Идентификация кластеров на территории России на основе синтеза функционального и пространственного подходов
Автор: Кудрявцева Татьяна Юрьевна, Схведиани Анги Ерастиевич, Родионова Мария Александровна, Яковлева Валерия Валерьевна
Журнал: Регионология @regionsar
Рубрика: Экономика и управление народным хозяйством
Статья в выпуске: 1 (122) т.31, 2023 года.
Бесплатный доступ
Введение. Актуальность темы заключается в необходимости методологии комплексной кластеризации регионов, а именно в определении отраслевого состава и географического расположения кластеров. Цель статьи - по результатам проведенного исследования апробировать разработанную методику идентификации кластеров на территории России на основе синтеза функционального и пространственного подходов. Материалы и методы. Анализ межотраслевых связей в рамках функционального подхода заключался в применении метода максимума, позволяющего проследить цепочку потребления относительно главных поставщиков и главных потребителей между отраслями на основе российской таблицы «Затраты - Выпуск» 2016 г. Пространственный подход был реализован с помощью расчета коэффициентов локализации, определения z-оценок, а также с помощью анализа коэффициентов корреляции между коэффициентами локализации для установления региональных и межрегиональных связей. Результаты исследования. Результаты статьи апробируют предложенные авторами методы для процесса кластеризации регионов. Полученные после применения методов результаты выявили локализацию кластера «Химическая промышленность» на территориях определенных регионов Российской Федерации и его существующую значимую функциональную и пространственную связь с кластерами «Строительство», «Производственное оборудование» и др. Причем было определено, что химическая промышленность имеет разные виды связей: как функциональную (с кластером «Металлургия»), так - пространственную: межрегиональную («Строительство»), региональную («Производственное оборудование» и др.). Таким образом, было доказано, что для выявления промышленных кластеров необходимо применение комплексного подхода. Обсуждение и заключение. Полученные результаты по кластеру «Химическая промышленность» подтверждают необходимость использования комплексной методологии региональной кластеризации, которая включает в себя синтез функционального и пространственного подходов, так как оба подхода по отдельности имеют свои ограничения, а функциональная связь не означает существование пространственной, и наоборот. Эти данные помогут комплексно подойти к проблеме эффективности развития химической промышленности в России благодаря пониманию грамотного размещения предприятий и учету взаимосвязи с предприятиями различных отраслей. Материалы статьи могут быть полезны как для ученых, занимающихся проблемами регионального развития экономики, так и для государственных учреждений, в цели которых входят принятие управленческих решений в сфере развития промышленности.
Идентификация кластеров, таблица затраты - выпуск, коэффициент локализации, межотраслевые связи, кластерный алгоритм, кластерная структура территории
Короткий адрес: https://sciup.org/147240184
IDR: 147240184 | DOI: 10.15507/2413-1407.122.031.202301.046-069
Список литературы Идентификация кластеров на территории России на основе синтеза функционального и пространственного подходов
- Mackiewicz M., Namyslak B. Development Conditions for Creative Clusters in Poland in View of Institutional Environment Factors // Growth and Change. 2021. Vol. 52, issue 3. Рр. 1295-1311. doi: https://doi.org/10.1111/grow.12503
- Кудрявцева Т., Жабин Н. П. Формирование алгоритма идентификации кластеров в экономике региона // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. 2014. № 3 (197). С. 124-131. URL: https://economy.spbstu.ru/ article/2014.47.13/ (дата обращения: 23.06.2022).
- Марков Л. С., Маркова В. М. Выявление эталонных кластеров: методические вопросы и практическое приложение к отечественной промышленности // Мир экономики и управления. 2012. Т. 12, № 1. С. 95-108. URL: https://woeam.elpub.ru/jour/article/view/590 (дата обращения: 23.06.2022).
- Feser E. J., Bergman E. M. National Industry Cluster Templates: A Framework for Applied Regional Cluster Analysis // Regional Studies. 2000. Vol. 34, issue 1. Pp. 1-19. doi: https://doi. org/10.1080/00343400050005844
- Демин С. С., Селентьева Т. Н. К вопросу об идентификации кластеров промышленного региона: вопросы теории и методологии // Kant. 2018. № 4 (29). С. 258-263. URL: https://stavrolit. ru/kant/1198/1253/ (дата обращения: 23.06.2022).
- The Cluster Policies Whitebook. IKED-International Organisation for Knowledge Economy and Enterprise Development / T. Andersson [et al.]. Malmo, 2004. Vol. 49. URL: http://citeseerx. ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.197.4531&rep=rep1&type=pdf (дата обращения: 23.12.2022).
- Porter M. E. The Economic Performance of Regions // Regional Studies. 2003. Vol. 37, issue 6-7. Pp. 549-578. doi: https://doi.org/10.1080/0034340032000108688
- Куценко Е., Еферин Я. "Водовороты" и "тихие гавани" в динамике отраслевой специализации регионов России // Форсайт. 2019. Т. 13, № 3. С. 24-40. doi: https://doi. org/10.17323/2500-2597.2019.3.24.40
- Родионов Д. Г., Кудрявцева Т. Ю. Механизм и принципы формирования кластерной промышленной политики // Инновации. 2018. № 10 (240). С. 81-87. URL: https://maginnov.ru/ru/ zhumaVarhiv/2018/mnovacii-n10-2018/mehanizm-i-principy-formkovamya-klasternoj-promyshlen-noj-politiki (дата обращения: 23.06.2022).
- Кудрявцева Т. Ю., Схведиани А. Е. Исследование региональных кластеров с использованием информационно-аналитических систем (на примере биофармацевтического кластера) // Регионология. 2020. Т. 28, № 1. С. 48-79. doi: https://doi.org/10.15507/2413-1407.110.028.202001.048-079
- Оценка мультипликативных эффектов в российской экономике на основе таблиц "затраты-выпуск" / М. Ю. Ксенофонтов [и др.] // Проблемы прогнозирования. 2018. № 2 (167). С. 3-13. URL: https://ecfor.ru/publication/otsenka-multiplikativnyh-effektov-na-osnove-tablits-zatraty-vypusk/ (дата обращения: 23.06.2022).
- Широв А. А. Использование таблиц "затраты-выпуск" для обоснования решений в области экономической политики // Проблемы прогнозирования. 2018. № 6 (171). С. 12-25. URL: https:// ecfor.ru/publication/ispolzovanie-tablits-zatraty-vypusk-dlya-obosnovaniya-reshenij-v-oblasti-ekono-micheskoj-politiki/ (дата обращения: 23.06.2022).
- Сальников В. А., Галимов Д. А., Гнидченко А. А. Использование таблиц "затраты-выпуск" для анализа и прогнозирования развития секторов экономики России // Проблемы прогнозирования. 2018. № 6 (171). С. 93-103. URL: https://ecfor.ru/publication/ispolzovanie-ta-blits-zatraty-vypusk-dlya-analiza-i-prognozirovaniya-razvitiya-sektorov-ekonomiki-rossii/ (дата обращения: 23.06.2022).
- Spatiotemporal Evolution of Production Cooperation between China and Central and Eastern European Countries: An Analysis Based on the Input-Output Technique / Z. Zheng [et al.] // Growth and Change. 2021. Vol. 52, issue 2. Pp. 1117-1136. doi: https://doi.org/10.1111/grow.12476
- Industrial Clusters with Substantial Carbon-Reduction Potential / K. Kanemoto [et al.] // Economic Systems Research. 2019. Vol. 31, issue 2. Pp. 248-266. doi: https://doi.org/10.1080/09535314.2 018.1492369
- Kosfeld R., Titze M. Benchmark Value-added Chains and Regional Clusters in R&D-intensive Industries // International Regional Science Review. 2017. Vol. 40, issue 5. Pp. 530-558. doi: https:// doi.org/10.1177/0160017615590158
- Guo J., Lao X., Shen T. Location-Based Method to Identify Industrial Clusters in Beijing-Tian-jin-Hebei Area in China // Journal of Urban Planning and Development. 2019. Vol. 145, issue 2. doi: https://doi.org/10.1061/(ASCE)UP. 1943-5444.0000497
- Tengsuwan P., Kidsom A., Dheera-Aumpon S. Economic Linkage in the Thai Rubber Industry and Cluster Identification: Input-Output Approach // Asian Administration & Management Review. 2019. Vol. 2, no. 2. Pp. 147-159. URL: https://ssrn.com/abstract=3654999 (дата обращения: 23.06.2022).
- Дронова Я. И., Бухонова С. М. Применение анализа "Затраты-выпуск" для идентификации кластеров в экономике // Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права. 2014. № 1 (49) С. 207-215. URL: http://vestnik.bukep.ru/arh/full/2014-1.pdf (дата обращения: 23.06.2022).
- Luo S., Yan J. Analysis of Regional Industrial Clusters' Competitiveness Based on Identification // 2009 International Conference on Electronic Commerce and Business Intelligence. IEEE, 2009. Pp. 471-474. doi: https://doi.org/10.1109/ECBI.2009.57
- Павлов К. В., Растворцева С. Н., Череповская Н. А. Методический подход к идентификации потенциальных кластеров в региональной экономике // Региональная экономика: теория и практика. 2015. № 10 (385). С. 15-26. URL: https://www.fin-izdat.ru/journal/region/detail.php?ID=65088 (дата обращения: 25.05.2022).
- O'Donoghue D., Gleave B. A Note on Methods for Measuring Industrial Agglomeration // Regional Studies. 2004. Vol. 38, issue 4. Pp. 419-427. doi: https://doi.org/10.1080/03434002000213932