Архив статей журнала
Объявив 2021 год годом креативных индустрий, Россия подчеркнула важность развития этого сектора на национальном уровне. Однако существующие базы данных и инструменты не позволяют провести всестороннюю оценку потенциала креативных индустрий. Цель данного исследования - разработка методики выявления потенциала развития креативного бизнеса в городах и ее апробация на примере базы данных городов второго эшелона Сибири и Урала. Научной новизной предлагаемой методики является выделение трех элементов потенциала развития креативного бизнеса: творческий потенциал, потенциал капитализации и коммерческий потенциал. Предложена методика, включающая алгоритм и совокупность показателей оценки, интеграция которой с базой данных городов второго эшелона позволит создать практикоориентированный информационно-аналитический инструмент поддержки принятия управленческих решений в области развития креативного бизнеса в городах. Применение методики к городам второго эшелона Урала и Сибири позволило выделить города с высоким потенциалом (имеющие три элемента потенциала): Березовский, Верхний Уфалей, Верхняя Пышма (Свердловская область), Белово, Новокузнецк, Юрга (Кемеровская область), Копейск (Челябинская область); города со средним потенциалом (имеющие два элемента): Алапаевск, Асбест, Заречный, Среднеуральск, Мыски, Мариинск, Катав-Ивановск, Трехгорный, Златоуст, Кыштым, Бийск, Новоалтайск, Северск, Сургут, Урай, Югорск, а также города с отдельными элементами потенциала развития креативного бизнеса. Отмечена слабая корреляция между элементами потенциала и низкое разнообразие креативной среды городов, не позволяющее капитализировать и коммерциализировать творческий потенциал городов. Авторы предлагают усилить межмуниципальное, внутрирегиональное и межрегиональное взаимодействие, а также разработать стратегические документы, связанные с развитием креативного бизнеса. Результаты данного исследования позволят органам местного самоуправления и бизнес-сообществу определить города с наибольшим потенциалом для развития креативного бизнеса.
В связи с отсутствием единого подхода к поддержке креативных индустрий и объективной дифференциацией исходных социально-экономических условий в регионах России складываются различные модели участия властей в развитии креативных индустрий. Понимание соотношения факторов, влияющих на креативные индустрии, является одним из ключей к более эффективным целеполаганию и поддержке креативного сектора в российских регионах. Целью настоящего исследования является выявление с использованием метода полиномиальной логистической регрессии объективных факторов, влияющих на качество политики в сфере креативных индустрий в регионах России и определение с помощью кластеризации методом k-средних групп регионов, схожих по профилю реализуемых креативных политик. Определены три группы политик: организованная, самостоятельная и непроявленная. Выявлено, что восемь «организованных» регионов опережают остальные группы по уровню организационного обеспечения (в 5 и 7 раз), по привлекаемым мерам федеральной поддержки (в 1,5 и 1,8 раза), нормативному правовому и стратегическому обеспечению (на 4 % и 8 %) и находятся примерно на одном уровне с двадцатью «самостоятельными» регионами по масштабу региональных мер поддержки. «Организованные» регионы по численности студентов опережают «самостоятельные» в 1,4 раза, а «непроявленные» - в 1,9 раза; по числу патентных заявок -в 2,2 раза и 2,5 раза соответственно; по посещаемости культурных учреждений - на 22 % и 18 %. Моделирование показало, что активности органов власти в поддержке креативных индустрий на региональном уровне способствует сочетание факторов инновационного и культурного развития.