WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


 

На правах рукописи

Томашевская Юлия Николаевна

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ КЛАСТЕРОВ В ЭКОНОМИКЕ РОССИЙСКИХ РЕГИОНОВ

08.00.05 – экономика и управление народным хозяйством

(региональная экономика)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени

кандидата экономических наук

Астрахань – 2012

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Астраханский государственный университет»

Научный руководитель

кандидат экономических наук

Корчагина Наталия Александровна

Официальные оппоненты:

доктор экономических наук, профессор, Калмыцкий государственный университет, проректор по экономике и инновациям

Мантаева Эльза Ивановна

доктор экономических наук, профессор, Волгоградский государственный университет, профессор кафедры мировой и региональной экономики

Буянова Марина Эдуардовна

Ведущая организация 

Северо-Кавказский государственный технический университет

Защита состоится 29 мая 2012 г. в 14-00 на заседании диссертационного совета Д 212.029.01 по экономическим наукам в ФГБОУ ВПО «Волгоградский государственный университет» по адресу: 400062, г. Волгоград, проспект Университетский, 100, ауд. 2-01 «А».

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Волгоградского государственного университета.

Автореферат размещен в сети Интернет Министерством образования и науки РФ и на официальном сайте ФГБОУ ВПО «Волгоградский государственный университет» http://www.volsu.ru 28 апреля 2012 г.

Автореферат разослан 29 апреля 2012 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета

д.э.н., профессор                       Тимофеева Галина Владимировна

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. В современных условиях глобализации экономики и усиления конкуренции на мировых рынках важным инструментом, позволяющим формировать устойчивые конкурентные преимущества регионов, становится кластерная политика. Международная практика демонстрирует, что эффективность данной политики напрямую зависит, прежде всего, от правильной идентификации кластеров. Следовательно, для разработки кластерной политики и ее эффективной реализации в России одной из приоритетных задач для органов государственной власти, занимающихся кластерной политикой, на всех уровнях должна стать идентификация кластеров.

Федеральным правительством России уже предприняты первые шаги по реализации кластерной политики. Кластерный подход также предусмотрен как эффективный инструмент обеспечения конкурентоспособности экономики во многих программах социально-экономического развития регионов РФ. Однако содержание данной деятельности большинства регионов демонстрирует недостаточно глубокое понимание региональными органами власти важности этапа идентификации кластеров при реализации кластерной политики, в том числе в силу сложности адаптации зарубежного опыта к российским социально-экономическим условиям. Это приводит к тому, что кластеры на уровне регионов в России зачастую формируются исходя из политической целесообразности или основываясь преимущественно на выявлении региональных агломерированных экономических образований. Такой подход к кластерной идентификации ведет к разрыву межрегиональных экономических взаимодействий по линии развития совместных кластеров.

Таким образом, актуальными исследовательскими направлениями являются системный анализ теоретических и методических аспектов  идентификации кластеров, разработка комплексной модели кластерной идентификации, а также оценка уровня развития кластеров на территории России.

Степень разработанности проблемы. Наибольшее влияние на настоящее исследование оказали труды таких учёных, как Т. Андерсон, Дж. Кортрайт, М. Портер, Чж. Сан, посвященные всестороннему изучению вопросов идентификации кластеров и оценке уровня их развития.

Значительный научный вклад в процесс идентификации кластеров с позиции подхода, основанного на различных количественных методиках, опирающихся на экономическое моделирование и позволяющих выявлять кластеры с помощью статистических показателей, внесли Е. Бергман, А. Джейф, М. Ландмарк, Й. Линквист, Т. Маззарол, Е. Маркон, Д. Поуер, Е. Фезер.

Другой подход представлен в работах Р. Инь, Н. Литзель, А. Маркусена, Б. Робертса, П. Скрантона, О. Солвела, Р. Стимсона, Ю. Тераса, а также в ряде проектов, инициированных Кластерной Обсерваторией и Гарвардской Школой Бизнеса, которые сфокусировали внимание на конкретной местной экономике или рассматривают один единственный кластер, при этом в качестве основы исследования может выступать качественная информация, полученная в ходе проведения опросов экспертов и составления генеалогического древа кластера.

В последние годы возрос интерес к кластерному подходу также среди ученых-экономистов России. Данной проблемой занимаются С. Гриб, А. Ермишина, А. Колошин, Е. Куценко, Э. Мантаева, Л. Марков, Г. Мерзликина, А. Праздничных, К. Разгуляев, И. Ферова, Л. Шаховская, М. Ягольницер и другие.

Однако, несмотря на большое количество работ, посвященных различным аспектам изучения кластеров и методам их идентификации, наблюдается недостаток исследований, направленных на изучение возможности применения теории кластерной идентификации к условиям российской экономики.

Кроме того, недостаточно проработан вопрос целесообразности выявления кластеров с учетом специфики административно-территориального деления России. Для преодоления данного пробела и учета обозначенной специфики в рамках разработанного методологического подхода идентификации кластеров были проанализированы труды исследователей, занимающихся изучением вопросов районирования России. В рамках данного диссертационного исследования были приняты во внимание и поддержаны идеи, предложенные такими авторами, как А. Адамеску, М. Буянова, В. Вольский, Л. Корытный, А. Поздняков, М. Романов, которые видят необходимость в трансформации сложившейся системы административно-территориального деления РФ и ее переориентации в сторону районирования с учетом социально-экономических особенностей развития территории.

Методы оценки уровня развития кластерного портфеля являются предметом исследования К. Кетелса, П. Филлипса, специалистов Европейской кластерной Обсерватории, сотрудников Университета Толедо (США). Вместе с тем, вопрос их практического применения в российской среде пока недостаточно глубоко изучен, вследствие чего типологизация кластеров в России осуществляется преимущественно на основе производимой продукции или услуг и не описывает процесс кластерной динамики. В этой связи в диссертационной работе проведен теоретический анализ зарубежных методов оценки уровня развития кластеров в аспекте возможностей их использования в условиях российской экономики.

Актуальность темы исследования и недостаточное изучение в экономической литературе обозначенных выше вопросов обусловили постановку цели и задач диссертационной работы.

Цель исследования – теоретическое обоснование содержания процесса выявления кластеров и разработка научно-обоснованного методического инструментария идентификации экономических кластеров в российских регионах.

Для достижения поставленной цели необходимо решение следующих задач:

  • исследовать существующие количественные и качественные методы идентификации экономических кластеров и на основе их сравнительного анализа определить содержание идентификации кластеров;
  • систематизировать применяемые в российской и зарубежной практике методы оценки уровня развития экономических кластеров;
  • проанализировать эмпирические аспекты идентификации региональных кластеров в зарубежной и российской экономике;
  • исследовать возможности использования зарубежных методов идентификации кластеров и оценки уровня их развития в экономике России и с учетом выявленных ограничений разработать комплексные модели идентификации и оценки уровня развития кластеров в российских регионах;
  • сформировать методический инструментарий для проведения качественной оценки кластеров в регионах России и апробировать его на примере туристского кластера Астраханской области с целью выявления участников, существующих между ними взаимосвязей и различных препятствий на пути эффективного развития;
  • разработать рекомендации, направленные на обеспечение развития туристского кластера Астраханской области.

Объектом исследования является экономика регионов РФ как подсистем национальной экономики с позиции формирования экономических кластеров и методов их идентификации.

Предметом исследования является совокупность управленческих и экономических отношений, возникающих в процессе образования и развития региональных экономических кластеров.

Теоретическими и методологическими основами исследования послужили положения, понятийно-категориальный аппарат и концептуальные воззрения, предложенные отечественными и зарубежными исследователями в области управления развитием территорий на основе кластерного подхода, идентификации кластеров и кластерного анализа, а также районирования территории.

Для решения поставленных задач были использованы принципы системного и комплексного подхода к исследуемому объекту и предмету. Методологическую основу диссертации составили: метод бенчмаркинга, выявления и использования лучших практик; метод группировки; статистического и сравнительного анализа на основе сопоставления и сравнения теоретико-практического материала, позволившего обеспечить обоснованные выводы диссертационного исследования.

Информационно-эмпирическая база исследования представлена нормативно-методическими и информационно-аналитическими материалами Министерства экономического развития РФ и субъектов России, данными региональной и отраслевой статистики, материалами зарубежной, российской и региональной печати, научно-практических конференций; аналитическими данными консалтинговых компаний и электронных источников сети Интернет. В процессе работы были использованы результаты обследования, проведенного с участием различных представителей туристского кластера и региональных экспертов.

Основные положения диссертационного исследования, выносимые на защиту:

  1. Исследование теоретических аспектов идентификации региональных кластеров и компаративный анализ существующих в зарубежной экономике методов позволили уточнить содержание идентификации кластера, которое предполагает отражение отраслевой декомпозиции исследуемых кластеров, детализацию их состава, характера и механизма взаимодействия элементов кластера, учет особенностей бизнес-среды, а также выявление причин, препятствующих процессу оптимизации данной экономической системы.
  2. Изучение российского и зарубежного опыта оценки уровня развития кластеров позволило систематизировать существующие методы оценки кластеров по критерию «характер проводимой оценки», распределив их по трем группам: 1) методы оценки уровня развития кластеров посредством коэффициента локализации; 2) методы описания стадий жизненного цикла кластера; 3) методы комплексной оценки кластеров, выбор которых влияет на объективность и комплексность получаемых результатов.
  3. В условиях национальной экономики практическая реализация методов идентификации и оценки уровня развития кластеров, используемых в развитых странах, возможна с учетом сложившейся в российских регионах специфики исторического развития экономики, административно-территориального деления и официального статистического учета.
  4. Учет специфических особенностей российской экономики делает возможным имплементацию двух комплексных моделей: модели «кластерных категорий», композиционно состоящей из методологии М. Портера, методов «снежного кома» и оценки этапа жизненного цикла кластера, и модели «пространственной корреляции», конституирующим ядром которой выступают метод Е. Маркона и обозначенные в первом подходе методы «снежного кома» и оценки этапа жизненного цикла кластера. Применение данных моделей позволит повысить эффективность идентификации экономических кластеров, в том числе на межрегиональном уровне, и распределения бюджетных средств, предусмотренных на финансирование кластеров в российских регионах.
  5. Применение предложенного методического инструментария качественной оценки позволяет проводить анализ сбалансированности элементов кластера региона, осуществлять диагностику активности взаимодействий участников кластера региона и причин их фрагментации, формировать приоритетные направления деятельности органов государственной власти, нацеленные на усиление конкурентоспособности кластеров. Кроме того, он может быть использован в процессе идентификации кластеров в рамках предлагаемых комплексных моделей и, как следствие, при разработке научно-обоснованной региональной кластерной политики.
  6. На основе применения разработанного методического инструментария качественной оценки кластера определены факторы, препятствующие развитию туристского кластера (низкий уровень кооперации, узконаправленность предлагаемого продукта, ограниченный круг потребителей, невысокий уровень компетентности персонала), что позволило выдвинуть предложения по их преодолению и повышению уровня развития регионального кластера.

Научная новизна диссертационного исследования:

  • установлены дополнительные характеристики содержания идентификации регионального экономического кластера: детализация характера и механизма взаимодействия элементов кластера и выявление причин, препятствующих процессу оптимизации данной экономической системы, – что позволило разработать комплексные модели идентификации и оценки уровня развития кластеров;
  • систематизированы методы оценки уровня развития кластеров, сформированы в зависимости от характера проводимой оценки три группы методов: 1) оценки уровня развития кластеров посредством коэффициента локализации; 2) описания стадий жизненного цикла кластера; 3) комплексной оценки кластеров, что дало возможность выделить их преимущества, ограничения и специфику применения, которые необходимо учитывать при разработке моделей идентификации и оценки уровня развития кластеров;
  • обоснована необходимость учета в условиях российской экономики специфики практической реализации методов идентификации и оценки уровня развития кластеров, используемых в развитых странах, заключающейся в особенностях исторического развития экономики (система централизованного планирования и отсутствие конкурентной среды), административно-территориального деления (асимметрия социально-экономического развития регионов) и официального статистического учета (необходимость адаптации российской классификационной системы к Стандартной отраслевой классификации, проблемы формирования статистической информации и ее учета по кластерам);
  • предложены две комплексные модели («кластерных категорий» и «пространственной корреляции»), отличием которых от существующих является поэтапное проведение кластерной количественно-качественной идентификации (на основе методологии М. Портера и метода Е. Маркона в сочетании в обоих случаях с методом «снежного кома») и оценки уровня развития кластеров (посредством метода оценки этапа жизненного цикла кластера), применение которых дает возможность повысить эффективность практической реализации кластерной политики в регионах;
  • разработан и апробирован методический инструментарий качественной оценки экономических кластеров на примере туристского кластера Астраханской области, отличающийся от существующего возможностью оценивать ключевые аспекты функционирования кластеров: наличие лидирующих конкурентоспособных компаний в кластере; существование поддерживающих институтов и степень их важности; сосредоточенность участников кластера в пространстве; активность их взаимодействия; концентрацию рабочей силы;
  • предложены практические рекомендации по обеспечению развития туристского кластера Астраханской области, заключающиеся в содействии в установлении и поддержании взаимодействия участников кластера; активном развитии альтернативных видов туризма; разработке системы обучения персонала; подготовке комплекса мер по маркетинговому продвижению турпродуктов региона; повышении уровня информированности представителей кластера и потенциальных его участников.

Теоретическая и практическая значимость результатов работы заключается в том, что полученные теоретические выводы и положения могут стать основой для проведения дальнейших исследований, инициированных как представителями научного сообщества, так и органами государственной власти, которые будут направлены на идентификацию факторов, влияющих на получение положительных результатов экономического развития, а также оценку уровня развития экономических кластеров, что будет способствовать повышению экономической эффективности функционирования российских регионов.

Результаты диссертационного исследования могут служить научной основой для разработки и реализации органами власти субъектов Российской Федерации программ и стратегий социально-экономического развития. Рекомендации, изложенные в заключительной части работы, могут быть использованы государственными структурами Астраханского региона для определения мер государственной политики, направленных на развитие туристского кластера области.

Кроме того, ряд положений диссертационной работы может быть использован в учебном процессе при проведении занятий, чтении лекций по таким дисциплинам, как «Региональная экономика», «Государственное регулирование экономики», «Экономика развития», «Мировая экономика», «Экономика отраслевых рынков», «Стратегический менеджмент».

Результаты проведенного исследования могут быть представлены в качестве отдельного модуля при реализации следующих образовательных программ ФГБОУ ВПО «Астраханский государственный университет»: «Региональный менеджмент: технологии управления развитием компаний и территорий» – для студентов, обучающихся по направлению «Государственное и муниципальное управление»; в рамках курса «Микроэкономика конкурентоспособности» магистерских программ Университета Кларка по направлению «Магистр в сфере государственного управления»; для слушателей Президентской программы подготовки управленческих кадров для организаций народного хозяйства Российской Федерации (Тип А, Тип В, Тип Q) при преподавании дисциплин «Основы конкурентоспособности» и «Менеджмент территорий».

Соответствие диссертации паспорту научной специальности. Сформулированные в работе научные положения, выводы и результаты соответствуют области исследования специальности 08.00.05 – экономика и управление народным хозяйством (региональная экономика):

пункту 3.1 «Развитие теории пространственной и региональной экономики; методы и инструментарий пространственных экономических исследований; проблемы региональных экономических измерений» - предложены две комплексные модели идентификации и оценки уровня развития кластеров; разработан и апробирован методический инструментарий качественной оценки кластеров;

пункту 3.3. «Пространственная организация национальной экономики; формирование, функционирование и модернизация экономических кластеров и других пространственно локализованных экономических систем» - систематизация содержательных характеристик идентификации кластера.

Апробация результатов исследования. Положения и выводы диссертации рассматривались на научно-практических конференциях, в том числе: международных (г. Астрахань, 2010–2011 гг.; Республика Молдова, г. Бельцы, 2010 г.; г. Красноярск, 2010 г.; г. Волгоград, 2009 г.; г. Санкт-Петербург, 2009 г.) и всероссийских  (г. Новосибирск, 2009 г.; г. Астрахань, 2007–2008 гг.).

Результаты исследования были использованы при проведении научно-исследовательских работ по проекту «Разработка информационной системы повышения эффективности принятия управленческих решений в целях регионального развития» в рамках выигранного гранта программы «У.М.Н.И.К.» Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере, который был отмечен дипломом IХ Московского международного салона инноваций и инвестиций (Москва, ВВЦ, 2009 г.) и дипломом 2-й степени конкурса инновационных проектов «Каспийский инновационный форум – 2009». В ходе реализации проекта получено Свидетельство о государственной регистрации базы данных № 2008620235 «Конкурентоспособность и анализ региональных кластеров», зарегистрированное в реестре баз данных 11.06.2008 г.

Внедрение результатов диссертационной работы выполнялось также в рамках проекта «Разработка Интернет-системы поддержки бизнес-процессов групп предприятий на основе интегрированной методологии идентификации кластеров с использованием технологий социальных сетей» по программе «СТАРТ–2010» Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере.

Материалы проведенного исследования были обсуждены и признаны актуальными и практически значимыми в Министерстве экономического развития Астраханской области, что подтверждено справкой о внедрении результатов исследования

Публикации. Результаты исследования опубликованы в 13 научных работах общим объемом 7,0 п.л. (в том числе авторских 4,4 п.л.), из них в журналах, рекомендованных ВАК, – 3 статьи.

Структура и содержание работы. Диссертационное исследование состоит из введения, трех глав, объединяющих шесть параграфов, заключения, списка литературы, включающего 144 наименования. Работа содержит графический и табличный материал. Объем работы – 180 страниц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы исследования и степень ее изученности; сформулированы цель, задачи, объект и предмет исследования; определена научная новизна работы; показана ее теоретическая и практическая значимость; изложены инструментарно-методический аппарат и апробация результатов диссертационного исследования.

В рамках первой главы «Теоретические подходы к идентификации и оценке уровня развития кластеров» проведено исследование международного опыта идентификации кластеров, результаты которого позволили сделать вывод об отсутствии единого подхода к процессу идентификации кластеров и наличии большого числа количественных и качественных методов. В рамках поставленной цели работы было осуществлено детальное изучение существующих международных методов идентификации кластеров посредством их сравнительного анализа.

В целом, исследование количественных методов идентификации кластеров (метод расчета коэффициента локализации, методология М. Портера, метод «затраты – выпуск») показало, что данные методы сильно зависят от территориальных границ анализа. Если исследуемая территория разделена на слишком мелкие части, то отрасли, являющиеся элементами одного кластера, могут оказаться разделены границами и, как следствие, осуществление кластерного анализа в рамках отдельного региона не позволит объединить их в кластер. С другой стороны, выбор слишком крупных единиц анализа может привести к другой проблеме: отрасли могут быть сосредоточены в отдельной части региона, то есть в этой ситуации возникает вероятность не выявления высоко локализованного кластера ввиду низкого показателя коэффициента локализации. Все вышесказанное позволило прийти к заключению о том, что применение данных методов должно сопровождаться детальным изучением особенностей и принципов административно-территориального деления рассматриваемого объекта с целью наиболее рационального подбора исследуемой географической единицы.

В этой связи в рамках диссертационной работы рассмотрен географический метод оценки пространственной концентрации предприятий, получивший название Рипли К-метода. Особенностью и преимуществом данного дистанционно-ориентированного метода и его модификаций (L функции Дж. Бегаса, М-функции Е. Маркона или Q-функции Й. Линквиста) является возможность выявления кластера безотносительно к заранее установленным территориальным границам.

Однако анализ позволил заключить, что существенным ограничением как дистанционно-ориентированных методов, так и других рассмотренных количественных методов является отсутствие детальной оценки  конкретных участников кластера, а также отсутствие учета характера и степени их взаимодействия, что является необходимым для разработки эффективной кластерной политики.

Преодолеть данный недостаток позволяют более узконаправленные, сфокусированные на изучении отдельного кластера, качественные методы (метод интервьюирования, составления генеалогического древа предприятий кластера, кейсовая методика). Вместе с тем, реализация данных методов – весьма трудоемкий, требующий большого количества времени, процесс, результаты которого несопоставимы для различных территорий, поскольку вся информация собирается в отношении конкретного кластера.

Таким образом, анализ исследований в области идентификации кластеров позволил прийти к выводу о том, что для получения наиболее полноценного представления о существующих на территории кластерах необходимо комплексное использование количественных и качественных методов. При этом количественные методы будут направлены на выявление формальной структуры кластера, а применение качественных методов позволит на фоне полученных числовых значений проанализировать условия его формирования, элементы кластера и степень их взаимодействия.

Для повышения эффективности практической реализации кластерной политики необходимо также проведение оценки уровня развития кластеров, которая выступает в качестве основы распределения бюджетных средств и инструмента мониторинга развития идентифицированных кластеров. В этой связи был проведен анализ существующих в мировой практике методов дифференциации кластеров по уровню развития, позволивший объединить их в три группы методов, а также выделить свойственные им преимущества и ограничения (табл. 1).

Выбор сочетания рассмотренных методов идентификации кластеров и оценки уровня их развития, должен быть обусловлен особенностями экономического развития России.

Во второй главе «Особенности идентификации кластеров в региональной экономике» проведено  изучение возможности применения представленных в первой главе методов идентификации и оценки уровня развития кластеров на территории России. В результате данного анализа обосновано, что реализация каждого из данных методов сопряжена с учетом специфических особенностей, сложившихся в российских регионах (табл.2).

Таблица 1

Преимущества и ограничения различных методов оценки

уровня развития кластеров

Группы методов оценки уровня развития кластеров

Преимущества

Ограничения

Группа I. Оценка уровня развития кластеров посредством коэффициента локализации:

1) метод Бостонской Консалтинговой Группы;

2) метод «Анализа развивающихся кластеров»;

3) трехзвездочная система критериев Европейской Кластерной Обсерватории

Относительная простота расчета коэффициента локализации 

Смещение баланса в сторону капитало- или наукоемких кластеров.

Трехзвездочная классификационная система и метод Бостонской Консалтинговой Группы позволяют измерять относительно сильные стороны кластеров, исключая важность их абсолютных характеристик

Группа II. Описание стадий жизненного цикла кластера

Является достаточно гибким и не зависит от конкретных статистических показателей

Описание каждой стадии жизненного кластерного цикла носит приблизительный характер

Группа III. Комплексная оценка кластеров:

  1. анализ привлекательности кластерного портфеля по методу Маккинси;

2) метод оценки конкурентоспособности кластеров

Предполагает использование нескольких различных критериев, влияющих на уровень развития кластера.

В зависимости от особенностей оцениваемых кластеров могут быть изменены как категории оценки, так и весовые коэффициенты.

Количество критериев не превышает 15, что делает время для сбора данных и проведения расчетов оптимальным и не «растворяет» весовые коэффициенты для каждой категории.

Позволяет изучать влияние каждого из рассматриваемых критериев на уровень развития кластера и одновременно присваивать кластеру общую окончательную оценку

Присваиваемая каждой из подкатегорий оценка субъективна и не отражает специфику отраслей специализации кластера

Возможность осуществления пофакторного кластерного анализа и получения общей оценки уровня развития кластера

Необходимость проведения анализа всех существующих в региональной экономике кластеров одновременно

С учетом представленных выше специфических особенностей преимуществ и ограничений рассмотренных методов, необходимости системной идентификации и оценки уровня развития кластеров сформированы две комплексные модели идентификации и оценки уровня развития  кластеров на территории РФ: «кластерных категорий» и «пространственной корреляции» (рис.).

Таблица 2

Специфика практической реализации методов идентификации

и оценки кластеров в условиях российских регионов

Методы идентификации и оценки уровня развития кластеров

Особенности и проблемы применения

I. Количественные методы идентификации кластеров

1. Методология М. Портера

Необходимость перевода системы Общероссийского классификатора видов экономической деятельности в классификационную систему Стандартной Отраслевой Классификации для адаптации кластерных категорий, разработанных для США, к видам экономической деятельности России

2. Таблицы «затраты – выпуск»

1. Отсутствие практики составления официальных таблиц «затраты – выпуск» на региональном уровне с 1987 г.

2. За последние 15 лет в РФ составлен единственный межотраслевой баланс за 1995 г.

3. Обзор структуры затрат в России, который требуется для составления межотраслевых балансов, не проводился с 1995 г.

4. Агрегированные межотраслевые балансы носят недетализованный характер, поскольку составляются для 22-х видов продуктов на основе структуры затрат 1995 г.

5. Классификация товаров и услуг в российских таблицах «затраты – выпуск» разработана на основе Общероссийского классификатора отраслей народного хозяйства (ОКОНХ)

3. Метод Е. Маркона

1. Отсутствие баз данных географических координат российских предприятий.

2. Отсутствие специализированного программного обеспечения для проведения анализа, направленного на выявление межотраслевой взаимосвязи посредством М-функции

II. Качественные методы идентификации кластеров

1. Метод интервьюирования

Потенциальный риск нежелания представителей различных элементов кластера взаимодействовать в процессе опроса и предоставлять необходимую достоверную информацию

2. Метод кейс-стади

Применимы для оценки развития конкурентного преимущества кластеров, для получения которого необходимо как минимум десятилетие

3. Метод составления генеалогического древа

Продолжение табл. 2

III. Методы оценки уровня и степени развития

1. Оценка изменений количества занятых в кластере:

- метод «Бостонской Консалтинговой Группы»;

- метод «Анализа развивающихся кластеров»;

- трехзвездочная система Европейской кластерной Обсерватории

1. Методы основаны на проведении сравнительного анализа положения регионального кластера с аналогичным кластером на национальном уровне, что вызывает необходимость сбора соответствующей статистической информации о национальных и региональных кластерных портфелей, прежде всего, показателей занятости. На данный момент практика сбора статистики по кластерным категориям в России отсутствует.

2. Значительная асимметрия в количестве населения и диспропорции социально-экономического развития российских регионов, свидетельствуют о том, что положительные результаты оценки уровня развития кластеров будут смещаться в сторону ограниченного числа регионов

2. Метод оценки стадии жизненного цикла

Отсутствие четких критериев в рамках каждой из стадий жизненного цикла кластера осложняет межкластерное сравнение и мониторинг развития кластерного портфеля с течением времени

3. Многофакторный анализ:

- метод «Анализа перспективных кластеров»;

- метод оценки конкурентоспособности кластеров.

1. Анализируемые в рамках данных методов характеристики кластера предполагают оценку их изменения с течением времени, следовательно, с момента идентификации кластерного портфеля должен пройти значительный временной интервал и в развитии кластера наметиться определенные изменения, которые могут быть численно зафиксированы.

2. Метод «Анализа перспективных кластеров» основан на проведении сравнительного анализа отдельных аспектов регионального кластера с аналогичным кластером на национальном уровне, что вызывает необходимость сбора соответствующей статистической информации. Однако практика ведения статистики  по кластерам в России пока отсутствует.

3. Метод оценки конкурентоспособности кластеров ориентирован, прежде всего, на проведение оценки конкурентоспособности  инновационно-ориентированных кластеров, что, несомненно, сужает область его применения в субъектах России

В работе приводятся обоснования выбора совокупности методов в рамках каждой из предлагаемых комплексных моделей:

  1. Выбор методологии М. Портера обусловлен тем, что, во-первых, расчет коэффициента локализации отличается относительной простотой; во-вторых, в качестве основного расчетного показателя выступает занятость, информация о которой широко доступна; в-третьих, данная методология позволяет определять совокупность взаимосвязанных отраслей, относящихся к конкретному кластеру.

Рис. Комплексные модели идентификации и оценки уровня развития кластеров на территории регионов РФ

  1. Исследование показало нерациональность административно-территориального деления России, оставшегося после существования советского государства и основанного в значительной степени на национальном признаке. Обозначенная особенность системы районирования России определила выбор в качестве основы второй модели М-функции Е. Маркона, которая позволит устранить проблему неверного выбора единицы анализа. В силу неотлаженности и низкой активности межрегионального сотрудничества проведение пространственного анализа отраслей без привязки к географической единице посредством дистанционно-ориентированных методов обретает особую важность, поскольку позволяет обнаруживать наличие межрегиональных кластеров.
  2. Полученные на первом количественном этапе результаты могут быть уточнены в процессе интервьюирования – единственного из рассмотренных качественных методов, который может быть применим в российской экономике в настоящее время. Исходя из опасности отсутствия доверия у представителей бизнеса друг к другу, по отношению к органам власти и представителям образовательных учреждений, а также скепсиса по отношению к самой идее кластерного развития и, как следствие, нежелания делиться имеющейся информацией, предложено использование метода «снежного кома», поскольку проведение исследования в ключе «по рекомендации» позволит устранить барьеры на пути получения информации.
  3. В качестве завершающего этапа каждой из обозначенных моделей определена оценка степени развития исследуемого кластера на основе метода этапов жизненного цикла кластера. Анализ показал, что данный метод является наиболее гибким и его применение не осложнено трудностями сбора соответствующей статистической информации по кластерам на региональном и национальном уровне.

С учетом обозначенных особенностей исторического развития экономики, административно-территориального деления и ведения официального статистического учета в России в рамках третьей главы «Разработка и апробация методического инструментария для анализа кластеров на региональном уровне» осуществлена разработка и апробация методического инструментария качественного анализа экономических кластеров и оценки уровня их развития в регионе.

Теоретической основой разработки методического инструментария послужили труды различных зарубежных исследователей, опирающихся при выявлении кластеров на качественный анализ, которые позволили сформировать авторское видение содержания и структуры качественного инструментария.

Для комплексного учета ключевых аспектов кластеров в рамках реализации разработанного качественного инструментария предполагается решение следующих задач:

  1. Определение ядра кластера, в том числе явных лидирующих компаний.
  2. Изучение специфики кластера с точки зрения спроса, конкуренции, основных факторов производства, сезонных колебаний, инфраструктурной зависимости и других факторов. Выявление различий в поведении на рынке ключевых участников.
  3. Выявление поддерживающих компаний и институтов и их роли в развитии кластера.
  4. Оценка наличия необходимых человеческих ресурсов, уровня их квалификации, значимости для развития кластера, а также деятельности компаний по совершенствованию кадрового состава.
  5. Характеристика взаимосвязей и взаимодействия элементов кластера.
  6. Определение факторов, препятствующих развитию кластера, готовности его участников к осуществлению совместной деятельности и ее возможных направлений.
  7. Выявление уровня развития исследуемого кластера на основе модели жизненного цикла кластеров.
  8. Разработка рекомендаций для региональных органов власти и других элементов кластера по повышению уровня его развития.

Предложенный методический инструментарий позволяет:

  • проводить оценку сбалансированности необходимых элементов кластера региона через анализ наличия лидирующих компаний; поддерживающих институтов, степени их важности; сосредоточенности участников кластера в пространстве; концентрации необходимой  рабочей силы;
  • осуществлять диагностику активности взаимодействия участников кластера региона через оценку таких параметров, как «доверие», «конкуренция», «сотрудничество»; анализ направлений совместной деятельности, а также препятствий на пути устранения фрагментации участников кластера и усиления их единства;
  • формировать приоритетные направления деятельности органов государственной власти, нацеленные на корректировку развития кластеров и усиление их конкурентоспособности.

Исследование проводилось в два этапа. На первом этапе были выявлены ключевые компании туристского кластера Астраханской области, являющиеся ядром кластера, на основе таких критериев, как: привлечение инвестиций в регион; известность среди потребителей; количество занятых; способность к привлечению потребителей турпродукта региона и т.д. На втором этапе были выделены другие элементы кластера, степень их взаимодействия между собой и с ядром кластера, а также препятствия и возможные пути более эффективного развития.

Поскольку исследование осуществлялось по методу «снежного кома», на первом этапе в качестве респондентов выступали руководители различных отделов госструктур (Министерства экономического развития и Министерства спорта и туризма Астраханской области). Результаты реализации данного этапа  позволили выявить других респондентов, входящих в изучаемую совокупность. Второй этап предполагал опрос представителей сферы туризма Астраханской области, занимающих должности генеральных директоров или управляющих предприятий. В общей сложности к участию в обследовании было привлечено 76 руководителей.

В ходе апробации разработанного инструментария было доказано, что получаемые на его основе результаты и их анализ являются исчерпывающими для разработки эффективных мер в рамках реализации кластерной политики, что практически не осуществимо на основе проведения исключительно статистической идентификации кластеров, заключающейся в констатации факта их наличия и указании отраслей, определяющих кластерный состав.

Среди наиболее важных выводов, полученных при апробации разработанного инструментария, относительно туристского кластера Астраханской области необходимо отметить следующие.

    1. Ядро туристского кластера Астраханской области состоит преимущественно из компаний, занимающихся оказанием услуг в сфере рыболовно-охотничьего туризма и выступающих движущими силами его развития. Своеобразие данного кластера заключается в его относительно низком мультипликативном эффекте в силу узконаправленности целей пребывания туристов на территорию области.
    2. Данный кластер является экспортоориентированным, поскольку большинство его ключевых предприятий ориентировано, в первую очередь, на прием и обслуживание обладающего большей платежеспособностью внешнего потребителя (гражданская принадлежность потребителей охотничье-рыболовного турпродукта достаточно гомогенна – преимущественно жители России, а именно г. Москвы и Московской области, г. Санкт-Петербурга, Ленинградской области и других крупных регионов).
    3. Кластер характеризуется концентрацией большинства элементов на территории региона (наличие отраслевых некоммерческих организаций, научно-исследовательской структуры, контролирующих и природоохранных организаций, поддерживающих компаний сферы услуг), что можно считать отправной точкой для растущей сети. 
    4. Вводимые изменения в туристское законодательство значительно обостряют конкуренцию среди туроператоров области, вместе с тем, уровень доверия как к органам государственной власти (в силу периодического ужесточения условий ведения бизнеса), так и друг к другу с течением времени снижается.
    5. Сектор подготовки кадров не в полной мере соответствует потребностям туристской индустрии, прежде всего, в качественном отношении. Существующие учебные программы не отвечают реальным потребностям субъектов туристской деятельности ввиду их неориентированности на практические профессиональные знания и навыки.

Оценка заинтересованности ключевых предприятий туристского кластера в устранении имеющихся общих препятствий развития через партнерство позволила сформулировать нижеследующие позиции:

  • большинство компаний готовы участвовать в процессе взаимодействия с другими предприятиями в рамках кластерных рабочих групп;
  • наиболее привлекательными направлениями взаимодействия для турагентств являются проведение совместных исследований рынка, совместное продвижение услуг на зарубежные рынки и совместное обучение персонала;
  • интересы туроператоров сводятся, прежде всего, к лоббированию общих интересов в органах государственной власти, содействию внесению изменений в нормативные акты и реализуемую государственную политику в туризме и получению доступа к информации о других участниках рынка;
  • весомым аргументом вовлеченности в деятельность по развитию кластера для всех субъектов туристской деятельности является перспектива проведения мероприятий по созданию совместного общего бренда региона или турпродукта (около 30% в обеих категориях респондентов).

Результаты проведенного исследования позволили установить, что рассматриваемый кластер Астраханской области в настоящий момент находится на стадии зарождения и для его дальнейшего развития необходимо осуществление целенаправленных мер региональными органами власти по стимулированию его развития.

В заключении диссертационной работы сформулированы основные теоретические выводы и практические рекомендации по идентификации кластеров в экономике российских регионов.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Публикации в журналах и изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки РФ

  1. Томашевская Ю. Н. Адаптация международного опыта идентификации кластеров в условиях российской экономики / Ю. Н. Томашевская, Н. А. Корчагина // Научные труды Вольного экономического общества России. – Москва, 2010. – №. 3. – Том 132. – С. 163 – 179. – 1,1 п.л. / 0,55 п.л.
  2. Томашевская Ю. Н. Международный опыт выявления кластеров: перспективы использования в условиях РФ / Ю. Н. Томашевская, Н. А.Корчагина // Научные труды: Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН. – Москва, 2010. – С. 727 – 742. – 1,1 п.л. / 0,55 п.л.
  3. Томашевская Ю. Н. Анализ кластерного портфеля как важнейший этап реализации кластерной политики / Ю. Н. Томашевская // Каспийский регион: политика, экономика, культура. – Астрахань, 2010. – № 4 (25). – С. 144 – 151. – 0,55 п.л.

Статьи в научных журналах и изданиях, тезисы докладов на конференциях

  1. Томашевская Ю. Н. Направления реализации кластерной политики в Астраханской области: кластер рыбодобычи и рыбопереработки / Ю. Н. Томашевская, Н. А. Корчагина, О. В. Ракиева. – Астрахань : Астраханский университет, 2011. – 37 с. – 1,5 п.л. / 0,5 п.л.
  2. Томашевская Ю. Н. Кластерная идентификация как основа кластерной политики, ориентированной на повышение конкурентоспособности России в глобальной экономике / Ю. Н. Томашевская // Материалы международной научно-практической конференции «Конкурентоспособность компаний и территорий. Новые грани. Международный диалог», 25 октября 2011 г. / сост. Н. А. Корчагина, И. Н. Ахунжанова, Д. В. Осипов, К. С. Соколова. – Астрахань : Астраханский университет, 2011. – С. 54 – 57. – 0,25 п.л.
  3. Томашевская Ю. Н. Подходы к оценке уровня развития кластерного портфеля / Ю. Н. Томашевская // Современные исследования социальных проблем. – Красноярск, 2010. – № 4.1 (04). – С. 542 – 549. – 0,5 п.л.
  4. Томашевская Ю. Н. Кластерная морфология регионов: аналитические инструменты анализа / Ю. Н. Томашевская // Материалы международной научно-практической конференции «Проблемы развития национальной экономики в контексте экономического кризиса», 28-29 мая 2010 г. / col. red.: L. Babii, A. Balinschi, A. imon. – Bli: Presa universitar blean, 2010. – С. 157 – 161. – 0,6 п.л.
  5. Томашевская Ю. Н. Количественные и качественные методы кластерной идентификации / Ю. Н. Томашевская // Сборник материалов IХ Всероссийской научно-практической конференции с международным участием «Актуальные вопросы экономических наук» / под ред. д.э.н. Ж. А. Мингалиевой, к.э.н. С. С. Чернова. – Новосибирск : ЦРНС, 2009. – Ч. 2. – С. 57 – 61. – 0,3 п.л.
  6. Томашевская Ю. Н. О необходимости выявления и анализа кластеров при формировании региональных программ социально-экономического развития / Ю. Н. Томашевская // Материалы международной научно-практической конференции «Экономика и управление: проблемы развития», 25-26 ноября 2009 г. / под ред. д.э.н., проф. И. Е. Бельских. – Волгоград: Волгоградское научное издательство, 2009. – Ч. 2. – С. 152 – 153. – 0,1 п.л.
  7. Томашевская Ю. Н. Повышение благосостояния территорий через применение кластерного подхода / Ю. Н. Томашевская, О. В. Ракиева // Материалы IX Международной научно-практической конференции «Менеджмент XXI века: стратегии, технологии, человеческие ресурсы», 25 – 26 ноября 2009 г.– СПб. : Книжный дом, 2009. – C. 224 – 226. – 0,3 п.л. / 0,1 п.л.
  8. Томашевская Ю. Н. Апробация методики оценки потенциала кластера на примере туристской отрасли Астраханской области / Ю. Н. Томашевская, О. В. Ракиева // Материалы Всероссийской научной конференции «Региональная специфика развития бизнеса и экономики», 21 – 26 апреля 2008 г. / сост.: Е. О. Вострикова, Т. В. Зак, О. К. Минёва, В. В. Попов, Т. М. Храмова. –– Астрахань : Астраханский университет, 2008. – С. 220 – 224. – 0,2 п.л. / 0,1 п.л.
  9. Томашевская Ю. Н. Кластерноориентированный подход как основа развития российской экономики / Ю. Н. Томашевская, О. В. Ракиева // Материалы Всероссийской научной конференции «Региональная специфика развития бизнеса и экономики», 21 – 26 апреля 2008 г. / сост.: Е. О. Вострикова, Т. В. Зак, О. К. Минёва, В. В. Попов, Т. М. Храмова. – Астрахань : Астраханский университет, 2008. – С. 224 – 227. – 0,2 п.л. / 0,1 п.л.
  10. Томашевская Ю. Н. Разработка информационной системы повышения эффективности принятия управленческих решений в целях регионального развития / Ю. Н. Томашевская, О. В. Ракиева // Материалы Всероссийской научной конференции «Инновационные технологии в управлении, образовании, промышленности «АСТИНТЕХ-2007», 18-20 апреля 2007 г. / сост. И. Ю. Петрова. – Астрахань : Астраханский университет, 2007. – Ч. 2. – С. 195 – 198. – 0,3 п.л. / 0,2 п.л.






© 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.