PECULIARITIES OF STRUCTURAL IDENTIFICATION AND CLASSIFICATION OF REGIONAL ECONOMIC CLUSTER
Authors:
1.
Volgograd State University
2.
Volgograd State University
(Doctor of Economic Sciences, Professor; Head of the Department of State and Municipal Administration and Economics of Innovation)
3.
Volgograd State University
Type:
Article
Pages:
from 112
to 118
Status:
Published
Received:
05.06.2018
Accepted:
25.06.2018
Published:
25.06.2018
Subject area:
VAC 08.00.05 Экономика и управление народным хозяйством
VAC 08.00.10 Финансы, денежное обращение и кредит
UDK 332.14
GRNTI 06.52 Экономическое развитие и рост. Прогнозир-ние и планирование экономики. Экономич. циклы и кризисы
GRNTI 06.61 Территориальная структура экономики. Региональная и городская экономика
GRNTI 06.81 Экономика и организация предприятия. Управление предприятием
GRNTI 65.01 Общие вопросы пищевой промышленности
GRNTI 82.01 Общие вопросы организации и управления
GRNTI 83.01 Общие вопросы статистики
VAC 08.00.10 Финансы, денежное обращение и кредит
UDK 332.14
GRNTI 06.52 Экономическое развитие и рост. Прогнозир-ние и планирование экономики. Экономич. циклы и кризисы
GRNTI 06.61 Территориальная структура экономики. Региональная и городская экономика
GRNTI 06.81 Экономика и организация предприятия. Управление предприятием
GRNTI 65.01 Общие вопросы пищевой промышленности
GRNTI 82.01 Общие вопросы организации и управления
GRNTI 83.01 Общие вопросы статистики
Language:
Russian
Keywords:
egional economy, regional economic clusters, cluster structure, structural cluster identification, fuzzy sets theory, clusters classification, cluster policy
Abstract (English):
Initiatives on developing regional economic clusters in modern conditions have great importance. To build efficient cluster policy in Russian regions it is necessary to renovate methodical approaches to processes of structural identification and classification of clusters. The paper highlights problems of structural identification and classification of regional economic clusters. Systemic features of clusters are distinguished from traditional integrated business structures that implement strategies for diversification and vertical integration. The approaches to the structural identification and classification of regional economic clusters, both in terms of industry affiliation, are included in their composition of enterprises, and the structure and scale of economic activity are systematized. Particular attention is paid to the application of the theory of fuzzy sets for the cluster identification. Within the framework of this approach, six basic features of the cluster are integrated in the formal membership function: the competition between the cluster members, territorial localization of the main elements of the cluster, entering the world markets, branch belonging, use of the common infrastructure of the region, presence of integration interaction. The process of identification of cluster structures in the metallurgical complex of the Volgograd region on the basis of a matrix composition was carried out. The applicability of the theory of fuzzy sets for different types of regional clusters, according to M. Enrait's classification is substantiated: workers, latent, potential, and also by structural classification: "frame" and "diffuse" clusters. Recommendations are given to bodies of state power and administration on the improvement of regional cluster policy.
Initiatives on developing regional economic clusters in modern conditions have great importance. To build efficient cluster policy in Russian regions it is necessary to renovate methodical approaches to processes of structural identification and classification of clusters. The paper highlights problems of structural identification and classification of regional economic clusters. Systemic features of clusters are distinguished from traditional integrated business structures that implement strategies for diversification and vertical integration. The approaches to the structural identification and classification of regional economic clusters, both in terms of industry affiliation, are included in their composition of enterprises, and the structure and scale of economic activity are systematized. Particular attention is paid to the application of the theory of fuzzy sets for the cluster identification. Within the framework of this approach, six basic features of the cluster are integrated in the formal membership function: the competition between the cluster members, territorial localization of the main elements of the cluster, entering the world markets, branch belonging, use of the common infrastructure of the region, presence of integration interaction. The process of identification of cluster structures in the metallurgical complex of the Volgograd region on the basis of a matrix composition was carried out. The applicability of the theory of fuzzy sets for different types of regional clusters, according to M. Enrait's classification is substantiated: workers, latent, potential, and also by structural classification: "frame" and "diffuse" clusters. Recommendations are given to bodies of state power and administration on the improvement of regional cluster policy.
Keywords:
egional economy, regional economic clusters, cluster structure, structural cluster identification, fuzzy sets theory, clusters classification, cluster policy
egional economy, regional economic clusters, cluster structure, structural cluster identification, fuzzy sets theory, clusters classification, cluster policy
В настоящее время развитие кластерных инициатив в регионах России является актуальным. Кластерная организация региональной экономики способствует повышению экспортного потенциала ведущих предприятий региона, улучшению инвестиционного климата в целом. Сегодня многие регионы РФ имеют значительный потенциал для создания и развития подобного рода структур. Однако на практике этот потенциал реализуется не в полной мере, и многие кластерные инициативы остаются невоплощёнными. Это обусловлено недостаточной государственной поддержкой, дефицитом финансовых средств, структурными сдвигами, замедлением роста в экономике и негативным влиянием внешних санкций. В целом показатели развития кластеров в РФ не отражают устойчивой позитивной тенденции в период 2008-2018 гг. Несмотря на то, что развитие кластеров сегодня является одним из приоритетов долгосрочной стратегии развития РФ и стратегий развития каждого конкретного региона, многие из них находятся ещё в стадии своего формирования. Вместе с этим при анализе эффективности кластерной политики не всегда удаётся достаточно точно идентифицировать кластерные образования, выявить отличие этих образований от других интегрированных структур промышленности, агропромышленного комплекса или сферы услуг. Несмотря на достаточно большое количество научных работ, посвящённых проблемам развития региональных экономических кластеров, проблема идентификации остаётся не в полной мере разработанной. Это затрудняет процесс оценки эффективности мер по государственной поддержке конкурентоспособных региональных кластеров. Кластеры, в отличие от иных форм взаимодействия фирм (конкурентного, конструктивного, корпоративного, кооперативного или ассоциативного), территориальных отраслевых и межотраслевых интегрированных комплексов, имеют специфику. Это предполагает использование различных методик их формирования с учётом региональной специфики по уровням, масштабам, формам организации, а также их структурного анализа, эволюции или оценки их эффективности. Структурное многообразие региональных кластерных образований, разность их функциональных, структурных и пространственных границ, неустойчивость кластерных образований во времени требует разработки новых методик анализа их эволюции, определения новых критериев для их классификации и селекции, формирования дифференцированных систем оценки их эффективности по масштабам, уровням, роли, периоду и вектору действия. Проблема отличия региональных кластеров от интегрированных экономических структур Проблемам формирования и развития кластерных образований в настоящее время посвящено достаточно большое количество исследований [1-4]. Однако малоизученным аспектом по-прежнему остаётся проблема структурной идентификации регионального кластера, которая предполагает определение его состава, характера пространственной локализации, масштабов экономической деятельности, структуры [5]. С проблемой идентификации неразрывно связана проблема классификации региональных кластеров, поскольку сначала необходимо выделить «родовые» признаки той или иной экономической структуры, на основании которых можно в дальнейшем выделить «видовые» отличия. Таким образом, на первом этапе необходимо провести идентификацию, которая позволит отличить кластер от другого рода экономических структур, а затем - классификацию. В свою очередь, сложность классификации, обширность классификационных признаков может затруднять процесс идентификации. В целом нужно отметить, что структурная идентификация региональных экономических кластеров является достаточно сложным процессом, что обусловлено сложностью и неоднозначностью самого определения кластера[8] как совокупности предприятий, размещённых на одной территории. При этом в состав кластера могут входить не только промышленных предприятия, но и научно-исследовательские учреждения, сервисные предприятия и др. [6, 7]. Нужно отметить, что отношения между этими предприятиями, или потенциальными участниками кластера, могут развивать не только на интеграционной, но и на конкурентной основе. В частности, как отмечал М. Портер, «Кластер - это группа географически локализованных взаимосвязанных компаний-поставщиков оборудования, комплектующих, специализированных услуг, а также научно-исследовательских институтов, вузов и других организаций, дополняющих друг друга и усиливающих конкурентные преимущества отдельных компаний и кластера в целом, но при этом и конкурирующих друг с другом» [8, с. 153]. В этом отношении кластерные образования значительно отличаются от классических интегрированных бизнес-групп (далее ИБГ) в промышленности или АПК, которые могут локализоваться также на территории отдельных регионов. Эти группы объединяют в большинстве случаев предприятия в составе интегрированных производственных цепочек (вертикальная интеграция), в то время как в кластеры могут быть включены хозяйствующие субъекты, не связанные с другими участниками кластера никакими отношениями, кроме рыночно-конку-рентных. И здесь имеет место трудность в идентификации регионального экономического кластера, поскольку ряд авторов ассоциирует интегрированные бизнес-группы, региональные промышленные комплексы с кластерами. Вне зависимости от формы интеграционных отношений в ИБГ (корпоративной или ассоциативной) в основе их формирования лежат схожие причины. Во-первых, интеграция в рамках ИБГ происходит на основании взаимодополнения специфических активов, входящих в состав ИБГ предприятий. Во-вторых, интеграция приводит к замещению внешних рыночных трансакций внутренними транcакциями, издержки которых должны быть существенно ниже [9]. В-третьих, корпоративные структуры предполагают «жёсткое» взаимодействие участников группы на основании имущественных отношений. Что касается ассоциативной формы, то она предполагает сотрудничество предприятий на основе долгосрочных контрактных отношений при наличии полного и неполного отношенческого контракта. Это так называемое «мягкое» взаимодействие. Однако в обоих случаях это предполагает взаимозависимость участников группы в длительной перспективе. Кластерные структуры не соответствуют этим условиям, поскольку участники кластера не являются взаимозависимыми и в большинстве случаев могут быть не связаны имущественными или контрактными обязательствами. Кластерная структура предполагает полную независимость предприятий и фирм, в первую очередь, юридическую и хозяйственную. Функцией кластеров также не является снижение издержек трансакций за счёт замещения рыночного механизма координации внутрифирменным. Как было отмечено ранее, внутри кластера в полной мере могут сохраняться рыночно-конкурентные отношения. И наконец, в условиях кластера не происходит взаимодействие на основе взаимодополнения специфических активов или происходит лишь частично, однако это не играет системообразующей роли. Напротив, взаимодействие может рассматриваться как рыночно-конкурентное взаимодействие, предполагающее не только эффект взаимодополнения, но и эффект взаимоисключения. Например, когда речь идёт о туристическом кластере на юге Турции, то предполагается наличие большого числа независимых друг от друга отелей, которые могут пользоваться общей инфраструктурой, природно-рекреационными ресурсами, но при этом конкурировать между собой. Важным представляется также идентификация кластера по отраслевому признаку. В настоящее время существует достаточно широкая классификация кластеров по критерию отраслевой специализации, на основании которого можно выделить такие типы кластеров как текстильный, машиностроительный, фармацевтический, нефтехимический, туристический и др. Существуют также межотраслевые кластеры (промышленные, агрокластеры, транспортно-логистические кластеры), событийные и др. [3, 10]. Однако нужно отметить, что идентификация по отраслевому признаку во многом определяется структурными особенностями кластера, в первую очередь, наличием или отсутствием ядра. Наличие ядра кластера упрощает идентификацию кластера по отраслевому признаку, в то время как отсутствие - затрудняет, поскольку в качестве ядра чаще всего выступает крупное системообразующее предприятие доминирующей отрасли, которое и определяет отраслевой профиль кластера. Также сложность структурной идентификации обуславливается наличием «невыраженных» кластеров или кластеров, находящихся на стадии становления или распада. В частности согласно подходу М. Энрайта [11] можно выделить следующие типы кластеров: - рабочий кластер - группа компаний, функционирующих как единая система. Основными чертами рабочего кластера являются развитая социальная инфраструктура, быстрый обмен инновациями, динамичный рост, слаженная система производственного процесса, высокий потенциал. Примеры рабочих кластеров: кластер электронной промышленности в Силиконовой долине (Калифорния, США), кластер трикотажной промышленности (Северная Каролина, США), цветочный кластер (Нидерланды). - латентный кластер - это промышленный агломерат, у которого есть потенциальная возможность развиться в рабочий кластер. Стать рабочим латентному кластеру мешают определённые недостатки в государственном законодательстве, связанные, в первую очередь, с отсутствием законов, которые направлены на поддержку кластерных образований, оптимизацию инвестиционного и налогового климата в регионах. Предприятия не могут выстроить единую систему, в которой они могут взаимодействовать с другими элементами кластера. - потенциальный кластер - группа компаний, обладающая определёнными характеристиками рабочего кластера, но ей не хватает важных составляющих последнего, таких как устойчивые деловые связи между участниками кластера, развития конкурентной среды. Примеры потенциальных кластеров: кластер программного обеспечения (Орегон, США), аэрокосмический кластер (Аризона, США). Подводя итог, следует отметить, что наличие большого разнообразия кластерных структур затрудняет процесс их идентификации. На наш взгляд, кластерные структуры должны иметь ряд существенных признаков, позволяющих отличать их от других видов экономических образований и структур (ИБГ, сетевых компаний, территориально-промышленных комплексов, ТНК, государственных корпораций). К таким признакам, на основании теоретического анализа, можно отнести следующие: - наличие конкуренции между участниками кластера; - территориальная локализация основных элементов кластера; - выход на мировые рынки; - отраслевая принадлежность; - использование общей инфраструктуры региона; - наличие интеграционного взаимодействия. Указанные отличительные признаки могут быть заложены в систему идентификации, основанную на различных функциональных подходах, в том числе и на теории нечётких множеств. Теория нечётких множеств в структурной идентификации региональных кластерных структур Согласно общепринятому определению под нечётким множеством М понимается совокупность упорядоченных пар, составленных из элементов х универсального множества Х соответствующей степени принадлежности (х) где M - нечёткое множество; Х - универсальное множество; х - элемент универсального множества. В данном случае за х можно принять предприятие или хозяйственную единицу, входящую в универсальное множество всех аналогичных хозяйственных единиц Х. Функция принадлежности позволяет отнести это предприятие к множеству М, которое представляет собой конкретный территориальный кластер на основании приведённых выше признаков. Наличие того или иного признака и его количественная оценка могут быть определены методом экспертных оценок и представлены множеством принадлежностей Y = [0; 1]. На основании сопоставления определяется степень принадлежности конкретного предприятия или хозяйствующего субъекта к рассматриваемому кластеру. Для идентификации конкретного кластера необходимо из универсального множества Х выделить такое подмножество экономических единиц, которое может войти в состав кластера на основании соответствия приведённым выше признакам. Это позволяет определить принадлежность элемента универсального множества, в данном случае хозяйственной системы региона, к конкретному нечёткому множеству регионального кластера на основании значений основных признаков соответствия от 0 до 1. В целом, применение теории нечётких множеств позволяет осуществлять идентификацию не только действующих, но и латентных, и потенциальных кластеров по классификации М. Энрайта. При этом кроме собственно идентификации, теория нечётких множеств может применяться и для классификации кластеров по дополнительным признакам, поскольку позволяет проводить сравнение и определять степень включённости, например множества М в множество N, т. е. одного кластера в другой: где M и N - нечёткие множества; X - универсальное множество, х - элемент универсального множества. Таким образом можно определить степень взаимодействия между различными кластерами, поскольку ряд хозяйственных единиц может одновременно входить в несколько кластеров. Результаты использования модели, основанной на теории нечётких множеств, для структурной идентификации региональных кластеров В процессе применения предложенного подхода рассмотрим металлургический кластер на территории Волгоградской области, в состав которого входит ряд металлургических предприятий с достаточно высоким экспортным потенциалом [12]. В качестве иллюстрации к построенной модели рассмотрим упрощённый гипотетический пример и проведём краткий анализ его результатов. Пусть Х = {x1, x2, …, x5} - множество экономических единиц, т. е. x1 - ОАО «Волжский трубный завод, x2 - ОАО «Красный октябрь», x3 - ФГУП ПО «Баррикады», x4 - ОАО «Волгоградский трубный завод», x5 - ОАО «Камышинский кузнечно-литейный завод». Пусть Y = {y1, y2, …, y5} - множество признаков принадлежности к региональному экономическому кластеру, т. е. y1 - наличие конкуренции между участниками кластера, y2 - территориальная локализация основных элементов кластера, y3 - высокий экспортный потенциал, y4 - отраслевая принадлежность, y5 - использование общей инфраструктуры, y6 - наличие ассоциативных интеграционных связей между потенциальными участниками кластера. Пусть ζM: XY → [0; 1] можно задать матрицей (табл). Матрица принадлежности предприятий металлургического комплекса региона к кластерным структурам* y1 y2 y3 y4 y5 x1 0,25 0 0,13 0,05 0,1 x2 0 1 0,38 0,15 0,04 x3 0,5 0,7 0 0,1 0,14 x4 0,2 0,3 0,11 0,64 0,1 x5 0 0,12 0,7 0 0,18 * Составлено авторами. Характеристики экономических единиц в вышеприведённой матрице указывают, например, что x2 осуществляет y2 с вероятностью 1. В данном случае идёт речь о включении конкретного предприятия в кластерное образование на основании соответствия признаков у. В целом, на основе приведённых данных следует предположить, что металлургический кластер в Волгоградской области не является ярко выраженным, поскольку количественная оценка ряда признаков стремится к нулю. В частности, между участниками нет конкуренции, экспортный потенциал неустойчив, ассоциативного взаимодействия не наблюдается, ряд предприятий имеют неполную загрузку основных производственных мощностей, поэтому, в целом, совокупность рассматриваемых металлургических предприятий Волгоградской области нельзя назвать сформировавшимся кластером. Заключение Таким образом, инициативные проекты по развитию региональных экономических кластеров в современных условиях имеют большое значение. Для выстраивания эффективной кластерной политики в российских регионах необходимо обновить методические подходы к процессам структурной идентификации и классификации кластеров. В этой связи при многообразии подходов к классификации кластерных структур нужно учитывать родовые или существенные признаки, отличающие кластеры от других сложных интегрированных экономических систем в регионе. К таким признакам следует отнести наличие конкуренции между участниками кластера, территориальная локализация основных элементов кластера, выход на мировые рынки, отраслевая принадлежность, использование общей инфраструктуры региона, наличие интеграционного взаимодействия. На основании этих признаков для идентификации региональных экономических кластеров можно использовать теорию нечётких множеств, которая применяется для распознавания сложных структур, без ярко выраженных системных признаков. Согласно данному подходу на основании использования функции принадлежности можно определить, какие элементы универсального множества Х могут входить в состав множества М, под которым понимается региональный экономический кластер. Анализ, проведённый по данной методике, показал, что не все предприятия одной или нескольких отраслей могут образовывать кластер. В частности, анализ предприятий металлургического комплекса на территории Волгоградской области показал, что не все указанные предприятия, на основании рассматриваемых критериев, могут образовывать кластер. В этой связи следует предположить, что металлургический кластер в Волгоградской области не является ярко выраженным и находится в стадии формирования. Количественная оценка ряда признаков показала их низкие значения. В частности, между участниками нет конкуренции, экспортный потенциал неустойчив, ассоциативных форм взаимодействия не наблюдается, ряд предприятий имеют низкие показатели загруженности основных производственных мощностей. Рассматриваемая методика позволяет идентифицировать не только ярко выраженные кластеры, но также латентные и потенциальные кластеры по классификации М. Энрайта. Данный подход в перспективе может стать основной для разработки методических решений моделирования кластерных структур для обеспечения условий устойчивого и безопасного развития региона на основе роста и диверсификации ВРП, повышения в нём доли добавочной стоимости, замещения импорта и расширения экспорта, а также могут быть разработаны конкретные схемы формирования кластеров разных профилей, показатели их рациональности и эффективности, механизм институционального обеспечения формирования и функционирования кластерного многообразия в регионе, реализуемый в рамках государственных целевых программ.
1. Agafonov V. A. Klasternaya strategiya i princip neobhodimogo raznoobraziya // Ekonomicheskaya nauka sovremennoy Rossii. 2015. № 1 (68). S. 28-43.
2. Balyakin A. A., Zhulego V. G. Modernizaciya Rossii i vysokotehnologichnye klastery v sfere nanotehnologiy // Voprosy ekonomiki. 2012. № 7. S. 66-81.
3. Golik Yu. Yu., Maksimova I. A. Formirovanie otraslevogo nabora pokazateley avtomobil'nogo klastera // Mikroekonomika. 2013. № 4. S. 28-32.
4. Erznkyan B. A., Agafonov V. A. Setevaya priroda klasternoy sistemy i osnovnye napravleniya formirovaniya klasternoy strategii mezoekonomicheskogo razvitiya Rossii // Ekonomicheskaya nauka sovremennoy Rossii. 2011. № 1. S. 21-29.
5. Mishura N. A. Klasternaya organizaciya ekonomiki: k voprosu ob identifikacii // Nacional'nye interesy: prioritety i bezopasnost'. 2012. № 43 (184). S. 37-45.
6. Kurchenkov V. V. Innovacionnaya aktivnost' predpriyatiy v usloviyah global'noy konkurencii // Innovacii. 2013. № 5 (175). C. 60-64.
7. Kurchenkov V. V., Kalmykova T. N. Institucional'nye faktory formirovaniya gosudarstvennyh korporaciy v sovremennoy rossiyskoy ekonomike // Sovremennaya ekonomika: problemy i resheniya. 2013. № 2 (38). C. 37-45.
8. Porter M. Mezhdunarodnaya konkurenciya. Konkurentnye preimuschestva stran. M.: Mezhdunarod. otnosheniya, 1993. 896 s.
9. Uil'yamson O. Vertikal'naya integraciya proizvodstva: soobrazheniya po povodu neudach rynka // Teoriya firmy / pod red. V. M. Gal'perina. SPb.: Ekon. shk., 1995. S. 33-53.
10. Maksimova T. I. Instrumentariy klasternoy politiki i ego rol' v formirovanii konkurentnyh preimuschestv // Ekonomika i predprinimatel'stvo. 2013. № 10. S. 181-185.
11. Enright M. Regional Clusters. Economic Development: A Research Agenda // Business Network: Prospects for Regional Development. Berlin: Walter de Gruyter, 1996. Pp. 190-213.
12. Strategiya social'no-ekonomicheskogo razvitiya Volgogradskoy oblasti (2008-2025): monogr. / pod red. O. V. Inshakova. Volgograd: Izd-vo VolGU, 2008. 261 s.
