Диссертация (1152253), страница 33

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

Текст из файла (страница 33)

2 при анализе ЖЦ уровня конкурентоспособности экономики региона.При выборе функции, отражающей зависимостьУкср=f(t), считаем целесообразным разделить эту логистическую кривую на дваучастка (см. рис.2), где точка А является точкой перегиба, отражающей переходот ретроспективного периода к прогнозному, а точка В – максимальное значение уровня конкурентоспособности экономики региона в процессе его повышения под воздействием внешних и внутренних факторов, включая фактор кластеризации.Первый участок отражает ретроспективный период изменения изучаемого параметра, а второй – прогнозируемую динамику в перспективе. При этом напервом участке зависимость Укср=f(t) строится на основе результатов оценкиуровня конкурентоспособности региона в ретроспективном периоде с помощьюметодики подробно изложенной в работе [284], и аналитическая функция может быть определена с помощью соответствующего тренда. Для второго участка необходимо изыскать специальную функцию прогнозирования, котораяадекватно отражает динамику процесса изменения уровня параметра в будущем.

Такой подход дает возможность объективно оценить динамику измененияисследуемого параметра за весь его жизненный цикл и получить четкую информацию для эффективного управления и своевременного принятия соответствующих решений.На основе результатов анализа методов прогнозирования и соответствующих требований к выбору функций прогнозирования считаем целесообразноиспользовать функцию насыщения (11). Эта функция объективно отражаетпроцесс увеличения исследуемого параметра – уровня конкурентоспособностиэкономики региона до требуемого предела (предел насыщения), равного максимальному значению Укср=1, который будет соответствовать величине уровняконкурентоспособности региона-лидера в будущем.

Во-вторых, эта функцияявляется апробированный в практике и имеет один переменный параметр –время, что упрощает решение поставленной задачи.180Согласновторомупунктуалгоритмаразработкиэкономико-математической модели, необходимо провести ее параметризацию. В экспоненциальной функции насыщения неизвестными параметрами являются: предел насыщения (m) и показатель, характеризующий скорость изменения исследуемого параметра (α), численные значения которого могут находиться в пределах от 0 до 1.

Для его определения примем допущение, что уровень конкурентоспособности региона в будущем достигнет своего максимального значения, которое будет соответствовать уровню конкурентоспособности регионалидера. В этом случае максимальное значение этого показателя будет равноmax 1 ), которое соответствует параметру насыщения, т.е. m=1. Выединице ( У КСРmax1бор предельного значения уровня конкурентоспособности региона У КСРопределяет его конкурентную позицию не только на отечественном рынке, но иглобальном, мировом рынке. При глобальной конкуренции на мировом рынкеусловие равенства уровня конкурентоспособности максимальному значению вдолгосрочной перспективе становится требуемым нормативным значением нетолько на момент разработки экономико-математической модели, но и в долгосрочной перспективе. Следует отметить, что повышение уровня конкурентоспособности экономики региона является итерационным процессом, цикл котоmax 1 повторяется.рого после достижения намеченного уровня У КСРВ качестве второго постоянного параметра, характеризующего темп изменения исследуемого показателя, по нашему мнению, можно принять темпприроста уровня конкурентоспособности экономики региона, который являетсясложным многофакторным показателем.Для учета степени влияния кластеризации на уровень конкурентоспособности экономики региона значение темпа прироста уровня конкурентоспособности региона, по нашему мнению, можно представить как сумму среднеготемпа прироста исследуемого параметра, который сформирован в ретроспективном периоде и на основе принципа экстраполяции будет сохранен и в буду-181щем.

В этом случае формула прогнозного значения темпа прироста уровня конкурентоспособности имеет видТппрог =Тпср рп + ∆Тпфк ,(21)где Тппрог – темп прироста уровня конкурентоспособности экономики региона впрогнозируемом периоде; Тпср рп – средний темп прироста уровня конкурентоспособности в ретроспективном периоде; ∆Тпфк – показатель темпа приростауровня конкурентоспособности за счет воздействия фактора кластеризацииэкономики региона.Согласно данному походу формула для определения прогнозного уровняконкурентоспособности экономики региона имеет видсррпфк   Т Т *tпп  ,Уп У нач  m * 1  e КСРКСР(22)начпУ КСРгде t – время прогнозирования; У КСР– соответственно прогнозный и,начальный уровень конкурентоспособности экономики региона, который достигнут в последний год ретроспективного периода.

Начальный уровень соответствует значению исследуемого параметра в точке А (точке перегиба функпрогции У КСР f (t ) на рис. 2); m=1 – предел насыщения.Средний темп прироста уровня конкурентоспособности экономики региона, достигнутый в ретроспективе периоде, находится как среднеарифметическая величина этого показателя за некоторое количество лет.

Темп приростауровня конкурентоспособности региона является относительной величиной иопределяется какТп У КСР(t 1)  У КСР(t )У КСР(t ),(23)С учетом фактора кластеризации темп прироста уровня конкурентоспособности экономики региона запишем как относительное увеличение количества кластеров в экономике региона за определенный период времени182Т пфк N ркmaxN рк,(24)где Т пфк – прирост уровня конкурентоспособности экономики региона, обусловленный развитием её кластерной организации; N ркmax – максимальное числотерриториально-отраслевых кластеров, которые потенциально возможно сформировать в экономике страны, исходя из общего количества регионов в Российской Федерации; N рк – число кластеров планируемых организовать в экономикерегиона в рассматриваемый период времени.Таким образом, полученное нами уравнение (22) является экономикоматематической моделью изменения уровня конкурентоспособности экономикирегиона и позволяет осуществить прогнозирование его изменения в долгосрочной перспективе с учётом степени кластеризации.

Апробацию численной оценки предложенной модели влияния фактора кластеризации экономики регионана уровень ее конкурентоспособности проведем на примере Чувашской Республики.Прежде всего, необходимо определить значение показателя среднеготемпа прироста уровня конкурентоспособности в ретроспективном периоде. Наоснове фактических уровней конкурентоспособности Чувашской Республики,приведенных в приложении А, определена динамика темпов их прироста за2007-2014 гг., которые позволили найти их среднее значение, представленные втабл.

37.Таблица 37 – Расчёт среднего темпа прироста уровня конкурентоспособностиПоказательУровень конкурентоспособности (УКСР)Темп прироста уровня конкурентоспособности в ретроспективном периодеТ прп Среднее значение Tпср . рп Годы20062007200820092010 2011 2012201320140,560,6580,5480,5480,5740,6280,5840,5830,57…0,175-0,16700,0470,094-0,07-0,00170,0220,008183Расчеты уровней конкурентоспособности экономики Чувашии за 20062014 гг. показывают, что темпы прироста уровня конкурентоспособности в ретроспективном периоде могут принимать как положительные, так и отрицательные значения.

Следует отметить, что в кризисные 2008-2009 гг. уровеньконкурентоспособности Чувашской Республики имел минимальное значение.Рассмотрим процесс моделирования уровня конкурентоспособности экономики региона с учётом фактора её кластеризации на основе предложеннойнами экономико-математической модели.

Для получения альтернативных вариантов исследуемого параметра нами выбраны три временных диапазона: первый – 2015-2020 гг.; второй – 2015-2025 гг. и третий – 2015-2030 гг. При этомставятся следующие задачи прогнозирования: определение времени выхода Чувашии в лидеры по уровню конкурентоспособности среди регионов Приволжского федерального округа. Принимаемдопущение, что процесс изменения уровня конкурентоспособности регионаосуществляется на основе экстраполяции тенденций, которые сложились впрошлом и сохранятся в будущем (среднего темпа прироста уровня конкурентоспособности); определение времени достижения максимального значения уровняконкурентоспособности, исходя из соответствующего количества территориально-отраслевыхкластеров,предусмотренныхСтратегиейсоциально-экономического развития Чувашии на период до 2020 г.; расчёт количества территориально-отраслевых кластеров, которыенеобходимо сформировать в экономике региона, для достижения максимальноmax 1 в принятые временныего значения уровня конкурентоспособности, т.е.

У КСРдиапазоны.Для решения поставленных задач принимаем допущение, что все варианты расчётов осуществляются при постоянных значениях начального уровняконкурентоспособности, которого достигла Чувашия в ретроспективном периоде в 2014 г. и среднем значении темпа прироста уровня конкурентоспособности(в соответствии с данными табл. 37).184Прогнозные уровни конкурентоспособности Чувашии приведены втабл.38.Таблица 38 – Результаты прогнозирования уровня конкурентоспособностирегиона*ГодУпКСРГодУпКСРГодУпКСРГодУпКСР201620172018201920202021202220232024202520262027202820292030203120320,5860,5940,6010,6100,6170,6240,6320,6390,6470,6540,6620,6690,6760,6830,6900,6970,704203320342035203620372038203920402041204220432044204520462047204920500,7110,7180,7250,7310,7380,7450,7510,7580,7640,7710,7770,7830,7900,7960,8020,8140,820205120522053205420552056205720582059206020612062206320642065206620670,8260,8320,8380,8440,8500,8550,8610,8670,8720,8780,8830,8890,8940,9000,9050,9100,91620682069207020712072207320742075207620772078207920802081208220830,9210,9310,9360,9410,9460,9510,9560,9610,9660,9710,9750,9800,9850,9900,9940,999нач 0,57; m  1Исходные данные для расчета: Т пср  0,008; У КСР*При сохранении в будущем сложившегося среднего темпа прироста за2007-2014 гг.

Чувашская Республика не сможет достичь максимального значеmax 1 ) и выйти в лидеры среди регионовния уровня конкурентоспособности ( У КСРПриволжского федерального округа не только к 2030 г. Для повышения уровняконкурентоспособности экономики региона органам исполнительной властиЧувашии необходимо принимать соответствующие решения. На современномэтапе развития экономики регионов одним из эффективных инструментов повышения уровня их конкурентоспособности является кластеризация. С этой целью в Чувашской Республике к 2020 г. планируется сформировать три территориально-отраслевых кластера – машиностроительного, электротехнического ихимического. В связи с этим возникает вторая задача моделирования, заключа-185ющаяся в определении времени достижения в будущем максимального уровняmaxконкурентоспособности региона ( У КСР=1) с учётом функционирования в егоэкономике трех кластеров.При выполнении соответствующих расчетов по формуле (24) необходимоопределить общее число кластеров, которые могут быть организованы в экономике страны.

Характеристики

Список файлов диссертации