Методические основы идентификации кластерных групп предприятий региональной экономики тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат диссертации по теме "Методические основы идентификации кластерных групп предприятий региональной экономики"

На правах рукописи

Жабин Николай Петрович

Методические основы идентификации кластерных групп предприятий региональной экономики

Специальность 08.00.05 — Экономика и управление народным хозяйством (региональная экономика)

Автореферат

диссертации на соискание учёной степени кандидата экономических наук

1 АПР 2015

005566598

Санкт-Петербург — 2015

005566598

Работа выполнена в Негосударственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Институт государственного управления, права и инновационных технологий».

Научный руководитель - доктор экономических наук, доцент

Мотгаева Анджела Бахауовна.

Официальные оппоненты: Шарафанова Елена Евгеньевна, доктор экономических наук, профессор, заведующая кафедрой рекреации и туризма, ФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный экономический университет»;

Яновский Валерий Витальевич, доктор экономических наук, доцент, заместитель заведующего кафедрой местного самоуправления Северо-Западного института управления ФГБОУ ВПО «Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации».

Ведущая организация: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский государственный политехнический университет».

Защита состоится «21» апреля 2015 г. в 15.00 часов на заседании диссертационного совета Д 002.079.01 в ФГБУН Институте проблем региональной экономики Российской академии наук, по адресу: 190013, Санкт-Петербург, ул. Серпуховская, д. 38, аудитория 20.

С диссертацией и авторефератом можно ознакомиться в библиотеке ФГБУН Института проблем региональной экономики Российской академии наук и на официальном сайте http://www.iresras.ru.

Автореферат разослан /У.&Р.Хд... 2015 г.

Учёный секретарь

диссертационного совета Д 002.0790'

кандидат экономических наук,

старший научный сотрудник

Т.В. Шабунина

1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы диссертационного исследования.

Стратегия инновационного развития Российской Федерации на период до 2020 года, утверждённая распоряжением правительства Российской Федерации от 8 декабря 2011 года № 2227-р, в качестве одной из приоритетных задач рассматривает развитие инновационных кластеров.

Инвестиции, осуществляемые в целях поддержки развития кластеров, предоставляют возможность субъектам Российской Федерации создать условия для высоких темпов экономического роста за счёт модернизации и диверсификации региональных экономик.

Отраслевые и межотраслевые кластеры — это объекты регулирования в новом направлении экономической политики. Такая сегментация экономики эффективна как для управленческих целей, так и для статистического анализа. При этом кластерные группы существенно отличаются от традиционной статистической группировки, и их выявление выступает отдельной научной проблемой.

Основой повышения эффективности управления региональной экономикой с позиций кластерного подхода должно служить аналитическое обеспечение проведения идентификации кластеров региона на базе обобщения наилучшего зарубежного и отечественного опыта. Методы такой идентификации, а также методические подходы к определению приоритетов государственной поддержки, учитывающие российскую специфику, нуждаются в обосновании и разработке, что и определяет актуальность темы диссертационного исследования.

Степень разработанности темы исследования.

Исследованием теоретических вопросов пространственной и региональной экономики, классификацией, идентификацией и управлением развития кластеров как инструмента увеличения конкурентоспособности региона занимались многие зарубежные авторы, такие как: Von Thunen, W. Isard, К. Кетелс, Г. Линдквиста, И. Маркой, А. Маршалл, М. Портер, Б. Рипли, О. Солвел, М. Энрайт, Е. Фезер. Исследованием проблем региональной экономики, вопросами кластерного подхода занимаются следующие отечественные учёные: Д.В. Грушевский, М.А. Гусаков, С.М. Кадочников, Г.Б. Клейнер, Т.Ю. Кудрявцева, C.B. Кузнецов, Е.С. Куценко, JI.C. Марков, В.М. Маркова, И.В. Пилипенко, Д.Г. Родионов, В.Е. Рохчин, A.A. Румянцев, В.П. Третьяк, А.Ю. Скопин и другие.

Цель диссертационного исследования - разработка методических основ идентификации и ранжирования кластерных групп региональной экономики, адаптированных к специфике российских условий.

Задачи исследования:

- провести анализ и дать оценку опыта реализации кластерного подхода в российских регионах;

- выявить положительные и отрицательные стороны реализации кластерного подхода в управлении региональной экономикой Санкт-Петербурга;

- провести анализ существующих методов идентификации кластеров и выявить их ограничения для российских условий;

-разработать методику идентификации развитых отраслевых кластерных групп в регионе, учитывающую российскую специфику и особенности информационной базы;

осуществить идентификацию и ранжирование значимых кластерных групп города Санкт-Петербурга, оценить их состояние в сравнении с регионами Северо-Западного Федерального округа Российской Федерации;

- разработать рекомендации по совершенствованию региональной кластерной политики Санкт-Петербурга в соответствии с результатами идентификации.

Объект исследования: кластерные группы экономики Санкт-Петербурга и Северо-Западного федерального округа РФ.

Предмет исследования: методы идентификации кластерных групп региональной экономики.

Научная повизна исследования.

1. Дана оценка опыта реализации кластерного подхода в российских регионах: выявлены факторы, препятствующие успешному развитию кластерных проектов; установлено недостаточное соответствие выделения пилотных инновационных территориальных кластеров реальной ситуации в экономике регионов; обобщены и сформулированы базисные противоречия реализации региональной кластерной политики, объективно генерируемые имманентными свойствами кластера и регионального управления.

2. Дана сущностная характеристика региональной кластерной политики Санкт-Петербурга, выявлены её «узкие» места.

3. На основе систематизации и анализа существующих методов идентификации кластеров разработана методика идентификации развитых отраслевых кластерных групп в регионе, учитывающую российскую специфику и особенности информационной базы.

4. Осуществлены идентификация и ранжирование значимых кластерных групп города Санкт-Петербурга, дана оценка их состояния в сравнении с регионами Северо-Западного Федерального округа Российской Федерации.

5. Дана оценка динамики состояния отраслей, входящих в развитые кластерные группы экономики Санкт-Петербурга, для целей определения приоритетов инвестирования.

6. Предложена содержательная интерпретация результатов идентификации и ранжирования развитых кластерных групп, включающая сопоставление полученных данных с направлениями региональной кластерной политики Санкт-Петербурга; разработаны методические рекомендации по совершенствованию региональной кластерной политики Санкт-Петербурга.

Теоретическая значимость работы состоит в развитии представлений о методах идентификации кластеров в системе региональной экономики.

Практическая значимость работы состоит в возможности использования методики идентификации и ранжирования развитых кластерных групп для обоснования мер государственной поддержки в рамках региональной кластерной политики.

Методология и методы исследования. В исследовании применялись общенаучные и специальные методы познания: анализа и синтеза, индукции и дедукции, статистического анализа, системного подхода, метода экспертных оценок; в качестве методологии исследования использовался кластерный подход к развитию региональной экономики.

Положепия, выносимые на защиту:

- оценка опыта реализации кластерного подхода в российских регионах;

- противоречия реализации региональной кластерной политики, обусловленные имманентными свойствами кластера и регионального управления;

- сущностная характеристика региональной кластерной политики Санкт-Петербурга;

- методика идентификации развитых отраслевых кластерных групп в регионе;

- обоснование кластерной структуры экономики Санкт-Петербурга на базе идентификации и ранжирования развитых кластерных групп;

- оценка динамики состояния отраслей, входящих в значимые кластерные группы региона;

- определение направлений государственной поддержки в рамках региональной кластерной политики Санкт-Петербурга.

Степень достоверности результатов исследования определяется следующим: результаты исследования базируются на содержательном анализе теоретико-методологических представлений о процессах выявления кластеров; использована достоверная информационная база; в ходе исследования корректно использованы общенаучные и специальные методы познания; корректность предложенной методики проверена практическими расчётами.

Апробация результатов исследования. Основные результаты исследования опубликованы в рецензируемых научных изданиях, докладывались на научно-практических конференциях, в том числе международного уровня. Произведены практические расчёты по разработанной методике. Отдельные рекомендации внедрены в деятельность органов регионального управления.

Соответствие Паспорту специальностей ВАК. Исследование выполнено в соответствии с Паспортом специальностей ВАК 08.00.05 — Экономика и управление народным хозяйством (региональная экономика), п.3.3. «Пространственная организация национальной экономики; формирование, функционирование и модернизация экономических кластеров и других пространственно локализованных экономических систем».

Структура работы. Работа включает введение, три главы основного текста, заключение и приложения. Во введении дана общая характеристика исследования. В первой главе представлены теоретические и методические основы реализации кластерного подхода к развитию региональной экономики. Вторая глава посвящена методологическим подходам к идентификации кластерных групп экономики. В третьей главе представлены научно-практические рекомендации по идентификации развитых кластерных групп в экономике Санкт-Петербурга и совершенствованию региональной кластерной политики. В заключении приведены основные выводы. В приложениях представлены массивы расчётных данных.

2. ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

1. Дана оценка опыта реализации кластерного подхода в российских регионах: выявлены факторы, препятствующие успешному развитию кластерных проектов; установлено недостаточное соответствие выделения пилотных инновационных территориальных кластеров реальной ситуации в экономике регионов; обобщены и сформулированы базисные противоречия реализации региональной кластерной политики, объективно генерируемые имманентными свойствами кластера и регионального управления.

Кластерный подход получил распространение в российских регионах, при этом способы его реализации весьма дифференцированы и обобщённо могут быть сведены к следующим:

- разработка стратегии, охватывающей ряд отраслей промышленности, разные аспекты формирования кластеров, выделение бюджетных средств в рамках специально сформулированной политики;

фокусирование внимания на некоторых особенностях кластеров: взаимодействие внутри сетевых структур кластера и т.д.;

- использование кластерной политики как элемента формирования стратегии развития региона;

- применение кластеров как способа реализации некоторых преимуществ среди других инструментов развития в рамках одной отрасли.

Проведённый анализ показал, что наиболее распространённым типом региональной кластерной политики является каталитическая и поддерживающая, предполагающие поддержание и развитие тех кластеров в регионе, которые сформировались благодаря сложившимся региональным факторам: географическим, историческим, технологическим.

Можно выделить следующие факторы, препятствующие успешному развитию кластерных проектов.

1. Непрозрачность и низкая доступность информации о реализации кластерных проектов. Из 25 пилотных проектов только 3 имеют собственный интернет-сайт - это Саровский инновационный кластер, Технопарк-Мордовия и Центр развития ядерного инновационного кластера города Димитровграда Ульяновской области. При этом только 2 сайт можно считать информативными. Непрозрачность информации отталкивает потенциальных инвесторов.

2. Недостаточность документального обеспечения реализации кластерных проектов. Не все проекты подкреплены программой развития, как того требовало Минэкономразвития. В этих программах должно было присутствовать всестороннее аналитическое описание кластеров.

3. Недостаточный уровень обоснованности экономических показателей в программах развития кластеров с точки зрения их влияния на региональную экономику. В основном, представлены показатели объёма продаж (по сегментам рынка и в разрезе категорий продукции), план рекрутинга персонала и показатели объёма производства. Отдельные программы развития не содержат достаточных статистических данных, плановых показателей, в том числе, показателей динамики. Во всех программах развития нет обоснованности

прогнозируемого роста, будь это план расширения кадрового штата или рост показателей производства.

4. Отсутствие обоснованных оценок эффективности программ развития кластеров. Методика оценки эффективности и результативности представлена только в одном регионе как приложение к республиканской программе поддержки развития инновационного кластера республики Мордовия.

В диссертации был проведён сравнительный анализ промышленной специализации регионов, на территории которых реализуются инновационные территориальные кластеры, получившие федеральную поддержку. Были сопоставлены перечни пилотных инновационных территориальных кластеров и результаты идентификации наиболее вероятных ядер кластерных групп субъектов Российской Федерации по данным Европейской Кластерной Обсерватории (ЕКО) (идентификация «сверху» на базе расчёта показателей занятости). Анализ показал, что не во всех регионах отрасль — ядро кластера, в рамках которой реализуется конкретный кластерный пилотный проект, является для рассматриваемого региона значимой по методике ЕКО. Так, например, в Калужской, Алтайской и Новосибирской областях нет достаточной концентрации фармацевтических, био-фармацевтических предприятий и предприятий в сфере информационных технологий.

В работе выделены следующие базисные противоречия реализации региональной кластерной политики, объективно генерируемые имманентными свойствами кластера и регионального управления:

- между информационной асимметрией и стратегически обусловленным поведением лиц, принимающих решения в области регионального управления («провалы государства»); следствие — неэффективность принимаемых решений, неточная идентификация кластера;

- между необходимостью наличия развитой конкурентной среды как основы эффективности кластера и селективными мерами государственной поддержки отдельных участников рынка; следствие - получение неоправданных преференций, тормозящих формирование конкурентных преимуществ;

- между декларируемыми направлениями кластерной политики и случайным характером сочетания факторов, делающих возможным возникновение и развитие кластера (географических, исторических и т.п.); следствие -невозможность искусственно обеспечить сочетание факторов;

- между стремлением произвести уникальный продукт с целью получения кластером конкурентного преимущества и ориентацией государства на поддержку отраслей, признанных ключевыми мировым сообществом; следствие

- дублирование инвестиций в одни и те же технологии, перегрев рынка;

- между заимствованием успешного российского и зарубежного кластерного опыта и реальным состоянием институциональной инфраструктуры региона; следствие — отсутствие эффекта от поддержки;

- между необходимостью государственной поддержки традиционных отраслей региональной экономики как основы социальной стабильности и вложения средств в развитие кластеров; следствие — ухудшение конкурентной среды.

2. Дана сущностная характеристика региональной кластерной

политики Санкт-Петербурга.

В ходе анализа были сформулированы черты региональной кластерной политики Санкт-Петербурга:

- развитая нормативно-правовая база кластерной политики; впервые кластеры упоминаются в нормативных документах Администрации Санкт-Петербурга в 2001 году, т.е. даже раньше, чем в федеральном законодательстве;

- сосредоточенность полномочий в одном органе управления Комитет экономического развития, промышленной политики и торговли);

- кластерная политика является частью региональной стратегии;

- развитие малого предпринимательства на основе кластерного подхода;

- ориентация на выделение приоритетных кластеров;

- преобладание косвенных мер поддержки кластеров;

- наличие черт секторной, технологической и инновационной типов кластерной политики, ориентация на поддержку наиболее крупных и технологичных отраслевых секторов;

- ориентация финансирования преимущественно на частный сектор или рамки федеральных целевых программ, недостаточное участие регионального бюджета;

- отсутствие обоснованных критериев и результатов оценки эффективности расходования бюджетных средств;

- тяготение к концентрированному типу политики, сосредоточенной на поддержке немногочисленных сильных и устойчивых региональных кластеров;

- отсутствие объективной оценки степени силы и устойчивости развиваемых кластеров;

Сделан вывод о необходимости разработки методики, позволяющей обосновать направления поддержки исходя из идентификации развитых кластерных групп.

3. Разработана методика идентификации развитых отраслевых кластерных групп в регионе, учитывающую российскую специфику и особенности информационной базы.

Анализ существующих подходов к идентификации региональных отраслевых кластеров показал, что в условиях ограниченной информационной базы, а именно отсутствия в Российской Федерации статистической информации о показателях межотраслевого баланса для определения кластерной структуры региона, возможно использование только подхода выделения «эталонных» кластеров. «Эталонные» кластеры представляют собой наиболее вероятные агломерации связанных видов деятельности. Состав и структура «эталонных» кластеров разработана в европейской и американской экономике на базе аналогов классификатора видов экономической деятельности (ОКВЭД) -отраслевого классификатора SIC (США) и классификатор NACE (Европа). Применение данного подхода возможно за счёт адаптации структуры «эталонных» ядер кластеров для российской экономики в соответствии с классификатором видов деятельности ОКВЭД, что позволит определить состав наиболее вероятных ядер кластерных групп.

Для оценки уровня развития кластеров региона предлагается применить критерии Европейской кластерной обсерватории, что даёт возможность оценить по статистике занятости силу кластерных групп и идентифицировать регионы, в которых исследуемые кластеры являются значимыми. Выявление подобных регионов позволяет сделать вывод о существовании конкурирующих центров концентрации соответствующих отраслей — кластерных групп, способных увеличивать занятость за счёт других отраслей в результате действия на рассматриваемой территории положительных агломерационных экстерналий.

Методику Европейской кластерной обсерватории предлагается дополнить анализом показателей: уникальности, отражающих степень неравномерности распределения занятости в кластерной группе по регионам; связанности, отражающих степень тяготения занятых в кластерной группе к совместной локализации и степень тяготения к регионам с высокой численностью занятых; экономической эффективности, включающих уровень заработной платы, инвестиций и прибыли, позволяющих определить кластеры, обеспечивающие наибольший вклад в развитие экономики региона. Разработанный автором алгоритм идентификации развитых кластерных групп региона представлен на

Рисунок 1 - Алгоритм определения развитых кластерных групп региона

Информационную базу расчётов составляют следующие показатели по ОКВЭД: «Среднесписочная численность работников (без внешних совместителей и работников несписочного состава), человек»; «Отгружено товаров собственного производства, выполнено работ и услуг собственными силами (по чистым видам деятельности (оперативные данные))»; «Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата на одного работника по полному кругу организаций»; «Долгосрочные инвестиции по обычным видам деятельности»; «Прибыль (убыток) от продаж по данным бухгалтерской отчетности по полному кругу организаций»; «Индексы цен производителей по видам экономической деятельности период с начала отчётного года в % к соответствующему периоду предыдущего года»; «Наличие, движение и состав основных фондов».

Показатель уникальности кластерной группы рассчитывается только по выявленным на предыдущем этапе значимым кластерам Санкт-Петербурга, при этом в основе лежит методика Межрегионального Центра промышленной субконтрактации и партнёрства. Он показывает степень превалирования Санкт-Петербурга по неравномерности распределения кластерной группы по сравнению с остальными регионами Северо-Западного ФО (девять регионов). Значения показателей уникальности переводятся в баллы.

При расчёте показателя связанности определение количества пересечений значимых кластерных групп осуществляется в результате построения «карты» пресечений кластерных групп, которая показывает общие для кластерных групп виды деятельности по кодам ОКВЭД. Показатель потенциала локализации рассчитывается по методике М.Портера, полученное абсолютное значение ранжируется по авторской методике в результате сравнения значимых кластерных групп. Ранги переводятся в баллы.

Ранжирование кластерных групп Санкт-Петербурга по уровню развитости происходит путём суммирования баллов, полученные по результатам расчётов совокупных показателей значимости, связанности и экономической эффективности каждой кластерной группы (максимум - 18 баллов). Разработанный алгоритм идентификации развитых кластеров региона основан на выявлении агломерационных эффектов от концентрации, урбанизации и совместной локализации предприятий отраслей региона и их экономической эффективности.

4. Осуществлена идентификация и ранжирование значимых кластерных групп города Сапкт-Петербурга, дана оценка их состояния в сравнении с регионами Северо-Западного Федерального округа Российской Федерации.

Разработанная автором методика была апробирована для идентификации кластерных групп Санкт-Петербурга по статистическим данным за 2012 г. Все группировки и расчёты приведены в приложениях к диссертации. Итоговые результаты анализа значим!,те кластерных групп в Санкт-Петербурге представлены в табл. 1 и на рис. 2.

Совокупный показатель значимости Совокупный показатель связанности Совокупный показатель эффективное™ Совокупный показатель развитости

Аэрокосмическая техника 2,38 5,38 4,63 12,38

Аналитические инструменты 2,63 5,75 4,63 13,00

Биофармацевтика 4,38 7,88 4,63 16,88

Коммуникационное оборудование 2,63 5,63 4,25 12,50

Торговля 4,00 3,00 3,88 10,88

Научно-исследовательская деятельность 2,88 5,25 4,88 13,00

Информационные технологии 3,25 5,50 5,00 13,75

Кожаные изделия 2,63 0 4,13 6,75

Пластмассы 2,63 2,13 4,00 8,75

В ходе исследования были выявлены 9 значимых кластерных групп Санкт-Петербурга, представленные на рис.2, которые характеризуют кластерную структуру региона. На основании данных 2012 г. по статистике численности занятых и отгруженной продукции было рассчитано, что данные группы превалируют в экономике города Санкт-Петербурга в сравнении с отраслевой структурой регионов Северо-Западного ФО. Группы «Биофармацевтика», «Аналитические инструменты» и «Коммуникационное оборудование» являются самыми уникальными в городе, т.е. данные группы практически не представлены других субъектах Северо-Западного ФО.

Рисунок 2 - Совокупный показатель уровня развития значимых кластерных групп Санкт-Петербурга

Выявленные: группы находятся на разных уровнях своего развития. Лидером является кластерная группа «Биофармацевтика», у неё самые высокие показатели значимости, т.е. кластер имеет максимальное количество «звёзд» по статистике занятости и по статистике отгруженной продукции (лидерство по данным показателям). Кластер «Биофармацевтика» также является наиболее редким для других субъектов Северо-Западного ФО, и он лидирует по показателю связанности. Предприятия кластера характеризуются максимальным уровнем прибыли, заработной платы и инвестиционной активности. Таким образом, кластер «Биофармацевтика» значим в городе Санкт-Петербурге и наиболее экономически развит.

Следующие кластеры в порядке убывания уровня развития: «Информационные технологии», «Аналитические инструменты», «Научно-исследовательская деятельность», «Коммуникационное оборудование». Данные высокотехнологичные и наукоёмкие группы тесно связаны между собой и могут образовывать одну мета кластерную группу. Государственная поддержка развития одной из таких групп, будет оказывать влияние как на саму группу, так и на другие значимые кластерные группы Санкт-Петербурга.

Далее следуют группы: «Аэрокосмическая техника», «Торговля». Группа «Аэрокосмическая техника» характеризуется самым низким значением показателя значимости, т.е. кластер имеет 2 «звезды» по статистике занятости и

Совокупный показатель уровня развития значимых кластерных грунн. баллы

0,00 2.00 4.00 6.00 8.00 10.0012.0014.0016.00 18,00

я Совокупный показатель знапп юсш > совокупный показа гель связанности я Совокупный показа гель зффашшносш

лишь 1 «звезду» по статистике отгруженной продукции — это означает, что данный кластер не превалирует в экономике города в сравнении с «кластерной» структурой Северо-Западного ФО. Кластерная группа «Торговля» заметно отстаёт от «пятёрки» лидеров по уровню развития. Группа характеризуется достаточно низкими значениями показателей связанности и эффективности, а это значит, что данная группа имеет меньшее количество отраслей, входящих в другие значимые кластеры, а также предприятия кластера характеризуются меньшим уровнем экономической эффективности. Низкий показатель развития кластерных групп «Кожаные изделия», «Пластмассы» объясняется, прежде всего, низким уровнем связанности, также эти группы характеризуются относительно низким уровнем заработной платы, прибыли и инвестиционной активности предприятий, входящих в них.

5- Дана оценка динамики состояния отраслей, входящих в развитые кластерные группы экономики Сапкт-Петербурга, для целей определения приоритетов инвестирования.

Для оценки состояния отраслей, входящих в выявленные значимые кластеры, рассчитывались цепные индексы роста по годам по показателям: «Прибыль от продаж», «Долгосрочные инвестиции», «Наличие основных производственных фондов по полной учётной стоимости на конец года», «Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата на 1 сотрудника», «Численность занятых в экономике» за 2005-2012 г. Обобщённые показатели динамики по кластерам представлены в табл.2. Был также осуществлён углублённый анализ «отстающих» отраслей (табл.3), которые показывают отрицательную динамику по двум и более показателям, выделены отрасли, которые входят в несколько развитых кластеров.

Таблица 2 — Обобщённая динамика показателей по кластерам

Кластер Прибыль от продаж Долгосрочные инвестиции Наличие основных фондов Среднемес.но мин.начислен ная з/п Численность занятых

Биофармацевтика Рост Рост Рост Рост Рост

Информационные технологии Спад Рост Рост Рост Рост

Аналитические инструменты Рост Рост Спад Рост Спад

Коммуникационное оборудование Спад Рост Спад Рост Спад

Азрокосмическая техника Спад Стагнация Спад Рост Спад

Научно-исследовательская деятельность Стагнация Рост Рост Рост Рост

Пластмассы Рост Рост Рост Рост Спад

Кожаные изделия Спад Спад Стагнация Рост Рост

Торговля Рост Рост Рост Рост Рост

Таблица 3. Фрагмент анализа «отстающих» отраслей значимых кластеров.

«Отстающие» отрасли

Производство электронных компонентов, аппаратуры для радио, телевидения и связи

Производство изолированных проводов и кабелей

Экономические показатели

Прибыль от продаж

Л_

СР

зп

0,05

-62

Долгосрочные инвестиции

СП

ЗП

, %

-3

-40

Наличие основных фондов

СП

СП

т,%

-2

Среднем.

ном. начисл.з/п

д

СР

СР

Т,9

Числ. занятых

Л.

СП

ЗР

т,%

26

Кластеры, в которые входит отрасль

Информационные технологии

2.Аналитические инструменты

3.Коммуникационное оборудование

4.Аэрокосмическая техника _

1 .Информационные технологии 2.Коммуникационное оборудование 3 .Аэрокосмическая техника_

......(далее проведён анализ по другим «отстающим» отраслям).

Обозначения табл.3: Д -динамика; Т - темп (%), СР - слабый рост; СП -слабое падение; ЗР - значительный рост; ЗП - значительное падение. Подчёркнуты кластеры, для которых данная отрасль является ядром.

Как видно из таблицы 2, отрицательной динамикой экономических показателей характеризуются отрасли кластеров (в порядке убывания): Аэрокосмическая техника; Коммуникационное оборудование; Кожаные изделия; Аналитические инструменты. Положительную динамику экономических показателей демонстрируют отрасли кластеров: Биофармацевтика; Торговля; Научно-исследовательская деятельность.

5. Предложена содержательная интерпретация результатов идентификации и ранжирования развитых кластерных групп, включающая сопоставление полученных данных с направлениями региональной кластерной политики Саикт-Пегербурга; разработаны методические рекомендации по совершенствованию региональной кластерной политики Санкт-Петербурга.

В настоящее время в Санкт-Петербурге приоритетными кластерами являются: фармацевтический, информационных технологий, радиоэлектроники, автомобильный, радиологический, судостроительный,

энергомашиностроительный, городского хозяйства.

Однако результаты идентификации (см. п.4 автореферата, в т.ч. табл. 1, рис.2) показали, что в Санкт-Петербурге существуют следующие значимые кластеры, находящиеся на разном уровне ргввития (в порядке убывания): «Биофармацевтика», «Информационные технологии», «Аналитические инструменты», «Научно-исследовательская деятельность», «Коммуникационное оборудование», «Аэрокосмическая техника», «Торговля», «Кожаные изделия», «Пластмассы»

Таким образом, выявленные значимые кластеры города не полностью соответствуют приоритетным кластерам в рамках кластерной политики города.

Приоритетным кластерам соответствуют только наиболее развитые значимые кластеры, выявленные в исследовании, такие как «Ьиофармацевтика», «Информационные технологии», «Аналитические инструменты», «Коммуникационное оборудование». Кластер «Научно-исследовательская деятельность» по итогам исследования является значимым и развитым, однако в перечень приоритетных кластеров в рамках кластерной политики города он не входит. Также выявлены кластеры, характеризующиеся меньшим уровнем развитости и не являющиеся приоритетными в соответствии с существующей кластерной политикой города: «Аэрокосмическая техника», «Торговля», «Кожаные изделия», «Пластмассы».

Остальные приоритетные кластеры города в рамках существующей кластерной политики не были выявлены в исследовании как значимые кластеры города по следующим причинам: либо отрасли кластера являются местными и направлены на внутренних потребителей, например кластер городского хозяйства; либо кластер получил меньше 1 «звезды» по статистике занятости, т.е. он не превалирует в экономике города Санкт-Петербурга по сравнению с экономикой других субъектов Северо-Западного ФО, например, кластер автомобилестроения.

В диссертации предложен управленческий алгоритм обоснования мероприятий региональной кластерной политики, включающий следующие этапы: идентификация развитых кластеров региона, анализ динамики состояния их отраслей и обоснование направлений инвестирования в смежные и отстающие отрасли развитых кластерных групп региона.

На последнем этапе предлагается выделить следующие направления поддержки развитых кластеров региона:

- осуществлять поддержку значимых кластеров Санкт-Петербурга, путём инвестирования в смежные отрасли, входящих во многие развитые кластерные группы региона;

- осуществлять поддержку развитых значимых кластеров, являющихся «двигателем» экономики Санкт-Петербурга, посредством инвестирования в отстающие отрасли данных кластеров.

Первое направление, по мнению автора, является приоритетным, так как определяет мультипликативный эффект в результате воздействия на динамику нескольких кластерных групп.

В рамках первого направления, исходя из результатов анализа динамки экономического состояния отраслей (подробный массив расчетов представлен в Приложениях к диссертации), необходимо инвестировать бюджетные средства, а также привлекать частные инвестиции, в следующие отрасли: Разработка программного обеспечения и консультирование в этой области; Производство электронных компонентов, аппаратуры для радио, телевидения и связи; Производство изолированных проводов и кабелей; Обработка данных; Производство химических источников тока (аккумуляторов, первичных элементов и батарей из них); Производство приборов контроля и регулирования технологических процессов.

Аналогичные расчёты и выводы о селективной поддержке видов экономической деятельности сделаны и в рамках второго направления.

3. ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В современных условиях российские регионы активно используют кластерный поход в управлении региональной экономикой, при этом наиболее распространёнными типами кластерной политики является каталитическая и поддерживающая. Эффективность региональной кластерной политики зависит от точности идентификации кластеров.

Анализ существующих подходов к идентификации региональных отраслевых кластеров показал, что в условиях ограниченной информационной базы (отсутствия в РФ статистики межотраслевого баланса), возможно использование только подхода выделения «эталонных» кластеров, представляющих собой наиболее вероятные агломерации связанных видов деятельности.

Разработанный в исследовании алгоритм идентификации развитых кластерных групп региона основан на выявлении агломерационных эффектов от концентрации, урбанизации и совместной локализации предприятий отраслей региона и их экономической эффективности.

Вкладом автора в методологию идентификации отраслевых кластерных групп является объединение в методику совокупности факторов, модификация набора показателей, определяющих степень развитости кластерных групп региона, их ранжирование и обоснование последовательности этапов анализа. Предложенный методический подход носит универсальный характер и может быть использован для кластерного анализа в других регионах.

В результате апробации разработанного алгоритма идентификации кластерных групп в регионе на примере Санкт-Петербурга с использованием статистических данных и динамического анализа состояния отраслей, входящих в значимые кластерные группу региона, определена кластерная структура региона и обоснованы рекомендации по корректировке существующей кластерной политики города.

4. СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ АВТОРОМ ПО ТЕМЕ

ДИССЕРТАЦИИ

Статьи в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1. Жабин, Н.П. Результаты исследования кластерной структуры экономики Санкт-Петербурга [Текст] / Н.П. Жабин, Т.Ю. Кудрявцева // Общество. Среда. Развитие. - 2014. - № 3. - С.13-18 (0,6/0,2 пл.).

2. Жабин, Н.П. Формирование алгоритма идентификации кластеров в экономике региона [Текст] / Н.П. Жабин, Т.Ю. Кудрявцева // Научно-технические ведомости СПбГПУ (экономические науки). - 2014. - № 3. - С. 124131 (0,6/0,2 пл.).

3. Жабин, Н.П. Анализ динамики экономического состояния отраслей развитых кластерных групп Санкт-Петербурга [Текст] / Н.П. Жабин, Т.Ю. Кудрявцева // Экономика и предпринимательство. - 2014. - № 11 (4). - С. 37-42 (0,6/0,4 пл.).

4. Жабин, Н.П. Обоснование мероприятий региональной кластерной политики Санкт-Петербурга [Текст] / Н.П. Жабин // Мир экономики и права. -2015. - № 1. - С. 36-39 (0,5 пл.).

5. Жабин, Н.П. Кластерная политика как элемент стратегии развития региона [Текст] / Н.П. Жабин // Интеграция экономики в систему мирохозяйственных связей. Материалы XVIII международной научно-практической конференции, Санкт-Петербург, 21-23 октября 2013 г. -- СПб: СПбГПУ, 2013. - С. 317-320 (0,3 пл.).

6. Жабин, Н.П. Основные подходы к идентификации кластеров [Текст] / Н.П. Жабин // Интеграция экономики в систему мирохозяйственных связей. Материалы XVIII международной научно-практической конференции, Санхг-Петербург, 21-23 октября 2013 г. - СПб: СПбГПУ, 2013. - С. 320-325 (0,4 пл.).

7. Жабин, Н.П. Характеристика региональной кластерной политики Санкт-Петербурга [Текст] / Н.П. Жабкн // Стратегическое управление в изменяющемся мире. Материалы XI международной научно-практической конференции, Санкт-Петербург, 15-17 декабря 2014 г. - СПб: СПбГПУ, 2014. - С. 221-223 (0,2 пл.).

8. Жабин, Н.П. Результата анализа экономических показателей развитых кластеров Санкт-Петербурга [Текст] / бин // Стратегическое управление в изменяющемся мире. Материалы кдународной научно-практической конференции, Санкт-Петербург, 15-17 декаЬря 2014 г. - СПб: СПбГПУ, 2014. - С. 224-228 (0,3 пл.).

Отпечатано с готового оригинал-макета п ЦНИТ «АСТЕРИОН» Зака-i № 17. Подписано в печать 17.02.2015 г. Бумага офсетная Формат 60x84Vi6. Объем 1,0 п.л. Тираж 100 экз.

Санкт-Петербург, 191015, а/я 83, тел. /факс (812) 685-73-00, 663-53-92,970-35-70 asterion@asterion.ni