Введение

Концепция промышленного кластера получила широкое распространение после работ М. Портера, рассматривавшего кластер как территориально локализованную систему взаимосвязанных компаний, поставщиков, специализированных организаций и институтов, формирующую дополнительные конкурентные преимущества [1]. Последующие эмпирические исследования показали связь кластерной специализации с динамикой занятости, инновационной активностью, появлением новых отраслей и региональной производительностью [2]. Существенное значение имеет и корректное определение состава связанных отраслей, поскольку пространственная близость сама по себе ещё не свидетельствует о наличии полноценного кластера [3].

Современные исследования подтверждают, что наличие кластеров связано с уровнем заработной платы и региональной экономической результативностью, а значение имеет не только отдельный кластер, но и совокупный кластерный портфель территории [4]. При этом кластерный феномен целесообразно рассматривать одновременно с позиции географической концентрации, межфирменных связей, инноваций и институциональной среды [5]. Метаанализ эмпирических исследований также показывает в целом положительное, но неоднородное влияние кластеризации на инновационную активность [6].

Для оценки регионального кластерного потенциала применяются многомерные методы, включающие показатели специализации, концентрации, разнообразия и динамики отраслей [7]. Важную роль играют также исследования, связывающие наличие специализированных кластеров с региональной конкурентоспособностью и производительностью [8]. При этом для идентификации отраслей-интеграторов могут использоваться показатели локализации и другие методы пространственного анализа [9].

Для Беларуси проблема имеет особое значение в связи с высокой территориальной дифференциацией промышленного производства и экспортной деятельности. Исследования белорусских авторов показывают возможность использования кластерной организации как инструмента развития постиндустриальной экономики [10], а анализ территориально-отраслевой структуры промышленности выявляет устойчивую центр-периферийную дифференциацию с формированием Минской промышленной агломерации [11].

В то же время высокий объём промышленного производства или экспорта ещё не означает существования устойчивого экспортно-ориентированного кластера. Необходимо установить сочетание производственной специализации, экспортной результативности, инновационной активности и инвестиционной обеспеченности территории с конкретными межотраслевыми производственно-экспортными связями.

Цель исследования состоит в количественной оценке потенциала формирования региональных экспортно-ориентированных промышленных кластеров Республики Беларусь и отраслевой проверке полученных результатов на примере конкретных производственно-экспортных цепочек.

Объекты и методы исследования

Объектом исследования выступает региональный потенциал формирования экспортно-ориентированных промышленных кластеров Республики Беларусь. Предмет исследования – количественные взаимосвязи между производственной специализацией регионов, экспортной активностью, инновационной деятельностью и инвестиционным обеспечением.

Методологическую основу исследования составили кластерный подход, методы регионального сравнительного анализа, нормирования показателей и оценки отраслевой специализации. Отдельное значение имеет использование коэффициентов локализации, которые применяются в современной практике для идентификации региональных кластеров [7; 8].

Интегральная оценка осуществлялась посредством индекса регионального экспортно-кластерного потенциала:

где ПКП – производственно-кластерный потенциал региона;

ВЭП – внешнеэкономический потенциал;

ИТП – инновационно-технологический потенциал;

ИП – инвестиционный потенциал.

Для комплексной оценки регионального экспортно-кластерного потенциала использована система из четырех взаимосвязанных блоков: производственного, внешнеэкономического, инновационно-технологического и инвестиционного потенциала. По каждому блоку формируется нормированный интегральный показатель. Нормирование исходных показателей осуществляется методом min–max, после чего рассчитывается интегральный индекс регионального экспортно-кластерного потенциала (ИРЭКП). Полученные значения используются для ранжирования регионов, после чего проводится отраслевая верификация результатов с использованием коэффициента локализации (LQ) и анализа производственно-экспортных цепочек (рисунок 1).

Рисунок 1 – Логика оценки регионального экспортно-кластерного потенциала

Таким образом, ИРЭКП используется не как самостоятельный критерий наличия кластера, а как инструмент первичного выявления регионов с наиболее благоприятным сочетанием производственных, внешнеэкономических, инновационно-технологических и инвестиционных предпосылок. Отраслевая верификация позволяет определить, за счет каких конкретных видов деятельности и производственно-экспортных связей формируется выявленный потенциал.

Для обеспечения сопоставимости показателей применялось min–max нормирование:

Все показатели в рамках соответствующего блока являются показателями-стимуляторами. Каждый компонент рассчитывался как среднее арифметическое нормированных частных показателей.

Производственно-кластерный потенциал характеризуется долей региона в промышленном производстве, долей региона в промышленной занятости и индексом промышленного производства. Внешнеэкономический потенциал включает долю региона в национальном экспорте товаров, коэффициент экспортной специализации, динамику экспорта и отношение торгового сальдо к экспорту. Инновационно-технологический потенциал определяется долей организаций, осуществляющих инновационные затраты, и долей инновационной продукции. Инвестиционный потенциал характеризуется долей региона в инвестициях в основной капитал, динамикой инвестиций и объёмом инвестиций в расчёте на одного промышленного работника.

В качестве дополнительного инструмента отраслевой проверки применялся коэффициент локализации:

где Q_ir – объём производства отрасли i в регионе r;

Q_r – общий объём промышленного производства региона;

Q_i – национальный объём производства отрасли i;

Q – национальный объём промышленного производства.

Значение LQ > 1 интерпретировалось как наличие относительной региональной специализации.

Информационной базой исследования являются открытые данные Национального статистического комитета Республики Беларусь за 2020–2025 гг. [23]. При анализе конкретных товарных экспортных цепочек использовался последний доступный открытый массив детализированных товарных данных. Закрытые показатели и показатели, ограниченные для распространения, не восстанавливались и не оценивались косвенными методами.

Экспериментальная часть

В 2025 г. объем промышленного производства Республики Беларусь составил 213 742 млн руб., из которых 190 586 млн руб., или 89,2%, приходилось на обрабатывающую промышленность. Численность работников промышленности составляла 843,9 тыс. человек. При этом экспорт промышленных товаров достиг 37 927,7 млн долл. США.

Территориальная структура промышленного производства характеризуется высокой концентрацией. Наибольшая доля приходится на Минскую область – 22,9%, Гомельскую область – 17,3%, г. Минск – 15,5% и Брестскую область – 13,0%. Наименьшая доля приходится на Могилёвскую область – 8,6% (таблица1).

Таблица 1

Основные показатели промышленного развития регионов
Республики Беларусь в 2025 г.

Примечание — составлено авторами по данным Национального статистического комитета Республики Беларусь [23].

Как видно из таблицы 1, Минская область обладает наиболее масштабной производственной базой, тогда как г. Минск сочетает значительный промышленный выпуск с максимальной концентрацией трудовых ресурсов. Брестская область характеризуется относительно сбалансированным сочетанием масштаба промышленности и её развития.

На следующем этапе проведена интегральная оценка (таблица 2).

Таблица 2

Интегральная оценка регионального экспортно-кластерного потенциала

Примечание — рассчитано авторами по данным Национального статистического комитета Республики Беларусь [23].

Полученные значения показывают существенную дифференциацию регионов. Максимальный ИРЭКП имеет г. Минск – 64,8 балла. Вторую позицию занимает Минская область – 59,4 балла, третью – Брестская область – 53,3 балла. Разрыв между первым и последним местом в рейтинге составляет 43,3 балла.

Высокое положение г. Минска определяется прежде всего инновационно-технологическим и инвестиционным компонентами. Минская область имеет максимальный производственно-кластерный компонент – 95,4 балла и одновременно высокий внешний и инвестиционный потенциал. Брестская область отличается более сбалансированным распределением результатов между четырьмя компонентами.

Для проверки того, отражает ли интегральный индекс реальные отраслевые предпосылки кластеризации, рассмотрим конкретные производственно-экспортные цепочки.

Результаты

Первой рассмотрена молочная производственно-экспортная цепочка. В Брестской области в 2020 г. валовая добавленная стоимость производства продуктов питания, напитков и табачных изделий составляла 1 822 316 тыс. руб. при валовой добавленной стоимости обрабатывающей промышленности 3 737 074 тыс. руб. Следовательно, доля соответствующего производственного направления составляла:

1 822 316 / 3 737 074 × 100 = 48,8%.

Экспорт четырёх основных товарных позиций цепочки – несгущённого молока и сливок, сгущённого и сухого молока, сливочного масла, сыров и творога – составлял:

185,5292 + 465,1364 + 387,7345 + 1 064,4233 = 2 102,8234 млн долл. США.

Относительно общего экспорта товаров Беларуси:

2 102,8234 / 29 179,441 × 100 = 7,21%.

Следовательно, Брестская область при ИРЭКП 53,3 имеет выраженную производственную основу для формирования экспортно-ориентированной пищевой цепочки.

Вторая цепочка – агрохимическая. В Минской области валовая добавленная стоимость производства химических продуктов в 2020 г. составляла 1 764 521 тыс. руб. при 8 188 615 тыс. руб. по обрабатывающей промышленности:

1 764 521 / 8 188 615 × 100 = 21,5%.

Экспорт основных групп минеральных удобрений составил:

181,0704 + 2 410,3115 + 318,0348 = 2 909,4167 млн долл. США.

Его доля в экспорте товаров Беларуси:

2 909,4167 / 29 179,441 × 100 = 9,97%.

На калийные удобрения приходилось около 82,8% экспортной корзины данной цепочки. Поэтому её экспортная концентрация существенно выше, чем у двух других рассмотренных цепочек.

Третья цепочка связана с машиностроением. Для Минской области совокупная доля производства машин и оборудования и транспортных средств и оборудования в ВДС обрабатывающей промышленности составляла:

(520 799 + 191 015) / 8 188 615 × 100 = 8,7%.

Экспорт пяти основных товарных групп – тракторов и седельных тягачей, машин для уборки и обмолота сельскохозяйственных культур, грузовых автомобилей, частей и принадлежностей для автомобилей и тракторов, дорожной и строительной техники – составил:

593,655+151,5924+620,4159+329,7935+32,5425= 1 727,9993 млн долл. США.

Доля в национальном экспорте товаров:

1 727,9993 / 29 179,441 × 100 = 5,92%.

Сопоставление результатов представлено в таблице 3.

Таблица 3

Сопоставление производственно-экспортных цепочек

Примечание — рассчитано авторами по открытым статистическим данным.

Как показывает таблица 3, наибольший экспортный вклад имеет агрохимическая цепочка, однако именно она характеризуется наиболее высокой концентрацией. Машиностроительная цепочка имеет меньший экспортный объём, но более диверсифицированную структуру. Молочная цепочка сочетает значительный производственный якорь в Брестской области с существенным экспортным результатом.

Для дополнительной проверки региональной специализации рассчитаны коэффициенты локализации по укрупнённым видам промышленной деятельности.

Таблица 4

Коэффициенты локализации промышленного производства регионов Беларуси в 2025 г.

Примечание — рассчитано авторами по данным Национального статистического комитета Республики Беларусь [23].

Результаты таблицы 4 подтверждают, что сама по себе укрупнённая обрабатывающая промышленность недостаточна для идентификации конкретного кластера: её LQ находится в диапазоне 0,93–1,08. Наиболее выраженная специализация наблюдается в добыче полезных ископаемых Гомельской области (LQ = 3,73), электроэнергетике Гродненской области (1,91), электроэнергетике и водоснабжении г. Минска (1,64 и 1,31), а также водоснабжении и обращении с отходами Могилёвской области (1,35). Поэтому более детальная идентификация должна осуществляться на уровне связанных производств и товарных цепочек, а не только укрупнённых отраслей.

Обсуждение результатов

Полученные результаты согласуются с современной трактовкой кластеров как систем взаимосвязанных отраслей, а не просто совокупности предприятий одной отрасли. Эмпирические исследования показывают, что кластерная специализация способна способствовать производительности и региональной конкурентоспособности, однако эффект зависит от структуры конкретной территории [4; 8].

Для Беларуси это особенно важно вследствие различий между регионами. Исследования отечественных авторов показывают, что условия формирования промышленных кластеров определяются сочетанием производственной специализации, инновационной активности, инвестиционных возможностей и особенностей регионального развития [16]. Отдельные исследования кластерного потенциала Витебской области также основываются на показателях локализации и производственной специализации [17].

Для экспортно-ориентированных пищевых производств разработаны специальные методы оценки кластерного потенциала, позволяющие связывать производственную специализацию с экспортным эффектом [18]. Исследования инновационно-промышленных кластеров Беларуси дополнительно подчёркивают значение организационных условий и формализации взаимодействия участников [19]. Методологический подход к кластерной организации экономики также предполагает рассмотрение производственных, инновационных и институциональных связей в комплексе [10].

Международный опыт показывает, что кластерная политика не должна сводиться к механическому созданию новых объединений. В ряде случаев наиболее результативным является укрепление уже существующих региональных специализаций [11]. Эмпирические исследования кластерной политики дают неоднозначные результаты: положительные эффекты наблюдаются в инновационной сфере, однако результативность конкретных программ зависит от институционального и территориального контекста [12; 13]. Современные исследования также подчёркивают необходимость многоуровневой оценки эффектов кластерной политики – от предприятий и сетей взаимодействия до более широких территориальных эффектов [14].

Для Беларуси выявленная структура позволяет выделить три различных типа потенциального кластерного развития. Минская область характеризуется производственно-экспортной моделью с сильными химической и машиностроительной составляющими. Брестская область имеет более выраженный пищевой производственно-экспортный профиль. Город Минск представляет интеграционный полюс, в котором высокий потенциал формируется прежде всего за счёт инновационных, инвестиционных и внешнеэкономических факторов. При этом результаты исследования не позволяют утверждать, что в каждом из указанных регионов уже сформирован полноценный кластер. Корректнее говорить о потенциале формирования или развития региональных кластерных систем, поскольку окончательная идентификация кластера требует информации о кооперационных связях предприятий, поставщиках, исследовательских организациях, кадровых потоках и институциональных механизмах взаимодействия.

Заключение

Проведённое исследование показало значительную региональную дифференциацию потенциала формирования экспортно-ориентированных промышленных кластеров Республики Беларусь. Расчёт ИРЭКП позволил выделить три территории с наиболее высоким совокупным потенциалом: г. Минск – 64,8 балла, Минскую область – 59,4 и Брестскую область – 53,3 балла.

Научная значимость предложенного подхода состоит в сочетании интегральной региональной оценки с отраслевой верификацией. Анализ трёх конкретных производственно-экспортных цепочек показал, что одинаково высокий экспортный потенциал может иметь различную внутреннюю структуру. Агрохимическая цепочка обеспечивает 9,97% национального экспорта товаров рассматриваемого периода, однако отличается высокой товарной концентрацией – HHI 7 022. Молочная цепочка обеспечивает 7,21% экспорта и имеет сильный производственный якорь в Брестской области. Машиностроительная цепочка обеспечивает 5,92% экспорта при более диверсифицированной товарной структуре. Следовательно, оценка экспортно-кластерного потенциала региона не должна ограничиваться объёмом промышленного производства, экспорта или инвестиционной активности. Необходимо одновременно учитывать производственную специализацию, инновационную активность и структуру конкретных экспортных цепочек.

Практическое значение результатов заключается в возможности дифференцировать региональную промышленную политику. Для Минской области приоритетным направлением является развитие агрохимических и машиностроительных производственно-экспортных связей; для Брестской области – углубление пищевой, прежде всего молочной, цепочки создания стоимости; для г. Минска – развитие координационных, инновационных и сервисных функций, обеспечивающих взаимодействие предприятий различных регионов.

Ограничением настоящего исследования явилось отсутствие в открытом доступе полной региональной детализации экспорта отдельных товарных позиций за 2021–2025 гг. Поэтому детальный анализ товарных цепочек выполнен по последнему доступному открытому массиву данных. Закрытые показатели не реконструировались. Такой подход обеспечивает воспроизводимость исследования и исключает использование статистических оценок, не подтверждаемых официальными открытыми источниками.