Опубликовано в журнале "Менеджмент в России и за рубежом" №1 год - 2017
Павлова А.В.,
аспирант кафедры менеджмента и государственного управления
Российской академии народного хозяйства и государственной
службы при Президенте РФ, Орловский филиал
В статье рассмотрено современное состояние кластерных структур в России. В работе проанализированы имеющиеся отечественные и зарубежные подходы к выявлению кластеров. Автором предложена многоступенчатая методика идентификации кластерных объединений организаций, сочетающая количественные и качественные методы. Разработанная методика может быть применена управленческими структурами для формирования интегрированных структур.
Создание интеграционных моделей между бизнес-партнёрами, формирование устойчивых производственных связей в рамках объединений позволяют получать значимые конкурентные преимущества. В научной литературе описаны разнообразные формы интегрированных объединений: холдинги, производственно-финансовые группы, корпорации, альянсы, концерны, кластеры.
Признана связь повышения конкурентоспособности экономики с кластеризацией.
Последняя представляет собой целый ряд организационно-экономических мероприятий, проводимых по инициативе органов государственной власти, а также институтами и ассоциациями отраслевых организаций. Целью кластеризации является установление экономических и организационно-правовых связей, сотрудничества отдельных экономических субъектов.
Применение кластерного подхода в России внове. Всё же на территории страны действует почти сотня кластерных объединений организаций. Большинство из них возникли в 2012–2015 гг. По данным Российской кластерной обсерватории, в Центральном федеральном округе функционируют 27 кластеров. Высока кластерная активность в Северо-Западном и Приволжском федеральных округах, в которых возникло по 20 кластерных объединений. В Северо-Кавказском федеральном округе кластеров нет (рис. 1, по [1]).
Мною произведено распределение кластерных объединений организаций по субъектам РФ (табл. 1, данные по [1]).
В 22,3 % регионов России на территории действует по одному кластеру, в 12,9% субъектов РФ – по два кластера, в 9,4% регионов – по три действующих кластера. Высока кластерная активность в Санкт-Петербурге. В нём действуют кластеры судостроения, фармацевтики, медицинской промышленности, переработки отходов, информационно-коммуникационных технологий [1]. В 48,2% субъектов РФ нет кластерных объединений.
Кластеризация отечественной экономики нужна, поскольку регионы, на территории которых функционируют кластеры, имеют высокие показатели экономического развития. Такие регионы определяют конкурентоспособность национальной экономики, уровень которой для РФ низок (45-е место в рейтинге стран по индексу глобальной конкурентоспособности на 2015 г. [2]).
Существует масса методик выявления кластерных структур, некоторые из них основаны на количественных методах, ряд – на качественных, а также имеются смешанные методики идентификации кластерных объединений организаций. В основе использования количественных методик лежит расчёт показателей статистики, а качественные методики предполагают привлечение дополнительных источников сведений с помощью экспертных оценок, интервьюирования, анкетирования, кейс-стади, «фокус-групп», метода Делфи, анализа SWOT и др. Преимуществами количественных методик идентификации кластеров являются объективность данных и однозначность их интерпретации, а также сопоставимость показателей во времени и в пространстве [3]. Известна количественная методика идентификации кластерных структур, разработанная Европейской кластерной обсерваторией. Она предполагает расчёт трёх показателей: «специализация», «размер» и «фокус» кластерной группы. В основе расчёта лежит количество занятых в экономике, что, по мнению отечественных учёных, не всегда показательно [4].
Ю.С. Положенцева отмечает широкое применение метода, основанного на выявлении локальных производственных систем, индустриальных районов и местных рынков труда. Для этого используются индексы специализации, оценивается уровень развития малого и среднего предпринимательства и уровень культуры участников, большое внимание уделяется их кооперации. Применяются также методы определения кластеров, основанные на выявлении внутриотраслевых взаимосвязей и связей основных поставщиков и покупателей [5].
Среди качественных методов идентификации кластеров отмечу методику С. Розенфельда, основанную на методе кейс-стади. Она включает характеристику общей экономической ситуации в регионе и отрасли; изучение исторического контекста развития отрасли; проведение количественного анализа рынка и определение сетей взаимодействия; анализ конкуренции, рынка рабочей силы, поставщиков, внедрения инноваций; выделение источников финансирования; оценку доступа к услугам; наличие единомышленников и лидерства в отрасли. Заимствование методик выявления кластеров возможно при адаптации к реалиям российской экономики.
Большинство отечественных методик базируется на количественных методах идентификации, предполагающих расчёт различных комбинаций показателей. Качественные методики идентификации кластеров широкого распространения не имеют, хотя Л.С. Марков и М.А. Ягольницер предлагают выделение кластеров на основании опросов и экспертных оценок [4]. В российской практике получили распространение смешанные методы идентификации кластерных объединений (методики А.В. Ермишиной, А.А. Баталовой, М.Л. Сомко [6]). Я также считаю такой подход наилучшим.
Предлагаю авторскую методику на основе сочетания количественных и качественных методов, характеризующуюся простотой использования, доступностью данных, универсальностью применения, полнотой учёта факторов кластеризации. Моя методика состоит из трёх этапов.
1. Ранжирование регионов, определение субъектов, обладающих высоким, средним и низким потенциалом кластеризации.
2. Оценка среды и условий функционирования потенциальных кластеров в регионе.
Отбор потенциальных видов экономической деятельности для кластеризации в регионе.
На первом этапе оценивается возможность формирования кластеров на территории региона (расчёт системы показателей, сгруппированных по шести блокам оценки: территориальная концентрация, инновационный потенциал, инвестиционный потенциал, кадровый потенциал, производственный потенциал, потенциал внешнеэкономической деятельности – табл. 2).
По результатам расчёта каждого показателя ранжируем регионы. Для стимуляторов региону с наибольшим значением показателя присваивается 1-е место в рейтинге, остальным регионам места присваиваются по отклонению их показателей от максимального значения, взятого за базу. Для дестимуляторов регион, обладающий высшим значением показателя, получает последнюю строчку рейтинга (например, по коэффициенту ликвидации организаций, износу ОФ). После ранжирования регионов федерального округа определяется итоговый рейтинг субъекта РФ. Чем выше числовое значение полученного показателя, тем менее привлекателен регион для кластеризации.
В таблице 3 представлен рейтинг регионов, а на рисунке 2 – итоговые данные расчётов, произведённых мной для данных регионов ЦФО, по сумме мест, набранных по 27 показателям оценки потенциала кластеризации.
Первый этап методики апробирован на примере 18 субъектов ЦФО. Учёт разнонаправленных факторов позволил определить, что к формированию кластерных структур склонны Воронежская область и г. Москва, а самые непривлекательные – Костромская и Рязанская области. Предложенная оценка возможности формирования кластерных объединений региона позволяет учитывать максимальное количество факторов, оказывающих влияние на кластеризацию.
На втором этапе методики воспользуемся анализом SWOT для оценки среды и условий функционирования потенциальных кластеров в регионе. Как пример возьмём данные по Орловской области (табл. 4).
На третьем этапе по системе показателей и последующему ранжированию видов деятельности (табл. 5) определяются наиболее перспективные виды экономической деятельности для формирования кластеров. Для формирования кластеров на территории Орловской области наиболее привлекательны обрабатывающие производства, сельское хозяйство, оптовая и розничная торговля, которая позволит кластерам обрабатывающей промышленности и сельского хозяйства продать полученный продукт потребителю.
Далее уточним направления создания кластерных структур. Для этого рассмотрим структуру производства и реализации продукции по видам деятельности. Затем проведём качественный анализ условий формирования потенциальных кластеров на территории региона по следующим параметрам: наличие финансовой инфраструктуры; наличие субъектов малого предпринимательства; наличие крупных предприятий, занятых в данной сфере; научный блок; образовательный блок; наличие торговой и инженерной инфраструктуры; государственная поддержка; доступность трудовых ресурсов; информационная и экспертно-консалтинговая обеспеченность; наличие поддерживающих отраслей; природные условия; обеспеченность материальными ресурсами.
Предложенная мной методика идентификации кластерных структур представляет собой многоступенчатый подход, основанный на применении как количественных, так и качественных методов. Данная методика характеризуется полнотой учёта данных, что позволит управленческим структурам обоснованно определить те виды деятельности, которые подходят для создания кластерных объединений на территории региона.
Создание кластера сложно и представляет собой последовательное принятие управленческих решений относительно местоположения, специализации кластера и ряда других параметров, поэтому и нужна разработка алгоритма управления процессом кластеризации и кластерного развития.
Литература
1. Карта кластеров России [Электронный ресурс]. URL: clusters.monocore.ru/list (дата обращения: 20.10.2016).
2. Проняева Л.И., Павлова А.В. Развитие интеграционных процессов в современной экономике на основе создания кластеров // Среднерусский вестник общественных наук. – 2016. – Т. 11. – № 3. – С. 137–149.
3. Киселёв А.Н., Куценко Е.С., Карнаух А.П. Определение приоритетных направлений для формирования кластеров малых и средних предприятий на примере г. Москвы [Электронный ресурс]. URL: virtass.ru/admin/pics/25_02_IO.pdf
4. Титова Н.Ю. Идентификация промышленных факторов, среда и факторы их формирования // Экономика и предпринимательство. – 2015. – № 2(55). – С. 58–66.
5. ПоложенцеваЮ.С. Управление кластеризацией регионального пространства. – International Scientific and Practical Congress of Economists and Lawyers «THE UNIFICATION OF ECONOMISTS AND LAWYERS-IS A KEY TO THE NEW STAGE OF DEVELOPMENT». – Женева: ISAE «Consilium», 2013. – С. 154–158.
6. Гармидер А.А. Систематизация подходов к оценке потенциала кластеризации в туристической сфере // Вестник АГТУ. Серия: Экономика. – 2014. – № 4. – С. 114–119.
7. Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. URL: gks.ru/ (дата обращения: 20.10.2016).
8. Колчинская Е.Э. Универсальный алгоритм выявления направлений повышения эффективности межотраслевых региональных взаимодействий в России (на примере Белгородской области) // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: История. Политология. Экономика. Информатика. – 2012. – Т. 13(132). – № 23/1. – C. 53–59.
9. Печаткин В.В. Формирование и развитие кластеров в регионах России: ключевые проблемы и пути их решения (на примере Республики Башкортостан) // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. – 2012. – № 1(19). – С. 68–76.
10. Ускова Т.В. Производственные кластеры и конкурентоспособность региона. – Вологда: Ин-т социально-экономического развития территорий РАН, 2010.
