Г - Новая Экономическая Ассоциация

Хасаев Г.Р., Правительство Самарской области
Цыбатов В.А., Самарский государственный экономический университет
МОДЕЛИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РЕГИОНАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ:
ОПЫТ РАЗРАБОТКИ И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
ВВЕДЕНИЕ
При проведении прогнозно-аналитических исследований регионального развития
требуется решение следующих задач:
1 – конкретизация целевого состояния региональной экономики на горизонте
ииследования;
2 – определение траектории движения к этому состоянию с учетом ресурсных
ограничений.
При этом важно, чтобы заявленное целевое состояние экономики было
сбалансировано, то есть, теоретически достижимо, иначе движение к нему будет
движением в никуда. Также важно и качество самого движения к цели, поскольку
непротиворечивость цели еще не гарантирует ее достижение.
Для
решения
названных
задач
необходим
прогнозно-аналитический
инструментарий, который бы позволял:
1 - формировать непротиворечивые целевые состояния экономики;
2 – оценивать ограничения развития;
3 - проводить многовариантные сценарные исследования возможностей
достижения установленных целевых ориентиров.
Такой инструментарий разработан в Лаборатории комплексных региональных
исследований Самарского государственного экономического университета (ЛКРИ СГЭУ).
Ядром инструментария является система экономико-математических моделей
экономического роста, которая позволяет в среднесрочной и долгосрочной перспективе
оценивать границы роста валового выпуска и валовой добавленной стоимости в
зависимости от инвестиционных усилий, платежеспособного спроса, демографических
факторов, поведения окружения, а также темпов технического прогресса и других
аспектов устойчивого роста.
Выделение в модели экономического роста управляющих параметров и
индикаторов роста позволяет разделить прогнозные исследования на два вида:
1 - ситуационное (сценарное) прогнозирование, при котором по заданному
сценарию (значениям управляющих параметров) на модели региона рассчитываются
траектории индикаторов;
2 - индикативное планирование, при котором по заданному индикативному плану
(множеству индикаторов с заданными значениями) рассчитываются управляющие
воздействия субъектов региона (сценарий), приводящие к желаемому результату. Если
ситуационное прогнозирование нацелено на предсказание, то индикативное
планирование, наоборот, ориентировано на способы повышения эффективности плановых
проектов, анализ реальных возможностей достижения поставленных целей, обоснование
их осуществимости. В основе индикативного планирования лежит идея, что не надо
предсказывать то, чем можно управлять, а следует выявлять проблемы и искать
оптимальные пути их решения.
В ЛКРИ СГЭУ разработаны информационные технологии и инструментальные
средства, поддерживающие названные виды прогнозных исследований в их рациональном
сочетании и взаимодополнении. Ниже представлены основные результаты разработок
лаборатории и опыт их использования в органах государственной власти субъектов
Российской Федерации.
1. СИСТЕМА МОДЕЛЕЙ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РОСТА
В систему моделей входят три взаимосвязанных компонента:
1 - балансовая пятисекторная модель, связывающая выпуск в секторах экономики с
динамикой спроса на соответствующие ресурсы;
2 - модель потенциального выпуска, задающая фарватер экономического роста
(описывает изменение границ возможного выпуска в секторах экономики в зависимости
от динамики производственных факторов);
3 - модель поведения экономических агентов, которая задает темпы и направление
роста.
Балансовая пятисекторная модель содержит следующие секторы:
1 – промежуточный сектор: содержит виды деятельности по производству товаров
и услуг для промежуточного потребления;
2 – капиталосоздающий сектор: содержит виды деятельности по производству
инвестиционных товаров и услуг;
3 – потребительский сектор: производит потребительские товары и услуги для
населения;
4 – государственный сектор: оказывает бесплатные коллективные и
индивидуальные услуги хозсубъектам и населению;
5 – сектор домашних хозяйств: воспроизводит трудовые ресурсы.
Секторы объединены через соответствующие рынки товаров и услуг в единое
целое потоками ресурсов и денежных средств.
Модель описывает воспроизводственный процесс в экономике, учитывая спрос и
предложение в секторах, экспорт и импорт товаров и услуг, нормы накопления,
потребления и налоговую нагрузку. В монографии1 подробно исследованы свойства
модели в статике и динамике. Предложенная модель, в отличие от неоклассических
моделей,
позволяет учесть два последствия инвестиций: 1 - в момент своего
осуществления инвестиции повышают совокупный спрос и увеличивают выпуск
капитального и промежуточного секторов экономики в рамках имеющегося потенциала; 2
- в последующие периоды инвестиции увеличивают совокупное предложение вследствие
прироста потенциального выпуска. На модели получены зависимости между ростом
нормы накопления и ростом инфляции на потребительском рынке, предложены
показатели, характеризующие КПД экономики, получены удобные формулы для расчета
ВВП и ВРП шестью способами.
Модель потенциального выпуска сектора экономики композирует потенциал
основных фондов (ОФ) и трудовых ресурсов (ТР) сектора экономики. Динамика
потенциального выпуска для основного капитала описывается рекуррентной моделью:
VKpot(ti  1 )  VKpot(ti )  VKin (ti  1 )  VKout (ti , ti  1 );
Здесь:
i  0,1,2,... ,
(1)
VKin ( ti  1 ) - прирост потенциального выпуска ОФ в момент времени ti 1
в результате ввода новых ОФ за счет инвестиций прошлых периодов;
падение потенциального выпуска ОФ на интервале ( t , t
i
i 1
VKout ( ti , ti  1 ) -
) за счет износа.
2
С помощью модели (1) показано, что для перехода экономики от простого
воспроизводства на траекторию экономического роста с темпом прироста ВВП q %
необходима норма накопления
s ( q )  (1  qT0 ) s (0) ,
(2)
(0)
где s - норма накопления, обеспечивающая простое воспроизводство. Формула
(2) выведена в предположении полной загрузки ОФ и что трудовые ресурсы и оборотные
фонды имеются в необходимом количестве.
Согласно (2), устойчивый экономический рост требует существенных инвестиций.
Например, для ежегодного прироста в 5% ( q =0,05) в секторе экономики с нормативным
0, 05
Y
сроком службы ОФ 20 лет и их износом 50% требуется норма накопления s
 2s (0) , в
два раза превышающая норму накопления простого воспроизводства. То есть, переход от
простого воспроизводства на траекторию экономического роста с темпом прироста ВВП
5% в год при прочих равных условиях потребует удвоения инвестиций в основной
капитал. Это удвоение, в свою очередь, потребует создания капиталосоздающего сектора
соответствующей мощности, способного «переварить» возросшие инвестиции.
pot
Поскольку потенциал капиталосоздающего сектора ( VK ) нельзя увеличить мгновенно,
то потребуется переходный период, в течение которого этот сектор должен изменить свой
pot
потенциал под пропорции новой траектории роста. Причем, рост потенциала VK
должен происходить с темпом, превышающим q . Чем короче переходный период, тем
более жесткими являются требования к накоплению основного капитала и росту
производительности труда в капиталосоздающем секторе.
На всей траектории экономического роста необходимо выполнение неравенства:
s ( q ) (t )  s max (t ) ,
где s
max
(3)
(t ) - траектория максимально возможной нормы накопления. Если
неравенство (3) нарушается, то инвестиции начинает превышать возможности
капиталосоздающего сектора, растут цены на капитальные услуги, деньги используются
неэффективно. В итоге у заемщиков уменьшается возможность вернуть кредит.
Возрастает вероятность кризиса неплатежей и разрушения финансовой системы.
В докладе приводится расчет траектории s
max
(t ) , в частности, при упрощающих
предположениях получено следующее отношение:
s max  (1  r )
Здесь:
VKpot
VC  VKpot
 ME
.
(4)
r - обобщенная налоговая ставка; VC - выпуск потребительского сектора;
M E - чистый экспорт промежуточного сектора. Для сегодняшнего состояния российской
экономики s
max
 20%.
Модель поведения в содержательном смысле представляет собой совокупность
моделей деятельности экономических агентов, приводящих в движение ресурсы региона.
Рассматриваются следующие экономические агенты: хозяйствующие субъекты секторов
3
экономики; домашние хозяйства; органы государственной власти различных уровней;
внешнее окружение. Экономические агенты задают динамику развития путем
формирования пропорций распределения всех видов доступных им ресурсов.
Предлагается строить модель агента как систему из двух моделей: эндогенной модели
поведения и экзогенного сценария развития. Эндогенная модель агента – это причинноследственная модель, показывающая реакцию агента на наблюдаемые им параметры.
Параметры экзогенного сценария задаются экспертно в виде траекторий их изменения на
горизонте прогнозирования. В докладе показано, что алгоритм поведения агента следует
искать в виде решения задачи индикативного планирования следующего вида: «найти
допустимое управленческое решение, при котором индикаторы деятельности агента
имели бы значения, лежащие в желаемых коридорах». При этом в отличие от
неоклассического подхода, агент не максимизирует значения тех или иных индикаторов
своей деятельности, а минимизирует суммарную неудовлетворенность от непопадания
контролируемых индикаторов в желаемые границы.
2. ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
На рис. 1 показана схема прогнозно-аналитических исследований возможных
путей развития региона с использованием технологии ситуационного прогнозирования и
индикативного планирования, разработанных авторами.
Компонентами данной технологии являются:
1. Цели и задачи регионального развития.
2 .Индикативный план развития.
3 .Сценарии развития.
4. Система имитационных моделей регионального экономического роста.
5 .Информационная база модели.
«Цели и задачи» задают направление исследования; на их основе разрабатываются
варианты сценариев развития и «Индикативный план развития». Индикативный план
представляет собой набор индикаторов, для которых указаны целевые значения, которые
следует достичь при решении соответствующих задач. Наличие индикативного плана
придает осмысленность процедуре прогнозирования, поскольку понимание цели развития
конкретизирует область возможных сценариев.
Сценарии развития содержат значения управляющих параметров, которые
экономические агенты предполагают выставить на горизонте прогнозирования.
Прогнозные исследования проводятся на системе имитационных моделей
экономического роста, коэффициенты которых рассчитываются по отчетной статистике.
При этом решаются две задачи: прямая – ситуационное прогнозирование, и обратная –
индикативное планирование.
Ситуационное прогнозирование - форма прогнозных исследований возможных
путей развития, когда на модели региона отрабатываются возможные варианты развития
по принципу «что будет, если…». Сценарные параметры образуют каркас вычислений, на
основании которого рассчитывается динамика индикаторов путем воспроизведения на
моделях установленных причинно-следственных связей.
Процедура индикативного планирования сводится к целенаправленной
последовательности задач ситуационного прогнозирования, в результате чего по
заданным границам индикаторов [ z min, i , z max, i ] , i  1,2,...,n , рассчитываются
наилучшие значения регуляторов, «загоняющие» индикаторы Z  [ z1 , z2 ,...., zn ] в
4
желаемые границы.
Особенность разработанной авторами технологии заключается в том, что при
принципиальной невозможности размещения всего множества индикаторов в заданных
границах, формируется решение в условиях «нежестких» границ, имеющее наименьшую
«неудовлетворенность» с точки зрения исследователя. Для оценки качества решения
введен критерий эффективности Q , характеризующий общую «неудовлетворенность» изза отклонения индикаторов от желаемых значений:
n
Q   Qi , где
(5)
0, если zmin, i  zi (T ) , zmax, i ;

Qi  ( z min, i  zi (T )) p g1i / mi , если zmin, i  zi (T );

p
( zi (T )  z max, i ) g 2i / mi , если zi (T )  zmax, i .
(6)
i 1
Здесь Qi - штраф за отклонение индикатора за пределы заданных границ; g1i , g 2i веса (важность) i - го индикатора; p - показатель степени (обычно p  1 или p  2 ); mi
- масштабный коэффициент, используемый для приведения индикаторов к сопоставимой
шкале. В случае, когда превышение целевого значения поощряется, значение весового
коэффициента g i приравнивается 0 или может быть отрицательным.
Цели и задачи
социально-экономического
развития региона
Индикативный
Индикативный
план
план
?
Сценарий
Сценарий
Сценарий
Сценарий
Сравнительный
анализ
Система
Модель
моделей
экономического
экономического
роста
роста
Результаты
прогнозирования
Многовариантный
сценарий
Отчетные
Отчетные
данные
Рис. 1. Схема прогнозных исследований
5
3. ОПЫТ ПРАКТИЧЕСКОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
Практическое использование разработанной системы моделей потребовало
решения следующих важных проблем:
1 – верификация и балансировка статистической базы, которая до последнего
времени остается главным препятствием для построения экономико-математических
моделей регионального развития. Устранение противоречивости данных по схеме
«баланса балансов» существенно увеличивает точность прогнозирования2;
2 – формализация записи сценария регионального развития. С математической
точки зрения, сценарий является неотъемлемой частью модели объекта исследования,
добавляющей в модель экспертные знания о внешних событиях и ожидаемом поведении
действующих лиц, которые трудно формализовать. Разработана форма представления
сценариев регионального развития в виде сценарных карт, содержащих
структурированный набор экзогенных параметров, характеризующих поведение
субъектов региона и внешнего окружения на горизонте прогнозирования3;
3 - решение обратных задач индикативного планирования, когда для заявленных
целевых ориентиров находится наиболее рациональный сценарий развития.
Разработанные модели и информационные технологии положены в основу
автоматизированных информационных систем (АИС), создаваемых в ЛКРИ СГЭУ для
органов
государственной
власти.
Разработано
несколько
модификаций
автоматизированных систем: АИС «Регион», АИК «Прогноз», АИС «План-Прогноз»,
ПАК «Регион» и пр. Системы установлены в правительствах Санкт-Петербурга,
Самарской, Ленинградской, Саратовской областей, Красноярского и Алтайского краев,
Республики Коми, Ханты-Мансийском автономного округа и других субъектов РФ. На
АИС проводятся исследовательские работы по оценке пределов экономического роста в
регионе, определению наилучшего соотношения между потреблением и накоплением,
нахождению параметров инвестиционной политики, обеспечивающих устойчивый рост.
В докладе анализируется 15-летний опыт разработки и практического применения
АИС в органах государственной власти.
Цыбатов В.А. Моделирование экономического роста. - Самара: Изд-во Самар. гос.
экон. ун-та, 2006. – 360 с.
2
Хасаев Г.Р., Цыбатов В.А.Опыт разработки и прогнозирования регионального
сводного финансового баланса // Вопр. статистики. - 2001. - №9. - С. 20-25.
3
Хасаев Г.Р., Цыбатов В.А. Технология прогнозирования регионального развития:
опыт разработки и использования // Проблемы прогнозирования. - 2002. - №3. -С. 64-82.
1
6