Методика анализа кластерных возможностей в отраслях региональной экономики на основе экспертных оценок

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

МЕТОДИКА АНАЛИЗА КЛАСТЕРНЫХ ВОЗМОЖНОСТЕЙ В ОТРАСЛЯХ РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ НА ОСНОВЕ ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК

Н.В. Алтухова,

аспирант, Европейский университет,

старший преподаватель,

Севастопольский филиал Европейского университета

Предлагается методика анализа кластерных возможностей в отраслях региональной экономики. Методика использует экспертные оценки близости факторов, необходимых для образования кластера, c их фактическими значениями.

Ключевые слова: экономический кластер, коэффициент кластерных возможностей, экспертная оценка, метод ранговой корреляции Спирмена.

TECHNIQUE OF ANALYSIS OF THE POSSIBILITIES OF CREATION OF THE CLUSTERS IN THE BRANCHES OF REGIONAL ECONOMY ON THE BASIS OF EXPERT ESTIMATIONS

The technique of the analysis of possibilities of creation clusters in branches of regional economy is offered. The technique uses expert estimations of affinity of the necessary factors for formation of the cluster and their actual values.

Введение

Экономические кластеры являются эффективным средством повышения конкурентоспособности региональной экономики и экономики страны. Для выявления кластерных возможностей в отдельных секторах и отраслях экономики предлагается методика анализа таких возможностей на основе экспертных оценок с использованием элементов корреляционного анализа.

Диагностика конкурентоспособности кластера, так называемый «Алмаз Портера», предложена М.Портером в книге «The Competitive Advantage of Nations» (в российском издании - Международная конкуренция»). Методы распознавания кластеров изложены в книге украинского ученого С.И. Соколенко «Производственные системы глобализации».

Эффективная методика изучения конкурентоспособности региона и выявления региональных экономических кластеров предложена А.В. Ермишиной, экспертом Южнороссийского центра технологизации региональной и муниципальной деятельности Института экономики и внешнеэкономических связей России. Методика анализа региональных кластеров рассматривается в работе А. Колошина, К. Разгуляева, Ю. Тимофеевой, В. Русинова «Анализ зарубежного опыта повышения отраслевой, региональной и национальной конкурентоспособности на основе развития кластеров».

Стратегии формирования экономических региональных кластеров и анализ их эффективности рассматривается также в работах Е.А. Богдановой, С.И. Терещук, М.Г. Саенко.

Постановка задачи

Актуальность темы повышения конкурентоспособности экономики регионов и страны в целом посредством создания экономических кластеров подтверждается большим количеством исследований экономической природы кластера и методов определения кластерных преимуществ регионов и отраслей. Но эти методики имеют преимущественно качественный (оценочный) характер, либо исследуют конкурентные преимущества регионов в разрезе отраслей и не выявляют именно кластерных возможностей отрасли. Назрела необходимость создания количественной, расчетной методики определения кластерных возможностей отраслей экономики в целом, а также их отдельных секторов.

Цель данной статьи - анализ существующих методик определения кластерных возможностей регионов и отраслей и обоснование собственного подхода к оценке таких возможностей, а также расчет кластерных возможностей выращивания и добычи морепродуктов в Севастопольском регионе.

Результаты

Ведущая роль в повышении эффективности предприятий, отраслей и регионов страны принадлежит кластерам, т.е. сконцентрированным по географическому признаку группам взаимосвязанных предприятий, специализированных поставщиков услуг, а также связанных с их деятельностью некоммерческих организаций и учреждений в определенных областях, конкурирующих, но вместе с тем и взаимодополняющих друг друга. [1, с. 206-207].

Необходимо фокусировать свое внимание не на экономике в целом, а на определенных отраслях и сегментах отрасли. Необходимо понять, как и почему возникают коммерчески жизнеспособные навыки и технологии, а понять это достаточно полно можно только на уровне рассмотрения конкретных отраслей [2, с. 146].

Поэтому важно проанализировать условия и возможности создания кластеров в отраслях и секторах региональной экономики.

В настоящее время разработано несколько методик определения конкурентоспособности отраслей экономики.

Широко известна методика оценки конкурентоспособности страны, региона и предприятия «Алмаза Портера» (или «Ромб Портера»), которая основывается на исследовании четырех групп фактов:

1. Условия для факторов. Позиция страны в факторах производства, таких как наличие квалифицированной рабочей силы или инфраструктуры, необходимых для ведения конкурентной борьбы в данной отрасли.

2. Состояние спроса. Характер спроса на внутреннем рынке для отраслевого продукта или услуг.

3. Родственные и поддерживающие отрасли. Наличие или отсутствие в данной стране отраслей поставщиков или других сопутствующих отраслей, конкурентоспособных на международном уровне.

4. Устойчивая стратегия, структура и соперничество. Существующие в стране условия создания, организации и управления компаниями, а также характер внутренней конкуренции [1. с. 174]

Графическое изображение «Алмаза Портера» дается на рисунке 1.

Рис. 1. «Алмаз» М.Портера

Для сравнения необходимых для конкурентоспособности региона или отрасли факторов с теми, что есть фактически, используется пятибалльная оценка и лепестковый график, который наглядно демонстрирует возможности исследуемого объекта (региона или отрасли), что видно на рисунке 2.

кластерный региональный экспертный

Рис.2. Графическая интерпретация оценки конкурентоспособности экономического объекта с помощью «Алмаза» М. Портера.

С.И. Соколенко рассматривает следующие методы кластерного анализа[3, с. 103]:

Таблица 1. Альтернативные методы кластерного анализа (по С.И. Соколенко)

Примером показателей территории могут служить коэффициент локализации, коэффициент душевого производства, коэффициент специализации региона.

Коэффициент локализации рассчитывается отношением удельного веса данной отрасли в структуре производства региона к удельному весу той же отрасли в стране. Расчеты могут быть произведены по объему произведенной продукции (КлПП), основным производственным фондам (КлОФ), численности основного персонала (КлЧП), производительности труда (КлПТ), фондоотдаче (КлФО), инвестициям в основной капитал (КлИН), иностранным инвестициям (КлИИ),, экспорту (КлЭК) и импорту (КлИМ).

Коэффициент душевого производства (КД) исчисляется отношением удельного веса отрасли региона в соответствующей структуре отрасли страны к удельному весу населения региона в населении страны.

Коэффициент специализации региона на данной отрасли (КС) определяется как отношение удельного веса региона в стране по данной отрасли к удельному весу региона в ВВП страны.

Если расчетные показатели больше или равны единице, следовательно, данные отрасли выступают как отрасли рыночной специализации и в них либо существуют кластеры, либо их создание является возможным. При формировании кластеров и выборе из них наиболее приоритетных необходимо оценить динамику коэффициентов локализации, так как увеличение значения показателей в динамике свидетельствует о возможных дальнейших перспективах роста кластеров, а снижение - о возможной необходимости расширения ассортимента выпускаемой продукции, необходимости модернизации производства или о неперспективности кластера в будущем. [4]

Но методы показателей территории - это отраслевые методы анализа и поэтому дают мало информации о взаимозависимости различных секторов экономики. Эти методы целесообразно использовать в совокупности с другими методами кластерного анализа.

Распространенным методом определения региональных кластеров является использование экспертных оценок и других механизмов сбора необходимой экономической информации. Региональные эксперты, руководители бизнеса, официальные представители власти и другие лица, принимающие решения, являются важным источником информации о тенденциях регионального промышленного развития, его основных особенностях, сильных и слабых сторонах. Хотя сбор экспертной информации о региональной экономике может оказаться эффективным с точки зрения издержек и объема такой информации, отсутствие достаточной систематичности не позволяет делать глубокие обобщения. [5].

Предлагаемая методика позволяет перейти от качественной оценки кластерных возможностей к количественному сравнению состояния изучаемого объекта в данном регионе с состоянием базы для сравнения с целью определения возможности формирования кластера на основе данного объекта.

Под объектом в данной статье понимается сектор или отрасль экономики, кластерные возможности которых предполагается оценить, а под базой для сравнения - либо отрасль, либо экономика страны. Примеры пар « объект-база сравнения» приводятся в таблице 2.

Таблица 2. Примеры пар «объект исследования - база для сравнения», к которым может применяться данная методика

Возможные варианты пар «объект - база» не исчерпываются приведенным перечнем. В каждом конкретном случае сравнительную базу целесообразно выбирать в зависимости от целей исследования, масштаба объекта и масштаба предполагаемого кластера.

В своей книге «Международная конкуренция» М. Портер говорит, что «Мы определяли отрасль конкретного государства как успешно функционирующую в международных масштабах в том случае, если она обладала конкурентными преимуществами в сравнении с наиболее конкурентоспособными участниками мирового рынка.[2, с. 401].

Для целей предлагаемой методики объектом исследования здесь являлись бы отрасли отдельного государства, а базой для сравнения - наиболее конкурентоспособные участники мирового рынка.

Предлагаемая методика базируется на обработке экспертных оценок факторов, сформулированных на основе четырех показателей конкурентоспособности Портера. В предлагаемой методике изучается конкурентоспособность как показатель кластерных возможностей объекта. Каждый из этих показателей разбит на несколько уточненных подпунктов для более точной оценки.

Условия факторов производства, их качества и степени специализации:

1.Природные ресурсы

2.Человеческие ресурсы

3.Финансовые ресурсы

4.Физическая инфраструктура

5. Административная инфраструктура

6. Информационная инфраструктура

7. Научно-исследовательский потенциал

8. Доступность инновационных технологий

Условия конкуренции:

9. Инвестиционный климат и политика региональных властей

10. Свобода конкуренции

Условия спроса:

11. Наличие местных заказчиков

12. Наличие уникальных потребностей клиентов

13. Специализированный спрос на продукцию на глобальном (международном) рынке

Смежные (профильные) и обслуживающие (вспомогательные) отрасли:

14. Наличие квалифицированных поставщиков

15. Наличие эффективных обслуживающих (вспомогательных) отраслей.

Методика предполагает последовательность из пяти этапов:

1.Получение экспертных оценок перечисленных факторов путем анкетирования экспертов. Оцениваются показатели изучаемого объекта (например, необходимые факторы сектора отрасли в конкретном регионе) и показатели базы для сравнения (состояние отрасли в целом по региону, или другая пара «объект-база» из таблицы 2) по 12-тибалльной шкале.

2.Результаты отображаются графически для наглядности полученных результатов.

3.Вычисляется ранговый коэффициент корреляции Спирмена для исследуемого объекта и для базы сравнения. Этот коэффициент находится в промежутке от -1 до +1 и показывает, насколько фактически существующие факторы близки к желаемым. Чем ближе к +1 коэффициент, тем больше совпадают фактические и желаемые факторы и тем больше кластерные возможности изучаемого объекта.

Практический расчет коэффициента ранговой корреляции Спирмена включает следующие этапы [6]:

1) Сопоставить каждому из факторов их ранги - то есть оценку данного фактора. Для данной методики наивысшая оценка - 12, низшая - 1.

2) Определить разности рангов каждой пары сопоставляемых значений.

3) Возвести в квадрат каждую разность и суммировать полученные результаты.

4) Вычислить коэффициент корреляции рангов по формуле:

r_s = 1 ? 6? d² ? n (n² ?1) (1)

где ?d² - сумма квадратов разностей рангов, а n - число парных наблюдений.

При наличии одинаковых рангов рассчитать поправки:

T_a = ?(a³ ? a) ? 12 (2)

T_b = ?(b³ ? b) ? 12 (3)

где a - объем каждой группы одинаковых рангов в ранговом ряду A;

b - объем каждой группы одинаковых рангов в ранговом ряду B.

Откорректированная формула коэффициента ранговой корреляции примет вид:

r_s = 1 ? (6? d²+ T_a+ T_b) ? n (n² ?1) (4)

При использовании коэффициента ранговой корреляции условно оценивают тесноту связи между признаками, считая значения коэффициента равные 0,3 и менее, показателями слабой тесноты связи; значения более 0,4, но менее 0,7 - показателями умеренной тесноты связи, а значения 0,7 и более - показателями высокой тесноты связи [7]. Но для целей нашей методики важна не столько абсолютная величина коэффициента ранговой корреляции, сколько сравнение между собой пары коэффициентов - объекта и базы.

4.Сравнение коэффициентов ранговой корреляции объекта и базы позволяет сравнить степень близости желаемых и фактических параметров объекта и базы. Если коэффициент ранговой корреляции изучаемого объекта значительно (более чем в 2 раза) превышает коэффициент ранговой корреляции базы для сравнения, то кластерные возможности изучаемого объекта достаточны для формирования на его базе регионального кластера. А возможно, что указанный объект уже имеет скрытый (латентный) кластер, который необходимо только идентифицировать и формализовать. Отношение коэффициента ранговой корреляции объекта к соответствующему коэффициенту базы назовем Коэффициентом Кластерных Возможностей (ККВ) объекта.

Пример сравнения экспертных оценок сектора выращивания и добычи морепродуктов Севастопольского региона со всей рыбодобывающей отраслью региона.

В данном примере объектом изучения является сектор добычи морепродуктов, а базой для сравнения - рыбодобывающая отрасль региона.

Обобщенные данные экспертных оценок факторов конкурентоспособности сектора добычи и выращивания морепродуктов Севастопольского региона и рыбодобывающей отрасли в целом Севастопольского региона сведены в таблицу 3.

Таблица 3. Экспертные оценки факторов конкурентоспособности

Разницы между фактическими и необходимыми параметрами для объекта и базы изображены на рис. 3. Он показывает, что такие разницы для объекта намного ниже, чем разницы для базы для сравнения, что уже наглядно характеризует превышение конкурентоспособности сектора добычи и выращивания морепродуктов Севастопольского региона (как объекта) над конкурентоспособностью рыбодобывающей отраслью Севастопольского региона в целом (как базы для сравнения).

Рис. 3. Разницы между необходимыми факторами конкурентоспособности и фактическими

Рис. 4. Графическая модель конкурентоспособности сектора добычи и выращивания морепродуктов в Севастопольском регионе

На рис. 4 и рис. 5 представлены графические модели оценки конкурентоспособности объекта (сектора выращивания и добычи морепродуктов Севастопольского региона) и базы для сравнения (рыбодобывающей отрасли Севастопольского региона) соответственно. На рисунках наглядно видно, насколько близость желаемых и фактических параметров конкурентоспособности сектора добычи морепродуктов Севастопольского региона выше, чем близость этих же параметров в рыбодобывающей отрасли Севастопольского региона в целом.

Рис. 5. Графическая модель конкурентоспособности рыбодобывающей отрасли в Севастопольском регионе

Однако, несмотря на наглядность, графические методы определения конкурентоспособности не дают количественной оценки исследуемого параметра - кластерных возможностей сектора добычи и выращивания морепродуктов.

Получить количественную оценку (Коэффициент кластерных возможностей) исследуемого объекта (сектора выращивания и добычи морепродуктов) можно с помощью метода ранговой корреляции Спирмена. Результаты расчета приведены в таблице 4.

Таблица 4. Расчет коэффициентов степени близости необходимых и фактических факторов конкурентоспособности по методу ранговой корреляции Спирмена

Расчетные коэффициенты ранговой корреляции (то есть степень близости желаемых и фактических параметров) равны:

- для сектора добычи морепродуктов в Севастопольском регионе = 0,803.

- для всей рыбодобывающей отрасли Севастопольского региона = 0,338

Полученные результаты показывают, насколько конкурентоспособность сектора выращивания и добычи морепродуктов выше, чем конкурентоспособность рыбодобывающей отрасли Севастопольского региона.

Таким образом, Коэффициент кластерных возможностей (ККВ) сектора добычи морепродуктов Севастопольского региона по отношению ко всей рыбодобывающей отрасли Севастопольского региона составляет: 0,803/0,338 = 2,376 и показывает, что кластерные возможности сектора выращивания и добычи морепродуктов достаточно велики, что подтверждается фактически созданным кластером, который в настоящее время проходит этап формализации, то есть официальной регистрации.

Предложенную методику можно использовать не только на этапе оценки кластерных возможностей объекта исследования, но и для анализа динамики конкурентоспособности и эффективности уже существующего, действующего кластера с целью корректировки стратегии его развития.

Выводы

Достоинствами предложенной методики являются: оптимальные сроки исполнения, невысокая цена, возможность привлечения большого количества экспертов в разных областях экономики, возможность вести систематический сбор данных, наглядность, простота использования. Предлагаемая количественная оценка - Коэффициент кластерных возможностей - позволяет представить результаты обработки экспертных оценок необходимых факторов для создания кластера в цифровом виде.

Список использованных источников

1. Портер М.Э. Конкуренция.: Пер. с англ..: Уч. пос. - М.: Издательский дом «Вильямс», 2000. - 495 с.

2. Портер М. Международная конкуренция. - М.: Междунар. отношения, 1993. - 896 с.

3. Соколенко С.И. Производственные системы глобализации. - К.: Логос, 2002, - 645 с.

4. Ермишина А.В. Конкурентоспособность региона [Электронный ресурс].- Электрон. текстовые данные (78300 bytes). - Режим доступа: http://www.cfin.ru/management/strategy/competitiveness.shtml?printversion

5. Колошин А., Разгуляев К., Тимофеева Ю., Русинов В. Анализ зарубежного опыта повышения отраслевой, региональной и национальной конкурентоспособности на основе развития кластеров [Электронный ресурс].- Электрон. текстовые данные (240101 bytes). - Режим доступа: http://www.politanaliz.ru/articles_695.html

6. Расчет коэффициента ранговой корреляции Спирмена r_s [Электронный ресурс].- Электрон. текстовые данные (29050 bytes). - Режим доступа: http://qxov.narod.ru/spirmen.html

7. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена [Электронный ресурс].- Электрон. текстовые данные (29120 bytes). - Режим доступа: http://www.infamed.com/stat/s05.html

Размещено на Allbest.ru