Реформирование системы межрегионального взаимодействия на основе кластерного подхода

Размещено на http://www.allbest.ru/

Пермский национальный исследовательский политехнический университет

РЕФОРМИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ МЕЖРЕГИОНАЛЬНОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ НА ОСНОВЕ КЛАСТЕРНОГО ПОДХОДА

КОЗОНОГОВА Е.В.

ДУБРОВСКАЯ Ю.В.

С начала 2000 годов высшими органами власти и управления Российской Федерации реализуется переход от политики выравнивания экономического развития регионов к политике поддержки территориальных зон роста инновационной экономики. Данная политика осуществляется через различные формы взаимодействия представителей науки, власти и бизнеса. При этом особое место здесь занимают сетевые формы взаимодействия в рамках территориальных инновационных и промышленных кластеров. На данный момент на территории страны поддержано 26 территориальных инновационных и 17 промышленных кластеров, располагающихся в 22 регионах страны [6].

Отметим, что кластерные инициативы реализуются в России в основном обособленно, в рамках отдельных регионов. Проведенный нами анализ локализации кластеров, поддержанных государством в 2013-2016 гг., подтвердил нацеленность органов власти на реализацию заявленного в 2005 году принципа поляризованного (или «сфокусированного») развития «опорных регионов» [5]. Это усиливает пространственную концентрацию экономической деятельности.

Учитывая, что создание кластера - очень трудоемкое мероприятие, а средства распределяются в первую очередь между крупными регионами-участниками, задачу по стимулированию кластерных инициатив в субъектах России необходимо решать по-новому. Например, в аспекте развития межрегионального взаимодействия.

Так, одной из действующих мер федеральной поддержки промышленных кластеров является предоставление субсидий на реализацию совместных проектов. Согласно законодательству [10] процент кооперации участников должен быть изначально не менее 20%. Для достижения данного порогового уровня участникам приходится выходить за территориальные рамки своих субъектов в поисках кооперационных связей. Именно так был образован промышленный кластер волоконно-оптических технологий «Фотоника», объединивший предприятия сразу трех субъектов РФ (Пермский край, Свердловскую область и Удмуртию). В качестве прочих примеров приведем межрегиональный промышленный кластер предприятий метровагоностроения Московской и Тверской областей и межрегиональный аэрозольный кластер создан на базе «Арнеста» Ставропольского края и Карачаево-Черкесской республики.

Столь малое количество межрегиональных кластеров дает основания предполагать, что на практике потенциальным предприятиям-участникам межрегионального кластера сложно организоваться и договориться. Данные трудности обусловлены объективной проблемой недопонимания ими преимуществ работы в рамках единого кластера, нежеланием нести дополнительные трудовые, финансовые и инвестиционные затраты на организацию крупного, но непрозрачного с точки зрения эффективности проекта.

Поэтому методологическое обоснование создания рентабельных с точки зрения предприятий межрегиональных кластеров на сегодняшний день является приоритетной задачей для органов власти. Как представляется, решение данной задачи должно основываться на предварительной идентификации потенциально эффективных с точки зрения предприятий-участников межрегиональных кластеров, что является целью настоящего исследования.

Анализ научной литературы показал, что существует два принципиально отличных подхода к к идентификации региональных кластеров: подход снизу-вверх и подход сверху-вниз. В первом подходе внимание сосредоточено на конкретной территории, кластеры идентифицируются исходя из присутствия заранее известных предприятий и отраслей [7, с. 1]. Во втором подходе на основе статистических данных определяются все кластеры в стране, регионе и/или промышленности. Такие кластеры в литературе называют «эталонами».

Применительно к вопросу исследования межрегиональных кластеров особую актуальность приобретает вопрос идентификации межрегиональных кластеров «сверху», поскольку, как это было сказано ранее, подход «снизу» сопряжен со сложностями кооперации будущих участников межрегионального кластера.

На основе зарубежных и отечественных методов определения кластеров (M. Дегладо [12], T. Бреннер [11], Л. Марков [8] и др.) была разработана авторская методика для идентификации межрегиональных кластеров «сверху» с применением подходов «снизу».

Этап 1 (Макроуровень). Определение агрегированных кластеров.

Идентификация кластеров на макроуровне производится на основе межотраслевого баланса (МОБ) за 2013 год в разрезе 45 видов экономической деятельности [9]. Перед началом анализа данных МОБ необходимо исключить отрасли нематериального производства, поскольку они являются существенными поставщиками для большинства прочих отраслей. межрегиональный кластер экономический связанность

Для выявления кластеров на основе матрицы МОБ используется метод максимума [4]. На первом шаге проводится анализ «последующих связей»: все производители делятся на группы в зависимости от отраслей, потребляющих их продукцию. На втором шаге проводится анализ «предшествующих связей»: выявляются главные поставщики отраслей. И, наконец, на третьем шаге полученные результаты представляются в виде графа и проводится дальнейший анализ по идентификации кластеров.

При выделении кластеров используется несколько допущений: каждый выделяемый кластер должен состоять из родственных отраслей, каждая отрасль относится только к одному кластеру, полученная группировка кластеров должна охватывать все отрасли [7].

Таким образом, выделение на макроуровне агрегированных кластеров-эталонов является лишь первым этапом, необходимым для дальнейшего анализа пространственной связанности отраслей, образующих кластер.

МОБ - эффективный инструмент для разработки стратегий экономического развития, направленных на использование или усиление межсекторальных взаимосвязей или сотрудничества [14, c. 108]. Но, оценивая вероятность использования данного метода в России, необходимо отметить, что в настоящий момент кластеры могут быть идентифицированы с помощью таблиц МОБ лишь на национальном уровне, в связи с отсутствием данных таблиц на региональном уровне с 1987 года. Поэтому, для адекватной идентификации межрегиональных кластеров с точки зрения мезоуровня, мы будем использовать региональные данные в разрезе видов экономической деятельности.

Этап 2 (Мезоуровень). Определение оптимального набора кластеров в разрезе видов экономической деятельности.

Для анализа пространственной связанности отраслей используются данные по численности работников по 266 видам экономической деятельности для всех регионов РФ [3]. Перед началом анализа исключаются непроизводственные отрасли из рассмотрения. Также для анализа используется матрица времени в пути [1] между административными центрами регионов.

Поскольку в литературе нет единого подхода к идентификации кластеров, то только с помощью «перебора» различных показателей и действий над ними можно найти кластеры-эталоны для России. Таким образом, на втором этапе создаются различные конфигурации наборов кластеров, из которых выбирается оптимальная конфигурация кластеров-эталонов для России с учетом первого этапа. Для этого выполняется 4 шага.

Шаг 1. Определение матриц подобия

Для определения связанных отраслей, которые могут быть включены в кластер, необходимо определить степень взаимосвязанности каждой пары отраслей. В матрице подобия Mij отражается взаимосвязь между любой парой отраслей i и j. В качестве данных для расчета матрицы в иностранной литературе используются такие показатели как: численность работников, количество предприятий, доля профессий в отрасли и т.д. В России данные по перечисленным показателям в разрезе видов экономической деятельности доступны только по численности работников, поэтому они и используются в методике.

На первом шаге определяется 3 матрицы подобия.

Элементами первой матрицы являются коэффициенты корреляции между количеством занятых в отрасли i () и в отрасли j () в регионе r:

.

Элементами второй матрицы являются коэффициенты корреляции между коэффициентами локализации отрасли i () и в отрасли j () в регионе r:

.

Причем коэффициент локализации (LQ) равен:

.

где i - индекс отрасли, r - индекс региона

- занятость в отрасли i в регионе r,

- занятость в отрасли i в стране,

-занятость в регионе r,

- занятость в стране.

Элементами третьей матрицы являются индексы коаггломерации, равные:

,

где - доля занятых в отрасли i в регионе r,

- совокупный размер региона, рассчитывается как средняя доля занятости в регионе по всем отраслям.

Индекс коаггломерации [13], показывает, что отрасли более взаимосвязаны, если занятость по отраслям распределяется случайным образом.

Шаг 2. Определение матрицы связанности

Поскольку все коэффициенты, рассчитанные на шаге 1, привязаны к единице измерения «регион», то чтобы в дальнейшем выделить межрегиональный кластер, необходимо ввести меру расстояния между регионами.

В качестве меры расстояния используется матрица времени в пути между регионами. Также вводятся пороговые значения Tij:

.

где - время в пути между регионами i и j.

На основании матрицы времени в пути строится матрица весов, элементами которой являются пороговые значения для времени в пути для каждой пары регионов. Матрицы связанности получаются путем поэлементного умножения матриц подобия и матрицы весов.

Шаг 3. Группировка отраслей в кластеры

Группировка отраслей в кластеры происходит с помощью методов математического кластерного анализа: метод иерархической кластеризации (метод Варда) и метод k-средних.

Элементы каждой матрицы связанности кластеризуются с помощью нескольких функций кластеризации. Таким образом, на 3 шаге генерируются различные конфигурации кластеров.

Шаг 4. Определение оптимальной конфигурации кластеров-эталонов

Для определения оптимального набора кластеров выполняются несколько условий. Во-первых, полученные конфигурации соотносятся с набором кластеров, полученных на этапе 1. Далее выбираются те конфигурации, наиболее полно описывающие агрегированные кластеры в разрезе формирующих их отраслей. Во-вторых, вводятся критерии качества кластера: измеряется связь между отраслями в кластере, и между одной отраслью в кластере и отраслями вне кластера для каждой конфигурации кластеров. В-третьих, для каждой конфигурации рассчитываются средние значения связи внутри кластера и вне. В-четвертых, рассчитывается критерий качества конфигурации как разность между значением связи внутри кластера и значением вне. В-пятых, оптимальным набором кластеров выбирается тот, в котором критерий качества конфигурации наибольший.

Этап 3. (Микроуровень). Определение межрегионального кластера на выбранной территории.

Рассмотрим межрегиональный кластер, одним из регионов локализации которого является конкретный регион (Пермский край).

1. Выбирается предприятие a - потенциальный участник межрегионального кластера.

2. Определяется вид деятельности предприятия, и его принадлежность к кластеру-эталону.

3. Определяются все отрасли, входящие в кластер-эталон.

4. Определяются регионы, до которых время в пути из Пермского края меньше 12 часов.

5. Из базы данных (Ruslana [2] и др.), выбираются все предприятия отраслей в регионах, определенных на шаге 3 и 4.

6. Для каждого предприятия (см. п. 5) рассчитывается агент-ориентированный кластерный индекс, разработанный Т. Бреннером [11], по формуле:

.

где - агент-ориентированный кластерный индекс для предприятия а, который показывает, будет ли принадлежать предприятие к межрегиональному кластеру, - общее число занятых на территории l, - функция расстояния между фирмой а и другими фирмами.

7. На основании порогового значения Tcl определяется, может ли выбранное предприятие стать участником межрегионального кластера.

В заключение отметим, что научное обоснование идентификации эффективных межрегиональных кластеров может стать значимым фактором стимулирования как экономической активности на территориях отдельных регионов, так и фактором развития всей национальной экономики. Задачей дальнейших научных исследований является применение разработанной методики для идентификации межрегиональных кластеров в России, и, в частности, в экономике Пермского края.

Исследование выполнено при финансовой поддержке гранта Президента РФ № МК-5608.2016.6 «Формирование кластерной модели межрегионального взаимодействия с целью инновационного развития национальной экономики»

Список литературы

1. Дронова Я., Бухонова С. Применение анализа «Затраты-выпуск» для идентификации кластеров в экономике. Вестник Белг. унив. кооперации, экономики и права. 2014, №1.

2. Ёлохова И., Козоногова Е., Дубровская Ю. Типологизация регионов России по признаку сформированности кластерных структур / Вестник ПНИПУ. Социально-экономические науки, 2016, № 4.

3. Карта кластеров России. URL: http://clusters.monocore.ru (дата обращения: 30.08.2017)

4. Марков Л., Маркова В. Выявление эталонных кластеров: методические вопросы и практическое приложение к отечественной промышленности. Вестник НГУ. Серия: Социально-экономические науки. 2012. Том 12, выпуск 1.

5. Марков Л. Теоретико-методологические основы кластерного подхода. - Новосибирск: ИЭОПП СО РАН, 2015. - 300 с.

6. Постановление Прав. РФ № 779 от 15.07.2015 г. «О промышленных кластерах и специализированных организациях промышленных кластеров»

7. Brenner Т. (2017) Identification of Clusters - An Actor-based Approach. Working Papers on Innovation and Space, Philipps University Marburg.

8. Ellison G., Glaeser Е. (1997) Geographic Concentration in U.S. Manufacturing Industries: A Dartboard Approach,” Journal of Political Economy.

Аннотация

Одной из важнейших задач в области пространственного развития национальной экономики является реформирование системы межрегионального взаимодействия. Как представляется, решение данной задачи должно основываться на предварительной идентификации потенциально эффективных межрегиональных кластеров, что является целью настоящего исследования. На основе изучения зарубежных и отечественных методов определения кластеров была разработана авторская методика идентификации межрегиональных кластеров. Задачей дальнейших научных исследований является применение предложенной методики для идентификации межрегиональных кластеров в России, и, в частности, в экономике Пермского края.

Ключевые слова: межрегиональные кластеры, идентификация кластеров, оптимальная конфигурация, алгоритм идентификации.

One of the most important goals in the field of spatial development of the national economy is the reform of the inter-regional interaction system. It seems that the solution of this goal should be based on the preliminary identification of potentially effective inter-regional clusters. This is the purpose of this study. On the basis of foreign and domestic methods for determining clusters, an author's method for identifying inter-regional clusters was developed. The task of further scientific research is the application of the proposed method for identifying inter-regional clusters in Russia, and in particular in the Perm Krai economy.

Keyword: inter-regional clusters, identification of clusters, optimal configuration, algorithm of identification.

Размещено на Allbest.ru