Государственное управление региональным экономическим развитием на основе кластероориентированной модели экономического роста

Киселева А.М.

УДК 338.242.4
ББК 65.050.14

Цель. Разработка модели экономического роста, учитывающей процессы кластерообразования и их влияние на региональное экономическое развитие, а также модели управления региональным экономическим развитием на основе данной модели.

Методы. Проанализированы существующие модели экономического роста, результаты исследований влияния процессов кластерообразования на показатель экономического роста, актуальность и методы государственного управления территориальным развитием в условиях создания и функционирования кластеров.

Результаты и область применения. Результатом исследования является разработка кластероориентированной модели регионального экономического роста, а также модели государственного управления развитием региона на ее основе. Результаты могут быть использованы региональными органами исполнительной власти, а также иными акторами региональной кластерной политики при развитии региональных кластеров.

Научная новизна. Научная новизна заключается в разработке новой модели экономического роста на основе развития кластерного подхода с включением в ее состав фактора социального капитала и разработка новой модели государственного управления региональным экономическим развитием.

Финансирование. Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований, Правительства Омской области, грант №  17-12-55010 а(р).

Ключевые слова: государственное управлениекластерная политикарегиональное развитиеэкономическая модельэкономический рост.

Вопросы экономического роста являются одними из центральных в региональной экономике и смежных отраслях знаний. За период более чем пятидесятилетнего существования региональная экономика охватывает множество подходов, теорий и моделей траекторий регионального экономического развития. До конца 1980-х годов различные концепции однородного и диверсифицированного пространства, разработанные в рамках региональной экономики, не имели какой-либо сходимости. В 1990-е годы вместе с развитием более сложных математических инструментов для анализа качественного поведения динамических нелинейных систем появляются формализованные экономические модели, в которых произведен отказ от гипотез о постоянной прибыли и совершенной конкуренции. Это сделало возможным сформировать объективные модели строго макроэкономического характера. Речь идет, в частности, о моделях «новой экономической географии» и эндогенного роста, в которых пространство понимается диверсифицированным [1]. 

В последние годы в исследованиях повышенное внимание уделяется роли сетей межорганизационных знаний в содействии региональному экономическому росту. Так, по результатам эмпирического анализа регрессии панельных данных для экономического роста по регионам Великобритании учеными R. Huggins и P. Thompson выявлены существенные различия в запасах сетевого капитала и потоках знаний внутри и между регионами, которые значительно связаны с региональными темпами экономического роста. Анализ показывает, что как межрегиональные, так и внутрирегиональные сети формируют региональные процессы роста, подчеркивая роль как встроенных локализованных связей, так и важности доступа к более географически отдаленным знаниям. Исследование приходит к выводу, что одно из наиболее интересных последствий эндогенной теории роста относится к влиянию пространственной организации регионов на потоки знаний [2]. Принятие реляционного подхода к пониманию различий в регионах через понятия экономической географии указывает на то, что сетевые системы являются ключевым компонентом регионального развития.

В связи с этим гибкая специализация и сетевая теория являются одними из наиболее популярных структурных теорий экономического роста, фокусирующихся на структурах взаимосвязей, встречающихся в новых промышленных районах. Рост социальных беспорядков, плавающие обменные курсы, нефтяные шоки, международный долговой кризис, насыщение промышленных рынков и диверсификации потребительских ожиданий создали новую форму производства, предназначенную для постоянного реагирования на изменения через инновации. Эта новая «гибкая специализация» основана на использовании гибкой рабочей силы, а фирмы являются связанными друг с другом через локализованные сети, где знания и информация являются общими. Эти сети связаны скорее доверием, чем отношениями иерархической власти в отличие от вертикально интегрированных форм организации. Так, успех Кремниевой Долины в высокотехнологичной промышленности связан с внедрением сетевых форм промышленной структуры. Хотя и Маршрут 128 в Бостоне, и Кремниевая долина являлись высокотехнологичными центрами в электронике в 1970-х годах, только Кремниевая долина после регионального спада в 1980 - е годы стала международным лидером в высокотехнологичной промышленности. Различия траекторий развития в основном обусловлены различиями в природе взаимодействия: промышленность Кремниевой долины была основана на гибкой специализации и предпринимательстве, тогда как в Маршруте 128 доминировало небольшое количество иерархически интегрированных фирм, которые ценили секретность и независимость [3].

Концепция кластеров является одной из теорий в рамках данного направления. По мнению М. Портера, экономический рост достигается через формирование кластеров и вокруг конкурентных преимуществ конкретной местности в международном территориальном разделении труда. При этом конкурентное преимущество состоит в комплиментарном сочетании четырех факторов: процессах замещения неэффективных компаний эффективными, в лучших параметрах производительности ресурсов, в лучших параметрах поддерживающих отраслей и в лучших параметрах спроса. В ходе своих исследований Майкл Портер проанализировал конкурентные возможности более 100 отраслей в десяти странах и выявил, что наиболее конкурентоспособные транснациональные компании имеют тенденцию к территориальной концентрации в связи с положительным влиянием достигающей успеха компании на внешнюю среду [4, c.238].

По мнению М.Портера в настоящее время традиционные подходы к экономическому развитию не работают, требуется изменение подхода к экономическому развитию, основанного на более глубоком понимании факторов конкурентоспособности и современной глобальной экономики. Новое направление экономической политики должно быть основано на следующих предпосылках [5]:

  1. Фокус на конкурентоспособности, а не на создании рабочих мест как самоцели;
  2. Принятие кластеров в качестве основы экономического роста и основных драйверов рабочих мест и заработной платы;
  3. Использование существующих и потенциальных конкурентных преимуществ вместо акцента на минимизации негативных эффектов от слабых мест региональной экономики, и при этом отношение к слабым сторонам должно быть дифференцированным;
  4. Разработка общей стратегии, а не списка действий;
  5. Принятие фактических данных, а не политическое восприятие желаемых результатов за действительные.

Кластеры обеспечивают основу для организации выполнения многих направлений государственной политики и осуществления государственных инвестиций, направленных на экономическое развитие, и как инструмент экономической политики имеют, по мнению М. Портера, следующие преимущества [5]:

  1. Обеспечение диверсификации экономики, которая, как правило, происходит в рамках кластеров и через связанные кластеры;
  2. Проявление эффекта перелива, который ведет к ускоренному экономическому развитию;
  3. Укрепление нескольких связанных фирм одновременно;
  4. Повышение эффективности традиционной экономической политики в таких областях, как НИОКР, продвижение экспорта, привлечение прямых иностранных инвестиций и прочее;
  5. Формирование площадки для конструктивного диалога и сотрудничества между частным сектором, торговыми ассоциациями, правительственными, образовательными и научно-исследовательскими учреждениями и государством;
  6. Объединение компаний всех размеров, в том числе малого и среднего бизнеса;
  7. Понимание того, что инициативы кластеров являются мощным инструментом для выявления проблем и достижения выравниваний экономического роста;
  8. Модернизация кластера способствует более сложной конкуренции, нежели обновление рынков;
  9. Кластерная политика должна быть направлена на все существующие и формирующиеся кластеры без выбора «национальных чемпионов».

Необходимо отметить, что, хотя кластеры давно являются категорией экономической географии, их влияние на конкурентоспособность выросло с меняющимся характером конкуренции и реструктуризацией деятельности компаний. Кластеры важны, поскольку они играют фундаментальную роль в создании знаний, инноваций, накоплении навыков и развитии трудовых ресурсов со специализированным опытом. Кластеры также приобретают все большее значение, поскольку фирмы выделяются из вертикально интегрированных структур, в том числе в структуры, включающие аутсорсинг многих видов деятельности и функций: не только производства традиционных деталей, вспомогательных услуг, но и контрактного производства, управления ИТ-системами, обучения и даже исследований и разработок. Кластеры обычно возникают на уровне регионов или экономических зон из-за важности использования региональных конкурентных преимуществ.

В проекте кластерного картографирования в Гарвардской школе бизнеса была использована локальная корреляция по занятости в парах смежных отраслей для определения границ кластера в экономике. Данные выявили 41 продающий кластер, каждый из которых можно разделить на несколько отраслевых подкластеров. Проект сопоставления кластеров использует эти определения для сопоставления кластерного состава каждой экономической зоны и отображения отличительной экономической географии каждого региона. В среднем на пятерку кластеров приходится 52% занятости в экономических зонах США. Средняя экономическая зона имеет семь кластеров с коэффициентом локализации 1,5 или выше [6]. По данным Института стратегии и конкурентоспособности при Гарвардском университете наибольшее количество конкурентоспособных кластеров действует в США (380 кластеров), Италии (206), Великобритании (168), Индии (106), Франции (96), Польше (61), Дании (34), Германии (32), Нидерландах (20), Финляндии (9). В среднем они обеспечивают ежегодный прирост валового национального продукта от 75 до 90 процентов [7, c. 21]. Следует отметить, что экономическое развитие как процесс и предмет исследований опирается на опыт развитых стран. В связи с этим рост и расширение кластерного подхода к управлению экономикой территорий для мировой практики в значительной степени зависит от опыта Северной Америки и Европы. 

Таким образом, кластеры приобретают серьезное значение в экономическом развитии территорий. С начала 1990-х годов роль промышленных кластеров, малых и средних предприятий в экономическом развитии привлекла большой интерес научных и политических кругов в контексте развивающихся стран. Опыт показывает также, что кластеры имеют значение для экономической модернизации [10]. Результатом от интеграции предприятий в кластер становится привлечение дополнительных инвестиций за счёт повышения деловой репутации резидентов кластера. Кластер характеризуется свойством эмерджентности, а, следовательно, в динамике и свойством синергетичности, в результате чего в кластере формируется мультипликативный эффект, способствующий росту экономического результата [8].

Кластерная политика является широко распространенной и в Российской Федерации. В настоящее время реестр Российской кластерной обсерватории включает 111 кластеров, объединяющих 3359 организаций и обеспечивающих занятость 1 437 951 человек [9]. Этому способствовали такие факторы, как переход от турбулентного состояния экономики страны к относительно устойчивому развитию, повышение качества государственного управления и заинтересованности государства в инновационном развитии экономики, развитые интеграционные связи с иностранными партнерами и наличие опыта создания крупных территориально интегрированных структур [10].

Распространенное в мировой экономике понятие «экономического развития, основанного на кластерах» базируется на идее, что экономическая конкурентоспособность отрасли, а также географического региона, в котором отрасль находится, может быть значительно увеличена. Это происходит в том случае, когда предприятия, объединяющие эту отрасль, совместно работают для решения таких проблем, которые отдельные предприятия неспособны решать или решают неэффективно из-за отсутствия критических ресурсов (времени, финансов, опыта). Однако простое совместное размещение компаний, поставщиков и учреждений хоть и создает потенциал для экономической производительности, но не обязательно обеспечивает его реализацию. Экономическая ценность достигается через коллективную эффективность - конкурентное преимущество, которое может быть достигнуто от совокупных преимуществ внешней экономии от масштаба и совместных действий. При этом, если внешняя экономия от масштаба является естественной ввиду географической концентрации предприятий, совместное действие, напротив, требует сознательного и преднамеренного сотрудничества [11].

Хотя широко признано, что кластеризация отраслей и фирм является фундаментальным фактом экономической жизни, существует слабая доказательная база политического вмешательства. Некоторые ученые ставят под сомнение экономическое обоснование кластерной политики и утверждают, что кластерная политика может в определенных случаях принести больше вреда, чем пользы, непреднамеренно приводя к региональным экономическим, институциональным или политическим блокировкам, уменьшая региональный потенциал для адаптации к новым экономическим обстоятельствам [12]. Несмотря на упомянутые оговорки относительно обоснований поддержки кластеров, кластерная политика в последние годы стала почти аксиоматичной для большинства стратегий местного и регионального экономического развития. Это связано с тем, что появление концепции кластеров оказалось привлекательным для органов власти, особенно в то время, когда традиционные меры промышленной политики стали считаться неэффективными, либо связанными с поддержкой «национальных чемпионов».

Интерес представляет исследование, проведенное M. Delgado, M.Porter и S. Stern, на основе анализа данных занятости в период с 1995 по 2005 годы в 177 регионах, объединяющих в общей сложности 55083 региональных отраслей. Основным эмпирическим выводом исследования является выдвижение тезиса о сосуществовании конвергенции в узких экономических единицах с агломерацией по комплементарным экономическим единицам, охваченным процессами кластерообразования. Во-первых, это означает, что традиционное  различие между отраслевой специализацией и региональной диверсификацией является неуместным. Эта дихотомия разрешается выявлением существенной роли дополнительной экономической деятельности в экономическом росте и центральной роли кластеров в качестве проявления комплементарности. Это означает, что узкая региональная специализация в отрасли, скорее всего, приведет к уменьшению рентабельности, а  наличие несвязанных видов экономической деятельности вряд ли существенно расширит возможности для экономического роста. Тем не менее, наличие дополнительной активности в кластерах является сильным драйвером роста, поскольку позволяет фирмам получить доступ к основным рынкам, улучшить взаимодействие с потребителями, а также содействует появлению и распространению инноваций. В то время как большинство теоретических работ по агломерационным эффектам подчеркивает потенциал для повышения эффективности затрат, снижения рисков или накопления географически локализованных потоков знаний, распространяющееся влияние кластеров показывает, что причины агломерации могут быть гораздо шире. Так, например, кластеры могут не просто снизить стоимость производства, но и снизить стоимость сделок путем расширения торговых отношений и повышения прозрачности на местных рынках [13].

В связи с этим представляется целесообразным представить и описать кластероориентированную модель регионального экономического роста как модель оценки влияния экономического роста кластеров в рамках реализуемой в регионе кластерной политики на экономический рост всего региона. В этой модели кластерная политика выступает как инструмент формирования региональной экономики.

Следует отметить, что среди одних из важнейших источников экономического роста, воплощенных в рабочей силе, с точки зрения исследований в развитых странах, перешедших от индустриальной экономики к экономике знаний, являются человеческий капитал (связанный с образованием), предпринимательство и творческий класс (связанный с рабочими профессиями) [14]. В связи с этим, а также вышеупомянутыми обстоятельствами важности для кластерного подхода учета фактора человеческого капитала и сетей знаний,  предлагаем за основу принять модель эндогенного экономического роста с выделением в ней элиминированного влияния фактора человеческого капитала. Одной из таких моделей является MRW-Модель, разработанная Н. Грегори  Мэнкью  (Mankiw),  Д. Ромера  (Romer) и  Д.  Уэйла (Weil), разработанная в 1992 г. и  представляющая   собой   модификацию   базовых   моделей Кобба-Дугласа и Солоу с учетом  фактора человеческого капитала, включенного в  качестве  самостоятельного  фактора  экономического  роста,  имеющего эндогенный характер [15, c. 617].

MRW-Модель основана на ключевом предположении, что знания демонстрируют растущие предельные характеристики производительности. Другими словами, производство потребительских товаров моделируется производственной функцией, которая включает запас знаний и других материалов. Эта производственная функция предполагает увеличение масштабов производства потребительских товаров и убывающую отдачу от масштаба производства новых знаний. Модель отходит от стандартной неоклассической экзогенной модели роста из-за прогнозирования расхождений в динамике. Более того, равновесный результат в модели не обязательно будет являться парето-оптимальным [3].

Производственная функция в данной модели имеет следующий вид:

Y =   K α *H β *(AL) 1-α-β       (1),

где K – физический капитал,

H – человеческий капитал,

α – коэффициент эластичности   выпуска Y по фактору физического капитала,

β  – коэффициент   эластичности   выпуска по фактору  человеческого  капитала,  

1-α-β - коэффициент  эластичности выпуска по фактору труда,

AL – количество единиц эффективного труда.

При этом считаем важным выделить фактор создаваемого экономического продукта резидентами региональных кластеров, а также расширить модель включением в нее фактора социального капитала как основного элемента функционировании кластеров. Эта целесообразность обусловлена тем, что в текущей модели не учтены институциональные особенности экономического роста, а также условия взаимодействия резидентов кластеров. Данный фактор объективно может быть измерен как уровень кооперации между участниками кластеров.

Таким образом, кластероориентированная модель регионального экономического роста может быть представлена следующим образом:

Y =   (K cl α *H cl β *(AL cl ) *T cl (1- α-β- Ω) )*d cl , (2)

где  K cl – физический капитал региональных кластеров,

H cl – человеческий капитал региональных кластеров,

AL cl – количество единиц эффективного труда в региональных кластерах, T cl – социальный капитал региональных кластеров,

α – коэффициент   эластичности   выпуска Y по фактору физического  капитала,

β – коэффициент эластичности выпуска по фактору человеческого  капитала,   

Ω - коэффициент  эластичности выпуска по фактору труда,

1-α-β-Ω – коэффициент эластичности по фактору социального капитала,

d cl – доля созданной добавленной стоимости резидентами кластеров в валовом региональном продукте.

Необходимо отметить, что поскольку деятельность кластеров связана с внешними факторами, а также с процессом создания общественных благ, эти предпосылки создают основание для проведения государственной политики. При наличии положительных внешних эффектов провалы рынка приведут к недостаточному инвестированию в специализированные навыки, научные знания и специализированную инфраструктуру. Государственная политика в этом случае будет способствовать повышению экономической производительности и, вместе с тем, росту количества рабочих мест, заработной платы и инноваций.

Еще одной потенциальной ролью органов власти в развитии кластера является объединение участников кластера, если частные отраслевые институты еще не созданы. Когда кластеры организуются через торговые ассоциации или при помощи других институтов, государственные структуры должны стать активными участниками диалога с участниками кластеров, чтобы понять проблемы местных производителей и выявить пробелы и недостатки в государственной политике. Другой аспект кластерной политики заключается в стимулировании коллективных инвестиций со стороны участников кластера в активы, которые приносят пользу всем участникам кластера, такие как университетские исследовательские центры, научные организации. В некоторых случаях государственные инвестиции в такие активы также оправданы.

Государственная политика на уровне кластеров, в отличие от политики на уровне отрасли или фирмы, позволяет избежать риска неэффективности, потенциальных искажений в процессе предоставления целевых субсидий в целях развития инноваций для конкретных фирм или программ технической поддержки отдельных отраслей промышленности.

Кластерная политика в отличие от отраслевой или промышленной политики должна быть нейтральной по отношению к промышленности или типу экономической деятельности. В теории кластеров предполагается, что все кластеры хороши, и усиление кластерных экстерналий и эффекта переливов повысит производительность труда и благосостояние в любом кластере. Поэтому правительству не следует делать выбор среди кластеров в отношении предоставления мер поддержки, но сформулировать кластерную политику, которая поддерживает обновление в каждом кластере, присутствующем в регионе [2]. При этом кластерная политика является формой «зонтичной политики», которая может включать в себя любой из инструментов традиционной экономической политики, таких финансирование НИОКР, создание посредников, венчурных фондов, центров компетенции, поддержка деятельности по подготовке кадров, создание сетей [11].

В связи с эти сформируем упрощенную модель государственного управления региональным экономическим развитием на основе кластероориентированной модели экономического роста (рисунок 1).

 

01.jpg 

Рис. 1. Упрощенная модель государственного управления региональным экономическим развитием на основе кластероориентированной модели экономического роста (составлено автором)

 

Реализация данной модели позволит, на наш взгляд, обеспечить дополнительные резервы для экономического роста региона и создать условия для перехода к постиндустриальному пути развития экономики, основанной на кластерах.

Литература

  1. Roberta Capello. Regional growth and local development theories: Conceptual evolution over fifty years of regional Science // Géographie, économie, société. 2009. № 1. Vol. 11. [Электронныйресурс]. URL: https:// ru.scribd.com/document/268000220/Roberta-Capello-Peter-Nijkamp-Handbook-of-Regional-Growth-and-Development-Theories-2009 (датаобращения 02.09.2017).
  2. Robert Huggins, Piers Thompson. Networks and Regional Economic Growth: A Spatial Analysis of Knowledge Ties. [Электронный ресурс]. URL:  http:// orca.cf.ac.uk/97658/ (дата обращения 22.08.2017).
  3. Casey J. Dawkins. Regional Development Theory: Conceptual Foundations, Classic Works, and Recent Developments. [Электронныйресурс]. URL:  https:// ru.scribd.com/document/211329472/Regional-Development-Theory (датаобращения 02.09.2017).
  4. Найденов Н.Д., Новокшонова Е.Н. Экономический рост и кластеры //  Международный научный журнал «Символ науки». 2016. № 6. С. 237-242.
  5. Michael E. Porter. Reshaping Regional Economic Development: Clusters and Regional Strategy. [Электронный ресурс]. URL:  http:// www.hbs.edu/faculty/Pages/item.aspx?num=48059 (дата обращения 22.08.2017).
  6. Michael E. Porter. Clusters and Economic Policy:Aligning Public Policy with the New Economics of Competition. ISCWhitePaper, November 2007.[Электронный ресурс]. URL: http:// www.hbs.edu/faculty/Publication%20Files/Clusters_and_Economic_Policy_White_Paper_8e844243-aa23-449d-a7c1-5ef76c74236f.pdf (дата обращения 04.09.2017).
  7. Королев В.И. Инновационные территориальные кластеры: зарубежный опыт и российские условия //  Российский внешнеэкономический вестник. 2013. №  11. С. 20-27.
  8. Линев И.В. Эмерджентность и мультипликативный эффект в кластере //  Вестник ВГУИТ. 2016. №  2. С. 378-383.
  9. Российская кластерная обсерватория[Электронный ресурс]. URL: http:// cluster.hse.ru/ (дата обращения 04.09.2017).
  10. Коростелев Д.Г. Кластеризация как фактор экономического роста региона: опыт, современные проблемы //  Евразийский Союз Ученых (ЕСУ). №  VI, 2014. С 95-97.
  11. Neil Reid and Jay D. Gatrell. Cluster-Based Economic Development: Four Cases for Context in Developing Regions. [Электронный ресурс]. URL: https:// www.springer.com/gp/book/9789401797856 (дата обращения 02.09.2017).
  12. Elvira U.,Ronnie R. Cluster policy in an evolutionary world? Rationales, instruments and policy learning. [Электронныйресурс]. URL: https:// www.researchgate.net/profile/Elvira_Uyarra/publication/319094386_Cluster_policy_in_an_evolutionary_world_Rationales_instruments_and_policy_learning/links/5990472faca2721d9b728a32/Cluster-policy-in-an-evolutionary-world-Rationales-instruments-and-policy-learning.pdf (датаобращения 04.09.2017).
  13. Delgado M., Michael E. P., Scott S. Clusters, Convergence, and Economic Performance. ResearchPolicy 43, № . 10 (December 2014): 1785–1799. [Электронный ресурс]. URL: http:// www.hbs.edu/faculty/Pages/item.aspx?num=47434 (дата обращения 04.09.2017).
  14. Alessandra F., Partridge M. Malecki E. Creating an environment for economic growth: creativity, entrepreneurship or human capital? 17 May 2016.[Электронныйресурс]. URL: https:// mpra.ub.uni-muenchen.de/71445/ (датаобращения 02.09.2017).
  15. Сафрончук М.В. Экономический рост //  Курс экономической теории: учебник. Изд. 5-еперераб. идоп. Киров: АСА. 2004. С. 605-644.

Bibliography

  1. Roberta C. Regional growth and local development theories: Conceptual evolution over fifty years of regional Science. Lavoisier, "Géographie, économie, société". 2009/1 Vol. 11. [e-resource]. URL: https:// ru.scribd.com/document/268000220/Roberta-Capello-Peter-Nijkamp-Handbook-of-Regional-Growth-and-Development-Theories-2009 (date of reference 02.09.2017).
  2. Robert Huggins, Piers Thompson. Networks and Regional Economic Growth: A Spatial Analysis of Knowledge Ties. [e-resource]. URL:  http:// orca.cf.ac.uk/97658/ (date of reference 22.08.2017).
  3. Casey J. Dawkins. Regional Development Theory: Conceptual Foundations, Classic Works, and Recent Developments. [e-resource]. URL:  https:// ru.scribd.com/document/211329472/Regional-Development-Theory (date of reference 02.09.2017).
  4. Naidenov N.D., Novokshonova E.N. Economic Growth and Clusters //  International Scientific Journal «The Symbol of Science». 2016. №  6. Pp. 237-242.
  5. Michael E.P. Reshaping Regional Economic Development: Clusters and Regional Strategy. [e-resource]. URL:  http:// www.hbs.edu/faculty/Pages/item.aspx?num=48059 (date of reference 22.08.2017).
  6. Michael E.P. Clusters and Economic Policy:Aligning Public Policy with the New Economics of Competition. ISC White Paper, November 2007. [e-resource]. URL: http:// www.hbs.edu/faculty/Publication%20Files/Clusters_and_Economic_Policy_White_Paper_8e844243-aa23-449d-a7c1-5ef76c74236f.pdf (date of reference 04.09.2017).
  7. Korolev V.I. Innovative territorial clusters: foreign experience and Russian conditions //  Russian External Economic messenger. 2013. №  11. Pp. 20-27.
  8. Linev I.V. Emergence and multiplicative effect in a cluster //  Vestnik VGUIT. 2016. №  2. Pp. 378-383.
  9. Russian cluster observatory [e-resource]. URL: http:// cluster.hse.ru/ (date of reference 04.09.2017).
  10. Korostelev D.G. Clustering as a factor in the region's economic growth: experience, current problems //  The Eurasian Union of Scientists (ESU). 2014. №  VI. Pp 95-97.
  11. Neil Reid and Jay D. Gatrell. Cluster-Based Economic Development: Four Cases for Context in Developing Regions. [e-resource]. URL: https:// www.springer.com/gp/book/9789401797856 (date of reference 02.09.2017).
  12. Elvira U., Ronnie R. Cluster policy in an evolutionary world? Rationales, instruments and policy learning. [e-resource]. URL: https:// www.researchgate.net/profile/Elvira_Uyarra/publication/319094386_Cluster_policy_in_an_evolutionary_world_Rationales_instruments_and_policy_learning/links/5990472faca2721d9b728a32/Cluster-policy-in-an-evolutionary-world-Rationales-instruments-and-policy-learning.pdf (date of reference 04.09.2017).
  13. Delgado M., Michael E. P., Scott S. Clusters, Convergence, and Economic Performance. Research Policy 43, no. 10 (December 2014): 1785–1799. [e-resource]. URL: http:// www.hbs.edu/faculty/Pages/item.aspx?num=47434 (date of reference 04.09.2017).
  14. Alessandra F., Partridge M., Malecki E. Creating an environment for economic growth: creativity, entrepreneurship or human capital? 17 May 2016. [e-resource]. URL: https:// mpra.ub.uni-muenchen.de/71445/ (date of reference 02.09.2017).
  15. Safronchuk M.V. Economic Growth // A Course in Economic Theory: A Textbook. Edition 5th revised and enlarged. Kirov: ASA, 2004. Pp. 605-644.

Kiselyova A.M.

State management of regional economic development based on the cluster-oriented model of economic growth

Purpose. Development of an economic growth model that takes into account the processes of cluster formation and their impact on regional economic development, and models for managing regional economic development based on this model.

Methods. The analysis of the existing models of economic growth, the results of studies of the influence of cluster formation on the indicator of economic growth, the relevance and methods of state management of territorial development in the conditions of the creation and development of clusters/

Results and scope. The result of the study is the development of a cluster-oriented model of regional economic growth and a model of public management of the development of the region on its basis. The results can be used by regional executive bodies, as well as by other actors of the regional cluster policy in the development of regional clusters.

Scientific novelty. The scientific novelty consists in the development of a new model of economic growth based on the development of the cluster approach, including the social capital factor in its composition. and the development of a new model of state management of regional economic development.

Financing. The work was supported by the Russian Foundation for Basic Research, Government of the Omsk Region, grant No. 17-12-55010 a (p).

Key words: state governmentcluster policyregional developmentthe economic modeleconomic growth.
  • Государственное регулирование экономики


Яндекс.Метрика