3.1 Обоснование перспектив экономического роста в агропромышленном комплексе региона на основе кластерного подхода

На региональном уровне для агропромышленного комплекса становится необходимым ликвидировать зависимость от импорта продовольственных това­ров, насытить внутренние рынки отечественной продовольственной продукци­ей, а также обеспечить приведение в соответствие с медицинскими нормами по­требление населением основных видов продовольствия.

Эффективность аграрного производства в условиях рыночной экономики в немалой степени зависит от прогнозов. Прогнозирование становится особенно актуальным в период экономического кризиса, когда товаропроизводители не успевают вовремя реагировать на изменения внешних условий рынка. На регио­нальном уровне прогнозы необходимы для оперативного управления аграрным производством и планирования его развития. Прогноз не ставит своей целью по­становку конкретных заданий, его главная цель заключается в анализе экономи­ческих, социальных, научно-технических процессов в АПК региона и выявлении тенденций, закономерностей и проблем их развития, и, в конечном итоге, приня­тии управленческих решений, направленных на устойчивое и сбалансированное развитие регионального АПК. В современной практике научных исследований прогнозирование применяется для решения трех основных задач:

- анализа темпов развития экономических процессов;

- установления сроков наступления экономических событий;

- определения масштабов экономических процессов.

Методы прогнозирования, основанные на производственных функциях, либо трендах, чаще всего на практике используются для анализа рядов дина­мики, так как производственная функция позволяет создать модель, которая по­казывает влияние производственных факторов на зависимый результативный показатель, что, в конечном итоге, дает возможность находить наиболее эффек­

тивное сочетание производственных факторов. Кроме того, выбранный для про­гнозирования краткосрочный период позволяет снизить погрешности.

В основе прогнозирования экономических показателей на основе трендо­вых моделей лежит распространение действующих в изучаемом периоде зако­номерностей, связей и соотношений за его пределы (экстраполяция). В структу­ру прогнозных моделей иногда закладываются отдельные элементы предпола­гаемого будущего состояния исследуемого объекта или процесса, но вследствие того, что данные модели отражают закономерности прошлого и настоящего пе­риодов, достоверный прогноз становится возможным только для тех объектов и явлений, которые в значительной степени детерминируются прошлым и на­стоящим.

Существуют две основные формы детерминации:

- внутренняя (самодетерминация), которая более устойчива и определяема при использовании экономико-математических моделей. Методы, основанные на построении тренда исследуемых экономических процессов, представленных одномерными временными рядами, отражают внутреннюю детерминацию объ­ектов и процессов;

- внешняя, которая определяется гораздо большим числом факторов, что значительно усложняет их учет, поэтому учесть их все практически невозможно. Адаптивные методы моделирования отражают внешнюю детерминацию и об­щее совокупное влияние внешних факторов на экономическую систему более полно.

Прогноз на основании трендовых моделей (кривых роста) содержит два элемента: точечный прогноз, определяющий единственное значение прогнози­руемого показателя, которое определяется подстановкой в уравнение выбранной кривой роста величины времени t, соответствующей периоду упреждения: t=n+1; (t=n+2 и т. д.), и интервальный прогнозы.

Очевидным является то, что точное совпадение фактических данных в бу­дущем и прогнозных точечных оценок маловероятно. Поэтому точечный про­гноз должен сопровождаться двусторонними границами, т.е. указанием интерва­ла значений, в котором с достаточной долей вероятности можно ожидать появ­ления прогнозируемого показателя. Установление такого доверительного интер­вала называется интервальным прогнозом.

К методам экстраполяции относят также метод скользящей средней. Заме­на фактических уровней временного ряда расчетными, имеющими меньшие ко­лебания, чем исходные данные, лежит в основе метода скользящей средней. При этом расчет скользящей средней производится за определенный интервал вре­мени (год) по группам фактических уровней данных. Каждая последующая группа данных сдвигается на один интервал времени (год). В результате имею­щиеся исходные колебания временного ряда сглаживаются, и основная тенден­ция развития изучаемого процесса выражается уже некоторой плавной линией. В основе данного метода прогнозирования лежит предположение о том, что ве­личина следующего по времени показателя будет равна средней величине, рас­считанной за предшествующий интервал времени. Расчет прогнозного значения этим методом требует большого количества исходных данных.

Особенностью исследования закономерностей изменения показателей объемов производства основных видов товарной продукции региона является их значительная колеблемость по годам. С применением изложенных выше мето­дик определены прогнозируемые объемы производства основных видов товар­ной продукции в предприятиях АПК Курской области на 2019 г. В исследовании выбран краткосрочный период для прогнозирования, что обусловлено необхо­димостью минимизации погрешностей. Результаты прогнозных расчетов произ­водства основных видов товарной продукции в предприятиях АПК Курской об­ласти на 2019 г. изложены в таблице 24.

Таблица 24 - Прогноз производства основных видов товарной продукции в предприятиях АПК Курской области на 2019 г.

Источник: рассчитано автором

Анализируя полученные прогнозируемые значения трендов, можно вы­явить следующие тенденции в динамике производства основных видов товар­ной продукции.

В таблице 25 представлены рассчитанные интервальные прогнозы произ­водства основных видов товарной продукции в предприятиях АПК Курской об­ласти в 2019 г., которые могут быть интерпретированы как прогнозные сцена­рии развития производства основных видов товарной продукции.

Таблица 25 - Прогнозные сценарии производства основных видов товар­ной продукции в Курской области на 2019 г.

Источник: рассчитано автором

Сравнивая полученные данные, можно сделать вывод о том, что произ­водство зерна в 2019 г. снизится при любом, даже оптимистическом прогнозе, производство сахарной свеклы также значительно снизится, производство кар­тофеля может увеличиться при любом прогнозе. Производство мяса скота и птицы вероятнее всего увеличится. Вероятность уменьшения производства мо­лока высокая, так как его производство имеет стойкую тенденцию к снижению.

Прогноз, основанный на средних многолетних значениях, является наибо­лее оптимистичным, но при этом он нивелирует негативные тенденции, которые действуют в АПК региона в последние годы. Однако нельзя не отметить, что прогнозируемая положительная динамика производства товарной продукции, предопределена значительными объемами ее производства, достигнутыми в докризисный период.

Кроме того, прогнозные данные, демонстрирующие снижение производст­ва зерна и сахарной свеклы, во многом обусловлены значительной колеблемо­стью производства этих видов товарной продукции. Так, в 2017 г. валовой сбор зерновых культур по сравнению с 2015 г. увеличился в 1,4 раза, а сахарной свек­лы - в 1,7 раза.

Второй по значимости возделываемой культурой в Курской области, после зерновых культур, является сахарная свекла. Конкурентные преимущества ре­гиона в производстве сахарной свеклы обусловлены его экономико­географическим положением: в регионе преобладают в основном плодородные черноземы, климат умеренно-континентальный с достаточным количеством те­

пла и осадков. Следовательно, все необходимые условия для возделывания этой важнейшей технической культуры в регионе имеются.

В течение 2011-2017 гг. в регионе отмечено значительное увеличение объ­емов производства сахарной свеклы (рисунок 25).

Рисунок 25 - Динамика производства сахарной свеклы в Курской области

в 1996-2017 гг., млн. тонн

Источник: составлено автором на основании данных Курскстата

Посевные площади сахарной свеклы в рассматриваемом периоде сущест­венно не изменились, что свидетельствует об интенсификации производства данной культуры (рисунок 26).

Рисунок 26 - Динамика посевных площадей сахарной свеклы в Курской области в 1996-2017 гг., тыс.га

Источник: составлено автором на основании данных Курскстата

В структуре посевных площадей региона доля посевов сахарной свеклы

невелика и составляет всего 7-8%. Тем не менее, на долю Курской области при­ходится 11% всего производства сахарной свеклы в России.

Использование различных математических функций для анализа динамики урожайности сахарной свеклы в Курской области за период 1996-2017 гг. позво­лило установить, что сформировавшуюся тенденцию ее изменения наиболее точно определяет полиноминальная функция 2-го порядка (парабола) (таблица 26).

Таблица 26 - Результаты анализа динамики урожайности сахарной свеклы в Курской области за 1996-2017 гг.

Источник: рассчитано автором

Варьирование величины экспоненциально сглаженной урожайности са­харной свеклы, которая выражает влияние экономических условий, в период 1996-2005 гг. имело характер, близкий к правильной синусоиде. В данный пери­од изменения экономических условий оказали существенное воздействие на урожайность данной культуры. В период 2008-2011 гг. произошло усиление за­висимости урожайности от экономических условий в значительной мере, и эко­номические условия в Курской области для возделывания сахарной свеклы про­должительный период времени имели неблагоприятный характер. Период суще­ственного улучшения экономических условий начался только с 2012 г., когда урожайность сахарной свеклы превысила значения 400 ц/га (рисунок 27).

Рисунок 27 - Графики уровня урожайности сахарной свеклы (ц/га) и тенденции его изменения в Курской области

Источник: составлено автором на основании данных Курскстата

Для периода 1996-2017 гг. величина среднего отклонения урожайности са­харной свеклы от рассчитанной по тренду составила 13,1%. Величина отклоне­ния фактической урожайности от сглаженной, которая отражает влияние погод­ных условий, составила 1 5,1 %. Величина отклонения сглаженной урожайности от урожайности, рассчитанной по тренду, которые учитывают варьирование эко­номических условий, составила 14,1%. Полученный результат свидетельствует о том, что в рамках рассматриваемого периода на колеблемость урожайности са­харной свеклы в большей мере оказали воздействие погодные условия.

В период 1996-2007 гг. прослеживается тенденция увеличения отклонения урожайности сахарной свеклы от рассчитанной по тренду, что говорит о сниже­нии устойчивости производства данной культуры. Наличие тенденции обуслов­лено ростом влияния экономических факторов. С 2008 г. по 2012 г. существенное влияние на урожайность сахарной свеклы оказывали погодные условия, о чем

свидетельствует резкое увеличение отклонения фактических значений урожай­ности от сглаженных. Начиная с 2013 г. прослеживается снижение отклонения урожайности сахарной свеклы от расчетных значений, что свидетельствует о по­вышении устойчивости производства, большее влияние при этом оказывали по­годные условия (таблица 27).

Таблица 27 - Величина урожайности сахарной свеклы в Курской области и

ее колеблемость в разные периоды

Источник: рассчитано автором

Урожайность сахарной свеклы в рассматриваемом периоде значительно выросла - в 3,6 раза (с 133,6 ц/га в 1996 г. до 482,9 ц/га в 2017 г.), что также по­зволяет сделать вывод о повышение уровня интенсификации ее производства. Однако отмечается снижение устойчивости производства сахарной свеклы, что, в свою очередь, требует разработки соответствующих мер не только и не столь­ко по повышению урожайности, сколько по снижению ее колеблемости.

Нами разработан прогноз урожайности сахарной свеклы в Курской облас­ти на 2019-2021 гг. Для прогнозирования урожайности зерновых культур выбра­ны пять типов моделей: линейная, полиноминальная 2-го порядка (парабола), линейного экспоненциального сглаживания Брауна, линейного экспоненциаль­ного сглаживания Хольта и квадратического экспоненциального сглаживания Брауна. Адекватность полученных моделей оценена по пяти тестам (таблица 28).

Таблица 28 - Сравнение моделей прогнозирования урожайности сахарной

свеклы

Источник: составлено автором

Сравнение моделей линейного тренда, полинома 2-го порядка, моделей линейного экспоненциального сглаживания Брауна и Хольта, модели квадрати­ческого экспоненциального сглаживания Брауна показало, что по всем пяти тес­там удовлетворяет модель квадратического экспоненциального сглаживания Брауна. По результатам расчетов прогнозируемая урожайность сахарной свеклы в 2019-2021 гг. будет находиться в интервале 464,7-488,8 ц/га. При пессимисти­ческом прогнозе урожайность зерновых культур снизится до 431,9-441,8 ц/га, при оптимистическом прогнозе - увеличится до 483,5-497,3 ц/га (таблица 29).

Таблица 29 - Прогноз урожайности сахарной свеклы в Курской области на

период 2019-2021 гг.

Источник: рассчитано автором

Условия для производства сахарной свеклы на территории Курской области имеют существенные различия: урожайность данной культуры на

черноземах в среднем на 12-15% превышает уровень урожайности на серых лесных почвах. Географически Курская область имеет большую протяженность с запада на восток, климат отличается заметным усилением континентальности, в частности в юго-восточном направлении. Это свидетельствует об увеличении амплитуды колебаний температуры летом и зимой, и об уменьшении количества осадков, что оказывает существенное влияние на уровень урожайности, наблюдается частое повторение засушливых годов. ^[XXXI]

Исследуя закономерности варьирования устойчивости производства сахарной свеклы на территории Курской области, отметим, что юго-западные районы области располагают наиболее благоприятными условиями для возделывания данной культуры (рисунок 28).

Поныри

Дмитриев-Л ЬГОВСІ

ремисиново

Кшень

Касторное

Хомутовка

Щигры

Горшечное

Глнцево

Медвенка

Мантурово

>л.Солдате

Золотухина

Районы с валовым сбором сахарной свеклы до 100 тыс.тонн

Сахарные

заводы

Районы с валовым сбором сахарной свек­лы более 200 тыс.тонн

?Районы с валовым сбо­ром сахарной свеклы от

100 до 200 тыс.тонн

Рисунок 28 - Производство сахарной свеклы в районах Курской области

Источник: составлено автором

В центральных районах области и ее южных районах происходит ухудшение условий, что сохраняется на северо-западе и юго-востоке области.

Различный уровень эффективности использования ресурсов и производства продукции обусловлен колеблемостью урожайности сахарной свеклы в разные годы. Благоприятные экономические условия в сравнении с неблагоприятными дают более высокую эффективность возделывания сахарной свеклы.

Разница в среднем уровне эффективности использования земли при благоприятных и неблагоприятных условиях, которая составляет 54-55%, обусловлена совокупным воздействием экономических и погодных факторов. Сравнение сопоставимых величин затрат труда на производство 1ц сахарной свеклы в разных условиях позволяет сделать вывод о том, что в неблагоприятных экономических условиях величина трудозатрат на производство 1ц данной культуры выше на 20-22%, чем при благоприятных условиях. При разных погодных условиях разница производительности труда составляет 14-16%, а за счет совокупного влияния погодных и экономических условий ее значение возрастает до 26-28%. Необходимо отметить, что экономические условия оказывают наиболее существенное воздействие на показатель эффективности использования трудозатрат при производстве данной культуры.

Принимая во внимание изложенное, отметим, что степень эффективности использования ключевых ресурсов, которые применяются в процессе возделывания сахарной свеклы, степень эффективности производства данной культуры в большей мере зависят от благоприятности и экономических, и погодных условий, и непосредственно от совокупного их воздействия.

Современный период развития АПК имеет ряд характерных особенностей, особенно сильно выраженных на региональном уровне, среди которых особое внимание уделяется структурной деформации отрасли, нарушению интеграционных, территориально-отраслевых, кооперационных связей и пропорций.

Основной причиной возникновения в аграрной отрасли на региональном уровне негативных процессов остается сокращение объема прямого

субсидирования, отказ от применения методов программно-целевого планирования и регулирования, ввиду чего продукции АПК сложно конкурировать на аграрных рынках.

Результаты проведенного анализа свидетельствуют о наличии кризисных явлений в аграрном секторе региона, что обусловлено несколькими причинами. Во-первых, произошло нарушение исторически сложившейся в результате экстенсивного развития земледелия и животноводства эколого-экономической и социальной систем АПК. Проведение рыночных реформ способствовало их деформированию, формированию диспропорций и созданию базы для кризисных условий. Во-вторых, процесс перехода от планового к рыночному механизму был неэффективен, вследствие чего затянулся на десятилетия.

Результат первой причины - это вяло текущие процессы исчерпания экстенсивных факторов экономического развития, в свою очередь, вторая причина спровоцировала разрушение системы связей агропромышленного производства.

Эти причины привели к формированию аграрного кризиса, который впоследствии принял форму системного. Текущая тенденция стабилизации в отрасли на сегодняшний день не имеет устойчивого характера и требует формирования более эффективного механизма для повышения экономического роста.

В экономической литературе изложен ряд подходов, отражающих пути повышения экономического роста в аграрном секторе. Ряд экономистов, к числу которых относятся Д.С. Львов, Е.Т. Гайдар, сходятся во мнении, что для повышения экономического роста требуется дальнейшее углубленное реформирование аграрной экономики. Ряд других ученых-аграрников считает необходимым выявить приоритетные направления в отрасли, имеются также мнения о необходимости разработки мероприятий, направленных на стабилизацию отрасли, с последующей их дифференциацией исходя из того, на каком этапе будет находиться экономический рост отрасли.

Мы полагаем, что в условиях сложившейся кризисной ситуации действия общества должны быть комплексными, учитывать природу возникновения кризиса и факторы, повлиявшие на его возникновение. Вместе с тем, должны быть учтены актуальные тенденции экономического развития, производственная специализация регионов, нестабильность вешней среды и факторы, формирующие барьеры для дальнейшего экономического роста. Стратегическим направлением экономического роста регионального АПК должны стать высокие темпы развития, повышение социально-экономического качества и улучшение, поддержание экологической среды.

Учитывая признаки аграрного кризиса, который оказал разрушительное воздействие практически на всю социальную и производственную структуру села, также необходимо уделить особое внимание восстановлению уровня жизни, социальной и производственной структуры, восстановлению объемов производства и уровня доходности до средних значений в сравнении с докризисным периодом. Проведение целенаправленной работы на всех уровнях хозяйствования (государственном, региональном, местном) будет способствовать достижению поставленной цели. В данном случае должен быть задействован ряд механизмов, а именно: государственный, конкурентно­рыночный и внутрипроизводственный, каждый из которых имеет определенный набор инструментов воздействия, изложенных выше.

Как было отмечено ранее, проведенный анализ устойчивости производства сахарной свеклы в Курской области, прогнозные данные позволяют сделать вы­вод о получении в будущем довольно высоких урожаев этой культуры в регио­не.

Исследование урожайности сахарной свеклы выявило ее циклические из­менения, при этом амплитуда колебаний урожайности имеет высокие значения. Воздействие метеорологических факторов во многом объясняет эту тенденцию, однако, нельзя не отметить, что значительная зависимость урожайности сахар­ной свеклы от погодных условий во многом определяет низкий уровень культу­ры ее возделывания.

В качестве инновационного инструмента устойчивого развития свеклоса­харного производства в регионе может стать создание регионального свеклоса­харного кластера, который является наиболее перспективной формой развития региональных интеграционных процессов, наиболее полно учитывающей осо­бенности и преимущества свеклосахарной отрасли в регионе.

Общепризнанным является тот факт, что наиболее значительную роль в развитии экономики регионов приобретают кластерные формирования.

Теория кластерного развития, основоположником которой является М.Портер, основана на концентрации потенциала в целях достижения устойчи­вого роста и повышения конкурентоспособности на всех уровнях хозяйствова­ния. Предназначение кластеров заключается в наиболее эффективном использо­вании внутренних ресурсов (материальных, технических, финансовых, людских, инвестиционных, информационных).

М. Портером выявлено, что в основе конкурентоспособности (а, следова­тельно, обеспечении качества продукции) лежат довольно жесткие требования, предъявляемые производителями продукции к партнерам - поставщикам обору­дования, сопутствующих товаров. Все предприятия - участники технологиче­ской цепочки также заинтересованы в повышении конкурентоспособности про­дукции, достижение которой невозможно без внедрения инновационных техно­логий. Результатом этого становится производство предприятием высококачест­венной продукции, в чем заинтересованы ее потребители, а региональная эконо­мика становится конкурентоспособной на внутреннем и внешних рынках.

По определению М.Портера кластеры представляют собой географические концентрации смежных отраслей и связанных с ними учреждений. Центральной особенностью кластеров является агломерация (или компактное размещение) соответствующей экономической деятельности. При этом необходимым услови­ем эффективного функционирования кластеров является наличие достаточного

количества предприятий, тесно связанных между собой функциональными и технологическими процессами.¹

В результате многочисленных исследований ученых-экономистов набор драйверов агломерации был существенно расширен: в него вошли условия спро­са, специализированные учреждения, организационная структура регионального бизнеса. Таким образом, кластеры содержат смежные отрасли, связанные с не­обходимыми ресурсами, знаниями, навыками, и вспомогательные учреждения. В странах с развитой экономикой активное развитие кластеров в аграрной отрасли считается эффективным направлением ее инновационного развития. В мире су­ществует достаточно примеров функционирования кластеров в аграрном произ­водстве (таблица 30).

Таблица 30 - Примеры агропромышленных кластеров в странах мира

¹Портер, М. Конкурентное преимущество: Как достичь высокого результата и обеспечить его устой­чивость/ М.Портер; Пер. с англ. — М.: Альпина Паблишер, 2016. — С.574.

Источник: составлено автором

В регионах России с высокой долей аграрного сектора экономики в вало­вом региональном продукте повысить эффективность агропромышленного про­изводства возможно путем создания кооперационных связей между хозяйст­вующими субъектами отрасли, инфраструктурными предприятиями, организа­циями и компаниями, научными и образовательными учреждениями посредст­вом реализации кластерного подхода.

Создание свеклосахарного кластера в регионе позволит перерабатывать произведенную продукцию на территории Курской области, активизировать процессы повышения использования агропромышленного потенциала региона, вовлечь в процесс кластеризации элементы региональной инфраструктуры. Предлагаемая модель регионального свеклосахарного кластера представлена на рисунке 29.

Региональный свеклосахарный кластер представляет собой объединение хозяйствующих субъектов отрасли, функционирующих в пределах четко очер­ченной территории - Курской области. При этом организационная структура ре­гионального свеклосахарного кластера может быть основана как на координации действий участников кластера на уровне собственников (или руководителей) хо­зяйствующих субъектов, входящих в состав Совета регионального свеклосахар­ного кластера, так и на создании отдельной организации - например, Ассоциа­ции регионального свеклосахарного кластера.

В регионе имеются все необходимые для создания регионального свекло­сахарного кластера структуры.

Органом исполнительной власти региона, осуществляющим мероприятия по реализации государственной агропромышленной политики, является комитет

агропромышленного комплекса Курской области. Координацию действий уча­стников кластера на уровне собственников (или руководителей) хозяйствующих субъектов осуществляет Ассоциация регионального свеклосахарного кластера.

Рисунок 29 - Предлагаемая модель регионального свеклосахарного кла­стера

Источник: составлено автором

Широко представлены в регионе финансово-кредитные учреждения, офи­сы АО «Россельхозбанк» имеются во всех муниципальных районах Курской об­ласти.

Научно-исследовательские и образовательные учреждения представлены Курским научно-исследовательским институтом агропромышленного производ­ства, Льговской опытно-селекционной станцией РАСХН, Всероссийским НИИ земледелия и защиты почв от эрозии. В регионе расположен Российский НИИ сахарной промышленности, являющийся отраслевым институтом, осуществ­ляющим научное обеспечение сахарной отрасли России. Институт проводит ис­следования по широкому спектру вопросов производства сахара от хранения до получения готовой продукции и переработки отходов, включая аспекты техно­логии и техники, экологии, экономики, стандартизации, охраны труда и др.

Подготовка квалифицированных кадров осуществляется Курской государ­ственной сельскохозяйственной академией.

Регион имеет развитую транспортную, логистическую, информационную инфраструктуру.

Ядро регионального свеклосахарного кластера представлено предпри­ятиями АПК, занимающимися производством сахарной свеклы и ее переработ­кой.

В процессе переработки сахарной свеклы, кроме сахара, получают мелассу, применяемую для изготовления пищевых кислот, дрожжей, этилового спирта, которые служат сырьем для пищевой промышленности.

Продукт переработки сахарной свеклы жом активно используется в жи­вотноводстве как корм для скота. При переработке сахарной свеклы получают также известковое удобрение - дефекационную известь, внесение которого спо­собствует увеличению урожайности некоторых агрокультур и используется в растениеводстве.

Взаимодействие хозяйствующих субъектов региона, объединенных в ядро свеклосахарного кластера, представлено на рисунке 30.

134

Рисунок 30 - Ядро регионального свеклосахарного кластера

Источник: составлено автором

Переработка сахарной свеклы и производство сахара осуществляется в ре­гионе на 9 сахарных заводах (таблица 31).

Таблица 31 - Перечень сахарных заводов, расположенных на территории

Курской области

Эффективность развития свеклосахарной подотрасли может быть обеспе­чена в случае, если производство будет иметь завершенный цикл от начального этапа до переработки сырья с возможностью подключения к работе самых раз­ных хозяйств региона. Кластеру необходима поддержка путем создания благо­приятных условий в производстве, переработке и логистике. Внедрение данного проекта требует детальной и научно-обоснованной последовательности дейст­вий, предполагающей комплексный анализ сложившейся современной ситуации в отрасли, оценку факторов и перспектив развития, составление прогнозов. В силу этого необходимо разработать стратегию развития свеклосахарного класте­ра региона, а для обеспечения эффективного и последовательного внедрения планируемых проектов - программу его развития.

Таким образом, создание регионального свеклосахарного кластера позво­лит мобилизовать положительный синергетический эффект региональной агло­мерации, обеспечивая близость производителей, переработчиков и потребителей продукции свеклосахарного подкомплекса региона, активизирует процессы ис­пользования агропромышленного потенциала региона, способствует вовлечению в процессы кластеризации элементов региональной инфраструктуры.