Знания как определяющий элемент кластерного анализа управления развитием территории Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

ЗНАНИЯ

КАК ОПРЕДЕЛЯЮЩИЙ ЭЛЕМЕНТ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА УПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЕМ ТЕРРИТОРИИ

KNOWLEDGE AS A KEY ELEMENT OF CLUSTER ANALYSIS IN TERRITORIAL DEVELOPMENT MANAGEMENT

УДК 338.24.01, 332.142.4, 004.942

СОКОЛОВ Александр Геннадьевич

доцент кафедры управления экономическими и социальными процессами Санкт-Петербургского государственного института кино и телевидения, кандидат военных наук, доцент, AlexanderSokoloff@yandex.ru

SOKOLOV, Aleksandr Gennadyevich

Associate Professor at the Management of Economic and Social Processes Department, the Saint-Petersburg State Institute of Film and Television, Candidate of Military Sciences, Associate Professor, AlexanderSokoloff@yandex.ru

ЦЫБИН Андрей Романович

аспирант Российского государственного гидрометеорологического университета, tcandrei@bk.ru TCYBIN, Andrei Romanovich

Post-graduate Student of Russian State Hydrometeorologycal University, tcandrei@bk.ru

Аннотация.

В статье рассмотрены элементы геоинформационного подхода к управлению территориями на основе кластерного анализа. Основу анализа составляют информационные технологии, реализуемые в геоинформационных системах. Основу содержания геоинформационных систем составляют базы знаний и данных, при определяющей роли первых. Предложен комплекс методик для формирования баз знаний и типовые структуры представления информации в геоинформационных системах. Методический аппарат может быть использован для поддержки решений при управлении территориями.

Ключевые слова: кластер, знания, данные, геоинформационное управление, управленческие решения.

© Соколов А. Г., Цыбин А. Р., 2017.

Abstract.

The article describes the elements of a GIS approach to the management of territories on the basis of cluster analysis. The basis of the analysis involves information technology implemented in geographic information systems. The content-based geographic information systems are the knowledge base and data when defining the role of the former. The paper offers set of methods for the formation of knowledge bases and the model structures of information represention in geographic information systems. Methodological apparatus can be used for decision support in the management of territories.

Key words: duster, knowledge, data, geoinformation management, management solutions.

Современные модели государственного управления, основанные на научном подходе, предполагают внедрение в систему управления новых современных научно обоснованных методов управления и технологий. Ученые отмечают, что в условиях глобализации традиционное деление экономики на секторы или отрасли утратили свою актуальность, так как никакая страна не может быть конкурентоспособной во всех сферах. Мировой опыт по управлению экономикой показывает, что конкурентоспособности можно добиться за счет процессов интеграции: горизонтальной, вертикальной или региональной. Современные процессы развития активируются не разрозненными предприятиями, а их объединениями, группами, сетями, что служит основой для конструктивного диалога между представителями предпринимательского сектора и государства, позволяет повысить эффективность малого, среднего и крупного бизнеса, исследовательских и образовательных учреждений в инновационном процессе, а также территориальных систем управления различных уровней [1; 2].

В отечественной и зарубежной литературе в настоящее время представлено немало моделей управления территориями. Наряду с классическими моделями управления (классическая модель рациональной бюрократии или либеральная модель с минимальным участием государства), все чаще используются новые научные подходы к управлению развитием территории:

• модель «нового государственного менеджмента» (New Public Management) квалифицирует государство не только как поставщика провалов рынка, но и показывает, что государство стремится сделать управление территорией социально эффективным и экономически малозатратным, более гибким и результативным;

• модель «хорошего правительства» (Good Governance) предполагает наличие мощного центра управления территорией, научно выверенной стратегии, разделения полномочий, эффективной системы интерактивного управления;

• сетевая модель (Network model of Govemance), которая пользуется в последние годы все большей популярностью, предполагает горизонтальное взаимодействие государственных и негосударственных образований, которые взаимодействуют между собой на базе определенной ресурсной зависимости в целях достижения согласия по интересующему их государственно-политическому вопросу [3];

• геоинформационный подход, ориентированный на пространственные характеристики объектов в процессе принятия управленческих решений [4; 5].

В последние годы свою эффективность доказал кластерный подход к управлению развитием территории, что обусловлено процессами глобализации в мировом хозяйстве. Рассмотрение экономики территории как системы кластеров, а также организация

государственного управления на основе кластерного анализа имеет ряд особенностей, что связано с тем, что кластер как экономическая система обладает чертами различных экономических систем.

В каждый момент времени кластер может рассматриваться как территориально-ограниченная система, что говорит о том, что кластер можно рассматривать как объект. Наличие устойчивых каналов связи между участниками, включение в крупный кластер инновационных и инфраструктурных организаций делает его похожим на систему средового типа. При наличии такой среды и в условиях внешнего инвестирования можно рассчитывать на распространение внутри кластеров инновационных импульсов (процессов). В конце концов, в начальный период существования кластер можно рассматривать и как проект, поскольку создание кластера может меняться в ходе его функционирования. Наличие выраженных черт всех четырех видов экономических систем определяет и специфику кластера как объекта стратегического планирования, и специфику применяемых методов разработки и реализации стратегии кластера: комплексная стратегия кластера должна включать его стратегию как объекта, процесса, среды и проекта [2].

Управление кластером как сложной самоорганизующейся системой требует разработки специфических методов управления, основанных на синергетическом подходе. Синерге-тический подход в управлении предполагает «субъект-субъектные» отношения управляющей и управляемой систем, обеспечивающие прирост эффективности за счет согласования (сбалансирования) интересов, в отличие от традиционной «субъект-объектной» схемы взаимодействия компонентов системы управления.

Особенности кластерного подхода в управлении территориями требуют формирования специфической системы информационного обеспечения для управляющих субъектов -государственных органов, что сопряжено с некоторыми методологическими проблемами. Эффективное применение методик кластерного анализа в управлении требует консоли-

дации разнородных (гетерогенных) данных, которые обладают разнообразными формами представления, частотой обновления, распределены по различным источникам (подразделениям администрации, государственным службам и др.). Важной задачей становится консолидация подобных распределенных в пространстве данных в единой информационной системе. Современные информационные технологии представления пространственно распределенных гетерогенных данных реализуются в форме ГИС - географической информационной системы, или геоинформационной системы.

В традиционном понимании ГИС - это информационная система, обеспечивающая использование данных о пространственных объектах в форме их цифровых представлений. В последние годы развитие ГИС привело к расширению функциональных возможностей таких систем в части поддержки принятия решений, что усложняет требования к их структуре и функциональным характеристикам [8].

Современная ГИС предназначена для формирования информационных потоков и управления ими в информационном пространстве системы управления. Определим информационное пространство как систему, обеспечивающую для лица, принимающего решения (ЛПР), представление, хранение и доступ к любым данным в различных срезах и сочетаниях. Формирование единого информационного пространства представляется достаточно сложной и дорогостоящей задачей, которая для системы управления позволяет реализовать интеграцию интересов, ответственности и полномочий. Такой подход наиболее актуален для управления территориями в общей системе государственного управления, а также для управления крупными интегрированными организационными системами (корпоративное управление).

В основе принципов управления любой системой лежат два основных системных свойства: целенаправленность - соответствие заданной цели функционирования системы и устойчивость - обеспечение стабильности существования в меняющемся мире и защищенность от несанкционированного

внешнего воздействия. Устойчивость предполагает способность системы противостоять процессу разрушения и поддерживать в течение определенного времени выбранный режим функционирования. Для реализации этих принципов управление территорией должно обеспечивать:

• применимость к различным ситуациям, что означает возможность управления во всех возникающих ситуациях, включая чрезвычайные, когда связь с объектами управления может на некоторое время теряться;

• гибкость, что подразумевает смену форм управления в зависимости от обстановки и изменения долгосрочных тенденций;

• непрерывность, что означает осуществление управляющих воздействий с целесообразной периодичностью;

• оперативность, т. е. способность своевременно реагировать на изменения обстановки;

• эффективность, что означает способность выбираемых управленческих решений и всего процесса управления обеспечить достижение поставленной цели при определенном уровне критериев эффективности (экономических, социальных и др.) и приоритетности роста уровня жизни населения.

Современные геоинформационные системы представляют собой новый тип интегрированных информационных систем, которые оперируют координатно-привязанной информацией и обеспечивают использование данных о пространственных объектах в форме их цифровых представлений (векторных, растровых, квадротомических и иных). Типовая структура ГИС включает в себя (рисунок):

• базу данных (с системой управления -СУБД);

• базу знаний (с системой управления -СУБЗ);

• систему управления ГИС в целом с выходом на соответствующий интерфейс (глобальная система управления), согласованный с особенностями пользователя.

Базы данных предназначены для хранения и управления информацией первого уровня -отдельные факты, характеризующие объекты, процессы и явления предметной области, а также их свойства. База знаний строится на систематизированных и формализованных закономерностях (принципы, связи, законы и др.) объектов, явлений, событий предметной области, полученных в результате теоретических исследований, практической деятельности и профессионального опыта, что позволяет

Типовая структура геоинформационной системы

специалистам ставить и решать задачи в этой области [6]. Очевидно, что система знаний ориентирована на предметную область и является определяющим элементом в системе управления информационным пространством и, соответственно, в геоинформационной системе.

Организация баз знаний и данных системы поддержки принимаемых решений предполагает достаточно жесткие связи между ними при определяющей роли знаний, что можно показать на примере геоинформационного управления муниципальным образованием, реализующим кластерный подход в управлении развитием территории.

В основе кластерного анализа лежит процесс выявления действующих кластеров -групп взаимосвязанных организаций/предприятий. Кластерный анализ подразумевает изучение информации о ключевых объектах, предприятиях и государственных органах на территории с целью установления связи между этими объектами для выявления кластеров на территории [4; 8]. Предприятия могут быть объединены в кластер по различным признакам, что позволяет выделить различные типы кластеров: географический, мульти-отраслевой, вертикально-интегрированный, латеральный и фокусный. Процесс выявления кластеров и разработки решений - сложный многоэтапный процесс, поэтому база знаний должна включать в себя соответствующие методики:

• анализа характеристик территории;

• выявления потенциальных и действующих кластеров на территории;

• анализа действующих кластеров на территории;

• принятия решения на основе проведенного анализа;

• реализации принятых решений.

Соответствующие методики можно охарактеризовать как совокупность приемов и способов: кластерного анализа территории, исследования кластеров, разработки и реализации управленческих решений. На основе методик выявляются закономерности развития территории, формируются правила логического вывода, семантические сети и т. п. Методики в базе знаний являются специализированными

и ориентируются только на целевые установки и объекты (сущности) развития территории.

Анализ характеристик территории - один из наиболее значительных этапов в разработке стратегии развития, что позволяет демонстрировать связи баз знаний и данных на примере именно этой методики. Целевое предназначение методики - выявление сущностей, формирующих привлекательный конкурентный имидж территории, ее экономический потенциал, а также субъектов и объектов, препятствующих положительной динамике развития. Позволяя оценить преимущества и слабые стороны территории, результаты анализа могут быть положены в основу стратегического управления развитием территории.

Целевую онтологию информационного пространства системы местного управления (государственного управления) на основе кластерного анализа можно представить в виде семантической сети из следующих элементов (сущностей): территория, промышленные кластеры, государственный кластер, объекты, связи между объектами. Базовым элементом базы знаний следует определить самостоятельный хозяйствующий субъект: предприятие, организация, объект инфраструктуры, особые зоны и т. д. Базовые элементы и связи между ними формируют кластер как систему, а прочие компоненты территории рассматриваются как внешняя среда функционирующего кластера.

Одними из классических средств анализа характеристик территории являются методы SWOT и PEST-анализа. Данные, полученные на основе SWOT и PEST-анализа, позволяют:

• оценить влияние рассмотренных элементов (сущностей) территории на перспективы развития в соответствии с выбранной системой критериев;

• оценить существующие ограничения;

• построить дерево решений, как основу стратегии управления развитием территории.

Для решения указанных задач можно предложить типовую структуру знаний и данных, характеризующих территорию, представленную в таблице 1.

Данные SWOT и PEST-анализа могут использоваться для оценки потенциальных воз-

Таблица 1

Типовая структура знаний и данных для анализа территории

Знания Данные Показатели

Характеристики экономической среды территории Объем производимой продукции в базовом и текущем периодах Уровень валового внутреннего продукта (ВВП)

Цена «рыночной корзины» в отчетном году и базовом периоде Уровень инфляции

Численность занятых/безработных, численность экономически активного населения, численность всего населения Уровень занятости

Количество ресурсов в текущем периоде по видам ресурсов, объемы добычи Ресурсы, в том числе энергоресурсы

Объем экспорта и импорта в денежной форме Сальдо торгового баланса (положительное/отрицательное)

Число и размеры фирм на рынке, барьеры для входа на рынок, уникальность канала поставок, статус и значимость покупателей и пр. Уровень конкуренции

Характеристики политической среды территории Изменения законов, нормативно-правовых актов, влияющих на деятельность объектов Текущее законодательство и его возможные изменения

Методы регулирования местных рынков: административные, экономические Формы государственного регулирования и контроля за отраслевыми рынками

Города-побратимы, договоры и соглашения о сотрудничестве и пр., организации, работающие на внешнем рынке Международные отношения и связи

Система управления территорией/государством Государственное (политическое устройство)

Характеристики социальной среды территории Численность населения, численность работающего населения, безработных, экономически активного населения, численность работающих на территории и вне ее Демография

Статистические данные о размере и структуре доходов домохозяйств Структура доходов и расходов населения

Элементы культуры Традиции и привычки. Этнические и религиозные особенности

Характеристики технологического развития территории Количество используемых передовых технологий, сумма затрат на НИОКР, объем производства в денежном выражении, количество патентных заявок, средний срок службы основных производственных фондов и средний срок их эксплуатации Показатели имеющихся и внедряемых технологий

Общее количество предприятий, количество предприятий, использующих интернет Развитие информационных технологий, коммуникаций

Общее расстояние всех автомобильных дорог, линий связи Уровень развития транспорта и связи

Окончание таблицы 1

Знания Данные Показатели

Пространственные характеристики территории Географические координаты границ территории Положение относительно климатических и метеорологических зон

Географические координаты границ территории и координаты центров развития, промышленных зон и пр. Положение относительно центров развития

Географические координаты границ территории, соседние территориальные единицы Положение относительно других регионов, территорий

Географические координаты границ территории и координаты опасных объектов и областей их влияния Положение относительно опасных зон и высокорисковых факторов соседних территорий

Характеристики системы управления территории Географические координаты крупнейших предприятий в пределах территории, особых экономических зон (промышленных, зон экономического развития и др.) Схема размещения особо значимых объектов на территории и условий их функционирования

Данные о государственных службах, подразделениях администрации, должностные инструкции, положения по отделам, связи между субъектами государственного управления Организация управления территориальной системой

Должностные инструкции, положения по отделам администраций муниципальных образований Организация и реализация стратегического и оперативного управления

Характеристики территории во внешней среде Средневзвешенные оценки экономических, политических факторов, социальных, технологических Инвестиционный климат, имидж территории, конкурентные преимущества, возможности развития, угрозы развития

можностей территории в процессе создания кластеров, а также выявления действующих кластеров. Итоговые данные SWOT и PEST-анализа используются для принятия решений, формируемых по итогам кластерного анализа.

Методику выявления потенциальных и действующих кластеров на территории можно разделить на два этапа:

• анализ потенциальных возможностей для создания кластеров;

• выявление действующих кластеров на территории.

Анализ потенциальных возможностей для создания кластеров является предварительным этапом кластерного анализа. Данные, полученные

на этом этапе изучения территории, позволяют определить отрасли и направления экономики, в пределах рассматриваемой территории, с наивысшим потенциалом к кластеризации. Получение информации о потенциале кластеризации отраслей в пределах исследуемой территории возможно при помощи оценки группы специальных показателей и характеристик объектов на территории, представленных в таблице 2. Соответствующие показатели включаются в базу знаний геоинформационной системы. В таблице 2 показана структура знаний и данных о потенциально действующих кластерах на территории, а также отраслях с наивысшим потенциалом кластеризации.

Данные, полученные по итогам предварительного анализа, используются для выявления действующих кластеров и формирования их потенциальных карт-структур. Для формиро-

вания карт-структур кластера целесообразно ввести и использовать в базе знаний информацию об объектах и их показатели, как показано в таблице 3.

Таблица 2

Структура знаний и данных для оценки потенциальных возможностей территории для создания кластеров

Знания Данные Показатели

Потенциально действующие кластеры на территории (возможные участники) Субъекты (сущности) территории Потенциальные поставщики и покупатели организации; место организации в процессе производства конечного продукта; потребность в квалифицированных кадрах (по профессии)

Сопутствующие предприятия и организации для крупных предприятий

Годовой доход по секторам в денежном выражении за отчетный и базовый периоды Общий годовой доход в секторах на исследуемой территории, в которых действуют ключевые предприятия

Годовой доход сопутствующих организаций и предприятий, а также по секторам на исследуемой территории

Заработная плата по отраслям Средняя заработная плата в секторах крупных предприятий, а также сопутствующих предприятий

Среднесписочная численность работников по отраслям Среднесписочная численность рабочих (работников) предприятий по секторам

Среднесписочная численность работников ключевых предприятий Доля работающих на предприятиях секторов ключевых предприятий в общем количестве проживающих на территории

Доля работающих на предприятиях секторов ключевых предприятий в общем количестве работающих на территории

Таблица 3

Данные об объектах для формирования карты кластера

Знания Данные Показатели

Карта кластера Информация об объектах - потенциальных участниках кластера: название и организационно-правовая форма, аффилированные лица и связанные стороны, информация о доходах и расходах организации, виды деятельности, производимая продукция, географические координаты организации и подразделений, данные о государственном участии в капитале организации, данные об участии в инвестиционных проектах Место объекта в цепочке добавленной стоимости

Сопутствующие организации и их место в цепочке добавленной стоимости/структуре кластера

Технология производства

Пространственные границы кластера

Количество участников кластера, общие доходы (выручка) всех участников кластера, общая среднесписочная численность всех работников кластера Масштаб кластера

Форма отношений между объектами, поставщик -покупатель, сопутствующие предприятия, соседствующие предприятия Форма/тип связи между элементами кластера

Надзорные и прочие государственные органы, контролирующие деятельность кластера Подведомственность организаций кластера

На данном этапе выявляются действующие и потенциальные связи между объектами, что требует введения в базу методик логического вывода, данных прецедентов. Методики логического вывода и интерпретации данных являются важнейшим компонентом на данном этапе анализа, а их отсутствие приведет к невозможности интерпретации данных в процессе принятия управленческих решений. Разработка методик логического вывода в части выявления связей между объектами требует привлечения экспертов, а сами методики могут быть реализованы в системе поддержки принимаемых решений (СППР) в виде продукционных правил.

Представление кластера как пространственно распределенной организационно-технической системы - объекта решения, позволяет провести анализ кластера на предмет выявления слабых и сильных сторон преимуществ и недостатков и сформулировать стратегические цели и задачи развития кластера как для организации с сетевой структурой. Подобный анализ кластера может быть проведен с помощью того же SWOT-анализа.

Здесь может быть оценена конкурентоспособность кластера, внутренние резервы, его слабые стороны и перспективы развития, а полученные результаты о данных среды, в которой кластер функционирует, позволяют сформулировать систему ограничений деятельности кластера с учетом данных об этой среде и сформулировать и уточнить спектр решений.

Использование в методике результатов SWOT-анализа сопряжено с определенными сложностями и особенностями. Результаты SWOT-анализа напрямую зависят от качества и полноты исходных данных. Проведение SWOT-анализа сопряжено с большим объемом работы по сбору и анализу первичной информации для достижения высокой достоверности его результатов. Ошибки, допущенные в процессе проведения анализа при формировании SWOT-матрицы, приведут к неправильной интерпретации исходных данных и, как следствие, неправильным решениям по итогам анализа.

Важную роль в СППР, как в любой экспертной системе, играют модели представления

знаний. В рассматриваемой методике целесообразно использовать различные модели представления знаний, что продиктовано сложностью и гетерогенностью данных и знаний. Для представления онтологий в базе знаний целесообразно использовать фреймовую модель представления знаний, что обусловлено возможностью наследования, полиморфизма и установления связей между фреймами. Методики логического вывода и прецеденты удобно представлять в информационной системе в виде продукционных правил, а структуры и карты кластеров в виде семантических сетей.

Полученные в результате описанной методики данные и знания позволяют сформировать два типа решений:

• решения по перераспределению ответственности в системе управления территорией;

• решения по развитию действующих и потенциальных кластеров в пределах территории.

Решения второго типа формируются по итогам SWOT-анализа выявленных кластерных структур. В рамках этих решений рассматривается и формируется стратегия развития кластера: стратегические цели, определяется иерархия этих целей в рамках существующих ограничений среды функционирования кластера, а также внутренних резервов и ограничений. Система ограничений, наряду с оценками потенциала кластера, позволяет выявить перспективные пути развития кластера, которые в будущем могут быть реализованы, например, в качестве инвестиционных проектов или программ развития при совместной работе государственной власти и субъектов -участников кластера.

С другой стороны, введение в стратегию развития территории знаний о кластерах, необходимость их анализа и взаимодействия с кластерами требует реорганизации системы управления территорией и перераспределения зон ответственности в рамках новой системы управления. Так, необходимо предусмотреть отделы и должности, на которые будут возложены обязанности по выявлению, анализу, мониторингу состояния кластеров, выработку

целей и стратегических задач, решений по итогам анализа, а также взаимодействием с представителями кластера для совместного обсуждения перспектив и возможностей роста. Предполагается, что процесс анализа и обработки анализа может находиться в компетенциях комитета, ответственного за социально-экономическое развитие и инвестиционную политику. В рамках этого отдела могут привлекаться эксперты для обеспечения высокой эффективности анализа и интерпретации данных кластерного анализа. В то же время взаимодействие с представителями кластеров предлагается возложить на представителей руководства администрации территории, т. е. главу администрации, а также заместителей главы администрации по экономике и инвестициям.

Организация информационного обеспечения кластерного анализа для целей управления территорией - сложный многоступенчатый процесс, требующий больших ресурсов на его осуществление. Прежде чем принимать решение о создании комплексной информационной системы, необходимо проанализировать будущие затраты и экономический эффект от внедрения такой системы. Система информационного обеспечения, являясь инновационным методом управления территорией на основе методов кластерного анализа, сопряжена с серьезными требованиями, предъявляемыми к информации, а также к источникам этой информации, несоблюдение которых приведет к неправильной интерпретации информации и, как следствие, к неправильным управленческим решениям и экономическим потерям.

Список литературы

1. Раевская А. В. Взаимодействие научно-промышленных и малых инновационных предприятий на базе ОАО «Пьезо» // Экономика. 2010.

2. Кластерная структура экономики промышленности / под ред. д-ра экон. наук. проф. А. В. Бабкина. СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2014. 300 с.

3. Охотский Е. В. Государственное управление: на пути к современной модели государственного менеджмента // Вестник МГИМО-УНИВЕРСИТЕТА. 2014. № 3(36). С. 115-127.

4. Соколов А. Г., Цыбин А. Р. Совершенствование управления ресурсами территории муниципального образования (на примере кластера морских перевозок Кингисеппского МО) / Информационные технологии и системы (управление, экономика, транспорт, право): Межвуз. сб. науч. трудов. СПб.: Андреевский издат. дом, 2016. Вып. 1(17). С. 71-82.

5. Истомин Е. П., Соколов А. Г., Попов Н. Н., Слесарева Л. С., Фокичева А. А. The management of hydrometeorological risks in socio-economic systems of coastal areas -SEACOASTS XXVI JOINT CONFERENCE EMECS'11 // Managing risks to coastal regions and communities in a changing world. СПб., 2016. 22-27 авг., p 111.

6. Капралов Е. Г., Кошкарев А. В., Тикунов В. С. Геоинформатика. 3-е изд. М.: Издат. центр «Академия», 2010. 432 с.

7. Думая о ГИС. Планирование географических информационных систем: руководство для менеджеров. М.: Дата+, 2004. 325 с.

8. Отчет о научно исследовательской работе: Разработка и развитие методов, моделей и систем геоинформационного управления пространственно-распределенными объектами. СПб.: РГГМУ 2015. 232 с.