Современный период становления России позволяет проводить первые оценки результативности процессов кластерообразонвания. Инициированная, первоначально Концепцией долгосрочного социально-экономического развития РФ на период до 2020 г. [1], а впоследствии многочисленными стратегическими программными документами, разработанными на региональном уровне, промышленная политика ориентировалась на создание территориальных кластеров. На основании функционирования их сети предусматривалась возможность реализации конкурентного потенциала субъектов федерации европейской и азиатской частей страны.
При этом как сама обозначенная Концепция, так и большинство Стратегий социально-экономического развития разрабатывались с горизонтом планирования 2009–2020 гг. Таким образом, с известной степенью уверенностью можно отталкиваться от 2010 г., как от точки начала действия кластерных инициатив. Естественно, что за одну декаду невозможно существенно усовершенствовать сложившуюся за прошедший период систему взаимодействий в сети локализованных организаций. Но, этого срока вполне достаточно, чтобы оценить их зарождающуюся эффективность. При этом её результаты можно воспринимать как информацию о плодотворности регионального менеджмента, но также и как данные о природе функционирования кластерных формирований.
Цель исследования: оценка эффективности функционирования кластерных формирований и результативности кластерных инициатив в разрезе субъектов Северо-Западного федерального округа.
Материалы и методы исследования
Систематизация информации о кластерных формированиях проведена путём анализа содержания Стратегий социально-экономического развития Вологодской [2], Калининградской [3], Мурманской [4] и Псковской [5] областей, республик Карелия [6] и Коми [7], Инвестиционных стратегий Архангельской [8] и Новгородской [9] областей, Концепции социально-экономического развития Ленинградской области [10]. Сформированная таким образом спецификация кластерных инициатив стала базой для проведения оценки эффективности функционирования кластерных формирований. Последняя проведена на основании корреляционного анализа зависимости формирования кластеров и эффективности экономики.
Результаты исследования и их обсуждение
Развитие регионов Северо-Западного федерального округа базируется на потенциале 42 кластерных инициатив, из которых только четыре позиционируются в качестве существующих кластеров (табл. 1). Остальные, вероятнее всего, относятся к категории кластерных формирований, представляемой в виде локализованной сети, которая в своём составе включает преимущественно производящие предприятия (фирмы), вместе с их поставщиками, посредниками, контрагентами. Они частично взаимодействуют (полное отсутствие такого взаимодействия представить трудно) с организациями. В число последних входят вузы, НИИ и учреждения, поддерживающие общую стратегию развития, в том числе работающие в формате частно-государственного партнёрства. Здесь функционируют процессы вертикального, горизонтального и смешанного конкурентно-кооперационного взаимодействия, с характерными разрывами в циркуляции потока ресурсов и/или информации в рамках системы создания стоимости сети.
Таблица 1
Спецификация кластерных инициатив субъектов Северо-Западного федерального округа
|
Субъект Северо-Западного федерального округа |
Число кластерных инициатив |
Существующие кластеры |
||||||||||
|
Количество кластерных инициатив |
||||||||||||
|
Д |
П |
И |
Тв |
Т |
ТЛ |
Итого |
Д |
П |
И |
Т |
Итого |
|
|
Архангельская область |
1 |
1 |
2 |
1 |
1 |
2 |
||||||
|
Вологодская область |
1 |
2 |
1 |
4 |
1 |
1 |
||||||
|
Калининградская область |
2 |
1 |
2 |
1 |
6 |
0 |
||||||
|
Республика Карелия |
1 |
1 |
2 |
0 |
||||||||
|
Республика Коми |
2 |
1 |
3 |
0 |
||||||||
|
Ленинградская область |
3 |
3 |
1 |
1 |
8 |
1 |
1 |
|||||
|
Мурманская область |
2 |
1 |
1 |
4 |
0 |
|||||||
|
Новгородская область |
2 |
1 |
1 |
1 |
5 |
0 |
||||||
|
Псковская область |
1 |
2 |
1 |
4 |
0 |
|||||||
|
Примечание. В таблице использованы следующие обозначения: Д – дискретный кластер; П – процессный кластер; И – инновационный кластер; Тв – творческий кластер; Т – туристско-рекреационный кластер; ТЛ – транспортно-логистический кластер. |
||||||||||||
Большая часть кластерных инициатив формируется в процессных секторах хозяйствования, где запланированы шестнадцать инициатив, десять и девять инициатив относятся к дискретным и туристско-рекреационным, а четыре и три – к инновационным и транспортно-логистическим типам кластера (рис. 1).
Кластерные инициативы представлены по шестнадцати видам экономической деятельности, среди которых явно преобладает туризм. Вместе с тем особые преимущества и историческая специализация многих регионов Северо-Западного федерального округа позволяют развивать инициативы в области лесного хозяйства и сопутствующей переработки его ресурсов (рис. 2).
Процессы кластерообразования в машиностроении осуществлялись в двух субъектах. В Псковской области это касалось электротехнического машиностроения, а в Ленинградской области направлялось на развитие сети малых и средних предприятий вокруг вагоностроительной отрасли. Судостроение на основании кластерных подходов развивалось в Архангельской и Калининградской областях. Автомобильная промышленность послужила основой для формирования кластеров в Калининградской, Ленинградской и Новгородской областях. Кластеры высоких технологий (инновационные кластеры) стали объектом инициатив в Калининградской, Новгородской и Ленинградской областях.
Агропромышленные кластерные инициативы реализовались в Вологодской, Ленинградской и Новгородской областях. На пересечении сфер агропромышленного комплекса и текстильной промышленности находится деятельность организаций льняных кластеров, формируемых в Вологодской и Псковской областях. При этом данный сектор присутствует также и в Новгородской области.
Рис. 1. Структура кластерных инициатив Северо-Западного федерального округа по типу кластеров
Рис. 2. Кластерные инициативы субъектов Северо-Западного федерального округа в разрезе видов экономической деятельности
В Ленинградской, Новгородской и Мурманской областях кластерные инициативы развиваются по транспорту как виду экономической деятельности. В строительстве данные инициативы предусмотрены стратегиями развития Вологодской и Ленинградской областей. В металлургии – Мурманской области. В нефтегазохимии – в Ленинградской области и республике Коми. Добывающий сектор представлен предприятиями кластерного формирования Архангельской области по извлечению базальтов и нефтегазодобывающими фирмами Мурманской области. Кроме того, на базе уникального ресурса – янтаря стимулируется ювелирное производство Калининградской области.
Учёт особенностей кластерных инициатив, касающихся видов экономической деятельности, является важной характеристикой, позволяющей оценивать эффективность функционирования кластерных формирований. Но, первоначально её целесообразно проводить на основе мезоэкономических показателей. При этом стоит отметить, что динамика значений индекса промышленного производства для исследуемых субъектов достаточно разнородна. Здесь выделяются Архангельская и Калининградская области, где значение среднегодовой амплитуды колебаний темпов прироста индекса промышленного производства за 1997–2017 гг. оценивается в 13,8 и 16,9 % соответственно. Это означает резкое изменение направлений функционирования экономик данных субъектов, от падения промышленного производства к скачкообразному росту. Среднее значение амплитуды колебаний индекса промышленного производства в республике Карелия составило 9,2 %, в Ленинградской области – 8,3 %, в Новгородской области – 8,1 %, в Псковской области – 7,3 %. Наиболее плавная динамика этого показателя отмечалась в Мурманской и Вологодской областях, а также в республике Коми, где её значения составили 4,7, 4,8 и 2,8 % соответственно. Разнородность колебаний амплитуды индекса промышленного роста позволяет сформулировать гипотезу о влиянии процессов кластерообразования на эффективность функционирования региональной экономики. Её проверка осуществима путём корреляционного анализа, фактографическая база которого систематизирована в табл. 2.
Таблица 2
Фактографическая база данных корреляционного анализа зависимости формирования кластерных формирований и эффективности экономики регионов Северо-Западного федерального округа [11]
|
Область (республика) |
Число кластерных инициатив |
Характеристика кластерных инициатив |
Индекс физического объёма ВРП, % |
Индекс промышленного производства, % |
Индекс производительности труда, % |
Доля продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в ВР |
Число высокопроизводительных рабочих мест |
Динамика инвестиций в основной капитал в ценах 1997 г. |
|||
|
Локализация, среднее число очагов кластерного формирования, очагов |
Среднее число организаций ядра кластера, ед. |
Поддерживающие организации, баллов |
Периметр кластера, км |
||||||||
|
Архангельская |
4 |
6,0 |
10,0 |
1,5 |
350 |
101,3 |
101,7 |
103,6 |
17,8 |
71,2 |
102,2 |
|
Вологодская |
5 |
5,0 |
10,0 |
1,6 |
330 |
99,8 |
100,7 |
101,8 |
11,5 |
151,1 |
97,6 |
|
Калининградская |
6 |
1,5 |
4,5 |
2,3 |
65 |
101,7 |
100,7 |
102,3 |
17,5 |
182,3 |
109,8 |
|
Карелия |
2 |
10,0 |
1,5 |
2,5 |
380 |
102,4 |
103,7 |
102,4 |
20,3 |
134,0 |
107,0 |
|
Коми |
3 |
5,0 |
2,0 |
1,5 |
430 |
103,3 |
108,1 |
102,7 |
23,5 |
104,2 |
102,8 |
|
Ленинградская |
9 |
4,0 |
2,0 |
1,4 |
175 |
103,3 |
103,6 |
103,5 |
13,8 |
189,8 |
101,6 |
|
Мурманская |
4 |
2,5 |
8,0 |
2,0 |
160 |
100,5 |
103,5 |
101,9 |
17,9 |
117,0 |
105,6 |
|
Новгородская |
5 |
5,0 |
4,0 |
1,2 |
135 |
103,6 |
108,7 |
104,8 |
28,2 |
80,2 |
100,3 |
|
Псковская |
4 |
3,0 |
5,0 |
0,8 |
150 |
101,5 |
104,9 |
101,7 |
21,4 |
65,6 |
103,2 |
Таблица 3
Результаты данных корреляционного анализа зависимости формирования кластерных формирований и эффективности экономики регионов Северо-Западного федерального округа
|
Показатели |
Индекс физического объёма ВРП, % |
Индекс промышленного производства, % |
Индекс производительности труда, % |
Доля продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в ВРП |
Число высокопроизводительных рабочих мест |
Динамика инвестиций в основной капитал в ценах 1997 г. |
|
Число кластерных инициатив |
0,1673 |
–0,2209 |
0,2945 |
–0,4374 |
0,5984 |
–0,1906 |
|
Локализация, очагов |
0,2230 |
0,1272 |
0,2006 |
0,1443 |
–0,1598 |
–0,1280 |
|
Среднее число организаций ядра кластера, ед. |
–0,8329 |
–0,5515 |
–0,2058 |
–0,4319 |
–0,2444 |
–0,2892 |
|
Поддерживающие организации, баллов |
–0,1610 |
–0,1610 |
–0,2466 |
–0,2463 |
0,5402 |
–0,2892 |
|
Периметр кластера, км |
–0,0017 |
0,0793 |
–0,0592 |
–0,0483 |
–0,2024 |
–0,2892 |
Необходимо констатировать, что существенной зависимости (критическое значение коэффициента парной корреляции 0,75 при уровне значимости р = 0,05 для объема выборки по девяти регионам) между количеством кластерных инициатив (описанны в табл. 1) и представленными в табл. 2 значениями показателей, характеризующих эффективность региональной экономики, не установлено (табл. 3). Не выявлено зависимости между последними и индикаторами, описывающими особенности кластерных формирований:
– локализацией, как индикатора среднего количества очагов формирования инициатив кластера;
– среднего числа организаций, позиционирующихся ядром кластера;
– поддерживающих организаций, отражённых в виде балльной оценки потенциальной включённости в сеть кластера образовательных, научных и координирующих организаций;
– периметра кластера – среднего расстояние между его основными очагами деятельности.
Единственная обнаруженная значимая (коэффициент парной корреляции составил –0,8329) отрицательная зависимость между средним числом организаций ядра кластера и индексом физического объёма ВРП, сложно интерпретируется. Возможно, она свидетельствует о неэффективности формирования кластеров на основании взаимодействия крупных организаций из-за перспективности олигополистического поведения и склонности менеджмента к поддержанию подобной активности. Но также вероятно, что эта зависимость является статистической случайностью и вообще не требует интерпретации.
Выводы
В целом необходимо констатировать факт того, что за исследуемый период времени кластерные инициативы и процессы кластерообразования в регионах Северо-Западного федерального округа не оказали существенного позитивного влияния на экономическое развитие последних. Вынужденные функционировать в сложных условиях стагнации кластерные формирования, вероятно, не сумели выстроить эффективного взаимодействия в рамках межорганизационных сетей и не смогли нивелировать вертикальные разрывы потоков создания стоимости межфирменных сетей. Необходимо отметить, что аналогичная картина отмечается и по результатам исследований [12, c. 89–94; 13, c. 644–657] кластерных инициатив в разрезе субъектов Центрального федерального округа.
При этом, возможно, процессы кластерообразования позволили повысить эффективность в разрезе видов экономической деятельности. Таким образом, актуальным выглядит продолжение данного исследования в направлении анализа динамики развития последней до и после инициирования обозначенных процессов. Кроме того, известным научным интересом обладает и изучение изменений результирующих показателей деятельности на микроуровне, который возможно провести на основании оценки динамики ключевых технико-экономических показателей предприятий, включённых с состав ядра кластерных формирований.