Диссертация (1143535), страница 28

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 28)

Например,промышленность по утилизации бытовых отходов может выигрывать отсоседствастерриториямисвысокойплотностьюпредприятий,свидетельствующей о высоком уровне экономической активности и значительномчисле населения, и в то же время необходимо, чтобы предприятия данной отраслине находились в чрезмерной близости от черты города.Таким образом, цель анализа напрямую определяет расстояние, наосновании которого происходит анализ склонности компании к солокализации.Данное исследование фокусируется на определении общих тенденций кластерных140групп к урбанизации или концентрации.

Как следствие, целесообразным будетиспользованиеупрощенногоподхода,врамкахкоторогоизмеряютсяприверженность предприятий кластеров к совместному размещению в рамкаходного региона. Ограничение рассмотрения кластера на региональном уровнеопределённо тем, что под кластером в данном случае подразумеваетсяориентированнаянаинновацииформапространственнойконцентрациипредприятий. При этом одним из основных факторов создания инновацийявляетсяпроцесснеформальногораспространениязнаний,являющийсярезультатом социального взаимодействия, происходящего на территории регионаи в рамках той институциональной и инфраструктурной среды, которая былавыстроенаврезультатереализациигосударственнойрегиональнойинновационной политики [60, 110, 310].В рамках данного исследования региональной кластерной структуры РФформулы имеют вид:(3.10)(3.11)где N – количество субъектов федерации; nij – количество предприятий i-гокластера в j-ом субъекте; nxj – количество предприятий всех видов деятельности вj-ом субъекте.Особое внимание обратим на то, что оценка концентрации кластерныхгруппосновываетсянараспределениизанятых,учитывающемразмерыпредприятия через величину работников.

Для получения же адекватных данныхпо факторам географической концентрации кластеров необходимо рассмотрениестатистики по количеству предприятий и организаций, так как данные расчетыпризваны выявить факторы, влияющие на выбор местоположения предприятийзаданной кластерной группы, и базируются на анализе связей междупредприятиями, а не работниками.141Таким образом, пространственный метод Линдквиста может быть с успехомприменен при исследовании как отдельного кластера, так и группы кластеров.Выявление положительных агломерационных эффектов от концентрации илиурбанизации, характерных для заданной кластерной группы, позволит оценитьпотенциал ее развития на заданной территории и может быть использовано приобосновании мероприятий по развитию кластерной структуры территории.В качестве обобщения рассмотренных методов анализа кластернойструктуры на рисунке 3.4 предложена методология идентификации и анализакластерной структуры территории.Кластерная структура территории - это агломерация, включающаявзаимосвязанные в рамках вертикальной и горизонтальной интеграциипромышленные, инфраструктурные и сырьевые кластерные группы,локализированные на территории.Исследование кластерной структуры территории на микро-и макро- уровняхАнализ отраслевых особенностей кластеровАнализ территории локализации иэкономических параметров кластеровАнализ влияния кластерной структуры наэкономикуОпределение отраслевого составакластеровИдентификация территории локализациикластеровОценка влияния уровня локализациикластеров на размеры ВРПОценка уровня неравномерностираспределения численности занятых вкластерах на территории -агломерацияСравнительный анализ динамики степенилокализации кластеровОценка влияния уровня развитиякластерной структуры на размеры ВРПОценка факторов неравномерностираспределения предприятий кластеров натерритории – урбанизация и концентрацияАнализ связанности отраслей ипредприятий кластеров на территорииАнализ экономического состоянияотраслей и предприятий кластераФормирование и разработка промышленной политикиФормирование приоритетных направлений кластеризации промышленности страныФормирование перечня мероприятия региональной промышленной политикиРазработка инструментария реализации кластерной промышленной политикиРисунок 3.4 - Методология идентификации и анализа кластерной структуры территорииЦельюисследованиярегиональнойкластернойструктурыявляетсяформирование приоритетных направлений кластеризации промышленности вцеляхобеспеченияроста благосостояния за счёт достиженийвнешнихэкстерналий от локализации предприятий кластера.Первыйблокисследования,посвященныйанализуотраслевыхособенностей кластеров, включает в себя определение отраслевого состава«эталонных» кластеров и расчет показателей агломерации (3.4), урбанизации(3.10) и концентрации (3.11), рассмотренных ранее.Данныйблокпозволитохарактеризоватьотраслевыеособенностикластерных групп с учетом специфики концентрации отраслей на территориисубъектов РФ, а именно: общий уровень неравномерности распределенияработниковкластеровпосубъектамфедерациииосновныефакторы,определяющие неравномерность распределения предприятий кластеров натерритории субъектов РФ.Второй блок исследования посвящен анализу экономических параметровкластеров региона и включает выявление сильных кластеров, т.е кластерныхгрупп, обладающих достаточной «критической массой» для возникновенияположительных агломерационных эффектов.

Таким образом, в рамках выявлениясильных кластеров подтверждается или опровергается гипотеза о действительномсуществовании заданной кластерной группы на территории определенногорегиона с использованием трех критериев: «Коэффициента локализации» (3.1),«Размера» (3.2) и «Фокуса» (3.3).Далее предложено дополнение данного блока исследования сравнительныманализом динамики локализации кластеров регионов, анализом связанностикластеров региона и анализом экономического состояния кластеров.

Динамикасилы выявленных кластерных групп позволит определить основные тенденцииразвития исследуемых кластеров, а также определить конкурирующие «очаги»концентрации отраслей кластера способных «оттягивать» на себя занятостьдругих кластерных групп за счет действия на их территории более значимыхположительных агломерационных экстерналий.144Анализ связанности позволит определить кластеры, имеющие в своейструктуре предприятия единые отраслевые принадлежности, т.е.

охватывающиеединые цепи продаж, горизонтальные дополняющие продукты и услуги,специализированныефакторыпроизводстваилиимеющиерелевантныетехнологии и т.д.Анализ экономического состояния кластеров предполагает рассмотрениешироко известных показателей по трем направлениям:- анализ объемов и эффективности продаж (выручка, прибыль, доляприбыли в выручке);- анализ использования трудовых ресурсов (численность работников,средняя заработная плата, отклонение средней заработной платы от средней порегиону);- анализ эффективности использования ОПФ (величина ОПФ, фондоотдача,рентабельность ОПФ).Третий блок исследования предполагает выявление положительныхагломерационных эффектов за счет оценки влияния уровня локализациикластеров в регионе на экономический рост на основе методов эконометрическогоанализа.Предложенный инструментарий может служить ориентиром для разработкии обоснования государственной кластерной политики; инвестиций, направленныхна стимулирование инновационного развития экономики регионов; созданияинфраструктурыкластеров,системызаконодательногоифинансовогообеспечения деятельности кластеров.Таким образом, в целях идентификации кластеров на территории субъектовРФ и определения кластерной структуры регионов России в данном исследованиибудут использованы результаты наиболее признанного – синтетического –подхода, выраженные в структуре «эталонных» ядер кластеров, адаптированныедляроссийскойэкономики,дополненныеисследованиемположительныхагломерационных эффектов от концентрации или урбанизации, связанности и145экономической эффективности предприятий кластера и их влиянием наэкономический рост в регионе.3.3 Исследование отраслевых особенностей промышленных кластеровВ целях апробации методологии идентификации и анализа кластернойструктурытерриториипроведемисследованиерегиональнойкластернойструктуры России.На первом этапе проанализируем отраслевые особенности кластероврегионов России.Определение отраслевого состава «эталонных» кластеров РФ.Определение состава «эталонных» ядер кластерных групп может бытьдостигнуто путем адаптации результатов синтетического подхода М.

Портера илиЕКО с установлением соответствий между кодами классификаторов SIC илиNACE и ОКВЭД. Ввиду большей близости российского классификатора видовэкономической деятельности европейскому классификатору (NACE rev.1)целесообразно использовать результаты Европейской кластерной обсерватории[53].В результате данной адаптации ядра 37 кластерных групп были наполненывидами экономической деятельности в соответствии с 4-значными кодамиОКВЭД с учетом доступной детализации данных.

Результаты приведены вПриложении1.Всоответствиисопределеннымсоставомкластеровсформированы базы статистических данных по количеству предприятий иорганизаций за 2016 год и численности занятых в кластерных группах за 20082016 гг. по 83 регионам РФ.В целях дальнейшего исследования, рассматриваемые кластерные группыклассифицированы по укрупненным секторам экономики на промышленные,инфраструктурные и сырьевые кластеры.Оценка уровня неравномерности распределения численности занятыхв кластерах.146Сформированные кластеры различаются во многих отношениях: некоторыеиз них являются обширной совокупностью десятков отраслей, в то время какдругие включают в себя всего несколько видов деятельности. В связи сиспользованием в рамках исследования «узкого» определения кластера, согласноМ.

Характеристики

Список файлов диссертации