Статья 'Развитие инновационных кластеров в экономическом пространстве регионов Поволжья' - журнал 'Теоретическая и прикладная экономика' - NotaBene.ru
по
Меню журнала
> Архив номеров > Рубрики > О журнале > Авторы > О журнале > Требования к статьям > Редакционный совет > Порядок рецензирования статей > Политика издания > Ретракция статей > Этические принципы > Политика открытого доступа > Оплата за публикации в открытом доступе > Online First Pre-Publication > Политика авторских прав и лицензий > Политика цифрового хранения публикации > Политика идентификации статей > Политика проверки на плагиат > Редакция
Журналы индексируются
Реквизиты журнала

Публикация за 72 часа - теперь это реальность!
При необходимости издательство предоставляет авторам услугу сверхсрочной полноценной публикации. Уже через 72 часа статья появляется в числе опубликованных на сайте издательства с DOI и номерами страниц.
По первому требованию предоставляем все подтверждающие публикацию документы!
ГЛАВНАЯ > Вернуться к содержанию
Теоретическая и прикладная экономика
Правильная ссылка на статью:

Развитие инновационных кластеров в экономическом пространстве регионов Поволжья

Напольских Дмитрий Леонидович

кандидат экономических наук

доцент, ФГБОУ ВО "Поволжский государственный технологический университет"

424000, Россия, Республика Марий Эл, г. Йошкар-Ола, площадь Ленина, 3, каб. 414

Napolskikh Dmitrii Leonidovich

PhD in Economics

Leading Scientific Associate, Docent, the department of Management and Law, Volga State University of Technology

424000, Russia, respublika Marii El, g. Ioshkar-Ola, Ploshchad' Lenina, 3, kab. 414

NapolskihDL@yandex.ru
Другие публикации этого автора
 

 

DOI:

10.25136/2409-8647.2021.1.35620

Дата направления статьи в редакцию:

30-04-2021


Дата публикации:

07-05-2021


Аннотация: Объектом исследования являются пространственные границы инновационных кластеров в экономическом пространстве регионов Поволжья. В качестве предмета исследования рассматривается моделирование процессов инновационной трансформации и зон распространения экстерналий кластерного развития. Инновационные кластеры рассматриваются автором в качестве перспективной формы территориальной организации производства и основы социально-экономического развития региона в современных условиях. Формирование и развитие инновационных кластеров в регионах Поволжья рассматривается в контексте их влияния на трансформацию экономического пространства, в статье выделены основные аспекты трансформации экономического пространства. Особое внимание уделено неоднородности распространения экстерналий процессов кластеризации на территории регионов Поволжья. Был сделан вывод о существенной неравномерности распределения процессов кластеризации в экономическом пространстве регионов Поволжья. Для Поволжья характерно наличие регионов как с одним, так и с несколькими центрами кластеризации экономического пространства (республики Татарстан, Башкортостан, Удмуртия, Ульяновская область). Также выявлены территории, находящиеся под влиянием эффектов кластеризации соседних регионов. Основным результатом проведённого исследования является определение пространственных границ процессов кластеризации производства в регионах Поволжья. Вкладом автора в исследование темы является определение на основании транспортной доступности пространственных зон инновационных кластеров: ядро, центр кластера и его периферия.


Ключевые слова: Экономическое пространство, Экономика Поволжья, Инновационные кластеры, Изохроны, Экономическая интеграция, Экстерналии кластеризации, Пространственный аспект кластеризации, Трансформация экономического пространства, Приволжский Федеральный округ, Кластерная модель

Работа выполнена в рамках гранта Российского научного фонда 19-78-00056 «Кластерная модель развития регионов Поволжья в условиях инновационной экономики»

Abstract: The object of this research is the spatial boundaries of innovation clusters in the Volga Region economic space. The subject of this research is modeling of the processes of innovation transformation and the zones of distribution of externalities of cluster development. Innovative clusters are viewed as an advanced form of territorial organization of production and the foundation of socioeconomic development of the region in the current context. The formation and development of innovation clusters in the Volga Region is analyzed within the framework of its impact upon transformation of the economic space. The key aspects of transformation of the economic space are determined. Special attention is turned to heterogeneity of the distribution of externalities of clusterization processes in the Volga Region. The conclusion is made on signigicant unevenness of the distribution of clusterization processes in the Volga region economic space. Volga Region has territories with one or several centers of clusterization of the economic space (the Republic of Tatarstan, Bashkortostan, Udmurtia, Ulyanovsk Oblast). The author reveals the territories that are influenced by clusterization of the neighboring regions. The main result of the conducted research lies in definition of spatial boundaries of the processes of clusterization of production in the Volga Region. The author's contribution consists in identification of spatial zones of innovation clusters, such as the core, the center of the cluster and its periphery, based on transport accessibility.



Keywords:

Spatial aspect of clusterization, Externalities of clusterization, Economic integration, Isochrons, Innovation clusters, Economy of the Volga region, Economic space, Transformation of economic space, Volga Federal District, Cluster model

Введение. Одним из основных преимуществ инновационных кластеров как формы организации производства является формирование на его территории благоприятных условий для экономического развития за счёт непосредственной близости предприятий, относящихся как к одной отрасли, так и к смежным отраслям [9]. Высокотехнологичные предприятия-участники инновационных кластеров имеют преимущества в доступе к специфичным активам в виде технологий и человеческого капитала. Кластеры способствуют активной диффузии инноваций в рамках своей внутренней среды, что обусловлено разнообразием состава участников, к которым помимо промышленных предприятий относятся органы государственной власти, научно-образовательные учреждения, различные некоммерческие организации [1].

Важным аспектом кластерного развития выступает институционализация отношений между участниками кластера, сокращающая риски оппортунистического поведения для постоянных контрагентов. Также пространственная концентрация производства в рамках инновационных кластеров снижает как транспортные издержки доступа к ресурсам, так и транзакционные издержки [6]. При том положительные внешние эффекты распространяются не только на участников кластера, но и на экономические субъекты, находящиеся в рамках его экономического пространства. Концентрация высокотехнологичного производства формирует как непосредственные экономические выгоды для территории кластера за счёт снижения издержек, развития инфраструктуры, создания высокопроизводительных рабочих мест и т.д., так и опосредованные преимущества для всей территории региона в виде повышения налогооблагаемой базы [3].

Инновационные кластеры рассматриваются автором в качестве основы посткризисного восстановления российской экономики, пространства взаимосогласования региональных, отраслевых и корпоративных интересов. Необходимо учитывать, что российские макрорегионы, в том числе и Поволжье, отличаются высокой степенью дифференциации с точки зрения экономико-географического положения, площади территории и структуры регионального экономического пространства. Необходимость активизации внутренних факторов развития регионов, а также повышения связанности и структурированности их экономического пространства формирует научно-практическую задачу построения модели трансформации экономического пространства российских регионов на основе формирования и развития инновационных кластеров.

Целью исследования является формирование подхода к рассмотрению развития инновационных кластеров в экономическом пространстве на примере регионов Поволжья. В рамках исследования были поставлены следующие задачи:

-выделение основных аспектов трансформации экономического пространства региона на основе кластеризации производства;

-определение подхода к моделированию пространственных границ кластеризации экономического пространства региона;

-моделирование инновационных кластеров в экономическом пространстве десяти регионов Поволжья, на территории которых расположены инновационные кластеры.

Теоретико-методологическая основа исследования. Под трансформацией экономического пространства региона обычно понимается количественное и качественное изменение его экономических параметров. Применительно к теме исследования можно говорить о структурных изменениях экономического пространства и приобретении им новых характеристик. Трансформация экономического пространства региона имеет вектор, формализующийся в рамках институциональной системы развития региона (стратегия развития региона, отраслевые программы, национальные и корпоративные проекты, политика органов исполнительной власти и т.д.). При этом трансформационные процессы могут иметь как положительную (прогресс), так и негативную (регресс) для социально-экономического развития региона направленность. Трансформация экономического пространства представляет собой многоаспектный процесс, включающий в себя изменения в институциональной структуре общества, формальных (система отношений с органами государственной власти и местного самоуправления, коммерческие и некоммерческие организации и т.д.) и неформальных (традиции, обычаи, этика и т.д.) институтах [8].

Рассматривая процессы трансформации экономического пространства региона, необходимо учитывать закономерности концентрации производительных сил общества, а также формирования агломераций. Процесс трансформации экономического пространства региона на основе формирования и развития инновационных кластеров находится под совокупным влиянием эффектов масштаба производства, низких транспортных издержек в силу географической близости и мобильности факторов производства, ключевым из которых является человеческие ресурсы территории [2]. Трансформация экономического пространства помимо традиционного подхода к определению её экономической сущности под влиянием процессов кластеризации имеет дополнительные аспекты. В рамках комплексного подхода к рассмотрению изменения экономического пространства региона под влиянием кластеров были выделены следующие типы трансформаций.

Трансформация пространственной структуры размещения производства , обусловленная концентрацией производительных сил в рамках инновационных кластеров. Формирование общих производственных цепочек предприятий кластера повышают плотность путей сообщения и интенсивность грузопотоков на территории кластера. Для территории кластера также характерно формирование более целостных и связанных рынков труда, недвижимости, земли и капитала. Трансформация системы расселения в рамках кластера , характеризующаяся повышением плотности населения в границах кластера, формированием новых населённых пунктов для сотрудников организаций кластера, в том числе «инновационных поселений». Также можно выделить повышение трудовой мобильности населения в рамках кластера. Трансформация инфраструктурной составляющей кластера , обусловленная развитием диверсифицированных транспортных коридоров и хабов. Также процессы кластерного развития характеризуются как усложнением существующих инфраструктурных объектов, так и формированием новых инфраструктурных площадок для совместной реализации инновационных проектов. Увеличение количества объектов экономического пространства, а также появление новых типов объектов экономического пространства . Конкурентные преимущества процессов кластеризации схожи с внешними эффектами, получаемыми организациями, расположенными в крупных городских агломерациях с высоким уровнем диверсификации производства. Кластеризация экономического пространства региона также изменяет циклы жизнедеятельностью населения территории [10].

В рамках региональной экономики и управления к ключевым качественным характеристикам экономического пространства региона относятся: плотность экономического пространства (численность населения, объем ВРП, запасы ключевых природных ресурсы и т.д., рассчитанные на единицу площади территории региона); однородность (равномерность распределения населения и экономической деятельности); связанность (транспортные условия мобильности населения, товаров, услуг, капитала). Поэтому на данном этапе исследования процессов кластеризации экономического пространства регионов Поволжья взяты базовые показатели для анализа характеристик экономического пространства.

Пространственные границы влияния эффектов кластеризации на территорию и жизнедеятельность населения можно выделить на основании транспортной доступности относительно ядра кластера или отдельных крупных организаций участников [4]. В частности, на основании транспортной доступности можно выделить следующие пространственные зоны:

- «Центр кластера» – часовая изохрона относительно предприятий и организаций, формирующих ядро инновационного кластера;

-«Периферия» – полуторачасовая изохрона относительно предприятий и организаций, формирующих ядро инновационного кластера, либо часовая изохрона относительно отдельных крупных организаций, не входящих в центр кластера.

Современные исследования рассматривают удаленность экономических объектов от ядра кластера как фактор снижающий положительные эффекты от кластеризации и лимитирующий возможности их роста. Так, до 50% потерь конкурентных преимуществ возникает при удаленности на 100 км, что составляет часовую изохрону на территориях с развитой транспортной инфраструктурой. Исследования, проведённые Э. Мейн, Д. Шапиро, А. Винином показывают, что фармацевтические фирмы, находящиеся в 100 километрах от центра биофармацевтического кластера, теряют около 20% от роста медианной фирмы в данной отрасли, потери в выручке при соответствующем сравнении составляют около 13% [7]. Согласно данным масштабного исследования, представленным в «The Cluster Initiative Greenbook 2.0» [5], в 2003-2013 годах для большей части кластеров большинство организаций-участников находились на расстоянии одного часа езды на автомобиле от «офиса кластера» (рисунок 1).

Рисунок 1. – Количество кластеров в зависимости от доли их участников, находящихся в пределах одного часа езды на автомобиле от «офиса кластера»

В качестве основной территориальной единицы анализа процессов кластеризации экономического пространства региона используются следующие типы муниципальных образований: городские округа и муниципальные районы, а также относительно новый для Российской Федерации тип муниципальных образования – муниципальные округа. Данный подход согласуется с применяемой Европейской кластерной обсерваторией номенклатурой территориальных статистических единиц «NUTS» (от фр. nomenclature des unites territoriales statistiques). В рамках системы NUTS три уровня деления территории на статистические единицы, в рамках которых также определены внутренние локальные административные единицы «LAU» (от англ. local administrative unit).

Результаты исследования. В ходе работыпроведен анализ федерального и регионального законодательства, связанного с созданием инновационных кластеров, а также современного этапа реализации государственных программ в области кластерной политики. Правовую базу кластерной политики в Российской Федерации составляют следующие федеральные нормативные правовые акты. Федеральный закон от 31.12.2014 г. № 488-ФЗ «О промышленной политике в Российской Федерации» содержит соответствующее современным научным представлениям понятие промышленного кластера: «промышленный кластер - совокупность субъектов деятельности в сфере промышленности, связанных отношениями в указанной сфере вследствие территориальной близости и функциональной зависимости и размещенных на территории одного субъекта Российской Федерации или на территориях нескольких субъектов Российской Федерации». Содержащееся в федеральном законе "Об особых экономических зонах в Российской Федерации" от 22.07.2005 N 116-ФЗ понятие кластера скорее соответствует общенаучной трактовке кластера как скопления схожих объектов особых экономических зон), чем экономической категории кластера. Федеральный закон от 29.06.2015 N 160-ФЗ (ред. от 26.07.2019) "О международном медицинском кластере и внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации" под кластером понимает крупный инфраструктурный центр медицинских услуг, сам проект кластера выделяет производство в качестве третьего (последнего) этапа развития.

Современным этапом реализации кластерной политики Министерством экономического развития РФ является инициированный в 2016 году проект «Развитие инновационных кластеров—лидеров инвестиционной привлекательности мирового уровня» (Приказ Минэкономразвития России от 27.06.2016 №400). Отличительной особенностью данного этапа кластерной политики является активное применение методологического инструментария проектного менеджмента. Параллельно, государственные меры по поддержки кластерных инициатив реализуются в рамках промышленной политики российской Федерации, реализуемой Министерством промышленности и торговли РФ. С 2016 года Министерством оказывается масштабное субсидирование процессов кластерного развития, в частности покрытие затрат на технологическое перевооружение производства и создание новых проектов в рамках политики импортозамещения. Следует выделить следующие нормативные правовые акты: Постановление Правительства Российской Федерации от 31.07.2015 г. № 779 «О промышленных кластерах и специализированных организациях промышленных кластеров» и Постановление Правительства РФ от 28.01.2016 г. № 41 "Об утверждении Правил предоставления из федерального бюджета субсидий участникам промышленных кластеров на возмещение части затрат при реализации совместных проектов по производству промышленной продукции кластера в целях импортозамещения"

В ходе исследования были выделены центры кластеризации Нижегородской области, определены и проанализированные характеристики экономического пространства данного региона. Ключевым центром инновационной трансформации экономического пространства Нижегородской области является Нижегородский индустриальный инновационный кластер в области автомобилестроения и нефтехимии [11]. Якорные предприятия кластера находятся в городах Нижний Новгород и Дзержинск, также предприятия кластера расположены в следующих населённых пунктах: г. Арзамас, г. Бор, г. Кстово, г. Павлово. АНО "Агентство по развитию кластерной политики и предпринимательства Нижегородской области" создана в 2015 году распоряжением Правительства Нижегородской области №1438-р от 04.08.2015г. Полномочия учредителя выполняет министерство промышленности, торговли и предпринимательства Нижегородской области.

На рисунке 2 представлены муниципальные образования Нижегородской области, территория которых находится под непосредственным воздействием экстерналий развития индустриального инновационного кластера в области автомобилестроения и нефтехимии. Тёмным цветом выделены муниципальные образования, экономическое пространство которых относится к «ядру» (красный) и зоне «центра кластера» (оранжевый), светлым цветом выделена периферийная зона кластера. Остальные территории региона получают опосредованные эффекты от кластерного развития через бюджетные механизмы. Бледным цветом выделены приграничные муниципальные образования области, находящиеся под влиянием экстерналий развития кластеров в соседних субъектах РФ.

Рис. 2 – Пространственная модель трансформации экономического пространства Нижегородской области на основе развития Нижегородского индустриального инновационного кластера в области автомобилестроения и нефтехимии

Также к периферийной территории Нижегородского индустриального инновационного кластера в области автомобилестроения и нефтехимии можно отнести Вязниковский и Гороховецкий районы Владимирской области, находящиеся в пределах полуторачасовой изохроны относительно предприятий и организаций, формирующих ядро инновационного кластера. При этом Воротынский, Пильнинский и Сеченовский районы области находятся под воздействием экстерналий процессов развития Инновационного территориального электротехнического кластера Чувашской Республики, а Починковский и Сеченовский районы области находятся под воздействием внешних эффектов инновационного кластера Республики Мордовия «Энергоэффективная светотехника и интеллектуальные системы управления освещением».

Рассмотрим характеристики экономического пространства области, находящегося под непосредственным воздействием экстерналий кластерного развития. В таблице 1 представлены данные о численности населения и площади муниципальных образований, отнесённых к центру и периферии кластера.

Таблица 1. – Муниципальные образования Нижегородской области, территория которых относится к ядру, центру и периферии индустриального инновационного кластера в области автомобилестроения и нефтехимии

Территории

Население,

чел.

Доля от населения

региона,

%

Площадь,

км2

Доля от площади

региона, %

Плотность

населения,

чел./км2

Нижегородская область,

всего

3202946

100,00%

76 900

100,00%

41,65

Экономическое пространство

кластера, всего

2618242

81,74%

31 153

40,51%

84,04

Ядро кластера,

всего

1510608

47,16%

831

1,08%

1817,82

Город Нижний Новгород

1271767

39,71%

410

0,53%

3101,87

Город Дзержинск

238841

7,46%

421

0,55%

567,32

Центр кластера,

без ядра

635477

19,84%

12170

15,83%

52,22

Город Бор

118156

3,69%

3584

4,66%

32,97

Балахнинский район

75698

2,36%

896

1,17%

84,48

Богородский район

59357

1,85%

1459

1,90%

40,68

Володарский район

57962

1,81%

1049

1,36%

55,25

Городецкий район

85620

2,67%

1482

1,93%

57,77

Дальнеконстантиновский район

20352

0,64%

1377

1,79%

14,78

Кстовский район

125938

3,93%

1226

1,59%

102,72

Павловский район

92394

2,88%

1097

1,43%

84,22

Периферия кластера,

всего

472157

14,74%

18152

23,60%

26,01

Город Арзамас

103979

3,25%

41

0,05%

2536,07

Городской округ Семеновский

46662

1,46%

3877

5,04%

12,04

Городской округ Саров

96052

3,00%

232

0,30%

414,02

Городской округ Первомайск

17990

0,56%

1227

1,60%

14,66

Ардатовский район

22522

0,70%

1887

2,45%

11,94

Арзамасский район

40248

1,26%

2010

2,61%

20,02

Большемурашкинский район

9353

0,29%

658

0,86%

14,21

Вадский район

13922

0,43%

742

0,96%

18,76

Дивеевский район

14959

0,47%

844

1,10%

17,72

Лукояновский район

28593

0,89%

1890

2,46%

15,13

Лысковский район

37407

1,17%

2134

2,78%

17,53

Сосновский район

17641

0,55%

1170

1,52%

15,08

Шатковский район

22829

0,71%

1440

1,87%

15,85

Проведённое моделирование экономического пространства Нижегородского индустриального инновационного кластера в области автомобилестроения и нефтехимии в рамках экономического пространства Нижегородской области позволило сделать следующие выводы. Экономическое пространство региона, находящееся под непосредственными внешними эффектами кластерного развития составляет 40,51% территории области, на данной территории проживает 81,74% населения региона. Плотность населения экономического пространства кластера превышает плотность населения Нижегородской области более чем в 2 раза. Отметим высокую концентрацию населения на небольшой территории ядра кластера, а также тот факт, что большая часть экономического пространства региона находится за пределами периферии кластера. На данный момент органами государственной власти Нижегородской области ведётся работа по поддержке развития следующих кластерных инициатив: промышленный кластер, кластер легкой промышленности и IT-кластер Нижегородской области. В качестве приоритетных направлений кластеризации определены атомная промышленность, судостроение, биомедицина и фармацевтика.

Центром инновационной трансформации экономического пространства Пензенской области являются следующие инновационные кластеры: IT кластер Пензенской области; Зареченский кластер интеграции технологий (КИТ); Инженерно-производственный кластер "Биомед"; Пензенский приборостроительный кластер "Безопасность". Якорные предприятия перечисленных кластеров находятся в городах Пенза и Заречный. Нормативно-правовой базой кластерного развития являются Закон Пензенской области от 19 августа 2015 года N 2787-ЗПО «О промышленной политике в Пензенской области», Распоряжение правительства Пензенской области от 21 февраля 2014 года № 83-рП «Об утверждении Стратегии инновационного развития Пензенской области до 2021 года и прогнозный период до 2030 года», На рисунке 3 представлены муниципальные образования Пензенской области, территория которых находится под непосредственным воздействием экстерналий развития инновационных кластеров.

Рис. 3. – Пространственная модель трансформации экономического пространства Пензенской области на основе развития инновационных кластеров

Достаточно равномерное покрытие территории региона территорией кластера обусловлено относительно небольшой площадью областью и центральным расположением административного центра. Отметим, что Иссинский и Лунинский районы Пензенской области также находятся под воздействием экстерналий процессов развития инновационного кластера Республики Мордовия «Энергоэффективная светотехника и интеллектуальные системы управления освещением». В таблице 2 представлены данные о численности населения и площади муниципальных образований, отнесённых к центру и периферии кластеров.

Таблица 2 – Муниципальные образования, территория которых относится к ядру, центру и периферии инновационных кластеров Пензенской области

Территории

Население,

чел.

Доля от

населения региона,

%

Площадь,

км2

Доля от площади

региона, %

Плотность

населения,

чел./км2

Пензенская область,

всего

1305563

100,0%

43 200

100,00%

30,2

Экономическое пространство

кластеров, всего

1154769

88,4%

29950

69,33%

38,6

Ядро кластеров,

всего

585802

44,9%

412

0,95%

1421,8

Город Пенза

520300

39,9%

288

0,67%

1806,6

Город Заречный

65502

5,0%

124

0,29%

528,2

Центр кластеров,

без ядра

214519

16,4%

11840

27,41%

18,1

Бессоновский район

47952

3,7%

1 340

3,10%

35,8

Городищенский район

47111

3,6%

2 160

5,00%

21,8

Лунинский район

17513

1,3%

1 620

3,75%

10,8

Мокшанский район

25036

1,9%

2 300

5,32%

10,9

Пензенский район

61233

4,7%

2 920

6,76%

21,0

Шемышейский район

15674

1,2%

1 500

3,47%

10,4

Периферия кластеров,

всего

354448

27,1%

17698

40,97%

20,0

Город Кузнецк

80497

6,2%

23

0,05%

3499,9

Белинский район

22902

1,8%

2 020

4,68%

11,3

Иссинский район

9162

0,7%

950

2,20%

9,6

Каменский район

52928

4,1%

2 170

5,02%

24,4

Камешкирский район

10612

0,8%

1 200

2,78%

8,8

Колышлейский район

22380

1,7%

1 660

3,84%

13,5

Кузнецкий район

35865

2,7%

2 100

4,86%

17,1

Малосердобинский район

8146

0,6%

990

2,29%

8,2

Нижнеломовский район

37003

2,8%

1 850

4,28%

20,0

Пачелмский район

13969

1,1%

1 410

3,26%

9,9

Сердобский район

46612

3,6%

1 695

3,92%

27,5

Сосновоборский район

14372

1,1%

1 630

3,77%

8,8

Экономическое пространство региона, находящееся под непосредственными внешними эффектами кластерного развития составляет 69,3% территории области, на данной территории проживает 88,4% населения региона. Отметим высокую концентрацию населения на небольшой территории ядра кластера. Органы государственной власти Пензенской области реализуют комплексную поддержку следующих кластерных инициатив: кластер легкой промышленности, кластер деревообработки и деревянного домостроения. Протокластерами Пензенской области также являются кластер энергосбережения и энергоэффективности (альтернативные источники энергии) и кластер строительных материалов и строительства.

В ходе исследования также были выделены центры кластеризации Республики Башкортостан, определены и проанализированные характеристики экономического пространства данного региона. Ключевым центром инновационной трансформации экономического пространства республики является Нефтехимический территориальный кластер Республики Башкортостан. Якорные предприятия кластера находятся в городах Уфа, Стерлитамак, Салават, Октябрьский, также предприятия кластера расположены в следующих населённых пунктах: г. Нефтекамск, г. Кумертау, г. Ишимбай, г. Благовещенск, г. Давлеканово. К ключевым нормативным правовым актам Республики Башкортостан в области кластерной политики относятся: Постановление Правительства Республики Башкортостан от 30.09.2009г. №370 «Стратегия социально-экономического развития Республики Башкортостан до 2020г.» и Постановление Правительства РБ от 10.03.2011№ 55 "О государственной программе "Стимулирование инновационной деятельности в Республике Башкортостан". На рисунке 4 представлены муниципальные образования республики, территория которых находится под непосредственным воздействием эффектов развития Нефтехимического территориального кластера.

Рис. 4. – Пространственная модель трансформации экономического пространства Республики Башкортостан на основе развития Нефтехимического территориального кластера.

Подчеркнём наличие нескольких центров кластеризации экономического пространства республики, а также неравномерный характер данных процессов (преимущественно западная часть региона). При этом Туймазинский и Краснокамский мунициальные районы республики также находятся под воздействием внешних эффектов развития инновационных кластеров Республики Татарстан (Туймазинский) и Удмуртской Республики (Краснокамский). Абзелиловский, Белорецкий, Белокатайский районы республики относятся к зоне распространения экстерналий кластера грузоподъемного (кранового) оборудования Свердловской и Челябинской области. Рассмотрим характеристики экономического пространства республики, находящегося под непосредственным воздействием экстерналий кластерного развития (таблица 3).

Таблица 3 – Муниципальные образования, территория которых относится к ядру, центру и периферии развития Нефтехимического территориального кластера Республики Башкортостан

Территории

Население,

чел.

Доля от населения

региона,

%

Площадь,

км2

Доля от площади

региона, %

Плотность

населения,

чел./км2

Республика Башкортостан,

всего,

4 013 786

100,0%

143 600

100,00%

28,0

Экономическое пространство

кластера, всего

2734168

68,1%

63775

44,41%

42,9

Ядро кластера,

всего

1242887

31,0%

809

0,56%

1536,3

Город Уфа

1128787

28,1%

710

0,49%

1589,8

Город Октябрьский

114100

2,8%

99

0,07%

1152,5

Город Салават

150500

3,7%

106

0,07%

1419,8

Город Стерлитамак

276394

6,9%

109

0,08%

2535,7

Центр кластера,

без ядра

725338

18,1%

27100

18,87%

26,8

Аургазинский район

33358

0,8%

2014

1,40%

16,6

Благовещенский район

49380

1,2%

2259

1,57%

21,9

Иглинский район

60777

1,5%

2456

1,71%

24,7

Ишимбайский район

88092

2,2%

4003

2,79%

22,0

Кармаскалинский район

50319

1,3%

1751

1,22%

28,7

Кушнаренковский район

27074

0,7%

1718

1,20%

15,8

Мелеузовский район

84042

2,1%

3201

2,23%

26,3

Стерлитамакский район

42281

1,1%

2222

1,55%

19,0

Туймазинский район

132463

3,3%

2362

1,64%

56,1

Уфимский район

87798

2,2%

1597

1,11%

55,0

Фёдоровский район

17147

0,4%

1693

1,18%

10,1

Чишминский район

52607

1,3%

1824

1,27%

28,8

Периферия кластера,

всего

765943

19,1%

35866

24,98%

21,4

Город Агидель

14219

0,4%

66

0,05%

215,4

Город Кумертау

59478

1,5%

170

0,12%

349,9

Город Нефтекамск

131138

3,3%

147

0,10%

892,1

Альшеевский район

36823

0,9%

2411

1,68%

15,3

Архангельский район

17630

0,4%

2411

1,68%

7,3

Бирский район

64690

1,6%

1717

1,20%

37,7

Благоварский район

25423

0,6%

1688

1,18%

15,1

Буздякский район

27337

0,7%

1633

1,14%

16,7

Гафурийский район

31364

0,8%

3038

2,12%

10,3

Давлекановский район

40162

1,0%

1866

1,30%

21,5

Дюртюлинский район

61051

1,5%

1669

1,16%

36,6

Ермекеевский район

15737

0,4%

1437

1,00%

11,0

Калтасинский район

23613

0,6%

1519

1,06%

15,5

Краснокамский район

27467

0,7%

1688

1,18%

16,3

Кугарчинский район

28649

0,7%

3373

2,35%

8,5

Куюргазинский район

23360

0,6%

2235

1,56%

10,5

Миякинский район

25620

0,6%

2051

1,43%

12,5

Стерлибашевский район

18207

0,5%

1609

1,12%

11,3

Чекмагушевский район

28546

0,7%

1686

1,17%

16,9

Шаранский район

20518

0,5%

1384

0,96%

14,8

Янаульский район

44911

1,1%

2068

1,44%

21,7

Также к территориям, находящимся под воздействием экстерналий процессов развития Нефтехимического территориального кластера Республики Башкортостан можно отнести Азнакаевский, Бавлинский, Бугульминский и Ютазинский районы Республики Татарстан, Камбарский и Сарапульский районы Республики Удмуртия, Октябрьский и Тюльганский районы Оренбургской области. Также в состав кластера входят организации, находящиеся в других регионах страны: г Москва (7 организаций), г. Санкт-Петербург (2 организации), Вологодская область (1 организация), Воронежская область (1 организация), Нижегородская область (1 организация), Омская область (1 организация), Оренбургская область (1 организация), Республика Татарстан (1 организация), Свердловская область (1 организация), Тверская область (1 организация), Тульская область (1 организация), Челябинская область (3 организации).

В качестве перспективных для экономического развития органами государственной власти республики выделены следующие кластерные инициативы: кластер лёгкой и сверхлёгкой авиации, энергомашиностроительный кластер, металлургический кластер, инновационный кластер биохимии.

В ходе исследования также были выделены центры кластеризации Чувашской Республики, определены и проанализированные характеристики экономического пространства данного региона. Ключевым центром инновационной трансформации экономического пространства республики является Инновационный территориальный электротехнический кластер Чувашской Республики. Якорные предприятия кластера находятся в городе Чебоксары, также предприятия кластера расположены в следующих населённых пунктах г. Цивильск, г. Шумерля. Основные направления и механизмы поддержки кластеров сформулированы в Стратегии социально-экономического развития Чувашской Республики. К перспективным направлениям кластеризации экономики, поддерживаемым руководством республики, относятся: химический кластер, кластер транспортного машиностроения, кластер «Биопарк». На рисунке 5 представлены муниципальные образования Чувашской Республики, территория которых находится под непосредственным воздействием эффектов развития электротехнического кластера.

Рис. 5. – Пространственная модель трансформации экономического пространства Чувашской Республики на основе развития инновационного территориального электротехнического кластера

Пространственная неравномерность кластеризации экономического пространства региона обусловлена расположением административного центра республики, одновременно являющегося крупным промышленным центром, на севере региона. Тенденция расположения столицы на основных водных артериях макрорегиона также прослеживается для большинства рассматриваемых субъектов. Отметим, что Алатырский и Порецкий районы Чувашской Республики находятся под воздействием экстерналий процессов развития инновационного кластера Республики Мордовия «Энергоэффективная светотехника и интеллектуальные системы управления освещением», Козловский муниципальный район расположен в зоне распространения внешних эффектов развития инновационных кластеров Республики Татарстан (Казанская агломерация). В таблице 4 представлены данные о численности населения и площади муниципальных образований, отнесённых к центру и периферии Инновационного территориального электротехнического кластера Чувашской Республики.

Таблица 4 – Муниципальные образования, территория которых относится к ядру, центру и периферии развития Инновационного территориального электротехнического кластера Чувашской Республики

Территории

Население,

чел.

Доля от

населения региона,

%

Площадь,

км2

Доля от площади

региона, %

Плотность

населения,

чел./км2

Чувашская Республика,

всего

1 207 875

100,0%

18 300

100,00%

66,0

Экономическое пространство

кластера, всего

1083868

89,7%

13224

72,26%

82,0

Ядро кластера,

всего

626434

51,9%

299

1,63%

2095,1

Город Чебоксары

500052

41,4%

248

1,36%

2016,3

Город Новочебоксарск

126382

10,5%

51

0,28%

2478,1

Центр кластера,

без ядра

207011

17,1%

5260

28,74%

39,4

Аликовский район

15882

1,3%

554

3,03%

28,7

Красноармейский район

14 279

1,2%

456

2,49%

31,3

Мариинско-Посадский район

22411

1,9%

686

3,75%

32,7

Моргаушский район

33009

2,7%

845

4,62%

39,1

Урмарский район

22992

1,9%

598

3,27%

38,4

Цивильский район

36023

3,0%

790

4,32%

45,6

Чебоксарский район

62415

5,2%

1331

7,27%

46,9

Периферия кластера,

всего

250423

20,7%

7665

41,89%

32,7

Город Канаш

44795

3,7%

18

0,10%

2488,6

Город Шумерля

28356

2,3%

13

0,07%

2181,2

Вурнарский район

32221

2,7%

1012

5,53%

31,8

Ибресинский район

23519

1,9%

1201

6,56%

19,6

Козловкий район

19273

1,6%

516

2,82%

37,4

Комсомольский район

25217

2,1%

630

3,44%

40,0

Красночетайский район

14426

1,2%

691

3,78%

20,9

Порецкий район

12606

1,0%

1116

6,10%

11,3

Шумерлинский район

9127

0,8%

1047

5,72%

8,7

Ядринский район

26065

2,2%

897

4,90%

29,1

Янтиковский район

14818

1,2%

524

2,86%

28,3

Экономическое пространство региона, находящееся под непосредственными внешними эффектами кластерного развития составляет 72,6% территории республики, на данной территории проживает 89,7% населения региона. Также в кластер входят 2 крупных государственных университета, находящихся в столице соседней Республики Марий Эл городе Йошкар-Ола. Также к территориям, находящимся под воздействием экстерналий процессов развития Инновационного территориального электротехнического кластера Чувашской Республики можно отнести Воротынский, Пильнинский и Сеченовский районы Нижегородской области, а также Волжский, Горномарийский и Звениговский районы Республики Марий Эл.

Ключевым центром инновационной трансформации экономического пространства Республики Мордовия является инновационный кластер «Энергоэффективная светотехника и интеллектуальные системы управления освещением». Якорные предприятия инновационного кластера расположены в столице республики г. Саранске, также крупные предприятия кластера находятся в следующих населённых пунктах: г. Ардатов, г. Инсар, рабочий посёлок Кадошкино. В 2016 году на базе данного кластера развиваются два 2 кластера с близкой отраслевой специализацией: инновационный кластер Республики Мордовия «Светотехника и оптоэлектронное приборостроение» (курирующий федеральный орган власти – Министерство экономического развития РФ) и промышленный кластер Республики Мордовия «Волокнная оптика и оптоэлектроника» (курирующий федеральный орган власти – Министерство промышленности и торговли РФ). В качестве приоритетных для региона также выделяются следующие направления кластеризации: кластер строительных материалов (производство цемента) и кластер транспортного машиностроения (вагоностроение). На рисунке 6 представлены муниципальные образования Республики Мордовия, территория которых находится под непосредственным воздействием экстерналий развития инновационного кластера.

Рис. 6. – Пространственная модель трансформации экономического пространства Республики Мордовия на основе развития инновационного кластера «Энергоэффективная светотехника и интеллектуальные системы управления освещением»

Отметим, что западная часть республики не входит в экономическое пространство кластера по причине удалённости от ядра кластера. В таблице 5 представлены данные о численности населения и площади муниципальных образований, отнесённых к центру и периферии инновационного кластера

Таблица 5 – Муниципальные образования, территория которых относится к ядру, центру и периферии развития инновационного кластера Республики Мордовия «Энергоэффективная светотехника и интеллектуальные системы управления освещением»

Территории

Население,

чел.

Доля от населения

региона, %

Площадь,

км2

Доля от площади

региона, %

Плотность

населения,

чел./км2

Республика Мордовия,

всего

778 965

100,0%

26 200

100,00%

29,7

Экономическое пространство

кластера, всего

673 447

86,5%

17620

67,25%

38,2

Ядро кластера, всего

344 367

44,2%

396

1,51%

869,6

Город Саранск

344 367

44,2%

396

1,51%

869,6

Центр кластера,

без ядра

194202

24,9%

8227

31,40%

23,6

Большеберезниковский район

11993

1,5%

957

3,65%

12,5

Ичалковский район

17 575

2,3%

1265

4,83%

13,9

Кочкуровский район

9611

1,2%

816

3,11%

11,8

Лямбирский район

33732

4,3%

852

3,25%

39,6

Рузаевский район

61543

7,9%

1089

4,16%

56,5

Ромодановский район

19010

2,4%

820

3,13%

23,2

Старошайговский район

11281

1,4%

1419

5,42%

7,9

Чамзинский район

29457

3,8%

1009

3,85%

29,2

Периферия кластера,

всего

134878

17,3%

8997

34,34%

15,0

Ардатовский район

23982

3,1%

1192

4,55%

20,1

Атяшевский район

16484

2,1%

1095

4,18%

15,1

Большеигнатовский

6540

0,8%

834

3,18%

7,8

Дубёнский район

10978

1,4%

896

3,42%

12,3

Инсарский район

11531

1,5%

968

3,69%

11,9

Кадошкинский

6373

0,8%

618

2,36%

10,3

Ковылкинский район

36658

4,7%

2015

7,69%

18,2

Краснослободский район

22332

2,9%

1379

5,26%

16,2

Экономическое пространство региона, находящееся под непосредственными внешними эффектами кластерного развития составляет 67,25% территории республики, на данной территории проживает 86,5% населения региона. Также к территориям, находящимся под воздействием экстерналий процессов развития инновационного кластера можно отнести Починковский и Сеченовский районы Нижегородской области, Алатырский и Порецкий районы Чувашской Республики, Иссинский и Лунинский районы Пензенской области.

Центром инновационной трансформации экономического пространства Республики Татарстан являются следующие инновационные кластеры: Камский инновационный территориально-производственный кластер; Инновационный территориальный кластер в сфере нанотехнологий Республики Татарстан; Кластер информационных технологий Республики Татарстан; Машиностроительный кластер Республики Татарстан; Пищевой кластер Республики Татарстан; Территориально-отраслевой кластер Агрополис "Алькиагробиопром". Якорные предприятия перечисленных кластеров находятся в городах Казань, Нижнекамск, Набережные Челны, Елабуга, Альметьевск, Иннополис, также предприятия кластеров расположены в следующих населённых пунктах: г. Бугульма, г. Зеленодольск, г. Заинск, г. Лениногорск, г. Менделеевск, г. Чистополь, а также в Актанышском, Высокогорском, Нижнекамском и Тукаевском районах. Также в состав кластера входят организации, находящиеся в других регионах страны: г. Москва (2 организации), Московская область (1 организация), Санкт-Петербург (3 организации), Алтайский край (1 организация), Калужская область (1 организация), Кемеровская область (1 организация), Самарская область (3 организации), Свердловская область (6 организаций), Республика Марий Эл (1 организация), Республика Мордовия (1 организация), Удмуртская Республика (2 организации), Челябинская область (2 организация), Чувашская Республика (1 организация), Ярославская область (1 организация).

На рисунке 7 представлены муниципальные образования Республики Татарстан, территория которых находится под непосредственным воздействием экстерналий развития инновационных кластеров.

Рис. 7. – Пространственная модель трансформации экономического пространства Республики Татарстан на основе развития инновационных кластеров

Экономическое пространства Республики Татарстан характеризуется наличием нескольких центров и неравномерность кластеризации. Агрызский мунициальный район республики входит в зону распространений экстерналий развития Удмуртского машиностроительного кластера, также Азнакаевский, Бавлинский, Бугульминский и Ютазинский районы находятся в зоне распространения внешних эффектов развития Нефтехимического территориального кластера Республики Башкортостан. В таблице 6 представлены данные о численности населения и площади муниципальных образований, отнесённых к центру и периферии кластеров.

Таблица 6 – Муниципальные образования, территория которых относится к ядру, центру и периферии инновационных кластеров Республики Татарстан

Территории

Население,

чел.

Доля от населения

региона, %

Площадь,

км2

Доля от площади

региона, %

Плотность

населения,

чел./км2

Республика Татарстан,

всего,

3 894 120

100,0%

67 847

100,00%

57,4

Экономическое пространство

кластера, всего

3553669

91,3%

50876

74,99%

69,8

Ядро кластера,

всего

2258692

58,0%

1051

1,55%

2149,1

Город Казань

1251969

32,2%

614

0,90%

2039,0

Город Набережные Челны

533907

13,7%

160

0,24%

3336,9

Город Нижнекамск

240020

6,2%

116

0,17%

2069,1

Город Альметьевск

158429

4,1%

118

0,17%

1342,6

Город Елабуга

73962

1,9%

41

0,06%

1804,0

Город Иннополис

405

0,0%

2

0,00%

202,5

Центр кластера,

без ядра

891587

22,9%

28882

42,57%

30,9

Азанкаевский район

61069

1,6%

2168

3,20%

28,2

Альметьевский район

49617

1,3%

2424

3,57%

20,5

Бугульминский район

104416

2,7%

1 433

2,11%

72,9

Верхнеуслонский район

16216

0,4%

1 302

1,92%

12,5

Высокогорский район

50526

1,3%

1 574

2,32%

32,1

Елабужский район

11634

0,3%

1360

2,00%

8,6

Заинский район

54377

1,4%

1 900

2,80%

28,6

Зеленодольский район

165681

4,3%

1 439

2,12%

115,1

Лаишевский район

44458

1,1%

2 094

3,09%

21,2

Лениногорский район

81697

2,1%

1 843

2,72%

44,3

Мамадышский район

42021

1,1%

2 612

3,85%

16,1

Менделеевский район

30264

0,8%

744

1,10%

40,7

Мензелинский район

28001

0,7%

1 919

2,83%

14,6

Нижнекамский район

35500

0,9%

1617

2,38%

22,0

Пестречинский район

40170

1,0%

1 339

1,97%

30,0

Сармановский район

34592

0,9%

1 385

2,04%

25,0

Тукаевский район

41348

1,1%

1 729

2,55%

23,9

Периферия кластера,

всего

403390

10,4%

20943

30,87%

19,3

Аксубаевский район

28421

0,7%

1 439

2,12%

19,8

Актаншский район

29836

0,8%

2 034

3,00%

14,7

Алексеевский район

25198

0,6%

2 074

3,06%

12,1

Апастовский район

19649

0,5%

1047

1,54%

18,8

Арский район

51832

1,3%

1 843

2,72%

28,1

Атнинский район

13002

0,3%

681

1,00%

19,1

Бавлинский район

34690

0,9%

1 222

1,80%

28,4

Кайбицкий район

13671

0,4%

995

1,47%

13,7

Муслюмовский район

19523

0,5%

1 464

2,16%

13,3

Новошешминский район

13045

0,3%

1 317

1,94%

9,9

Рыбно-Слободской район

25052

0,6%

2 041

3,01%

12,3

Тюлячинский район

13841

0,4%

844

1,24%

16,4

Черемшанский район

18921

0,5%

1 364

2,01%

13,9

Чистопольский район

76393

2,0%

1 818

2,68%

42,0

Ютазинский район

20316

0,5%

760

1,12%

26,7

Также к территориям, находящимся под воздействием экстерналий процессов развития инновационных кластеров Республики Татарстан можно отнести Волжский и Звенговский районы Республики Марий Эл, Козловский район Чувашской Республики, Алнашский, Граховский и Можгинский районы Удмуртской Республики, Туймазинский район Республики Башкортостан, Северный район Оренбургской области, Клявлинский и Шенталинский районы Самарской области. Республика Татарстан является одним из регионов-лидеров в России по количеству кластерных инициатив, ключевые из которых отражены в Программе "Развитие и размещение производительных сил Республики Татарстан на основе кластерного подхода до 2020 года и на период до 2030 года".

Ключевым центром инновационной трансформации экономического пространства Удмуртской Республики является Удмуртский машиностроительный кластер. Якорные предприятия инновационного кластера расположены в столице республики г. Ижевск и в г. Сарапул, также крупные предприятия кластера находятся в г. Воткинск и г. Глазов. Ключевым нормативным правовым актом регионального уровня стало Распоряжение Правительства Удмуртской Республики от 14.03.2016 года № 211-р «О развитии территориальных кластеров в Удмуртской Республике» К перспективным направлениям кластеризации экономики республики также относятся: кластер автомобилестроения, IT-кластер, кластер металлургии и металлообработки. На рисунке 8 представлены муниципальные образования Удмуртской Республики, территория которых находится под непосредственным воздействием экстерналий развития инновационного машиностроительного кластера.

Рис. 8. – Пространственная модель трансформации экономического пространства Удмуртской Республики на основе развития машиностроительного кластера

Камбарский и Сарапульский районы относятся к территориям, находящимся под воздействием экстерналий процессов развития Нефтехимического территориального кластера Республики Башкортостан, а Алнашский, Граховский и Можгинский районы к зонам распространения внешних эффектов кластеризации экономики Республики Татарстан. Также к территориям, находящимся под воздействием экстерналий процессов развития инновационных кластеров Республики Татарстан можно отнести Алнашский, Граховский и Можгинский районы Удмуртской Республики. В таблице 7 представлены данные о численности населения и площади муниципальных образований, отнесённых к центру и периферии машиностроительного кластера.

Таблица 7 – Муниципальные образования, территория которых относится к ядру, центру и периферии Удмуртского машиностроительного кластера

Территории

Население

чел.

Доля от населения

региона,

%

Площадь,

км2

Доля от площади

региона, %

Плотность

населения,

чел./км2

Удмуртская Республика,

всего

1 493 356

100,0%

42 100

100,00%

35,5

Экономическое пространство

кластера, всего

1405147

94,1%

31119

73,92%

45,2

Ядро кластера,

всего

743501

49,8%

401

0,95%

1854,1

Город Ижевск

648146

43,4%

315

0,75%

2057,6

Город Сарапул

95355

6,4%

86

0,20%

1108,8

Центр кластера,

без ядра

314072

21,0%

11833

28,11%

26,5

Город Воткинск

97244

6,5%

112

0,27%

868,3

Воткинский район

24332

1,6%

1863

4,43%

13,1

Завьяловский район

79470

5,3%

2203

5,23%

36,1

Камбарский район

16402

1,1%

762

1,81%

21,5

Каракулинский район

10272

0,7%

1192

2,83%

8,6

Киясовский район

8839

0,6%

821

1,95%

10,8

Сарапульский район

23722

1,6%

1877

4,46%

12,6

Малопургинский район

33305

2,2%

1223

2,90%

27,2

Якшур-Бодьинский район

20486

1,4%

1780

4,23%

11,5

Периферия кластера,

всего

347574

23,3%

18885

44,86%

18,4

Город Глазов

92334

6,2%

68

0,16%

1357,9

Город Можга

48986

3,3%

30

0,07%

1632,9

Базелинский район

29779

2,0%

2434

5,78%

12,2

Вавожский район

14888

1,0%

1679

3,99%

8,9

Глазовский район

15213

1,0%

2159

5,13%

7,0

Игринский район

35608

2,4%

2266

5,38%

15,7

Красногорский район

8576

0,6%

1860

4,42%

4,6

Можгинсий район

25483

1,7%

1997

4,74%

12,8

Увинский район

37895

2,5%

2445

5,81%

15,5

Шарканский район

18094

1,2%

1404

3,33%

12,9

Юкаменский район

8041

0,5%

1019

2,42%

7,9

Ярский район

12677

0,8%

1524

3,62%

8,3

Экономическое пространство региона, находящееся под непосредственными внешними эффектами кластерного развития составляет 73.9% территории республики, на данной территории проживает 94,1% населения региона. Также к территориям, находящимся под воздействием экстерналий процессов развития инновационного машиностроительного кластера можно отнести Агрызский район Республики Татарстан, Чайковский и Частинский районы Пермского края, Краснокамский район Республики Башкортостан. Также в состав кластера входят 2 предприятия, находящиеся за пределами региона в городах Казань и Чайковский.

Центрами инновационной трансформации экономического пространства Пермского края являются следующие инновационные кластеры: Инновационный территориальный кластер волоконно-оптических технологий "Фотоника"; Кластер информационных технологий Пермского края. Якорные предприятия перечисленных кластеров находятся в городе Пермь. К приоритетным для руководства края проектам кластерного развития также относятся: промышленный кластер сельскохозяйственного машиностроения, промышленный фармацевтический кластер, промышленный кластер «Композиты Прикамья». На рисунке 9 представлены муниципальные образования Пермского края, территория которых находится под непосредственным воздействием эффектов развития инновационных кластеров.

Рис. 9. – Пространственная модель трансформации экономического пространства Пермского края на основе развития инновационных кластеров

Отметим, что большая часть территории края не участвует непосредственно в процессах кластеризации, а получает опосредованные эффекты от развития инновационных кластеров. Это во многом обусловлено большой площадью региона, особенностями экономико-географического положения края. В таблице 8 представлены данные о численности населения и площади муниципальных образований, отнесённых к центру и периферии развития инновационных кластеров.

Таблица 8 – Муниципальные образования Пермского края, территория которых относится к ядру, центру и периферии развития инновационных кластеров

Территории

Население,

чел.

Доля от населения

региона, %

Площадь,

км2

Доля от площади

региона, %

Плотность

населения,

чел./км2

Пермский край,

всего

2 579 261

100,0%

160 600

100,00%

16,1

Экономическое пространство

кластера, всего

1637298

63,5%

30326

18,88%

54,0

Ядро кластрера, всего

1055403

40,9%

799

0,50%

1320,9

Пермский городской округ

1055403

40,9%

799

0,50%

1320,9

Центр кластера,

без ядра

238559

9,2%

6452

4,02%

37,0

ЗАТО Звёздный

9550

0,4%

90

0,06%

106,1

Краснокамский городской округ

73262

2,8%

954

0,59%

76,8

Нытвенский городской округ

40630

1,6%

1655

1,03%

24,5

Пермский мун. район

115117

4,5%

3753

2,34%

30,7

Периферия кластера,

всего

343336

13,3%

23075

14,37%

14,9

Верещагинский городской округ

38572

1,5%

1618

1,01%

23,8

Добрянский городской округ

55349

2,1%

5192

3,23%

10,7

Ильинский городской округ

18185

0,7%

3069

1,91%

5,9

Карагайский мун. округ.

21023

0,8%

2394

1,49%

8,8

Кунгурский мун. округ

106280

4,1%

4460

2,78%

23,8

Оханский городской округ

15790

0,6%

1513

0,94%

10,4

Очёрский городской округ

22538

0,9%

1333

0,83%

16,9

Чусовской городской округ

65599

2,5%

3496

2,18%

18,8

Экономическое пространство региона, находящееся под непосредственными внешними эффектами кластерного развития, составляет 18,9% территории края, на данной территории проживает 63,5% населения региона. Чайковский и Частинский муниципальные районы Пермского края относятся к зоне распространения экстерналий процессов развития Удмуртского машиностроительного кластера.

Центрами инновационной трансформации экономического пространства Самарской области являются следующие инновационные кластеры: Инновационный территориальный аэрокосмический кластер Самарской области; Инновационный территориальный кластер медицинских и фармацевтических технологий Самарской области. Якорные предприятия перечисленных кластеров находятся в городе Самара. Также крупные предприятия кластеров находятся в г. Новокуйбышевск, г. Тольятти, г. Жигулёвск, г. Сызрань и пгт. Березенчук. На рисунке 10 представлены муниципальные образования Самарской области, территория которых находится под непосредственным воздействием эффектов развития инновационных кластеров.

Рис. 10. – Пространственная модель трансформации экономического пространства Самарской области на основе развития инновационных кластеров

Отметим неравномерность процессов кластеризации экономического пространства области (не охвачена северо-восточная часть региона), а также воздействием экстерналий процессов развития инновационных кластеров Республики Татарстан на Клявлинский и Шенталинский муниципальные районы области. В таблице 9 представлены данные о численности населения и площади муниципальных образований, отнесённых к центру и периферии кластеров.

Таблица 9 – Муниципальные образования, территория которых относится к ядру, центру и периферии инновационных кластеров Самарской области

Муниципальные образования

Население,

чел.

Доля от населения

региона, %

Площадь,

км2

Доля от площади

региона, %

Плотность

населения,

чел./км2

Самарская область,

всего

3 154 164

100,0%

53 600

100,00%

58,8

Экономическое пространство

кластера, всего

2804558

88,9%

27524

51,35%

101,9

Ядро кластрера, всего

1163440

36,9%

541

1,01%

2150,5

Город Самара

1163440

36,9%

541

1,01%

2150,5

Центр кластера,

без ядра

435803

13,8%

9724

18,14%

44,8

Волжский район

93388

3,0%

2 481

4,63%

37,6

Город Кинель

57855

1,8%

108

0,20%

535,7

Город Новокуйбышевск

105161

3,3%

263

0,49%

399,9

Город Чапаевск

72945

2,3%

200

0,37%

364,7

Кинельский район

32689

1,0%

2 049

3,82%

16,0

Красноармейский район

17273

0,5%

2 190

4,09%

7,9

Красноярский район

56492

1,8%

2 433

4,54%

23,2

Периферия кластера,

всего

1205315

38,2%

17259

32,20%

69,8

Безенчукский район

40152

1,3%

1 988

3,71%

20,2

Большеглушницкий район

18774

0,6%

2543

4,74%

7,4

Город Жигулёвск

58747

1,9%

94

0,18%

625,0

Город Октябрьск

26478

0,8%

21

0,04%

1260,9

Город Сызрань

174023

5,5%

117

0,22%

1487,4

Город Тольятти

710567

22,5%

314

0,59%

2263,0

Елховский район

9500

0,3%

1 201

2,24%

7,9

Нефтегорский район

33378

1,1%

1 350

2,52%

24,7

Пестравский район

16801

0,5%

1 960

3,66%

8,6

Ставропольский район

72119

2,3%

3 662

6,83%

19,7

Сызранский район

25007

0,8%

1 875

3,50%

13,3

Шигонский район

19769

0,6%

2 134

3,98%

9,3

Экономическое пространство региона, находящееся под непосредственными внешними эффектами кластерного развития, составляет 51,3% территории области, на данной территории проживает 88,9% населения региона. Среди направлений кластеризации экономики региона в Стратегии социально-экономического развития Самарской области на период до 2030 года закреплены автомобилестроительный кластер, нефтехимический кластер, агропищевой кластер.

Центрами инновационной трансформации экономического пространства Ульяновской области являются следующие инновационные кластеры: Научно-образовательно-производственный кластер "Ульяновск-Авиа"; Ядерно-инновационный кластер города Димитровграда Ульяновской области. Якорные предприятия перечисленных кластеров находятся в городах Ульяновск и Димитровград, также крупные предприятия кластеров находятся в Чердаклинском муниципальном районе. Перечисленные кластеры формируют институциональную среду для развития следующих кластерных инициатив: кластер ядерной медицины, кластер приборостроения и станкостроения, агропромышленный кластер. Государственную поддержку также получает приоритетный для руководства области Ульяновский автомобильный кластер. На рисунке 11 представлены муниципальные образования Ульяновской области, территория которых находится под непосредственным воздействием эффектов развития инновационных кластеров.

Рис. 11. – Пространственная модель трансформации экономического пространства Ульяновской области на основе развития инновационных кластеров

Экономическое пространство Ульяновской области характеризуется наличием 2 центров кластеризации (города Ульяновск и Димитровград), а также недостаточным участием в данных процессах юго-западных районов области. В таблице 10 представлены данные о численности населения и площади муниципальных образований, отнесённых к центру и периферии кластеров.

Таблица 10. – Муниципальные образования, территория которых относится к ядру, центру и периферии инновационных кластеров Ульяновской области

Муниципальные образования

Население,

чел.

Доля от населения

региона, %

Площадь,

км2

Доля от площади

региона, %

Плотность

населения,

чел./км2

Ульяновская область,

всего

1 218 319

100,0%

37 300

100,00%

32,7

Экономическое пространство

кластера, всего

1072138

88,0%

23197

62,19%

46,2

Ядро кластера, всего

783815

64,3%

984

2,64%

796,6

Город Ульяновск

650652

53,4%

628

1,68%

1036,1

Город Димитровград

115253

9,5%

103

0,28%

1119,0

Город Новоульяновск

17910

1,5%

253

0,68%

70,8

Центр кластера,

без ядра

207028

17,0%

14 600

39,14%

14,2

Чердаклинский район

41804

3,4%

2 442

6,55%

17,1

Мелекесский район

34018

2,8%

3472

9,31%

9,8

Новомалыкский район

13996

1,1%

971

2,60%

14,4

Ульяновский район

36619

3,0%

1273

3,41%

28,8

Старомайнский район

16658

1,4%

2044

5,48%

8,1

Сенгилеевский район

21360

1,8%

1349

3,62%

15,8

Цильнинский район

25150

2,1%

1293

3,47%

19,5

Тереньгульский район

17423

1,4%

1756

4,71%

9,9

Периферия кластера,

всего

81295

6,7%

7613

20,41%

10,7

Кузоватовский район

19576

1,6%

2104

5,64%

9,3

Майнский район

22592

1,9%

2306

6,18%

9,8

Карсунсий район

22349

1,8%

1768

4,74%

12,6

Вешкаймский район

16778

1,4%

1435

3,85%

11,7

Экономическое пространство региона, находящееся под непосредственными внешними эффектами кластерного развития, составляет 62,1% территории области, на данной территории проживает 88% населения региона.

Выводы. В ходе исследования были рассмотрены существенно дифференцированные по площади и численности населения регионы. На территории регионов Поволжья расположены инновационные кластеры, при этом регионы существенно отличаются по количеству кластеров. В свою очередь, рассматриваемые кластеры также существенно отличаются по уровню организационного развития, количеству организаций-участников, отраслевой специализации. Был сделан вывод о существенной неравномерности распределения процессов кластеризации в экономическом пространстве регионов Поволжья. Во всех исследуемых регионах присутствуют муниципальные образования (как правило приграничные районы), не входящие в экономическое пространство инновационных кластеров. Соответственно, возможности инновационной трансформации данных территорий за счёт кластерных эффектов существенно снижаются. Для большинства рассматриваемых субъектов РФ данные территории сосредоточены в определённой части региона, наиболее удалённой от центров кластеризации. Для дальнейших исследований поставлена научная задача поиска путей кластеризации экономики данных территорий, в том числе на основе кластеров рационального природопользования, агропромышленных, туристских кластеров и т.д., а также эффектов «цифровой близости».

Для Поволжья характерно наличие регионов как с одним, так и с несколькими центрами кластеризации экономического пространства (республики Татарстан, Башкортостан, Удмуртия, Ульяновская область). Также выявлены территории, находящиеся под влиянием эффектов кластеризации соседних регионов. Подчеркнём, что часто к таким территория относятся приграничные муниципальные районы, не входящие в экономическое пространство инновационных кластеров «своего» региона. Данный вывод актуализирует задачи исследования перспектив межрегиональных кластерных проектов как альтернативы идеям объединения субъектов РФ, а также формирования единой кластерной политики в рамках границ макрорегиона.

Библиография
1.
Asheim, B. T. Regional Innovations Systems: The Integration of Local «Sticky» and Global «Ubiquitious Knowledge» / B. T. Asheim, A. Isaksen // The Journal of Technological Transfer. – 2002. – 27. – Pp. 77-88.
2.
Fujita, M., Krugman P., Venables A. J. The Spatial Economy: Cities, Regions, and International Trade.-Cambridge, Massachusetts: The MIT Press, 1999. – 367 p.
3.
Ketels, Ch. 2013, Cluster policy: A guide to the state of the debate. In: Meusburger, P.Glückler, J., el Meskioui, M. (eds.) Knowledge and the economy, Dordrecht, Springer, p. 249—269
4.
Lindqvist, G. Disentangling Clusters: Agglomeration and Proximity Effects / G. Lindqvist. – Stockholm: EFI, 2009. – 314 p.
5.
Lindqvist, G., Ketels Ch., Sölvell, Ö. The Cluster Initiative Greenbook 2.0 Published by: Ivory Tower Publishers, Stockholm, 2013. 56 p.
6.
Looking for regional systems of innovation: evidence from the Italian innovation survey / R. Evangelista, S. Iammarino, V. Mastrostefano, A. Silvani // Regional Studies. – 2002. – 36 (2). – Pp. 173-186.
7.
Maine, E., Shapiro D., Vinin A. The role of clustering in the growth of new technology-based firms. Small Bus Econ (2010) 34:127–146 DOI 10.1007/s11187-008-9104
8.
Maskell, P. Learning in the village economy of Denmark: The role of institutions and policy in sustaining competitiveness / P. Maskell // Regional Innovation Systems: The Role of Governances in a Globalized World / H-J. Braczyk, P. Cooke and M. Heidenreich (eds). – London: UCL Press, 1998. – Pp. 15-26.
9.
Porter, M.E., Ketels, Ch. 2009, Clusters and industrial districts: Common roots, different perspectives. In: Becattini, G., Bellandi, M., de Propis, L. (eds.) A handbook of industrial districts, Cheltenham, Edward Elgar, p. 172—183
10.
Simmie, J. Innovative cities / J. Simmie. – London: Spon Press, 2001. – 271 pp.
11.
Российская кластерная обсерватория [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cluster.hse.ru/ (дата обращения: 23.03.2021)
References (transliterated)
1.
Asheim, B. T. Regional Innovations Systems: The Integration of Local «Sticky» and Global «Ubiquitious Knowledge» / B. T. Asheim, A. Isaksen // The Journal of Technological Transfer. – 2002. – 27. – Pp. 77-88.
2.
Fujita, M., Krugman P., Venables A. J. The Spatial Economy: Cities, Regions, and International Trade.-Cambridge, Massachusetts: The MIT Press, 1999. – 367 p.
3.
Ketels, Ch. 2013, Cluster policy: A guide to the state of the debate. In: Meusburger, P.Glückler, J., el Meskioui, M. (eds.) Knowledge and the economy, Dordrecht, Springer, p. 249—269
4.
Lindqvist, G. Disentangling Clusters: Agglomeration and Proximity Effects / G. Lindqvist. – Stockholm: EFI, 2009. – 314 p.
5.
Lindqvist, G., Ketels Ch., Sölvell, Ö. The Cluster Initiative Greenbook 2.0 Published by: Ivory Tower Publishers, Stockholm, 2013. 56 p.
6.
Looking for regional systems of innovation: evidence from the Italian innovation survey / R. Evangelista, S. Iammarino, V. Mastrostefano, A. Silvani // Regional Studies. – 2002. – 36 (2). – Pp. 173-186.
7.
Maine, E., Shapiro D., Vinin A. The role of clustering in the growth of new technology-based firms. Small Bus Econ (2010) 34:127–146 DOI 10.1007/s11187-008-9104
8.
Maskell, P. Learning in the village economy of Denmark: The role of institutions and policy in sustaining competitiveness / P. Maskell // Regional Innovation Systems: The Role of Governances in a Globalized World / H-J. Braczyk, P. Cooke and M. Heidenreich (eds). – London: UCL Press, 1998. – Pp. 15-26.
9.
Porter, M.E., Ketels, Ch. 2009, Clusters and industrial districts: Common roots, different perspectives. In: Becattini, G., Bellandi, M., de Propis, L. (eds.) A handbook of industrial districts, Cheltenham, Edward Elgar, p. 172—183
10.
Simmie, J. Innovative cities / J. Simmie. – London: Spon Press, 2001. – 271 pp.
11.
Rossiiskaya klasternaya observatoriya [Elektronnyi resurs]. – Rezhim dostupa: https://cluster.hse.ru/ (data obrashcheniya: 23.03.2021)

Результаты процедуры рецензирования статьи

В связи с политикой двойного слепого рецензирования личность рецензента не раскрывается.
Со списком рецензентов издательства можно ознакомиться здесь.

Целью статьи является анализ развития инновационных кластеров в разрезе регионов Приволжского федерального округа.
Актуальность темы исследования вызвана тем, что регулирование инновационного процесса путем создания условий его интенсификации все больше возлагается на региональные и местные органы управления, таким образом, выявление характерных особенностей развития наиболее успешных инновационных кластеров на той или иной территории и использование их опыта будет способствовать дальнейшему экономическому развитию других регионов.
Методика исследования включает комплексный анализ информации об инновационном потенциале регионов Приволжского федерального округа, реализуемый в ходе построения пространственной модели трансформации экономического пространства каждого из субъектов за счет развития расположенных на их территории кластеров. К научной новизне статьи можно отнести выявление в Приволжском федеральном округе территорий, находящихся под влиянием эффектов кластеризации соседних регионов. Данный авторский вывод актуализирует задачи исследования перспектив межрегиональных кластерных проектов.
Апелляция к оппонентам представлена, автором проводится критический анализ мнений различных ученых по проблематике исследования, что позволяет судить о высокой степени проработанности проблемы и личном вкладе автора в приращение научного знания. В статье автор ответственно подошел к выбору научной литературы, список использованной литературы содержит достаточное количество источников (одиннадцать публикаций), в основном использованы источники хорошего качества.
В статье прослеживается тщательная работа по каждому аспекту рассматриваемой темы, текст статьи выстроен с соблюдением внутренней логики, в конце статьи представлены новые направления дальнейшего исследования. Также из положительных моментов публикации можем отметить представление графических и табличных материалов исследования, которые позволяют читателям легче воспринимать информацию. Однако в таблицах с первой по пятой до конца не отображается последний столбец.
В качестве основных замечаний/рекомендаций к тексту публикации отметим:
1. В статье не проведен анализ федерального и регионального законодательства, связанного с созданием инновационных кластеров, государственных программ и т.д.
2. Из текста статьи не совсем ясно, почему автор взял за основу сравнительного анализа следующие абсолютные и относительные показатели: численность населения, доля численности населения муниципального образования, площадь, доля от площади региона, плотность населения. Данный выбор требует соответствующей аргументации.
3. Желательно представить информацию о деятельности региональных властей, направленной на дальнейшую поддержку и развитие инновационных кластеров и своих территорий.
Работа соответствует требованиям, предъявляемым к научным исследованиям, написана на актуальную тему, которая получит отклик среди читательской аудитории, и может быть рекомендована к публикации в научном журнале «Теоретическая и прикладная экономика» после устранения представленных замечаний.

Результаты процедуры повторного рецензирования статьи

В связи с политикой двойного слепого рецензирования личность рецензента не раскрывается.
Со списком рецензентов издательства можно ознакомиться здесь.

Предметом исследования представленной на рецензирование статьи выступает кластерная организация российских регионов, рассмотренная на примере республик и областей Поволжья. Экономические кластеры уже давно признаны в качестве классической формы организации производства, которая позволяет существенно повышать эффективность размещенных в кластерах предприятий за счет синергетического эффекта. Последние события в мировой экономике, когда в результате пандемии были прерваны многие экономические связи между странами, актуализировали внимание экономистов к потенциалу кластерной организации экономики, что может позволить нивелировать снижение кооперационных связей между производствами, расположенными в различных странах. Кроме того, кластеры могут позволить быстрее восстановить национальную экономику за счет опоры на внутреннее производство.

Методология исследования основывается на выделении центров кластеров и их периферии для каждого из регионов Поволжья, где в качестве основных характеристик кластерной активности приняты показатели плотности экономической активности, а размежевание ядра и периферии основывалось на изохроническом критерии. При этом автор подробно рассматривает каждый из регионов, но, по нашему мнению, статья значительно выиграла, если бы полученные по каждой области и республике результаты были бы сведены в единую таблицу или диаграмму. Автор не рассмотрел Поволжье как своего рода макрорегион, в котором тоже имеются свои кластеры и периферии, что могло бы представлять особый интерес.

Актуальность исследования базируется на том, что инновационные кластеры могут стать локомотивами посткризисного восстановления российской экономики, а также противодействия режиму санкций со стороны западных стран. Поскольку российские регионы отличаются значительным разнообразием, то выстраивание государством эффективной кластерной политики требует учета специфики территориальной организации кластеров, а также их производственную специализацию. Представленная в статье методика выявления такой специфики на примере регионов Поволжья представляет особый интерес.

Научная новизна статьи включает выделение для каждого из регионов Поволжья центра и периферии кластеров, выделение для кластеров их промышленной специализации, а также краткую характеристику действий региональных властей, направленных на развитие кластерной активности на их территории.

Статья написана в строго научном стиле. Исследование содержит методологический аппарат, формулировку основных тезисов, их аргументацию. Статья хорошо структурирована и отлично иллюстрирована, что облегчает восприятие столь существенного массива информации.

Библиография содержит 11 источников, из которых только один является русскоязычным. Обращает на себя внимание и то, что иностранные источники не относятся к наиболее актуальным и представляют собой в основном монографии и методические материалы. По нашему мнению, библиографию можно было бы расширить за счет актуальных публикаций как отечественных, так и зарубежных авторов.

Несмотря на высказанные замечания статья достойна публикации. Представленный в ней материал будет интересен как специалистам в области теории кластерной организации экономики, так и работникам профильных организаций федеральных и региональных госорганов.
Ссылка на эту статью

Просто выделите и скопируйте ссылку на эту статью в буфер обмена. Вы можете также попробовать найти похожие статьи


Другие сайты издательства:
Официальный сайт издательства NotaBene / Aurora Group s.r.o.
Сайт исторического журнала "History Illustrated"