
This article addresses the problem of definition and identification of clusters as localised mesoeconomic systems with fuzzy boundaries that stimulate the development of these systems. The author analyses the influence of the inductive approach on the formation of cluster theory and juxtaposes different typologies of clusters and other types of localised economic systems. The article offers an overview of the existing methodological approaches to the problem of cluster identification and emphasises the major role of institutional dimension in the identification (and functioning) of clusters, especially in comparison to cluster formation theory based on the technological connection of adjacent units. The author comes to a conclusion that, without the inclusion of institutional factors, alongside localising and technological ones (demonstrated through different variables), it is virtually impossible to develop an independent cluster theory, different from general agglomeration theory. For the first time, a hierarchy of institutions affecting the formation of local economic systems is considered against the background of the identification of institutional levels, whose full development makes it possible to speak of the formation of clusters as most successful mesoeconomic systems. At the same time, the author emphasises that, in economies gravitating towards the market type of organisation, the development of mesoeconomic systems is closely connected to competition for innovative rent. The article outlines the methodology for cluster studies, which makes it possible to consider such relatively new to the regional science phenomena as innovative and «transborder» clusters.
Рассматривается проблема определения и идентификации кластеров как локализованных мезоэкономических систем с нечеткими границами, стимулирующими их развитие. Исследуется влияние индуктивного подхода на формирование теории кластеров, сравниваются различные типологии кластеров и других локализованных экономических систем. Дается обзор существующих методологических подходов к проблеме идентификации кластеров, обосновывается принципиальная роль институционального измерения в идентификации (и функционировании) кластеров, особенно в сравнении с теорией комплексообразования, основанной на технологической связанности территориально близких единиц. Показано, что без включения в анализ наряду с локационными и технологическими институциональных факторов (раскрываемых через различные переменные) практически невозможно построить самостоятельную теорию кластеров, отличную от общей теории агломераций. Впервые анализируется иерархия институтов, влияющих на создание локальных экономических систем, и выделены институциональные уровни, по зрелости которых можно судить о формировании кластеров как наиболее успешных мезоэкономических систем. При этом отмечается, что в экономиках, тяготеющих к рыночному типу организации, развитие мезоэкономических систем неразрывно связано с конкуренцией за инновационную ренту. Таким образом, обозначаются контуры методологии исследования кластеров, позволяющей рассматривать такие относительно новые в региональной науке феномены, как инновационные и «трансграничные» кластеры.
КЛАСТЕРЫ, МЕЗОЭКОНОМИКА, МЕЗОЭКОНОМИЧЕСКАЯ СИСТЕМА, РЕГИОНАЛЬНОЕ РАЗВИТИЕ
КЛАСТЕРЫ, МЕЗОЭКОНОМИКА, МЕЗОЭКОНОМИЧЕСКАЯ СИСТЕМА, РЕГИОНАЛЬНОЕ РАЗВИТИЕ
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
