CC BY
173
ЭКОНОМИКА. НАРОДНОЕ ХОЗЯЙСТВО. _ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ_
08.00.05
УДК 338.43:631.145
МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ОЦЕНКЕ ПОТЕНЦИАЛА КЛАСТЕРИЗАЦИИ АГРАРНОЙ СФЕРЫ РЕГИОНА
© 2016
Васильев Константин Александрович, кандидат экономических наук, доцент, заведующий кафедрой «Финансы и кредит» Кемеровский государственный сельскохозяйственный институт, Кемерово (Россия) Шамин Анатолий Евгеньевич, доктор экономических наук, профессор, ректор
Нижегородский государственный инженерно-экономический университет, Княгинино (Россия)
Аннотация. В современных условиях хозяйствования возникновение и развитие агрокластеров в регионах Российской Федерации рассматривается как оптимальная форма организации сельскохозяйственного производства, которая максимально полно способствует инновационной деятельности. И здесь важнейшая задача - определить потенциал кластеризации региона. В статье отмечаются методические подходы к оценке потенциала кластеризации аграрной сферы Кемеровской области. Представлено понятие и сущность кластера, алгоритм оценки кластерного потенциала АПК региона, проведен SWOT-анализ формирования молочного кластера в Кемеровской области. Подчеркнуто, что молочное животноводство является одной из очень важных и социально значимых отраслей, которая, в том числе обеспечивает занятость людей в сельской местности. Предлагается создание аграрного молочного кластера на базе шести крупнейших сельскохозяйственных организаций Кемеровского, Ленинск-Кузнецкого и Промышленновского муниципальных районов. В работе произведена оценка ряда показателей производственно-ресурсного, кадрового, инвестиционного и финансового потенциалов молочного кластера в АПК региона. Отсутствие в отчетности анализируемых организаций результатов исследований и разработок, нематериальных поисковых активов и другое не позволило определить ряд показателей и максимально полно проанализировать инвестиционный потенциал. Но в то же самое время формирование и развитие кластера позволит данную позицию усилить в кластере в целом и в каждой организации в частности. В целом представленная в статье методика определения потенциала молочного кластера в Кемеровской области учитывает наиболее значимые показатели этой отрасли и является достаточно простой при сборе информации и расчете всех показателей. В заключении отмечено, что формирование и развитие агрокластеров в регионе невозможно без перехода на уровень исследования конкретных сельскохозяйственных организаций и взаимодействия всех участников производственной цепочки, так как эффективно функционирующий кластер может реализовать свой потенциал только в совместном действии всех участников кластерного образования.
Ключевые слова: аграрная сфера, агропромышленный комплекс, инновации, инвестиции, кластерная политика, конкурентоспособность, молочный кластер, потенциал кластеризации.
METHODICAL APPROACHES TO THE ASSESSMENT OF CLUSTERING POTENTIAL OF THE AGRARIAN SECTOR IN THE REGION
© 2016
Vasilyev Konstantin Aleksandrovich, candidate of economic sciences, docent of the department «Finance and credit», Kemerovo state agricultural Institute, Kemerovo (Russia) Shamin Anatoly Evgenyevich, doctor of Economics, professor, rector Nizhniy Novgorod state engineering-economic university, Knyaginino (Russia)
Abstract. In the current economic conditions the emergence and development of clusters in the regions of the Russian Federation is considered as the optimal form of organization of agricultural production which most fully promotes innovation. And here the most important task is to determine the clustering potential of the region. The article points out methodological approaches to the assessment of capacities of clustering of the agrarian sector of the Kemerovo region. Presents the concept and essence of the cluster, the estimation algorithm of the cluster potential of the agroindustrial complex of the region, conducted a SWOT analysis of the formation of the dairy cluster t
in the Kemerovo region. Emphasized that dairy farming is one of the very important and socially significant industries, which among other things, provides employment to people in rural areas. Proposed the establishment of agricultural dairy cluster on the basis of the six largest agricultural organizations of Kemerovo, Leninsk-Kuznetsk and Promyshlennovsky municipal districts. The work assessed several indicators of production-resources, manpower, investment and financial potential of the dairy cluster in agrarian and industrial complex of the region. The lack of accountability in organizations analyze the results of research and development, intangible assets, etc. is not allowed to define a number of indicators and as fully as possible to analyze the investment potential. But at the same time, the formation and development of cluster will enable this position to strengthen the cluster as a whole and in each organization in particular. Overall, this paper proposes a method for determining the potential of the dairy cluster in the Kemerovo region takes into account the most significant indicators of this industry and is quite simple in the gathering of information and calculation of all indicators. In conclusion, it is noted that the formation and development of clusters in the region is impossible without transition to the level of specific agricultural research organizations and the interaction of all participants of the production chain, as well-functioning cluster can realize their potential only in a joint action of all participants of the cluster formation.
Keywords: agriculture, agroindustrial complex, innovations, investments, cluster policy, competitiveness, dairy cluster, clustering potential.
В современных условиях хозяйствования кластерная политика становится важнейшим инструментом, который позволяет реализовывать потенциальные конкурентные преимущества агропромышленного комплекса региона, который в настоящее время представляет собой достаточно сложную систему, совокупность предпринимательских структур, различных некоммерческих организаций, учреждений и прочих субъектов хозяйствования, объединенных различными формальными и неформальными связями. Взаимодействуя друг с другом перечисленные субъекты образуют сеть долгосрочных взаимоотношений и взаимозависимостей, и следует отметить, что кластеры также относятся к формам межфирменного взаимодействия, а интерес к их исследованию связан с тем, что в условиях нарастания конкуренции организации самостоятельно или при поддержке органов власти интегрируются в группы, которые рассматриваются ими в качестве инструмента ускоренного повышения конкурентоспособности сельскохозяйственного производства [3, с. 124].
Понятие «кластер» в аграрной сфере подразумевает такой способ организации сельскохозяйственного производства, который основан на сочетании кооперации, интеграции и сетевого взаимодействия юридически независимых организаций -сельскохозяйственных производителей, перерабатывающих предприятий, поставщиков средств производства и предметов труда, финансово-кредитных институтов, объектов инфраструктуры, научно-исследовательских институтов, высших учебных заведений и пр. Перечисленные субъекты хозяйствования взаимодействуют между собой в рамках одного операционного цикла или единой цепочки создания стоимости, взаимно дополняя друг друга и способствуя экономическому росту
экономики региона в целом и достижению личных интересов [21].
В настоящее время кластер представляет собой такую форму организации сельскохозяйственного производства, которая максимально полно способствует инновационной деятельности. На наш взгляд, именно агрокластеры позволят создать критическую массу, необходимую для конкурентного успеха в различных отраслях агропромышленного комплекса, и поэтому одна из задач заключается в выявлении потенциала кластеризации аграрной сферы региона. Для этого необходимо проведение анализа конкурентной устойчивости сельскохозяйственных организаций региона, а также провести анализ конкурентной устойчивости отрасли, то есть группы организаций региона, выпускающих технологически почти однородную продукцию.
Кластеризация экономики региона является важным ресурсом повышения ее конкурентоспособности, положительно сказывается на инвестициях и инновациях, способствует повышению эффективности регионального развития. Все это обуславливает необходимость разработки такой кластерной политики, которая бы увеличивала выгоды региона и национальной экономики в целом. Необходимость проведения кластерной политики в регионах Российской Федерации подчеркивается в таких основополагающих документах, как «Концепция долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 года», «Стратегия инновационного развития Российской Федерации на период до 2020 года» и др. В связи с тем, что искусственное создание кластера в регионе является долгим и ресурсоемким процессом, важным этапом кластерной политики становится идентификация тех видов деятельности в
регионе, на базе которых формирование кластера будет эффективным. В общемировой практике используют в целом количественный и качественный подходы выявления кластеров с последующим нанесением их на карту определенной территории. В основе первого лежит экономическое моделирование, в основе второго лежит сбор качественной информации о потенциальных кластерах. К количественным методам выявления кластеров относят: коэффициенты локализации; таблицы «затраты -выпуск» (межотраслевые балансы - МОБ); метод анализа сдвигов (Shift-Share метод); агломерационные индексы Эллисона-Глейзера (Ellison-Glaeser) и Мареля-Седилотт (Maurel-Sedillot). К качественным методам относятся экспертные оценки и опрос представителей предпринимательских структур и региональных органов власти. Кроме того, отдельно можно назвать метод, сочетающий оба подхода, так называемый метод М. Портера или метод анализа конкурентных преимуществ [9; 12; 13, С. 38-39; 14].
По источникам информации методы выявления кластеров в экономике региона можно разделить на две большие группы: основанные на анализе официальной государственной статистики и основанные на анализе косвенной информации и экспертных оценках. При использовании различных методов идентификации кластеров необходимо искать или конструировать замещающие переменные, которые бы адекватно соотносились с ключевыми признаками кластера. Анализ зарубежного опыта показывает, что для идентификации кластеров чаще всего используются такие методы, как определение групп взаимосвязанных отраслей с помощью таблиц «затраты - выпуск» и определение значимых кластерных групп. В рамках метода анализа таблиц «затраты - выпуск» замещающей переменной для кластера является группа взаимосвязанных отраслей, под которой понимаются тесно взаимосвязанные вертикально виды деятельности, сосредоточенные в регионе. Данная методология была реализована для идентификации кластеров в Финляндии, Норвегии, в США в целом и в некоторых штатах, индустриальные комплексы определялись также для Германии и Франции. Метод определения значимых кластерных групп был реализован в США, Канаде, Швеции и в масштабах
ЕС, и его основная идея состоит в том, что для всех регионов рассчитывается занятость в так называемых кластерных группах, которые представляют собой совокупность торгуемых видов деятельности и демонстрируют устойчивую тенденцию к совместной локализации [4; 7; 16, С. 59-60].
Для предварительной оценки потенциала кластеризации АПК региона необходимо: провести анализ социально-экономических показателей региона; определить приоритеты региональной политики в области АПК; сделать статистический анализ инновационной активности в АПК региона; провести SWOT-анализ АПК региона и оценить конкурентоспособность организаций аграрной сферы.
Для обоснования предпосылок формирования и развития кластера в региональном АПК можно использовать такие показатели, как:
- удельный вес стоимости продукции и услуг кластера в общем объеме производимой в регионе продукции;
- положительная динамика развития и экономической эффективности деятельности кластера и его участников (по объему продукции, прибыли, инвестициям);
- потенциальная конкурентоспособность выпускаемой кластером продукции [10].
Для выявления и развития кластеров используют различные методы кластерного анализа субъектов региональной экономики, который позволяет строить научно обоснованные классификации, выявлять внутренние взаимосвязи между единицами наблюдаемой совокупности. Оценка потенциала кластеризации региона является первым этапом, позволяющим определить существование в экономике территории «точек роста» - основы кластеризации региона, оценить вероятность их трансформации в конкурентоспособные структуры, выявить сильные и слабые стороны, определить уровень управляющего воздействия региональных властей [20, с. 78].
При реализации кластерной политики необходимо определить потенциал кластеризации, алгоритм оценки которого включает два этапа (рис. 1).
Рисунок 1 - Алгоритм оценки
Оценка условий и возможностей создания кластера, отмечает в своей работе М. А. Бородина, предполагает изучение экономических, ресурсных и организационных предпосылок. К экономическим предпосылкам относятся концентрация, кооперация, конкуренция и конкурентоспособность. Ресурсные предпосылки включают: природные ресурсы; научно-технологическую инфраструктуру; человеческие ресурсы, в том числе достаточность образовательного потенциала; финансовые ресурсы; информационную инфраструктуру; административную инфраструктуру; базовую материально-техническую и производственную инфраструктуру. Организационные предпосылки состоят в готовности предпринимательских структур, представителей органов власти и общественности к формированию кластеров [2, с. 42].
терного потенциала АПК региона
Серьезной проблемой, с которой сталкиваются регионы при кластеризации экономики, является выявление кластеров. На первом этапе необходимо провести количественный анализ конкурентной устойчивости, то есть определить рыночные позиции агропромышленного комплекса региона. Анализ базируется на статистических данных, отражающих конкурентную устойчивость комплекса и отдельных отраслей в регионе. Сущность второго этапа заключается в проведении качественного анализа наличия и состава ресурсной базы, необходимой для обеспечения конкурентоспособности сельскохозяйственных организаций региона в определенных областях и направленной на определение условий конкурентной устойчивости различных отраслей АПК [6; 20, С. 78-79].
Реально функционирующий кластер в АПК подразумевает обязательное наличие частной соб-
ственности, конкуренции без монополии, принцип свободного ценообразования, экономическую самостоятельность и ответственность хозяйствующих субъектов. Главным фактором необходимости формирования и развития кластера является рост качественных и количественных экономических показателей, повышение конкурентоспособности каждого участника кластера после его вхождения в создаваемую структуру. Кластерный подход к кооперации и интеграции бизнеса, власти, образования и науки является отличной базой для возникновения новых форм объединения знаний, стимулирует развитие новых научно-технических направлений и их коммерческих приложений, тем самым объединяя все ресурсы в единое целое для комплексного решения различных проблем в АПК региона [20].
По мнению О. М. Трофимовой, алгоритм выявления кластеров, предполагает реализацию следующих этапов:
- выявление потенциала кластеризации с точки зрения экономических предпосылок;
- выявление и анализ пространственных аспектов кластеризации экономики региона в разрезе муниципальных образований, агломераций и интеграционных объединений муниципальных образований;
- оценка параметров внутренней и внешней эффективности потенциальных и реальных кластерных структур в экономике региона [17].
Одной из очень важных и социально значимых отраслей АПК является молочное животноводство, которое в том числе, обеспечивает занятость людей в сельской местности. От его состояния напрямую зависит развитие села, а также ситуация в перерабатывающей и пищевой промышленности. Однако в настоящее время так и не созданы благоприятные условия для эффективного развития молочного производства и продукции его переработки. Устаревшие технологии, отсутствие инвестиций из-за длинных сроков окупаемости проектов, риски сезонного колебания цен, продолжающееся снижение поголовья усиливают проблему продовольственной безопасности России по молоку и молокопродуктам. Перспектива развития молочного животноводства в Кемеровской области видится именно в создании кластера. Для реализации этого проекта необходимо структурно объединить существующие предпринимательские струк-
туры по производству и переработке молока. И это должна быть не одна большая компания, а выстроенная система на основе кооперации и создании благоприятных условий в снабжении, производстве, переработке и сбыте молока и молокопродук-тов. На наш взгляд, оптимальным будет создание аграрного молочного кластера на базе крупнейших сельскохозяйственных организаций Кемеровского, Ленинск-Кузнецкого и Промышленновского муниципальных районов (рис. 2), расположенных достаточно близко друг от друга и в непосредственной близости от рынков сбыта, в том числе г. Новосибирск. В каждом районе выделим по две базовые организации, которые являются лидерами по молочному производству, причем расстояние между самыми дальними сельскохозяйственными организациями составляет менее 100 км.
Проведенный анализ сильных и слабых сторон потенциального молочного кластера, возможностей и угроз, исходящих из окружающей среды, представлен в таблице 1.
Рисунок 2 - Муниципальные районы Кемеровской области
Таблица 1 - SWOT-анализ формирования молочного кластера в Кемеровской области
1. Сильные стороны 2. Слабые стороны
1.1. Отлаженное производство и устойчивый спрос на региональном рынке 1.2. Увеличение производственных мощностей и компактное размещение производства по области 1.3. Возникновение у лидеров отрасли предпринимательского мышления в области взаимодействий с поставщиками, покупателями и др. 1.4. Высокое качество продукции 1.5. Использование новых технологий, развивающаяся научно-инновационная и образовательная инфраструктура в регионе 1.6. Конкурентоспособные цены 1.7. Хорошая репутация у покупателей 2.1. Нехватка высококвалифицированных кадров 2.2. Недостаточный технологический уровень развития отрасли и изношенность основных фондов 2.3. Высокие издержки из-за низкой эффективности использования ресурсной базы 2.4. Отставание развития кормопроизводства от потребностей отрасли 2.5. Слабое ветеринарное обеспечение 2.6. Отсутствие сформированной системы внедрения инноваций 2.7. Низкая покупательская способность части населения области
3. Возможности 4. Угрозы
3.1. Расширение рынка сбыта 3.2. Улучшение качества поставок 3.3. Повышение качества выпускаемой продукции 3.4. Повышение рентабельности отрасли 3.5. Привлечение инвесторов 3.6. Внедрение и использование прогрессивных технологий производства 3.7. Активное взаимодействие с зарубежными производителями молока 3.8. Целевая подготовка кадров для молочного кластера. 3.9.Межкластерная реализация проектов 4.1. Рост цен на энергоресурсы 4.2. Рост конкуренции и увеличение импорта продуктов питания 4.3. Низкая платежеспособность покупателей 4.4. Недостаточная государственная поддержка развития молочного кластера 4.5. Нестабильная экономическая ситуация 4.6. Высокая цена заемного капитала 4.7. Неэффективное функционирование кластера из-за отсутствия опыта работы
Необходимо отметить, что проводимый анализ потенциала кластеризации позволяет выявить приоритетные виды экономической деятельности, готовые для формирования и развития кластеров, эффективная деятельность которых будет способствовать повышению конкурентоспособности региона при использовании возможностей как внешней, так и внутренней среды. Сама же методика оценки эффективности формирования и развития кластера, его возможного потенциала основывается на обобщенных критериях, которые включают совокупность показателей, достаточно полно раскрывающих сущность выбранных критериев. В
основу разработанного методического подхода положено определение потенциала кластеризации как наличие конкурентных преимуществ сельскохозяйственных организаций, готовых войти в состав молочного кластера [15].
Таким образом, для выделения организаций, способных сформировать ядро кластера, а также определения ключевой организации молочного кластера Кемеровской области предлагается использовать анализ потенциала кластеризации по разработанной методике, включающей пять блоков, представленных на рисунке 3.
ПОТЕНЦИАЛ ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ МОЛОЧНОГО КЛАСТЕРА
Рисунок 3 - Потенциал кластеризации
Оценка потенциала кластеризации молочной отрасли проводился по ведущим сельскохозяйственным организациям Кемеровского, Ленинск-Кузнецкого и Промышленновского районов. Информационной базой для апробирования методики послужили формы отчетности о финансово-экономическом состоянии шести товаропроизводителей агропромышленного комплекса за 2013-2014 годы.
Первый блок, или производственно-ресурсный потенциал, молочного кластера в АПК региона целесообразно оценивать по девяти показателям, представленным на рисунке 4.
Результаты расчетов показателей производственно-ресурсного потенциала представлены в таблице 2.
ПРОИЗВОДСТВЕННО-РЕСУРСНЫЙ ПОТЕНЦИАЛ
—► Активы организации (А)
—► Выручка (В)
—► Основные средства (Ос)
—► Доля основных средств в активах (Доса)
—► Динамика основных средств (Дос)
—► Фондоотдача (Фо)
—► Фондоёмкость (Фё)
—► Фондовооруженность (Фв)
—► Фондорентабельность (Фр)
Рисунок 4 - Показатели производственно-ресурсного потенциала молочного кластера
Таблица 2 - Показатели производственно-ресурсного потенциала сельскохозяйственных организаций
Кемеровской области за 2013-2014 годы
ООО «Селяна» СПК ОАО ПЗ Ленинск- СХА к/з ОАО ООО «Темп»
Показатель «Береговой» Кузнецкий «Заря» «Ваганово»
2013 г. 2014 г. 2013 г. 2014 г. 2013 г. 2014 г. 2013 г. 2014 г. 2013 г. 2014 г. 2013 г. 2014 г.
А, млн руб. 478,4 455,8 482,5 545,9 182,5 252,0 236,9 224,2 2824,1 3014,1 358,3 480,3
В, млн руб. 82,9 92,7 284,0 341,8 105,0 120,7 103,0 138,7 243,2 294,1 261,6 295,8
ЧП, млн руб. 0,5 0,12 5,5 71,7 18,5 39,1 -21,3 12,8 -22,1 3,6 4,1 4,1
Ос, млн руб. 55,3 57,5 237,4 273,9 70,6 98,4 80,8 51,7 1846,8 2209,6 101,5 93,7
Доса 0,12 0,13 0,49 0,50 0,39 0,39 0,34 0,23 0,65 0,73 0,28 0,20
Дос 1,02 1,04 1,01 1,15 1,24 1,39 0,93 0,64 1,72 1,20 1,01 0,92
Фо 1,50 1,61 1,20 1,25 1,49 1,23 1,27 2,68 0,13 0,13 2,58 3,16
Фё 0,67 0,62 0,84 0,80 0,67 0,82 0,78 0,37 7,59 7,51 0,39 0,32
Фв 0,50 0,52 0,51 0,62 0,37 0,44 0,26 0,17 5,35 6,28 0,41 0,63
Фр 0,90 0,21 2,32 26,18 26,20 39,74 -26,36 24,76 -1,20 0,16 4,04 4,38
Из представленных в таблице 2 данных видно, что наибольшим производственно-ресурсным потенциалом обладает ОАО «Ваганово», который в настоящее время не реализуется в полной мере, в том числе по причине относительно недавнего ввода производственных мощностей. Безусловно, для эффективной производственно-хозяйственной деятельности хозяйствующему субъекту необходимо максимально использовать имеющееся активы и каждый вложенный рубль в основной капитал организации должен приносить еще больший при-
рост выручки и как следствие еще больший прирост чистой прибыли.
Второй блок позволяет оценить кадровый потенциал формируемого молочного кластера, то есть персонал и эффективность его деятельности в выделенных сельскохозяйственных организациях (рис. 5).
Результаты расчетов показателей кадрового потенциала кластеризации представлены в таблице 3.
По кадровому потенциалу, согласно данным таблицы 3, все анализируемые сельскохозяйственные организации имеют схожие значения, за исключением ОАО «Ваганово» и ООО «Селяна».
Инвестиционный потенциал аграрного кластера, или третий блок, представляет собой оценку показателей долгосрочного вложения капитала в экономику АПК региона (рис. 6).
КАДРОВЫЙ ПОТЕНЦИАЛ МОЛОЧНОГО КЛАСТЕРА
Трудовые ресурсы (Тр)
Чистая прибыль на одного работника (ЧПр)
Производительность труда в месяц (Пр)
->
Трудоёмкость (Те)
->
Коэффициент по приему работников (Кпр)
->
Коэффициент по выбытию работников (Квыб)
Рисунок 5 - Показатели кадрового потенциала молочного кластера
Таблица 3 - Показатели кадрового потенциала сельскохозяйственных организаций Кемеровской области за 2013-2014 годы
Показатель ООО «Селяна» СПК «Береговой» ОАО ПЗ Ленинск-Кузнецкий СХА к/з «Заря» ОАО «Ваганово» ООО «Темп»
2013 г. 2014 г. 2013 г. 2014 г. 2013 г. 2014 г. 2013 г. 2014 г. 2013 г. 2014 г. 2013 г. 2014 г.
Тр 111 110 465 441 189 225 309 304 345 352 248 149
ЧПр 0,005 0,001 0,012 0,163 0,098 0,174 -0,069 0,042 -0,064 0,010 0,017 0,028
Пр 0,062 0,070 0,051 0,065 0,046 0,045 0,028 0,038 0,059 0,070 0,088 0,165
Тё 1,339 1,187 1,637 1,290 1,800 1,864 3,000 2,192 1,419 1,197 0,948 0,504
ИНВЕСТИЦИОННЫЙ ПОТЕНЦИАЛ МОЛОЧНОГО КЛАСТЕРА
-► Выручка (В)
Себестоимость (Сб)
Собственный капитал (СК)
Коэффициент инвестиционной активности (Киа)
Валовая прибыль (ВП)
Чистая прибыль (ЧП)
Коэффициент обеспеченности долгосрочных инвестиций (Коди)
Уровень обеспеченности организаций нематериальными активами (Уоона)
Показатели рентабельности: производства (Рп); продаж (Рпр); инвестиций
(Ри); собственного капитала (Рск); активов (Ра)
Рисунок 6 - Показатели инвестиционного потенциала
Среди приведенных показателей особо нужно отметить коэффициент инвестиционной активности, который характеризует долю средств организации, направленную на модификацию и усовершенствование собственности, а также коэффи-
циент обеспеченности долгосрочных инвестиций и уровень обеспеченности сельскохозяйственных организаций нематериальными активами. Результаты оценки инвестиционного потенциала представлены в таблице 4.
Таблица 4 - Показатели инвестиционного потенциала сельскохозяйственных организаций Кемеровской
области за 2013-2014 годы
Показатель ООО «Селяна» СПК «Береговой» ОАО ПЗ Ленинск-Кузнецкий СХА к/з «Заря» ОАО «Ваганово» ООО «Темп»
2013 г. 2014 г. 2013 г. 2014 г. 2013 г. 2014 г. 2013 г. 2014 г. 2013 г. 2014 г. 2013 г. 2014 г.
В, млн руб. 82,9 92,7 284 341,8 105 120,7 103 138,7 243,2 294,1 261,6 295,8
Сб, млн руб. 80,0 86,2 296,2 314,5 106,7 100,9 141,3 122,0 284,4 361,5 249,8 276,1
СК, млн руб. 19,0 19,1 363,8 432 176,5 232,3 156,1 170 -61,8 201,7 8,7 12,7
ВП, млн руб. 2,9 6,5 -12,2 27,3 -1,7 19,8 -38,3 16,7 -41,2 -67,4 11,8 19,7
ЧП, млн руб. 0,5 0,12 5,5 71,7 18,5 39,1 -21,3 12,8 -22,1 3,6 4,1 4,1
Рп 0,60 0,13 1,94 20,98 17,62 32,39 -20,68 9,23 -9,09 1,22 1,57 1,39
Рпр 0,63 0,14 1,86 22,80 17,34 38,75 -15,07 10,49 -7,77 1,00 1,64 1,48
Рск 2,63 0,63 1,51 16,60 10,48 16,83 -13,65 7,53 - 1,78 47,13 32,28
Ра 0,10 0,03 1,14 13,13 10,14 15,52 -8,99 5,71 -0,78 0,12 1,14 0,85
Данные таблицы 4 демонстрируют валовой убыток у ряда организаций в 2013 году и, как следствие, низкие уровни доходности. Можно отметить показатели ООО «Темп» и ОАО ПЗ «Ленинск-Кузнецкий». Коэффициент инвестиционной активности определяется отношением суммы таких статей бухгалтерского баланса, как результаты исследований и разработок, нематериальные поисковые активы, материальные поисковые активы, доходные вложения в материальные ценности, долгосрочные финансовые вложения к внеоборотным активам. Однако отсутствие в балансах анализируемых организаций указанных статей не позволяет определить данные показатели и максимально
полно проанализировать инвестиционный потенциал. Но в то же самое время формирование и развитие кластера позволит данную позицию усилить в кластере в целом и в каждой организации в частности.
Благодаря четвертому блоку показателей (финансовый потенциал), который включает оценку показателей платежеспособности, коэффициентов ликвидности, показателей деловой активности и финансовой устойчивости, можно оценить финансовую сторону деятельности сельскохозяйственных организаций (рис. 7).
Результаты оценки финансового потенциала по части показателей представлены в таблице 5.
ФИНАНСОВЫЙ ПОТЕНЦИАЛ МОЛОЧНОГО КЛАСТЕРА
Рисунок 7 - Показатели финансового потенциала
Таблица 5 - Показатели финансового потенциала сельскохозяйственных организаций Кемеровской области за 2013-2014 годы
Показатель ООО «Селяна» СПК «Береговой» ОАО ПЗ Ленинск-Кузнецкий СХА к/з «Заря» ОАО «Ваганово» ООО «Темп»
2013 г. 2014 г. 2013 г. 2014 г. 2013 г. 2014 г. 2013 г. 2014 г. 2013 г. 2014 г. 2013 г. 2014 г.
Внеоборотные активы, млн руб. 74,6 104,4 256 327,6 71,2 106,6 91 104,9 2082,3 2565,6 170 286,4
Оборотные активы, млн руб. 403,8 351,4 226,5 218,3 111,3 145,4 145,9 119,3 741,8 448,5 188,3 193,9
Заемный капитал, млн руб. 459,4 436,7 118,7 113,9 6,0 19,7 80,8 54,2 2885,9 2812,4 349,6 467,6
Кобщ 0,041 0,044 3,065 3,793 29,417 11,792 1,932 3,137 -0,021 0,072 0,025 0,027
Коа 0,173 0,203 0,589 0,626 0,575 0,479 0,435 0,619 0,086 0,098 0,730 0,616
Коск 4,363 4,853 0,781 0,791 0,595 0,520 0,660 0,816 -3,935 1,458 30,069 23,291
Ка 0,040 0,042 0,754 0,791 0,967 0,922 0,659 0,758 -0,022 0,067 0,024 0,026
Ксми 5,413 3,366 0,885 0,666 1,563 1,364 1,603 1,137 0,356 0,175 1,108 0,677
Приведенные в таблице 5 данные свидетельствуют о примерно одинаковом финансовом потенциале анализируемых организаций. Для более полного анализа данного блока необходимы данные внутреннего учета.
Важнейшей отличительной чертой кластерного образования, отмечает в своей работе Е. А. Бородина [1, с. 22], является его инновационная ориентированность. Инновационный потенциал аграрного кластера, а это последний блок, позволяет с использованием определенных показателей оценить инновационную составляющую деятель-
ности сельскохозяйственных организаций, потенциальных участников кластера. Отметим, что под инновационным потенциалом следует понимать экономические возможности хозяйствующего субъекта по вовлечению новых технологий в производственно-хозяйственную деятельность и способность наиболее эффективно реализовывать ту или иную функциональную задачу при максимально эффективном использовании имеющихся экономических ресурсов. Структура инновационного потенциала молочного кластера представлена на рисунке 8.
Рисунок 8 - Составные элементы инновационного потенциала молочного кластера
Инновационный потенциал кластера может быть оценен, в том числе по следующим показателям:
- коэффициент обеспеченности интеллектуальной собственностью (Кис), который позволяет определить наличие у анализируемых организаций интеллектуальной собственности и прав на нее в виде патентов, свидетельств на промышленные образцы, программные средства, товарные знаки, а также иных прав и активов, необходимых для инновационного развития;
- коэффициент персонала, занятого в НИОКР (Кпр), который показывает долю персонала, занимающегося непосредственно разработкой новых продуктов и технологий, внедрения новых услуг, по отношению к среднесписочному составу всех работников, числящихся в организации;
- коэффициент имущества, предназначенного для НИОКР (Кин), который показывает долю имущества, связанную с технологическими инновациями в общей стоимости всех основных средств организации;
- коэффициент освоения новой техники (Кот). Он характеризует способность организации к освоению нового оборудования и новейших производственно-технологических линий и рассчитывается из соотношения вновь введенных за последние три года в эксплуатацию основных производственно-технологических фондов по сравнению с прочими средствами, включая здания, сооружения, транспорт;
- коэффициент инновационного роста (Кир), который показывает долю средств, выделяемых организацией на собственные и совместные исследования по разработке новых технологий, обучение и переподготовку персонала, связанного с инновациями, хозяйственные договора по проведению маркетинговых исследований в общем объеме всех инвестиций [5, С. 150-152].
В целом, представленная методика определения потенциала молочного кластера в Кемеровской области учитывает наиболее значимые показатели этой отрасли и является достаточно простой при сборе информации и расчете всех показателей. Кроме того, необходимо отметить, что формирование и развитие агрокластеров в регионе невозможно без перехода на уровень исследования конкретных сельскохозяйственных организаций и взаимодействия всех участников производственной цепочки, так как эффективно функционирующий кластер может реализовать свой потенциал только в совместном действии всех участников кластерного образования [11; 19]. Произведенные расчеты свидетельствуют о том, что создание молочного
кластера на территории Кемеровской области не вызывает сомнения, а ядром кластера вполне может стать ОАО «Ваганово», организация которая характеризуется максимальным производственно-ресурсным, кадровым, инвестиционным, финансовым и инновационным потенциалом.
Таким образом, выявление кластерных возможностей в аграрной сфере региона и необходимость формирования кластеров в АПК региона не вызывает сомнения, так как реализация кластерной политики позволит обеспечить повышение саморазвития региона за счет роста объемов производства сельскохозяйственной продукции, повышения производительности труда у участников кластерного образования, а также будет способствовать увеличению объемов инвестиций в аграрный сектор экономики региона. Проведенный анализ потенциала кластеризации позволяет сделать вывод о том, что единственно верного инструмента формирования и развития кластеров не существует, поэтому необходимо использовать методологию, сочетающую в себе различные методы. При этом достижение по-настоящему эффективных результатов возможно лишь посредством привлечения к научно-исследовательской деятельности по выявлению кластера его потенциальных участников, поскольку именно они являются носителями основного массива информации о специфических характеристиках и динамике аграрного кластера.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Бородина Е. А., Цыганкова В. Н. Инновационные кластеры Волгоградской области : перспективы развития : монография. ВолгГТУ. Волгоград, 2015. 102 с.
2. Бородина М. А. Формирование экономических кластеров в регионе // Вестник Пермского университета. 2010. № 2 (5). С. 37-44.
3. Васильев К. А., Шамин А. Е. Кластер как основа устойчивого развития АПК региона (на материалах Кемеровской области): монография ООО «Ирбис». Москва, 2015. 218 с.
4. Данько Т. П., Куценко Е. С. Основные подходы к выявлению кластеров в экономике региона // Проблемы современной экономики. 2012. № 1. С.248-254.
5. Дырдонова А. Н. Методические основы оценки потенциала кластеризации региональных экономических систем // Бизнес. Образование. Право. Вестник Волгоградского института бизнеса. 2014. № 1. С. 149-155.
6. Дырдонова А. Н. Методические подходы к выявлению и оценке кластеров в экономике региона // Региональная экономика: теория и практика. 2010. № 28. С. 25-32.
7. Невская Н. А. Индикативное планирование: опыт и перспективы применения в российской экономике // Азимут научных исследований: экономика и управление. 2016. Т. 5. № 1 (14). С. 31-34.
8. Ижмулкина Е. А., Ганиева И. А. Актуальные вопросы создания и развития агропромышленного кластера в промышленном регионе // Достижения науки и техники АПК. 2015. № 12. С. 7-9.
9. Корчагина Н. А. Концептуальные основы реализации кластерной политики на территории российских регионов // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия : Экономика. Информатика. 2009. Т. 12. № 15-1. С. 5-13.
10. Ксенофонтова О. Л., Абрамова Е. А. Региональные кластеры: методические аспекты идентификации, формирования и результатов функционирования // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. 2015. № 3 (43). С. 91-99.
11. Куценко Е. С. Кластеры в экономике: практика выявления // Научно-аналитический журнал Обозреватель - Observer. 2009. № 10 (237). С. 109-126.
12. Миролюбова Т. В., Карлина Т. В., Ковалева Т. Ю Закономерности и факторы формирования и развития региональных кластеров: монография. Перм. гос. нац. иссл. ун-т. Пермь, 2013. 283 с.
13. Павлов К. В., Растворцева С. М., Чере-повская Н. А. Методические основы идентификации потенциальных кластеров в региональной экономике // Часопис економiчних реформ. 2014. № 1. С. 129-139.
14. Растворцева С. Н., Череповская Н. А. Идентификация и оценка региональных кластеров / // Экономика региона. 2013. № 4. С. 123-133.
15. Рябчикова Н. Н. Предпосылки и барьеры формирования молочного кластера в Саратовской области // Аграрный научный журнал. 2014. № 9. С.88-92.
16. Томашевская Ю. Н. Количественные и качественные методы кластерной идентификации / // Актуальные вопросы экономических наук. 2009. № 9-2. С. 58-62.
17. Трофимова О. М. Методические реко-м ендации по выявлению и анализу кластеров в экономике Старопромышленного региона // Вопросы управления. 2011. № 15. С. 108-114.
18. Ускова Т. В. Развитие региональных кластерных систем // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. 2008. № 1. С.92-104.
19. Фролова О. А., Мишина З. А., Шамин А. А. Кластерный анализ факторов производства в сельскохозяйственных организациях Нижегородской о бласти // Экономика и предпринимательство. 2015. № 2 (55). С. 174-181.
20. Шутилов Ф. В. Методы выявления точек кластерной концентрации в регионе // Научный вестник Южного института менеджмента. 2013. № 4. С. 74-81.
21. Яковлева Е. А., Разгоняева В. В. Механизм управления развитием кластеров в АПК на региональном уровне // АПК : Экономика, управление. 2010. № 8. С. 21-26.
УДК 338.1
ФАКТОРЫ ЭФФЕКТИВНОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТРУДОВОГО ПОТЕНЦИАЛА
© 2016
Волков Игорь Викторович, кандидат экономических наук, доцент кафедры «Организации и менеджмента» Афанасьева Ирина Вениаминовна, магистрант Горохов Валентин Александрович, кандидат философских наук, профессор Нижегородский государственный инженерно-экономический университет, Княгинино (Россия)
Аннотация. Введение. Статья посвящена изучению и разработке факторов эффективного использования трудовых ресурсов
Материалы и методы. В современной экономике одним из ключевых факторов стабильного поддержания сельскохозяйственной отрасли является формирование, эффективное развитие и полное использование всего трудового потенциала, увеличения доходов местных бюджетов, возможности социального развития сельских территорий, а также повышение уровня жизни сельского и городского населения. Наиболее эффективное использование трудового потенциала сельскохозяйственной организации является немаловажным фактором повышения ее конкурентоспособности среди сельскохозяйственных и других форм организации.
Вместе с этим система формирования трудового потенциала испытывает прямое или косвенное воздействие многочисленных факторов организационного окружения, сила их влияния становится со време-
