Инновационные кластеры

Государство считает, что кластеры следует создавать «снизу», то есть рыночным способом, правда, в связи с рядом причин это кажется немного сложным. Такими преградами являются плохо развитый бизнес наряду с неблагоприятными условиями для его ведения, неразвитое производство, отчасти русский менталитет (незаинтересованность в долгосрочном планировании бизнеса, низкий уровень доверия, закрытость людей и, как следствие, бизнеса, который они ведут), а также узкая направленность отдельных регионов экономики, за которой стоят крупные национальные компании.

Тем не менее, Правительство Российской Федерации все равно пытается работать на создание инновационных кластеров - начиная с 2012 года, когда был проведен конкурсный отбор на участие в программе развития инновационных кластеров. В качестве одного из решающих критериев выступал фактор международной конкурентоспособности, то есть результаты функционирования кластеров должны приводить к этому. В итоге, после рассмотрения различными экспертами всех принятых заявок, было отобрано 25, получивших наибольшие баллы. Для того чтобы настолько разные инновационные кластеры могли показывать высокий результат, при построении региональной политики необходимо учитывать все особые характеристики той или иной местности.

Относительно кластерной политики Российского соседа - Украины _ следует сказать, что ее путь на инновационное развитие начался гораздо раньше, чем в России, а именно, в 1997 году. Благоприятное совпадение интересов локальных властей Хмельницкой области выйти из тяжелой экономической ситуации и интересов научного местного контингента, в основном, из технологического университета, позволили создать первый в Украине кластер в строительной промышленности.

В настоящее время кластеры существуют уже в других областях, таких как Харьковская область, Волынская область, Сумская область, Полтавская область, Ивано-Франковская область и Ровенская область [4].

Что касается Республики Беларусь, то здесь наши соседи не очень преуспели в сфере инновационных кластеров, поскольку на сегодняшний день власти пока что только готовят почву для создания инновационных кластеров через учреждение релевантной инфраструктуры, образование адекватной институциональной среды и благоприятных условий для развития технологического потенциала. Государство настроено развиваться не только внутри страны, но и создавать международные объединения с крупными транснациональными предприятиями из Китайской Народной Республики, Кубы, Индии и России. В рамках данных объединений планируется создание совместного производства на территории Беларуси, а также привлечение зарубежных профессионалов для постоянной работы из стран Евросоюза и СНГ.

Ключевыми направлениями для разработки инновационных кластеров рассматриваются биотехнологии, нанотехнологии, фармацевтическая и микробиологическая отрасли. Более того, Республика Беларусь стремится создать не просто инновационные кластеры вокруг определенных предприятий-локомотивов, но и учебные центры, научно-исследовательские лаборатории, бизнес-инкубаторы.

Помимо инновационных кластеров, правительство Республики Беларусь не будет забывать и про свою промышленность - ведутся работы по созданию кластеров на основе государственной промышленности. Предполагается разделение на 6 следующих отраслей:



Таблица 1. Предполагаемые новые кластеры, созданные на основе государственной промышленности, в Республике Беларусь [19, с. 24]

№	Месторасполо-жение	Отрасль	Предприятия	Университет
1	г. Минск	IT	ГНУ «Объединенный институт проблем информатики НАН Белоруссии», представители Парка высоких технологий	УО «Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники», Белорусский Государственный Университет
2	г. Гомель	Агропромышленность	РУП «Гомсельмаш»	УО «Гомельский государственный технический университет им. П.П. Сухого»
3	г. Гродно	Химическая промышленность	ОАО «Гродно Химволокно», ОАО «Гродно Азот»	УО «Гродненский государственный университет»
4	г. Могилев	Химико-текстильная промышленность	ОАО «Моготекс», ОАО «Могилев Химволокно»	УО «Могилевский государственный университет продовольствия»
5	г. Минск	Машинное строительство (автомобили и тракторы)	РУП «Минский тракторный завод», РУП «МЗКТ», РУП «Минский автомобильный завод», РУП «Минский моторный завод»	Белорусский национальный технический университет
6	г. Новополоцк	Нефтехимическая промышленность	ОАО «Нафтан»	УО «Полоцкий государственный университет»

В Республике Казахстан власти выбрали следующую стратегию развития инновационных кластеров: было выделено несколько ключевых отраслей для создания кластеров на государственном уровне. Такими отраслями выступают газовая промышленность, нефтяная промышленность, текстильная промышленность и пищевая промышленность, а также делаются шаги по образованию кластеров в сферах инжиниринга, строительных материалов, логистики и туристического отдыха. Для того, чтобы эти процессы проистекали наиболее эффективным способом, было решено, что следует взаимодействовать с Россией, Азербайджаном, Индонезией, Китаем и Америкой.

С целью достижения поставленных задач были приняты следующие документы [19, с. 26-27]:

Государственная программа по развитию инноваций и содействию технологической модернизации Республики Казахстан на 2010-2014 годы;

Стратегия индустриально-инновационного развития Республики Казахстан;

Государственная программа по форсированному индустриально-инновационному развитию Республики Казахстан на 2010-2014 года.

Упомянутые программы и стратегия в качестве результата должны предложить всем проявившим инициативу исследователям и разработчикам технопарки, соответствующие запрашиваемым потребностям. Получается, что сейчас в Казахстане кластеры делятся на два уровня - национальные и периферийные, находящиеся в крупных городах. Национальные кластеры обладают отраслевой специализацией, а как бонус от государства - упрощенное налогообложение. В то время как кластеры в больших городах должны помочь тому или иному региону раскрыть свою сильную инновационную сторону; обычно это происходит за счет ВУЗов, лабораторий или лидирующих в городе компаний. Отношения между государством и инновационными кластерами можно охарактеризовать как государственно-частное партнерство.

Относительно недавно начались разработка и внедрение логистического и рыбного кластеров - оба кластера связаны с водными ресурсами (морской порт «Актау» и Аральское море).

Что касается Республики Молдова, то здесь инновационная активность находится на достаточно низком уровне. Это можно связать с тем, что в стране практически не востребованы инновационные товары или услуги, а также с неразвитой научной составляющей наряду с недостатком венчурных фондов и инвестиций.

В связи с этим в Молдавии инновационные кластеры находятся только в зарождающемся состоянии - на сегодняшний день медленно начинают функционировать несколько научных парков и один инновационный инкубатор в таких областях, как агропромышленность, микроэлектроника и нанотехнологии. Резиденты проходят отбор на конкурсной основе, осуществляет который Высший совет по науке и технологическому развитию при Академии наук Республики Молдова [19, с. 28]. Далеко не все компании, подающиеся в резиденты, тем или иным образом коррелируют с инновационной деятельностью, скорее, они просто хотят получить всевозможные льготные условия и привилегии.

Тем не менее, стоит отдельно отметить, что, помимо таких областей для развития в инновационном разрезе, как агропромышленность, строительные материалы, нанотехнологии, туризм и биофармацевтика, все-таки самой приоритетной отраслью для данного развития является IT. Это легко можно объяснить тем, что в Молдавии наблюдается высокая концентрация аутсорсинговых предприятий в этой сфере, сотрудничающих с лидирующими IT-странами.

Рассмотрим, как обстоят дела с инновационными кластерами в другой стране СНГ - в Азербайджанской Республике. «Сверху» был принят закон об учреждении специальных экономических зон в 2009 году. Правительство Азербайджана преследует целью наращивать среди населения уровень инновационной заинтересованности и активности, а также усилить имидж научных исследователей и разработок и создать инновационную инфраструктуру. Наряду с этим, власти решили также сконцентрироваться на региональных инновационных зонах, где, помимо всего вышеуказанного, будет уделено особое внимание кадровой подготовке и проникновению IT во всевозможные сферы бизнеса, рынка и производства [19, с. 23].

В качестве положительного результата принятых государственных мер можно привести Сумгаитский технопарк - пока что он находится в процессе доработки: из 16 планируемых заводов пока что функционируют только 6. Строительство и снаряжение оборудования происходит современным путем, а производимую продукцию в виде электротехнического оборудования будут ориентировать на экспорт. Более того, еще одним плюсом для Сумгаитского технопарка является тот факт, что в ближайшем будущем у него появится кластерный сосед в области химии. Помимо электротехники, в Азербайджане настроены на создание технопарков в области солнечной и ветряной энергетики [19, с. 23].

Таким образом, после проведенного анализа, следует отметить, что кластеры не просто способствуют развитию регионов во всевозможных его аспектах, но и создают более выгодные производственные процессы, то есть такие цепочки, у которых добавленная стоимость выше, чем обычно, стимулируют появление новых взаимосвязей между такими сферами, как производство, бизнес и предпринимательство и наука, исследования и разработки, становятся причиной для появления релевантной городской и инновационной инфраструктур. Более того, что касается роли кластерной политики, то она выступает как обеспечение конкурентоспособности на международном уровне, в региональном и национальном разрезах благодаря ориентированности результатов кластера на экспортный рынок.

Также следует отметить, что инновационным кластерам присущи такие черты, как высокий уровень самоорганизации, нежесткое управление за счет гибкости, присущей инновационным кластерам, а также достижение сокращения различных статей затрат из-за возникающего синергетического кластерного эффекта.

Таким образом, в данной главе:

рассмотрены понятия кластеров, которые представляют собой территориально сосредоточенные взаимодействующие друг с другом компании и предприятия, включая релевантную сеть поставщиков, а также сотрудничающие с ними организации из научно-исследовательской области, при этом компании находятся в конкурентной борьбе за рынки, но работают совместным способом;

представлены характеристики кластеров в разрезе различных таксономий и способов их образования;

исследовано понятие «инновационный кластер», отличительной характеристикой которого является присутствие инноваций на всех уровнях и сферах функционирования кластеров;

выявлено, что кластеры создаются правительствами государств в разрезе так называемой кластерной политики, которая выступает как новая методика в государственном менеджменте, оказывающая кластерам необходимую поддержку через различные инструменты и механизмы;

исследованы модели формирования инновационных кластеров.

Если вкратце охватить зарубежный опыт создания и внедрения инновационных кластеров, то стоит упомянуть Евросоюз, на территории которого существуют не просто крупные и лидирующие кластеры, но и устойчивые межстрановые связи между ними. В продолжение анализа стран Европейского Союза особенно выделяются следующие государства:

Дания: лидер по процессу кластеризации среди сран Евросоюза, специализация кластеров наблюдается в сельскохозяйственной области и в телекоммуникациях;

Италия: исторически отличающийся от всех других стран формат инновационных кластеров - индустриальные округа, выросшие из семейных ремесленных компаний. Также в стране наблюдается тесное сотрудничество между малыми, средними и крупными организациями и предприятиями, причем малому и среднему бизнесу удается занять латентные рынки, а выход на внешние они получают через тесные взаимосвязи с большими компаниями;

Финляндия: высокая развитость кластерной политики проявляется через Национальную промышленную стратегию страны. Особенностями инновационных кластеров Финляндии выступают присутствие в их составе различных международных компаний и большая вовлеченность научных центров и университетов в процессы жизнедеятельности кластеров. Сильнейшими кластерами у Финляндии выступают лесной и телекоммуникационный, наряду с которыми также функционируют металлургический, энергетический, машиностроительный и здравоохранительный;

Германия: отличительной чертой инновационных немецких кластеров выступает научно-исследовательская направленность, финансируемая как из государственных, так и из частных ресурсов. Наряду с высокотехнологичным производством и лидирующей отраслью автомобилестроения, на территории страны также расположены 3 наибольших в мире кластера: в Дрездене (электроника), в Гамбурге (телекоммуникации) и в Мюнхене (биотехнологии и фармацевтика);

Франция: особенностью инновационных кластеров в этой стране является составление 5-летнего плана, от которого происходит декомпозиция работы всего кластера. Кластеры наблюдаются в различных отраслях производства IT, медицина, сельское хозяйство и т. д.;

Испания: инновационными кластерами выступают технопарки, также наблюдаются хорошо развитая инфраструктура, тесное сотрудничество с различными институтами и ВУЗами, а также экспортная ориентированность инновационных товаров и услуг;

Великобритания: известна своими сильными инновационными кластерами, особенно в таких отраслях, как IT, телекоммуникации, автомобилестроение и электроника.

Что касается инновационных кластеров в Соединенных Штатах Америки, то здесь работает теория «тройной спирали» Ицковича и Лейдендорфа [21]: существует плотное сотрудничество между бизнесом, наукой и производством. Исторически в качестве классического примера инновационного кластера выступает Силиконовая (Кремниевая) долина - основываясь именно ее опыте, многие страны мира начинали основывать с нуля свои кластеры, адаптируя лучшую практику к своим региональным особенностям. Наряду с Силиконовой долиной, в Америке также расположены следующие сильные инновационные кластеры:

г. Вашингтон: IT и аэрокосмическая отрасль;

г. Джексонвиль: медицинское оборудование;

г. Канзас-Сити: полупроводники;

г. Питтсбург, г. Акрон и г. Кливленд: «чистая» энергия.

Более того, отличительными характеристиками национальной инновационной системы США являются ведущие университеты мира - «Лига плюща», развитые национальные исследовательские центры и лаборатории, благоприятные условия для существования конкурентных рынков, а также особое отношение к задействованному кадровому ресурсу - создание наилучших условий и мотивации по сравнению с другими странами мира для работы и проживанию в стране.

Отдельно следует упомянуть Республику Индия, в которой функционируют порядка 2000 кластеров, специализирующихся в различных отраслях, ведущими среди которых являются фармацевтика, литейная промышленность и информационные технологии. Важной особенностью выступает ориентированность на экспорт более половины всей производимой продукции в стране.

Если говорить о восточных странах, таких как Япония, Китайская Народная Республика и Южная Корея, то здесь необходимо заметить, что все страны стараются построить крепкое сотрудничество между научной сферой, бизнесом и производством, как и многие другие страны.

Помимо зарубежного опыта внедрения инновационных кластеров, в главе рассмотрен опыт формирования кластеров в России и странах СНГ. Что касается Российской Федерации, то здесь следует выделить следующее:

2005 год - официальная дата отсчета существования кластеров в России;

были созданы долгосрочные стратегии инновационного развития страны;

2009 год - создание зон опережающего экономического роста;

власти симпатизируют демократической кластерной политике, но полагают, что реализация такой политики немного затруднительна;

2012 год - утверждение 25 пилотных инновационных территориальных кластеров, которым будет оказана государственная поддержка. Отобранные инновационные кластеры прошли два этапа отбора.

Если говорить о странах СНГ, то здесь следует отметить, что данным странам есть куда развиваться в инновационном разрезе, и именно для этого власти всех стран активно разрабатывают необходимые стратегии, после реализации которых ожидается рост спроса на инновационные товары и услуги, а также повышение эффективности функционирования инновационных кластеров.



Глава 2. Разработка методики проведения исследования

2.1 Анализ существующих методик оценки функционирования инновационных территориальных кластеров

Для проведения сравнительного анализа моделей формирования инновационных кластеров в России необходимо определить, какие из кластеров являются наиболее успешными. Данный фактор можно релевантно измерить через понятие эффективной работы кластера, которая более детально будет рассмотрена далее. В данной главе будут проанализированы существующие способы и методики оценивания инновационных кластеров, затем, на основании полученного результата исследования, будет составлена методика для анализа инновационных кластеров, которая будет использована в дальнейшем для сравнения аналогичных кластеров.

В журнале «Основы экономики, управления и права» в научной статье Н.М. Тюкавкина «Методы оценки эффективности функционирования кластеров в промышленности» пишется, что анализ эффективности того или иного кластера очень схож с оцениванием масштабов деятельности института экономики в разрезе какой-либо отрасли. Иными словами, если разобрать кластер на конкретные отдельно функционирующие единицы, то, в итоге, можно будет производить анализ эффективности кластера в совокупности, рассматривая ее как «векторную величину» [20, с. 109]. Автор статьи выбрал для этого следующую методологию:

“…К₁ - доля кластера в общей численности занятых в отрасли;

К₂ - доля кластера в общем объеме основных фондов в отрасли;

К₃ - доля кластера в валовом выпуске продукции в отрасли;

К₄ - доля кластера в общей численности предприятий в отрасли;

К₅ - доля инвестиций в основные фонды кластера в общем объеме инвестиций в отрасль…” [20, с. 109].

Получается, что вышеуказанными показателями отражены не только различные характеристики кластера, но и некоторые макроэкономические факторы; а в качестве формулы, рассчитывающей приблизительную долю кластера в той или иной отрасли, была принята [20, с. 110]:

, (1)

Стоит обратить внимание, что в формуле 1 представлены не все показатели - это связано с тем, что в разные времена в международной практике было принято видоизменять формулу, включая и исключая из нее те или иные коэффициенты. В настоящее время, после последнего видоизменения, формула имеет вид 1.

Помимо интегрального усредненного показателя доли представленности кластера в отрасли, можно оценивать кластер и по другим показателям, например, по показателю социальной эффективности, который определяется отношением социального эффекта на выходе мероприятия к совокупному объему вложенных финансовых инвестиций на мероприятие [20, с. 110]:

, (2)

Формула 2 не может применяться для общей оценки деятельности инновационного кластера, поскольку данное соотношение показывает, насколько то или иное мероприятие затратное для кластера в целом, то есть использование рассмотренного метода подразумевает некоторую конкретику.

В связи с этим зачастую применяется более общая формула «трёх Е» [20, с. 110]:



, (3)

где Е₁ - это коэффициент экономичности, выраженный как отношение общих затрат на мероприятие к бюджету; Е₂ - это коэффициент финансовой выгоды проекта, то есть отношение результата проведенного мероприятия к финансовым ресурсам, затраченным на него; а Е₃ - это коэффициент, отвечающий за социальную составляющую проекта, рассчитанный по формуле 2.

Более того, Н.М. Тюкавкин в своей статье упоминает еще один интересный и, одновременно, несложный способ оценки функционирования кластера, а именно - соотношение реальных результатов деятельности кластера с теми задачами, которые были изначально поставлены перед ним. Математический вид данное выражение имеет следующий [20, с. 111]:

, (4)

где Э - это результаты деятельности кластера (фактические делят на ожидаемые).

Очевидно, что можно точно сделать вывод, исходя из формулы 4: если рассматриваемый коэффициент больше 0, то инновационный кластер не просто выполнил, но и перевыполнил свой план задач; если он меньше 0, то кластер не дотягивает до необходимых результатов; а если коэффициент равен 0, то получается, что кластер точно соответствует заданным ожиданиям. В отличие от предыдущей методологии расчетов, представленной в формуле 3, здесь невозможно сказать, в результате какого конкретно фактора был получен тот или иной исход. При прочих равных условиях этот коэффициент имеет наиважнейшее значение для анализа прибыльности кластеров.

Еще одним важным показателем, упомянутым в научной статье, выступает показатель, отображающий степень финансовых затрат со стороны государства и имеющий следующий вид [20, с. 112]:

, (5)

где B - по сути, прибыль государства после своих вложений в тот или иной кластер; D - второстепенные доходы государства от использования любых элементов кластера; N - налоговые платежи в казну государства от компаний конкретного кластера; а также R - это все совокупные расходы властей на кластер.

Также как и в 4, интерпретация данной формулы несложная, она ей аналогична. Чем больше получается величина B, тем лучше для государства. Соответственно, если показатель B меньше 0, то государство выкладывает из своего бюджета больше, чем может вернуть обратно.

Далее рассмотрим, какие методики разбирают авторы Л.В. Дмитриева и М.Э. Буянова в своей статье «Оценка эффективности создания региональных инновационных кластеров» - ключевой идеей их работы выступает анализ, опирающийся на получаемые различные эффекты благодаря сокращению транзакционных и маркетинговых издержек, общего пользования инфраструктурой, стоимости капитала и диффузии инноваций [8]. Таким образом, получается, что авторы статьи предполагают следующее:



Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рисунок 3. Структура совокупного кластерного эффекта [8]

Под синергическим эффектом подразумевается тот факт, что при объединении в один инновационный кластер стоимость предприятий увеличивается больше, нежели сложить стоимость тех же самых организаций по отдельности.

Практически аналогичный эффект подразумевается авторами статьи и в синергии маркетинга - выигрыш происходит благодаря любой из двух выбранных стратегий: объединение всех компаний, входящих в кластер, под один ведущий бренд, либо сохранение какого-либо крупного бренда, принадлежащего одному из предприятий, и работа целого кластера на благо данного бренда.

Что касается транзакционных издержек, то здесь эффект экономии достигается через увеличение скорости передачи и обмена информацией, повышение эффективности методов ее обработки и управления.

Про положительный эффект, связанный с диффузией инноваций, авторы пишут следующее: за счет данного процесса повышается конкурентоспособность всех компаний-участников рассматриваемого инновационного кластера. Доказательство данного утверждения приводится через использование статистического инструмента - построения регрессионной модели, которая изучает степень корреляции между такими факторами, как валовый денежный доход и занятая в экономике численность населения, фондовооруженность и степень образованности населения. В качестве результата проведенного анализа выступает тот факт, что властям следует обращать внимание на особые места концентрации знаний, поскольку можно создать новые инновационные кластеры именно там, где диффузия инноваций будет давать наибольший эффект для всего кластера.

Если рассмотреть эффект от снижения стоимости капитала, то здесь стоит понимать, что это происходит в связи с увеличением числа использования различных финансовых инструментов при менеджменте кластерных образований. Чаще всего это происходит за счет лизинга, сотрудничества с иностранными финансовыми предприятиями.

М.А. Николаев и М.Ю. Махотаева в своем исследовании «Методологические аспекты оценки эффективности инновационных кластеров» аналогично предыдущей статье полагают, что именно благодаря совокупному эффекту различных факторов можно определить, насколько эффективно функционирует тот или иной инновационный кластер. Под коррелирующими эффектами авторы принимают следующие [23, с. 51]:

эффект агломерации: другими словами, территориальная близость различных предприятий и компаний, то есть сокращение логистических издержек;

эффект кооперативной конкуренции: высоко конкурирующие компании могут не только сотрудничать между собой, но и сотрудничать совместно в рамках достижения некоторых общих целей или проектов;

эффект обучения: за счет концентрации всевозможных фирм и предприятий внутри кластера обмен информацией и знаниями происходит гораздо быстрее, нежели вне рамок инновационного кластера, благодаря этому глобально по кластеру повышается уровень знаний.

Более того, М.А. Николаев и М.Ю. Махотаева наряду с кластерными эффектами также рассматривают, что непосредственно оценка эффективности происходит следующим образом: в качестве положительной эффективности работы инновационного кластера выступает соответствие целям предприятий. Эти цели условно можно разделить на две подгруппы целей, а именно: управление рисками и прибыльная составляющая. В связи с этим авторы исследования рассматривают анализ эффективности как рыночную стоимость участников инновационного кластера. Помимо экономической части, авторы также считают необходимым учитывать интересы всех участников кластера. Таким образом, получается, что методологией анализа может быть следующая:

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рисунок 4. Методология анализа эффективности функционирования кластеров [23, с. 54-58]

Также рассмотрим еще одно исследование С.Г. Авдониной, которая написала статью на тему «Количественные методы оценки синергетического эффекта инновационного кластера». Как и у авторов уже рассмотренной работы Л.В. Дмитриевой и М.Э. Буяновой, за основу был взят синергетический эффект, базирующийся на стоимостях предприятий и организаций, участвующих в том или ином инновационном кластере [1, с. 3]. В связи с тем, что оценивать стоимость компаний можно несколькими разными способами, автор статьи обосновывает, почему вместо затратного или рыночного (аналогового) метода расчета более релевантно использовать доходный. Это можно объяснить тем, что прибыль компании -- это и есть диффузия инноваций, возникших взаимосвязей между предприятиями, а также повышения конкурентоспособности между ними.

Таким образом, проведя обзор уже имеющихся способов оценки эффективности инновационных кластеров, можно заметить, что все авторы предлагают различные методики, которые подошли бы для глубокого анализа какого-то отдельно взятого инновационного кластера. Еще одной отличительной особенностью, выявленной в процессе исследования, является сепаратизм оценивания экономической и социальной составляющих инновационного кластера.

2.2 Разработка аналитического инструментария для проведения сравнительного анализа инновационных кластеров

Исходя из поставленной в исследовании цели, для выявления, какая модель формирования инновационных кластеров показывает на практике лучшие результаты, необходимо не просто оценить кластеры по каким-то параметрам, необходимо проводить сравнительный анализ в более глубоком разрезе, а именно: в разрезе эффективности его работы.

Что касается вычислений эффективности работы того или иного инновационного кластера, то, благодаря исследованию, проведенному в предыдущем параграфе, можно отметить, что чаще всего такими характеристиками являются некие экономические показатели, например, такие, как общая стоимость компаний, входящих в состав рассматриваемого кластера, общий объем выручки или общий объем инвестиций за конкретный период в денежном выражении, количество патентов, появившихся в кластере за определенный период времени и т. д. Тем не менее, иногда эффективность функционирования инновационного кластера рассматривают в разрезе качественных показателей, это может выражаться через оценивание качества продукции и услуг, получаемых на выходе из кластера, либо вычисление различных синергетических эффектов, достигаемых компаниями - участниками инновационных кластеров с помощью ведения совместных НИОКР, экономии на маркетинговых услугах, а также совместного использования логистической и информационной инфраструктур.

Всевозможные качественные показатели зачастую бывают слишком индивидуальны для сравнения различных инновационных кластеров из разных отраслей; если бы анализ производился только для некой конкретной области, то было бы логичнее обязательно использовать те или иные качественные показатели в числе системы показателей. В связи с этим, было бы корректнее воспользоваться объективными экономическими показателями, которые релевантным образом отображают, насколько эффективно функционируют исследуемые инновационные кластеры.

Для того чтобы провести сравнительный анализ моделей формирования инновационных кластеров в России, необходимо на релевантной выборке применить систему показателей, которая позволила бы оценить эффективность функционирования того или иного кластера. В качестве данного инструмента была выбрана регрессионная модель, которая позволит не только вычислить степень эффективности конкретного кластера, но и избежать фактора субъективности при проведении сравнительного анализа. Иными словами, будет выбрана зависимая переменная Y, отображающая эффективность функционирования инновационных кластеров, а также набор коррелирующих показателей X, которые оказывают непосредственное влияние на результаты работы инновационных кластеров.

, (6)

где Y - зависимая переменная, то есть эффективность функционирования исследуемого инновационного кластера, в_i - это параметры регрессионной модели, е - случайный временной эффект.

После выделения первоначальной системы показателей с помощью регрессионного анализа будет понятно, какие из выдвинутых взаимодействующих факторов оказывают наибольшую степень влияния на эффективность инновационных кластеров, а какие - наоборот, совсем не влияют.

Далее непосредственно перейдем к декомпозиции уравнения 6 по конкретным факторам анализа. Таким образом, как уже установлено, в качестве зависимой переменной Y будет принята эффективность функционирования инновационных кластеров, которая будет выражаться в средней выработке на 1 работника компаний и предприятий, входящих в состав инновационного кластера, выраженной в денежном выражении - в млн. рублей на 1 человека в год. Что касается переменной X, то она будет состоять из следующих 8 компонентов, большая часть из которых имеет обоснованное экономическое влияние на эффективную результативность инновационных кластеров, поскольку они соответствуют целевым ориентирам развития инновационных кластеров в среднесрочной перспективе, которые используются Министерством экономического развития Российской Федерации [13]:

численность работников в тысячах человек за конкретный год;

объем инвестиционных затрат в млрд. рублей за конкретный год, поступивший от компаний и предприятий, входящих в исследуемый инновационный кластер;

количество высокопроизводительных рабочих мест, которые были созданы впервые, либо созданы в процессе и результате модернизации уже существующих рабочих мест, измеряемое в единицах за исследуемый год;

объем отгруженной инновационной продукции, которая была создана внутри инновационного кластера, выраженный за определенный год в денежном выражении в млрд. рублей;

объем различных проектов и работ в научно-исследовательской сфере и в сфере разработок, которые выполняют компании и предприятия, входящие в состав инновационных кластеров, измеряемый в млн. рублей за конкретный год;

общий объем инвестиций, поступивший на развитие рассматриваемого инновационного кластера, учитывающий как бюджетные финансовые средства, так и инвестиции, поступившие из внебюджетных ресурсов, за определенный год в денежном выражении, в млрд. рублей;

принадлежность исследуемого инновационного кластера к той или иной отрасли;

принадлежность к той или иной модели формирования инновационного кластера.

Таким образом, получается, что регрессионная модель, включающая систему показателей, влияющих на эффективное функционирование инновационных кластеров, имеет следующий вид:

, (7)

где Q - численность работников в кластере, IC - объем инвестиционных затрат, поступивших от компаний и предприятий, входящих в инновационный кластер, EQ - количество высокопроизводительных рабочих мест, которые были созданы или получены в процессе модернизации уже существующих должностей, P - объем отгруженной инновационной продукции, созданной внутри инновационного кластера, S - объем выполняемых организациями и предприятиями, включенными в состав инновационного кластера, научно-исследовательских проектов и проектов в сфере разработки, Inv - общий объем инвестиционных вложений из различных источников, Ind - фиктивная переменная, отражающая отрасль, к которой принадлежит исследуемый инновационный кластер, F - фиктивная переменная, отвечающая за способ формирования инновационного кластера, u - фиксированный эффект для каждого кластера, е - случайный временной эффект.

В связи с особенностями выбранных влияющих факторов при проведении статистического анализа будет выбрана регрессионная модель со случайными эффектами.

Далее проведем краткую характеристику данных показателей, начиная с зависимой переменной Y, которая отображает среднюю выработку на 1 работника компаний и предприятий, входящих в состав инновационного кластера, выраженной в денежном выражении - в млн. рублей на 1 человека в год. Данный элемент анализа показывает состоятельность инновационного кластера как экономического субъекта. Другими словами, средняя выработка характеризует результаты и качество деятельности всего кластера.

Что касается способа формирования инновационного кластера, то в данном случае учитывается, какая именно кластерная политика применялась относительно конкретного рассматриваемого инновационного кластера: административная кластерная политика, при которой решение о создании кластера принимается автономно государством, и демократическая кластерная политика, где необходимость в существовании инновационного кластера обозначается рыночным путем.

Стоит уделить особое внимание тому факту, к какой именно отрасли принадлежит тот или иной инновационный кластер, поскольку данная информация отображает разнообразность и специфичность сфер, а также учитывает, что различные индустрии могут находиться на разном этапе жизненного пути.

Если говорить о численности работников в инновационном кластере, то здесь следует заметить, что данная переменная отображает «эффект масштабности», который может быть «раздут», и, получается, компании-участники кластера работают не самым оптимальным способом, либо, наоборот, организации и предприятия экономят на численности. Более того, этот параметр оказывает непосредственное влияние на все остальные показатели.

Основной социальный эффект в разработанной регрессионной модели можно увидеть в таком показателе, как число высокопроизводительных рабочих мест, которые были созданы заново или в результате модернизации уже имеющихся рабочих мест. Данный фактор учитывается даже в последней модели социальной политики - в Стратегии 2020 [11, с. 27]. По своей сути за успехом этой переменной стоит лидерство в технологической гонке между странами.

Исследуем, какую роль играют инвестиции, пришедшие как изнутри, так и извне инновационного кластера. В экономической науке инвестиции выступают как основной драйвер роста рассматриваемого субъекта, что, в принципе, применимо и к инновационным кластерам. Именно благодаря инвестициям можно в среднесрочной перспективе реализовать крупномасштабные действия в отношении развития кластера (например, создание новых рабочих мест, закупка модернизированного оборудования, расширение бизнеса и т. д.).

Что касается такого влияющего фактора, как объем работ и проектов в сфере научных исследований и разработок, выполняемых организациями-участниками инновационных кластеров, то стоит отметить, что его характер схож с инвестициями, ведь именно за научной сферой скрывается весь научно-технический потенциал кластера. За этим показателем скрывается немалая составляющая добавленной стоимости инновационных товаров и услуг кластера, а также сосредоточено будущее развитие не просто различных компаний и предприятий, а целых отраслей.

Также рассмотрим объем отгружаемой компаниями-участниками инновационных кластеров инновационной продукции собственного производства, а также инновационных работ и услуг, созданных собственными силами, который по своей сущности выступает в качестве инновационного элемента кластеров. Иными словами, это выручка кластеров, то есть за этими данными стоит результат функционирования инновационных кластеров, получаемый на выходе. Возможно, было бы логичнее использовать именно эту переменную в качестве зависимой, но выбор был сделан, все-таки, в пользу средней выработки на 1 человека, в связи с неизвестными долями составляющих себестоимости создания конечной инновационной продукции и стоимости входных ресурсов, необходимых для них. Более того, инновационные товары и услуги носят достаточно долгосрочный характер, результат которых сложно отследить на настоящий момент.

Для того, чтобы данные были релевантными для регрессионного анализа, следует учесть эффект численности, поэтому все влияющие количественные факторы, за исключением способов формирования кластера и принадлежности к той или иной индустриальной сфере, будут скорректированы на соответствующую численность работников внутри кластера.

Таким образом, проведя исследование используемых методик по оценке эффективности работы инновационных кластеров, была разработана регрессионная модель в рамках той же задачи, но исходя из поставленной в данной работе цели. В разработанной модели учтен как экономический, так и социальный эффекты. Более того, она создана для проведения качественного сравнительного анализа для неограниченного временного периода и количества исследуемых кластеров.

Получается, для того чтобы провести сравнительный анализ моделей формирования инновационных кластеров в России, необходимо установить, относительно какого показателя будет происходить сравнение. После исследования уже существующих методик оценки эффективности функционирования кластеров было выявлено, что практически все существующие методы удобно использовать для проведения глубокого анализа какого-либо конкретного кластера. По большей части, за эффективность работы кластеров принимаются экономические ключевые показатели. В данном случае было принято решение о выборе такого параметра, как эффективная работа инновационных кластеров, которая представляет собой среднюю выработку на 1 работника всех компаний, входящих в состав кластеров, выраженная в млн. рублей на 1 человека в год. Такой выбор можно обосновать тем, что через этот показатель можно оценить качественную результативность рассматриваемого инновационного кластера. Благодаря проведенному в главе 1 анализу внедрения инновационных кластеров за рубежом и в России, наряду со способами формирования инновационных кластеров были выделены дополнительные влияющие параметры, несущие в себе как экономический, так и социальный эффект.



Глава 3. Оценка взаимосвязи функционирования инновационных кластеров с их моделями формирования в России

3.1 Выбор и описание исследуемых данных

Для проведения сравнительного анализа необходимо применить выработанную в главе 2 систему показателей на релевантных данных, которые будут реалистично отображать результаты данного исследования. В связи с этим, в качестве массива данных были взяты 25 пилотных инновационных кластеров Российской Федерации, которые уже были упомянуты в главе 1. Далее приведем более подробное описание исследуемых данных.

Изначально инновационные территориальные кластеры приобрели большое значение, как только стало понятным, что именно они играют огромную роль для социально-экономического развития страны и её регионов. Это стало очевидным благодаря уже имеющемуся зарубежному опыту, который показывает, что инновационные кластеры могут решить проблему не только комплексности и системности территориального развития регионов, но и отсутствия необходимого уровня взаимодействия между компаниями, предприятиями, исследовательскими и научными организациями и различными институтами для достижения эффективных результатов. Более того, инновационные территориальные кластеры являются генераторами не только высоких экономических показателей для того или иного субъекта Российской Федерации, но и способствуют развитию кадровой, ресурсной и технологической баз в стране, основанию новых, ранее не существующих, предприятий и организаций, открытию новых кафедр в университетах, модернизации действующих рабочих мест наряду с образованием новых, увеличению производительности труда, делают тот или иной регион привлекательным в инвестиционном разрезе, а также более доступным для участников кластера базу различных патентов, ноу-хау, технологий и т. д.

В связи с этим, уже в рамках Стратегии инновационного развития Российской Федерации до 2020 года, принятой в 2010 году Министерством экономического развития [11], было принято решение об оказании долгосрочной государственной поддержки инновационных территориальных кластеров, временные рамки которой около 5-10 лет, с помощью проведения конкурсного отбора [11, с. 7], о котором Минэкономразвития сделало объявление 19 марта 2012 года [13, с. 10]. После этого на конкурсе было рассмотрено 94 [13, с. 10] заявки от различных регионов России. На первоначальном этапе «кластерного соревнования» были привлечены к оценке более 80 [13, с. 10] разных экспертов из всевозможных отраслей, а именно: из государственных институтов развития, из различных министерств России (такие как Минпромторг России, Минобрнауки России и др.), из крупного бизнеса (например, ОАО «РЖД», ОАО «Роснано», ОАО «РВК», ГК «Ростех», ГК «Внешэкономбанк» и т. д.), из научно-исследовательской и образовательной сферы, то есть из лидирующих университетов страны (НИУ ВШЭ, МФТИ, МГТУ им. Баумана, МГУ им. М.В. Ломоносова и др.). Данные эксперты оценивали полученные заявки не только в текущем разрезе, но и в будущем, соотнося предоставленный план действий по развитию с реальностью:



Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рисунок 5. Критерии оценивания заявок на I этапе отбора [13, с. 10]

В результате, после экспертной оценки были выбраны 37 кластеров, набравших наивысшие баллы, по мнению комиссии. В связи с тем, что государственный инструмент поддержки находится только в тестовом режиме, ни разу до этого не осуществлен в реальности, то было принято решение о необходимости еще одного этапа отбора. Что касается второго этапа «кластерного соревнования», то он проходил в формате 4-х заседаний Рабочей группы, состоящей, в основном, из числа членов экспертной комиссии, принимавшей участие в первоначальном этапе отбора. По итогам всех проведенных заседаний группы, в июне 2012 года [13, с. 11] были выявлены 25 инновационных территориальных кластеров, которые документально были включены в перечень от 28 августа 2012 года [32] Правительством Российской Федерации (см. Приложение 1).

Обзор 25 утвержденных инновационных территориальных кластеров следует начать с их исторических особенностей, а именно: рассмотреть территориально-производственные комплексы (ТПК) в СССР, на основе которых выросла большая часть современных инновационных кластеров. Основным толчком создания ТПК стал тот факт, что властям страны стала понятной рациональность децентрализации производства в связи с тем, что производственная и социальная активности в конкретном регионе способны разрешить насущные народнохозяйственные проблемы, которые было бы несложно контролировать благодаря местной региональной власти. Более того, важно заметить, что решения о создании ТПК в том или ином регионе созревали через оптимизацию нескольких решений в региональном, отраслевом и национальном разрезах. Данные комплексы были созданы с целью быстрого развития той или иной производственной сферы, чаще всего такими отраслями были ресурсные отрасли, но наряду с ними также развивалось и автомобилестроение, а также другие наукоемкие сферы. При этом территориально-производственные комплексы создавались не только для новых, неизученных регионов, но и на уже освоенных территориях. Этому сильно поспособствовало развитие вычислительных технологий, так как изначально ТПК создавались на ограниченный временной отрезок, но с помощью новых возможностей статичный характер комплексов перешел в динамичный. Таким образом, основными характеристиками территориально-производственных комплексов являются:

решение проблем национальной важности;

локальная сосредоточенность;

эффективность использования всех имеющихся ресурсов;

создание комплексной инфраструктуры, отвечающей не только нуждам ТПК, но и жизни населения (то есть дороги, жилье и т. д.; предоставление новых рабочих мест; увеличение региональных налоговых баз);

жизненный цикл ТПК соответствует тому времени, сколько та или иная программа реализуется.

Если более подробно рассмотреть, в чем конкретно проявляется эффективность совместного использования ресурсов, то это:

оптимизация функционирования предприятий в ТПК и использования всех имеющихся различных ресурсов;

уменьшение логистических затрат;

отладка соответствия выполнений планов для конкретной отрасли через локальный менеджмент;

образование новых связей между участниками ТПК вследствие взаимодействий между собой.

Получается, что территориально-производственные комплексы состоят из следующих ключевых блоков производительных сил:

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рисунок 6. Строение ТПК [16]

Что касается способов создания территориально-производственных комплексов, то здесь исторически существовали 2 таких способа:

районная планировка: представляет собой совокупность различных проектов, которые направлены на создание релевантной глобальной инфраструктуры, которая обеспечит соблюдение необходимых условий для эффективной работы производства и использования всех имеющихся ресурсов;

использование экономико-математических моделей: благодаря решению оптимизационных задач определяется время и план первоначальных действий по развитию градостроительства и созданию нужной инфраструктуры. Экономико-математические модели позволяют рассматривать различные варианты развития событий, что достаточно удобно для эффективного планирования. Также данная методика хорошо дополняет первую, и может применяться на абсолютно любом этапе районной планировки.

Изучив такое понятие, как территориально-производственные комплексы, можно выделить следующие отличительные характеристики инновационных территориальных кластеров от ТПК:

по большей части ТПК созданы под влиянием плановой экономки, в то время как кластеры - это результат «невидимой руки рынка». Также не предполагалась конкуренция внутри ТПК, что для кластера, наоборот, является очень важным компонентом, поэтому этот факт говорит о том, что кластеры выросли из комплексов, несмотря на множество схожего между ними;

несмотря на то, что уже в ТПК уделялось особое внимание человеческому капиталу, это не сравнится с ролью, которую он играет в инновационных кластерах, так как комплексы представляют собой производственно-технологическую направленность, в то время как кластеры наряду с экономической обладают социальной направленностью с потребительской ориентированностью;

кластеры не сосредоточены вокруг одного главного предприятия, в их состав входят малый и средний бизнесы, давшие свое согласие на участие в инновационном кластере. В то время как ТПК сконцентрированы около одной крупной организации, а управление всем комплексом происходит из одного института;

если говорить о том, как в данных структурах происходят изменения и преобразования, то важно заметить, что они носят абсолютно противоположные друг другу характеры: в ТПК изменения производятся очень редко, но масштабно, а в инновационных кластерах - непрерывные маленькие и средние изменения;

важной отличительной составляющей выступает понятие инновационности и инноваций между ТПК и кластерами: для кластеров это выступает результатом его функционирования, без которых создание кластера не имеет места быть; а в жизнедеятельность территориально-производственных комплексов инновации уже «внедрены», поскольку их работа рассчитана на определенный временной период с детальным планом действий по разрешению конкретной проблематики;

ещё одним отличительным параметром между рассматриваемыми структурами является степень информатизации внутри них: для инновационных кластеров это особенно важно, поскольку от этого напрямую зависит эффективное взаимодействие между участниками кластера, в то время как для ТПК это не особенно важно, поскольку все решения происходят внутри комплекса. Косвенно данную характеристику можно объяснить с конкурентоспособностью, описанной выше;

территориально-производственные комплексы помогают не просто разрешить стоящие на национальном уровне проблемы, но и выступают в качестве инструмента региональной политики для властей. При этом создание инновационных кластеров происходит через проведение глубокого анализа рынка, компаний и предприятий, экономических показателей и осознания существующих перспективных проектов.

Таким образом, вернувшись к исследованию 25 утвержденных инновационных территориальных кластеров, начнем рассмотрение с того, что, благодаря этим кластерам, государственная поддержка затрагивает следующие индустриальные сферы, которые для России выступают как главные отрасли для развития инновационного потенциала [13, с. 11]:

информационные технологии и электроника;

фармацевтика, биотехнологии и медицинская промышленность;

производство летательных и космических аппаратов, судостроение;

химия и нефтехимия;

ядерные и радиационные технологии;

новые материалы.

Именно эти приоритетные технологические направления и будут выступать в качестве одного из факторов, рассмотренных в главе 2 и влияющих на эффективность функционирования инновационного территориального кластера - переменная параметра регрессионной модели в7, Ind.

...