Scientific journal
Modern problems of science and education
ISSN 2070-7428
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,791

SCORECARD FOR PREDICTION OF REGIONAL CLUSTERS

Belyakova G.Ya. 1 Krasnov G.I. 2
1 Siberian Federal University, Institute of Business Process Management
2 VPO Khakassia State University. NF Katanov
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.
A system of indicators that need to be taken into account when predicting the socio-economic development of regional clusters. The factors affecting the level of development of regional clusters. Factors systematically on attribute characteristics. Due to the large number of factors to stake them into fourteen groups: financial, manufacturing, labor, investment, natural resource, the level of living, social security, education, demographics, innovation, investment, economic, safety and environmental potential for life. To estimate the future socio-economic development of regional clusters according to forecast development scenarios proposed by the integral index, which is an additive model specific indicators for assessment of selected areas. The indicators that are included in a comprehensive assessment of the socio-economic development of the cluster reflects the synergistic effect of the direction of each scenario plan. The structure of the integral index includes four private kriteriya6 economic, social, and environmental innovation.
forecasting of regional clusters
Indicators of socio-economic development of clusters

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.