Автореферат (Инновационные кластерные эффекты в промышленности (на примере Пермского края)), страница 4

Анализ результатов регрессии говорит о том, что19участие в инновационных кластерах положительно связано с показателямирезультатов деятельности фирмы, другими словами для нашей выборки мыобнаружилиинновационныекластерныеэффекты.Однакозначениекоэффициента детерминации говорит о том, что доля объясненной дисперсиизависимой переменной мала. Полученные результаты вполне объяснимы дляинновационных кластеров, находящихся на раннем этапе формирования, чтосоответствует результатам эмпирических исследований [Andersen et al., 2004;Bortagaray,2000; Ketels et al., 2006] в этой области.5. Показано, что в отличие от характеристик внешней среды, внутренниеособенности компаний положительно и статистически значимо связаныс вероятностью вхождения в число участников инновационныхкластеров.В работе проанализирована модель, сосредоточенная на поиске и анализевнутренних особенностей предприятий и свойств внешней среды, влияющих навероятность вхождения предприятия в какой-либо инновационный кластер.

Дляэтого были протестированы гипотезы о том, что на вероятность того, чтопредприятиеокажетсявгруппе,относящейсякучастникаминновационных кластеров, влияют следующие факторы:• положительно: конкуренция на глобальном рынке; особенностиорганизационной структуры фирмы; инвестиции в основнойкапитал;наличиекритическоймассыконкурирующихпредприятий,• отрицательно:удаленностьотстолицырегионаипринадлежность к градообразующим предприятиям.Мыстроилиразличныеспецификациирегрессий по данным 2007 года следующего вида:P{InCl = 1} =11 + exp{− Xβ } ,20бинарныхлогистическихгде InCl — зависимая дихотомическая переменная, принимающаяBBзначение 1, если предприятие классифицируется как участник какого-либоинновационного кластера в Пермском крае, 0 – в противном случае; в матрицуX включены значения независимых переменных; β – вектор оцениваемыхкоэффициентов.Среди объясняющих переменных применялись индикаторы, разделенныена следующие группы: Int.Fac.

– внутренние факторы предприятий: (1)возраст предприятий – количество лет на рынке; (2) участие в экспортнойдеятельности – 1, 0 – в противном случае; (3) объем инвестиций в основнойкапитал,тыс.руб.Int.Fac._coop–внутренниефакторыпредприятий(взаимодействие): бинарные переменные, принимающие значение 1, еслипредприятие имеет юридических лиц / иностранных собственников в уставномкапитале / дочерние компании, расположенные на территории Пермскогорегиона, 0 – в других случаях. Ext.Fac._industry – особенности внешней средыфирмы (отраслевые и другие характеристики): (1) количество предприятийтой же отрасли в городе расположения компании; (2) расстояние от местаразмещенияфирмыдостолицырегиона;(3)принадлежностькградообразующим предприятиям.В качестве контрольных переменных использовались: Empl – количествоработников, чел.

и Ved – дихотомическая переменная, принимающая значение1, если предприятие относится к химическому и нефтехимическому секторам, 0– в другом случае.В соответствии с теорией жизненного цикла кластеров, мы ожидали, чтосреди факторов, влияющих на вероятность участия в инновационныхкластерах, большую значимость будут иметь внутренние факторы, посравнению с внешними.

В табл. 3 представлены три спецификации модели сотдельным и совместным включением факторов:21Таблица 3Зависимость вероятности участия предприятия в инновационныхкластерах от внутренних свойств и факторов внешней средыМодель 1Модель 2PМодель 3PPPЗависимая переменная – принадлежность к участникаминновационных кластеров в регионе (2007 г.)βP-valueβP-valueβP-valueПредикторыВозраст фирмыФорма собственностиНаличие иностранного собственника в УКНаличие юридических лиц в УКИнвестиции в основной капитал в 2007 годуНаличие экспорта в 2007 годуНатуральный логарифм численностизанятых в 2007 г.Наличие дочерних компаний,расположенных в регионе0.271***0.7510.380-0.4080.000*1.430***0.0000.4510.5070.3870.0860.0010.205***0.0011.060**0.0300.747***0.0000.903***0.0002.680***0.0002.802***0.000-0.005*0.076Расстояние до столицы региона-0.007**0.034Количество фирм той же отрасли,-0.024**0.036-0.0180.225расположенных в поселенииКоэффициент локализации (а)0.643**0.0240.3580.401Принадлежность к градообразующим-0.0940.884предприятиям (b)Индикатор отраслевой принадлежности1.376*0.056-1.0310.2470.2450.861-12.388***0.000-2.085***0.000-11.883***0.000Константаχ2 (статистика Вальда)172.660147.832147.199Prob>χ20.000***0.000***0.000***Псевдо R-квадрат Нагелькерка0.6440.0900.604Число наблюдений374361359% предсказанных значений91.785.391.1*** значимость на уровне 1% , ** значимость на уровне 5%, * значимость на уровне 10%1 – коэффициент локализации (или индикатор концентрации занятости) был рассчитан по формуле:PPPPIEirLocir =IEicIEr, где IEir – количество занятых отрасли i региона r, IEr – количество занятых всего в регионе r, IEi–BBBBBBIEcколичество занятых отрасли i страны c, IEc – количество занятых всего в стране cBПроведенныйBанализ,позволилвыявитьфакторы,влияющиенавероятность участия в инновационных кластерах.

К ним относятся:− Экспортоориентированность,что,возможно,связаносположительным влиянием глобальной конкуренции. Предприятия,сталкивающиесясней,вынужденыинновационнуюактивность,перенимаяпроявлятьопытбольшуюзарубежныхконкурентов и партнеров, при этом сотрудничая с партнерами запределами своего региона и страны.− Наличие дочерних компаний, расположенных в Пермском крае, что,может быть связано со стартовым набором взаимосвязей в виде сетей,22которые формируются, поддерживаются собственниками.

Кроме того,наличие подразделения, ответственного за исследования и разработки,позволяет пользоваться его результатами всем остальным участникам,таким образом, интегрированные компании сами по себе формируютчасть инновационного кластера.− Возрастфирмы,влияющийнаколичествоприобретенныхмежфирменных связей. Это может объясняться тем, что возрастиграет положительную роль для приобретения неформальных знанийи установления тесных взаимосвязей и оказывает положительныйэффект на инновационную активность кластера, но только в течениеопределенного периода существования фирмы.− Расстояниеиздержкамидостолицырегиона,преодолениячто,возможно,пространственныхсвязанобарьеровсвраспространении информации, знаний и компетенций, а такженеобходимостью частых личных контактов в процессе кооперации.Информацияимеетсвойство«липкости»,что,следовательно,повышает издержки в случае передачи ее на длинные расстояния.Кратко представим полученные результаты в таблице 4:Таблица 4Результаты тестирования гипотезГруппафакторовВнутренниеВнешниеКонтрольныепеременныеФакторыВозраст фирмыФорма собственностиНаличие иностранного собственника в УКНаличие юридических лиц в УКИнвестиции в основной капитал в 2007 годуНаличие экспорта в 2007 годуНаличие дочерних компаний, расположенных врегионеРасстояние до столицы регионаКоличество фирм той же отрасли, расположенныхв поселенииКоэффициент локализацииПринадлежность к градообразующимпредприятиямРазмер фирмы в 2007 г.Отраслевая принадлежность23Ожидаемыйрезультат+++++++Фактическийрезультат+незначимнезначимнезначим++++незначим+-незначимнезначим++незначимнезначимВоздействие внешних факторов (модель 2) в целом слабо связано сучастием в кластерном взаимодействии, что может означать превалирующеевоздействие внутренних стимулов к кооперации, особенно на стадииформирования инновационных кластеров, что характерно для предприятийПермского края.6.

Раскрыта специфика внешнего окружения и внутреннего устройстваодного из формирующихся инновационных кластеров Пермского края, ивыявленыстатистическиненаблюдаемыефакторыинновационныхкластерных эффектов.Основываясь на полученных количественных результатах, было сделанопредположение о том, что ядром одного из формирующихся инновационныхкластеров в Пермском крае могут стать фирмы химической и нефтехимическойотраслей. При этом можно ожидать, что предприятия других видовдеятельности также будут сотрудничать с фирмами ядра кластера.

Авторомбыли самостоятельно проведены девять интервью за период с сентября 2009 поиюнь 2010 г., а также пятнадцать интервью - в составе исследовательскойгруппы в рамках коллективного проекта. Респондентами выступили какпредставители крупных, средних и малых предприятий, так и университетов,НИИ, органов региональной и муниципальной власти, бизнес-инкубатора,технопарка, центра трансфера технологий. Анализ результатов интервьюпозволил сделать следующие выводы об инновационных кластерах в Пермскомкрае, включая инновационные кластерные эффекты:1.

Для участников инновационных кластеров в анализируемых секторах болееактивной кооперации соответствует более высокая эффективность. Однакоимеющийся потенциал сотрудничества намного превосходит степень егоиспользования. Модернизационные потребности промышленности из-заустаревших основных фондов, оцененные респондентами как сигнал тревоги,мотивируют компании искать пути решения проблемы. Одним из такихвариантов становится аутсорсинг производственных функций и покупка24инжиниринговых услуг, которая часто возможна только в кооперации, в томчисле и с конкурентами.2. Среди характеристик взаимодействия с участниками рынка респонденты, впервуюочередь,отмечаютважностьустойчивогоидлительногосотрудничества с покупателями и поставщиками. Однако связь как склиентами, так и конкурентами в целом носит характер информационногообмена.3. Неформальные контакты, на основе которых формируются социальные сети,способствуют возникновению успешных долгосрочных отношений гораздосильнее, чем формальные структуры (например, стратегические альянсы,некоммерческие партнерства).

Широкий спектр механизмов неформальногосотрудничества и социальных сетей воздействует как на зрелых, так ипотенциальных участников кластера. В частности, в отношениях междууниверситетами и промышленными предприятиями такие сети создаютсявыпускниками за счет встреч на профильных конференциях и выставках,участия в совместных проектах в прошлом.4. Гибкость в выборе партнеров и совместных проектов между фирмами можетобеспечитьусилениеинновационныхкластерныхэффектов.Всемиреспондентами отмечена роль бизнес-ассоциаций в регионе, необходимыхдля формирования профессионального сообщества, доступа к информации,налаживания личных контактов.5. На этапе формирования кластера побуждающим механизмом к кооперациифирм в большей степени оказываются внутренние стимулы.