Графическая модель динамической оценки эффективности регионального экономического кластера

Вестник Института экономики Российской академии наук

2/2018

ЭКОНОМЕТРИКА

В.А. ГОЛОВИН

старший преподаватель кафедры экономики и менеджмента Автономной некоммерческой организации высшего образования «Межрегиональный открытый социальный институт»

ГРАФИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДИНАМИЧЕСКОЙ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ РЕГИОНАЛЬНОГО ЭКОНОМИЧЕСКОГО КЛАСТЕРА

В статье дан краткий обзор основных методик идентификации и оценки эффективности региональных экономических кластеров. Отдельное внимание уделяется графической методике оценки видов экономической деятельности. На основе представленной методики и коэффициента интенсивности локализации предложена графическая методика динамической оценки эффективности регионального экономического кластера, применимая в том числе и для оценки отраслей и видов деятельности экономики региона. Анализ коэффициентов локализации по обороту и по численности занятых по видам экономической деятельности экономики Республики Марий Эл за 2006-2015 гг. позволил выявить лидирующие виды деятельности. Дальнейшее исследование, опирающееся на коэффициент интенсивности локализации, показало существующие проблемы в развитии отдельных видов деятельности. Графическая модель динамической оценки эффективности, предложенная в статье, позволила наглядно отобразить развитие некоторых видов деятельности экономики Республики Марий Эл по их положению в зонах опережающей и отстающей эффективности.

Ключевые слова: региональный экономический кластер, коэффициент локализации, коэффициент интенсивности локализации, эффективность кластера, графическая модель оценки, динамика эффективности отраслей, Республика Марий Эл.

1БЬ: Ъ16, 018, Р25, Ш2. Введение

В современной экономической науке и практике изучению образования региональных экономических кластеров и их функционированию посвящено значительное количество работ [3; 9; 10; 11]. Этим объясняется большое разнообразие подходов, предлагаемых исследователями к оценке эффективности и интенсивности развития тех или иных отраслей и видов деятельности.

Не ставя в качестве цели настоящей работы, уточнение самого понятия «региональный экономический кластер», ограничимся лишь наиболее распространенным в настоящее время его определением, предложенным еще М. Портером: «кластер - это географическая концентрация взаимозависимых компаний и институтов, относящихся к конкретной отрасли или виду деятельности» [12].

Некоторые исследователи также указывают на то, что региональный кластер выступает пространственной экономической формой, посредством которой достигается концентрация производственной, управленческой, информационной инфраструктуры с целью обеспечения высокоуровневой конкуренции [8].

Таким образом, в качестве одной из ключевых особенностей регионального экономического кластера следует назвать географическую концентрацию экономической активности [6, с. 78; 7, с. 9-11]. Исследованию этого явления и посвящена настоящей работа, а ее целью является разработка графической модели динамической оценки эффективности регионального экономического кластера, что, в свою очередь, предполагает решение ряда задач: 1) рассмотрения основных методик оценки локализации и концентрации; 2) исследования показателя «коэффициент интенсивности локализации» и построения на его основе графической модели динамической оценки эффективности; 3) применения предложенной графической модели для оценки эффективности видов деятельности экономики Республики Марий Эл за 2006-2015 гг.

Методика исследования

На феномене географической концентрации построено большинство предлагаемых различными исследователями методов идентификации и оценки экономических кластеров в экономике региона. Такой подход наиболее часто классифицируется как подход «сверху» или «сверху-вниз» в противоположность подходу «снизу», который базируется на исследовании, начиная от конкретных предприятий и отраслей-лидеров [6, с. 105; 11, с. 70-71]. К положительным качествам подходов «сверху-вниз», без сомнения, стоит отнести сравнительную простоту оценки и достаточную доступность статистических данных для проведения и практической проверки результатов исследования. Рассмотрим несколько типичных методических подходов к оценке географической концентрации и локализации.

Следуя распространенным в теории и практике подходам, большинство исследователей указывают на необходимость изучения пространственного распределения некой измеримой величины Х1т, относящейся к отрасли I и региону г. Ч. Карлссон обращает внима-

ние на то, что в качестве исследуемого индикатора может выступать число вновь создаваемых предприятий, численность занятых, а также объем добавленной стоимости [10, с. 55-56]. Х. Макграт, рассматривая эту методику, утверждает, что в качестве исследуемой величины следует использовать численность занятых или выручку предприятий [11, с. 74]. В рамках данного исследования, придерживаясь точки зрения Х. Макграт, примем в качестве основных исследуемых показателей численность занятых и оборот предприятий по видам экономической деятельности. Отметим, что принципиальные различия в описанных выше методиках отсутствуют - разнятся лишь базовые показатели.

В работах, изданных под редакцией Ч. Карлссона, подробно описывается методика оперирования базовыми показателями с целью определения основных отраслей и/или регионов, обладающих потенциальными кластерами. Простейший из приводимых вариантов обработки выбранного базового показателя - сравнение его регионального значения со среднестрановым значением, которое, в свою очередь, рассчитывается по следующей формуле:

где: Хж - значение рассматриваемого показателя по национальной экономике в целом; N - количество регионов страны.

В качестве начального этапа исследования предлагается расчет доли, занимаемой изучаемым регионом в данной отрасли (виде деятельности) по стране в целом:

Несмотря на простоту и методическую последовательность расчета представленных показателей, они не могут служить базой для реальной оценки степени кластеризации в связи с тем, что значения этих коэффициентов зависят от других характеристик рассматриваемого региона, в частности, от плотности населения или общего уровня занятости.

Попытка разработать более применимую методику оценки степени локализации и концентрации основана на широком использовании в научной литературе коэффициента (индекса) локализации [5; 6; 7; 10; 11 и др.], связывающего в себе несколько показателей:

где: Xг - исследуемый параметр (количество занятых или оборот) отрасли I в регионе г; - исследуемый параметр для отрасли I по

стране в целом; XIr - исследуемый параметр по всей экономике для региона r; Хж - исследуемый параметр по всей экономике страны в целом.

Заметным преимуществом коэффициента локализации является доступность статистических данных для его расчета, а также простота интерпретации полученных результатов. Значение LQ более 1 свидетельствует о повышенной локализации данной отрасли на территории региона по сравнению со среднестрановым уровнем. На основании этого делается вывод о том, что значения индекса локализации более 1 свидетельствуют о вероятном существовании кластера данной отрасли на рассматриваемой территории.

Несмотря на существенные преимущества, индекс локализации, на наш взгляд, имеет и заметный недостаток: он применяется для оценки абсолютных количественных показателей отраслей и видов деятельности. При этом, учитывая активную ориентацию современных предприятий на применение высокопроизводительных технологий во многих отраслях экономики, невозможно ограничивать изучение локализации только лишь численностью занятых или оборотом предприятий. Нивелировать этот недостаток в рамках исследования эффективности регионального экономического кластера позволяет предложенная ранее методика определения коэффициента интенсивности (эффективности) локализации (location intensity quotient) [2].

Данный коэффициент, определяемый соотношением двух коэффициентов локализации (коэффициента локализации по обороту и коэффициента локализации по численности занятых), отражает эффективность функционирования и локализации отраслей (видов экономической деятельности):

где: LIQir - коэффициент интенсивности локализации отрасли i в регионе r; LQV - коэффициент локализации отрасли i в регионе r по обороту; LQEr - коэффициент локализации отрасли i в регионе r по численности занятых.

Более того, после математических преобразований коэффициента LIQ можно получить детерминированную факторную модель, отражающую влияние производительности труда на процессы кластеризации, поскольку по своей сути он представляет собой модификацию коэффициента локализации, исчисляемого по производительности труда. Более подробно данная методика и ее применение описаны в работе [2, с. 19-20]. То есть фактически данный коэффициент пока-

зывает необходимость опережающего роста производительности в ключевых отраслях экономики региона по отношению к региональной производительности и национальной отраслевой производительности. Именно это заключение и позволяет применить графическую модель для оценки динамики эффективности функционирования региональных экономических кластеров или видов деятельности, потенциально содержащих в себе кластерные образования.

Интерпретация коэффициента не представляет особой сложности. Значение Ь^ более 1 отражает превышение коэффициента локализации по обороту над коэффициентом локализации по численности занятых. Одновременно с этим такое значение характеризует опережающую эффективность развития данной отрасли (вида экономической деятельности) с точки зрения соотношения выручки и числа занятых, то есть опережение отраслевых показателей производительности труда.

На основании вышеизложенного, можно построить графическую модель оценки эффективности регионального экономического кластера.

Базовая модель, предлагаемая к использованию, строится на объединении на одном графике значений двух коэффициентов локализации (по обороту и по численности занятых), т. е. на графическом отображении их соотношения. В таком случае модель примет следующий вид (см. рис. 1).

Рис. 1. Графическая модель оценки эффективности кластерных образований в региональной экономике [2].

Позитивным моментом представленной методики можно назвать наглядность и относительную простоту интерпретации данных подобной графической модели. Так, зона низкой локализации в таком случае свидетельствует об отставании оцениваемой отрасли по уровню локализации по обоим исследуемым параметрам. В этом случае можно говорить о низкой эффективности локализации такой отрасли и низкой вероятности ее вхождения в потенциальное кластерное образование. Зона повышенной локализации отражает высокую локализацию по обоим рассматриваемым коэффициентам. Отрасль, находящаяся в данной зоне, может считаться «лидером» локализации в изучаемом регионе и потенциально являться элементом кластерного образования. Однако в таком случае необходимо учесть еще и эффективность локализации. На основе рассмотренного выше коэффициента интенсивности локализации можно утверждать, что желательное с точки зрения эффективности соотношение должно быть выражено превышением коэффициента локализации по обороту над коэффициентом локализации по численности занятых. При этом такое соотношение несложно изобразить графически, укрупнив масштаб предложенной графической модели и исследуя лишь зону повышенной локализации.

На наш взгляд, необходимо использовать также динамическую модификацию описанной выше графической модели оценки эффективности кластерных образований в региональной экономике. Для динамической оценки эффективности процессов локализации и кластеризации в экономике укрупним масштаб предложенной ранее графической модели, сконцентрировав внимание на зоне повышенной локализации. Также модифицируем модель с целью исследования «движения» отрасли (вида деятельности) в координатной плоскости, состоящей из осей, представляющих коэффициенты локализации по обороту и по численности занятых. В описанном виде модель выглядит так, как показано на рис. 2.

Данная модель дает наглядное представление о динамике развития отдельных отраслей и видов деятельности за анализируемый период времени. Выделение зон опережающей эффективности и отстающей эффективности производится исходя из значений коэффициента интенсивности локализации (методику его расчета см. выше), а именно: 1) нахождение отрасли (вида деятельности) в зоне опережающей эффективности характеризуется значением коэффициента интенсивности локализации более 1, что свидетельствует о повышенной эффективности данной отрасли в экономике региона по сравнению с эффективностью данной отрасли на фоне национальной экономики; 2) нахождение отрасли (вида деятельности) в зоне отстающей эффективности характеризуется значением коэффициента интенсивности локализации менее 1, что описывает

1 1,2 1,4 1,6 1,8 2 2,2 2,4 2,6 2,8 3 Коэффициент локализации по численности занятых --Граница зон • • • •  Вид деятельности X Вид деятельности У

Рис. 2. Графическая модель динамической оценки эффективности регионального экономического кластера.

пониженную эффективность данной отрасли в экономике региона по сравнению с эффективностью данной отрасли на фоне национальной экономики.

Следует обратить внимание также и на то, что в качестве минимального значения по обеим осям выбрана 1. Это связано с тем, что оценка эффективности локализации и кластеризации имеет смысл лишь по тем видам деятельности и отраслям, которые показывают достаточный уровень локализации в экономике региона. При этом, с учетом динамики значений, возможно применение и других параметров осей координат, если того требуют фактические данные по экономике региона. Таким образом можно судить и о желательной траектории развития отрасли (вида деятельности) с целью выявления и оценки кластеров в экономике региона. Следуя методике расчета коэффициента интенсивности локализации, коэффициент локализации по обороту должен расти быстрее, чем коэффициент локализации по численности занятых, что соответствующим образом и отражено на рис. 2.

Присутствующие же на графике условные виды деятельности X и У показывают различную динамику. Например, ВЭД X, находясь в зоне опережающей эффективности, все же показывает отрицательную динамику при низких значениях обоих коэффициентов локализации. Таким образом, маловероятно, что данный ВЭД, несмотря на опережающую эффективность, представляет собой потенциальное кластерное образование, поскольку слабо локализован в данном регионе. ВЭД

У показывает явную отрицательную динамику, находясь изначально в зоне опережающей эффективности и выпадая из нее к концу анализируемого периода в зону отстающей эффективности. Вызвано это, как можно заметить, растущей локализацией по численности занятых при падении локализации по обороту, что может говорить о снижении эффективности использования ресурсов в данной отрасли (виде деятельности).

Результаты исследования

В качестве базы применения описанной методики возьмем экономические показатели по Республике Марий Эл за 2006-2015 гг. Для проведения исследования были использованы данные Центральной базы статистических данных Федеральной службы государственной статистики Российской Федерации, а также Российский статистический ежегодник и Статистический ежегодник Республики Марий Эл за 2011-2015 гг.

Исходными данными для исследования послужили показатели среднегодовой численности занятых по видам экономической деятельности (ОКВЭД), а также оборот предприятий по ОКВЭД. Детализация видов экономической деятельности производилась только по разделу Э «Обрабатывающие производства», поскольку он качественно разнообразен. Остальные разделы рассматривались в совокупности, согласно методике предоставления информации Росстата, что не исключает последующего исследования их развития. Кроме того, необходимо отметить, что для сопоставимости данных за различные периоды времени из исследования были исключены:

1) раздел В «Рыболовство, рыбоводство», поскольку, по данным ТОГС по Республике Марий Эл, численность занятых по этому ВЭД была нулевой начиная с 2004 г.;

2) подраздел ЭС «Производство кожи, изделий из кожи и производство обуви», поскольку данные не публикуются в целях обеспечения конфиденциальности первичных статистических данных, полученных от организаций (в соответствии с Федеральным законом от 29.11.07 г. № 282-ФЗ «Об официальном статистическом учете и системе государственной статистики в Российской Федерации») начиная с 2011 г.;

3) подраздел ЭБ «Производство кокса, нефтепродуктов и ядерных материалов» (также по причине конфиденциальности данных);

4) подраздел ЭЫ «Прочие производства», поскольку не является информативным с точки зрения идентификации и оценки региональных экономических кластеров;

5) раздел ] «Финансовая деятельность», поскольку он не включается в статистические данные об обороте предприятий по ВЭД.

Методика проведения исследования подразумевает сопоставление расчетных данных по коэффициентам локализации, рассчитанным по численности занятых и по обороту организаций. Также значимым элементом методики является расчет коэффициента интенсивности локализации. Таким образом, в качестве отправной точки представим расчетные данные по коэффициентам локализации (см. табл. 1). Отметим, что в рамках отдельной работы не представляется возможным в табличной аналитической форме исследовать все значения коэффициентов локализации, поэтому они представлены лишь за три промежуточных года - 2006 г., 2011 г. и 2015 г.

Таблица 1

Значения коэффициентов локализации по видам экономической деятельности в Республике Марий Эл за 2006, 2011 и 2015 гг.

Виды экономической деятельности 2006 2011 2015

ЬЯ

Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство 1,65 3,50 1,26 3,27 2,01 4,51

Добыча полезных ископаемых 0,09 0,01 0,10 0,02 0,10 0,01

Обрабатывающие производства, всего, в том числе: 1,19 1,48 1,35 1,51 1,60 1,42

производство пищевых продуктов, включая напитки, и табака 1,17 1,91 1,41 1,82 1,80 1,49

текстильное и швейное производство 0,88 2,28 1,19 2,40 1,34 1,21

обработка древесины и производство изделий из дерева 3,43 4,21 3,71 4,22 3,35 2,48

целлюлозно-бумажное производство; издательская и полиграфическая деятельность 2,45 4,17 2,29 3,41 2,44 3,06

химическое производство 0,54 0,85 0,80 0,49 0,93 0,38

производство резиновых и пластмассовых изделий 0,95 1,37 1,15 0,86 0,94 1,02

производство прочих неметаллических минеральных продуктов 0,70 1,12 1,13 1,40 1,16 1,36

металлургическое производство и производство готовых металлических изделий 0,87 0,47 0,93 0,58 1,20 0,60

производство машин и оборудования 1,28 2,75 1,40 2,99 1,82 2,86

производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования 2,77 3,57 2,93 4,04 3,80 5,80

производство транспортных средств и оборудования 0,24 0,39 0,30 0,55 0,36 0,72

Производство и распределение электроэнергии, газа и воды 1,12 2,27 1,13 1,64 1,08 1,25

Окончание табл. 1

Виды экономической деятельности 2006 2011 2015

ЬЯ

Строительство 0,69 1,17 0,68 1,33 0,65 1,22

Оптовая и розничная торговля; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования 0,81 0,70 0,82 0,79 0,72 0,89

Гостиницы и рестораны 1,16 1,91 1,05 1,99 1,02 1,32

Транспорт и связь 0,77 0,59 0,72 0,50 0,63 0,43

Операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг 0,61 0,95 0,73 0,71 0,65 0,55

Государственное управление и обеспечение военной безопасности; социальное страхование 1,02 3,08 1,18 1,61 1,11 1,66

Образование 1,19 2,06 1,11 1,94 1,13 1,41

Здравоохранение и предоставление социальных услуг 1,15 1,67 1,11 1,47 1,04 1,54

Предоставление прочих коммунальных, социальных и персональных услуг 1,00 0,89 1,07 1,59 1,08 1,13

Источник: рассчитано автором на основе данных Росстата.

По результатам исследования коэффициента локализации по численности занятых было выявлено, что наибольшей степенью локализации в экономике Республики Марий Эл по итогам 2015 г. обладают такие пять лидирующих видов экономической деятельности, как: «Производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования» (3,8); «Обработка древесины и производство изделий из дерева» (3,35); «Целлюлозно-бумажное производство, издательская и полиграфическая деятельность» (2,44); «Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство» (2,01); «Производство машин и оборудования» (1,82).

Несколько другая картина наблюдается при рассмотрении коэффициента локализации по обороту предприятий. В этом случае в качестве пяти наиболее локализованных видов деятельности в экономике республики предстают: «Производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования» (5,80); «Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство» (4,51); «Целлюлозно-бумажное производство, издательская и полиграфическая деятельность» (3,06), «Производство машин и оборудования» (2,86); «Обработка древесины и производство изделий из дерева» (2,48).

Можно отметить, что пятерка лидирующих ВЭД остается неизменной по обоим коэффициентам локализации, отличаясь лишь рангами, что позволяет предварительно выделить именно данные пять

ВЭД в качестве лидеров локализации и концентрации в экономике Республики Марий Эл.

Далее, углубляя аналитическое исследование видов экономической деятельности, рассмотрим значения коэффициента интенсивности локализации, отражающего опережение эффективности функционирования отрасли (вида деятельности) в сравнении с общенациональным уровнем (см. табл. 2).

Таким образом, исследуя данные таблицы за последний 2015 г. можно выделить пять основных видов экономической деятельности, лидирующих по коэффициенту интенсивности локализации: «Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство» (2,24); «Производство транспортных средств и оборудования» (2,00); «Производство и распределение электроэнергии, газа и воды» (1,87); «Производство машин и оборудования» (1,57); «Производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования» (1,53). Необходимо отметить, что пятерка лидирующих ВЭД, выделенная ранее, не полностью представлена при проведении оценки по коэффициенту интенсивности локализации. Это может говорить о том, что, несмотря на активную концентрацию ресурсов (или финансовых результатов) в данных ВЭД на территории республики, эффективность их использования уступает в сравнении с теми ВЭД, которые выделены по результатам исследования (см. табл. 2).

Как было отмечено выше, само по себе изучение коэффициентов локализации может дать одномоментное представление о положении отрасли или вида деятельности в экономике региона. Данное замечание в полной мере относится и к описанной ранее графической модели оценки положения отрасли в экономике региона.

В качестве практического применения предложенной модели динамической оценки эффективности рассмотрим экономику Республики Марий Эл и воспользуемся приведенными ранее расчетами коэффициентов локализации и коэффициента интенсивности локализации. В качестве основных ВЭД для анализа примем выявленную ранее пятерку «лидирующих видов деятельности» и сравним их с некоторыми видами деятельности, не вошедшими в число лидеров, но также показавших достаточно хорошие результаты оценки.

На рис. 3 представлена динамика эффективности пяти лидирующих ВЭД, выявленных по результатам анализа коэффициентов локализации по обороту и по численности занятых.

В динамике ситуация в выявленных ранее «лидерах» выглядит уже не так оптимистично. Необходимо обратить внимание на ВЭД «Обработка древесины...», который, показывая неизменно хорошие результаты по уровню локализации, имеет отрицательную динамику эффективности, опускаясь в зону отставания. Вызвано это, как показано на

Таблица 2

Значение индекса интенсивности локализации по видам экономической деятельности в Республике Марий Эл за 2006, 2011 и 2015 гг.

Виды деятельности Значения коэффициента по годам

2006 2011 2015

Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство 2,12 2,60 2,24

Добыча полезных ископаемых 0,15 0,16 0,13

Обрабатывающие производства, всего, в том числе: 1,25 1,12 0,89

производство пищевых продуктов, включая напитки, и табака 1,62 1,30 0,83

текстильное и швейное производство 2,61 2,02 0,91

обработка древесины и производство изделий из дерева 1,23 1,14 0,74

целлюлозно-бумажное производство; издательская и полиграфическая деятельность 1,70 1,49 1,26

химическое производство 1,56 0,62 0,41

производство резиновых и пластмассовых изделий 1,45 0,75 1,09

производство прочих неметаллических минеральных продуктов 1,60 1,24 1,17

металлургическое производство и производство готовых металлических изделий 0,54 0,62 0,50

производство машин и оборудования 2,16 2,13 1,57

производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования 1,29 1,38 1,53

производство транспортных средств и оборудования 1,63 1,82 2,00

Производство и распределение электроэнергии, газа и воды 2,03 1,45 1,16

Строительство 1,71 1,97 1,87

Оптовая и розничная торговля; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования 0,86 0,96 1,23

Гостиницы и рестораны 1,65 1,90 1,29

Транспорт и связь 0,77 0,69 0,68

Операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг 1,57 0,97 0,85

Государственное управление и обеспечение военной безопасности; социальное страхование 3,02 1,36 1,50

Образование 1,73 1,75 1,24

Здравоохранение и предоставление социальных услуг 1,46 1,32 1,48

Предоставление прочих коммунальных, социальных и персональных услуг 0,89 1,48 1,04

Источник: рассчитано автором на основе данных Росстата.

1,5

1 ^-

1 1,5 2 2,5 3 3,5 4 4,5 5 5,5 6 6,5 Коэффициент локализации по численности занятых -Граница зон

— Раздел А Сельское хозяйство, охота и лесноехозяйство

— Подраздел ГЮ Обработка древесины и производство изделий из дерева

- Подраздел 1)1 Целлюлозно-бумажное производство; издательская и

полиграфическая деятельность ^ Подраздел ЭК Производство машин и оборудования

• • Подраздел IЯ Производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования

Рис. 3. Графическая модель динамической оценки эффективности лидирующих видов деятельности экономики Республики Марий Эл в 20062015 гг.

графике, снижением обоих коэффициентов локализации с опережающим падением локализации по обороту (с 4-4,5 до 2,5 против снижения с 3,4 до 3,3 локализации по численности занятых), что и приводит к значению коэффициента интенсивности локализации менее единицы - 0,74 (зона отстающей эффективности).

Отрицательная динамика наблюдается также и по ВЭД «Целлюлозно-бумажное производство...». Данный вид деятельности вплотную подходит к границе зоны опережения (коэффициенты локализа-

ции - 3,06 по обороту и 2,44 по численности занятых), но не пересекает ее. В целом, несмотря на отрицательную динамику, данный вид деятельности продолжает демонстрировать опережающую эффективность, однако явно страдает от снижения темпов роста оборотов в сравнении с общенациональной экономикой.

Положительную динамику в целом за рассматриваемый период демонстрирует «Сельское хозяйство...», что выражается в росте коэффициентов локализации с 3,5 до 4,5 по обороту и с 1,7 до 2,0 -по численности занятых. Однако нестабильность траектории движения может быть свидетельством неустойчивости развития этого вида деятельности в экономике региона, что, в свою очередь, может быть вызвано недостаточным развитием связанного и инфраструктурного уровней кластерного образования [7, с. 10-11].

Практически безупречную траекторию демонстрирует ВЭД «Производство электрооборудования.», показывая повышение показателей локализации по обоим базовым показателям (с 3,6 до 5,8 по обороту и с 2,8 до 3,8 по численности занятых), а также увеличивающееся опережение по показателю эффективности. Однако стоит отметить, что особенностью экономики республики является высокая зависимость данного вида экономической деятельности от предприятий, входящих в военно-промышленный комплекс, который, в свою очередь, весьма зависим от государственных заказов и государственной оборонной политики. Несомненно, что это не является основанием для исключения данного вида деятельности из потенциального кластера на территории региона, однако и рассматривать его необходимо с оглядкой на перечисленные его особенности.

Далее, для сравнения и демонстрации действенности методики представим в рамках предложенной графической модели несколько видов экономической деятельности, первоначально не вошедших в пятерку «лидеров» по коэффициентам локализации. В качестве таковых рассмотрим виды деятельности, стратегически важные для экономики республики (как и для любого другого региона): «Производство пищевых продуктов.», «Строительство», «Образование» и «Здравоохранение» (см. рис. 4).

Как видно из данных рис. 4, для оценки предложенных видов деятельности возникла необходимость уменьшения масштаба графической модели с целью добавления зон низкой и недостаточной локализации.

Вид деятельности «Строительство» с небольшими колебаниями находится в зоне, характеризующейся достаточной эффективностью, но низкой локализацией по численности занятых (в промежутке от 0,5 до 1). С одной стороны, это можно назвать позитивным фактом, поскольку за счет меньшего привлечения ресурсов данный ВЭД пока-

Рис. 4. Графическая модель динамической оценки эффективности видов деятельности экономики Республики Марий Эл, не лидирующих в 20062015 гг.

зывает неплохую локализацию по обороту предприятий. Однако с динамической точки зрения необходимо отметить, что этот ВЭД не показывает сколько-нибудь заметного развития с позиции исследуемых показателей.

Более интересную динамику показывают «Здравоохранение...» и «Образование». Данные виды деятельности, продолжая весь наблюдаемый период оставаться в зоне опережающей эффективности (за исключением одной точки по здравоохранению), демонстрируют в целом отрицательную динамку по коэффициенту локализации по обороту (с уровня около 2 до примерно 1,5). Этот факт позволяет констатировать, что данные виды деятельности развиваются в экономике республики заметно медленнее, чем в экономике России в целом. При этом необходимо отметить, что сделанный вывод касается в основном только локализации по обороту, но не локализации по численности занятых, которая остается на относительно стабильном уровне (от 1 до 1,3).

Вид деятельности «Производство пищевых продуктов.», входящий, как и один из лидеров - «Сельское хозяйство.», в агропромышленный комплекс, показывает не такую впечатляющую динамику. Ориентируясь на исследуемые показатели, можно сделать вывод, что «Производство пищевых продуктов.» страдает от растущей локализации по численности занятых (от 1,2 до 1,8) при сравнительно стабильных уровнях локализации по обороту (1,9-1,5). В целом это, как и показано на рис. 4, приводит к падению эффективности данного ВЭД и снижению потенциала кластеризации агропромышленного комплекса республики.

С точки зрения практической применимости данной методики стоит отметить, что на основе результатов подобных исследований можно судить о необходимости регулятивного или политического вмешательства в деятельность тех или иных видов деятельности на территории региона. Например, описанный выше ВЭД «Производство пищевых продуктов.» явно демонстрирует снижение производительности труда, что может быть откорректировано мерами, стимулирующими инвестиционную и инновационную активность предприятий пищевой промышленности и смежных отраслей и видов деятельности. Важное значение в таком случае принимает и инвестиционный аспект деятельности кластеров, который, как отмечается исследователями, является большим плюсом их функционирования [4]. Активное применение современных высокопроизводительных технологий приведет к опережению коэффициента локализации по обороту над коэффициентом локализации по численности занятых и выводу данного ВЭД в зону опережающей эффективности.

Заключение

Исследование эффективности локализации отраслей и видов деятельности в экономике региона является основой для определения эффективности регионального экономического кластера. Стоит отметить, что представленная в работе методика не может служить единственным основанием для оценки эффективности либо идентификации кластерного образования в экономике региона. Однако она естественным образом дополняет другие частные методики, по совокупности которых можно делать общие выводы как об эффективности отдельных отраслей и ВЭД, так и об отраслевой структуре и эффективности экономики исследуемого региона в целом.

В представленной работе рассмотрены базовые методики, используемые при оценке локализации и кластеризации экономики региона, а также на основе существующих методик предложена графическая модель динамической оценки эффективности регионального экономи-

ческого кластера, которая может быть применена в том числе и к отдельным видам экономической деятельности. Практическое значение предложенной методики может рассматриваться в области разработки мер государственной поддержки производителей, включая субсидии, налоговые льготы и прочие методы и инструменты поощрения и стимулирования экономического роста, инвестиционной активности и т. д.

При этом необходимо понимать, что помимо отраслевых приоритетов необходимо уделять первостепенное внимание развитию рыночной, финансовой, социальной, транспортной, информационной инфраструктуры, систем коммуникации, связи и т. п., которые в первую очередь нацелены на конечное потребление и способны обеспечивать достижение быстрого экономического или социального эффекта [1], в том числе и в контексте кластерного развития региональной экономики.

ЛИТЕРАТУРА

1. Андрюшенков А.Ф. Стратегия кластерного развития: разработка, реализация и анализ // Проблемы современной экономики. 2016. № 33. С. 19-24.

2. Головин В.А. Методические подходы к количественной оценке региональных экономических кластеров // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия: Социальные науки. 2016. № 4 (44). С. 17-26.

3. Головин В.А. Факторы эффективного развития региональных кластерных образований // Journal of Economic Regulation (Вопросы регулирования экономики). 2016. Т. 7. № 4. С. 95-102. DOI: 10.17835/2078-5429.2016.7.4.095-102.

4. Квон Г.М., Макаров Н.В., Мухаметзянова Ф.Г. Некоторые аспекты реализации кластерной политики как инструмента развития региона // Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права. 2016. № 1. С. 112-118.

5. Ковалева Т.Ю. Алгоритм идентификации и оценки кластеров в экономике региона // Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. 2011. Вып. 4 (11).

6. Марков Л.С. Теоретико-методологические основы кластерного подхода. Новосибирск: ИЭОПП СО РАН, 2015.

7. Миролюбова Т.В., Карлина Т.В., Ковалева Т.Ю. Закономерности и факторы формирования и развития региональных кластеров. Пермь: Перм. гос. нац. иссл. ун-т, 2013.

8. Прокопенко З.В. Кластерная стратегия регионального развития: сущность, преимущества, практика институционального обеспечения // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. 2016. № 4 (48). eee-region.ru/ article/4846.

9. Handbook of Research on Cluster Theory / Edited by C. Karlsson. Cheltenham (UK), Northampton (USA): Edward Elgar, 2008.

10. Handbook of Research on Innovation and Clusters / Edited by C. Karlsson. Cheltenham (UK), Northampton (USA): Edward Elgar, 2008.

11. McGrath H. Industrial Clusters in Local and Regional Economies: A Post Porter Approach to the Identification and Evaluation of Clusters in North Dublin. Dublin (Ireland): Glasnevin Publishing, 2008.

12. PorterM. Clusters and the New Economics of Competition // Harvard Business Review. 1998. № 11. hbr.org/1998/11/clusters-and-the-new-economics-of-competition.

С. 30-39.

ABOUT THE AUTHOR

Victor Alexandrovich Golovin - senior lecturer of the Department of Economics and Management of the Autonomous Non-profit Organization of Higher Education "Interregional Open Social Institute", Yoshkar-Ola, Russia. vicgolovin@gmail.com.

GRAPHIC MODEL OF DYNAMIC ASSESMENT OF THE EFFECTIVENESS OF REGIONAL ECONOMIC CLUSTER

The article gives a brief overview of the main methods for identifying and assessing the effectiveness of regional economic clusters. Special attention is paid to the graphic methodology for assessing the types of economic activity. On the basis of the presented methodology and the localization intensity factor, a graphical method for dynamically evaluating the effectiveness of a regional economic cluster is proposed, which is applicable, among other things, for evaluating the industries and activities of the regional economy. Analysis of the localization factors for turnover and the number of employees by economic activity of the Republic of Mari El in 2006-2015, allowed to identify the leading activities. A further study, based on the localization intensity factor, showed the existing problems in the development of individual activities. The graphic model of the dynamic efficiency evaluation, offered in the article, made it possible to graphically illustrate the development of some types of economic activity of the Republic of Mari El by their position in the zones of advanced and lagging efficiency.

Key words: regional economic cluster, localization coefficient, localization intensity factor, cluster efficiency, graphical estimation model, industry performance dynamics, Republic of Mari El. JEL: L16, O18, P25, R12.