Повышение качества внутрисетевой организации сельскохозяйственных кластеров России

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

«НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

«ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ»

Факультет Санкт-Петербургская школа социальных и гуманитарных наук национального исследовательского университета «Высшая школа экономики»

ПОВЫШЕНИЕ КАЧЕСТВА ВНУТРИСЕТЕВОЙ ОРГАНИЗАЦИИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КЛАСТЕРОВ РОССИИ

Выпускная квалификационная работа по 38.03.04 «Государственное и муниципальное управление»

студента группы №152 (образовательная программа «Государственное и муниципальное управление»)

Басова Наталья Сергеевна

Санкт-Петербург-2019

Содержание

кластер сельскохозяйственный россия

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. Кластеры в России и мире. Проблемы кластерной политики

1.1 Российский и международный опыт кластеризации

1.2 Деятельность и роль сельскохозяйственных кластеров в России и других странах

1.3 Изучение кластеров с помощью сетевого анализа

Глава 2. Суть сетевого анализа. Рассмотрение сельскохозяйственных кластеров как объекта исследования

2.1 Сетевой анализ. Применение и подробные характеристики

2.2 Процесс сбора данных. Особенности источников

Глава 3. Анализ и характеристика взаимодействия предприятий-участников сельскохозяйственных кластеров России

3.1 Обработка и анализ данных, построение сетевых моделей

3.2 Характеристика внутрисетевой организации сельскохозяйственных кластеров России

3.3 Рекомендации по решению проблемы сотрудничества предприятий в кластерах

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ПРИЛОЖЕНИЕ



Введение

На данный момент развитие и поддержка кластерных образований считается важным направлением государственной политики России и мира. Кластеры являются важным инструментом для инновационного развития и повышения конкурентоспособности не только на региональном, но и на международном уровне. Однако увеличение количества кластеров усложняет взаимодействие между ними. Данная работа направлена ??на анализ аграрных кластеров России. До настоящего времени в литературе по инновационным системам преобладали исследования по макро- и мезоуровням системы. Однако такая направленность может не полностью отражать действия акторов внутри самих кластеров. Данное исследование может помочь показать работу кластера изнутри.

Для дальнейшего совершенствования кластерной политики важно изучить внутренние коммуникации и понять, как взаимодействуют члены кластера. Поэтому данное исследование будет актуально для современной науки. Кроме того, сельское хозяйство является важной частью российской экономики, и подобные исследования могут помочь достичь лучших результатов в этой области. Вопрос о том, как инновации могут способствовать устойчивому развитию сельского хозяйства, важен как для исследователей, так и для практиков. Ответ на этот вопрос требует понимания того, как развиваются и распространяются новые методы ведения сельского хозяйства и как их можно организовать.

Целью данной работы является изучение и характеристика взаимодействия предприятий, входящих в агропромышленные кластеры Российской Федерации. Для достижения этой цели будут выполнены следующие задачи:

1. Исследование проблемы взаимодействия предприятий в кластерах.

2. Изучение этой проблемы в сельскохозяйственных кластерах.

3. Изучение сетевого метода анализа данных.

4. Создание базы данных для исследований.

5. Создание модели сети.

6. Анализ результатов и формулирование выводов, разработка рекомендаций.

В данной работе объектом исследования являются сельскохозяйственные кластеры России, а предметом будут взаимодействия между резидентами этих кластеров. Также будут выдвинуты две гипотезы: 1) Сложность сетевой структуры зависит от количества резидентов кластера; 2) В каждом кластере присутствует ядро, центральная организация, вокруг которой образуется вся сеть. Работа состоит из введения, заключения и трёх глав.

Первая глава работы представляет теоретические основы исследования. Она будет освещать проблемы взаимодействия предприятий в кластерах, правовые вопросы данной сферы, настоящую ситуацию в агропромышленных кластерах. Также в первой главе будут представлены основные понятия в изучаемой сфере и работы российских и зарубежных исследователей в данной области. Во второй главе будут рассмотрены альтернативные методы исследования, ограничения, описан метод и предполагаемые инструменты визуализации результатов. Исследование будет построено на сетевом методе анализа. Сетевой метод в настоящее время становится одним из самых популярных методов исследования различных форм сотрудничества. В сетевом подходе интерес исследователя заключается в выявлении взаимоотношений между разными людьми (субъектами) или группами лиц, организаций. Третья глава будет содержать описание сбора данных, всех необходимых расчётов и обработки данных, также будут показаны результаты и сделаны основные выводы.

Результаты исследования могут помочь понять, взаимодействуют ли предприятия в аграрных кластерах и каково это взаимодействие. Также анализ даст нам возможность говорить о том, как заявленные агропромышленные кластеры подтверждают свой статус в реальной жизни.

ГЛАВА 1. Кластеры в россии и мире. проблемы кластерной политики

1.1 Российский и международный опыт кластеризации

По определению М. Портера кластеры: «Сконцентрированные по географическому признаку группы взаимосвязанных компаний, специализированных 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». Создание кластера происходит при осуществлении технологического прорыва, в котором важную роль играет интеграция компаний и организаций с различными функциями (начиная с научно-исследовательских работ и подготовки персонала до производственных процессов и транспортировки). Организации объединены при этом общим технологическим процессом, в результате которого появляется высокотехнологичный продукт. Номинальным же поводом создания кластера может послужить региональная программа, осуществление которой вызовет объединение интересов различных сторон (руководящих органов, заводов, учебных заведений и финансовых организаций). Таким образом, будет достигнут эффект с помощью появления на рынке высокотехнологичной продукции, а конкуренция уже будет не между отдельными предприятиями, а между региональными промышленными и научно-производственными комплексами. Такой подход обеспечивает уменьшение транзакционных издержек (за счёт сотрудничества компаний).

Также исследователи могут выделять различные функции кластеров, мы остановимся на варианте, который представил Майкл Портер в своей теории. Он выделяет следующие функции кластеров в экономическом развитии стран:

1. Кластеры являются мощными двигателями в структуре национальной и региональной экономики, а благополучие региона зависит от определённого количества конкурентных кластеров.

2. Кластеры могут определять основные задачи национальной и региональной предпринимательской деятельности (влияют на конкурентные преимущества)

3. Кластеры обеспечивают новый тип мышления в сфере экономики и помогают в его структурном развитии.

Изначально понятие «кластер» включало в себя объединение нескольких однородных элементов, которое рассматривается как отдельная и самостоятельная единица, обладающая определенными функциями и свойствами. То, что конкурентоспособность регионов или страны необходимо изучать с точки зрения способностей не отдельных организаций в ней, а кластеров - объединений предприятий различных отраслей, которые могут эффективно использовать свои ресурсы. М.Кастельс выделяет определение «кластер» в качестве современной гибкой формы кооперации, своеобразный феномен постиндустриального мира, или «информационного капитализма», где конкурентоспособность, а также производительность предприятий, регионов и т.д. зависит прежде всего от способности создавать, обрабатывать и применять информацию, основанную на знаниях.

Присутствующая в экономической зарубежной литературе систематизация определений даёт нам возможность рассматривать кластер в качестве рыночного института, характеризовать который можно со следующий позиций:

Взаимосвязанность и взаимодействие предприятий и организаций, географически близких друг к другу;

Отраслевая принадлежность;

Локализация сетей, которые создают выгоды для участников кластера.

Исследователями принято различать две базовых модели кластерной политики - диржистскую и либеральную. Либеральная модель представляет собой рыночный механизм с минимальным участием государства, которое сводится к устранению трудностей для его естественного развития, а также эта модель не подразумевает прямого вмешательства государства. Подобная стратегия развития кластеров характерна для стран с традиционно либеральной экономической политикой, например, США, Великобритании, Австралии, Канады.

В случае с диржистской моделью государство более активно участвует в формировании кластеров, которое включает в себя систему мер, начиная с выбора приоритетных направлений и обеспечения программ по развитию кластеров вплоть до создания основополагающих факторов их успешного роста. Диржистская модель характерна во Франции, Южной Корее, Сингапуре, Японии, Швеции, Финляндии. Трокаль Т. В. Кластерный подход в экономике России и за рубежом //Экономика и управление: проблемы, тенденции, перспективы развития. - 2017. - С. 79-86.

Как при либеральной, так и при диржистской модели кластеры являются точками создания и развития инноваций, обеспечивающими экономический рост для отдельных регионов, так и для страны в целом. Этот факт доказывают яркие примеры по всему миру, допустим, Финляндия имеет 0,5% мировых запасов древесины и обеспечивает 10% мирового экспорта продуктов лесопереработки (из них 25% в виде качественной бумаги), благодаря развитию лесопромышленного кластера. Дубровская Ю. В., Козоногова Е. В. Анализ особенностей кластеризации экономики на основе мирового опыта //Государственное управление. Электронный вестник. - 2016. - №. 58. Также в Италии около 200 «промышленных округов», они состоят из более чем 1 млн малых и средних предприятий, которые обеспечивают 6 млн рабочих мест. На некоторых рынках, которые имеют узкую специализацию, большинство этих округов являются мировыми лидерами, занимаю 50-80% ёмкости. Мантаева Э.И. Куркудинова Е.В. Мировой опыт кластерной модели развития // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. 2012. № 2. URL: http://www.uecs.ru/uecs-38382012/item/1085-2012-02-28-05-46-20 (дата обращения: 21.01.2019)

Также важно отметить, что большое внимание к усилению межведомственной координации кластерных программ уделяется со стороны Европейского союза. Ещё в 2000-х годах было создано несколько организаций, которые оказывают информационную, образовательную, консультационную помощь развивающимся кластерам. К таким организациям можно отнести Европейскую кластерную обсерваторию, Европейский кластерный альянс, Кластерную инновационную платформу, Европейскую группу по кластерной политике.

Кластеризация характерна не только для развитых стран, но и для развивающихся. Одним из ярких примеров кластеризации в развивающихся странах является Индия, где более 60% экспортной продукции поставляют кластеры, а некоторые из крупных кластеров производят до 90% отдельных видов продукции, создаваемой в стране. Также интересным примером интенсивного развития кластеров в развивающейся стране можно назвать Китай. В стране насчитывается около 250 кластеров разных сфер, начиная с текстильной и заканчивая металлургической. Основной центр внешней торговли находится в кластере реки Жемчужная: его импорт составляет 36% от показателя страны, экспорт - 29,6% от национального. Годовые темпы роста промышленности в некоторых кластерах Китая выше 16%.

Опираясь на вышенаписанное, следует отметить, что в развивающихся странах, которые используют диржистскую модель при развитии кластеров, существует высокий уровень межрегиональной дифференциации уровней ВРП на душу населения. Например, в Индии максимальное и минимальное ВРП на душу населения имеют разницу в 8,8 раз, в Китае - в 5,6 раз.

Таким образом, можно говорить о том, что мировой опыт создания и внедрения кластеров выступает как новое перспективное направление повышения конкурентоспособности и эффективный механизм реализации инновационных программ, позволяющих объединять усилия государства, общественности и бизнеса. Основные функции кластерной системы включают в себя организацию, координацию, стимулирование, обеспечение информацией и инновационностью проектов. Реализовать данные функции можно через:

- Установление взаимовыгодных долгосрочных связей среди участников кластера;

- Координацию стратегического развития кооперационных связей в производстве при совместном использовании различных ресурсов (материальных, трудовых, финансовых и т.д.);

- Стимулирование экономики с помощью «точек роста», что способствует устойчивому развитию национальной экономики;

- Достижение конкурентных преимуществ, основанное на объединении усилий всех участников кластерной системы;

- Формирование многопланового подхода к развитию региона с учётом его потенциала, за счёт ухода от узкой специализации;

- Проведение инновационной политики развития регионов на базе развития отношений между наукой и бизнесом по включению новых современных технологий в производство и т.д. Барсуков Д. П., Кудряшов В. С. Механизм взаимосвязанного управления кластером на основе определения полномочий его участников в рамках договорных отношений //Вестник Российской академии естественных наук. - 2014. - №. 4. - С. 40-43.

Несмотря на большие успехи в кластеризации, существует и критический взгляд на кластерную политику. В первую очередь, критики отмечают, что концентрация производства на ограниченной территории кластера понижает устойчивость региональной экономики, потому как уменьшает степень её диверсифицированности. Также они утверждают, что инновационность понижается из-за преобладания на рассматриваемой территории акторов, занятых в кластере, потому как инновации появляются во многом благодаря взаимодействию людей, имеющих значительно отличающиеся знания, профили, опыт. В рамках традиционных технологий данное утверждение частично может быть верным, потому как результаты высококвалифицированного труда объединяются с результатами труда меньшей квалификации. Напротив, для инноваций опыт и даже уровень образования зачастую не имеет решающего значения, эти различия способствуют развитию и созданию новых знаний.

В Российской Федерации кластерная политика берёт своё начало не так давно, в 2008 году её основы были закреплены в Концепции долгосрочного социально-экономического развития РФ до 2020 года. Более активное развитие кластерной политики началось позже, в 2012 году, после утверждения Правительством РФ Перечня 25 инновационных территориальных кластеров. Об утверждении перечня инновационных территориальных кластеров // Министерство экономического развития Российской Федерации [Официальный сайт]. 07.09.2012. URL: http://economy.gov.ru/minec/activi ty/sections/innovations/politic/doc20120907_02 Согласно рейтингу инновационной активности, составленному фондом «Петербургская политика», РАНХИГС и «РБК-daily», в топ рейтинга российских инновационных регионов, помимо Москвы и Санкт-Петербурга, входят: Томская, Новгородская, Калужская и Новосибирская области, Республика Татарстан. Начиная с 2016 года в данный рейтинг включаются 29 индикаторов, которые объединены по смысловым блокам. Важность этого рейтинга в том, что он основан не на экспертных оценках, а на количественных показателях, таких как количество затрат на НИОКР, удельный вес малых предприятий, осуществляющих инновации в общем числе предприятий и т.п. Официальный сайт РАНХИГС. Электронный источник: www.ranepa.ru (дата обращения 10.02.2019)

Кластеризация российской экономики затрудняется сейчас несколькими объективными причинами, среди них можно выделить три основных. Во-первых, малое число участников в кластере и недостаточное количество малых предприятий. По зарубежному опыту в кластерах должно быть не менее 30-50 профильных компаний. 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. 12. При этом по результатам исследования Ассоциации инновационных регионов России большинство российских инновационных кластеров включают в себя менее 50 участников, а 6 кластеров - менее 30. Небольшое количество организаций в кластере, а также преобладание крупных предприятий противоречит классической кластерной концепции М. Портера. Кластер может быть образован вокруг крупного предприятия, но оно не должно играть ведущую роль, потому как большие предприятия не имеют интереса в развитии конкуренции. Во-вторых, индустриальный рост кластеров. Примерно половина кластеров работают на базе бывших производственных мощностей больших советских предприятий. Тем не менее, инновационный кластер предполагает развитие принципиально новых областей производства, создание и реализацию абсолютно новых, инновационных продуктов. В итоге в таких инновационных отраслях, как биофармацевтика, ядерные, лазерные технологии и проч. специализируются менее половины российских кластеров, в это же время остальные можно считать традиционными высокотехнологичными отраслями (производство летательных и космических аппаратов, химия, нефтехимия и т.д.). Ещё одной весомой причиной проблем развития кластерной политики является значительное регулирование со стороны государства. Опыт других стран показывает, что одной из важнейших составляющих построения эффективной кластерной политики является инициатива «снизу». В то же время в российской экономике федеральный центр определяет приоритетные отрасли, где предусматривается поддержка кластеров, утверждает товары, подлежащие импортозамещению. Потому как развитие и деятельность кластеров в большой мере определяется степенью финансовой поддержки из федерального бюджета, власть в регионах вынуждена подстраиваться под систему приоритетов федерального центра. Отчасти, такая ситуация ограничивает возможности региональной власти выстраивать инновационную политику с учетом специфики своей конкретной территории.

Подобные особенности кластеризации характерны больше для диржистской модели кластерной политики. Реализация этой модели в России, не принимая во внимание институциональную особенность, может привести к росту асимметричности развития в регионах, увеличению дивергенции территорий, межрегиональной дифференциации, и, как результат, темпы экономического роста страны могут замедляться. Однако, учитывая, что российская кластерная политика находится на стадии формирования, представляется возможным применение «смешанной модели» создания региональных кластеров, которая объединяет в себе инструменты регулирования либеральной и диржистской модели.

Одним из основных направлений содействия развитию кластеров со стороны органов государственной и муниципальной власти является поддержка любого взаимодействия и создание прочных связей между предприятиями в кластерах. Под территориальными кластерами подразумевается объединение предприятий, поставщиков товаров и услуг, исследовательских и образовательных организаций, связанных территориальной близостью, а также имеющих функциональную зависимость в области производства и реализации товаров и услуг. Для обеспечения сотрудничества внутри кластеров создаются специальные проекты, стратегии развития кластеров, конференции, семинары и многое другое. Письмо Минэкономразвития РФ от 26.12.2008 № 20615-ак/д19 «О реализации кластерной политики в Российской Федерации» [Электронный ресурс] // Docs.cntd.ru. - URL: http://docs.cntd.ru/document/902293451 (дата обращения: 10.01.2019) Также, в Письме Минэкономразвития РФ 26.12.2008 «О реализации кластерной политики в РФ» утверждается, что для активизации процессов сотрудничества между предприятиями предпочтение отдаётся кооперационным проектам, которые включают в себя от 3 до 8 предприятий и решают задачи по таким приоритетным направлениям, как качество управления кластерами, выход на внешние рынки и т.д. Говоря про риски в реализации кластерной политики упоминаются такие важные проблемы как неэффективный мониторинг её реализации вследствие отсутствия четких методов оценки, системы показателей, но в то же время ни в одном из пунктов не выделен риск недостаточной координации и сотрудничества предприятий в кластерах. Тем не менее, одним из характерных признаков кластера выделяется эффективное сотрудничество между участниками, использование механизмов субконтрактации, а также активное взаимодействие с научными и образовательными организациями, осуществление коллективной деятельности по продвижению товаров и услуг на внутреннем и внешних рынках. Отсутствие понятной и простой системы информационной коммуникации между предприятиями в кластере является одной из проблем, преодолеваемых на данный момент кластерами различных типов. Таким образом, можно сделать вывод о том, что вопрос сотрудничества и взаимодействия участников кластеров сейчас является одним из приоритетных и актуальных.

1.2 Деятельность и роль сельскохозяйственных кластеров в России и других странах

В 1990-х годах М. Портер ввёл термин «кластер» и вместе с ним также определилось понятие «конкурентное преимущество». Сейчас также многие исследователи и экономисты считают, что кластеры являются инструментом для достижения конкурентного преимущества как на региональном, так и на международном уровне. Это утверждение равнозначно для любой сферы производства, в том числе и для сельского хозяйства. Но насколько кластеры действительно важны для этой отрасли можно понять, только разобрав реальные примеры кластеризации сельскохозяйственной области.

Для начала обратимся к Европейскому опыту создания сельскохозяйственных кластеров. Среди большого количества кластеров в Европе (по информации Европейской кластерной обсерватории их было 2101 уже в 2014 году) 11,5% занимает агропромышленный комплекс. Среди европейских стран по общему количеству сельскохозяйственных кластеров лидируют Греция, Испания, Болгария и Франция. При этом по удельному весу агрокластеров среди других кластеров с большим отрывом в Европе лидируют Болгария и Греция, как и по количеству занятых в кластерах этой отрасли. Также, можно заметить, что наиболее мощными в агропромышленной области с наибольшим количеством работников, но недостаточной механизацией труда отличаются Ирландия, Литва, Дания и Румыния.

Дания среди стран ЕС может считаться передовой страной по агропромышленной кластеризации, потому как там был разработан унифицированный подход к сотрудничеству между фирмами ещё в 1989-1990 гг., а также в Дании успешно функционируют кластеры в агропромышленном комплексе, среди которых наиболее известным является молочнопродуктовый кластер «Молочная вертикаль». А во Франции в 1986 г. в городе Монпелье была создана ассоциация Agropolis для координации деятельности образовательных и исследовательских аграрных учреждений, и их выхода на европейский и международный рынок технологий и инноваций. Также в Великобритании начиная с 2001 г. ведёт свою деятельность инновационный агропромышленный кластер Стокбриджский технологический центр, в котором проводятся исследования и осуществляются образовательные программы в отраслях растениеводства, садоводства и овощеводства закрытого грунта.

США выступают одними из основоположников кластеризации экономики, соответственно имея развитые кластеры во многих отраслях промышленности. Как страна с мощным агропромышленным комплексом, США имеют и большое количество агрокластеров, крупнейшие из них находятся в штатах Луизиана, Вашингтон, Оклахома, а также винодельческий кластер в Калифорнии.

Также, можно обратиться к опыту промышленной кластеризации агросектора в Китае. В данном случае создание кластеров объединяет пищевую и сельскохозяйственную отрасль. Основными игроками в процессе кластеризации стали «dragon-head» компании, которые являются крупными агрофирмами. Довольно трудно получить ясную и исчерпывающую картину кластеров в Китае, но можно привести некоторые примеры крупных сельскохозяйственных кластеров - молочный кластер в районе Inner Mongolia (110 компаний, производство около 2 млн тонн молока в год) и кластер хмеля в провинции Синьцзянь. Важно отметить, что характерной чертой сельскохозяйственных кластеров Китая является сотрудничество «компания-фермер», при котором фермы работают по стандартам компании, а она в свою очередь обеспечивает им финансовую и техническую поддержку, таким образом создаётся бизнес-сотрудничество. Среди сельскохозяйственных кластеров преобладают региональные специализированные кластеры, которые являются эффективными и обладают большим потенциалом роста, но в это же время они неизбежно сталкиваются с проблемой разработки новых продуктов, потому как приоритет делается на улучшение и устойчивое использование существующих, а не новых технологий. Kiminami L., Kiminami A. Agricultural clusters in China. - 2009. - №. 1005-2016-78963.

Во всём мире актуальной проблемой остаётся продовольственная безопасность страны и это лишний раз заставляет исследователей обращать внимание на сельскохозяйственную отрасль, потому как именно она является той движущей силой, которая может обеспечить население продуктами питания. Со вступлением России в ВТО появилась необходимость построить новую модель помощи сельхозпроизводителям, соответствующую нормам ВТО. Согласно новым обязательствам Россия должна была сократить государственную поддержку сельского хозяйства больше, чем в два раза. Таким образом, в довольно короткие сроки появилась необходимость создать эффективную модель ведения сельскохозяйственного бизнеса, поддержки агропромышленного сектора. Именно такое положение вещей делает поддержку агропромышленных кластеров столь важным вопросом государственной кластерной политики. Также проблема усугубилась введенными позже санкциями и импортозамещением, что ещё больше усилило потребность в ускоренном построении эффективной системы сельского хозяйства во всей стране.

В России рост территориальных агропромышленных кластеров не достиг таких масштабов, при которых они могли бы существенно изменить положение агропромышленной сферы, в которой наблюдается уменьшение ресурсного потенциала данной отрасли, низкий уровень качества жизни населения в сельской местности, а также расхождение между производством сельскохозяйственной продукции и её переработкой. Многие исследователи считают, что агропромышленные кластеры могут включить потенциал малого и среднего бизнеса в процесс создания добавленной стоимости, дать новую жизнь сельским территориям, создать помимо продовольственной безопасности страны, производство экологически чистого продукта для охраны здоровья населения, являясь при этом более привлекательными для инвестиций. Помимо этого, кластеризация малых и средних предприятий поспособствует их развитию, а также выступит институциональной основой стратегического развития регионов РФ. Создание агропромышленных кластеров позволяет:

В стратегическом плане:

Создать возможность совместного развития и использования сырья

Рационально использовать мощности производства

Снизить коммерческие риски

В конкурентном плане:

Увеличить эффективность управления

Снизить затраты по добавленной стоимости по всему пути от производства сырья до реализации конечного продукта

Обеспечить больший масштаб производства

В технологическом и инновационном плане:

Создавать устойчивые каналы обмена новыми знаниями и упростить их освоение

Создавать совместные разработки и инновационные проекты, которые позволяют снижать издержки, способствуют повышению конкурентоспособности

Общими усилиями эффективно вводить новые стандарты в тех областях, где они не получили соответствующего оформления

Выходить на международную арену даже малым и средним предприятиям, не теряя своей специализации

В финансово-экономическом плане кластеризация агропромышленного бизнеса:

Позволит за короткое время стимулировать стабильный рост бюджетных отчислений

Облегчит контроль за расходом бюджетных средств и использованием налоговых льгот, а также исполнением доходной части бюджета и т.д. Клещевский Ю. Н., Кудряшова И. А., Колеватова А. В. Кластеризация малого и среднего предпринимательства в пищевой промышленности как фактор продовольственной безопасности страны //Техника и технология пищевых производств. - 2014. - №. 4 (35).

Завьялов Д.В. утверждает, что на данный момент в агропромышленной сфере существуют проблемы, затрудняющие развитие интеграционных образований на основе кластерных структур и повышение их инвестиционного потенциала. Также, автор выделяет две группы факторов, влияющих на вышеупомянутые проблемы: общая экономическая ситуация в стране и особенности развития кластерных структур. Остановимся более подробно на второй. В эту группу факторов выделены информационный дефицит и неактуальность статистических данных, трудная доступность аналитических исследований для инвесторов.

Основными проблемами развития агропромышленных кластеров автор называет несовершенство методик создания кластеров, неблагоприятную ситуацию в сфере обучения кадров для агропромышленного бизнеса и проблемы агроэкономической науки. Завьялов Д. В. Агропромышленные кластеры: проблемы и ограничения развития //Российское предпринимательство. - 2017. - Т. 18. - №. 17.

Возвращаясь к проблемам агрокластеров, они остаются в сущности теми же, что и у кластеров других отраслей, за исключением того, что стратегии развития некоторых регионов включают в себя противоречия, потому как с одной стороны, в роли «ядра» кластеров выступают агрохолдинги, а с другой, стратегии подразумевают развитие малого бизнеса и предпринимательства. Также, крупной проблемой, затрудняющей развитие агрокластеров в России, является отсутствие Концепции развития аграрных кластеров. Она необходима, чтобы избежать грубых ошибок, которые были сделаны в конце прошлого века в сельском хозяйстве России. Стоит отметить, что агропромышленная сфера довольна специфична и имеет большую зависимость от природных условий региона, в котором располагаются предприятия и кластеры, непосредственно. Таким образом, сельскохозяйственные кластеры могут быть использованы отдельными регионами из-за своей специфики в качестве сильного конкурентного преимущества.

1.3 Изучение кластеров с помощью сетевого анализа

Вопрос о том, как инновации могут поспособствовать устойчивому развитию сельского хозяйства, важен как для исследователей, так и для практиков. Ответ на этот вопрос требует понимания того, как новые сельскохозяйственные методы развиваются и распространяются и как они могут быть организованы. Устойчивые технологии нуждаются не только в технологических изменениях, но и в переупорядочении общественных структур и социальных изменениях. Прежняя линейная модель была очень успешной в увеличении урожайности и производства, но не включала в себя такие вопросы как устойчивость, трудности при достижении более широкого круга целей развития, которые отражают множество функций фермерских хозяйств и агроэкосистем. Напротив, системный подход становится всё более популярен и фокусируется на структуре инноваций, возможных барьерах, взаимодействии субъектов.

До сих пор в литературе по инновационным системам преобладают исследования на макро- и мезоуровнях системы. Однако подобный фокус может не в полной мере отразить действия акторов. Hermans F. et al. The distribution of roles and functions for upscaling and outscaling innovations in agricultural innovation systems //Agricultural Systems. - 2013. - Т. 115. - С. 117-128. Обратим внимание на некоторые иностранные исследования в сфере сельскохозяйственных кластеров. Например, работа «The distribution of roles and functions for upscaling and outscaling innovations in agricultural innovation systems», в рамках которой проводилось исследование на примере двух больших молочных кооперативов VEL и Vanla в Нидерландах. Данная работа также интересна для нас тем, что в ней используется сетевой метод анализа для изучения агропромышленной сферы. VEL и Vanla в 1996 году договорились с властями о контракте и министр сельского хозяйства предоставил фермерам пространство для разработки и изучения собственных средств для борьбы с потерей питательных веществ на своих фермах. При условии, что фермеры будут соответствовать национальным природоохранным целям раньше, чем другие фермы в Нидерландах. В рамках исследований фермеры сотрудничали с рядом учёных, университетов, исследовательским центром Вагенингена. Таким образом, они разработали системных подход к молочному животноводству. В итоге, эта инновационная сеть сумела развивать новые сельскохозяйственные знания и практики в многосекторальном сотрудничестве, некоторые из участников стали институционализированными и получили влияние за пределами региона. Авторы анализировали опыт этих двух кооперативов для изучения социальных сетей как инструмента исследования свойств системы и позиций акторов. Таким образом, было выделено три функции, для которых существуют свои меры измерения. Например, предлагается измерять функцию совместного создания знаний через уровень участия в различных междисциплинарных исследовательских проектах. Такое измерение имеет две стороны - участник может направить общий проект в выгодное ему русло, а с другой стороны, может вынести из участия новый опыт и информацию, которая натолкнёт его в дальнейшем на создание инновации.

Также исследователями был рассмотрен организационный уровень, который разделяли на несколько категорий в зависимости от функций. Рассмотрим рисунок 1, он иллюстрирует выработанный подход на примере двухрежимной филиальной сети, состоящей из трёх мероприятий, которые объединяют 22 актора и 15 организаций. Организации О и G выделены для обеспечения связи между всеми тремя событиями.

Желтые квадраты (с номерами 1-22) представляют людей, красные круги (от A до O) - организации, черные ромбы (Ev-1- Ev-3) - социальные мероприятия (проекты, встречи, семинары и т. д.)

Рисунок 1 - Пример двухрежимной филиальной сети.

Источник: Hermans F. et al. The distribution of roles and functions for upscaling and outscaling innovations in agricultural innovation systems //Agricultural Systems. - 2013. - Т. 115. - С. 117-128.

Как можно увидеть на рисунке некоторые акторы участвовали не в одном мероприятии и именно они будут являться более эффективными носителями опыта и знаний. Далее исследователи использовали алгоритм Search Path Node Pair и рассматривали каждый из узлов цепочки отдельно как приемник и источник. Таким образом, авторы проанализировали данные о различных проектах выбранных ферм (VEL и Vanla) в период 1992-2008 гг. За этот период был запущен 21 проект, вовлечено 76 организаций и 169 человек.

Результат исследования был отражен в рисунке 2. Система визуализирована таким образом, что в центре располагаются наиболее важные и имеющие множество связей узлы. Данное исследование помогло понять, кто наиболее вовлечён в создание новых знаний и развитие инноваций через участие в различных событиях научного и производственного мира. Также оно помогло выяснить некоторые лоббистские мотивы в участии различных акторов.

Рисунок 2 - Двухмодовая аффилированная сеть проектов (черные бриллианты), людей (желтые квадраты) и организаций (красные круги) в НФВ между 1990 и 2008 гг.

Источник: Hermans F. et al. The distribution of roles and functions for upscaling and outscaling innovations in agricultural innovation systems //Agricultural Systems. - 2013. - Т. 115. - С. 117-128.

Подводя итог, в данной статье авторы используют сетевой анализ для изучения микроуровня сельскохозяйственных инновационных систем, а также для исследования функций и ролей различных взаимодействующих субъектов. На основе анализа литературы авторы выделили три сетевые функции: совместное создание знаний, масштабирование и институциональное предпринимательство, посредничество в области аутсорсинга и инноваций. Результаты показали, что все три функции распределены неравномерно среди участников инновационной сети. Также в статье был сделан вывод о том, что организационным структурам следует обратить внимание на эту неравномерность и постараться сделать так, чтобы каждый участник инновационной сети мог выполнять несколько функций и ролей.

С середины прошлого века реализовывались исследования с использованием методологии сетевого анализа. В первую очередь, это были исследования в таких областях, как социология, менеджмент, социальная психология, антропология и т.д. Начиная с 1970-х сетевой анализ получил более широкое распространение, благодаря таким исследователям как Линтон Фриман, Барри Уэллман, Харрисон Уайт, Стэнли Вассерман и др. И в настоящее время понятие социальной сети и методы анализа этих сетей вызывают значительный интерес со стороны сообщества социальных и поведенческих наук. Такой интерес может объясняться тем, что анализ акцентируется на отношениях между социальными субъектами, а также на моделях и последствиях этих отношений. Многие исследователи обратили внимание, что сетевой анализ даёт новые возможности для ответа на стандартные вопросы исследований в области социальных и поведенческих наук и даёт точное определение различным сторонам политической, экономической или социальной структурной среды. В данном анализе социальная среда может быть выражена в виде закономерностей. Отношения, рассматриваемые в сетевом анализе, могут быть совершенно разными, начиная с экономических или политических и заканчивая эмоциональными. Существует ряд принципов, которые отличают анализ социальных сетей от других методов. Wasserman S., Faust K. Social network analysis: Methods and applications. - Cambridge university press, 1994. - Т. 8. Например,

Акторы и их действия рассматриваются скорее, как взаимозависимые, чем как независимые или автономные единицы.

Сетевые модели, ориентированные на отдельных лиц, рассматривают сетевую структурную среду как обеспечивающую возможность или ограничение для отдельных действий.

Сетевые модели концептуализируют структуры (политическую, экономическую и т.д.). как устойчивые модели отношений между субъектами.

Более подробно характеристики сетевого анализа будут рассмотрены во второй главе данной работы.

На данный момент в сетевом анализе выделяется четыре направления: структурное, ресурсное, динамическое, нормативное. Чураков А. Н. Анализ социальных сетей //Социологические исследования. - 2001. - №. 1. - С. 109-121.

В структурном подходе внимание направлено прежде всего на геометрическую форму сети и интенсивность взаимодействий акторов. Все участники анализа рассматриваются как вершины графа и влияют на конфигурацию рёбер и других акторов. Особо пристально рассматривается взаимное расположение вершин, центральность, транзитивность взаимодействия. Интерпретация результатов в этом случае происходит с помощью структурных теорий и теорий сетевого обмена.

В случае ресурсного подхода рассматриваются возможности акторов привлечь индивидуальные и сетевые ресурсы для достижения определённых целей и дифференциация акторов, которые находятся в идентичных структурных позициях сети, по их ресурсам. В роли индивидуальных ресурсов могут выступать знания, престиж, раса, богатство, пол. За сетевые ресурсы принимаются влияние, статус, информация, капитал.

Динамическое направление акцентирует внимание на изменениях сетевой структуры с течением времени. Главными исследовательскими вопросами в динамическом подходе являются: по каким причинам появляются и исчезают ребра сети? Как сеть меняет структуру под действием внешних факторов? Существуют ли стационарные виды социальной сети?

В нормативном направлении исследователи рассматривают уровень доверия между акторами, нормы и правила, санкции, которые оказывают влияние на поведение участников социальной сети и их взаимодействие. В рамках этого направления анализируются социальные роли, связанные с конкретным ребром сети, например, отношения между руководителем и подчинённым, родственные связи. Сочетание индивидуальных и сетевых ресурсов актора с определёнными правилами и нормами данной сети образует его «сетевой капитал». Более просто «сетевой капитал» можно объяснить, как некоторые преимущества, которые актор может получить в любой момент времени, чтобы достигнуть какую-либо цель.

Сетевой метод в настоящее время становится одним из самых популярных методов исследования различных форм сотрудничества. В сетевом подходе интерес исследователя состоит в том, чтобы выявить связь между разными людьми (субъектами) или группами лиц, организациями. Также может проводиться анализ не только формальных, но и неформальных отношений (например, на доверие между партнерами). Czernek-Marszaіek K. Cooperation evaluation with the use of network analysis //Annals of Tourism Research. - 2018. - Т. 72. - С. 126-139. Обратимся к ещё одному исследованию, которое было выполнено с помощью сетевого метода. Работа направлена на создание способа оценки туристического партнерства с использованием социальной сети. Для этой оценки была выбрана «Wisla Tourist Organization» - маркетинговая организация, действующая на юге Польши. Оценка сотрудничества базировалась на том, существуют ли новые типы отношений между членами организации, каков их вид и насколько большой частью структуры сети они являются. Авторы предполагали, что высокая степень партнерских отношений в организации основывается на взаимодействии, включающем в себя деловое сотрудничество, общение, знания, доверие, взаимопонимание, диалог, выгоды от сотрудничества, восприятия оправданных ожиданий, и напрямую от степени отношений зависит уровень оценки сотрудничества.

В данном исследовании рассматривается сфера туризма. Используя сетевой подход, авторы статьи предлагают оценку сотрудничества через анализ изменений в сетевой структуре. Оценка заключается в том, что необходимо определить, увеличилась ли плотность сети благодаря созданию партнерской структуры. Плотность является безусловно важным свойством сетевой структуры, потому как очень плотные сети, вследствие схожих систем связи и более интенсивного обмена информацией, обеспечивают циркуляцию норм и ценностей и имеют общие ожидания относительно поведения других субъектов. Таким образом, подобные сети должны характеризоваться более высоким уровнем взаимного знания, информации и понимания между субъектами.

Авторами был проведен количественный и качественный анализ данных, собранных через опросы и интервью, которые после были закодированы. Полученные результаты дали исследователям возможность выделить и визуализировать 9 новых типов отношений между членами «Wisla Tourist Organization». Результаты показали, что налаживание сотрудничества в организации способствовали увеличению плотности отношений в сети, но это увеличение было небольшим. Членство в организации позволило наладить индивидуальные прямые отношения между членами «Wisla Tourist Organization», охватывая около 14,2% всей сети организации. Рисунок 3 позволяет сравнить потенциальную сеть, которая имела бы максимальную плотность отношений между членами организации и фактическую сеть, в которой отношения довольно слабы. Далее в статье были рассмотрены все новые типы отношений, выделенные авторами, но данная часть исследования не является для нас интересной. В целом, исследование показало, что оценка организации, основанная на критерии наличия новых отношений, построенных благодаря совместному членству в организации, является неудовлетворительной.

Научным вкладом работы является предложение нового способа оценки партнерства, а также то, что, используя различные параметры SNA партнерство в организации рассматривалось как сеть отношений. Более того, дополнение качественной SNA количественным анализом делает оценку более исчерпывающей и глубокой. Таким образом, данная работа является примером смешанного сетевого метода.

Рисунок 3 - Плотность ВТО по сравнению с полной возможной сетью индивидуальных отношений, построенных благодаря членству в «Wisla Tourist Organization».

Источник: Czernek-Marszaіek K. Cooperation evaluation with the use of network analysis //Annals of Tourism Research. - 2018. - Т. 72. - С. 126-139.

Сетевой анализ или анализ социальных сетей (social network analysis) является одним из активно развивающихся направлений в западной экономике. Это подтверждается тем фактом, что согласно данным Web of Science цитирование по тематике network analysis в направлении экономика возросло за последние несколько лет (см. рисунок 4).

Рисунок 4 - Упоминания network analysis в статьях по экономике. Источник: база данных Web of Science.

Данный метод исследования интересен тем, что содержит ряд объяснительных моделей и аналитических инструментов, которые выходят за рамки обычных, привычных количественных методов. Более того, в этом направлении собран большой математический аппарат, который позволяет построить сложные модели социального взаимодействия, описывающие почти любую социальную систему. С помощью сетевого анализа можно проводить обширные исследования, сочетающие в себе качественный и количественный анализ, а также в рамках данного метода производится весьма репрезентативная визуализация.

Сеть социальных взаимодействий включает в себя социальных акторов и набор связей между ними. Под социальными акторами могут подразумеваться индивиды, организации, социальные группы, города и страны. Связи содержат не только коммуникационные взаимодействия акторов, но также связи по обмену разнообразными ресурсами и деятельностью, в том числе конфликтные отношения. Анализ полученной сети взаимодействий может проводиться различными методами теории графов, теории информации, математической статистики. Чураков А. Н. Анализ социальных сетей //Социологические исследования. - 2001. - №. 1. - С. 109-121.

Сетевой анализ используется для исследования и создания моделей информационных потоков в сетях, прогнозирования вариантов развития социальных ситуаций, пояснения особенностей исполнения социальных ролей, анализа социального обмена, изучения системы социальных организаций и их взаимодействий, решения задач социометрии, экономической социологии, социологии массовых коммуникаций и Интернета и т.д.

Специфика анализа социальных сетей состоит в том, что часто во время исследований классификация объектов по их характеристикам либо не приводит к содержательному результату, либо с её помощью невозможно определить причины возникновения определённой структуры взаимодействий объектов в будущем. Помимо этого, сетевой анализ даёт возможность определить различия в сетевом статусе объектов и выявить группы, в которых акторы тесно взаимодействуют, что позволяет найти структурные характеристики акторов, спрогнозировать их поведение, классифицировать по функциям. Сетевой анализ не может использоваться для изучения структуры связей между такими признаками, как например, возраст, раса и профессия, но может применяться для исследования взаимодействий социальных субъектов и общностей. Таким образом, анализ социальной сети начинается с изучения взаимодействия акторов и создания схемы этих взаимодействий. Только после этого этапа можно проводить анализ связи между структурными позициями субъектов и их свойствами.

Рассмотрим сущность определения сетевого анализа. Социальная сеть определяется как набор из g социальных акторов и r социальных отношений, которые показывают, как акторы взаимодействуют между собой. Множество акторов можно обозначить, как N={1, 2, …, g}, множество социальных отношений, как R={1, … , r}. Определить дихотомическое социальное отношение можно как множество упорядоченных пар номеров акторов вида (i,j), где на первом месте находится номер вершины, из которой выходит ребро, а на втором - номер вершины, в которую оно входит. Социальное отношение может быть направленным и ненаправленным, а ребра могут иметь разные веса, показывающие силу взаимодействия. Каждое социальное отношение можно представить матрицей связности X размером gЧg, в которой элемент

В данном случае мы будем иметь r социальных отношений 1, …, r . Соответствующие матрицы связности обозначим как X1 …, Xr . Таким образом, можно рассмотреть пересечение mn отношений m и n задаваемое матрицей Xm Xn :

Направленный путь длины d из вершины i в вершину j определяется как набор вершин {i=i1, i2, … id= j}. Самый короткий путь из вершины i в вершину j - расстояние (дистанция) между этими вершинами обозначается как d(xi , xj)=dij. Величина расстояния не определена, если не существует пути между данными вершинами. Граф, в котором некоторые расстояния не определены, называется несвязным или состоящим из нескольких компонентов.

Графовые модели могут быть разделены на три типа:

Стохастические блоковые модели, задаваемые матрицей Х размера kЧk, где k - число блоков акторов. Элемент xij О [0;1] показывает плотность связей между акторами, принадлежащими к блоку i, и акторами, принадлежащими к блоку j. Также граф не имеет дополнительных ребер и вершин.

Вероятностные графовые модели, заданные матрицей Х размера kЧk, где k - число акторов. Элемент xij О [0;1] показывает вероятность взаимодействия актора i и актора j в течение конкретного периода времени.

Обычные графовые модели с параметрами, указанными выше.

Важность использования именно сетевого метода анализа для данного исследования заключается в том, что понимание сетевой структуры кластера помогает понять распределение ресурсов и информации. Различия,показанные на рисунке 5 сложно увидеть и изучить с помощью других методов анализа.

Рисунок 5 - Два примера сетевой структуры.

Источник: Boneu F. et al. The impact evaluation of cluster development programs: Methods and practices. - Inter-American Development Bank, 2016.

Как можно увидеть, в структуре а (Рис.5) показана иерархическая сеть с одним отключенным актором, а в структуре b показана ситуация,когда актор F становится центральным узлом и воздействующим на всех остальных акторов, за исключением А, который выключен из сети. Такие различия можно идентифицировать только с помощью сетевого анализа, поэтому в данном исследовании рационально было использовать сетевой метод анализа.

Резюмируя, сетевая структура кластеров изучалась сравнительно небольшим количеством исследователей с использованием различных инструментов анализа. Говоря о структуре агропромышленных кластеров, в России существуют единицы исследований на данную тему, поэтому в качестве примера были использованы зарубежные работы. Данная тема требует развития в российских реалиях и должна быть более подробно изучена для составления подробного описания ситуации в данной сфере.