Теоретико-методические основы идентификации потенциальных кластеров в региональной экономке
Рассматривается методический подход к идентификации потенциальных кластеров в региональной экономике. В этой методике используются элементы методических подходов к выявлению кластеров М. Портера в американской (в 1990 году) и канадской (в 1997 году) экономических системах, однако предложенная нами м...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Економічний вісник Донбасу |
|---|---|
| Дата: | 2014 |
| Автори: | , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Російська |
| Опубліковано: |
Інститут економіки промисловості НАН України
2014
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/87932 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Теоретико-методические основы идентификации потенциальных кластеров в региональной экономке / К.В. Павлов, С.Н. Растворцева, Н.А. Череповская // Економічний вісник Донбасу. — 2014. — № 3(37). — С. 33-42. — Бібліогр.: 11 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1859827834692829184 |
|---|---|
| author | Павлов, К.В. Растворцева, С.Н. Череповская, Н.А. |
| author_facet | Павлов, К.В. Растворцева, С.Н. Череповская, Н.А. |
| citation_txt | Теоретико-методические основы идентификации потенциальных кластеров в региональной экономке / К.В. Павлов, С.Н. Растворцева, Н.А. Череповская // Економічний вісник Донбасу. — 2014. — № 3(37). — С. 33-42. — Бібліогр.: 11 назв. — рос. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Економічний вісник Донбасу |
| description | Рассматривается методический подход к идентификации потенциальных кластеров в региональной экономике. В этой методике используются элементы методических подходов к выявлению кластеров М. Портера в американской (в 1990 году) и канадской (в 1997 году) экономических системах, однако предложенная нами методика по ряду компонентов существенно от них отличается и поэтому содержит элементы научной новизны. Представленная методика апробирована в экономике регионов Центрального Черноземья России. В частности, для Белгородской области выявлены 36 видов экономической деятельности, на базе которых возможно формирование кластеров. Определены пять потенциальных кластеров, в которых задействовано 26,7% от общей численности занятых в экономике области: агропромышленный, добывающей, металлургической промышленностей, по производству машин и оборудования и строительный кластеры. Использование предложенной методики позволит более эффективно проводить кластерную политику в регионах.
Розглядається методичний підхід до ідентифікації потенційних кластерів в регіональній економіці. У цій методиці використовуються елементи методичних підходів до виявлення кластерів М. Портера в американській (у 1990 році) і канадській (у 1997 році) економічних системах, проте запропонована нами методика по ряду компонентів істотно від них відрізняється і тому містить елементи наукової новизни. Представлена методика апробована в економіці регіонів Центрального Чорнозем’я Росії. Зокрема, для Білгородської області виявлено 36 видів економічної діяльності, на базі яких можливе формування кластерів. Визначено п'ять потенційних кластерів, в яких задіяно 26,7% від загальної чисельності зайнятих в економіці області: агропромисловий, добувної, металургійної промисловості, з виробництва машин і устаткування і будівельний кластери. Використання запропонованої методики дозволить ефективніше проводити кластерну політику в регіонах.
The paper proposes method for identifying potential clusters in the regional economy. The method is based on the approach to the identification of clusters by M. Porter in U.S. (in 1990) and Canada (in 1997) economies. The presented method has been tested in the economy of the Central Black Soil regions of Russia. In particular, in Belgorod region we identified 36 types of economic activity, which could be integrated in clusters. It was Identified five potential clusters, which involved 26.7% of the total regional employment: agriculture, mining, metallurgy, production of machinery and equipment and building clusters. Using the proposed method will be useful for effective cluster policy in regions.
|
| first_indexed | 2025-12-07T15:30:02Z |
| format | Article |
| fulltext |
К. В. Павлов, С.Н. Растворцева, Н. А. Череповская
33
Економічний вісник Донбасу № 3(37), 2014
УДК 332.122
К. В. Павлов,
доктор экономических наук,
г. Ижевск,
С. Н. Растворцева,
доктор экономических наук,
г. Белгород,
Н. Череповская,
аспирант,
г. Ижевск, Россия
ТЕОРЕТИКО-МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ
ПОТЕНЦИАЛЬНЫХ КЛАСТЕРОВ В РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМКЕ1
В настоящее время в развитых странах кла-
стерный подход рассматривается в качестве одного
из самых эффективных путей развития регионов и
национальной экономики в целом. Здесь кластер-
ная стратегия является одним из самых востребо-
ванных инструментов государственной политики
повышения конкурентоспособности. Вместе с тем,
в Российской Федерации кластерный подход пока
еще не используется должным образом. Поэтому
необходимо разработать принципы и методы по
внедрению данного подхода в развитии российской
экономики как в целом, так и в ее отдельных реги-
онах.1
Термин «кластер» стал особенно популярен
еще в конце 70-х годов XX века. Отцом кластерно-
го подхода принято считать Майкла Портера, про-
фессора Гарвардского Университета США. Он
считает, что наиболее конкурентоспособные отрас-
ли развиваются по принципу кластеров, а поддерж-
ка создания таких структур повышает конкуренто-
способность большей части компаний в кластерах
и национальной экономики в целом. Проанализи-
ровав конкурентные возможности более 100 отрас-
лей в 10 странах, М.Портер пришел к выводу, что
наиболее конкурентоспособные транснациональ-
ные компании обычно не разбросаны бессистемно
по разным странам, а имеют тенденцию концен-
трироваться в одной стране, а иногда даже в одном
регионе этой страны. Объясняется это тем обстоя-
тельством, что одна или несколько фирм, достигая
высокого уровня конкурентоспособности на миро-
вом рынке, распространяют свое положительное
влияние на ближайших поставщиков, потребите-
лей и конкурентов. Успехи же окружения, в свою
очередь, оказывают влияние на дальнейший рост
конкурентоспособности данных компаний. В ре-
зультате такого взаимовыгодного сотрудничества и
формируются кластеры – сообщества фирм, тесно
1 Исследование поддержано грантом РФФИ. Про-
ект № 12-06-31155.
связанных отраслей, взаимно способствующих ро-
сту конкурентоспособности друг друга.
Под кластером следует понимать группу гео-
графически соседствующих взаимосвязанных ком-
паний – поставщиков, производителей, посредни-
ков и связанных с ними организаций (образова-
тельные заведения, научно-исследовательские и
опытно-конструкторские учреждения, органы гос-
ударственного управления, инфраструктурные
компании), действующих в определенной сфере и
взаимодополняющих друг друга. Таким образом,
под кластером понимается сеть независимых про-
изводственных и сервисных фирм, включая их по-
ставщиков, создателей технологий и инжиниринго-
вых компаний, связующих рыночных институтов
(брокеры, дилеры, консультанты) и потребителей,
взаимодействующих друг с другом в рамках еди-
ной цепочки создания стоимости. Таким образом,
главной особенностью кластера является его инно-
вационная ориентированность. По смыслу кластер
близок термину «территориально-производствен-
ный комплекс», который предложил экономико-
географ Н.Н. Колосовский еще в условиях плано-
вой экономики СССР.
Обычно выделяют три вида кластеров: 1) ре-
гиональные (регионально-ограниченные объедине-
ния вокруг научного или промышленного центра);
2) вертикальные (объединения внутри одного про-
изводственного процесса, например, цепочка «по-
ставщик – производитель – сбытовик - клиент»);
3) горизонтальные (объединение различных отрас-
лей промышленности в один мегакластер, напри-
мер, «химический кластер» или на еще более высо-
ком уровне агрегации – «агропромышленный кла-
стер»). Таким образом главным признаком класте-
ров, несмотря на возможные различия между ними,
является объединение нескольких отдельных эле-
ментов в единое целое для реализации поставлен-
ных задач, достижения совместной цели, а также
решения общих проблем. Одним из главных отли-
чий и одновременно преимуществ кластеров над
Міжнародна та регіональна економіка
К. В. Павлов, С.Н. Растворцева, Н. А. Череповская
34
Економічний вісник Донбасу № 3(37), 2014
другими примерами интеграции можно считать
эффективное объединение в границах кластера
процессов сотрудничества и конкуренции, что дает
возможность выводить всех участников такого ро-
да объединения на качественно новый уровень раз-
вития. Кластер оперяется на интеграцию, при кото-
рой происходит перераспределение ресурсов меж-
ду предприятиями, которые взаимодействуют та-
ким образом, что бы их деятельность была взаимо-
выгодной. При этом имеется в виду не только про-
странственная, но и технологическая близость.
Иначе говоря, кластеры можно считать одной из
наиболее эффективных интегрированных интегра-
ционных структур.
Таким образом, кластеры направлены на до-
стижение следующих целей:
- повышение конкурентоспособности участни-
ков кластера за счет внедрения новых технологий;
- консолидированное лоббирование интересов
участников кластера в различных органах власти;
- обеспечение занятости в условиях реформи-
рования крупных предприятий;
- снижение затрат и повышение эффективно-
сти соответствующих наукоемких услуг за счет
использования синергетического эффекта и унифи-
кации подходов в логистике, инжиниринге, инфор-
мационных технологиях и т.д.
Кластерный подход успешно используется в
экономике США (достаточно привести в качестве
примера феномен Силиконовый долины), в Герма-
нии работают 3 из 7 лучших мировых кластеров
высоких технологий, расположенных на террито-
рии Мюнхена, Гамбурга и Дрездена. В Финляндии
исключительно развит кластер, связанный с произ-
водством продукции деревопереработки и экспорта
качественной бумаги, здесь также очень развит
кластер, в котором производятся оборудование для
мобильной связи и мобильные телефоны. В по-
следнее время в ряде стран СНГ также получает
интенсивное развитие использование кластерного
подхода. Так, в Украине в Хмельницкой области
разработана программа возрождения отечествен-
ных предприятий строительной, швейной, пищевой
отраслей на основе целесообразности создания
кластерных объединений. В Крыму есть условия
для объединения в кластеры предприятий отраслей
садоводства, растениеводства, изготовления и до-
бычи морепродуктов, морского судостроения и ту-
ристической индустрии. Очевидно, что большие
перспективы реализации кластерной политики
имеются и в российской экономике.
Идентификация потенциальных кластеров в
регионе является важным этапом проведения кла-
стерной политики. Основная проблема ее проведе-
ния, на наш взгляд, кроется в том, что ее цели мож-
но понимать двояко. Действительно, необходимо
различать кластеры, возникающие самостоятельно
(как эмпирический феномен), и кластеры, которые
образуются вследствие проводимой политики и
инициатив, направленных на их создание и даль-
нейшее развитие. Первый тип кластеров – актив-
ные кластеры – статистически отражаются как рост
концентрации и специализации в рамках конкрет-
ного сектора. Вторая группа кластеров является
выражением целенаправленной стратегии, резуль-
татом определенных политических приоритетов и
финансирования с целью стимулирования регио-
нального развития, инноваций и т.д. [2-3; 5-6],
На сегодняшний день крупные международ-
ные организации, такие как Всемирный банк и Ор-
ганизация экономического сотрудничества и разви-
тия, сосредоточили свое внимание на кластериза-
ции, в частности, на разработке инновационных
систем, в результате чего новые идеи могут рас-
пространяться посредством фирм в развивающихся
регионах путем экстенсивного расширения комму-
никаций, а также повышения уровня развития со-
циальной инфраструктуры. Наиболее известные
примеры включают Кремневую долину, Бостон-
ский маршрут 128, Исследовательский треугольник
Северной Каролины, графство Боулдер и итальян-
скую Эмилию-Романию [9].
Еще одним известным проектом является Ев-
ропейская кластерная обсерватория (European Clus-
ter Observatory), реализуемая Центром по стратегии
и конкуренции в Стокгольмской Школе Экономики
(Centre for Strategy and Competition at the Stockholm
School of Economics). Проект имеет две цели: отоб-
ражение кластера и подготовку кадров, направлен
на отслеживание региональной концентрации насе-
ления, занятого в определенных кластерах [8].
Принимая во внимание тот факт, что искус-
ственное создание регионального кластера является
долгим и ресурсоемким процессом, важным этапом
становится идентификация тех видов деятельности
в регионе, на базе которых формирование кластера
будет эффективным. Для этой цели мы предлагаем
адаптировать методику М.Портера . Предлагаемая
методика позволит выявить те виды экономической
деятельности, в которых регион имеет наибольшие
конкурентные преимущества.
Определим основные отличия предлагаемой
нами методики от известных аналогов (табл. 1).
Как мы уже отмечали, в основе разработанной
нами методики лежит метод идентификации и
оценки потенциальных кластеров М. Портера [10],
которая использовалась для выявления кластеров в
регионах США в 1990 году. В 1997 году данный
метод модифицировали для возможности исполь-
зования при идентификации кластеров в Канаде
[11].
К. В. Павлов, С.Н. Растворцева, Н. А. Череповская
35
Економічний вісник Донбасу № 3(37), 2014
Таблица 1
Сравнение авторской методики идентификации потенциальных
региональных кластеров с методикой М. Портера и канадской методикой
Характеристика Авторская методика Методика М. Портера Канадская методика
Географический
уровень
83 региона РФ 51 штат
140 городских районов и
агломераций
Год исследова-
ния
2011 1990 1997
Виды деятельно-
сти
222 подкласса (до трех знаков
по классификации ОКВЭД)
879 вида (до четырех знаков
по Стандартной классифи-
кации промышленности си-
стемы)
300 видов (до четырех
знаков по Североамери-
канской системе отрас-
левой классификации)
Определение
кластеров
Отрасли разделяются на ос-
нове коэффициента локализа-
ции (больше 1) на имеющие
тенденцию к географической
концентрации и располагаю-
щиеся повсеместно.
При проведении анализа по
конкретному региону выби-
раются только те виды дея-
тельности, коэффициент ло-
кализации которых в данном
регионе выше 1. На основе
попарного сопоставления ви-
дов деятельности по всем ре-
гионам из выборки удаляются
нелокализующиеся в одном
месте виды деятельности. Из
оставшихся видов деятельно-
сти формируются кластеры,
которые проверяются по кри-
терию «объема»: численность
занятых в кластере не должна
быть ниже 1000 человек. Воз-
можно отнесение одного вида
деятельности в 2 и более кла-
стера.
Отрасли разделяются на ос-
нове коэффициента локали-
зации на концентрирующие-
ся географически (208) и
располагающиеся повсе-
местно (82).
Географически концентри-
рующиеся отрасли делятся
на локализующиеся в одном
месте (167) и нелокализую-
щиеся в одном месте (51).
На основе попарного сопо-
ставления видов деятельно-
сти выделяются 19 типов
кластеров. Возможно отне-
сение одного вида деятель-
ности в 2 и более кластера.
Критерии кластера: заня-
тость свыше 1000 человек,
коэффициент локализации
кластера выше 1, коэффици-
ент локализации, как мини-
мум половины видов дея-
тельности, выше 1.
Отрасли разделяются на
торгующие (590), ло-
кальные (241) и природ-
но-ресурсные (48) на
основе концентрации по
показателю занятости
Предполагается, что все
торгующие отрасли
(590) кластеризуются
Выявлен 41 тип класте-
ров методом попарного
сопоставления торгую-
щих отраслей в регионах
Возможно отнесение
одного вида деятельно-
сти в 2 и более кластера.
Сильные кластеры ха-
рактеризуются коэффи-
циентом локализации
выше 1 (или 0,8 в неко-
торых случаях).
Определим алгоритм авторской методики
идентификации потенциальных кластеров в реги-
оне (рис. 1).
В качестве базового показателя для расчета
коэффициента локализации возьмем среднесписоч-
ную численность работников по полному кругу
организаций [1]. Год исследования – 2011. Виды
экономической деятельности представим по клас-
сификатору ОКВЭД [4] по всем 17 разделам. Уро-
вень агрегации видов экономической деятельности
– подклассы (до трех знаков по классификации
ОКВЭД) – всего 222 подкласса.
На первой этапе исследования проведем иден-
тификацию видов экономической деятельности,
которые имеют тенденцию к концентрации в опре-
деленном месте. Ввиду того, что нам необходимо
определить долю регионов, коэффициент локали-
зации в которых превышает 1, в общем числе реги-
онов, используем данные по 83 регионам РФ.
Рассчитаем коэффициенты локализации (по
численности работников) (1) по 222 видам эконо-
мической деятельности в 83 регионах России.
,
ig ig
g i
i g
Emp Emp
Emp EmpLQ Emp Emp
Emp Emp
= = (1)
где LQ – коэффициент локализации;
Emp ig – количество занятых в секторе экономи-
ки i в регионе g;
Emp g – общее количество занятых в регионе g;
Emp i – количество занятых в секторе экономики
i;
Emp – общее количество занятых в стране.
К. В. Павлов, С.Н. Растворцева, Н. А. Череповская
36
Економічний вісник Донбасу № 3(37), 2014
Рис. 1. Алгоритм идентификации потенциальных кластеров в регионе
Тенденция к концентрации имеет место в том
случае, когда доля регионов с коэффициентом ло-
кализации больше 1 не превышает 40% от общего
числа.
Из 222 проанализированных видов деятельно-
сти не имеют тенденцию к концентрации только
40. Важно отметить, что на базе данных видов эко-
номической деятельности создание кластеров в
регионах осуществляться не может. К их числу,
например, относится животноводство, производ-
ство молочных, прочих пищевых продуктов, лесо-
водство и предоставление услуг в области растени-
еводства, декоративного садоводства и животно-
водства. В промышленности не имеют тенденции к
концентрации такие виды экономической деятель-
ности, как производство изделий из бетона, гипса и
цемента, резка, обработка и отделка камня, произ-
водство прочей неметаллической продукции, кир-
пича, черепицы и изделий из обожженной глины.
Здесь мы должны обратить внимание на то, что ряд
регионов Центрального Черноземья в качестве
приоритетных направлений заявили создание и
развитие строительных кластеров. Ввиду того, что
многие виды производств материалов для строи-
тельства не имеют тенденцию к концентрации, в
региональных строительных кластерах эти произ-
водства могут выполнять только второстепенные
функции.
Не имеют тенденции к концентрации произ-
водство, передача и распределение пара и горячей
воды (тепловой энергии) и электроэнергии, сбор,
очистка и распределение воды. В сфере розничной
К. В. Павлов, С.Н. Растворцева, Н. А. Череповская
37
Економічний вісник Донбасу № 3(37), 2014
торговли – торговля моторным топливом, пищевы-
ми продуктами, фармацевтическими, медицински-
ми, косметическими и парфюмерными товарами.
Наибольшее число видов деятельности, не имею-
щих тенденции к географической концентрации,
наблюдается в сфере услуг. Полный перечень
представлен в приложении.
Таким образом, остальные 182 вида экономи-
ческой деятельности имеют тенденцию к географи-
ческой концентрации.[7] Второй этап идентифика-
ции потенциальных региональных кластеров под-
разумевает разделение 182 подклассов на две груп-
пы: совместно располагающиеся географически и
не располагающиеся географически совместно. Для
упрощения проведения второго этапа нами были
выделены те виды деятельности, которые имеют
место в регионах Центрального Черноземья. Из 182
видов экономической деятельности, имеющих тен-
денцию к географической концентрации, в регио-
нах Центрального Черноземья расположены 151.
При этом только 104 подклассы имеют коэффици-
ент локализации выше 1 в той или иной области
экономического района.
Рассмотрим наиболее значимые показатели
локализации по видам деятельности (рис. 2).
Рис. 2. Наиболее значимые виды деятельности регионов Центрального Черноземья по показателю
коэффициента локализации в 2011 году, коэф.
Условные обозначения:
a. Добыча и обогащение железных руд
b. Производство химических источников тока (акку-
муляторов, первичных элементов и батарей из них)
c. Производство искусственных и синтетических во-
локон
d. Производство растительных и животных масел и
жиров
e. Производство красок и лаков
f. Производство бытовых приборов, не включенных в
другие группировки
g. Разработка каменных карьеров
h. Производство чугуна, ферросплавов, стали, горяче-
катаного проката и холоднокатаного листового (плоского)
проката; чугунных и стальных труб; прочей продукции из
черных металлов, не включенной в другие группировки
i. Растениеводство
j. Производство отделочных работ
k. Производство продуктов мукомольно-крупяной
промышленности, крахмалов и крахмалопродуктов
l. Дубление и отделка кожи
m. Производство резиновых изделий
n. Производство готовых кормов для животных
o. Аренда строительных машин и оборудования с
оператором
p. Производство музыкальных инструментов
q. Производство машин и оборудования для сельско-
го и лесного хозяйства
r. Производство спортивных товаров
s. Производство строительных металлических кон-
струкций и изделий
t. Производство аппаратуры для приема, записи и
воспроизведения звука и изображения
u. Производство табачных изделий
v. Производство цемента, извести и гипса
w. Производство паровых котлов, кроме котлов цен-
трального отопления; производство ядерных реакторов
x. Производство трикотажных изделий
y. Производство электро- и радиоэлементов, электро-
вакуумных приборов, телевизионной и радиопередающей
аппаратуры, аппаратуры электросвязи
z. Производство изделий из бумаги и картона
0
5
10
15
20
25
30
35
40
a. b. c. d. e. f. g. h. i. j. k. l. m. n. o. p. q. r. s. t. u. v. w. x. y. z.
Белгородская Воронежская Курская Липецкая Тамбовская
К. В. Павлов, С.Н. Растворцева, Н. А. Череповская
38
Економічний вісник Донбасу № 3(37), 2014
На рисунке показано, что в совокупности по
регионам Центрального Черноземья наиболее зна-
чимым видом экономической деятельности являет-
ся добыча и обогащение железных руд. В Белго-
родской области коэффициент локализации в дан-
ном подклассе составлял 28,41, в Курской области
– 10,89. Высокие коэффициенты локализации так-
же имеют место в производстве химических источ-
ников тока (в Курской области – 12,87; в Липецкой
– 15,96), искусственных и синтетических волокон
(в Курской области – 24,48), растительных и жи-
вотных масел и жиров (в Белгородской области –
7,4; в Воронежской – 7,38; в Тамбовской – 3,11).
При проведении анализа в разрезе областей
Центрального Черноземья можно увидеть, что вы-
сокие коэффициенты локализации в Белгородской
области также имеют место в производстве паро-
вых котлов (7,03) и готовых кормов для животных
(6,83); в Воронежской области – в производстве
музыкальных инструментов (8,59), аппаратуры для
приема, записи и воспроизведении звука и изобра-
жения (7,76), станков (3,48); в Курской области – в
производстве искусственных и синтетических во-
локон (24,48), спортивных товаров (7,99), резино-
вых изделий (6,1); в Липецкой области – в произ-
водстве бытовых приборов (13,53), чугуна, ферро-
сплавов, стали, горячекатаного проката и холодно-
катаного листового (плоского) проката, чугунных и
стальных труб (11,4), табачных изделий (5,56); в
Тамбовской области – в производстве красок и ла-
ков (10,7), дублении и отделки кожи (5,71).
Рассмотрим более подробно виды деятельно-
сти, коэффициент локализации которых в Белго-
родской области превышает 1 (табл. 2).
Таблица 2
Виды экономической деятельности с высоким уровнем географической концентрации
для Белгородской области в регионах Центрального Черноземья в 2011 году
№
п/п
Вид деятельности
Регион
Б
ел
го
ро
дс
ка
я
В
ор
он
еж
ск
ая
К
ур
ск
ая
Л
ип
ец
ка
я
Т
ам
бо
вс
ка
я
1 2 3 4 5 6 7
1. Растениеводство 1,92 3,03 2,71 2,38 3,25
2. Растениеводство в сочетании с животноводством (смешанное сельское
хозяйство)
1,43 1,61 + 1,27 1,75
3. Рыбоводство 2,21 1,19 0,97 1,35 +
4. Добыча и обогащение железных руд 28,41 10,89
5. Добыча гравия, песка и глины 1,30 + + + +
6. Разработка каменных карьеров 1,46 5,52 + 7,28 +
7. Переработка и консервирование картофеля, фруктов и овощей 2,42 + + 1,92 1,94
8. Производство готовых кормов для животных 6,83 + 1,95 + +
9. Производство мяса и мясопродуктов 4,27 1,14 + + +
10. Производство продуктов мукомольно-крупяной промышленности, крахма-
лов и крахмалопродуктов
1,18 2,37 2,46 1,59 2,45
11. Производство растительных и животных масел и жиров 7,40 7,38 + + 3,11
12. Производство чемоданов, сумок и аналогичных изделий из кожи и других
материалов; производство шорно-седельных и других изделий из кожи
1,95 + + + +
13. Производство изделий из бумаги и картона 1,40 + 3,29 1,81 +
14. Производство красок и лаков 4,47 1,57 + 10,7
15. Производство пластмассовых изделий 1,05 + + 1,38 +
16. Производство прочей неметаллической минеральной продукции 2,91 + + + 2,07
17. Производство цемента, извести и гипса 4,80 + + 2,44 +
18. Обработка металлов и нанесение покрытий на металлы; обработка метал-
лических изделий с использованием основных технологических процессов
машиностроения
2,00 + 3,06 + +
19. Производство металлических резервуаров, радиаторов и котлов централь-
ного отопления
3,25 + 2,03
20. Производство паровых котлов, кроме котлов центрального отопления;
производство ядерных реакторов
7,03 + + +
21. Производство прочих готовых металлических изделий 1,16 + + + +
22. Производство строительных металлических конструкций и изделий 2,36 2,08 + 2,06 1,36
23. Производство чугуна, ферросплавов, стали, горячекатаного проката и хо-
лоднокатаного листового (плоского) проката; чугунных и стальных труб;
прочей продукции из черных металлов, не включенной в другие группи-
ровки
2,76 11,4
К. В. Павлов, С.Н. Растворцева, Н. А. Череповская
39
Економічний вісник Донбасу № 3(37), 2014
Закінчення табл. 2
1 2 3 4 5 6 7
24. Производство машин и оборудования для сельского и лесного хозяйства 1,96 2,90 + 1,69 1,92
25. Производство прочего оборудования общего назначения 1,46 + + + 1,22
26. Производство прочих машин и оборудования специального назначения 1,05 1,08 + + +
27. Производство прочего электрооборудования 3,67 + + + +
28. Обработка металлических отходов и лома 1,98 1,07 1,25 + +
29. Аренда строительных машин и оборудования с оператором 1,80 + 3,63 3,17 +
30. Производство отделочных работ 1,96 2,32 4,07 + 2,84
31. Строительство зданий и сооружений 1,21 + + 1,29 +
32. Оптовая торговля машинами и оборудованием 1,05 2,28 + + +
33. Оптовая торговля несельскохозяйственными промежуточными продукта-
ми, отходами и ломом
1,01 1,75 + + +
34. Аренда прочих машин и оборудования 2,37 + + 1,2 +
35. Деятельность в области права, бухгалтерского учета и аудита; консульти-
рование по вопросам коммерческой деятельности и управления предприя-
тием
1,13 + + + 1,09
36. Деятельность, связанная с производством, прокатом и показом фильмов 1,4 + 1,91 1,16 +
Таким образом, мы видим, что в Белгородской
области на сегодняшний день осуществляются 36
видов экономической деятельности, на базе кото-
рых возможно формирование кластеров. Опреде-
лим, насколько часто эти виды деятельности лока-
лизуются вместе, и могут ли они быть логически
связанными друг с другом. Построим для этого
матрицу парного сравнения коэффициентов лока-
лизации 36х36 (см. табл. 3). Нам необходимо опре-
делить, как часто пара отраслей с коэффициентом
локализации (по показателю занятости) больше 0,8
находится в одном и том же регионе. Важно отме-
тить, что на данном этапе исследования в качестве
критического значения коэффициента локализации
принимается не 1, а 0,8 [10-11]. Если анализ пока-
зывает, что по какой-то промышленной группе про-
изводство было совмещено, по крайней мере, 50%
раз, то его можно отнести к числу производств,
совместно располагающихся географически.
Анализ 36 видов экономической деятельности,
отобранных нами по Белгородской области, пока-
зал, что только два вида экономической деятельно-
сти не совмещаются в регионе: производство чемо-
данов, сумок и аналогичных изделий из кожи и
других материалов, производство шорно-седель-
ных и других изделий из кожи, оптовая торговля
машинами и оборудованием. Следовательно, дан-
ные виды деятельности можно исключить из даль-
нейшего анализа.
На этом этапе мы можем разделить все виды
экономической деятельности на группы, которые и
будут представлять собой потенциальные класте-
ры. При этом, возможно, что какой-то вид деятель-
ности будет принадлежать к более, чем одному
кластеру.
По результатам анализа совместимости видов
экономической деятельности и, исходя из логиче-
ских соображений, нами были выделены пять дей-
ствующих кластеров в Белгородской области: аг-
ропромышленный, добывающей промышленности,
металлургической промышленности, производства
машин и оборудования и строительный кластеры.
Последним, третьим, этапом является проверка
кластера по критерию «объема»: численность заня-
тых в кластере не должна быть меньше 1000 чело-
век. Рассмотрим численность занятых по выявлен-
ным кластерам Белгородской области (табл. 4).
Мы видим, что по всем пяти кластерам Белго-
родской области выполняется критерий «объема»:
численность работников превышает 1000 человек.
Наиболее крупным является строительный кластер.
В него входят девять основных видов деятельности
и занято от 38076 человек (в 2010 г.) до 43262 че-
ловек (в 2011 г.). В 2011 году в строительном кла-
стере было занято 8,56 % от общей численности
работников Белгородской области. Важно отме-
тить, что строительный кластер сильно зависит от
эффективности деятельности других производств
региона. Так, в 2010 году, когда в Белгородской
области наиболее ощутимо проявились послед-
ствия мирового финансового кризиса, произошло
сокращение численности занятых в кластере на
7,7% по сравнению с 2009 годом.
Второй по численности занятых – агропро-
мышленный кластер, включающий восемь видов
экономической деятельности. В 2011 году его доля
в общей численности работников области состав-
ляла 7,22%. Следующий по объему кластер – кла-
стер металлургической промышленности. В него
входят семь основных видов экономической дея-
тельности, занято 4,45% работников Белгородской
области.
В кластер добывающей промышленности ре-
гиона входят всего три вида экономической дея-
тельности: добыча и обогащение железных руд
(93,3 % от общей численности занятых в кластере),
добыча гравия, песка и глины и разработка камен-
ных карьеров. Хотим отметить, что этот кластер
является единственным, численность работников в
котором не имела тенденции к снижению в 2010
году.
К
. В
. П
ав
ло
в,
С
.Н
. Р
ас
тв
ор
це
ва
, Н
. А
. Ч
ер
еп
ов
ск
ая
4
0
Е
ко
но
м
іч
ни
й
ві
сн
ик
Д
он
ба
су
№
3
(3
7)
, 2
01
4
Т
аб
ли
ца
3
М
ат
ри
ц
а
п
ар
н
ог
о
ср
ав
н
ен
и
я
к
оэ
ф
ф
и
ц
и
ен
то
в
ло
к
ал
и
за
ц
и
и
п
о
ви
да
м
э
к
он
ом
и
ч
ес
к
ой
д
ея
те
л
ьн
ос
ти
, и
м
ею
щ
и
х
вы
со
к
и
й
ур
ов
ен
ь
ге
ог
ра
ф
и
ч
ес
к
ой
к
он
ц
ен
тр
ац
и
и
и
л
ок
ал
и
зу
ю
щ
и
хс
я
в
од
н
ом
м
ес
те
, д
л
я
Б
ел
го
ро
дс
к
ой
о
бл
ас
ти
в
2
01
1
го
ду
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
У
сл
ов
ны
е
об
оз
на
че
ни
я:
1.
Р
ас
те
ни
ев
од
ст
во
;
2.
Р
ас
те
ни
ев
од
ст
во
в
с
оч
ет
а-
ни
и
с
ж
ив
от
но
во
дс
тв
ом
(с
м
еш
ан
но
е
се
ль
ск
ое
хо
зя
йс
тв
о)
;
3.
Р
ы
бо
во
дс
тв
о;
4
.
Д
об
ы
ча
и
о
бо
га
щ
е-
ни
е
ж
ел
ез
н
ы
х
ру
д;
5.
Д
об
ы
ча
гр
ав
ия
,
пе
ск
а
и
гл
ин
ы
;
6.
Р
аз
ра
бо
тк
а
ка
м
ен
н
ы
х
ка
рь
ер
ов
;
7.
П
ер
е-
ра
бо
тк
а
и
ко
нс
ер
ви
ро
ва
ни
е
ка
рт
оф
ел
я,
ф
ру
кт
ов
и
ов
ощ
ей
;
8.
П
ро
из
во
дс
тв
о
го
то
вы
х
ко
рм
ов
дл
я
ж
ив
от
ны
х;
9
. П
ро
из
во
дс
тв
о
м
яс
а
и
м
яс
оп
ро
ду
кт
ов
;
10
.
П
ро
из
во
дс
тв
о
пр
од
ук
то
в
м
ук
ом
ол
ьн
о-
кр
уп
ян
ой
п
ро
м
ы
ш
ле
нн
ос
ти
,
кр
ах
м
ал
ов
и
к
ра
хм
а-
ло
пр
од
ук
то
в;
11
.
П
ро
из
во
дс
тв
о
ра
ст
ит
ел
ьн
ы
х
и
ж
ив
от
ны
х
м
ас
ел
и
ж
ир
ов
;
12
.
П
ро
из
во
дс
тв
о
че
м
о-
да
но
в,
с
ум
ок
и
а
на
ло
ги
чн
ы
х
из
де
ли
й
и
з
ко
ж
и
и
др
уг
их
м
ат
ер
иа
ло
в;
пр
ои
зв
од
ст
во
ш
ор
но
-
се
де
ль
ны
х
и
др
уг
их
и
зд
ел
ий
и
з
ко
ж
и;
1
3.
П
ро
из
-
во
дс
тв
о
из
де
ли
й
из
б
ум
аг
и
и
ка
рт
он
а;
1
4.
П
ро
из
-
во
дс
тв
о
кр
ас
ок
и
л
ак
ов
;
15
.
П
ро
из
во
дс
тв
о
пл
ас
т-
м
ас
со
вы
х
из
де
ли
й;
16
.
П
ро
из
во
дс
тв
о
пр
оч
ей
не
м
ет
ал
ли
че
ск
ой
м
ин
ер
ал
ьн
ой
пр
од
ук
ц
ии
;
17
.
П
ро
из
во
дс
тв
о
це
м
ен
та
,
из
ве
ст
и
и
ги
пс
а;
1
8.
О
бр
а-
бо
тк
а
м
ет
ал
ло
в
и
на
не
се
ни
е
по
кр
ы
ти
й
на
м
ет
ал
лы
;
об
ра
бо
тк
а
м
ет
ал
ли
че
ск
и
х
из
де
ли
й
с
ис
п
ол
ьз
ов
ан
и-
ем
о
сн
ов
ны
х
те
хн
ол
ог
ич
ес
ки
х
пр
оц
ес
со
в
м
аш
ин
о-
ст
ро
ен
ия
;
19
.
П
ро
из
во
дс
тв
о
м
ет
ал
ли
че
ск
и
х
ре
зе
р-
ву
ар
ов
,
ра
ди
ат
ор
ов
и
к
от
ло
в
це
нт
ра
ль
но
го
о
то
пл
е-
ни
я;
20
.
П
ро
из
во
дс
тв
о
па
ро
вы
х
ко
тл
ов
,
кр
ом
е
ко
тл
ов
це
нт
ра
ль
но
го
от
оп
ле
ни
я;
пр
ои
зв
од
ст
во
яд
ер
ны
х
ре
ак
то
ро
в;
21
.
П
ро
из
во
дс
тв
о
пр
оч
их
го
то
вы
х
м
ет
ал
ли
че
ск
их
и
зд
ел
ий
;
22
. П
ро
из
во
дс
тв
о
ст
ро
ит
ел
ьн
ы
х
м
ет
ал
ли
че
ск
их
ко
нс
тр
ук
ци
й
и
из
де
ли
й;
2
3.
П
ро
из
во
дс
тв
о
чу
гу
на
,
ф
ер
ро
сп
ла
во
в,
ст
ал
и,
г
ор
яч
ек
ат
ан
ог
о
пр
ок
ат
а
и
хо
ло
дн
ок
ат
ан
ог
о
ли
ст
ов
ог
о
(п
ло
ск
ог
о)
п
ро
ка
та
;
чу
гу
нн
ы
х
и
ст
ал
ь-
ны
х
тр
уб
;
пр
оч
ей
п
ро
ду
кц
ии
и
з
че
рн
ы
х
м
ет
ал
ло
в,
не
в
кл
ю
че
нн
ой
в
д
ру
ги
е
гр
уп
пи
ро
вк
и;
2
4.
П
ро
из
-
во
дс
тв
о
м
аш
ин
и
о
бо
ру
до
ва
ни
я
дл
я
се
ль
ск
ог
о
и
ле
сн
ог
о
хо
зя
йс
тв
а;
25
.
П
ро
из
во
дс
тв
о
пр
оч
ег
о
об
ор
уд
ов
ан
ия
о
бщ
ег
о
на
зн
ач
ен
ия
;
26
.
П
ро
из
во
д-
ст
во
п
ро
чи
х
м
аш
ин
и
о
бо
ру
до
ва
ни
я
сп
ец
иа
ль
но
го
на
зн
ач
ен
ия
;
27
.
П
ро
из
во
дс
тв
о
пр
оч
ег
о
эл
ек
тр
о-
об
ор
уд
ов
ан
ия
;
28
.
О
бр
аб
от
ка
м
ет
ал
ли
че
ск
их
от
хо
до
в
и
ло
м
а;
2
9.
А
ре
нд
а
ст
ро
ит
ел
ьн
ы
х
м
аш
ин
и
об
ор
уд
ов
ан
ия
с
оп
ер
ат
ор
ом
;
30
.
П
ро
из
во
дс
тв
о
от
де
ло
чн
ы
х
ра
бо
т;
31
.
С
тр
ои
те
ль
ст
во
зд
ан
ий
и
со
ор
уж
ен
ий
;
32
.
О
пт
ов
ая
то
рг
ов
ля
м
аш
и
на
м
и
и
об
ор
уд
ов
ан
ие
м
;
33
.
О
пт
ов
ая
т
ор
го
вл
я
не
се
ль
ск
о-
хо
зя
йс
тв
ен
ны
м
и
пр
ом
еж
ут
оч
ны
м
и
пр
од
ук
та
м
и,
от
хо
да
м
и
и
ло
м
ом
;
34
.
А
ре
н
да
п
ро
чи
х
м
аш
ин
и
об
ор
уд
ов
ан
ия
;
35
.
Д
ея
те
ль
но
ст
ь
в
об
ла
ст
и
п
ра
ва
,
бу
хг
ал
те
рс
ко
го
у
че
та
и
а
уд
ит
а;
к
он
су
ль
ти
ро
ва
ни
е
по
в
оп
ро
са
м
к
ом
м
ер
че
ск
ой
д
ея
те
ль
но
ст
и
и
уп
ра
в-
ле
ни
я
пр
ед
пр
ия
ти
ем
;
36
.
Д
ея
те
ль
но
ст
ь,
с
вя
за
нн
ая
с
пр
ои
зв
од
ст
во
м
, п
ро
ка
то
м
и
п
ок
аз
ом
ф
ил
ьм
ов
чи
сл
о
ре
ги
он
ов
, в
к
от
ор
ы
х
ко
эф
ф
иц
ие
нт
л
ок
ал
из
ац
ии
п
ре
вы
ш
ае
т
0,
8
36
35
32
14
43
26
33
39
44
33
21
21
39
21
39
32
32
37
31
17
28
36
17
30
36
32
29
39
27
34
47
21
40
29
36
36
1.
число регионов, в которых коэффициент локализации превышает 0,8
36
20
15
5
19
15
19
22
24
27
18
10
19
12
22
17
16
16
15
7
9
18
7
20
14
15
13
19
11
17
22
13
18
10
13
19
2.
35
15
4
18
13
21
21
26
20
11
10
19
14
21
18
18
20
15
8
16
15
11
17
21
16
16
17
13
14
22
12
16
11
12
16
3.
32
12
19
12
14
19
18
13
10
9
16
10
15
12
12
14
11
7
11
13
9
12
15
12
7
10
10
9
23
8
19
11
13
17
4.
14
10
7
4
4
7
6
3
2
4
2
3
4
8
6
6
5
6
9
6
7
8
8
3
10
7
10
9
5
8
6
9
9
5.
43
14
18
21
25
16
10
10
20
11
18
17
18
22
19
13
16
22
11
16
19
15
14
22
15
20
26
13
24
15
18
19
6.
26
13
10
16
12
9
8
15
10
15
12
14
13
12
7
12
17
9
12
14
13
10
15
12
14
17
11
17
8
11
13
7.
33
23
24
21
12
9
20
14
23
18
15
17
13
8
16
17
11
16
18
16
16
16
13
13
23
14
17
13
13
13
8.
39
32
23
15
15
16
14
26
20
15
22
18
10
17
21
9
23
19
21
16
24
13
17
25
10
20
14
15
16
9.
44
27
14
17
30
17
30
22
23
23
20
12
20
24
12
15
22
22
20
27
15
22
27
15
23
17
15
19
10
.
33
14
11
19
11
20
17
17
17
14
9
12
17
10
19
17
17
15
19
13
17
21
14
16
12
14
16
11
.
21
5
12
7
14
10
10
10
10
5
6
11
4
12
10
9
6
12
6
10
16
8
13
6
11
14
12
.
21
15
11
19
11
5
12
14
9
9
14
5
13
13
12
15
14
9
13
13
10
10
6
10
7
13
.
39
16
28
21
18
23
18
11
19
22
9
21
17
18
18
19
16
15
24
15
21
16
16
13
14
.
21
19
15
10
14
13
9
12
16
7
14
14
10
12
12
10
12
14
13
14
9
10
10
15
.
39
24
15
24
22
13
19
22
10
21
21
20
21
21
15
17
25
18
21
15
15
13
16
.
32
18
23
20
12
16
21
10
15
18
18
17
16
13
14
17
14
19
18
12
13
17
.
32
17
14
10
14
19
9
13
17
16
13
19
12
15
20
12
19
13
12
17
18
.
37
19
11
19
21
11
15
24
19
18
21
18
21
20
14
19
15
16
15
19
.
31
12
16
21
8
14
18
17
15
18
11
18
21
13
16
12
17
15
20
.
17
9
10
7
10
14
7
10
11
7
11
10
9
11
8
11
7
21
.
28
16
15
10
22
19
12
15
14
10
18
13
19
13
14
12
22
.
36
10
17
21
22
18
25
17
20
22
16
22
15
18
18
23
.
17
7
16
13
8
11
11
7
12
9
14
9
11
10
24
.
30
16
13
13
17
13
17
18
10
18
9
14
15
25
.
36
20
18
20
17
16
21
15
22
15
20
16
26
.
32
13
24
14
16
20
13
16
14
13
13
27
.
29
17
11
16
10
10
12
12
12
8
28
.
39
18
27
23
13
20
14
17
17
29
.
27
16
16
10
19
11
17
14
30
.
34
20
10
18
12
17
15
31
.
47
17
31
19
24
26
32
.
21
17
9
12
11
33
.
40
18
25
23
34
.
29
15
11
35
.
36
19
36
.
36
40
Економічний вісник Донбасу № 3(37), 2014
К. В. Павлов, С.Н. Растворцева, Н. А. Череповская
К. В. Павлов, С.Н. Растворцева, Н. А. Череповская
41
Економічний вісник Донбасу № 3(37), 2014
Таблица 4
Численность занятых в кластерах Белгородской области в 2009-2011 годах
Кластер Вид экономической деятельности
Численность, чел.
2009 г. 2010 г. 2011 г.
Агропромышлен-
ный
Растениеводство 18 785 16 340 16203
Растениеводство в сочетании с животноводством (смешанное сельское
хозяйство)
1 484 1 415 1233
Рыбоводство 397 241 391
Переработка и консервирование картофеля, фруктов и овощей 645 774 895
Производство готовых кормов для животных 2 322 2 640 2508
Производство мяса и мясопродуктов 9 138 9 601 11145
Производство продуктов мукомольно-крупяной промышленности,
крахмалов и крахмалопродуктов
930 897 802
Производство растительных и животных масел и жиров 3 645 3 373 3278
Всего в кластере 37346 35281 36455
Добывающей
промышленности
Добыча и обогащение железных руд 17 551 18 627 19645
Добыча гравия, песка и глины 625 652 690
Разработка каменных карьеров 750 789 727
Всего в кластере 18926 20068 21062
Металлургической
промышленности
Обработка металлов и нанесение покрытий на металлы; обработка
металлических изделий с использованием основных технологических
процессов машиностроения
2 651 1 908 1959
Производство металлических резервуаров, радиаторов и котлов цен-
трального отопления
513 280 1098
Производство паровых котлов, кроме котлов центрального отопления;
производство ядерных реакторов
2 284 1 723 3240
Производство прочих готовых металлических изделий 1 103 962 1089
Производство строительных металлических конструкций и изделий 4 002 3 068 4152
Производство чугуна, ферросплавов, стали, горячекатаного проката и
холоднокатаного листового (плоского) проката; чугунных и стальных
труб; прочей продукции из черных металлов, не включенной в другие
группировки
10 635 10 835 9979
Обработка металлических отходов и лома 941 907 988
Всего в кластере 22129 19683 22505
По производству
машин и оборудо-
вания
Производство машин и оборудования для сельского и лесного хозяй-
ства
1 205 944 1144
Производство прочего оборудования общего назначения 1 187 1 192 4245
Производство прочих машин и оборудования специального назначе-
ния
– – 2811
Производство прочего электрооборудования 3 138 3 363 3363
Всего в кластере 5530 5499 11563
Строительный
Добыча гравия, песка и глины 625 652 690
Производство изделий из бумаги и картона 640 622 900
Производство красок и лаков 1 208 1 131 1110
Производство цемента, извести и гипса 2 341 2 373 2596
Производство строительных металлических конструкций и изделий 4 002 3 068 4152
Аренда строительных машин и оборудования с оператором 383 488 509
Производство отделочных работ 680 892 1038
Строительство зданий и сооружений 29 885 27 364 30510
Производство прочей неметаллической минеральной продукции 1 486 1 486 1757
Всего в кластере 41250 38076 43262
Относительно небольшим является кластер по
производству машин и оборудования – 2,29 % от
общей численности занятых в регионе.
Таким образом, мы можем сделать вывод, что
в кластерах Белгородской области задействовано,
как минимум, 26,7 % от общей численности заня-
тых в регионе. Хотим отметить, что в состав выде-
ленных кластеров могут входить и другие, вспомо-
гательные, виды экономической деятельности, та-
кие, как логистические структуры, деятельность в
области права, бухгалтерского учета и аудита,
услуги образовательных и научных учреждений. В
таком случае, объем кластеров значительно увели-
чится.
Мы считаем, что предложенная методика
идентификации потенциальных кластеров в регио-
нальной экономике позволит более эффективно
проводить кластерную политику, направленную на
повышение конкурентоспособности региона в це-
лом.
Литература
1. База данных Федеральной службы государ-
ственной статистики Единой межведомственной
статистической системы. URL: http://www. fedstat.
ru/ indicators/start.do.
2. Котлярова С.Н. Практика формирования
кластеров в регионах России / С.Н. Котлярова //
Региональная экономика: теория и практика. –
2012. – № 24 (255). – С. 29-39.
3. О Стратегии инновационного развития РФ
на период до 2020 года. Распоряжение Правитель-
К. В. Павлов, С.Н. Растворцева, Н. А. Череповская
42
Економічний вісник Донбасу № 3(37), 2014
ства Российской Федерации от 8 декабря 2011 г.
№ 2227-р.
4. Общероссийский классификатор видов эко-
номической деятельности ОК 029-2001 (ОКВЭД)
(КДЕС Ред. 1). Введен в действие постановлением
Госстандарта РФ от 6 ноября 2001 г. N 454-ст (с
изменениями N 2/2011, 3/2011) // Информационно-
справочная система «Гарант».
5. Печаткин В.В. Формирование кластерного
опорного каркаса регионов как направление повы-
шения конкурентоспособности России / В.В. Печа-
ткин // Региональная экономика: теория и практика.
– 2010. – № 34 (169). – С. 24-30.
6. Поклонова Е.В. Новые инструменты форми-
рования регионального кластера / Е.В. Поклонова,
И.П. Загора // Региональная экономика: теория и
практика. – 2012. – № 5 (236). – С 9-16.
7. Растворцева С.Н. К вопросу о методическом
обеспечении идентификации региональных класте-
ров / С.Н. Растворцева, Н.А. Череповская // Вест-
ник Белгородского университета кооперации, эко-
номики и права. – 2013. – № 2. – С. 147-154.
8. Crawley A. An appraisal of the European Clus-
ter Observatory / A. Crawley, D. Pickernell // Europe-
an Urban and Regional Studies. – 2012. – Vol. 19(2). –
Р. 207 –211.
9. Florida R. Toward the learning region / R. Flor-
ida // Futures. – 1995. – Vol. 27(5). – Р. 527–536.
10. Porter M. The economic performance of re-
gions / M. Porter // Regional Studies. – 2003. –
Vol. 37. – Р. 549–578.
11. Spencer G.M. Do Clusters Make a Differ-
ence? Defining and Assessing their Economic Perfor-
mance / G.M. Spencer, T. Vinodrai, M.S. Gertler, D.A.
Wolfe // Regional Studies. – 2010. – Vol. 44:6. –
Р. 697-715.
Павлов К. В., Растворцева С. М., Череповсь-
ка Н. А. Теоретико-методичні основи ідентифікації
потенційних кластерів в регіональній економці
Розглядається методичний підхід до ідентифікації
потенційних кластерів в регіональній економіці. У цій
методиці використовуються елементи методичних під-
ходів до виявлення кластерів М. Портера в американсь-
кій (у 1990 році) і канадській (у 1997 році) економічних
системах, проте запропонована нами методика по ряду
компонентів істотно від них відрізняється і тому містить
елементи наукової новизни. Представлена методика ап-
робована в економіці регіонів Центрального Чорнозем’я
Росії. Зокрема, для Білгородської області виявлено 36
видів економічної діяльності, на базі яких можливе фор-
мування кластерів. Визначено п'ять потенційних класте-
рів, в яких задіяно 26,7% від загальної чисельності за-
йнятих в економіці області: агропромисловий, добувної,
металургійної промисловості, з виробництва машин і
устаткування і будівельний кластери. Використання за-
пропонованої методики дозволить ефективніше прово-
дити кластерну політику в регіонах.
Ключові слова: ідентифікація потенційних регіона-
льних кластерів, регіональна економіка, географічна
концентрація.
Павлов К. В., Растворцева С. Н., Череповс-
кая Н. А. Теоретико-методические основы идентифи-
кации потенциальных кластеров в региональной
экономке
Рассматривается методический подход к идентифи-
кации потенциальных кластеров в региональной эконо-
мике. В этой методике используются элементы методи-
ческих подходов к выявлению кластеров М. Портера в
американской (в 1990 году) и канадской (в 1997 году)
экономических системах, однако предложенная нами
методика по ряду компонентов существенно от них от-
личается и поэтому содержит элементы научной новиз-
ны. Представленная методика апробирована в экономике
регионов Центрального Черноземья России. В частности,
для Белгородской области выявлены 36 видов экономи-
ческой деятельности, на базе которых возможно форми-
рование кластеров. Определены пять потенциальных
кластеров, в которых задействовано 26,7% от общей
численности занятых в экономике области: агропро-
мышленный, добывающей, металлургической промыш-
ленностей, по производству машин и оборудования и
строительный кластеры. Использование предложенной
методики позволит более эффективно проводить кла-
стерную политику в регионах.
Ключевые слова: идентификация потенциальных
региональных кластеров, региональная экономика, гео-
графическая концентрация.
Pavlov K. V., Rastvortseva S. N., Cherepov-
skaya N. A. Teoretical-methodological basis for identifi-
cation potential clusters in regional economics
The paper proposes method for identifying potential
clusters in the regional economy. The method is based on the
approach to the identification of clusters by M. Porter in U.S.
(in 1990) and Canada (in 1997) economies. The presented
method has been tested in the economy of the Central Black
Soil regions of Russia. In particular, in Belgorod region we
identified 36 types of economic activity, which could be
integrated in clusters. It was Identified five potential clusters,
which involved 26.7% of the total regional employment:
agriculture, mining, metallurgy, production of machinery and
equipment and building clusters. Using the proposed method
will be useful for effective cluster policy in regions.
Keywords: identification of potential regional clusters,
regional economics, geographic concentration.
Стаття надійшла до редакції 28.04.2014
Прийнято до друку 10.09.2014
|
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-87932 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1817-3772 |
| language | Russian |
| last_indexed | 2025-12-07T15:30:02Z |
| publishDate | 2014 |
| publisher | Інститут економіки промисловості НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Павлов, К.В. Растворцева, С.Н. Череповская, Н.А. 2015-10-30T17:51:55Z 2015-10-30T17:51:55Z 2014 Теоретико-методические основы идентификации потенциальных кластеров в региональной экономке / К.В. Павлов, С.Н. Растворцева, Н.А. Череповская // Економічний вісник Донбасу. — 2014. — № 3(37). — С. 33-42. — Бібліогр.: 11 назв. — рос. 1817-3772 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/87932 332.122 Рассматривается методический подход к идентификации потенциальных кластеров в региональной экономике. В этой методике используются элементы методических подходов к выявлению кластеров М. Портера в американской (в 1990 году) и канадской (в 1997 году) экономических системах, однако предложенная нами методика по ряду компонентов существенно от них отличается и поэтому содержит элементы научной новизны. Представленная методика апробирована в экономике регионов Центрального Черноземья России. В частности, для Белгородской области выявлены 36 видов экономической деятельности, на базе которых возможно формирование кластеров. Определены пять потенциальных кластеров, в которых задействовано 26,7% от общей численности занятых в экономике области: агропромышленный, добывающей, металлургической промышленностей, по производству машин и оборудования и строительный кластеры. Использование предложенной методики позволит более эффективно проводить кластерную политику в регионах. Розглядається методичний підхід до ідентифікації потенційних кластерів в регіональній економіці. У цій методиці використовуються елементи методичних підходів до виявлення кластерів М. Портера в американській (у 1990 році) і канадській (у 1997 році) економічних системах, проте запропонована нами методика по ряду компонентів істотно від них відрізняється і тому містить елементи наукової новизни. Представлена методика апробована в економіці регіонів Центрального Чорнозем’я Росії. Зокрема, для Білгородської області виявлено 36 видів економічної діяльності, на базі яких можливе формування кластерів. Визначено п'ять потенційних кластерів, в яких задіяно 26,7% від загальної чисельності зайнятих в економіці області: агропромисловий, добувної, металургійної промисловості, з виробництва машин і устаткування і будівельний кластери. Використання запропонованої методики дозволить ефективніше проводити кластерну політику в регіонах. The paper proposes method for identifying potential clusters in the regional economy. The method is based on the approach to the identification of clusters by M. Porter in U.S. (in 1990) and Canada (in 1997) economies. The presented method has been tested in the economy of the Central Black Soil regions of Russia. In particular, in Belgorod region we identified 36 types of economic activity, which could be integrated in clusters. It was Identified five potential clusters, which involved 26.7% of the total regional employment: agriculture, mining, metallurgy, production of machinery and equipment and building clusters. Using the proposed method will be useful for effective cluster policy in regions. Исследование поддержано грантом РФФИ. Проект № 12-06-31155. ru Інститут економіки промисловості НАН України Економічний вісник Донбасу Міжнародна і регіональна економіка Теоретико-методические основы идентификации потенциальных кластеров в региональной экономке Теоретико-методичні основи ідентифікації потенційних кластерів в регіональній економці Teoretical-methodological basis for identification potential clusters in regional economics Article published earlier |
| spellingShingle | Теоретико-методические основы идентификации потенциальных кластеров в региональной экономке Павлов, К.В. Растворцева, С.Н. Череповская, Н.А. Міжнародна і регіональна економіка |
| title | Теоретико-методические основы идентификации потенциальных кластеров в региональной экономке |
| title_alt | Теоретико-методичні основи ідентифікації потенційних кластерів в регіональній економці Teoretical-methodological basis for identification potential clusters in regional economics |
| title_full | Теоретико-методические основы идентификации потенциальных кластеров в региональной экономке |
| title_fullStr | Теоретико-методические основы идентификации потенциальных кластеров в региональной экономке |
| title_full_unstemmed | Теоретико-методические основы идентификации потенциальных кластеров в региональной экономке |
| title_short | Теоретико-методические основы идентификации потенциальных кластеров в региональной экономке |
| title_sort | теоретико-методические основы идентификации потенциальных кластеров в региональной экономке |
| topic | Міжнародна і регіональна економіка |
| topic_facet | Міжнародна і регіональна економіка |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/87932 |
| work_keys_str_mv | AT pavlovkv teoretikometodičeskieosnovyidentifikaciipotencialʹnyhklasterovvregionalʹnoiékonomke AT rastvorcevasn teoretikometodičeskieosnovyidentifikaciipotencialʹnyhklasterovvregionalʹnoiékonomke AT čerepovskaâna teoretikometodičeskieosnovyidentifikaciipotencialʹnyhklasterovvregionalʹnoiékonomke AT pavlovkv teoretikometodičníosnoviídentifíkacíípotencíinihklasterívvregíonalʹníiekonomcí AT rastvorcevasn teoretikometodičníosnoviídentifíkacíípotencíinihklasterívvregíonalʹníiekonomcí AT čerepovskaâna teoretikometodičníosnoviídentifíkacíípotencíinihklasterívvregíonalʹníiekonomcí AT pavlovkv teoreticalmethodologicalbasisforidentificationpotentialclustersinregionaleconomics AT rastvorcevasn teoreticalmethodologicalbasisforidentificationpotentialclustersinregionaleconomics AT čerepovskaâna teoreticalmethodologicalbasisforidentificationpotentialclustersinregionaleconomics |