Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Отраслевые особенности процессов кластеризации региональной экономики

РефератПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Отсюда следует, что использование показателя ВРП как базу исчисления «концентрации» производства в разрезе основных видов экономической деятельности на региональном уровне позволяет учитывать суммарные результаты экономической деятельности (валовую добавленную стоимость — разницу между выпуском товаров и услуг в основных ценах и их промежуточном потреблением) созданных резидентными экономическими… Читать ещё >

Отраслевые особенности процессов кластеризации региональной экономики (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

В настоящее время все более острыми становятся проблемы региональной сбалансированности развития российской экономики. Однако, именно этому вопросу, на наш взгляд, уделяется недостаточное внимание.

Так, в Итоговом докладе о результатах экспертной работы по актуальным проблемам социально-экономической стратегии России на период до 2020 года «Стратегия-2020: новая модель роста — новая социальная политика» [2] отмечается, что конфигурация основных факторов, отражающих специфическое историческое наследие и определяющих особенности прохождения Россией современной стадии развития, формирует основные вызовы, стоящие перед российской экономикой.

Во-первых, «ножницы конкурентоспособности»: относительно высокие издержки на труд на фоне низкого качества институтов. В результате соотношение «риск/доходность» оказывается малопривлекательным для инвесторов.

Во-вторых, «демографический крест»: рост социальных обязательств бюджета на фоне сокращения доли трудоспособного населения.

В-третьих, вызовы сырьевой зависимости проявляют себя в сфере макроэкономики и особенностей институциональной среды. Давление в сторону высокого обменного курса приводит к замещению отечественной продукции импортом, а длинных и прямых инвестиций — краткосрочными заимствованиями, что также способствует консервации плохой деловой среды, замедляет трансфер технологий и ноу-хау. Высокая инфляция препятствует адекватному регулированию экономической активности через механизм цен и процентных ставок.

В-четвертых, разрывы в развитии. Уровень развития человеческого капитала не соответствует качеству институциональной среды, это приводит к «утечке мозгов», что происходит не только в форме трудовой эмиграции, размывания элиты (exit strategies), но и в форме переноса центров прибыли предприятий high-tech, IT-сектора и «новой экономики» за рубеж.

Вместе с тем, именно в части специфического исторического наследия следует особо подчеркнуть, что детерминирующими факторами воспроизводственного развития российских регионов в настоящее время являются традиционные основные фонды и инвестиции в основной капитал. При этом надо учитывать, что в дореформенное время все региональные экономики развивались в рамках единого народнохозяйственного комплекса и определенные преимущества от концентрации и специализации производительных сил получали все регионы. Т. е., значительные централизованные капитальные вложение в отдельные, например ресурсодобывающие территории, непосредственно работали на все региональные экономики. Поэтому последовавшая в пореформенный период ликвидация единого народнохозяйственного комплекса, обусловленная в основном причинами формирования рыночной экономики как основной цели общественного развития, никак не учитывала дальних региональных последствий.

В таблицах 1−2 в региональном разрезе представлены данные, отражающие показатели валового регионального продукта, приведенные к численности населения, и отношения сальдированного финансового результата организаций к остаточной стоимости основных фондов (в т.ч. по основным видам экономической деятельности, представленных производствами, предоставляющими преимущественно коммерческие товары и услуги, процесс предоставления и потребления которых имеет региональную привязку и оказывает значительный вклад в экономику регионов) за 2005 и 2010 годы.

Представляется, что сопоставление данных показателей может отразить эффективность процессов кластеризации в региональной экономике, т.к. данные процессы имеют непосредственную связь с концентрацией производств и повышением их рентабельности в т. ч. в разрезе отраслей по основным видам экономической деятельности.

Таблица 1 — Показатели валового регионального продукта в расчете на душу населения (тыс. руб. на человека) и отношения сальдированного финансового результата организаций к остаточной стоимости основных фондов (млн.руб./млн.руб.) по субъектам Российской Федерации в 2005 году [4]

Субъект РФ.

Показатель концентрации.

Показатель рентабельности.

Субъект РФ.

Показатель концентрации.

Показатель рентабельности.

Тюменская обл.

668,3.

0,212.

Волгоградская обл.

76,8.

0,094.

г. Москва.

397,0.

0,317.

Еврейская авт. обл.

75,7.

0,002.

Чукотский авт. окр.

244,1.

1,172.

Краснодарский кр.

73,1.

0,032.

Сахалинская обл.

228,6.

0,010.

Курская обл.

72,7.

0,092.

Респ. Саха (Якутия).

192,6.

0,129.

Тульская обл.

72,1.

0,078.

Респ. Коми.

172,9.

0,085.

Рязанская обл.

71,0.

0,036.

Магаданская обл.

156,9.

0,014.

Астраханская обл.

70,4.

0,023.

Вологодская обл.

156,4.

0,267.

Калужская обл.

69,7.

0,033.

Томская обл.

154,1.

0,087.

Тверская обл.

68,4.

0,011.

Мурманская обл.

153,0.

0,074.

Саратовская обл.

65,3.

0,035.

Красноярский кр.

150,8.

0,210.

Смоленская обл.

64,7.

0,015.

г.Санкт-Петербург.

145,2.

0,094.

Орловская обл.

63,5.

0,049.

Архангельская обл.

128,2.

0,050.

Костромская обл.

62,6.

0,009.

Респ. Татарстан.

128,2.

0,158.

Забайкальский кр.

61,5.

0,004.

Самарская обл.

125,8.

0,095.

Ростовская обл.

60,9.

0,022.

Камчатский кр.

125,4.

0,021.

Ульяновская обл.

60,0.

0,005.

Ленинградская обл.

124,6.

0,116.

Владимирская обл.

58,7.

0,025.

Липецкая обл.

122,5.

0,297.

Воронежская обл.

57,5.

0,022.

Пермский кр.

118,6.

0,146.

Тамбовская обл.

55,9.

0,003.

Хабаровский кр.

113,8.

0,014.

Псковская обл.

55,5.

0,008.

Респ. Карелия.

110,1.

0,068.

Кировская обл.

55,0.

0,012.

Омская обл.

108,1.

0,426.

Ставропольский кр.

54,0.

0,059.

Свердловская обл.

107,6.

0,125.

Чувашская Респ.

53,6.

0,031.

Московская обл.

106,8.

0,069.

Алтайский кр.

53,1.

— 0,004.

Кемеровская обл.

103,8.

0,121.

Пензенская обл.

52,5.

0,019.

Иркутская обл.

101,8.

0,043.

Респ. Мордовия.

51,4.

0,024.

Оренбургская обл.

99,4.

0,149.

Курганская обл.

51,0.

0,016.

Челябинская обл.

98,8.

0,124.

Брянская обл.

49,8.

0,035.

Ярославская обл.

98,4.

0,027.

Респ. Марий Эл.

46,7.

0,016.

Белгородская обл.

95,9.

0,222.

Респ. Северная Осетия-Алания.

44,3.

— 0,014.

Новгородская обл.

95,3.

0,079.

Респ. Алтай.

43,1.

0,004.

Респ. Башкортостан.

93,7.

0,227.

Кабардино-Балкарская Респ.

41,1.

— 0,022.

Приморский кр.

92,0.

0,041.

Ивановская обл.

40,1.

0,013.

Удмуртская Респ.

90,4.

0,064.

Карачаево-Черкесская Респ.

38,6.

— 0,004.

Новосибирская обл.

88,6.

0,035.

Респ. Адыгея.

38,4.

— 0,005.

Нижегородская обл.

87,4.

0,113.

Респ. Тыва.

37,9.

— 0,017.

Амурская обл.

86,9.

0,005.

Респ. Дагестан.

34,4.

0,011.

Калининградская обл.

86,8.

0,087.

Респ. Калмыкия.

33,5.

— 0,011.

Респ. Бурятия.

77,5.

0,009.

Чеченская Респ.

19,9.

Респ. Хакасия.

77,3.

0,044.

Респ. Ингушетия.

15,3.

— 0,021.

Таблица 2 — Показатели валового регионального продукта в расчете на душу населения (тыс. руб. на человека) и отношения сальдированного финансового результата организаций к остаточной стоимости основных фондов (млн.руб./млн.руб.) по субъектам Российской Федерации в 2010 году [5]

Субъект РФ.

Показатель концентрации.

Показатель рентабельности.

Субъект РФ.

Показатель концентрации.

Показатель рентабельности.

Сахалинская обл.

987,4.

0,011.

Респ. Хакасия.

176,1.

0,033.

Тюменская обл.

971,8.

0,156.

Удмуртская Респ.

173,8.

0,117.

Чукотский авт. окр.

827,1.

0,381.

Курская обл.

170,5.

0,069.

г. Москва.

730,6.

0,224.

Волгоградская обл.

167,4.

0,103.

Респ. Саха (Якутия).

401,4.

0,071.

Тверская обл.

161,2.

0,007.

Респ. Коми.

389,9.

0,101.

Тульская обл.

152,3.

0,055.

Красноярский кр.

371,4.

0,347.

Владимирская обл.

151,3.

0,065.

Магаданская обл.

369,1.

0,142.

Смоленская обл.

150,9.

0,024.

г.Санкт-Петербург.

343,0.

0,220.

Рязанская обл.

150,1.

0,047.

Камчатский кр.

315,8.

0,034.

Ростовская обл.

147,6.

0,019.

Мурманская обл.

294,2.

0,087.

Забайкальский кр.

146,4.

0,010.

Ленинградская обл.

292,1.

0,084.

Саратовская обл.

146,4.

0,030.

Архангельская обл.

289,3.

0,047.

Астраханская обл.

144,0.

— 0,011.

Томская обл.

271,8.

0,065.

Воронежская обл.

140,6.

0,007.

Респ. Татарстан.

265,4.

0,100.

Респ. Бурятия.

140,4.

— 0,015.

Хабаровский кр.

261,1.

0,013.

Костромская обл.

138,0.

0,018.

Белгородская обл.

259,2.

0,181.

Ульяновская обл.

134,9.

0,026.

Московская обл.

253,6.

0,057.

Орловская обл.

129,9.

0,041.

Свердловская обл.

240,6.

0,119.

Тамбовская обл.

127,0.

0,015.

Пермский кр.

239,2.

0,172.

Курганская обл.

126,3.

0,013.

Приморский кр.

237,0.

0,044.

Псковская обл.

124,8.

0,016.

Кемеровская обл.

225,1.

0,134.

Респ. Мордовия.

124,7.

0,001.

Оренбургская обл.

223,7.

0,163.

Алтайский кр.

123,7.

0,053.

Иркутская обл.

221,9.

0,082.

Кировская обл.

123,7.

0,037.

Липецкая обл.

216,8.

0,140.

Чувашская Респ.

121,8.

0,017.

Амурская обл.

216,0.

0,049.

Респ. Марий Эл.

118,2.

0,030.

Самарская обл.

215,4.

0,097.

Пензенская обл.

113,9.

0,012.

Вологодская обл.

209,4.

— 0,048.

Ставропольский кр.

113,8.

0,041.

Калининградская обл.

207,2.

0,084.

Брянская обл.

112,7.

0,108.

Новгородская обл.

200,2.

0,100.

Респ. Алтай.

105,2.

— 0,001.

Респ. Карелия.

198,2.

0,055.

Респ. Северная Осетия-Алания.

105,0.

— 0,010.

Нижегородская обл.

194,9.

0,088.

Респ. Адыгея.

104,9.

0,006.

Краснодарский кр.

193,1.

0,066.

Респ. Тыва.

99,8.

— 0,003.

Омская обл.

187,6.

0,049.

Респ. Дагестан.

98,3.

0,000.

Респ. Башкортостан.

186,1.

0,162.

Ивановская обл.

92,3.

— 0,010.

Челябинская обл.

185,8.

0,072.

Карачаево-Черкесская Респ.

90,7.

— 0,006.

Еврейская авт. обл.

184,1.

— 0,002.

Кабардино-Балкарская Респ.

88,5.

— 0,006.

Ярославская обл.

183,9.

0,019.

Респ. Калмыкия.

84,1.

— 0,004.

Калужская обл.

182,4.

0,047.

Чеченская Респ.

55,3.

— 0,076.

Новосибирская обл.

181,0.

0,043.

Респ. Ингушетия.

52,7.

— 0,064.

В качестве показателя рентабельности в разрезе основных видов экономической деятельности на региональном уровне используется отношение показателей сальдированного финансового результата (прибыль минус убыток) организаций к показателям остаточной (стоимость основных фондов с учетом амортизационного износа) балансовой стоимости основных фондов организаций.

В качестве показателя концентрации в разрезе основных видов экономической деятельности на региональном уровне считаем уместным использовать отношение показателей объема валового регионального продукта к показателям численности населения. Так, ВРП выступает в качестве базового показателя диагностики регионального хозяйства. При его расчете учитывается почти вся экономическая деятельность, включая теневую, причем основанный на добавленной стоимости ВРП лишен недостатков «двойного счета» произведенных товаров и услуг.

Отсюда следует, что использование показателя ВРП как базу исчисления «концентрации» производства в разрезе основных видов экономической деятельности на региональном уровне позволяет учитывать суммарные результаты экономической деятельности (валовую добавленную стоимость — разницу между выпуском товаров и услуг в основных ценах и их промежуточном потреблением) созданных резидентными экономическими единицами соответствующего регионального хозяйства. В свою очередь учет суммарных результатов экономической деятельности позволяет, на наш взгляд, наиболее полно оценить масштабы производства, включающего в себя не только объемы, например, основных средств производства, но и косвенные качественные характеристики, иллюстрирующие эффективность производственных процессов.

Здесь дополнительно следует отметить, что между показателями ВРП и объемом основных фондов, рассчитанных на душу населения, существует тесная линейная корреляционная связь (значение коэффициентов корреляции за последнее десятилетие находится в диапазоне от 0,7 до 0,9 ед.). Данный факт также можно использовать в качестве опровержения доводов о непригодности использования показателей ВРП на душу населения в качестве показателей концентрации производства.

В частности на рисунках 1 и 2 отражены значения показателей валового регионального продукта в расчете на душу населения (концентрация) и отношения сальдированного финансового результата организаций к остаточной стоимости основных фондов (рентабельность) по совокупности видов экономической деятельности по субъектам Российской Федерации в 2005;м и 2010;м годах. Из графиков видно, что между рассматриваемыми показателями наблюдается прямая связь.

Формализованное описание представленной связи можно построить в рамках проведения корреляционно-регрессионного анализа. Для этого сначала следует оценить характер распределения исследуемых данных. В частности, рисунки показывают, что общий характер связей представлен прямой зависимостью показателей валового регионального продукта в расчете на душу населения от показателей сальдированного финансового результата организаций к остаточной стоимости основных фондов (направление связи устанавливается исходя из логичности представлений о том, что процесс формирования ВРП является следствием процесса вовлечения в производство основных фондов).

Связь между показателями валового регионального продукта в расчете на душу населения.

Рисунок 1. Связь между показателями валового регионального продукта в расчете на душу населения (тыс. руб. на человека) и отношения сальдированного финансового результата организаций к остаточной стоимости основных фондов (мнл.руб./млн.руб.) по субъектам Российской Федерации в 2005 году [3].

Связь между показателями валового регионального продукта в расчете на душу населения.

Рисунок 2. Связь между показателями валового регионального продукта в расчете на душу населения (тыс. руб. на человека) и отношения сальдированного финансового результата организаций к остаточной стоимости основных фондов (мнл.руб./млн.руб.) по субъектам Российской Федерации в 2010 году [4].

Затем необходимо рассчитать величину коэффициента корреляции между значениями исследуемых показателей. Для этого можно воспользоваться средствами табличного редактора MS Excel, а именно, функцией «КОРРЕЛ», использующей в качестве входных параметров интервалы массивов данных X — факторной и Y — результирующей переменной. Результатом использования данной функции является значение коэффициента линейной корреляции. В частности, расчет коэффициентов линейной корреляции по представленным наборам данных за каждый год показал, что зависимость между значениями показателей валового регионального продукта в расчете на душу населения (концентрация) и отношения сальдированного финансового результата организаций к остаточной стоимости основных фондов (рентабельность) в 2005 и 2010 годах была заметной (коэффициент линейной корреляции в 2005 и 2010 годах был равен 0,5 и 0,6ед., соответственно). В то же время очевидным было и то, что из всей совокупности регионов по соотношению рассматриваемых параметров выбивались следующие регионы (с максимальным сочетанием рассматриваемых показателей): Чукотский автономный округ, Тюменская область, г. Москва, Сахалинская область, Красноярский край.

В качестве завершающего этапа корреляционно-регрессионного анализа, реализуемого в случае, если между результирующей переменной и факторным признаком был определен высокий уровень связи, выступает определение уравнения регрессии, что также можно реализовать с помощью средств табличного редактора MS Excel [1]. Например, можно построить диаграммы рассеяния (рисунки 1 и 2), в которых следует выбрать интересующие данные и построить по ним линии тренда. Фактически, представленные линии тренда и будут являться графиками функции уравнения регрессии. На этих рисунках отражены уравнения регрессии с графиками их функций, а также коэффициентами достоверности аппроксимации, представляющими значение процентной доли изменчивости значений зависимой переменной, которые могут быть объяснены с помощью полученного уравнения. валовый сальдированный финансовый Таким образом, основываясь на полученных данных, можно утверждать, что в российской экономике в настоящее время достаточно заметным является эффект, основанный на реализации предпосылок кластерного функционирования экономики.

В таблице 3 представлена сводная информация о значениях коэффициентов линейной корреляции между показателями валового регионального продукта в расчете на душу населения и отношения сальдированного финансового результата организаций к остаточной стоимости основных фондов по основным видам экономической деятельности.

Таблица 3 — Сводная таблица коэффициентов линейной корреляции между показателями валового регионального продукта в расчете на душу населения и отношения сальдированного финансового результата организаций к остаточной стоимости основных фондов по основным видам экономической деятельности, за 2005 и 2010 годы

Связь между рассматриваемыми показателями по видам экономической деятельности:

Показатели линейной корреляции, ед.

Качественная характеристика.

— все виды деятельности в совокупности.

0,5.

0,6.

заметная.

— сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство.

0,0.

0,3.

слабая.

— добыча полезных ископаемых.

0,1.

0,3.

умеренная.

— обрабатывающие производства.

0,7.

0,6.

заметная.

— производство и распределение электроэнергии, газа и воды.

0,2.

0,2.

слабая.

— строительство.

0,4.

0,0.

слабая.

— оптовая и розничная торговля…

0,4.

0,5.

заметная.

— транспорт и связь.

0,4.

0,5.

заметная.

Из таблицы видно, что в целом по экономике между рассматриваемыми показателями, отражающими концентрацию и рентабельность производства в региональном разрезе, наблюдается заметная линейная связь, что свидетельствует о существовании в национальной экономике факта взаимовлияния показателей рентабельности и концентрации производства (соблюдение предпосылок кластерного функционирования экономики). Между тем, анализ представленных данных в отраслевом разрезе показывает, что наиболее заметная связь между рассматриваемыми показателями находится в отраслях обрабатывающего производства, оптовой и розничной торговли, транспорта и связи. Следовательно, в данных отраслях в настоящее время наиболее развернуты принципы кластерного функционирования экономики. С другой стороны следует отметить такие отрасли, как сельское хозяйство, производство и распределение электроэнергии, воды и газа, строительство, где наблюдается практическое отсутствие линейной взаимосвязи между показателями концентрации и рентабельности, что является косвенным свидетельством неразвитости в данных отраслях экономики кластерных принципов функционирования.

Отмеченные особенности кластерного регионального развития целесообразно использовать при определении конкретных целей региональной экономической политики.

  • 1. Зимина Л. В., Смагина И. В. Использование информационных технологий в статистическом исследовании взаимосвязей социально-экономических показателей // Вестник ОрелГИЭТ. — 2011. — № 4. — С.22−26.
  • 2. Итоговый доклад о результатах экспертной работы по актуальным проблемам социально-экономической стратегии России на период до 2020 года «Стратегия-2020: Новая модель роста — новая социальная политика» — http://2020strategy.ru/.
  • 3. Методические рекомендации по реализации кластерной политики в субъектах Российской Федерации http://economy.samregion.ru/klaster_rossia/ npa_klaster_ros/metod_klaster_ros/.
  • 4. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2006: Статистический сборник. — М.: Росстат, 2006. — С.351−352, 355−357, 369−370, 375−376, 876−879.
  • 5. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2010: Статистический сборник. — М.: Росстат, 2010. — С.361−362,365−375, 387−388, 395−396, 892−895.
Показать весь текст
Заполнить форму текущей работой