Диссертация (1143535), страница 70
Текст из файла (страница 70)
// ВестникУниверситета (Государственный университет управления), №7, 2012. С.179186.379. Третьяк О. А., Румянцева М. Н. Сетевые формы межфирменной кооперации:подходы к объяснению феномена // Российский журнал менеджмента. –2003. – Т. 1. – № 2. – С. 25-50.380. ТурганбаевЕ.М.,КозловаМ.В.Идентификациярегиональныхиндустриальных кластеров и оценка их структурного воздействия наэкономику региона (на примере ВКО) // Управление большими системами:сборник трудов. – 2009. – № 25.401381. Тюкавкин И. Н.
Проблемы стратегического развития промышленногокомплекса России //Вестник Самарского государственного университета. –2015. – №. 2 (124). – с. 21 – 22.382. Тюнен фон И. Изолированное государство в его отношении к сельскомухозяйству и национальной экономии. Исследование о влиянии хлебных цен,богатства почвы и накладных ресурсов на земледелие. – 1826.383. Узбекова А.С., Колесов К.И., Шибанов Н.А. Проблематика идентификации ипостроения кластерных образований предприятий Нижегородской области //Труды НГТУ им. Р.Е. Алексеева.
– 2013. – № 1. – С. 266.384. УльтанС.И.,ШамсутдиноваН.Р.Сравнительныйанализметодовидентификации отраслевых кластеров в России и за рубежом // Региональныепроблемы преобразования экономики. – 2016. – № 2 (64).385. Ускова Т.В. Развитие региональных кластерных систем // Экономические исоциальные перемены: факты, тенденции, прогноз. – 2008. – № 1.386. Устаев Р. М., Гюльнезерова М. Н. Формирование инновационныхтерриториальных кластеров как инструментарий развития инновационнойсоставляющей человеческого капитала территории //Управление в условияхглобальных мировых трансформаций: экономика, политика, право.
– 2017. –С. 171-173.387. Федеральная целевая программа «Развитие электронной компонентной базыи радиоэлектроники» на 2008 - 2015 годы // ФЦП. [Москва]. 2018. URL:http://fcp.economy.gov.ru/cgi-bin/cis/fcp.cgi/Fcp/ViewFcp/View/2015/246/ (датаобращения 22.07.2018).388. Федеральный закон от 24.07.2007 № 209-ФЗ «О развитии малого и среднегопредпринимательства» // СПС «КонсультантПлюс». [Москва].
2007. URL:http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_52144/(дата обращения22.07.2018).389. Федеральный закон от 31.12.2014 № 488-ФЗ «О промышленной политике вРоссийской Федерации» // СПС «КонсультантПлюс». [Москва]. 2007. URL:402http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_173119/ (дата обращения22.07.2018).390. Федорович, В.А. США: федеральная контрактная система и экономика:механизм регулирования [Текст] / В.А. Федорович. – М.: Наука, 2002. – 926с.391. Фрессине Ж.М. Кластеры конкурентоспособности вокруг «треугольника»инноваций // Бюллетень Инновационные Тренды.
– 2011. – № 11. – С. 4-6.392. ФроловД.П.,МарущакИ.В.Пространственныйаспекттеориитрансакционных индустрий // Журнал экономической теории. – 2017. –№ 3. – С. 23-33.393. Харламова Т.Л. Инновационно-сетевая форма развития кластеров мегаполиса// Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственногополитехнического университета. Экономические науки.
– 2012. – № 1 (139).394. ХафизовР.Р.,инновационныхпроизводственныхАнанишневВ.В.,территориальныхотраслейБрижанинВ.В.кластеровэкономики//наФормированиебазеВестникуспешныхЧелябинскогогосударственного университета. – 2015. – № 18 (373).395. Хосперс Г.-Я. Новая Кремниевая долина? Географические кластеры иполити- ка государства / Г.-Я. Хосперс, П.
Дероше, Ф. Соте //http://imagebelarus.by/novaya-kremnievaya-dolina (дата обращения 22.07.2018).396. Хрусталёв Е. Ю., Рыбасова М. В. Роль государства в экономике:институционально-эволюционный анализ // Экономический анализ: теория ипрактика. – 2013. – №. 21 (324). – с. 2 – 9.397. Хухрин А.С. Концепция кластерной политики в сельском хозяйствеРоссийскойФедерации//Экономикасельскохозяйственныхиперерабатывающих предприятий. – 2011.
– № 6. – С. 53-59.398. Центр раскрытия корпоративной информация // Интерфакс. [Москва]. 2018.URL: https://www.e-disclosure.ru/ (дата обращения 22.07.2018).403399. Цителадзе Д.Д. Развитие форм и методов взаимодействия организацийинновационного технологического кластера // Инновации. – 2016. –№ 1 (207).400. Черенков В. И. Понимание межфирменного сетеобразования – основавыработки системного мышления современных российских менеджеров //Вестник Московского университета. – Сер. 6. Экономика.
– 2015. – № 2. –С. 89.401. Черникова В. Е. Формирование инновационных территориальных кластеровкак инструментов реализации стратегии социально-экономического развитияРоссии // Концепт. – 2016. – № S6.402. Шабунова А.А., Гужавина Т.А., Кожина Т.П. Доверие и общественноеразвитие в России // Проблемы развития территории. – 2015. – № 2 (76).403. Шлейнов Р.
Как летают деньги в космической отрасли // Ведомости.[Москва].2012.URL:https://www.vedomosti.ru/library/articles/2012/10/01/biznes_na_orbite(датаобращения 22.07.2018).404. Щербаков С. В. Развитие СВЧ электроники в рамках реализациигосударственных программ //Электроника и микроэлектроника СВЧ. – 2017.– Т. 1. – №. 1. – С. 15-23.405. Юрьев В. Н., Дыбок Д. М., Изотов А.
В. Анализ факторов, влияющих наинновационноеразвитиетехническиеведомостирегионовРоссийскойФедерацииСанкт-Петербургского//Научно-государственногополитехнического университета. Экономические науки. – 2016. – №. 4 (246).– с. 98 -108.406. Яшин С. Н., Кошелев Е. В., Захарова Ю. В. Прогнозный форсайт развитияинновационно-индустриального кластера в экономике РФ //Государство ирынок: механизмы и институты евразийской интеграции в условиях усиленияглобальной гиперконкуренции. – 2017. – С.
324-328.404407. Яшин С. Н., Суханов Д. А. Иски за риски. Инновационные подходы попроектам развития страхования профессиональных рисков промышленныхпредприятий //Безопасность и охрана труда. – 2017. – №. 1. – С. 24-26.408. Яшин С. Н., Трифонов Ю. В., Кошелев Е. В. Метод использования реальногопут-опциона в управлении рисками инновационной стратегии кластера//Финансы и кредит. – 2017. – Т. 23. – №. 26 (746).409. Яшин С. Н., Трифонов Ю.
В., Кошелев Е. В. Планирование оптимальногосинергетического эффекта кластера с использованием технологий форсайта ифинансовогоарбитража//Управлениеэкономическимиэлектронный научный журнал. – 2016. – №. 11 (93).системами:Приложение 1 - Состав ядер кластеров по видам экономической деятельности406Продолжение приложения 1407Продолжение приложения 1408Продолжение приложения 1409Продолжение приложения 1410Продолжение приложения 1411Продолжение приложения 1412Продолжение приложения 1413Продолжение приложения 1414Продолжение приложения 1415Продолжение приложения 1416Продолжение приложения 1417Продолжение приложения 1Приложение 2 - Описание базы данных1. Цели и задачи базы данных.В рамках подхода «сверху» наполнение кластерных групп на территории субъектовфедерации в соответствии с выявленными «эталонами» позволяет сформировать условныекластеры, однако идентификация кластеров предполагает подтверждение гипотезы ихсуществования на заданной территории, что достижимо с иcпользованием статистическогоинструментария.В основу метода оценки кластера положено предположение о том, что объем икачественный уровень знаний, циркулирующий между предприятиями и организациями,входящими в исследуемый кластер, зависит от размера кластера, уровня егоспециализации, а также степени, в которой изучаемый регион нацелен на производствопродукции в смежных областях, входящих в кластер.
Эти 3 фактора определяютсяЕвропейской кластерной обсерваторией как «Коэффициент локализации», «Размер»,«Фокус». Значения факторов в рамках пороговых значений отражают, достиг лиизучаемый кластер достаточной «критической массы» для генерации положительныхвнешних эффектов и связей. Эти показатели строятся на основе данных о занятостинаселения.Проектируемая база данных предназначена для определения уровней развитиярегионов по данным о занятости населения в различных видах деятельности.В данной задаче просматривается четыре основных цели: минимизация хранения больших объемов информации о занятости населениярегионов по годам и областям деятельности; обеспечение удобного ввода и редактирования информации о занятости населениярегионов; создание вычислительного аппарата для получения оценок (факторов) длякластеров в заданном году; аналитическая обработка полученной в результате расчета информации, отборзначимых кластеров в соответствии с заданными критериями.Кроме того, сама база данных должна быть достаточно гибкой, чтобы можно былодобавлять новые регионы, новые виды деятельности.
В каждом регионе может бытьразличное количество видов деятельности.Поскольку регионов в России много, решено было использовать существующиетерриториальные округи для удобства обеспечения доступа к информации о регионе.В качестве результатов анализа кластеров необходимо получить сводные таблицырезультирующих показателей отобранных кластеров по регионам и видам занятости.Данные отбираются по соответствующей методике.В результате исследования исходных данных задачи хранения и удобства доступа кинформации, минимизации ошибок ввода и обеспечения целостности данных выделеночетыре сущности: территории, регионы, виды деятельности и занятость населения.Сущность «Территория» содержит два атрибута: идентификатор, который являетсяпервичным ключом и название.
Эта таблица служит словарем и обеспечивает безопасныйи удобный ввод данных в связанные объекты и позволяет организовать доступ к группамрегионов.Сущность «Регионы» принадлежит к одному из округов и не может существоватьнезависимо, поэтому кроме собственного первичного ключа она имеет в своих атрибутахвторичный ключ для связи с сущностью «Территория».Сущность «Деятельность» имеет два основных атрибута: ключ и название, и двавспомогательных: короткое название и именованный ключ. Вспомогательные атрибутыиспользуются для организации интерфейса, т.к. длинные названия занимают слишком419много места и не подходят для использования в заголовках столбцов в перекрестных(сводных) таблицах.Сущность «Занятость» содержит 2 внешних ключа для связи с регионом и видомдеятельности и имеет составной первичный ключ, который защищает таблицу отдублирования данных, т.к.
для каждого года может быть создан только один кластер сколичеством занятых в регионе и определенным видом деятельности. Таким образом,сочетание: год, регион и деятельность задают уникальную комбинацию дляидентификации ядра кластера. Для удобства обработки информации добавлен счетчик,который однозначно идентифицирует составной ключ. Вычисляемые атрибуты:Коэффициент локализации, Размер, Фокус и число звезд.Для организации ввода данных и обеспечения оперативного доступа к ядрамкластеров введена временная сущность с переменным числом атрибутов, подстраиваемаяпод регион и виды деятельности в нем в конкретном году.2.
Вычислительная модель базы данных.2. 1 Математическое описание задачи.Методика расчета факторовЗначения факторов в рамках пороговых значений отражают, достиг ли изучаемыйкластер достаточной «критической массы» для генерации положительных внешнихэффектов и связей. Данные показатели рассчитываются по статистике занятости и вформульном виде отражаются следующим образом:(1)где LQ – «Коэффициент локализации»; Empig – количество занятых в кластернойгруппе i в регионе g; Empg – общее количество занятых в регионе g;Empi– количествозанятых в кластерной группе i; Emp – общее количество занятых.(2)где Size – «Размер» кластерной группыi; Empig – количество занятых в кластернойгруппе i в регионе g; Empi– количество занятых в кластерной группе i.(3)где Focus – «Фокус» кластерной группыi; Empig – количество занятых в кластернойгруппе i в регионе g; Empg– количество занятых в регионе g.В соответствии с формулами, производная сущность «Вычисление» являетсявременной, создается для конкретного года, и по результатам отбора ядер кластеровхранит информацию для следующих атрибутов (Таблица 1)Таблица 1 - Атрибуты сущности «Занятость»Название атрибутаГодИмя атрибутаYearEpmlРегионВид деятельности –IdRegionIdIndustryКомментариизаданный год для вычисленияфакторов ядер кластеровидентификатор регионаидентификатор видадеятельности420EmpigSizeEmpigEsizeFocuslQ – (LQ)StarsEFocusELQEstarsПродолжение таблицы 12.2 Методика выявления сильных кластерных групп1) «Коэффициент локализации» (1) ≥ 1.3;2) регион должен входить в число 10% регионов, лидирующих по «Размеру» (2);3) регион должен входить в число 10% регионов, лидирующих по «Фокусу» (3).Выполнение условия ограничения по каждому показателю означает присвоениекластерной группе 1 «звезды».
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
