«Управление и Оптимизация Производственного Предприятия»
|
|
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||
|
Организация предпринимательской деятельности Учебник. Под ред. д э.н., проф. А.Н. Асаула. – СПб.: «Гуманистика», 2004. - 448с. Глава 3. Формы негосударственной поддержки предпринимательства 3.2. Кластерный анализ в предпринимательстве[70] Кластерный анализ – вид исследовательского подхода, используемый для идентификации основных характеристик производственных объединений – кластеров и ассоциируемых с ними институтов, объединенных общими целями и дополняющих друг друга. Для различного уровня кластерного анализа используются варианты кластерной концепции (Табл. 3.1), сущность которой состоит в обеспечении производственно-коммерческой деятельности на основе инновационных технологий и совершенствовании деловых и личных взаимоотношений руководителей. Например, с целью перехода предпринимательской деятельности на новый качественный уровень проводится анализ конкурентоспособности сети поставщиков, сформировавшейся около центральной компании. Посредством этого анализа изучаются отсутствующие звенья и осуществляется поиск стратегических партнерств для инновационных проектов, которые включают в себя всю производственную цепь. Таблица 3.1 Различные уровни кластерного анализа[71]
В этом случае кластерный анализ непосредственно связан со стратегическим развитием предпринимательской деятельности. На мезоуровне проводится анализ взаимосвязанных отраслей в рамках производственной цепочки. Если анализ на мезоуровне наиболее популярен в США, Италии, Швеции, то в ряде других стран (Норвегии, Голландии) большое распространение получил анализ макроуровня, при котором акцент делается на исследование связей внутри мега-кластеров, распространяющих предпринимательскую деятельность на всю территорию страны. Кластерный анализ различается не только по уровню предмета анализа, но и по использованию в нем различной методологии. Выделяются шесть основных методологических подходов (Табл. 3.2). Таблица 3.2 Альтернативные методы кластерного анализа
Метод оценки экспертов является наиболее распространенным для идентификации региональных кластеров через создание целевых групп, интервью и подготовку соответствующих обзоров, а также другие способы сбора ключевой информации. В круг региональных экспертов могут входить промышленные лидеры, общественные деятели и другие официальные лица, имеющие отношение к принятию решений. Они являются важным источником информации о тенденциях региональной экономики, ее характеристике, сильных и слабых сторонах применяемой в регионе практике управления, снабженческих сетях, структуре текущих инвестиций и потенциальных возможностей для изготовления новой продукции. Под категорию «оценка экспертов» подпадают также отчеты промышленных ассоциаций, статьи в периодической прессе о региональной экономике и другие опубликованные документы, несущие ценные подробности, но не являющиеся систематическим, основанным на опыте, анализом. Хотя сбор данных для экспертной оценки может быть относительно результативным как по срокам и в стоимостном выражении, так и по ценности собранной информации, однако он редко выполняется в систематизированном виде, достаточном для окончательных обобщений. К тому же характерной для многих исследователей является переоценка достоверности мнений, собранных ими в деловых кругах. Метод экспертной оценки используется в кластерном анализе на микроуровне. Показатель территории (ПТ) является простым соотношением долей занятости: доля занятости в региональной отрасли от общей занятости в региональной экономике к доле занятости в национальной отрасли от общей занятости в национальной экономике. Если ПТ равен 1,0, то это означает, что региональная экономика имеет такую же долю занятости в отрасли, как и страна в целом. Если же ПТ превышает 1,25, то это обычно расценивается, как свидетельство региональной специализации в данном секторе. Показатели территории, как правило, применяются в технике анализа отрасли и потому не способствуют распознаванию взаимозависимостей внутри секторов. В связи с этим исследования промышленных кластеров с целью их идентификации, основанные только на ПТ, могут дать извращенную картину. Однако ПТ во взаимодействии с другими методами анализа очень хорошо способствуют повышению качества кластерного анализа мезоуровня. Обычно для анализа промышленных кластеров мезоуровня применяются два основных вида анализа: «сверху – вниз» и «снизу – вверх». Последний вид наиболее применим для небольших регионов, обладающих лишь несколькими отраслями, или для городов и местностей с малым числом секторов экономики с небольшими возможностями для трудоустройства. В этом случае аналитик стремится определить возможности кластера, рассматривая каждый сектор отдельно, и лишь затем выявить его связи с другими отраслями и связанными с ними институтами. При этом создается картина региональной взаимозависимости с самого основания, постепенно, сектор за сектором. Например, деревообрабатывающее оборудование, химикаты для дерева, заготовка и транспортировка леса, нефтепереработка, лесопильное производство подводят нас к производству целлюлозы и далее – к выпуску картона и/или упаковочной бумаги. Показатели территории могут использоваться в таком анализе как один из критериев характеристики сектора. Метод анализа кластеров «сверху – вниз» основывается на сведении высшего к низшему (статистический кластерный анализ, анализ средств производства и пр.). Этот метод несколько уступает другим с точки зрения контроля за достоверностью анализа, однако, дает уникальные возможности продемонстрировать уровень сложности кластерного анализа. Распознавание кластеров через анализ «затраты – доход». Региональные аналитики давно уже используют ряд методик, включающих в себя теорию графиков, компонентов средств производства для того, чтобы объединять отрасли в группах, основанных на связях «затраты – доход». В самых поздних исследованиях кластеров стал применяться более современный статистический метод кластерного анализа. Как правило, осуществляется пять главных этапов проведения кластерного анализа данным методом: 1. Дать характеристику кластеров (существующих или потенциальных), возникающих, привязанных к местности (или не привязанных). 2. Определить наиболее подходящий для анализа метод: «сверху – вниз» или «снизу – вверх». 3. В случае использования подхода «сверху – вниз» выбрать аналитический метод (статистический кластерный анализ, анализ факторов производства и др.). 4. Обеспечить сбор данных. 5. Провести анализ и дать трактовку его результатов. Общий подход к кластерной политике и анализу, начинающийся с определения характеристик кластера и, соответственно, метода и техники анализа кластера представлен на Рис. 3.1.
Рисунок 3.1 – Общий подход к кластерной политике и анализу Определение кластера может основываться на модели национальных конкурентных преимуществ («диамант» Портера) или на более узком подходе к взаимозависимости, основанной на технологических взаимосвязях. В свою очередь определение кластера, сфокусированное на взаимоотношениях «покупатель – поставщик», подразумевает использование количественного анализа с матрицей «затраты – доход», которая отражает подтвержденные документами потоки между всеми участниками. Выводы для экономической политики, основанные на полученных с помощью анализа данных, используются для разработки стратегии развития и выработки мер по формированию кластера или расширения уже существующего кластера, имеющего перспективы для развития. На Рис. 3.2 представлен альтернативный способ проведения кластерного анализа. На основе сформулированной стратегической задачи оговаривается эффективный набор ограничений при определении кластера, который, в свою очередь, предполагает использование соответствующей методики, обусловленной существующими ресурсами и ограничениями. Полученные на основе целенаправленного анализа данные обеспечивают более эффективные ориентиры и руководство для разработки специфических установочных инициатив. Таким образом, в рамках альтернативного подхода к кластерной политике и анализу акцент ставится на первоначальную приоритетную выработку основ стратегии и ее реализацию еще до выбора методики анализа.
Кроме выше рассмотренных существуют еще несколько популярных методов кластерного анализа, а именно: 1. Графический анализ, основанный на теории диаграмм, ориентирующийся на выявление как сетевых структур, так и небольших замкнутых групп эксклюзивных фирм с целью идентификации связей между предпринимательскими структурами. 2. Анализ соответствия, который в себе объединяет ряд методик, в том числе анализ производственных факторов, многодиапазонное масштабирование и ортодоксальную корреляцию, анализ основных компонентов и пр. Эти виды анализа ставят своею целью выделить группы или классы предпринимательских организаций или отраслей с однотипным инновационным стилем. 3. Количественный анализ конкретных предпринимательских ситуаций в соответствии с научными работами М. Портера, проводимый в различных странах. Качественное отличие должно быть учтено между подходами, ориентированными на изучение связей между участниками сетевых структур (анализ «затраты – доход» и графический анализ) и методикой общей количественной оценки кластеров (анализ соответствия), ставящей задачу выявить объекты с одинаковыми характеристиками. Если первая группа методик используется для выявления взаимосвязей в сетевых структурах, в процессах производства или в инновационной деятельности, то последняя группа методик может быть эффективной в определении различных видов инноваций и разделении труда в инновационных процессах. Несмотря на различие представленных методик они, тем не менее, могут совместно применяться для фундаментальных исследований. В Табл. 3.3 представлены сводные данные об использовании различных кластерных концепций и методик анализа в различных странах мира. Таблица 3.3 Уровень кластерного анализа, методики и концепции, применяемые в различных странах[72]
Техника кластерного анализа получила широкое распространение для выявления основных характеристик, описания кластеров или взаимосвязанных предпринимательских структур и ассоциированных с ними институтов, объединенных общими целями и дополняющими друг друга. Отсутствие до настоящего времени стандартизированных правил в области кластеризации приводит к тому, что почти все исследуемые и формирующие кластеры имеют уникальный и индивидуализированный характер и отличаются по регионам. Многие кластеры отличаются друг от друга и в пределах одного региона. Существуют общепринятые направления развития отраслей и линии поведения на производстве, однако уникальная производительность каждого района приводит к разным конечным результатам. Поскольку кластеры в большинстве развитых стран уже практически стали или становятся основой регионального и национального развития, то очевидно, что в ближайшее время будут разработаны объективные методики определения характеристик кластеров. Выработка стандартных условий формирования и функционирования кластеров необходима не только с точки зрения сбора единообразных статистических данных. В то же время это позволит регионам и государству в целом точнее определять факторы, влияющие на концентрацию трудовой занятости и выявлять экспортно-ориентированные структуры. После выявления экспортно-ориентированного потенциала отрасли появляется возможность привести его в соответствие со стандартизированными кластерными группами, как существующими, так и предполагаемыми к формированию. Техника кластерного анализа открывает широкие возможности для исследования интеграционных процессов в Европе и изучения постепенно возникающих новых взаимосвязей. Пример динамичного развития фондовых рынков в еврозоне демонстрирует почти полное исчезновение странового эффекта, который практически был вытеснен воздействием факторов отраслевого характера. В середине 1990-х гг. группой аналитиков Commerzbank было предпринято исследование рынков капитала на базе техники кластерного анализа с целью определения возможностей арбитражных операций[73] в рамках небольших кластеров на фондовых рынках, однако при их изучении кластеры оказались значительно более крупными структурами, чем это ранее предполагалось. В соответствии с выводом аналитиков на начальной стадии исследования более необходимым оказался кластерный анализ для разработки стратегии развития предпринимательской деятельности. На проведение всего комплекса исследований было потрачено восемь лет, которые были разделены на два периода, по четыре года каждый. Многие параметры отдельных акционерных капиталов могли бы быть использованы в качестве основы для идентификации кластеров. Окончательно был выбран такой показатель, как доход с акционерного капитала, представляющий наиболее полный и четкий критерий поведения акционерного капитала в пределах всего портфеля ценных бумаг. На основе данных более 700 портфелей акций был составлен панъевропейский индекс. В течение первого периода большинство выявленных кластеров (10 из 13) были доминирующими, каждый в своей стране. В то же время распределение кластеров по фондовым рынкам оказалось равномерным. В относительном выражении значимость выбора странового рынка для кластеров была в 20 раз выше, чем фондового. В ходе детальных статистических исследований было выявлено, что коэффициент кластерной концентрации в некоторых странах достигал даже уровня 338, при том, что подобный коэффициент в отрасли нигде не превышал уровня 8. Однако уже во втором периоде произошли фундаментальные сдвиги. Коэффициент кластерной концентрации для отраслей уже достигал уровня 23, что свидетельствовало о некотором увеличении значимости секторов для фондовых рынков, тогда как для многих кластеров коэффициент их концентрации для страны значительно снизился. Нельзя не указать на три кластера, сохранивших высокий уровень коэффициента страновой концентрации, причем два из них были сфокусированы, соответственно на Великобританию и на Италию. Принципиальное отличие кластера Великобритании объяснить нетрудно, поскольку страна обладает крупнейшим в Европе фондовым рынком и находится за пределами еврозоны. Особо высока весомость показателей Великобритании в таких секторах, как банковское дело, фармацевтика, нефть и телекоммуникации и сравнительно невелика в промышленном производстве. Несмотря на это, по результатам кластерного анализа Commerzbank, страновой эффект по Великобритании во втором периоде все же оказался в два раза ниже, чем в первом. Более интересной следует считать ситуацию с итальянским кластером. По мнению Commerzbank, недавний поток денежных средств частных инвесторов в приобретение итальянских акций, по всей вероятности, привел к очень необычному поведению итальянского фондового рынка. Важно также подчеркнуть, что, подобно английскому итальянский рынок имеет весомый финансовый сектор, значительно отличающийся по динамичности от промышленного. Получив интересные результаты по итогам многолетнего исследования, Commerzbank объявил о своем намерении расширить сферу использования техники кластерного анализа и на его основе создать модель «взаимодействия рынка». В основу концепции этой модели закладывается сортировка определенных изменений на те, которые имеют отношение исключительно к фондовому рынку, и те, которые относятся к широкому спектру рынка факторов производства. Разработчики выражают уверенность в успехе модели, которая, по их мнению, должна позволить оперативно выявлять временные отклонения от долгосрочных рыночных стоимостей. Подход, основанный на кластерном анализе, является новым полезным и эффективным направлением проведения регулярных аналитических исследований по разработанной методике, что содействует пониманию, как с течением времени изменяется развитие кластеризации. Кластерный анализ является одним из самых действенных методов на всех этапах жизненного цикла предпринимательской идеи. Так например, на этапе зарождения предпринимательской идеи с помощью кластерного анализа можно спрогнозировать тенденции стратегического развития предпринимательской деятельности. На этапе получения рыночной информации возможно осуществить анализ сетевых форм объединения предпринимательских структур и внешних по отношению к этой сети субъектов предпринимательской деятельности. На этапе расчета затрат производиться исследование инновационных потребностей и анализ факторов развития предпринимательской деятельности. При принятии предпринимательского решения с целью перехода деятельности на новый качественный уровень проводится анализ конкурентоспособности. Посредством этого анализа на следующих витках жизненного цикла предпринимательской идеи изучаются отсутствующие звенья, и осуществляется поиск стратегических партнерств для новых предпринимательских проектов. Все указанные направления применения кластерного анализа имеют цель поддержки и реализации различных предпринимательских идей и решений.
[70] Параграф подготовлен С.И. Соколенко – Председателем правления АО «Укримпэкс», членом Президиума ТПП Украины, членом Президиума Ассоциации ЕАН-Украина. [71] Roelandt Т., Р. den Hertog, Cluster analysis and cluster-based policy, OECD, 1999. [72] OECD, Boosting Innovation: The Cluster Approach, Paris, 1999. [73] Операции, совмещающие покупку и продажу ценных бумаг или товаров и основанные на оценке расхождения между ценами продажи и покупки – текущими или ожидаемыми в будущем. |
||||||||||||||||||||||||||||||||||
