Кластер как форма сетевого взаимодействия в сфере туристско-рекреационных услуг региона (эмпирическое исследование на примере регионов России) | Вестн. Том. гос. ун-та. Экономика. 2020. № 50. DOI: 10.17223/19988648/50/12

Кластер как форма сетевого взаимодействия в сфере туристско-рекреационных услуг региона (эмпирическое исследование на примере регионов России)

Цель данного исследования заключалась в эмпирической верификации туристских кластеров в регионах России, характеристике их развития в долгосрочной перспективе с использованием количественной методики идентификации. Тенденции развития кластерных отношений в сфере туристско-рекреационных услуг российских регионов рассматриваются на основе сравнения двух временных периодов 2013 и 2018 гг. Полученные данные свидетельствуют, что в долгосрочной перспективе признаки туристских кластеров в российских регионах проявляются неоднозначно. В частности, обнаружены регионы, в которых кластерная форма взаимодействия в туристско-рекреационной сфере не только не развивается, но и исчезает, несмотря на то, что на данных территориях реализуются государственные программы, направленные на развитие туризма и туристских кластеров.

The Cluster as a Form of Network Interaction in the Sphere of Tourist and Recreational Services in the Region (An Empiri.pdf Введение Туристский кластер как форма межфирменного сетевого взаимодействия может служить механизмом, способствующим развитию и повышению конкурентоспособности региональной сферы туристско-рекреационных услуг [1-4]. Важность и необходимость развития туристских кластеров в регионах России, обладающих высоким туристским потенциалом, подчеркивается в Концепции федеральной целевой программы «Развитие внутреннего и въездного туризма в Российской Федерации (2019-2025 годы)» [5] (далее - Концепция). В частности, в Концепции определены 15 инвестиционных проектов, направленных на формирование и развитие туристских кластеров в обширном перечне регионов России (табл. 1). Вместе с тем формирование кластерной формы сетевого взаимодействия в сфере туристско-рекреационных услуг является долгим и ресурсоемким процессом, поэтому оценка состояния территориальных кластеров, позволяющая эмпирически верифицировать их наличие и развитие, достаточно актуальна. Такая оценка также необходима для обоснования целесообразности экономической поддержки кластерных форм взаимодействия в сфере туристско-рекреационных услуг, реализации инвестиционных проектов, а также для оценки результативности выполнения соответствующих управленческих решений. Кластер как форма сетевого взаимодействия Таблица 1. Инвестиционные проекты, направленные на развитие туристских кластеров в регионах России Перспективное направление развития туризма Наименование проекта Регион реализации Черноморское побережье Краснодарский край, Республика Крым, г. Севастополь Приволжье Оренбургская область, Республика Башкортостан Оздоровительный туризм Кавказ Кабардино-Балкарская Республика, Карачаево-Черкесская Республика, Чеченская Республика, Ставропольский край, Республика Северная Осетия - Алания, Республика Ингушетия, Республика Адыгея Каспий Астраханская область, Республика Дагестан, Республика Калмыкия Культурно познавательный Серебряное ожерелье России Архангельская, Вологодская, Мурманская, Ленинградская, Новгородская, Псковская области, г. Санкт-Петербург, Республика Карелия, Республика Коми, Ненецкий автономный округ Центральная Россия Субъекты Российской Федерации, входящие в состав Центрального федерального округа туризм Русская Балтика Калининградская область Урал Свердловская и Челябинская области, Ханты-Мансийский автономный округ - Югра Активный туризм Сибирь Алтайский край, Кемеровская и Новосибирская области, Республика Хакасия, Республика Тыва, Республика Алтай Приморье Приморский край Круизный туризм Волжский путь Самарская, Ульяновская, Нижегородская, Пензенская, Саратовская, Тверская, Астраханская, Ивановская, Костромская, Волгоградская, Ярославская области, Пермский край, Республика Башкортостан, Республика Мордовия, Республика Татарстан, Республика Марий Эл, Чувашская Республика Русская Арктика Архангельская, Мурманская области, ЯмалоНенецкий автономный округ, Красноярский край, Республика Саха (Якутия) Амур Хабаровский край, Амурская область, Еврейская автономная область Камчатка -Сахалин Камчатский край, Сахалинская область Экологический туризм Байкал Иркутская область, Республика Бурятия, Забайкальский край Источник: составлено на основе данных [5]. 169 Вопросы успешного сетевого взаимодействия в форме туристских кластеров отражены в работах значительного числа зарубежных [6-9] и рос- Н.В. Рубцова 170 сийских [10-20] авторов. Вместе с тем большая часть имеющихся работ отечественных специалистов носит сугубо теоретический, концептуальный характер. Чаще всего такие исследования имеют описательный характер, отражают пространственную концентрацию и количественную характеристику входящих в кластер субъектов. Достаточно известны и теоретикометодические разработки, популяризирующие развитие кластерных отношений в различных отраслях и сферах деятельности. Прикладные исследования, посвященные идентификации и оценке состояния туристских кластеров в регионах России в долгосрочной перспективе, отсутствуют. Цель данного исследования заключалась в эмпирической верификации и характеристике развития туристских кластеров в регионах России. Постановка задачи Для эмпирической верификации кластеров, их идентификации и оценки состояния используются различные способы. В частности, Международная школа бизнеса INSEAD осуществляет мониторинг развития сетевых отношений при помощи Индекса сетевой готовности (Networked Readiness Index, NRI), который включает в себя четыре субиндекса (окружающая среда; готовность общества к использованию сетевых технологий; фактическое использование сетевых технологий основными экономическими агентами; последствия, которые порождают в экономике и обществе сетевые технологии). Также для оценки развития сетевого взаимодействия используются экономические модели, построенные на основе статистических данных. Они позволяют выявлять кластеры путем измерения различных локальных эффектов. Реализация данного подхода возможна в целях изучения устойчивости кластерных отношений, а также для проведения межрегиональных сравнений [21]. Достаточно распространены исследования, базирующиеся на сугубо качественных данных, полученных посредством проведения экспертного опроса [21-23]. Данный подход позволяет определить характеристики, описать историю развития кластера, его функционирование. Результаты подобных исследований чрезвычайно полезны для осуществления бенчмаркинга. В рамках данной статьи наличие туристских кластеров в регионах России оценивалось посредством методологии Европейской кластерной обсерватории для идентификации и оценки потенциальных кластеров, которая содержит в себе три ключевых индикатора: «размер» (size), «специализация» (specialization) и «фокус» (focus) [24]. Формулы для расчета коэффициентов представлены ниже. Индикатор «специализация» (коэффициент локализации): LQ = EmPg / EmPg , (1) Empt / Emp Кластер как форма сетевого взаимодействия 171 где LQ - коэффициент локализации; Empig - количество занятых в секторе экономики i в регионе g; Empg - общее количество занятых в регионе g; Empi - количество занятых в секторе экономики i; Emp - общее количество занятых в стране. Специализация оценивается коэффициентом локализации, который рассматривается как значимый в случае превышения единицы. Индикатор «фокус»: (2) Focus= Empig Empg где Empig - количество занятых в кластерной группе i в регионе g; Empg - количество занятых в регионе g. Индикатор «фокус» рассчитывается исходя из доли кластера в общей численности занятых региона, считается значимым в том случае, если он входит в 10% кластеров одной категории, на которые приходится наибольшая доля общей занятости в данном регионе. Индикатор отражает значимость кластера для региональной экономики. Индикатор «размер»: (3) Size = Emptg Empt где Size - «размер» кластерной группы i; Empi - количество занятых в кластерной группе i. Размер определяется как доля региона в общей численности занятых в кластерной группе по стране. Значимость по показателю «размер» имеет место в том случае, когда регион попадает в 10% регионов, лидирующих по этому показателю. Показатель «размер» отражает значимость региона для данного сектора экономики на общенациональном уровне. При достижении критерия значимости по каждому индикатору региональному кластеру присваивается «звезда», соответственно выполнение всех трех индикаторов позволяет присвоить кластеру три «звезды». Исходные данные для идентификации и оценки туристских кластеров в регионах России представлены в табл. 2. Таблица 2. Исходные данные для идентификации и оценки туристских кластеров в регионах России Регион Количество занятых в регионе, тыс. чел. Количество занятых в отрасли «туризм», чел. Количество занятых в отрасли «гостеприимство», чел. 2013 г. 2018 г. 2013 г. 2018 г. 2013 г. 2018 г. Белгородская область 777,5 491,8 232 242 2 042 4 194 Брянская область 605,1 315,2 194 116 1 656 4 423 Владимирская область 740,9 420,4 593 418,3 2 578 9 269 Воронежская область 1100 690,8 222 231 3 779 5 958 Ивановская область 518,7 264,0 487 176 2 632 4 353 Калужская область 527,4 318,4 392 223,4 2 685 4 654 172 Н.В. Рубцова Регион Количество занятых в регионе, тыс. чел. Количество занятых в отрасли «туризм», чел. Количество занятых в отрасли «гостеприимство», чел. 2013 г. 2018 г. 2013 г. 2018 г. 2013 г. 2018 г. Костромская область 328,4 185,7 183 140 1 524 2 169 Курская область 548,0 318,5 180 151 2 173 3 819 Липецкая область 590,4 369,8 284 108 1 827 6 056 Московская область 3792,2 2127,6 1 773 2 839 25 958 41 555 Орловская область 371,1 219,8 137 103 1 143 2 165 Рязанская область 532,5 325,3 238 295 2 297 3 103 Смоленская область 511,2 294,3 223 106 2 063 2 687 Тамбовская область 508,6 264,1 133 57 1 400 3 043 Тверская область 679,7 373,2 393 446 4 688 5 027 Тульская область 770,2 440,5 372 174 2 623 5 142 Ярославская область 645,3 402,0 496 483 3 883 5 603 г. Москва 6762,2 4805,1 7 658 24 288 26 020 113 584 Республика Карелия 301,1 194,6 325 754 1 838 4 335 Республика Коми 464,9 319,5 362 189 1 783 4 904 Архангельская область 592,7 389,9 363 172 2 679 5 848 Вологодская область 590,2 370,4 647 708 2 610 5 866 Калининградская область 497,2 313,4 470 769 3 441 8 229 Ленинградская область 921,1 522,8 275 249 3 965 8 425 Мурманская область 433,8 274,0 306 198 1 803 7 953 Новгородская область 320,9 202,9 325 104 2 646 3 661 Псковская область 326,5 200,9 140 301 1 909 4 636 г. Санкт-Петербург 2 805,5 2056,0 5 869 5 653,8 14 064 51 817 Республика Адыгея 193,4 90,1 90 89 605 1 081 Республика Калмыкия 124,4 53,9 20 12 170 239 Краснодарский край 2459,5 1416,1 2 259 3 115,6 50 091 46 205 Астраханская область 494,7 231,3 1 003 529 1 749 3 759 Волгоградская область 1256,8 611,7 549 500,6 3 757 7 715 Ростовская область 2008,9 1085,1 1 296 1 595,6 4 724 14 778 Республика Дагестан 1167,3 334,2 33 122,5 1 178 1 088 Республика Ингушетия 112,8 49,0 4 15 151 162 Кабардино Балкарская Республика 378,5 121,3 43 21 2 193 1 015 Карачаево-Черкесская Республика 203,1 79,8 60 42 797 811 Республика Северная Осетия - Алания 317,2 123,1 53 48 903 1 379 Чеченская Республика 474,1 197,3 13 44 222 1 057 Ставропольский край 1 285,5 635,9 664 482 24 061 13 649 Республика Башкортостан 1 872,5 1125,6 904 699,2 12 711 19 659 Республика Марий Эл 347,4 181,7 125 88 1 417 3 181 173 Кластер как форма сетевого взаимодействия Регион Количество занятых в регионе, тыс. чел. Количество занятых в отрасли «туризм», чел. Количество занятых в отрасли «гостеприимство», чел. 2013 г. 2018 г. 2013 г. 2018 г. 2013 г. 2018 г. Республика Мордовия 437,3 226,1 130 60 1 240 1 995 Республика Татарстан 1 961,4 1299,8 1 344 913 9 147 19 560 Удмуртская Республика 781,6 499,0 444 194 3 945 6 950 Чувашская Республика 633,3 313,3 210 162 2 399 5 745 Пермский край 1 250,2 807,0 1 259 953 6 573 13 149 Кировская область 639,7 390,3 357 195 3 626 7 019 Нижегородская область 1 702 1162,6 1 118 872 6 910 16 167 Оренбургская область 1 010,9 648,1 361 389 3 475 6 636 Пензенская область 672 394,2 220 159 1 771 4 346 Самарская область 1 691,5 1055,3 959 957 7 911 17 624 Саратовская область 1 193,6 664,4 576 324 3 876 7 402 Ульяновская область 644,9 358,1 271 175 3 855 6 291 Курганская область 407,9 221,7 144 54 2 531 2 428 Свердловская область 2 172,6 1532,2 1 220 2 571 9 763 24 473 Тюменская область 1 827,7 1547,6 1 096 1 017 9 753 25 795 Челябинская область 1 763,3 1060,0 915 990 7 508 12 161 Республика Алтай 88,4 48,6 227 67 913 734 Республика Бурятия 423,4 223,0 179 33 528 344 Республика Тыва 98,5 67,3 23 182 1 827 973 Республика Хакасия 250 131,9 87 476 8 243 6 794 Алтайский край 1 055,1 611,4 511 879 890 14 478 Забайкальский край 479,4 964,7 446 822 5 030 10 329 Красноярский край 1 429,9 746,7 1 091 664 5 666 11 426 Иркутская область 1 156,8 811,8 716 1 178 4 830 16 482 Кемеровская область 1 338,3 927,3 870 485 3 765 7 365 Новосибирская область 1 349,9 549,8 1 275 346 1 730 5 594 Омская область 985 315,3 623 219 3 117 3 443 Томская область 476,8 346,7 500 122 1 792 2 454 Республика Саха (Якутия) 467,1 276,2 356 155 1 980 2 372 Камчатский край 179,5 120,2 232 121 5 284 1 702 Приморский край 993 558,5 775 911 3 267 9 959 Хабаровский край 704,6 511,9 550 3 235 1 432 10 398 Амурская область 393,3 273,6 399 527 534 2 905 Магаданская область 96,2 66,6 54 23 1 692 908 Сахалинская область 263,7 183,2 172 337 449 3 480 Еврейская автономная область 80,9 43,9 32 16 65 379 Чукотский автономный округ 32,1 28,8 14 7 0 250 Источник: составлено на основе данных базы «ЕМИСС» (Единая межведомствен ная информационно-статистическая система). Н.В. Рубцова 174 Для демонстрации развития кластерных отношений в сфере туристскорекреационных услуг в регионах России в долгосрочной перспективе ключевые индикаторы рассчитывались за два периода 2013 и 2018 гг. Верификация туристских кластеров осуществлялась по статистическим данным двух базовых отраслей туристско-рекреационной сферы: «туризм» (туроператоры и турагенты) и «гостеприимство» (средства размещения). Результаты Полученные в ходе расчетов коэффициенты значимости кластерных групп по отраслям «туризм» и «гостеприимство» в регионах России представлены в табл. 3-4. Таблица 3. Значения коэффициентов «специализация» и выполнение показателей «фокус» и «размер» в регионах России (отрасль «туризм») Регион/город федерального значения Коэффициент локализации Фокус Размер 2013 г. 2018 г. 2013 г. 2018 г. 2013 г. 2018 г. Владимирская область 10,98 0,64 Ивановская область 1,29 0,43 Калужская область 1,02 0,45 Костромская область 7,65 0,49 + Московская область 0,64 0,86 + + Ярославская область 1,05 0,78 г. Москва 1,55 3,26 + + + + Республика Карелия 1,48 2,50 + + Республика Коми 1,07 0,38 Вологодская область 1,50 1,23 + Калининградская область 1,30 1,58 + Новгородская область 1,39 0,33 г. Санкт-Петербург 2,87 1,77 + + + + Краснодарский край 1,26 1,42 + + + Астраханская область 2,78 1,48 + + Ростовская область 0,92 0,95 + + Ставропольский край 7,09 0,49 + Республика Татарстан 0,98 0,45 + + Пермский край 1,38 0,76 + Свердловская область 0,77 1,08 + + Республика Алтай 35,24 0,89 + Республика Бурятия 5,80 0,45 + Республика Тыва 0,32 1,74 Республика Хакасия 0,48 2,33 + Алтайский край 0,66 0,93 + Забайкальский край 1,28 0,55 Красноярский край 1,05 0,57 Иркутская область 0,85 0,94 Новосибирская область 1,30 0,41 Томская область 1,44 0,23 Кластер как форма сетевого взаимодействия 175 Регион/город федерального значения Коэффициент локализации Фокус Размер 2013 г. 2018 г. 2013 г. 2018 г. 2013 г. 2018 г. Республика Саха (Якутия) 1,05 0,36 Камчатский край 1,77 0,65 + Приморский край 1,07 1,05 Хабаровский край 1,07 4,08 + + Амурская область 1,39 1,24 Сахалинская область 0,90 1,19 Источник: рассчитано автором. В таблицу включены регионы, в которых значимым является хотя бы один показатель наличия кластерных групп хотя бы в одном из периодов. Данные табл. 3 демонстрируют, что в 2013 г. выполнение трех ключевых индикаторов наличия кластерных групп в отрасли «туризм» отмечалось лишь в двух крупных национальных мегаполисах - гг. Москве и Санкт-Петербурге. В двенадцати регионах обнаружено выполнение двух ключевых индикаторов - Костромской области, Республике Карелия, Вологодской области, Краснодарском крае, Астраханской области, Ростовской области, Ставропольском крае, Республике Татарстан, Пермском крае, Республике Алтай, Республике Бурятия, Камчатском крае. Отметим, что в период с 2011 по 2018 г. в Российской Федерации реализовывалась Федеральная целевая программа «Развитие внутреннего и въездного туризма в Российской Федерации (2011-2018 годы)» [25] (далее - Программа). Одной из ее ключевых задач заявлялось формирование туристско-рекреационных кластеров в достаточно большом перечне российских регионов. В то же время в 2018 г. полностьюе признаки наличия туристских кластеров в отрасли «туризм» по-прежнему обнаруживаются в Москве и Санкт-Петербурге, а также в Краснодарском и Хабаровском краях (выполнение трех ключевых индикаторов). Отметим, что в первых двух туристских дестинациях указанная Программа не реализовывалась. Выполнение двух ключевых индикаторов в 2018 г. имеет место только в семи регионах России: в Республике Калерия, Калининградской, Астраханской, Ростовской, Свердловской областях, Республике Хакасия и Алтайском крае. Таким образом, устойчивые кластерные взаимоотношения в отрасли «туризм» присутствуют в официальной и «северной» столицах России, Республике Карелия, Краснодарском крае, Астраханской и Ростовской областях. Вместе с тем следует отметить, что, несмотря на реализацию Программы, в 2018 г. сетевое взаимодействие в форме туристского кластера в большинстве регионов не только не было сформировано, но и в некоторых из них - утрачено. В отрасли «гостеприимство» (табл. 4) в 2013 г. выполнение трех ключевых индикаторов наличия кластерных групп проявлялось в двух регионах: Краснодарском и Ставропольском краях; выполнение двух ключевых индикаторов - в восьми регионах: Владимирской, Костромской, Московской, Н.В. Рубцова 176 Тюменской областях, республиках Башкортостан, Алтай, Хакасия, Камчатском крае. В 2018 г. выполнение трех ключевых индикаторов наличия кластерных групп обнаруживается в двух «столицах» - гг. Москве и Санкт-Петербурге, а также в Московской области и Краснодарском крае; выполнение двух ключевых индикаторов - в шести регионах: Республике Карелия, Калининградской, Мурманской, Псковской и Тюменской областях, Республике Башкортостан. Таким образом, в отрасли «гостеприимство» устойчивые кластерные отношения характерны лишь для Краснодарского края, Московской и Тюменской областей, Республики Башкортостан. Выявленные тенденции в отношении отрасли «туризм» корреспондируются с полученными результатами в отрасли «гостеприимство» - в ряде регионов за рассматриваемый период 2013-2018 гг. сетевое взаимодействие в форме туристского кластера ослабло. Таблица 4. Значения коэффициентов «специализация» и выполнение показателей «фокус» и «размер» в регионах России (отрасль «гостеприимство») Регион/город федерального значения Коэффициент локализации Фокус Размер 2013 г. 2018 г. 2013 г. 2018 г. 2013 г. 2018 г. Владимирская область 6,38 1,31 + Костромская область 8,51 0,69 + Московская область 1,25 1,16 + + + Тверская область 1,26 0,80 Ярославская область 1,10 0,83 г. Москва 0,71 1,40 + + + Республика Карелия 1,12 1,32 + Калининградская область 1,27 1,56 + Мурманская область 0,76 1,72 + Новгородская область 1,51 1,07 Псковская область 1,07 1,37 + г. Санкт-Петербург 0,92 1,49 + + Краснодарский край 3,73 1,93 + + + + Кабардино-Балкарская Республика 1,06 0,50 Ставропольский край 34,32 1,27 + + Республика Башкортостан 1,24 1,04 + + Республика Марий Эл 0,78 1,04 Республика Татарстан 0,89 0,89 + Чувашская Республика 0,69 1,09 Кировская область 1,04 1,07 Ульяновская область 1,10 1,04 Курганская область 1,14 0,65 Свердловская область 0,82 0,95 + Тюменская область 0,98 0,99 + + Республика Алтай 18,94 0,89 + Республика Бурятия 2,29 0,46 Кластер как форма сетевого взаимодействия 177 Регион/город федерального значения Коэффициент локализации Фокус Размер 2013 г. 2018 г. 2013 г. 2018 г. 2013 г. 2018 г. Республика Тыва 3,40 0,86 Республика Хакасия 6,05 3,05 + Алтайский край 0,15 1,40 Забайкальский край 1,92 0,63 Иркутская область 0,77 1,20 Камчатский край 5,40 0,84 + Приморский край 0,60 1,06 Хабаровский край 0,37 1,20 Магаданская область 3,23 0,81 Сахалинская область 0,31 1,13 Источник: рассчитано автором. В таблицу включены регионы, в которых значимым является хотя бы один показатель наличия кластерных групп хотя бы в одном из периодов. Поскольку туристский кластер как форма сетевого взаимодействия в сфере туристско-рекреационных услуг предполагает активную межотраслевую интеграцию, коэффициенты значимости кластерных групп также были рассчитаны по объединенной информационной базе, включающей в себя две отрасли: «туризм» и «гостеприимство». Полученные результаты представлены в табл. 5. Таблица 5. Значения коэффициентов «специализация» и выполнение показателей «фокус» и «размер» в регионах России (интеграция отраслей «туризм» и «гостеприимство») Регион/город федерального значения Коэффициент локализации Фокус Размер 2013 г. 2018 г. 2013 г. 2018 г. 2013 г. 2018 г. Владимирская область 6,922 1,251 + Костромская область 8,406 0,675 Московская область 1,183 1,133 Тверская область 1,209 0,796 Ярославская область 1,098 0,822 г. Москва 0,805 1,558 + + + Республика Карелия 1,162 1,420 Калининградская область 1,272 1,559 + Мурманская область 0,786 1,615 + Новгородская область 1,498 1,007 Псковская область 1,015 1,334 + г. Санкт-Петербург 1,149 1,518 + + + Краснодарский край 3,442 1,891 + + + + Астраханская область 0,900 1,006 Ставропольский край 31,108 1,207 + + Республика Башкортостан 1,176 0,982 + + Республика Татарстан 0,865 0,855 + Чувашская Республика 0,666 1,024 Пермский край 1,013 0,949 178 Н.В. Рубцова Регион/город федерального значения Коэффициент локализации Фокус Размер 2013 г. 2018 г. 2013 г. 2018 г. 2013 г. 2018 г. Кировская область 1,007 1,003 Самарская область 0,848 0,956 + Ульяновская область 1,035 0,980 Курганская область 1,061 0,608 Свердловская область 0,818 0,958 + + Тюменская область 0,960 0,941 + + Республика Алтай 20,859 0,894 + + Республика Бурятия 2,700 0,092 Республика Тыва 3,037 0,932 + Республика Хакасия 5,390 2,992 + Алтайский край 0,215 1,364 Забайкальский край 1,847 0,628 Красноярский край 0,764 0,879 + Новосибирская область 0,360 0,587 + Камчатский край 4,970 0,823 + Приморский край 0,658 1,057 Хабаровский край 0,455 1,446 + Магаданская область 2,936 0,759 + Сахалинская область 0,381 1,131 Источник: рассчитано автором. В таблицу включены регионы, в которых значимым является хотя бы один показатель наличия кластерных групп хотя бы в одном из периодов. Согласно полученным данным, в 2013 г. выполнение трех ключевых индикаторов было характерно для Краснодарского и Ставропольского краев; выполнение двух индикаторов - для восьми регионов: Владимирской, Тюменской и Магаданской областей, республик Башкортостан, Алтай, Тыва, Хакасия, Камчатского края, и для г. Санкт-Петербурга. В 2018 г. кластерные отношения в сфере туристско-рекреационных услуг сохранились в Санкт-Петербурге и Краснодарском крае (выполнение трех индикаторов), Республике Башкортостан, Тюменской области, Республике Алтай (выполнение двух индикаторов). Также в этот период можно отметить развитие кластерных отношений в туристско-рекреационной сфере в Москве (выполнение трех индикаторов), Калининградской, Мурманской, Псковской, Свердловской областях и Хабаровском крае (выполнение двух индикаторов). Полученные данные соответствуют результатам предыдущих этапов исследования - в ряде регионов в 2018 г. признаки туристских кластеров не были обнаружены, тогда как в 2013 г. они проявлялись. Выводы Сравнительный анализ трех серий исследований позволяет констатировать следующее: 1. Устойчивые кластерные отношения в сфере туристско-рекреационных услуг свойственны исторически сформировавшимся националь- Кластер как форма сетевого взаимодействия 179 ным туристским дестинациям: городам федерального значения Москве и Санкт-Петербургу, Краснодарскому краю и Калининградской области. Упомянутые туристские дестинации характеризуются развитой туристской и транспортной инфраструктурой, выгодным географическим положением, инвестиционной привлекательностью туристской сферы. 2. В таких регионах, как Республика Карелия, Хабаровский край, Мурманская и Псковская область, кластерные отношения в сфере туристскорекреационных услуг сформировались сравнительно недавно, не имеют устойчивых тенденций, однако можно отметить, что туристско-рекреационная сфера в этих регионах играет важную роль в обеспечении занятости местного населения и региональной экономики. В этой связи необходимо поддерживать сформировавшиеся формы взаимодействия, в том числе за счет реализации государственных программ. 3. Сформировавшиеся к 2018 г. туристские кластеры в Свердловской и Тюменской областях, а также в Республике Башкортостан характеризуются высокой значимостью для национальной экономики (в данных регионах индикатор «размер» имеет существенную величину), что свидетельствует о необходимости дальнейшей поддержки сетевого взаимодействия в сфере туристско-рекреационных услуг указанных регионов. Полученные результаты подтверждают возможность практического использования количественных методов для идентификации туристских кластеров в регионах России. Проведенная идентификация туристских кластеров может свидетельствовать об эффективности или неэффективности осуществляемых программ и стратегий развития туризма и туристских кластеров в регионах, служить основанием для принятия решения о целесообразности их дальнейшей поддержки. При всем этом в условиях нестабильности российской экономики кластерная форма взаимодействия в сфере туристско-рекреационных услуг является относительно неустойчивой, в значительной мере подвержена влиянию внешних факторов. Таким образом, возникает объективная необходимость формирования механизмов, способствующих развитию туристских кластеров в регионах России.

Ключевые слова

кластер, туризм, туристско-рекреационная сфера, методики идентификации, регион, cluster, tourism, tourism and recreation, identification methods, region

Авторы

ФИООрганизацияДополнительноE-mail
Рубцова Наталья ВладимировнаБайкальский государственный университеткандидат экономических наук, доцент кафедры менеджмента, маркетинга и сервисаrunatasha21@yandex.ru
Всего: 1

Ссылки

Рубцова Н.В. Формирование туристских кластеров в России // Туризм в странах с переходной экономикой - проблемы, перспективы, конкурентоспособность дестинаций : материалы Международной научно-практической конференции / отв. ред. Г.М. Романова. Сочи : РИЦ ФГБОУ ВПО «СГУ», 2015. C. 272-277.
Изместьев А.А. Формирование кластеров в свете закономерностей регионального развития // Известия Иркутской государственной экономической академии. 2008. № 4. С. 61-66.
Селезнева О.В., Соколова Л.Г. Малые предприятия в системе кластеров // Известия Иркутской государственной экономической академии. 2012. № 5. С. 51-54.
Sukhodolov A.P., Sukhodolov Y.A. Prospects for creating an aerospace cluster in the east of Russia // Сибирский журнал науки и технологий. 2017. Т. 18, № 2. С. 471-475.
Об утверждении Концепции федеральной целевой программы Развитие внутреннего и въездного туризма в Российской Федерации (2019-2025 годы) : распоряжение Правительства Российской Федерации от 05.05.2018 № 872-р (ред. от 11.07.2019).
Machiavelli A. Tourist Destinations as Integrated Systems // Tourism Review. 2001. Vol. 56, № 3/4. P. 6-11.
Nordin S. Tourism clustering and innovation: path to economic growth and development. European tourism research institute. MID - Sweden University. Osternsund, Sweden, 2004. Р. 19. URL: http:// www.etour.se/dounload.
Novelli M., Schmitz B., Spencer T. Networks, clusters and innovation in tourism: A UK experience // Tourism Management. 2006. Vol. 27, № 6. P. 1141-1152.
Yuzbasioglu N., Otamis P.A., Demir M.O. Antalya Region Tourism Cluster: To Measure the Impact of Tourism Cluster on Regional Development // Middle Eastern Finance and Economics. 2011. Is. 11.
Александрова А.Ю., Владимиров Ю.Л. Особенности создания туристских кластеров в России (на примере Вологодской области) // Современные проблемы сервиса и туризма. 2016. Т. 10, № 1. С. 47-58.
Волкова Т.А., Миненкова В.В., Беликов М.Ю., Пономаренко А.А. Туристские кластеры как пространственные модели организации туристско-рекреационной деятельности (на примере Черноморского побережья Краснодарского края) // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2017. № 133. С. 682-696.
Даниленко Н.Н., Рубцова Н.В. Сравнительный анализ туристских кластеров в регионах Прибайкалья: роль сотрудничества как фактора развития // Экономика региона. 2014. № 2 (38). С. 115-130.
Зырянов А.И., Мышлявцева С.Э. Туристские кластеры и доминанты (на примере Пермского края) // Известия Российской академии наук. Серия географическая. 2012. № 2. С. 13-20.
Исаева Г.В., Вихорева М.В. Кластерный подход к развитию туристического бизнеса в Байкальском регионе // Государственное регулирование и устойчивое развитие муниципальных образований. Иркутск, 2012. С. 203-209.
Кучинова Э.С. Туристский кластер как фактор создания конкурентных преимуществ региона на рынке туристических услуг (на примере Республики Алтай) // Вестник Томского государственного университета. 2010. № 340. С. 145-148.
Левина Я.Г., Макарова Т.А. Оценка перспектив развития туристского кластера Астраханской области // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Экономика. 2018. № 2. С. 128-136.
Печерица Е.В. Проблемы и перспективы развития туристских кластеров в регионах Северо-Западного федерального округа // Сервис plus. 2017. Т. 11, № 4. С. 22-36.
Ржепка Э.А., Палкин О.Ю., Новичкова Т.Р. Туризм и Прибайкалье: географический, экономический и образовательный аспекты // Известия Иркутской государственной экономической академии. 2015. Т. 25, № 2. С. 343-351.
Rubtsova N. V. Identification of Tourist Clusters in the Pribaikal Region // International Journal of Econometrics and Financial Management. 2014. Vol. 2, № 4. P. 163-167.
Третьякова Т.Н., Фрейнкина И.А., Орлова Т.С. Стратегия формирования туристского кластера «Синегорье» в Челябинской области // Управленец. 2017. № 2 (66). С. 47-57.
Case studies of clustering efforts in Europe. Analysis of their potential for promoting innovation and competitiveness. Version for distribution in the European Presidential Conference on Innovation and Clusters (Stockholm, 22-23 January 2008). Stockholm, 2008. 68 p. URL: https://irp-cdn.multiscreensite.com/bcb8bbe3/files/uploaded/doc_330.pdf.
Saublens C., Bonas G., Husso K., Kombrek P., Koschatzky K., Oughton C., Santos P.T., Thomas B., Wathen M. Regional Research Intensive Clusters and Science Parks. Brussels : EC, 2008. P. 152.
The Concept of Clusters and Cluster Policies and Their Role for Competitiveness and Innovation: Main Statistical Results and Lessons Learned // PRO INNO Europe paper. 2008. № 9. P. 84.
Oxford Research. Cluster Policy in Europe. A Brief Summary of Cluster Policies in 31 European Countries.Kristiansand, Norway. Europe Innova Cluster Mapping Project. Oxford Research AS, 2008. P. 34.
О федеральной целевой программе Развитие внутреннего и въездного туризма в Российской Федерации (2011-2018 годы) : постановление Правительства Российской Федерации от 02.08.2011 № 644.
 Кластер как форма сетевого взаимодействия в сфере туристско-рекреационных услуг региона (эмпирическое исследование на примере регионов России) | Вестн. Том. гос. ун-та. Экономика. 2020. № 50. DOI: 10.17223/19988648/50/12

Кластер как форма сетевого взаимодействия в сфере туристско-рекреационных услуг региона (эмпирическое исследование на примере регионов России) | Вестн. Том. гос. ун-та. Экономика. 2020. № 50. DOI: 10.17223/19988648/50/12