Оценка влияния кластерной политики на экономику региона на основе моделей с фиксированными и случайными эффектами

Б01 10.15593/2224-9354/2018.3.23 УДК 332.14

Е.В. Козоногова

ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ КЛАСТЕРНОЙ ПОЛИТИКИ НА ЭКОНОМИКУ РЕГИОНА НА ОСНОВЕ МОДЕЛЕЙ С ФИКСИРОВАННЫМИ И СЛУЧАЙНЫМИ ЭФФЕКТАМИ

Важным инструментом достижения конкурентоспособности любой страны являются государственные программы поддержки регионов, отраслей и отдельных предприятий. При этом комплексным механизмом, положительно зарекомендовавшим себя в практике инновационного развития в последние десятилетия, выступает система формирования кластеров. В России государственная политика субсидирования кластерных инициатив берет начало в 2012 году, что позволяет подвести в настоящий момент итоги первой пятилетки ее реализации.

Для выявления эффекта влияния государственной политики поддержки кластеров на экономику региона автором проанализированы задачи кластерной политики и выделены те из них, результаты решения которых оказывают явное влияние на социально-экономическое развитие региона. Для количественной оценки влияния показателей кластерной политики на степень решения выбранных задач автором была произведена систематизация соответствующих количественных статистических показателей за период 2009-2015 годов.

Оценка влияния кластерной политики на социально-экономические показатели развития регионов производилась на основе моделей с фиксированными и случайными эффектами. Расчеты проводились в статистическом пакете Б1а1а. Как показали результаты исследования, экономический рост регионов, в которых есть кластеры, по сравнению с регионами, где их нет, объясняется изначальным различием территорий по уровню развития. На основе построенных моделей автор делает выводы о необходимости смены текущих приоритетов государственной кластерной политики. Например, путем стимулирования кластерных инициатив в рамках развития межрегионального взаимодействия.

Ключевые слова: кластерная политика, регион, модель с фиксированными эффектами, модель со случайными эффектами, панельные данные.

Введение. В настоящее время в основе экономических отношений между странами, между регионами внутри стран лежит, с одной стороны, соперничество за перспективные рынки и привлечение факторов производства, с другой стороны, взаимовыгодное сотрудничество и партнерство в целях обеспечения национальной, региональной и отраслевой конкурентоспособности. Различные механизмы государственной поддержки регионов, отраслей и отдельных предприятий становятся главными инструментами достижения национальной конкурентоспособности. Одним из комплексных механизмов развития, выступает система формирования кластеров. Кластерные сети становятся частью промышленной и экономической политики многих стран [1].

© Козоногова Е.В., 2018

Козоногова Елена Викторовна - аспирант кафедры экономики и финансов ФГБОУ ВО «Пермский национальный исследовательский политехнический университет», e-mail: elenaa.semenovaa@gmail.com.

При этом зарубежный опыт доказывает, что функционирование кластеров в экономике является эффективным.

Первые научные работы, посвященные исследованию кластеров, появились в 1990-х годах. Труды Г. Линдквиста [2], К. Кетелса [3], Т. Роланда [4], М. Портера [5] и других ученых были положены в основу национальных программ инновационного развития, широкая реализация которых началась в 2000-х годах. В работах отечественных и зарубежных авторов (Л. Марков [6], Е. Куценко [7], К. Кетелс, Г. Линдквист [8]) доказывается, что кластерный подход, позволяя выстроить стратегический диалог между органами власти и профессиональным сообществом, служит инструментом стимулирования инноваций на региональном уровне, повышения эффективности государственной политики за счет реализации комплексных программ поддержки, подключения институтов развития.

В Российской Федерации кластерная политика берет свое начало только в 2012 году и является в настоящее время одним из ключевых направлений реформы импортозамещения и поддержки экспорта несырьевых товаров. Именно с развитием кластерно-сетевых структур связаны значительные надежды органов власти по перестройке экономики с сырьевого на инновационный путь развития [9]. В 2017 году были подведены итоги первой «пятилетки» функционирования кластеров в российской экономике [10]. За прошедшие пять лет улучшение качества кластерной политики заняло важное место в программе действий российского правительства. Кластерные инициативы как эффективный механизм формирования и развития кооперационных проектов получили активное распространение в субъектах Российской Федерации [11].

За период 2013-2015 годов суммарный объем субсидий превысил 5 млрд руб. По данным Минэкономразвития России, объем производства в рамках кластеров увеличился в постоянных ценах на 429 млрд руб. - почти до 2 трлн руб. В среднем регионы базирования кластеров по значениям социально-экономических показателей превосходят другие регионы. В частности, объем совокупной выручки от продаж продукции на внешнем рынке выше в среднем на 20 %, объем отгруженной инновационной продукции собственного производства, инновационных работ и услуг, выполненных собственными силами, -на 60-90 % [10, с. 13].

Однако возникает вопрос, за счет чего был достигнут такой разрыв в показателях развития? В действительности ли кластерная политика государства оказала решающее влияние на рост экономик регионов, в которых были образованы кластеры? Или рост показателей произошел за счет других факторов? Таким образом, целью настоящего исследования является изучение эффектов наличия кластеров в регионе на показатели регионального развития.

Данные. Исследование основывается на данных за 7 лет, начиная с 2009 и заканчивая 2015 годом, по 40 регионам России, на территории которых

официально зарегистрированы кластеры. Период для анализа выбран неслучайно: в 2012 году в России берет начало кластерная политика [12]. Поэтому для оценки эффекта наличия кластера в регионе на показатели его социально-экономического развития мы обратимся к данным за 3 года до начала реализации кластерной политики и 3 года после, а также учитываем 2012 год.

Информация по кластерам берется с сайта «Карта кластеров России» [13], который разработан специалистами Российской кластерной обсерватории ИСИЭЗ НИУ ВШЭ. На сайте содержится открытая, актуальная, интерактивная база данных кластеров в регионах России. О каждом кластере можно узнать следующую информацию: ключевая специализация, уровень организационного развития, число участников в кластере, год создания, официальный сайт и др. На сегодняшний день зарегистрировано 112 кластеров на территории 43 регионов (рис. 1). В основном кластеры локализуются в европейской части России.

Рис. 1. Количество регионов базирования кластеров, ед.

Первый из кластеров был создан в 1999 году в г. Санкт-Петербург. Начиная с 2012 года в России начали активно образовываться кластеры. Так, количество кластеров в 2013 году по сравнению с 2011 годом выросло почти в 3 раза (рис. 2).

Рис. 2. Общее количество кластеров в регионах России, ед.

В выборку не вошли кластеры, созданные в 2016 и 2017 годах, ввиду отсутствия статистики по социально-экономическим показателям регионов России, а также межрегиональные кластеры, ввиду сложности учета эффекта влияния такого кластера на экономику конкретного региона.

Официальным началом кластерной политики в России является конкурс на формирование перечня пилотных программ инновационных территори-

альных кластеров, объявленный в 2012 году. При этом под «кластерной политикой» нами понимается комплекс мероприятий, направленных на повышение конкурентоспособности страны через формирование условий (в том числе деловой среды, развития конкуренции, создания инфраструктуры) для развития кластера, а также поддержку кластерных инициатив.

Основными задачами реализации кластерной политики являются:

1) содействие повышению конкурентоспособности предприятий и организаций, входящих в состав ИТК, повышению качества жизни на территории их базирования;

2) развитие инновационной, производственной, транспортной, энергетической инженерной, жилищной и социальной инфраструктуры ИТК;

3) содействие привлечению на территорию базирования ИТК инвестиций, содействие привлечению квалифицированной рабочей силы;

4) развитие системы профессионального и непрерывного образования;

5) развитие малого и среднего предпринимательства;

6) развитие международной научно-технической и производственной кооперации [14].

Чтобы выявить эффект влияния кластерной политики на экономику региона, мы проанализировали задачи кластерной политики и выделили из них 4, результаты решения которых явно влияют на социально-экономические показатели развития региона.

Так, по нашему мнению, повышение качества жизни (задача 1) наиболее полно отображается в показателе «Уровень качества жизни», составленном экспертами агентства «РИА Рейтинг» [15], однако рейтинг регионов по качеству жизни ведется лишь с 2012 года. Поэтому в качестве показателя, с помощью которого можно проследить достижение задачи 1 кластерной политики, мы используем значение среднемесячной заработной платы. Решение задачи 3 отображается в показателе «Инвестиции в основной капитал». Развитие малого и среднего предпринимательства (задача 5) выражается в показателе оборота малых предприятий. И, наконец, развитие международной научно-технической и производственной кооперации (задача 6) можно отследить с помощью показателя «Внешняя торговля», в котором суммируются обороты импорта и экспорта со странами СНГ и дальнего зарубежья.

В России на сегодняшний день не во всех регионах присутствуют кластеры, поэтому мы оцениваем эффект кластерной политики лишь на регионы локализации кластеров. Поскольку основной целью кластерной политики является поддержка кластеров, то в нашем исследовании в качестве показателей кластерной политики были выбраны:

• наличие кластера в регионе - дамми-переменная, равная 1, если в регионе в период t есть кластер, и равная 0, если в регионе в период t нет кластера;

• общее количество кластеров в регионе в период V,

• доли кластеров высокого, среднего и низкого уровней организационного развития - значения рассчитываются авторам как отношение количества кластеров высокого, среднего и низкого уровней развития к общему количеству кластеров в регионе в период t. Отметим, что уровень организационного развития кластера определяется экспертами Российской кластерной обсерватории на основании анкеты, заполненной специализированной организацией кластера (управляющая компания). Эксперты оценивают методическое, организационное, экспертно-аналитическое, информационное сопровождение обеспечения деятельности кластера;

• уровень субсидий в период t, предоставляемых из федерального бюджета бюджетам субъектов РФ на реализацию комплексных инвестиционных проектов по развитию кластеров. Отметим, что субсидии кластеры получают вне зависимости от уровня организационного развития, субсидии выделяются на реализацию комплексных инвестиционных проектов, размер субсидии определяется экспертным советом;

• валовый региональный продукт на душу населения в период t, включение которого призвано предотвратить смещение ошибок спецификации, поскольку это наиболее общий показатель регионального развития.

Условные обозначения переменных систематизированы в табл. 1.

Таблица 1

Условные обозначения переменных

Обозначение Описание Единицы измерения

Зависимые переменные

w Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата работников организаций руб.

1 Инвестиции в основной капитал млн руб.

БшаИ Оборот малых предприятий (без микропредприятий) тыс. руб.

1т_ех Внешняя торговля (сумма экспорта и импорта со странами СНГ и странами дальнего зарубежья) млн руб.

Регрессоры

с1 Дамми-наличия кластера в регионе

пс1 Количество кластеров в регионе шт.

11 Доля кластеров начального уровня развития

т1 Доля кластеров среднего уровня развития

Ы Доля кластеров высокого уровня развития

йп Уровень субсидий, предоставляемых из федерального бюджета бюджетам субъектов РФ на реализацию комплексных инвестиционных проектов по развитию кластеров тыс. руб.

ЙФ Валовый региональный продукт на душу населения руб.

Отметим, что для успешного понимания деятельности кластеров на территории регионов необходимо было учесть показатели качества институциональной системы кластеров, а также уделить внимание роли органов государственной власти в формировании и укреплении институтов кластеров и эффективности кластерной политики в региональной экономике [16, с. 22]. Однако ввиду отсутствия статистических данных по регионам в разрезе 7 лет показатели не включены в набор регрессоров.

Результаты. С каждой из четырех зависимых переменных было построено 9 моделей, что в совокупности составило 36. Мы последовательно включали в модель регрессоры и оценивали первые 5 моделей методом наименьших квадратов (МНК). Далее оценили модель со случайными эффектами, а также модель с фиксированными эффектами. Кроме того, в качестве регрессоров мы использовали пересечения имеющихся независимых переменных.

В первой модели оценивается влияние наличия кластера в регионе; во второй модели добавляется количество кластеров в регионе; в третьей модели вводятся показатели доли кластеров высокого, среднего и низкого уровня организационного развития; в четвертой модели добавляется показатель финансирования кластеров; в пятой модели для предотвращения смещения ошибок спецификации добавляется ВРП на душу населения. Шестая и седьмая модели - это модели с применением панельных данных со случайными и фиксированными эффектами с набором регрессоров, аналогичных пятой модели. Восьмая и девятая - модели с фиксированными и случайными эффектами, однако к набору переменных добавляются пересечения переменных: показатель количество кластеров пересекается с тремя показателями доли кластеров разного уровня организационного развития.

Автором были проведены статистические тесты для подтверждения содержательных аргументов выбора лучших моделей:

• ^-тест для выбора между моделями, оцененными методом наименьших квадратов (МНК), и моделями с фиксированными эффектами;

• тест Бройша - Пагана для выбора между моделями, оцененными МНК, и моделями со случайными эффектами;

• тест Хаусмана для выбора между моделями с фиксированными и случайными эффектами [17].

Отметим, что для получения корректного значения коэффициента детерминации в моделях с фиксированными эффектами, мы рассчитывали коэффициенты модели, оцененной МНК, но с индивидуальными дамми-переменными по региону. Для оценки эффекта переменных в моделях с пересечениями мы рассчитывали маргинальный эффект. Оценка моделей и проведение тестов было осуществлено в статистическом пакете 81а1а 13 [18].

В табл. 2 приведены полученные оценки для моделей, где в качестве зависимой переменной выступают логарифм среднемесячной номинальной

начисленной заработной платы работников организаций, логарифм уровня инвестиций в основной капитал, логарифм оборота малых предприятий, логарифм объема внешней торговли со странами ближнего и дальнего зарубежья. Также в таблице указан тип модели, с помощью которой были получены наиболее эффективные оценки. Так, оценка влияния кластерной политики на заработную плату в регионе оценивается с помощью модели со случайными эффектами, а с помощью модели с фиксированными эффектами получены оценки для оставшихся трех показателей регионального развития. Далее интерпретируем полученные модели.

Влияние кластерной политики на заработную плату. Согласно табл. 2, на заработную плату в регионе значимо влияют уровень ВРП на душу и объемы финансирования кластерных субъектов: увеличение субсидий кластерам на 1 % увеличит заработную плату лишь на 0,006 %. Такой результат объясняется тем, что в основном субсидии расходуются на развитие инновационной и образовательной инфраструктуры. Поскольку нас интересуют лишь показатели кластерной политики, то здесь и далее оценку влияния ВРП на показатели экономики регионов мы не будем интерпретировать. Также отметим, что согласно полученным оценкам увеличение доли высокоразвитых кластеров ведет к уменьшению уровня заработной платы.

Влияние кластерной политики на уровень инвестиций в основнойкапи-тал. Как видно из оценок коэффициентов модели, оценивающей влияние кластерной политики на логарифм инвестиций в основной капитал, с ростом доли кластеров низкого и среднего уровня организационного развития уровень инвестиций в основной капитал уменьшается. Данный эффект объясняется тем, что инвесторы более охотно вкладываются в проекты, где прибыль очевидна. Таковыми являются кластеры с высоким уровнем организационного развития.

Влияние кластерной политики на оборот малых предприятий. Как показали результаты, на объем оборота малых предприятий отрицательно влияют рост доли кластеров с низким и высоким уровнем организационного развития. Считаем, что это связано с тем, что при включении малого бизнеса в кластеры их обороты снижаются, возможно, ввиду оттока средств к ядру кластера, где концентрируется крупный бизнес.

Влияние кластерной политики на объемы внешней торговли со странами ближнего и дальнего зарубежья. С помощью модели с фиксированными эффектами получены оценки влияния кластерной политики на объемы внешней торговли. Так, увеличение объема субсидирования кластеров уменьшает оборот внешней торговли на 0,018 %. Данная ситуация связана с тем, что крупные предприятия кластера, ожидая получения субсидий от федерального центра, перестают выходить на зарубежные рынки, искать новые рынки сбыта продукции.

Таблица 2

Оценка влияния кластерной политики на показатели регионального развития

Переменные Логарифм заработной платы Логарифм уровня инвестиций в основной капитал Логарифм оборота малых предприятий Логарифм объема внешней торговли со странами ближнего и дальнего зарубежья

Модель со случайными эффектами Модель с фиксированными эффектами

Дамми-наличия кластера с1 0,055 0,212 0,141 -0,237

Количество кластеров пс1 0,010 0,051 0,016 0,114

Доля низкоразвитых кластеров И 0,035 -0,328*** -0,144** -0,097

Доля среднеразвитых кластеров ш1 0,042 -0,290** -0,194 -0,158

Доля высокоразвитых кластеров Ы -0,069* -0,153 -0,204** 0,017

Объем финансирования 1п ЙП 0,006*** -0,002 -0,002 -0,018*

ВРП на душу 1п ЙФ 0,622*** 0,685*** 0,831*** 0,805***

Пересечение переменной количество пс1#11 -0,008 0,008 -0,030 -0,315

кластеров с долей кластеров с разными пс1#ш1 0,021 0,120 0,036 -0,099

уровнями развития пс1#Ы 0,059 -0,089 -0,171 -0,175

Константа сош 2,168*** 3,151*** 8,362*** -1,715

Количество наблюдений N 280 280 280 280

Коэффициент детерминации г2 0,973 0,980 0,937

Скорректированный коэффициент детерминации г2_а 0,967 0,977 0.924

Б-тест Р(39, 230) = 71.06 РгоЬ>Р = 0.0000 Р(39, 230)= 157.78 РгоЬ>Р = 0.0000 Р(39,230)= 37.58 РгоЬ>Р = 0.0000

Тест Бройша - Пагана сЫЬаг2 = 379.25 РгоЬ > сЫЬаг2 = 0.000

Тест Хаусмана ¿=11-РгоЬ> 84 X2 =0.2957 Х2=168.60 РгоЬ> х2 = 0.0000 Х2= 35.56 РгоЬ >х2 = 0.0001 ^=23.59 РгоЬ> х2 = 0.001

Примечание: *р< 0,05; **/?<0,01; ***/?< 0,001.

Заключение. Таким образом, в целом кластерная политика негативно влияет на показатели социально-экономического развития регионов. А рост общего экономического положения регионов базирования кластеров по сравнению с регионами, в которых кластеров нет, объясняется изначальным различием территорий по уровню развития. Во всех полученных моделях видно, что уровень экономического развития региона, выраженный в ВРП на душу населения, значимо влияет на исследуемые показатели - объекты кластерной политики. Таким образом, текущие приоритеты кластерной политики только усиливают пространственную дифференциацию регионов, при этом «слабые» регионы остаются недоиспользованным ресурсом экономики.

Учитывая, что создание кластера - очень трудоемкое мероприятие, а средства распределяются в первую очередь между крупными развитыми регионами-участниками, задачу по стимулированию кластерных инициатив в субъектах России предлагаем решать по-новому: в аспекте развития межрегионального взаимодействия, в рамках формата макрокластеров [19], когда есть «кластер-доминант» из «сильного» региона и «кластеры-спутники» из менее обеспеченных, но потенциально интересных территорий с точки зрения инновационного развития.

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ и Пермского края в рамках научного проекта № 18-410-590010.

Список литературы

1. Киселева А.А. Кластерные основы и методический инструментарий конкурентного развития регионального лесопромышленного комплекса: дис. ... канд. экон. наук / Перм. гос. нац. исслед. ун-т. - Пермь, 2015. - 183 с.

2. Lindqvist G., Ketels C., Orjan Solvell O. The Cluster Initiative Greenbook 2.0. -Ivory Tower Publishers, Stockholm, 2013. - URL: http://cluster.hse.ru/doc/getpdf.pdf (accessed 17 February 2018).

3. Ketels Ch. European Clusters. Structural Change in Europe. 3: Innovative City and Business Regions. - Hagbarth Publications, 2004. - P. 1. - URL: http://ab-clus-ters.org/wp-content/uploads/2013/12/Ketels_Europe-an_Clusters_2004.pdf (accessed 10 January 2018).

4. Roelandt T., den Hertog P., van Sinderen J., Vollaard B. Cluster analysis and cluster policy in the Netherlands // Paper presented at OECD Workshop on Cluster Analysis and Cluster Policies. - Amsterdam, The Netherlands, 1999. -P. 315-338.

5. Porter M. Location, competition, and economic development: local clusters in a global economy // Economic development quarterly. - 2000. - Vol. 14, no.1. - P. 15-34.

6. Марков Л.С. Теоретико-методологические основы кластерного подхода / ИЭОПП СО РАН. - Новосибирск, 2015. - 300 с.

7. Куценко Е.С. Экономическая логика формирования, развития и упадка кластеров // Кластерные политики и кластерные инициативы: теория, методология, практика. - Пенза: ИП Тугушев С.Ю., 2013. - С. 6-66.

8. Ketels C., Lindqvist G., Solvell О. Cluster Initiatives in Developing and Transition Economies / Center for Strategy and Competitiveness. - Stockholm, 2006. - URL: https://www.hhs.se/contentassets/f51b706e1d644e9fa6c4d232abd 09e63/cisdevelopingtransitionmay06.pdf (accessed 05 February 2018).

9. Дубровская Ю.В., Козоногова Е.В. Анализ особенностей кластеризации экономики на основе мирового опыта // Государственное управление: [электронный вестник]. - 2016. - № 58. - С. 126-146.

10. Кластерная политика: достижение глобальной конкурентоспособности / В.Л. Абашкин, С.В. Артемов, Е.А. Исланкина [и др.]. - М.: Изд. дом НИУ ВШЭ, 2017. - 324 с.

11. Формирование новой экономики и кластерные инициативы: теория и практика / И.Б. Адова, А.А. Алетдинова, А.Б. Бабкин, Е.А. Байков, Ю.В. Дубровская, И.В. Елохова // Формирование новой экономики и кластерные инициативы: теория и практика: моногр. - СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2016. - 516 с.

12. Пилотные инновационные территориальные кластеры в Российской Федерации / под ред. Л.М. Голберха, А.Е. Шадрина. - М.: Изд. дом НИУ ВШЭ, 2013. - С. 17. - URL: http://cluster.hse.ru/doc/Пилотные инновационные территориальные кластеры в РФ.pdf (дата обращения: 27.01.2018).

13. Карта кластеров России. - URL: http://clusters.monocore.ru (дата обращения: 30.01.2018).

14. Российская кластерная обсерватория. - URL: http://cluster.hse.ru/ about/termins.php (дата обращения: 30.01.2018).

15. Качество жизни в российских регионах - рейтинг 2015 // РИА Рейтинг. - URL: http://riarating.ru/infografika/20160225/630010958.html (дата обращения: 12.02.2018).

16. Ковалева Т.Ю., Базуева Е.В. Детерминанты качества системы институтов кластерного развития региональной экономики // Вестник Астраханского государственного технического университета. Экономика. - 2016. - № 1. -С. 21-30.

17. Ратникова Т.А., Фурманов К.К. Анализ панельных данных и данных о длительности состояний: учеб. пособие. - М.: Изд. дом НИУ ВШЭ, 2014. - 373 с.

18. Баум К.Ф. Эконометрика. Применение пакета Stata: учеб. и практ. для вузов / пер. с англ. под науч. ред. С.А. Айвазяна, Г.И. Пеникаса. - М.: Юрайт, 2016. - 370 с.

19. Дубровская Ю.В. К вопросу развития национальной экономики: ин-трарегиональная кластерная активность или субрегиональная кластерная политика? // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Экономика. Информатика. - 2017. - № 16(265). - Вып. 43. - С. 5-15.

References

1. Kiseleva A. A. Klasternye osnovy i metodicheskii instrumentarii konku-rentnogo razvitiia regional'nogo lesopromyshlennogo kompleksa [Cluster basis and methodological tool of competitive development of regional timber industry complex]. Ph.D. thesis. Perm, 2015.

2. Lindqvist G., Ketels C., Orjan Solvell O., 2013. The cluster initiative greenbook 2.0. Stockholm, Ivory Tower Publishers, 2013, available at: http://cluster.hse.ru/doc/getpdf.pdf (accessed 17 February 2018).

3. Ketels Ch. European clusters. Structural change in Europe. 3: Innovative city and business regions. Hagbarth Publications, 2004, p.1, available at: http://abclus-ters.org/wp-content/uploads/2013/12/Ketels_Europe-an_Clusters_2004.pdf (accessed 10 January 2018).

4. Roelandt T., den Hertog P., van Sinderen J., Vollaard B. Cluster analysis and cluster policy in the Netherlands. OECD Workshop on cluster analysis and cluster policies. Amsterdam, 1997.

5. Porter M. Location, competition, and economic development: local clusters in a global economy. Economic Development Quarterly, 2000, vol. 14, no. 1, pp.15-34.

6. Markov L.S. Teoretiko-metodologicheskie osnovy klasternogo podkhoda [Theoretical and methodological basis of the cluster approach]. Novosibirsk, Institute of Economics and Industrial Engineering of the Siberian Branch of the RAS, 2015, 300 p.

7. Kutsenko E.S. Ekonomicheskaia logika formirovaniia, razvitiia i upadka klasterov [Economic logics of formation, development and decline of clusters]. Klasternye politiki i klasternye initsiativy: teoriia, metodologiia, praktika. Penza, IP Tugushev S.Iu., 2013, pp. 6-66.

8. Ketels C., Lindqvist G., Solvell О. Cluster initiatives in developing and transition economies. Center for Strategy and Competitiveness, Stockholm. May 2006, available at: https://www.hhs.se/contentassets/f51b706e1d644e9fa6c4d23 2abd09e63/cisdevelopingtransitionmay06.pdf (accessed 05 February 2018).

9. Dubrovskaia Iu.V., Kozonogova E.V. Analiz osobennostei klasterizatsii ekonomiki na osnove mirovogo opyta [An analysis of economy clustering (based on the international experience)]. Public Administration E-Journal, 2016, no. 58, pp. 126-146.

10. Abashkin V.L., Artemov S.V., Islankina E.A. et al. Klasternaia politika: dostizhenie global'noi konkurentosposobnosti [Cluster policy: achievement of global competitiveness]. Moscow, National Research University Higher School of Economics, 2017, 324 p.

11. Adova I.B., Aletdinova A.A., Babkin A.B., Baikov E.A., Dubrovskaia Iu.V., Elokhova I.V. Formirovanie novoi ekonomiki i klasternye initsiativy: teoriia i praktika [Formation of a new economy and cluster boards: theory and practice]. Saint Petersburg Polytechnical University of Peter the Great, 2016, 516 p.

12. Pilotnye innovatsionnye territorial'nye klastery v Rossiiskoi Federatsii [Pilot innovative territorial clusters in the Russian Federation]. Ed. L.M. Golberha, A.E. Shadrin. Moscow, National Research University Higher School of Economics, 2013, p. 17, available at: http://cluster.hse.ru/doc/Pilot innovative territorial clusters in the Russian Federation.pdf (accessed 27 January 2018).

13. Karta klasterov Rossii [Map of clusters of Russia], available at: http://clusters.monocore.ru (accessed 30 January 2018).

14. Rossiiskaia klasternaia observatoriia [Russian cluster observatory], available at: http://cluster.hse.ru/about/termins.php (accessed 30 January 2018).

15. Kachestvo zhizni v rossiiskikh regionakh - reiting 2015 [Quality of life in Russian regions - 2015 rating]. RIA Rating, available at: http://riarating.ru/infografika/ 20160225/630010958.html (accessed 12 February 2018).

16. Kovaleva T.Iu., Bazueva E.V. Determinanty kachestva sistemy institutov klasternogo razvitiia regional'noi ekonomiki [Determinants of the quality of the system of institutions of the regional economy cluster development]. Vestnik of Astrakhan State Technical University. Series Economics, 2016, no. 1, pp. 21-30.

17. Ratnikova T.A., Furmanov K.K. Analiz panel'nykh dannykh i dannykh o dlitel'nosti sostoianii [Analysis of panel data and data on the duration of states]. Moscow, National Research University Higher School of Economics, 2014, 373 p.

18. Baum K.F. Ekonometrika. Primenenie paketa Stata [Econometrics. Application of Stata package]. Ed. S.A. Aivazian, G.I. Penikas. Moscow, Iurait, 2016, 370 p.

19. Dubrovskaia Iu.V. K voprosu razvitiia natsional'noi ekonomiki: intraregional'naia klasternaia aktivnost' ili subregional'naia klasternaia politika? [To the question of the national economic development: intraregional cluster activity or subregional cluster policy?]. Belgorod State University Scientific Bulletin. Series Economics. Information Technologies, 2017, no. 16(265), iss. 43, pp. 5-15.

Оригинальность 75 %

Получено 20.03.2018 Принято 20.04.2018 Опубликовано 28.09.2018

E.V. Kozonogova

EVALUATION OF THE IMPACT OF CLUSTER POLICY ON THE REGIONAL ECONOMY ON THE BASIS OF MODELS WITH FIXED AND RANDOM EFFECTS

State programs of supporting regions, industries and individual enterprises is an important tool to assure the national competitiveness of any country. In doing so, the cluster formation system seems to be an integrated mechanism that has proved its efficiency in the practice of innovative development of national economies in recent decades. In Russia, the state policy of subsidizing cluster initiatives started in 2012, which allows us to sum up the results of the first five-year plan of its implementation.

To identify the effect of the state policy of supporting clusters on the regional economy, the author analyzes the tasks of cluster policy and identifies those whose results have a clear impact on the socio-economic development of the region. To quantify the impact of cluster policy indicators on the degree of solving selected problems, the author systematized the corresponding quantitative statistical indicators for 2009-2015.

The assessment of the impact of cluster policy on socio-economic indicators of regional development was based on models with fixed and random effects. The calculations were carried out in the Stata statistical package. The results showed that the economic growth of the regions in which clusters are available, in comparison with those without clusters, is explained by different starting levels of development in the territories explored. On the basis of the models built, the author draws conclusions on the need to change the current priorities of cluster policy. This may be achieved inter alia by stimulating cluster initiatives in the context of interregional cooperation development.

Keywords: cluster policy, region, model with fixed effects, model with random effects, panel data.

Elena V. Kozonogova - Postgraduate Student, Department of Economics and Finance, Perm National Research Polytechnic University, e-mail: elenaa.semenovaa@gmail.com.

Received 20.03.2018 Accepted 20.04.2018 Published 28.09.2018