Модель управления рисками международных кластерных проектов как элемент системы риск-менеджмента территориальных кластеров

В последние годы все большую актуальность приобретает дискуссия об организации эффективных систем управления кластерами. При этом обсуждению подлежат как проблемы управления кластерами на микро-и мезоуровнях экономической иерархии, так и вопросы, акцентирующие внимание на значимости формирования национальных и глобальных информационно-аналитических систем управления кластерным пространственным развитием территорий (подробнее см. [1]). Все чаще данные проблемы обсуждаются в связи с сокращением пространственной поляризации в развитии национальных социально-экономических систем, поскольку повышение эффективности функционирования предприятий, входящих в территориальные кластеры, обеспечивает оптимизацию размещения производительных сил территории и, как следствие, влияет на рост и конкурентоспособность региональной экономики в целом. Кроме того, специфика экономики региона формирует определенный тип институциональной среды локализации кластерных структур, который определяет возникновение различного рода ограничений, обусловливающих успешность осуществления кластерных проектов, а значит, влияющих на возникновение особых видов рисков при их реализации.

Глобализация экономического пространства интенсифицирует не только процессы интеграции региональных и национальных социально-экономических систем, но и коллаборации между отдельными экономическими агентами. В связи с этим актуализируются проблемы возникновения различных видов рисков при реализации отечественными кластерами совместных с зарубежными партнерами проектов, что повышает значимость разработки эффек- тивного кластерного инструментария для управления рисками. Неполная оценка рисков при реализации международных кластерных проектов (далее – МКП) и, как следствие, неэффективный риск-менеджмент ведут к существенным экономическим потерям участников международной кластерной коллаборации. Учитывая сказанное, можно сделать вывод о том, что проблематика моделирования управления рисками МКП вызывает особый интерес и требует глубокого исследования.

Анализ научной литературы по вопросам оценки и управления рисками кластеров показал, что специфика международного сотрудничества территориальных кластеров с зарубежными партнерами оказалась малоизученной. Вследствие этого в числе приоритетных задач, которые решались нами на первых этапах исследования, оказались вопросы, касающиеся определения сущности МКП и риска МКП, моделирования среды возникновения рисков [2] и их классификации [3]. Далее был разработан методический подход к оценке рисков МКП как эффективный инструмент риск-менеджмента кластера, заинтересованного в реализации проектов совместно с зарубежным партнером. Методика оценки рисков МКП и ее апробация обстоятельно изложены в работе [4]. В продолжение авторского исследования целью нашей статьи является формирование концептуальной модели управления рисками МКП, способствующей эффективному функционированию системы управления территориальным кластером. Для достижения поставленной цели в исследовании решаются следующие взаимосвязанные задачи: 1) обосновать теоретический базис построения моделей управления рисками кластеров; 2) сформировать авторскую модель управления рисками МКП и интерпретировать ее содержательные элементы.

Обзор основных подходов к построению моделей управления рисками кластеров

Специализированная научная литература и опыт практиков свидетельствуют о решаю- щей роли фактора риска в управлении проектами (см., например, работы T. Kendrick [5], C. Chapman, S. Ward [6], N. Marks [7], К. Хелд-мана [8], R. Dandage, S. Mantha, S. Rane [9], M.-V. Florin [10]). Одной из самых обсуждаемых является также проблема управления кластерными рисками, что говорит о том, насколько актуален данный вопрос для успешного функционирования кластеров и реализации кластерных проектов (см., например, труды C.H.M. Ketels и O. Memedovic [11], R. Huggins [12], R. Martin и P. Sunley [13], И.В. Измалковой, Ю.В. Вертаковой [14], Р.Т. Ханнановой [15], А.С. Узбековой, А.Ф. Плехановой и Н.А. Шибанова [16], М.А. Степанова [17]). В свете этой тенденции мы исследуем модели управления рисками кластеров и кластерных проектов как прикладные инструменты риск-менеджмента.

Основные результаты литературного обзора систематизированы в табл. 1.

Обращаясь к обзору публикаций, отметим, что в зарубежных исследованиях активно обосновывается значимость управления рисками кластеров и кластерных проектов, однако не всегда уделяется внимание разработке полноценных теоретических и прикладных моделей риск-менеджмента для кластерных структур.

Например, на необходимость создания оригинальных моделей и методов формирования интегрального кластера знаний, инноваций и технологий с учетом эффектов глобализации, фактора неопределенности и риска указывает исследование A.V. Rutkauskas [18].

Как отмечают A. Di Minin и M. Rossi, успешному развитию кластеров и минимизации рисков способствует модель открытых инноваций. В их работе также продемонстрирована роль доверия, репутации, надежности и взаимной ответственности участников сотрудничества при реализации рискованных проектов [19, с. 89–90].

В исследовании G.G. Bell и S. Deng [20] подтверждается, что формирование и развитие кластеров способствует снижению систематического риска фирм, входящих в него. Другими словами, кластеризация как

Таблица 1. Характеристика моделей управления рисками кластеров и кластерных проектов и специфика их применения

Авторы, источники	Основные характеристики	Ограничения области применения
A.V. Rutkauskas, J. Raudeliuniene, I. Racinskaja [18]	Модель учитывает рисковую составляющую в рамках формирования стратегии универсальной устойчивости развития национальной экономики в условиях глобализации посредством создания интегрального кластера знаний, инноваций и технологий	Разработана для создания кластера знаний, инноваций и технологий как инструмента повышения конкурентоспособности страны
A. Di Minin, M. Rossi [19]	Модель открытых инноваций как инструментарий управления рисками кластеров	Разработана для кластеров, реализующих стратегии открытых инноваций
G.G. Bell, S. Deng [20]	Модель на основе применения инструментария экономико-математического моделирования демонстрирует, что кластеризация в региональной экономике может рассматриваться как фактор снижения систематического риска, а также приводить к росту несистематического риска фирм – участниц кластера	Разработана для определения влияния кластеров на систематический и несистематический риск фирм
И.В. Измалкова, Ю.В. Вертакова, Е.Д. Леонтьев [14; 21; 22]	Модель обеспечивает диверсификацию рисков предприятий – участников кластера, алгоритм формирования которой в контексте управления рисками включает поэтапную схему ее реализации	Разработана для управления рисками предприятий, которые объединены в кластер по типу «кристаллеровской решетки»
А.С. Узбекова, А.Ф. Плеханова, Н.А. Шибанов [16; 23]	Управление рисками включает применение инструментов портфельной теории и позволяет принимать практические решения о создании, расширении, сужении, ликвидации кластеров. С точки зрения лица, принимающего управленческие решения, значение, прежде всего, имеют риск создания кластеров, риск попадания в кластер (выхода из него) и риск расширения (сужения) кластера, а также их деление на микро- и макроэкономические риски	Разработана для оценки и управления кластерными рисками, имеющими только микро- и макроэкономические основания
Е.В. Иода [24]	Моделирование кластеризации экономики региона, направленное на формирование инновационных кластеров, предполагает выработку механизмов управления рисками для реализации конкретных кластерных проектов	Разработана для управления рисками региональных инновационных кластеров и их проектов
Р.Т. Ханнанова [15]	Модель включает многоуровневую систему функционально взаимосвязанных элементов развития промышленного комплекса региона, обеспечивающую достижение стратегических целей развития отраслевых кластеров с учетом факторов риска	Разработана для управления кластерными рисками четырех типов: организационные, технологические, экономические и социальные
Э.В. Хлынин, Е.Ю. Титова [25]	Модель содержит экономико-математический инструментарий оценки и управления различными видами экономических рисков участников кластера, осуществляющих проектное финансирование. Визуализация модели осуществлена на примере создания единого заготовительного производства в сфере машиностроения	Разработана только для участников проектного финансирования при создании кластера
И.В. Бушуев [26]	Моделирование целесообразности управления развитием сервиса в регионе на основе кластерного подхода, включающего синтез ресурсного потенциала и рисковой составляющей, обеспечивающее успешность создания регионального сервисного кластера	Разработана для оценки и управления рисками реализации инвестиционных проектов, связанных с созданием сервисных кластеров в сфере туризма, образования и научного обслуживания
Ю.Г. Герцик [27]	Управление рисками базируется на модели взаимодействия участников кластера предприятий медицинской промышленности и здравоохранения, определяющей роль системы контроллинга как звена, собирающего и анализирующего информацию от всех участников кластера, с целью принятия управленческих решений по минимизации, нивелированию и страхованию рисков	Разработана для оценки вероятных рисков неэффективного развития кластеров в сфере медицинской промышленности и здравоохранения на основе методов ранжирования и финансовоэкономического анализа и управления ими посредством системы контроллинга
Источник: составлено авторами.

одна из форм «региональной географической сигнатуры» оказывает положительное влияние на риск снижения стоимости активов фирмы в результате действия макроэкономических факторов. Однако в то же время интенсивная конкуренция фирм в условиях кластера ведет к увеличению несистематического риска, т. е. риска, не связанного с воздействием макроэкономической среды на кластер. Выводы G.G. Bell и S. Deng могут быть использованы для разработки теоретико-методических подходов к управлению систематическим и несистематическим рисками фирм в кластере.

Среди отечественных исследований особо выделяются несколько публикаций.

Так, И.В. Измалкова на основе теории центральных мест В. Кристаллера предлагает модель объединения предприятий региона в кластер, предусматривающую инструментарий управления кластерными рисками1 [22, с. 176]. Реализация данной модели обеспечивается авторской иерархической классификацией рисков предприятий – участников кластера и методикой их комплексной оценки, отличающейся использованием сбалансированной системы риск-ориентированных показателей деятельности кластера, идентифицированных в рамках функциональноцелевого подхода [21].

А.С. Узбекова с соавторами разработали инструментарий оценки и управления микро- и макроэкономическими рисками кластерных объединений и их субъектов на основе рассмотрения кластера как частного случая портфеля активов и синтеза моделей Capital Asset Pricing Model и Arbitrage Pricing Theory [16; 23, с. 420–422].

Некоторые ученые при описании основных задач управления кластерными рисками фокусируют внимание на региональном уровне функционирования кластеров. Другими словами, специфика региона как мезоэкономической системы локализации кластеров должна учитываться при разработке моделей управления кластерными рисками. Например, Е.В. Иода на основе концепции «риск – ресурс» предлагает рассматривать кластерную модель регионального развития через призму управления рисками инновационных кластеров [24]. Р.Т. Ханнанова указывает на то, что кластерная модель развития промышленного комплекса региона позволяет минимизировать риски за счет создания комплексного организационно-экономического механизма риск-менеджмента [15, с. 174–175]. Данный механизм базируется на концептуальных положениях и элементах стратегического планирования, оценки и прогнозирования рисков кластеров [15, с. 176].

В работах Э.В. Хлынина, Е.Ю. Титовой [25], И.В. Бушуевой [26], Ю.Г. Герцик [27] представлены результаты отраслевых исследований по вопросу управления рисками кластеров.

Например, в статье Э.В. Хлынина и Е.Ю. Титовой предложена модель зависимостей экономических рисков, а также обоснованы способы их снижения для каждого участника кластера проектного финансирования при создании единого заготовительного производства в сфере машиностроения, среди которых машиностроительные предприятия, проектная компания, коммерческий банк и поставщики материальных ресурсов [25, с. 134–139].

В свою очередь И.В. Бушуева обосновала возможности синтетического подхода, объединяющего факторы ресурсного потенциала и рисковой составляющей, для принятия управленческих решений в отношении формирования сервисных кластеров с целью развития индустрии услуг в региональной социально-экономической системе [26]. В ее методике учитывается специфика системы ресурсного потенциала кластера и инфраструктурной составляющей региона, прогнозируется результативность реализации инвестиционного проекта, связанного с созданием сервисного кластера, а также оцениваются кластерные риски трех типов – отраслевые, региональные и общие.

В исследовании Ю.Г. Герцик [27] предложена система контроллинга для принятия решений в области управления рисками кластеров предприятий медицинской промышленности. Разработанный подход включает алгоритм оценки рисков функционирования предприятий в структуре кластера путем ранжирования негативного воздействия факторов внутренней и внешней среды, а также модель взаимодействия модуля контроллинга с участниками кластера [27, с. 765, 771]. Система контроллинга, по мнению автора, обеспечивает повыше- ние эффективности формирования и реализации управленческих решений, минимизацию рисков и успешно применяется в управлении био-медико-техническим кластером «Техномед».

В заключение следует отметить, что проблема управления непосредственно рисками проектов, инициированных и реализуемых кластерами и их участниками, раскрывается в ограниченном количестве публикаций. В этих работах акценты сделаны на разработке узкоспециализированных методических подходов и инструментальных решениях, таких как обоснование управленческих действий при реализации инновационных проектов предприятий в структуре кластера [28], применение игрового имитационного моделирования для оценки и управления рисками кластерных проектов предприятий и рисками специализированной кластерной организации [29], создание механизма управления кластерным риском посредством алгоритмизации его перераспределения применительно к проектам инновационного кластера [30], разработка методов диверсификации рисков в совместно реализуемых кластерами проектов [22] и др.

При этом за рамками современных исследований остаются вопросы управления рисками МКП, опыт участия отечественных предприятий в которых показывает, что имеющихся подходов к управлению рисками кластеров недостаточно для оказания эффективных управленческих воздействий на многообразные факторы риска международного сотрудничества. Требуются специальные методы и модели диагностики и управления рисками МКП, учитывающие специфику возникновения ситуаций неопределенности, связанных с появлением потерь или ущерба при реализации комплекса совместных мероприятий, осуществляемых в течение определенного времени на основе объединения ресурсов, усилий организационного, производственного, научно-исследовательского характера участников кластера, локализованных на территориях двух и/или более стран.

Принимая во внимание вышесказанное, далее представим авторскую концептуальную модель управления рисками МКП.

Управление рисками международных кластерных проектов: разработка, интерпретация и пример применения концептуальной модели

Моделирование системы управления рисками МКП, направленное на определение возможностей оказывать управленческие воздействия в целях нивелирования наступления неблагоприятных событий или снижения вероятности их наступления, а также тяжести экономического ущерба, состоит из следующих этапов:

• 1)    идентификация и экспертная оценка рисков МКП;

• 2)    оценка интегрального показателя риска МКП;

• 3)    разработка управленческих решений по минимизации возможных негативных последствий и угроз реализации МКП;

• 4)    анализ полученных результатов и корректировка управленческих решений, связанных с реализацией МКП;

• 5)    мониторинг и контроль рисков МКП.

В контексте достижения цели исследования необходимо акцентировать внимание на методическом инструментарии оценки рисков МКП, который выступает обоснованием при разработке и реализации модели управления рисками. Как показывают результаты его апробации на примере фармацевтического кластера Пермского края [4, с. 442–450], он дает целостную картину о вероятности наступления рисковых событий, позволяет провести комплексные математические расчеты, включающие следующие аналитические процедуры оценки рисков2:

• 1.    Пошаговый алгоритм расчета интегрального показателя риска сотрудничества территориального кластера с зарубежным партнером (RICP, Risk of International Cluster Project), основанный на оценке эндогенных и экзогенных рисков по группам рисков и вы-

• числении субиндексов эндогенного и экзогенного риска (RICPEnd и RICPExo)
3. Построение модели зонирования ри- проекта в сотрудничестве с конкретным зарубежным партнером, полученных с учетом компетентности экспертов [4, с. 437–438].

• 2.    Определение типа проекта согласно классификации МКП по уровню рискованности

Согласно авторской классификации рисков МКП [3], оценка субиндекса RICPEnd основывается на экспертной оценке четырех групп риска (управленческие, организационные, экономические и инновационные риски), включающих 13 показателей. В частности, в области управления МКП значение имеют: 1) квалификация персонала, занимающегося разработкой и реализацией МКП; 2) вероятность возникновения зависимости ожидаемых результатов реализации МКП от ключевого участника и его компетенций в области управления проектами; 3) согласованность действий специалистов по управлению проектами из разных стран и наличие разногласий в области управленческих подходов. Организационные риски МКП возникают в результате неэффективной организации: 4) системы информационного обмена между участниками МКП и 5) системы межорганизационных коммуникаций партнеров проекта, а также 6) образования эффекта мультиплицирования рисков участников проекта. Экономические риски эндогенного характера связаны с показателями эффективности МКП и включают: 7) риск неполучения целевых показателей прибыли МКП в результате возникновения потерь от реализации товаров и услуг, произведенных участниками проекта; 8) риск увеличения сроков окупаемости МКП и завышения стоимости в результате неточностей и ошибок в планировании проекта. Ракурс классификации факторов инновационного риска предполагает оценку рисков МКП на стадиях: 9) применения новых сырья, материалов и компонентов; 10) создания новой продукции; 11) использования новых моделей управления; 12) применения новых организационных форм ведения бизнеса; 13) открытия новых рынков [3, с. 586].

К оценке эндогенных рисков рекомендуется привлекать специалистов в области международного кластерного партнерства, государственных служащих, которые работают с кластерами и занимаются кластерной политикой, руководителей среднего и высшего звена компаний – участников кластеров и специализированных кластерных организаций, ученых, занимающихся профильными кластерными исследованиями. Полученные экспертные оценки 13 показателей, описывающие эндогенные риски реализации МКП, ранжируются путем вычисления критерия компетентности для каждого эксперта, что позволяет обеспечить качество результатов оценки субиндекса RICPEnd [4, с. 433–435].

Для анализа экзогенных рисков и расчета значения субиндекса RICPExo в методике применяются различные рейтинги авторитетных международных организаций и объединений экспертов, например Рейтинг стран по уровню экономической свободы Фонда наследия, Рейтинг стран по уровню восприятия коррупции Transparency International, Глобальный индекс инноваций Корнелльского университета, индексы измерения культурных различий Г. Ховстеде и др. Соответственно субиндекс RICPExo включает 10 показателей оценки риска для страны – партнера проекта: 1) риск экономической несвободы; 2) общий инвестиционный риск; 3) риск коррумпированности страны; 4) риск ухудшения деловой активности; 5) риск развития нездоровой конкуренции; 6) риск избегания неопределенности; 7) риск фокусирования на краткосрочной перспективе; 8) риск авторитарности управления; 9) риск некооперативного поведения; 10) риск непринятия инноваций. При этом первые четыре показателя относятся к группе экономических, следующие пять – к группе культурных, а заключительный показатель характеризует инновационный риск в стране-партнере МКП [3, с. 586–587]. Количественные оценки выделенных в методике 10 показателей экзогенного риска определяются посредством нормирования значений индексов страновых рейтингов для государств, рассматриваемых в качестве партнеров проекта [4, с. 435–437].

Интегральный показатель риска МКП вычисляется как сумма взвешенных оценок субиндексов RICPEnd и RICPExo, отражающих значимость (вес) эндогенного и экзо- генного факторов риска при реализации

Диапазон значений для интегрального показателя риска, субиндексов и каждого показателя группы риска в методике соответствует интервалу от 0 до 1.

Полученное значение RICP характеризует проект по уровню риска на основе пятиступенчатой лингвистической шкалы, коррелирующей с четырьмя зонами риска: безрисковая или зона минимального риска, зона нормального риска, высокого риска и критического риска МКП (табл. 2).

Таблица 2. Интерпретация значения интегрального показателя риска МКП

Диапазон значений RICP Градация риска Зона риска 0,0-0,2 Незначительный Безрисковая или зона минимального риска 0,2-0,4 Низкий Зона 0,4-0,6 Средний нормального риска 0,6-0,8 Высокий Зона высокого риска 0,8-1,0 Критический Зона критического риска Источник: составлено авторами. сков проекта и оценка степени оказания управленческого воздействия на риски МКП

Модель строится при помощи матрицы, включающей четыре зоны и 16 областей риска, полученных исходя из соотношения субиндексов RICPEnd и RICPExo в прямоугольной системе координат: по горизонтали откладывается значение субиндекса эндогенного риска, а по вертикали – значение субиндекса экзогенного риска. Матрица управленческого воздействия на риски МКП показана в табл. 3, пример модели зонирования приведен далее при описании результатов апробации исследования.

Полученная матрица позволяет выделить четыре типа проектов: безрисковые (или проекты с минимальным риском), среднерисковые, высокорисковые и проекты с критическим уровнем риска, которые следует признать неперспективными для реализации. Каждому типу проекта в матрице соответствует определенная степень воздействия на риски со стороны менеджеров МКП c целью снижения или нивелирования отрицательного воздействия.

Таким образом, полученная в ходе применения методики информация о рисковых характеристиках среды проекта выступает основанием для реализации этапов авторской модели управления рисками МКП (табл. 4).

Характеристика этапов модели управления рисками МКП является ее синтетической интерпретацией и в совокупности с

Таблица 3. Матрица управленческого воздействия на риски МКП

RICP End RICP Exo	(0; 0,2)	(0,2; 0,6)	(0,6; 0,8)	(0,8; 1)
(0; 0,2)	1 область – БР МКП Очень высокое	5 область – СР МКП Высокое	9 область – СР МКП Среднее	13 область – ВР МКП Низкое
(0,2; 0,6)	2 область – СР МКП Высокое	6 область – СР МКП Среднее	10 область – СР МКП Среднее	14 область – ВР МКП Низкое
(0,6; 0,8)	3 область – СР МКП Среднее	7 область – СР МКП Среднее	11 область – ВР МКП Низкое	15 область – ВР МКП Низкое
(0,8; 1)	4 область – СР МКП Среднее	8 область – ВР МКП Низкое	12 область – ВР МКП Низкое	16 область – МКП КР Очень низкое
БР МКП - безрисковый международный кластерный проект; СР МКП - среднерисковый международный кластерный проект; ВР МКП – высокорисковый международный кластерный проект; МКП КР – международный кластерный проект с критическим уровнем риска. Источник: составлено авторами.

Таблица 4. Интерпретация модели управления рисками МКП

Этап Характеристика этапа Этап 1. Идентификация и экспертная оценка рисков МКП Выявление эндогенных и экзогенных факторов риска МКП; определение групп риска эндогенного и экзогенного характера; составление классификации рисков с учетом их групповой принадлежности; выбор экспертов и расчет критериев их компетентности; оценка эндогенных и экзогенных рисков на основе экспертной информации Этап 2. Оценка интегрального показателя риска МКП Расчет субиндексов эндогенного и экзогенного риска; оценка интегрального показателя риска МКП и его интерпретация; определение типа проекта согласно классификации МКП по уровню рискованности и построение модели зонирования рисков проекта; оценка возможности и степени оказания управленческого воздействия на риски МКП на основе матрицы соотношения субиндексов эндогенного и экзогенного риска Этап 3. Разработка управленческих решений по минимизации возможных негативных последствий и угроз реализации МКП На основе результатов оценки рисков МКП анализируется целесообразность применения «классических» стратегий уклонения от риска; передачи риска; снижения риска; принятия рисков и обоснования выбора стратегии в отношении эндогенных и экзогенных факторов риска; разработка мероприятий, включающих рычаги управленческого воздействия для снижения или нивелирования факторов риска МКП с учетом групп риска Этап 4. Анализ полученных результатов и корректировка управленческих решений, связанных с реализацией МКП Анализ результатов реализации предыдущих этапов, оценка эффективности предложенных мероприятий с точки зрения их влияния на показатели риска проекта; экспертиза управленческих решений на предмет полноты идентифицированных рисков, адекватности их оценки; согласованности управленческих воздействий по риск-ориентированным показателям деятельности кластера; корректировка управленческих решений в фазах разработки и реализации МКП на этапах 1–3 модели управления Этап 5. Мониторинг и контроль рисков МКП Разработка системы перманентного мониторинга и контроля рисков МКП на основе методического инструментария их оценки; мониторинг эффективности реализации управленческих решений в фазах разработки и реализации МКП; корректировка управленческих решений в фазах разработки и реализации МКП на этапах 1–3 модели управления Источник: составлено авторами. визуальной конфигурацией позволяет сформировать целостное представление о системе стратегического риск-менеджмента территориального кластера, заинтересованного в международном сотрудничестве.

Авторская модель управления рисками МКП отображена на рис. 1.

Модель управления рисками МКП имеет матричную конструкцию. По горизонтали приведены этапы управления рисками, по вертикали – элементы модели, включающие субъект и объект управления, входные и выходные параметры и непосредственные действия, которые рекомендуется реализовать субъектам управления в фазах разработки и реализации МКП.

Отличительными особенностями данной модели управления являются:

• – ориентация на комплексную, всестороннюю оценку рисков международного кластерного сотрудничества на основе авторской методики оценки рисков;

  – акцент на концептуальных основах построения системы стратегического риск-менеджмента территориального кластера;

  – анализ и учет сложившихся лучших практик управления рисками МКП, возможность обмена опытом и обучения партнеров проекта;

  – формирование единой системы координат в области видения партнерами рисков МКП.

	Этап 1. Идентификация и экспертная оценка рисков МКП	Этап 2. Оценка интегрального показателя риска МКП	Этап 3. Разработка управленческих решений	Этап 4. Анализ результатов, корректировка управленческих решений	Этап 5. Мониторинг и контроль рисков МКП
Субъект управления	Эксперты – представители специализированной организации кластера, компаний и организаций – участников МКП	Специализированная организация кластера, компании – участники МКП	Специализированная организация кластера, компании – участники международного МКП в фазе его реализации	Специализированная организация кластера, компании – участники МКП	Специализированная организация кластера, компании – участники МКП
Объект управления	РИСКИ МЕЖДУНАРОДНЫХ КЛАСТЕРНЫХ ПРОЕКТОВ
Входные и выходные параметры	Вход Результаты анализа перспектив развития рынка, проектная документация (в фазе разработки МКП), анализ отклонений показателей от плановых (в фазе реализации МКП) Выход Перечень эндогенных и экзогенных рисков с оценками степени рискованности по результатам экспертной оценки	Вход Перечень эндогенных и экзогенных рисков с оценками степени рискованности по результатам экспертной оценки Выход Средневзвешенное значение каждого вида эндогенного риска, оценки значений групп эндогенных рисков, субиндексов эндогенного (RICPEnd) и экзогенного риска (RICPExo), интегрального показателя (RICP)	Вход Средневзвешенное значение каждого вида эндогенного риска, оценки значений групп эндогенных рисков, субиндексов эндогенного (RICPEnd) и экзогенного риска (RICPExo), интегрального показателя (RICP) Выход Рекомендации по снижению рисков МКП	Вход Результаты оценки интегрального показателя риска (RICP), результаты опроса экспертов, рекомендации по снижению рисков МКП Выход Стратегические мероприятия в области управления рисками МКП для каждой компании-партнера, управленческие решения о внесении изменений в план реализации МКП	Вход Стратегические мероприятия в области управления рисками МКП для каждой компании-партнера, система перманентного мониторинга и контроля рисков МКП Выход Мероприятия по снижению и нивелированию рисков результаты анализа отклонений значений фактических показателей от плановых, управленческие решения о внесении корректировок
Фаза разработки МКП	Анализ проектной документации, SWOT-анализ, анализ опыта реализации МКП бенчмаркинг	Оценка субиндекса эндогенного риска (RICPEnd), оценка субиндекса экзогенного риска (RICPExo), оценка интегрального показателя риска МКП (RICP)	Оптимизация кластерной          Обоснование структуры, приостановка/отказ управленческих решений от реализации МКП,            относительно оптимизация распределения выявленных рисков МКП, работ между партнерами        методах их оценки и допустимых значений		Мониторинг изменения условий разработки МКП
Фаза реализации МКП	Мониторинг изменения условий реализации МКП, анализ отклонений фактических показателей от плановых, анализ внешней среды, SWOT-анализ, бенчмаркинг	Оценка субиндекса эндогенного риска (RICPEnd), оценка субиндекса экзогенного риска (RICPExo), оценка интегрального показателя риска МКП (RICP)	Страхование, аутсорсинг, перераспределение / лимитирование обязанностей партнеров МКП, диверсификация, операционный контроль	Принятие управленческих решений о внесении изменений в план реализации МКП	Контроль исполнения условий реализации запланированных мероприятий в рамках МКП

Рис. 1. Модель управления рисками международных кластерных проектов

Источник: составлено авторами.

В заключение приведем основные результаты, полученные при апробации авторской модели на примере фармацевтического кластера Пермского края.

Фармацевтический кластер Пермского края имеет высокий потенциал для развития международного сотрудничества в регионе, что подтверждается, с одной стороны, целевыми ориентирами государственной политики, направленными на создание инновационной российской фармацевтической промышленности мирового уровня3, с другой стороны, организационно-экономическими характеристиками самого кластера (табл. 5).

Так, в состав участников пермского фармацевтического кластера входят 18 предприятий и организаций с численностью работников, превышающей 10 тыс. человек. В кластере создана устойчивая сбалансированная высокотехнологическая цепочка по разработке, производству и реализации готовой фармацевтической продукции, в том числе

Таблица 5. Организационно-экономическая характеристика фармацевтического кластера Пермского края

Характеристики Описание Год создания кластера 2016 Статус кластера Промышленный кластер (не включен в Реестр промышленных кластеров Министерства промышленности и торговли РФ) Уровень организационного развития Средний Орган управления Ассоциация «Промышленный фармацевтический кластер Пермского края» Число участников, в т. ч. 18 промышленные предприятия 10 научно-исследовательские и образовательные учреждения 6 объекты технологической инфраструктуры 2 Якорные участники АО «Медисорб»; ООО «Пермская химическая компания» Численность работников организаций – участников кластера, чел. 10497 Ключевая специализация Производство лекарственных средств и фармацевтических субстанций Сопутствующие специализации Научно-исследовательская деятельность в области медицины и фармацевтики; химическое производство; клинические и доклинические исследования лекарственных средств Краткое описание основной продукции Научные разработки и опытно-клинические исследования новых субстанций и лекарственных препаратов, промышленное освоение и выпуск конечной продукции – различных форм готовых лекарственных средств Цель объединения участников кластера Развитие промышленного потенциала участников кластера с целью создания высокотехнологичного серийного производства импортозамещающих лекарственных средств, а также расширения географии присутствия и объемов сбыта продукции предприятий кластера на внутреннем и внешнем рынках Источники: Промышленный фармацевтический кластер Пермского края. Геоинформационная система индустриальных парков, технопарков и промышленных кластеров. URL: https://gisp.gov.ru/gisip/#!ru/clusters/148 (дата обращения 22.01.2021); Промышленный фармацевтический кластер. Региональный фонд развития промышленности Пермского края. URL: https://frpperm.ru/klastery/promyshlennyy-farmatsevticheskiy-klaster (дата обращения 22.01.2021). входящей в перечень важнейших и жизненно необходимых препаратов. Программа развития кластера содержит информацию о двух инновационных проектах: 1) создание полного цикла высокотехнологичного фармацевтического производства препарата «Севофлуран МС» (безопасный ингаляционный наркоз); 2) организация серийного производства импортозамещающих лекарственных средств «Осельтамивир МС», «Ивабрадин МС». Общий объем финансирования проектов более 98 млн руб.4 Таким образом, деятельность кластера, направленная на производство импортозамещающих лекарственных средств и развитие научного потенциала фармацевтики в регионе, поможет вывести на отечественный и зарубежный рынок новые лекарственные препараты, повысит объемы экспорта, будет способствовать совершенствованию кадрового потенциала Пермского края и улучшению качества жизни его населения.

Для целей нашего исследования в качестве проекта сотрудничества фармацевтического кластера Пермского края с зарубежными компаниями-партнерами был предложен проект производства лекарственных препаратов для лечения острых респираторных вирусных инфекций. Его прототипом выступил планируемый к реализации проект фармацевтиче-

Таблица 6. Результаты оценки рисков реализации МКП при сотрудничестве фармацевтического кластера Пермского края с компаниями «Берлин-Хеми» (Германия) и «Лаборатория Буарон» (Франция)

Характеристики МКП Оценка риска реализации МКП сотрудничество с компанией «Берлин-Хеми» (Германия) сотрудничество с компанией «Лаборатория Буарон» (Франция) Значение RICPExo и его составляющих: 0,37 0,51 экономические риски 0,27 0,36 культурные риски 0,44 0,64 инновационные риски 0,42 0,46 Значение RICPEnd и его составляющих: 0,51 0,53 управленческие риски 0,60 0,60 организационные риски 0,46 0,48 экономические риски 0,42 0,54 инновационные риски 0,53 0,52 Значение интегрального 0,47 0,53 показателя риска RICP Область проекта в модели зонирования 6 область 6 область Тип проекта среднерисковый среднерисковый Возможность/степень оказания управленческого воздействия средняя средняя Источник: составлено авторами. Подробнее см. [4]. ского кластера Пермского края по организации серийного производства лекарственных средств «Осельтамивир МС», «Ивабрадин МС». Его организационно-технические и финансовые характеристики описаны в Программе развития фармацевтического кластера5. Якорным предприятием кластера, обладающим необходимыми для реализации проекта производственными мощностями, является АО «Медисорб». Согласно результатам анализа мирового фармацевтического рынка и с учетом форс-мажорных обстоятельств в качестве зарубежных компаний-партнеров проекта рассматривались фармацевтические компании «Берлин-Хеми» (Германия) и «Лаборатория Буарон» (Франция).

В табл. 6 и на рис. 2 даны основные рисковые характеристики МКП, полученные в ходе реализации авторской модели.

Полученные оценки указывают на преимущества сотрудничества с компанией из Германии с точки зрения факторов экзогенного риска: по всем группам экзогенных ри- сков значения оценок рисков для Германии ниже, чем для Франции, как и оценка субиндекса экзогенного риска – 0,37 для партнеров из Германии против 0,51 для партнеров из Франции. Анализ эндогенных рисков также позволяет заключить, что сотрудничество с компанией «Берлин-Хеми» является менее рискованным, чем сотрудничество с «Лабораторией Буарон».

Сравнивая полученные результаты на основе модели зонирования (см. рис. 2), можно заключить, что уровень риска рассматривае-

Франция (0,53;0,51)

Германия (0,51; 0,371

Рис. 2. Зонирование рисков МКП сотрудничества фармацевтического кластера Пермского края с компаниями «Берлин-Хеми» (Германия) и «Лаборатория Буарон» (Франция)

мых МКП средний при сотрудничестве как с компанией-партнером из Германии, так и из Франции (6 область, зона нормального риска). Однако коллаборация фармацевтического кластера Пермского края и компании «Берлин-Хеми» является менее рискованной с точки зрения оценок интегрального показателя (RICP) и возможности оказывать достаточно эффективное управленческое воздействие на риски данного проекта. В связи с этим заключительные мероприя- тия в ходе апробации концептуальной модели управления рисками МКП реализованы при условии сотрудничества фармацевтического кластера Пермского края с компанией «Берлин-Хеми».

Следуя логике модели, для фазы разработки проекта в отношении выявленных эндогенных рисков были предложены способы их снижения, для экзогенных рисков – рекомендации, касающиеся выбора страны – партнера проекта (табл. 7).

Таблица 7. Основные способы снижения и нивелирования эндогенных и экзогенных рисков проекта сотрудничества фармацевтического кластера Пермского края с зарубежным партнером

Вид риска	Способы снижения и нивелирования риска
Эндогенные риски
Управленческие	1.    Повышение квалификации менеджеров проекта в области управления МКП в фармацевтике 2.    Привлечение сертифицированных специалистов по управлению проектами фармации 3.    Оценка компетенций управленческого персонала в соответствии с требованиями ГОСТ и ISO 4.    Экспертиза системы управления кластера европейскими экспертами European Secretariat for Cluster Analysis по методологии European Cluster Excellence Initiative 5.    Формирование общей стратегии действий партнеров при возникновении разногласий и плана их урегулирования
Организационные	1.    Использование современных интернет-технологий в целях повышения эффективности коммуникаций партнеров (Zoom/MS Teams для переговоров, онлайн-доски для совместной работы и пр.) 2.    Актуализация контактных данных и совершенствование форм коммуникации в процессе реализации МКП 3.    Контроль собственных рисков и управление ими каждым участником МКП с целью минимизации отрицательных последствий и снижения вероятности передачи риска партнерам проекта
Экономические	1.    Формирование стратегии реализации фармацевтического продукта, произведенного участниками МКП, с учетом пессимистичного, реалистичного и оптимистичного экономического прогноза 2.    Формирование стратегии повышения продаж произведенного фармацевтического продукта в имеющихся рыночных условиях с учетом изменений на международном фармацевтическом рынке 3.    Повышение точности прогнозирования показателей эффективности и окупаемости МКП на основе применения методов имитационного моделирования и привлечения квалифицированных экспертов 4.    Мониторинг отклонений показателей от плановых на стадии реализации МКП
Инновационные	1.    Комплексная оценка качества сырья, материалов и компонентов, включая их соответствие стандартам качества ГОСТ и ISO 2.    Сравнительная оценка конкурентоспособности продукции по отношению к аналогам 3.    Оценка возможности получения государственной поддержки для реализации инновационных разработок в рамках МКП 4.    Повышение гибкости и адаптивности модели управления кластером в условиях международного сотрудничества 5.    Поиск новых рынков для реализации произведенного фармацевтического продукта и разработка стратегий выхода на новые рынки
Экзогенные риски
Экономические	1.    Пропаганда успешных примеров сотрудничества с международными партнерами при реализации МКП в области фармацевтики на сайте фармацевтического кластера, порталах Геоинформационной системы индустриальных парков, технопарков, промышленных кластеров и Российской кластерной обсерватории, оперативное обновление информации о проектах 2.    Поиск партнеров из стран, открытых международному сотрудничеству и являющихся лидерами в области разработок фармацевтической продукции 3.    Поиск партнеров из стран с высокой инвестиционной привлекательностью и низкими инвестиционными рисками по данным рейтингового агентства Standard&Poor›s 4.    Избегание сотрудничества с компаниями из стран с высоким уровнем коррупции по данным международной неправительственной организации Transparency International 5.    Определение перспектив и возможной заинтересованности в реализации проекта со стороны зарубежного правительства компании-партнера 6.    Избегание сотрудничества с компаниями из стран с высокой вероятностью развития неблагоприятной экономической и политической ситуации в стране
Культурные	1.    Поиск партнеров из стран со схожими культурными особенностями согласно оценке межкультурных различий Г. Хофстеде 2.    Оценка привлекательности МКП с точки зрения ориентации на долгосрочное сотрудничество с позиции культуры предпринимательства страны
Инновационные	1.    Поиск зарубежных партнеров из стран с высоким уровнем индекса инноваций согласно методикам Корнельского университета, INSEAD и Всемирной организации интеллектуальной собственности 2.    Поиск компаний-партнеров из стран, в которых реализуется эффективная политика поддержки инновации на микро-, мезо- и макроуровне экономики
Источник: составлено авторами.

Таким образом, предложенные в табл. 7 способы снижения и нивелирования рисков проекта сотрудничества фармацевтического кластера Пермского края с зарубежным партнером дополняют систему управления рисками кластера, способствуя повышению эффективности внутрикластерных процессов.

Резюмируя изложенное, отметим, что содержание концептуальной модели управления рисками МКП и рассмотренный пример ее применения подчеркивают важность страновой, отраслевой и институциональной специфики коллаборации зарубежных партнеров при разработке и реализации МКП в различных областях. Вследствие этого модель может потребовать усовершенствования в зависимости от характеристик МКП и специфики сотрудничества с конкретными зарубежными партнерами.

Заключение

В статье предпринята попытка контекстуализировать методологические и методические основания риск-менеджмента территориального кластера в единую управленческую модель, включающую следующие этапы управления рисками МКП: 1) идентификация и экспертная оценка рисков; 2) оценка интегрального показателя риска; 3) разработка управленческих решений по минимизации возможных негативных последствий и угроз реализации проекта; 4) анализ полученных результатов и корректировка управленческих решений; 5) мониторинг и контроль рисков.

Научная новизна исследования заключается в разработке и интерпретации эле- ментов концептуальной модели управления рисками МКП, обосновании ее роли в построении эффективной системы управления территориальным кластером, целевые ориентиры которого лежат в области международного сотрудничества.

Принимая во внимание тенденции глобальной коллаборации экономических агентов, а также новые обстоятельства, вызванные распространением коронавирусной инфекции, мы показали, что риск-менеджмент кластеров должен отличаться гибкостью в отношении формирования определенных практик управления рисками МКП под влиянием разнообразных факторов эндогенного и экзогенного характера. Обосновано, что весомость управленческих решений в модели управления рисками обусловливается результатами оценивания рисков МКП, для осуществления которого предложена авторская методика. Следовательно, полнота и корректность оценки рисков МКП и, как следствие, обоснованность управленческих воздействий приобретают решающее значение для построения эффективной системы риск-менеджмента кластера. Соответственно, результаты исследования имеют практическое значение и могут представлять интерес в первую очередь для руководителей специализированной организации кластера и практикующих кластерных менеджеров, разрабатывающих прикладные инструменты управления рисками МКП. Они также могут быть использованы при решении задач региональной экономической политики, связанной с развитием территориальных кластеров, имеющих потенциал в области международной коллаборации.