Cross-cluster model as a promising direction for regional socio-economic development (Kaliningrad case study)

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The article reveals the prospects for the region's economic development through the implementation of a cross-cluster model, which allows to combine the competencies of participants at the junction of industries and technologies in order to develop new industries. Such a model contributes to the formation of poles of growth on its territory through a number of projects and programs in the formation of stable cross-links.For the Kaliningrad region, this model is relevant in modern conditions of economic constraints, which have had a stronger negative impact on the region's economy than on other regions of the Russian Federation due to the specifics of the geographical location of the Kaliningrad region. This forces to look for new ways of socio-economic development of the region, contributing to more efficient economic development in crisis conditions.

About the authors

Marina Anatolevna Shalyapina

Immanuel Kant Baltic Federal University

Email: m-shaliapina@mail.ru
Доцент ОНК «Институт управления и территориального развития», кандидат экономических наук

References

  1. Dukhovnaya L. L., Nikolskaya E. Yu., Uspenskaya M. E. Tourism and hospitality in the Kaliningrad region: trends, problems and development prospects in the transformation of tourist flows // Servis v Rossii i za rubezhom. – 2022. – № 16(1). – p. 116–127. – doi: 10.24412/1995-042X2022-1-116-127.
  2. Possibilities of the cross-cluster model of the economy in the formation of the strategy of “smart specialization” exclave region Shalyapina M., Serbulov V. Possibilities of the cross-cluster model of the economy in the formation of the strategy of “smart specialization” exclave region// IV International Scintific and Practical Conference «Sustainable Development and Green Growth on the Innovation Management Platform» (SDGG). Том 291.2021
  3. Zu Köcker G.M., Lämmer-Gamp T., Nerger M. Cluster Collaboration and Business Support Tools to Facilitate Entrepreneurship. / Cross-sectoral Collaboration and Growth. - Berlin, 2014.
  4. Анализ гостиничного рынка Калининградской области от 5 марта 2021. Агентство инвестиционного планирования и маркетинга. [Электронный ресурс]. URL: https://aipim.ru/issledovanie-gostinichnogo-rynka/?ysclid=le44ndaznb256289389 (дата обращения: 25.11.2022).
  5. Анискин Ю.П., Леонтьев А. В. Организация системы межкластерных взаимодействий в научно-системных интеграторах // Организатор производства. – 2010. – № 4(47). – c. 33–34.
  6. Бакуменко О. А. Межрегиональное взаимодействие как фактор развития региональных социально-экономических систем (на примере Северо-Западного федерального округа) // Вестник Псковского государственного университета. – 2016. – № 4. – c. 32– 47.
  7. Дерендяева Т. М. Проблемы развития индустрии туризма Калининградской области в условиях пандемии коронавируса и цифровизации экономики // Балтийский экономический журнал. – 2021. – № 4(36). – c. 15–25.
  8. Еферин Я.Ю., Куценко Е.С. Адаптация концепции умной специализации для развития регионов // Вопросы государственного и муниципального управления. – 2021. – № 3. – c. 75-110.
  9. Зограбян С.В. Пандемия и возможности для развития внутреннего туризма // Экономика и бизнес: теория и практика. – 2020. – № 6. – c. 104-108.
  10. Илий М. М. Санаторно-курортные организации России: статус и особенности хозяйственной деятельности в современных условиях // Современные технологии управления. 2016. – c. 1-8.
  11. Исланкина Е.А. Теоретические аспекты интернационализации кластеров // Инновации в образовании. Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. – 2014. – № 1 (1). – c. 36–45.
  12. Махотаева М.Ю., Бакуменко О.А. Межрегиональное отраслевое взаимодействие Псковской области: кластерный подход // Сервис в России и за рубежом. – 2017. – № 7. – c. 32–45. – doi: 10.22412/1995-042X-11-7-3.
  13. Межевич Н.М. Балтийский регион и Россия на Балтике: специфика позиционирования. 2004. с. 5-14. [Электронный ресурс]. URL: http://www.ut.ee/ABVKeskus/publ/2004/VF-B.pdf (дата обращения: 12.04.2022).
  14. О деятельности коллективных средств размещения специального назначения (санаторно-курортные организации, организации отдыха, туристские базы) по Калининградской области в 2019 году. Статистический бюллетень // Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Калининградской области (Калининградстат). Калининград, 2020. – c. 30.
  15. Прогноз долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2030 года [Электронный ресурс]. – Режим доступа: "Прогноз долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2030 года" (разработан Минэкономразвития России) КонсультантПлюс (consultant.ru) (дата обращения 25.10.2022)
  16. Оперативная экономическая статистика СберИндекс. [Электронный ресурс]. URL: СберИндекс | Количество внутренних туристов (sberindex.ru) (дата обращения: 27.11.2022).
  17. Сведения о деятельности коллективных средств размещения в Калининградской области за 2020 год. Статистический бюллетень // Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Калининградской области (Калининградстат). Калининград, 2021. – c. 50.
  18. Сведения о деятельности коллективных средств размещения в Калининградской области за 2021 год. Статистический бюллетень / // Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Калининградской области (Калининградстат). Калининград, 2022. – c. 45.
  19. Стратегия пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 года от 13 февраля 2019 г. No. 207-р.
  20. Французов А. Ю. Управление межкластерным информационным взаимодействием хозяйствующих субъектов. / дисс. кан. экон. наук: 08.00.05. - М., 2008. – 152 c.
  21. Шаляпина М. А. Разработка инструментария управления межкластерным взаимодействием на основе ресурсно-ориентированного подхода // Вестник Пермского университета. Сер. «Экономика» = Perm University Herald. Economy. – 2018. – № 4. – c. 549–571. – doi: 10.17072/1994–9960-2018-4-549-571.
  22. Шандалов А.В., Французов А. Ю. Использование проектного подхода к управлению межкластерным информационным взаимодействием хозяйствующих субъектов // Транспортное дело России. – 2006. – № 12-4. – c. 89–90.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2023 Shalyapina M.A.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».