«Т.В. Миролюбова, Т.В. Карлина, Т.Ю. Ковалева ЗАКОНОМЕРНОСТИ И ФАКТОРЫ ФОРМИРОВАНИЯ И РАЗВИТИЯ РЕГИОНАЛЬНЫХ КЛАСТЕРОВ Монография Пермь 2013 1 УДК 332.1 (470.5) ББК 6504 М 64 Миролюбова, Т.В. Закономерности и факторы ...»

Исследования Института стратегии и конкурентоспособности Harvard Business School, показывают, что географические модели экспортно-ориентированных кластеров, скорее всего, отражают в основном, силу связей, а не экономическую географию. С другой стороны, местные (локальные) промышленные кластеры находятся примерно на уровне плотности всей экономики, работают на местные рынки и вполне конкурентоспособны в регионе. Они влияют на повышение уровня занятости в регионе, но заработная плата, производительность труда и темпы инноваций в них ниже, чем в среднем в региональной экономике. В отличие от них, бизнес в экспортноориентированных кластерах выбирает, где наиболее выгодно размещать производства для обслуживания зарубежных рынков. Такие кластеры обеспечивают относительно меньшую занятость, но заработная плата, производительность и инновации6 в них выше среднего уровня.

Кластерный подход к экономическому развитию дает хороший инструмент для регионального анализа. Изучение современной научной литературы зарубежных стран (М. Портер, Б. Фезер, К. Кетелс и др.) позволяет сделать вывод, что кластерный промышленный анализ выявляет последовательные шаги по идентификации того, какие кластеры присутствуют в экономике региона, а также дает возможность оценить сильные и слабые стороны региональных кластеров по сравнению с национальной экономикой. Это может способствовать усилению Porter M. The Economic Performance of Regions // Regional Studies 37. 2003 Nos. 6& (August/October). Р. 549–578.

кластеров через выбор их стратегических целей. Анализ промышленных кластеров может также помочь выявить новые и зарождающиеся кластеры, способные заменить старые.

В частности, промышленный кластерный анализ позволяет:

сравнить между собой виды экономической деятельности, развивающиеся в регионе;

определить тенденции экономического роста;

выявить новые виды промышленности в регионе;

провести оценку потенциальных возможностей роста предприятий кластеров;

вырабатывать и изменять стратегии развития того или иного выявить группы видов деятельности, которые имеют аналогичные потребности в рабочей силе;

способствовать созданию устойчивых бизнес-связей;

при проведении государственной региональной промышленной политики отдавать приоритет тем бизнесам, которые имеют упрощать процесс принятия инвестиционных решений инвесторами на основе выявления недостаточно развитых звеньев цепочки накопления стоимости;

определять, какие инвестиции сформируют больший потенциал для региона, т.е. такую структуру инвестиций, которая будет обеспечивать стабильность развития региона на протяжении Изучение современной научной литературы показало, что существует различная типология кластеров. Произведем систематизацию найденных нами классификаций типов кластеров, описанных в зарубежной и российской литературе (табл. 1.2).

Carlos A. Carvaja, Chihiro Watanabe Mehta Dh., Shukla P.

международная инновационности усеченный кластер работ в Каррара (Италия) конференция по (Бразилия, 2000 г.) Институт исследования экономики Финляндии Громыко Ю.В. науки, проектно- метапромышленный Концепция кластерной По характеру отрасли политики в Российской предприятийбиотехнологий, Федерации (МЭРТ) участников кластера Представленная типологизация кластеров дает нам инструмент для их анализа: устанавливая, к какому типу относится исследуемый кластер, мы можем понять, какие факторы являются движущими силами его развития, какова степень и характер развития кластера, на основе чего может быть осуществлено управление его дальнейшим развитием.

Кроме типа для исследования природы и закономерностей развития кластеров важно установить, на какой стадии жизненного цикла находится тот или иной кластер.

Концепция жизненного цикла организации вполне может быть применима к кластеру, поскольку, по сути, кластер представляет собой трёхъярусную квазиорганизацию.

Шведские ученые Т. Andersson и S. Schwaag определили стадии жизненного цикла кластера следующим образом: «прекластер», или агломерат; зарождающийся кластер; развивающийся кластер; зрелый кластер; трансформирующийся кластер (рис. 1.2)7.

Агломерат Сост. по источнику: Andersson T., Schwaag S. The Cluster Policies Whitebook // IKED. Malmo, 2004. P. 29.

Т. Andersson и S. Schwaag поясняют содержание каждой из этих стадий следующим образом:

- «прекластер», или агломерат - в регионе возникает концентрация крупных предприятий в одной отрасли и существует ряд компаний малого бизнеса в этой сфере;

- зарождающийся кластер - возникает значительная концентрация предприятий крупного и малого бизнеса, в регионе появляется несколько компаний, объединяющихся вокруг «ключевой» сферы деятельности кластера, расширяются общие перспективы их сотрудничества, создаются институты развития кластера;

7Andersson T., Schwaag S. The Cluster Policies Whitebook. IKED. Malmo. 2004. P. 29– 30.

- развивающийся кластер - в регион приходят новые участники, привлеченные возможностями кластерной организации, в результате чего возникают новые взаимосвязи. Возникает действительное объединение участников кластера по неформальным признакам;

- зрелый кластер - достижение критической массы участников и развитие связей кластера за пределами региона. Внутри кластера динамично появляются и развиваются новые фирмы;

- трансформирующийся кластер - для выживания бизнеса и недопущения стагнации участники кластера концентрируются вокруг новых технологий и продуктов. Это приводит либо к трансформации кластера в несколько новых кластеров, либо к изменению основных характеристик продукции кластера.

Выделенные стадии жизненного цикла кластера подобны стадиям жизненного цикла любой организации, однако Т. Andersson и S. Schwaag разделяют, по сути, первую стадию жизненного цикла организации на две:

– 1) «прекластер», или агломерат, и 2) зарождающийся кластер. Первая ступень отличается от второй тем, что в случае «пре-кластера» может существовать небольшое количество предприятий в одной отрасли региона, во втором же случае их число уже значительно, и они активно конкурируют между собой.

Кластеры растут и трансформируются благодаря тому, что происходит развитие внутрикластерных связей, целенаправленное развитие отдельных предприятий-участников, улучшение экономической инфраструктуры и проникновения на экспортные рынки.

Среди всех выявленных нами типов кластеров, о которых говорят ученые и практики, наиболее интересным представляется инновационный кластер, поскольку в современный период Россия переходит к инновационной экономике.

Существуют различные точки зрения на сущность и природу инновационного кластера.

Так, представители Токийского института технологий Carlos A.Carvaja и Chihiro Watanabe определяют инновационные кластеры следующим образом: «Инновационные (или интеллектуальные) кластеры – это кластеры, нацеленные на создание принципиально новых видов продукции, образовывающиеся вокруг известных университетских или исследовательских центров и характеризующиеся быстрой сменой выпускаемой продукции»8.

В ходе научных дискуссий в рамках Четвертой международной конференции по технологической политике и инновациям, проходившей в Carvaja C.A., Watanabe C. Lesson from Japan’s Clustering Behavior. Dynamics of Manufacturing Sectors in Japan Tokyo Institute of Technology. 2004.

Бразилии в июне 2000 г., была выработана следующая типология кластеров по степени инновационности:

1) «зависимый или усеченный кластер, состоящий из звеньев технологически взаимосвязанных предприятий, иногда значительно разрозненных территориально, деятельность которых ограничена набором типовых функций (добыча ресурсов, обработка, обогащение, отправка).

Применяемые технологии являются достаточно современными, но не передовыми. Новые технологии поступают на производство в виде готового к немедленному использованию продукта;

2) индустриальный кластер, представляющий собой группу совместно работающих компаний, производящих типовые продукты или услуги. Использование новых технологий ограничено сферой контроля качества и управления персоналом;

3) инновационно-индустриальный кластер, в состав которого входит группа совместно работающих компаний, производящих продукты и услуги, требующие постоянного обновления, повышения качества продукции, реализации новых функциональных возможностей. Участники кластера осуществляют постоянные и устойчивые связи с научноисследовательскими центрами и образовательными учреждениями;

4) проинновационный кластер, состоящий из компаний, нацеленных на ведущие мировые стандарты. Участники кластера фокусируются на скорейшем приобретении необходимых знаний и технологий с целью улучшения текущей конкурентоспособности;

5) инновационно-ориентированный кластер, представляющий собой группу компаний, использующих передовые знания и технологии, привлекающих талантливую рабочую силу из разных стран мира.

Участники кластера являются потребителями и генераторами венчурного капитала, определяют направления научных исследований университетов и образовательных учреждений посредством предъявления спроса на них». Данный кластер, по сути, определяет промышленную, инвестиционную и социальную структуру региона9.

Министерством экономического развития и торговли Российской Федерации было определено, что «инновационные кластеры – это кластеры, развивающиеся в так называемых «новых секторах», таких как информационные технологии, биотехнологии, новые материалы, а также в секторах услуг, связанных с творческой деятельностью (например, кинематография). Инновационные кластеры включают большое количество новых компаний, возникающих в процессе коммерциализации 4th International Conference on Technology Policy and Innovation. Curitiba, Brazil., 2000.

технологий и результатов научной деятельности, проводимой в высших учебных заведениях и исследовательских организациях»10.

Комиссия ЕС определила инновационный кластер следующим образом: «Инновационный кластер – это группа независимых предприятий – инновационные стартапы, малые, средние и крупные предприятия, а также научно-исследовательские организации – работающих в определенной области НИОКР (R&D) в регионе и нацеленных на инновационную деятельность через интенсивное взаимодействие, совместное использование средств и обмен знаниями и опытом, а также эффективное содействие передаче технологий и распространению информации среди предприятий в кластере»11.

Бразильские ученые I. Bortagaray и S. Tiffin дали такое определение инновационного кластера: «Это группа фирм, исследовательских центров и инвесторов, которые работают вместе в одном регионе для создания новых технологий, продуктов и предприятий. Они работают в невидимой сети взаимоотношений, где коллективная производственная деятельность базируется на основе знаний и обучения»12.

Английский ученый D.A. Hart, изучив различные определения инновационных кластеров, выделил несколько типов инновационных кластеров и сформулировал их ключевые характеристики (табл. 1.3).

Ключевые характеристики инновационных кластеров кластера Тип А – Связанные кластеры (Cohesive Clusters) Концепция кластерной политики в Российской Федерации [Электронный ресурс].

URL: http://www.poria.ru/files/konc_klastern_259_10.doc (дата обращения: 15.05.2008).

Community framework for state aid for research and development and innovation.

Official Journal of the European Union. 2006. C 323/01 [Электронный ресурс].

URL: http://www.innoviscop.com/en/definitions/innovation-clusters (дата обращения:

24.08.2012).

Bortagaray I., Tiffin S. Innovation clusters in Latin America // Presented at 4th International Conference on Technology Policy and Innovation. Curitiba, Brazil. Aug. 28 – 31, 2000.

кластера промышленные информационные связи; рынках;

(New Industrial Districts) Инновационная проекты путем миля (Innovative установления общих, Milieux) Tип D Кластеры, расположенные в непосредственной близости (Proximity Clusters) Сост. по источнику: Hart D.A. Innovation clusters: key concepts. The University of Reading, United Kingdom [Электронный ресурс].

URL: www.reading.ac.uk/LM/LM/fulltxt/0600.pdf (дата обращения: 24.08.2012).

Анализируя представленные определения инновационного кластера, можно заметить, что для него характерны принципиальные особенности, связанные с особой значимостью исследовательской сферы. Именно исследовательские и проектные организации начинают обладать уникальным ресурсом, именно от них напрямую зависит развитие высокотехнологичных отраслей, только благодаря применению результатов проводимых ими НИОКР можно многократно увеличивать добавленную стоимость, при этом знания играют роль главного ресурса.

Для успеха инновационного кластера необходимо сфокусировать все усилия на предпринимательстве и коммерциализации технологий.

Исходя из этого, мы можем определить, что в состав ядра инновационного кластера входят высокотехнологичные предприятия, причем так же, как и в «обычном» кластере, между ними существует и конкуренция, и кооперация. Иными словами, для оценки величины инновационного кластера необходимо определять занятость именно на высокотехнологичных предприятиях. На основе изучения зарубежной литературы по инновационным кластерам представляется допустимым использовать понятия «инновационный кластер» и «высокотехнологичный кластер» как синонимы.

Консалтинговая компания Cambridge Investment Research (CIR), (Fairfield, штат Айова, США) определяет высокотехнологичные предприятия следующим образом: «Высокотехнологичная компания – это такая компания, продукция и процессы которой являются результатом коммерческих инвестиций в исследования и разработки новых научных и технологических решений»13.

Эксперты компании CIR разделили организации, относящиеся к высокотехнологичным кластерам, на три категории или ярусы:

Первый ярус – это ядро высокотехнологичных кластеров. К ним относятся компании, полностью удовлетворяющие указанному выше определению. Это компании, производящие высокотехнологичную продукцию.

Второй ярус – это компании или организации, которые обладают компетенциями в самих высоких технологиях. Как правило, они Cambridge Investment Research [Электронный ресурс].

URL: http://www.cambridgeinvestmentresearch.com/ (дата обращения: 25.08.2012).

поддерживают высокотехнологичные компании первого уровня, при этом они не должны быть в самих высокотехнологичных компаниях. Они могут иметь патенты, но все же это в основном консультанты, которые делают исследования для других компаний и развивают технологии. Они не владеют производимым продуктом или линейкой продуктов.

Третий ярус – это компании или организации, которые существуют в основном для поддержки высокотехнологичных компаний первого яруса, и, возможно, второго яруса. Они не обладают новыми технологическими знаниями, они не делают фундаментальных исследований, но без них невозможно существование компаний первого и второго ярусов. Примерами компаний третьего яруса являются патентные поверенные, маркетинговые компании и общие компании по поддержке бизнеса. Они также включают производителей простых компонентов или корпусов, которые могут использоваться в высокотехнологичных продуктах, но которые не используют новые открытия науки и техники.

Примерами таких производителей являются производители металлорежущих станков».

Итак, важнейшая особенность инновационных кластеров заключается в том, что их основой являются знания. Благодаря зарождению и диффузии инноваций на основе знаний в кластерах можно многократно увеличивать добавленную стоимость. Эти знания генерируются университетами, академиями и научно-исследовательскими организациями. Именно они являются базовым элементом инновационных кластеров. Поэтому в зарубежной литературе можно встретить и такое название инновационного кластера, как «основанный на знаниях кластер» (knowledge-based cluster).

В качестве примера инновационного кластера можно назвать Бостонский кластер наук о жизни, описанный М. Портером (рис. 1.3).

Как видно из рис. 1.3, конечным звеном цепочки добавления стоимости в кластере, стимулирующим развитие сопряженных и сопутствующих производств всех остальных участников кластера, являются госпитали (для нас более привычно название «медицинские клиники»). Спрос клиник в свою очередь стимулирует спрос на биологические и биофармацевтические продукты, что побуждает к прикладным и фундаментальным научным разработкам научноисследовательские и образовательные учреждения. Успешное развитие клиник, производителей биологических и биофармацевтических продуктов, научно-исследовательских и образовательных учреждений порождает их спрос на хирургические инструменты, медицинское оборудование, диагностические вещества и т.д., побуждая к росту эти виды производств в регионе. Кроме того, сформированные постоянные устойчивые взаимосвязи всех участников этого кластера способствуют эффективной трансформации идей и изобретений в инновации, а инноваций в конкурентные преимущества, возникающие как у его участников, так и у региона в целом. Это также укрепляет конкурентоспособность региональных производителей на региональном и национальном рынках страны, а также на мировом рынке.

Продукты для поставщики хирургических инструментов поставщики Офтальмологически Диагностические вещества Аналитические инструменты Сост. по источнику: Porter M. Cluster Conference Canada 11-07-03 [Электронный ресурс]. URL: www.isc.hbs.edu/pdf/Montreal_Cluster_Conference_ 2003.11.07_ckrb.pdf (дата обращения: 16.02. 2009).

По информации правительства штата Массачусетс, Бостонский кластер наук о жизни включает в себя около 600 биотехнологических компаний, более чем 475 производителей медицинских инструментов и оборудования и более чем 75 фармацевтических компаний; общая занятость в этих компаниях составляет 75 тыс. чел. При этом около 60 % этих компаний имеют численность занятых менее чем 50 человек и относятся к молодым инновационным компаниям. В 2006 г. Топ- компаний Бостонского кластера наук о жизни генерировали более чем млрд долл. чистого дохода. Финансовую основу функционирования этого кластера составляет венчурный капитал, сконцентрированный в штате Массачусетс15.

Показательно, что возникновение Бостонского кластера наук о жизни связано с высоким уровнем развития научных исследований в этом регионе. Бостонский кластер наук о жизни является частью одного из крупнейших мировых инновационных центров «Route 128» («Шоссе 128») или «Бостонский маршрут», считающегося центром интеллектуальной элиты США, находящегося в пределах окружной дороги вокруг Бостона.

Именно в этом регионе расположены Гарвардский и Северо-Восточный университеты, Массачусетский технологический институт (MIT). В течение многих лет «Route 128» сравнивают с Силиконовой долиной, противопоставляя их друг другу.

Таким образом, для формирования и развития инновационных кластеров необходима высокая концентрация научных и исследовательских организаций в определенном городе или районе.

Интересна история развития «Route 128».

Первые цифровые компьютеры были созданы расположенными здесь компаниями в 1950-х гг. ХХ в. Начиная с середины 1970-х гг., Бостон стал эпицентром революции миникомпьютеров. Быстрый рост коммерческого спроса на мини-ЭВМ привел к появлению новых местных технологических гигантов, в том числе Digital Equipment Corporation, Wang, Prime Computer, Data General и Apollo. Этот рост также породил многочисленные малые предприятия, связанные с этими гигантами, а также спин-офф-процессы, что в конечном итоге привело к быстрому преобразованию производственной базы местной экономики. Эти The Official Website of the Commonwealth of Massachusetts [Электронный ресурс].URL: www.mass.gov (дата обращения: 17.02. 2009).

изменения произошли настолько быстро, что получили название «Массачусетское чудо».

«Но «чудо» было недолгим, так как недостаток инвестиций в стартапы ранней стадии и неспособность крупных производителей миникомпьютеров реагировать на изменение спроса в пользу персональных компьютеров, привели к смещению баланса сил в районе Бостона. В трехлетний период производители миникомпьютеров потеряли более 40000 рабочих мест, а штат Массачусетс к концу 1980-х гг. потерял свои позиции в качестве наиболее известного высокотехнологичного региона в США»16.

То, что происходило в регионе, интересно описано одним из очевидцев «бума» в Route 128: «Примерно в середине 80-х гг. из Route переехало большинство компаний в муниципальные районы на западе штата. Это произошло главным образом потому, что вещи просто стали слишком дорогими в Route 128 и, что более важно, в Route 128 был ад, чтобы добраться на работу...

На пике бума Route 128 офисные помещения начали сдаваться очень дорого, их также стало труднее найти. Так что многие «стартапы» решили перебраться в Framingham, Natick и Westborough. Здесь предлагали больше офисов по лучшей цене. Такие компании, как Prime Computer, Data General, Bytex, Bose и различные другие компании, все решили: «Go West»! в пользу лучшей аренды, меньшего трафика и больших налоговых льгот»17.

Утрата лидерских позиций побудила правительство штата принять экстренные меры.

Рамочные условия региональной государственной политики были заложены в программе «Выбор в пользу конкурентоспособности»

(«Coosing to Compete»). Эта активная, и даже агрессивная, по оценкам экспертов, политика правительства штата начала 90-х гг., направленная на переориентацию экономики на высокие технологии, обеспечила успех в экономическом развитии.

«На протяжении большей части 1990-х гг. и до 2002 г., региональная политика экономического развития была основана на данной программе.

В ее основе лежал ряд инициатив, направленных на стимулирование создания новых рабочих мест, привлечение нового бизнеса, а также оказание поддержки в расширении существующим фирмам. Были определены 34 экономические зоны на всей территории штата The Massachusetts Miracle: High Technology and Economic Revitalization. Ed. Lampe D // The MIT Press. 1988.

www.hightechinthehub.com/2011/03/brief-history-of-boston-high-tech/ (дата обращения:

25.08.2012).

Массачусетс, каждая со своими уникальными потребностями развития и потенциала. Было установлено шесть общих целей: 1) улучшение делового климата для всех бизнес-кластеров, 2) поддержка предпринимательства и инноваций, 3) поддержка подготовки кадров для будущего, 4) построение информационной инфраструктуры для 21-го века, 5) обеспечение экономического роста, гармонизированного с общественными интересами и окружающей средой, 6) повышение результативности деятельности регионального правительства»18.

К середине 90-х гг. ХХ в. Бостон и «Route 128» посещали делегации из других штатов с целью заимствования опыта одного из наиболее интенсивно развивающихся инновационных центров в мире, сумевшего из оборонно-промышленного комплекса провести диверсификацию в софт, биотехнологии, медицинскую технику, финансовые услуги, стать крупнейшим импортером венчурного капитала в США.

Сегодня, по мнению экономистов, венчурных капиталистов и технологов, конкурентные преимущества и перспективы Бостона лежат в таких областях, как программное обеспечение и биотехнологии. Это связано с высокой концентрацией талантов выпускников Массачусетского технологического института (MIT), Гарвардского и Бостонского университетов и других.

Исследование, проведенное в 2004 г. MIT и Банком Бостона, показало, что «выпускниками MIT были основаны 4000 компаний, с численностью занятых 1,1 миллиона человек и имеющих 232 млрд долл.

объема продаж по всему миру. Если бы компании, основанные выпускниками MIT, создали независимое государство, это была бы 24-я по величине экономика в мире, где-то между Южной Африкой и Таиландом. Массачусетс имеет самое большое количество патентных заявок на душу населения среди всех штатов»19.

В настоящее время, по оценкам экспертов, Большой Бостон (Greater Boston) остается мировым центром технологий, составляя здоровую конкуренцию с Силиконовой долиной.

Такое развитие, основанное на инновациях, обеспечило Массачусетсу лидирующие позиции в стране. Так, журнал Forbes в своем рейтинге «качества жизни» в 2010 г. поставил штат Массачусетс на место в США. Эта оценка включает в себя показатели школьного Massachusetts-Economic policy [Электронный ресурс].URL: http://www.citydata.com/states/Massachusetts-Economic-policy.html (дата обращения: 25.08.2012).

Route 128: Birthplace of the Digital Age [Электронный ресурс]. URL:

http://bizcloudnetwork.com/route-128-birthplace-of-the-digital-age-2 (дата обращения:

25.08.2012).

образования, здравоохранения, преступности, стоимости жизни и уровня бедности20.

Показательно, что в 2011 г. в штате Массачусетс появился новый правительственный документ «Выбор в пользу конкурентоспособности в 21 веке» («Coosing to Compete in the 21st Century»). В этом документе изложена новая экономическая политика и стратегический план развития штата. В нем сказано:

«Мы не можем быть удовлетворены, пока можно найти хотя бы одного жителя, который ищет работу. Это означает, что мы должны инвестировать в образование, в инновационные отрасли, которые расширяют возможности, в малые предприятия, которые являются основой нашей экономики, и в инфраструктуру, которая поддерживает все это. Мы должны снизить затраты на ведение бизнеса, и сделать его проще для компаний, чтобы они могли принимать на работу новых людей, удалив необоснованные барьеры, будь то устаревшие нормы или наращивание страховых премий в медицинском страховании, или ограничения на доступ к капиталу для малого бизнеса»21.

В данном документе подчеркивается, что ключевым фактором конкурентоспособности штата является качество человеческого капитала:

«С нашей отличной начальной и средней школами, с нашими высшими учебными заведениями мирового уровня, штат Массачусетс известен как обладатель одних из самых образованных трудовых ресурсов в мире… Процент наших сотрудников со степенью бакалавра является самым высоким в стране»22.

На предстоящие годы этим планом предусмотрены действия в пяти основных областях:

продвижение обучения и подготовки кадров со средним уровнем поддержка инноваций и предпринимательства;

инвестиции в региональное развитие через инфраструктуру и местные возможности;

повышение легкости ведения бизнеса;

Top 10 states in Forbes quality of life index [Электронный ресурс]. URL:

http://econpost.com/business/top-10-states-forbes-quality-life-index (дата обращения:

25.08.2012).

Coosing to Compete in the 21st Century. An Economic Development Policy and Strategic Plan for the Commonwealth of Massachusetts [Электронный ресурс]. URL:

http://www.mass.gov/hed/docs/eohed/economicdevpolicystrategy.pdf (дата обращения:

25.08.2012).

Указ. соч.

решение проблем конкурентоспособности по издержкам23.

Таким образом, опыт развития американских штатов показывает, что формирование и развитие инновационных кластеров является необходимым условием обеспечения конкурентоспособности регионов и тесным образом связано с поддержкой образования и научных исследований региональными правительствами. В то же время вопрос обеспечения конкурентоспособности регионов – это вопрос выживаемости регионов в глобальной экономике XXI в.

В большинстве случаев в научной литературе при рассмотрении проблемы функционирования и развития кластеров априори подразумевается, что речь идет о промышленных кластерах. Вместе с тем в этих промышленных кластерах компании, относящиеся к третьему ярусу (обслуживающие компании) и образующие экономическую инфраструктуру кластера, являются компаниями сферы услуг.

Компании сферы услуг, относящиеся в промышленных кластерах к третьему ярусу кластера, могут при определенных условиях сами организоваться в кластер, т.е. войти в ядро своего кластера.

Представляется возможным говорить о формировании того или иного кластера сферы услуг в том случае, когда компании, относимые к ядру такого кластера, начинают в значительной мере экспортировать свои услуги за пределы региона. Тогда, как показывает практика, возникают кластеры сферы услуг: туристические кластеры, финансовые кластеры, кластеры юридических услуг и проч.

Рассмотрим более подробно кластеры сферы услуг.

Как мы упоминали ранее, кластеры сферы услуг в значительной степени отличаются от промышленных кластеров. Прежде всего, отличия кластеров сферы услуг от промышленных связаны со спецификой самих услуг. Как известно, к особенностям услуг относится то, что услуги невидимы, неосязаемы, не поддаются хранению и транспортировке, качество услуги проверяется в процессе ее потребления, производство и продажа услуги требуют непосредственной встречи продавца и покупателя услуги, для продажи услуги необходима мобильность продавца либо покупателя услуги.

Для выявления особенностей кластеров сферы услуг проведем изучение нескольких кластеров сферы услуг зарубежных стран.

В качестве примера финансового кластера рассмотрим финансовый кластер региона Онтарио (Канада)24.

Указ. соч.

Assessing Toronto’s financial services cluster. Institute for competitiveness & prosperity.

http://www.competeprosper.ca/images/uploads/FSstudy_June07.pdf (дата обращения:

25.08.2012).

Структура этого финансового кластера представлена двумя группами участников.

Первый ярус, или ядро кластера, – это компании, предоставляющие разнообразные финансовые услуги:

компании, осуществляющие инвестиции в недвижимость;

компании, осуществляющие обслуживание ценных бумаг;

компании, осуществляющие венчурное финансирование;

инвестиционные фонды;

банки и иные депозитные учреждения;

страховые компании;

медицинские страховые компании;

компании, предоставляющие услуги автолизинга.

Второй ярус кластера – это поддерживающие компании, предоставляющие различные бизнес-услуги:

компании-поставщики информации;

компании-поставщики компьютерных и коммуникационных владельцы патентов и арендодатели;

научно-исследовательские организации;

компании, предоставляющие полиграфические услуги;

компании, предоставляющие сопутствующие услуги:

инкассаторские услуги, обеспечение безопасности, услуги хранения документов, маркетинговые услуги и проч.

Как мы видим из представленного состава участников финансового кластера Онтарио, здесь отмечаются лишь два яруса структуры кластера.

Это, несомненно, вытекает из того, что при производстве услуг отсутствует цепочка накопления стоимости, услуга не может быть оказана частично, в виде «полуфабриката», она потребляется в том виде, в котором оказывается, поэтому ее можно сопоставить с «готовой продукцией».

Исходя из описанной структуры финансового кластера Онтарио, можно заключить, что виды кластеров сферы услуг будут определяться в зависимости от вида услуг, оказываемых компаниями ядра кластера. В случае, если ядром кластера сферы услуг являются финансовые компании, то такой кластер можно назвать финансовым, если ядром кластера сферы услуг являются туристические компании, то это будет туристический кластер и т.д. Исходя из этого могут существовать финансовые, туристические, транспортно-логистические кластеры и пр.

В качестве следующего кластера сферы услуг рассмотрим туристический кластер Австрии.

В Австрии в настоящее время динамично развивается велнесстуризм, связанный с укреплением здоровья вне медицинских учреждений.

Корпорация «Wellbeing Destination Austria GmbH» выступила инициатором создания кластера: пять альпийских регионов – Voralberg, Tyrol, Upper Austria, Salzburg и Carinthia – объединились и представляют свои туристские услуги как единый продукт кластера Alpine Wellness25.

Хотя в Альпах до настоящего времени существовали определенные кооперационные связи между компаниями, работающими в сфере туризма, реализация кластерной инициативы Alpine Wellness требует гораздо более тесных и многочисленных вертикальных и горизонтальных связей между образовательными, финансовыми, исследовательскими, маркетинговыми организациями, а также организациями, занимающимися разработкой туристского продукта, дизайном, созданием инфраструктуры и пр. Для участия в кластерном проекте Alpine Wellness были приглашены самые различные организации, в том числе и университеты, которые специально для этого разрабатывают образовательные программы, связанные с велнесс-индустрией.

К основным особенностям кластера Alpine Wellness следует отнести то, что, кластер Alpine Wellness организует предоставление туристских услуг в течение всего года, исключая компоненту сезонности, поскольку предоставляет оздоровительные услуги.

В туристской сфере, как ни в какой иной, значительную роль играет то, насколько грамотно организована цепочка создания стоимости.

Поэтому именно кластерная организация является единственно возможным и самым эффективным способом генерации прибыли в индустрии туризма, и в кластере Alpine Wellness эта цепочка организована на должном уровне (рис.1.4).

Weiermair K., Steinhauser C. New Tourism Clusters in the Field of Sports and Health.

The Case of Alpine Wellness // 12th International Tourism and Leisure Symposium.

Barcelona, 2003.

Рис. 1.4. Цепочка создания ценности в кластере Alpine Wellness Как видно на рис. 1.4, цепочка создания стоимости в туристическом кластере состоит из таких элементов, как:

планирование поездки;

транспортные услуги;

велнесс-мероприятия.

При этом целью туристских услуг, оказываемых на всех этапах цепочки создания стоимости, является «впечатление». На впечатление об отдыхе влияет каждая составляющая цепочки создания стоимости туристского кластера. Следовательно, внутри туристического кластера особенно важным является взаимодействие всех без исключения провайдеров услуг.

Выделим основные эффекты от создания туристического кластера велнесс-туризма:

доступ к квалифицированным специалистам, поставщикам, специализирующимся в сфере велнесс-услуг, которые расположены в непосредственной близости друг от друга;

услуги Alpine Wellness очень трудозатратны, а создание объединение нескольких компаний отрасли снижает издержки;

индустрия туризма не терпит погрешностей, поскольку любой хотя бы однажды не удовлетворенный клиент (турист) – это навсегда потерянный клиент. Поэтому в сфере туризма необходимо постоянно изобретать что-то новое и не стоять на 26Weiermair K., Steinhauser C. New Tourism Clusters in the Field of Sports and Health.

The Case of Alpine Wellness // 12th International Tourism and Leisure Symposium.

Barcelona, 2003.

месте. Реализация новых идей внутри кластера намного дешевле и быстрее, чем реализация их отдельными компаниями;

внутри кластера возникновение новых компаний более вероятно, нежели за его пределами. Новые компании кластера имеют больше шансов на выживание, поскольку они предоставляют услуги уже имеющейся клиентской базе, а также в их распоряжении находится большее количество надежных финансовых и нефинансовых ресурсов (поскольку в создании, кредитовании, управлении такими фирмами принимают участие люди, специализирующиеся именно в данной весьма специфической отрасли – туризме).

Итак, как видно на примере туристического кластера Alpine Wellness, цепочка накопления стоимости в туристическом кластере весьма специфична по сравнению с цепочкой накопления стоимости в промышленном кластере. Кроме того, переход от разрозненных предприятий сферы туристических услуг к кластеру, имеющему специальную координирующую организацию, позволяет достигать большей эффективности деятельности.

Основываясь на проведенном нами изучении кластеров сферы услуг в зарубежных странах, дадим следующее авторское определение кластера сферы услуг: кластер сферы услуг – это группа независимых компаний, находящихся в территориальной близости в пределах региона, которые конкурируют, кооперируются и взаимодействуют друг с другом, оказывая как местным потребителям, так и потребителям из других регионов (как находящихся в данном регионе, так и за его пределами), комплекс услуг, удовлетворяющих их потребность в определенной сфере.

Таким образом, ядро кластера сферы услуг образуют компании, относящиеся к сфере услуг, спецификой которых является сам характер услуги, как неосязаемого и невидимого блага. Второй уровень кластера представлен также компаниями сферы услуг. В некоторых кластерах услуг в их состав могут включаться и отдельные виды производств, хотя это происходит довольно редко, например, в туристический кластер входят предприятия общественного питания, производящие еду.

Как нам представляется, главной отличительной чертой кластера сферы услуг является то, что входящие в него компании, действуя в рамках единой цепочки создания стоимости, в то же время реализуют конечную услугу полностью самостоятельно, при этом компании кластера оказывают максимально возможный спектр услуг, который позволяет полностью удовлетворить потребность потребителя. Иными словами, предприятия кластера, конкурируя и в то же время взаимодействуя друг с другом, оказывают комплекс услуг, удовлетворяющих потребности клиента. Подчеркнем, что поскольку производство услуги означает одновременно ее потребление, то не может быть услуги, являющейся частью другой услуги (как промежуточная и конечная продукция), услуга всегда только целая, самостоятельная. Эта особенность услуг определяет специфику цепочки создания стоимости в кластере сферы услуг, каждое звено этой цепочки является отдельной услугой, но может дополняться другой услугой, в результате чего потребитель получает не одну услугу, а целый спектр услуг в одной сфере. Компании ядра кластера оказывают различный спектр услуг, которые являются звеньями единой цепочки добавленной стоимости. Компании объединены видом услуг (финансовые либо иные) и являются конкурентами друг для друга. Потребление данных услуг осуществляется внутри страны физическими и юридическими лицами – резидентами и нерезидентами страны, поскольку экспортом услуги считается оказание услуги нерезиденту, даже если он находится на территории данной страны.

Итак, подведем итоги:

кластер – это сложная многоуровневая структура, которая объединяет группу различных предприятий и организаций. С одной стороны, это производители-конкуренты, производящие однотипную продукцию (ядро кластера), а с другой стороны, различные предприятия и организации, взаимодействующие с ними по цепочке накопления стоимости (второй и третий ярусы существуют различные типы кластеров, которые можно определить по разным классификационным признакам, отнесение кластера к тому или иному типу дает важный инструмент для кластерного промышленного анализа;

в современный период развития России критичным становится зарождение и развитие такого типа кластеров, как «инновационные кластеры», отличающиеся особой научноисследовательской сферой, предпринимательством и коммерциализацией научных открытий;

кластеры зарождаются и «живут» по законам организаций, в связи с чем существуют стадии жизненного цикла кластера, при этом установление принадлежности кластера к той или иной стадии жизненного цикла также крайне полезно для кластерного промышленного анализа и приводит к пониманию управленческих решений, необходимых для дальнейшего развития и «жизни» кластера;

особенными характеристиками, а также специфической структурой и цепочкой накопления стоимости обладают кластеры сферы услуг, что связано с особенностями самих 1.2. Методология проведения научных исследований кластеров Подчеркнем, что целью научных исследований кластеров в зарубежных странах являются разработка и реализация региональной кластерной промышленной политики. Эта политика предполагает поддержку существующих или находящихся на стадии становления кластеров, а также активное продвижение кластеров.

Среди основных направлений научных исследований кластеров можно выделить следующие:

- идентификация кластеров;

- анализ кластеров.

Остановимся на первом из указанных направлений – на идентификации кластеров.

Следует подчеркнуть, что, несмотря на значительное внимание к теме кластеров в нашей стране, идентификация кластеров в том виде, в каком происходит в зарубежных странах, в России практически не осуществляется. В силу этого изучение феномена кластеров необходимо проводить, опираясь прежде всего на зарубежный опыт. Исходя из этого, необходимо рассмотреть методы идентификации кластеров, используемые зарубежными учеными.

Методы идентификации кластеров определяли такие зарубежные ученые, как М. Портер, Т. Aндерсон, Е. Бергман, Е. Фезер, О. Солвелл и др. Эти методы идентификации кластеров можно разделить на две группы – количественные и качественные. Среди количественных методов идентификации кластеров можно выделить:

1) коэффициенты локализации;

2) таблицы «затраты-выпуск» (межотраслевые балансы);

Anderson T., Serger S., Sorvik S. The Cluster Policies Whitebook. Malmц: IKED, 2004;

Bergman E., Feser E. Industrial and Regional Clusters: Concepts and Comparative Applications. Virginia: WVU Regional Research Institute, 1999; Feser E., Bergman E.

National Industry Cluster Templates: A Framework for Applied Regional Cluster Analysis.

Regional Studies, 2000, Vol. 34, N. 1; Feser E., Sweeney S., Renski H. A descriptive analysis of discrete U.S. industrial complexes// Journal of Regional Science. 2005. № 45. Р.

395–419; Porter M. Clusters and the new Economics of Competition// Harvard Business Review. 1998. Vol. 76, N. 6; Porter M. Location, Competition and Economic Development:

Local Clusters in a Global Economy. Economic Development Quarterly. 2000 14(1). Р. 15– 34; Solvel O., Lindqvist G., Ketels CH. The Cluster Initiatives Greenbook. 2006; Lichty R., Knudsen K. Measuring Regional Economic Base// In Economic Development Review.

1999. Vol. 16, N. 3.

метод анализа сдвигов (Shift-Share метод);

агломерационные индексы Эллисона–Глейзера (Ellison–Glaeser) и Мареля–Седилотт (Maurel–Sedillot).

К качественным методам идентификации кластеров можно отнести:

1) экспертные оценки;

2) опрос представителей бизнеса и власти региона.

Кроме того, отдельно можно назвать метод, сочетающий в себе и количественные, и качественные способы оценки – метод М. Портера, называемый методом анализа конкурентных преимуществ.

Рассмотрим количественные методы идентификации кластеров.

рассчитываемыми показателями, применяются и российскими, и зарубежными исследователями. Они дают возможность установить специализацию региона, поэтому используются в разных целях, исходя из задач конкретных научных исследований. С помощью коэффициенов локализации сравнивают экономические характеристики отраслей (численность работников, объемы продаж, валовая добавленная стоимость и т.п.) на региональном и национальном уровнях. Величина данного коэффициента показывает доминирующую отраслевую специализацию региона: если его величина больше 1, то концентрация данной отрасли в данном регионе больше, чем в целом по стране, и наоборот, если его величина меньше 1, то концентрация данной отрасли в данном регионе меньше, чем в целом по стране. Этот коэффициент помогает определить отраслевую специализацию данного региона.

Для определения кластеров М. Портер использует в качестве порогового значения коэффициента локализации величины 0,8 и 128 ;

Бергман и Фезер предлагают использовать в качестве порогового значения коэффициента локализации величину 1,2529.

Для расчета названных коэффициентов наиболее часто используются данные занятости. Коэффициент локализации по занятости определяется следующим образом:

где li – занятость в i-й отрасли в регионе;

Li – занятость в i-й отрасли в стране;

l – общее количество занятых в регионе;

Porter M. Location, Competition, and Economic Development: Local Clusters in a Global Economy//Economic Development Quarterly. 2000. 14(1). Р. 15–34.

Bergman E., Feser E. Industrial and Regional Clusters: Concepts and Comparative Applications. Virginia: WVU Regional Research Institute, 1999.

L – общее количество занятых в стране.

Если при расчете коэффициентов локализации берут иные исходные данные, например, данные по объемам продаж или инвестициям в основной капитал, то вместо численности в указанной формуле используют соответствующую информацию.

Таблицы «затраты-выпуск» (межотраслевые балансы) весьма актуальны для проведения научных исследований, применяются и российскими, и зарубежными исследователями. Как известно, межотраслевой баланс представляет собой таблицу, характеризующую связи между отраслями, это одна из частей национальной статистической отчетности, используется в качестве главной исходной информации для межотраслевого анализа. Кроме того, межотраслевые балансы позволяют устанавливать существенные связи между отраслями, уточнять показатель ВВП, а также решать различные аналитические и прогнозные задачи.

Однако, несмотря на столь замечательные возможности для аналитических исследований, в России применение таблиц «затратывыпуск» возможно лишь при исследовании российской экономики в 1995гг. Это связано с тем, что Росстат уже длительное время не составляет эти таблицы, последний раз они были составлены для 2003 г.

Начиная с 2004 г. и по настоящее время эти публикации отсутствуют, есть только лишь высокоагрегированные таблицы ресурсов и использования товаров и услуг, публикуемые в статистических сборниках «Национальные счета России». Также необходимо отметить, что по российским регионам таких расчетов нет даже за 2003 г. Все это делает невозможным применение таблиц «затраты-выпуск» для идентификации региональных экономических кластеров в России.

Следующий количественный метод, применяемый российскими и зарубежными исследователями, это метод структурных сдвигов. Однако при проведении исследований он имеет множество интерпретаций, диктуемых сутью и целями исследований. В нашем случае для решения задачи идентификации региональных экономических кластеров может быть применен зарубежный подход, называемый Shift-Share метод.

Данный метод широко применяется зарубежными исследователями в области регионального экономического анализа30.

Shift-Share метод основан на предположении, что региональный экономический рост объясняется совместным действием трех компонентов:

Blair J. Local Economic Development: Analysis and Practice. Thousand Oaks, CA: Sage Publications, 1995; Bendavid-Val A. Regional and Local Economic Analysis for Practitioners. Westport, CT: Prager Publishers, 1991; Stevens B., Moore C. A critical review of the literature on shift-share as a forecasting technique // Journal of Regional Science. 1980.November. 20(4). Р. 419–437.

- ростом национальной экономики;

- ростом отрасли в стране;

- ростом региональной экономики.

Формула для расчета выглядит следующим образом:

где SS – структурный сдвиг (Shift-Share);

NS – национальный вклад (National Share);

IM – отраслевой вклад (Industry Mix);

RS – региональный вклад (Regional Shift).

Нам крайне важны отдельные составляющие этой формулы. Для расчета каждого из этих компонентов используются формулы:

где lit-1 – занятость в i-й отрасли в регионе в период (t-1);

Lt-1 и Lt – общее количество занятых в стране в периоды (t-1) и t соответственно.

где Lit-1 и Lit – количество занятых в i-й отрасли в стране в период (tи t.

экономического развития зарубежными исследователями отмечается занятость. Поясним смысл всех частей формулы на основе занятости.

Национальный вклад (National Share) показывает, насколько увеличилась занятость в регионе в данном виде экономической деятельности за счет роста занятости в национальной экономике в целом.

Отраслевой вклад (Industry Mix) отражает, насколько рост промышленности региона в данном виде экономической деятельности базируется на национальном росте в промышленности.

конкурентоспособности, для нашего анализа является самым важным компонентом. Он показывает лидер или аутсайдер данный региональный вид экономической деятельности в стране. Иными словами, отражает степень важности данного вида экономической деятельности для региона, его вклад в региональную экономику. В частности, эффект конкурентоспособности очевиден при сравнении темпов роста занятости в регионе в данном виде экономической деятельности с темпом роста занятости этого же сектора на уровне страны. Соответственно лидирующим сектором будет тот, региональный темп роста которого больше, чем в стране. Отстающим сектором будет тот, региональный темп роста которого меньше, чем в стране. Именно показатель регионального вклада (Regional Shift) сигнализирует о наличии или отсутствии кластера, поскольку выделяет наиболее конкурентоспособные в регионе виды экономической деятельности по отношению к стране. Следовательно, лидирующие региональные виды экономической деятельности и есть искомые составляющие ядер экономических кластеров.

Использование Shift-Share метода выходит за рамки одного лишь установления факта наличия кластера в регионе. Данный метод позволяет решить множество задач:

оценивать изменения в занятости в различных городах или изучать источники роста занятости и ее снижения;

оценивать тренды регионального экономического развития;

определять приоритетные для региональной экономики отрасли;

сравнивать экономики различных регионов.

Кроме того, метод представляет собой довольно простой способ установления источников вклада в региональный экономический рост.

Расчет всех трех компонентов позволяет определить, насколько каждый компонент способствует росту региональной экономики.

Немаловажным направлением использования метода Shift-Share является возможность его применения в качестве инструмента прогноза:

можно установить, как тот или иной прогноз национального роста повлияет на прогнозируемый рост в регионе.

В то же время этот метод имеет определенные недостатки. Он не учитывает многие факторы, влияющие на экономическое развитие:

воздействие экономических циклов, потенциальные конкурентные преимущества региона и др. Кроме того, метод предполагает проведение анализа региональной экономики в разных временных интервалах, получается, что результаты анализа чувствительны к выбранному периоду времени и могут зависеть от того, какие года мы выбираем для расчетов.

При расчете национального, отраслевого и регионального вкладов по показателям занятости так, как это делают ученые в зарубежных странах, оказывается, что мы делаем выводы об экономическом развитии региона на основе количественного увеличения такого фактора производства, как труд. Это говорит лишь об экстенсивном экономическом росте, в то время как в современных условиях на первый план выдвигается возможность интенсивного экономического роста – роста, основанного на более эффективном использовании имеющихся факторов производства, а не их количественном увеличении. Это наиболее существенный недостаток данного метода, если брать показатели занятости, а обычно в исследованиях используют именно занятость. Чтобы устранить этот важный недостаток, нужно использовать для расчетов производительность труда как один из показателей эффективного использования ресурсов. Производительность труда можно рассчитать как валовую добавленную стоимость (ВДС), приходящуюся на одного занятого. В этом случае мы уходим от оценки источников роста на основе простого увеличения фактора труда, вовлекаемого в процесс регионального производства. В то же время использование производительности труда в расчетах затруднено отсутствием необходимой статистической информации, поскольку данные статистики по ВДС публикуются со значительным опозданием (год или два).

Однако, несмотря на все недостатки, метод может иметь широкое применение для анализа региональной экономики. Очевидно, что он не должен быть единственным, а использоваться в сочетании с другими методами анализа.

Следующий метод, позволяющий идентифицировать региональные экономические кластеры, основан на установлении эффектов от расположения предприятий в тесной близости друг от друга, т.е. от их концентрации в том или ином регионе, что как раз и является характерным признаком кластера. Это агломерационные индексы Эллисона–Глейзера (Ellison–Glaeser)31 и Марель–Седилотта (Maurel– Sedillot)32.

В целях их расчета для исследуемых регионов необходима информация по географическим районам, в качестве которых могут выступать муниципальные районы и городские округа, так как они выделяются Росстатом России. В дальнейшем при расчете индексов необходимо будет использовать статистические данные по этим географическим районам.

Индекс Эллисона–Глейзера рассчитывается в 3 этапа. Сначала производится расчет индекса пространственной (географической) концентрации по формуле Ellison G., Glaeser E. Geographical Concentration in U.S. Manufacturing Industries: A Dartboard Approach // Journal of Political Economy. 1997. Vol. 105(5). Р. 889–927;

Ellison G., Glaeser E. The geographical Concentration of Industry: Does Natural Advantage Explain Agglomeration? // American Economic Review. 1999. Vol. 89(2). May. Р. 311–16;

Krugman P. First Nature, Second Nature and Metropolitan Location // Journal of Regional Science. 1993. Vol. 33:2. Р. 129–144.

Maurel F., Sedillot B. A measure of the geographic concentration in french manufacturing industries // Regional Science and Urban Economics. 1999. Vol. 29. P. 575–604.

где i – отрасль (i=1,…, m);

r – географический район (r=1,…, n);

Sir – доля занятых в i-й отрасли (виде экономической деятельности) в географическом районе r в общем количестве занятых в данной отрасли (виде экономической деятельности) в регионе;

Sr – доля занятых в географическом районе r в совокупной региональной занятости.

Затем рассчитывается индекс Херфиндаля (Herfindahl), который характеризует промышленную концентрацию отрасли (вида экономической деятельности) в регионе, по формуле где zi – доля занятых в i-й фирме в отрасли, определяемая как отношение занятых в i-й фирме к общему количеству занятых в данной отрасли.

Важно отметить, что индекс Херфиндаля используемый в данном случае, имеет иное содержание по сравнению с классическим вариантом индекса Херфиндаля: в данном варианте берутся в расчет доли занятости предприятий по виду экономической деятельности в регионе.

Чем меньше индекс Херфиндаля, используемый в данном случае, тем выше промышленная концентрация в виде экономической деятельности.

Наконец, после расчета индекса Херфиндаля, необходимо рассчитать конечный агломерационный индекс по формуле где GEGi – индекс географической концентрации Эллисона–Глейзера.

Агломерационный индекс Эллисона–Глейзера демонстрирует оценку избыточной концентрации, иными словами, индекс является измерителем избыточной географической концентрации по отношению к промышленной концентрации. Именно поэтому он и позволяет установить эффект агломерации, который как раз и свидетельствует о наличии кластера.

Индекс Марель–Седилотта (Maurel–Sedillot) несколько отличается от индекса Эллисона–Глейзера. Это отличие состоит в ином способе расчета совокупной географической концентрации:

где MS – агломерационный индекс Марель–Седилотта.

агломерационный индекс Марель–Седилотта также позволяет установить эффект агломерации.

Интерпретация агломерационных индексов такова: высокое значение для определенного вида экономической деятельности должно быть рассмотрено как избыточная концентрация, т.е. пространственная концентрация в данном случае выше, чем промышленная. Следовательно, вид экономической деятельности может рассматриваться как агломерированный.

Д. Эллисон и Е. Глейзер устанавливают такие количественные критерии оценки агломерационных индексов: 0,02 – пространственная концентрация недостаточна; от 0,02 до 0,05 – пространственная концентрация есть, но неустойчива; более 0,05 – пространственная концентрация устойчива и свидетельствует об устойчивом агломерационном эффекте.

При использовании этих индексов возникает вопрос о том, что представляет собой агломерационный эффект. Агломерационный эффект изучен и зарубежными (например, П. Кругман33), и российскими учеными.

Так, упоминания о сути и источниках данного эффекта содержатся в работах российского ученого Г.М. Лаппо34.

Согласно Г.М. Лаппо, агломерации – это компактные ареалы концентрации взаимодействующих элементов народного хозяйства. В границах агломераций благодаря развитию ближних связей, а также удобству контактов достигается экономия издержек предприятий, взаимодействующих между собой. Именно в этом и состоит «эффект агломерации».

Представляется, что использование индекса Эллисона–Глейзера российскими учеными для регионального анализа вполне возможно, поскольку в расчетах участвуют показатели занятости, регулярно публикуемые Росстатом.

Немаловажным аспектом использования всех рассмотренных количественных методов для проведения эмпирических исследований является вопрос выбора количественных статистических показателей, применяемых в расчетах. Для целей идентификации кластеров правомерно использовать данные, характеризующие экономическое Krugman P. First Nature, Second Nature, and Metropolitan Location // Journal of Regional Science. 1993. Vol.33, N2. Р. 129–144.

Лаппо Г.М. Концепция опорного каркаса территориальной структуры народного хозяйства: развитие, теоретическое и практическое значение // Известия АН СССР.

Сер/ географическая. 1983. №5. С. 16–28.

развитие регионов. Зарубежные исследователи отмечают, что в расчетах можно использовать показатели занятости, объема продаж, добавленной стоимости. Для российских исследователей применимость этих показателей определяется возможностью их получения из официальной статистики.

Действительно, Росстат публикует названную информацию как в целом по стране, так и по отдельным регионам и видам экономической деятельности, однако есть определенная специфика в ее предоставлении органами статистики. Так, данные о занятости и объемах продаж по отдельным регионам и видам экономической деятельности публикуются довольно оперативно – есть информация и по месяцам, и за год, причем с отставанием лишь 2–3 месяца. В то же время данные о добавленной стоимости по отдельным регионам публикуются, во-первых, с опозданием на 2 года (поскольку долго обрабатываются данные по ВРП), а во-вторых, не публикуются в открытом доступе данные по отдельным видам экономической деятельности в обрабатывающих отраслях, а лишь даются укрупненно, поэтому их надо специально покупать в Росстате. Исходя из этого для проведения расчетов остаются данные о занятости и объемах продаж по отдельным регионам и видам экономической деятельности.

В качестве этих данных можно использовать статистические показатели, публикуемые Росстатом: показатели занятости – «Среднегодовая численность занятых в экономике по видам экономической деятельности»; «Среднесписочная численность работников по видам экономической деятельности»; показатель объема продаж – «Объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг по видам экономической деятельности».

Использование указанных показателей для анализа региональной экономики определяется следующими моментами. «Объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг по видам экономической деятельности» измеряется по стоимости. В связи с этим требуется применение такой процедуры, как «очищение» этих стоимостных данных от инфляционного влияния, т.е. необходимо предварительно скорректировать используемые статистические данные, для чего можно использовать индексы цен производителей промышленных товаров и/или индексы потребительских цен, также публикуемые Росстатом.

В то же время при использовании данных об объемах продаж возможны искажения информации, вызванные сокрытием или неправильным представлением информации предприятиями. Информация о занятости в экономике наименее уязвима для таких ошибок. Вместе с тем при расчете занятости не учитывается, например, цикличность экономического развития, в то время как данные по объемам продаж достаточно четко отражают ту или иную фазу экономического цикла.

Исходя из этого мы можем сделать вывод о применимости данных о занятости и объемах продаж как информации, наиболее адекватной целям исследования кластеров.

Следует подчеркнуть, что использование одних лишь количественных методов анализа явно недостаточно для выделения кластеров в регионе, необходимо применение и качественных методов.

Представляется, что качественный анализ очень важен для идентификации потенциальных и возникающих кластеров, особенно тогда, когда в регионе еще невозможно адекватно измерить появляющиеся виды экономической деятельности, поскольку они не получили еще достаточного развития. Такой анализ также важен для оценки будущих трендов экономического развития, которые могут повлиять на возникновение и развитие новых кластеров. Эти обстоятельства необходимо учитывать при применении качественных методов исследований.

идентификации кластеров.

распространенными являются метод экспертных оценок и метод опроса представителей бизнеса и власти региона.

Метод экспертных оценок является универсальным, применяется в различных целях, может быть применен и для идентификации региональных экономических кластеров. В этом случае выводы получают на основе интуитивных характеристик, основанных на знаниях и опыте экспертов. Суть метода состоит в получении от специалиcтов необходимой инфopмaции по кластерам, ee aнaлизе и oбoбщeнии c цeлью формирования выводов о наличии того или иного кластера на территории региона.

Как известно, существуют экспертные оценки, получаемые в результате кoллeктивнoй paбoты экcпepтнoй гpyппы, и экспертные оценки, получаемые в результате учета индивидyaльнoгo мнeния обособленных членов экcпepтнoй гpyппы.

При использовании первого подхода пpeдпoлaгaется выработка oбщeгo мнeния в xoдe coвмecтнoгo oбcyждeния исследуемой тeмы кoллeктивом экcпepтнoй гpyппы. Оcнoвнoe пpeимyщecтвo такого варианта состоит в вoзмoжнocти проведения paзнocтopoннeгo aнaлизa.

Нeдocтaтки кроются в том, что бывает довольно cлoжнo сфopмиpoвaть общее мнeние экcпepтoв, могут возникнуть затраты, связанные с необходимостью собрать представительную группу в одном месте, а также существует вoзмoжнocть дaвлeния мнения отдельных лиц в гpyппe, в то время как крайне важна именно независимость суждений экспертов.

Во втором случае получают необходимую информацию от отдельных экспертов, после чего проводят ее обработку и делают общие выводы. Оcнoвныe пpeимyщecтвa этого подхода cocтoят в oпepaтивнocти, вoзмoжнocти пoлнoго иcпoльзoвaния индивидyaльных cпocoбнocтей экcпepтов, oтcyтcтвии дaвлeния «авторитетов», в небольших зaтpaтax.

Основным нeдocтaткoм являeтcя выcoкaя cтeпeнь cyбъeктивнocти пoлyчaeмыx oцeнoк из-зa oгpaничeннocти знaний каждoгo отдельного экcпepтa.

При идентификации региональных экономических кластеров на основе метода экспертных оценок требуется следующая последовательность действий. Прежде всего, необходимо сформировать перечень рассматриваемых вопросов, причем таким образом, чтобы они понимались однозначно всеми экспертами.

Вслед за этим требуется выбрать метод оценки – коллективный или индивидуальный. После этого – определить круг экспертов, являющихся специалистами в вопросах регионального экономического развития, при этом количество экспертов должно быть не менее 10 человек. В случае индивидуального метода - установить крайнюю дату предоставления экспертами информации, ее сбор. При коллективном методе необходимо провести встречу экспертов и организовать обсуждение. Далее и в том, и в другом случае требуется обработать информацию и проанализировать полученные результаты. В завершение этой работы следует интерпретировать информацию и сделать выводы о идентифицированных региональных экономических кластерах. Окончательная оценка может определяться как среднее суждение или как среднее арифметическое значение оценок всех экспертов.

Метод опросов также имеет два варианта. Первый вариант – это дистанционный опрос специалистов, чаще всего телефонный опрос.

Второй вариант предполагает интервьюирование специалистов.

При идентификации региональных экономических кластеров на основе метода опросов производится следующая последовательность действий. Прежде всего, составляется развернутая анкета, в которую включаются вопросы о кластерах. Все вопросы должны быть согласованы между собой таким образом, чтобы в результате, анализируя совокупность ответов на них, можно было получить необходимый массив информации.

Анкеты, как известно, могут быть формализованные и неформализованные. Формализованные анкеты состоят из таких вопросов, в которых респонденту предлагаются заранее разработанные исследователем варианты ответов. Неформализованные анкеты не содержат готовых вариантов ответов, они предоставляют возможность респондентам самим их сформулировать. Представляется, что в данном исследовании предпочтение должно быть отдано формализованным анкетам.

Далее составляется список опрашиваемых лиц. Затем либо рассылаются анкеты по электронной почте, либо проводятся личные встречи и интервьюирования. Зарубежные исследователи указывают, что наиболее результативны интервью с руководителями предприятий – потенциальных участников кластера. Однако в этом случае получается, что предварительно мы уже должны определиться с потенциальным списком кластеров.

Представляется, что оба рассмотренных качественных метода могут быть вполне успешно применены российскими исследователями.

И наконец, рассмотрим метод, соединяющий количественные и качественные оценки – метод М. Портера35. Данный метод состоит из двух этапов.

На первом этапе географическое распределение видов промышленности используется для разделения «торгуемых» отраслей, которые сконцентрированы по географическому принципу, и «неторгуемых» отраслей, достаточно равномерно представленных на соответствующих территориях, для чего используются данные по трудоустройству в промышленности по регионам. Торгуемые отрасли конкурируют между регионами и странами, где различным конкурентам приходится работать в разных условиях. Неторгуемые отрасли конкурируют в основном на уровне покрытия потребностей своего региона, при этом региональные конкуренты работают в одинаковых условиях.

Второй этап методологии – группировка торгуемых отраслей в кластеры на основании коэффициентов локализации с учетом данных о межотраслевых связях. Применение такой процедуры приводит к обособлению торгуемых кластеров, в каждый из которых входит ряд отдельных отраслей.

Проведенное нами изучение методов идентификации региональных экономических кластеров позволяет систематизировать их в виде таблицы (табл. 1.4).

Подведем итоги:

Для идентификации региональных экономических кластеров, существующих в том или ином регионе, можно применять рассмотренные количественные и качественные методы. Данные методы имеют и преимущества, и недостатки.

Портер М., Кетелс К. Конкурентоспособность на распутье: направления развития российской экономики. М., 2006.

Так, количественные методы позволяют объективно выделить кластеры, однако можно отметить ряд их общих недостатков: не отражают роли институциональных структур, существующих в кластере;

роли университетов и НИИ; инфраструктурных элементов кластера (банки, торговые организации и пр.); не дают возможности точного определения состава кластеров; а также потенциальных, еще только зарождающихся в регионе, кластеров.

Учитывает динамику развития элементов кластера (банки, организации экономической Метод анализа сдвигов (Shift-Share метод) Отражает эффект кластерного Не отражают роли институциональных численность регионального расположения элементов кластера (банки, организации видам Индексы Эллисона– Глейзера и Мареля– Седиллот Дает возможность определить предварительного перечня кластерного взаимодействия и систематизации полученной Метод экспертных существующих в кластере;

оценок Дает возможность отразить Отражает эффект кластерного Сложности получения информации численность В свою очередь качественные методы устраняют недостатки количественных методов, но только применение их не позволяет получить объективные выводы.

Среди количественных методов идентификации региональных экономических кластеров наиболее адекватны для российских условий коэффициенты локализации; метод анализа сдвигов (Shift-Share метод);

агломерационные индексы Эллисона–Глейзера (Ellison–Glaeser).

Возможно применение российскими исследователями таких качественных методов, как экспертные оценки и опросы представителей бизнеса и власти региона.

Для получения более точной картины необходимо как сочетание количественных и качественных методов, так и применение нескольких количественных методов одновременно.

Изучение современной зарубежной литературы, как наиболее продвинутой в развитии кластерной теории, позволяет установить некую методологию анализа региональных кластеров. При этом важно подчеркнуть, что простое перенесение зарубежных методов и принципов анализа на российскую почву не может дать адекватных результатов в силу определенной российской специфики, что позволяет сформировать авторский подход к методологии анализа кластеров.

Первый этап исследований: идентификация имеющихся в регионе кластеров.

Прежде всего надо понять, какие кластеры присутствуют в региональной экономике. Для этого может быть использована авторская методология выявления кластеров, применимая для идентификации кластеров в любом регионе Российской Федерации. Вкратце опишем ее.

Вначале следует определить, какие виды экономической деятельности могут быть отнесены к компонентам структуры кластеров с учетом торгуемых отраслей промышленности региона. Для этого целесообразно применить описанные выше широко используемые зарубежными авторами такие количественные методы, как коэффициенты локализации, анализ структурных сдвигов (Shift–Share анализ) и агломерационные индексы.

В соответствии с мировой практикой в качестве исходных данных для расчетов наиболее целесообразны показатели занятости. Самым подходящим представляется статистический показатель «среднесписочная численность работников (без внешних совместителей и работников несписочного состава)» по видам экономической деятельности.

Источником исходной информации является Центральная база статистических данных Федеральной службы государственной статистики России. В расчетах необходимо использовать указанный статистический показатель по видам экономической деятельности в соответствии с ОКВЭД 3-го и 4-го уровней.

Для определения кластеров требуется проведение расчетов коэффициентов локализации по каждому виду экономической деятельности 3-го и 4-го уровней ОКВЭД. В нашем исследовании мы установили пороговую величину коэффициента локализации, равную 1.

В результате проведенных расчетов требуется сделать выборку видов экономической деятельности, значения коэффициентов локализации которых оказались равными 1 и больше 1 два раза и более за исследуемый период. В выборку попадают виды экономической деятельности 3-го и 4-го уровней ОКВЭД, потенциально могущие быть включенными в состав региональных кластеров по критерию индекса локализации.

Далее в рамках использования Shift–Share анализа требуется рассчитать показатель регионального вклада (RS). Если RS по тому или иному виду экономической деятельности принимает положительное значение, значит, данный вид экономической деятельности входит в состав регионального кластера, поскольку демонстрирует высокую конкурентоспособность.