МЕТОДИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ОЦЕНКЕ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ СЕРВИСНЫХ КЛАСТЕРОВ
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.23615127Abstract
Рассмотрена проблема разграничения роста результатов хозяйственной деятельности и экономического эффекта функционирования сервисного кластера. На основе критического анализа научной литературы и методологического синтеза предложена система оценки экономической эффективности на уровнях предприятия, совместного проекта и кластера в целом. Разработаны методические правила расчёта добавленной стоимости, учёта затрат на координацию и проверки дополнительности полученных результатов. Обоснована целесообразность комплексного применения финансового анализа, оценки производительности труда и контрфактического сравнения. Методический вклад исследования заключается в согласовании границ расчёта и системы оценочных показателей, а практическая значимость – в формировании воспроизводимого протокола оценки экономической эффективности. Предложенные методические подходы требуют дальнейшей апробации на основе первичных данных предприятий.Keywords
сервисный кластер, экономическая эффективность, добавленная стоимость, производительность труда, затраты на координацию, контрфактическая оценкаReferences
Borusyak, K., Jaravel, X., & Spiess, J. (2024). Revisiting Event-Study Designs: Robust and Efficient Estimation. The Review of Economic Studies, 91(6), 3253–3285. https://doi.org/10.1093/
Callaway, B., & Sant’Anna, P. H. C. (2021). Difference-in-Differences with Multiple Time Periods. Journal of Econometrics, 225(2), 200–230. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2020.12.001
Kosfeld, R., & Mitze, T. (2023). Research and Development Intensive Clusters and Regional Competitiveness. Growth and Change, 54(4), 885–911. https://doi.org/10.1111/grow.12676
Lee, H., Jang, S., & Kim, J. (2024). Spatial Coopetition and Peer-to-Peer Accommodation Price. Annals of Tourism Research, 109. https://doi.org/10.1016/j.annals.2024.103826
OECD. Framework for the Evaluation of SME and Entrepreneurship Policies and Programmes 2023. – Paris : OECD Publishing, 2023. – DOI: https://doi.org/10.1787/a4c818d1-en.
Parrilli, M. D. (2024). Cluster Policy: The Challenging and Complex Horizon in the 2020s. European Planning Studies, 32(9), 1868–1884. https://doi.org/10.1080/09654313.2023.223
Porter, M. E. (1998). Clusters and the New Economics of Competition. Harvard Business Review, 76(6), 77–90.
Rambachan, A., & Roth, J. (2023). A More Credible Approach to Parallel Trends. The Review of Economic Studies, 90(5), 2555–2591. https://doi.org/10.1093/restud/rdad018
Roth, J. (2022). Pretest with Caution: Event-Study Estimates after Testing for Parallel Trends. American Economic Review: Insights, 4(3), 305–322. https://doi.org/10.1257/aeri.20210236
Roth, J., Sant’Anna, P. H. C., Bilinski, A., & Poe, J. (2023). What’s Trending in Difference-in-Differences? A Synthesis of the Recent Econometrics Literature. Journal of Econometrics, 235(2), 2218–2244. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2023.03.008
Wilson, J., Wise, E., & Smith, M. (2022). Evidencing the Benefits of Cluster Policies: Towards a Generalised Framework of Effects. Policy Sciences, 55, 369–391. https://doi.org/10.1007/s11077-022-09460-8
Национальный комитет Республики Узбекистан по статистике. Основные показатели сферы услуг в Республике Узбекистан за январь–март 2025 года. (2025). Социально-экономическое положение Республики Узбекистан, 56–64.
Национальный комитет Республики Узбекистан по статистике. Объём оказанных услуг кластеров по регионам [Электронный ресурс]. (2026). SIAT : информационная система.
Шадиева, Г. (2026). Сунъий интеллект замонавий хизмат кўрсатиш соҳаси трансформациясининг структуравий омили сифатида [Искусственный интеллект как структурный фактор трансформации современной сферы услуг]. Iqtisodiy taraqqiyot va tahlil, 4(2), 303–308.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 GREEN ECONOMY AND DEVELOPMENT
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
