CC BY
37
14(149) - 2010
КЛАСТЕРИЗАЦИЯ РЕГИОНА
ОЦЕНКА КЛАСТЕРНОГО ПОТЕНЦИАЛА РЕГИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ НА ОСНОВЕ ТАБЛИЦ
«ЗАТРАТ Ы-ВЫПУСК» (НА ПРИМЕРЕ РЕСПУБЛИКИ САХА (ЯКУТИЯ)
И. В. НИКОЛАЕВА, аспиранткафедры менеджмента горногеологической отрасли E-mail: [email protected] Якутский государственный университет
В российской экономике вопросы выявления возможного портфеля кластеров приобретают в последнее время все большую актуальность. В настоящей работе составлены региональные таблицы «затраты - выпуск», описывающие основные межотраслевые взаимодействия в экономике, на основе которых методом статистического анализа главных компонент выявлены возможные кластеры в структуре экономики Республики Саха (Якутия).
Ключевые слова: таблица «затраты - выпуск», регион, кластер, факторный анализ методом главных компонент.
Основная российская экономическая доктрина XXI в. — сильные саморазвивающиеся и интегрированные в национальную экономику регионы при сильном федеральном центре. При этом для субъектов РФ характерны общемировые тенденции, заключающиеся в двойственном подходе к региональным экономикам: с одной стороны — экономика региона должна ориентироваться на комплексное развитие и самообеспечение, с другой — на объективные процессы мирового и межрегионального разделения труда и специализации [8]. Поэтому на первый план выходят задачи повышения конкурентоспособности региона, решение которых невозможно без тщательного изучения и анализа текущей экономической ситуации, которую особенно хорошо описывают отчетные балансовые модели.
Мировой опыт подтверждает, что наиболее полный комплексный макроэкономический и
макроструктурный анализ регионального развития основан на применении системы показателей, в которой центральным блоком является система таблиц «затраты — выпуск». Не случайно в странах, которые принято считать пионерами кластерной организации экономики, разработка системы таблиц «затраты — выпуск» является мероприятием государственной значимости даже на уровне регионов (США, Италия, Франция, Финляндия).
Для региона кластеры служат точками роста внутреннего рынка, так как фирмы всех уровней взаимосвязанных отраслей осуществляют капиталовложения в специализированные исследования, в развитие инфраструктуры, что дает синергетичес-кий эффект в социально-экономическом развитии территории.
Кластерный подход предполагает, что в условиях развития рыночной экономики превалирующая роль отдается не отрасли как объекту экономического управления, а территории, что и приводит к повышению ее конкурентоспособности. При этом перспективы кластерной организации региональной экономики в основном зависят от доминирующих на данной территории сегментов производства и категорий потребителей, а также от обозначившихся макроэкономических тенденций. Предприятиям кластера значительно легче развивать сеть внутренних и внешних коммерческих связей, у них открыт обмен компетентными кадрами, общая сеть рынков сбыта. Именно поэтому клас-
терная структура производства дает превосходство над конкурентными организациями, лишенными таких выгодных условий. Благодаря тесному сотрудничеству организаций как между собой, так и с другими местными непроизводственными фирмами и корпорациями — образовательными учреждениями региона, торговыми палатами и местными государственными администрациями — кластеры становятся социально важной структурой, обеспечивающей здоровую конкурентную среду, что выгодно региональной экономике в целом.
Анализ мирового опыта успешной реализации кластерной организации экономики показал, что в практике различных стран сложились определенные модели кластерной политики: англо-саксонская (США, Великобритания, Австралия) и континентальная (страны Европы, Япония, Сингапур, Индия и др.) [4, с. 25].
Наиболее приемлемой к российским условиям, на взгляд автора, является «континентальная» политика развития кластеров (страны Европы, Япония, Сингапур, Индия и др.). Ее особенность заключается в том, что основная роль в формировании кластерной организации экономики принадлежит государству. Такого рода политика включает в себя комплекс мер — от выбора приоритетных кластеров и финансирования проектов по разработке стратегий и программ развития кластеров до целевого создания ключевых факторов успеха для развития кластеров.
Первый этап оценки потенциала кластеризации региона состоит в выявлении определенных видов производства, на базе которых возможно формирование кластеров с учетом взаимодействия отраслей внутри кластера. При этом такая оценка без представления экономики региона как целостной воспроизводственной системы, без анализа межотраслевых взаимосвязей не представляется практически значимой.
В мировой практике анализ межотраслевых пропорций экономики занимает ведущее значение в осуществлении аналитических, отчетных и прогнозных расчетов. В 83 странах мира уже в начале XXI в. регулярно осуществляются расчеты таблиц «затраты — выпуск». Балансовые методы нашли применение в исследовании проблем ценообразования, изучения эффективности производства, анализа структуры экономики. При этом прослеживается четкая взаимосвязь с тем, что методы активно применяются в странах с сильной государственной экономической политикой, осуществляемой без прямого участия государства
в хозяйственной деятельности, таких как США, Япония, Китай и др. В этих же странах ведутся разработки региональных межотраслевых моделей на уровне отдельных отраслей экономики, некоторых экономических районов и крупных городов. Финансирование расчетов осуществляется как за счет бюджета, так и с привлечением крупных корпораций.
Экспериментальная оценка региональных таблиц «затраты — выпуск». Особенности региональных экономических систем обусловлены тем, что региональные рынки товаров и факторов производства замыкаются только в рамках национальной экономики, т.е. региональная экономика является открытой. Вследствие территориального разделения труда, обусловившего рыночную специализацию регионов, внешние потоки оказывают существенное влияние на региональное равновесие. Тем не менее в рамках равновесного подхода к региональному анализу лежит имитация экономического кругооборота, т. е. регион рассматривается как система взаимодействующих рынков товаров и услуг.
Модель «затраты — выпуск» является практической реализацией теоретической схемы равновесия, в которой взаимодействие рынков осуществляется через систему межотраслевых поставок продукции. В системе национальных счетов система таблиц «затраты — выпуск» представляет собой совокупность взаимосвязанных таблиц, содержащих подробные характеристики производства и использования товаров и услуг, а также доходов, формирующихся в процессе производства. В анализе и моделировании обычно используется симметричная таблица «затраты — выпуск», которая является аналогом межотраслевого баланса производства и распределения продукции по методологии баланса народного хозяйства. До сих пор в российской практике модели, описывающие межотраслевые взаимодействия и использующие статистические данные таблиц «затраты — выпуск», принято называть межотраслевыми (межпродуктовыми) балансовыми моделями.
В мировой практике пока не существует общепризнанной методики составления системы региональных таблиц «затраты — выпуск», и вопросы подготовки статистической информации для оценки параметров таблиц остаются по-прежнему актуальными. Тем не менее можно выделить два основных подхода к построению симметричной таблицы «затраты — выпуск», отражающей межотраслевые взаимодействия внутри региональной экономической системы:
• непосредственная оценка таблицы на основе специально подготовленной статистической информации;
• поэтапное формирование таблицы после построения таблицы ресурсов и их использования.
Важнейшим условием построения балансовых таблиц является наличие необходимой статистической информации. В зависимости от способа ее получения можно выделить несколько групп методов составления таблиц [5]:
1) методы, основанные на полном специальном обследовании структуры затрат. Это наиболее трудоемкие и дорогостоящие методы, требующие подготовки наиболее полной статистической информации, аналогичной для разработки национальных таблиц;
2) методы, основанные на частичном обследовании. Здесь требуется проведение выборочных обследований предприятий и домашних хозяйств в регионе. Информация готовится в виде двух матриц, одна из которых строится по строкам и отражает структуру продаж по отраслям, вторая отражает структуру покупок по столбцам. Искомая матрица затрат и выпусков составляется путем сравнения имеющихся данных;
3) косвенные методы построения региональных таблиц, не требующие специальных обследований. Как правило, это формализованные экономико-математические методы, включающие статическую обработку динамических рядов, эконометрические методы и т. п. Для применения этой группы методов обычно нужно располагать уже построенными региональными таблицами. Анализируя структурные сдвиги в экономике региона, можно прогнозировать исследуемые показатели;
4) гибридные методы построения региональных таблиц — современные и наиболее широко распространенные методы, сочетающие косвенно получаемые показатели с данными специальных обследований. Это поэтапная методика, где предварительная матрица межотраслевых потоков, построенная косвенными методами, последовательно уточняется на основе имеющейся региональной информации, такой как ресурсы и их использование, частичные обследования домохозяйств и т. д. Основными способами реализации гибридного
метода построения региональных балансовых таблиц являются методы: «сверху вниз», «снизу вверх» игоризонтальный [3].
Метод «сверху вниз». На основе имеющейся информации по региону находят окаймляющие итоги, первое приближение симметричной таблицы строится на основе национальной таблицы «затраты — выпуск». Затем полученная информация уточняется.
Метод «снизу вверх». Здесь требуется наличие специальной внутренней информации о структуре затрат предприятий региона, которая используется для построения первого приближения матрицы. Данные полученной матрицы приводят к сбалансированному виду формальными методами.
Горизонтальный. При наличии балансовых таблиц за предыдущие периоды можно провести анализ структурных изменений в межотраслевых потоках. Наиболее важные моменты региональной таблицы фиксируются, остальную таблицу балансируют косвенными методами.
Из описанных гибридных методов наиболее распространенным является метод «сверху вниз» из-задоступности национальных таблиц «затраты — выпуск». Метод «снизу вверх» обычно применяют для небольших регионов, так как он требует наличия большого количества региональных данных, получение которых на большой территории вызывает определенные затруднения. Горизонтальный обычно применяют для обновления и уточнения уже имеющихся региональных балансовых таблиц.
Балансирование таблиц (достижение равенства между ресурсами и их использованием) обычно проводится с применением метода RAS [7]. Основной целью этого метода является пропорциональное распределение по строкам матрицы межотраслевых потоков разницы между суммами выпуска продуктов по таблице ресурсов и суммами, полученными в таблице межотраслевого баланса, а затем пропорциональное распределение по столбцам разницы между известными данными о промежуточном потреблении и суммами, полученными после корректировки промежуточного потребления. Необходимым условием применения этого метода для балансировки квадранта является равенство нулю суммы расхождений по строкам матрицы промежуточных потоков [3].
В проведенном исследовании для составления региональных балансовых таблиц применялась методика, предложенная Дальневосточным отделением РАН [2, 5,6], сочетающая гибридные методы «сверху вниз» с региональными статистическими данными и состоящая из четырех этапов, на каждом из которых последовательно формируются: 1) система согласованных региональных счетов;
2) агрегированная матрица ресурсов и использования товаров и услуг в регионе;
3) детализированная матрица ресурсов и использования товаров и услуг в регионе;
4) детализированная симметричная таблица «затраты — выпуск».
В основе проведенных расчетов лежит российская система таблиц «затраты — выпуск» за 2003 г., содержащая 22 группы товаров и услуг, опубликованная в 2006 г. В связи с переходом статистической отчетности от классификации по отраслям народного хозяйства к видам экономической деятельности эта система балансовых таблиц была последней официально представленной.
В качестве статистической базы для проведенных расчетов были также использованы:
• опубликованные данные государственной статистики РФ, представленные на официальном сайте Федеральной службы государственной статистики (ФСГС);
• региональные данные территориального органа ФСГС по Республике Саха (Якутия), представленные в различных официальных статистических сборниках, бюллетенях и промежуточных отчетах;
• результаты предыдущих балансовых построений экономики республики за 1996 и 2000 гг. [7, 8].
Первый этап — получение согласованной системы показателей региональных счетов: производства; образования доходов региона; использования валового регионального продукта, товарная структура экспорта и импорта.
Второй этап — формирование агрегированной таблицы ресурсов и использования в экономике Республики Саха (Якутия) — промышленность не разбита по отраслям. Ресурсы в экономике региона формируются за счет внутреннего производства, импорта и ввоза из других регионов страны. Наибольшее затруднение здесь вызывает определение величины ввоза внутри страны, так как официальная статистика учитывает лишь часть основной продукции межрегионального товарообмена. На этом этапе основной задачей является разработка системы макроэкономических показателей экономики региона, согласованных с отраслевыми данными, которые в дальнейшем будут выступать как контрольные при построении детализированных таблиц.
Построение матрицы межотраслевых потоков в агрегированной матрице использования товаров и услуг в регионе основано на величинах коэффициентов прямых затрат национальной таблицы
использования, которые корректируются с учетом региональных данных. Таким образом, строится агрегированная матрица межотраслевых потоков, где использование товаров и услуг отражается в ценах покупателей. Для балансировки ресурсов и использования необходим пересчет показателей ресурсов в цены покупателей, для чего к показателям в основных ценах должны быть добавлены торгово-посреднические, транспортные наценки, а также чистые налоги на продукты. Методика их нахождения подробно описана в работе Л. И. Власюк [2].
Показатели использования сначала были рассчитаны отдельно по каждому направлению по среднероссийским структурам, а затем корректировались в зависимости от имеющейся информации, касающейся структуры промежуточного и конечного спроса по региону. Полученные отличия структуры потребления по Республике Саха (Якутия) от средних показателей по стране в основном соответствуют представлениям об экономике региона. Так, доля потребления продуктов сельского хозяйства по Республике Саха (Якутия) практически в 2 раза превышает аналогичный показатель, что соответствует состоянию сельского хозяйства в 2003 г. Хотя доля продуктов пищевой промышленности в общем потреблении по региону намного ниже, чем по стране. Это соотношение сбалансировано с превышением доли торгово-посреднических услуг, что экономически оправдано северным завозом. Наибольшая доля в общей сумме конечного потребления в 2003 г. принадлежит услугам ЖКХ, так как по методологии таблиц расчета «затраты — выпуск» в 2003 г. производственная деятельность дорожного хозяйства (самой затратной и проблемной отрасли экономики) относилась именно к услугам ЖКХ.
Следующий элемент использования — это валовое накопление, которое включает: валовое накопление основного капитала; изменение запасов материальных оборотных средств (у производителей, у потребителей, в торговле); чистое накопление ценностей. Суммарный объем валового накопления капитала получен из опубликованных данных, а отраслевая разбивка показателя получена по среднероссийской структуре с корректировкой данных по отраслям экономики в соответствии с источниками региональной статистики.
Изменение запасов материальных оборотных средств в региональных счетах приводится без разбивки на группы производителей, потребителей и торговлю, поэтому в расчетах такая классификация не проводилась.
Таким образом, был сформирован предварительный вариант таблицы использования товаров и услуг и таблицы ресурсов, которые включают в себя 10 отраслей экономики, таблицы не сбалансированы, в них не оценены показатели ввоза и вывоза продукции в другие регионы.
Исходя из предположения, что балансы ресурсов и использования услуг замыкаются на уровне региона, статистическое расхождение между произведенным и использованным ВРП было взято за сальдо межрегионального обмена.
Для получения согласованной системы показателей ресурсов и их использования было сделано предположение о том, что ненулевое сальдо межрегионального обмена может быть только в следующих отраслях: промышленность, сельское и лесное хозяйство, прочие виды деятельности по производству товаров и услуг. Положительный знак показателя характеризует чистый ввоз товаров в регион и чистый вывоз в обратном направлении. В остальных случаях получившаяся разница анализировалась, и проводились корректировки в зависимости от соотношения ресурсов и их использования.
В результате была получена согласованная система показателей, представляющая ресурсы отраслей экономики и их использование.
Полученная матрица межотраслевых потоков, основных элементов использования и ресурсов, величина и структура валовой добавленной стоимости из соответствующих счетов образования доходов позволили сформировать агрегированную таблицу использования товаров и услуг в экономике Республики Саха (Якутия) за 2003 г.
В таблице 1 характеризуются межотраслевые потоки, где каждый элемент матрицы х. определяет стоимость средств производства, произведенных в 1-й отрасли для внутрипроизводственного потреб-ленияу'-й отрасли.
В табл. 1 (код строки 12—26) характеризуются компоненты добавленной стоимости по отраслям.
Третий этап оценки — это формирование детализированной таблицы использования региона, т. е. разагрегирование показателей по отраслям промышленности согласно классификации отраслей и продуктов в таблицах «затраты — выпуск» России за 2003 г. Первым шагом здесь является оценка валового выпуска и промежуточного потребления по отраслям промышленности таким образом, чтобы сумма выпусков промышленности соответствовала данным регионального счета производства. Величину промежуточного потребления рассчитывали
по доле материальных затрат крупных и средних предприятий соответствующей отрасли промышленности, после чего проводилась корректировка на долю крупных организаций в этой отрасли с привлечением региональных данных.
Валовая добавленная стоимость по отраслям была рассчитана как разность между валовым выпуском и промежуточным потреблением, а затем в ней оценивались те же показатели, что и для агрегированной таблицы использования: оплата труда, валовая прибыль и смешанный доход, налоги на производство.
Для того чтобы сформировать ресурсы по отраслям промышленности, полученные данные по «хозяйственным» отраслям были пересчитаны на основе структуры российской таблицы ресурсов в разрезе «чистых» отраслей, т. е. структурную матрицу ресурсов РФ умножили на столбец регионального валового выпуска в формате «хозяйственных» отраслей, предполагая, что структура выпуска в регионе соответствует общероссийской структуре.
Четвертый этап — оценка детализированной симметричной таблицы. Переход от таблицы в формате «отрасли — продукты» к формату таблицы «продукты — продукты» был сделан путем умножения квадрантов таблицы использования ресурсов на матрицу структурных коэффициентов российской таблицы ресурсов. Использование продуктов на конечное потребление в таблице использования и симметричной таблице совпадает.
Полученная симметричная таблица «затраты — выпуск» Республики Саха (Якутия) за 2003 г. сбалансирована по условиям ее построения и отличается от таблицы использования ресурсов только в блоках, относящихся к межотраслевым потокам продуктов и валовой добавленной стоимости промышленности.
Анализ и оценка коэффициентов прямых затрат за 2003—2006 гг. Результатом построения симметричной таблицы «затраты — выпуск» являются коэффициенты прямых затрат:
х..
I!
а. , ' '
где значение X—выпуск товаров и услуг в основных ценах (значение в строке 16 в соответствующем у'-м столбце), а х.. представляет собой число, находящееся на пересечении /-Й строки иу'-го столбца из матрицы промежуточного спроса.
Коэффициенты прямых затрат представляют собой затраты одного /-го продукта на производство другогоу-го, (например, расход угля на производство электроэнергии). В российских таблицах
■ь
00
Таблица 1
Агрегированная таблица использования товаров и услуг в экономике Республики Саха (Якутия) за 2003 г., млн руб.
Продукт и услуга Код строки Промышленность Строительство Сельскохозяйственные продукты, лесное хозяйство Транспорт и связь Торговля, общественное питание и др. Производство товаров и услуг ЖКХ и бытовое обслуживание Здравоохранение, физическая культура, социальное обеспечение и др. Наука и научное обслуживание, геология,гидрометеорологическая служба Финансы и кредит, страхование и др. Промежуточный спрос (сумма граф 01-11)
Код столбца 00 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
Продукты промышленности 01 39 913,1 9 935,2 1 814,0 3 800,1 3 508,5 29,1,6 3 587,4 4 699,8 304,6 932,6 68 782,6
Продукты строительства 02 1 129,4 90,9 54,6 431,8 130,6 3,0 680,1 216,2 21,8 115,7 2 874,1
Продукты сельского и лесного хозяйств, услуги 03 3 352,3 0,00 2 462,9 0,0 208,8 0,0 4Д 218,0 3,0 71,8 6 320,9
Услуги транспорта и связи 04 1 469,2 587,4 172,0 702,5 3 111,5 37,2 113,3 340,2 25,4 458,4 7 017,1
Торгово-посредни-ческие услуги и др. 05 1 987,5 654,3 52,9 1 602,7 2 041,4 61,6 178,6 499,7 32,9 227,5 7 339,4
Прочие продукты производства товаров и услуг 06 422,2 147,8 10,3 142,4 456,0 57,3 55,9 238,2 10,5 58,1 1 598,7
Услуги ЖКХ и непроизводственных видов бытового обслуживания населения 07 509,4 128,2 29,8 171,3 112,8 6,3 226,1 665,3 20,3 261,3 2 130,8
Услуги здравоохранения, физической культуры и др. 08 30,7 10,6 0,7 22,2 7,8 0,8 7,9 246,6 0,7 4,2 332,2
Услуги науки, геологии и др. 09 735,2 21,6 1,0 30,3 23,2 2,5 3,8 2,3 354,3 351,5 1 525,6
Услуги финансового посредничества, страхования и др. 10 1 682,8 226,0 65,8 521,8 360,4 25,7 164,9 270,6 33,5 537,0 3 888,6
Итого использовано 11 51 232,0 11 802,0 4 664,0 7 425,0 9 961,0 482,0 5 022,0 7 397,0 807,0 3 018,0 101810,0
Оплата труда работников 12 15 723,8 5 426,4 3 195,4 7 032,3 6 145,8 522,8 4 254,3 9 087,5 1 765,2 5 051,1 58 204,6
Валовые прибыль и ДОХОД 13 38 104,9 7 342,9 2 152,3 448,9 20 998,5 374,7 3 045,1 3 400,5 -411,1 -781,7 74 675,0
Чистые налоги на производство 14 956,3 75,7 49,3 129,8 229,7 5,5 108,6 87,0 7,9 25,6 1 675,4
Валовая добавленная стоимость 15 54 785,0 12 845,0 5 397,0 7 611,0 27 374,0 903,0 7 408,0 12 575,0 1 362,0 4 295,0 134 555,0
Выпуск товаров и услуг, всего... 16 106017,0 24 647,0 10 061,0 15036,0 37 335,0 1385,0 12 430,0 19 972,0 2169,0 7313,0 236365,0
и
ps Н
CD '"Ö Я
СО
ps Ä É= 12
CD —
Я О
И
ps
s
CD ■§
§
С
■g
ÄS
I
CO
Ю
I
N О
Продолжение табл. 1
Продукты и услуги Код строки Расходы на конечное потребление Валовое накопление основного капитала Запасы материальных ценностей Экспорт Всего использовано товаров и услуг в ценах покупателей (сумма граф 11-17) Валовой выпуск Импорт Всего использовано Всего отечественных товаров и услуг Транспортные наценки Торгово-посред-нические наценки Чистые налоги на продукты Всего использовано товаров и услуг в основных ценах
Домашнее хозяйство Государственное учреждение (услуги)
Индивидуальные Коллективные
00 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
Продукты промышленности 01 31269,4 175,6 — 10 665,6 7 650,5 34 229,7 152 773,4 106 017,0 1 463,7 16 272,0 123 752,7 3 285,1 24 383,5 1 352,1 152 773,4
Продукты строительства 02 1 305,4 — — 20 831,0 — 5,9 25 016,4 24 647,0 — — 24 647,0 — 176,7 192,6 25 016,3
Продукты сельского и лесного хозяйств, услуги 03 11 807,7 96,2 129,0 1 403,8 19 757,6 10 061,0 5,9 10 989,0 21 055,9 60,2 631,0 -1 989,6 19 757,6
Услуги транспорта и связи 04 4 272,1 448,8 — — — 147,2 11 885,2 15 036,0 144,3 213,9 15 394,2 -3 346,0 -162,2 11 886,0
Торгово-посред-нические услуги и др. 05 2 136,1 1 352,7 1 386,5 12 214,6 37 335,0 109,0 37 444,0 -25 241,7 12,3 12 214,6
Прочие продукты производства товаров и услуг 06 830,7 842,8 40,2 5,9 3 318,3 1 385,0 32,4 1 845,2 3 262,6 0,7 50,5 4,6 3 318,3
Услуги ЖКХ и непроизводственных видов бытового обслуживания населения 07 4 628,1 1 151,2 4 260,4 12 170,4 12 430,0 12 430,0 -259,6 12 170,4
Услуги здравоохранения, физической культуры и др. 08 2 314,1 17 227,4 19 873,7 19 972,0 19 972,0 -98,3 19 873,7
Услуги науки, геологии и др. 09 235,3 1 760,9 2 169,0 56,0 2 225,0 -464,1 1 760,9
Услуги финансового посредничества, страхования и др. 10 771,4 508,3 2 168,4 7 336,7 7 313,0 23,6 7 336,6 0,1 7 336,7
Итого использовано 11 59 334,8 19 511,3 8113,0 32 468,4 10 481,0 34 388,7 266 107,3 236 365,0 1 834,9 29 320,1 267 520,0 0,0 0,0 -1 412,0 266 108,0
3
Н
£
3 §
§
€
Со &
I
со
г
со
ра
а =
12
СО
а
о И
ра
(О
-ь
ю
I
ю о
эти коэффициенты рассчитываются в рублях на 1 ООО руб. продукции, на практике обычно применяют относительные величины.
При первой формулировке исходных предпосылок модели межотраслевого баланса В. Леонтьев выдвинул гипотезу о неизменности коэффициентов прямых затрат во времени. Но практические исследования во многих странах [10] показали, что коэффициенты прямых затрат хоть и остаются стабильными с течением времени, но изменения в них происходят постепенно. Поэтому при анализе межотраслевых пропорций в экономике особую важность представляет вопрос корректировки коэффициентов прямых затрат.
Для устранения ценового фактора коэффициенты прямых затрат 2003 г. были пересчитаны в цены 2006 г., для чего на основе региональных данных статистики цен составлена соответствующая таблица индексов цен. Таким образом, расчет матрицы коэффициентов прямых затрат экономики Республики Саха (Якутия) за 2006 г. проведен по следующей формуле:
а2006 = а2003 • —
и а I '
а
где /, I — соответственно индекс цен 2006 г. к ценам
2003 г. в отраслях
В отдельную группу выделяются диагональные элементы матрицы, так как они не подвержены ценовым изменениям, вследствие чего «...их изменения отражают технологические изменения во внутриотраслевом потреблении продукции в чистом виде» [1, с. 61—62]. Рассчитанная таким образом технологическая матрица коэффициентов прямых затрат в ценах 2006 г. показана на рисунке.
Идентификация региональных кластеров.
Расчеты этого этапа были проведены на основе данных технологической матрицы, из которой предварительно были вычеркнуты нулевые строки и столбцы, получившиеся из-за отсутствия внутрирегионального производства таких продуктов: «черные металлы» и «продукты химической и нефтехимической промышленности». Таким образом, получили матрицу размерности 22 х 22.
Анализ данных проведен с помощью пакета прикладного статистического анализа SPSS факторным анализом — методом главных компонент (компонентным анализом, Principal Component Analyses — РСА) — аналитическим методом снижения размерности данных, который является наиболее применяемым методом определения кластеров с использованием таблиц «затраты — выпуск», введенным в практику в 1970-хгг.
Идея метода состоит в выделении во всей совокупности признаков тех, которые действительно влияют на изменение зависимой переменной, или группировки сходно влияющих на изменение зависимой переменной признаков, или группировки просто сходно изменяющихся признаков. Методика идентификации кластеров подробно описана в работе Е. М. Турганбаева и М. В. Козлова [9].
Функциональная зависимость между двумя любыми отраслями i и j определяется при помощи четырех коэффициентов. Тогда для каждой индустрии:
У j =-
ли mi vi,, ilí. tu,: -iiL tit viif buii titi itti utt: ihj mu #tt¿ kw twt hü t¡:t
uk t::i im t:i¿ tu: ¡ill им на t№ №í t:.. tai i ni- Ut» Utt titt tut tm uto uu tu: uto
t£i мм мп i hi tut uk им мм ни iw ом in: ttti 0№ ib» dw iw mi uu ut> uv tui
им ftit tat tut uü it:: i at iw tut imt он» mi ;tt. out ta. tin ш mi ta: ив tu* un (tu ш
km им им ш» tit. :at tui ími ote t№ tm сн им не о»; un im tas tas it* ил ti-tj
tat ::tí ;;tt па tt;t ttt? :at tut tut ím itss tat ;:tt ;;ti %m em ttts- ttt: гш ;■;;: ын на ttt;-
[ми ¡ttt im ttr; tai icí; >л-:. № t№ m. íü: w-t mi ¿a. ítt¡ i№ i№ íhb
iti: мм un itit (nt titi' tat t :t: titt tai от du» »ыч isr tt.i щл£ ttu tii. uu uti ittt llü-
í№ un tit: »ш »ш huí tití a;: jül qiu tu. un ütt¡ tui ihi ы: íli t&:i tш i№ »ki ta' an ta- m mi tin oa> íü- un № tu- im рш и» fc¿; ttu ttfi n-u ей: tu; tit* ми nica; tat «at iw из* мм un ins cat iiü tüi ttw mi caí t№ ííít им iw iw m iim им mn t№ tat ш» (Ht itu tu; ;t;t tat tat sat im, aw tat :¡tt íhí ;ttt ttt: ttt; :ttt »tü tttv ;tí: íít: tm ,.;í л:.. seis a-.' l-:í i.г tíi: .л: ttti ít« iL.:
ttt; t ttt (ill itn tul tu; [ tu tie; hil itu qiu itt: ill. i ел |щ üu: ll-ü : ti: im iii¿ Ufi
|uü *m tm iit: uit им «m tm им ы*i аш ин «mi аи» «и* иь ^ im «mi шт ин им век ьи»
. ,:т l.l; ...i и. líll .lll :•:> . :.í l::' llíí lll" ,;¡: ttt: uu : .a
:::: .... :■■.....:: ............................. :.....; ..¡:
Lit: ■ ГГ'
tur uti iiu lL» iht te: tat «li ta; ш ta: m; s-t;: un iui un u.í, :;:: ti» :\a
:::; :::: : :: :;:; ;::: :::; ::;; ::,r ::.: :::; :.?¿ ::: :::: ;::.
-tií ii-л «№ ttitt ¿¡i. ;v,t ttti »ÍEÍ .... -;¿:¡ 6t-,: ¿¿tí Ett ÍW !№ iw ¿ÍÍ¿
tÉ:: ta: tttt ttt: íl. tif tut ittt iui lütr ow ыл lll1 im им им Dit: luí ttK tat tt.¡ t ic il,.
:lll l;íLL ;í:í ll.. ««h ttn Lt;: tu: .:.: :..:
íííí titi ta: im íí'.- мм «Ht № им íí¡\ ííí: ttt: tttt dih iml ttt: cut мм ta: tía tta un
4«ll U» UK. t№ «tlf «Mf «MI UN »Ht toe tu» tM¡ t«M DHÍ ЯИ tw EUM W tm tMl IUI 1№ ttll Iw
Технологическая матрица прямых затрат в ценах 2006 г. экономики Республики Саха (Якутия)
a
a
s
где х. — доля промежуточных покупок/и / в общих промежуточных покупках товаров и услуг. Высокое значение данного коэффициента означает, что индустрия./ зависит от индустрии / как основного источника его общих промежуточных затрат;
у — удельный вес промежуточных продаж / для / в общих промежуточных продажах товаров и услуг. Высокое значение данного коэффициента означает, что индустрия / зависит от индустрии/ как основного рынка сбыта; р — значения общих промежуточных покупок; 5 — значения общих промежуточных продаж. Каждый из этих коэффициентов является индикатором зависимости между отраслями /и/ в терминах тесно связанных покупок и продаж.
Рассчитанные коэффициенты х. сводятся в матрицу X, а коэффициенты у„ — в матрицу У. При этом каждый столбец матрицы X является образцом промежуточных входных покупок индустрии /, а каждая колонка матрицы Уявляется образцом промежуточных выходных продаж индустрии/.
Оценить взаимосвязь между каждой парой индустрий, базируясь на их общих образцах продаж и покупок между множеством отраслей, возможно при помощи корреляционного анализа. Таким образом, необходимо рассчитать четыре коэффициента корреляции по столбцам данных матриц Хи У, с помощью которых можно выявить зависимость между покупками и продажами в отраслях /и т:
• г (х)р хт — измеряет степень подобия образцов входных покупок индустрий / и т\
• г (У)р Ут ~ показывает степень, с которой / и т обладают образцами похожей выходной продукцией, т. е. меру идентичности продаж товаров смешанным промежуточным выходным покупателям;
• г (х)/, ут — отражает степень схожести образцов закупок индустрии / с образцами продаж индустрии т, т. е. степень, с которой индустрия / производит покупки от отраслей, для которых т является продавцом;
• г (у); хт — воспроизводит уровень подобия образцов закупок индустрии т с образцами продаж индустрии /, т. е. степень, с которой т-я отрасль производит покупки от отраслей, для которых индустрия /является продавцом. По итогам расчета коэффициентов корреляции, путем выбора из четырех значений наибольшего по абсолютной величине, строится симметричная матрица Ьу. Каждый столбец этой матрицы представляет собой образец взаимосвязи между
отраслью, расположенной в колонке и всеми остальными отраслями производства. Меры прямой и косвенной межотраслевой связи, рассчитанные для каждой отрасли экономики и представленные в матрице Ьу, рассматриваются как переменные для факторного анализа. При этом в один фактор объединяются переменные, сильно коррелирующие между собой. Переменные из разных факторов слабо коррелируют между собой.
Каждый получаемый на основе анализа балансовых таблиц кластер состоит из набора первичных и вторичных факторов. Секторы, достигшие максимальной факторной нагрузки не менее 0,6, считаются первичными. Результаты факторного анализа позволили сделать вывод, о том, что шесть отобранных факторов объясняют 90,1 % суммарной дисперсии в матрице Ьу. Первый фактор объясняет 25,5 % суммарной дисперсии, второй фактор — 21,5, третий фактор — 16,2, четвертый — 11,7, пятый — 7,9 и шестой — 7,3 %.
В таблице 2 представлена повернутая матрица компонентов факторного анализа, полученная с помощью анализа главных компонентов по методу варимакс-вращения с нормализацией Кайзера, осуществленного за восемь итераций.
Для объяснения отобранных факторов в каждой строке повернутой факторной матрицы необходимо отметить ту факторную нагрузку, которая имеет наибольшее абсолютное значение. Изучение полученных данных позволяет сделать вывод об идентификации четырех основных региональных кластеров, базируясь на прямых и косвенных связях отраслей таблиц «затраты — выпуск» (межотраслевого баланса) Республики Саха (Якутия). Первичные отрасли для каждого условного кластера выделены курсивом, вторичными отраслями для каждого кластера являются остальные отрасли. 1. Кластер цветной металлургии:
• цветные металлы;
• продукты лесной, деревообрабатывающей и целлюлозно-бумажной промышленности;
• прочие промышленные производства;
• машины и оборудование, продукты металлообработки;
• строительные материалы (включая продукты стекольной и фарфорово-фаянсовой промышленности;
• уголь;
• продукты легкой промышленности;
• услуги ЖКХ;
• продукты строительства;
• услуги финансового посредничества.
Таблица 2
Повернутая матрица компонентов
Продукт (услуга) отрасли Компонент
1 2 3 4 5 6
Цветные металлы 0,941 0,131 -0,173 -0,224 - -
Продукты лесной, деревообрабатывающей и Целлюлозно-бумажной промышленности 0,938 0,159 — 0,111 0,108 —
Продукция прочих промышленных производств 0,916 -0,141 0,285 0,115 -0,111 -0,245
Машины и оборудование, продукты металлообработки 0,916 0,239 -0,190 0,138 - -
Строительные материалы (включая продукты стекольной 0,815 0,287 -0,156 0,125 - -
и фарфорово-фаянсовой промышленности
Уголь 0,815 0,232 -0,154 0,265 - -
Продукты легкой промышленности 0,678 0,155 - - - -0,332
Услуги жилищно-коммунального хозяйства и непроиз- 0,569 - -0,137 0,340 0,163 -
водственных видов бытового обслуживания населения
Продукты строительства 0,520 0,531 - 0,146 - -
Услуги финансового посредничества, страхования, управления и общественных объединений 0,503 — -0,271 — 0,198 0,415
Услуги здравоохранения, физической культуры и социального обеспечения, образования, культуры и искусства 0,498 0,300 0,106 — -0,351 0,200
Услуги науки и научного обслуживания, геологии и 0,330 -0,101 0,434 0,478 - -
разведки недр, геодезической и гидрометеорологической службы
Продукты нефтепереработки - 0,993 - -0,180 - -
Горючие сланцы и торф - 0,983 -0,115 - - -
Продукты газовой промышленности 0,154 0,982 - - - -
Продукты нефтедобычи 0,205 0,972 -0,103 - - -
Электро- и теплоэнергия 0,242 0,965 -0,247 -0,226 -0,117 -0,167
Услуги транспорта и связи -0,478 -0,609 0,566 -0,101 -0,173 0,201
Продукты пищевой промышленности -0,186 -0,582 0,748 - - -
Сельскохозяйственные продукты, услуги по обслужива- -0,320 -0,367 0,742 0,174 -0,144 -
нию сельского хозяйства, продукты лесного хозяйства
Продукты прочих видов деятельности по производству 0,486 -0,184 - 0,830 0,139 -
товаров и услуг
Торгово-посреднические услуги (включая услуги обще- -0,612 -0,248 0,408 0,320 0,636 0,102
ственного питания)
2. Нефтяной кластер:
• продукты нефтепереработки;
• горючие сланцы и торф;
• продукты газовой промышленности;
• продукты нефтедобычи;
• электро- и теплоэнергия;
• продукты строительства.
3. Кластер пищевой промышленности:
• продукты пищевой промышленности;
• сельхозпродукты, услуги по обслуживанию сельского хозяйства, продукты лесного хозяйства;
• услугитранспортаисвязи;
• услуги науки и научного обслуживания, геологии и разведки недр, геодезической и гидрометеорологической службы.
4. Кластер информационного обслуживания и услуг:
• продукты прочих видов деятельности по производству товаров и услуг;
• услуги науки и научного обслуживания, геологии и разведки недр, геодезической и гидрометеорологической службы. К пятому и шестому факторам нельзя отнести ни одной отрасли. Торгово-посреднические услуги выделяются отдельно за счет того, что в силу природно-экономических особенностей региона большинство продуктов питания, а также продуктов производства являются ввозимыми на территорию региона.
Не все идентифицированные кластеры могут быть развиты в регионе. Для этого требуется дополнительное исследование межотраслевых взаимодействий внутри каждого выявленного кластера. Для этого можно оценить потенциал кластеризации (ПКл) по каждой группе факторов. После ранжирования кластеров в зависимости от потенциала кластеризации необходимо выявить оценку структурного влияния кластера на экономику региона с помощью
определенных мультипликаторов, основываясь на имеющейся симметричной балансовой таблице. Таким образом, представленная методика позволяет без значительных затрат провести аналитическое выявление кластеров в региональной экономической системе на основе анализа региональных балансовых таблиц «затраты — выпуск», что является самым важным этапом в формировании кластерной стратегии устойчивого развития региона.
Список литературы
1. Абдрашитова А. Р. Прогнозирование структурных сдвигов экономики региона с использованием метода «затраты — выпуск». На примере Республики Башкортостан / Дисс.... канд. экон. наук. Москва, 2007. 142 с.
2. Власюк Л. И. Межотраслевые взаимодействия в экономике Дальнего Востока / Дисс.... канд. экон. наук. Хабаровск, 2005. 207 с.
3. Габдуллин А. Р. Разработка и использование межотраслевого баланса в региональном прогнозировании (на примере Республики Башкортостан)/Дисс.... канд. экон. наук. Уфа, 2003. 189 с.
4. Лаврикова Ю.Г. Концептуальные основы и практика реализации кластерного подхода в регионах России // Региональная экономика: теория и практика, 2008. № 22 (79). С. 21-31.
5. Михеева H.H. Макроэкономический анализ на основе региональных счетов. Владивосток: Дальнаука, 1998. 176 с.
6. Михеева H. Н. Статистическая оценка таблиц «затраты — выпуск» для российского Дальнего Востока// Пространственная экономика. 2005, № 2. С. 61-79.
7. Разработка методологических проблем формирования межотраслевого баланса на уровне субъектов Российской Федерации (на примере Республики Саха (Якутия): Отчет ИРЭ АН Республики Саха (Якутия). Якутск, 2003. 165 с.
8. Сафронов А. Д., Васильев П. И. Управление межотраслевыми взаимосвязями АПК Республики Саха (Якутия): (на основе разработки регионального межотраслевого баланса). Новосибирск: Наука, 2005. 175 с.
9. Турганбаев Е.М., Козлова М.В. Идентификация региональных индустриальных кластеров и оценка их структурного воздействия на экономику региона (на примере ВКО). URL: http://www.mtas.ru/search/search_results_new. php? publication_id=17816.
10. ЯнтовскийА. А. Макроэкономическийанализ и моделирование региональной экономики в системе межотраслевого народнохозяйственного прогнозирования / Дисс.... канд. экон. наук. Москва, 2005. 168 с.
