Содержание к диссертации
Введение
1. Теоретические и методические положения кластерного подхода к развитию региональной экономики 9
1.1. Сущность кластера как комплексного элемента региональной экономики 9
1.2. Оценка применения кластерного подхода в российских регионах 26
1.3. Характеристика региональной кластерной политики Санкт-Петербурга 36
Выводы по главе 1 48
2. Методологические подходы к идентификации отраслевых кластерных групп региональной экономики 49
2.1. Анализ существующих подходов к идентификации региональных кластеров 49
2.2. Методология выявления кластеров в системе региональной экономики 53
2.3. Разработка алгоритма идентификации развитых отраслевых кластерных групп региона 63
Выводы по главе 2 71
3. Научно-практические рекомендации по идентификации значимых кластерных групп в региональной экономике Санкт-Петербурга 73
3.1. Идентификация и анализ значимых кластерных групп города Санкт-Петербурга 73
3.2. Анализ динамики экономического состояния отраслей развитых кластерных групп Санкт-Петербурга
3.3. Рекомендации по корректированию региональной кластерной политики Санкт-Петербурга в соответствии с результатами идентификации 107
Выводы по главе 3 116
Заключение 118
Список используемых источников
- Оценка применения кластерного подхода в российских регионах
- Методология выявления кластеров в системе региональной экономики
- Анализ динамики экономического состояния отраслей развитых кластерных групп Санкт-Петербурга
- Рекомендации по корректированию региональной кластерной политики Санкт-Петербурга в соответствии с результатами идентификации
Оценка применения кластерного подхода в российских регионах
Истоки кластерного подхода были заложены в трудах английского экономиста Альфреда Маршалла. В «Принципах экономической науки» [194] он вводит понятие промышленного (индустриального) района - формы организации производства, основанной на географической концентрации фирм одной отрасли, применяющейся в индустриальных городах Англии.
Понятие кластера было введено в экономическую теорию американским экономистом Майклом Портером [117, 199]. Он определяет кластер как группу географически соседствующих взаимосвязанных компаний и связанных с ними организаций, действующих в определенной сфере и характеризующихся общностью деятельности и взаимодополняющих друг друга. По его мнению, географические масштабы кластера могут варьироваться от одного города или штата до страны или даже ряда соседствующих стран.
В целом различаются 3 широких определения кластеров, которые взяты за основу в дальнейшем исследовании, каждое из них подчёркивает основную черту его функционирования [163]: это регионально ограниченные формы экономической активности внутри родственных секторов, обычно привязанные к тем или иным научным учреждениям (НИИ, университетам и т. д.). это вертикальные производственные цепочки; довольно узко определенные секторы, в которых смежные этапы производственного процесса образуют ядро кластера (например, цепочка «поставщик - производитель -сбытовик - клиент»). В эту же категорию попадают сети, формирующиеся вокруг головных фирм. - это отрасли промышленности, определенные на высоком уровне агрегации, например «химический кластер» или совокупности секторов на еще более высоком уровне агрегации, например «агропромышленный кластер».
С позиции системного подхода кластер - это совокупность субъектов хозяйственной деятельности взаимосвязанных различных отраслей, объединенных в единую организационную структуру, элементы которой находятся во взаимосвязи и взаимозависимости, совместно функционируют с определенной целью. Для того, чтобы хозяйствующие субъекты формировали технологические цепочки взаимодействий на стратегическую перспективу, требуются вложения долгосрочного характера, при этом такие цепочки строятся на основе самоорганизации при наличии соответствующих условий и предпосылок во внешней и внутренней среде потенциального кластера. Устойчивые взаимодействия предприятий, создающие систему функционирования, возможны только при условии приобретения взаимной выгоды [89].
Обычно выделяют следующие признаки кластеров [44]: - сильные конкурентные позиции на внешних рынках, широкие возможности экспорта за пределы локального размещения (индикаторами могут выступать относительно более высокий объём экспорта продукции, производительности); благоприятные территориальные условия, определяемые: преимуществами географического положения, наличием запасов сырья и его доступности, развитостью транспортной инфраструктуры, соответствующей потребностям кластера научно-образовательной системы, наличием необходимых трудовых ресурсов, развитостью сферы услуг и др. (одним из индикаторов может быть величина привлечённых прямых инвестиций); - возможности географической концентрации, обеспечивающих близость предприятий для организации взаимодействий (индикаторы - показатели специализации промышленности региона); - количество участников, способных привести к возникновению эффекта кластерного взаимодействия (индикаторы - показатели занятости в организациях кластера); - широко развитая система взаимодействий между участниками кластера, основанная на взаимовыгодном сотрудничестве, в том числе с предприятиями, обслуживающими потребности кластера (образовательными организациями, торговыми посредниками и др.).
В качестве участников кластера могут выступать: - 1 - хозяйствующие субъекты, обеспечивающие специализацию (профильность) кластера; 2 - хозяйствующие субъекты, обслуживающие потребности предприятий кластера (поставляющие продукцию или оказывающие услуги предприятиям группы 1); - 3 - инфраструктурные предприятия (транспортные, энергетические предприятия, предприятия связи и др.); - 4 - организации, обеспечивающие процесс производственной деятельности и движение капитала (страхование, банковская деятельность, логистические центры и предприятия, аудит, консалтинг и др.); 5 - организации, обеспечивающие человеческий капитал и инновационную деятельность (научно-образовательные организации, технопарки, венчурные фонды и др.); - 6 - организации, обеспечивающие саморегулирование (общественные некоммерческие организации, торгово-промышленные палаты) [10].
Исследование структуры кластеров показал, что в составе промышленного кластера можно выделить три основных элемента: ядро, производственную инфраструктуру и бизнес-инфраструктуру [36]. Подробно состав каждого из основных элементов представлен на рис. 1.1.
С позиций конкурентных преимуществ кластера у каждого элемента своя роль. «Имидж» кластера определяют базовые фирмы, производящие ключевые виды продукции, востребованной для экспорта за пределы региона. Предприятия, сотрудничающие с ними, влияют на качество и конкурентоспособность партнёров, но гораздо меньше известны во внешней среде. В то же время, поставщики и обслуживающие фирмы в значительной степени влияют на эффективность и потенциальные возможности кластера.
Методология выявления кластеров в системе региональной экономики
Смысл «эталонных» кластеров заключается в определении видов экономической деятельности, наиболее часто располагающихся вблизи друг друга, а, следовательно, обладающих эффектом комплементарности. Поскольку «степень, в которой отрасли фактически солокализуются в пространстве, свидетельствует о важности локальных межотраслевых контактов» [185], если между двумя и более отраслями наблюдается пространственная близость, она будет служить взаимному усилению отраслей специализации кластера.
Как следствие, основными приложениями кластерных «эталонов» на практике являются первоначальная идентификация кластеров (как правило, региональных) и предварительный анализ их структуры, что особенно полезно при первичном ознакомлении с особенностями экономики региона.
Подходы к идентификации кластеров «сверху», учитывая две неизменные характеристики кластеров - функциональную связанность и географическую близость, - предполагают наличие двух типов: 1. Функциональный ориентирован на идентификацию кластеров промышленного назначения. 2. Пространственный ориентирован на идентификацию географических кластеров.
Идентификация кластеров промышленного назначения непосредственно связана с анализом межотраслевого баланса предприятий, включая оценку табличных значений «затраты-выпуск». Оценка табличных значений «затраты-выпуск» используется наиболее часто. Данный метод идентификации кластеров исследован рядом зарубежных учёных (W. Isard, Е. Schooler, J. Campbell, Н.
Roepke, S. Czamanski, P. Slater) и давно доказал свою продуктивность. Метод «затраты-выпуск» основан на: критерии максимизации межотраслевых связей, в котором исключаются из рассмотрения слабые связи; определении того, насколько подобны (схожи) продуктовые потоки, являющиеся для отрасли входящими и исходящими; теории графов.
Пространственная связность отраслей (секторов) является менее распространённым подходом при идентификации кластеров, несмотря на то, что появился в экономической литературе в одно время с промышленным подходом. Пространственный подход подразумевает, прежде всего, идентификацию кластеров на мезо-, микроуровне. При проведении одноотраслевой оценки (простейший случай идентификации кластера) в регионе производится расчёт коэффициента локализации, что говорит о конкретной специализации территории и, как предполагается, относительной конкурентоспособности исследуемого сектора (отрасли) региональной экономики. Вместе с тем, недопустимо ограничиваться только коэффициентом локализации. Для получения полной картины идентификации кластера (кластерной группы) необходим структурный и институциональный анализ отрасли региональной экономики.
Отдельно примем во внимание, что абсолютное большинство методов оценки пространственной близости отраслей (межотраслевых кластерных групп) основано на использовании корреляционного анализа (определяются коэффициенты парной корреляции исходя из определённого набора показателей деятельности предприятий отрасли). При этом чаще всего используются показатели занятости и их производные. Отметим, что любые методы, которые основаны на расчёте коэффициента корреляции, обладают существенным недостатком: они очень чувствительны к фактическим административным границам региона. Вместе с тем, как известно, одни кластеры могут носить межрегиональный характер, другие - размещаться в границах одного региона (субрегиональные кластеры).
Микроуровневые кластеры (кластеры предприятий). Решение проблемы региональных границ было важно для более эффективного использования методов пространственной близости с применением коэффициента локализации. Так, В. Ripley обосновал методический подход, который был основан на оценке пространственной концентрации хозяйствующих субъектов. Данное направление было развито другими учёными (например, Marcon Е., Puech F.), предложившими его модификации [196].
Рассмотренные методы стали называть дистанционными, так как они были основаны на измерении расстояния между хозяйствующими субъектами и применялись как для отраслевых, так и межотраслевых кластеров. Главным критерием максимизации здесь выступила удельная плотность хозяйствующих субъектов на единицу площади. При этом кластером стали считать ограниченную область, где присутствует максимальная плотность специализированных предприятий [91].
Большинство специалистов придерживается мнения о том, что наиболее правильно идентифицировать кластеры «сверху» путём использования синтетического подхода, то есть, сочетания двух подходов - пространственного и промышленного. Представители Гарвардской школы бизнеса, прежде всего, М. Портер, использует данный синтетический подход, который признан классическим и широко применяется специалистами других стран [98].
Методика идентификации кластера (кластерных групп) М. Портера включает ряд последовательных этапов, которые охарактеризованы ниже согласно [199].
Первый шаг - деление исследуемой территории на регионы. В качестве такой территории в работе М. Портера рассматриваются отдельные штаты США. В соответствии с целью исследования регионами могут выступать любые территории: штаты, графства, земли и др.
Основой идентификации хозяйственных агломераций выступает метод распределения занятости по отраслям на территории.
Первый шаг - все сектора (отрасли) группируются по трём видам: отрасли местной экономики, в которых занятость пропорциональна численности населения. Главной особенностью отраслей местной экономики выступает их ориентированность на внутренний (местный) спрос населения и предприятий (здравоохранение, бытовой сервис, торговля и общественное питание, образование и др.) добывающие и перерабатывающие отрасли экономики, где занятость концентрируется, главным образом, местах наличия полезных ископаемых (нефть, газ, уголь, лес). Для таких отраслей характерна конкуренция как на внутреннем, так и на внешнем рынке. базовые отрасли экономики, где занятость связана с множеством факторов, которые определяют конкурентоспособность территории (машиностроение, автомобильная сборка и др.). Такие отрасли связаны с международной и межрегиональной торговлей.
Второй шаг включает идентификацию отраслей (секторов). По мнению большинства исследователей [191; 193; 199] идентификация секторов отраслевой направленности не представляет особой сложности. Однако выявление базовых отраслей и отраслей местной экономики в практической деятельности требует выработки дополнительных критериев оценки [193]. Отрасли базовой экономики имеют следующие три характеристики:
Анализ динамики экономического состояния отраслей развитых кластерных групп Санкт-Петербурга
Лидерами по показателю экономической эффективности являются кластерные группы: «Информационные технологии», «Научно исследовательская деятельность». Это означает, что предприятия данных кластерных групп в городе Санкт-Петербург имеет наибольшую экономическую эффективность, в сравнении с аналогичными предприятиями в других субъектах Северо-Западного ФО., т.е. предприятия отраслей, входящих в данные группы демонстрируют наибольший уровень прибыли заработной платы и инвестиционной активности в сравнении с аналогичными предприятиями субъектов Северо-Западного ФО. «Догоняют» лидирующие группы: «Биофармацевтика», «Аналитические инструменты», «Аэрокосмическая техника». Наименьшие результаты демонстрирует группа «Торговля», т.е. предприятия Санкт-Петербурга, входящие в данную кластерную группу, прежде всего, заметно отстают по показателю «Среднемесячная заработная плата» от аналогичных предприятий субъектов Северо-Западного ФО.
Таким образом, в ходе исследования были выявлены 9 значимых кластерных групп Санкт-Петербурга, представленные на рис.3.10, которые характеризуют кластерную структуру региона. На основании данных 2012 г. по статистике численности занятых и отгруженной продукции, было рассчитано, что данные группы превалируют в экономике города Санкт-Петербурга в сравнении с отраслевой структурой регионов Северо 93
Западного ФО. Группы «Биофармацевтика», «Аналитические инструменты» и «Коммуникационное оборудование» являются самыми уникальными в городе, т.е. данные группы практически не представлены других субъектах Северо-Западного ФО.
Однако, не смотря на то, что все 9 групп значимы в городе, они находятся на разных уровнях своего развития. Лидером развитых групп является кластерная группа «Биофармацевтика». Данная группа характеризуется самым высоким значениями значимости, т.е. кластер имеет максимальное количество «звезд» по статистике занятости и по статистике отгруженной продукции - это означает, что доля занятости (отгруженной продукции) кластера Санкт-Петербурга в общей занятости (отгруженной продукции) во всех кластерных группах в Северо-Западного ФО, а также в общей занятости в Санкт-Петербурге, максимально высокая по сравнению с аналогичными показателями данного кластера в субъектах Северо-Западного ФО. Это свидетельствует о том, что данный кластер превалирует в экономике города и Северо-Западного региона по данным показателям. Кластер «Био фармацевтика» также является наиболее редким для других субъектов Северо-Западного ФО. Группа также лидирует по показателю связанности, т.е. виды деятельности, входящие в данную группу входят также и в максимальное число других кластерных групп. Предприятия кластера характеризуются максимальным уровнем прибыли, заработной платы и инвестиционной активности. Таким образом, можно утверждать что кластер «Биофармацевтика» значим в городе Санкт-Петербурге, а также является наиболее экономически развитым.
Данные высокотехнологичные и наукоемкие группы тесно связаны между собой и могут образовывать одну мета кластерную группу. Государственная поддержка развития одной из таких групп, будет оказывать влияние, как на саму группу, так и на другие значимые кластерные группы Санкт-Петербурга.
Далее следуют группы: «Аэрокосмическая техника», «Торговля». Группа «Аэрокосмическая техника» характеризуется самым низким значением показателя значимости, т.е. кластер имеет 2 «звезды» по статистике занятости и лишь 1 «звезду» по статистике отгруженной продукции - это означает, что данный кластер не превалирует в экономике города в сравнении с «кластерной» структурой Северо-Западного ФО.
Кластерная группа «Торговля» заметно отстает от «пятерки» лидеров по уровню развития. Группа характеризуется достаточно низкими значениями показателей связанности и эффективности, а это значит, что данная группа имеет меньшее количество отраслей, входящих в другие значимые кластеры, а также предприятия кластера характеризуются меньшим уровнем экономической эффективности.
Низкий показатель развития кластерных групп «Кожаные изделия», «Пластмассы» объясняется, прежде всего, низким уровнем связанности, также эти группы характеризуются относительно низким уровнем заработной платы, прибыли и инвестиционной активности предприятий, входящих в них.
Главным недостатком проведенного исследования является то, что результаты анализа кластерной структуры Санкт-Петербурга являются статичным - по данным за 2012 г. Однако большинство выявленных кластеров являются высокотехнологичными и представляют собой динамично развивающиеся агломерации инновационных видов деятельности. Для повышения обоснованности разрабатываемых по результатам проведенного анализа мероприятий региональной кластерной политики предлагается провести динамический анализ экономического состояния отраслей, входящих в развитые кластерные группы региона.
Для оценки состояния отраслей, входящих в выявленные значимые кластеры, рассчитывались цепные индексы роста по годам по показателям: «Прибыль от продаж», «Долгосрочные инвестиции», «Наличие основных производственных фондов по полной учетной стоимости на конец года», «Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата на 1 сотрудника», «Численность занятых в экономике» за 2005-2012 г.
Динамике присваивалась степень: слабый, умеренный, значительный. Она рассчитывалась путем выявления максимального и минимального значения темпа по каждому из выбранных показателей в разрезе отраслей. Данная совокупность делилась на 3 равных части для выявления критериев степени.
Расчеты представлены в табл. 3.7 по кластеру «Биофармацевтика». Расчетные таблицы по остальным кластерам представлены в приложении 6. Таблица 3.7. Расчет темпов роста по показателям отраслей кластера «Био фармацевтика»
Кластер «Аналитические инструменты» (см. табл. 6.2 приложение 6) демонстрирует отрицательную динамику по показателям «Численность занятых», «Наличие основных фондов». Однако, по показателям «Прибыль от продаж», «Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата» большая часть отраслей кластера демонстрирует рост. Одни из основных отраслей кластера, которые могут являться его ядром: «Производство приборов и инструментов для измерений, контроля, испытаний, навигации, управления и прочих целей», «Производство оптических приборов, фото- и кинооборудования» показывают очень слабое падение по динамики основных фондов и численности занятых в отрасли.
Рекомендации по корректированию региональной кластерной политики Санкт-Петербурга в соответствии с результатами идентификации
Выделка и крашение меха; производство меховых изделий. Для реализации дальнейших этапов кластерной политики в Санкт-Петербурге необходим комплекс мероприятий, включающий в себя: - корректировку существующего перечня приоритетных кластеров, - разработку стратегий развития выявленных значимых кластеров; - корректировку мероприятий экономической политики с учетом приоритетов развития кластеров; - разработку системы поддержки развития кластеров, включающую поддержку «отстающих» инфраструктурных отраслей кластеров, а также стимулирование развития недостающих элементов кластеров; - совершенствование нормативно-законодательного регулирования деятельности кластеров; - разработку системы модернизации технологического оборудования предприятий кластеров; - стимулирование инновационной активности предприятий; - поддержку развития малого и среднего бизнеса; - подготовку кадров; - привлечение инвестиций; - развитие транспортной и энергетической инфраструктуры; - мониторинг эффективности кластерной политики.
Важно, чтобы разработка программы кластерной политики Санкт-Петербурга и также программ развития каждого отдельного кластера должна строиться на основе проведения детального анализа кластерного потенциала, определения уровня и этапа развития существующих кластеров, основывающаяся на научно-обоснованные и статистически подтверждаемые процедуры выявления и анализа кластеров. Результаты данного исследования могут служить основой для дальнейшего анализа приоритетных направлений кластерной политики города Санкт-Петербурга, включающего большее количество методов идентификации и исследования кластеров. Например, полученные на первом количественном этапе результаты могут быть уточнены в процессе интервьюирования - практически единственного из качественных методов, который может быть применим в российской экономике в настоящее время.
Таким образом, результаты данного исследования подтвердили значимость и необходимость системного и комплексного подходов к формированию, развитию и идентификации промышленных кластеров региона.
В результате апробации разработанного алгоритма идентификации значимых кластерных групп в регионе Санкт-Петербург за 2012 г., были получены следующие результаты. Кластерные группы «Биофармацевтика», «Информационные технологии», «Аналитические инструменты», «Научно-исследовательская деятельность», «Коммуникационное оборудование» и «Аэрокосмическая техника» являются значимыми в регионе. Данные высокотехнологичные и наукоемкие группы тесно связаны и образуют одну мета кластерную группу. Государственная поддержка развития одной из таких групп, будет оказывать влияние, как на саму группу, так и на другие значимые кластерные группы Санкт-Петербурга. Кластерные группы «Пластмассы», «Торговля» и «Кожаные изделия» являются значимыми в регионе, но менее связанными с другими высоко сконцентрированными в регионе видами деятельности.
С целью обоснования мероприятий региональной кластерной политики Санкт-Петербурга проведенное исследование было дополнено анализом состояния отраслей, входящих в значимые кластерные группу региона за 2007-2012 г. По уровню экономической эффективности лидирует кластерная группа «Биофармацевтика», «Научно-исследовательская деятельность» и «Торговля» отрасли входящие в эти кластеры отражают положительную динамику следующих экономических показателей за 2007-2012 г.: уровень прибыли, инвестиций, занятости и заработной платы и стоимость основных производственных фондов. Далее по снижению уровня экономической эффективности следую кластер «Информационные технологии», характеризующийся положительной динамикой всех показателей кроме уровня прибыли и кластер «Пластмассы» кроме динамики занятости. Кластер «Аналитические инструменты» демонстрирует снижение стоимости основных производственных фондов и уровня занятости. Кластер «Кожаные изделия» имеет отрицательную динамику прибыли и уровня инвестиций. Кластеры «Коммуникационное оборудование» и «Аэрокосмическая техника» характеризуются снижением уровня прибыли, занятости и стоимости основных производственных фондов.
Результаты анализа состояния отраслей, входящих в значимые кластеры Санкт-Петербурга, позволили обосновать мероприятия региональной кластерной политики в рамках двух следующих направлений: инвестирование в инфраструктурные отрасли значимых кластеров региона и инвестирование в отстающие отрасли значимых кластеров региона.
В результате разработан алгоритм обоснования мероприятий региональной кластерной политики, являющийся составной часть этой политики и включающий следующие этапы, апробированные в данном исследовании на примере Санкт-Петербурга: идентификация развитых кластеров региона, анализ динамики состояния их отраслей и обоснование направлений инвестирования в смежные и отстающие отрасли развитых кластерных групп региона.
