Классификация показателей для оценки инновационного потенциала промышленного кластера

УДК 621.3:519.12

О.А. Новиков, Н.И. Бабкина

КЛАССИФИКАЦИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ДЛЯ ОЦЕНКИ ИННОВАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА ПРОМЫШЛЕННОГО КЛАСТЕРА

В современном мире инновации приобретают все большее значение для повышения конкурентоспособности и устойчивого роста национальных экономик. По определению Б. Лундва-ла и Р. Нельсона, «инновации представляют собой комплексный процесс, объединяющий различных участников, таких как фирмы, производители новых знаний, технологические центры, аналитические центры, которые соединены множеством взаимосвязей, создающих таким образом инновационную систему» [1, 2]. По результатам многочисленных исследований установлено, что инновационная система и экономика знаний являются основой формирования кластеров и позиционирования регионов в условиях глобальной конкуренции. В странах ОЭСР кластеры уже становятся движущими силами создания национальной инновационной системы. Кластеры можно считать инновационными системами, но меньшего масштаба, чем национальные инновационные системы.

Однако, как показывает практика, управление инновационными процессами на национальном уровне малоэффективно, поскольку национальные границы в инновационных процессах стираются в результате разрыва цепочки создания добавленной стоимости транснациональными корпорациями, которые размещаются там, где находят локальные преимущества. Таким образом, регион становится естественной экономической областью в условиях глобализации.

Инновационное развитие региона определяется инновационным потенциалом и состоянием процесса передачи знаний в производство. Для организации процесса получения знаний и механизма их передачи необходимо создание структуры, обеспечивающей взаимосвязь науки, образования и производства, в виде промышленного кластера. Промышленный кластер создается на основе уже имеющихся и действующих

предприятий и организаций через новое структурирование.

Авторы считают, что под промышленным кластером следует понимать группу территориально локализованных предприятий, научно-производственных и финансовых компаний, связанных между собой по технологической цепочке или ориентированных на общий рынок ресурсов или потребителей (сетевая взаимосвязь), имеющих сетевую форму управления, конкурентоспособных на определенном уровне и способных генерировать инновационную составляющую как основу их конкурентоспособности на рынках.

Кластеры выступают в качестве средства повышения конкурентоспособности экономики региона, перехода к производственным процессам с большей добавленной стоимостью, способствуют установлению конструктивных взаимоотношений между предприятиями, исследовательскими, образовательными, финансовыми учреждениями и органами власти.

В современной экономике кластеры становятся одной из наиболее эффективных форм интеграции финансового и интеллектуального капитала, обеспечивающих необходимые конкурентные преимущества. Несмотря на последовательные и убедительные призывы руководства страны к переходу на инновационный курс развития, Россия продолжает существенно отставать от развитых стран. Современные тенденции развития инновационной деятельности в России далеко не в полной мере отвечают ожиданиям, связанным с формированием экономики инновационного типа, обеспечением динамичного устойчивого роста, повышением конкурентоспособности продукции и качества жизни населения. К сожалению, в России институциональная среда до сих пор создает больше препятствий, чем стимулов к развитию экономики по инновационному пути. Причины тако-

го положения дел подробно проанализированы в работе С. Валентей [3].

Сегодня специалистам (и не только им) абсолютно ясно, что решить проблему перехода к нновационному развитию экономики можно только путем кардинальной модернизации техники и технологий, кадровой, управляющей и инфраструктурной базы.

Детальный анализ факторов конкурентоспособности проведен в работе профессора Гарвардской школы бизнеса Майкла Портера «Конкурентные преимущества наций», вышедшей впервые в 1990 г. Именно под влиянием теории М. Портера во многих странах для совершенствования структуры экономики стал использоваться кластерный метод производственной организации.

Наглядным доказательством роста научного интереса к кластерной концепции служит рост количества публикаций, посвященных данной проблематике [3-9]. Первые работы, заложившие основы сегодняшнего понимания кластеров, появились в XIX в. Фундаментальные вклады в развитие кластерной концепции были сделаны на основе положений экономической географии, экономики, менеджмента. Между тем в мире не существует единого или универсального определения кластера.

Феномен кластера как объекта экономической агломерации взаимосвязанных предприятий на некоторой территории известен со времен ремесленного производства (см. рисунок). Тем не менее многие исследователи (Bathelt, 1998; Ketels, 2003; Krugman, 1991; Scott & Storper, 1992; Audretsch, 1998) считают, что именно А. Маршалл в своей работе «Принципы экономической теории» (1890) первым эмпирически доказал, что производительность фирм и результаты их деятельности напрямую зависят от их размещения и географической близости экономических агентов. Важным в экономике локализации А. Маршалла является то, что все формы и виды коммерческой деятельности принадлежат к одному сектору промышленности и близость фирм увеличивает инновационные возможности всех индустрий данной местности.

Вместе с тем основоположником современной кластерной концепции принято считать Майкла Портера, который в своих работах об

индустриальных кластерах («The competitive advantage of nations», 1990) и региональных кластерах («On competition», 1998) подробно описывает тесные взаимосвязи между кластерным партнерством и конкурентоспособностью фирм и отраслей промышленности. М. Портер определяет кластер как «сконцентрированные по географическому признаку группы взаимосвязанных компаний, специализированных поставщиков, поставщиков услуг, фирм в соответствующих отраслях, а также связанных с их деятельностью организаций (например, университетов, агентств по стандартизации, торговых объединений) в определенных областях, конкурирующих, но вместе с тем и ведущих совместную работу».

Подводя итог краткому обзору литературы по этой теме, следует отметить, что сегодня существуют значительные пробелы в применении кластерной концепции как на теоретическом, так и методическом уровнях. Нечеткость в определении и сложности с выявлением границ кластеров в пространстве следует признать главными недостатками используемого подхода к пониманию термина «кластер». В результате за кластер принимают или кластером называют далекие от него понятия.

Несмотря на многообразие подходов к определению понятия «кластер», основными, неотъемлемыми элементами кластера являются географическое соседство, межфирменная сеть и межорганизационная, или институциональная сеть. Совокупность этих признаков отличает кластер от любого другого социально-экономического явления.

Несмотря на относительно большое число кластерных исследований, категория промышленного кластера до сих пор продолжает оставаться дискуссионной.

Неоднородность подходов к определению кластеров определяет и множественность способов идентификации кластеров, включающих как количественные, так и качественные методы. У каждого подхода существуют сильные и слабые стороны. По общему мнению, для распознания кластеров необходимо соединить качест-енный и количественный методы анализа.

Оценка эффективности функционирования кластера может быть произведена с позиций:

1800

Математика, Трион информатика

—ы-

Смежные дисциплины

Леш 1юнен

Лаунхардт Маршалл Вебер

1826

—I-1—I—I-1—н

1850 1882 1890 1909

1939 1940

Айзард, Мюрдалл Гувер Мосес

Кластерный подход в

экономике

г

1930 1948 "195О"197^1 I 1 1 | 1

V „ I I

\ С овременные /

4 жщхо ды_129в-'н в.

—

Теория «чистой агломерации»

Толенадо Солье Портер Шмитц

I I I

Теория

промышленного комплекса

Энрайт Розенфельд Луидвалл Фельдман Фесер

-у-

Теория «новых промышленных районов»

Сими,,

1 Дэвие Артуре

Нэльсон Одоетч -1-1-

Бергман Сеннет Лэндри

-1-1-*-г

1989 1990

Анализ

конкурентоспособности ~~--

1992

1993

1996 1998 1999

2000

Технологический подход Инновационный подход

Розенберг

Пауэл Хэлпео Фримен Мауэри

Сетевой подход 1

1993 1996 1999 2000

Становление и развитие кластерного подхода в западной экономической школе

входящего в него отдельного (в том числе малого) предприятия; эффективности функционирования кластера в целом; влияния деятельности кластера на развитие территории.

В целом порядок оценки кластеров можно разбить на три этапа, включающих различные методы.

Этап 1. Идентификация кластера.

Применяемые методы:

1. SWOT-анализ региона.

2. Коэффициенты локализации и другие коэффициенты.

3. Производственные межотраслевые балансы/инновационные межотраслевые балансы.

4. Теория графов/сетевой анализ.

5. Методология конкурентных преимуществ М. Портера.

Этап 2. Оценка деятельности кластера.

Применяемые методы:

1. Корреляционно-регрессионный анализ. Регрессионные модели (зависимая переменная -количество патентов, объем расходов в НИОКР, объем инновационной продукции).

2. Интегральные индексы на основе системы индикаторов.

3. Карта мотивации участников кластера.

4. Метод оценки эффективности кластерных взаимодействий.

5. Оценка синергетического эффекта.

6. Оценка структурных воздействий кластера на экономику региона.

Этап 3. Разработка механизмов повышения эффективности функционирования кластера.

Стратегия развития кластера:

1. Оценка конкурентного преимущества.

2. Анализ портфеля инвестиционных проектов.

3. Разработка программы развития.

Для оценки уровня инновационного потенциала кластера можно использовать следующую последовательность:

1. Выбор частных показателей.

2. Выбор показателей для обобщенной оценки уровня инновационного потенциала.

3. Оценка обобщенных показателей уровня инновационного потенциала.

4. Оценка интегрального показателя инновационного потенциала.

В последнее время появляются самостоятельные исследования, посвященные анализу различных подходов к изучению вопроса оценки инновационного потенциала. При этом ни один из подходов не является четкой, законченной, законодательно закрепленной базой для оценки инновационного потенциала.

Анализ существующих подходов к проблеме оценки инновационного потенциала позволяет сделать вывод о многогранности рассматриваемой характеристики и необходимости моделирования ее интегрального, охватывающего все стороны проблемы и одновременно доступного для понимания и исследования показателя. Иными словами, требуется такой подход к оценке инновационного потенциала, который бы, с одной стороны, отражал разные аспекты инновационного потенциала, но, с другой стороны, не был информационно перегруженным и включал в себя только то, что действительно имеет стратегическое значение. Такие подходы к оценке инновационного потенциала не обособлены друг от друга, находятся в неразрывной взаимосвязи и дополняют друг друга при определенных условиях.

Обобщенная методика оценки инновационного потенциала включает следующие аспекты:

1. Разделение инновационного потенциала на составляющие.

2. Введение гибкой системы показателей оценки инновационного потенциала.

3. Использование единой нормировки параметров.

4. Введение понятия динамической функции инновационного потенциала.

5. Определение показателей инновационного потенциала по каждой из составляющих. При этом следует по возможности использовать количественные оценки. По каждой из составляющих инновационного потенциала можно вычислить функцию 01 , определяющую ее инновационный потенциал:

=£ ; £=1

1=1 1=1

где Пу - у-й показатель г-й составляющей инновационного потенциала; . - весовой коэффициент у-го показателя; т - число показателей в составе данного раздела инновационного потенциала. Весовые коэффициенты показателей определяются экспертно по каждой из составляющих инновационного потенциала.

6. Вычисление инновационного потенциала как суммы инновационных потенциалов всех его составляющих:

о = £ о; £ г = 1,

где г. - весовой коэффициент г-й составляющей инновационного потенциала, определяемый экспертно; М - число составляющих инновационного потенциала.

Небольшой размер выборки наряду с широким рядом исследуемых переменных потребовал предварительной редукции факторов. В связи с этим авторами была осуществлена следующая последовательность статистических приемов анализа данных:

- факторный анализ для выбора наиболее информативных переменных;

- корреляционный анализ в целях определения факторных переменных, непосредственно связанных с результирующими показателями, и исключения факторных признаков, тесно связанных между собой (выявление мультиколли-неарных переменных);

- формирование множества независимых факторов для построения регрессионных уравнений путем использования результатов корреляционного и факторного анализов;

- построение уравнений регрессии как для обобщенного пространства факторов, так и для их внутреннего и внешнего подмножеств.

Таким образом, можно выделить и рекомендовать следующие совокупности основных показателей для оценки инновационного потенциала промышленного кластера (см. таблицу).

В заключение хотелось бы отметить, что категория промышленного кластера до сих пор

продолжает оставаться дискуссионной. Несмотря на значительное число отечественных исследований, не сформирована научно обоснованная модель развития и управления кластером с позиции повышения конкурентоспособности экономических систем мезоуровня, не определены

Классификация показателей

Потенциал Показатели

Кадровый Среднесписочная численность работающих, чел. Коэффициент миграционного прироста (на 10 000 человек). Доля квалифицированных кадров в общей численности занятых. Доля работающих, занятых в осуществлении инновационной деятельности. Доля работающих, занятых в проведении НИОКР, %. Доля работающих, имеющих ученую степень, %

Научный Доля образованного населения в регионе. Количество вузов на 10 000 человек населения. Количество НИИ на 1000 исследователей, занятых исследованиями и разработками. Число организаций, ведущих исследования и разработки в общем количестве предприятий региона. Доля выданных патентов в поступивших патентных заявках

Производственно-технологический Продукция, производимая в рамках кластера и идущая на экспорт, в стоимостном или натуральном выражении по каждому отдельному виду товаров и услуг. Производство отдельных видов продукции (товаров, услуг) в стоимостном (без учета НДС и акцизов) или натуральном выражении. Производство отдельных видов продукции (товаров, услуг) в процентах от общего объема. Трудоемкость произведенной предприятием продукции. Природно-ресурсный потенциал (объем разведанных извлекаемых природных ресурсов в текущих ценах). Производительность персонала, занятого исследованиями и разработками. Использование ИКТ промышленными предприятиями

Финансово-экономический Удельный вес затрат на технологические инновации в затратах предприятий. Среднегодовая стоимость основных производственных фондов, руб. Оборотные средства, руб. Нематериальные активы (без интеллектуальных инвестиций), руб. Интеллектуальные инвестиции (вложения в подготовку кадров, «ноу-хау», НИОКР) и инновационный фонд (финансирование новейших научно-технических разработок и рисковых проектов), руб. Финансовые инвестиции, руб. Балансовая прибыль (прирост, убыток), руб. Выручка от реализации продукции, руб. Рентабельность, %

Организационно-управленческий Темп прироста новых предприятий. Прирост малых и средних предприятий. Количество бизнес-инкубаторов на 1000 малых предприятий. Количество технопарков на 1000 малых предприятий. Сотрудничество в разработке технологических инноваций промышленных предприятий

механизмы оценки кластерных структур. Рассмотренные показатели позволят произвести оценку инновационного потенциала кластера. Классификация показателей для оценки инно-

вационного потенциала промышленного кластера может быть в дальнейшем усовершенствована применительно к конкретным видам кластеров.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Lundvall, B. National systems of innovation: towards a theory of innovation and interactive learning [Text] / B. Lundvall. - London, 1992.

2. Nelson, R. National systems of innovation: a comparative analysis [Text] / R. Nelson. - Oxford, 1993.

3. Bergman, E.M. Innovative clusters: drivers of national innovation systems [Text] / E.M. Bergman, D. Charles / Organization for economic cooperation and development. -Paris, 2001.

4. Baptista, R. Do Innovations diffuse faster within geographical clusters? [Text] / R. Baptista // International journal of industrial organization. - 2000. - № 18.

5. Murad, S. MOC team project report: the Moscow transportation cluster [Text] / S. Murad, T. Hrekh, K. Pesotsky. - Boston: Harvard Business School, 2006.

6. Войнаренко, М.П. Кластерные технологии в системе развития предпринимательства, интеграции и привлечения инвестиций [Текст] / М.П. Войнаренко. -М.: Дельта, 2003.

7. Воронов, А. Кластеры - новая форма самоорганизации промышленности в условиях конкуренции [Текст] / А. Воронов // Маркетинг. - 2002. -№ 5 (66).

8. Ларина, Н.И. Кластеризация как путь повышения международной конкурентоспособности страны и регионов [Текст] / Н.И. Ларина, А.И. Макаев // ЭКО. - 2009. - № 10.

9. Евсеев, В.Б. Кластерный подход в экономике [Текст] / В.Б. Евсеев. - М.: Экономика-М, 2010. -237 с.

УДК 330.341

М.И. Ифанов

МОДЕЛИРОВАНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКИХ И ИНФОРМАЦИОННЫХ РИСКОВ ПРИ ПРИНЯТИИ РЕШЕНИЙ В СЕТЕВОМ МАРКЕТИНГЕ

Экономические риски, т. е. риски, возникающие в процессе деятельности экономических объектов, во всех случаях их проявления связаны с неопределенностью и принятием решений.

Ситуация принятия экономического решения в условиях неопределенности и возникающего риска предусматривает наличие трех элементов:

- концептуальной модели принятия решений в условиях риска;

- идентифицированной информационной ситуации;

- критерия (или системы критериев) принятия решения.

Неопределенность в экономике может быть оценена теоретико-вероятностными методами [1, 2].

Один из возможных подходов к данной проблеме основан на концепции применения теоретико-игровой модели [3]. Он также позволяет раскрыть и обобщить информационную составляющую экономических рисков.

Экономическая ситуация может характеризоваться взаимодействием нескольких субъектов, которые имеют разные цели, которые необязательно должны быть противоположными. Значительно чаще встречаются реальные ситуации, где интересы сторон частично совпадают