Статья: Методы идентификации туристских кластеров в системе регионального туризма

Этап 3. Анализ непосредственно самого кластера. Целью данного этапа является определение характера управляющих воздействий на конкурентоспособность региона.

Данный анализ может проводиться с точки зрения институциональной организации и стратегического потенциала кластеров, внутренней мотивации и поддержания кластерных инициатив, сравнительной конкурентоспособности участников кластера.

Базируясь на подходе А.В. Ермишиной, В.В. Печаткин и С.М. Гаймалова [13] предложили проводить анализ не конкретных предприятий и отраслей, а спектра продукции и услуг, обеспечивающих конкурентные преимущества региона. Авторы считают необходимым ранжировать количественные критерии идентификации кластеров в зависимости от их масштаба и типа. Авторы предлагают шестиэтапный, четырехуровневый алгоритм идентификации потенциальных кластеров в регионе:

? выявление перспективных видов товаров / услуг;

? среде- и долгосрочное прогнозирование динамики цен и объемов производства отобранных на первом этапе товаров / услуг;

? анализ эффективности работы и финансовой устойчивости предприятий, занятых в производстве вышеуказанных товаров / услуг;

? анализ предприятий с точки зрения обеспеченности сырьем, финансовыми ресурсами, оснащенности и пр.;

? анализ потенциальных кластеров с точки зрения обеспеченности инфраструктурой и поиск возможностей для создания недостающих элементов инфраструктуры;

? выявление и определение уровня взаимодействия участников кластера.

В результате каждого этапа происходит отбор исследуемых объектов. По итогам реализации предложенного авторами алгоритма идентифицируются кластеры, различающиеся по масштабу и типу.

Третий подход к идентификации индустриальных кластеров базируется на экономической оценке взаимодействия между субъектами кластера.

Как известно, наличие взаимосвязей между предприятиями и организациями, входящими в состав кластера, является вторым существенным признаком экономических кластеров.

Одним из наиболее распространенных методов определения уровня взаимодействия между участниками кластера является матрица «затраты-выпуск». Данный метод характеризует связи между выпуском продукции в одной отрасли и затратами, расходованием продукции всех участвующих отраслей, необходимым для обеспечения этого выпуска.

Матрица «затраты-выпуск» показывает, как затраты одной отрасли связаны с выпуском другой отрасли. При этом данный метод представляет собой интерес с точки зрения возможности описать глубину взаимодействия между предприятиями кластера. Установив минимальное значение, выше которого взаимоотношения будут считаться значительными, можно провести идентификацию ключевых отраслей кластера, а также оценить доли других отраслей в кластере. Однако данный метод направлен на определение взаимоотношений «покупатель-продавец», при этом упускается коллективное взаимодействие, а также наличие связей с представителями власти, ассоциациями, образовательными и исследовательскими учреждениями.

Как правило, матрица строится, базируясь не на денежных потоках, а на относительных экономических показателях. Матрица может быть составлена для расчета нескольких показателей, свидетельствующих о связях между отраслями (предприятиями). В данном случае каждый коэффициент будет представлять часть валового выпуска отрасли (предприятия), потребляемого противоположной стороной.

Наиболее простым методом определения глубины взаимосвязей в кластере является метод сравнения коэффициентов матрицы с некими пороговыми значениями. Однако при этом опять возникают проблемы с выбором данного порогового значения.

Другим, более сложным, но популярным методом идентификации кластера с помощь матрицы «затраты-выпуск» является метод фильеров, в соответствии с которым принадлежность отрасли к кластеру определяется наличием между секторами относительно крупных связей. Подгруппы отраслей, относящихся к фильеру, определяются предварительно по техническим характеристикам. Далее, начиная с последней потребляющей отрасли, определяется, кто является ее поставщиками, и далее поставщиками поставщиков. Таким образом, определяются фильеры, которые могут составлять кластер.

Основное преимущество использования метода «затраты-выпуск» заключается в том, что формальное измерение взаимосвязей между отраслями позволяет выявить наличие кластера. Формальное ограничение данного метода связано с отсутствием или недоступностью оперативной информации о взаимодействии потенциальных участников кластера.

Применение матрицы «затраты-выпуск» направлено на определение коммерческих взаимосвязей и не учитывает финансовые потоки, потоки информационного обмена, а также потоки обмена знаниями и человеческими ресурсами между отраслями и предприятиями. Рост популярности аутсорсинга также может исказить результаты анализа.

Применение стандартного метода «затраты-выпуск» для выявления туристских кластеров, на наш взгляд, нецелесообразно. Во-первых, ввиду того что основной акцент данного метода сделан на материальных потоках, а для сферы услуг это не столь актуально. Во-вторых, важную роль в туристских кластерах играют образовательные, информационные организации, профессиональные ассоциации и пр. Взаимодействие между такого рода организациями и учреждениями нематериальной сферы деятельности остаются за рамками исследования.

Наряду с применением метода «затраты-выпуск», для оценки уровня взаимодействия между участниками потенциального кластера, используется упомянутый выше метод сдвигового анализа. Данный метод позволяет проследить рост доли региональной отрасли в уровне занятости, отличая эффект экономического роста от регионального, связанного с локальным конкурентным преимуществом. Присутствие такого сравнительного регионального преимущества может свидетельствовать о наличии кластера. Данная методика еще не получила широкого распространения.

По нашему мнению, для выявления туристско-рекреационных кластеров целесообразно применять комплексные методы идентификации, которые включают как количественный, так и качественный анализ.

Среди основных качественных методов выявления кластера, базирующихся на определении взаимодействия внутри потенциального кластера, можно выделить, например, следующие: метод экспертной оценки; метод опроса фокус-групп; метод Дельфи; отчеты отраслевых ассоциаций и пр.

Основная проблема последних трех методов заключается, во-первых, в отсутствии проверки достоверности данных. Кроме того, рост популярности кластерной теории приводит к тому, что участники статистических исследований, следуя моде, могут идентифицировать кластеры там, где их на самом деле нет.

Несмотря на рост популярности теории туристских кластеров, как за рубежом, так и в России, до сих пор не существует единообразной и понятной методики для определения границ кластера, а также критерия, с помощью которого можно отличить обычную географическую концентрацию от кластера. Большинство исследований, посвященных идентификации кластера, опускают важнейшую характеристику кластера - наличие взаимодействий и связей между участниками.

В таблице выделены основные преимущества и недостатки рассмотренных выше методов идентификации кластеров применительно к туризму.

туристский кластер региональный

Методы идентификации индустриальных кластеров

Можно сделать вывод, что в настоящее время актуальна разработка универсального, комплексного метода идентификации туристских кластеров. Как было отмечено выше, необходимо, чтобы такой метод базировался как на количественных, так и на качественных оценках. Также, необходимо, чтобы анализ проводился с учетом двух основных признаков туристских кластеров - географической концентрации предприятий сферы туризма, а также наличия взаимосвязей между этими предприятиями.

Кластерная концепция и сфера туризма имеют общие схожие особенности. Согласно ВТО, туристский продукт находится в тесном взаимодействии с местной территорией, активизируя совместные действия взаимосвязанных предприятий, направленные на повышение привлекательности и ценности туристской дестинации. О привязанности туристского продукта к определенной территории свидетельствует еще одна отличительная особенность туристской услуги - потребитель сам направляется за туристским продуктом в определенную дестинацию. Сходство с кластерной теорией подтверждается и другими признаками туризма, такими как комлементарность и взаимная зависимость местных предприятий и организаций, интеграция местной культуры и традиций.

Учитывая специфику туристских кластеров и принимая во внимание основные подходы к идентификации кластеров, предлагаем следующую последовательность выявления туристских кластеров.

Этап 1. Количественная идентификация концентрации предприятий сферы туризма в определенном регионе. Для этого предлагаем использовать коэффициенты локализации и специализации, душевого производства, а также интегральный коэффициент.

Основная сложность, как было указано выше, заключается в выборе порогового значения данных коэффициентов. В большинстве теоретических исследований принято считать, что коэффициент локализации равный или выше единицы свидетельствует о большем уровне концентрации отрасли в регионе по сравнению со средним значением по стране. Однако необходимо определить, какое пороговое значение коэффициента локализации будет свидетельствовать о наличии кластера. Как было указано выше, существуют разные точки зрения касательно выбора порогового значения. Принимая во внимания различные подходы к установлению порогового значения, предлагаем принять его для туристских кластеров равным 1,1. Пороговое значение равное 1,25 предлагаем определить для коэффициентов специализации и душевого производства. Исходя из принятых выше значений, предлагаем принять для интегрального коэффициента пороговое значение равное 1,2.

Этап 2. Выявление взаимосвязей. С этой целью для выявления связей между предприятиями целесообразно использовать прямой анализ взаимосвязей в цепочке ценностей в сочетании с качественным методом экспертных оценок. Прямой анализ взаимосвязей в цепочке ценностей группирует отдельные сектора сферы туризма на основе взаимосвязей в вертикальной продуктовой цепочке. При осуществлении прямого анализа цепочки ценности в сфере туризма целесообразно использовать теорию графов, которая позволяет визуализировать прямые связи, заложенные в таблицах «затраты - выпуск».

Последующие этапы предполагают качественный анализ.

Этап 3. Для определения специфики (типа) туристского кластера необходимо выявить туристскую доминанту. Доминанта является главной причиной совершения туристских поездок. При отсутствии доминанты развитие кластера не целесообразно.

Для выявления туристской доминанты, предлагается опираться на статистические данные, а также на экспертные оценки.

Этап 4. На следующем этапе проводим анализ конкурентной устойчивости выявляемого туристского кластера. Для этого необходимо протестировать регион базирования кластера с помощью ромба конкурентных преимуществ М. Портера, который включает следующие 4 фактора: условия для факторов производства; содержание стратегии фирмы и соперничества; состояние спроса; родственные и поддерживающие отрасли. В результате данного анализа необходимо определить, какие именно факторы, влияющие на туристский кластер, могут быть наиболее эффективно использованы в целях повышения конкурентоспособности кластера в целом. При выявлении недостаточного количества или качества анализируемых факторов возможна разработка предложений по дополнительному финансированию недостающих элементов.

Таким образом, предлагаемый подход позволяет соединить количественный и качественный анализ и может быть положен в основу идентификации туристских кластеров региона и выявления наиболее конкурентоспособного.

Литература

1. Портер М. Конкуренция: исправленное издание / Пер. с англ. О.Л. Пелявского, А.П. Уриханяна, ЕЛ. Усенко, И.А. Шишкиной. - М.: Вильямс, 2005. - 602 с.

2. Туризм и рекреация: фундаментальные и прикладные исследования: Труды V Междунар. науч.-практ. конф. МГУ им. М.В. Ломоносова, геогр. фак-т, Москва, 28-29 апреля 2010. - СПб.: Д.А.Р.К., 2010. - 708 с.

3. Тарасенок А.И. Геоэкономика туризма: учеб. пособие. - Минск.: Новое знание; ИНФРА-М, 2011. - 272 с.

4. Клейнер Г.Б., Качалов Р.М., Нагрудная Н.Б. Синтез стратегии кластера на основе системно-интеграционной теории [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www..Kleiner.ru/Cluster % 20Strategy.htm (дата обращения: 04.09.2011).