Необходимость формирования экономических кластеров регионального развития

ТЕRRА ECONOMICUS ^ 2012 ^ Том 10 № 2 Часть 3

НЕОБХОДИМОСТЬ ФОРМИРОВАНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИХ КЛАСТЕРОВ РЕГИОНАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ

ТАТУЕВ А.А.,

доктор экономических наук, профессор, Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса, e-mail: arsen.tatuev@mail.ru;

ТАРАСОВ Н.А.,

кандидат физико-математических наук, доцент, Северо-Западный институт — филиал Российской академии народного хозяйства и государственной службы, e-mail: n_tarasov@mail.ru

В статье рассматриваются приоритеты современного развития региональной экономики. Особое внимание сосредоточено на анализе существующих предпосылок кластеризации региональных экономических систем в отраслевом разрезе.

Ключевые слова: региональная экономика; валовой региональный продукт; структура валовой добавленной стоимости; кластеры.

Priorities of modern development of regional economy are considered in article. The special attention is concentrated to the analysis of existing preconditions of a clustering of regional economic systems in a branch cut.

Keywords: regional economy; gross regional product; structure of the gross added cost; clusters.

Коды классификатора JEL: O18, R58.

В посткризисный период становится все более очевидной необходимость кластеризации регионального воспроизводства. Такой подход логически сопрягается с положением о том, что процесс регионализации стал более многообразным и адаптируется к воздействиям специфических условий развития региона, включая природно-географические, производственные, хозяйственно-территориальные, нормативно-правовые, культурно-этнические, демографические, экологические и другие факторы. Кроме того, регионы как территориальные субъекты, имеют строго определенное место в территориальном разделении труда, развиваются специфически с учетом природно-климатических характеристик, геологических условий, местоположения, сложившейся структуры производства, социальных условий и т.д. [4].

В этом контексте целесообразно взять данные, отражающие показатели валового регионального продукта и отношения сальдированного финансового результата организаций к остаточной стоимости основных фондов (в т.ч. по основным видам экономической деятельности, представленными производствами, предоставляющими преимущественно коммерческие товары и услуги, процесс предоставления и потребления которых имеет региональную привязку и оказывает значительный вклад в экономику регионов), приведенные к численности населения за 2005 и 2009 гг. Представляется, что сопоставление данных показателей может отразить эффективность процессов кластеризации в региональной экономике, т.к. данные процессы имеют непосредственную связь с концентрацией производств и повышением их рентабельности в т.ч. в разрезе отраслей по основным видам экономической деятельности.

В качестве показателя рентабельности в разрезе основных видов экономической деятельности на региональном уровне используется отношение показателей сальдированного финансового результата (прибыль минус убыток) организаций к показателям остаточной (стоимость основных фондов с учетом амортизационного износа) балансовой стоимости основных фондов организаций.

В качестве показателя концентрации в разрезе основных видов экономической деятельности на региональном уровне считаем уместным использовать отношение показателей объема валового регионального продукта к показателям численности населения. Так, ВРП выступает в качестве базового показателя диагностики регионального хозяйства. При его расчете учитывается почти вся экономическая деятельность, включая теневую, причем основанный на добавленной стоимости ВРП лишен недостатков «двойного счета» произведенных товаров и услуг [3]. Отсюда следует, что использова-

© А.А. Татуев, Н.А. Тарасов, 2012

ние показателя ВРП в качестве базы исчисления «концентрации» производства в разрезе основных видов экономической деятельности на региональном уровне позволяет учитывать суммарные результаты экономической деятельности. В свою очередь учет суммарных результатов экономической деятельности позволяет, на наш взгляд, наиболее полно оценить масштабы производства, включающего в себя не только объемы, например, основных средств производства, но и косвенные качественные характеристики, иллюстрирующие эффективность производственных процессов.

Таблица 1

Показатели валового регионального продукта в расчете на душу населения (тыс. руб. на человека) и отношения сальдированного финансового результата организаций к остаточной стоимости основных фондов (млн руб./млн руб.) по субъектам Российской Федерации в 2005 г. [6]

Субъект РФ Показатель концентрации и т ло ен ть м * « ю ка от Пн е р Субъект РФ Показатель концентрации Показатель рентабельности

Тюменская обл. 668,3 0,212 Волгоградская обл. 76,8 0,094

г.Москва 397,0 0,317 Еврейская авт. обл. 75,7 0,002

Чукотский авт. окр. 244,1 1,172 Краснодарский кр. 73,1 0,032

Сахалинская обл. 228,6 0,010 Курская обл. 72,7 0,092

Респ. Саха (Якутия) 192,6 0,129 Тульская обл. 72,1 0,078

Респ. Коми 172,9 0,085 Рязанская обл. 71,0 0,036

Магаданская обл. 156,9 0,014 Астраханская обл. 70,4 0,023

Вологодская обл. 156,4 0,267 Калужская обл. 69,7 0,033

Томская обл. 154,1 0,087 Тверская обл. 68,4 0,011

Мурманская обл. 153,0 0,074 Саратовская обл. 65,3 0,035

Красноярский кр. 150,8 0,210 Смоленская обл. 64,7 0,015

г.Санкт-Петербург 145,2 0,094 Орловская обл. 63,5 0,049

Архангельская обл. 128,2 0,050 Костромская обл. 62,6 0,009

Респ. Татарстан 128,2 0,158 Забайкальский кр. 61,5 0,004

Самарская обл. 125,8 0,095 Ростовская обл. 60,9 0,022

Камчатский кр. 125,4 0,021 Ульяновская обл. 60,0 0,005

Ленинградская обл. 124,6 0,116 Владимирская обл. 58,7 0,025

Липецкая обл. 122,5 0,297 Воронежская обл. 57,5 0,022

Пермский кр. 118,6 0,146 Тамбовская обл. 55,9 0,003

Хабаровский кр. 113,8 0,014 Псковская обл. 55,5 0,008

Респ. Карелия 110,1 0,068 Кировская обл. 55,0 0,012

Омская обл. 108,1 0,426 Ставропольский кр. 54,0 0,059

Свердловская обл. 107,6 0,125 Чувашская Респ. 53,6 0,031

Московская обл. 106,8 0,069 Алтайский кр. 53,1 -0,004

Кемеровская обл. 103,8 0,121 Пензенская обл. 52,5 0,019

Иркутская обл. 101,8 0,043 Респ. Мордовия 51,4 0,024

Оренбургская обл. 99,4 0,149 Курганская обл. 51,0 0,016

Челябинская обл. 98,8 0,124 Брянская обл. 49,8 0,035

Ярославская обл. 98,4 0,027 Респ. Марий Эл 46,7 0,016

Белгородская обл. 95,9 0,222 Респ. Северная Осетия-Алания 44,3 -0,014

Новгородская обл. 95,3 0,079 Респ. Алтай 43,1 0,004

Респ. Башкортостан 93,7 0,227 Кабардино-Балкарская Респ. 41,1 -0,022

Приморский кр. 92,0 0,041 Ивановская обл. 40,1 0,013

Удмуртская Респ. 90,4 0,064 Карачаево-Черкесская Респ. 38,6 -0,004

Новосибирская обл. ,6 8, 8 0,035 Респ. Адыгея 38,4 -0,005

Нижегородская обл. 87,4 0,113 Респ. Тыва 37,9 -0,017

Амурская обл. 86,9 0,005 Респ. Дагестан 34,4 0,011

Калининградская обл. ,8 6, 8 0,087 Респ. Калмыкия 33,5 -0,011

Респ. Бурятия 77,5 0,009 Чеченская Респ. 19,9

Респ. Хакасия 77,3 0,044 Респ. Ингушетия 15,3 -0,021

ТЕRRА ECONOMICUS ^ 2012 ^ Том 10 № 2 Часть 3

ТЕRRА ECONOMICUS ^ 2012 ^ Том 10 № 2 Часть 3

Таблица 2

Показатели валового регионального продукта в расчете на душу населения (тыс. руб. на человека) и отношения сальдированного финансового результата организаций к остаточной стоимости основных фондов (млн руб./млн руб.) по субъектам Российской Федерации в 2010 г. [7]

Субъект РФ Показатель концентрации и т ло ен ть Е ^ аб ка от Пн е р Субъект РФ Показатель концентрации Показатель рентабельности

Сахалинская обл. 987,4 0,011 Респ. Хакасия 176,1 0,033

Тюменская обл. 971,8 0,156 Удмуртская Респ. 173,8 0,117

Чукотский авт. окр. 827,1 0,381 Курская обл. 170,5 0,069

г.Москва 730,6 0,224 Волгоградская обл. 167,4 0,103

Респ. Саха (Якутия) 401,4 0,071 Тверская обл. 161,2 0,007

Респ. Коми 389,9 0,101 Тульская обл. 152,3 0,055

Красноярский кр. 371,4 0,347 Владимирская обл. 151,3 0,065

Магаданская обл. 369,1 0,142 Смоленская обл. 150,9 0,024

г.Санкт-Петербург 343,0 0,220 Рязанская обл. 150,1 0,047

Камчатский кр. 315,8 0,034 Ростовская обл. 147,6 0,019

Мурманская обл. 294,2 0,087 Забайкальский кр. 146,4 0,010

Ленинградская обл. 292,1 0,084 Саратовская обл. 146,4 0,030

Архангельская обл. 289,3 0,047 Астраханская обл. 144,0 -0,011

Томская обл. 271,8 0,065 Воронежская обл. 140,6 0,007

Респ. Татарстан 265,4 0,100 Респ. Бурятия 140,4 -0,015

Хабаровский кр. 261,1 0,013 Костромская обл. 138,0 0,018

Белгородская обл. 259,2 0,181 Ульяновская обл. 134,9 0,026

Московская обл. 253,6 0,057 Орловская обл. 129,9 0,041

Свердловская обл. 240,6 0,119 Тамбовская обл. 127,0 0,015

Пермский кр. 239,2 0,172 Курганская обл. 126,3 0,013

Приморский кр. 237,0 0,044 Псковская обл. 124,8 0,016

Кемеровская обл. 225,1 0,134 Респ. Мордовия 124,7 0,001

Оренбургская обл. 223,7 0,163 Алтайский кр. 123,7 0,053

Иркутская обл. 221,9 0,082 Кировская обл. 123,7 0,037

Липецкая обл. 216,8 0,140 Чувашская Респ. 121,8 0,017

Амурская обл. 216,0 0,049 Респ. Марий Эл 118,2 0,030

Самарская обл. 215,4 0,097 Пензенская обл. 113,9 0,012

Вологодская обл. 209,4 -0,048 Ставропольский кр. 113,8 0,041

Калининградская обл. 207,2 0,084 Брянская обл. 112,7 0,108

Новгородская обл. 200,2 0,100 Респ. Алтай 105,2 -0,001

Респ. Карелия 198,2 0,055 Респ. Северная Осетия-Алания 105,0 -0,010

Нижегородская обл. 194,9 0,088 Респ. Адыгея 104,9 0,006

Краснодарский кр. 193,1 0,066 Респ. Тыва 99,8 -0,003

Омская обл. 187,6 0,049 Респ. Дагестан 98,3 0,000

Респ. Башкортостан 186,1 0,162 Ивановская обл. 92,3 -0,010

Челябинская обл. 185,8 0,072 Карачаево-Черкесская Респ. 90,7 -0,006

Еврейская авт. обл. 184,1 -0,002 Кабардино-Балкарская Респ. 88,5 -0,006

Ярославская обл. 183,9 0,019 Респ. Калмыкия 84,1 -0,004

Калужская обл. 182,4 0,047 Чеченская Респ. 55,3 -0,076

Новосибирская обл. 181,0 0,043 Респ. Ингушетия 52,7 -0,064

В частности в таблицах 1 и 2 отражены значения показателей валового регионального продукта в расчете на душу населения (концентрация) и отношения сальдированного финансового результата организаций к остаточной стоимости основных фондов (рентабельность) по совокупности видов экономической деятельности по субъектам Российской Федерации в 2005 и 2010 гг. Эти же данные в графическом виде отражены на диаграммах рассеяния, представленных на рисунках 1 и 2, соответственно. Из графиков видно, что между рассматриваемыми показателями наблюдается прямая связь.

Формализованное описание представленной связи можно построить в рамках проведения корреляционнорегрессионного анализа. Для этого сначала следует оценить характер распределения исследуемых данных. В частности, рисунки показывают, что общий характер связей представлен прямой зависимостью показателей валового регионального продукта в расчете на душу населения от показателей сальдированного финансового результата организаций к остаточной стоимости основных фондов (направление связи устанавливается исходя из логичности представлений о том, что процесс формирования ВРП является следствием процесса вовлечения в производство основных фондов). Затем необходимо рассчитать величину коэффициента корреляции между значениями исследуемых показателей. Для этого можно воспользоваться средствами табличного редактора MS Excel, а именно, функцией «КОРРЕЛ», использующей в качестве входных параметров интервалы массивов данных X - факторной и Y - результирующей переменной. Результатом использования данной функции является значение коэффициента линейной корреляции.

Рис. 1. Связь между показателями валового регионального продукта в расчете на душу населения

“ 0,5

О

! 0,4

5

О

га

£ 0,3

и 7 Рн

0,2

Бря]

0,1

0

-0,1

-0,2

I Срасноярский к р. Чукотский а вт. окр.

г.Санкт -Петербург • г.М осква

юкая обл. * • 9 А ••• _ О ' Тюменская обл

S.-:.  * Респ Саха (Я кутия) о

- • 0 t 2( ^Вологодская^ f. б( )0 8( 0 10 00 12

Чеченская Респ

бл.

00

Концентрация, тыс. руб.

Рис. 2. Связь между показателями валового регионального продукта в расчете на душу населения

В частности, расчет коэффициентов линейной корреляции по представленным наборам данных за каждый год показал, что зависимость между значениями показателей валового регионального продукта в расчете на душу населения (концентрация) и отношения сальдированного финансового результата организаций к остаточной стоимости основных фондов (рентабельность) в 2005 и 2010 гг. была заметной (коэффициент линейной корреляции в 2005 и 2010 гг. был равен 0,5 и 0,6 ед., соответственно). В то же время очевидным было и то, что из всей совокупности регионов по соотношению рассматриваемых параметров выбивались следующие регионы (с максимальным сочетанием рассматриваемых показателей): Чукотский автономный округ, Тюменская область, г.Москва, Сахалинская область, Красноярский край.

ТЕRRА ECONOMICUS ^ 2012 ^ Том 10 № 2 Часть 3

ТЕRRА ECONOMICUS ^ 2012 ^ Том 10 № 2 Часть 3

В качестве завершающего этапа корреляционно-регрессионного анализа, реализуемого в случае, если между результирующей переменной и факторным признаком был определен высокий уровень связи, выступает определение уравнения регрессии, что также можно представить с помощью средств табличного редактора MS Excel [8]. Например, можно построить диаграммы рассеяния (рис. 1, 2), в которых следует выбрать интересующие данные и построить по ним линии тренда. Фактически, представленные линии тренда и будут являться графиками функции уравнения регрессии. На рисунках 1 и 2 отражены уравнения регрессии с графиками их функций, а также коэффициентами достоверности аппроксимации, представляющими значение процентной доли изменчивости значений зависимой переменной, которые могут быть объяснены с помощью полученного уравнения.

Таким образом, основываясь на полученных данных, можно утверждать, что в российской экономике в настоящее время достаточно заметным является эффект, основанный на реализации предпосылок кластерного функционирования экономики.

Данный вывод подтверждается и конкретной практикой регионального развития в настоящее время. Так, экономикогеографическое положение Санкт-Петербурга позволяет выступать хозяйственному комплексу города в роли организующего центра обширной территории, расположенной в границах Северо-Западного экономического района Российской Федерации, реализующего, помимо всего прочего, функции транспортного, делового, торгового, промышленного и культурного центра региона и обслуживающего внешнеэкономические связи практически всех регионов России.

На рисунке 3 представлены диаграммы, отражающие структуру валовой добавленной стоимости, созданной всеми отраслями хозяйственного комплекса по совокупности регионов Российской Федерации и Санкт-Петербургу в 2010 г. Рассматривая нижнюю диаграмму, отражающую структуру ВДС по Санкт-Петербургу, следует отметить, что в экономике хозяйственного комплекса города важное место занимает обрабатывающая промышленность, т.к. ее доля в общем объеме ВДС, увеличиваясь все последние годы, в 2010 г. достигла 24,1% (для сравнения, доля ВДС, создаваемая обрабатывающей промышленностью по совокупности российских регионов, в 2010 г. составила 17,7%). Следующими за обрабатывающей промышленностью по объему доли в общем объеме ВДС в экономике Санкт-Петербурга выступают отрасли, образующие сектор оптовой и розничной торговли, ремонта и сервисного обслуживания (18,7% в общей ВДС, а по совокупности регионов России - 19,3%) и отрасли, образующие сектор операций с недвижимым имуществом (18,2% от общей ВДС, а по совокупности регионов России - 11,2%).

Российская Федерация

3 1 3.8 1.4 4,2 0,3

11,

0.6

10,5

Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство

Рыболовство, рыбоводство

Добыча полезных ископаемых

Обрабатывающие производства

Производство и распределение электроэнергии, газа и воды

Строительство

Оптовая и розничная торговля, ремонт автотранспортных средств...

Г остинницы и рестораны

Транспорт и связь

Финансовая деятельность

Операции с недвижимым имуществом, аренды и предоставление услуг

Государственное управление и обеспечение военной безопасности.

Образование

Здравоохранение и предоставление социальных услуг

Предоставление прочих коммунальных, социальных и персональных услуг

Рис. 3. Сопоставление отраслевой структуры валовой добавленной стоимости по совокупности регионов Российской Федерации и г.Санкт-Петербург в 2010 г.

Учитывая тот факт, что связь между показателями рентабельности и концентрации производства наибольшим образом прослеживается именно в секторе обрабатывающей промышленности, а также тот факт, что отрасли обрабатывающей промышленности играют важную роль в экономике Санкт-Петербурга, ниже проведем исследование процессов кластеризации воспроизводственного процесса промышленности города.

Бюджет Санкт-Петербурга  Федеральный бюджет

Рис. 4. Динамика налоговых поступлений от промышленных предприятий в бюджетную систему Российской Федерации и бюджет Санкт-Петербурга в период с 2004 по 2010 гг., в ценах 2004 г.

В настоящее время в сфере промышленного производства Санкт-Петербурга функционирует более 700 крупных и средних промышленных предприятий и порядка 20 тыс. малых. Профильные отрасли обрабатывающей промышленности Санкт-Петербурга (судостроение, энергомашиностроение и отрасли оборонно-промышленного комплекса) представляют собой значительную часть производственно-научного потенциала не только региона, но и всей страны, что объясняет особую роль промышленного комплекса города в процессах развития национальной экономики [2].

Кроме того, промышленность Санкт-Петербурга играет важную роль и в процессах обеспечения бюджетных доходов, в т.ч. и на федеральном уровне. На рисунке 4представлена диаграмма, отражающая динамику налоговых поступлений от промышленных предприятий в бюджетную систему Российской Федерации и бюджет Санкт-Петербурга. Видно, что за рассматриваемый период объем бюджетных поступлений в Федеральный бюджет, формируемых в отраслях обрабатывающей промышленности, увеличился на 124,4% (с 11,9 млрд руб. в 2004 г. до 26,7 млрд руб. в 2009 г.). В свою очередь поступления в бюджет города увеличились на 47,3% (с 16,5 млрд руб. до 24,3 млрд руб.). Стоит отметить, что экспертные расчеты позволяют говорить о том, что если к данной цифре прибавить налоги, поступающие из сопровождающих производств, в т.ч. сферы услуг, а также прибавить налоги, получаемые от производств в 1Т-секторе (как происходит в развитых странах мира), то получится, что доля обрабатывающей промышленности в бюджете Санкт-Петербурга может достигать одной трети от всего его объема, что является весьма существенным фактором, оказывающим влияние на социально-экономическое развитие народнохозяйственного комплекса [1, 5].

ЛИТЕРАТУРА

1. Глазова Л. Промышленная революция // Новости Петербурга. 2010 // http://www.novostispb.ru/news/power/176/.

2. Глазова Л. Кластерный подход. Модернизировать промышленность можно только при участии государства // «Российская газета» - Экономика Северо-Запада. 2011. № 5436(60) // http://www.rg.ru/2011/03/23/reg-szapad/klaster.html.

3. Зимина Л.В., Смагина И.В. Использование информационных технологий в статистическом исследовании взаимосвязей социально-экономических показателей // Вестник ОрелГИЭТ. 2011. № 4. С. 22-26.

4. Керефов М.А., Татуев А.А. Стратегические императивы регионального развития Северного Кавказа // Вопросы экономики и права. 2011. № 6(36). С. 68-71.

5. Концепция развития промышленного комплекса Санкт-Петербурга до 2020 года. СПб., 2010. С. 57.

6. Кузнецова О.В., Кузнецов А.В. Системная диагностика экономики региона. М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2010. С. 46.

7. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2006: Статистический сборник. М.: Росстат, 2006. С. 351-352, 355357, 369-370, 375-376, 876-879.

8. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2011: Статистический сборник. М.: Росстат, 2011. С. 353-354, 357367, 379-380, 387-388, 886-889.

ТЕRRА ECONOMICUS ^ 2012 ^ Том 10 № 2 Часть 3