Классификация региональных кластеров и критерии их эффективности

Введение

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.

Алгоритм и результаты исследования результативности деятельности региональных кластеров

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:

• производительность труда (объем производства/численность работников на предприятиях кластера);
• налоговая результативность (объем налоговых поступлений от деятельности предприятий кластера/количество участников кластера);
• эффективность инвестиций (объем произведенной продукции предприятиями кластера/объем инвестиций в создание кластера);
• количество совместных проектов на участника кластера;
• количество кластерных мероприятий на участника кластера.

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

Выводы

На основе полученных результатов можно сделать выводы о критериях эффективности регионального кластера:

1. Высокоэффективным следует признать кластер, если производительность труда на его предприятиях не ниже 6,67 млн. руб. на работника;
2. Высокоэффективным следует признать кластер, если объем налоговых поступлений на участника кластера не менее 727 млн. руб.;
3. Низкоэффективным следует признать кластер, если производительность труда на его предприятиях ниже 1,6 млн. руб. на работника;
4. Низкоэффективным следует признать кластер, если объем налоговых поступлений на участника кластера менее 322 млн. руб.

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

1. Гранков Павел Юрьевич, Бурцева Татьяна Александровна. Анализ развития кластерной экономики Калужской области// Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. ISSN 1999-2645. — №2 (62). Номер статьи: 6208. Дата публикации: 2020-05-07. Режим доступа: https://eee-region.ru/article/6208/
2. Aleshnikova V.I., Burtseva T.A. Territory marketing: labor productivity in clusters of the Kaluga region [Marketing territoriy: proizvoditel’nost’ truda v klasterakh Kaluzhskoy oblasti]// in the book: Actual Problems of Management — 2016 21st International Scientific and Practical Conference. 2016.S. 40-43.

List of references

1. Grankov Pavel Yur’yevich, Burtseva Tat’yana Aleksandrovna. Analysis of the development of the cluster economy of the Kaluga region [Analiz razvitiya klasternoy ekonomiki Kaluzhskoy oblasti]// Regional economy and management: electronic scientific journal. ISSN 1999-2645. — No. 2 (62). Article number: 6208. Publication date: 2020-05-07. Access mode: https://eee-region.ru/article/6208/
2. Aleshnikova V.I., Burtseva T.A. Territory marketing: labor productivity in clusters of the Kaluga region [Marketing territoriy: proizvoditel’nost ’truda v klasterakh Kaluzhskoy oblasti] // in the book: Actual Problems of Management — 2016 21st International Scientific and Practical Conference. 2016.S. 40-43.