Тенденции и перспективные модели формирования промышленных кластеров в Российской Федерации

Введение. В современных российских условиях формирование и развитие региональных промышленных кластеров остаётся основным направлением повышения конкурентоспособности национальной экономики. При этом проблемы практической реализации кластерной концепции регионального развития актуализируются необходимостью форсированной реализации политики импортозамещения и увеличения выпуска высокотехнологичной продукции. Оптимальное решение данных задач возможно с опорой на существующие территориально-производственные комплексы и отдельные крупные предприятия, не входящие в кластеры. Ключевой особенностью разработанной автором модели инновационного мультикластера является возможность синтеза организационных форм экономического развития региональных промышленных кластеров и территориально-производственных комплексов с целью минимизации негативных последствий и слабых мест реализации традиционной концепции кластера.

Методология исследования. В экономической науке сложился ряд концептуальных подходов к реализации региональной кластерной политики, при этом сохраняет актуальность разработка комплексного подхода с целью количественного моделирования ключевых аспектов кластерного развития. Проблемами территориального размещения промышленных кластеров в странах Европейского союза занимается Европейская кластерная обсерватория. В США основной научной школой по проблемам кластерной политики является Институт стратегии и конкурентоспособности Гарвардской школы бизнеса. В качестве научных школ, подходы которых использовались автором при анализе проблем регулирования процессов кластеризации и инновационного развития экономических систем российских регионов, следует выделить Российскую кластерную обсерваторию НИУ «Высшая школа экономики», Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Институт экономики и организации промышленного производства Сибирского отделения Российской академии наук.

При этом альтернативные методологические подходы [1, 2, 5, 6, 10, 12, 16] в основном сосредоточены на построении организационных схем кластера и абстрактном графическом моделировании либо затрагивают отдельный количественный аспект развития кластеров. Среди данных подходов следует выделить базовую организационную модель кластера О. Сольвелла [20], разработанную на основе баланса спроса и предложения модель кластера Е. Фезера [17], институциональную модель кластера К. Кетельса и Дж. Линдквиста [18]. Также в российской экономической литературе прак- тически не рассматриваются современные тенденции формирования кластеров со смешанной отраслевой специализацией и территориальных объединений кластеров [7, 8, 15, 19].

Рассматриваемая модель кластеризации экономического пространства российских регионов основывается на диалектическом законе отрицания отрицания: политика кластерного развития приходит на смену предыдущей концепции территориально-производственных комплексов [2], но на практике использует сложившийся в её рамках промышленный и инфраструктурный базис. Данное отрицание отрицания формирует институциональный синтез, являющийся одной из концептуальных основ модели формирования и развития региональных промышленных кластеров, раз- вивающийся на основе конгломерата территориально-производственных комплексов. В рамках предложенной автором концепции разработки комплексной модели кластеризации экономики региона промышленные кластеры рассматриваются как основополагающий сегмент инновационных мультикластеров, развитие которых предлагается в качестве одного из направлений дифференциации приоритетов развития многоукладных экономических систем регионов России. Сформированные в ходе реализации государственных программ инновационные и промышленные кластеры могут рассматриваться в рамках авторской модели поэтапной интеграции в мультикластер трёх эшелонов кластеров, представленных в таблице 1.

Таблица 1. Направления интеграции инновационных и промышленных кластеров в мультикластерные образования в условиях инновационной экономики*

Инновационные кластеры, развивающие прорывные технологии следующего технологического уклада Кластеры инновационных технологий и средств производства, инициирующие мультипликативные эффекты Кластеры высокотехнологичной продукции, массово тиражирующие инновационные технологии Кластеры новых композитных и полимерных материалов Кластеры аддитивных технологий и средств цифрового моделирования Кластеры тяжелого и среднего машиностроения Кластеры сенсорики и мехабиотроники Кластеры робототехники Кластеры точного машиностроения Кластеры квантовой коммуникации и криптографии Кластеры новых коммуникационных технологий Кластеры персональных систем безопасности Кластеры новых и портативных источников энергии Кластеры технологий распределённой энергетики Кластеры энергоэффективной светотехники Кластеры геномики и синтетической биологии Кластеры технологий биофармацевтики и биомедицины Кластеры персональной медицины Кластеры ядерно-физических исследований Кластеры радиационных технологий Кластеры атомного машиностроения Кластеры нанотехнологий Радиоэлектронные кластеры Кластеры микроэлектроники и приборостроения Кластеры фотоники Кластеры лазерных и волоконнооптических технологий Кластеры промышленного и медицинского оборудования Кластеры нейротехнологий Кластеры технологий виртуальной и дополненной реальностей Кластеры искусственных компонентов сознания и психики Кластеры искусственного интеллекта и Больших данных (Big Data) Кластеры искусственного интеллекта и Больших данных (Big Data) Кластеры систем распределенного реестра (блокчейн) Кластеры информационных технологий, децентрализованных финансовых систем Кластеры беспилотных летательных аппаратов, морского транспорта без экипажа, автотранспорта без водителя Кластеры авиационно-космических технологий, судостроительные кластеры, автомобильные кластеры Инновационноприродопользовательские кластеры Кластеры технологий защиты и восстановления окружающей среды Лесопромышленные кластеры и кластеры недропользования Агротехнологические кластеры Кластеры персонального производства и доставки еды Кластеры технологий интеллектуального водоснабжения и водоотведения Кластеры производства и очистки питьевой воды * Составлено по: Направления реализации Национальной технологической инициативы (НТИ). – URL:

Методика исследования. В ходе исследования были проанализированы кластерные инициативы, реализующиеся в рамках следующих государственных программ:

– поддержка кластеров, включённых в «Перечень пилотных программ развития инновационных территориальных кластеров» (Министерство экономического развития Российской Федерации);

– поддержка кластеров, включённых в «Перечень промышленных кластеров» (Министерство промышленности и торговли Российской Федерации);

– поддержка кластеров Центром кластерного развития в рамках программы Минэкономразвития России по поддержке малого и среднего предпринимательства (Министерство экономического развития Российской Федерации).

Также в ходе исследования были проанализированы инновационные и промышленные кластеры, входящие в реестр Российской кластерной обсерватории НИУ «Высшая школа экономики» [14]. В качестве критерия специализации экономической системы региона на определённых видах экономической деятельности предлагается использование коэффициента локализации производства (KL). С учётом того, что, в отличие от территориально-производственных комплексов, кластеры характеризуются как локализацией производства, так и его организационной деконцентрацией, обосновано применение индекса Герфиндаля– Хиршмана (HHI), традиционно используемого для оценки степени монополизации производства в рамках определённой отрасли [4, 9]. Отдельного внимания для выявления объективных предпосылок формирования региональных промышленных кластеров заслуживает коэффициент концентрации экономической активности (CR), который рассчитывается как сумма долей рынка трех (для ряда отраслей – четырёх) наиболее крупных экономических агентов территории.

Необходимо отметить, что использование значений рассмотренных выше показателей не является самодостаточным и единственным подходом для принятия управленческих решений о поддержке кластерных инициатив на региональном уровне. Предлагаемая автором методика дополняет существующие подходы к оценке эффективности развития кластеров, при применении которых также необходим подробный анализ особенностей социально-экономического развития конкретной территории. Преимуществом использования данных показателей является возможность формирования комплекса моделей кластерного развития с целью подбора оптимальной стратегии кластеризации экономики для каждой конкретной территории, а также дифференциация кластеров от территориально-производственных комплексов и квазикластеров.

На основании данных Федеральной службы государственной статистики Российской Федерации за 2014 год был проведён расчёт значений коэффициента локализации производства по субъектам РФ. Анализ взаимосвязи отраслевой специализации региональных экономических систем и процессов формирования инновационных и промышленных кластеров в Российской Федерации проводился для укрупнённых видов экономической деятельности и промышленного производства [11, 13]. Выбор укрупнённых видов экономической деятельности и промышленного производства для анализа взаимосвязи отраслевой специализации региональных экономических систем и процессов формирования инновационных мультикластеров обусловлен следующими причинами. Основной причиной данного выбора является экономическая сущность инновационных мультикластеров, представляющих собой экономические системы, интегрирующие производство в смежных видах экономической деятельности. Также для современных российских условий характерны кластеры, интегрирующие традиционно не связанные виды экономической деятельности. Выбор 2014 года в качестве периода для расчёта значений коэффициента локализации производства на основании данных официальной статистики основывается на следующих соображениях. В 2014–2015 годах было инициировано наибольшее число кластерных инициатив за весь период реализации государственной политики кластерного развития в Российской Федерации. По состоянию на 2014 год также можно говорить о начале полноценной реализации проектов «третьей волны» формирования пилотных инновационных кластеров как относительно новой для нашей страны формы экономического развития.

Результаты исследования. Анализ успешных инициатив по формированию в российских регионах кластеров показал тенденции развития мультикластерных образований в современных российских условиях. На рисунке 1 представлена модель межотраслевого взаимодействия функционирующих в настоящее время региональных промышленных кластеров. Широкое распространение получили кластеры, интегрирующие производства в смежных видах экономической деятельности, также выделены кластеры, интегрирующие традиционно не связанные виды экономической деятельности (Инновационный кластер информационных и биофармацевтических технологий Новосибирской области, Инновационный территориаль- ный кластер «Фармацевтика, медицинская техника и информационные технологии Томской области», Инновационный территориальный кластер авиастроения и судостроения Хабаровского края и др.) [14].

Подобное сочетание отраслей в рамках кластерных проектов свидетельствует о стремлении органов исполнительной власти субъектов РФ усилить потенциальные кластеры за счёт мультипликативных и синергетических эффектов. Динамика формирования кластеров в регионах Российской Федерации представлена в таблице 2 . В таблице 3 представлена динамика количества российских регионов, эффективно реализующих кластерные инициативы.

Таблица 2. Динамика формирования кластеров в Российской Федерации*

Годы Количество созданных кластеров, ед. Число организаций-участниц в 2016 г. (ед.) кластеров, созданных в соответствующем периоде Численность работников в 2016 г. (чел.) в кластерах, созданных в соответствующем периоде 1999–2007 1 66 20 838 2008 1 11 2 532 2009 4 125 35 130 2010 7 178 68 955 2011 4 48 33 175 2012 19 970 558 553 2013 11 295 129 407 2014 27 656 231 661 2015 23 599 161 488 2016 4 71 25 925 Итого 101 3 019 1 267 664 * Рассчитано по: Реестр кластеров Российской кластерной обсерватории НИУ «Высшая школа экономики». – URL: http://clusters.

Таблица 3. Динамика количества российских регионов, успешно реализующих кластерные инициативы*

Годы	Количество регионов реализующих кластерные инициативы
	Всего в данном периоде (ед.)	Из них реализующих впервые (ед.)	Общее количество регионов, реализующих кластерные инициативы с 1999 г. (ед.)
1999–2007	1	1	1
2008	1	1	2
2009	4	2	4
2010	5	3	7
2011	4	2	9
2012	16	15	26
2013	10	6	32
2014	17	8	40
2015	16	7	47
2016	4	0	47

* Составлено по: Реестр кластеров Российской кластерной обсерватории НИУ «Высшая школа экономики». – URL: http://clusters.

Рис. 1. Модель межотраслевого взаимодействия региональных промышленных кластеров

Источник: разработана автором.

Соответственно, выделено три «волны кластеризации» экономического пространства российских регионов: первая – 2009–2011 годы, вторая – 2011–2013 годы, третья – 2013–2016 годы. Волны кластеризации представлены на рисунке 2 в виде наложения данных таблиц 2 и 3.

При анализе динамики количества российских регионов, эффективно реализующих кластерные инициативы, использовались следующие критерии:

– соответствие требованиям, установленным Постановлением Правительства Российской Федерации от 31 июля 2015 г. № 779 «О промышленных кластерах и специализированных организациях промышленных кластеров» (количество и состав участников кластера, объём промышленной продукции, используемой другими участниками кластерами; состав технологической и образовательной инфраструктуры; производительность труда и количество высокопроизводительных рабочих мест);

– прохождение процедуры конкурсного отбора для поддержки в рамках государственных программ кластерного развития территорий;

– оценка уровня развития кластера, данная Российской кластерной обсерваторией [14].

Соответственно, ключевой задачей исследования является разработка и параметризация организационной модели кластерного развития, способной стать фактором генерации «четвёртой волны» кластеризации российских регионов. Вместе с тем недостаточная реализация на уровне субъектов РФ инструментов кластерной политики при разработке стратегий и программ регионального развития препятствует оптимальному использованию потенциала объектов инновационной инфраструктуры. Решение задач экономического развития и модернизации старопромышленных экономических систем российских регионов актуализирует задачу практической реализации в рамках инновационной экономики модели перспективного развития кластерных инициатив, представленной на рисунке 3 .

Автором выделены два инновационных мультикластера, интегрирующие смежные кластеры микроэлектроники, приборостроения и информационно-коммуникационных технологий в границах региона: Инновационный мультикластер Пензенской области, Инновационный мультикластер Ростовской области. Также необходимо отметить Инновационный кластер

Рис. 2. Волны кластеризации экономики российских регионов

• Количество созданных кластеров (ед.)

—•— Количество регионов реализующих кластерные инициативы

• Количество регионов впервые реализующих кластерные инициативы

Источник: составлено автором на основании данных таблиц 2 и 3.

Рис. 3. Модель перспективного развития кластерных инициатив в рамках инновационной экономики

Источник: разработана автором.

информационных и биофармацевтических технологий Новосибирской области, представляющий собой мультикластерное образование межотраслевого типа. При этом для Московской и Ленинградской областей характерно формирование мультикластерных образований по межотраслевому и территориальному принципу, объединяющих высокотехнологичные промышленные производства, созданные в рамках территориально-производственных комплексов и наукоградов. Тенденции и перспективные модели формирования региональных промышленных кластеров в Российской Федерации рассмотрены на примере экономических систем регионов, в которых сформированы кластеры, ключевой специализацией ко- торых являются информационные технологии, микроэлектроника, приборостроение, оптика и фотоника. В таблице 4 представлены характеристики данных кластеров.

Из перечня укрупнённых видов экономической деятельности и отраслей промышленного производства были выбраны те направления экономической специализации региона, которые с точки зрения предложенной автором концепции развития инновационных мультикластеров должны оказывать влияние на процессы формирования и развития кластеров микроэлектроники, приборостроения и информационных технологий; значения коэффициента локализации производства представлены в таблице 5.

Таблица 4. Организационные аспекты формирования кластеров микроэлектроники, приборостроения и информационных технологий (2016 г.)*

Кластер	Субъект РФ	HHI	CR3	CR4
Радиоэлектронный кластер Воронежской области	Воронежская область	1721	0,61	0,69
Кластер «Воронежская электромеханика»		1828	0,63	0,75
Кластер информационных технологий	Пермский край	2094	0,73	0,82
Инновационный территориальный кластер волоконно-оптических технологий «Фотоника»		1384	0,54	0,70
Зареченский кластер интеграции технологий (КИТ)	Пензенская область	2981	0,78	0,89
Пензенский приборостроительный кластер «Безопасность»		1709	0,63	0,73
Инновационно-технологический кластер «Южное созвездие»	Ростовская область	2603	0,84	0,90
Инновационный территориальный кластер гражданского морского приборостроения «Морские системы»		3302	0,89	0,93
Кластер информационно-коммуникационных технологий (ИКТ-кластер) Ростовской области		1734	0,61	0,77
Инновационный территориальный кластер «Зеленоград»	Москва	1064	0,53	0,60
Кластер высокотехнологичных компонентов и систем Омской области	Омская область	1452	0,58	0,68
Научно-промышленный кластер приборостроения и электроники Орловской области	Орловская область	1666	0,61	0,74
Развитие информационных технологий, радиоэлектроники, приборостроения, средств связи и инфотелекоммуникаций	Санкт-Петербург	283	0,21	0,25
Энергоэффективная светотехника и интеллектуальные системы управления освещением	Республика Мордовия	1637	0,64	0,74
Инновационный кластер информационных и биофармацевтических технологий Новосибирской области	Новосибирская область	1034	0,47	0,54
Кластер информационных технологий Вологодской области	Вологодская область	1636	0,62	0,70
Кластер информационных технологий Новгородской области	Новгородская область	6497	0,87	0,88
Кластер информационных технологий Республики Татарстан	Республика Татарстан	4103	0,74	0,76

* Рассчитано по: Реестр кластеров Российской кластерной обсерватории НИУ «Высшая школа экономики». – URL: http://clusters.

Таблица 5. Значения коэффициента локализации укрупнённых видов экономической деятельности и отраслей промышленного производства в субъектах РФ, на территории которых созданы кластеры микроэлектроники, приборостроения и информационных технологий (2014 г.)*

Субъект РФ Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство Обрабатывающие производства Производство пищевых продуктов Обработка древесины Производство машин, транспортных средств и оборудования Производство электрооборудования, электронного, оптического оборудования Пензенская область 2,43 1,21 2,37 1,31 0,93 2,47 Новосибирская область 1,24 0,74 1,95 0,92 1,1 2,02 Ростовская область 2,5 1,01 1,49 0,15 1,52 0,68 Москва 0,45 1,16 1,67 1,46 1,1 1,11 Санкт-Петербург 1,33 1,39 1,69 2 1,77 1,72 Омская область 1,98 2,09 0,64 0,15 0,15 0,54 Воронежская область 3,17 0,78 2,47 0,15 0,95 2,3 Пермский край 0,62 1,74 0,33 1,08 0,78 0,91 Вологодская область 0,95 1,9 0,51 4,08 0,34 0,07 Новгородская область 1,55 1,94 1,52 6,77 0,52 0,75 Республика Татарстан 1,21 1,04 0,65 0,38 1,54 0,7 Орловская область 3,31 1,05 2,47 0,23 1,19 1,67 Республика Мордовия 2,45 1,29 2,52 1,15 0,61 3,09 * Составлено по: Расчёт коэффициентов локализации производства на основании данных Федеральной службы государственной статистики РФ. – URL: 1139918730234

Низкие значения коэффициента локализации производства электрооборудования, электронного и оптического оборудования для рассмотренных регионов обусловлены следующими факторами:

– ориентация кластеров информационных технологий Новгородской и Вологодской областей в том числе на инновационно-технологическое обеспечение процессов формирования лесопромышленных кластеров);

– ориентация кластера высокотехнологичных компонентов и систем Омской области на обрабатывающие производства в целом;

– ориентация кластера информационных технологий Республики Татарстан на высокотехнологичные производства в целом, в частности: производство машин, транспортных средств и оборудования, нефтехимическое производство и т.д.

Проведённый автором анализ взаимосвязи отраслевой специализации региональных экономических систем и процессов формирования кластеров микроэлектроники, приборостроения и информационных технологий в Российской Федерации позволил предложить модель кластерного развития в данной отрасли. Соответственно, организационный аспект модели кластеризации экономики российских регионов на основе формирования кластеров микроэлектроники, приборостроения и информационных технологий кластеров представлен в таблице 6.

Полученные параметры модели кластеризации основаны на следующих данных. Согласно данным Российской кластерной обсерватории, из рассмотренных кластеров Инновационный кластер информационных и биофармацевти-ческих технологий Новосибирской области

Таблица 6. Организационный аспект кластеризации экономики российских регионов на основе формирования кластеров микроэлектроники, приборостроения и информационных технологий*

Параметр модели кластеризации экономики региона	Уровень организационного развития кластера
	Низкий	Средний	Высокий
1. Число организаций-участников (ед.)	10 < … < 25	25 < … < 50	> 50
2. Численность работников (чел.)	> 500	> 5000	> 10000
3. Индекс Герфиндаля–Хиршмана (HHI)	> 1800	< 1800	< 1000
4. Коэффициент концентрации CR3	< 0,90	< 0,60	< 0,50
5. Коэффициент концентрации CR4	< 0,95	< 0,75	< 0,60
* Рассчитано по данным таблицы 4.

(60 организаций, 12869 сотрудников) и кластер «Развитие информационных технологий, радиоэлектроники приборостроения, средств связи и инфотелекоммуникаций Санкт-Петербурга» находятся на высоком уровне информационного развития (66 организаций, 20838 сотрудников). Инновационный территориальный кластер волоконно-оптических технологий «Фотоника» (34 организации, 15762 сотрудника), Инновационный территориальный кластер «Зеленоград» (48 организаций, 7772 сотрудника), кластер информационных технологий Вологодской области (31 организация, 6182 сотрудника) и кластер «Энергоэффективная светотехника и интеллектуальные системы управления освещением» (24 организации, 9866 сотрудников) находятся на среднем уровне организационного развития. Соответственно, значения индекса Герфиндаля–Хиршмана и коэффициента концентрации для данных кластеров представлены в таблице 4. Остальные рассмотренные кластеры находятся на начальном уровне организационного развития.

Систематизация полученных выводов представлена в виде моделей организационного развития кластеров микроэлектроники, приборостроения и информационных технологий в таблице 7 . Модели организационного развития кластеров микроэлектроники, приборостроения и информационных технологий основаны на необходимости сочетания в рамках кластера «ядра» из крупных предприятий и институциональной среды развития малого и среднего предпринимательства, оценка которых проводится на основании параметров, представленных в таблице 6.

Таблица 7. Модели организационного развития кластеров микроэлектроники, приборостроения и информационных технологий*

Число организаций-участниц кластера, ед.	Значения индекса Герфиндаля–Хиршмана (HHI) и коэффициента концентрации (CR3 , CR4)
	HH I> 1800, CR3< 0,90, CR4< 0,95	HHI < 1800, CR3< 0,60, CR4< 0,75	HHI < 1000, CR3< 0,50, CR4< 0,60
От 10 до 25	Кластер, сформированный на основе ТПК. Приоритет: развитие малого и среднего инновационного предпринимательства.	Кластер, обладающий чётко выраженным ядром. Приоритет: развитие малого и среднего инновационного предпринимательства.	Кластер с развитой конкурентной средой. Приоритет: развитие инновационной инфраструктуры.
От 25 до 50	Кластер, сформированный на основе ТПК. Приоритет: формирование точек роста промышленного производства.	Кластер, обладающий чётко выраженным ядром. Приоритет: развитие инновационной инфраструктуры.	Кластер с развитой конкурентной средой. Приоритет: развитие инновационной инфраструктуры.
Более 50	Кластер, сформированный на основе ТПК. Приоритет: формирование точек роста промышленного производства.	Кластер, обладающий чётко выраженным ядром. Приоритет: развитие инновационного ядра кластера.	Кластер с развитой конкурентной средой. Развитие институциональной среды кластера.
* Составлено на основании данных таблицы 6.

Отраслевые аспекты модели кластеризации экономики российских регионов для кластеров микроэлектроники, приборостроения и информационных технологий представлены в таблице 8. Минимальное значение коэффициента локализации получено на основании самого низкого значения коэффициента локализации из представленных в таблице 5. В качестве порогового значения коэффициента локализации используется нижняя граница группы «средних» регионов, для которых значение коэффициента ниже среднего. Рекомендуемое значение получено как нижняя граница группы регионов со значениями коэффициента локализации выше среднего для рассматриваемого вида экономической деятельности.

Соответственно, для рассмотренных кластеров микроэлектроники, приборостроения и информационных технологий значение коэффициента локализации производства электрооборудования, электронного и оптического оборудования, а также обрабатывающих производств в целом является ключевым критерием определения потенциала экономической системы региона для формирования мультикла-стерных образований.

Значения коэффициента локализации промышленного производства в рамках смежных видов экономической деятельности выступают также критериями определения типа территориальных экономических систем, обладающих потенциалом для формирования данного

Таблица 8. Отраслевой аспект модели кластеризации экономики российских регионов на основе формирования кластеров микроэлектроники, приборостроения и информационных технологий*

Вид экономической деятельности	Значения коэффициента локализации промышленного производства в рамках видов экономической деятельности
	Минимальное	Пороговое	Рекомендуемое
1. Производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования	0,05	0,5	> 1,5
2. Обрабатывающие производства в целом	0,7	1	> 1,5
3. Производство машин, транспортных средств и оборудования	0,1	0,5	> 1
4. Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство, производство пищевых продуктов	0,25	1	> 1,8
5. Обработка древесины и производство изделий из дерева	0,1	1	> 2
* Рассчитано по данным таблицы 5.

Таблица 9. Модели кластеризации экономических систем российских регионов на основе формирования и развития кластеров микроэлектроники, приборостроения и информационных технологий*

Значение коэффициента локализации смежных видов экономической деятельности	Уровень организационного развития кластера (мультикластера)
	Начальный	Средний	Высокий
Рекомендуемое	Инновационный мультикластер (кластер высокотехнологической продукции и новых технологий как точка инновационного роста агломерации кластеров	Инновационный мультикластер (инновационный кластер как центр инновационной трансформации экономической системы территории)	Инновационный мультикластер (инновационный кластер как центр инновационной трансформации экономической системы территории)
Пороговое	Инновационный мультикластер (кластер высокотехнологической продукции и новых технологий как инновационное ядро конгоме-рата потенциальных кластеров)	Инновационный мультикластер (инновационный кластер как центр интеграции конгломерата потенциальных кластеров)	Инновационный мультикластер (инновационный кластер как научно-технологическое ядро и центр интеграции конгломерата потенциальных кластеров)
Минимальное	Кластер высокотехнологичной продукции и инновационных технологий	Инновационный кластер, развивающий прорывные технологии следующего технологического уклада	Инновационный мультикластер (инновационный кластер, как и центр интеграции конгломерата потенциальных кластеров)

* Составлено на основании данных таблицы 8.

вида кластеров. Систематизация полученных выводов представлена в виде моделей кластеризации экономических систем российских регионов на основе формирования и развития кластеров микроэлектроники, приборостроения и информационных технологий в таблице 9.

Заключение. Анализ значений коэффициентов локализации производства в регионах, на территории которых созданы кластеры, позволил сделать вывод, что высокое значение коэффициента локализации производства является фактором успешного развития кластерных инициатив. При этом необходимо подчеркнуть, что для результативности кластерной политики основополагающее значение имеет локализация производства как в рамках ключевой для кластера отрасли, так и в рамках укрупнённого вида деятельности и смежных видов промышленного производства. Вместе с тем, как отмечено, для формирования инновационных кластеров, развивающих технологии следующего технологического уклада, высокое значение коэффициента локализации производства не является критическим фактором успеха.

Данная тенденция обусловлена тем, что инновационные кластеры формируют технологическое ядро модернизации экономического пространства региона в целом.

Кластеры, выступая в первую очередь поставщиком инновационных технологий, новых материалов и средств производства, формируют также институциональную среду для трансляции успешных управленческих практик.

Следовательно, дополнительным критерием дифференциации кластеров от территориально-производственных комплексов является развитие в нетрадиционных для региона видах экономической деятельности, ориентация не только на крупные предприятия, но и на малые и средние формы инновационного предпринимательства.

В качестве особенностей развития кластеров микроэлектроники, приборостроения и информационных технологий следует отметить возможность реализации кластерных инициатив вне привязки к индустриальной базе крупных территориально-производственных комплексов. В ходе исследования выделены направления кластеризации российских регионов, взаимодействие которых с кластерами микроэлектроники, приборостроения и информационных технологий обладает потенциалом для формирования инновационных мультикластеров с целью реализации в рамках региональных экономических систем мультипликативных эффектов. К выявленным направления кластеризации экономических систем российских регионов относятся: ядерные и радиационные технологии, медицинская промышленность, биофармацевтические технологии, авиастроение и космическая промышленность, производство машин и оборудования, новые материалы, автомобилестроение и производство автокомпонентов.

Предлагаемый автором подход к моделированию процессов формирования промышленных кластеров дополняет существующие концепции кластерного развития на основе взаимосвязи параметров организационного развития кластера и локализации смежных видов экономической деятельности. Объективные ограничения предлагаемого подхода представляет количественный подход к выявлению критериев кластерного развития, обладающий определённой формальностью и механистичностью. Дискуссионность полученных выводов также обусловлена тем, что кластеры являются достаточно новой для российской экономики формой территориальной организации производства. Полученные результаты послужили основой для дальнейшего исследования проблем моделирования региональных промышленных кластеров, в том числе пространственного моделирования на основе методов геостатистики.