МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ УЧАСТИЯ КОМПАНИЙ В БИЗНЕС-КЛАСТЕРАХ
Шеин Е.В., студент 2 курса МГУПС (МИИТ)
Жуков Я.С., студент 2 курса МГУПС (МИИТ)
МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ УЧАСТИЯ КОМПАНИЙ В БИЗНЕС-КЛАСТЕРАХ
В РФ все больше растет внимание к кластерам как инновационных «точек роста» регионов[1]. Современная среда функционирования субъектов экономики способствует активизации процессов взаимного влияния на формирование внешних условий и развитие внутренних возможностей бизнеса[5].
Однако, без понимания преимуществ кластерного развития потенциальным его участниками дальнейшее развитие кластеризации в регионах невозможен. В этой связи возникают важные вопросы, требуют решения, в частности, какова экономическая эффективность функционирования предприятий в рамках кластера и в чем заключаются преимущества кластеров для региона их размещения – чем и объясняется актуальность работы.
Эффекты кластеризации обусловлены синергизмом в достижении общих целей бизнеса, науки, образования и власти, исследования которого посвящены труды В.И. Захарченко, А.А. Кугаевский, В.М. Осипова, П.С. ХАРИВ, Р.Х. Хасанова.
Целью исследования является разработка методического подходаоценки эффектов, создаваемых в рамках кластера, а также исследование влияния кластерных эффектов на факторы повышения конкурентоспособности региона.
Осуществление информационно-аналитического исследования с целью определения целесообразности кластеризации экономики требует и особых методов исследований ее состояния, к которым, прежде всего, относится метод многомерного статистического исследования – метод кластерного анализа.
Его цель заключается в осуществлении классификации объектов с помощью многочисленных вычислительных процедур по нескольким признакам одновременно.
В составе методов кластерного анализа наиболее используемых стали методы: метод Варда, EM-алгоритм, кластеризация k- средними, FOREL (Формальный Элемент), нейронные сети Кохонена, центроидный метод (метод взвешенных групп), метод дальнего соседа, метод ближнего соседа и др [2].
Цель кластерного анализа заключается в поиске похожих между собой групп субъектов хозяйствования для определения принятых концептуальных схем группировки объектов в кластеры. Для субъектов экономики такие процессы способны стать стратегическими источниками экономического успеха[3], поскольку это открывает большие возможности для достижения высоких значений экономических показателей[6].
Результативность кластерного анализа зависит от четко сформированных характеристик, по которым будут оцениваться объекты анализа и показателей, выбранных для определения степени сходства.
Особого внимания заслуживает институционально-нормативное обеспечение процессов кластеризации и осуществления необходимых институциональных изменений, которые должны устанавливать: условия, сферы и границы кластеризации и упорядочивать нормативные барьеры, на которые могут споткнуться инициаторы кластерной организации экономики [4]. Обобщая вышесказанное, следует отметить, что потребность в разработке и реализации инновационных схем и моделей развития экономики городов обусловливается не увеличением и недостаточными темпами развития существенной доли хозяйствующих субъектов, а качеством и результатами их функционирования.
Список использованной литературы
- Литвиненко И.Л. Инновационная система России: отечественная и зарубежная оценка// Вестник Московского государственного гуманитарно-экономического института. 2013. № 2 (14). С. 64-70.
- Слипенчук М.В. Формирование финансово-промышленных кластеров. Региональный фактор глобализации. – М.: Экономика, 2009. – 264 с.
- Сорокина А.В. Экономический успех: стратегия и управление //Мир транспорта. 2010. Т. 8. № 2 (30). С. 76-81.
- Теребилов И.О. Исследование стратегического управления в мезоэкономике. Предпосылки, методы, практика. – М.: РОСТ, 2010. – 200 с.
- Чугумбаев Р.Р., Чугумбаева Н.Н. Историческая роль экономического анализа в развитии бизнеса современных компаний //Экономический анализ: теория и практика. 2015. № 48. С. 25-36.
- Чугумбаев Р.Р. Эталонное управление на основе бизнес-модели совершенства //Учет.Анализ.Аудит. 2016. № 1. С. 58-64.
