Диссертация (1143535), страница 44
Текст из файла (страница 44)
3.1), проведеманализ экономического состояния промышленных кластеров региона.248Рисунок 4.3 - Кластерная картограмма Санкт-Петербурга в 2016 г.Для оценки состояния отраслей, входящих в сильные ядра метакластернойпромышленной группы Санкт-Петербурга, был проведен анализ:- эффективности продаж предприятий ядер кластеров, для чего быларассмотрена динамика изменения выручки и чистой прибыли и рассчитаныпоказатели рентабельности продаж;- трудовой обеспеченности ядер кластерных групп, для чего анализдинамики численности занятых был дополнен сравнением среднемесячнойзаработной платы на 1 работника по видам деятельности, составляющим ядрокластера, со средней заработной платой по Санкт-Петербургу;- эффективности использования основных средств, для чего на основестатистических данных по показателям «Выручка за отчетный период» и249«Наличие основных производственных фондов по полной учетной стоимости»былирассчитаныпоказателифондоотдачиирентабельностиосновныхпроизводственных фондов.Анализ объема и эффективности продаж.В соответствии с программой Перечня пилотных программ развитияинновационных территориальных кластеров, одним из ключевых факторов,определяющих конкурентоспособность участников кластеров и перспективы ихразвития,являетсяобуславливающегоспособностьналичиефинансовуюпривлекатьвысокогопроизводственногоустойчивостьресурсыдляпотенциала,предприятий-участников,реализацииихкрупномасштабныхисследовательских, инфраструктурных и коммерческих проектов.
Показателем,характеризующим производственный потенциал кластеров, в рамках программыПеречня, является выручка от продажи несырьевой продукции на внутреннем ивнешнем рынке. В нашем исследовании анализ тенденций изменения выручки отпродаж за отчетный период дополняется оценкой изменения величины прибыли ирасчетом рентабельности продаж для оценки эффективности деятельностипредприятий кластера.Доля прибыли (убытка) в выручке рассчитывается по формуле:,(4.1)где П – прибыль (убыток), руб., В - выручка от продажи товаров, работуслуг (без НДС, акцизов и аналогичных обязательных платежей), руб.Положительное значение показателя соответствует рентабельности продаж почистой прибыли, изменение которой отражает увеличение или уменьшениеэффективности продаж предприятия.РезультатырасчетовпоядрампромышленныхкластерныхгруппАналитические инструменты, Биофармацевтика и Информационные технологиипредставлены в табл.
4.13. Расчетные таблицы по остальным кластерным группамприведены в Приложении 6.Таблица 4.13 – Объем и эффективностьБиофармацевтика, Информационные технологиипродажВыручка за отчетный период, тыс.руб.Отрасли кластеровАналитическиеинструменты33.2Биофармацевтика24.41 24.4224.51 24.52Информационныетехнологии30.01 30.0272.2отраслейкластеровЧистая прибыль (убыток), тыс.руб.Аналитическиеинструменты,Доля прибыли (убытка) ввыручке200820122016200820122016200820122016н/д1136437917431510н/д11606102111672н/д0.100.125454264690946184486149010538124619191193856350183999328618725281890859333296324822150.090.140.220.210.270.219505030175275421321826119313084181624953894241871352521917807355292404452126790341392200.080.130.060.120.070.11Так,например,производствоконтрольно-измерительныхприборов,являющееся единственным видом деятельности, составляющим ядро кластераАналитические инструменты, характеризуется как ростом выручки, так и ростомчистой прибыли за период.
При этом темпы роста прибыли незначительноопережают темпы роста выручки, что приводит к увеличению рентабельностипродаж, свидетельствующей об увеличении эффективности деятельности.Аналогичные тенденции свойственны всем отраслям, составляющим ядрокластера Биофармацевтика.По видам деятельности, составляющим ядро кластера Информационныетехнологии, наблюдается колебание рентабельности продаж ниже уровня2008 года.
Показательно, что некоторые факторы, определение которых требуетдополнительныхисследований,выходящихзарамкиданнойработы,воздействуют на предприятия всех видов деятельности, составляющих ядроданного кластера при отсутствии схожих тенденций среди предприятий другихкластерных групп.Анализ трудовых ресурсов.Одним из основных приоритетов программ развития региональныхкластеров является создание высокопроизводительных рабочих мест, при этоминновационнаяориентированностькластеровопределяетнеобходимостьпривлечения высококвалифицированного персонала.
Средний уровень заработнойплаты может косвенно свидетельствовать об обеспеченности предприятийкластерной группы высокооплачиваемыми специалистами, в то время какизменение абсолютной численности характеризует общую динамику развитияядра кластерной группы.В рамках данного исследования величина заработной платы на 1 работникапо видам деятельности, составляющим кластерные группы, сравнивалась сосредней заработной платой на 1 работника по всем видам деятельности по СанктПетербургу с предварительной нейтрализацией фактора цен по всем показателям.252Данные по ядрам промышленных кластеров Аналитические инструменты,Биофармацевтика и Информационные технологии представлены в таблице 4.14.Результаты расчётов по прочим кластерным группам приведены в Приложении 7.Так, среднемесячная заработная плата на предприятиях по производствуконтрольно-измерительных приборов на протяжении всего анализируемогопериода была выше средней по Санкт-Петербургу, при этом темпы ее ростаопережали темпы роста средней заработной платы в городе.
Однако статистиказанятости за период отражает значительные колебания численности работниковотрасли без какой-либо доминирующей тенденции, что может свидетельствоватьо нестабильном состоянии отрасли и проблемах кадровой обеспеченности.Среднемесячная заработная плата на 1 работника на предприятиях попроизводству основной фармацевтической продукции в 2008 году была нижесредней на 9%, а во все последующие года выше при стабильном росте числазанятых. В то же время производство моющих средств, парфюмерной икосметической продукции характеризуется значительными колебаниями какчисленности работников, так и средней заработной платы.Средняя заработная плата на предприятиях отраслей, составляющих ядрокластера Информационные технологии существенно превосходит среднийуровеньпокорреляцияСанкт-Петербургу.междуколичествомПриэтомработниковпрослеживаетсяпредприятийопределеннаяпоразработкепрограммного обеспечения и отклонением среднемесячной заработной платы вотрасли от средней по региону: рост численности приводит к снижениюотклонения и наоборот.Таблица 4.14 – Численность работников и средняя заработная плата по отраслям кластеров Аналитическиеинструменты, Биофармацевтика, Информационные технологии»Отрасли кластеровАналитическиеинструменты33.2Биофармацевтика24.41 24.4224.51 24.52Информационныетехнологии30.01 30.0272.2Численность работниковСреднемесячная номинальнаяначисленная заработная плата на 1работника, руб.200820122016Отклонение от среднейзаработной платы по СанктПетербургу, %200820122016200820122016120251261613818н/д24329,1429095,82н/д61837813467442848505407263420372,126837,126297,220017,1828409,8230412,76-91915-1316241803100712758885237781713534777,349019,437289,7854787,9539374,241722,9555118631396070Анализ эффективности использования ОПФ.Согласно программе Перечня развития инновационных территориальныхкластеров, эффективность использования основных средств является одним иззначимых условий, обеспечивающих конкурентоспособность кластерной группы,а модернизация производственной и технологической базы являются важнейшимфактором развития кластерной группы.Анализ изменения абсолютной величины основных производственныхфондов был дополнен расчетом показателей рентабельности ОПФ и фондоотдачив качестве индикаторов эффективности использования основных фондовпредприятий отрасли.Рентабельность основных производственных фондов определяется поформуле:,(4.2)где П – прибыль, руб., ОПФ – среднегодовая стоимость ОПФ, руб.Фондоотдача определяется по формуле:,(4.3)где В – выручка от продажи товаров, работ услуг (без НДС, акцизов ианалогичных обязательных платежей), руб.РезультатырасчетовпоотраслямядерпромышленныхкластеровАналитические инструменты, Биофармацевтика и Информационные технологиипредставлены в таблице 4.15.
Результаты расчётов по остальным кластернымгруппам приведены в Приложении 8.Таблица 4.15 – Эффективность использования ОПФ по отраслям кластеров Аналитические инструменты,Биофармацевтика, Информационные технологииОтрасли кластеровОПФ, млн. руб.ФондоотдачаРентабельность ОПФ200820122016200820122016200820122016н/д24622670н/д4,626,53н/д0,470,7924.41 24.42109489025584,999,494,870,462,11,324.51 24.521043119620556,627,535,810,951,581,2130.01 30.0218142867752,530,826,83,941,721,8772.2н/д27855374н/д6,937,25н/д0,860,77Аналитические инструменты33.2БиофармацевтикаИнформационные технологииТак,например,производствоконтрольно-измерительныхприборов,составляющее ядро кластера Аналитические инструменты, характеризуетсяростом величины ОПФ.
При этом темпы роста прибыли и выручки опережаюттемпы роста величины ОПФ, что обуславливает увеличение рентабельности ОПФи фондоотдачи, характеризуя эффективность использовании основных фондовпредприятий отрасли.В соответствии с динамикой показателей эффективности использованияОПФ по отраслям, входящим в ядро кластера Биофармацевтика, анализируемыйпериод можно разделить на 2 части: с 2008 по 2012 год фондоотдача ирентабельность ОПФ растут, а с 2012 по 2016 – падают.При этом данные тенденции обусловлены разными факторами для двухгрупп видов деятельности.
Общая величина ОПФ по предприятиям, занятым впроизводстве моющих, чистящих, парфюмерных и косметических средств растетна протяжении всего периода, однако темпы роста прибыли и выручки опережаюттемп роста ОПФ на протяжении периода 2008-2012 г. и отстают в течение 20122016 гг. В то же время рост фондоотдачи и рентабельности ОПФ попредприятиям, занятым в производстве фармацевтической продукции, обусловленсущественным снижением общей величины ОПФ. Последующий рост величиныОПФ при отстающих темпах роста прибыли и выручки приводит к снижениюпоказателей.Значительные колебания прибыли и выручки, характерные для отраслейкластера Информационные технологии при стабильном росте величины ОПФприводят к колебаниям показателей эффективности использования основныхпроизводственных фондов.4.3 Разработка мероприятий кластерной промышленной политики СанктПетербургаВ целях обоснования мероприятий региональной промышленной политики,целью которой является развитие кластерной структуры экономики Санкт-257Петербурга, были выявлены кластерные группы региона, поддерживаемые нафедеральном и региональном уровнях, и соотнесены с выявленными в п.
4.2значимыми кластерами региона по состоянию на 2016 г. (см. табл. 4.1 и рис.4.3).В 2016 году по результатам анализа промышленной политики СанктПетербурга, реализуемой Министерством экономического развития РФ и Комитетомпо развитию промышленности и инновациям Правительства Санкт-Петербурга, (см.п. 4.1) можно выделить следующие группы приоритетных промышленных кластеровСанкт-Петербурга, поддерживаемых на федеральном или региональном уровнях:кластер Информационных технологий, радиоэлектроники, приборостроения, средствсвязииинфотелекоммуникаций;кластерпромышленности,радиационныхприборостроения;СудостроительныйМедицинской,технологий;кластер;фармацевтическойкластеркластерАэрокосмическогоТранспортногоиинфраструктурного строительства; кластер Транспортного машиностроения, кластерМашиностроения и металлообработки и Композитный кластер; Полимерныйкластер; Автомобильный кластер; кластер Ювелиров и кластер Товаров народногопотребления [266].Пять кластерных групп были объединены в рамках утвержденного Перечняпилотных программ развития инновационных территориальных кластеров,финансированиекоторыхосуществляетсяс2013года.Так,кластерыфармацевтической и медицинской промышленности и радиологический кластербыли объединены в «Кластер медицинской, фармацевтической промышленности,радиационныхтехнологий».Кластерыинформационныхтехнологий,радиоэлектроники, энергомашиностроения и интеллектуальных энергетическийсистембыливключеныв«Кластеринформационныхтехнологий,радиоэлектроники, приборостроения, средств связи и инфотелекоммуникаций».Остальные кластеры на сегодняшний день поддерживаются в рамках политики,проводимой КППИ [266].В таблице 4.16 представлены результаты сравнительного анализа кластеров,локализированныхвСанкт-Петербурге(см.табл.поддерживаемых на федеральном и региональном уровнях.4.1ирис.4.3)и258Таблица 4.16 – Сравнительный анализ кластеров, локализированных вСанкт-Петербурге и поддерживаемых на федеральном и региональном уровнях в2016 гГосударственные кластерные программыЯдра кластеров, соответствующиеподдерживаемым государствомКластеры,Кластеры, не лолокализированкализированныеные в регионев регионеАналитическиеТелекоммуниинструментыкацииИнформационныетехнологииОсвещение и электрооборудованиеПроизводство ипередача энергииБиофармацевтикаНаименованиеУровень поддержкиКластер информационных технологий,радиоэлектроники,приборостроения,средств связи иинфотелекоммуникацийМинэкономразвитияРФ (Инновационныйтерриториальныйкластер)Кластер медицинской, фармацевтической промышленности, радиационныхтехнологийМинэкономразвитияРФ (Инновационныйтерриториальныйкластер)СудостроительныйкластерКомитет по развитиюпромышленности иинновациямТранспорт илогистикаКомитет по развитиюпромышленности иинновациямСтроительствоКластертранспортного иинфраструктурногостроительстваКластертранспортногомашиностроенияКластермашиностроения иметаллообработкиКомпозитный кластерКластераэрокосмическогоприборостроенияПолимерный кластерАвтомобильныйпротокластерКластер ювелировКластер товаровнародногопотребленияМедицинскиеинструментыТяжелоемашиностроениеКомитет по развитиюпромышленности иинновациямКомитет по развитиюпромышленности иинновациямКомитет по развитиюпромышленности иинновациямКомитет по развитиюпромышленности иинновациямКомитет по развитиюпромышленности иинновациямКомитет по развитиюпромышленности иинновациямМеталлургическаяпромышленностьАэрокосмическаятехникаПластмассыАвтомобилестроениеЮвелирныеизделияОдеждаОбувьТекстиль259По результатам анализа можно сделать вывод о том, что все значимыепромышленные кластеры, локализированные в регионе, поддерживаются нафедеральном уровне, следовательно, в соответствии с ранее введённойклассификацией (см.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
