Выявление экономических кластеров на территории Российской Федерации (на примере текстильной индустрии) Постановка задачи исследования



Опубликовано в журнале "Менеджмент в России и за рубежом" №6 год - 2009


Сомова Е.Ю.,
аспирант АНХ
при Правительстве РФ

За последние два десятилетия в обрабатывающей промышленности России происходило быстрое наращивание кредиторской задолженности, долгосрочные займы выросли в 18 с лишним раз. Спад сопровождался сокращением как числа рабочих мест, так и доли обрабатывающей  промышленности в экономике. Внутриотраслевые разрывы в производительности труда между 20% лучших и 20% худших предприятий достигли 20–25 раз, в большинстве отраслей  обрабатывающей промышленности удорожание стоимости рабочей силы опережает рост производительности труда [1]. Хуже всего обстоят дела с производительностью труда в лёгкой промышленности.

Предприятия попали в замкнутый круг неэффективности: «низкая производительность – низкая прибыльность и инвестиционная привлекательность – отсутствие технологической модернизации и инноваций – снижение конкурентоспособности».

В этих условиях необходимы точные и действенные меры по восстановлению конкурентоспособности отраслевых предприятий. Но кризисные отрасли никогда не были и вряд ли будут объектом инвестиционно-промышленной политики. Кластерная промышленная политика предполагает иной подход: все кластеры приоритетны и обладают потенциалом, а все  предприятия, входящие в них, способны повышать свою производительность и уровень жизни населения в месте дислокации кластера.

Кластерная теория говорит, что конкурентоспособными становятся не те экономические субъекты (предприятия, регионы, страны), которые имеют доступ к дешёвым ресурсам, а те, которые добиваются совершенного использования своих производственных факторов и условий [2]. Поэтому кластерная политика во многих странах становится региональной промышленной политикой. Её отправной точкой является анализ процессов кластеризации, выявление региональных кластеров, а также механизмов их функционирования и развития.

Я применила гарвардский подход к выявлению и анализу кластеров в отечественной лёгкой промышленности.

Информационная база исследования формировалась исходя из списка субъектов Федерации, официальной статистики, предоставляемой Госкомстатом [3, 4].

Методика исследования
Отраслевые методы анализа для выявления региональных кластеров не подходят, так как не позволяют отличить концентрацию промышленности от кластера. Нужно использовать коэффициенты локализации, которые характеризуют место кластера в региональной и национальной экономике и в дальнейшем могут использоваться при расчете специальных обобщающих индексов. Так, по заказу Администрации экономического развития США на основе этих индексов было выявлено 19 крупных кластеров, на которые приходится 57% всех занятых в экономике страны. Совет по конкурентоспособности(1) использовал более детальные показатели (объём экспорта, инвестиций в венчурный капитал, число выданных патентов) и с помощью них выявил 41 кластер, включающий в себя 244 микрокластера [5]. Цели моей работы намного скромнее, поэтому остановлюсь только на коэффициентах локализации.

Термины:
1) коэффициент концентрации [IC] – это соотношение удельного веса среднесписочной численности занятых в отрасли i в совокупности численности занятых в регионе по отношению к удельному весу этой же отрасли в общей численности занятых по всей стране.

2) коэффициент производительности [IP] – это соотношение удельного веса производительности (ПТ) в отрасли i в совокупности производительности региона по отношению к удельному весу этой же отрасли в общей производительности по всей стране.

3) индекс индустриализации [II] – это соотношение удельного веса среднесписочной численности занятых в промышленности в совокупности численности занятых в регионе по отношению к удельному весу численности занятых в промышленности занятых по всей стране.

4) индекс специализации промышленности [IS] – это соотношение удельного веса  среднесписочной численности занятых в промышленном секторе j в совокупности занятых в  промышленности региона к удельному весу занятых этого сектора промышленности в общей численности занятых по всей стране.

 

(1) Совет по конкурентоспособности – непартийная, неправительственная организация в Вашингтоне, созданная в 1986 г. для активных обсуждений проблем конкурентоспособности в результате совместных действий бизнеса, рабочего персонала, академических кругов и правительства, для оценки экономических изменений и благоприятных возможностей (compete.org).

 

5) индекс промышленных фирм округа [IF] – это соотношение удельного веса всех промышленных фирм в совокупности населения региона к удельному весу всех промышленных фирм страны в общей численности населения страны.

Первые два коэффициента локализации являются основными при выявлении кластеров. Остальные служат больше для характеристики агломераций и отраслевой концентрации, поэтому могут быть использованы как дополнительные или уточняющие. Коэффициент локализации, равный 1,0, означает, что данный регион имеет тот же удельный вес отрасли i (или сектора j), по соответствующему показателю в регионе, что и по всей стране. Коэффициент локализации, превышающий значение 1,25, означает, что можно говорить о начале специализации региона на данном продукте.

Использование двух формальных основных коэффициентов локализации, а также критериев специализации даёт возможность распределить все выявляемые кластеры на матрице и классифицировать их на три вида: функционирующий, латентный и потенциальный. Текущая работа производственной системы кластера зависит от установившихся стандартов взаимодействия и уровня доверия между компаниями и протекает часто в форме деятельности профессиональных, предпринимательских и общественных ассоциаций и неформальных объединений. Отсутствие таких связей является отличительной чертой латентных и потенциальных кластеров, наличие – ключевым фактором успеха работающих кластеров.

1. Функционирующий («рабочий») кластер в состоянии производить больший экономический эффект, чем отдельные группы слагающих его компаний (IC > 1,25, IP > 1,25). Компании такого кластера (например, Силиконовая долина в штате Калифорния, производство керамической плитки в Сассуло (Италия) или цветов в Голландии) осознают взаимозависимость, правильно её оценивают и используют, выступая коллективно как единая социальная система.

2. Латентный («скрытый») кластер – тот, в котором существуют возможности развития, то есть концентрация бизнеса (IC > 1,25), однако потенциал не реализован полностью, поскольку социальная среда оказывается слабой, а бизнес не имеет общих взглядов на будущее экономическое развитие (IP < 1,25). В кластере может быть недостаточно ассоциаций и общественных организаций, отсутствует коллективное видение перспектив и угроз иностранной конкуренции, нет совместных действий для приспособления к новым рыночным условиям.

3. Потенциальный кластер – тот, в котором существуют условия для дальнейшего развития (IP > 1,25), но не обладающий достаточным политическим влиянием и критической массой (IC < 1,25), для того, чтобы на него обратили внимание. Поиском и отбором таких кластеров обычно занимается администрация регионов и муниципалитетов. Они выступают в качестве объектов регионального планирования, с помощью государственных ресурсов их можно превратить в работающие кластеры.

Результаты и обсуждение
Основная доля регионов сгруппировалась в квадрате, не указывающем на наличие кластеров (IC < 1,25, IP < 1,25), но остальные зоны матрицы всё же заполнены. Значит, исследование стоит продолжать (рис. 1).

Персонализация точек с наложением критериев дала 14 регионов с функционирующими кластерами, 3 – с потенциальными и 2 – с латентными (рис. 2). Сразу условлюсь, что название «кластер лёгкой промышленности» не корректно с точки зрения кластерной теории, ведь кластер – это только один продукт, а не вся отрасль. Вот почему использование стандартных промышленных классификаций при выявлении кластеров сталкивается с трудностями, связанными, прежде всего, с тем, что многие компании производят широкую номенклатуру продукции и обладают широким набором компетенций. Поэтому эксперты часто при выявлении кластеров в сочетании со специальными региональными обследованиями руководствуются здравым смыслом.

Дальнейшее исследование кластеров будет вестись в отношении конкурентного вида продукта, укрупнённого, в лучшем случае, согласно кластерной классификации до класса либо «текстиль», либо «одежда», либо «обувь». При построении первой матрицы в работе главное было – убедиться в наличие действующих производственных профильных предприятий, хотя бы в отраслевом формате, поскольку продолжительная кризисная ситуация в отрасли ставила под сомнение их существование. Этот пробный анализ был решающим как для моей работы, так и развития отраслей легкой промышленности. Раз кластеры есть, то высокие стандарты качества, производительности и конкурентоспособности будут достигнуты.

Видение приоритетности секторов экономического развития при отраслевом и кластерном подходах отличается (притом, что кластеры ещё не были сформированы, а только выявлены по корневому продукту) (рис. 3).

Отраслевая структура Российской Федерации дает следующую картину. В России 38 регионов, в экономике которых в той или иной степени представлены отрасли лёгкой промышленности. Согласно отраслевому подходу (отраслевой промышленной политике) отрасль «очень значима», если её доля в ВРП составляет более 3%, «значима» – если от 3% до 0,5% [6]. Среди регионов РФ с «очень значимой» долей лёгкой промышленности в ВРП только в 13 есть отраслевые кластеры. Ошибка составляет 35%. Расхождение при сопоставлении регионов со «значимыми» долями в ВРП составляет 87%, то есть из 16 регионов только на территории двух функционируют кластеры.

Допустим, в качестве объекта региональной политики предприятия будут выбираться не по удельному весу в отраслевой структуре региона, а по финансовому состоянию (подход инвестиционной промышленной политики). В 2004 г. не было ни одного региона, в котором финансовое состояние по лучшим отраслевым предприятиям могло бы характеризоваться как «отличное» [7]. Если выбирать наиболее успешные среди существующих, а именно такова логика инвестора, то соотношение составит 50/50. Это значит, что гипотетически вложенные средства будут использоваться с максимальной эффективностью только наполовину.

Выделяя регионы по наибольшему количеству лучших предприятий легкой промышленности, вошедших в число 1000 лучших предприятий России [8], первое место можно отдать Московской области (13 предприятий), второе – Ивановской и Брянской областям (по 4 предприятия) и третье место – Новосибирской и Нижегородской областям (по 3 предприятия). Таким образом, видно, что и здесь соответствия с кластерным подходом не получено. Интересно, что семь депрессивных регионов из существующих девяти в РФ – это регионы с функционирующими кластерами лёгкой промышленности.

Лёгкая промышленность Центрального федерального округа производит 30% этой продукции страны. Одной из старейших отраслей является текстильная. Наибольшее развитие получила хлопчатобумажная. Она представлена акционерными обществами «Трёхгорная мануфактура» в Москве, «Глиховский текстиль» в Ногинске (Московская область), комбинатами в Иванове, Твери, Ярославле, Костроме, Орехово-Зуеве (Московская область). Используя местную сырьевую базу, льняная промышленность получила развитие в Костроме и Костромской области (г. Нерехта), Владимирской области (г. Вязники), в Ярославской и Смоленской областях. Производство шерстяных тканей представлено предприятиями Москвы и Московской области, Иванова, Брянска. Шёлковая промышленность получила развитие в Москве, Московской области (г. Наро-Фоминск), Владимирской области (г. Киржач), Твери [9].

Лёгкая промышленность Северо-западного федерального округа представлена в основном  текстильной, кожевенно-обувной и фарфоро-фаянсовой. Текстильная промышленность  размещается преимущественно в С.-Петербурге; трикотажное производство в Великих Луках (Псковская обл.) и Боровичах (Новгородская обл.); кожевенно-обувная промышленность – в С.-Петербурге (объединение «Скороход») [9].

Среди отраслей лёгкой промышленности Приволжского федерального округа выделяются льняная (Нижний Новгород, Дмитровград), шерстяная (Ульяновск и Пенза), кожевенная и кожевенно-обувная (Ульяновск, Слободской), ковровая (Дмитровград). В Балашове производятся плащевые ткани, в Горбатове и Саранске – пенька и шпагат, в Чебоксарах расположен крупный хлопчатобумажный комбинат [9].

Ведущее место в Южном федеральном округе занимают отрасли, ориентированные на переработку животноводческого сырья: кожевенно-обувная промышленность (крупные предприятия в Волгограде, Ростове-на-Дону, Шахтах (Ростовская область), Нальчике, Владикавказе); производство мытой шерсти и шерстяных тканей (их выпуск организован в г. Шахты). Широко распространено производство швейных, трикотажных изделий. В последнее время успешно развивается компания «Глория-Джинс» [9].

В составе лёгкой промышленности Уральского федерального округа выделяется кожевенно-обувная, построены также предприятия текстильной промышленности, получила развитие швейная промышленность [9].

Лёгкая промышленность Сибири представлена шерстяной (Улан-Удэ, Чита, Черногорск), шелковой (Красноярск, Кемерово), хлопчатобумажной (Барнаул, Конск), кожевенной (Омск, Новосибирск, Чита, Ангарск, Черногорск), обувной (Иркутск, Красноярск), меховой (Красноярск, Улан-Удэ, Чита) отраслями [9].

Лёгкая промышленность Дальневосточного федерального округа представлена текстильной, швейной, трикотажной, кожевенной, кожевенно-обувной отраслями, предприятия которых размещены в крупных и средних городах [9].

Отраслью специализации лёгкая промышленность является только в Центральном федеральном округе.

Такова отраслевая структура российских регионов в отношении лёгкой промышленности.

Поскольку кластеры сравниваются по продуктам (товарным рынкам), можно выделить регионы со следующей специализацией:
1) льняная промышленность:  Костромская область, Владимирская область, Ярославская область, Смоленская область, Нижегородская область, Псковская область;
2) хлопчатобумажная промышленность: Ивановская область, Еврейская автономная область, Московская область, Ростовская область, Республика Чувашия;
3) шерстяная промышленность: Ульяновская область;
4) кожа, обувь, мех: Кировская область, Республика Марий Эл, Нижегородская область;
5) полиспециализированные регионы: Тверская область, Рязанская область.

Полиспециализированные регионы необходимо рассматривать, выделяя каждый продукт. На это, возможно, потребуется отдельное исследование. Моноспециализация региона говорит о наличии там кластера или возможном его образовании.

В Российской Федерации просматривается четкая специализация на трёх видах текстильной продукции, основой для производства которых служат лен, хлопок и шерсть. Интересна вторая группа специализации. В ней присутствуют регионы и с функционирующими кластерами, и с потенциальными. Все они находятся в совершенно разном положении на матрице. В группу входит лидер по коэффициенту концентрации – Ивановская область. К тому же отраслевая структура всех регионов различна (разве что Еврейская автономная область схожа с Ивановской областью). Выделенные регионы различны как согласно типологии [6], так и по рейтингу инвестиционной привлекательности агентства «Эксперт РА» [8].

Первый аналитический источник делит регионы России на 9 типов. Среди них Ростовская область получила статус 3-го типа «консервативный лидер», Ивановская область – «среднероссийский регион» (7 тип), Московская область отнесена к лидирующему типу «самокат» и Чувашская Республика имеет статус 9-го типа классификации «малые республики». Число совпадений используемой в работе типологии с имеющейся в Минрегионе России «Концепцией стратегии социально-экономического развития Российской Федерации» (2005 г.) составляет: для регионов – «локомотивов роста» – 2 из 10 (20%); для «опорных» регионов – 15 из 24 (62,5%); для «депрессивных» – 50 из 52 (96,2%); итого – 67 совпадений из 86 (78%) [6].

Второй аналитический источник несколько раньше остальных выделил 7 типов регионов. Среди них Ростовской области принадлежит статус 2-го типа «опорный регион», Ивановская область имеет статус 5-го типа «регион с неопределившимися перспективами», Московская область отнесена, как и в первом случае, к лидирующему типу «регион-локомотив» и Чувашская Республика классифицирована как «регионточка роста» (3 тип) [8].

Дальнейшее исследование кластеров с использованием четырёхфакторной модели М. Портера Diamond, проведением оценки бизнес-климата кластера и формализации кластера для последующей разработки мероприятий кластерной политики может вестись в отношении данной выявленной продуктовой группы.

Идентификацию кластеров удобно проводить, используя коэффициенты локализации, картографирование, четырехфакторную модель М. Портера. Мной выявлено 17 кластеров лёгкой промышленности: 14 функционирующих, 3 потенциальных и 2 латентных. Определена их специализация.

Для кризисных отраслей отечественной обрабатывающей промышленности кластерная политика представляется жизненно необходимой. Это путь к приобретению ими конкурентных преимуществ. Это единственно возможный способ разрешения депрессивной ситуации в отрасли через преломление жуткого динамического спада, сопровождающего отраслевые предприятия. Я считаю кластерный подход единственным способом восстановить конкурентоспособность отечественной лёгкой промышленности.

Литература
1. Жуков Ю.В. Итоги работы лёгкой промышленности в 2006 г. // «Швейная промышленность» 02.07 март/апрель.
2. Портер М. Конкуренция. – М.: ИД «Вильямс», 2005.
3. Регионы России: Госкомстат, 2005.
4. Российский статистический ежегодник. 2004: Стат. сб. / Росстат. – М., 2004.
5. Газимагомедов Р.К. Современная региональная промышленная политика: кластерный подход: автореф. дис. … д-ра эконом. наук: 08.00.05 Институт мировой экономики и международных отношений РАН. – М., 2005.
6. Типология субъектов Российской Федерации с точки зрения регионального развития / Под ред. В.В. Климанова. – М.: ИРОФ, 2007.
7. Башун В.Б. Крупнейшие компании России. – М.: Эксперт, 2005 .
8. 1000 лучших предприятий России: промышленность России: эффективность пр-ва и качество менеджмента. РСПП, Московская межбанковская валютная биржа, Национальный институт корпоративной реформы, Экспертный институт. – М: Янус – К, 2005.
9. Региональная экономика: Учебник для вузов / Т.Г. Морозова, М.П. Победина, Г.Б. Поляк и др. / Под ред. Т.Г. Морозовой. – М.: РГБ, 2004.

26.02.2015

Яндекс.Метрика