Система индикаторов для оценки потенциала формирования кластера в регионе

В условиях нарастающей конкуренции между регионами инновационные программы территориального развития и модернизации должны опираться на активное развитие ограниченного числа приоритетных для каждого региона сильных отраслей. Именно поэтому кластерная политика, как «система государственных мер и механизмов стимулирования и поддержки кластеров, обеспечивающих устойчивое, сбалансированное экономическое развитие регионов и страны в целом, внедрение инноваций, реализацию сравнительных преимуществ данных территорий» [ 1 ] , признается наиболее действенным инструментом повышения эффективности и конкурентоспособности региональных экономических систем.

В российской практике кластерная политика по большей части направлена на формирование и укрепление вновь образованных кластеров, нежели на развитие и поддержку уже существующих [ 2 ] . А поскольку искусственное создание кластера в регионе является долгим и весьма затратным процессом, важным этапом становится оценка потенциала формирования кластера в той или иной отрасли.

Многочисленные подходы к выявлению и формированию кластеров в различных секторах экономики освещены в трудах зарубежных и российских ученых: М. Портера [ 3 ] , О. Солвелла, Г. Линдквиста, К. Кетелса [ 4 ] , К. Koschatzky и V. Lo [ 5 ] , Д. Шеннона [ 6 ] , Г. Боуш [ 7 ] , М. М. Гузева и Н. А. Мишуры [ 8 ] и других.

При этом большинство теоретических и практических подходов к выявлению потенциала формирования кластеров использует как качественные оценки, так и количественный анализ [ 9 ] . А источниками информации служат не только данные официальной государственной статистики, но и косвенная информация – научные публикации, данные анкетирования, интервьюирования, «фокус-групп», экспертных опросов, отчеты отраслевых ассоциаций и другое.

Подобное комбинирование методов и данных имеет ряд преимуществ, однако вызывает сложности в практической реализации из-за ограниченного доступа к результатам, полученным отраслевыми организациями и во время социологических опросов, а также невозможности сопоставить эти результаты в годовой динамике и по субъектам РФ. В этой связи возникает необходимость разработки и внедрения универсальных индикаторов для оценки потенциала формирования кластера, позволяющих производить расчеты для любого региона. В основе расчетов должны лежать, прежде всего, общедоступные и сопоставимые данные официальной государственной статистики. Вместе с тем, надо признать, что официальная статистика далеко не в полной мере учитывает аспекты кластерного развития; и, следовательно, система индикаторов должна дополняться специфическими показателями, источниками для расчета которых являются унифицированные общероссийские исследования.

В настоящей статье представлено авторское видение системы индикаторов для оценки перспектив формирования кластерных структур в регионе. Логическая схема исследования имеет сходство с подходом А.Г. Афониной: каждый индикатор отражает то или иное специфическое свойство кластеров [ 10 ] , - однако состав индикаторов более узко специализирован с тем, чтобы полнее отвечать целям качественной оценки условий формирования кластера в регионе. Предложены некоторые индикаторы, требующие ведения специального учета и позволяющие отслеживать состояние кластера на определенной стадии развития.

На примере туристской отрасли произведена оценка потенциала формирования туристско-рекреационных кластеров в Южном и СевероКавказском федеральных округах. Этот выбор обусловлен тем, что в настоящее время сфера туристских услуг развивается более высокими темпами по сравнению с отраслями материального производства, а создание туристско-рекреационных кластеров признано руководством страны перспективным направлением повышения эффективности и конкурентоспособности региональных экономических систем [ 11 ] .

В определении термина «туристско-рекреационный кластер» авторы следовали общему походу, согласно которому это

«географически соседствующие взаимосвязанные компании,    общественные    организации и связанные с ними органы государственного управления, формирующие и обслуживающие туристские потоки, использующие рекреационный потенциал территории» [12].

Эмпирической базой для разработанной системы индикаторов послужили данные Росстата, Федерального агентства по туризму и результаты массовых социологических опросов, проводимые во всех субъектах страны в рамках ежегодного «Мониторинга качества предоставления государственных и муниципальных услуг» [ 13 ] (на материалах Республики Калмыкия).

Предлагаемая методика содержит две группы индикаторов: количественные и качественные. Рассмотрим их последовательно.

Количественные индикаторы

Свойство кластера - территориальная близость компаний-участниц кластера (1)

Расположение компаний-участниц кластера на относительно компактной территории приводит к снижению издержек и усилению конкурентоспособности этих компаний и кластера в целом.

Из различных определений туристско-рекреационного кластера [ 14 ] можно выявить следующий субъектный состав: организации, обеспечивающие подготовку и проведение путешествий (турфирмы, турагентства, турбюро и др.), средства размещения (отели, гостиницы, кемпинги и др.), учреждения общественного питания, транспортные и рекламные кампании. Поэтому для характеристики территориальной близости предприятий туристско-рекреационного кластера, на наш взгляд, представляется возможным взять показатель плотности , рассчитываемый по следующей формуле:

р = Е ‘.n/s           (1)

где N – количество предприятий i -ой отрасли, задействованных в производстве и предоставлении туристского продукта, а S – площадь территории региона.

Свойство кластера - эффективность отрасли для региональной экономики (2)

Предполагается, что в регионе присутствия кластера достигается высокая производительность за счет доступа к специализированным факторам производства и рабочей силе, а также специализированной информации внутри кластера и общественным благам. И эффективность региональной экономики рассчитывается, как превышение темпа роста ВРП над темпом роста ВВП.

Применительно к конкретной отрасли, ее эффективность для региональной экономики можно оценить с помощью следующего индикатора: тр /

Ef = 7тр             (2)

i      TPВРП где  Effi  – эффективность i -ой отрасли,

исследованиями и разработками; Т – общее

Tp - средний темп продукции i -ой отрасли в регионе за последние 5 лет, а TP – средний

темп роста внутреннего регионального продукта за аналогичный период.

Следовательно, индикатор эффективности отрасли туризма для региональной экономики будет следующий:

число предприятий и организаций.

Интенсивный показатель инновационной активности бизнеса определяется по формуле:

К инт

Q -100% иннов

Q сов

где К_инт – доля инновационной продукции

ТР / тур Eff тур       / ТР

ВРП

в ее общем выпуске; Q – объем инновационной

где ТР_ту - средний темп роста объемов платных туристских услуг в регионе за последние 5 лет, а ТР ВрП — средний темп роста внутреннего

регионального продукта за аналогичный период.

Свойство кластера - инновационная активность (3)

К основным направлениям инновационной деятельности в сфере туризма специалисты относят [ 15 ] :

продукции, млн рублей; Q_сов – совокупный объем производства в регионе (объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами), млн рублей.

Однако, поскольку результаты инновационной деятельности всегда проявляются со зна-

чительным временным лагом, то мы решили

учесть еще затраты на внутренние научные исследования и разработки С 1_ннов, млн рублей

• •    внедрение новых туристских маршрутов, выпуск нового туристского и ресторанного продукта, предоставление новых гостиничных услуг и т. д.;

• •    применение новой техники и технологий;

и затраты на технологические инновации С²_тое,

млн рублей. Поэтому в нашем исследовании интенсивный показатель немного преобразовался:

• •    использование новых туристских ресурсов;

• •    применение новых способов и методов организации бизнес-процессов;

• •    открытие новых направлений и новых рынков сбыта и другое.

Как можно заметить, многие инновации, внедренные в других сферах хозяйствования, могут успешно использоваться в туристской отрасли. Например, разработки в сфере информационных технологий уже давно и широко

К '

инт

(Q + С ¹

иннов      иннов

Q сов

, 2

иннов

) - 100%

В качестве обобщающего показателя ис-

пользуется интегральный коэффициент инновационной активности бизнеса, который вы-

числяется как среднее геометрическое интенсивного и экстенсивного коэффициентов:

К интег

экс

К'

инт

используются гостиничными предприятиями, туристскими агентствами, транспортными компаниями. Создание туристского продукта, обслуживание туристов, бронирование авиа-и железнодорожных билетов – все эти процессы перешли на качественно новый уровень с внедрением последних разработок в сфере информационных технологий. Поэтому на наш взгляд, на стадии формирования кластера целесообразно рассчитывать инновационную активность региона в целом.

Для этого мы воспользовались методикой, предложенной коллективом авторов А.П. Егорши-ным, В.А. Кожиным, Э.Н. Кулагиной и др. [ 16 ] , согласно которой, инновационную активность

На стадии развития туристско-рекреационного кластера необходимо вести учет всех нововведений. Возможным индикатором инновационной активности в кластере является удельный вес материальной выгоды MI , полученной

от применения новой техники и технологий, новых внедренных туристских маршрутов, выпуска новых туристских и ресторанных продуктов, предоставления новых гостиничных услуг в общем объеме платных туристских услуг:

Innov myp = ^MlTyPZ               ⁽⁸⁾

Q тур

Свойство кластера - экспорт производимых товаров и услуг (4)

Внешнеэкономическая деятельность, т. е.

осуществление экспорта производимых товаров

региона можно рассчитать с помощью трех коэффициентов: экстенсивного, интенсивного

и интегрального.

Экстенсивный коэффициент инновационной активности региона определяется по формуле:

и услуг за пределы региона, является приоритетным направлением развития любого кластера.

Поскольку специфика туристского продукта такова, что потребитель едет за ним сам, то аналогией доли экспорта для туристско-рекреационного

v    Т. „-100% ин

Vэкс        гр сов

кластера может выступать доля иностранных туристов в общем количестве гостей, посетивших регион:

где К_экс – доля предприятий, занимающихся исследованиями и разработками, в общем их числе; Т – число предприятий, занимающихся

где п,_Т - число иностранных туристов, посетивших регион за год, n - общее число туристов, посетивших регион за аналогичный период.

Таблица 1.

Количественные индикаторы формирования и развития туристско-рекреационных кластеров в регионах Южного и Северо-Кавказского федеральных округов

Table 1.

Quantitative indicators of tourist and recreational cluster’s formation and development in the Southern and North Caucasian Federal Districts

Свойства кластера | Cluster properties	Территориальная близость компаний-участниц кластера The proximity of the companies cluster members	Эффективность отрасли для региональной экономики The effectiveness of the sector for the regional economy	Инновационная активность Innovative Activity	Экспорт производимых товаров и услуг Exports of goods and services
Формула для расчета индикатора | The formula for calculating the indicator	n N i р - ^ i = 1 Ss	ТР =    тур/ ffJJ тур       / Тр ВРП	К   -л / К  • К v интег   ^ Ээкс   ^нн	т   ft = " FT/ n
Южный федеральный округ | Southern Federal District	81,2	1,68	0,61	0,07
Республика Адыгея | Republic of Adygea	87,2	-0,23	0,70	0,02
Республика Калмыкия | Republic of Kalmykia	4,8	0,72	0,15	0,08
Краснодарский край | Krasnodar region	227,8	1,59	0,23	0,07
Астраханская область | Astrakhan region	45,0	0,90	0,70	0,09
Волгоградская область | Volgograd region	44,1	2,80	0,84	0,07
Ростовская область | Rostov region	86,5	2,00	1,00	0,08
Северо-Кавказский федеральный округ | North Caucasian Federal District	52,9	-0,46	0,47	0,05
Республика Дагестан | The Republic of Dagestan	38,5	-0,96	0,16	0,07
Республика Ингушетия | The Republic of Ingushetia	63,3	–	0,14	0,11
Кабардино-Балкарская Республика | Kabardino-Balkar Republic	81,1	0,84	0,39	0,03
Карачаево-Черкесская Республика | Karachay-Cherkess Republic	38,0	0,88	0,29	0,02
Республика Северная Осетия – Алания | Republic of North Ossetia - Alania	90,5	2,51	0,28	0,02
Чеченская Республика | Chechen Republic	25,8	–	0,18	0,09
Ставропольский край | Stavropol region	54,3	2,02	0,65	0,05

Источник: составлено по официальным публикациям Федеральной службы государственной статистики «Регионы России. Социально-экономические показатели. 2011–2015» и данным Федерального агентства по туризму URL:

Source: compiled from official publications of the Federal Service of State Statistics “Russia Regions. Socio-economic indicators. 2011–2015” and the Federal Agency for Tourism Available at:

Помимо описанных индикаторов, отражающих внешнюю, количественную сторону развития кластеров, предлагается оценивать «качество» кластера как системы, формирующей особые взаимосвязи между хозяйствующими субъектами и производящей конкурентоспособный продукт.

Качественные индикаторы

Свойство кластера - взаимодействие региональной образовательной системы с предприятиями кластера (5)

Огромное значение для всякого кластера имеет тесное сотрудничество предприятий основной и взаимодополняющих отраслей с региональной системой образования [17]. Действительно, наличие специалистов необходимого уровня и профиля зачастую становится решающим фактором дальнейшего существования и развития кластера.

На наш взгляд, на стадии формирования туристско-рекреационного кластера необходимо учитывать присутствие в регионе образовательных учреждений и центров повышения квалификации, ведущих подготовку специалистов по направлениям в области туризма и связанных отраслей. Возможным индикатором может выступать общее количество выпускников этих направлений: «Экономика туризма», «Менеджмент в туризме и гостеприимстве», «Проектирование в туризме», «Гостиничное дело», подготовка поваров, кондитеров и парикмахеров в профессиональных лицеях и т. д.:

n

1 /, (10) i = 1

где /_; - количество специалистов, бакалавров, технологов и т. д., подготовленных местными образовательными учреждениями для i - ой отрасли (туризма и связанных с ним).

К сожалению, на сегодняшний день такая информация есть только в разрезе федеральных округов [ 18 ] . Рассчитанный показатель для Южного федерального округа составляет 2551 человек, для Северо-Кавказского – 1398.

На стадии развития туристско-рекреационного кластера для оценки эффективности взаимодействия региональной образовательной системы с предприятиями кластера (EES – the Effectiveness of the Education System) можно рассчитывать долю работников кластера, подготовленных местными образовательными учреждениями:

nK

EES^ =^ ‘^/тК (11) тур где ^ n IK - число специалистов, бакалавров, технологов и т. д. туристско-рекреационного кластера, подготовленных местными образовательными учреждениями, а 1Кур - общее число занятых в туристско-рекреационном кластере.

Свойство кластера - взаимодействие предпринимательской среды и государства (6)

Успех кластеров обусловлен тесным взаимодействием предприятий основной и взаимодополняющих отраслей с государственными органами управления [ 19, 20 ] .

В качестве индикатора, характеризующего эффективность взаимодействия предпринимательской среды и государства, предлагается рассчитывать обобщенный индекс удовлетворенности качеством предоставления государственных и муниципальных услуг [ 21 ] .

Эмпирической базой для него служат результаты массовых социологических опросов, проводимых ежегодно во всех регионах РФ в соответствии с унифицированной общероссийской методикой [ 22 ] .

Апробация этого индикатора была произведена на материалах Республики Калмыкия и показала, что фактически каждый третий предприниматель в регионе не доволен, как в целом качеством полученной им государственной или муниципальной услуги, так и каждым из ее аспектов. Так, для предпринимателей (их представителей), получавших услуги, не предусматривающие государственную пошлину, этот индикатор составил 66,2%, а для получателей, услуга которых предусматривала государственную пошлину, – 64,3%.

Свойство кластера - сотрудничество предприятий основной и взаимодополняющих отраслей кластера (7)

Важнейшей характеристикой кластера, приводящей к снижению издержек и усилению конкурентоспособности компаний-участниц кластера (и кластера в целом), является их активное сотрудничество. Для его измерения нам представляется возможным вести подсчет количества вновь заключенных договоров финансово-хозяйственной деятельности t (Intеrасtiоn of Вusinеss Struсturеs) между предприятиями кластера, а также объем услуг, предоставленных в рамках этих договоров Q_IBS .

Свойство кластера - высокое качество продукции и/или услуг кластера (8)

Конкурентоспособность кластера определяется качеством его продукции и/или услуг. На сегодняшний день основные требования к системам обеспечения качества туристских услуг формируются в соответствии с международным стандартом СТБ ИСО 9004-2-2000 «Система качества. Управление качеством и элементы качества», а также государственными стандартами Российской Федерации:

─ ГОСТ 28681. О-90 «Стандартизация в сфере туристско-экскурсионного обслуживания. Основные положения»;

─ ГОСТ Р 50644-94 «Туристско-экскурсионное обслуживание/Требования по обеспечению безопасности туристов и экскурсантов»;

─ ГОСТ Р 50645-94 «Туристско-экскурсионное обслуживание / Классификация гостиниц»;

─ ГОСТ Р 50681-94 «Туристско-экскурсионное обслуживание/ Проектирование туристских услуг»;

─ ГОСТ Р 51185-98 «Туристские услуги. Средства размещения. Общие требования»;

─ ГОСТ Р 50690-2000 «Туристские услуги. Общие требования».

Однако, несмотря на всеобъемлющую правовую базу, призванную облегчить создание системы качества туристского продукта, на практике существует масса самых разнообразных проблем, связанных с данным вопросом. Их определяют с помощью специальных методов маркетинговых исследований (исследование мнений потребителей), позволяющих детально определить и оценить уровень важности качественных признаков, которые связаны с обслуживанием клиентов.

Фактически все методы основываются на анкетных опросах, поэтому для измерения качества туристских услуг, предоставляемых предприятиями туристско-рекреационного кластера, на наш взгляд, также необходимо разрабатывать анкету. При этом первый ее вопрос должен касаться конкретной турфирмы, услугами которой воспользовался турист, остальные вопросы можно разбить на три блока:

• 1)    блок утверждений для измерения ожиданий потребителей относительно качества туристских услуг в регионе. Ответы на вопросы даются в виде пятибалльной шкалы Лайкерта: «не важен» (1 балл) до «очень важен» (5 баллов), в третьем блоке шкала;

• 2)    блок утверждений для определения степени важности критериев качества услуг для потребителей (от респондентов требуется распределить 100 баллов между пятью критериями качества услуг, исходя из степени важности каждого из критериев для респондента);

• 3)    блок утверждений для измерения восприятия потребителями качества услуг, предоставленных в регионе. Ответы на вопросы даются также в виде пятибалльной шкалы Лайкерта: от «полное неудовлетворение» (1 балл) до «полное удовлетворение» (5 баллов).

При проведении подобного исследования можно решить две основные задачи: во-первых, понять, что потребитель рассчитывает получить при посещении региона, во-вторых, оценить воспринимаемое качество обслуживания в туристических фирмах кластера, услугами которых потребитель воспользовался.

На основании данных, полученных в ходе опроса, можно рассчитать: