Т. Ю. Кудрявцева, А. Е. Схведиани. Исследование региональных кластеров с использованием информационно-аналитических систем (на примере биофармацевтического кластера)

УДК 338.2:332.14

DOI: https://doi.org/10.15507/2413-1407.110.028.202001.048-079

Введение. Динамика развития цифровой экономики приводит к необходимости внедрения интегрированных информационно-аналитических систем. Это позволяет обеспечивать интеграцию с существующими статистическими данными для принятия управленческих решений в области государственного управления развитием кластеров на территории России. Цель статьи – разработка информационно-аналитической системы – базы данных – и ее апробация на примере биофармацевтического кластера.

Материалы и методы. Использованы материалы базы данных «Кластеры регионов России». Применялся статистический инструментарий в соответствии с методологией, предложенной Европейской кластерной обсерваторией. С помощью инструментария были рассчитаны факторы «коэффициент локализации», «размер», «фокус» и выделены группы регионов России в зависимости от состояния исследуемого кластера: стабильные, возрастающие и убывающие.

Результаты исследования. Сформированы базы статистических данных за 2009–2018 гг. по численности занятых по субъектам Российской Федерации, сгруппированные в соответствии со структурой ядра биофармацевтического кластера. В ядро биофармацевтического кластера включены два кода Общероссийского классификатора видов экономической деятельности: 24.4 «Производство фармацевтической продукции» и 24.5 «Производство мыла; моющих, чистящих и полирующих средств; парфюмерных и косметических средств». Построены картограммы и определены регионы локализации биофармацевтических кластеров на территории России в 2009–2018 гг.

Обсуждение и заключение. Разработанная методика позволяет оперативно отслеживать концентрацию занятости в регионах и может применяться для оценки результативности управления кластерным развитием территории. Результаты исследования могут быть использованы органами власти для обоснования кластерной промышленной политики регионов, исследователями для проведения анализа состояния кластерной структуры регионов, преподавателями для реализации программ высшего образования в области экономической географии и государственного и муниципального управления.

Ключевые слова: кластерная специализация регионов, биофармацевтический кластер, коэффициент локализации, фокус кластера, размер кластера, государственная кластерная политика

Финансирование. Исследование выполнено в рамках гранта Президента Российской Федерации (проект НШ – 3792.2018.6).

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Применение суперкомпьютерных технологий для моделирования социально- экономических систем / В. В. Окрепилов, В. Л. Макаров, А. Р. Бахтизин, С. Н. Кузьмина. – DOI 10.17059/2015-2-24 // Экономика региона. – 2015. – № 2. – C. 301–313. – URL: http://www.uiec.ru/zhurnal_yekonomika_regiona/arhiv_nomerov/201/nomer_2_... (дата обращения: 25.11.2019).

2. Королев, О. Л. «Большие данные» как фактор изменения процессов принятия решений в экономике / О. Л. Королев, Н. В. Апатова, А. П. Круликовский. – DOI 10.18721/JE.10403 // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. – 2017. – Т. 10, № 4. – С. 31–37. – URL: https://economy.spbstu.ru/article/2017.66.3/ (дата обращения: 25.11.2019).

3. Мангушева, Л. С. Роль информационно-коммуникационных технологий в процессах группового принятия управленческих решений / Л. С. Мангушева, И. Г. Хайрулин // Транспортное дело России. – 2017. – № 1. – С. 42–44. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/rol-informatsionno-kommunikatsionnyh-t... (дата обращения: 25.11.2019).

4. Будина, В. И. Ключевое место информационно-коммуникационных технологий в реализации проектов нефтяной компании / В. И. Будина, О. В. Кежапкина // Финансовая аналитика: проблемы и решения. – 2015. – № 45 (279). – С. 26–36. – URL: https://www.fin-izdat.ru/journal/fa/detail.php?ID=67608 (дата обращения: 25.11.2019).

5. Чертина, Е. В. Информационно-аналитическая система управления региональным кластером аквакультуры и рыбного хозяйства / Е. В. Чертина, И. Ю. Квятковская, Т. В. Хоменко. – DOI 10.24143/2072-9502-2017-2-117-124 // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика. – 2017. – № 2. – С. 117–124. – URL: http://www.mathnet.ru/php/archive.phtml?wshow=paper&jrnid=vagtu&paper­i... (дата обращения: 25.11.2019).

6. Агафонов, Е. Д. Современные тенденции информатизации и автоматизации нефтегазовой отрасли / Е. Д. Агафонов, Г. В. Ващенко. – DOI: 10.17516/1999-494X-2016-9-8-1340-1348 // Журнал Сибирского федерального университета. Серия: Техника и технологии. – 2016. – № 9 (8). – С. 1340–1348. – URL: http://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/30357 (дата обращения: 25.11.2019).

7. Разработка математической модели оценки эффективности инвестиционной стратегии региона / А. В. Медведев, Н. С. Ощепкова, П. Н. Победаш, А. Н. Трусов // Фундаментальные исследования. – 2016. – Т. 1, № 10. – С. 197–202. – URL: http://www.fundamental-research.ru/ru/article/view?id=40809 (дата обращения: 25.11.2019).

8. Агеева, А. Ф. Обзор современных систем поддержки принятия решений, созданных при помощи агентного подхода / А. Ф. Агеева // Электронные информационные системы. – 2018. – № 4. – С. 29–46. – URL: http://www.elins-journal.ru/arhiv.html (дата обращения: 25.11.2019).

9. Манукян, М. М. Потенциал нефтегазового кластера Самарской области / М. М. Манукян // Международный научно-исследовательский журнал. – 2015. – № 7 (38), ч. 3. – С. 67–71. – URL: https://research-journal.org/economical/potencial-neftegazovogo-klastera... (дата обращения: 20.09.2019).

10. Формирование морского нефтегазового кластера на территории Мурманской области: промышленный потенциал и перспективы развития / Ф. Д. Ларичкин, А. М. Фадеев, А. Е. Череповицын, Н. Н. Щебарова // Арктика: общество и экономика. – 2011. – № 6. – C. 9–25. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=17331747 (дата обращения: 20.09.2019).

11. Кудрявцева, Т. Ю. Анализ взаимосвязи между кластерной специализацией и валовым региональным продуктом / Т. Ю. Кудрявцева, А. Е. Схведиани. – DOI 10.18721/JE.11506 // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. – 2018. – Т. 11, № 5. – С. 66–73. – URL: https://economy.spbstu.ru/article/2018.73.6/ (дата обращения: 20.09.2019).

12. Земцов, С. Потенциальные высокотехнологичные кластеры в российских регионах: от текущей политики к новым точкам роста / С. Земцов, В. Баринова, А. Панкратов, Е. Куценко. – DOI: 10.17323/1995-459X.2016.3.34.52 // Форсайт. – 2016. – Т. 10, № 3. – URL: https://foresight-journal.hse.ru/2016-10-3/191162713.html (дата обращения: 20.09.2019).

13. Beaudry, C. Who’s Right, Marshall or Jacobs? The Localization Versus Urbanization Debate / С. Beaudry, А. Schiffauerova. – DOI 10.1016/j.respol.2008.11.010 // Research Policy. – 2009. – Vol. 38, issue 2. – Pp. 318–337. – URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048733308002801?via%... (дата обращения: 20.09.2019).

14. Delgado, M. Defining Clusters of Related Industries / M. Delgado, M. E. Porter, S. Stern. – DOI 10.1093/jeg/lbv017 // Journal of Economic Geography. – 2015. – Vol. 16, issue 1. – Pp. 1–38. – URL: https://academic.oup.com/joeg/article/16/1/1/2413044 (дата обращения: 20.09.2019).

15. Porter, M. E. Clusters and Competitiveness: Findings from the Cluster Mapping Project / M. E. Porter. – Cambridge, 2001. – URL: https://www.academia.edu/2917861/Clusters_and_competitiveness_findings_f... (дата обращения: 24.11.2019).

16. Looijen, A. European Agricultural Clusters: How can European Agricultural Clusters be Measured and Identified? / A. Looijen, W. Heijman, D. Cvijanovic. – DOI 10.22004/ag.econ.152812 // Economics of Agriculture. – 2013. – Vol. 60, issue 2. – Pp. 337–357. – URL: https://ageconsearch.umn.edu/record/152812 (дата обращения: 20.11.2019).

17. Lindqvist, G. Disentangling Clusters Agglomeration and Proximity Effects / G. Lindqvist. – Elanders : Vällingby, 2009. – 308 р. – URL: https://www.semantic­scholar.org/paper/Disentangling-clusters-%3A-agglo... (дата обращения: 20.11.2019).

18. Delgado, M. Clusters, Convergence, and Economic Performance / M. Delgado, M. E. Porter, S. Stern. – DOI 10.1016/j.respol.2014.05.007 // Research Рolicy. – 2014. – Vol. 43, no. 10. – Pp. 1785–1799. – URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048733314001048?via%... (дата обращения: 20.11.2019).

19. Хухрин, А. С. Концепция кластерной политики в сельском хозяйстве Российской Федерации / А. С. Хухрин // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. – 2011. – № 6. – С. 53–59. – URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=16404526 (дата обращения: 20.11.2019).

20. Вертакова, Ю. В. Формирование и развитие промышленных кластеров / Ю. В. Вертакова, Ю. С. Положенцева, М. Ю. Хлынин // Технико-технологические проблемы сервиса. – 2014. – № 1 (27). – С. 92–99. – URL: https://cyberleninka.ru/article/n/formirovanie-i-razvitie-promyshlennyh-... (дата обращения: 20.11.2019).

21. Марков, Л. С. Федеральная и региональная кластерная политика России / Л. С. Марков, В. Б. Курмашев, А. Ю. Низковский. – DOI 10.25205/2542-0429-2017-17-4-107-121 // Мир экономики и управления. – 2017. – Т. 17, № 4. – С. 107–120. – URL: https://nsu.ru/ef/vestnik_ngu_ef/2017_4_8 (дата обращения: 20.11.2019).

22. Куценко, Е. Пилотные инновационные территориальные кластеры России: модель устойчивого развития / Е. Куценко. – DOI 10.17323/1995-459X.2015.1.32.55 // Форсайт. – 2015. – Т. 9, № 1. – С. 32–55. – URL: https://foresight-journal.hse.ru/en/2015-9-1/146975221.html (дата обращения: 20.11.2019).

23. Falcioǧlu, P. Regional Specialization and Industrial Concentration Patterns in the Turkish Manufacturing Industry: An Assessment for the 1980–2000 Period / P. Falcioǧlu, S. Akgüngör. – DOI: 10.1080/09654310701814678 // European Planning Studies. – 2008. – Vol. 16, issue 2. – Pp. 303–323. – URL: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/09654310701814678 (дата обращения: 20.11.2019).

24. Isaksen, A. From Success to Failure, the Disappearance of Clusters: A Study of a Norwegian Boat-Building Cluster / A. Isaksen. – DOI: 10.1093/cjres/rsy007 // Cambridge Journal of Regions, Economy and Society. – 2018. – Vol. 11, issue 2. – Pp. 241–255. – URL: https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/09654310701814678 (дата обращения: 20.11.2019).

25. Brachert, M. Identifying Industrial Clusters from a Multidimensional Perspective: Methodical Aspects with an Application to Germany. – DOI: 10.1111/j.1435-5957.2011.00356.x / M. Brachert, M. Titze, A. Kubis // Papers in Regional Science. – 2011. – Vol. 90, issue 2. – Pp. 419–439. – URL: https://rsaiconnect.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/j.1435-5957... (дата обращения: 20.11.2019).

26. Bishop, P. Determinants of Call Centre Location: Some Evidence for UK Urban Areas / P. Bishop, P. Gripaios, G. Bristow. – DOI 10.1080%2F0042098032000146876 // Urban Studies. – 2003. – Vol. 40, issue 13. – Pp. 2751–2768. – URL: https://jour­nals.sagepub.com/doi/10.1080/0042098032000146876 (дата обращения: 20.11.2019).

27. Sölvell, Ö. The Cluster Initiative Greenbook / Ö. Sölvell, G. Lindqvist, C. Ketels. – Stockholm : Ivory Tower, 2003. – 92 p. – URL: https://www.enterprise-development.org/wp-content/uploads/ClusterInitiat... (дата обращения: 20.11.2019).

28. Feser, E. J. National Industry Cluster Templates: A Framework for Applied Regional Cluster Analysis / E. J. Feser, E. M. Bergman. – DOI 10.1080/00343400050005844 // Regional Studies. – 2000. – Vol. 34, issue 1. – Pp. 1–19. – URL: https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/00343400050005844 (дата обращения: 20.11.2019).

29. Марков, Л. С. Выявление эталонных кластеров: методические вопросы и практическое приложение к отечественной промышленности / Л. С. Марков, В. М. Маркова // Вестник НГУ. Серия: Социально-экономические науки. – 2012. – Т. 12, № 1. – С. 95–108. – URL: https://nsu.ru/ef/vestnik_ngu_ef/2012_1_10 (дата обращения: 24.11.2019).

Поступила 16.11.2019; принята к публикации 25.12.2019; опубликована онлайн 31.03.2020.

Об авторах:

Кудрявцева Татьяна Юрьевна, заведующий научной лабораторией «Экономика и управление инновациями», руководитель направления «Экономика», доцент Высшей инженерно-экономической школы ФГАОУ ВО «Санкт- Петербургский политехнический университет Петра Великого» (195251, Россия, г. Санкт-Петербург, ул. Политехническая, д. 29), доктор экономических наук, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-1403-3447, Scopus ID: https://www.scopus.com/authid/detail.uri?origin=resultslist&authorId=560..., Researcher ID: http://www.researcherid.com/rid/S-8637-2017, kudryavtseva_tyu@spbstu.ru

Схведиани Анги Ерастиевич, аспирант Высшей инженерно-экономической школы ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого» (195251, Россия, г. Санкт-Петербург, ул. Политехническая, д. 29), ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7171-7357, Scopus ID: https://www.scopus.com/authid/detail.uri?origin=resultslist&authorId=571..., Researcher http://www.researcherid.com/rid/ID: S-8668-2017, shvediani_ae@spbstu.ru

Заявленный вклад соавторов:

Кудрявцева Татьяна Юрьевна – научное руководство; постановка задачи; определение методологии исследования; критический анализ и доработка решения; компьютерная реализация решения задачи.

Схведиани Анги Ерастиевич – анализ теоретических и практических материалов по теме исследования; анализ научных источников по теме исследования; критический анализ и доработка текста; компьютерная реализация решения задачи.

Для цитирования:

Кудрявцева, Т. Ю. Исследование региональных кластеров с использованием информационно-аналитических систем (на примере биофармацевтического кластера) / Т. Ю. Кудрявцева, А. Е. Схведиани. – DOI https://doi.org/10.15507/2413-1407.110.028.202001.048-079 // Регионология. – 2020. – Т. 28, № 1. – С. 48–79.

Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.
Скачать статью в PDF