Создание и развитие производственных кластеров может стимулировать региональную экономику, однако повышение производительности в одной сфере не всегда приводит к росту совокупного выпуска. Почему так происходит и какие отрасли наиболее перспективны для кластеризации? Ответы на эти вопросы стали темой выступления экспертов ФАНУ «Востокгосплан» на XXVII Международной научной конференции «Проблемы прогнозирования и государственного регулирования социально-экономического развития» в Минске. С докладом «Кластеризация как механизм регионального развития: оценка отраслевых эффектов на основе CGE-модели Хабаровского края» выступили руководитель направления «Макроэкономические исследования и прогнозирование» Игорь Лаврентьев и ведущий аналитик Полина Перетятько.
«Исследования показывают, что наличие сильных кластеров связано с более высокой динамикой занятости, инновационной активности и производительности регионов. Вместе с тем чрезмерная специализация и преимущественная поддержка отдельных отраслей могут ограничивать возможности структурного обновления экономики и усиливать конкуренцию за ограниченные ресурсы. Повышение производительности в одной отрасли влияет не только на выпуск товаров в ней. Меняются спрос на труд и капитал, цены, торговые потоки, бюджетные показатели. Эти изменения затрагивают другие виды экономической деятельности и в конечном счете определяют общий эффект для региона», – пояснил Игорь Лаврентьев.
Для анализа таких взаимосвязей аналитики использовали созданную в Востокгосплане рекурсивно-динамическую вычислимую модель общего равновесия (CGE). Механизм кластеризации рассмотрели на примере Хабаровского края в рамках разработки региональной Стратегии социально-экономического развития на период до 2036 года и на перспективу до 2042 года.
Модель позволяет проследить изменение экономических показателей последовательно, год за годом: инвестиции одного периода формируют капитал следующего, меняя производственные возможности отраслей. При этом учитываются особенности производственных технологий: одни ресурсы используются в фиксированных пропорциях, другие могут замещать друг друга в зависимости от относительных цен. Труд и капитал способны перераспределяться между отраслями, однако их общее предложение ограничено.
«Ключевой особенностью модели стал учет торговли Хабаровского края с другими субъектами РФ и остальным миром. Это важно, так как позволяет анализировать, насколько изменяются источники поставок, рынки сбыта и распределение экономических эффектов между территориями», – отметил Игорь Лаврентьев.
Исследователи рассмотрели девять потенциальных направлений кластеризации в отраслях: машиностроение, металлургия и металлообработка, нефтепереработка, фармацевтика и медицинская техника, лесопромышленный, горнодобывающий, агропромышленный, строительный и рыбохозяйственный комплексы.
Для сопоставления использовали единый сценарный подход: в каждой из девяти отраслей задавалось повышение совокупной факторной производительности соответствующих видов деятельности на 4%.
«Мы рассматриваем одинаковый технологический импульс для разных отраслей, чтобы определить, как различается его влияние на экономику края. Повышение производительности именно на 4% – это модельное допущение, а не прогноз, что создание кластера даст именно такой результат», – уточнил эксперт.
В качестве базы для сравнения использовалась траектория с ежегодным ростом на 2,76%. Этот показатель также является калибровочным предположением, а не прогнозом развития экономики Хабаровского края.
Что показали расчеты?
Наибольший прирост совокупного выпуска к 2042 году относительно базовой траектории обеспечивают сценарии развития строительного и горнодобывающего комплексов – 1,1% и 1% соответственно. Во многом это объясняется значительными масштабами данных отраслей: на строительство в 2024 году приходилось 16,7% совокупного выпуска Хабаровского края, на добычу полезных ископаемых – 11,4%.
«Почти сопоставимый результат – прирост на 0,9% – дает сценарий развития нефтепереработки, доля которой составляла всего 1,4%, – рассказала Полина Перетятько. – Иную картину показал рыбохозяйственный комплекс: при заданном повышении производительности совокупный выпуск экономики края оказался на 1,5% ниже базовой траектории».
Чтобы сравнение отраслей разного масштаба было более корректным, эксперты дополнительно нормировали результаты – учли, какую долю в экономике занимает каждая отрасль, и пересчитали эффекты с поправкой на ее размер.
При таком подходе максимальный положительный эффект для экономики края продемонстрировала именно нефтепереработка – 62,8%. Следом идет лесопромышленный комплекс – 22,7%. Для рыбохозяйственного комплекса нормированное отклонение оказалось отрицательным и составило минус 51,5%.
Отдельное внимание исследователи уделили структурным последствиям кластеризации. Повышение производительности целевого сектора меняет его потребность в трудовых и капитальных ресурсах. Поскольку эти ресурсы ограничены, их перераспределение может сопровождаться сокращением производства в других отраслях.
«Существенные изменения наблюдались в рыбном хозяйстве, где кластеризация приводит к падению выпуска в горнодобывающем комплексе (-52,2%), металлургии (-68,8%) и нефтепереработке (-78,3%). Такой результат связан с перераспределением ограниченных факторов производства: рост конкурентоспособности целевого сектора усиливает его спрос на ресурсы», – отметила Полина Перетятько.
При этом наименьшие структурные изменения наблюдаются в сценариях кластеризации агропромышленного комплекса, строительства и машиностроения.
Специалисты сформировали интегральный рейтинг девяти направлений кластеризации. Он основан на семи критериях: исходных и нормированных изменениях совокупного выпуска, валового регионального продукта, доходов домохозяйств, а также степени структурных различий с базовой траекторией.
Первое место заняла нефтепереработка. Высокие позиции также у строительного, горнодобывающего и лесопромышленного комплексов. На седьмом месте оказался агропромышленный комплекс, на восьмом – металлургия и металлообработка, на девятом – рыбохозяйственный комплекс.
«Выбор направлений кластеризации не должен основываться только на текущем масштабе отрасли или ожидаемом приросте экономических показателей. Необходимо учитывать и структурные последствия: как изменится распределение ресурсов, какие производства получат дополнительные возможности и как это отразится на экономике региона в целом», – подчеркивают эксперты.
Применение CGE-моделирования позволяет сопоставлять потенциальные направления кластерной политики с учетом их совокупного влияния на региональную экономику и использовать полученные результаты при определении приоритетов стратегического развития.