Инструменты прогнозирования социально-экономического развития региона с высоким уровнем кластеризации экономики тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Инструменты прогнозирования социально-экономического развития региона с высоким уровнем кластеризации экономики"

На правах^копйси

Краснов Григорий Игоревич

ИНСТРУМЕНТЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНА С ВЫСОКИМ УРОВНЕМ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ЭКОНОМИКИ

Специальность 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством: региональная экономика

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание учёной степени кандидата экономических наук

2 6 СЕН 2013

Красноярск - 2013

005533277

005533277

Работа выполнена в федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева» (СибГАУ), г. Красноярск.

Научный руководитель: доктор экономических наук, профессор

Белякова Галина Яковлевна

Официальные оппоненты: Ерыгина Лилия Викторовна,

доктор экономических наук, профессор, ФГБОУ ВПО «Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева», г. Красноярск декан факультета заочного и дополнительного образования

Владимирова Ольга Николаевна,

доктор экономических наук, доцент, Сибирский федеральный университет, г. Красноярск, заведующая кафедрой «Финансы и кредит»

Ведущая организация: Федеральное государственное бюджетное

образовательное учреждение высшего профессионального образования «Байкальский государственный университет экономики и права»

Защита состоится «15» октября 2013 года в 14 часов на заседании диссертационного совета Д 212.249.03, созданного на базе федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева» по адресу: 660014, г. Красноярск, проспект имени газеты «Красноярский рабочий», 31, зал заседаний диссертационного совета, ауд. П-207.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Сибирского государственного аэрокосмического университета имени академика М.Ф. Решетнева.

Автореферат разослан «14» сентября 2013 года.

Ученый секретарь ^ Смородинова

диссертационного совета — Наталья Ивановна

I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследовании. В последние десятилетия в российской экономике происходят глубокие качественные изменения, в том числе связанные с новым этапом интеграции предприятий в региональные экономические кластеры. Появление новых экономических форм хозяйствования усложнило процесс управления региональной экономикой. Для регионов с высоким уровнем кластеризации экономики важным становится вопрос прогнозирования социально-экономического развития региональных кластеров. С учетом возможных альтернатив распределения различных видов социально-экономических ресурсов актуализируется выработка научно обоснованных подходов к прогнозированию развития региональных систем.

В процессе построения прогнозов социально-экономического развития региональной экономики требуется выявление и учёт закономерностей функционирования объекта прогнозирования на будущие периоды. Развитие региона с высоким уровнем кластеризации экономики часто порождает процессы столь сложной динамики, что идентификация их тенденций становится трудноразрешимой задачей. Следовательно требуются такие инструменты прогнозирования, которые будут отражать специфику процессов, происходящих в подобных регионах, с одной стороны, а также обеспечивать разработку альтернативных вариантов развития региональных систем в перспективе, с другой стороны.

Существующий инструментарий построения сценариев развития региональных систем не учитывает специфику и особенности социально-экономического прогнозирования развития региональных кластеров, не дает представления о возможном наиболее эффективном распределении региональных ресурсов, в слабой степени использует необходимые процедуры формализации и количественных оценок прогнозов. В этих условиях актуальной становится задача выбора инструментария прогнозирования социально-экономического развития регионов, имеющих высокую степень кластеризации экономики, что требует разработки новых подходов и инструментов построения сценариев развития региональных систем.

Степень разработанности проблемы. Теоретические и методологические аспекты социально-экономического развития регионов, в том числе, регионов с высокой степенью кластеризации экономики рассматривались в работах отечественных и зарубежных авторов. Исследованиями в области региональной экономики, вопросами социально-экономического развития регионов занимались такие ученые как А. Вебер, У. Кристаллер, В. Лаунхард, Ф. Портер, И. Тюнен, Ф. Пер-роу. Особенности развития региональных социально-экономических систем и вопросы модернизации пространственной организации современной России исследованы в работах J1. Абалкина, Е. Аношкиной, О. Белокрыловой, В. Белоусо-ва, И. Буздалова, А. Ворус, А. Джаримова, А. Ермоленко, В. Зарубина, В. Золотарёва.

Общетеоретические вопросы прогнозирования социально-экономического развития исследуются в трудах JI.E. Басовского, И.В. Бестужева-Лады, B.C. Бильчака, В.И. Бутова, Ю.А. Гаджиева, А.Г. Гранберга, В.В. Егорова, И.И. Елисеевой, В.В, Ивантера, Г.А. Кандауровой, В.И. Клисторина, Е.А. Коломак, М.Ю. Ксенофонтова, Б.Н. Кузыка, В.А. Ланцова, В.И. Лексина, А.Н. Петрова, О.С. Пчелинцева, В.Е. Селиверстова, Г.Э. Слезингера, М.Н. Узякова, P.M. Энтова, Ю.В. Яковца. Среди исследователей, занимающихся прогнозированием регио-

нальной экономики можно выделить В.В. Самаруху, A.B. Саяпову, В.Н. Цылицко, Л.Г.Чайникову, JI.C. Шеховцеву.

В рамках выполненных исследований решено множество задач теоретического и практического характера. Недостаточное внимание уделено специфике прогнозирования территорий, имеющих кластерную структуру экономики. Вместе с тем, именно этот тип экономики становится определяющим в развитии экономики регионов Сибири и России в целом. Важность решения сформулированной проблемы и недостаточная ее разработанность определили выбор темы, постановку цели и задачи диссертационного исследования.

Целью диссертационного исследования является теоретическое обоснование и разработка методических инструментов прогнозирования социально-экономического развития регионов с высоким уровнем кластеризации экономики.

Для достижения данной цели в диссертационном исследовании были поставлены и решены следующие задачи:

- выявить специфику и оценить современное состояние и тенденции социально-экономического развития регионов Сибири с высоким уровнем кластеризации экономики;

- проанализировать существующие теоретические подходы и практический опыт решения задач прогнозирования социально-экономического развития регионов с высоким уровнем кластеризации экономики;

- обосновать использование сценарно-статистического подхода как наиболее полно отвечающего задачам прогнозирования социально-экономического развития регионов с кластерной структурой экономики;

- выявить функциональные взаимосвязи региональных подсистем с элементами внутренней и внешней среды, определить состав субъектов экономики и характер их влияния на социально-экономическое развитие региона;

- определить факторы и показатели социально-экономического развития регионов, имеющих высокий уровень кластеризации экономики, осуществить их систематизацию;

- разработать методический инструментарий прогнозирования социально-экономического развития регионов Сибири, имеющих высокий уровень кластеризации;

- провести апробирование предложенных инструментов прогнозирования на примере Республики Хакасия, входящей в структуру Сибирского федерального округа.

Объектом исследования являются региональные социально-экономические системы, имеющие высокий уровень кластеризации экономики.

Предметом исследования являются управленческие отношения, возникающие в процессе прогнозирования социально-экономического развития регионов Сибири, имеющих высокий уровень кластеризации экономики.

Теоретической и методологической основой исследования послужили научные результаты, представленные в трудах отечественных и зарубежных авторов, посвященных проблемам прогнозирования социально-экономического развития регионов.

При решении поставленных задач использовались общенаучные методы исследования (анализ, синтез, обобщение), методы экономико-статистического моделирования и графического отображения результатов исследования. При проведении прикладных исследований применялись классификации, группировки, методы статистического анализа.

Информационная база исследования. Информационной основой исследования послужили нормативно-правовые акты Российской Федерации, данные Федеральной службы государственной статистики РФ и регионов Сибири, специальная, справочная и другая литература, статистическая отчётность организаций Республики Хакасия, материалы научно-практических конференций и семинаров, информационные данные сети Интернет.

Область исследования. Работа выполнена в соответствии с п.3.15. «Инструменты разработки перспектив развития пространственных социально-экономических систем. Прогнозирование, форсайт, индикативное планирование, программы, бюджетное планирование, ориентированное на результат, целевые программы, стратегические планы» паспорта ВАК по специальности 08.00.05 «Экономика и управление народным хозяйством: региональная экономика».

Основные положения, выносимые на защиту, н их научная новизна заключаются в следующем:

- предложена графическая модель взаимосвязей региональных подсистем, учитывающая функциональные связи субъектов экономики региона с высоким уровнем кластеризации;

- обоснован и раскрыт сценарно-статистический подход к прогнозированию социально-экономического развития регионов Сибири, имеющих высокий уровень кластеризации экономики;

- разработана система показателей прогнозирования, учитывающая социальное, экономическое, инновационное и экологическое развитие региона с высоким уровнем кластеризации экономики; предложен интегральный показатель оценки сценариев социально-экономического развития региональных систем, позволяющий обеспечить сопоставимость прогнозируемых результатов;

- разработана имитационная модель построения сценариев социально-экономического развития региональных систем, характеризующихся высоким уровнем кластеризации экономики;

- разработана методика сценарно-статистического прогнозирования социально-экономического развития региональных систем с высоким уровнем кластеризации экономики, включающая формирование, корректировку и выбор сценария социально-экономического развития региона, обеспечивающего наиболее эффективный вариант распределения ресурсов по кластерам.

Теоретическая и практическая значимость исследования состоит в развитии отдельных теоретических и методических положений по вопросам прогнозирования, позволяющих получить несколько вариантов социально-экономического развития региона с высоким уровнем кластеризации экономики и осуществить прогноз и выбор наиболее эффективного направления развития.

Практическая значимость диссертационного исследования заключается в том, что полученные выводы и результаты послужили теоретической основой для составления прогноза, разработки стратегии и программы эффективного социально-экономического развития Республики Хакасия. Предложенный сценарно-статистический подход прогнозирования социально-экономического развития региона позволяет региональным органам власти обеспечить эффективное распределение имеющихся ресурсов в соответствии с выбором наиболее эффективного сценария развития экономики.

Предложенная методика сценарно-статистического прогнозирования социально-экономического развития региона может применяться для регионов Сибири, имеющих высокий уровень кластеризации экономики.

Достоверность и обоснованность научных положений и выводов подтверждается применением общенаучных и специальных методов исследования, использованием в диссертационной работе современных достижений теории, методологии и практики прогнозирования социально-экономического развития регионов, апробированных научных результатов в области прогнозирования. Сформулированные научные положения, результаты работы, выводы и рекомендации получены с применением общенаучных методов исследования, не противоречат известным положениям экономических наук и основаны на официальных информационно-аналитических и статистических материалах, законодательных и нормативно-правовых актах РФ.

Апробация результатов исследования. Основные положения, теоретические и прикладные аспекты, а также промежуточные и конечные результаты диссертационного исследования докладывались и получили положительную оценку на: II Всероссийской научно- практической конференции «Экономические и правовые аспекты регионального развития» (Елабуга, 2010), V Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы экономики, социологии и права в современных условиях» (Пятигорск, 2010), XIV Международной научно-практической конференции «Актуальные вопросы экономических наук» (Новосибирск, 2010), III Всероссийской научно-практической конференции (Москва, 2010), III Международной научно-практической конференции «Конкурентный потенциал региона: оценка и эффективность использования» (Абакан, 2012), IX Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы экономики современной России» (Йошкар-Ола, 2012), X Международной научно-практической конференции «Инновационная экономика: новые задачи и вызовы» (Йошкар-Ола, 2012).

Методические разработки автора диссертационного исследования апробированы и приняты к реализации в практической деятельности Правительством Республики Хакасия при составлении Стратегии социально-экономического развития Республики Хакасия до 2020 года, программ социально-экономического развития региона на среднесрочную и долгосрочную перспективу и Концепции развития Абакано-Черногорской агломерации.

Теоретические и практические положения, содержащиеся в диссертационной работе, внедрены в практику учебного процесса Хакасского государственного университета им. Н. Ф. Катанова по дисциплинам «Региональная экономика», «Национальная экономика», «Муниципальная экономика».

Публикации. По результатам исследования опубликовано 13 работ общим объёмом 4,83 п.л. (в том числе авторских 3,39 п.л.), из них 5 работ объемом 2,14 п.л. в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.

Объем и структура диссертации. Структура диссертации определяется логической последовательностью научного исследования. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, библиографического списка и приложений. Основной текст работы изложен на 140 страницах, включая 18 рисунков и 27 таблиц.

II. ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

1. Регион с высоким уровнем кластеризации экономики как объект прогнозирования социально-экономического развития

В настоящее время, по мнению большинства ученых: В.М. Глушкова, Р. Каплан, Д. Мако, Дж. Мл. Сынки, С. Б. Сольского, И. Тахакары и других всё

более широкое признание получает точка зрения о том, что регионы с высоким уровнем кластеризации экономики становятся лидерами экономического развития и требуют специальных инструментов прогнозирования и планирования.

Изучение теоретических положений региональной экономики, имеющей высокий уровень кластеризации, позволило сделать вывод о том, что эффективность региональных социально-экономических процессов во многом в данных регионах зависит от уровня и степени кластеризации экономики. Наиболее распространена следующая шкала кластеризации региональной экономики:

- регионы с высоким уровнем кластеризации экономики (доля ВРП. производимого в кластерных структурах более 50%);

- регионы со средним уровнем кластеризации (доля ВРП, производимого в кластерных структурах 20-50%);

- регионы с низким уровнем кластеризации экономики (доля ВРП. производимого в кластерных структурах, менее 20%).

Согласно рекомендациям методических указаний Министерства экономического развития Российской Федерации «Сценарные условия долгосрочного прогнозирования социально-экономического развития Российской Федерации до 2030 года», региональным властям необходимо учитывать специфику, особенности структуры, уровень централизации и характер взаимосвязей между субъектами экономики при составлении долгосрочных программ и прогнозов развития.

Большинство сибирских регионов имеют кластерную структуру экономики. Связано это с исторически сложившейся системой освоения Сибири. Сочетание наличия богатых природных ресурсов с низкой плотностью населения и малочисленностью населенных пунктов в значительной степени определили и продолжают определять облик и формы развития экономики. В основном экономика сибирских регионов представляет собой кластерные образования различной степени локализации.

Кластеры выполняют роль «точек роста» экономики регионов, поэтому возникает необходимость рассматривать региональные системы с высоким уровнем кластеризации экономики как специфический объект планирования и прогнозирования. Особенность таких регионов заключается в том, что возникают взаимосвязи и взаимодействия субъектов экономики, как внутри региональных кластеров, так и с другими субъектами региональной экономики, не входящими в региональные кластеры, которые не учитываются при традиционных подходах к прогнозированию. Вместе с тем, эти особенности влияют на эффективность распределения региональных ресурсов между кластерами и определяют динамику их развития.

В связи с тем, что кластеризация региональной экономики началась в России относительно недавно, вопросы прогнозирования и планирования социально-экономического развития регионов с кластерной структурой экономики имеют недостаточное отражение в теоретических исследованиях и практических разработках.

С целью выявления функциональных взаимосвязей региональных подсистем с элементами внутренней и внешней среды региона разработана графическая модель, характеризующая взаимосвязи региональных подсистем (рис. 1).

Предложенная графическая модель является первоначальным этапом методики прогнозирования, так как позволяет определить особенности региона, имеющего кластерную структуру экономики с позиции начальных условий прогнозирования. При этом, традиционно сложившаяся система кластеров, функционирующих в регионе, является отправным звеном в определении объекта прогнозирования, что

необходимо учитывать при формировании возможных сценариев социалыю-

Рисунок 1 - Графическая модель, характеризующая взаимосвязи региональных

подсистем

2. Сценарно-статнстнческии подход к прогнозированию социально-экономического развития региона с высоким уровнем кластеризации

В современных условиях социально-экономическое развитие региона зависит от многих факторов внутренней и внешней среды, имеющих высокую степень неопределенности для прогнозирования. Особенно сложно составлять прогнозы для регионов с высоким уровнем кластеризации экономики, так как наличие большого числа взаимосвязей и взаимозависимостей между кластерными образованиями и другими субъектами экономики региона только усиливают степень неопределенности. Поэтому прогнозирование социально-экономического развития регионов, имеющих высокий уровень кластеризации с опорой на единственный вероятностный прогноз слишком рискованно, ТО) требует применения такого метода прогнозирования, который будет учитывать особенность региона и повышать степень достоверности прогнозных результатов. Этим требо-

ваниям полностью отвечает сценарно-статистический подход, который позволяет снижать риски неэффективного использования региональных ресурсов и обеспечивать региональные органы власти достоверными прогнозными оценками развития экономики. Ог-личительными особе!пюстями сценарно-статистического подхода являются, с одной стороны, использование большого массива статистических данных, всесторонне характеризующих объект прогнозирования, с другой стороны, возможность создания вариантов развития объекта прогнозирования, в зависимости от перераспределения ресурсов в регионе.

При таком подходе стратегия развития регионов, имеющих высокую степень кластеризации экономики, становится научно-обоснованной и скоординированной по комплексу показателей социально-экономического развития региона. По сравнению с большинством количественных методов, сценарно-статистический подход позволяет привлекать для анализа более обширную информацию об объекте прогнозирования и является современным, востребованным прогностическим методом.

Сценарно-статистический подход позволяет решить следующие задачи:

- обосновать посредством разработки сценариев регионального развития успешные управленческие решения в виде стратегических прогнозов среднесрочного и долгосрочного периода;

- разработать альтернативные варианты регионального развития при изменении факторов внешней и внутренней среды;

- с помощью сценарного прогнозирования определить наиболее эффективное распределение ресурсов между региональными кластерами.

Сценарно-статистический подход имеет свои особенности реализации при прогнозировании социально-экономического развития регионов с высоким уровнем кластеризации экономики. Составление сценариев развития региона позволяет раскрыть возможную динамику социально-экономических показателей в зависимости от сложившихся факторов развитая экономики кластерного типа. Сущность формирования сценариев заключается в выявлении тенденций и закономерностей объекта прогнозирования на базе статистических данных, а затем в построении моделей будущего состояния объекта исследования (региона с высокой степенью кластеризации экономики). Таким образом, наиболее достоверным для прогнозирования социально-экономического развития регионов, имеющих высокую степень кластеризации экономики, является сценарно-статистический подход.

Реализация сценарно-статистического подхода к прогнозированию социально-экономического развития региональных систем с высоким уровнем кластеризации экономики осуществляется поэтапно (табл.1).

В диссертационной работе в качестве инструмента построения сценариев социально-экономического развития региона, имеющего высокий уровень кластеризации, выбрано имитационное моделирование, позволяющее получить долгосрочные сценарии развития региональной системы на основе выявленных закономерностей развития региона с учётом ресурсных возможностей и особенностей функционирования кластера.

3. Система показателей прогнозирования социально-экономического развития регионов с высокой степенью кластеризации экономики

Региональные кластеры как группа географически сконцентрированных компаний из одной или смежных отраслей, характеризуется наличием функциональных взаимосвязей со всеми объектами региональной экономики и, следовательно, непосредственно влияющих на уровень социально-экономического развития региона в целом. Почти все сибирские регионы можно отнести к регионам,

имеющим кластерную структуру экономики, которая отличается только уровнем кластеризации. В этих условиях решение задачи социально-экономического развития региона требует комплексного исследования показателей, определяющих региональное развитие. В работе были проанализированы показатели, определяющие особенности развития регионов с высокой степенью кластеризации экономики.

Таблица 1 - Этапы разработки сценарных прогнозов социально-экономического развития региональных систем с высоким уровнем кластеризации экономики

Этапы Содержание

1 2

1. Установление границ регионального кластера, его структурирование Определение показателей, посредством которых можно охарактеризовать и оценить региональный кластер. Оценка и анализ ретроспективы развития и фактического состояния кластера.

2. Определение существенных факторов, влияющих на региональный кластер Отбор факторов и альтернатив (методами экспертизы, «мозговая атака» и т. д.). Определение направления и силы воздействия факторов (позитивное и негативное влияние). Определение структуры влияющих факторов на региональный кластер.

3. Определение тенденций развития Прогноз фактического состояния кластера (выполняется на основе методов экспертизы, экстраполяции динамики отдельных факторов, общедоступных национальных экономических прогнозов). Выявление факторов с явной и неявной тенденцией развития. Определение и обоснование альтернатив развития для областей с неявным развитием.

4. Разработка и выбор альтернативных сценариев будущего Разработка альтернативных сценариев и их проверка на комплексность, логику и непротиворечивость. Отбор двух-трех вариантов по выбранному критерию. Проверка отобранных вариантов на необходимое разнообразие, устойчивость и высокую степень вероятности.

5. Интерпретация выбранных сценариев развития региональных кластеров. Построение имитационных моделей Прогноз развития выбранных сценариев (разработка множества альтернатив для различных временных горизонтов - на 5,10,15 лет и т. д.). Разработка детальной расширенной редакции отобранных сценариев, как правило, на базе имитационных моделей, поскольку только они позволяют имитировать изменения ресурсов и событий, которые могут повлиять на ход развития (например, новая фирма-резидент кластера, новая технология и т. д.). Разработка «сценария будущего» с учетом различного влияния региональных ресурсов.

6. Разработка окончательного варианта сценария и снижение степени риска возможных потерь Формулировка «сценария будущего» с учетом всех вновь открывающихся факторов и событий. Оценка влияния отклонений от основной идеи сценария. Оценка возможных отклонений от первоначального образа регионального кластера

7. Перенос сценария на практическую основу Формулирование стратегии развития регионального кластера. Разработка системы прогнозов развития региона (стратегия развития, программы, концепции и планы развития).

Выбор признаков систематизации показателей обусловлен необходимостью учета их взаимного влияния на социально-экономическое развитие регионов, имеющих кластерную структуру экономики. Их систематизация позволяет эффективно использовать полученную информацию в управлении на региональном уровне, включая различные формы активации и стимулирования деятельности региональных кластеров. Показатели региональной экономики (экономические, технологические, демографические, управленческие) дают возможность определить, от каких

факторов зависит эффективность социально-экономических региональных систем с высоким уровнем кластеризации экономики.

Существующая система показателей, характеризующих уровень социально-экономического развития региона, не учитывает особенность региональной экономики кластерного типа, что делает процесс долгосрочного планирования менее достоверным. Предлагаемая система отражает влияние кластерной структуры экономики на уровень социально-экономического развития региона по таким направлениям, как экономическое, социальное, инновационное и экологическое развитие региона.

Показатели развития регионов с кластерной структурой экономики предложены с учетом классификации следующих факторов: экономических, социальных, инновационных и экологических, которые отражают особенность региональной экономики с высоким уровнем кластеризации.

Для выявления степени влияния социально-экономических факторов на уровень развития региона была сформирована база статистических показателей, за основу которой принята методика построения первичных группировок.

В связи с большим числом показателей возникла необходимость разделения их по атрибутивным признакам. На основании этого принципа и обобщения исследуемых данных сформировано четырнадцать групп показателей уровня социально-экономического развития регионов с высоким уровнем кластеризации экономики (табл. 2).

Таблица 2 - Показатели, характеризующие уровень социально-экономического развития региона с высоким уровнем кластеризации экономики

Группы показателей Показатели

Количество Наименование

2 3

Финансовые 5 Х[ - объем налоговых поступлений, полученных от предприятий кластера в пересчете на душу населения; хг - доля бюджетных региональных доходов от кластера на душу населения; х3 -доходы, поступающие от кластера в консолидированный региональный бюджет; Х4 - валовая прибыль регионального кластера; х5 - бюджетные региональные расходы, направленные на инвестирование кластера пересчете на душу населения

Производственные 4 Хб — доля ВРП, произведенная кластером на душу населения; Х7 - объёмы производства кластера в пересчете на душу населения; х8 - совокупная рентабельность предприятий регионального кластера; х9 - средний износ основных фондов кластера

Трудовые 4 *ю -трудовой потенциал кластера (численность потенциальных работников кластера); ХЦ - коэффициент экономической нагрузки на одного работающего в кластере; Х|2 - доля работников кластера со средним и высшим профессиональным образованием; хп — коэффициент напряжённости на локальном региональном рынке труда

Инвестиционные 5 Х14 — доля инвестиций, направленных на развитие инфраструктуры кластера; Х15 -доля инвестиций в основной капитал кластера в пересчете надушу населения; Х16 - доля иностранных инвестиций, направленных в кластеры в пересчете на душу населения; х17 - доля инвестиций в нематериальные активы кластера; Х]8 -доля инвестиций в инновации кластера

Окончание табл. 2

1 2 3

Природно-ресурсные 4 Хі9 — земельные ресурсы, занимаемые кластером, приходящиеся на одного человека; Х2о — удельный вес сырья, используемого кластером, добытого в регионе; Х2[ — доля добывающих производств в кластере; Х22 — уровень энергопотребления кластера

Торговые 3 Х23 - валовой оборот предприятий кластера на душу населения; х?4 - совокупная валовая прибыль предприятий кластера в пересчете на душу населения; х?5 — объём платных услуг населению

Уровня жизни населения 5 Х2б - среднемесячная заработная плата работников кластера; Х27 - численность работников кластера с денежными доходами ниже среднерегиональной зарплаты; х28 - коэффициент фондов (коэффициент дифференциации доходов); Х29 -реальные располагаемые денежные доходы работников кластера; хзо — среднегодовой прирост заработной платы работников кластера

Социального обеспечения населения 3 Хл — удельный вес инвалидов от численности работников кластера; Х32 — затраты на социальные программы кластера и региона от валовой прибыли кластера; Х33 — расходы на выплату пособий и социальную помощь работникам кластера

Образовательные 5 Х34 - уровень образования работников кластера; Х35 — число студентов высших учебных заведений на 1000 работающих в кластере; Х35 — уровень образования управленческого персонала кластера; Х37 - коэффициент переподготовки специалистов кластера; хэв — численность кандидатов и докторов наук на 1000 работающих в кластере

Демографические 6 Х39 — средняя продолжительность жизни населения; Х40 — численность работников кластера в возрасте до 35 лет; Х41 - коэффициент рождаемости; Х42 - коэффициент демографической нагрузки; Х43 - ожидаемая продолжительность жизни работников кластера; Х44—доля городского населения в общей численности работников кластера

Уровня инновационной активности 4 Х45 - затраты предприятий кластера на технологические инновации; х46 - объём инновационной продукции кластера в общем объёме производства; Х47 - доля инноваций, приходящаяся на малые и средние предприятия кластера; Х48 — эффективность инновационных разработок кластера

Инновационного потенциала 4 Х49 - доля инновационных предприятий кластера; х50 - коэффициент инновационного развития кластера; х5| - затраты на технологические инновации в кластере; х52 - удельный вес организаций, осуществляющих технологические инновации в кластере, в общем числе организаций кластера

Экологической безопасности 3 Х53 — выбросы в атмосферу загрязняющих веществ, тыс. тонн; Х54 - улавливание и обезвреживание загрязняющих веществ, тыс. тонн; Х55 - использование и обезвреживание отходов производства и потребления, тыс. тонн

Экологического потенциала жизнедеятельности 3 Х5б - инвестиции в основной капитал кластера, направленные на охрану окружающей среды; Х57 - удельный вес затрат на экологические мероприятия кластера; Х58 - ввод в действие мощностей по охране водных и земельных ресурсов, а также атмосферного воздуха от загрязнения

Таким образом, с помощью факторного анализа были получены 14 блоков, включающих 58 основных показателей, наиболее полно отражающих социально-экономическое развитие региона с высоким уровнем кластеризации экономики. Отличительной особенностью предлагаемой системы показателей является их привязка к региональным кластерам, с выявлением их степени влияния на развитие региона в целом, с помощью экономико-статистических методов.

В работе рассматриваются те показатели, которые наиболее полно характеризуют сценарии социально-экономического развития региональной экономики. Предложенные показатели позволяют произвести сравнительную оценку каждого сценария развития региона с высоким уровнем кластеризации экономики.

Чтобы определить величину показателей, зависимых от влияния совокупности факторов, методом многомерного анализа все блоки факторов были объединены в четыре основных направления: экономическое, социальное, инновационное и экологическое, чтобы определить количество оценочных показателей, то есть каждая группа отобранных факторов имеет свой частный показатель оценки. Таким образом, определены следующие группы частных показателей:

- оценка экономического развития региональных систем с кластерной структурой экономики включает в себя следующие показатели: финансовые, производственные, трудовые, инвестиционные, природно-ресурсные;

- оценка социального развития региональных систем включает в себя такие показатели, как уровень жизни населения, социальная обеспеченность населения, образование, демография;

- оценка инновационного развития региональных систем с высокой степенью кластеризации описывает уровень инновационной активности и инновационный потенциал региона;

- оценка экологического состояния и перспектив развития региона включает в себя оценку экологической безопасности и экологического потенциала жизнедеятельности региона.

В качестве интегрального показателя социально-экономического развития региона с высшей степенью кластеризации экономики предлагается аддитивная форма расчета частных показателей по выделенным направлениям, с учетом их весовых коэффициентов, полученных экспертным методом (табл. 3).

Таблица 3 - Структура интегрального показателя социально-экономического развития региона с высоким уровнем кластеризации экономики

Обобщающие показатели регионального развития кластеров Структура показателя по блокам

6 Экономический Кл = £ К, х(1-1 1=1 1г 1 - финансовый (Кц) - производственный (К12) -трудовой (К13) - инвестиционный (К14) - Природно-ресурсный (К|5) - торговый (К^)

4 Социальный К* = £ АГ-т х 2 1=1 21 1 -уровень жизни населения (К2[) - социальная обеспеченность населения (К22) — образовательный (Кэз) -демографический (К14)

2 Инновационный К* = £ К* ■ х Л* Ы м 1 -уровень инновационной активности (К31) - инновационный потенциал (К32)

2 Экологический К^ = X К^ х — экологическая безопасность (К41) — экологический потенциал жизнедеятельности (К42)

п К Интегральный показатель / = У У К- х ., ¡=\]=\ У У где Кц - обобщающий показатель по группе факторов, А- - вес коэффициента

Экономическая сущность интегрального показателя оценки социально-экономического развития региона с высоким уровнем кластеризации экономики (/„) заключается в возможности перевода имеющихся критериев оценки в относительный показатель уровня регионального развития, полученный по балльным оценкам влияния каждого блока показателей. Преимущество предложенного метода оценки уровня социально-экономического развития заключается в возможности учитывать несопоставимые показатели в силу разнообразия оценочных индикаторов по группам факторов.

4. Имитационная модель построения сценариев социально-экономического развития региона с высокой степенью кластеризации экономики

Региональное развитие связано, в первую очередь, с необходимостью выбора наиболее эффективных вариантов с помощью прогнозирования сценариев развития.

Предложенная автором имитационная модель прогнозирования уровня социально-экономического развития региональных систем с кластерной экономикой на базе сценарно-статистического подхода позволяет применить её при формировании стратегии регионального развития с учетом особенности функционирования кластеров и планов социально-экономического развития регионов (рис. 2).

В работе выявлены зависимости влияния факторов на уровень социально-экономического развития в регионе, имеющем кластерную структуру экономики, на примере Республики Хакасия. Проведённые исследования показали, что существует достаточно высокая степень корреляционной зависимости (свыше 0,5) между многими факторами и уровнем социально-экономического развития исследуемого региона.

■--[ 1 Определение факторов, влияющих на уровень социально-экономического развития региональньк систем

Формирование блоков-факторов Ф,

Ф, Фг Ф, Ф4 Ф, Ф« Ф, Ф» Фд Філ Ф|1 | Фі! Ф„ | Ф,4

2 Группировка факторов по ключевым направлениям развития регионов с высокой степенью кластери-

зации экономики

Построение базовых моделей на исходных ретроспективных статистических данных

Построение агрегированных моделей

6 Разработка концепции управления развитием региональных систем с кластерной структурой

экономики

Сценарии социально-экономического развития (С)

С, с2 с, с.

Расчёт значений показателей уровня социально-экономического развития региона

Оценка частных показателей Расчёт интегрального показателя

Экспертная оценка весовых коэффициентов по значимости суммарных показателей

Окончательная интегральная оценка уровня социально-экономического развития региона с высоким уровнем кластеризации

Рисунок 2 - Схема имитационной модели построения сценариев социально-экономического развития регионов с высоким уровнем кластеризации экономики

В результате расчёта корреляционных зависимостей были получены взаимосвязи, действие которых значимо и проявляется на протяжении длительного временного периода (двенадцать лет) (табл. 4).

Таблица 4 - Статистические модели оценки степени влияния факторов на уровень социально-экономического развития региона с высокой степенью кластеризации экономики

Обобщающие критерии

Статистические уравнения взаимосвязи факторов

Экономический Кі

=532,6 + 34,25Х| + 37,6*2 +31,9дг3 +5б,б^4-13х5

АГ13 = 18,5 + 46,2*ш -14,4*и +69,1*]2 +12,3*13 К14 =-240 + 16,Зх14 +18,4ї15 +19,2х16 -56,6х,7 + 78,Зх)8 К15 = 560,1 + 39,9*1(

=56,8 + 8,ЗДГ2З-24,3*24+ 49,ЗХ25

Экономический показатель уровня социально-экономического развития региона А:, =0,25Яп + 0,18^12 + 0,19ЛГ13 + 0,14^ +0,13ЛГ15 +0,11

Социальный К2

26 "

27 "

х281

29

30

22 ■

-0,05 -18,4*3 [ + 20,6*„ - 25.5*

32"

К2Ъ = 79,4 + 68,9х,Л + 20,1*, < + 39,7х.

34 1

35

'Зб1

38

К2А =25,5 + 0.9*,о-2.85*Лп + 1.7*л1 -3,3*^ +8.9*Л, +10,1*,

39

40

41 "

Социальный показатель уровня социально-экономического развития региона К2 =0,25К21 +0,\5К22 + 0,35К23 + 0,25ЛГ24

Инновационный К]

Кп = 29,9 +16,1*4^ +24,1*50 -11,1*51 + 25,6*52

Инновационный показатель уровня социально-экономического развития региона К^ ~ 0, | +1), '-ІА'^

Экологический К4

К42 = -103,4 + 44,1*^ +32*„ +14,8*,

56"

57

58

Экологический показатель уровня социально-экономического развития региона К4 =0,65Я:41 +0,35^42

Интегральный показатель социально-экономического развития = 0,35А'| +0,25ЛГ2 + 0,25А'3 + 0,1

Прим.: В таблице используются обозначения показателей ( х-), принятые в табл. 2.

Расчёты множественных коэффициентов корреляции и детерминации подтверждают значимость влияния факторов на зависимую переменную - уровень социально-экономического развития региональных кластеров (табл. 5)

Коэффициенты детерминации, рассчитанные для критериев по группам факторов, показывают долю вариации результативного признака (критерии развития), объяснённую вариацией соответствующих факторных признаков.

Таким образом, в результате корреляционного анализа подтверждена статистически значимая связь между переменными и выявлены границы варьирования признака - уровни социально-экономического развития региональных систем в зависимости от действующих факторов.

Таблица 5 - Коэффициенты корреляции показателей уровня социально-экономического развития региона с высоким уровнем __кластеризации экономики_

Группы показателей Коэффициенты корреляции

1 2

Финансовые /¡=0,52 Г2=0,35 Г3=0,64 Г4=0,65 Г5=-0,73

Про из водстве иные = -КЗ,58 г7= 0,47 Г8=0,55 ^=-0,54

Трудовые /•10 = 0,77 ги=-0,46 /|2 =0,64 г^ =0,65

И н вестиционные /|4=0,59 Г]5=0,68 Г16 =0,70 /¡7=-0,25 /¡8=0,60

Природно-ресурсные г19 = 0,24 г20 = 0,37 Г21=0,41 Г22=-0,41

Торговые >23 =0,55 г24 = 0,3 ;25=0,57

Уровня жизни г26 = 0,77 г27 =-0,35 Г2^ = -0,79 Г^ =0,8 г30=0,65

Социального обеспечения =-0,44 г32 =0,70 Г33=-0,54

Образовательные Г34 =0,54 =0,49 г36 =0,68 г3?=0,67 г^ =0,75

Демографические г39 = 0,49 Г40 =0,64 ,41 =0,57 г42 =-0,81 =0,68 г44 = 0,51

Уровня инновационной активности г45 = 0,72 г46 = 0,64 Г4?=0,78 Г48=0,82

Инновационного потенциала '49 =0,49 Г50 =0,73 Г51=-0,35 Г$2= 0,58

Экологической безопасности г53 = -0,58 г$4 = 0,77 г55 = 0,68

Экологического потенциала жизнедеятельности г56 = 0,61 г57 =0,48 г58=0,70

Использование методов экономико-статистического моделирования для выявления закономерностей и тенденций на базе статистических данных отдельного региона (Республика Хакасия), подтверждает вывод об общности характера существующих тенденций и закономерностей для всех типов регионов с высокой степенью кластеризации экономики.

С помощью статистических моделей определены наиболее значимые факторы, которые необходимо учитывать при разработке перспективных программ развития региональных систем с высоким уровнем кластеризации экономики.

Имитационная модель отражает высокую степень взаимосвязи показателей эффективности региональной деятельности от уровня развития кластеров. Регрессионный метод, затоженный в модели, позволяет выявить наиболее значимые факторы. С помощью имитационной модели становится возможным построение сценариев и выбор наиболее эффективного варианта развития регионального кластера при разработке соответствующих стратегических концепций социально-экономического развития.

5. Методика реализации сцеиарио-статистического подхода к прогнозированию социально-экономического развития региона с высоким уровнем кластеризации экономики

В современных условиях особое значение приобретают вопросы разработки программ перспективного развитая регионов с учётом всех факторов. В этом случае имитационная модель как инструмент прогнозирования и позволяет выбрать наиболее эффективные сценарии в виде программ развития региона с учётом факторов, присущих только этому региону.

В диссертации предложены этапы методики прогнозирования социально-экономического развития региона с высоким уровнем кластеризации экономики, с помощью сценарно-статистического подхода (рис.3).

Рисунок 3 - Этапы методики прогнозирования социально-экономического развития региона с высоким уровнем кластеризации экономики

Предложенные этапы методики включают в себя ряд пошаговых действий, где каждый этап содержит конечную информацию в рамках поставленных задач прогнозирования. На первом этапе происходит формирование выборки всех факторов, влияющих на уровень социально-экономического развития региона. Затем факторы группируются по базовым направлениям хозяйствования региональных систем: экономические, социальные, инновационные и экологические. Для каждой группы факторов определяются общие показатели уровня развития региональных систем, и на базе полученных общих показателей рассчитывается интегральный индекс. На этапе построения корреляционно-регрессионных моделей отбираются наиболее значимые факторы, которые в дальнейшем участвуют в разработке региональных программ развития. При этом выполняется процедура прогнозирования различных сценариев, направленных на перспективное развитие региона. Расчёты показателей эффективного использования региональных ресурсов (факторов) позволяют планировать и прогнозировать рост показателей социально-экономического развития региона. Таким образом, решается комплексная задача применения инструментариев прогнозирования в управлении региональным развитием.

Апробация методики позволила разработать наиболее эффективные направления программы регионального развития, с учётом имеющихся факторов для Республики Хакасия. Состав наиболее значимых показателей и факторов (табл. 1) определил сценарии прогнозного развития. В итоге предложена программа развития региона, ре-

ализация которой позволит повысить уровень регионального развития до заданных параметров.

В рамках программы социально-экономического развития Республики Хакасия рассмотрены пять кластеров экономики: строительно-индустриальный, агропромышленный, машиностроительный, топливно-энергетический, транспортно-логистический. Деление на кластеры экономики региона выполнено с обоснованием исторически сформировавшихся структуры и содержания кластеров в соответствии со сложившейся структурой производства и производственной инфраструктурой региона (табл. 6).

Таблица 6 - Структура кластеров Республики Хакасия

Вид кластера Обоснование дальнейшего развития кластера

1 2

1. Топливно-энергетический Исторически сложилась структура экономики Республики Хакасия, с преимущественным развитием гидроэлектроэнергетики (Саяно-Шушенекая, Майнекая ГЭС), теплоэнергетики (ТГК-13 «Абаканская ТЭЦ»), угольные разрезы (Черногорский, Изыхский, Восточно-Бейский). Около 60% доходов бюджета РХ традиционно формируется за счёт этого отраслевого комплекса. В настоящее время в Хакасии находится одно из самых больших угольных месторождений (Восточно-Бейское). Вырабатываемая электроэнергия направляется в энергодефицнгные регионы России.

2. Строительно-индустриальный Около 65% продукции промышленности стройматериалов завозится из других регионов России, спрос на продукцию растёт ежегодно с темпами 12%. Есть трудовые ресурсы, сырьё. Развитие Абакано-Черногорской агломерации, реализация крупных инвестиционных вложений требует опережающего развития строительно-индустриального комплекса.

3. Агропромышленный Внутренний спрос не покрывается, доля агропромышленного комплекса в структуре ВРП региона 5,8%. Собственные потребности обеспечены на 40%. Есть поливные земли, климат, трудовые ресурсы, платёжеспособный спрос и т.д.

4. Транспортно-логистический Аэропорт - занимает выгодное положение для перелётов грузовых и пассажирских воздушных судов с запада на восток и с юга на север. Железнодорожное и автотранспортное сообщение являются основными. Проблемы: 1) Инфраструктура аэропорта устарела, что затрудняет приём и обслуживание всех видов воздушных судов. 2) Пропускная способность железнодорожного сообщения не отвечает росту экономики. 3) Не завершено строительство автодороги Абакан-Большой Ортон-Таштагол, необходимой для связи Хакасии с Кемеровской областью и другими западными регионами Сибири.

5. Металлургический Исторически сложившаяся производственная инфраструктура металлургической отрасли требует обновления.

В диссертационном исследовшвщ разработано пять сценариев развития, учитывающих разные направлегам приоритетного распределения ресурсов. Сценарные прогнозы развития условно названы по наименованию того кластера, который является приоритетным в этом сценарии. Таким образом, используя многофакторные модели социально-экономического развития, полученные с помощью корреляционно-регрессионного анализа, выполнен прогноз развития региона с высоким уровнем кластеризации экономики с помощью обобщающего критерия, учитывающего развитие всех региональных кластеров в зависимости от распределяемых ресурсов (табл. 7).

Таблица 7 - Прогнозная оценка сценариев регионального развития на примере кластеров Республики Хакасия

Кластеры Республики Хакасия Показатели развития региональных кластеров

Экономиче- | Социаль- | Инновацион- | Экологи-

СКИЙ Кі НЫЙ К2 ный Kj ческий /V,

1 2 3 4 5

Сценарий с приоритетным развитием строительно-индустриального кластера (С)

Строительно-индустриальный кластер 0,98 0,96 0,73 0,74

Агропромышленный кластер 0,67 0,69 0,42 0,85

Металлургический кластер 0,70 0,62 0,68 0,43

Топливно-энергетический кластер 0,85 0,91 0,66 0,34

Транспортно-логистический кластер 0,81 0,94 0,56 0,39

Усреднённые показатели по кластерам 0,802 0,824 0,61 0,55

Интегральный индекс социально-экономического развития по сценарию «Строительно-индустриальный

кластер» Iе =0,35x0,802 + 0,25x0,824 + 0,25x0,61 + 0,15 кк х0,55 =0,70

Сценарий с приоритетным развитием агропромышленного кластера (А)

Строительно-индустриальный кластер 0,72 0,76 0,65 0,74

Агропромышленный кластер 0,62 0,60 0,70 0,73

Металлургический кластер 0,33 0,41 0,35 0,40

Топливно-энергетический кластер 0,79 0,66 0,74 0,35

Транспортно-логистический кластер 0,81 0,74 0,61 0,34

Усреднённые показатели по кластерам 0,654 0,634 0,61 0,512

Интегральный индекс социально-экономического развития по сценарию «Агропромышленный кластер»

Iа =0,35x0,654 + 0,25x0,634 + 0,25x0,61 + 0,15x0,512 = 0,62 кк

1 1 1 1

Сценарий с приоритетным развитием металлургического кластера (М)

Строительно-индустриальный кластер 0,79 0,85 0,60 0,49

Агропромышленный кластер 0,85 0,79 0,61 0,45

Металлургический кластер 0,93 0,72 0,64 0,35

Топливно-энергетический кластер 0,81 0,79 0,90 0,68

Транспортно-логистический кластер 0,84 0,81 0,51 0,32

Усреднённые показатели по кластерам 0,844 0,792 0,652 0,458

Интегральный индекс социально-экономического развития по сценарию «Металлургический кластер»

Iм =0,35x0,844 + 0,25x0,792 + 0,25x0,652 + 0,15x0,458 = 0,73 кк

Сценарий с приоритетным развитием топливно-энергетического кластера (ТЭ)

Строительно-индустриальный кластер 0,96 0,94 0,79 0,74

Агропромышленный кластер 0,87 0,75 0,66 0,89

Металлургический кластер 0,70 0,76 0,66 0,45

Топливно-энергетический кластер 0,94 0,95 0,86 0,32

Транспортно-логистический кластер 0,92 0,94 0,64 0,37

Усреднённые показатели по кластерам 0,878 0,87 0,772 0,554

Интегральный индекс социально-экономического развития по сценарию «Топливно-энергетический кла-

стер» /тэ =0,35x0,878 + 0,25x0,87 + 0,25x0,772 + 0,15х кк 0,554 = 0,80

Сценарий с приоритетным развитием транспортно -логистического кластера (ТЛ)

Строитель но-индустриальный кластер 0,66 0,46 0,46 0,72

Агропромышленный кластер 0,68 0,34 0,30 0,81

Металлургический кластер 0,66 0,59 0,51 0,41

Топливно-энергетический кластер 0,62 0,60 0,44 0,30

Транспортно-логистический кластер 0,66 0,62 0,46 0,28

Усреднённые показатели по кластерам 0,656 0,522 0,434 0,504

Интегральный индекс социально-экономического развития по сценарию «Транспортно-логистический

кластер» Iті =0,35x0,656 + 0,25x0,522 + 0,25x0,434 + 0,15x0,504 = 0,54 кк

Подход сценарно-статистического прогнозирования социально-экономического развития Республики Хакасия, как региона с высоким уровнем кластеризации экономики, показал, что из всех возможных кластеров, наибольший вклад в развитие экономики региона в среднесрочной перспективе внесёт

«Топливно-энергетический кластер» (показатель интегрального критерия наибольший - 1тз =0,80), что говорит о перспективах эффективного вложения

средств в это направление. Второе место по интегральным показателям развития занимает «Металлургический кластер» (показатель интегрального критерия -/" =0,73) и третье место-у строительно-индустриального кластера (Iе =0,70).

ХК кк

В долгосрочной перспективе прогнозирования при сохранении существующих темпов роста (к 2024 году) на второе место по интегральным показателям развития выйдет агропромышленный кластер, сориентированный на платежеспособный спрос регионов Сибири. Металлургический кластер, полностью зависящий от международной конъюнктуры спроса на производимую продукцию, в долгосрочной перспективе в экономике региона опустится на третье место.

Таким образом, прогнозирование, как основа планирования социально-экономического развития региона с высоким уровнем кластеризации экономики, показывает реальные направления вложений финансовых и материальных средств в определённые кластеры, которые в целом значительно улучшают социально-экономическое положение региона.

Предложенный методический механизм прогнозирования позволяет снизить риски от неверно принятых решений в региональном управлении при прогнозировании социально-экономического развития (табл. 8).

Таблица 8 - Прогноз уровня социально-экономического развития региона с высоким уровнем кластеризации экономики

Кластеры Прогнозная оценка уровн. стеров по интеп социально-экономического развития кла-ральному критерию по периодам

. 2014 2019 2024

Топливно-энергетический 0,80 0,85 0,89

Строительно-индустриальный 0,70 0,75 0,75

Агропромышленный 0,62 0,70 0,80

Металлургический 0,73 0,77 078

Транспортно-логистический 0,54 0,60 0,60

Таким образом, развитие основных кластеров региональной экономики через 15 лет фактически можно сбалансировать за счёт перераспределения ресурсов и соответствующего планирования экономики. Наибольшая отдача от вложения инвестиций прогнозируется в топливно-энергетическом и агропромышленном кластерах Республики Хакасия, что несомненно будет способствовать наибольшей эффективности социально-экономического развития региона в целом.

III. ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ II РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Отличительной особенностью и спецификой социально-экономического развития региона с высоким уровнем кластеризации экономики является наличие функциональных взаимосвязей региональных подсистем с элементами внутренней и внешней среды региона. Характер и степень этого влияния зависят от состава субъектов региональной экономики и возникающих внутренних взаимодействий и должны быть учтены при прогнозировании регионального развития.

2. Анализ особенностей развития региона с высоким уровнем кластеризации (на примере регионов Сибири) позволил сделать вывод о необходимости примене-

ния сцеиарно-статистического подхода к прогнозированию экономики как наиболее полно отвечающего возможности эффективного распределения ресурсов.

3. Предложена система показателей прогнозирования социально-экономического развития региона с высокой степенью кластеризации, учитывающая влияние кластеров на перспективы регионального развития.

4. Разработана имитационная модель построения сценариев социально-экономического развития, включающая разработку сценариев развития кластеров с учетом эффективного распределения ресурсов и оценку сценария по частным и интегральному показателям с выбором наиболее эффективного варианта.

5. Разработана методика реализации сценарно-статистического подхода к процессу прогнозирования развития кластеров на региональном уровне в зависимости от выбранного сценария.

6. Выполнена апробация предложенной методики на примере сценарно-статистического прогнозирования развития кластеров Республики Хакасия, что позволило выбрать наиболее эффективный вариант развития региональной экономики и осуществить распределение региональных ресурсов. Полученные результаты подтверждают эффективность методики прогнозирования социально-экономического развития кластеров на базе сценарно-статистического подхода.

IV. ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Статьи, в научных изданиях, рекомендованных ВАК

1. Краснов, Г.И. Эффективность инновационных процессов в ходе трансформации региональной экономики / Г.И. Краснов, В.И. Самаруха, А.Н. Дулесов // Известия Иркутской государственной экономической академии. - 2009. - № 2(64). - с.47-54, 0.50 п.л. (0.20 п.л. автора).

2. Краснов, Г. И. Имитационная модель прогнозной оценки социально-экономического развития региональных систем /Г.И. Краснов, Е. А. Антамошкина// Экономика и менеджмент систем управления. Научно-практический журнал. - 2012. - № 4.2 (6>- с. 196-201,0.44 п.л. (0.22 п.л. автора).

3. Краснов, Г.И. Методология прогнозирования регионального развития /Г.И. Краснов// Современные проблемы науки и образования. - 2013. № 2 - с. 46-50, 0.4 п.л.

4. Краснов, Г.И. Модель региональной экономики как объект прогнозирования социально-экономического развития кластеров /Г.И. Краснов// Современные проблемы науки и образования. - 2013. - № 3 - с. 46-50, 0.4 п.л.

5. Краснов, Г.И. Система показателей для прогнозирования региональных кластеров /Г.И. Краснов, Г.Я. Белякова// Современные проблемы науки и образования. - 2013. - № 4 - с. 52-58, 0.4 п.л. (0.2 п.л. автора).

Прочие публикации по теме диссертационного исследования:

6. Краснов, Г.И. Развитие национальной инновационной системы /Г.И. Краснов, А.Н. Дулесов// Вестник ХТИ СФУ, Хак. Фил. КНЦ СОАН ВШ. - 2009. -№ 27. - с.31-37. 0,44 п.л. (0,22 п.л. автора).

7. Краснов, Г.И. Теоретические основы регионального прогнозирования /Г.И. Краснов// Конкурентный потенциал региона: оценка и эффективность использования: сб. стат.Ш Международной научно-практической конференции; отв. ред. Н.Ф. Кузнецова. - Абакан: Изд-во ХГУ им. Н.Ф. Катанова. - 2012. - с. 212216, 0.3 п.л.

8. Краснов, Г.И. Оценка влияния инновационного потенциала бизнеса на региональное развитие /Г.И. Краснов, А.Н. Дулесов// Экономические и правовые

аспекты регионального развития: история и современность: материалы II Всероссийской научно-практической конференции. - Елабуга: Изд-во ЕГПУ. - 2010. - с. 67-72 , 0.4 п.л. (0.2 п.л. автора).

9. Краснов, Г.И. Особенности стратегического управления региональным процессом воспроизводства /Г.И. Краснов, А.Н. Дулесов// Актуальные проблемы экономики, социологии и права в современных условиях: сб. стат.У Международной научно-практической конференции - Пятигорск: Изд-во МАФТ. - 2010. -с. 179-183, О.ЗОп.л. (0.20 п.л. автора).

10. Краснов, Г.И. Агломерационно-кластерный подход как фактор развития экономики Республики Хакасия /Г.И. Краснов// Актуальные проблемы экономики современной России: сб. материалов IX Международной научно-практической конференции ; отв. ред. A.B. Бурков. - Йошкар-Ола: Изд-во «Коллоквиум», 2012. - с. 116-121,0.4 п.л.

11. Краснов, Г.И. Особенности стратегического управления социально-экономическими процессами /Г.И. Краснов, А.Н. Дулесов // Социально-экономические реформы: проблемы и пути решения в условиях современного общества: материалы III Всероссийской научно-практической (заочной) конференции -М.: Издательско-полиграфический комплекс НИИРРР. - 2010. - с. 60-64, 0.3 п.л. (0.2 п.л. автора).

12. Краснов, Г.И. Конкурентоспособность регионов как фактор экономического роста /Г.И. Краснов, Т.Н. Плотникова// Актуальные вопросы экономических наук: сб. материалов XIV Международной научно-практической конференции; под общ. ред. Ж. А. Мингаловой, С. С. Чернова - Новосибирск: Изд-во НГТУ. - 2010. - с. -186-190, 0.3 п.л. (0.2 п.л. автора).

13. Краснов, Г.И. Прогнозирование сценариев социально-экономического развития регионов /Г.И. Краснов// Инновационная экономика: новые задачи и вызовы: сб. материалов X Международной научно-практической конференции; отв. ред. A.B. Бурков. - Йошкар-Ола: Изд-во «Коллоквиум». -2012.-е. 71-73,0.25 п.л.

Подписано в печать 11.09.2013. Формат 60x84/16. Объем 1.5 п.л. Тираж 120 экз. Заказ № 1247 Отпечатано в отделе копировально-множительной техники СибГАУ. 660014, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31.

Соискатель__Г.И. Краснов