Кластерный подход в экономике Павлова И.А. Э-06-3

Цель: оценка влияния факторов кластеризации на экономическое развитие и конкурентоспособность регионов Задачи: Охарактеризовать кластерный подход в экономике; Охарактеризовать кластерный подход в экономике; Проанализировать существующие методы кластерного подхода, выявив их достоинства и недостатки; Проанализировать существующие методы кластерного подхода, выявив их достоинства и недостатки; Выделить один из методов и проанализировать его относительно рассматриваемых регионов; Выделить один из методов и проанализировать его относительно рассматриваемых регионов; Составить систему показателей, характеризующих уровень экономического развития и инновационной активности региона; Составить систему показателей, характеризующих уровень экономического развития и инновационной активности региона; Построить эконометрические модели кластеризации; Построить эконометрические модели кластеризации; Оценить влияние выявленных факторов на экономическое развитие и конкурентоспособность регионов Оценить влияние выявленных факторов на экономическое развитие и конкурентоспособность регионов

Общественные институты Финансовые институты Научные институты Частные и общественные организации сотрудничества СМИ Фирмы Участники кластера

Методы Количественные Количественные Качественные Качественные Смешанные Смешанные

МетодОписаниеДостоинстваНедостатки Коэффициент локализации Отношение доли занятых в конкретной отрасли в общей занятости региона к доле занятых в отрасли в общей занятости в стране Доступность данных и простота применения Зависимость результатов от точности определения границ исследуемого региона Географический метод (Ripleys K- method) Оценка расстояния между предприятиями Решает проблему выбора границ региона в методе использования коэффициента локализации Зависимость от детализированных данных о расположении компаний, которые могут быть труднодоступны «Затраты-выпуск» Использование таблиц «затраты- выпуск», отражающих объем сделок между компаниями, для выявления потенциальных кластеров Отражает реальные взаимодействия между компаниями Сложность и трудоемкость Количественные методы

МетодОписаниеДостоинстваНедостатки Система индикаторов Выбор и оценка системы индикаторов, представляю щих собой текущие условия и текущие показатели Простота, гибкость в выборе показателей Недоступность некоторых данных, в силу конфиденциальности Регрессионный анализ Построение регрессионны х моделей, выявляющих зависимость результирующ их показателей и факторов Выявление взаимосвязе й в модели, возможность прогнозиров ания Трудоемкость метода

Качественные методы МетодОписаниеДостоинстваНедостатки Интервью (case- study) Углубленное интервью с руководителями предприятий - потенциальных участников кластера Выявление различных типов связи, в том числе и с внешней средой предприятий Субъективность полученных данных, трудоемкость процесса, возможная конфиденциальность информации Анкетирование Составление анкеты для опроса потенциальных участников кластера Относительная простота метода Snowball method «Нарастающий» опрос экспертов по мере выявления новых связей между предприятиями Выявление различных сетей связи, в том числе и с научными институтами

Смешанные методы МетодОписаниеДостоинстваНедостатки Комплексный метод Включает количественн ую и качественную оценку данных Дает наиболее полную оценку Трудоемкость, субъективность

Описание данных 72 региона России 72 региона России Данные Госкомстата и Роспатента за 2007 г. Данные Госкомстата и Роспатента за 2007 г. Нормированные данные Нормированные данные Коэффициент локализации Коэффициент локализации

Входящие показатели RDТекущие затраты на НИОКР CAPEX_PC Накопленные инвестиции за 4 года на душу населения PERS_HE Численность персонала с высшим образованием PERS_RD Численность персонала, участвующего в исследованиях и разработках FIRM_INNOVЧисло инновационно активных фирм FIRM_ICTЧисло предприятий, использующих ИКТ ICTЗатраты предприятий на ИКТ FIRM_WEBЧисло предприятий, имеющих веб-сайт MIGR_BAL Сальдо миграции (на 10 тыс. человек населения) K_LOCКоэффициент локализации FOREIGN_INVОбъем иностранных инвестиций

Исходящие показатели LP Производительность труда INNOV_PROD Объем инновационной продукции PATENT Количество выданных патентов INNOV_EXP Экспорт инновационной продукции FOREIGN_TURNOVER Внешнеторговый оборот FIRM_NEW Количество новых предприятий

Модели LPINNOV_PRODPATENT FOREIGN_ TURN OVER INNOV_EXPFIRM_NEW Adjusted R-squared Prob (F-statistic)

Значимость переменных в модели LPINNOV_PRODPATENT FOREIGN_TU RNOVER INNOV _EXP FIRM_NE W RD CAPEX_P C +++ PERS_RD FIRM_IN NOV ICT K_LOC + FOREIGN _INV + +++

Выводы 1. Значимы во всех моделях: численность персонала, принимающего участие в исследованиях и разработках численность персонала, принимающего участие в исследованиях и разработках затраты на ИКТ затраты на ИКТ 2. Неоднозначность результатов 3. Необходимость проведения качественного анализа