Электронный научный журнал
Современные проблемы науки и образования
ISSN 2070-7428
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,931

СИСТЕМА ПОКАЗАТЕЛЕЙ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РЕГИОНАЛЬНЫХ КЛАСТЕРОВ

Белякова Г.Я. 1 Краснов Г.И. 2
1 Сибирский федеральный университет, Институт управления бизнес-процессами
2 ФГБОУ ВПО Хакасский государственный университет им. Н. Ф. Катанова
Разработана система показателей, которые необходимо учитывать при прогнозировании социально-экономического развития региональных кластеров. Определены факторы, влияющие на уровень развития региональных кластеров. Факторы систематизированы по атрибутивным признакам. В связи с большим числом факторов выполнена разбивка их на четырнадцать групп: финансовые, производственные, трудовые, инвестиционные, природно-ресурсные, уровень жизни населения, социальное обеспечение, образование, демографические, инновационные, инвестиционные, экономические по безопасности и экологические по потенциалу жизнедеятельности. Для оценки будущего социально-экономического развития региональных кластеров по прогнозным сценариям развития предложен интегральный показатель, представляющий собой аддитивную модель частных показателей по выделенным направлениям оценки. Показатели, которые включены в комплексную оценку социально-экономического развития кластера, отражает синергический эффект реализации каждого направления сценарного плана. Структура интегрального показателя включает четыре частных критерия6 экономический, социальный, инновационный и экологический.
прогнозирование региональных кластеров
показатели социально-экономического развития кластеров
1. Бернасовская Л.И., Кормановская Л.И., Птицына Е.В. Прогнозирование региональных макропоказателей на основе одновременных эконометрических уравнений // ЭКОНОМИКА И ФИНАНСЫ 2009 №12(165),
2. Вахромеев Е. Н. Территориальный (региональный) фактор устойчивого развития экономики // Вестник АГТУ, 2006. № 4. url: http://cyberlenika/ru (дата обращения 26.07.2013)
3. Дуброва Т.А. Статические методы прогнозирования. – М.: Юнити, 2003, – 206с.
4. Кожевникова С. Ю., Ермоленко О. М. Перспективы регионального социально-экономического развития Российской Федерации на основе формирования кластерных моделей предпринимательства // Глобальный экономический кризис: реалии и пути преодоления: сб. науч. статей. – Вып. 7. – СПб.: Институт бизнеса и права, 2009. – С. 417–424.
5. Марков Л. С., Ягольницер М. А. Развитие кластерной экономики в Сибирском федеральном округе. – Новосибирск: Изд-во ИЗОПП, 2008.- 156с.
6. Миролюбова Т. В. Государственное управление развитием экономики региона: кластерный подход: автореф. дис. … д-ра экон. наук / Пермский государственный университет. – Пермь, 2008.-42с.

Перспективное развитие социально-экономических систем, в первую очередь, зависит от соответствующих факторов влияния. Поэтому в процессе прогнозирования с целью выявления основных закономерностей регионального развития сначала необходимо определить факторы, влияющие на уровень развития региональных кластеров [1].

Сложность выявления таких факторов заключается, во-первых, в их многомерности; во-вторых, в трудности нахождения значимых факторов влияния; в-третьих, в объективной оценке этих факторов; в-четвёртых, в учёте динамики социально-экономического развития кластеров в связи с протекающими изменениями внешней и внутренней среды социально-экономической деятельности региона [2].

В диссертационном исследовании систематизированы факторы, влияющие на уровень развития региональных кластеров. Для выявления степени влияния социально-экономических факторов на уровень развития региона была сформирована база статистических показателей, за основу которой принята методика построения первичных группировок [3].

В связи с большим числом факторов возникла необходимость разделить их по атрибутивным признакам. На основании этого принципа и обобщения исследуемых данных сформировано четырнадцать групп факторных признаков (табл. 1).

Таблица 1 – Факторы, влияющие на уровень социально-экономического развития региона с экономикой кластерного типа

Группы факторов

Показатели

Количество

Наименование

Финансовые

5

х1 – объем налоговых поступлений ,полученных от предприятий кластера в пересчете на душу населения; х2 – доля бюджетных региональных доходов от кластера на душу населения; х3 –доходы, поступающие от кластера в консолидированный региональный бюджет; х4 – валовая прибыль регионального кластера; х5 – бюджетные региональные расходы, направленные на инвестирование кластера пересчете на душу населения

Производственные

4

х6 – доля ВРП , произведенная кластером на душу населения; х7 – объёмы производства кластера в пересчете на душу населения; х8 – совокупная рентабельность предприятий регионального кластера; х9 – средний износ основных фондов кластера

Трудовые

4

х10 –трудовой потенциал кластера( численность потенциальных работников кластера); х11 – коэффициент экономической нагрузки на одного работающего в кластере; х12 – доля работников кластера со средним и высшим профессиональным образованием; х13 – коэффициент напряжённости на локальном региональном рынке труда

Инвестиционные

5

х14 – доля инвестиций, направленных на развитие инфраструктуры кластера; х15 – доля инвестиций в основной капитал кластера в пересчете на душу населения; х16 – доля иностранных инвестиций, направленных в кластеры в пересчете на душу населения; х17 – доля инвестиций в нематериальные активы кластера; х18 – доля инвестиций в инновации кластера

Природно-ресурсные

4

х19 – земельные ресурсы, занимаемые кластером, приходящиеся на одного человека; х20 – удельный вес сырья ,используемого кластером, добытого в регионе; х21 – доля добывающих производств в кластере; х22 – уровень энергопотребления кластера ;

Торговый

3

х23 – валовой оборот предприятий кластера на душу населения; х24 – совокупная валовая прибыль предприятий кластера в пересчете на душу населения; х25 – объём платных услуг населению

Уровень жизни населения

5

х26 – среднемесячная заработная плата работников кластера.; х27 – численность работников кластера с денежными доходами ниже среднерегиональной зарплаты ; х28 – коэффициент фондов (коэффициент дифференциации доходов); х29 – реальные располагаемые денежные доходы работников кластера; х30 – среднегодовой прирост заработной платы работников кластера;

Социальная обеспеченность населения

3

х31 – удельный вес инвалидов от численности работников кластера ; х32 – затраты на социальные программы кластера и региона от валовой прибыли кластера; х33 – расходы на выплату пособий и социальную помощь работникам кластера;

Образовательные

5

х34 – уровень образования работников кластера; х35 – число студентов высших учебных заведений на 1000 работающих в кластере; х36 – уровень образования управленческого персонала кластера; х37 – коэффициент переподготовки специалистов кластера; х38 – численность кандидатов и докторов наук на 1000 работающих в кластере;

Демографический

6

х39 – средняя продолжительность жизни населения; х40 – численность Работников кластера в возрасте до 35 лет; х41 – коэффициент рождаемости; х42 – коэффициент демографической нагрузки; х43 – ожидаемая продолжительность жизни работников кластера; х44 – доля городского населения в общей численности работников кластера;

Уровень инновационной активности

4

х45 – затраты предприятий кластера на технологические инновации; х46 – объём инновационной продукции кластера в общем объёме производства; х47 – доля инноваций, приходящаяся на малые и средние предприятия кластера; х48 – эффективность инновационных разработок кластера

Инновационный потенциал

4

х49 – доля инновационных предприятий кластера; х50 – коэффициент инновационного развития кластера; х51 – затраты на технологические инновации в кластере; х52 удельный вес организаций, осуществляющих технологические инновации в кластере, в общем числе организаций кластера

Экологическая безопасность

3

х53 – выбросы в атмосферу загрязняющих веществ, тыс. тонн; х54 – улавливание и обезвреживание загрязняющих веществ, тыс. тонн; х55 – использование и обезвреживание отходов производства и потребления, тыс. тонн

Экологический потенциал жизнедеятельности

3

х56 – инвестиции в основной капитал кластера, направленные на охрану окружающей среды; х57 – удельный вес затрат на экологические мероприятия кластера; х58 – ввод в действие мощностей по охране водных и земельных ресурсов, а также атмосферного воздуха от загрязнения

Таким образом, с помощью факторного анализа были получены 14 блоков факторов, включающих 58 основных факторов, характеризующихся значительным влиянием на уровень социально-экономического развития региона с экономикой кластерного типа. Отличительной особенностью предлагаемой системы факторов является привязка к региональным кластерам, с выявлением их степени влияния с помощью экономико-статистических методов на развитие региона в целом.

Чтобы оценить степень воздействия факторов на уровень социально-экономического развития регионального кластера требуется соответствующая система показателей, наиболее полно оценивающих развитие региональной экономики кластерного типа. В настоящее время отсутствует система показателей оценки и прогнозирования социально-экономического развития региональных кластеров, что затрудняет их анализ и стратегическое планирование и управление [4]. В этой связи предложена система показателей, оценивающих уровень социально-экономического развития кластеров.

Показатели оценки регионального развития кластера должны наиболее полно и достоверно отражать степень влияния факторов и быть достаточно простыми для их интерпретации, как в количественном, так и в качественном выражении [5]. Учитывая, что процесс развития – это прогрессивное изменение воздействия и взаимодействия факторов, показатели уровня социально-экономического развития должны оценивать группы факторов, объединенных по экономико-статистическому признаку [6]. Большое количество факторов приводит к необходимости снижения числа оценочных показателей, с целью их сопоставимости и удобства экономической интерпретации.

Предложенные показатели имеют единую сравнительную оценку с позиции выбранного сценария развития, то есть они содержат сравнительную характеристику, которая необходима при разработке прогнозных сценариев.

Показатели социально-экономического развития региональных кластеров должны наиболее точно и достоверно отображать прогноз сценариев развития. Универсальность таких показателей заключается в том, что они напрямую зависят от системы факторов, определяющих перспективы регионального развития, в том числе для «опорных» регионов, имеющих ресурсно-сырьевой потенциал к числу которых относится Республика Хакасия.

Чтобы определить величину показателей, зависимых от влияния совокупности факторов, методом многомерного анализа все блоки факторов объединены в четыре основных направления: экономическое, социальное, инновационное и экологическое, чтобы определить количество оценочных показателей, то есть каждая группа отобранных факторов имеет свой частный показатель оценки. Таким образом, определены следующие группы частных показателей:

  • показатель оценки экономического развития региональных кластеров, включающий в себя оценку блоков следующих факторных признаков: финансового, производственного, трудового, инвестиционного, природно-ресурсного и торгового;
  • показатель оценки социального развития региональных кластеров, включающий в себя оценку таких блоков факторов как уровень жизни населения, социальная обеспеченность населения, образование, демографию;
  • показатель оценки инновационного развития региональных кластеров, описывающий уровень инновационной активности и инновационный потенциал региона;
  • показатель оценки экологического состояния и перспектив развития, включающий в себя оценку экологической безопасности региона и экологического потенциала жизнедеятельности.

Для оценки будущего социально-экономического развития региональных кластеров по прогнозным сценариям развития нельзя ограничиваться предложенной системой показателей или даже системой показателей по группе факторов, так как в этом случае невозможно получить критерий, характеризующий социально-экономическое развитие всех кластеров по величине которого можно прогнозировать уровень развития региональных кластеров и выбрать наиболее эффективный, описанный соответствующим сценарием. Наиболее рационально в данном случае с целью получения сопоставимых результатов использовать интегральный показатель.

В качестве комплексного (интегрального) показателя социально-экономического развития региональных кластеров предлагается аддитивная модель частных показателей по выделенным направлениям с учетом их весовых коэффициентов, полученных экспертным методом. Показатели, включаемые в комплексную оценку социально-экономического развития кластера, отражают синергетический эффект реализации каждого направления в рамках комплексной программы сценариев развития региона, превышающей эффект от автономной реализации каждого направления (табл. 2).

Таблица 2 – Структура интегрального показателя социально-экономического развития региональных кластеров

Обобщающие показатели регионального развития кластеров

Структура показателя по блокам-факторам

Экономический

– финансовый (К11)

– производственный (К12)

– трудовой (К13)

– инвестиционный (К14)

– природно-ресурсный (К15)

– торговый (К16)

Социальный

– уровень жизни населения (К21)

– социальная обеспеченность населения (К22)

– образовательный (К23)

– демографический (К24)

Инновационный

– уровень инновационной активности (К31)

– инновационный потенциал (К32)

Экологический

– экологическая безопасность (К41)

– экологический потенциал жизнедеятельности (К42)

Интегральный показатель ,

где – обобщающий показатель по группе факторов, – вес коэффициента

Экономическая сущность интегрального показателя оценки уровня социально-экономического развития регионального кластера () заключается в возможности с помощью этого показателя перевести имеющиеся значения факторов влияния в относительные характеристики уровня развития регионального кластера, полученного по балльным оценкам влияния каждого блока факторов.

Преимущество предложенного метода оценки уровня социально-экономического развития заключается в возможности учитывать несопоставимые показатели в силу разнообразия оценочных показателей по группам факторов. С помощью экономико-статистических методов выявлены зависимости влияния факторов на уровень социально-экономического развития региональных кластеров на примере Республики Хакасия. Проведённые исследования показали, что существует достаточно высокая степень корреляционной зависимости (свыше 0,5) между многими факторами и уровнем социально-экономического развития исследуемого региона.

В результате расчёта корреляционных зависимостей были получены взаимосвязи, действие которых значимо и проявляется на протяжении длительного временного периода (семь лет) для региона, имеющего ресурсно-сырьевую ориентацию развития (табл. 3).

Таблица 3 – Статистические модели оценки степени влияния факторов на уровень социально-экономического развития региональных кластеров

Обобщающие критерии

Статистические уравнения взаимосвязи факторов

Экономический К1

Экономический показатель уровня социально-экономического развития региона

Социальный К2

Социальный показатель уровня социально-экономического развития региона

Инновационный К3

Инновационный показатель уровня социально-экономического развития региона

Экологический К4

Экологический показатель уровня социально-экономического развития региона

Интегральный показатель социально-экономического развития

Прим.: В таблице используются обозначения факторов (), принятые в табл. 2.

Таким образом, предложенная система показателей прогнозирования развития региональных кластеров является универсальной для регионов с экономикой кластерного типа.

Рецензенты:

Антамошкин А. Н., д.т.н., профессор, зав. кафедрой математического моделирования и информатики института менеджмента и информатики КрасГАУ, г. Красноярск.

Краснова Татьяна Григорьевна, д.э.н., профессор, министр экономики Республики Хакасия, г. Абакан.


Библиографическая ссылка

Белякова Г.Я., Краснов Г.И. СИСТЕМА ПОКАЗАТЕЛЕЙ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РЕГИОНАЛЬНЫХ КЛАСТЕРОВ // Современные проблемы науки и образования. – 2013. – № 4.;
URL: http://science-education.ru/ru/article/view?id=9821 (дата обращения: 23.01.2021).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.074