Алгоритм формирования промышленных кластеров как сетевых структур в новых субъектах Российской Федерации

Введение

Вхождение новых территорий в правовое и хозяйственное пространство Российской Федерации (далее – РФ) поставило перед экономической наукой и практикой управления задачу, не имеющую прямых аналогов в отечественном опыте последних десятилетий. Речь идёт о восстановлении промышленного комплекса в условиях, когда значительная часть производственных фондов повреждена, привычные хозяйственные связи разорваны, а рынки сбыта требуют коренной перенастройки. В такой ситуации разрозненное стимулирование отдельных предприятий редко приносит устойчивый результат – приоритет смещается к формам организации производства, обеспечивающим кооперацию и взаимное усиление участников.

Кластерная модель как раз и отвечает этому запросу. Возможности, которые открывает кластеризация для ускоренного экономического роста присоединённых территорий, уже становились предметом отдельного рассмотрения [4]. Общероссийская практика последних лет подтверждает высокую эффективность кластерного подхода. Так, по данным комплексного анализа функционирования 119 промышленных кластеров в 56 регионах страны, совокупный объём инвестиций в кластерные инициативы достиг в 2023 году 876 млрд руб., причём наиболее динамичный рост на 156 % продемонстрировал IT-сектор. У предприятий-участников производительность труда повысилась на 18,2 %, а число высокопроизводительных рабочих мест увеличилось на 24,3 %. Эти результаты наглядно показывают, что кластеризация является не только теоретической конструкцией, но и действенным инструментом модернизации экономики. Однако для новых субъектов РФ, где институциональная среда только формируется, а производственные цепочки нарушены, необходима адаптация общей модели [12, с. 489]. Вместе с тем прикладной вопрос – как именно выстраивать промышленный кластер в восстанавливаемой экономике – остаётся недостаточно проработанным. Существующие методики ориентированы преимущественно на регионы со сложившейся институциональной средой и не учитывают той специфики, которая отличает территории с постконфликтным профилем.

Цель работы – обосновать методологию формирования промышленных кластеров как сетевых образований применительно к новым субъектам РФ и представить прикладной алгоритм этого процесса. Эмпирической базой послужили статистические данные о развитии промышленности и институтов поддержки Донецкой Народной Республики (далее – ДНР), а также сопоставимые сведения по сопредельным территориям.

Материалы и методы

Информационную основу исследования составили три группы источников. Первую образуют научные публикации по теории и практике кластеризации, посвящённые организации производства, промышленной политике и региональному развитию. Вторую – сведения официальных институтов и отраслевых информационных ресурсов о деятельности Фонда развития промышленности ДНР, объёмах финансирования и производственной динамике. Третью – монографические и аналитические материалы, содержащие сравнительные данные об инвестиционных проектах новых субъектов. Применены методы структурно-логического анализа, сравнения и обобщения; алгоритмизация процесса кластеризации выполнена на основе синтеза методических подходов, представленных в литературе.

Прежде чем перейти к процедуре, необходимо очертить содержание базового понятия. Трактовки кластера в литературе неоднородны, однако сходятся исследователи в одном: это не сумма предприятий, а система взаимозависимостей между ними. Так, М.А. Константинова определяет кластерный подход как прогрессивную форму организации производства, при которой географически сближённые и технологически сопряжённые субъекты извлекают выгоду из совместного использования инфраструктуры, кадров и знаний [7, с. 443]. Г.И. Идзиев смещает акцент в иную плоскость, рассматривая кластер прежде всего как проводник региональной промышленной политики [5, с. 125], тогда как М.П. Галимова связывает его назначение с достижением технологического суверенитета через замещение выпавших звеньев цепочек создания стоимости [1, с 87]. Авторская позиция состоит в том, что перечисленные толкования не противоречат, а дополняют друг друга: определяющим признаком выступает не отраслевая однородность и не какая-либо отдельная функция, а плотность и устойчивость сетевых связей, из которых уже вытекают и организационная эффективность, и политическая, и технологическая роль.

Именно сетевая природа отличает кластер от прочих территориально-производственных объединений. Иерархическая структура и наличие единого центра, принимающего решения, отличают комбинат или холдинг; кластер же, напротив, опирается на горизонтальные связи между автономными участниками, которые координируют свои действия добровольно. Подобная конфигурация – узлы, связанные множеством разнонаправленных линий взаимодействия, – сообщает системе гибкость, а вместе с тем и устойчивость к локальным сбоям. Обращает на себя внимание то обстоятельство, что при сопоставлении российских регионов проступают устойчивые паттерны экономического поведения территорий, тяготеющих к кластерной организации: адаптивность таких территорий к внешним шокам, оказывается заметно выше [23, с. 146]. Что же касается состава участников этой сети, то он, как показано на рисунке 1, простирается далеко за границы собственно производственного звена.

Рисунок 1 – Сетевая структура промышленного кластера Источник: составлено автором

Природа кластера обнаруживает себя в синергетическом эффекте – том, что остаётся недостижимым для предприятия, действующего обособленно. Когда логистика, испытательные лаборатории и специализированная рабочая сила используются сообща, трансакционные издержки сокращаются; циркуляция знаний, в свою очередь, ускоряет внедрение технических решений, а сосредоточение спроса на однотипных ресурсах укрепляет переговорную позицию группы в целом. Что до цифрового сегмента, здесь к перечисленному добавляется ещё один эффект – формирование центров технологических инноваций, в которых обмен компетенциями становится, по всей видимости, главным источником добавленной стоимости [17, с. 559]. С теоретической точки зрения промышленный кластер правомерно трактовать как форму, обеспечивающую устойчивое развитие территории [15, с. 144-145], а инновационные кластеры – как самостоятельный инструмент регионального развития, способный запускать процессы модернизации, интегрируя разнородные субъекты деятельности в сфере промышленности [18, с. 17; 16, с. 146].

Результаты

Обобщение методических подходов [11; 22] позволяет представить формирование кластера в виде алгоритма из шести взаимосвязанных стадий (рисунок 2). Логика их следования не строго линейна – на практике стадии частично перекрываются, а обнаружение проблем на поздних шагах возвращает разработчиков к предыдущим. Тем не менее выстроенная последовательность задаёт управляемую канву процесса.

Рисунок 2 – Алгоритм формирования промышленного кластера Источник: составлено автором по материалам [11; 22]

Отправной точкой процесса служит диагностика промышленного потенциала территории. Здесь проводится инвентаризация действующих и законсервированных производств, оценивается состояние фондов, кадровой базы и сырьевого обеспечения. Задача состоит не в фиксации текущего положения как такового, а в выявлении латентных точек концентрации, вокруг которых способна сложиться специализация.

За диагностикой следует выделение ядра и определение профильной специализации. Ядром становится группа предприятий, чья продукция формирует основной поток добавленной стоимости и вокруг которой естественным образом группируются смежники. Ошибка в выборе профиля дорого обходится впоследствии, поэтому решение опирается на анализ сравнительных преимуществ региона, а не на административные предпочтения. Опыт формирования кластеров в условиях повышенной неопределённости показывает, что специализацию разумнее закладывать с запасом устойчивости – с ориентацией на продукцию, спрос на которую сохраняется при неблагоприятных сценариях [20, с. 350].

Далее выполняется картирование участников и связей. Составляется реестр потенциальных членов сети, прослеживаются существующие и желательные хозяйственные отношения, выявляются разрывы в цепочках создания стоимости. Результатом становится карта кластера, наглядно показывающая, каких звеньев недостаёт и где кооперация даст наибольшую отдачу. Территориальный аспект здесь принципиален: пространственная близость участников удешевляет взаимодействие, а её отсутствие приходится компенсировать логистическими и цифровыми решениями [14, с. 217].

Дальнейший этап связан с институциональным закреплением кооперации. То, что прежде существовало как неформальные договорённости, обретает теперь устойчивые организационные формы: учреждается управляющая компания либо специализированная организация, оформляются соглашения о сотрудничестве, между участниками распределяются функции координации. Тогда же кластер, как правило, проходит и официальную регистрацию – а это, в свою очередь, открывает доступ к профильным мерам государственной поддержки.

Вслед за тем приводятся в действие механизмы финансовой поддержки. Кооперационные проекты немыслимы без капитала, тогда как рыночное кредитование на восстанавливаемых территориях сопряжено с трудностями. Опорой здесь служат региональные фонды развития промышленности, через которые предоставляются льготные займы. Вместе с тем сопряжение различных источников финансирования и контроль за целевым расходованием средств сохраняют своё значение: сколь бы щедрой ни была поддержка, при отсутствии выстроенной системы мониторинга она не гарантирует результата [11, с. 689-690].

Контур замыкается мониторингом и корректировкой. Будучи живой системой, кластер проходит собственный жизненный цикл, и управление им предполагает регулярную оценку той стадии, на которой он в данный момент пребывает. Инструментарий анализа жизненного цикла даёт, в этой связи, возможность своевременно распознавать признаки стагнации и перенастраивать приоритеты поддержки [8, с. 156]. Именно замкнутость контура управления – с обратной связью от результатов к целям – отличает зрелую кластерную политику от разовых организационных инициатив.

Проверка работоспособности алгоритма на материалах ДНР показывает следующую картину. В сентябре 2023 года начал работу региональный Фонд развития промышленности ДНР (далее – ФРП, Фонд), ставший опорным институтом кластеризации. Уже к декабрю 2023 года в Фонд поступили 24 заявки общим объёмом 1,2 млрд руб., из которых были одобрены 6 на сумму 300 млн руб., а первые выделенные средства поддержки предприятий составили 100 млн руб. [21]. За первое полугодие работы Фонд поддержал 20 проектов, из них 14 профинансировал, с распределением по строительству, производству стройматериалов, металлургии, электротехнической и химической промышленности [13].

Итоги 2024 года подтвердили работоспособность выстроенного механизма. За счёт субсидии профинансированы 22 проекта на сумму 1 541 207 273 руб. при стопроцентном освоении средств и перевыполнении планового показателя на уровне 110 % [21]. За весь срок работы, с сентября 2023 по конец 2024 года, Фонд профинансировал 42 проекта на общую сумму 2 484,33 млн руб. [21]. По числу самостоятельно финансируемых проектов институт занял четвёртое место среди 87 сопоставимых фондов страны [21], что для территории с двухлетней историей институционального строительства свидетельствует о высокой интенсивности процесса. Капитализация Фонда достигла 2,6 млрд руб., а на 2025 год планировалась докапитализация ещё примерно на 2,4 млрд руб. [19]. Наращивание ресурсной базы прямо коррелирует с расширением масштабов поддержки: в 2025 году профинансированы 36 проектов на 2,3 млрд руб. льготных займов, а накопленный результат за весь период составил 78 поддержанных проектов на 4,7 млрд руб. [13]. Динамика финансовой поддержки отражена на рисунке 3.

Рисунок 3 ­­– Динамика льготного финансирования и числа поддержанных проектов Источник: составлено автором по данным [21; 13]

Отраслевой профиль поддержки указывает на формирующееся ядро будущего кластера. В 2024 году четыре инвестиционных проекта относились к металлургической отрасли, а их финансирование составило 1,5 млрд руб. – то есть подавляющая доля средств сосредоточилась на профильном для региона направлении [13]. Такая концентрация ресурсов вокруг исторической специализации отвечает логике второй стадии алгоритма: ядро выделяется не искусственно, а следует объективным преимуществам территории. Сопоставление инвестиционной активности новых субъектов приведено в таблице 1.

Таблица 1 – Зарегистрированные инвестиционные проекты в новых субъектах Российской Федерации *

Данные таблицы 1 показывают, что ДНР лидирует среди новых субъектов по числу и стоимости зарегистрированных инвестиционных проектов: 101 проект на 183 млрд руб. против существенно меньших показателей Луганской Народной Республики (далее – ЛНР), Херсонской и Запорожской областей [3, с. 55]. Столь выраженная асимметрия объясняется как масштабом промышленного наследия Донбасса, так и более ранним запуском институтов поддержки. Дополнительным подтверждением инвестиционной динамики служит то, что за первое полугодие 2024 года инвестиционный комитет рассмотрел проекты общим объёмом свыше 116,5 млрд руб. [6, с. 222].

Переориентация сбыта также поддаётся количественной оценке. Доля промышленных предприятий республики, ориентированных на рынок РФ, последовательно возрастала: с 25,9 % в первом полугодии 2024 года до 47,1 % в 2024–2025 годах и 57,1 % к первому полугодию 2025 года [10, с. 260]. За полтора года более половины промышленности переключилось на внутренний рынок страны. Результаты этих сдвигов проявились в производственной динамике: индекс промышленного производства (далее – ИПП) республики по итогам 2025 года вырос на четверть, добыча угля достигла 3,6 млн т с приростом на 9,8 % к предыдущему году. За 2025 год в обрабатывающей промышленности заработали десять предприятий (по два в металлургии, машиностроении и мебельном производстве, четыре в сегменте строительных и нерудных материалов), а на 2026 год намечен запуск ещё семи промышленных предприятий и двух цехов.

Обсуждение

Приложение описанного алгоритма к новым субъектам требует поправок, обусловленных их особым положением. Здесь взгляды исследователей расходятся. Н.В. Долбня рассматривает кластеризацию присоединённых территорий прежде всего как возможность ускоренного экономического роста, делая упор на её потенциале [4]. Иначе расставляют акценты Р.Н. Лепа и соавторы: для них кластерная политика новых регионов выступает в первую очередь механизмом восстановления утраченной производственной ткани, а не наращивания конкурентоспособности [9]. Авторская позиция ближе ко второй трактовке, но с существенной оговоркой: восстановление и рост здесь не альтернативны, а последовательны – сначала повторная сборка уцелевших элементов в работоспособную сеть, и лишь затем её конкурентное развитие. Первичная задача состоит не столько в создании нового, сколько в том, чтобы заново связать сохранившиеся звенья.

Своеобразие процесса определяют три обстоятельства. Постконфликтный характер экономики повышает инвестиционные риски и сжимает горизонт планирования. Необходимость переориентации сбыта вынуждает предприятия встраиваться во внутренний рынок РФ взамен утраченных рынков. Дефицит институциональной инфраструктуры развития, которую в других регионах создавали годами, приходится восполнять в сжатые сроки. Приведённые эмпирические данные показывают, что отклик на последний вызов оказался достаточно быстрым, а показатели ДНР заметно опережают общестрановую динамику: для сравнения, ИПП по РФ прибавил 4,3 % в 2023 году и 4,6 % в 2024 году, тогда как рост обрабатывающей промышленности страны составил 8,5 %. Столь выраженный отрыв региональных значений естественен для эффекта низкой базы восстановления и не должен интерпретироваться как признак сложившейся зрелости кластера.

С учётом сказанного правомерно выделить ряд корректив к типовому алгоритму. На стадии диагностики приходится восстанавливать данные о производственном потенциале по фрагментарным источникам, учитывая частичную утрату фондов. При выборе специализации разумнее опираться на исторически сложившиеся компетенции – прежде всего металлургию и угледобычу [2, с. 92], – что снижает риск неверного целеполагания и подтверждается сосредоточением основной массы финансирования именно на металлургических проектах. Институциональное закрепление кооперации требует опережающего создания опорных институтов развития, поскольку рыночные механизмы координации в постконфликтной среде работают слабо. Механизм финансовой поддержки при этом строится вокруг регионального фонда с бюджетной докапитализацией, компенсирующей недоступность коммерческого кредита. Эти поправки не отменяют общей логики кластеризации, а адаптируют её к условиям восстанавливаемой экономики.

Заключение

Проведённое рассмотрение позволяет трактовать промышленный кластер как сетевое образование, устойчивость и продуктивность которого определяются плотностью горизонтальных связей между автономными участниками, а не административной иерархией. Назначение такой структуры состоит в извлечении синергетического эффекта, а её роль в системе управления сводится к переводу установок промышленной политики в конкретные кооперационные проекты.

Предложенный алгоритм формирования кластера – от диагностики потенциала и выделения ядра через картирование связей и институциональное закрепление к запуску финансовых механизмов и мониторингу – образует замкнутый управленческий контур, пригодный для тиражирования. Применительно к новым субъектам этот контур требует адаптации: опоры на исторические компетенции при выборе специализации, опережающего создания институтов развития и построения поддержки вокруг регионального фонда с бюджетной докапитализацией.

Фактический материал по Донецкой Народной Республике подтверждает работоспособность такого подхода. За два с небольшим года региональный фонд профинансировал 78 проектов на 4,7 млрд руб., по числу самостоятельно финансируемых проектов вошёл в число ведущих институтов страны, а промышленность переключилась на внутренний рынок более чем наполовину при заметном опережении общероссийской производственной динамики. Закреплённая на практике модель – концентрация ресурсов вокруг профильного ядра при активной роли института развития – образует воспроизводимую основу кластеризации восстанавливаемых территорий. Дальнейшая работа связана с формализацией критериев зрелости таких кластеров и разработкой инструментов оценки их вклада в валовой региональный продукт.