Межрегиональное взаимодействие как инструмент управления дифференциацией региональных социально-экономических систем: кластерный подход

Согласно статистическим данным в России примерно 10 % от общего числа регионов формируют более половины суммарного валового регионального продукта страны [11]. Резкая межрегиональная дифференциация в уровнях социально-экономического и иннова ционного развития неизбежно приводит к по

стоянному увеличению числа регионов с уровнем доходов на душу населения ниже среднего по стране. Вместе с тем высокий уровень доходов на душу населения, являющийся показателем социально-экономического развития территории, не всегда обуславливает высокий уровень инновационной активности [3, с. 291].

В результате актуализируется проблема дивергенции территорий, приводящей к снижению темпов социально-экономического развития всей национальной экономики.

В научной литературе изучению проблемы межрегиональных различий в уровнях благосостояния и экономического развития уделяется значительное внимание (М.И. Ахметова [3], Ю.К. Перский [9], P. Evans [13], N. Gennaioli [15], S. Nahar [23], S.J. Rey [25] и др.). Отметим, что большинство ученых согласны с мнением о том, что снижение дифференциации развития территорий возможно на основе инструментов и институтов инновационного развития. Поэтому вопросам формирования и развития инновационных процессов в экономике, в том числе на мезоуровне, уделяется также значительное внимание (В.С. Бочко [1], С.Д. Валентей [2], Д.Д. Катуков [5], Е. Куценко [6; 7], G. Grossman [16], K. Morgan [22] и др.). Как следствие, актуализируется вопрос выбора методов, инструментов и решений, направленных на стимулирование инновационной активности территориальных образований.

Одним из действенных механизмов стимулирования инновационной активности территорий являются кластеры (E.M. Bergman [12], E.J. Feser [14], Ch. Ketels [17], Т.Ю. Ковалева [18], G. Lindqvist [20], G. Meier zu Kocker [21], M. Porter [24], D.P. Woodward [26], Т.В. Миро-любова [8]). Как представляется, кластерносетевая организация экономики может выступать значимым инструментом выравнивания пространственного территориального развития. Осмысление проблематики эффективности применения кластерной политики в качестве фактора снижения дифференциации уровней развития территорий исключительно востребовано для разработки стратегий инновационного развития высшими органами власти и управления. Недостаточное рассмотрение указанных проблем, теоретическая и практическая значимость их решения определили тематику и основную цель настоящего исследования.

Общеизвестно, что инновационное региональное развитие немыслимо без межрегиональной интеграции. Именно она обеспечивает свободное перемещение производственных, инвестиционных и трудовых ресурсов. В РФ формирование межрегиональной интеграции осложняется существенными расстояниями между территориями и недостаточной развитостью транспортной инфраструктуры. Вследствие этого российская экономика характеризуется сильной неравномерностью пространственного развития, как социально-экономического, так и инновационного. Данный вывод подтверждается обширными эмпирическими данными, полученными как отечественными, так и зарубежными исследователями. Так, согласно результатам исследований, полученным учеными национального бюро экономических исследований (National Bureau of Economic Research), разница между уровнем ВРП на душу населения в самом богатом и самом бедном регионе в России составляет порядка 25 раз [15].

Согласно статистическим данным на конец 2013 г. всего 5 регионов России формируют (вместе с Москвой и Санкт-Петербургом) порядка 40 % ВРП страны [11]. Более точное описание процесса формирования межрегиональных различий дифференциации социаль-ного-экономического и инновационного уровней развития можно описать с помощью термина «дивергенция». Дивергенция характерна для всех развивающихся систем, в том числе социально-экономических. Считается, что посредством механизма конкуренции и развития ИКТ дивергенция стимулирует создание новых взаимоотношений, институтов и подсистем [3, с. 292]. В данном контексте под дивергенцией мы понимаем объективный эволюционный процесс расхождения значимых показателей развития территориальных социальноэкономических систем под влиянием определенных факторов формирования конкурентных преимуществ.

На основе анализа различных подходов к систематизации факторов формирования конкурентных преимуществ территорий [13; 15; 23; 25] нами была произведена авторская классификация данных факторов. В основу была положена теоретическая концепция основателя «новой экономической географии» П. Кругмана [19], определяющая две основные группы факторов формирования конкурентных преимуществ территорий. К факторам «первой природы» относят факторы, не зависящие от деятельности людей (обеспеченность природными ресурсами и географическое положение, в том числе приграничное положение на торговых путях, снижающее транспортные издержки); к факторам «второй природы» относят факторы, созданные деятельностью человека и общества (агломерационный эффект, человеческий капитал, институты развития, инфраструктура).

Новизна предлагаемой нами классификации заключается в более подробной детализации факторов «второй природы» путем разделения их на формальные и неформальные институты. В табл. 1 представлены факторы формирования конкурентных преимуществ по ровням значимости.

Таблица 1

Факторы формирования конкурентных преимуществ территорий

Группы факторов по Кругману		Факторы формирования конкурентных преимуществ территорий	Уровни значимости показателей*
Факторы 1 природы		1.1. Обеспеченность территории природными ресурсами	0,35
		1.2. Выгодность географического положения с точки зрения туристического потенциала территории	0,35
		1.3. Выгодность географического положения с точки зрения приграничного положения на путях глобальной торговли	0,3
Факторы 2 природы	Формальные институты	2.1.1. Инфраструктура территории	0,3
		2.1.2. Экологические факторы развития территории	0,1
		2.1.3. Уровень развития НИОКР	0,2
		2.1.4. Продолжительность жизни населения	0,1
		2.1.5. Обрабатывающая промышленность	0,3
	Неформальные институты	2.2.1. Уровень теневой экономики	0,5
		2.2.2. Социальное самочувствие населения	0,5

* Составлено на основе экспертной оценки путем анкетирования 10 экспертов.

Далее систематизированные показатели были сведены в следующую эконометрическую модель (1):

Y = aX 1 + bX 2 + c                    (1)

• Y – валовый региональный продукт на душу населения;

• Х₁ – интегральный показатель факторов 1 природы;

• Х 2 – интегральный показатель факторов 2 природы;

• a, b, c – коэффициенты уравнения регрессии.

Следует отметить, что для определения влияния двух групп макроэкономических показателей согласно классификации П. Кругмана на уровень развития территорий, в качестве объясняемой переменной нами был определен уровень ВРП региона на душу населения. Далее нами была произведена подборка выбранных показателей по регионам Российской Федерации. Учитывая высокий уровень доли бюджетных доходов России от нефтегазовых поступлений, достаточно логичным является предположение о доминировании в отечественной экономике факторов 1 природы.

Для подтверждения данного предположения нами были выбраны показатели первой и второй природы, характеризующие развитие регионов России за 2013 г. [4]. Общая база данных была составлена по 14 показателям 79 регионов России1 (табл. 2). Отметим, что построение эконометрического уравнения в настоящем исследовании на основе показателей 2013 г. связано с необходимостью сведения к минимуму проблемы «несбалансированной выборки», возникшей в результате того, что используемые в анализе показатели в совокупности имеются только за указанный период.

Для расчета интегральных показателей, характеризующих группу факторов 1-й и 2-й природы, экспертным путем были определены уровни значимости каждого показателя в своей группе факторов (см. табл. 1). Интегральные показатели были вычислены по формулам:

n

X i = X ^a i x и,                        ⁽²⁾

i = 1

где x1i – i-фактор, характеризующий показатель 1 -й природы, i = 1, n, n - общее количество факторов, ai - экспертная оценка веса i-n фактора, причем ^ ai = 1, ai g [0,1];

i = 1

m

X 2 = Z j 2 J ,                    (3)

J = 1

где x2 j – j-фактор, характеризующий показатель 2-й природы, J = 1, m , m - общее количество факторов, ej — экспертная оценка веса j-m фактора, причем X в = 1, в g [0,1]. Все фак-j=1

торы, используемые для расчета интегральных показателей 1-й и 2-й природы, были нормированы с помощью линейного преобразования по формуле (4)

• , _ч     x - x •

y ( x ) =----- m^ .                      (4)

x - x - max min

Таблица 2

Группировка статистических данных факторов конкурентных преимуществ первой и второй природы

Группы факторов		Статистические показатели	Единицы измерения
Факторы 1-й природы		1.1. Обеспеченность природными ресурсами: доля дохода от добычи полезных ископаемых в ВРП региона	%
		1.2. Туристический потенциал: объем платных туристских услуг	млн руб.
		1.3. Приграничное положение: доля экспорта региона в общем экспорте страны	%
Факторы 2й природы	Формальные институты	2.1.1.    Инфраструктура территории: •    общая площадь жилых помещений, приходящаяся в среднем на одного жителя; •    численность населения на одну больничную койку; •    плотность автомобильных дорог общего пользования с твердым покрытием	кв. м. чел. км. путей на 10000 км2 территории
		2.1.2. Экология: выбросы загрязняющих веществ, отходящих от стационарных источников, в атмосферный воздух	тысяч тонн
		2.1.3.    Уровень развития НИОКР •    численность персонала, занятого научными исследованиями и разработками; •    численность студентов, обучающихся по программам бакалавриата, специалитета, магистратуры (на 10 000 чел. населения); •    внутренние затраты на научные исследования и разработки	чел. чел. млн руб.
		2.1.4. Продолжительность жизни: ожидаемая продолжительность жизни при рождении	лет
		2.1.5. Обрабатывающая промышленность : доля объема отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами в общем ВРП	%
	Неформальные институты	2.2.1. Уровень теневой экономики: •    уровень коррупции; •    число зарегистрированных преступлений в сфере экономики	% шт.
		2.2.2. Социальное самочувствие населения: рейтинг социального самочувствия регионов	%

В процессе обработки базы данных была произведена нормировка значений показателей с помощью линейной функции принадлежности значений показателя стандартному интервалу [0;1]. При этом при наличии в данных редких выбросов, намного превышающих типичный разброс показателей (как правило, это касалось высокоразвитых регионов – Москвы и Санкт-Петербурга), при нормировке эти выбросы были исключены. После обработки основного массива данных редким выбросам было присвоено крайнее значение общей шкалы (минимальное 0 или максимальное 1 в зависимости от значения выброса).

В результате построения эконометрической модели на основе показателей 2014 г. нами была получена значимая функциональная зависимость (5):

Y =1,484 Х 1 –0,322 Х 2 +0,207 (5)

Проверка значимости уравнения множественной регрессии (5) с использованием F- критерия Фишера показала, что коэффициент детерминации R2=72,93% статистически значим.

Проверка значения критерия F-Фишера свидетельствует о статистической значимости уравнения регрессии. Проверка, выполненная по t-критерию Стьюдента, также свидетельствует о статистической значимости параметров регрессионного уравнения (коэффициентов регрессии).

Построенная модель (5) демонстрирует наличие тесной связи между уровнем развития территории, выраженном уровнем ВРП на душу населения и выбранными нами факторами формирования конкурентных преимуществ территорий – коэффициент множественной корреляции r = 0,85.

Согласно полученному уравнению положительное влияние на функцию оказывает объясняющий параметр Х1 – интегральный показатель факторов 1-й природы. Напомним, что данный показатель характеризует территориальные условия климатическо-географического характера.

Вместе с тем параметр Х 2 , характеризующий эффективность формальных и неформальных институтов регионального развития, оказывает негативное влияние на функцию. Это означает, что развитие финансирования инноваций и инфраструктуры снижает (при постоянном значении показателей интегрального параметра Х 1 ) уровень ВРП на душу населения. Полученные результаты подтверждают наше предположение о том, что, несмотря на то что в качестве базового тренда развития мировой экономики на современном этапе выступает повышение значимости факторов «второй природы», в развитии российских регионов доминируют факторы «первой природы».

Таким образом, проведенный нами корреляционный анализ доказал, что в России именно выгодное географическое положение и обеспеченность природными ресурсами являются основными факторами формирования региональных преимуществ развития. Указанные факторы обуславливают высокую межрегиональную дифференциацию и являются основой дивергенции в отечественной экономике.

На основе применения иерархического анализа социально-экономических систем [9] и классификации по П. Кругману мы построили матрицу факторов, обуславливающих дифференциацию территориального развития. Отметим, что в соответствии с иерархическим анализом процессы, происходящие на различных уровнях экономики, исследуются в едином, системном представлении. При этом для более наглядного представления мы распределили факторы дивергенции территорий по уровням экономической системы в разрезе объектов и субъектов управления (табл. 3).

Таблица 3

Факторы дифференциации регионального развития

Уровни экономической иерархии	Объекты уровня	Субъекты уровня	Факторы 1-й природы		Факторы 2-й природы
					Неформальные институты	Формальные институты
Мега-	Макроэкономические системы стран мира	Органы регулирования высшего уровня власти		6 И О й S S о г— a s 3 „as	Международная политическая обстановка	Нормы международного законодательства
Макро-	Государства	Федеральные органы власти			Взаимоотношения «Федерация – Регион»	Стратегия развития страны
Мезо-	Регионы, муниципальные образования	Региональные и муниципальные органы власти			Уровень коррупции, человеческий капитал	Региональные институты развития
Микро-	Предприятия,   до машние хозяйства	Руководители предприятий, главы домохозяйств, индивиды			Самоуправление, уровень доверия	Независимые органы управления, наблюдательные советы

Согласно табл. 3 факторами дифференциации регионов являются с одной стороны условия климатическо-географического характера, с другой – институты развития. При этом неформальная составляющая данных институтов оказывает достаточно сильное воздействие на функционирование как национальной, так и региональной экономики. Здесь имеется ввиду уровень коррупции, уровень доверия населения власти, уровень развития гражданского общества и самоуправления.

Мы согласны с представителями «новой экономической географии», в том, что неравенство уровней развития территорий в рыночной экономике нельзя полностью устранить. Такое неравенство является результатом объективных эволюционных процессов. Но при этом считаем, что необходимо повышение роли факторов второй природы – конкурентных преимуществ, созданных деятельностью человека и общества. Данная деятельность призвана обеспечить улучшение инфраструктуры и экологии, повышение продолжительности жизни населения и, конечно, повышение доли обрабатывающей промышленности в общем объеме ВРП. Таким образом, целенаправленное формирование условий усиления роли факторов второй природы является важнейшим направлением как теоретических изысканий ученых, так и практических действий органов власти.

Как представляется, «практическим рычагом воздействия, а не просто способом описания экономической реальности» [17] в данном случае, являются кластеры. Феномен кластеризации связан с такими объективными процессами социально-экономического развития, как глобализация и ИКТ-революция. Данные процессы способствуют переходу от индустриального типа экономики, обусловленного увеличением объема производимой продукции за счет повышения конкуренции и реализации эффекта масштаба, к постиндустриальному, основанному на кооперации и партнерстве. Концепция сближения промышленности, научных разработок и образования, лежащая в основе кластерной политики, приобретает все более широкое распространение и признание в качестве инструмента повышения конкурентоспособности как отдельных регионов, так и страны в целом.

О кластерах как о серьёзных «практических рычагах воздействия» начали говорить в 1990-х гг. во многом благодаря работам Майкла Портера. При этом под кластерами понималась группа географически соседствующих компаний и связанных с ними организаций (например, университетов, патентных бюро, бизнес-инкубаторов, торговых объединений и пр.) в определенных областях, конкурирующих, но при этом ведущих совместную работу и взаимодополняющих друг друга [24].

Можно выделить различные типы участников кластерных структур:

• -    базовые экономические субъекты – крупные, малые и средние компании соответствующей отрасли;

• -    сеть инновационно-исследовательских и образовательных учреждений – вузы и иные образовательные учреждения, исследовательские компании, центры коммерциализации разработок, инжиниринговые компании и т.д.;

• -    блок компаний, предоставляющих смежные услуги (финансовые институты, консалтинговые компании и т.д.);

• -    органы власти федерально-го/регионального/местного уровня.

Отметим, что нами под кластерами понимаются сети взаимозависимых фирм (индустриальных и/или сервисных компаний), связанных друг с другом в цепь производства добавленной стоимости и функционирующих в одинаковых рыночных условиях; под взаимодействием – система экономических отношений между субъектами территориальных ин- новационных систем в рамках определенных территориальных кластеров.

В 2000-х гг. многие страны перешли на реализацию национальных программ инновационного развития на основе кластерной концепции. В Российской Федерации кластерная политика является сравнительно молодым направлением государственной инновационной политики: её основы в отечественной экономике были заложены в 2008 г. в рамках Концепции долгосрочного социальноэкономического развития РФ на период до 2020 г., однако активное развитие кластеров началось только в 2012 г. в результате утверждения Правительством РФ перечня 25 инновационных территориальных кластеров [10].

Инновационные территориальные кластеры были структурированы в шесть отраслевых направлений: «Ядерные и радиационные технологии», «Производство летательных и космических аппаратов, судостроение», «Фармацевтика, биотехнологии и медицинская промышленность», «Новые материалы», «Химия и нефтехимия», «Информационные технологии и электроника». С ними связаны значительные надежды на активизацию национальной инновационной системы страны.

Кроме того, в настоящее время Министерством промышленности и торговли РФ рассматривается возможность поддержки промышленных кластеров. По предварительным оценкам Российской кластерной обсерватории по состоянию на конец 2015 г. таких кластеров насчитывается свыше 120.

Таким образом, поддержка кластерных инициатив в России осуществляется одновременно Министерством экономического развития, Министерством промышленности и торговли РФ, органами власти субъектов РФ и центрами кластерного развития. Очевидно, что вопросам кластеризации в отечественной экономике уделяется значительное внимание со стороны органов власти и управления всех уровней экономики.

Вместе с тем поддержка кластеров в данный момент реализуется в границах отдельных высокоразвитых регионов. Фактически отобранные инновационные кластеры локализованы на территориях с заведомо развитым производственным и научно-техническим потенциалом. Как пояснили в Министерстве экономического развития РФ, при отборе преимущество получают те кластеры, которые находятся в более высокой степени готовности; те, которые еще до объявления конкурса прошли определенный путь с точки зрения организационного развития, разработки стра- тегии и проработки проектов, направленных на развитие кластера.

Отметим, что поддержка федерального центра очень четко определяет круг участников, их функции и ожидаемые результаты, формируя институциональную основу взаимодействия участников программы поддержки кластеров. В течение 2013–2015 гг. кластеры, отобранные в качестве территориальных инновационных, уже получили 98 млрд рублей из бюджетов различного уровня, а также 362 млрд рублей внебюджетных инвестиций. По нашему мнению, такое «точечное» финансирование повышает вероятность усиления асимметричности регионального развития, повышения дивергенции территорий и, как следствие, межрегиональной дифференциации.

С учетом вышеизложенного назревшей необходимостью является изменение формата поведения субъектов РФ от конкуренции к региональной кооперации. Это востребует изменение постановки задач высших органов власти и управления в сторону формирования механизмов и институтов, способствующих активизации межрегионального интеграционного партнёрства участников кластерно-сетевых структур. Взаимодействие представителей власти, науки и бизнеса как основных субъектов кластерных инициатив позволит не только повысить конкурентоспособность отдельных территорий, но и значительно расширить пространственные границы экономической активности регионов. Все вышеизложенное актуализирует вопросы межрегионального взаимодействия и кооперации, решение которых возможно в рамках следующих направлений:

• –    стимулирование торговли и коммуникаций между хозяйствующими субъектами;

• –    разработка и применение новых технологий в сфере государственной безопасности;

• –    объединение производственной и исследовательской базы для снижения расходов на проведение научных изысканий и создание опытных образцов;

• –    создание общей инновационной и социальной инфраструктуры;

• –    подготовка инженерных и технических кадров;

• –    анонсирование инноваций и перспективных разработок, привлечение инвестиций;

• –    сбор и обработка статистической и аналитической информации для научнообразовательных и государственных нужд.

Достижению поставленных целей в рамках вышеперечисленных направлений служит создание общего рабочего простран- ства, где издержки каждого участника на такие операции, как обмен информацией, поиск партнера либо специалиста, привлечение ресурсов на проект, продвижение товаров и услуг и другие, минимизированы. Кластерный подход, несомненно, способствует созданию такого общего пространства. В рамках инновационного кластера участники работают как элементы единой инновационной системы, но связи между ними гораздо теснее, чем между субъектами инновационных систем.

В результате межрегиональной кооперации и взаимодействия конкурентные преимущества одних субъектов будут стимулировать расширение экономической деятельности на территории других. А исходя из того, что залогом успешности кластерной политики является продуктивное взаимодействие заинтересованных участников, можно сделать вывод о существенном потенциале выравнивания межрегиональной дифференциации за счет планомерной реализации вышеизложенной политики.

В заключение отметим, что важнейшими направлениями исследований в данной области должны стать, во-первых, определение адекватных механизмов и инструментов оптимизации межрегионального взаимодействия субъектов кластерных отношений, а во-вторых, – научное обоснование потенциальных регионов-участников взаимодействия и кооперации; основной же задачей органов власти всех уровней экономики является развитие институтов, способствующих активизации взаимодействия участников кластеров как в рамках отдельных территорий, так и между различными регионами. В результате продуктивное межрегиональное взаимодействие может стать не только значимым инструментом управления дифференциацией региональных социально-экономических систем, но и основой равномерного инновационного развития всей национальной экономики.