результаты содержатся в аналитических материалах, подготовленных и опубликованных НИУ «Высшая школа экономики».

Вторая задача – посредством экономико-статистического и сравнительного анализа выявляется динамика статистических показателей, фиксирующих тренды изменений в социально-экономической системе регионов, отражающих в известной степени вклад результатов кластеризации. Информационной базой ее решения являются данные государственной статистики.

Проведение экономико-статистического анализа сопряжено с выполнением двух основных условий:

– в выборе статистических показателей необходимо учитывать состав эффектов стратегического партнерства государства и бизнеса, связанного с пространственным развитием экономики регионов, характеристика которых обеспечивается рядом статистических показателей: число созданных передовых технологий; число используемых передовых технологий, доля инновационной продукции в общем объеме производства;

– динамика показателей выявляется за среднесрочный период времени для выявления тренда изменений в социально-экономической системе регионов.

На третьем этапе осуществляется решение двух задач.

Первая – сравнительный анализ основных характеристик региональных программ развития инновационных территориальных кластеров, вторая – анализ компетенций и направлений деятельности центров кластерного развития субъектов РФ.

Реализация предложенного методического подхода осуществлена нами применительно к выборке субъектов РФ, включающей Вологодскую область [1], Иркутскую область [2], Калужскую область [3], Красноярский край [4], Московскую область [5], Нижегородскую область [6], Новосибирскую область [7], Республику Саха (Якутия) [8], Республику Татарстан [9], Самарскую область [10], Санкт-Петербург [11].

Для визуализации результатов, полученных при выявлении соответствия типов кластеров целям стратегического партнерства государства и бизнеса, представим информацию в табличной форме (табл. 1).

Таблица 1

Типы кластеров

Условные обозначения: А – организация кластера (А1 – горизонтально интегрированный, А2 – вертикально интегрированный); Б – отраслевая специализация (Б1 – традиционная, Б2 – соответствующая стратегическим направлениям развития экономики); В – вид продукции (В1 – традиционная, В2 – инновационная); Г – пространственное размещение (Г1 – точечная фокусировка на территории одного муниципального образования, Г2 – функционирует на территории ряда муниципальных образований), Д – ориентация на рынки (Д2 – на национальный рынок, Д2 – на мировой рынок).

Анализ данных табл. 1 позволяет сделать ряд выводов.

1. Если учесть актуализированные данные сайта Российской кластерной обсерватории, то в выборку попало более трети зафиксированных на данный момент региональных кластеров [12].

2. Оказавшиеся в выборке кластеры, во-первых, соответствуют стратегическим направлениям социально-экономического развития субъектов РФ, во-вторых, большая их часть (две трети) ориентированы на производство новой продукции.

3. Заметны и слабые стороны анализируемой практики, к которым, на наш взгляд, могут быть отнесены следующие:

– около половины кластеров, попавших в выборку, используют вариант горизонтальной интеграции их участников, что изначально ограничивает возможности использования потенциала этой формы пространственной организации экономики для усиления ее целостности посредством развития межотраслевого взаимодействия;

– подавляющее число кластеров имеет ограниченную территориальную локализацию, что не позволяет использовать потенциал этой формы для мобилизации ранее не используемых ресурсов депрессивных территорий регионов;

– подавляющее число кластеров ориентировано на национальный рынок продукции и услуг, что не позволяет использовать потенциал этой формы для развития процессов интеграции регионов в мировое экономическое пространство.

Переходя ко второму этапу анализа, полагаем целесообразным сфокусировать его на субъектах РФ, отличающихся наличием инновационных территориальных кластеров. В их числе Калужская, Московская, Нижегородская, Новосибирская и Самарская области, Республика Татарстан, Санкт-Петербург.

Обратимся к сводным инновационным индексам субъектов РФ, рассчитанных в НИУ «Высшая школа экономики» (табл. 2).

Как видно, ни одному субъекту РФ не удалось в среднесрочном периоде времени обеспечить устойчивый рост сводных инновационных индексов. Более того, доминирующая часть регионов, оказавшихся в выборке, в 2014 г. имела значения этого индекса более низкие, чем в 2010 г.

Рассмотрим теперь статистические показатели, учитывающие в той или иной степени результаты воздействия процессов кластеризации социально-экономического пространства регионов (табл. 3–5).

Таблица 2

Сводные инновационные индексы субъектов РФ [13–15]

Таблица 3

Разработанные в субъектах РФ передовые технологии [16]

Таблица 4

Используемые в субъектах РФ передовые производственные технологии [16]

Таблица 5

Доля инновационных товаров в общем объеме производства субъектов РФ [16]

Анализ данных табл. 3 позволяет отметить следующие моменты:

– в отличие от общероссийского тренда, который проявляется в росте числа разработанных технологий (в 2016 г. их число превысило уровень 2011 г. на 34,8 %) в ряде регионов (Московская, Новосибирская области, город Санкт-Петербург), напротив наблюдается снижение значений этого показателя;

– число разработанных в регионах, оказавшихся в выборке, в 2011 г. составляло 42,9 % от общего их числа в России, в 2016 г. значение этого показателя – 31,8 %, т. е. сокращение на 11,1 п.п.

Анализ данных табл. 4 позволяет констатировать, что число используемых в субъектах РФ, оказавшихся в выборке, передовых производственных