WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

 

На правах рукописи

Куценко Евгений Сергеевич

КЛАСТЕРНЫЙ ПОДХОД К РАЗВИТИЮ ИННОВАЦИОННОЙ ЭКОНОМИКИ В РЕГИОНЕ

Специальность: 08.00.05 – Экономика и управление народным хозяйством, специализация - региональная экономика

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

кандидата экономических наук

Москва 2012

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном научно-исследовательском учреждении «Совет по изучению производительных сил» Минэкономразвития России и РАН

Научный руководитель:                доктор экономических наук, профессор

                                       Нуреев Рустем Махмутович

Официальные оппоненты:                доктор географических наук, профессор Пилясов Александр Николаевич

       кандидат экономических наук,

       Рудник Павел Борисович

Ведущая организация:                Институт экономики и организации промышленного производства СО РАН

Защита состоится « 6 »  декабря 2012 г. в 14:00 часов на заседании Диссертационного совета Д.227.004.02 в Федеральном государственном бюджетном научно-исследовательском учреждении «Совет по изучению производительных сил» Минэкономразвития России и РАН по адресу: 117997, г. Москва, ГСП-7, ул. Вавилова, д. 7, к.401

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Федерального государственного бюджетного научно-исследовательского учреждения «Совет по изучению производительных сил» Минэкономразвития России и РАН.

Автореферат разослан «»  2 ноября 2012 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета,

доктор экономических наук  И.А. Ильин

I.ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность. Мировой экономический кризис, разразившийся в 2008 году, показал слабость Российской экономики, ее зависимость от мировой конъюнктуры (как в плане цен на нефть, так и в плане зависимости от иностранного заемного капитала). Оказалось, что почти десятилетие стабильности привели в большей степени к политическому и отчасти военному, чем экономическому усилению России. Разумеется, недостатки выбранного сырьевого пути развития были видны и ранее, а «стабильность» восхищала далеко не всех, однако со всей очевидностью, проблемы развития России обнажались именно в кризис. Большинство ученых связывают эти проблемы с низкими темпами ввода новых основных фондов, падением квалификации рабочей силы, отсутствием стимулов у предпринимателей к внедрению нововведений, слабой ориентированности научных организаций на коммерциализацию результатов своей деятельности и пр., что можно обобщить понятием инновационной активности хозяйствующих субъектов.

Вопросы модернизации и формирования инновационной экономики уже достаточно длительное время стоят в повестке у российских лидеров. Многое делается: яркий пример – проект иннограда Сколково. Вместе с тем, говорить, что на этом пути были достигнуты значительные результаты пока что оснований не много.

Поиск факторов, определяющих инновационное лидерство, привел к пониманию важности регионального уровня развития национальной экономики. Одной из важнейших концепций в этой связи является концепция кластера. Еще А. Маршал указывал, что возникновение новых идей, их распространение и практическая реализация ускоряются, если наблюдается географическая концентрация профессионалов в одной или близких видах деятельности.

Кластерный подход к развитию экономики, актуализированный в 90-х годах XX века, быстро распространился в большинстве стран мира. Например, общеевропейское исследование показало, что из 31 страны, вошедшей в исследование, 26 имеют национальные кластерные программы1. Кластерный подход широко представлен и в «Концепции долгосрочного социально – экономического развития Российской Федерации на период до 2020 года»2. В качестве одной из приоритетных целей Концепция 2020 ставит переход к инновационной экономике. При этом, как предполагается, этот переход будет осуществлен в 2 этапа. На первом этапе (2008 - 2012 годы) планируется расширение тех глобальных конкурентных преимуществ, которыми обладает российская экономика в традиционных сферах (энергетика, транспорт, аграрный сектор, переработка природных ресурсов). Одновременно, должны создаваться условия для формирования ряда высокотехнологичных кластеров в европейской и азиатской частях России. Именно через эти «точки роста» должен быть осуществлена цель второго этапа (2013 - 2020 годы) - рывок в повышении глобальной конкурентоспособности экономики на основе ее перехода на новую технологическую базу (информационные, био - и нанотехнологии). Стратегия инновационного развития Российской Федерации на период до 2020 года, утвержденная распоряжением правительства Российской Федерации от 8 декабря 2011 года № 2227-р, также в качестве одной из основных задач ставит развитие инновационных кластеров за счет  активизации деятельности по реализации инновационной политики, осуществляемой органами государственной власти субъектов Российской Федерации и муниципальными образованиями.

Несмотря на то, что кластеры и кластерная политика уверенно вошли в российский научный и политический лексикон, существуют фундаментальные проблемы, затрудняющие распространение кластерного подхода на практике.

Во-первых, вопросы, связанные с особыми преимуществами и недостатками от функционирования фирмы в рамках кластера, остаются дискуссионными. В том числе открытым является вопрос о причинах повышенной инновационной активности фирм в кластере и о значимости (величине) такого повышения.

Во-вторых, проблема целесообразности, а также форм и механизмов вмешательства государства в процессы формирования и развития кластеров, до сих пор не решена. Противоречивые свидетельства о результативности мероприятий кластерной политики тормозят интеграцию кластерного подхода в существующие государственные политики и программы.

В-третьих, закономерности, выявленные в наиболее развитых современных экономиках мира, далеко не всегда подтверждаются в экономиках  развивающихся и транзитивных. Необходимы эмпирические подтверждения влияния кластеров на инновационную активность предприятий в российских регионах. 

В-четвертых, не идентифицированы кластеры в регионах РФ, не существует единого теоретически обоснованного механизма выбора приоритетных кластеров с целью их дальнейшей государственной поддержки.

В-пятых, на данный момент убедительно не раскрыто специфическое содержание региональной кластерной политики.

Основной проблемой, к которой в итоге сводятся описанные пять проблем, решению которой посвящено настоящее исследование, является то, что кластерная политика как подход к развитию инновационной экономики в регионе не достаточно теоретически и эмпирически обоснован, а также не разработан универсальный алгоритм реализации кластерной политики в регионе. Вследствие этого, темпы распространения кластерной политики в регионах России низкие, а количество и уровень развития кластеров не соответствуют декларируемым целям перехода на инновационный путь развития.

Степень разработанности проблемы. Исследование теоретических вопросов пространственной и региональной экономики производились в научных трудах многих зарубежных авторов, таких как: Ф. Тюнен, В. Лаунхардт, В. Кристаллер, А. Леш, А. Вебер, В. Изард. Среди отечественных исследователей, прежде всего, следует выделить основоположника экономического районирования Н.Н. Колосовского, одного из авторов теории территориально-промышленных комплексов М.К. Бандмана, разработчика моделей экономики регионов А. Г. Гранберга, исследователя институциональных особенностей регионального развития А.Н. Пилясова и вопросов территориальной дифференциации социально-экономического развития России А.О. Полынева. Работа базируется на теории региональной экономики, представленной в трудах А.А. Адамеску, В.А. Вашанова, В.Н. Лексина, П.А. Минакира, Н.Н. Михеевой, А.Н. Пилясова, А.И. Татаркина, А.Н. Швецова, Б.М. Штульберга и др.

Существенный вклад в формирование концепции новой экономической географии и теории внешней экономии внесли А. Маршалл, К. Эрроу, П. Ромер, П. Кругман, M. Фуджита, А. Венабльс, Г. Дурантон, Дж. Хендерсон, С. Розенталь, В. Стрейндж и др.

С точки зрения теории конкурентоспособности региона кластеры рассматривались в научных трудах М. Портера, О. Солвела, К. Кетелса, М. Энрайта, М.-П. Мензеля, Д. Форнахла, Е. Бергмана, Е. Фезера, А. Кучики.

В российской науке исследованием кластеров занимаются следующие ученые:  Г.Б. Клейнер, В.П. Третьяк, И.В. Пилипенко, А.Н. Праздничных, Л.С. Марков, Д.В. Грушевский, А.Ю. Юданов, А.Е. Шаститко, А.Ю. Скопин, С.А. Афонцев, С.М. Кадочников, П.В. Воробьев и др.

Проблематикой выявления и анализа кластеров в экономике региона занимались М. Портер, Г. Линдквист, А. Спилкамп, К. Вопел, С. Шаманский, Л. Аблас, Р. Стог, П. Арена, Р.Кулкарни, Дж., Риггл, М. Трайс и др.

В сфере разработки и реализации кластерной политики в России, прежде всего, следует выделить А.Е. Шадрина, А.Г. Шестопалова, А.Н. Киселева, В.И. Адамова, А.Б. Колошина, Ю.В. Михеева, Ю.В. Громыко, В.Н. Княгинина, В.В. Никитаева, А.Н. Беляева.

Вместе с тем, несмотря на значительное количество работ по данной теме, специфическая проблема формирования инновационной экономики посредством создания и развития кластеров по-прежнему остается недостаточно разработанной.

Цели и задачи работы. Целью настоящего исследования является теоретическое и эмпирическое обоснование, а также методическое развитие региональной кластерной политики.

Для достижения поставленной цели, в диссертации ставятся следующие задачи:

  • исследовать причины повышенной инновационной активности организаций в кластере;
  • теоретически обосновать целесообразность государственного вмешательства в процессы формирования и развития кластеров;
  • определить место кластерной подхода в рамках экономической политики государства;
  • выявить и оценить кластеры в субъектах Российской Федерации;
  • осуществить оценку влияния кластеров на показатели инновационной активности и результативности в субъектах Российской Федерации в контексте других показателей;
  • разработать методический подход к выбору приоритетных направлений для развития кластеров на примере города Москвы;
  • разработать алгоритм реализации региональной кластерной политики в части поддержки процессов формирования и развития кластеров с участием малого и среднего предпринимательства в крупных городах.

Предмет исследования. Предметом исследования является управление инновационным развитием в регионе на основе кластерного подхода.

Объект исследования. Объектом диссертационного исследования являются формирующиеся и существующие кластеры в субъектах Российской Федерации.

Методологические и теоретические основы. Теоретической основой исследования являются труды отечественных и зарубежных ученых в области становления и функционирования кластеров, пространственных экстерналий, пространственной экономики, кластерной политики, регионального развития, развития развивающихся и транзитивных стран.

Методологической основой данного исследования явились труды отечественных и зарубежных ученых в области теории конкурентоспособности, теории постиндустриального общества, теории экономики переходного периода, теории региональных инновационных систем.

Диссертационная работа выполнена в соответствии с паспортом специальности 08.00.05 – Экономика и управление народным хозяйством (региональная экономика), пунктами:

3.1. Развитие теории пространственной и региональной экономики; методы и инструментарий пространственных экономических исследований; проблемы региональных экономических измерений; пространственная эконометрика; системная диагностика региональных проблем и ситуаций.

3.2. Пространственное распределение экономических ресурсов; теоретические, методические и прикладные аспекты размещения корпоративных структур, фирм малого и среднего бизнеса, экономических кластеров, предприятий общественного сектора, домохозяйств.

3.3. Пространственная организация национальной экономики; формирование, функционирование и модернизация экономических кластеров и других пространственно локализованных экономических систем.

3.6. Пространственная экономика. Пространственные особенности формирования национальной инновационной системы. Проблемы формирования региональных инновационных подсистем. Региональные инвестиционные проекты: цели, объекты, ресурсы, эффективность.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в теоретическом и эмпирическом обосновании, а также методическом развитии региональной кластерной политики.

В процессе выполнения исследования автором сформулирован ряд положений и выводов, обладающих научной новизной:

  1. Осуществлена идентификация и оценка кластеров в субъектах Российской Федерации на основе адаптации методологии Института Конкурентоспособности и Стратегии (Гарвардская бизнес школа) и Европейской Кластерной Обсерватории. В основе проведенного исследования лежит определение и расчет занятости в кластерных группах по всем регионам, а также выделение значимых кластерных групп с использованием коэффициента локализации, показателей размера и фокуса кластерных групп.
  2. Выявлено значимое положительное влияние количества и уровня развития кластеров на инновационную активность предприятий в субъектах Российской Федерации. Для этого построена структурная модель, включающая в себя помимо показателей кластеризации и инновационной активности также показатели урбанизации и экономического благополучия. Оценка модели осуществлена методом частичных наименьших квадратов. Значимость коэффициентов проверена с помощью метода Bootstrap.
  3. Разработан подход к определению приоритетных направлений для развития кластеров в регионе, реализованный на примере города Москвы. В результате удалось определить следующие направления с высоким потенциалом развития кластеров в городе Москве: «Измерительное и исследовательское оборудование», «Образовательная и научно-исследовательская деятельность», «Информационные технологии», «Биофармацевтические препараты», «Коммуникационное оборудование», «Аэрокосмическая промышленность», «Финансовые услуги», «Издательская деятельность и полиграфия».
  4. Предложен единый алгоритм реализации кластерной политики для субъектов Российской Федерации, специфицированный, прежде всего, для малого и среднего предпринимательства и экономики крупных городов. Данный алгоритм состоит из пяти последовательных этапов: идентификация направлений с высоким потенциалом развития кластеров, поддержка самоорганизации организаций для реализации совместных кластерных проектов, конкурсный отбор совместных (кластерных) проектов, мероприятия государственной поддержки совместных (кластерных) проектов, управление портфелем поддерживаемых кластеров (на основе мониторинга и оценки).

Теоретическая и практическая значимость работы. Теоретическая значимость исследования заключается в том, что результаты работы способствуют расширению теоретической и методологической базы региональной экономики, инновационного менеджмента, экономики развития, государственного и муниципального управления, а также могут быть использованы при преподавании дисциплин: «Региональная экономика», «Экономическая география», «Экономика развития», «Инновационный менеджмент» и других.

Практическая значимость исследования состоит в том, что предложенные методические подходы могут быть использованы органами государственной власти, а также потенциальными участниками кластеров при формировании и развитии кластеров.

Апробация результатов исследования. Основные положения и выводы диссертационного исследования докладывались на всероссийских и международных конференциях, в том числе 52-ом Европейском Конгрессе Международной ассоциации региональных исследований «Регионы в движении - Смена пути» (г. Братислава, Словакии), XII и XIII Международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества (НИУ ВШЭ, г. Москва), Международной научной конференции "Современные проблемы пространственного развития" посвященная памяти и 75-летию со дня рождения академика А.Г. Гранберга (г. Москва), VIII Международной научно-практической конференции по проблемам экономического развития в современном мире «Устойчивое развитие российских регионов: человек и модернизация» (г. Екатеринбург), IV Межрегиональном экономическом форуме «Самарская инициатива: кластерная политика –  основа развития национальной экономики» (Самара), Второй международной научной конференции «Инновационное развитие экономики России: ресурсное обеспечение» (г. Москва), Всероссийской научной конференции «Институциональные предпосылки инновационного развития России» (г. Москва), Шестой научной конференции международной ассоциации институциональных исследований «Проблемы  современной  экономики  и  институциональная теория» (г. Донецк, Украина).

Автором опубликовано 17 научных работ, общим объемом 12,5 п.л., из них в научных журналах перечня ВАК 4, общим объемом 2,8 п. л.

Автор апробировал ряд положений диссертационной работы нескольких научно-исследовательских работ, в том числе «Исследование предпосылок и формирование базовых инструментов развития образовательных кластеров на основе сетевого взаимодействия ведущих инженерных вузов с предприятиями и учреждениями профессионального образования других уровней в интересах развития приоритетных отраслей экономики в субъектах Российской Федерации» (Министерство образования и науки РФ) и«Разработка рекомендаций и методических материалов по приоритетным направлениям государственной поддержке развития территориальных кластеров по приоритетным отраслевым (секторальным) направлениям»; «Разработка предложений, рекомендаций и методических материалов по созданию, функционированию и развитию центров кластерного развития в субъектах Российской Федерации» (Министерство экономического развития РФ).

Положения диссертационной работы были использованы при преподавании дисциплин: «Экономическая история» (Международный институт экономики и финансов, НИУ ВШЭ), «Организация бизнеса» (Международная академии бизнеса и управления), «Экономика для менеджеров» (Институт экономики и финансов «Синергия»).

Структуры работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, выводов, библиографии и пяти приложений. Общий объем диссертации составляет 205 страниц, в том числе 17 таблиц, 34 рисунков, приложения на 30 страницах. Библиография содержит 194 наименования трудов отечественных и зарубежных авторов, нормативно-правовых источников и данных статистики.

       

II.ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И ВЫВОДЫ ДИССЕРТАЦИИ

В процессе выполнения исследования автором сформулирован ряд положений и выводов, обладающих научной новизной:

  1. Осуществлена идентификация и оценка кластеров в субъектах Российской Федерации на основе адаптации методологии Института Конкурентоспособности и Стратегии (Гарвардская бизнес школа) и Европейской Кластерной Обсерватории.

Анализ различных подходов к выявлению кластеров в регионе позволил классифицировать их на две большие группы:

  • основанные на анализе официальной государственной статистики;
  • основанные на анализе косвенной (дополнительной) информации и экспертных оценках.

Каждый из этих методов имеет свои преимущества и недостатки, дополняя друг друга. Преимущества и недостатки статистических методов выявления кластеров представлены в табл. 1.

Таблица 1. Основные преимущества и недостатки статистических методов выявления кластеров в экономике региона

Преимущества

Недостатки

Доступность данных по всем видам деятельности и по всем регионам (следовательно, масштабность исследования).

Не все характеристики кластера находят свое отражение в статистике

Относительная объективность данных и однозначность интерпретации результатов.

Статистическая информация носит агрегированный, усредненный характер:

рассматриваются не хозяйствующие субъекты, а виды деятельности (отрасли).

Сопоставимость во времени и пространстве (в т.ч. возможность международных сопоставлений).

Возможность верификации (проверки результата).

Проблема адекватности статистических данных

Источник: автор.

Методы, основанные на анализе статистической информации, до сих пор полноценно не использовались для выявления кластеров в субъектах РФ. В этой связи, а также вследствие больших возможностей для научных обобщений, в диссертационной работе адаптирован и реализован по отношению к субъектам РФ один из статистических методов выявления кластеров.

Строгие методы статистического выявления кластеров в экономике региона, в свою очередь, могут быть разделены на две группы, в зависимости от базовой методологии:

  • Определение групп взаимосвязанных отраслей с помощью таблиц «Затраты - Выпуск» (межотраслевой баланс).
  • Определение значимых кластерных групп.

В силу объективной невозможности реализовать методы на основе анализа межотраслевого баланса в РФ автор взял за основу своего исследования методологию определения значимых кластерных групп. Похожие в целом исследования уже были проведены в США, Канаде, Швеции и в масштабах ЕС.

Основная идея указанной методологии состоит в том, что на кластеры в регионе указывают так называемые значимые кластерные группы3.

Кластерная группа – совокупность торгуемых видов деятельности, которые демонстрируют устойчивую тенденцию к совместной локализации.

Виды деятельности представлены статистикой занятости. Это связано с тем, что прибыль или выручка могут фиксироваться (как правило, крупными компаниями) не там, где она реально была получена. В дополнение к этому, прибыль не всегда адекватно отражает  реальные масштабы хозяйственной деятельности, в том числе вследствие значительной волатильности.

Кластерные группы формировались на основе проведенного М.Портером исследования о том, какие торгуемые виды деятельности постоянно располагаются друг с другом притом, что они, a-priori, обладают свободой выбора своего местоположения. Предполагалось, что если некоторые виды деятельности постоянно располагаются друг с другом, то для этого существует ряд оснований (наличие внешней экономии), и эти виды деятельности обладают потенциалом совместно формировать кластеры.

Таким образом, кластерные группы гораздо лучше, чем традиционные классификаторы видов экономической деятельности отражают существующие в регионе кластеры.

Содержание кластерных групп было специально переопределено автором в целях настоящего исследования. Это новое содержание было сформировано с учетом следующих положений:

  • Использовались общие принципы формирования кластерных групп М. Портером. В первую очередь, были заново определены торгуемые виды деятельности для России, из которых была исключена группа видов деятельности, связанных с добычей природных ресурсов;
  • Всего было выделено 38 кластерных групп в полном соответствии с методологией Европейской Кластерной Обсерватории. При этом наполнение этих групп видами деятельности происходило по аналогии с группами М. Портера  (согласно приложению B в статье М. Портера4);
  • Использована косвенная (экспертная) информация о возможном содержании кластерных групп5.
  • В некоторых спорных случаях использовались данные по уровню тяготения (локализации) видов деятельности к той или иной кластерной группе (на основе подробной статистики по видам деятельности по всем субъектам РФ);
  • Учитывался вариант определения содержания кластерных групп, выполненный в рамках проекта «Инновационные кластеры и структурные изменения в российской экономике»6.

Список используемых автором диссертационного исследования кластерных групп представлен в таблице 2.

Таблица 2. Классификация кластерных групп.

А

«Промышленные»  кластерные группы

(массовое производство стандартизированной продукции; производство «полуфабрикатов» или оборудования для других отраслей)

B

«Креативные» кластерные группы (мелкосерийное и единичное производство продукции с высокой ролью дизайна; ориентированное на конечного потребителя; сектор услуг)

C

«Высокотехнологичные» кластерные группы, а также деятельность, сопутствующая и/или содействующая высокотехнологичным видам деятельности

Металлургия

Мебель

Информационные технологии

Строительство крупных инженерных сооружений

Ювелирная промышленность

Осветительные и электрические приборы

Тяжелое машиностроение

Производство кож и меха

Медицинская техника

Нефтегазовая промышленность

Одежда

Аэрокосмическая промышленность

Текстильная промышленность

Спортивные товары и товары для детей 

Аналитические приборы

Производство полимерной продукции: пластик и резина

Производство обуви 

Биофармацевтические препараты

Transportation and logistics (транспорт и логистика)

Туризм и гостеприимство

Коммуникационное оборудование 

Сельское хозяйство

Торговля 

Образовательная и научно-исследовательская деятельность

Автомобильная промышленность

Деловые услуги

Строительный инвентарь, комплектующие и строительно-монтажные работы

Индустрия развлечений

Химическая промышленность

Финансовые услуги

Строительные материалы

Издательская деятельность и полиграфия

Рыболовство и рыбоводство

Пищевая промышленность

Лесоматериалы 

Табак

Производство и передача электроэнергии

Технологическое оборудование и обеспечение технологических процессов

Источник: автор.

Также одной из важных особенностей реализованного автором подхода (и элементом его новизны) является то, что кластерные группы были разделены на промышленные, креативные и высокотехнологичные.

В промышленные кластерные группы вошли виды деятельности, ориентированные на массовое производство и которые сформировались или были радикально преобразованы (например, как сельское хозяйство) в индустриальную эпоху (с начала Промышленной революции до второй половины XX века). В данную группу входят отрасли до 5 технологического уклада (не включая его).

В высокотехнологичные кластерные группы входят, как правило, отрасли последних технологических укладов (5 и 6), а также отрасли (наука и образование, медицинская техника), которые являются относительно наукоемкими.

Наконец, в промежуточную «креативную» кластерную группу входят виды деятельности, которые нельзя назвать массовыми, однако новыми они также не являются. Некоторые из них, более того, традиционны (ювелирная промышленность, производство кож и меха, одежда, спортивные товары и товары для детей), однако сильно зависят от креативности производителя, которые производят индивидуализированную продукцию, мода на которую быстро меняется. Очевидно, что такая креативность сильно отличается от высокотехнологичности предыдущей группы, прежде всего, тем что опирается, скорее, на ремесло и природные способности, чем на образование и науку.  Также в эту группу входит сектор услуг (деловые услуги, финансовые услуги, издательская деятельность и полиграфия, индустрия развлечений).

После того, как по всем регионам была расчитата занятость в кластерных группах, они были разделены на значимые для региона и незначимые. В качестве критериев значимости кластерных групп, использовались критерии, разработанные Европейской Кластерной Обсерваторией:

  • «коэффициент локализации»   2;
  • регион должен входить в число 10% регионов, лидирующих по «Размеру»7 рассматриваемой кластерной группы;
  • регион должен входить в число 10% регионов, лидирующих по «Фокусу»8 рассматриваемой кластерной группы.

Соответствие хотя бы одному критерию означает, что кластерная группа в регионе значима. При этом данная методология позволяет оценить значимые кластерные группы в регионе по степени развития (силе). Соответствие каждому критерию означает присвоение кластерной группе одной «звезды» (максимум, соответственно, 3 «звезды»). Также установлен критерий, согласно которому звезда не может присуждаться кластерной группе, которая аккумулирует численность менее 1000 занятых в регионе.

В диссертационной работе представлена предварительная оценка кластеров в сфере «Информационные технологии» в регионах России (таблица 3.).

Таблица 3. Характеристики распределения кластерной группы «Информационные технологии» по субъектам РФ.

Регион

Коэффициент локализации

Фокус

Размер

Итоговое количество звезд

г. Москва

3,42

0,09

0,29

3

Московская область

2,70

0,07

0,11

3

г. Санкт-Петербург

2,74

0,08

0,10

3

Hижегородская область

1,82

0,05

0,05

2

Новосибирская область

1,40

0,04

0,03

2

Владимирская область

1,20

0,03

0,01

1

Калужская область

1,82

0,05

0,01

1

Республика Татарстан

0,69

0,02

0,02

1

Свердловская область

0,92

0,03

0,03

1

Челябинская область

0,73

0,02

0,02

1

Томская область

1,56

0,04

0,01

1

Источник: данные Росстат, расчеты автора.

Примечание: Значение «Коэффициента локализации» 3,42 для города Москвы означает, что доля занятых в кластерной группе «Информационные технологии» в общем числе занятых по городу Москве превосходит среднюю по всем субъектам РФ долю в 3,42 раза. Показатель «Фокус» в городе Москве равен 0,09, следовательно, численность занятых в кластерной группе «Информационные технологии» составляет 9% от общей занятости Москвы. «Размер» данной кластерной группы в городе Москве составляет 0,29: таким образом, практически треть всех занятых в сфере «Информационные технологии» по России работают в городе Москве. В трех субъектах РФ (города федерального подчинения Москва и Санкт-Петербург, Московская область) сосредоточено 50% всех занятых в кластерной группе «Информационные технологии».

Рисунок 2-2 иллюстрирует на карте субъекты РФ, для которых кластерная группа «Информационные технологии» является значимой. Таким же образом сформированы и картографированы данные по остальным 37 кластерным группам.

Полученная в итоге «Карта кластеров в регионах РФ» является необходимым исследовательским минимум для того, чтобы начать системно реализовывать кластерную политику в регионе. Карта кластеров позволяет региональным органам власти более эффективно искать перспективные группы предприятий, целевым образом содействуя им в разработке совместных (кластерных) проектов.

Рис. 1. Карта регионов, в которых кластерная группа «Информационные технологии» является статистически значимой.

Источник: Е.С. Куценко, А.П. Карнаух.

Также, идентифицированные направления для развития кластеров могут служить базой для согласования позиций различных сторон (бизнес, наука, государства) по поводу существующих и формирующихся в регионе и стране кластеров.

Что касается национального уровня, то Карта кластеров позволяет уточнить среду, в которой реализуются федеральные стратегии развития по приоритетным направлениям, сформировать оптимальные географические проекции этих стратегий.

Помимо этого, представленное исследование позволяет заложить основы для оценки эффективности реализуемых мероприятий кластерной политики (на основе анализа динамики значимых кластерных групп).

  1. Выявлено значимое положительное влияние количества и уровня развития кластеров на инновационную активность предприятий в субъектах Российской Федерации.

Реализованное автором исследование по определению значимых кластерных групп в субъектах РФ позволило количественно измерить количество и уровень развития (силу) кластеров в российских регионах. Таким образом, появилась возможность для эмпирической проверки гипотезы о положительном влиянии кластеров на инновационную активность предприятий в регионах России.

В целях данного исследования была построена модель, включающая в себя помимо показателей кластеризации и инновационной активности ряд дополнительных переменных и связей. Прежде всего, наряду с оценкой эффекта кластеризации был выделен эффект урбанизации. Это связано с тем, что кластеры часто располагаются в крупных городах. Поэтому необходимо отделить от эффекта кластеризации эффект урбанизации, который также в теории влияет на расположение в пространстве экономических агентов и связан со значительными инновационными преимуществами.  Помимо этого, была введена переменная экономическое благосостояние как общепринятая целевая функция для любого вида экономической политики государства. Такое действие должно позволить оценить как косвенное (через инновационную активность), так и непосредственное влияние количества и уровня развития кластеров в регионе на показатели экономического благосостояния.

Оценка модели осуществлена методом частичных наименьших квадратов. Значимость коэффициентов была проверена с помощью метода Bootstrap.

Ключевая модель с оценками влияния переменных друг на друга рассмотрена на рис. 2

Рис. 2. Базовая модель исследования

Источник: Е.С. Куценко

Анализ представленных на рис. 2 результатов позволяет сформулировать ряд выводов.

  1. Уровень кластеризации влияет на инновационную активность предприятий в субъектах РФ.

Главым вопросом для всего исследования был вопрос о наличии положительного влиянии количества и уровня развития кластеров на инновационную активность предприятий. Резульаты исследования подтверждают выдвинутую гипотезу.

  1. Уровень кластеризации влияет на экономическое благосостояние в субъектах РФ.

Модель показывает, что значимые кластерные группы влияют также на экономическое благосостояние. Таким образом, можно сделать следующий итоговый основной вывод:

  1. Формирование и развитие кластеров позволяет обеспечить как стимулирование инноваций, так и повышение экономического благосостояния в регионе.

Содействовать созданию инновационных производств или стимулировать инновационную активность в существующих предприятиях можно, как с учетом формирующихся кластеров в регионах России, так и без этого. Однако мероприятия, реализованные без учета кластеров, рискуют не оказать (ожидаемого) влияния на экономическое благосостояние населения. И наоборот. Мероприятия по повышению экономического благосостояния в регионе совсем необязательно автоматически окажут влиянию на инновационную активность хозяйствующих субъектов. Тогда как реализация программ поддержки хозяйственных субъектов с учетом кластеров  позволяет повысить как инновационную активность, так и экономическое благосостояние в регионе. Видимо, это связано с тем, что формирующиеся кластеры, помимо того, что концентрируют инновационно активные предприятия, также обладают высоким весом в экономике региона и интегрированы в его отраслевую структуру. Это позволяет охватить более широкий круг хозяйствующих субъектов и занятого населения государственной поддержкой.

  1. Формирование кластеров и развитие городской инфраструктуры взаимодополняют друг друга.

Взаимное дополнение мероприятий по созданию и развитию кластеров и мероприятий по развитию городской инфраструктуры позволяет оказывать системное положительное влияние на инновационную деятельность в регионе. В то время, как кластеры влияют на инновационную активность, результативность инновационной деятельностью практически полностью объясняется эффектом урбанизации. Возможно, это связано с тем, что результативность инновационной деятельности зависит от степени развития инновационной инфраструктуры9, которая представлена, прежде всего, именно в городах. Вместе с тем, развивать инновационную инфраструктуру логично под уже существующие и развивающиеся кластеры. Помимо обеспечения необходимой «загрузки» вводимых объектов инфраструктуры, такая изначальная специализация позволит «соединить» инновационную активность с результативностью.

Оценка модифицированной модели позволяет сделать дополнительные выводы: для субъектов РФ характерны проблемы с внедрением результатов научно-технической деятельности в хозяйственный оборот; инновации в субъектах РФ не влияют на экономическое благосостояние; влияние на инновационную активность оказывают как высокотехнологичные кластерные группы, так и традиционные промышленные; целесообразно сочетать развитие в субъектах РФ промышленных или высокотехнологичных кластерных групп, с одной стороны, и креативных, с другой; наиболее важной из характеристик кластерных групп, определяющих их значимость,  явлется «Размер» кластерной группы.

  1. Разработан подход к определению приоритетных направлений для развития кластеров в регионе, реализованный на примере города Москвы.

Идентификация значимых кластерных групп в регионе не сводит автоматически риски ошибки в выборе приоритетных направлений для развития кластеров к нулю.

В частности, необходимо учитывать, что указанная методология основывается только на статистике занятости и оперирует достаточно малым числом рассчитываемых показателей (всего, три), при жестких количественных ограничениях (например, «Коэффициент локализации» должен быть больше 2; если он будет равен 1.99, кластерная группа «звезду» не получит).

В этой связи, в некоторых случаях, бывает целесообразно реализовать дополнительные исследования, позволяющие снизить риски выбора неправильных отраслевых направлений и/или групп предприятий для поддержки.

Например, в некоторых регионах количество выявленных статистических кластеров может быть достаточно велико. Так, в городе Москве 10 кластерных групп, получившие три «звезды», то есть обладающие наивысшей значимостью и 29 – получивших хотя бы одну звезду, то есть формально входящих в список основных направлений для развития кластеров. В связи с этим правомерным является вопрос, насколько данные группы приоритетны по отношению друг к другу (насколько эффективны предприятия в них, насколько связаны данные группы друг с другом, являются ли они инновационными и пр.).

Для этой ответа на этот вопрос был разработан совокупный показатель развития кластерной группы, который позволяет более точно оценить потенциал развития кластеров того или иного отраслевого направления в регионе.

Совокупный показатель развития кластерной группы интегрирует в себя расширенное по сравнению с базовым исследованием количество анализируемых показателей и более полно вовлекает существующую статистику (помимо статистики занятости, это статистика по отгруженной продукции, по инвестициям в основной капитал, прибыли и заработным платам). При этом все показатели, характеризующие уровень развития кластерных групп в регионе, разделены на три категории: показатели значимости, связанности и экономической эффективности (см. таблицу 4). Такое структурирование показателей позволяет не только оценить общий уровень развития кластерной группы, но и определить пропорции такого развития.

Таблица 4. Показатели кластерных групп, включенные в расчет совокупного показателя развития с учетом различных весов.

Показатель

Вес показателя

Показатели значимости кластерной группы

Показатель значимости кластерной группы, рассчитанный на основе статистики занятости10.

3/5. Показатели принимают значения 2 или 3.

Показатель значимости кластерной группы, рассчитанный на основе статистики отгруженной продукции (выполненных работах, оказанных услугах).

1/5. Показатели принимают значения 0; 0,5 или 1.

Показатель уникальности кластерной группы (уровень неравномерности распределения занятости в кластерной группе по регионам11)

1/5. Показатели принимают значения от -1 до 1.

Показатели связанности кластерной группы

Количество пересечений значимых кластерных групп между собой.

4/5. Показатели принимают значения от 0 до 4.

Показатель потенциала агломерации кластерной группы12

1/5. Показатели принимают значения от 0 до 1.

Показатели экономической эффективности кластерной группы

Ранг города Москвы по показателю «Среднемесячная заработная плата сотрудников» по кластерной группе

1/5. Показатели принимают значения от 0 до 1.

Ранг города Москвы по показателю «Прибыль»  по кластерной группе

1/5. Показатели принимают значения от 0 до 1.

Ранг города Москвы по показателю «Инвестиции в основные средства»  по кластерной группе

3/5. Показатели принимают значения от 0 до 3.

Источник: Е.С. Куценко

Рейтинг кластерных групп по совокупному показателю уровня развития в городе Москве представлен на рисунке 3.

Рис. 3. Рейтинг отраслевых направлений по уровню развития потенциала развития кластеров в городе Москве

Источник: автор.

Основные выводы заключаются в следующем:

  1. Кластерные группы – лидеры по совокупному показателю уровня развития и значимые кластерные группы, рассчитанные согласно методологии Европейской Кластерной Обсерватории, практически совпадают. Есть и исключения. В ходе анализа не подтвердилась высокая значимость группы «Деловые услуги», но выявлен высокий уровень развития групп «Медицинская техника» и «Осветительные и электрические приборы». В целом, количество значимых кластерных групп может быть уточнено. Это связано с тем, что данный список жестко ограничен численными критериями. Однако существуют некоторые кластерные группы (прежде всего, «Ювелирная промышленность», «Деловые услуги» и «Строительство крупных инженерных сооружений», «Табак»), которые очень близко подошли к пороговым значениям и с учетом статистической погрешности могут быть в дальнейшем включены в число значимых кластерных групп.
  2. Относительно низкий показатель уровня развития кластерных групп «Торговля», «Финансовые услуги», «Издательская деятельность и полиграфия» и «Индустрия развлечений», прежде всего, обусловлен слабой связанностью этих групп с другими кластерными группами. Таким образом, поддержка таких кластерных групп окажет влияние, прежде всего, на них самих и в меньшей степени на другие кластерные группы в городе Москве. Кластерные группы «Медицинская техника» и «Осветительные и электрические приборы» вошли в число 12 направлений с наиболее высоким потенциалом развития кластеров, прежде всего, именно за счет высокого уровня связанности с другими значимыми в городе Москве кластерными группами.
  3. Кластерные группы в городе Москве, в том числе включенные в список значимых, отличаются по уровню своего развития. Наиболее развитыми кластерными группами города Москвы являются:
  • «Измерительное и исследовательское оборудование»
  • «Образовательная и научно-исследовательская деятельность»
  • «Информационные технологии»
  • «Биофармацевтические препараты»
  • «Коммуникационное оборудование»
  • «Аэрокосмическая промышленность»
  • «Финансовые услуги»
  • «Издательская деятельность и полиграфия».

Данный список может быть укорочен или, наоборот увеличен исходя их особенностей региональной кластерной политики и конкретных кластерных программ. Возможно также, выделение нескольких направлений, одни из которых будут ключевыми (2-3), с перспективой формирования кластеров мирового уровня, другие (5-10) – «запасные», которые также целесообразно поддерживать, но в меньшем масштабе.

  1. Предложен единый алгоритм реализации кластерной политики для субъектов Российской Федерации, специфицированный для малого и среднего предпринимательства и экономики крупных городов.

Реализация исследовательских действий по выявлению и описанию приоритетных направлений для развития кластеров не является залогом для преодоления большинства причин возможной неэффективности кластерной политики. Исследовательские действия являются предваряющими (и завершающими) в алгоритме реализации кластерной политики в субъекте Российской Федерации.

В этой связи, автором предложена типовая последовательность действий по реализации кластерной политики в субъекте Российской Федерации, которая обобщенно состоит из 5 шагов (см. рис. 4).

Рис. 4. Алгоритм реализации кластерной политики в регионе

Источник: Е.С. Куценко

Предлагаемый алгоритм, прежде всего, специфицирован для развития кластеров с участием малого и среднего предпринимательства в городе Москве и может быть мультиплицирован на другие крупные города и регионы с развитой экономикой в Российской Федерации.

Акцент на малые и средние предприятия обусловил некоторые особенности данного алгоритма.

Во-первых, алгоритм предполагает достаточно развитую исследовательскую часть, которая предшествует непосредственно мероприятиям государственной поддержки кластеров.

Данные рекомендации вытекают из того, что малые и средние предприятия слабо представлены в статистических наблюдениях и хуже обозримы на уровне государственного управления в регионе. Также, по своему определению, малые и средние предприятия отличаются мобильностью: они могут относительно быстро мигрировать из одной местности в другую, из устаревающей отрасли – в отрасль, обещающую более значимые перспективы развития. Если специализация, местонахождение крупных предприятий (особенно градообразующих), их связи с поставщиками и вузами очевидны для региональных органов власти, то в отношении малого и среднего бизнеса эта информация доступна лишь фрагментарно.

Сильный исследовательский блок, помимо этого, актуален для больших экономик (например, для Москвы, Санкт-Петербурга, Московской, Нижегородской области  и многих других субъектов Российской Федерации, а также крупных городов), где сосуществуют множество видов деятельности. Определить «на глаз» наиболее перспективные направления в таких регионах сложно и рискованно.

Автором предлагается в некоторых случаях для корректировки перечня приоритетных направлений с высоким потенциалом формирования кластера реализовывать мероприятия по Форсайту этих направлений.

Помимо этого, анализ статистической информации целесообразно дополнять исследованиями, выходящими за рамки существующих статистических показателей и опирающихся на качественные методы сбора данных (анкетирование, интервьюирование, фокус-группы) и экспертные оценки. Итогом проведенной работы должно стать определение конкретных групп предприятий, включенных в одну или несколько цепочек создания добавленной стоимости, а также связанных с ними финансовых организаций, профильных вузов, НИИ, организаций по сотрудничеству – обладающих наивысшим потенциалом для формирования кластера (и при этом активных и готовых к этому).

Рис. 5. Мероприятия по самоорганизации потенциальных участников кластера с целью реализации совместных проектов

Источник: автор.

Во-вторых, работа с малыми и средними предприятиями требует того, чтобы организация, ответственная за реализацию кластерной политики в регионе (центр кластерного развития) играла роль внешнего интегратора, оказывая этим предприятиям консультационно-организационную поддержку, содействуя их самоорганизации. Особенно это важно, если в кластере не представлены крупные фирмы и нет однозначного лидера. В этом случае, трансакционные издержки по инициации кластерного взаимодействия могут быть очень велики относительно масштабов деятельности каждой из фирм в отдельности. В этой ситуации, государство должно брать на себя функции организатора и модератора кластера.

Автором подробно описаны функции по организационной и консультационной поддержке процесса активизации (формирования) кластеров с участием малых и средних предприятий, которые включают в себя три этапа: содействие самоорганизации, содействие разработке совместных проектов и содействие организационному развитию кластера (см. рис. 5).

В-третьих, важной особенностью алгоритма кластерной политики в отношении малых и средних предприятий является то, что количество сформированных кластеров может быть большим (в том числе в рамках выделенных приоритетных направлений), а их срок жизни ограниченным.

В этой связи, особую важность приобретают процедуры отбора комплексных проектов развития формирующихся кластеров для их последующей государственной поддержки.

Наиболее предпочтительной, по мнению автора диссертации, является конкурсная форма отбора таких проектов. В основе конкурсного отбора должны лежать несколько важных критериев.

Во-первых, при отборе проектов развития кластеров необходимо учитывать как характеристики разработанного проекта (поставленные цели, планируемое состояние кластера на перспективу, проработанность мероприятий по разным направлениям развития), так и текущий производственный и научно-технический потенциал кластера.

Во-вторых, разработанные совместные проекты должны быть Парето-эффективными13

.

В-третьих, совместные проекты должны охватывать максимально широкое количество организаций (в том числе малых и средних, а также научные и образовательные организации).

Четвертое требование – инновационная направленность совместных проектов.

Пятое условие важно для совместных проектов кластеров, находящихся в процессе формирования. Необходимо чтобы первые совместные проекты были относительно простыми, не требующими затрат значительных ресурсов, реализуемыми в краткосрочный период. Результат таких совместных проектов должен быть «презентабельным» и однозначно интерпретированным как история успеха.

Помимо установления эффективных критериев отбора кластеров, важным представляется разработка адекватной процедуры такого отбора.

Возможно, что в некоторых случаях, целесообразно будет ввести двухступенчатую процедуру отбора. В рамках этой процедуры сначала происходит предварительный отбор, на котором отсеивается большинство подданных заявок. Далее, оставшимся участникам предлагается детализировать заявки. Государство может финансировать эти затраты, а также оказывать консультационную поддержку (так как заявки необходимо адаптировать под существующие нормы, бюрократические процедуры, существующие механизмы поддержки). После этого, происходит второй тур отбора заявок, где отбираются проекты, которые будут в дальнейшем поддерживаться государством. При этом необходимо, чтобы процедуры отбора были прозрачными, а эксперты, отбирающие проекты непредвзятыми, профессиональными (необходимо привлекать, в том числе, отраслевых экспертов), пользующиеся авторитетом в бизнесе, науке или государственном управлении.

Помимо акцента на отборе кластеров, необходимо создать систему оценки и мониторинга функционирования кластеров. По мнению автора диссертационного исследования, мониторинг и оценка должны решать, прежде всего, следующие задачи:

  • корректировка перечня поддерживаемых кластеров и объемов оказываемой поддержки на основе сбора информации о поддерживаемых кластерах;
  • совершенствование мероприятий, условий, процедур кластерной политики на основе сбора информации об эффективности кластерной политики по каждому мероприятию и региону.

В результате мониторинг и оценка должны стать инструментом совершенствования кластерной политики как в направлении отбора наиболее динамично развивающихся кластеров, так и в направлении отбора наиболее эффективных инструментов их поддержки.

Предполагается, что широкое анонсирование успеха ряда поддерживаемых кластеров приведет к большему вовлечению хозяйствующих субъектов региона в процессы самоорганизации и разработки совместных проектов. В результате количество кластеров, претендующих на получение государственной поддержки, должно возрасти. По всей вероятности, такое увеличение может существенно повысить эффективность кластерной политики, поставив кластеры (в том числе поддерживаемые государством) в ситуацию конкуренции друг с другом за получение государственной поддержки. В этой связи, можно ожидать повышение актуальности мониторинга и оценки поддерживаемых кластеров, так как по их результатам будет корректироваться перечень поддерживаемых кластеров.

По мнению автора, все пять этапов данного алгоритма, реализуемые последовательно и регулярно, формируют системную кластерную политику в регионе, содействующей развитию инновационной экономики.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Основные содержание диссертации отражено в следующих опубликованных работах:

Статья, опубликованные в изданиях, рекомендованных ВАК РФ:

  1. Куценко Е.С. Зависимость от предшествующего развития в сфере пространственного размещения производительных сил: плохая новость для эмпирических исследований агломерационных эффектов // «Журнал Новой Экономической Ассоциации», 2(14), 2012 (1 п.л.).
  2. Данько Т.П., Куценко Е.С. Основные подходы к выявлению кластеров в экономике региона // Проблемы современной экономики №1(41) 2012 (0,6 п.л., из них лично автора – 0,3 п.л.).
  3. Данько Т.П., Куценко Е.С. «Кластеры в субъектах Российской Федерации: инновационный путь развития» // Вестник РЭА им. Г.В. Плеханова, №5, 2011 (0,4 п.л., из них лично автора – 0,2 п.л.).
  4. Куценко Е.С. Тюменцева Д.С. Кластеры и инновации в субъектах РФ: результаты эмпирического исследования // Вопросы экономики, №9, 2011 (1 п.л., из них лично автора – 0,9 п.л.).
  5. Куценко Е.С. Роль и функции государства в процессе формирования и развития кластеров в РФ // Вестник РЭА им. Г.В. Плеханова, декабрь 2009 (0,4 п.л.).

Публикации в других научных изданиях:

  1. Куценко Е.С. Алгоритм развития кластеров с участием малого и среднего предпринимательства в регионе (коллективная монография) В Кластерные политики и кластерные инициативы: теория, методология, практика: Кол. монография под. ред. Ю.С. Артамоновой, Б.Б, Хрусталева – Пенза, ПГУАС, 2012, сс. 80-118 (2 п.л.)
  2. Куценко Е.С. Зависимость от предшествующего развития пространственного размещения экономических агентов и практика оценки агломерационных эффектов // XIII Международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества,  3-5 апреля 2012 г., г. Москва, НИУ ВШЭ http://conf.hse.ru/2012/program (0,5 п.л.)
  3. Куценко Е.С. Кластеры как фактор инновационного развития региона: теория и эмпирические подтверждения // Международная научная конференция "Современные проблемы пространственного развития" посвященная памяти и 75-летию со дня рождения академика А.Г. Гранберга, Москва 21-22 июня 2011 года (0,4 п.л.)
  4. Куценко Е.С. Влияние кластеров на инновационную активность предприятий в субъектах РФ: результаты эмпирического исследования // XII Международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества  5-7 апреля 2011 г., г. Москва, НИУ ВШЭ http://conf.hse.ru/2011/prog_sections (0,5 п.л.)
  5. Киселев А.Н., Куценко Е.С., Карнаух А.П. Определение приоритетных направлений для формирования и развития кластеров малых и средних предприятий в региональной экономике (на примере города Москвы) // "Отраслевые рынки" №1-2 (25)  (Январь-Апрель) 2011 http://www.virtass.ru/admin/pics/25_02_IO.pdf (1 п.л., из них лично автора – 0,5 п.л.)
  6. Куценко Е.С. Кластеры в экономике: основы кластерной политики государства (продолжение) // Обозреватель - Observer , №03 (242), 2010 г. (0,5 п.л.)
  7. Куценко Е.С. Кластеры в экономике: основы кластерной политики государства // Обозреватель – Observer №11 (238), 2009 г. (0,5 п.л.)
  8. Куценко Е.С. Кластеры в экономике: практика выявления. Обобщение зарубежного опыта // Обозреватель - Observer, №10 (237), 2009 г. (1 п.л.)
  9. Куценко Е.С. Программа развития кластеров как инструмент формирования инновационной экономики // Современная экономическая теория и реформирование экономики России; Москва, РУДН, 2009 (0,5 п.л.)
  10. Куценко Е.С. Кластерный подход  к проблеме инновационного развития экономики России: от стратегических приоритетов к практическим мерам // Инновационное развитие экономики России: ресурсное обеспечение; Москва, МГУ имени М.В. Ломоносова, Экономический факультет. – М.: МАКС Пресс, 2009 (0,5 п.л.)
  11. Куценко Е.С. Проект по выявлению кластеров в регионах России как необходимая предпосылка  реализации «кластерных» положений «Концепции 2020» // Теория и практика институциональных изменений в экономическом развитии общества. Казань: Изд-ва НПК «РОСТ», 2009 (0,5 п.л.)
  12. Куценко Е.С. Конкурентные взаимодействия в экономике как объект государственного и корпоративного  управления // Научные труды ДонНТУ. Серия: экономическая. Выпуск 34-1(138). – Донецк, ДонНТУ, 2008  (0,6 п.л.)

1 Cluster policy in Europe. A brief summary of cluster policies in 31 European countries. Oxford Research AS.2008, http://www.clusterobservatory.eu/system/modules/com.gridnine.opencms.modules.eco/providers/getpdf.jsp?uid=100146, P.6-7.

2 утверждена распоряжением правительства Российской Федерации от 17 ноября 2008 года № 1662-р.

3 По мнению автора диссертации, значимые кластерные группы соответствуют не столько кластерам, сколько направлениям, в которых количество и уровень развития кластеров и протокластеров является наибольшим в рассматриваемом регионе, то есть направления, обладающие значительным потенциалом для развития кластеров. Это связано с рядом причин. Во-первых, не все ключевые признаки кластера адекватно идентифицируются в рамках данной методологии. Прежде всего, речь идет о высоком уровне кооперационных отношений и инновационной активности в кластере. Во-вторых, значимые кластерные группы могут включать в себя очень большое количество организаций и занятых, которые, скорее, сформировали бы несколько кластеров, чем вошли в один. Дело в том, что кластер представляет собой, в том числе, организационную форму взаимодействия, которая подчиняется социальным законам и имеет предел управляемости.

4 Porter M., 2003, The Economic Performance of Regions // Regional Studies, Vol.37.6&7, pp. 549-578, August/October 2003

5Например, в методологической справке Европейской Кластерной Обсерватории (http://www.clusterobservatory.eu) предложен пример, из которого ясно, что транспортировка по трубопроводам должна относиться не к группе «Транспорт и логистика», а к группе «Нефть и Газ»;

6Голованова С.В. Инновационные кластеры и структурные изменения (итоговый отчёт по проекту № 09-08-0006), под руководством С.В. Головановой, 2010 г. (http://www.promcluster.ru/index.php/publications-cls.html)

7 Показатель «Размер» рассчитывается как доля занятых в кластерной группе в регионе в общей занятости в этой кластерной группе по стране.

8 Показатель «Фокус» рассчитывается как доля занятых в кластерной группе в регионе в общей занятости в регионе.

9 В которую, прежде всего, включаются технопарки, центы коммерциализация (трансфера) технологий, центры коллективного доступа к высокотехнологичному оборудованию, инфиниринговые центры, центры прототипирования и промышленного дизайна, центры субконтрактации и пр.

10 Это базовый показатель, на основе которого формируется список значимых кластерных групп согласно методологии Европейской Кластерной Обсерватории.

11 Для определения уникальности каждой кластерной группы использовалось сразу несколько показателей неравномерности: Theil index; доля занятых в регионах с коэффициентом локализации больше 2; концентрация занятых в 20% регионов – лидеров по количеству занятых; коэффициент Herfindahl; коэффициент Джинни. Далее, кластерные группы были ранжированы по рассчитанным показателям неравномерности. После этого вычислялся средний ранг для каждой кластерной группы.

12 Данный показатель основывается на статистике занятости по всем субъектам РФ и показывает степень тяготения занятых в кластерной группе к совместной локализации друг с другом (потенциал кластеризации кластерной группы), а также степень тяготения к регионам с высокой численностью занятых вообще (потенциал урбанизации кластерной группы).

13 Это условие означает, что совместные проекты не могут ухудшать условия участников кластера, не участвующих в этих проектах.






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.