Учебники

Главная страница


Банковское дело
Государственное управление
Культурология
Журналистика
Международная экономика
Менеджмент
Туризм
Философия
История экономики
Этика и эстетика


ПРИЛОЖЕНИЕ 2. МЕТОДЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ КЛАСТЕРОВ

  Межотраслевой анализ I-O. Один из наиболее известных подходов к идентификации кластера основан на количественном методе, который использует межотраслевой анализ I-O (input-output). Этот анализ используется для определения торговых отношений между различными деловыми структурами внутри экономической системы. Он также используется для определения системы взаимоотношений "покупатель-продавец" внутри кластера. I-O анализ основных экономических показателей деятельности структурных подразделений кластера помогает определить:
  1) Какие отрасли в кластере являются ключевыми, т. е. заняты в экспорте товаров и услуг.
  2) Какие отрасли выполняют в кластере вспомогательную роль.
  3) Какой объем поставок для ключевых отраслей осуществляется национальными или региональными компаниями.
  4) Наличие слабых мест в структуре кластера, которые снижают его конкурентоспособность.
  5) Наличие инфраструктуры необходимой для эффективной работы кластера.
  Майкл Портер использовал этот тип анализа в ходе своего международного исследования промышленных кластеров во многих странах мира. Существуют также и другие методики идентификации кластеров на основе количественного анализа. Так, например, консультационная фирма DRI/McGraw-Hill, которая осуществляла программу идентификации кластеров по поручению Администрации США, разработала сложную систему процедур для определения и сравнения с использованием четырех взвешенных переменных: размер кластера, относительная значимость кластера для страны и региона, динамика роста и глубина связей "покупатель- поставшик". Эта формула была использована для идентификации 380 кластеров в различных секторах экономики. В целом, на эти кластеры приходится 57 % занятости населения, 61 % национального продукта и 78 % национального экспорта.
  Количественный метод идентификации кластера, как правило, считается основным компонентом кластерного анализа. Он является первичным инструментом для идентификации потенциальных кластеров и опре- деления наличия различных отраслей в конкретном регионе. I-O анализ особенно важен при анализе вертикально интегрированного кластера, в котором особенно явно прослеживаются связи "покупатель-продавец". Однако с помощью количественного анализа невозможно отследить взаимоотношения, которые существуют между отдельными фирмами. Он также не учитывает такие факторы, как сотрудничество между отраслями и поток информации.
  Качественный анализ. Хотя межотраслевые трансакции, осуществляемые по производственным каналам можно иногда отследить по таблицам межотраслевого баланса, но это не проясняет характера взаимоотношений между фирмами и не подтверждает выгоды объединения в кластеры. Авторы работ по кластерной теории приходят к консенсусу о том, что для более точной идентификации кластеров в дополнение к количественному анализу следует проводить качественный анализ. Опросы и интервью представителей ключевых отраслей помогают получить более полную картину взаимоотношений покупатель-продавец, а также выявить общие связующие факторы для различных отраслей, например, профессиональные кадры, инфраструктура или технологии. Использование качественного анализа помогает подтвердить результаты, полученные с помощью количественного анализа, а также помогает идентифицировать кластеры, которые не возможно обнаружить с помощью одного количественного анализа.
  Матрица кластера. Информация, полученная с помощью количественных и качественных методов, анализируется с помощью различных моделей и систем. Наиболее универсальной на наш взгляд моделью систематизации полученных данных является матрица кластера, предложенная группой исследователей под руководством профессора гарвардского университета Клааса ван дер Линде, которая позволяет подробно и всесторонне проводить анализ состояния развития кластера на разных стадиях его жизненного цикла, от нулевого уровня до зрелого и от зрелого до распада.
  Матрица ван дер Линде включает 120 параметров, которые позволяют собирать информацию начиная с самой простой такой, как название кластера, его профиль и географические границы, до более сложной информации, основанной на статистических данных таких, как конкурентоспособность кластера, измеряемая долей кластера в мировом производстве или его способностью к инновациям, до комплексного статистического анализа качественных показателей кластера и причин его конкурентоспособности или ее отсутствия. Матрица состоит из пяти разделов (табл. 1).
  В первом разделе содержится базовая статистика, отражающая результаты количественного и качественного анализа исследуемого кластера. Далее в первый раздел заносится статистика описательного характера, включающая:
  1) Отраслевую направленность кластера (топливно-энергетический, транспортный, телекоммуникационный, оборонный, пищевой и т. д.).
  2) С какими продуктами или услугами по вертикали кластер в первую очередь ассоциируется (Предметы первой необходимости, услуги, производственное оборудование, вспомогательные услуги и т. д.).
  3) Количество компаний входящих в кластер.
  4) Число рабочих и служащих, работающих в структурных подразделениях кластера.

Таблица 1. Матрица кластера

Таблица 1. Матрица кластера

  Второй раздел включает информацию географического плана - это местонахождение кластера, включая, страну, регион или город. Географические границы кластера, размер страны, в которой базируется кластер, размер региона, в котором он находятся, его структурные подразделения. Этот раздел также содержит информацию об экономическом развитие страны или региона, где размещается кластер, включая ВВП, доход на душу населения, а также является ли страна членом Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР).
  Третий раздел содержит оценку текущей конкурентоспособности кластера. Некоторые данные этого раздела, такие как доля кластера в мировом экспорте, годовой рост выпускаемой продукции и годовой рост экспорта, довольно точны и отражают реальную ситуацию. Другие же показатели труднее получить или выразить в количественном отношении. Это относится к информации о конкурентоспособности кластера на международном рынке, об изменении рейтинга конкурентоспособности и значимости кластера для национальной или региональной экономики. Это также относится к информации о потенциале кластера в области международного маркетинга, стратегии развития брэндов и диверсификации выпускаемой продукции, общей стратегии развития и величине прямых иностранных инвестиций (ПИИ).
  В четвертом, самом большом разделе, предлагаются результаты анализа конкурентоспособности кластера на текущий момент. Для исследования конкурентоспособности кластера используется модель "алмаз Портера" (рис. 1).

Рис. 1. Алмаз Портера

Рис. 1. Алмаз Портера

  В соответствии с алмазом Портера заносится вся информация по четырем основным характеристикам конкурентоспособности кластера: общие и специализированные факторные условия, условия внутреннего спроса, смежные и вспомогательные отрасли, стратегия фирм и конкуренция. Два других фактора - это роль случая и правительства - также представлены в этом разделе.
  По многим показателям шкала, оценки конкурентоспособности кластера следующая: 1) имеет сильные преимущества, 2) нейтральные или 3) очень слабые. Все эти отдельные показатели сводятся в более обобщенную систему. Например, показатели, касающиеся временных параметров спроса на местных рынках и ассортимента спроса в этой секции, в обобщенном виде представлены в разделе качество спроса на местном рынке, который в, свою очередь, переходит в показатель уровня местного спроса для того, чтобы определить обобщенный показатель условий спроса. В идеале, индивидуальное ранжирование показателей более низкого уровня должно в цифровом виде заносится в компьютерную базу данных по возрастающей.
  В пятом и последнем разделе рассматривается эволюция кластера и причины этой эволюции. Вслед за данными относительно текущего уровня развития кластера, в секции имеются дата основания кластера и описание причин его роста, а также же дата прекращения деятельности кластера с описанием причин вызвавших его ликвидацию. В данной модели большинство параметров разносятся по областям, первое из которых представляет цифровые данные, располагающиеся от -3 до +3 по семизначной шкале Ликерта. Второе поле текстовое - для дополнительных пояснений и описаний. Цель состоит в том, чтобы разработать таксономию (систематику). Они должны быть унифицированы по шкале и не двусмысленны, чтобы свести к минимуму возможность интерпретаций. Эта процедура во многом облегчается текстовым полем, упомянутым выше.
  Сайт Института стратегии и конкурентоспособности содержит примеры практического применения матрицы кластера Клааса ван дер Линде для всестороннего анализа трех кластеров: часового в Гонконге, ковровых изделий на юге-востоке Фландрии (Бельгия) и нефтегазового в Хьюстоне , что наилучшим образом демонстрирует достоинства данного инструмента для определения профиля кластеров и оценки их конкурентоспособности. Матрица Ван дер Линде позволяет представлять всеобъемлющую информацию по отдельным кластерам в унифицированной форме. С помощью данного механизма в настоящее время проводится обширная научноисследовательская программа по обобщению опыта использования кластерных стратегий в различных странах мира.
  На сегодняшний день это исследование является самым серьезным и репрезентативным, поскольку оно представляет анализ не отдельных случаев, а обобщенный опыт, подтвержденный фактическим материалом по развитию кластеров в различных странах. На момент публикации отчета в 2003 году уже было проведено 26 035 наблюдений, из которых 14 069 представляли результаты количественного анализа, а остальные - результаты качественного анализа, выраженные в описательной форме, по 773 кластерам в 49 странах. Объектом исследования являлись 612 кластеров из 25 экономически развитых странах с уровнем ВВП на душу населения свыше 15 000 долларов США и 161 кластер из 24 развивающихся стран. Исследование еще далеко не закончено, однако данные, имеющиеся на сегодняшний день, позволяют утверждать, что:
  1) На первом этапе формирования кластера главную роль играют такие простые факторные условия, как наличие сырья, дешевая рабочая сила или благоприятная среда для конкретного бизнеса. Эти, а не специальные факторы, такие как наличие высокопрофессиональной рабочей силы или же научно-исследовательской базы имеют решающее значение для формирования кластера.
  2) Конкурентоспособность кластера находится в прямой зависимости от числа работающих. Самые конкурентные кластеры имеют свыше 30000 рабочих.
  3) Число фирм, входящих в состав кластера не имеет значения для его конкурентоспособности.
  4) Конкурентоспособные кластеры, как правило, используют весь набор детерминант "алмаза Портера".
  5) Кластеры не следуют классической схемы жизненного цикла и определенной схемы развития. Кластер с историей 100 и более лет может быть таким же конкурентоспособным, как и кластер, существующий всего несколько десятилетий.

Заключение

  Рассмотренные методы идентификации промышленных кластеров и матрица Клааса ван дер Линде, является ценными инструментами для практического применения при разработке национальной экономической политики ориентированной на создание и развитие промышленных кластеров в странах с переходной экономикой.

Литература

  1. Doeringer, P.B., and D.G. Terkla. 1995. "Business strategy and crossindustry clusters." Economic Development Quarterly 9: pg.228.
  2. Van der Linde, Claas "The Demography of Clusters - Findings from the Cluster Meta-Study". In Springer-Verlag, Berlin, New-York 2003, p. 130 - 145.
  3. Institute for Strategy and Competitiveness, http://www.isc.hbs.edu/econclustermetastudy.htm

 
© www.textb.net