Выявление лидирующих компаний кластеров основывалось на следующих критериях: ? наименование компании тесно связано и ассоциируется с определенным продуктом или технологией на национальном и / или международном уровне (имидж-лидер);

? высокая динамичность и лидерство в развитии технологий и производственного процесса (технологический лидер);

? лидирующая позиция на рынке в конкретных сегментах (рыночный лидер).

При этом местные компании должны были соответствовать, по крайней мере, двум из трех характеристик.

В частности, руководствуясь данными критериями, ученые выяснили, что в отрасли «Медицинские технологии и здравоохранение» имеется только одна ведущая компания, которая производит медицинские системы для осуществления цифровой рентгенографии и терапии и выполняет практически все ключевые функции в данной отрасли региона, прежде всего, в области проведения исследований и разработок. На основе данного заключения авторы пришли к выводу, что кластер «Медицинские технологии и здравоохранение» имеет в своем составе только одну ключевую компанию, окруженную другими родственными предприятиями.

Далее в рамках каждого кластера были выделены поддерживающие компании и институты, вносящие вклад в развитие структуры кластеров, среди которых выступали: образовательные университеты и университеты прикладных наук, способные проводить соответствующие исследования и отличающиеся готовностью к сотрудничеству; научноисследовательские институты; технические училища и лицеи; институты трансфера технологий; агентства регионального развития, рабочие комитеты или комиссии. Н. Литзель отмечает, что их наличие и взаимодействие с ключевыми компаниями на постоянной основе может свидетельствовать о высоком уровне развития кластера.

При изучении активности взаимодействия элементов кластеров помимо рассмотрения различных видов внутрисетевого сотрудничества (например, была проведена оценка совместных межфирменных проектов по обмену персоналом), особенно пристальное внимание было уделено сотрудничеству между конкурентами.

Целесообразность изучения данного аспекта кластеров не вызывает сомнений и продиктована тем, что объединение усилий конкурирующих компаний, учреждений и институтов в специфической области деятельности, усиливающее их конкурентные преимущества посредством получения выгод от согласованности действий, является неотъемлемой характеристикой развития территории на основе кластерного подхода. Более того, результаты, получаемые на основе такого анализа, позволяют выявить барьеры или стимулирующие факторы межфирменного взаимодействия и степень готовности к сотрудничеству, позволяя тем самым разрабатывать эффективные целенаправленные решения по развитию кластеров в рамках реализуемой кластерной политики.

В итоге оказалось, что в качестве причин отсутствия партнерских отношений в Центральной Франконии выступают следующие:

? 42% респондентов считают, что кластерное взаимодействие оказывает негативное воздействие на внутрифирменную деятельность, связывая это с дополнительной тратой времени и усилий на участие и его координацию;

? для более чем 1/3 компаний, участвующих в исследовании, основной преградой взаимодействия явился недостаток информации о возможных партнерах для совместной деятельности;

? 30% вообще не видят существенных выгод от кластерного взаимодействия для своего бизнеса.

В итоге, полученные в ходе интервью количественные показатели и их всесторонний анализ позволили ученым определить, какие из кластеров являются потенциальными (например, «Технология охраны окружающей среды и энергетика» и «Информационнокоммуникационные технологии»), а какие реально функционирующие (к таковым были отнесены, например, «Медицинские технологии и здравоохранение» и «Логистика и транспортные технологии»).

Завершающим этапом эмпирического исследования Н. Литзель стал сравнительный анализ выявленных кластеров, который позволил прийти к следующим выводам:

1. При рассмотрении взаимодействия компаний в различных кластерах, была идентифицирована следующая закономерность: чем сильнее цепочка ценности кластера связана с технологиями, тем активнее компании данного кластера сотрудничают с другими его участниками, в особенности с университетами и исследовательскими институтами.

2. Количество партнеров по совместным проектам в рамках конкретного кластера различается в зависимости от типа кластера: так, более 3/4 участников кластера «Технология охраны окружающей среды и энергетика» реализуют совместные проекты с двумя и более партнерами одновременно, в то время как в других кластерах количество таких компаний значительно меньше.

3. Изучение межкластерных взаимодействий позволило выявить пары наиболее взаимосвязанных кластеров: «Медицинские технологии и здравоохранение» и «Промышленная автоматика»; «Автомобилестроение» и «Электроника» (рис. 1). Наиболее активным кластером с точки зрения межсекторальных взаимосвязей оказался кластер «Логистика и транспортные технологии», поскольку он вовлечен практически во все другие цепочки ценности. Гораздо прочнее, чем ожидалось, оказалась его связь с кластером «Информационнокоммуникационные технологии», что, по мнению авторов, может быть обусловлено специализацией Нюрнберга на транспортных технологиях (например, на разработке и применении безоператорных поездов для метро с высокой долей использования программного обеспечения и сенсорных устройств).

Рис. 1 Взаимосвязи между кластерами

Обобщая полученные при проведении исследования результаты, Н. Литзель и ее коллеги заключили, что высокий динамизм регионального сотрудничества благоприятно сказывается на инновационной активности региона и является движущей силой развития его экономики.

Вместе с тем, сильные связи между региональными партнерами и активная деятельность в кластере не приводит к герметизации экономического пространства. Локализация как форма внутрирегиональной интеграции не противоречит более интенсивной национальной или международной интеграции. Наоборот, оба вида могут рассматриваться в качестве дополнения друг другу.

Одним из удачных, с точки зрения структуры, примеров использования метода кейсстади при идентификации кластеров служат работы С. Розенфельда [17, С. 35, 18, С. 93]. Описание им и его коллегами кластера яхт в ш. Кентукки было осуществлено по следующему алгоритму:

1. Характеристика общей экономической ситуации в регионе и отрасли.

2. Изучение исторического контекста развития отрасли.

3. Проведение количественного анализа рынка:

? выделение и анализ различных сегментов потребителей;

? изучение доходности отрасли;

? анализ изменения потребительских предпочтений и типов производимой продукции;

? рассмотрение характеристик основных компаний, занимающихся производством яхт (год начала производственной деятельности, округ, количество производимых яхт в год, количество занятых, занимаемый сегмент рынка).

4. Определение сетей взаимодействия и их изучение.

5. Анализ конкуренции.

6. Изучение степени внедрения инноваций.

7. Оценка предпринимательского духа.

8. Анализ рабочей силы.

9. Идентификация и изучение поставщиков.

10. Выделение источников финансирования.

11. Оценка доступа к специализированным услугам.

12. Исследование наличия единомышленников и лидерства в отрасли.

Анализ данных позиций позволил сделать автору следующие основные выводы:

? компании, занимающиеся производством яхт в южной части ш. Кентукки, не отличаются высокой степенью концентрации, однако являются доминирующими в рамках отрасли и имеют существенное значение в экономике данного региона. Кластерное развитие обусловлено активностью местных компаний частного сектора, обладающих предпринимательским духом и финансовой поддержкой со стороны государства.

? наличие предприятий, оказывающих различные специализированные услуги (финансовые, юридические, образовательные и др.), не дает каких-либо особых преимуществ данному кластеру, в том числе, из-за скепсиса многих ключевых компаний относительно компетентности и профессионализма сторонних организаций, оказывающих консультации и проводящих экспертную деятельность в данной отрасли. Вместе с тем, многие компании-производители проявляют существенный интерес к деятельности фирм, занимающихся организационным развитием, внедрением систем контроля качества, внедрением информационных технологий в процесс производства и управления. ? большая часть компаний-производителей яхт взаимодействует с поставщиками, находящимися за пределами региона, исключение составляют драпировщики и деревообработчики. При этом компании не хотят осуществлять совместные закупки, которые дают возможность экономить на транспортировке, объясняя это тем, что такое поведение никак не решит проблему получения преимуществ перед конкурентом, который будет получать в данном случае те же денежные выгоды.

? несмотря на имеющиеся преграды, кластер идет по пути развития. Низкие издержки на рабочую силу и знание отрасли местными производителями делает данный регион привлекательным для создания новых компаний, в том числе поставщиков продукции, необходимой для производства и отделки яхт.

? в регионе имеется несколько фирм, готовых занять лидирующую позицию в кластере и предпринимать меры по решению проблем, мешающих его продвижению вперед.

В итоге полученные результаты анализа позволили С. Розенфельду сформулировать рекомендации органам государственной власти и представителям бизнеса, направленные на развитие кластера яхт ш. Кентукки, которые впоследствии были успешно реализованы на практике.

Другим нетипичным примером идентификации кластеров посредством использования метода кейс-стади служит исследование, проведенное учеными из ш. Миннесота [14, С. 545, 16, С. 25]. В 2002г. Л. Манич и его коллеги вводят понятие «аграрные кластеры знаний», определяя их как «инновационные интегрированные группы компаний, расположенные за пределами метропольных областей и извлекающие конкурентные преимущества через накопление, заимствование и внедрение знаний, получаемых от местных компаний и институтов». Таким образом, по мнению Л. Манича, основополагающим источником развития такого рода кластеров выступают знания, генерируемые учреждениями и организациями, чья территориальная удаленность не является препятствием активного взаимодействия с ключевыми компаниями.

Далее ученые выдвигают гипотезу относительно характеристик, которым должны удовлетворять аграрные кластеры знаний, среди которых выступают следующие:

? во-первых, они должны обладать конкурентными преимуществами (например, большое количество высококвалифицированных кадров, непосредственный доступ к возможностям местного рынка, наличие на местном уровне культуры предпринимательской деятельности и т.д.).

? во-вторых, в данном типе кластеров должны четко прослеживаться исторические предпосылки наличия и эволюции локального знания, обусловленного присутствием на определенной территории одной или двух крупных компаний, уникальных условий (таких как географическое положение) или других факторов. При этом местные резиденты должны иметь доступ к информации о возможностях местного рынка, относящихся к конкретному продукту или технологии.

? в-третьих, аграрные кластеры знаний должны включать как формальные, так и неформальные институты, способствующие созданию, распространению и обновлению локальных знаний.

Эта гипотеза о природе аграрных кластеров знаний явилась отправной точкой проведенного дальнейшего исследования. В качестве объектов Л. Манич и его коллеги выбрали три инновационных успешных кластера в ш. Миннесота: кластер беспроводных технологий в Манкато, автоматизированной техники в Александрии и рекреационного транспортного оборудования в северо-западной части Миннесоты. Выбор данных трех кейсов был основан на результатах консультаций с аналитиками и исследователями, специализирующимися на экономике ш. Миннесоты. При этом перед учеными не стояла задача идентифицировать все имеющиеся в штате аграрные кластеры знаний, они лишь имели целью получение доказательств существования на практике разработанной модели аграрных кластеров знаний.

Изучение кейсовых ситуаций в рамках проводимого исследования предполагало проведение следующих этапов:

1. Сбор и изучение экономических показателей по региональным отраслям.

2. Выявление в исследуемых отраслях местных ведущих компаний.

3. Интервьюирование фокус-групп с целью:

? выявления конкурентных преимуществ компаний кластера;

? описания истории развития кластера;

? идентификации институциональной среды и возможных направлений поддержки ее развития.

Оценка кейсов ш. Миннесота по обозначенной выше схеме позволила ученым получить информацию, явившуюся основой ряда ключевых выводов предпринятого исследования:

? инновации не существуют в вакууме, огромное значение в появлении данной категории кластеров имеют история и общий контекст развития отрасли;

? движущей силой отраслей и сфер деятельности в рамках аграрных кластеров знаний являются основополагающие, фундаментальные знания;

? образовательные институты - это важный рычаг, способствующий появлению знаний и стимулирующий их развитие в пределах аграрных кластеров знаний.

Впоследствии Л. Маничем была предложена усовершенствованная структура базовых целенаправленных мероприятий по изучению и развитию кластеров: кластер идентификация внутрисетевой сотрудничество

1. Определить основу локального знания, т. е. выявить отличительные особенности рассматриваемой экономики и источники ее конкурентного преимущества:

? идентифицировать специализированные знания, которые являются движущими силами инновационных и наиболее успешных компаний;

? выявить основополагающую технологию;

? определить компании родственных отраслей.

2. Создать систему обратной связи между компаниями и местными институтами, являющуюся важным механизмом развития конкурентоспособности экономики, для чего необходимо:

? составить карту взаимодействий стейкхолдеров и определить пробелы;

? обучать появляющуюся в кластере рабочую силу, используя принципы «школаработа» и стажировки;

? осуществлять внутрикорпоративное обучение сотрудников: индивидуальное профессиональное обучение на рабочем месте, непрерывное образование, тренировочное партнерство.

3. Разработать стратегии, сфокусированные на создании новой инновационной продукции, через стимулирование исследовательской деятельности и трансфера технологий между существующими компаниями, что может предполагать:

? совместную работу ключевых компаний с исследовательскими центрами;

? техническое консультирование предпринимателей; ? наличие рискового капитала.

4. Ориентировать органы государственной власти на всех уровнях на выполнение функции преобразователя регионального видения, так чтобы это стало основой местных стратегий развития кластеров.

Фактически группа ученых во главе с Л. Маничем предприняла попытку идентификации аграрных кластеров знаний, существование и характерные особенности которых были выдвинуты ими в качестве гипотезы, а кейсовый метод был успешно использован для изучения особенностей кластеров, предположительно относящихся к данной категории.

Исследование, проведенное Л. Маничем, представляет особый интерес с той точки зрения, что они позволяет большому количеству стран мира, экономика которых является по большей части аграрной, осуществлять процесс идентификации с учетом специфических особенностей исследуемой категории кластеров, при этом вероятность их выявления на таких территориях значительно увеличивается.

Анализ российского опыта идентификации кластеров показал, что в настоящее время федеральными органами власти РФ уже предприняты первые шаги по реализации кластерной политики. В 2006г. Центром стратегических разработок (ЦСР) был инициирован проект по анализу российской экономики с целью оценки фактического состояния конкурентоспособности России и определения ее кластерного портфеля, проведенный Институтом стратегии и конкурентоспособности Гарвардской школы бизнеса[1,15 С.67.]. Интерпретация полученных в ходе исследования выводов (в частности, в результате исследования, было получено заключение о существовании на национальном уровне 42 кластеров) и выработка соответствующих рекомендаций в итоге послужили аналитической базой планирования долгосрочной политики России, содержание которой отражено в Концепции долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации до 2020г.

Одновременно с этим для эффективного развития государства на основе кластерно-ориентированного подхода важным является реализация кластерной политики на региональном уровне и, прежде всего, проведение исследования степени кластеризации территорий.

В этой связи для усиления региональных кластеризационных процессов на федеральном уровне были разработаны Методические рекомендации по реализации кластерной политики в субъектах Российской Федерации от 26.12.2008 г., а также созданы различные механизмы поддержки кластерных проектов [11].

Однако, несмотря на предпринятые на федеральном уровне действия, анализ показал, что на реализацию кластерно-ориентированного подхода в настоящее время направлены не все программы социально-экономического развития регионов России. Например, исследование, проведенное Н.А. Корчагиной и О.В. Ракиевой [7, С.60], зарегистрировало упоминание термина «кластер» только в 55 стратегиях социально-экономического развития, а согласно обзору А.А. Ефремова [4, С.7], формирование кластеров предусмотрено в 45 документах: в стратегиях социально-экономического развития 11 субъектов РФ; программах социально-экономического развития 23 субъектов РФ; концепции социально-экономического развития субъекта (Новгородская область).

При этом если в официальной программе закреплено, что региональную экономику составляют кластеры, то не всегда их выбор ориентирован на критерии, предложенные в Методических рекомендациях, и тем более, обусловлен проведением детальных расчетов посредством широко применяемых в зарубежной практике методов идентификации кластеров. При выявлении кластеров разработчики программ нередко ограничиваются анализом имеющихся природных, материальных ресурсов или другого потенциала, имеющегося на исследуемой территории.

Суждения о не всегда грамотном подходе к анализу региональной экономики с целью выявления кластеров при разработке программ социально-экономического развития придерживаются многие ученые, в том числе, В. Е. Рохчин и его коллеги [13, С. 42]. Проведенное ими исследование позволило прийти в выводу о том, что разработчики региональных стратегий «рассматривают лишь состав возможных продуктов, результатов экономической деятельности, основанных на использовании имеющихся ресурсов, в то время как современная практика стратегического планирования предусматривает достижение лидирующих позиций за счет включения интеллектуальных и организационных активов местного сообщества, позволяющих формировать новые, уникальные ресурсы развития». А «наличие частого упоминания терминов «кластер» и «кластерная политика» еще не является свидетельством полного понимания сущности кластерного подхода в управлении экономическим развитием региона» [8, С.12, 19, С.1763].

Позиция В.Е. Рохчина отчасти подтверждается результатами анализа программ развития регионов РФ, проведенного Н.А. Корчагиной и О.В. Ракиевой [7, С. 190, 13, С.45]. В 40% изученных ими стратегий в качестве основной цели кластерной политики обозначено формирование бизнес-среды для развития кластеров; в 38,2% усилия сосредоточены на использовании кластера как «рычага» для повышения эффективности различных инструментов, используемых в целях обеспечения высокого уровня экономического развития регионов; а 72,7% стратегий в качестве основной задачи кластерной политики рассматривается создание кластеров [6, С.56, 1]. Полученные цифры позволили авторам заключить, что представители российских органов власти и бизнеса имеют недостаточное понимание содержания и сущности данного инструмента.

И, несмотря на то, что описание механизма кластерной политики в высокоразвитых субъектах РФ, таких, например, как Краснодарский край, носит более четкий, многоступенчатый характер, а стратегии развития могут содержать, в том числе, картографию кластеров, вместе с тем деятельность государственной органов власти в процессе ее реализации конкретизирована лишь на этапе анализа кластеров на предмет выявления характерных особенностей, в то время как их первоначальное определение зачастую осуществляется на основе субъективной точки зрения госструктур о перспективности развития экономики региона в определенных направлениях[2, С.37, 4, С.44].

Принимая во внимание все вышеизложенное, можно заключить следующее:

1. Наиболее точные результаты могут быть получены посредством привлечения к процессу идентификации непосредственных участников кластеров, являющихся носителями основного массива информации об их специфических характеристиках и динамике. В то же время, работа с экспертами и элементами кластера может быть сопряжена с вероятностью получения информации, носящей субъективный характер, что особенно опасно на первых этапах проведения анализа.

2. Большинство исследований концентрируются на одном качественном или количественном методе. При этом достаточно мало исследований направленно на комплексную идентификацию кластеров. Однако очевидно, что наиболее эффективные исследования могут быть проведены с использованием как количественного, так и качественного подходов одновременно. При этом выбор наиболее подходящих из рассмотренных зарубежных методов будет обусловливаться, прежде всего, целями конкретного исследования, а также возможностью их применения в полной мере по отношению к экономическим условиям рассматриваемой территории.

3. В настоящий момент процесс выявления кластеров в России на региональном уровне зачастую носит декларативный характер и не основан на точном, проверенном на практике и широко используемом в зарубежных странах методологическом инструментарии. Рассматривая региональную экономику через призму имеющихся местных производств и природных ресурсов, при этом мало обращая внимание на степень взаимосвязи элементов кластера и уровень их развития региональным власти, в результате сложнее будет определить комплекс целесообразных мер по поддержке кластеров и нивелированию слабых сторон, препятствующих динамичному развитию.

Таким образом, активное внедрение на региональном уровне программ развития территориальных кластеров при одновременном отсутствии стандартизации процесса их выявления и описания, а также относительно невысокий уровень владения большинством представителей органов региональной государственной власти и иными разработчиками программ развития субъектов РФ теоретической и практической базой кластерной идеологии в целом позволяют прийти к выводу о необходимости разработки комплексных моделей идентификации кластеров, наиболее полно отражающих картину экономики регионов с точки зрения имеющихся кластеров и позволяющих разрабатывать конкретные эффективные шаги по реализации кластерной политики.

Литература