Текст книги "Методология планирования на предприятиях машиностроительного комплекса в условиях модернизации экономики"

5. Оценка привлекательности новых сфер деятельности на предприятиях машиностроительной отрасли

В состав отечественного машиностроительного комплекса входят более 20 подотраслей, при этом он имеет достаточно сложную и неоднородную структуру, состоящую как из развивающиеся производств, которые перспективны с позиций экспорта (автомобилестроение, энергетическое машиностроение и др.), так из депрессивных, не способных производить продукцию, конкурентоспособную даже на отечественных рынках (горношахтное и горнорудное, подъемно-транспортное и др.) [67].

Наиболее перспективными секторами рынка являются автомобильный, энергомашиностроение и производство оборудования для ТЭК, транспортное машиностроение [114]. В данных отраслях реально заработал механизм "перетока" капитала из отечественных сырьевых отраслей в обрабатывающие, создаются крупные промышленные холдинги, такие как "Трансмашхолдинг" в тяжелом транспортном машиностроении, "Силовые машины" в энергетическом машиностроении, группа ГАЗ в автомобильной промышленности.

По оценкам специалистов [67, 114], едва ли не самым привлекательным, в настоящее время, является энергетическое машиностроение. Перспективность его обусловлена стабильным спросом на его продукцию со стороны отечественного энергетического сектора экономики, а также растущим интересом со стороны потребителей – экспортеров, прежде всего, Восточной Европы, Китая, Индии.

Наряду с энергетическим машиностроением, также можно назвать предприятия, производящие продукцию оборонно-промышленного комплекса, отдельных видов товаров народного потребления, сельскохозяйственной техники, отрасли станкостроения. Данные сектора представляют стратегическую значимость для российской экономики и предположительно будут поддерживаться в рамках государственных мероприятий по поддержке машиностроения.

Особенностью структуры машиностроительного комплекса является то, что большая часть его продукции (около 91 %) производится на 7500 крупных и средних предприятий, остальная часть – на малых предприятиях (5,6 %) и на промышленных подразделениях (3,4 %) при непромышленных организациях (опытные производства) [114]. В настоящее время продолжаются процессы реструктуризации, связанные с интеграцией крупных и средних хозяйствующих субъектов в отраслевые корпорации.

Интеграционные процессы, происходящие в авиастроении, судостроении, двигателестроении, призваны вывести данные отрасли из кризиса и привлечь не только государственных, но и частных инвесторов. Однако здесь есть определенные ограничения для частных инвестиций, поскольку данные отрасли традиционно относятся к оборонному комплексу.

В 2008 году величина инвестиций в производство машин и оборудования составила 41,4 млрд. руб. и, несмотря на некоторый рост по сравнению с 2007 г. (104,3 %), это лишь 0,7 % от инвестиций, направляемых на развитие других отраслей промышленности [95]. Следует отметить, что собственные источники инвестиций предприятий составляют 40 % от общего объема инвестиций, в развитых странах эта цифра равна 20-30 %, остальные 70-80 % это заемные или привлеченные.

Согласно мнению экспертов [67, 105, 113, 114], отечественное машиностроение, с одной стороны, имеет потенциал для производства конкурентоспособной продукции и является достаточно привлекательным для инвесторов, с другой, машиностроительные проекты весьма рискованны из-за их длительной окупаемости. В концепции формирования Государственной комплексной программы развития машиностроения прогнозируется, что на разработку и приобретение новых технологий, и перепрофилирование производственных мощностей в машиностроении России понадобится 100-150 млрд. долларов [67]. Такой объем собственных средств у рассматриваемых предприятий отсутствует, поэтому необходимы внешние источники инвестирования.

Как отмечают Д.С. Львов, А.Г. Поршнев, «в рыночно-ориентированных финансовых системах рынки ценных бумаг делят с банками центральную роль в концентрации и перераспределении ресурсов…» [124, с.67] Однако отечественные финансово-кредитные организации пока слабо заинтересованы в инвестировании машиностроения. Основными внешними инвесторами для таких предприятий остаются государство и вышестоящие организации. В потенциале, для преодоления технической отсталости рассматриваемым хозяйствующим субъектам нужны прямые иностранные инвестиции, которые способны привнести новые современные технологии [145, с.29] и перейти к инновационным факторам роста.

При выборе источника инвестирования предприятию важно знать критерии, по которым предполагаемый инвестор будет его оценивать. Ожидания инвесторов относительно достижения своих целей – изначально субъективные – выражаются в определенных оценках. А процедура оценки инвестиционной привлекательности регулируется определенными нормами и правилами, то есть имеет институциональный характер. Поэтому, в результате оценочного процесса происходит субъективизация ожиданий: диапазон возможных ожиданий ограничивается рамками объективного порядка оценочной процедуры [84, с. 32].

С целью изучения привлекательности новых сфер деятельности на предприятиях машиностроительной отрасли был проведен опрос экспертов, в котором приняли участие 50 человек, представляющие различные группы: руководители предприятий (14 %), руководящий состав и специалисты кредитных отделов финансово-кредитных учреждений (54 %), руководители и специалисты инвестиционных компаний (6 %), представители министерства экономического развития, промышленной политики и торговли Оренбургской области (16 %), физические лица, осуществляющие предпринимательскую деятельность (10 %). Учитывая, что основным внешним источником инвестирования для предприятий машиностроительного комплекса в настоящий момент являются банки, они составили большую группу респондентов.

С позиции привлекательности новых сфер деятельности, наибольший интерес представляют предприятия машиностроительного комплекса, осуществляющие производство арматуры (80 % опрошенных), технологического оборудования (76 %), дизелей и компрессоров (62 %).

Основные причины, по мнению экспертов, мешающие привлекать инвестиции, наряду с плохим финансовым состоянием и высоким уровнем износа оборудования, связаны со слабой способностью предприятия реагировать на запросы рынка, не перспективностью рынков сбыта и высоким уровнем конкуренции на нем.

Опрос показал, что при оценке предприятий руководствуются не только анализом его финансового состояния, 87 % опрошенных обращают внимание и на инновационные аспекты деятельности хозяйствующего субъекта. Вместе с тем, на практике, ввиду отсутствия четких критериев и методик оценки инновационного потенциала, оценка производится, в основном, субъективно (84 %), то есть, основана на знании, опыте, интуиции ответственных за инвестиционные решения специалистов.

В настоящее время существуют некоторые подходы, преимущественно зарубежных авторов, позволяющие оценить влияние показателей хозяйственной деятельности на инвестиционную активность предприятий [46, 48, 76]. Недостаточное внимание к маркетинговому потенциалу объясняется следующими причинами:

– отсутствие количественных оценок маркетингового потенциала, позволяющих проводить их сравнительный анализ для нескольких предприятий; недостаточное понимание инвесторами и руководителями предприятий взаимосвязи маркетингового потенциала с финансовыми показателями;

– отсутствие методик оценки маркетингового потенциала с позиций инвесторов.

В целях повышения инвестиционной привлекательности предприятий, их рыночной ориентированности, получения возможностей привлечения дополнительных инвестиций, необходимо оценивать маркетинговый потенциал, а так же целенаправленно и своевременно управлять им. Маркетинговый потенциал является важнейшим элементом инвестиционной привлекательности предприятия. Его оценка позволяет выявить скрытые резервы в развитии предприятия и увидеть способность хозяйствующего субъекта генерировать прибыльные продажи за счет знания потребителей, конкурентов, рынков, что в свою очередь способствует снижению рисков при инвестировании.

В машиностроении наметилась тенденция интеграции предприятий в холдинги, что обеспечивает более легкий доступ к финансовым ресурсам, инновационным разработкам, позволяет получать более точные маркетинговые данные о конъюнктуре рынка, конкурентах и ситуации в отрасли.

Эффективность инвестирования в новые сферы деятельности в современных условиях обусловлена укреплением взаимосвязей между экономическими субъектами – участниками в целях упрощения доступа к новым технологиям, распределению рисков в различных формах совместной экономической деятельности, в том числе совместного выхода на внешние рынки, организации совместных НИОКР. Достижения такого взаимодействия в машиностроительной отрасли возможно, на наш взгляд, посредством кластеризации.

Территориальные инновационно-промышленные кластеры имеют в своей основе определенную устойчивую систему распространения новых знаний, технологий и продукции – так называемую технологическую сеть. Они опираются на совместную научную базу. Предприятия кластера имеют дополнительные конкурентные преимущества за счет возможности осуществлять внутреннюю специализацию и стандартизацию, минимизировать затраты на внедрение инноваций. Важной особенностью таких кластеров является наличие в их структуре гибких предпринимательских структур малого бизнеса, позволяющих формировать так называемые инновационные точки роста.

На основе систематизации различных определений, предлагаем следующее: региональный кластер – это устойчивая совокупность предприятий и организаций, территориально близко расположенных и взаимосвязанных производством новой продукции с целью повышения конкурентоспособности с учетом применения достижений научных учреждений и стимулирования предпринимательской инициативы в наукоемкой сфере и коммерциализации перспективных технологий.

Многие кластерные инициативы развиваются как реакция на наступление кризиса. Основным движущим фактором может быть действия правительства, реагирующего на кризис путем внесения изменений в политику, направленную на конкретный регион или сектор. Также может возникнуть ситуация, когда отдельные руководители и владельцы предприятий, обладающие представлением о срочности и видением относительно разрешения ситуации, предпримут соответствующие меры. Процесс коммуникации начинается с обеспечения осведомленности соответствующих ключевых участников о потенциальной взаимной выгоде от создания кластера. Не существует четкой разделительной черты в отношении процесса формирования кластера, где выгодные внешние факторы возникают без участия сознательных кластерных инициатив.

Открытая взаимосвязь между ключевыми участниками является структурной составляющей, как для подобного естественного процесса, так и для кластерной инициативы, поскольку она необходима для построения доверия. Это особенно важно в условиях устойчивых традиций доверия к индивидуалистичным и независимым деловым стратегиям [148]. Преодоление подобного наследия требует сознательной стратегии. Кластерные инициативы могут быть востребованы для укрепления доверия, расширения диапазона обмена информацией и организации продвинутой сети знаний. Эта задача может показаться сложной, поскольку технологическое управление представляет собой хрупкий баланс между тем, какой информацией следует делиться, а какую лучше скрыть от другой стороны, являющейся одновременно и партнером, и конкурентом.

В успешных кластерах укрепление доверия обычно приводит к расширению числа задействованных участников и поддержанию кластера в открытом состоянии, нацеленных вовне и стремящихся включить не только ограниченную группу участников. Таким образом, вклад группы намного превосходит вклад отдельной фирмы, и каждый участник остается в выигрыше от такого баланса. Одним из аспектов этой ситуации является то, что кластер достигает критической массы в создании знания и использует его более эффективно, при этом успешно избегая самодостаточности. Разумеется, достигнутое доверие необходимо постоянно поддерживать. Одним из методов такого поддержания является недопущение извлечения выгоды из совместных идей и усилий за счет других участников группы. Чтобы поддерживать доверие, кластер должен достичь баланса конкуренции и сотрудничества.

Однако не следует недооценивать сложности при запуске процесса кластерной инициативы, поскольку риски и затраты, с которыми сталкиваются участвующие в кластерной инициативе предприятия и организации, часто кажутся им непреодолимыми. Организаторы кластера должны осознавать проблемы, с которыми сталкиваются предприятия и которые не дают им напрямую вступить в проекты сотрудничества и активно участвовать в инициативах, направленных на привлечение других фирм к сотрудничеству по стратегическим аспектам их коммерческой деятельности.

Организаторы кластера должны помнить, что управление межфирменной сетью – задача сложная и требующая много времени. Исходя из этого необходимо, во-первых, не стремиться тратить время и усилия на сеть с нечетко очерченными целями, а во-вторых, опасаться потери стратегических активов и информации в пользу других членов сети.

Условия, поддерживающие новаторские кластеры, имеют тенденцию допускать и поощрять вступление новичков, что приводит к потенциальному перераспределению выгоды, например, если речь идет о радикальной реструктуризации и технологическом обновлении.

На наш взгляд, для оценки возможностей кластеризации в машиностроительной отрасли региона, необходимо выявить потенциал кластеризации, т.е. наличие конкурентных преимуществ предприятий по видам экономической деятельности и инфраструктурных организаций, находящихся на данной территории, возможность их объединения. Выявление возможности создания регионального кластера предлагается проводить по следующей методике:

1. Коэффициент локализации производства по видам экономической деятельности на территории региона:

где V_о – производство валового регионального продукта по отраслям экономической деятельности, тыс. руб.;

V_р – общий объем производство валового регионального продукта, тыс. руб.

Коэффициент локализации показывает уровень развития предприятий отраслей региона и их значение для экономики региона.

2. Коэффициент оборота по видам экономической деятельности:

где V_об – оборот организаций по видам экономической деятельности тыс. руб.;

V_об.р – оборот в регионе по всем видам экономической деятельности тыс. руб.

Коэффициент показывает, долю оборота вида экономической деятельности предприятий отрасли в общем обороте предприятий региона.

3. Коэффициент душевого производства продукции:

где Q_p – среднегодовая численность занятого населения по видам экономической деятельности, чел.

Коэффициент душевого производства продукции показывает, объемы производства валового регионального продукта, приходящегося на одного проживающего в регионе.

4. Коэффициент количества предприятий:

где Q_o – количество предприятий по видам экономической деятельности;

Q_n – количество предприятий в регионе.

Данный коэффициент показывает долю предприятий, приходящихся на данный вид экономической деятельности.

5. Интегральный коэффициент

Эти коэффициенты в совокупности позволяют определить вид экономической деятельности региона, имеющий наибольший потенциал кластеризации.

Следующие расчеты позволят выявить направление внутри вида экономической деятельности, в частности среди обрабатывающих производств.

6. Коэффициент численности:

где Q_з. о – численность, занятых на предприятиях определенного вида экономической деятельности, чел.;

Q_з. n. – численность, занятых на предприятиях обрабатывающего производства, чел.

Показывает удельный вес, занятых определенным видом экономической деятельности в общем объеме, занятых в обрабатывающем производстве.

7. Коэффициент отгруженных товаров собственного производства:

где V_m – объем отгруженной продукции собственного производства предприятиями конкретного вида экономической деятельности, тыс. руб.;

V_m. n – объем отгруженной продукции собственного производства предприятиями обрабатывающего производства, тыс. руб.

8. Коэффициент инновационности:

где V_u. o – количество поданных заявок на изобретения, на образцы, свидетельства на модели предприятиями определенного вида обрабатывающего производства;

V_u. n – количество поданных заявок на изобретения, на образцы, свидетельства на модели предприятиями обрабатывающего производства.

Коэффициент характеризует долю инноваций, приходящихся на предприятия определенного вида обрабатывающего производства, в общем объеме инноваций в обрабатывающем производстве Оренбургской области.

9. Коэффициент инвестиций:

где I_o – объем инвестиций предприятий определенного вида обрабатывающего производства, тыс. руб.;

I_п – объем инвестиций в обрабатывающем производстве, тыс. руб.;

Коэффициент характеризует долю инвестиций, приходящихся на предприятия определенного вида обрабатывающего производства, в общем объеме инвестиций в обрабатывающем производстве Оренбургской области.

10. Интегральный коэффициент:

Интегральный коэффициент стремится к единице. Чем ближе полученное значение, тем выше потенциал кластеризации определенного вида экономической деятельности в регионе.

Проведенные расчеты по данной методике позволили определить потенциал кластеризации машиностроения как обрабатывающего вида экономической деятельности Оренбургской области (результаты расчетов приведены в таблицах 5.1 и 5.2).

Как видно из таблицы 5.1, наиболее предпочтительным является добыча полезных ископаемых (0,561), оптовой торговли (0,424), строительства (0,391) и обрабатывающего производства (0,36), имеющие соответствующие интегральные показатели. В соответствии с темой диссертационного исследования, рассмотрим наиболее предпочтительный вид экономической деятельности внутри обрабатывающего производства (предварительно проведя укрупненную группировку), рассчитав остальные (таблица 5.2).

Таблица 5.1 – Оценка выбора вида экономической деятельности для формирования регионально-отраслевого кластера

Таблица 5.2 – Оценка выбора вида экономической деятельности обрабатывающего производства для формирования регионально-отраслевого кластера

Таким образом, проведенный анализ позволил установить, целесообразно вести речь о формировании регионального инновационного машиностроительного кластера. Региональный инновационный машиностроительный кластер представляет собой объединение предприятий машиностроения, предприятийпоставщиков, организаций, специализирующихся на оказании производственных и сервисных услуг, научно-исследовательских и образовательных организаций, находящихся в функциональной зависимости и территориальной близости, а также организаций, занимающихся коммерциализацией результатов инновационной деятельности вузов, исследовательских организаций.

Считаем необходимым провести анализ потенциала кластеризации промышленности Оренбургской области, применив и адаптировав методику Колошина А., Колчинской Л., Разгуляева К., Русиновой В. «Анализ потенциала кластеризации профильных подотраслей промышленности».

Необходимо отметить, что данный анализ отраслей проводился на основании данных экспертных оценок. Экспертами были оценены состояние и потенциал основных подотраслей обрабатывающей промышленности Оренбургской области, с точки зрения их соответствия понятию кластер и возможности перерасти в кластер в будущем.

Все показатели, по которым предлагается производить оценку, разбиты на 2 критерия: потенциал кластеризации; привлекательность рынка.

Эксперты ответили на вопросы анкеты и заполнили по каждой отрасли 2 таблицы соответственно по каждому критерию (см. таблицы 2 и 3 Приложение И). В каждой таблице дан перечень факторов, определяющих данный критерий. Им было нужно оценить значение каждого фактора по рассматриваемой отрасли по 9-и балльной шкале: оценка «9» означает, что по данному показателю рассматриваемая отрасль находится в наиболее выгодной позиции, «1» – в наименее выгодной.

В конце оценивается значимость (веса) показателей (факторов) оценки кластерного потенциала отраслей. Эксперты высказали свое мнение о важности каждого показателя для общей оценки кластерного потенциала отрасли. Если фактор очень важен – необходимо поставить оценку в 9 баллов, совсем не важен – 1 балл (см. таблица 4 Приложение И).

На следующем этапе полученные данные от экспертов обрабатываются следующим образом: вычисляются средние веса факторов; вычисляются средневзвешенные оценки отраслей по каждому фактору.

Для упрощения экспертных оценок потенциала кластеризации и привлекательности рынка был применен метод попарного сравнения.

В целях позиционирования отраслей по оси абсцисс откладывается значение для каждой отрасли по критерию «потенциал кластеризации», а по оси ординат соответственно по критерию «привлекательность рынка». Этот график наглядно демонстрирует, какие подотрасли обрабатывающей промышленности, по мнению экспертов, имеют одновременно и высокий потенциал кластеризации и значительную привлекательность рынка (рисунки 5.1 и 5.2).

(1) – Авиационная промышленность.

(2) – Тяжелое машиностроение.

(3) – Нефтеперерабатывающая промышленность

(4) – Черная металлургия.

(5) – Станкостроительная промышленность.

(6) – Энергетическое машиностроение.

(7) – Электротехническая промышленность.

(8) – Легкая промышленность.

(9) – Сельскохозяйственное машиностроение.

(10) – Железнодорожное машиностроение.

(11) –Транспортное машиностроение.

(12) – Химическое и нефтяное машиностроение.

(13) – Газоперерабатывающая промышленность.

(14) – Пищевая промышленность.

(15) – Цветная металлургия.

Рисунок 5.1 – Позиционирование подотраслей обрабатывающей промышленности с позиции кластеризации

Для удобства анализа полученных данных, поле графика разбито на 9 секторов. Можно сказать, что подотрасли, попадающие в правый верхний и два непосредственно примыкающих к нему сектора, являются на сегодняшний день наиболее перспективными для создания на их основе кластеров. Они имеют довольно высокие и потенциал кластеризации, и привлекательность рынка. Согласно полученным данным, к этим отраслям относятся: авиационная промышленность, нефтеперерабатывающая промышленность, газоперерабатывающая промышленность, станкостроительная промышленность, энергетическое машиностроение, электротехническая промышленность, железнодорожное, сельскохозяйственное машиностроение.

Отрасли, попадающие в верхний левый, центральный и нижний правый квадраты, можно отнести к имеющим суммарные средние значения по рассматриваемым показателям. Это тяжелое машиностроение, черная металлургия, нефтяное машиностроение, цветная металлургия.

Наименее тяготеют к кластеризации, по мнению экспертов, на сегодняшний день отрасли, находящиеся в левых нижних квадратах. Необходимо отметить, что данная оценка при принятии решения о создании кластера должна быть дополнена анализом значимости отраслей для города. Отрасли, составляющие последнюю группу, не являются аутсайдерами, проведенный анализ показывает только, что они требуют особого внимания и поддержки.

Далее, для того же перечня подотраслей рассматривается экспертная оценка их инновационного потенциала. Согласно полученным данным, (см. рисунок 5.2) к первой группе отраслей относятся: авиационная промышленность, нефтеперерабатывающая промышленность, черная металлургия, станкостроительная промышленность, энергетическое машиностроение, электротехническая промышленность, транспортное, сельскохозяйственное машиностроение, газоперерабатывающая промышленность. У них высокий инновационный потенциал в сочетании с привлекательностью рынка.

(1) – Авиационная промышленность.

(2) – Тяжелое машиностроение.

(3) – Нефтеперерабатывающая промышленность

(4) – Черная металлургия.

(5) – Станкостроительная промышленность.

(6) – Энергетическое машиностроение.

(7) – Электротехническая промышленность.

(8) – Легкая промышленность.

(9) – Сельскохозяйственное машиностроение.

(10) – Железнодорожное машиностроение.

(11) –Транспортное машиностроение.

(12) – Химическое и нефтяное машиностроение.

(13) – Газоперерабатывающая промышленность.

(14) – Пищевая промышленность.

(15) – Цветная металлургия.

Рисунок 5.2 – Среднее значение экспертной оценки инновационного потенциала подотраслей промышленности

Ко второй группе относятся: тяжелое машиностроение, железнодорожное машиностроение, нефтяное машиностроение. И к третьей: легкая промышленность, транспортное машиностроение, цветная металлургия.

(1) – Авиационная промышленность.

(2) – Тяжелое машиностроение.

(3) – Нефтеперерабатывающая промышленность

(4) – Черная металлургия.

(5) – Станкостроительная промышленность.

(6) – Энергетическое машиностроение.

(7) – Электротехническая промышленность.

(8) – Легкая промышленность.

(9) – Сельскохозяйственное машиностроение.

(10) – Железнодорожное машиностроение.

(11) –Транспортное машиностроение.

(12) – Химическое и нефтяное машиностроение.

(13) – Газоперерабатывающая промышленность.

(14) – Пищевая промышленность.

(15) – Цветная металлургия.

Рисунок 5.3 – Совмещение экспертных оценок инновационного и кластерного потенциала подотраслей промышленности

На следующем этапе были выявлены отрасли, которые по обеим рассмотренным выше оценкам входят либо в первую, либо во вторую группы. Результаты проведенного анализа представлены на рисунке 5.3. Таким образом, наиболее перспективными по обоим показателям являются следующие отрасли: авиационная промышленность, энергетическое машиностроение, электротехническая промышленность, железнодорожное машиностроение, нефтяное машиностроение, газоперерабатывающая промышленность. Ко второй группе относятся: тяжелое машиностроение, нефтеперерабатывающая промышленность, черная металлургия, станкостроительная промышленность, сельскохозяйственное машиностроение, нефтяное машиностроение.

На рисунке 5.4 представлено результирующее позиционирование подотраслей обрабатывающей промышленности с позиции кластеризации и привлекательности рынка продукции, размер круга показывает инновационный потенциал подотрасли.

(1) – Авиационная промышленность.

(2) – Тяжелое машиностроение.

(3) – Нефтеперерабатывающая промышленность

(4) – Черная металлургия.

(5) – Станкостроительная промышленность.

(6) – Энергетическое машиностроение.

(7) – Электротехническая промышленность.

(8) – Легкая промышленность.

(9) – Сельскохозяйственное машиностроение.

(10) – Железнодорожное машиностроение.

(11) –Транспортное машиностроение.

(12) – Химическое и нефтяное машиностроение.

(13) – Газоперерабатывающая промышленность.

(14) – Пищевая промышленность.

(15) – Цветная металлургия.

Рисунок 5.4 – Позиционирование подотраслей обрабатывающей промышленности с позиции кластеризации.

Экспертами была оценена возможность применения выделенных новых технологий в отраслях промышленности Оренбургской области. Качественная оценка связанности отраслевой промышленности с формирующимися ключевыми технологическими компетенциями Оренбургской области, дает возможность выделить наиболее перспективные рыночные сегменты, где располагаются компании, обеспечивающие наибольшую конкурентоспособность, как отраслей промышленности, так и региона в целом. Известно, что кластерные образования возникают как раз в тесных пересечениях существующих отраслей и появляющихся технологий, и это связано с междисциплинарным характером инновационных процессов.

Далее был проведен анализ кластерных инициатив, который вместе с представленной качественной оценкой связанности отраслевой промышленности с формирующимися ключевыми технологическими компетенциями Оренбургской области, а также анализом кластерного и инновационного потенциала отраслей Оренбургской области, позволят сделать выводы о возможных вариантах кластеризации экономики Оренбургской области.

В ходе проведения опросов экспертов на предмет оценки потенциала кластеризации высокотехнологичных отраслей Оренбургской области был выявлен ряд кластерных инициатив:

1) в области авиационного приборостроения;

2) в области производства автокомпонентов;

3) в области транспортного машиностроения;

4) в области лазерных технологий;

5) в области разработки и производства полимеров;

6) в области разработки конструкционных материалов;

7) в области обработки металлов с использованием лазерных технологий. Важно отметить, что практически все инициативы заявляют о необходимости технологической модернизации предприятий потенциальных кластеров. Но при таком масштабе целесообразно говорить о проектировании и развитии многоцелевой технологической среды. Такая технологическая среда может быть организована в виде центров доступа к дорогостоящим современным технологиям проектирования и производства, которые с экономической точки зрения нецелесообразно развивать на каждом предприятии (из-за высокой стоимости технологии, сложности ее использования, необходимости приобретения высококвалифицированных специалистов, неполного использования на одном предприятии и т.д.).

Одной из форм организации технологической среды может быть создание промышленных парков специализированных производств, что поможет предприятиям избавиться от непрофильного экономически неэффективного производства.

Область машиностроения в Оренбургской области представлена достаточно широко и машиностроительные подотрасли показывают высокий потенциал кластеризации, в связи с этим целесообразно сформировать инновационно-технологический кластер в области машиностроения и металлообработки.