Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Экономические кластеры 13
1.1. Теоретические предпосылки кластерной концепции 14
1.2. Анализ связанных категорий и концепций 23
1.3. Основные характеристики и типы кластеров 46
Глава 2. Исследование деятельности кластеров: методические и прикладные аспекты 66
2.1. Подходы к идентификации и оценке деятельности кластеров 66
2 1.1 Подходы к идентификации кластеров 66
2.1.2. Оценка деятельности кластеров 70
2.1.3. Оценка реализации кластерной политики 77
2.1.4. Влияние кластерной политики на развитие территории.. 80
2.2. Исследование высокотехнологичных кластеров Новосибирска.. 85
2.2.1. Формирование и обработка информационной базы исследования 85
2.2.2. Краткая характеристика кластеров 91
2.2.3. Система взаимосвязей между показателями, факторами и их характеристиками 96
Глава 3. Моделирование результирующих показателей деятельности кластеров 122
3.1. Результаты деятельности кластеров 122
3.2. Методика моделирования 126
3 3. Факторный анализ переменных 128
3.4. Моделирование эффективности деятельности кластера 139
3.5. Факторы управления деятельностью кластеров 146
Заключение 159
Литература 164
Приложения 171
- Теоретические предпосылки кластерной концепции
- Анализ связанных категорий и концепций
- Подходы к идентификации и оценке деятельности кластеров
- Результаты деятельности кластеров
Введение к работе
Актуальность исследования. Начало третьего тысячелетия
характеризуется переходом общества на новый этап развития. Этот этап,
часто называемый постиндустриальным, информационным,
посткапиталистическим, обладает рядом особенностей, нашедшим свое отражение в трудах многих выдающихся исследователей социально-экономических трансформаций современности. В качестве его ключевых черт, как правило, упоминаются глобализация, нарушившая экономическую автономию государств, изменения в информационно-технологической среде, повлекшие за собой социальные изменения, изменения в процессе производства, а также, как их следствие, организационные трансформации.
Соответствующая этой новой организации общества экономика часто именуется «новой», «основанной на знаниях» или «обучающейся». В этой экономической системе успеха добиваются те организации, которые способны генерировать знания и эффективно обрабатывать информацию; адаптироваться к изменчивой глобальной экономике; быть достаточно гибкими, чтобы менять свои средства столь же быстро, как под воздействием культурных, технологических и институциональных изменений меняются цели, вводить инновации, так как последняя стала ключевым орудием конкурентной борьбы.
В подобных условиях наблюдается возрождение и пересмотр основ промышленной политики, которая стала существенно отличаться от доминировавших ранее моделей централизованного управления. Новый подход характеризуется возросшей ролью местных организаций в формировании стратегий территориального развития, существенной ориентацией на качество локальных конкурентных преимуществ и вниманием к региональным производственным системам. Основной целью этого нового вида промышленной политики является обеспечение конкурентоспособности национальной/региональной экономики.
Одной из возможных форм комплексе- и сетеобразования, а также
механизмом реализации новой промышленной и научно-технической
политики, эффективность которого подтверждается многочисленными
примерами успешной хозяйственной деятельности отдельных стран, а также
суб- и наднациональных образований, является создание экономических
кластеров. Кластеры выступают в качестве средства повышения
конкурентоспособности территорий, перехода к производственным
процессам с большей добавленной стоимостью, способствуют установлению
конструктивных взаимоотношений между предприятиями,
исследовательскими, образовательными, финансовыми учреждениями и органами власти. Возросший интерес к созданию технопарков, бизнес-инкубаторов, инновационно-технологических центров является ни чем иным как частью экономической политики, основывающейся на кластерах, так как создание подобного рода организаций призвано обеспечивать необходимую производственно-технологическую инфраструктуру для доступа предприятий (прежде всего малых) к производственным ресурсам.
Преимущество и новизна кластерного подхода заключаются в том, что он придает высокую значимость микроэкономической составляющей, а также территориальному и социальному аспектам экономического развития Кроме того, он предлагает эффективные инструменты для стимулирования регионального развития, которое проявляется в увеличении занятости, повышении конкурентоспособности региональных производственных систем, росте бюджетных доходов и др.
Однако, данное направление в экономической практике на постсоветском пространстве является мало изученным: отсутствует информация, позволяющая идентифицировать составляющие кластер объекты, не существует согласованной системы измерителей эффективности их деятельности, требуют доказательства утверждения о влиянии тех или иных внутренних и внешних параметров на успешность функционирования этой организационной формы регионального производства. По сути, требует
доказательства сам факт существования в российских условиях успешных кластеров.
Таким образом, потребность в разработке методов исследования,
оценки и моделирования эффективности функционирования экономических
кластеров определяет актуальность диссертации как в методическом, так и в
прикладном аспектах.
Теоретической основой диссертации выступают труды зарубежных и отечественных авторов в областях:
трансформации социально-экономических систем и организационных структур предприятий - М. Кастельс, Б. Мильнер, Э. Тоффлер, Л. Туроу и др.;
промышленной, региональной и научно-технической политики -Т. Андерсон, К. Багриновский, А. Варшавский, А Дынкин, X Надви, С. Розенфельд, П. Щедровицкий, М. Энрайт и др.;
промышленной интеграции и организации производительных сил -Б. Ашейм, М. Бандман, В. Малов, А. Маршалл, М. Портер, А. Скотт, В. Титов и др.;
идентификации и оценки деятельности кластеров - Э. Бергман, К. Кетельс, С. Рэй, Ф. Рэйнс, Э. Фезер и др. Методологическую основу работы составили методы сравнения,
анализа, синтеза, индукции и дедукции. Информационная база исследования формировалась преимущественно методом экспертных оценок,
также использовалась информация Федеральной службы государственной
статистики России. Обработка и изучение собранных данных
осуществлялись посредством методов корреляционного, дисперсионного,
факторного и регрессионного анализа, путем построения таксономических
показателей, с использованием возможностей статистического пакета SPSS и
электронных таблиц Excel.
Достоверность и обоснованность научных положений и выводов обеспечивается комплексным подходом к исследуемой проблеме; ссылками
на существующие теоретические и методические работы, посвященные исследованию экономических кластеров; адекватными методами сбора и обработки данных, характеризующих показатели деятельности высокотехнологичных предприятий г. Новосибирска, корректным использованием методов системного анализа и экономико-математического моделирования Обоснованность научных положений и результатов исследования подтверждается результатами практической проверки предложенных решений, о чем свидетельствуют справки об использовании результатов выполненного исследования.
Целью настоящего исследования является разработка методики и инструментария оценки эффективности функционирования кластеров как формы интеграции регионального производства, создающей условия для экономического роста и повышения конкурентоспособности промышленности. Достижение поставленной цели предполагало решение следующих задач:
1 исследовать теоретические модели пространственной интеграции
производства, выявить основные характеристики и отличительные
черты экономических кластеров;
2. проанализировать существующие подходы к идентификации
кластеров и оценке эффективности их деятельности;
3. разработать методики формирования и анализа информационной
базы для получения количественных оценок взаимосвязей факторов в региональных кластерах,
4. выявить факторы, оказывающие влияние на функционирование
кластеров, и оценить возможности управления ими;
5. предложить количественные модели оценки влияния факторов на
экономическую эффективность функционирования кластеров;
6. провести апробацию предложенных методических подходов к
исследованию сравнительной эффективности инновационных производственных кластеров г. Новосибирска.
Объект исследования - экономические кластеры как организационная форма пространственной концентрации (интеграции) производства.
Предметом исследования выступает система взаимосвязей между
внутренними и внешними факторами, обуславливающими эффективность
функционирования региональных производственных кластеров.
Научная новизна исследования заключается в:
обобщении теоретических основ кластерной теории, конкретизации понятия кластера, определении его положения в системе экономического знания и относительно подобных ему концепций промышленной агломерации и организации производственной деятельности;
обосновании подхода к оценке деятельности кластеров, наиболее приемлемого к использованию в условиях российской действительности на уровне отдельных территориальных единиц,
разработке и апробации методического подхода к формированию и
9 анализу информационной базы данных, характеризующих
разнообразные стороны функционирования региональных кластеров;
выявлении ключевых показателей успешной деятельности региональных кластеров и определении обуславливающих их факторов, измерении силы взаимосвязей между ними;
выделении управляемых параметров, воздействие на которые способно оказать влияние как на отдельные показатели работы региональных кластеров, так и на комплексный (интегральный) показатель конкурентоспособности кластеров;
комплексном исследовании условий внешнего окружения и внутреннего устройства высокотехнологичных кластеров г Новосибирска и практическом подтверждении преимуществ кластерной организации промышленности.
t Практическая значимость работы заключается в разработке и
апробации методики исследования и оценки деятельности региональных
производственных кластеров, позволяющей выявлять и измерять ключевые факторы их эффективного функционирования, обуславливаемые социально-экономическими условиями внешнего окружения и внутренней организации
* деятельности кластерообразующих предприятий. Результаты использования
предложенной методики могут оказаться полезными:
менеджменту отдельных предприятий при изучении внутренних и внешних связей организации, ее сильных и слабых сторон, оперативном управлении деятельностью компании, разработке стратегий развития бизнеса и т.д ;
ассоциациям, партнерствам и прочим объединениям предприятий при определении целей, задач и механизмов совместного развития, координации деятельности и др.;
органам власти различного уровня для прямого участия и косвенного регулирования деятельности региональных кластеров, при составлении планов социально-экономического развития
т территорий.
Совокупность результатов работы сводится к следующим основным положениям, выносимым на защиту:
1 В противовес широко распространенным в российской теории и практике диаметрально противоположным, ошибочным мнениям о том, что кластеры, с одной стороны, тождественны устоявшимся концепциям (например, отечественным территориально-производственным комплексам) и, с другой стороны, являются кардинально новой, универсальной теорией, применимой к любому виду хозяйственных задач, служащей панацеей от всех экономических проблем, в настоящей работе показывается, что кластеры представляют собой одну из возможных моделей
территориальной организации промышленного производства,
зачастую выступающей в качестве обобщающей формы относительно
других, и одновременно характеризующейся определенными особенностями и ограничениями.
2 По причине уникального и многогранного функционирования каждого отдельного кластера существует острая необходимость в разработке методического подхода, позволяющего не только оценивать результаты работы кластеров, но и выявлять ключевые составляющие их успеха, изучать внутреннюю структуру и процессы, протекающие в них. С этой целью в диссертации вводится и апробируется методика исследования деятельности кластеров, основанная на анализе системы эндогенных и экзогенных показателей, позволяющая обнаруживать и измерять взаимосвязи следующих уровней:
между отдельными характеристиками родственных факторов;
между различными факторами;
между факторными и результирующими признаками
На основании проведенного анализа доказывается обоснованность использования кластерного подхода к организации промышленности (в частности, региональной), делаются выводы об определяющем влиянии на эффективность жизнедеятельности кластеров таких факторов как: осуществляемые фирмами виды деятельности; целевые ресурсные, продуктовые рынки и уровень конкуренции на них, характеристики локально доступных ресурсов; коммерциализация разработок, созданных в бюджетной науке; доля занятых в исследованиях и разработках; обеспеченность площадями, взаимоотношения с властными структурами и др.
Разработанный в процессе исследования инструментарий позволил выявить наиболее привлекательные с управленческой точки зрения
(т.е. имеющие наибольший потенциал управления) группы факторов, воздействие на которые может оказать существенное влияние на результаты деятельности кластеров и образующих их ядра
* предприятий.
Реализация выводов и рекомендаций: методические и прикладные результаты исследования нашли применение при разработке обосновывающих материалов к программам развития ассоциаций наукоемкого бизнеса «СибАкадемИнновация» и «СибАкадемСофт»,
учитывались при управлении и организации деятельности Группы Компаний
«
«Центр Финансовых Технологий», использовались в исследованиях,
проводимых в соответствии с планом НИР ИЭОПП СО РАН по программе 34.1 «Влияние структурных и институциональных изменений в промышленности на динамику экономического развития, роль региональных факторов и особенности межотраслевых взаимодействий», проект 34.1 2 «Промышленное производство в регионах России- рыночные преобразования, стратегические приоритеты, экономический рост» (отчет «Экономические кластеры: идентификация и оценка деятельности», 2005г.)
Апробация работы. Основные результаты выполненной работы обсуждались и были отмечены дипломами на научно-практических конференциях «Актуальные проблемы социально-экономического развития: взгляд молодых ученых» в 2004г. и «Новые направления социально-экономического развития и инновации» в 2005г., методологических
* семинарах ИЭОПП СО РАН.
Публикации. По результатам исследования автором опубликованы 5 работ общим объемом 9,3 п л., в том числе 3 работы объемом 2,6 п л в рецензируемых изданиях, рекомендованных ВАКом (из них авторских - 1,2 п л).
Объем и структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав и заключения, изложенных на 163 страницах, содержит
31 таблицу, 41 рисунок, 4 приложения и список использованной литературы из 120 наименований.
Основное содержание работы
Первая глава посвящена задаче конкретизации понятия «кластер». С этой целью, на основании опыта зарубежных исследователей данного феномена, определяется ряд основных характеристик и типов кластеров. Для формирования целостного взгляда на понятийный аппарат кластерной теории и проведения границ между кластерами и часто смешиваемыми с ними понятиями, проводится обзор и анализ основных схожих с кластерами теоретических конструкций. На примерах предшествующих теорий, подобных и смежных концепций рассматриваются вопросы исторического формирования и содержательной концептуализации кластерной теории Результаты данной главы позволяют в первом приближении оценивать является ли потенциальный объект исследования (агломерация производственных предприятий) кластером и, следовательно, принимать решение о его пригодности в качестве предмета дальнейшего анализа
Во второй главе обобщается опыт идентификации и оценки деятельности кластеров, приводятся различные техники выявления кластеров и разнообразные направления оценки связанных с ними процессов, обосновывается система показателей, характеризующих их деятельность. На основании рассмотренных подходов и критериев оценки предлагается их наиболее приемлемое в российских условиях сочетание, образующее методику оценки деятельности региональных кластеров. Применение предложенной методики в настоящей главе (на примере двух высокотехнологичных кластеров Новосибирска) служит задаче исследования внутренней организации кластеров, заключающейся в обнаружении и измерении взаимосвязей между факторами успешной жизнедеятельности, их группами, а также между их отдельными характеристиками.
Третья глава исследования включает в себя сравнение эффективности функционирования кластеров и соответствующих отраслей российской
*
промышленности, позволяющее сделать вывод о преимуществах кластерной формы организации производства. Осуществленные факторный, корреляционный и регрессионный виды статистического анализа имеют своим следствием моделирование итоговых показателей (численности персонала, рентабельности и их изменений) деятельности кластеров и отдельных образующих их компаний. В целях наибольшей информативности и управленческой применимости моделирование указанных результирующих показателей осуществлялось в трех факторных пространствах: внутреннем, внешнем и объединенном, различных с точки зрения управления. В дальнейшем, выявленные в ходе анализа ключевые факторы успеха сформировали таксономические признаки, характеризующие положение кластеров и компаний в данных пространствах, позволяющие выявлять недостатки развития соответствующих сторон деятельности предприятий (и заключенный в них потенциал роста), обуславливающие необходимость управленческих воздействий
Теоретические предпосылки кластерной концепции
Концептуально, идея специализированной индустриальной локализации не нова. Несомненное влияние на появление и развитие теории кластеров оказали труды многих исследователей, работавших в различных областях экономической науки.
Так, можно выделить теории размещения производства Тюнена, Лаундхардта, Вебера, Леша и теории региональной специализации Смита, Рикардо, Хекшера и Олина, которые уделяли большое внимание факторам, объясняющим агломерацию различных секторов экономики в определенных областях, исследованию взаимосвязей между географической агломерацией и экономией от масштаба, специализации различных территорий на различных видах и этапах производственной деятельности.
Другая группа исследователей подчеркивает роль технологических изменений в промышленном развитии, изучает влияние рыночной структуры и конкуренции на инновационную способность экономических систем (Шумпетер, Эрроу, Нельсон и Уинтер).
Немаловажный вклад внесли представители институционализма (Вильямсон, Коуз, Нордхауз, Хайек), в своих исследованиях уделявшие внимание недостаткам информации, служащим помехой взаимовыгодным действиям, различиям между явным (кодируемым) и «скрытым» (tacit) знанием, фокусировавшимся на изучении влияния трансакционных издержек на преимущества различных организационных форм.
Портер пишет «Во многих случаях в литературе, в связи с определенными аспектами, наблюдалось осознание существования и важности феномена кластеров, в том числе исследовались полюса роста и структуры с прямыми и обратными связями, рассматривалась экономика агломераций, экономическая география, урбанизационная и региональная экономика, национальная инновационная система, региональная наука, индустриальные районы и социальные структуры» [113, стр. 215].
Несомненно, наиболее существенный вклад, оказавший впоследствии решающее воздействие на развитие кластеров и смежных с ними концепций, был сделан в конце девятнадцатого столетия А. Маршаллом, который, основываясь на положениях А. Смита о преимуществах специализации, включил в свои "Принципы экономической науки" главу о "Концентрации специализированных производств в отдельных районах" [108]. Он характеризовал такие концентрации в терминах триады внешних экономии {External Economies):
1 доступностью необходимого квалифицированного труда; 2. ростом поддерживающих и вспомогательных отраслей; 3 специализацией различных фирм на разных стадиях и сегментах производственного процесса.
Маршалл делает заключение о взаимосвязи между совместным расположением фирм и их экономической эффективностью, поскольку фирмы будут группироваться в целях извлечения прибылей от положительных экстерналий, характерных для данной местности. Подобные "...сгустки межотраслевых взаимосвязей, демонстрирующие устойчивую стабильность во времени", по определению Becattini [47, стр. 15], он именует индустриальными районами, хотя, фактически, и не концентрирует внимание на этом термине, прочно вошедшем в понятийный аппарат значительно позднее, в связи с исследованиями промышленных районов "Третьей Италии".
В середине XX столетия взаимосвязанность регионального пространства, экономических агентов и инноваций получили освещение в работе Ф. Перру «Экономическое пространство: теория и применение» (1950), в которой автор привлекает внимание к региональному развитию своей концепцией «полюсов роста». В ее основе лежит открытый Перру эффект доминирования, который показывает, что для понимания экономического роста, необходимо сосредоточиться на роли «движущих отраслей», т.е. таких отраслей, которые доминируют в силу своего размера, большой рыночной силы или роли ведущего производителя инноваций.
Движущие отрасли (или даже отдельные фирмы) представляют собой «полюса роста», которые привлекают, фокусируют и направляют разнообразные экономические ресурсы. Таким образом, под полюсами роста понимаются компактно размещенные и динамично развивающиеся отрасли или предприятия, которые порождают цепную реакцию возникновения и роста промышленных центров.
Теория полюсов роста получила свое развитие в трудах Ж. Будвиля - о региональных полюсах роста, и П. Потье - об осях развития [97, стр. 87]. Созвучными данной концепции являются также теории «взаимной и кумулятивной обусловленности» Г. Мюрдаля и «прямой и обратной связи» А. Хиршмана. [90]
Теория полюсов роста была положена в основу региональных программ развития многих стран. Однако, в силу постулируемой в ней центральной роли государственного регулирования и все большему отказу от директивного управления на практике, к середине 70-х эта теория стала подвергаться острой критике, особенно в плане своей применимости к развивающимся странам, поскольку оказалось, что идеи развития, воплощенные в наиболее развитых регионах земного шара, не всегда приемлемы в условиях менее успешных территорий.
Анализ связанных категорий и концепций
Обучающиеся экономики и регионы
Термином «обучающийся регион» (или экономика) часто подменяют понятие кластера. Однако он, как и сети, служит лишь описанию одной из характерных сторон кластерной организации промышленности.
Lundvall, В.-А and Borras, S. [49, стр. 29], а также эксперты Организации Экономического Сотрудничества и Развития [62] определяют обучающуюся экономику как «такую экономику, где способность к обучению имеет решающее значение для экономического успеха индивидуумов, компаний, регионов и стран. Термин «обучающаяся» в этом смысле относится не только к овладевайте» информацией и доступу к ее источникам, но и к развитию новых областей компетенции и трудовых навыков». Lundvall, В.-А. and Johnson, В. [46] используют концепцию «обучающейся экономики», когда ссылаются на современную постфордистскую экономику (т е. экономику с доминирующей технико экономической парадигмой, связанной с информационно коммуникационными технологиями в сочетании со способами гибкого производства), где знания и обучение являются ключевыми факторами конкурентоспособности.
Преимущества обучающихся экономик определяются обменом знаниями, информацией и опытом. Особое внимание уделяется «скрытому»
знанию, квалификации институтов, фирм, людей (Lundvall, Saxenian, Roelandt and den Hertog). В концепции обучающейся экономики обучение является даже более важным для создания конкурентоспособности, чем знание «... что поистине значимо для успешности экономики - это способность обучаться, а не создавать запас знаний» [49, стр. 35].
На основании концепции обучающейся экономики возникла концепция обучающегося региона. «В эру глобального, основанного на знаниях капитализма, регионы предстают как основа для обучения и создания знаний, в силу чего, эти регионы, именуемые "обучающимися", являются все более важным источником инноваций и экономического роста». Обучающиеся регионы «...действуют как накопители и хранилища идей и знаний, обеспечивают поддержку окружающей среды и инфраструктуры, усиливающих потоки знаний, идей и обучения. Обучающиеся регионы являются все более важным источником инноваций и экономического роста, двигателем глобализации» [34, стр. 528].
Эта все более важная роль региона основывается на «некоммерческих (untraded) взаимозависимостях», имеющих «форму договоренностей, неформальных привычек и правил, которые координируют экономических агентов в условиях неопределенности».[87, стр. 5]. Эти некоммерческие взаимозависимости составляют обусловленные территорией производственные активы и являются основой для «сравнительных» преимуществ региона. Они включают "скрытое" знание и непосредственные контакты, формальные и неформальные сети, качество местных институтов, институциональную плотность, давно устоявшиеся привычки и нормы, договоренности о коммуникациях и взаимодействиях и т.п.
Основы обучающихся экономик и регионов подчеркивают интерактивную и коллективную природу процесса обучения. Коллективное обучение есть процесс динамического и кумулятивного создания знаний, который благодаря своему интерактивному характеру, обладает значительными синергетическими возможностями [36]. Синергетические преимущества возникают как следствие переливов знаний и возрастающего доверия в процессе коллективного обучения. В создание нового знания включатся интенсивный процесс взаимодействий.
Индустриальные районы (ИР)- самое известное и, пожалуй, наиболее близкое по смыслу понятие, особенно часто используемое в качестве полного синонима «кластеров». Этой теме посвящено множество работ, анализ которых позволяет более глубоко заглянуть в суть кластеров и связанных с их деятельностью процессов.
Теория ИР (Marshall, Piore and Sabel, Beccatini, Pyke and Sengenberger и др.) базируется на открытии в 1776 году А. Смитом выгод от специализации. «Индустриальные районы являются географически определенными системами, характеризующимися большим числом фирм, функционирующих на различных стадиях и в различных режимах производства однородного продукта Отличительной чертой ИР выступает то, что большая часть образующих их фирм малого или очень малого размера ... различные районы специализируются на разных продуктах различной степени сложности и конечными потребителями ... они предстают уникальной общностью, социальной и экономической системой ... фундаментальную роль играют различные формы кооперации среди фирм - членов сообщества» [69, стр. 16-17].
Наиболее важными характеристиками ИР Маршалла являются: присутствие небольших, высокоспециализированных фирм, преимущественно местного происхождения; существенные объемы сделок между контрагентами в пределах этих районов; высокая степень кооперации между фирмами внутри района; невысокая экономическая активность между фирмами района и фирмами вне его; общие источники финансов, технической экспертизы и бизнес-услуг для всех фирм в пределах района;
Подходы к идентификации и оценке деятельности кластеров
Следует отметить, что не существует единой методологии для идентификации и картографирования кластеров, опирающейся на ключевые измерители и процедуры, с помощью которых можно определять географические границы кластеров и их специфические параметры (эффективность, конкурентоспособность, инновационность и др.) «Различные страны и регионы склонны определять кластеры множеством специальных путей, используя широкое разнообразие исследовательских техник и критериев» [24]. Существующие подходы носят, преимущественно, эмпирический характер и значительно варьируют. Большинство известных методик исходят, по существу, из двух основных подходов к выделению кластеров. В первом, который условно можно назвать «сверху - вниз», используется принцип идентификации кластера, основывающийся на отраслевой принадлежности его участников и использующий для обнаружения региональных кластеров общенациональный образец, т.е. ищутся пространственные локализации производства, ориентированные на специфический вид экономической деятельности. Второй подход использует методику, условно называемую «снизу - вверх», где кластеры идентифицируются на конкретно выбранной территории, исходя из присутствия внутри нее локальных отраслей-лидеров Все другие подходы к определению экономических кластеров, так или иначе, варьируют между двумя упомянутыми.
Эти два различных методических подхода к выделению индустриальных кластеров могут привести к разным стратегиям их идентификации на практике. Каждый подход имеет свои сильные и слабые стороны. Например, одним из преимуществ подхода «сверху - вниз» является то, что могут быть определены бреши в цепочке поставщиков на региональном уровне, поскольку для определения регионального кластера используется национальный эталон. Эти пробелы могут представлять скрытые резервы для регионального роста [71, стр. 8]
Однако, методики, исходящие из принципа «сверху - вниз» не лишены недостатков. Использование национальной экономики в качестве эталона опирается на допущение, что региональные и национальные модели производственных технологий, производительности труда и потребления идентичны. А это не совсем правильно, особенно в тех случаях, когда регион специализируется на особой продуктовой цепочке. В результате, развитие кластеров национального образца и их использование как эталона для идентификации высоко специализированных региональных кластеров, может не привести к желаемым результатам.
Существует множество инструментов, пригодных для практического решения задачи идентификации кластеров, от простых измерений специализации (например, посредством коэффициентов локализации) до процедур, основанных на анализе матриц межотраслевого баланса.
Bergman и Feser [13], а также эксперты Организации Экономического Сотрудничества и Развития (ОЭСР), выделяют две основные группы методов исследования кластеров: 1. микроориентированные (микроуровневые) методы; 2. методы межотраслевого кластерного анализа.
Первую группу методов они считают пригодной для ситуации, когда в регионах выделяются ведущие отрасли, но не известны механизмы, позволяющие отдельным фирмам усилить свои конкурентные преимущества в рамках взаимодействия с другими предприятиями внутри данных отраслей.
Вторая группа методов применима в менее определенной ситуации, например, когда регионы хотят определить пока еще отчетливо не сформировавшиеся механизмы взаимодействия и потенциальные альянсы между хорошо известными основными отраслями и отраслями, пока еще развитыми недостаточно. Эти методы могут быть полезны и в ситуации практически полной неопределенности.
В микроуровневых подходах, кластеры определяются как группа фирм, которые производят подобные изделия (то есть отрасли промышленности), и между которыми происходят формальные и неформальные взаимодействия. Кластеры характеризуются цепочками поставщиков и потребителей, однако, объяснение формирования добавленной стоимости в таких цепочках менее актуально для идентификации кластера, чем характеристика взаимосвязей. Микроуровневые исследования, вероятно, являются наиболее распространенным приемом анализа индустриальных кластеров (например, исследования индустриальных районов по всему миру).
Такие исследования позволяют обнаруживать потоки продукции и услуг, имеющих место среди фирм сектора, находящегося в фиксированных, достаточно узких географических границах, хотя их проведение является весьма трудоемким занятием (например, локальные опросы, Delphi методы, фокус - группы и т.д.).
Результаты деятельности кластеров
В 2002 г. средняя численность персонала в IT-компаниях была приблизительно в два раза меньше и составляла 23 человека6 против 46 человек в PR-кластере. К 2004 г. IT-фирмы значительно увеличили свои размеры (средняя численность персонала - 44 человека), в то время как инновационные компании не только не увеличили, но и несколько сократили численность - до 43 человек в среднем по выборке. Средние темпы роста численности в ГГ-кластере составляют 1,38, а в PR-кластере - 1,04 и демонстрируют статистически значимые различия (уровень значимости однофакторного дисперсионного анализа составляет 0,001).
Средняя рентабельность PR-компаний за 2002, 2003 и 2004 гг в составила соответственно 1,21; 1,20 и 1,24, несколько увеличившись (после незначительного спада в 2003 году). Аналогичные показатели по 1Т-кластеру равны 1,16; 1,15 и 1,14, т.е. на лицо постоянное незначительное снижение рентабельности IT-компаний. Темпы изменения рентабельности для IT- и PR-компаний приблизительно равны и составляют соответственно 0,994 и 0,985. Следовательно, и средняя рентабельность, и темпы изменения рентабельности в обоих кластерах не продемонстрировали сколь-нибудь 9 значимых различий. Величины наблюдаемых в кластерах темпов изменения рентабельности меньше единицы, что можно объяснить соответствующими этапами развития отраслей, а также более высокими темпами роста цен на факторы производства (по сравнению с ростом цен на продукцию участников кластеров).
Следует заметить, что рентабельность компаний (в особенности таких трудоемких как в сфере IT) не является показателем, в полной мере характеризующим эффективность функционирования. В силу большей доли заработной платы в структуре себестоимости продукции у IT-компаний (до 80%)8, показателем, наиболее полно отражающим успешность ведения бизнеса, является добавленная стоимость. Полученные в результате опроса данные позволяют дать приблизительные нижние оценки средней добавленной стоимости (без учета амортизации), выраженные относительно себестоимости, по каждому кластеру. Это отношение добавленной стоимости к себестоимости продукции в 2004 году для инновационно-производственных фирм составило 0,59, а для IT-компаний - 0,78.
IT-компании отличаются более высокими темпами роста выручки за период 2001-2004 годы: 1,35 против 1,24 у PR-фирм. Эти темпы демонстрируют статистически значимые различия (при двустороннем доверительном интервале 10%). При этом, изменение выручки в 1Т-кластере за 2004 год составило 1,53, а в PR-кластере рост выручки за последний год совпадает со среднегодовым темпом за четыре года и равняется 1,24.
Средняя доля экспортируемой продукции для предприятий 1Т-кластера составляла в 2002, 2003 и 2004 годах соответственно 47; 46 и 44%, незначительно снижаясь, что можно объяснить растущей привлекательностью внутреннего рынка. PR-компании в аналогичные периоды времени имели доли экспорта 16,9; 18,8 и 23,3%, демонстрируя тенденцию к увеличению. При этом, темпы изменения доли экспорта в общем объеме продукции различаются значимо при двустороннем доверительном 5% интервале и составляют для PR-компаний 1,03 и для IT-компаний 0,96.
Следующим шагом в исследовании кластеров является построение регрессионных зависимостей, позволяющих оценить влияние совокупности факторов на эффективность функционирования отдельных компаний и кластеров в целом (в терминах численности занятых, рентабельности и их изменений), а также возможностей управления эффективностью функционирования кластеров. При построении уравнений множественной регрессии основным этапом является отбор наиболее существенных признаков, воздействующих на результат. Этот этап проводится на основе качественного, теоретического анализа в сочетании с использованием количественных процедур и, обычно, включает две стадии:
на основании содержательного анализа намечается круг факторов, теоретически существенно влияющих на результирующий признак (этот этап подробно описан в разделе 2.1.);
качественный анализ дополняется количественными оценками, позволяющими отобрать статистически существенные факторы (разделы 2.2. и 3.2).
Небольшой размер выборки, наряду с широким рядом исследуемых переменных, требует предварительной редукции факторов, в связи с чем была осуществлена следующая последовательность статистических приемов анализа данных:
1. факторный анализ, для выбора наиболее значимых переменных, формирующих обобщающий показатель;
2. корреляционный анализ, в целях определения факторных переменных, непосредственно связанных с результирующими показателями, и исключения факторных признаков, тесно связанных между собой (выявление мультиколлинеарных переменных);
3. формирование множества независимых факторов для построения регрессионных уравнений путем использования результатов корреляционного и факторного анализов;
4. построение уравнений регрессии, как для обобщенного пространства факторов, так и для их внутреннего и внешнего подмножеств
Ограниченность объема выборки обусловила тот факт, что поставленная цель и отдельные этапы по ее достижению реализовывались на полной выборке наукоемких компаний (без разделения на кластеры информационных технологий и инновационно-производственный). Правомерность такого подхода основывается на том, что оба кластера относятся к высокотехнологичному сектору экономики, и, следовательно, могут рассматриваться как единый кластер наукоемких компаний (при более высоком уровне агрегирования). Дополнительным аргументом в пользу данного допущения является небольшое количество различий, демонстрируемых фирмами обоих кластеров в процессе проводимого ранее анализа критерия%г по отдельным факторам.
Эффект разделения компаний на информационно-технологические и инновационно-производственные учитывался в регрессионном анализе с помощью введения инструментальной {dummy) переменной, принимающей значение 0 для IT-компаний и 1 - для PR-фирм.
