CC BY
58
Ill
ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ РЕГИОНОВ И ОТРАСЛЕВЫХ КОМПЛЕКСОВ
и региональной власти необходимо усиливать внимание к ветствия требованиям повышения качества жизни и социаль-интернету как средству массовой информации в плане соот- ной ответственности.
Литература
1. Ложко В.В. Современные подходы к формированию качества жизни населения и человеческого капитала в национальной и региональной экономике // Проблемы современной экономики. — 2010. — №4. — С.255.
2. Яковлев И.П. Современные теории массовой информации. — СПб. — 2012.
3. Массмедиа российского медиаполиса. — СПб. — 2009.
4. Мозолин А.В. Проблемы управления имиджем региона: стратегические и технологические аспекты // В сб.: СМИ в современном мире. — СПб. — 2010. — С.131.
5. Российская периодическая печать. Состояние, тенденции и перспективы развития: Отраслевой доклад / Под ред. В.В. Григорьева. — М., 2011. (На сайте Роспечати).
УПРАВЛЕНИЕ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ОРГАНИЗАЦИЕЙ И ДИНАМИКОЙ РАЗВИТИЯ СЛОЖНЫХ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ ТЕРРИТОРИЙ
В.М. Рамзаев,
проректор по научной работе и экономическому развитию, заведующий кафедрой экономики
Международного института рынка (г Самара), доктор экономических наук
Е.А. Кукольникова,
доцент кафедры экономики Международного института рынка (г. Самара),
кандидат экономических наук kukva@imi-samara.ru
В статье представлена методология управления конкурентным развитием территорий, основанная на использовании методов динамического моделирования и кластерном подходе. Рассмотрены этапы разработанной методологии, обоснована целесообразность ее применения в современных экономических условиях.
Ключевые слова: управление конкурентным развитием территорий, кластерная структуризация, динамическое моделирование.
УДК 332.1 ББК 65.04
Развитию современной экономики свойственна явно выраженная и нестабильная динамика — резкое ускорение сменяется замедлением и наоборот. Так, снижение ВВП европейской экономики составило 6% в 2008-2009 гг., 1,5% в 2011 г., 0,2% в 2012 г. По итогам 2013 г. прогнозируется рост ВВП Евросоюза на 0,6%, в 2014 г. — на 1,2%. Дефицит бюджета еврозоны сократился с 4,2% ВВП в 2011 г. до 3,7% в 2012 г. Ожидается дальнейшее снижение дефицита до 2,8% ВВП в 2014 г. При этом правительственный долг увеличился до 91% ВВП в 2012 г. с 87% в 2011 г. [1]
Российская экономика, как менее устойчивая, демонстрировала еще более выраженные изменения. Рост ВВП за период 2001-2008 гг. составил 6,6%. В 2009-2011 гг. наблюдалось падение до 0,2% и опять рост в 2012 г. до 3,4%. Размер государственного долга составлял минус 9,5% ВВП в 2011 г. и 3% в 2012 г. Дефицит бюджета 4% в 2010 г., сменился профицитом в 0,8% в 2011 г. Однако сохранить положительную динамику не удалось, и 2012 г. был окончен с дефицитом 0,02%. [1]
В современных условиях даже незначительные изменения в монетарной политике значимых экономик мира приводят к существенным колебаниям широкого спектра макроэкономических показателей, включая конкурентоспособность многих других стран.
Традиционные теории, концепции и подходы в данной ситуации не предоставляют адекватного методологического аппарата управления конкурентоспособностью территорий, т.к. не учитывают в полной мере динамические свойства управляемых систем, в том числе спектр возможных изменений параметров системы в ответ на возмущения внешней среды.
Таким образом, неопределенная экономическая ситуация в России и мире в целях эффективного управления развитием территорий требует разработки новых подходов и методологии,
предусматривающих учет динамики процессов и явлений, возможности выбора оптимальной траектории в целях обеспечения устойчивости. При этом конкуренция остается важнейшим фактором, стимулирующим развитие и качественный рост сложных региональных социально-экономических систем. Под конкуренцией территорий мы понимаем соперничество за пространственное распределение и перераспределение ограниченных экономических ресурсов.
Предлагаемая новая методология управления конкурентным развитием территорий основана на использовании методов динамического моделирования и кластерном подходе и имеет следующий вид:
1. Анализ внешней среды и факторов влияния:
1.1 Выявление факторов конкурентоспособности территории;
1.2 Определение уровней значимости факторов конкурентоспособности;
1.3 Декомпозиция факторов, определение критериев, количественных и качественных показателей конкурентоспособности территории.
2. Моделирование состояния сложной социально-экономической системы территории:
2.1 Формирование целевой функции модели состояния конкурентного развития территории;
2.2 Формирование системы ограничений по факторам конкурентоспособности;
2.3 Моделирование и оценка уровня конкурентного развития территории, определение необходимости управляющего воздействия.
3. Учет и управление коррелированными эффектами факторов конкурентоспособности территории в условиях ограниченности ресурсов:
276
ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ РЕГИОНОВ И ОТРАСЛЕВЫХ КОМПЛЕКСОВ
Ш
3.1 Установление векторов межфакторных корреляций и группировка корреляционно связанных факторов конкурентоспособности;
3.2 Формирование целевой функции модели управления конкурентным развитием территории, выбор управляющего воздействия;
3.3 Формирование системы ограничений по факторам конкурентоспособности и управляющему воздействию;
3.4 Моделирование процесса управления конкурентным развитием территории
3.5 Оценка суммарных прямого и корреляционно зависимых косвенных эффектов управления по связанным группам факторов.
4. Кластерная пространственная структуризация управляемой социально-экономической системы территории и выявление ключевых точек роста:
4.1 Вычленение кластерных систем из общей социальноэкономической системы территории;
4.2 Формирование системных характеристик кластерных систем, определение отправной точки процесса управления;
4.3 Структурирование факторов конкурентоспособности с учетом специфики кластерной системы и формирование доминант управления.
5. Динамическое моделирование управления конкурентным развитием кластерных систем территорий:
5.1 Моделирование конкурентного развития управляемого типа кластеров;
5.2 Моделирование конкурентного развития самоорганизующегося типа кластеров.
6. Формирование организационно-экономических механизмов управления конкурентным развитием социально-экономических систем территорий на основе учета корреляционных взаимосвязей факторов конкурентоспособности и результатов динамического моделирования.
В процессе реализации методологии выделяется 12 факторов конкурентоспособности, характерных для современного уровня социально-экономического развития территорий [2]. Каждый из факторов имеет собственную значимость, определяющую его вклад в итоговое значение конкурентоспособности. Веса факторов различны для территорий разных типов, что отражает дифференциацию в текущем состоянии развития. В результате декомпозиции факторов установлено 90 критериев, декомпозиция которых, в свою очередь позволила выявить до 250 количественных и качественных показателей конкурентоспособности территории, которые могут обобщаться в типовые группы, соответствующие показателям статистической отчетности.
Разработанная аддитивно-взвешенная экономико-математическая модель оценки состояния конкурентного развития территории, включающая целевую функцию и систему ограничений, имеет вид:
KS = 41GF + 42 PRF + 43EF + 44 PPF + 45 APF + 46 SF +
+47FEF + 48IfF + 49UVF + 410IF + 4nInF + 412DF ^ max
0 < 4, < 1, i = 1,12
4, = 1 (1),
i=1
0 < GF < 1; 0 < PRF < 3; - 2 < EF < 1; - 3 < PPF < 12;
0 < APF < 6; - 3 < SF < 29; 0 < FEF < 11; - 2 < IfF < 13;
0 < UVF < 1; 0 < IF < 2; 0 < InF < 3; 0 < DF < 5
Модель (1) позволяет оценить текущий уровень конкурентоспособности территории, установить необходимость и ориентиры управляющего воздействия, провести дискретную оценку конкурентного состояния в различные моменты времени. Вместе с тем применение данной модели, основанной фактически на экстенсивном прямом сложении факторов-компонент, для целей управления имеет свои ограничения. При реализации управляющего воздействия такие модели характеризуются большими погрешностями или неадекватны. В связи с этим, модель оценки состояния конкурентного развития территории трансформируем в модель управления, одновременно исключая статичные факторы, критерии и показатели (например, географическое положение территории).
Прямое государственное регулирование экономики преимущественно осуществляется посредством распределения и перераспределения финансовых ресурсов между территориями — претендентами. Поскольку объем финансовых ресурсов ограничен, территории соперничают между собой, проявляя конкурентное поведение. В процессе соперничества победить должна та территория, которая обеспечит наибольший прирост конкурентоспособности, т.е. самое эффективное использование финансового ресурса.
Таким образом, в качестве целевой функции управления в условиях ограниченности ресурсов определяем приращение уровня конкурентного развития территории, в качестве управляющего воздействия — финансовый ресурс или инвестиционный фактор конкурентоспособности.
Рассматривая территорию как сложную социально-экономическую систему, т.е. совокупность закономерно связанных элементов, можно сделать вывод о корреляции факторов конкурентоспособности. Межфакторные корреляции позволяют провести группировку факторов в целях учета не только прямого, но и косвенных коррелирующих эффектов управления, что подробно обосновано в [3].
В результате исследования выявлено 5 групп корреляционносвязанных факторов конкурентоспособности территории:
1 группа — природно-ресурсный фактор, фактор агропромышленного производства;
2 группа — экологический фактор, инновационный фактор, фактор промышленного производства;
3 группа — социальный фактор, инфраструктурный фактор,
4 группа—финансово-экономический фактор взаимодействия с органами власти;
5 группа — духовный фактор.
С практической точки зрения факторная группировка позволяет наиболее эффективно управлять конкурентоспособностью, т.к. максимальное приращение уровня конкурентного развития может быть получено только посредством совместного регулирования факторов внутри групп.
Разработанная мультипликативная экономико-математическая модель управления конкурентным развитием территории в условиях ограниченности ресурсов имеет вид:
AKS = 0,058(GF + AGF (L)) х 0,72( PRF + APRF (L)) х х0,064(EF + GEF (L)) х 0,1 )(PPF + APPF(L)) х Х0,075(APF + AAPF)L)0 х 0Д 15(SF + ASF(L)) х х0,013(PEP + AFEF(L)) х 0,076(SF + ASfF (!)) х < х0,057(UVF + AUVF(L))х0,101(fх + ДIXpL))х (2),
х0,004(UF + AAnF(L() х 0,055(DF + ADF(L)) ^ max A...F=...F(A,,(0))-(...F)
где KS — конкурентоспособность территории; GF — географический фактор; PRF— природно-ресурсный фактор; EF — экологический фактор; PPF — фактор промышленного производства; APF — фактор агропромышленного производства; SF — социальный фактор; FEF — финансово-экономический фактор; IfF — инфраструктурный фактор; UVF — фактор уровня взаимодействия с вышестоящими органами власти; IF — инновационный фактор; InF — инвестиционный фактор; DF — духовный фактор; X — коэффициент значимости фактора (определяется по результатам опроса экспертов).
4,(0) = ХХ
PVf
(1+r
1 ^
х — х0 IR
m
m = 1,12
где AKS — приращение конкурентоспособности; AL(GF, ...) — приращение фактора конкурентоспособности; Lm(0) — совокупная дисконтируемая стоимость инвестиционных проектов развития территории; m — число факторов конкурентоспособности; n — число инвестиционных проектов развития территории;
277
ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ РЕГИОНОВ И ОТРАСЛЕВЫХ КОМПЛЕКСОВ
PVJnf — текущая стоимость инвестиционного проекта в n-м периоде с учетом инфляции; rnf — ставка дисконтирования с учетом инфляции; IR — размер финансового ресурса; T— срок реализации n-го инвестиционного проекта развития территории; 0т — элемент вектора корреляционных взаимосвязей m-го фактора конкурентоспособности.
Модели (2), учитывающие корреляционное взаимодействие, эффективно применять для выбора инвестиционных проектов развития территорий, включая конкурсное распределение ресурса, т.к. они ориентированы не только на учет прямых финансовых результатов, но и коррелированно-косвенных эффектов приращения конкурентоспособности и отдельных ее факторов.
Неопределенность экономической ситуации и резкие изменения макроэкономических показателей требуют исследования различных возможных вариантов поведения системы в целях выбора оптимальной траектории развития. При этом конкурентоспособность выступает ключевой динамической характеристикой, определяющей скорость реакции на изменения внешней среды.
Сложность динамики процессов развития социально-экономической системы территории обуславливает необходимость выявления внутренних точек роста, т.е. точек приложения воздействия в координатах «пространство — время», обеспечивающих эффективность управления. В рамках новой методологии с позиции координаты пространства в качестве внутренних точек роста предлагается рассматривать кластерные системы территорий (промышленный, социальный, инновационный и т.д. кластеры), с позиции координаты времени — скорость конкурентного развития кластерных систем, т.е. их конкурентоспособность.
Кластерная пространственная организация требует вычленения кластерной системы из общей социально-экономической системы территории. Поскольку кластер является открытой подвижной системой с меняющимися границами [4], нами предлагается использовать аппарат нечеткой логики и нечетких множеств. Разработанная процедура нечеткого вывода позволяет установить степень принадлежности элемента кластерной системе исходя из необходимых и достаточных условий существования кластера. Использование методов нечеткой логики также дает возможность находить области пересечения кластеров, которые являются зонами особой инновационной
активности и могут обеспечить качественные прорывы в развитии кластерных систем.
Каждый кластер имеет свои специфические особенности, учет которых необходим для целей управления. Нами предлагается комплекс специальных параметров CL, определяющий системные характеристики кластерных систем:
1) Вид кластера по критерию управляемости — С (от англ. controllability — управляемость);
2) Вид кластера по динамике развития — L (отангл. line of the dynamics of development — направление динамики развития);
3) Тип структуры кластера — С (отангл. conformation—структура);
4) Предприятия — лидеры кластера — L (от англ. leaders — лидеры).
Оценка системных характеристик с использованием комплекса CL-параметров на примере промышленных кластеров Самарской области представлена в табл. 2.
В целях повышения практической значимости динамических моделей и на основании результатов исследования экспертных оценок проведено структурирование факторов конкурентоспособности на примере региональных промышленных факторов, определены ключевые доминанты управления (табл. 1).
Таблица 1
Состав доминант управления конкурентным развитием территориальных систем промышленных кластеров
Производство Трудовые ресурсы Капиталовложения
Фактор промышленного производства Социальный фактор Финансово-экономический фактор
Агропромышленный фактор Духовный фактор Инвестиционный фактор
Экологический фактор Инфраструктурный фактор Фактор уровня взаимодействия с органами власти
Инфраструктурный фактор Инновационный фактор
Инновационный фактор
Таблица 2
Системная характеристика (пропозитумы) промышленных кластеров Самарской области
Наиме- нование кластера Вид кластера по критерию управляемости Тип структуры кластера Вид кластера по динамике развития Предприятия-производители ключевой продукции кластера
Автомо- бильный Управляемый, с выраженной тенденцией снижения степени управляемости, вероятен переход в предпринимательский Ядерная Дегрессивный (низкие темпы спада), с намечающейся сменой тренда (2013 г. — новый модельный ряд) ОАО «АвтоВАЗ» — частичная федеральная собственность
Авиастрои- тельный В значительной степени управляемый Ядерная Стагнирующий, с намечающейся прогрессивной тенденцией (2013 г. — значительная федеральная поддержка) ОАО «Авиакор-авиационный завод» — частная собственность (ОАО «Русские машины», группа «Базовый Элемент»)
Ракетно- космичес- кий Управляемый Ядерная Прогрессивный (низкие темпы роста, 2013 г. —значительная федеральная поддержка) ГНП РКК «ЦСКБ-Прогресс» — федеральная собственность
Нефтедо- бывающий Управляемый Ядерная, с намечающейся тенденцией трансформации в матричную Стабильный ОАО «Самаранефтегаз» — федеральная собственность (ОАО «НК Роснефть»)
Химичес- кий Предпринимательский Матричная Прогрессивный (низкие темпы роста) ОАО «Тольяттиазот» — частная собственность (преимущественно физические лица) ОАО «Куйбышевазот» — частная собственность (юридические лица) ОАО «Промсинтез» — частная собственность, в т.ч. иностранная ООО «Тольяттикаучук» — частная собственность (ОАО «СИБУР Холдинг») ЗАО «Новокуйбышевская нефтехимическая компания» — частная собственность (ОАО «СИБУР Холдинг») ЗАО «Нефтехимия» — частная собственность (ОАО «СИБУР Холдинг»)
278
ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ РЕГИОНОВ И ОТРАСЛЕВЫХ КОМПЛЕКСОВ
Разработанные динамические модели управления конкурентным развитием для управляемого и самоорганизующегося промышленных кластеров имеют следующий вид:
du
— = -a1u + а2 y + a3yz - а4 + D1Au
dt
'д = ви - в2У - Рзyz + °2АУ dt
dz
— = у и - у 2 У - Y зz + D3Az
dt
(3),
где и — объем производства; у — стоимость трудовых ресурсов; z — капиталовложения (денежный поток); a3yz — интенсивная производительность труда; P3yz — убыль персонала за счет внедрения новых технологий; а4 — госзаказ; у1и—доход от произведенного продукта; у2у — затраты на зарплату персонала; YZ — пропорциональные расходы; а2у — экстенсивная производительность труда; а1и — потребление продукта; Р1и — вовлечение трудовых ресурсов в производство; Р2у — убыль работников по различным причинам; D, D, D3 — коэффициенты диффузии; Д — оператор Лапласа.
du n n
—l- = c.u. + / du. - / bu и. + D. Au.
dt l l i J i l J l l
J J^l
l = 1, n
(4),
где члены с коэффициентами dописывают зависимость производства продукции в /-м элементе от производства в других элементах кластера; члены с коэффициентами Ь учитывают
конкуренцию производителей; ciui — автокалитическое производство.
Непосредственно динамическое моделирование территориальных социально-экономических систем позволило:
— определить стационарные состояния системы, которые являются целевыми результатами управления;
— оценить переменные состояния системы при изменении тех или иных ее параметров, т.е. отследить воздействие управления;
— оценить степень приближения текущего состояния системы к предустановленным целевым значениям, а также выбрать наиболее эффективную в данных условиях траекторию движения.
На рис.1 представлен пример результатов динамического моделирования для территориальной системы промышленного кластера. Как видно из рисунка, доминанты управления конкурентоспособностью «производство» и «капиталовложения» демонстрируют поступательный рост при стабилизации доминанты трудовых ресурсов.
Таким образом, чтобы ввести промышленный кластер в область устойчивого развития конкурентоспособности, необходимо производить регулировку параметров кластерной системы. При этом установлено, что некоторые параметры достаточно инертны. К их числу относятся: длительность производственного цикла, темпы ротации персонала, налоговые отчисления и т.д. Другие обладают более высокой динамикой. Это экстенсивная производительность труда, численность занятых в производстве, стоимость единицы произведенной продукции и т.д. Наиболее эффективными параметрами управления являются нелинейные, а именно интенсивная производительность труда,
рост которой обеспечивается
. U(Z) .Y(Z)
5.866 7,377
5.866 1,508
I U(Y) 1,508 7.38
Рис.1. Пример результатов динамического моделирования процесса управления региональными промышленными кластерами
за счет инновации и внедрения новых технологий, а также высвобождение персонала в результате интенсивного роста производительности.
Применение динамических моделей позволяет определить устойчивую траекторию развития системы, оценить необходимую степень регулирования, целевые результаты и скорость их достижения.
Разработанная методология предоставляет новые возможности для оптимизации управления развитием сложных социально-экономических территориальных систем и обеспечения эффективной реакции на различные кризисные явления в мировой экономике.
Литература
1. Россия и мир: 2013. Экономика и внешняя политика. Ежегодный прогноз / Рук. проекта — А.А. Дынкин, В.Г. Барановский. — М.: ИМЭМО РАН, 2012. — 140 с. Режим доступа: http://www.imemo.ru/ru/publ/2012/12040.pdf
2. Кукольникова Е.А., Рамзаев В.М. Моделирование процесса управления развитием конкурентоспособности муниципальных образований //Проблемы функционирования и развития территориальных социально-экономических систем: Сборник статей II Всероссийской научно-практической internet-конференции. В 3-х т. T.II. — Уфа: ИСЭИ УНЦ РАН, 2008. — С. 114-118.
3. Рамзаев М.В. Модели и механизмы инвестиционного развития конкурентоспособности муниципальных образований Самарской области на примере малых городов // Экономические науки. — 2009 — №10 (59). — С. 376-381.
4. Рамзаев В.М., Кукольникова Е.А., Додонова Н.Л. Разработка процедуры нечеткого вывода в задачах установления границ самоорганизующихся региональных промышленных кластеров // Экономические науки. — 2012 — №4 (89). — С. 62-65.
279
