Особенности современной теории и методологии оценки промышленных кластеров | Вестн. Том. гос. ун-та. 2008. № 316.

Особенности современной теории и методологии оценки промышленных кластеров

Предложено несколько разновидностей количественных и качественных методов поиска и оценки промышленных кластеров, рассмотрены различные методологии строительства (выделения) кластеров на основе зарубежного опыта с целью направленной поддержки их дальнейшего совместного сотрудничества и развития.

Features of the modern theory and methodology of an estimation industrial clusters .pdf В настоящее время в процессе глобализации города, регионы и сообщества по всему миру становятся более близкими друг к другу. Связанные при помощи торговли, технологий, коммуникаций, они интенсифицируют конкуренцию, создают новые рабочие места, привлекают инвесторов и тем самым способствуют развитию. Успеха достигает тот, кто имеет возможность быть более гибким, осуществлять инновации, быть чувствительным к изменению окружающей среды. В мире возрастает региональная специализация, концентрация и кластеризация промышленности в ответ на возрастающую конкуренцию, аутсорсинг и уменьшение размеров корпораций как результат национальных экономических реформ и глобализации. Таким образом, промышленные кластеры становятся важным инструментом, повышающим способность конкурировать, в том числе и на международном рынке.Строительство кластеров для многих стран - это уже принятые инструменты экономического развития. Профессор М. Портер подчеркивал, что кластеры - это строительные блоки продуктивной инновационной экономики [1].Однако возникает вопрос, как определить, имеется ли просто масса взаиморасположеных фирм или все же речь идет о кластерах, которые можно увидеть в динамичных экономических системах, например «Силиконовая долина», Северная Италия. В связи с этим особенно остро встают вопросы определения и оценки промышленных кластеров.Исследование трудов отечественных и зарубежных специалистов в области теоретических концепций кластеров и особенностей применения кластерной политики - М. Портера, М. Энрайта, А. Маршала, Алана Ко-зарски, Симона Ямарино и Филиппа МакКена, Клауса Стейна, Пауля Миллера, Рона Босэма, Генри Гибсона, Рона Мартина (University of Cambridge), Бери Мура (University of Cambridge), И.В. Пилипенко, А. Воронова, Н.И. Ларина, А.И. Макарова, М. Афанасьева и др. -позволило зафиксировать некоторые особенности теории и методологии выделения и оценки промышленных кластеров.Идея кластера зародилась более 100 лет назад и была представлена в своем первоначальном виде в работе Альфреда Маршала (1890-е гг.), который предположил, что успех национальной экономики зависит от развития локализованной концентрации промышленной специализации. В своем исследовании он рассмотрел локализованную промышленность Великобритании в XIX в. (например, текстиль в Ланкашире, гончарная промышленность вокруг р. Трент). Источником промышленной специализации были названы ресурсы, близость рынков или просто «исторический инцидент».Маршал также ввел понятие «индустриальная атмосфера» - формальные и неформальные обычаи, традиции и практические взаимосвязи с промышленностью. Все они - локализованная экономическая система, увеличивающая конкуренцию промышленности.Спустя время обращение к теории Маршала было продиктовано новой теорией торговли «New trade theory» и фокусированием на возрастающей отдаче «increasing returns». Таким образом, нарастающая отдача и несовершенная конкуренция в условиях нового времени становятся более важны, чем постоянная отдача и совершенная конкуренция [2]. При этом региональная и экономическая агломерация и специализация способны увеличивать потенциал технологического рынка.Ранняя концепция индустриальной локализации Маршала была пересмотрена в новых условиях такими авторами, как М. Портер (1990, 1998 гг.) Круман (1991, 1993 г.), Фуита, Круман и Венабл (1999 г.), Энрайт и др.Одним из выдающихся родоначальников кластерной концепции является М. Портер. Его наиболее известные труды в этой области: «Международная конкуренция: конкурентные преимущества стран» (1990 г.), «Местоположение кластеры и стратегия компании» (2000 г.), «Кластеры и конкурентоспособность новой экономики» (1998 г.), «Местоположение, конкуренция и экономическое развитие: местные кластеры в глобальной экономике» (1998 г.) и др. Являясь ведущим последователем, М. Портер выдвигает понятие кластера и рассматривает его природу, а также предлагает 4-факторную модель «даймонд», системная природа которой создает процесс кластеризации и географическую концентрацию ведущих конкурентов в промышленной отрасли, интенсифицирует взаимодействие между факторами.В работе «Кластеры и конкурентоспособность новой экономики» М. Портер обращает внимание на динамичность конкуренции и возможность использования международного рынка рабочей силы.Кластеры показаны как географические концентрации взаимосвязанных компаний, специализированных поставщиков и сервисных провайдеров, фирм в поддерживающих отраслях и союзные институты (например университеты, агентства стандартизации, торговые ассоциации) в специфическом пространстве [3].Границы кластера определяют взаимосвязи и взаимодействия отраслей и институтов, которые являются наиболее важными для конкуренции. Кластеры при этом могут переходить государственные и национальные границы, представляя собой новую пространственную организационно-правовую форму между рынками, с одной стороны, и иерархией или вертикальной итерацией - с другой [3]. Кластеры решают проблемы, связанные с143установлением долгосрочных связей без навязывания негибкой вертикальной интеграции или управлением проблемой путем создания и поддержания операционных связей, таких как сети, альянсы, партнерства.Позднее кластерная концепция Портера была подвергнута многочисленной критике, что позволило выделить положительные и отрицательные ее стороны. Одной из отрицательных сторон, наиболее существенно влияющих на результаты реальной промышленной политики, является то, что идея кластеров неопределенная и гибкая, не указана методика определения четких границ промышленного кластера. Так, в работе Клауса Стейнли и Холдера Шейли «Когда существуют индустриальные кластеры? Предположение о том, как оценить склонность к промышленной концентрации в одном регионе и в национальном масштабе» указано, что кластерный подход не применим к промышленным центрам, которые специализируются на сырье или выпускают нетоварную продукцию (например, домашние хозяйства). Таким образом, напрашивается вывод, что не все предприятия равным образом эффективны с точки зрения процесса кластеризации [2]. Еще одним недостатком является отсутствие условий кластеризации.Таким образом, указывая на многомерность и неопределенность проблем теоретического и эмпирического характера, кластерный аналитик Стейнер в 1998 г. определил кластеры как разумное очарование неясных объектов желания [4]. Сложившаяся ситуация привела к появлению многочисленных трактовок понятия «кластер»; неразграниченности различий между кластерами, агломерациями, сетями; сложности выделения кла-стерных экстерналий от общей экономической системы и инфраструктурных экстерналий; отсутствию четких типологий и признаков кластера, а также сложности выбора мер воздействия со стороны региональных властей.Стремясь преодолеть некоторые недостатки кластерной концепции и показать условия развития кластеров, Клаус Стейнли и Холдер Шейли предложили два вида условий группировки: необходимые и достаточные [2].Необходимые условия:•·делимость процесса по мере необходимости;•·транспортабельность конечного продукта. Достаточные условия:•·•·длинная цепь ценности: координация многократных компонентов для формирования одного конечного продукта;•·разнообразие компетентностей;•·наличие сетевых инноваций как мотора агломерирования;-гибкая адаптация к рыночной нестабильности.Таким образом, в основу процесса кластеризацииавторы положили технологический цикл и операционные затраты.Английский исследователь Симона Ямарино и новозеландский исследователь Филипп Мак Кэн предлагают выделять кластеры на основе научно обоснованного базиса [5]. В первом случае они аналогично основываются на операционных затратах для промышленной географии отношений между фирмами и выделяют следующие виды кластеризации: чистые скопления, индустриальные комплексы, социальные сети (табл. 1).Таблица 1Кластеры, выделенные на основе операционных затрат [5]ПоказательЧистые скопленияХарактеристика отношенийНепостоянные и нераспознаваемые или сложно распознаваемыеОбщие данныеФирмы атомистические непрерывно изменяются в ответ на альтернативные возможности рынка и местное соревнование, при этом рост местных арендных платежей является индикатором работы группыОценка (или цена выхода)Рентная оценкаПример формирующегося кла-стераПонятие о про-Новые индустриальные районыКонкурентная городская экономикаСталелитейный и химическийскопленияИндустриальные комплексыСоциальные сети^распознаваемые внаваемыеСтабильные, повторяющиесяОснованы на доверии, общности лобби, риска и отсутствии оппортунистического поведениявеские непрерывно ет на альтернатив-рьшка и местное и этом рост мест-атежей является эты группыДолгосрочные устойчивые и предсказуемые отношения между фирмами, близость которых необходима для минимизации транспортных операционных затратВзаимосвязанные трастовые отношения между ключевыми агентами, принимающими решения в различных организациях, могут быть столь же важными, как и иерархические решения в пределах отдельных организацийНет эффекта рентыНеполная рентная капитализацияюдская экономикаСталелитейный и химическийНовые индустриальные районыЛокальное или региональное, но не городскоеЛокальное или региональное, но не городскоеОднако подход на основе операционных затрат сталкивается с ограничениями из-за:1))статической природы;2))узкого определения знания и технологии;3))необходимости приведения в соответствие отношений между процессами новшества и структурами промышленности.Статическая прибыль от скопления увеличивается за счет роста производства и сокращения транспортных расходов, однако отношения между местоположениеми технологиями являются динамическими. Поэтому преодоление рассмотренных ограничений представляется при помощи использования эволюционных экономических подходов. Согласно эволюционному представлению типы кластеров являются гетерогенными и линейно-подчиненными. Таким образом, был предложен метод классификации кластеров в зависимости от технологического режима и особенностей развития знаний, также были определены взаимосвязи между условиями знаний и экономическим ростом (табл. 2).144Индустриальные кластеры, знания, технология и динамика кластера [5]Таблица 2ПоказательЧистая агломерацияИндустриальный комплексНовая сетьСтарая сетьПрирода технических знанийШифруемое явное знаниеЗнание общепринятое, основанное на непередаваемом опытеПодразумеваемое легко адаптируемое знаниеСмешанное возрастающее знание, передаваемое в пределах локализованной группыИсточники инновацийВнешние по отношение к фирмеВнутренние по отношению к фирмеСмешанныеВнешние по отношению к фирмеИнтенсивная информация, доминирование поставщиковДоминирование фирм-производителейФирмы, основанные на знанияхДоминируют фирмы-поставщикиОднако предложенный выше подход дедуктивный по своей природе. Обобщая изложенный материал относительно типологии кластеров, можно сделать вывод о недостаточности отдельных параметров выделения (будь то технологические особенности, особенности знания). В реальной практике тип кластера будет определяться совокупным влиянием различных параметров (знаний, процессов новшества, организационных и отраслевых особенностей, параметров настройки управления) в определенный промежуток времени. То есть кластеры имеют эволюционную природу и их типы могут быть изменены во времени. Одним из примеров эволюционное™ развития кластеров может служить кластер финансовых рынков в Лондоне, отмеченный Симоной Ямарино и Филиппом МакКэном в [5]. Кластер начинал свое существование в XVII в. в виде новой социальной сети, трансформировался в XIX в. в старую сеть, а в течение второй половины XX в. стал все больше приближаться к модели «чистого скопления».Целостная методология определения и оценки индустриального кластера начинается с анализа возможностей получения необходимой информации для проводимого исследования. Если обратиться к опыту Великобритании, то данные на уровне фирмы получают из двух основных источников: данные национальной статистики (ведомственный бизнес-регистр IDBR) и информация компании Dun & Bredstreet (данные D&B) [4]. Наиболее доступными официальными данными в Великобритании являются данные Национальной информационной системы, образованной на основе университета Дарем (NOMIS - National Online Manpower Informational System). Данная система основана на четырехзначном кодировании данных - четырехзначном стандарте промышленной классификации (on 4 digit SIC), в отличие от пятизначной системы IDBR (on 5 digit SIC). При этом признается, что даже пятизначная система не включает некоторых высоких технологий.Существуют кластеры, размеры и специфика деятельности которых не позволяют определить их важность или выявить их на основе данных стандартной промышленной классификации (on 5 digit SIC). В сообщении Департамента торговли и промышленности Великобритании выделены следующие основные виды промышленности, не основанные на стандартах промышленной классификации (on 5 digit SIC): оптоэлек-троника, биотехнологии; научно-исследовательская деятельность и др. [4. С. 17]. Определение подобных кластеров основано на информации, имеющейся на местах и данных компании Dun & Bredstreet (данные D&B). Данные D&B используются в двух случаях: 1) для определения кластеров, которые невозможноопределить, используя данные стандартной промышленной классификации (on 5 digit SIC); 2) для детализации кодов стандартной классификации с целью исследования кластерных связей.К настоящему времени не было установлено стандартной методологии для анализа промышленного кластера. Исследователи используют 2 основных вида методов: количественные и качественные.Количественные подходы обычно анализируют данные индустриального сектора, используя методы, которые изменяются в зависимости от промышленных сдвигов: занятость; уровень заработной платы; коэффициенты локализации; к методам межотраслевого уровня можно отнести используемые модели «ввода-вывода». Качественные методы включают: интервью; фокус группы; анкетирование и др. Качественные методы используются в том случае, если статистические методы не доступны или не надежны.Используя указанные выше методы, различные исследователи не одинаково организуют процесс поиска и определения глубины и стадии жизненного цикла промышленного кластера с целью его поддержки, развития региональной экономики и повышения конкурентоспособности.Так, в книге «Региональное экономическое развитие. Анализ и планирование стратегии», описывающей опыт работы с кластерами в Германии, предложен следующий четырехэтапный процесс строительства промышленных кластеров: 1) выделение кластера; 2) определение изменения рынка; 3) оценка адекватности производителей; 4) определение экономического фундамента промышленности [6]. При определении потенциала рынка, в случае если доступны надежные данные о региональной структуре, возможно использование количественных методов, а также используется анализ относительной силы каждого кластера в пределах столичного, регионального, национального и международного видов рынка. Последнее свидетельствует о наличии кластерной политики второго поколения, основанной на индивидуальном подходе к проблемам развития каждого кластера [7. С. 593].Положение промышленного кластера в региональной экономике, как правило, описывается при помощи концентрических кругов. Оценка адекватности производителей и силы кластера определяются при помощи оценки способности к росту и анализа поддерживающих отраслей в кластере (детальное исследование связей основных поставщиков при помощи анализа «ввода-вывода»), позволяющих центру кластера быть более производительным. При исследовании связей анализируются объем, тип и ценность связей для различных145деловых единиц, формирующих промышленный кластер.Кроме того, количественный анализ определения сущности и глубины промышленного кластера может быть проведен на различных уровнях. Попытка осуществления такого анализа была предпринята в двух исследованиях Сточа (2000 г.): одно - на регионально уровне, другое - на уровне государства. На государственном уровне Сточ выделяет 3 вида кластеров: кластеры, в основе которых лежит добыча ресурсов; а также производственные и сервисные кластеры [6. С. 256]. Основной процесс оценки для исследования должен базироваться на 15 экономических показателях: занятость; динамика занятости; среднегодовая за-работная плата; норма сбережений от среднегодовой заработной платы; учреждения (институты); норма изменения числа учреждений; норма изменения относительной заработной платы; сила межотраслевой зависимости; производительность; норма изменения производительности; факторы местоположения (коэффициент локализации); динамика факторов местоположения (коэффициента локализации); уровень заработной платы относительно средненационального уровня заработной платы промышленности; вклад кластера в ВВП; динамика вклада в ВВП. Для скоординированного анализа показателей используется паутинообразная диаграмма с 15 спицами по одной для каждого рассматриваемого показателя.■ ■ Мамп(ю1иб1пЬпскам) -■"- Prcta»»bn»l 8»Ы«еEmp. £22,410)'----,Jotel W«e« (WW miH) Eel. (9871% change Emp. (2.3)%ch»tgftWag«(7.1)* charge E*. (2.*fAwga Ftotalv»» U.S, EijS6) chang» Retativ* Wage (0.12)Ещ>;= I30.1W *ctan$ebnp. = J.fflЕ«. = 1 Лида** 1992-98cguept LQ. wfekh tf fctf peroMtMum «4»=Av$, W«j» io VA iAvuWaaajmttUS.Рис. 1. Паутинообразная диаграмма кластера профессиональных услуг в Виржинии, 1998 г. [6. С. 259]Используя диаграмму, можно определить глубину и силу кластера несколькими способами:1..Необходимо оценить форму диаграммы и количество охваченной ею области.2..Возможно произвести расчет стоимости индекса силы кластера (cluster strength index value). Определяется как отношение очерченной области на диаграмме ко всей области диаграммы, умноженной на 100%. Таким образом, чем больше ценность индекса, тем больше размер и больше ориентиры роста кластера.3..Диаграмма также предоставляет возможности для еще одного анализа. Четыре переменных стороны или показателя, расположенные в верхней части диаграммы (занятость, полная заработная плата, число учреждений и ВВП), у более глубоких и интенсивно растущих кластеров будет иметь тенденцию охватить как можно больше пространства диаграммы (ее доступной области).4..Для определения полноты и силы кластера необходимо подсчитать число спиц, для которых ценность больше средней ценности для всех кластеров анализируемого региона. Далее, разделив эту ценность на 15(по общему числу спиц диаграммы) и умножив на 100% , получим индекс силы кластера.На региональном уровне используется данные трех- четырехзначных стандартных промышленных классификаций (on 3-4 digit SIC). Анализ содержит в себе 2 этапа: рассчитывается индекс динамики (взвешенная комбинация занятости, заработной платы и динамики занятости) и используется модель «ввода-вывода» для измерения взаимосвязей среди динамичных отраслей.В Великобритании анализ, направленный на выделение и оценку кластера, разбит на три шага и основывается на применении показателей региональной рабочей силы (пороговое значение 0,2) и оценке коэффициентов локализации (пороговое значение 1,25) [4. С. 12]. Первоначальную оценку кластера осуществляют по 4 основным критериям: стадия развития; глубина; динамика занятости; значимость кластера. Во время оценки также определяется природа кластерных связей: связи ввода-вывода или операционные связи; совместные знания, рынки, связь через мобильную рабочую силу.146Еще одним примером анализа кластера является количественный анализ одной из 9 провинций Австрии (Styria), основанный на эмпирических данных [3. С. 268]. Анализ состоял из 2 этапов:•·при помощи коэффициентов «ввода-вывода» определяются функциональные экономические кластеры;•·посредством анализа взаимосвязи пар занятости распространенных секторов сквозь 9 провинций определили пространственную концентрацию групп промышленных кластеров.Особенность методологии, применяемой в Новой Зеландии, заключается в существенном влиянии качественных методов, ориентации на тесное взаимодействие с частным бизнесом и человеческий ресурс. Процесс определения кластеров, основанный на опыте Новой Зеландии, включает в себя 8 стадий: анализ местной экономики; первоначальный анализ информации о кластерах; определение руководящей команды; развитиекластерной стратегии; определение ключевых задач; разработка программы действий; институционализация кластера; корректировка стратегической программы [8. С. 14]. Контрольные параметры выделения кластеров включают: экспортный доход для местности; взаимосвязанность фирм; наличие крупных участников, способных оказать влияние на процесс кластерообразования; степень привлекательности для инвесторов.Таким образом, определение и оценка промышленных кластеров - процесс столь же противоречивый, как и соотнесение теоретических концепций кластеров с их реалиями или выделение типологий кластеров с целью оказания направленного воздействия для поддержания деятельности и роста производительности в группе. Однако при использовании кластерной промышленной политики необходимо понимать, что существенна информация не столько о размере кластера, сколько необходимо получить некоторые представления о степени его значимости.

Ключевые слова

Авторы

Список пуст

Ссылки

 Особенности современной теории и методологии оценки промышленных кластеров             | Вестн. Том. гос. ун-та. 2008. № 316.

Особенности современной теории и методологии оценки промышленных кластеров | Вестн. Том. гос. ун-та. 2008. № 316.

Полнотекстовая версия