Олег Федорович Шахов - Оценка опыта стратегического партнерства государства и бизнеса в пространственном развитии регионов

3. Создание в субъектах РФ центров кластерного развития обусловило закрепление за ними функции координатора деятельности участников процессов кластеризации социально-экономического пространства регионов. Поэтому сравнительная (по выборке таких центров) характеристика закрепленных за ними компетенций, направлений их деятельности – необходимый момент анализа современной практики.

Принимая во внимание отмеченные выше моменты, полагаем целесообразным использовать авторский методический подход, определяющий состав этапов и содержание анализа практики стратегического партнерства государства и бизнеса в процессах кластеризации социально-экономического пространства регионов.

На первом этапе посредством качественного анализа определяется соответствие функционирующих в регионах кластеров целям стратегического партнерства государства и бизнеса.

По нашему мнению, к перспективным кластерам следует отнести бизнес-группы:

– созданные как вертикально интегрированные структуры;

– осуществляющие выпуск инновационной продукции;

– абсорбирующие ресурсы и ведущие деятельность на территориях ряда муниципальных образований;

– ориентированные не только на национальный, но и мировой рынок товаров и услуг.

Проведение такого анализа предполагает реализацию следующих основных требований:

– объектная база формируется субъектами РФ, относящимися к разным федеральным округам;

– информационная база включает региональные стратегии (действующие и новые) и актуализированные данные, приведенные на сайте российской кластерной обсерватории.

На втором этапе осуществляется решение двух взаимосвязанных задач.

Первая задача – определяются векторы изменений в состоянии научно-технического потенциала, социально-экономических условиях и результатах инновационной деятельности, качестве инновационной политики в регионах, отличающихся наличием инновационных территориальных кластеров. Информационной базой анализа являются сводные инновационные индексы, обоснование методики расчета которых и полученные от ее применения результаты содержатся в аналитических материалах, подготовленных и опубликованных НИУ «Высшая школа экономики».

Вторая задача – посредством экономико-статистического и сравнительного анализа выявляется динамика статистических показателей, фиксирующих тренды изменений в социально-экономической системе регионов, отражающих в известной степени вклад результатов кластеризации. Информационной базой ее решения являются данные государственной статистики.

Проведение экономико-статистического анализа сопряжено с выполнением двух основных условий:

– в выборе статистических показателей необходимо учитывать состав эффектов стратегического партнерства государства и бизнеса, связанного с пространственным развитием экономики регионов, характеристика которых обеспечивается рядом статистических показателей: число созданных передовых технологий; число используемых передовых технологий, доля инновационной продукции в общем объеме производства;

– динамика показателей выявляется за среднесрочный период времени для выявления тренда изменений в социально-экономической системе регионов.

На третьем этапе осуществляется решение двух задач.

Первая – сравнительный анализ основных характеристик региональных программ развития инновационных территориальных кластеров, вторая – анализ компетенций и направлений деятельности центров кластерного развития субъектов РФ.

Реализация предложенного методического подхода осуществлена нами применительно к выборке субъектов РФ, включающей Вологодскую область [1], Иркутскую область [2], Калужскую область [3], Красноярский край [4], Московскую область [5], Нижегородскую область [6], Новосибирскую область [7], Республику Саха (Якутия) [8], Республику Татарстан [9], Самарскую область [10], Санкт-Петербург [11].

Для визуализации результатов, полученных при выявлении соответствия типов кластеров целям стратегического партнерства государства и бизнеса, представим информацию в табличной форме (табл. 1).

Таблица 1

Типы кластеров