Пространственный аспект методологии кластерного подхода в условиях новой экономической политики

2022 год, сопровождающийся глобальными изменениями существующего миропорядка, эксперты идентифицируют как точку бифуркации мировой экономической системы. На национальном уровне на первый план выходит задача формирования новой экономической политики. Адаптация российской экономики к условиям жесткого санкционного давления и к разрыву хозяйственных связей со странами Запада, поиск путей экономического роста актуализируют процессы автономизации, предполагающие активизацию эндогенных факторов развития, а также повышение экономической сложности субнациональных производственных систем.

На региональном уровне основу новой экономической политики составляет формирование и развитие промышленных кластеров, в первую очередь в Сибири, на основе перспективных специализаций, перечень которых определен Стратегией пространственного развития Российской Федерации до 2025 года.

Теоретико-методологические основы кластерного подхода составляют классические концепции пространственной экономики А. Вебера, В. Лаундхардта, А. Лёша, И. Тюнена, теории преимуществ региональной специализации и концентрации производства от А. Смита до А. Маршалла, а также результаты исследований итальянских индустриальных районов. Отдельное направление составляют труды ученых советской школы Э. Алаева, М. Бандмана, А. Гранберга, А. Макарова, В. Малова, М. Лемешева и А. Панченко по планированию и управлению межотраслевыми территориально-производственными комплексами. В формирование кластерной концепции развития большой вклад внесли работы М. Портера [1, 2]. Методология кластерного подхода получила развитие в многочисленных трудах отечественных и зарубежных исследователей, включая работы Т. Андерсона, С. Счуааг-Сергер, Дж. Сёрвика и Е. Ханссон [3], Н. Анисовой [4], В. Антонюк, А. Шмидта и А. Франчини [5], Т. Бреннера [6], В. Карпова и В. Алещенко [7], Д. Кащеева и Е. Третьяковой [8], И. Пилипенко [9], О. Романовой и Ю. Лавриковой [10], А. Сенгуна [11], А. Татаркина [12], Г. Шал-миной [13]. Основная направленность работ состоит в систематизации понятийного аппарата и методов исследования, идентификации и анализе существующих кластеров, а также в институциональном обеспечении их развития.

Фактические результаты реализации кластерной политики, изученные Д. Фроловым и И. Соловьевой [14], показывают значительное их отставание от первоначальных ожиданий. Для повышения эффективности этой формы организации производственных систем при реализации новой экономической политики, по мнению автора, следует диагностировать и решить ряд проблем. Во- первых, при реализации кластерной политики игнорируются «условия успешной интеграции». Во-вторых, следует признать, что крупные компании, реализующие корпоративные стратегии интеграции с жесткими связями в части организации сложных производственных систем более результативны, чем органы государственной власти, уповающие на создание благоприятной среды для стихийного установления хозяйственных связей между экономическими субъектами. В-третьих, кластер как пространственное образование в умах управленцев чаще ограничивается локализацией в пределах одного муниципального образования или субъекта РФ, что объяснимо с позиции законодательного регулирования процесса стратегического планирования. Вместе с тем, в соответствии со Стратегией пространственного развития, поступательное движение экономики должно обеспечиваться функционированием совокупности различных по масштабу пространственных систем, включая макрорегиональные. В-четвертых, в условиях нового этапа развития российской экономики необходим пересмотр основных подходов к образованию и развитию производственных кластеров. Целевые ориентиры смещаются с экспортоориентированных производств на удовлетворение внутреннего спроса в высококачественных товарах. Рост сложности экономических систем по количеству производственных звеньев и экономических агентов, глубине переработки и технологического передела, интенсивности связей и территориальным масштабам кластера требует повышения уровня централизации управления в целях координации деятельности.

Результаты

Под кластером понимается как группа кооперирующихся в рамках одной цепочки накопления стоимости предприятий, конкурирующих между собой [15, с. 9], так и динамическая система взаимодействующих между собой экономических агентов [16, с. 5]. Большинство исследователей сходятся на том, что особенности реализации кластерной политики определяются многими факторами. Л. Марков обращает внимание на взаимосвязь между централизацией кластерной политики и географическими размерами государства, поскольку в крупных государствах (США, Индия, Китай, Германия) она проводится на региональном уровне, а в небольших (Франция, Великобритания, скандинавские страны) - на национальном [16, с. 50-51]. При этом П. Дороше констатирует невысокий по значимости уровень результатов от деятельности государства по строительству кластеров [17].

Учитывая размеры страны, следует признать закономерным тот факт, что в России государственное управление процессами, способствующими формированию и развитию кластеров, осуществляется преимущественно на региональном уровне.

Для решения задач автономизации и повышения сложности производственных систем необходимо расширить трактовку концепции локализации кластеров в пределах одного региона (субъекта РФ) до макрорегионального пространственного образования. Формирование «надсистемы» (по отношению к субъектам РФ) обусловливает необходимость повышения централизации управления на макрорегиональном уровне. Это не означает обязательного перехода к строго иерархичной системе управления по принципу Российская Федерация – макрорегион – субъект Федерации – муниципальное образование. Речь идет о воплощении в жизнь стратегического видения экономики как совокупности пространственных структур разного уровня, предусмотренного в Концепции пространственного развития РФ (2016), включая межрегиональные межотраслевые кластерные образования.

По идентификации и анализу кластеров накоплен значительный опыт в области их исследования, который автор статьи попытался обобщить и представить в виде схемы на рис. 1. Учитывая высокую неоднородность российского социальноэкономического пространства1, а также необходимость повышения результативности кластерной политики при формировании межрегиональных межотраслевых производственных систем, существующая методология была дополнена критериями «успешной интеграции», предложенных автором [18] на основе результатов исследований А. Буфетовой [19], Л. Вардомского [20], П. Дэвида [21], А. Либмана [22], А. Кузнецова [23] в области межрегиональной экономической интеграции. В число пространственных характеристик успешного формирования и развития межрегионального кластера включены следующие:

• -    высокий уровень экономического развития, оцениваемый по ВРП на душу населения;

• -    привлекательность инвестиционного климата;

• -    степень интегрированности региональных экономик, оцениваемая не только по характеристикам их отраслевой специализации, но и по возможности передачи экономических шоков (импульсов).

Принципы выделения кластера и критерии его формирования, по справедливому замечанию А. Панченко, определяются задачами проводимого исследования [24, с. 29]. Для формирования межрегиональных межотраслевых кластеров более предпочтительными являются методы идентификации кластеров «сверху» с использованием функционального и пространственного подходов. Для выявления мезоуровневых кластеров в условиях одной отрасли существующей методологией предусмотрен расчет коэффициентов локализации.

Для оценки степени специализации региона в условиях реальной многоотраслевой экономики автором предложено два подхода. Первый подход предполагает использование показателя, характеризующего уровень концентрации отраслей специализации с использованием индекса Херфинда-ля–Хиршмана (HHI):

∑di2j i=1

где Кс HHIj – коэффициент специализации j -го субъекта РФ, исчисленный на основе индекса Херфин-даля–Хиршмана; i – номер отрасли специализации j -го субъекта РФ; d ij – доля i -й отрасли специализации в структуре валовой добавленной стоимости j -го субъекта РФ; HHI max – максимальное среди субъектов РФ значение индекса Херфиндаля– Хиршмана за исследуемый период².

Максимальные значения коэффициентов специализации, рассчитанные по формуле (1), для регионов Урала и Сибири зафиксированы по ХМАО-Югра (0,754) и ЯНАО (0,549). При этом средневзвешенные (по ВРП) значения по Уральскому федеральному округу составляют 0,475, а по Сибирскому – только 0,232.

Второй подход основан на оценке разнород-ности/несхожести структуры экономики региона на другие экономики по отраслям специализации. Автор исходит из того, что чем больше отличаются отраслевые структуры экономик субъектов РФ, тем потенциально больше возможностей для межрегиональной кооперации. Степень схожести отраслевого профиля региональной экономики c отраслевой структурой экономик других исследуемых регионов оценивается по среднему значению коэффициентов парной корреляции.

m

∑ Ккор_jn - 1

Кр j = 1 - ^{n = 1 ,} (2) m –1

где Кр j – коэффициент разнородности отраслевой структуры j-го субъекта РФ по отношению к регионам исследуемой совокупности; m – количество регионов в исследуемой совокупности; n ∈ m; Ккор jn – коэффициент парной корреляции отраслевой структуры экономики по 15 отраслям специа-лизации³ j-го субъекта РФ с n-м субъектом РФ из исследуемой совокупности регионов.

Пель формирования .межрегиональных кластеров: развитие перспективных экономических специализаций макрорегиона на основе кластерной политики

Перечень перспективных специализаций по СПР

Уровень специализации и

Выявление межрегиональных межотраслевых кластеров путем логического анализа на основе технологической интеграции и комплементарное™ производств

Показатели отоаслей

Коэффициент локализации

Коэффициенты прямых затрат в таблицах «затраты-выпуск» Вклад в экономический рост национальной, отраслевой и региональной компонент Коэффициенты корреляции темпов роста отраслей

Типологнякл а ст еров

Структура кластера Степень асимметрии Стадия жизненного цикла Уровень интеграции: макро-, мезо-, микроуровневые Жесткость связей (корпоративные, контрактные)

(внутренние, внешние)

Взаимосвязи завилыссти

мекту факгсртш

Методы идентификации существующих кластеров

Сверху (кластер отраслей)	Снизу7 (кластер ксмгишц)
Метод коэффициентов Метод межотраслевого баланса Методы анализ а граф ов Метод структурных слеш о в (Shift-Share) Методы корреляционного, кластерного, факторного, дискриминантного анализа	Р асчетно- аналитические методы Методы корреляционного. регрессионного. многомерного факторного и дисперсионного анализа
Метод экспертных оценок (коллективный, индивидуальный) Метод опросов (дистанционный, интервьюирование) Контент-анализ стратегических, программных и регламентирующих документов		у 1

главных акторов

Модель

разыпни кем пинии

Ментальное пространство Корпоративная культура. ценности

Показатели компаний

Количество компаний.

в т. ч. систем ооразующих Доля г соучастия

Размер бизнеса компаний Степень интеграции и диверсификации бизнеса Конкурентоспособность Интеллектуальный капитал Внедрение инн ов аций

Матфиатьдое пространств о

экономического пространства

Институциональное пространство Наличие соглашений:

Зона хозяйствования

Доля компании в структуре инЕ-елиюш макрсрелюна

Оценка пространства с позиций критериев ПЗМИ региональной власти:

• -    отраслевых ассоциаций

  Материальное пространство:

  ВРП на душу⁷ населения Развитие инфраструктуры Близость к рынкам ресурсов и поставок

  
  

  Агент-op иентир ов энная модель региона (Модель поведения акторов)

  
  

  I Тнспттш о нальное пр остр анств о Инвестиционный климат Инновационная среда Предпринимательская среда Региональная политика

  
  

  Механизм реализации:

  • -    Согласование интересов

  • -    Разработка мер поддержки

  
  

  внутренних связей макрсрегпсна

  
  

  проектов и объектов инфраструктуры

  Реальная заработная плата

  Занятость. ИЧР

  
  

  Объект государственного управления:

  Налоговые поступления

  
  

  ПЗМИ – перспективная зона межрегиональной интеграции

  
  

  Рис. 1. Методология формирования и исследования межрегиональных межотраслевых кластеров

  
  

По полученным оценкам, коэффициент разнородности отраслевой структуры ХМАО-Югра с остальными регионами составляет 0,809, а ЯНАО – 0,770. В среднем по Уральскому федеральному округу значение коэффициента составляет 0,666, а по Сибирскому – 0,570.

Оценки, полученные разными методами по формулам (1) и (2), позволяют прийти к общим выводам по наличию высокого потенциала отраслевой специализации экономик ХМАО-Югра и ЯНАО (на добыче углеводородов) для межрегиональной интеграции по сравнению с другими экономически развитыми регионами исследуемой совокупности.

По классификации значимости отраслей региональной специализации, предлагаемой специалистами НИУ ВШЭ, в ХМАО-Югра 3 отрасли специализации отнесены к отраслям национальной и локальной значимости и 11 отраслей – национальной значимости. По ЯНАО их количество составляет, соответственно, 5 и 2 отрасли [25, с. 36]. При оценке характеристик пространства регионов Урала и Сибири, представленной на рис. 2, автором с учетом задачи автономизации экономики России были приняты следующие коэффициенты значимости отраслей региональной специализации:

• –    национальной и локальной значимости 0,5;

• –    национальной значимости 0,4;

• –    локальной значимости 0,1.

По рекомендациям НИУ ВШЭ, для территорий с небольшим количеством специализаций (расположены в левой части на рис. 2) следует использовать стратегию межрегиональной межотраслевой кооперации, а для полиотраслевых регионов (расположены в правой части на рис. 2) – стратегию внешнеэкономической интеграции [25, с. 38–40]. Ориентация новой экономической политики на автономизацию российской экономики обусловливает необходимость поиска альтернативных вариантов стратегии внешнеэкономической интеграции.

По нашим оценкам, ХМАО-Югра имеет высокий, а ЯНАО – очень высокий потенциал экономической интеграции как со специализированными, так и с полиотраслевыми регионами. Этот вывод обоснован с позиции критериев «успешной интеграции».

• 1.    По уровню экономического развития ВРП на душу населения ХМАО-Югра превышает среднероссийский уровень в 4,2 раза, в ЯНАО – в 8,8 раз. Из совокупности регионов Уральского и Сибирского федерального округов были исключены субъекты РФ, значения ВРП на душу населения которых составляют менее половины среднероссийского уровня.

• 2.    По критерию привлекательности инвестиционного климата в разряд «соответствующих критерию» вошли регионы, принадлежащие кате-

• гории «выше среднего уровня инвестиционной привлекательности» (IC5). Это субъекты Федерации с высоким уровнем инвестиционной привлекательности – ЯНАО (IC2), Тюменская область (IC2), ХМАО-Югра (IC3), Свердловская область (IC3). Кроме того, в эту совокупность включены регионы первого уровня средней инвестиционной привлекательности (IC4) – Новосибирская, Челябинская и Томская области4.

• 3.    По степени интегрированности региональных экономик регионы с наибольшими значениями коэффициента синхронизации экономической динамики, полученные с использованием инструментария парной корреляции, приведены на рис. 2. Высокая синхронизация динамики ВРП наблюдается между ЯНАО и Томской областью (0,913), а также между ЯНАО и Новосибирской областью (0,893). Чем выше коэффициенты синхронизации, тем большие эффекты межрегиональной интеграции могут быть достигнуты за счет передачи импульсов предпринимательской активности и диффузии инноваций.

Для регионов с небольшим количеством специализаций – потенциальных участников межрегионального кластера – рекомендуется стратегия вертикальной интеграции по технологической цепочке перспективных специализаций5. Для субъектов РФ в составе Уральского и Сибирского федеральных округов с полиотраслевой экономикой следует рассмотреть в числе альтернатив стратегию диагональной интеграции с автономными округами (ХМАО-Югра – Свердловская область; ЯНАО – Новосибирская и Челябинская области).

Обсуждение и выводы

Необходимость реализации политики автономизации российской экономики и повышения экономической сложности производственных систем актуализирует задачи формирования межрегиональных межотраслевых кластеров, предполагающих усиление централизации управления на мак-рорегиональном уровне. Для повышения успешности формирования межрегиональных межотраслевых производственных систем были обобщены методологические подходы по исследованию кластеров и дополнены критериями успешной интеграции, включая высокий уровень экономического развития, привлекательность инвестиционного климата и синхронизацию экономической динамики регионального развития.

Рис. 2. Характеристика экономического пространства субъектов РФ – потенциальных участников межрегиональных межотраслевых кластеров на территории Урала и Сибири

На примере регионов Уральского и Сибирского федерального округов был выявлен высокий потенциал межрегиональной экономической интеграции ХМАО-Югра и ЯНАО, обладающих высоким уровнем экономического развития и специализации на добыче углеводородов. Опираясь на оценки по синхронизации экономической динамики и руководствуясь перечнем перспективных специализаций, обоснована целесообразность формирования межрегиональных кластеров по следующему составу субъектов Федерации:

• 1)    ХМАО-Югра – Тюменская и Свердловская области;

• 2)    ЯНАО – Новосибирская, Свердловская и Челябинская области, а также Томская и Омская области.

Полученные выводы по межрегиональной кооперации регионов с небольшим числом отраслей специализации совпадают с выводами НИУ ВШЭ. По регионам с полиотраслевой экономикой в условиях реализации новой экономической политики в качестве стратегической альтернативы внешнеэкономической интеграции предложена стратегия диагональной интеграции.