|
| | | | Проблемы современной экономики, N 4 (52), 2014 | | | | ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ РЕГИОНОВ И ОТРАСЛЕВЫХ КОМПЛЕКСОВ | | | Ковров Г. С.
ведущий научный сотрудник Научно-исследовательского Института региональной экономики Севера
Северо-Восточного федерального университета им. М.К. Аммосова (г. Якутск),
кандидат экономических наук, доцент
| |
| | | | | Статья посвящена методологическим и методическим аспектам кластеризации базовых отраслей промышленности северного региона. Сделан обзор методик идентификации кластерных образований, по результатам которого предлагается комплексный методический подход выявления и оценки потенциала кластеризации базовых отраслей промышленности региона, а также формирования региональных отраслевых кластеров. Доказывается экономическая целесообразность их создания в Республике Саха (Якутия) в сфере добычи полезных ископаемых, производства и распределения электроэнергии, газа и воды | | Ключевые слова: Республика Саха (Якутия), кластерный подход, кластеризация, регион, виды экономической деятельности, методика оценки, потенциал кластеризации | | УДК 332.1; ББК 65.9 Стр: 274 - 279 |
В современных условиях развития экономики мировой и отечественный опыт показывают, что для повышения конкурентоспособности, производительности и роста экономики региона наиболее эффективной формой организации является кластерный подход [1, 2, 3, 5, 8, 14, 22, 25].
Анализ кластеризации экономики России показывает, что за последние годы кластерный подход стал применяться во всех сферах. Приняты и действуют соответствующие нормативно-правовые документы, планомерно проводятся различные мероприятия по реализации кластерной политики, создаются новые инновационно-территориальные кластеры, исследуются различные аспекты процесса кластеризации [16, 18, 20, 23, 29,].
В этой связи исследование проблем кластеризации, в том числе изучение и выработка новых эффективных методических подходов (методов) выявления и оценки потенциала перспективных для формирования кластерных образований отраслей экономики (видов экономической деятельности) на региональном уровне является важнейшей задачей экономической науки. Одной из проблем кластеризации является выявление и оценка потенциальных кластерных образований для дальнейшего принятия стратегических управленческих решений по формированию кластера.
На сегодняшний день в зарубежной и отечественной литературе есть достаточно много методик выявления и оценки потенциальных кластерных образований [1, 4, 6, 7, 12, 13, 15, 17, 19, 24, 25, 27, 32, 33].
Из зарубежной практики наиболее известным является метод идентификации кластеров М. Портера, который базируется на следующих характеристиках кластера: специализация (по показателю занятости) в конкретном секторе; совместное расположение между специализированными прочими (родственными) видами экономической деятельности, «родство» между которыми определяется исходя из отношений «покупатель — продавец», либо технологического подобия; масштаб или критическая масса кластера, которая определяется как абсолютная занятость; специализация (по показателю занятости), рассчитанная по отношению к общенациональной занятости; масштаб или ширина через отрасли, содержащие кластер, определяется как локальная специализация в большинстве отдельных отраслей, включающих кластер [25].
Можно выделить также Методологию Европейской кластерной обсерватории, которая для идентификации и оценки потенциальных кластеров выделяет три ключевых индикатора: «размер» (size), «специализация» (specialization) и «фокус» (focus). Размер определяется как доля региона в общей численности занятых в кластерной группе по стране. Значимость по показателю «размер» имеет место в том случае, когда регион попадает в 10% регионов, лидирующих по этому показателю. Специализация оценивается коэффициентом локализации, который рассматривается как значимый в случае превышения единицы. Показатель «фокус» рассчитывается исходя из доли кластера в общей численности занятых региона, считается значимым в том случае, если он входит в 10% кластеров одной категории, на которые приходится наибольшая доля общей занятости в данном регионе. На сегодняшний день Европейской кластерной обсерваторией выделено около 1200 кластерных организаций из 204 регионов [22].
В отечественной практике проблемы идентификации и оценки потенциала кластеризации опубликованы в многочисленных трудах российских исследователей.
Например, Ильин В.В. в своей диссертационной работе [13] выполнил анализ существующих методов идентификации кластеров, и на их основе предлагает авторскую концепцию формирования промышленных кластеров, методику их создания и организационно-экономический механизм управления ими.
Определенный вклад в изучение методологии кластеризации, в исследование методов идентификации и оценки потенциала кластеризации, а также апробации методологии Европейской кластерной обсерватории внес Куценко Е.С. [19].
Теоретические и методические основы идентификации кластеров в экономике российских регионов исследованы в диссертационной работе Томашевской Ю.Н. (2012 г.). Предложены две комплексные модели («кластерных категорий» и «пространственной корреляции»), отличием которых от существующих является поэтапное проведение кластерной количественно-качественной идентификации и оценка уровня развития кластеров, применение их, по мнению автора, дает возможность повысить эффективность практической реализации кластерной политики в регионах. Методический инструментарий качественной оценки экономических кластеров апробирован на примере туристского кластера Астраханской области [32].
Обзору методических подходов, позволяющих выявить возможности создания кластеров в регионах, и анализу функционирования уже существующих кластерных образований, посвящена статья Бабиковой А.В. и Федоровой А.Н. [4], в которой авторы отмечают необходимость разработки подхода, позволяющего комплексно использовать качественные и количественные показатели и формализовать процедуру обработки информации для систематизации данных и снижения субъективности при проведении экспертизы.
Кострюкова О.Н. и Карпова Е.Г. в своей работе [17] рассмотрели основные подходы и методы идентификации кластеров и предлагают методический подход к выявлению туристского кластера, основанный на количественных и качественных оценках, а также выделяют преимущества и недостатки основных методов идентификации индустриальных кластеров.
Схему оценки потенциала кластеризации отрасли предлагает в своей статье [6] Батталова Е.А., которая разделяется на количественную (оценка социально-экономических показателей региона, расчет коэффициента локализации и коэффициента интеграции) и качественную (изучение сильных и слабых сторон, возможностей и угроз, оценка территориального расположения кластера и региона, обеспечение ресурсной базой) составляющие, что позволяет определить возможность формирования кластера в отрасли.
Бачинина Ю.П. в статье [7] обосновывает скорректированную методику оценки кластеризации сложнопостроенного субъекта, апробация которой проведена на примере нефтегазового региона (Тюменской области). Количественный анализ выполнен на основе коэффициентов локализации, душевого производства и специализации.
В коллективной монографии под редакцией проф. Туккель И.Л. отдельным разделом изучены кластеры и кластерные структуры как форма организации инновационной деятельности в промышленности [33]. Проанализированы понятия и классификация кластерных структур, изучены особенности управления ими, выполнен анализ различных моделей управления кластерами, в том числе методов кластерного анализа (экспертные оценки, когнитивные карты, производственные межотраслевые балансы, инновационные матрицы, теория графов/сетевой анализ и гравитационные модели), а также предложен алгоритм и методика формирования экспортно-ориентированного регионального кластера.
Исследованию вопросов кластеризации в Республике Саха Якутия посвящены труды ученых научно-исследовательского института региональной экономики Севера СВФУ им. М.К. Аммосова (Егорова И.Е., Егоров Н.Е., Данилов Ю.Г. и др.), в которых изучены предпосылки и возможности формирования региональных кластеров [8, 9, 10]. Так, в монографии Егорова Н.Е. [11] изучены теоретико-методологические основы формирования территориальных экономических кластеров и с учетом специфики региона предложены следующие из них: региональный инновационно-промышленный кластер алмазно-бриллиантового комплекса; региональный инновационно-промышленный кластер топливно-энергетического комплекса (Южная Якутия); региональный инновационно-промышленный кластер агропромышленного комплекса и инновационно-промышленный кластер лесного комплекса республики.
Анализ вышеизложенных и других работ показывает, что основные подходы в отечественной практике можно разделить на количественный и качественный методы идентификации и оценки кластерных образований или их комбинацию в различных вариантах. Для количественной оценки в отечественной практике в основном используются методы коэффициентов локализации, душевого производства, специализации и другие расчеты по различным показателям социально-экономического развития экономики, а для качественной оценки применяются различные экспертные оценки, методы swot-анализа, и др. Необходимо отметить, что на сегодняшний день нет единого методического подхода к идентификации и оценке кластерных образований.
По нашему мнению, для выявления и оценки потенциала кластеризации базовых отраслей промышленности экономики региона, а также для формирования региональных отраслевых кластеров, целесообразно придерживаться комплексного подхода.
На рис. 1 предлагается методический подход и алгоритм действий для выявления и оценки потенциала кластеризации, а также формирования региональных отраслевых кластеров. | | |  | | Рис. 1. Алгоритм действий для выявления и оценки потенциала кластеризации, а также формирования региональных отраслевых кластеров |
На первом этапе для предварительного анализа состояния экономики РС (Я) в таблице 1 представлены рейтинги субъектов Дальневосточного федерального округа в РФ в 2012 г. по основным социально-экономическим показателям, анализ которых демонстрирует, что в 2012 г. РС (Я) занимала следующие места среди субъектов РФ (табл. 3): уровень занятости — 38; среднедушевые денежные доходы (в месяц) — 12; численность студентов образовательных учреждений высшего профессионального образования на 10000 человек населения — 33; валовой региональный продукт на душу населения в 2011 г. — 5; основные фонды в экономике (по полной учетной стоимости) на конец года — 30; объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами по видам экономической деятельности: добыча полезных ископаемых — 8; обрабатывающие производства — 68; производство и распределение электроэнергии, газа и воды — 30; поступление налогов, сборов и иных обязательных платежей в бюджетную систему Российской Федерации на душу населения — 18; инвестиции в основной капитал на душу населения — 8.
На рис. 2 представлена диаграмма объема отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами по видам экономической деятельности за период с 2005 по 2012 гг. | | |  | | Рис. 2. Динамика объема отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами по видам экономической деятельности за период с 2005 по 2012 гг. |
Анализ диаграммы показывает, что для экономики Республики Саха (Якутия) основной группой видов экономической деятельности является «добыча полезных ископаемых». Отмечается положительная динамика роста по объему отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами по данному виду экономической деятельности за период с 2005 по 2012 гг. (112305 млн руб. в 2005 г. и 317116 млн руб. в 2012 г.). Таким образом, выявлено, что основным видом экономической деятельности республики, на основе которого возможно создание региональных отраслевых или межрегиональных кластеров, является «добыча полезных ископаемых».
Для количественной оценки потенциала кластеризации отрасли (вида экономической деятельности) региона предлагается использование известных методик, основанных на определении следующих коэффициентов, характеризующих возможность отрасли (вида экономической деятельности) идентифицировать как существующие или потенциальные ядра (лидеры) кластерных образований.
Коэффициент локализации (Кл) — отношение удельного веса отрасли (вида экономической деятельности) в структуре производства региона к удельному весу той же отрасли (вида экономической деятельности) в стране:
Кл = (Ор/ВРПр)/(Ос/ВВПс) (1),
где Ор — объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами по видам экономической деятельности по региону; ВРП — валовой региональный продукт; Ос — объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами по видам экономической деятельности в целом по стране; ВВПс — валовой региональный продукт страны.
Данный коэффициент показывает, во сколько раз концентрация данной отрасли (вида экономической деятельности) в данном регионе больше или меньше, чем в целом по стране.
Коэффициент душевого производства (Кдп) — отношение удельного веса отрасли (вида экономической деятельности) региона в соответствующей структуре отрасли (вида экономической деятельности) страны к удельному весу населения региона в населении страны;
Кдп = (Ор/Ос)/(Нр/Рс) (2),
где Нр — население региона; Нс — население страны (другие показатели см. в формуле (1)).
Выполненные на основе статистических данных расчеты коэффициентов представлены в таблице 2.
Результаты расчетов показывают, что основными видами экономической деятельности Республики Саха (Якутия), на основе которого возможно создание региональных отраслевых или межрегиональных кластеров, является «добыча полезных ископаемых» и «производство и распределение электроэнергии, газа и воды».
Второй и третий этапы предлагаемого подхода реализуются при формировании конкретного проекта кластерной инициативы. Во втором этапе выполняются следующие мероприятия: разработка стратегии (Концепции) формирования кластера и создание модели кластера; выявление базовых предприятий и определение ключевых партнеров (участников) кластера; определение факторов и показателей, характеризующих основные составляющие кластера; оценка потенциала конкретного кластера (научно-образовательный потенциал, производственный потенциал, инфраструктурный потенциал), а также разработка, согласование и утверждение проекта программы создания и развития кластера (кластерная инициатива).
На третьем этапе осуществляется реализация программных мероприятий по созданию кластера, формирование органа управления кластером и мониторинг эффективности деятельности кластера.
Анализ основных показателей социально-экономического развития Республики Саха (Якутия) в сравнении с другими регионами ДФО, а также изучение стратегических документов развития региона [26, 30] показывает, что на сегодняшний день имеются основные предпосылки для выделения определенных региональных кластерных образований. Якутия обладает богатейшим природно-ресурсным потенциалом. В соответствии со Стратегией развития Республики Саха (Якутия) до 2020 г. на реализацию крупных инвестиционных проектов планируется привлечь около 3 трлн руб., которые будут направлены на развитие новых отраслей: нефтедобычи и нефтепереработки, углехимии, добычи железных руд и металлургического производства, газопереработки и газохимии, добычи урановых руд. При этом главной особенностью экономики республики является формирование крупных промышленных узлов по кластерному типу: «Комплексное развитие Южной Якутии», Комплексное развитие Западной Якутии, Яно-Колымский горнорудный кластер на северо-востоке Якутии, Анабаро-Оленекский промышленный кластер на северо-западе Якутии, Центральной Якутии.
В Схеме-2020 [30] предполагается создание новых предприятий на основе кластерного подхода. Первый кластер — атомный, он предполагает создание Эльконского металлургического комбината. Второй кластер — химический, который позволит реализовывать освоение Селигдарского месторождения апатитов, а также осуществлять переработку их в качестве удобрений. Это станет возможным благодаря строительству газохимического и газоперерабатывающего заводов. Третий кластер — угольно-металлургический, объединяющий три горно-обогатительных комбината и новый крупный металлургический завод в г. Нерюнгри, в котором предстоит создание предприятий угольной промышленности и разработку месторождений железных руд, что позволит организовать металлургическое производство на территории Якутии.
Предлагаемый методический подход может быть использован для анализа и оценки потенциала кластеризации базовых отраслей промышленности экономики Республики Саха (Якутия) и регионов Северо-Востока России с целью формирования региональных отраслевых (межотраслевых), а также межрегиональных кластеров по базовому виду экономической деятельности «добыча полезных ископаемых». Для этого в дальнейшем на основе использования предлагаемого подхода необходимо детальное изучение базовых отраслей промышленности экономики Республики Саха (Якутия) и регионов Северо-Востока России. | | | Таблица 1
Рейтинг (место) субъектов Дальневосточного федерального округа в РФ в 2012 г. по основным социально-экономическим показателям |  | | Источник: по данным Росстата [28] |
Таблица 2
Коэффициенты, показывающие потенциал кластеризации по группам ВЭД| Регион | Кл — коэффициент локализации по ВЭД | Кдп — коэффициент душевого производства |
|---|
| добыча полезных ископаемых | обрабатывающие производства | производство и распределение электроэнергии, газа и воды | добыча полезных ископаемых | обрабатывающие производства | производство и распределение электроэнергии, газа и воды |
|---|
| Российская Федерация | 1,00 | 1,00 | 1,00 | 1,00 | 1,00 | 1,00 | | Дальневосточный федеральный округ | 2,14 | 0,28 | 0,98 | 2,73 | 0,36 | 1,25 | | Республика Саха (Якутия) | 3,32 | 0,10 | 1,03 | 5,31 | 0,17 | 1,65 | | Камчатский край | 0,35 | 0,68 | 1,50 | 0,39 | 0,75 | 1,67 | | Приморский край | 0,13 | 0,50 | 1,07 | 0,11 | 0,44 | 0,95 | | Хабаровский край | 0,52 | 0,54 | 1,22 | 0,50 | 0,51 | 1,15 | | Амурская область | 1,21 | 0,18 | 1,31 | 1,05 | 0,15 | 1,14 | | Магаданская область | 3,98 | 0,09 | 1,51 | 6,22 | 0,15 | 2,35 | | Сахалинская область | 4,57 | 0,08 | 0,34 | 17,50 | 0,30 | 1,29 | | Еврейская автономная область | 0,06 | 0,18 | 0,90 | 0,04 | 0,12 | 0,60 | | Чукотский автономный округ | 3,85 | 0,02 | 1,94 | 10,74 | 0,07 | 5,41 |
Источник: рассчитана по данным Росстата. |
| |
|
|
