Предпосылки формирования кластеров: анализ технологического потенциала отраслей экономики территорий региона

УДК 332.1

ПРЕДПОСЫЛКИ ФОРМИРОВАНИЯ КЛАСТЕРОВ: АНАЛИЗ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПОТЕНЦИАЛА ОТРАСЛЕЙ ЭКОНОМИКИ ТЕРРИТОРИЙ РЕГИОНА

© 2016

Багдасарян Лусине Артуровна, ассистент кафедры «Экономика и управление бизнес-процессами» Ушалова Анна Андреевна, магистрант 2 курса Института управления бизнес-процессами и экономики Львова Ольга Геннадьевна, магистрант 2 курса Института управления бизнес-процессами и экономики

Сибирский Федеральный университет

Аннотация. В России развитие кластеров набирает обороты, но не без серьезных препятствий. Особенно это актуально для территорий регионов, темпы развития которых сегодня требуют более заинтересованного и профессионального взгляда на их возможности и проведение активной региональной политики, ориентированной на создание кластеров. Промышленные кластеры не отображают объективную экономическую ситуацию, поэтому используются в совокупности. Для состояния российской экономики, ее развития и перспективы очень важно создание кластеров для перевода экономики на инновационный путь развития страны в целом так и на уровень отдельных регионов. Что требует постоянных контактов участников инновационного процесса. Реализация такой политики, в свою очередь, требует оценки потенциала зарождения кластеров. На сегодняшний момент отсутствуют методики, позволяющие оценить уровень технико-технологического потенциала отраслей на уровне муниципальных образований региона, что делает исследование актуальным. В данной статье представлен метод количественной оценки технологического потенциала территорий региона. Предлагаемая система показателей позволяет не только определить величину технологического потенциала территорий региона, но и выявить возможности и резервы роста территорий с позиции формирования промышленных кластеров.

Ключевые слова: технологический потенциал, отрасли специализации, территории региона, кластеры, экономика, участники.

THE PREREQUISITES FOR THE FORMATION OF CLUSTERS: ANALYSIS OF THE TECHNOLOGICAL POTENTIAL OF SECTORS OF THE ECONOMY OF TERRITORIES IN THE REGION

© 2016

Baghdasaryan Lusine Arturovna, assistant of the Department "Economics and management of business processes" Ushalova Anna Andreevna, student of the 2nd course of Institute of management business-processes and economy Lvova Olga Gennadievna, student of the 2nd course of Institute of management business-processes and economy

Siberian Federal University

Abstract. In Russia, the development of clusters is gaining momentum, but not without serious obstacles. This is especially true for the region, the pace of development which today require a motivated and professional look to their possibilities and an active regional policy, focused on creating clusters. Industrial clusters do not reflect the objective economic situation, therefore, are used in combination. For the Russian economy, its development and prospects is very important to create clusters for the economy on an innovative path of development of the country as a whole and on the level of individual regions. That requires constant contact participants in the innovation process. The implementation of such policies, in turn, requires an assessment of the potential origin of clusters. To date, there are no methods to assess the level of technical and technological capabilities of industries at the level of municipalities of the region, which makes the study relevant. This article presents a method for quantitative assessment of technological capabilities in the region. The proposed system of indicators makes it possible not only to determine the value of the technological potential of the territories of the region, but also to identify opportunities and growth areas with reserves position of formation of industrial clusters.

Keywords: technological capabilities, industry specialization, the region, the clusters economy participants.

В современной экономической науке возрастает интерес к кластерному подходу как особой форме межорганизационного взаимодействия хозяйствующих субъектов, характеризующейся отраслевой спецификой и влияющий на конкурентоспособность территорий [17]. По данным Гарвардской школы бизнеса, на долю кластеров в США приходится более 32% занятых, в Швеции - около 39%, а производительность труда в них в среднем выше на 44% [8].

Для выделения кластеров можно использовать целый ряд методов [9-15]. Наиболее востребованным является качественные методы оценки, однако и количественные методы за счет совершенствования статистики получают все большее развитие и разнообразие способов.

Оценка потенциала кластерного развития охватывает большой круг показателей по всему комплексу составляющих его элементов.

Одним из ключевых представляется технологический потенциал отраслей экономики территорий. С учетом доступности и полноты данных, выбраны показатели производительности труда, фондоотдачи, фондоемкости, фондовооруженности, износа и годности, расхода электроэнергии, воды, выбросов загрязняющих веществ.

Определение их осуществлено по всем территориям региона в разрезе отраслей. Временные рамки анализа составили 2 года - 2014 - 2015 гг. Территории сгруппированы по макрозонам, внутри макрозон выделены го-

рода и районы.

Исследование особенностей состояния потенциала технологического развития отраслей исходит из понимания структуры экономики территорий региона. В таблице 1 дана оценка ее прогрессивности на предмет выделения доли электроэнергетики, машиностроения и металлообработки, а также химической и нефтехимических отраслей в общем объеме производимой продукции.

В рассматриваемый период анализа структурные сдвиги носили прогрессивно-инновационный характер, так как увеличилась доля высокотехнологичных, наукоемких отраслей промышленности. В 2015 году в 33 муниципальных образованиях наблюдается тенденция роста доли высокотехнологичных отраслей промышленности по сравнению с 2014 годом (темп прироста 14%). Лидеры по доле высокотехнологичных отраслей - Норильск, Дивногорск, Кежемский, Ачинск, Шарыповский, Сосновоборск, Минусинский, Назарово, Красноярск муниципальные образования, аутсайдеры - Енисейск, Тасеевский, Назаровский, Туруханский, Канск, Мотыгинский, Ачинский, Пировский районы и города.

Что касается показателей производительности труда, то прирост производительности труда в 2014 году зафиксирован в 41 МО, наибольший прирост в Емельяновском (81,60%) и Кежемском районах (43,22%). В оставшихся

МО, где наблюдается спад производительности труда, выделяется город Бородино(-34,26%). Несмотря на неизменность количества МО с приростом анализируемого показателя, в 2015 году произошли некоторые сдвиги, к примеру, в Большемуртинском районе замечен прирост 171,76%, при спаде в 2014, Бородино 11,20%, в Нижнеингашском наоборот спад на -27,64%, Канске -19,99%,

Таблица 1 - Муниципальные образования Красноярского края с высокой долей прогрессивных отраслей промышленности в экономике

Муниципальные образования Доля прогрессив ных отраслей, % Прирост/с жжение. %

2014 2015 2014 2015

Восточный макрорайон

гКанск 39,01 34,85 10.38 -10.66

Саянский район 27,38 22,82 -25,82 -16.66

Западный макрорайон

г. Ачинск 62,13 74,66 -0,64 20,17

г. Боготол 22,39 12,85 -27,03 -42,61

г. Назар обо 57,72 58,82 19,10 1,92

Боготольскийрайон 35,47 25,49 -2,69 -28,13

Б ольшг\'л\йский район 39,47 43,22 -1,67 9,50

Ко зульскнн район 31,42 35,29 -0,73 12,31

Шарыповскийрайон 54Д2 68,40 -18,23 26,16

Приангарский ыакроранон

Кежемский район 44,48 76,79 93,03 72,65

Северный макрорайон

г.Норильск 85,94 85,68 3.80 -0,30

Центральный макрорайон

гДивногорск 79,88 84,73 5,73 6,08

пЖедровый 65,19 36,44 -30,05 -44,11

г.Красноярск 50,71 58,43 11,93 15,24

г.Сосновоборск 51,62 65,77 38,54 27,41

Южный макрорайон

Минусинский район 69,37 65,72 6,32 -5,26

Шушенский район 29,64 23,61 79,96 -20,34

В целом, производительность труда в муниципальных образованиях необходимо постоянно повышать. Это можно достигнуть за счет внедрения новой техники и технологий, механизации и автоматизации производства, изменениях в структуре парка или модернизации оборудования, изменение конструкции изделий, качестве сырья, применении новых видов материалов.

Производительность зависит, в свою очередь, от состояния основных средств. Так, коэффициент износа ОПФ показывает насколько амортизированы основные средства, т.е. в какой мере профинансирована их возможная будущая замена по мере износа. Как известно, данный коэффициент целесообразно рассматривать параллельно с коэффициентом годности основных средств. Так как эти показатели довольно часто используются для характеристики состояния основных средств, необходимо отметить на их условность. Причина тому -зависимость коэффициента износа и коэффициента годности от выбранного метода начисления амортизации. Иными словами, коэффициент износа не отражает фактической изношенности основных средств, так же как и коэффициент годности не дает точной оценки их текущего состояния.

Несмотря на это, они имеют определенное аналитическое значение. Так, принято считать, что значение коэффициента износа более чем 50% (а, следовательно, коэффициента годности менее 50%) является нежелательным.

В результате анализа было выявлено, что в 2015 году в 31 муниципальном образовании зафиксирован приемлемый уровень износа ОПФ, как и в предыдущем, 2014 году. Однако необходимо отметить отрицательную тенденцию показателя в таких муниципальных образованиях, как Бородино (уровень износа вырос с 39,46% до 68,14%), Канск, Тасеевский, Шарыпово, Лесосибирск, Мотыгинский районы, и, наоборот положительные сдвиги в таких муниципальных образованиях, как Канский, Боготольский, Кежемский, Пировский, Березовский районы.

Выявлены муниципальные образования, в которых уровень износа основных производственных фондов достигает критической отметки, это Партизанский (93,1%), Саянский(88,2%), Бирилюсский (81,3%), Идринский (69,4%) МО, что может быть следствием отсутствия модернизации производства с советских времен.

Дополним анализ состояния основных средств оценкой процессов интенсивности их обновления.

Коэффициент ввода (обновления) основных средств целесообразно рассматривать с коэффициентом выбытия основных средств.

Если коэффициент выбытия меньше коэффициента обновления (коэффициент интенсивности замены ОПФ, характеризующий темп технического прогресса), то имеет место расширенное воспроизводство основных фондов; если больше - суженное воспроизводство основных фондов.

Чем больше коэффициент выбытия основных фондов, тем меньше сроки службы элементов основных фондов и наоборот. В периоды застоя экономики, снижения темпов инновационной деятельности коэффициент выбытия основных фондов уменьшается, а в периоды подъема экономики, активизации инновационной деятельности - увеличивается.

Аналогично, чем выше коэффициент обновления основных средств оборудования, тем выше технический потенциал отраслей экономики муниципального образования. В годы застоя экономики, спада капитальных вложений коэффициент обновления основных средств уменьшается, а в годы подъема экономики, активизации инновационной деятельности, массовой замены физически и морально устаревшего оборудования - увеличивается.

Анализ данных коэффициентов показал, что в 2015 году наблюдается расширенное воспроизводство основных фондов в 53 муниципальных образованиях, что говорит об увеличение в общем парке машин и оборудования новых, более эффективных машин, что создает условия для увеличения выпуска новой продукции, повышения ее качества, конкурентоспособности.

Суженное воспроизводство основных фондов вывялено в 4 муниципальных образованиях - Абанский, Нижнеингашский, Уярский, Бирилюсский районы.

Среди показателей эффективности основных средств можно выделить фондовооруженность, которая напрямую связана с фондоотдачей.

Однако, как известно, делать выводы об изменении этого показателя можно только в его привязке к значению производительности труда. Если темпы роста производительности труда отстают от темпов роста фондовооруженности, то это свидетельствует о нерациональном использовании ресурсов.

Так как в анализируемом периоде (2015 г.) производительность труда в 27 муниципальных образованиях растет медленнее фондовооруженности, можно сказать, что на данных территориях ресурсы используются нерационально, что говорит о том, что есть необходимость внедрения прогрессивных ресурсосберегающих видов техники и технологий.

Если сравнивать с предыдущим годом, то наблюдается положительный сдвиг в направлении рационального использования ресурсов в таких муниципальных образованиях, как Бородино, Иланский, Ирбейский, Шарыпово, Большеулуйский, Назаровский, Ужурский, Богучанский, Енисейский, Кежемский, Туруханский, Сосновоборск, Большемуртинский, Шушенский районы.

Фондоотдача показывает, сколько готового продукта приходится на 1 рубль основных фондов. Т.е. чем выше значение фондоотдачи, тем эффективнее используются на предприятии его основные средства. Соответственно, увеличение показателя в динамике расценивается положительно. Если же имеет место обратная ситуация — это серьезный повод задуматься о причинах нерационального использования имеющегося оборудования.

В 2014 году в 30 муниципальных образованиях Красноярского края возникла ситуация, при которой фондоемкость возросла, а фондоотдача упала - это означает, что производственные мощности, на данных территориях использовались нерационально, их загруженность была недостаточно полной. Так же убывающая динамика фондоотдачи говорит, о том, что рост объемов

производства не сопровождался технологической модернизацией, которая уменьшает затраты труда на единицу продукции.

В 2015 году, такая же ситуация сохранилась в 23 муниципальных образованиях, что является положительной динамикой в таких территориях как Бородино, Иланский, Нижнеингашский, Рыбинский, Боготоле, Шарыпово, Ачинский, Таймырский (Долгано-Ненецкий) и другие территории.

Прогрессивность используемых технических средств и технологий отражается на расходах технологических ресурсов, в первую очередь, электроэнергии и воды.

Как было отмечено автором, одним из каналов технологических изменений, направленных на технологическую устойчивость является изменение производственных процессов. Изменение в производственном процессе происходит за счет более эффективного использования природных ресурсов. Это позволяет компаниям быть более конкурентоспособными с точки зрения цены. Некоторые технологии, сокращающие уровень выбросов, являются доступными, а производственные процессы изменяются таким образом, что на их осуществление уходит меньше ресурсов.

Повышение цен на ресурсы является важным связующим звеном среднесрочных и долгосрочных инновациями, поскольку рост расходов на ресурсы (электроэнергия, вода) побуждает компании инвестировать в энергосберегающие технологии. Компании пытаются максимально увеличить объем производств, сократив производственные расходы.

Фактически затраты электроэнергии на рубль произведенной продукции организаций МО по сравнению с аналогичным периодом прошлого года сократились в 36 МО (Бородино, Енисейский, Иланский, Назаровский, Большемуртинский, Богучанский, Шарыповский, Северо-Енисейский, Минусинск, Идринский), что может свидетельствовать об успешности работы организаций МО по внедрению новых, ресурсосберегающих технологий. Рост таких затрат отмечается в 18 МО (Рыбинский, Минусинский, Балахтинский, Манский, Нижнеингашский, Емельяновский, Назарово), что указывает на нерациональное потребление (таблица 2).

В отчетном периоде наблюдается снижение затрат воды на рубль произведенной продукции в 35 МО (Новоселовский, Боготол, Идринский, Ачинск, Партизанский, Енисейск, Дзержинский, Дивногорск), что может, быть также следствием внедрение новых, более экономичных технологий и оборудования. Рост затрат наблюдается в 22 МО (Ужурский, Каратузский, Кедровый, Богучанский, Эвенкийский, Емельяновский, Ирбейский, Манский) (таблица 2).

Таблица 2 - Фактические расходы электроэнергии, воды на 1000000 руб. произведенной продукции в муниципальных образованиях Красноярского края за 20142015 гг.

Макрорайон Муниципальные образования Электроэнергия, тыс кВт.ч Вода, тыс Kvoii.

2014 2015 2014 2015

Восточный гБородино 14,403 4,383 0,125 0,116

гКанск 0,003 0,010 456,702 639,323

Абанский район 11.474 9.139 3,543 3,044

Дзержинский район 10,904 8,260 2,565 1,514

Kl анский р айон 13,342 0,011 336,603 268,815

6,899 5,734 2.104 5,488

13,120 12,355 50,796 56,594

Нижнеингашский р айон 3,270 15,991 60,003 77,036

Партизанский район 5,926 7,614 6,103 3,005

Рыбинский р айон 2,596 3,859 30234 35,676

Саянскийрайон 14,763 13,302 8,259 7,295

Тасеевский район 24.596 4.038

Уярский район 6,052 6,913 30,432 39,075

Западный г. Ачинск 0,000 8,480 S41.175 339,767

г Боготол 10,115 6,867 276,434 96,654

г. Назарово 79,396 139,797 1551125 15324,20

г. Шарылово 4,390 3,260 0,031 0,000

Ачинский район 100,439 0.000 575,419 457.766

Бирилю сскийрайон 7,352 7.246 22352 18,080

Боготольскийрайон 15,405 13,811 12,075 8,833

Б олыиеулуйекийрайон 0Д17 0,223 104.5S6 37,60S

Козульскийрайон 9,490 10,613 41,590 40,270

Назаровскийрайон 24.524 10,502 9,297 8.593

Новоселовскийрайон 15,065 12,635 25,933 8,703

Тюхтетскийрайон 21,161 17,303 9,453 8,652

Ужурский район 11.SS5 7,942 18,105 27,624

Шарыповскийрайон 2,616 1,511 3068,93 251125

Приангарский г.Енисейск 5,430 6,109 23.566 13.190

гЛесосибирск 16,713 14,785 355,500 273.2~4

Богучанскийрайон 9,326 4,815 11,417 23,456

Енисейский район 5,679 0,004 21,048 19,944

Казачинскийрайон 27,457 36,391 12,798 12,204

Кежемский район 10,045 7399 9,652 7,717

Мотыгинский р айон 13,303 14,166 313,236 458,916

Пир обский район 0,000 0,000 5,094 5,655

Северо-Енис ейский район 9316 5,505 97.801 69.995

Северный г.Норильск 15,924 13,918 415,734 356,045

Таймырский (Долгано-Ненецкий) район 1,439 1,408 107,579 86,878

Туруханскин р айон 0224 0,160 1,078 0.790

Эвенкийский район 1,594 1,056 13,821 41,214

Центральный г.Дивногорск 0,395 0,000 27,444 17,857

п .Кедровый 0,000 32,352 153,793 296.341

^Красноярск 10,921 10,149 306,024 224.077

г.Сосновоборск 10249 10,635 99,429 110,303

Бал ах минский район 10,543 16,743 22.099 22373

Березовскийрайон 14,708 -5,115 7,275 7321

Болынемуртинский 24,917 11,004 6316 6,844

Емельяновский район 1,924 3,864 4,891 11,025

Манскийрайон 12,277 22,122 25,801 155,447

Сух обузимский район 19,141 23,140 49,770 52.5 ::

Южный г Минусинск 9,456 5,976 7,952 6,63"

23,599 30,262 7,969 3,415

Идринский р айон 14,650 9,333 0235 0,033

Каратузскийрайон 15,585 15,304 2,820 4,546

13308 11393 93,849 67,443

0,016 0,014 103,251 90.543

Минусинский р айон 9,273 14269 269349 398365

Шушенский район 27,161 22,787 105,086 90,483

Естественная тенденция перехода от низко- к высокотехнологичным отраслям связана с естественной тенденцией к загрязнению. Высокотехнологичные отрасли имеют более высокую экологически ориентированную производительность; иными словами, они производят меньше выбросов на 1 рубль произведенной продукции. Движение в сторону высокотехнологичных отраслей уменьшает показатель интенсивности выбросов.

В большинстве (34) муниципальных образований Красноярского края (Пировский, Богучанский, Большемуртинский, Шарыпово, Боготол, Кежемский, Эвенкийский, Шушенский, Северо-Енисейский) наблюдается положительная тенденция к снижению показателя «интенсивность выбросов», что свидетельствует об освоении экологически безопасных технологий и о переходе от низко- к высокотехнологичным отраслям промышленности.

Объем выбросов на рубль произведенной продукции в муниципальных образованиях по сравнению с аналогичным периодом прошлого года выросла в 23 МО (Большеулуйский, Таймырский (Долгано-Ненецкий), Саянский, Сухобузимский, Нижнеингашский, Канск, Бородино, Партизанский, Енисейский, Сосновоборск).

Именно высокая стоимость технологий для сокращения загрязнения является одним из факторов, которые заставляют компании отказываться от агрессивного снижения уровня загрязнения, выходящего за рамки «естественной тенденции». Однако для производства переработка становится более экономически выгодной, чем выброс материалов и отходов, а производство становится циклическим процессом, и тем самым неблагоприятные, казалось бы, экономические результаты обретают ценность.

Проведенный анализ показателей отраслей территорий региона позволяет позиционировать их по силе технологического потенциала. Это позиционирование носит условный характер, но оно дополняет те количественные и качественные оценки, которые делаются по определению возможностей кластеризации отраслей. Зная слабые стороны, с точки зрения, их сегодняшних технологических возможностей, можно расстраивать возможности вхождения их в межорганизационное взаимодействие с более сильными партнерами и держателями технологических знаний.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

1. Червяков И.М. Кластерный принцип в модернизации промышленной отрасли региональной экономики // Карельский научный журнал. 2015. № 1 (10). С. 145148.

2. Петрухина Н.А. Влияние территориально-производственных кластеров на уровень конкурентоспособности региональной экономики // Актуальные проблемы экономики и права. 2012. № 1. С. 57-61.

3. Любонько Т.В. Кластерный подход в развитии туристических дестинаций // Карельский научный журнал. 2015. № 1 (10). С. 127-130.

4. Купчак В.Р. Формирование и развитие механизмов управления инвестиционным потенциалом предприятий электроэнергетического кластера в условиях реформирования отрасли // Карельский научный журнал. 2015. № 3 (12). С. 61-64.

5. Козина Е.В. Формирование региональных инициатив поддержки территориальных кластеров // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. 2015. Т. 3. № 6 (28). С. 344-350.

6. Великая Е.Г., Папян А.Г. Предпринимательский кластер как форма эффективного взаимодействия предприятий // Карельский научный журнал. 2015. № 1 (10). С. 105-110.

7. Иванова Т.Н. К вопросу создания кластерной образовательной непрерывной профессиональной системы Самарского региона // Азимут научных исследований: педагогика и психология. 2014. № 4. С. 58-60.

8. Сомова Е. Промышленные кластеры. Зарождение, функционирование и упадок// Мировая экономика и международные отношения. 2011. №4.с. 117-121.

9. Карлина Т.В. Идентификация ядер региональных экономических кластеров на основе анализа структурных сдвигов, в условиях циклично развивающейся экономики // Вестник Пермского университета Сер. Экономика. 2011. Вып.4(11). с.18

10. Бареев Т.Ф. Классификация кластеров в современной экономической теории // Актуальные проблемы экономики и права. 2012. № 3. С. 57-61.

11. Козина Е.В. Модель оценки синергетического эффекта территориального кластера // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. 2014. № 4. С. 413-417.

12. Григорьева О.В., Григорьева Н.С. Исследование структуры и признаков кластера на примере строительного кластера республики Татарстан // Балтийский гуманитарный журнал. 2013. № 4. С. 72-75.

13. Прокофьев О.В., Семочкина И.Ю. Оценка состояния региональных экономик на основе кластерного анализа // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. 2015. Т. 1. № 6 (28). С. 350-356.

14. Козина Е.В. Концептуальная модель построения территориального кластера в пензенской области // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. 2015. Т. 1. № 6 (28). С. 95-101.

15. Великая Е.Г., Папян А.Г. Оценочный подход к эффективности предпринимательского кластера // Карельский научный журнал. 2015. № 2 (11). С. 70-75.

Статья публикуется при поддержке гранта КГАУ «Красноярский краевой фонд поддержки научной и научно-технической деятельности»