель едет за ним сам, то аналогией доли экспорта для туристско-рекреационного кластера может выступать доля иностранных туристов в общем количестве гостей, посетивших регион:
(9)
рТ = ПРТ!
где Прт — число иностранных туристов, посетивших регион за год, п — общее число туристов, посетивших регион за аналогичный период.
Таблица 1.
Количественные индикаторы формирования и развития туристско-рекреационных кластеров в регионах Южного и Северо-Кавказского федеральных округов
Table 1.
Quantitative indicators of tourist and recreational cluster's formation and development in the Southern and
North Caucasian Federal Districts
Свойства кластера | Cluster properties Территориальная близость компаний-участниц кластера The proximity of the companies cluster members Эффективность отрасли для региональной экономики The effectiveness of the sector for the regional economy Инновационная активность Innovative Activity Экспорт производимых товаров и услуг Exports of goods and services
Формула для расчета индикатора | The formula for calculating the indicator e-T.j/s ТР / Eff — Щ>Р/ EJJ тур /TP / 11 ВРП К ~ К • К* интег \ экс ин т ft — nFT/ / n
Южный федеральный округ | Southern Federal District 81,2 1,68 0,61 0,07
Республика Адыгея | Republic of Adygea 87,2 -0,23 0,70 0,02
Республика Калмыкия | Republic of Kalmykia 4,8 0,72 0,15 0,08
Краснодарский край | Krasnodar region 227,8 1,59 0,23 0,07
Астраханская область | Astrakhan region 45,0 0,90 0,70 0,09
Волгоградская область | Volgograd region 44,1 2,80 0,84 0,07
Ростовская область | Rostov region 86,5 2,00 1,00 0,08
Северо-Кавказский федеральный округ | North Caucasian Federal District 52,9 -0,46 0,47 0,05
Республика Дагестан | The Republic of Dagestan 38,5 -0,96 0,16 0,07
Республика Ингушетия | The Republic of Ingushetia 63,3 - 0,14 0,11
Кабардино-Балкарская Республика | Kabardino-Balkar Republic 81,1 0,84 0,39 0,03
Карачаево-Черкесская Республика | Karachay-Cherkess Republic 38,0 0,88 0,29 0,02
Республика Северная Осетия - Алания | Republic of North Ossetia - Alania 90,5 2,51 0,28 0,02
Чеченская Республика | Chechen Republic 25,8 - 0,18 0,09
Ставропольский край | Stavropol region 54,3 2,02 0,65 0,05
Источник: составлено по ос жциальным публикациям Федеральной службы государственной статистики «Регионы Рос-
сии. Социально-экономические показатели. 2011-2015» и данным Федерального агентства по туризму URL: http://opendata.russiatourism.ru/7708550300-ObuemUslugRosturizm
Source: compiled from official publications of the Federal Service of State Statistics "Russia Regions. Socio-economic indicators. 2011-2015" and the Federal Agency for Tourism Available at: http://opendata.russiatourism.ru/7708550300-ObuemUslugRosturizm
Помимо описанных индикаторов, отражающих внешнюю, количественную сторону развития кластеров, предлагается оценивать «качество» кластера как системы, формирующей особые взаимосвязи между хозяйствующими субъектами и производящей конкурентоспособный продукт.
Качественные индикаторы
Свойство кластера - взаимодействие региональной образовательной системы с предприятиями кластера (5)
Огромное значение для всякого кластера имеет тесное сотрудничество предприятий основной и взаимодополняющих отраслей с региональной
системой образования [17]. Действительно, наличие специалистов необходимого уровня и профиля зачастую становится решающим фактором дальнейшего существования и развития кластера.
На наш взгляд, на стадии формирования туристско-рекреационного кластера необходимо учитывать присутствие в регионе образовательных учреждений и центров повышения квалификации, ведущих подготовку специалистов по направлениям в области туризма и связанных отраслей. Возможным индикатором может выступать общее количество выпускников этих направлений: «Экономика туризма», «Менеджмент в туризме и гостеприимстве», «Проектирование в туризме», «Гостиничное дело», подготовка поваров, кондитеров и парикмахеров в профессиональных лицеях и т. д.:
В
(10)
где l - количество специалистов, бакалавров, технологов и т. д., подготовленных местными образовательными учреждениями для i — ой отрасли (туризма и связанных с ним).
К сожалению, на сегодняшний день такая информация есть только в разрезе федеральных округов [18]. Рассчитанный показатель для Южного федерального округа составляет 2551 человек, для Северо-Кавказского - 1398.
На стадии развития туристско-рекреационного кластера для оценки эффективности взаимодействия региональной образовательной системы с предприятиями кластера (EES - the Effectiveness of the Education System) можно рассчитывать долю работников кластера, подготовленных местными образовательными учреждениями:
Xn if — ¿—li-l i
EESmyp - '
(11)
где ^ " 1к — число специалистов, бакалавров,
технологов и т. д. туристско-рекреационного кластера, подготовленных местными образовательными учреждениями, а — общее число
занятых в туристско-рекреационном кластере.
Свойство кластера - взаимодействие предпринимательской среды и государства (6)
Успех кластеров обусловлен тесным взаимодействием предприятий основной и взаимодополняющих отраслей с государственными органами управления [19, 20].
В качестве индикатора, характеризующего эффективность взаимодействия предпринимательской среды и государства, предлагается рассчитывать обобщенный индекс удовлетворенности качеством предоставления государственных и муниципальных услуг [21].
Эмпирической базой для него служат результаты массовых социологических опросов, проводимых ежегодно во всех регионах РФ в соответствии с унифицированной общероссийской методикой [22].
Апробация этого индикатора была произведена на материалах Республики Калмыкия и показала, что фактически каждый третий предприниматель в регионе не доволен, как в целом качеством полученной им государственной или муниципальной услуги, так и каждым из ее аспектов. Так, для предпринимателей (их представителей), получавших услуги, не предусматривающие государственную пошлину, этот индикатор составил 66,2%, а для получателей, услуга которых предусматривала государственную пошлину, - 64,3%.
Свойство кластера - сотрудничество предприятий основной и взаимодополняющих отраслей кластера (7)
Важнейшей характеристикой кластера, приводящей к снижению издержек и усилению конкурентоспособности компаний-участниц кластера (и кластера в целом), является их активное сотрудничество. Для его измерения нам представляется возможным вести подсчет количества вновь заключенных договоров финансово-хозяйственной деятельности ^ (Мегасйоп of Вusinеss между предприятиями кластера, а также объем услуг, предоставленных в рамках этих договоров О1Б5.
Свойство кластера - высокое качество продукции и/или услуг кластера (8)
Конкурентоспособность кластера определяется качеством его продукции и/или услуг. На сегодняшний день основные требования к системам обеспечения качества туристских услуг формируются в соответствии с международным стандартом СТБ ИСО 9004-2-2000 «Система качества. Управление качеством и элементы качества», а также государственными стандартами Российской Федерации:
— ГОСТ 28681. 0-90 «Стандартизация в сфере туристско-экскурсионного обслуживания. Основные положения»;
— ГОСТ Р 50644-94 «Туристско-экскур-сионное обслуживание/Требования по обеспечению безопасности туристов и экскурсантов»;
— ГОСТ Р 50645-94 «Туристско-экскурси-онное обслуживание / Классификация гостиниц»;
— ГОСТ Р 50681-94 «Туристско-экскур-сионное обслуживание/ Проектирование туристских услуг»;
— ГОСТ Р 51185-98 «Туристские услуги. Средства размещения. Общие требования»;
— ГОСТ Р 50690-2000 «Туристские услуги. Общие требования».
i-l
Однако, несмотря на всеобъемлющую правовую базу, призванную облегчить создание системы качества туристского продукта, на практике существует масса самых разнообразных проблем, связанных с данным вопросом. Их определяют с помощью специальных методов маркетинговых исследований (исследование мнений потребителей), позволяющих детально определить и оценить уровень важности качественных признаков, которые связаны с обслуживанием клиентов.
Фактически все методы основываются на анкетных опросах, поэтому для измерения качества туристских услуг, предоставляемых предприятиями туристско-рекреационного кластера, на наш взгляд, также необходимо разрабатывать анкету. При этом первый ее вопрос должен касаться конкретной турфирмы, услугами которой воспользовался турист, остальные вопросы можно разбить на три блока:
1) блок утверждений для измерения ожиданий потребителей относительно качества туристских услуг в регионе. Ответы на вопросы даются в виде пятибалльной шкалы Лайкерта: «не важен» (1 балл) до «очень важен» (5 баллов), в третьем блоке шкала;
2) блок утверждений для определения степени важности критериев качества услуг для потребителей (от респондентов требуется распределить 100 баллов между пятью критериями качества услуг, исходя из степени важности каждого из критериев для респондента);
3) блок утверждений для измерения восприятия потребителями качества услуг, предоставленных в регионе. Ответы на вопросы даются также в виде пятибалльной шкалы Лайкерта: от «полное неудовлетворение» (1 балл) до «полное удовлетворение» (5 баллов).
При проведении подобного исследования можно решить две основные задачи: во-первых, понять, что потребитель рассчитывает получить при посещении региона, во-вторых, оценить воспринимаемое качество обслуживания в туристических фирмах кластера, услугами которых потребитель воспользовался.
На основании данных, полученных в ходе опроса, можно рассчитать:
ЛИТЕРАТУРА
1 Валицкий Д. А. Формирование кластерной политики как механизма развития экономики промышленных отраслей России // Вестник МГОУ. Серия «Экономика». 2010. № 1. С. 50-56.
2 Распоряжение Правительства Российской Федерации от 8 декабря 2011 г. № 2227 р «О Стратегии инновационного развития РФ на период до 2020 года».
3 Porter M.E. Cluster Mapping Methodology. Available at: http://clustermapping.us/content/cluster-mapping-methodology.
- рейтинг турфирм кластера;
- средние показатели по ожиданиям и восприятию;
- средний показатель по критерию качества услуг;
- средневзвешенный показатель по критерию качества услуг (рассчитывается по каждому из пяти критериев качества услуг с учетом степени важности критерия для потребителей);
- средние интегральные показатели по ожиданиям и восприятию (рассчитываются как средние показатели по анкете в целом, используются для отслеживания изменений в ожиданиях и восприятии в динамике).
Разница между «ожиданиями» и «восприятием» поможет понять, на каких аспектах туристской услуги необходимо сосредоточить усилия, а какие находятся на должном уровне.
Заключение
Существующий сегодня пробел в методическом обеспечении задач мониторинга процесса формирования кластеров в регионах обусловливает необходимость разработки универсальной системы формализованных показателей и создания специализированной базы данных. Преимуществом представленной системы индикаторов является, по мнению авторов, полнота отражения количественных и качественных аспектов процесса формирования кластеров. Построенная на системной основе, она отражает специфические свойства кластерных структур - взаимосвязанность и эффективность. Вместе с тем углубленный характер показателей, требует организации централизованного сбора специализированных данных с использованием опросов и экспертных оценок. Представляется, что организационно-финансовые сложности не должны становиться препятствием для реализации этой или иных методик, т. к. действующая система статистической информации объективно устарела и не отвечает меняющимся запросам современного общества. В целом применение разработанной системы индикаторов будет способствовать интенсификации и повышению качества кластерной политики, реализуемой региональными органами исполнительной власти и органами местного самоуправления.
4 Solvell O., Lindqvist G., Ketels C. The Cluster Initiative Greenbook. Stockholm, Ivory Tower, 2003, 94 p.
5 Koschatzky K., Lo V. Methodological framework for cluster analysis. Working Papers "Firms and Region". no. R1. 2007.
6 Shannon D. Tapping IMPLAN.s Data Mine to Identify and Analize Regional Industries and Industry Clusters for Connecticut. Available at: http://www.cerc.com/im-ages/customer-files/implan_paper.pdf
7 Боуш Г. Д., Мадгазин Д. И. Новый методологический подход к первичной диагностике бизнес-кластеров на базе качественных и количественных методов // Вестник Уральского федерального университета. Серия Экономика и управление. 2011. № 3. С. 17-29.
8 Гузев М М., Мишура Н. А Ресурсно-факторный подход к оценке перспектив формирования региональных территориально-производственных кластеров на юге России // Региональная экономика. Юг России. 2013. Т. 1. С. 42-48.
9 Мишура Н. А. Кластерная организация экономики: к вопросу об идентификации кластера // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2012. № 43. С. 37-44.
10 Растворцева С. Н., Череповская Н. А. Идентификация и оценка региональных кластеров // Экономика региона Отраслевые и межотраслевые комплексы. 2013. № 4. С. 123-133.
11 Афонина А. Г. Роль правительства в процессе кластеризации экономики // Журнал «Перспективы науки». 2011. № 1. С. 104-107.
12 Кружалин В. И. Научные основы формирования туристско-рекреационных кластеров на принципах государственно-частного партнерства // Устойчивое развитие туризма: стратегические инициативы и партнерство: международная научно-практическая конференция. Улан-Удэ. 2009.
13 Федеральная целевая программа: «Развитие внутреннего и въездного туризма в Российской Федерации (2011-2018 годы)» Постановление Правительства РФ от 02.08.2011 № 644 (ред. от 11.06.2016).
14 Порядок изучения мнения населения о качестве оказываемых государственных услуг. Постановление Правительства Республики Калмыкия от 18.04.2011 г. № 97. URL: http://www.еgоv08.m/actюnфroelk/pgu.html
15 Чабанюк О. В. Инновационный менеджмент в туристской дестинации «Московский регион» М.: Логос, 2014. 207 с.
16 Управление инновационным развитием региона. под ред. Н.П. Егоршина Н. Новгород: НИМБ, 2008. 288 с.
17 Пятинкин С. Ф. Развитие кластеров: сущность, актуальные подходы, зарубежный опыт Минск: Тесей, 2008. 72 с.
18 Доклад о состоянии и развитии туризма в Российской Федерации в 2014 году. Министерство культуры Российской Федерации. URL: http://mkrf.ru/upload/mkrf7 mkdосs2016/19_04_2016_08.pdf
19 Dohse D., Staehler T. BioRegio, BioProfile and the Rise of the German Biotech Industry. Kiel Working Paper, 2008. no. 1456.
20 Боуш Г. Д., Мадгазин Д. И., Кластерный подход к развитию региональной экономики: положительные и отрицательные эффекты // Материалы III Международной научно-практической конференции «Мир и Россия: регионализм в условиях глобализации Часть 2». С. 46-56.
21 Хашаева А. Б., Манцаева А. А. Качество предоставления государственных и муниципальных услуг как индикатор взаимодействия предпринимательской среды и государства при формировании мезоэкономических кластеров // Вестник экономики права и социологии. 2016. № 3. С. 82-86.
REFERENCES
1 Valitskii D. A. The formation of cluster policy as a mechanism of development of economy of industrial sector. Vestnik MGOU. Seriya "Ekonomika" [Proceedings of MGOU]. 2010. no. 1. pp. 50-56. (in Russian).
2 Rasporyazhenie Pravitel'stva Rossiiskoi Feder-atsii ot 8 dekabrya 2011 g. № 2227 r O Strategii innovatsion-nogo razvitiya RF na period do 2020 goda [The government of the Russian Federation from December 8, 2011 № 2227 R Strategy of innovative development of the Russian Federation for the period till 2020] (in Russian).
3 Porter M.E. Cluster Mapping Methodology URL: http://clustermapping.us/content/cluster-mapping-methodology
4 Solvell O., Lindqvist G., Ketels C. The Cluster Initiative Greenbook. Stockholm, Ivory Tower, 2003, 94 p.
5 Koschatzky K., Lo V. Methodological fiamewoik for cluster analysis. Working Papers "Firms and Region". 2007. no. R1
6 Shannon D. Tapping IMPLAN.s Data Mine to Identify and Analize Regional Industries and Industry Clusters for Connecticut. Available at: http://www.cerc.com/im-ages/customer-files/implan_paper.pdf
7 Boush G. D., Madgazin D. I. A new methodological approach to the primary diagnosis of business-clusters on the basis of qualitative and quantitative methods. Vestnik Ural'skogo federal'nogo universiteta. Seriya Ekonomika i upravlenie [Proceedings of the Ural Federal University. Series Economics and management]. 2011. no. 3. pp. 17-29. (in Russian).
8 Guzev M. M., Mishura N. A. Resource-factor approach to the assessment of the prospects of formation of regional territorial-industrial clusters in the South of Russia. Re-gional'naya ekonomika. Yug Rossii [Regional economy. The South Of Russia]. 2013. V. 1 pp. 42-48. (in Russian).
9 Mishura N. A. Cluster organization of economy: the issue of identification of the cluster. Natsional'nye interesy: prioritety i bezopasnost' [National interests: priorities and security]. 2012. no. 43. pp. 37-44. (in Russian).
10 Rastvortseva S. N., Cherepovskaya N. A. Identification and assessment of regional clusters. Ekonomika regiona Otraslevye i mezhotraslevye kom-pleksy [The region's economy Sectoral and intersectoral complexes]. 2013. no. 4. pp. 123-133. (in Russian).
11 Afonina A. G. The role of the government in the process of clustering economy. Zhurnal "Perspek-tivy nauki" [Prospects of Science Magazine]. 2011. no. 1. pp. 104-107. (in Russian).
12 Kruzhalin V. I. Scientific bases of formation of tourist and recreational clusters on the basis of public-private partnership Ustoichivoe razvitie turizma: strate-gicheskie initsiativy i partnerstvo: mezhdunarodnaya nauchno-prakticheskaya konferentsiya [Sustainable development of tourism: strategic initiatives and partnership: the international scientific-practical conference]. Ulan-Ude, 2009. (in Russian).
13 Federal'naya tselevaya programma: Razvitie vnutrennego i v"ezdnogo turizma v Rossiiskoi Feder-atsii (2011-2018 gody) Postanovlenie Pravitel'stva RF ot 02.08.2011 № 644 (red. ot 11.06.2016). [Federal target program: Development of domestic and inbound tourism in the Russian Federation (2011-2018) regulation of the Government of the Russian Federation of 02.08.2011 № 644 (ed. by 11.06.2016).] (in Russian).
14 Poryadok izucheniya mneniya naseleniya o kachestve okazyvaemykh gosudarstvennykh uslug. Postanovlenie Pravitel'stva Respubliki Kalmykiya ot 18.04.2011 g. № 97. [Procedure for the study of public opinion on the quality of public services. Resolution of the government of the Republic of Kalmykia dated 18.04.2011 No. 97.] URL: http://www.egov08.ru/ac-tion/proekt/pgu.html (in Russian).
15 Chabanyuk O. V. Innovatsionnyi menedzhment v turistskoi destinatsii "Moskovskii region" [Innovation management in tourist destinations "Moscow region"] Moscow, Logos publ., 2014. 207 p. (in Russian).
16 Innovatsionnyi menedzhment v turistskoi destinatsii «Moskovskii region» Upravlenie inno-vatsionnym razvitiem regiona [Management of innovative development of the region ed by N.P. Egorshin] Novgorod, NIMB publ, 2008. 288 p. (in Russian).
17 Pyatinkin S. F. Razvitie klasterov: sushchnost', aktual'nye podkhody, zarubezhnyi opyt [Cluster development: the nature, current approaches, international experience] Minsk, Tesei publ., 2008. 72 p. (in Russian).
СВЕДЕНИЯ ОБ АВТОРАХ
Айса А. Манцаева мл. науч. сотр., отдел экономических исследований, институт комплексных исследований аридных территорий, ул. Хомутникова, 111, г. Элиста, 358005, Россия, amancaeva@yandex.ru Татьяна Г. Деликова к .э. н., заведующий отделом, отдел экономических исследований, институт комплексных исследований аридных территорий, ул. Хомутникова, 111, г. Элиста, 358005, Россия, delikova.t@rambler.ru
КРИТЕРИЙ АВТОРСТВА
Айса А. Манцаева обзор литературных источников по исследуемой проблеме, разработка системы индикаторов, выполнил расчёты, несёт ответственность за плагиат Татьяна Г. Деликова обзор литературных источников по исследуемой проблеме, консультация в ходе исследования, корректировала рукопись до подачи в редакцию
КОНФЛИКТ ИНТЕРЕСОВ
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
18 Doklad o sostoyanii i razvitii turizma v Rossiiskoi Federatsii v 2014 godu. Ministerstvo kul'tury Rossiiskoi Federatsii. [A report on the status and development of tourism in the Russian Federation in 2014. The Ministry of culture of the Russian Federation.] URL: http://mkrf.ru/up-load/mkrf/mkdocs2016/19_04_2016_08.pdf (in Russian).
19 Dohse D., Staehler T. [BioRegio, BioProfile and the Rise of the German Biotech Industry]. Kiel Working Paper, 2008. no. 1456.
20 Boush G. D., Madgazin D. I., Cluster approach to the development of regional economy: positive and negative effects. Materialy III Mezhdunarodnoi nauchno-prakticheskoi konferentsii "Mir i Rossiya: regionalizm v usloviyakh globali-zatsii" [Proceedings of the III International scientific-practical conference "Russia and the World: regionalism in the context of globalization, Part 2"] pp. 46-56. (in Russian).
21 Khashaeva A. B., Mantsaeva A. A. The quality of rendering state and municipal services as an indicator of the interaction between the business environment and the state in the formation of the meso-economic clusters. Vestnik ekonomiki prava i sotsiologii [Proceedings of law Economics and sociology]. 2016. no. 3. pp. 82-86. (in Russian).
INFORMATION ABOUT AUTHORS
Aisa A. Mantsaeva junior researcher, department of economic research, Arid territories integrated research institute, Homutnikova str, 111, Elista, 358005, Russia , amancaeva@yandex.ru
Tatyana G. Delikova candidate of economic sciences, head of department, department of economic research, Arid territories integrated research institute, Homutnikova str, 111, Elista, 358005, Russia , delikova.t@rambler.ru
CONTRIBUTION
Aisa A. Mantsaeva review of the literature on an investigated problem, development of a system of indicators, performed computations, is responsible of plagiarism Tatyana G. Delikova review of the literature on an investigated problem, consultation during the study, correct manuscript before filing in editing
CONFLICT OF INTEREST
The authors declare no conflict of interest.
ПОСТУПИЛА 23.10.2016 RECEIVED 10.23.2016
ПРИНЯТА В ПЕЧАТЬ 16.11.2016 ACCEPTED 11.16.2016
