ЮФУ
ул. М. Горького, 88, к. 211
г.Ростов-на-Дону, Россия
344002
+7 (863) 250-59-54
Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

ПРОГНОЗ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ КЛАСТЕРНЫХ ПРОЕКТОВ В КОНТЕКСТЕ СЦЕНАРИЕВ КЛАСТЕРНОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНА

TERRA ECONOMICUS, , Том 17 (номер 2),
Цитирование: Капогузов, Е. А., Логинов, К. К., Чупин, Р. И., Харламова, М. С. (2019). Прогноз экономической эффективности кластерных проектов в контексте сценариев кластерного развития региона // Terra Economicus, 17(2), 40–59. DOI: 10.23683/2073-6606-2019-17-2-40-59

Данная статья представляет собой заключительный этап цикла работ, посвященных проблемам оценки и прогноза эффективности кластерных проектов как механизмов устойчивого развития региона. Здесь раскрывается методология анализа экономической эффективности кластерных проектов с учетом экспертных оценок сценариев кластерного развития. Вследствие сложности (многокомпонентности) и высокой неопределенности в реализации кластерных проектов стоит отметить включение экспертных опросов как неотъемлемой части информационного обеспечения во всех из рассмотренных подходов к анализу кластеров. В связи с этим анализ экономической эффективности кластера может быть дополнен в части разработки взаимосвязей экспертной информации и показателей финансовой модели. Результатом корректировки взаимосвязанных показателей финансовой модели проекта с учетом экспертной информации является получение вектора значений показателя экономической эффективности проекта, состоящего из возможных вариантов показателя при реализации различных сценариев. В работе апробирован дополнительный этап оценки эффективности кластерного проекта, состоящий в применении методов сценарного прогнозирования на основе экспертно-статистического байесовского метода. Оценены вероятности реализации сценариев кластерного развития и направления повышения экономической эффективности на примере проекта «Первый этап создания промышленного комплекса по производству бисфенола-А и поликарбоната: подготовка технологической и сырьевой базы» нефтехимического кластера Омской области и полученных экспертных оценок. Проведенные расчеты показывают, что эксперты солидарны в том, что движение по направлению инертного сценария выглядит наиболее вероятным. Другая половина смешанной траектории развития приходится на три оставшихся сценария, где наибольшую вероятность имеет сценарий «Государственный патернализм». На основе экспертных оценок вероятностей событий произведена корректировка системы взаимосвязанных финансовых показателей проекта и рассчитаны результирующие показатели для различных траекторий развития. Представленная методика может выступать в качестве инструмента стратегического планирования, так как позволяет определить имеющиеся возможности и ограничения, а также способы перехода на желательную траекторию развития.


Ключевые слова: кластер; оценка эффективности кластерного проекта; проектный подход; сценарное прогнозирование; экспертно-статистический байесовский метод; кластерное развитие; экспертный опрос

Список литературы:
  • Благовещенский, Ю. Н., Кречетова, М. Ю., & Сатаров, Г. А. (2012а). Сценарное прогнозирование политической ситуации в России. М.: Фонд «Либеральная миссия», 52 с.
  • Благовещенский, Ю. Н., Кречетова, М. Ю., & Сатаров, Г. А. (2012б). Экспертно-статистический байесовский подход к сценарному политическому прогнозированию //
  • Полис. Политические исследования, 4, 74–98.
  • Де Гроот, М. (1974). Оптимальные статистические решения. М.: Мир, 492 с.
  • Капогузов, Е. А., Карпов, В. В., & Чупин, Р. И. (2018). Элементы проектного менеджмента в развитии территориальных производственных кластеров (кейс нефтехимического кластера Омской области) // Управленец, 6, 88–98. DOI: 10.29141/2218-5003-2018-9-6-9.
  • Капогузов, Е. А., Чупин, Р. И., & Харламова, М. С. (2019). Кластерная политика регионального развития: ресурсы и институциональные условия // Журнал экономической теории, 1.
  • Кейнс, Дж. М. (2008). Общая теория занятости, процента и денег. Избранное. М.: Эксмо, 960 с.
  • Ковалева, Т. Ю. (2016). Оценка стратегических позиций региональных кластеров: методический инструментарий и результаты его применения (на примере экономики Пермского края) // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия: Социальные науки, 3(43), 38–47.
  • Колобова, Е. А., Колобов, А. Д., Теплова, И. Г., & Ягольницер, М. А. (2017). Когнитивная модель кластера как институциональной системы // КЭ, (10), 1039–1056.
  • Марков, Л. С. (2005). Экономические кластеры: понятия и характерные черты, с. 102–123 / В кн.: В. Е. Селиверстов, В. М. Маркова, & Е. С. Гвоздева (ред.) Актуальные проблемы социально-экономического развития: взгляд молодых ученых: Сб. науч. тр., разд. 1. Новосибирск: ИЭОПП СО РАН.
  • Марков, Л. С. (2015). Теоретико-методологические основы кластерного подхода. Новосибирск: ИЭОПП СО РАН, 300 с.
  • Марков, Л. С., & Ягольницер, М. А. (2006). Экономические кластеры: идентификация и оценка эффективности деятельности. Новосибирск: ИЭОПП СО РАН, 88 c. Михайловская, Д. С., & Шмат, В. В. (2018). Будущее российской экономики глазами «отцов» и «детей». Взгляд четвертый // ЭКО, 5, 110–138. DOI: 10.30680.ECO0131-7652-2018-5-110-138.
  • Найт, Ф. (1994). Понятия риска и неопределенности // THESIS, 5, 12–28.
  • Патрушева, Е. Г., & Большакова, Е. А. (2015). Оценка экономической эффективности регионального инновационного кластера // УЭкС, 4(76), 22.
  • Портер, М. Э. (2005). Конкуренция. М.: Издательский дом Вильямс, 608 с.
  • E. A. KAPOGUZOV ET AL. / TERRA ECONOMICUS, 2019, 17(2), 40–59 57
  • Соловьев, Ю. В., Капогузов, Е. А., & Чупин, Р. И. (2018). Трансакционные издержки в кластерном взаимодействии // Вестник Омского университета. Серия: Экономика, 3 (63), 68–77. DOI: 10.25513/1812-3988.2018.3.68-77.
  • Титов, В. В. (2005). Моделирование процессов взаимодействия в региональных промышленных кластерах // Ползуновский вестник, 4-3, 6–11.
  • Штейнберг, И. Е. (2014). Логические схемы обоснования выборки для качественных интервью: «восьмиоконная» модель // Социология 4М, 38, 38–71.
  • Andersson, T., Schwaag-Serger, S., Sorvik, J., & Hansson, E. W. (2004). The Cluster Policies Whitebook. Malmö, Sweden: International organisation for knowledge economy and enterprise development, 250 p.
  • Bergman, E. M. & Feser, E. J. (1999). Industrial and Regional Clusters: Concepts and
  • Comparative Applications. Regional Research Institute, WVU. (http://www.rri.wvu.edu/WebBook/Bergman-Feser/chapter3.htm).
  • Brenner, T., Emmrich, C., & Schlump, C. (2013). Regional Effects of a Cluster-Oriented Policy Measure – The Case of the InnoRegio Program in Germany. (https://wpis.files.wordpress.com/2013/04/wp-30.pdf).
  • Enright, M. (1996). Regional Clusters and Economic Development: A Research Agenda, pp. 190–213 / In: U. Staber, N. Schaefer, & B. Sharma (eds.) Business Networks: Prospects for Regional Development. Berlin: Walter de Gruyter.
  • Enright, M. (1992). Why Clusters are the Way to Win the Game // World Link, 5, 24–25.
  • Feser, E. J., & Sweeney, S. H. (2002). Theory, methods, and a cross-metropolitan comparison of business clustering, p. 222–259 / In: P. McCann (ed.) Industrial Location Economics. Cheltenham.
  • Petersen, K. (2010). Clusters and clustering policy: a guide for regional and local policy makers. (http://cor.europa.eu/en/documentation/studies/Document s/Clusters-andClustering-policy.pdf).
  • Porter, M. E. (2000). Location, competition and economic development: Local clusters in a global economy // Economic Development Quarterly, 1, 15–34.
  • Rosenfeld, S. (1997). Bringing Business Clusters into the Mainstream of Economic Development // European Planning Studies, 5(1), 3–23.
  • Rosenfeld, S. (2002). A Governor’s Guide to Clusterbased Economic Development. Washington: National Governors Association, 47 p.
  • Sölvell, Ö., Ketels, C., & Lindqvist, G. (2003). The Cluster Initiative Greenbook. Stockholm. (http://www.cluster-research.org/greenbook.htm).
  • Van Dijk, M. P., & Sverrisson, A. (2003). Enterprise clusters in developing countries: mechanisms of transition and stagnation // Entrepreneurship & Regional Development, 3, 183–206.
Издатель: Южный Федеральный Университет
Учредитель: Южный федеральный университет
ISSN: 2073-6606