Авторы
Гранков Павел Юрьевич
первый заместитель генерального директора
Россия, АО «Агентство инновационного развития – центр кластерного развития Калужской области»
grankov@airko.org
Бурцева Татьяна Александровна
доктор экономических наук, профессор отделения социально-экономических наук
Россия, Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»
tbur69@mail.ru
Аннотация
В статье проведено исследование результативности деятельности кластеров в регионах России, осуществлена их классификация и показаны количественные закономерности эффективности их развития, что позволило оценить количественные критерии эффективного кластера.
Ключевые слова
региональные кластеры, классификация региональных кластеров, регионы России, количественные критерии эффективного кластера.
Рекомендуемая ссылка
Authors
Grankov Pavel Yuryevich
first deputy general director
Russia, JSC "Agency for Innovative Development - the center of cluster development of the Kaluga region"
grankov@airko.org
Burtseva Tatyana Aleksandrovna
Doctor of Economics, Professor of the Department of Social and Economic Sciences
Russia, National Research Nuclear University "MEPhI"
tbur69@mail.ru
Abstract
The article presents the study results of clusters activities in the regions of Russia, carried out their classification and shows the quantitative patterns of the effectiveness of their development, which made it possible to assess the quantitative criteria of an effective cluster.
Keywords
regional clusters, classification of regional clusters, regions of Russia, quantitative criteria for an effective cluster.
Suggested Citation
Как показывает мировой опыт, формирование и развитие высокотехнологичных, промышленных и инновационных кластеров залог успешного экономического развития регионов [1]. В России с 2005 г. формируется региональная экономика кластерного типа. Анализ создания и развития кластеров позволяет констатировать, что идет сокращение темпов создания кластеров, в 2014 году число созданных кластеров составляло 27, в 2018 оно снизилось до 2. Таким образом, существует противоречие между стратегическими задачами государственного управления и происходящими процессами кластеризации экономики России, которое требует исследования проблем развития и оценки эффективности функционирования кластеров в регионах России. На данный момент «не существует целостного представления о состоянии и результатах функционирования кластеров в регионах России» [2, 41]. В связи с чем авторами проведено исследование результативности деятельности кластеров в регионах России, осуществлена их классификация и показаны количественные закономерности эффективности их развития, что позволило оценить количественные критерии эффективного кластера.
В качестве исходной информации исследования выступили актуальные статистические данные Федеральной государственной службы статистики, отчеты экспертных агентств и ассоциаций (АИРР, АКиТ, АИРКО и др.), отчеты региональных органов власти, материалы международных консалтинговых и информационных агентств, публикации в периодических российских и иностранных изданиях, информация, размещенная на официальных и тематических сайтах в сети Интернет, официальные данные и аналитические материалы Минэкономразвития России и Минпромторга России. В результате получена сводная исходная информация о 31 кластере (перечень представлен в третьем столбце таблицы 1), включающая показатели: количество участников кластера, количество совместных проектов, количество проведенных кластерных мероприятий, численность работников на предприятиях кластера, объем произведенной продукции предприятиями кластера, объем налоговых поступлений от деятельности предприятий кластера, объем инвестиций в создание кластера. На основе исходной информации рассчитаны показатели эффективности деятельности кластеров:
Так как представленная информация по кластерам является несоизмеримой, разнокачественной и неоднородной, то для проведения классификации применялся алгоритм иерархического кластерного анализа, реализованный в статистическом пакете R. Код представлен на рисунке 1.
library(readxl)
types = c( rep("numeric", 5))
t <- as.data.frame(read_excel("C:/Users/компьютер/Documents/pok.xlsx", 1,
col_types = types))
x<-t[,c(1,2,3,4,5)]
miny<-min(x[,1])
minx<-min(x[,2])
maxy<-max(x[,1])
maxx<-max(x[,2])
x[,1]<-(x[,1]-miny)/(maxy-miny)
x[,2]<-(x[,2]-minx)/(maxx-minx)
miny<-min(x[,3])
minx<-min(x[,4])
maxy<-max(x[,3])
maxx<-max(x[,4])
x[,3]<-(x[,3]-miny)/(maxy-miny)
x[,4]<-(x[,4]-minx)/(maxx-minx)
miny<-min(x[,5])
maxy<-max(x[,5])
x[,5]<-(x[,5]-miny)/(maxy-miny)
library(cluster)
hc <- hclust(dist(x), method = "complete")
plot(hc)
Рисунок 1. Алгоритм проведения кластерного анализа в R
Как показано на рисунке 1, исходные показатели подвергались нормировке, результат выполнения алгоритма представлен на рисунке 2.
Рисунок 2. Кластерная дендограмма
(по оси х — номер кластера, столбец 2 в таблице 1)
Как видно из результатов анализа, представленных на рисунке 2, можно выделить три группы кластеров: кластеры с высоким, средним и низким уровнем эффективности деятельности. В таблице 1 представлена итоговая классификация и количественные оценки показателей эффективности по каждой группе кластеров, позволяющие выявить количественные закономерности в развитии региональных кластеров (см. рис. 3).
Рисунок 3. Количественные закономерности развития региональных кластеров
Таблица 1 — Классификация региональных кластеров
Группы | № в исходном перечне кластеров | Наименование кластера | Производи-тельность труда, млн. руб. на чел. | Объем налоговых поступлений на участника, млн. руб. на участника | Количество совместных проектов на участника | Налоговая нагрузка (Налоговые поступления на 1$ инвестиций), млн. руб. на млн. долларов США |
Наиболее эффективные кластеры (4) | 17 | Инновационный территориальный кластер волоконно-оптических технологий «Фотоника» Пермского края | 6,671115467 | 727,0454545 | 0,292929293 | 822,6 |
21 | Инновационно-территориальный кластер «Кластер ядерно-физических и нанотехнологий в г. Дубне» | |||||
22 | Нижегородский индустриальный инновационный кластер в области автомобилестроения и нефтехимии | |||||
23 | Троицкий инновационный территориальный кластер «Новые материалы, лазерные и радиационные технологии» | |||||
Средние по эффективности кластеры (9) | 1 | Кластер фармацевтики, биотехнологий и биомедицины Калужской области | 2,507621306 | 556,6840731 | 0,216710183 | 959,5409541 |
6 | Консорциум «Научно-образовательно-производственный кластер «Ульяновск-Авиа» | |||||
7 | Ядерно-инновационный кластер города Димитровграда Ульяновской области | |||||
8 | Промышленный кластер станкостроения и станкоинструментальной промышленности «ЛИПЕЦКМАШ» | |||||
9 | Электротехнический кластер Псковской области | |||||
12 | Алтайский биофармацевтический кластер | |||||
13 | Судостроительный инновационный территориальный кластер Архангельской области | |||||
18 | Инновационный территориальный аэрокосмический кластер Самарской области | |||||
19 | Биотехнологический инновационный территориальный кластер Пущино | |||||
Низкие по эффективности кластеры (18) | 2 | Камский инновационный территориально-производственный кластер Республики Татарстан | 1,643948177 | 322,4325429 | 0,126737531 | 1065,482302 |
3 | Научно-производственный кластер «Сибирский наукополис» Новосибирской области | |||||
4 | Нефтехимический территориальный кластер Республики Башкортостан | |||||
5 | Удмуртский машиностроительный кластер | |||||
10 | Кластер медицинской, фармацевтической промышленности, радиационных технологий г. Санкт-Петербург | |||||
11 | Инновационный территориальный кластер «Зеленоград» | |||||
14 | Энергоэффективная светотехника и интеллектуальные системы управления освещением Республики Мордовия | |||||
15 | Комплексная переработка угля и техногенных отходов Кемеровской области | |||||
16 | Инновационный территориальный кластер «Технополис «Новый Звездный» Пермского края | |||||
20 | Инновационный территориальный кластер «ФИЗТЕХ XXI» | |||||
24 | Кластер инновационных технологий ЗАТО г. Железногорск Красноярского края | |||||
25 | Развитие информационных технологий, радиоэлектроники, приборостроения, средств связи и инфотелекоммуникаций г. Санкт-Петербурга | |||||
26 | Инновационный территориальный кластер Свердловской области «Титановый кластер Свердловской области» | |||||
27 | Инновационный территориальный кластер «Фармацевтика, медицинская техника и информационные технологии Томской области» | |||||
28 | Инновационный территориальный кластер авиастроения и судостроения Хабаровского края | |||||
29 | Кластер производителей нефтегазового и химического оборудования Воронежской области | |||||
30 | Кластер машиностроения и приборостроения Республики Бурятия | |||||
31 | Кластер метровагоностроения Московской и Тверской областей |
На основе полученных результатов можно сделать выводы о критериях эффективности регионального кластера:
Также проведенный анализ показал, что налоговая нагрузка на предприятия кластера не может превышать 1000 рублей на 1$ инвестиций, чтобы кластер мог развиваться и стать эффективным.
Список литературы
List of references