Страница 13 из 30

Методы прогнозирования экономического развития

Методика прогнозирования – набор рабочих приемов, формирующих технологию прогно­зирования, которыми пользуются разработчики прогнозов.

Наряду с методами, приведенными ранее, в прогнозировании используются и другие методы.

Прогнозы экономического развития страны разрабатываются по крайней мере в трех временных горизонтах: долгосрочный – на семь – десять лет, среднесрочный – на период от трех до пяти лет, краткосрочный – до одного года.

Долгосрочный прогноз служит основой для разработки концепции социально-экономического развития страны на долгосрочную перспективу. Для обеспечения преемственности проводимой экономической политики данные долгосрочного прогноза используются при разработке средне­срочных прогнозов, концепций и программ социально-экономического развития страны. Данные долгосрочных и среднесрочных прогнозных расчетов, а также концепции социально-экономического развития публикуются в открытой печати.

Среднесрочный прогноз социально-экономического развития страны разрабатывается на период от трех до пяти лет с ежегодной корректировкой данных. Он служит основой для разработки кон­цепции развития экономики в рамках среднесрочной перспективы.

Краткосрочный прогноз социально-экономического развития разрабатывается ежегодно и явля­ется основой составления проекта государственного бюджета.

Вышеназванные документы являются составной частью пакета, представляемого Правитель­ством РФ Федеральному Собранию. В состав этого пакета входят:

Итоги социально-экономического развития страны за прошедший период текущего года;

Прогноз социально-экономического развития на предстоящий год;

Проект сводного финансового баланса на территории России;

Перечень основных социально-экономических проблем (задач) развития, на решение кото­рых будет направлена политика Правительства РФ;

Перечень федеральных целевых программ, намеченных к финансированию в предстоящем году за счет средств Федерального бюджета;

Перечень и объем поставок продукции для государственных нужд по укрупненной номенк­латуре;

Данные о развитии государственного сектора экономики.

Наряду с этим Правительство РФ представляет проекты законов, которые оно считает необхо­димым принять для реализации намеченных задач.

Методы прогнозирования различаются в зависимости от уровня (макроэкономический прогноз, отраслевой, региональный и др.) и объекта прогнозирования. Методы демографического прогноза, научно-технического или прогноза природных ресурсов имеют свою специфику.

По оценкам ученых, насчитывается свыше 150 различных методов прогнозирования. В качестве основных на практике используются не более 15 методов. Рассмотрим методы прогнозирования в целом, не отмечая их специфики в каждой из областей прогнозирования.

Основой методики прогнозирования являются: проведение аналитического исследования; подготовка базы данных; качество базы данных; изучение и соединение информации в целое. Будущее во многом становится предсказуемым, если правильно и полно учитываются сложив­шаяся ситуация, факторы и тенденции, способствующие ее изменению в перспективе. Без этих предпосылок прогнозирование превращается в вероятностное гадание.

Совокупность методов прогнозирования можно сгруппировать по различным признакам: степени формализации; общему принципу действия; способу получения и обработки информации; направ­лениям и назначению прогнозирования; процедуре получения параметров прогнозной модели и др. Например, по принципу обработки информации об объекте можно выделить: статистические методы, методы аналогий.

Статистические методы объединяют методы обработки количественной информации по принципу выявления в ней математических взаимосвязей характеристик объекта с целью получения про­гноз­ных моделей.

Наиболее распространена группировка методов прогнозирования по степени формализации, в соответствии с которой все методы можно разделить на интуитивные и формализованные . Рас­смотрим эти методы более подробно.

Интуитивные (экспертные) методы прогнозирования.

Интуитивные (экспертные) методы прогнозирования применяются в основном в следующих случаях:

Объект прогнозирования не поддается математическому описанию, формализации;

Отсутствует достаточно представительная статистическая выборка, которая позволяет сде­лать вывод;

Невозможно учесть влияние многих факторов из-за значительной сложности объекта прогно­зирования;

Возникли экстремальные ситуации, когда требуется принятие быстрых решений.

Методы экспертных оценок

Сущность метода экспертных оценок в прогнозировании состоит в том, что в прогноз закла­дывается мнение специалиста или коллектива специалистов (рабочей группы), основанное на профессиональном, научном и практическом опыте. Применение этого метода называется «экс­пертиза». Как правило, такой метод используется в прогнозировании в достаточно узкой области. Обычно к нему прибегают в тех случаях, когда проблема не настолько детально изучена и невоз­можно применить более строгие формальные методы. Большой опыт экспертного прогнозирования накоплен в области науки и техники, в некоторых социальных процессах, проводимых путем опросов общественного мнения.

Методы экспертных оценок, в зависимости от организации экспертной оценки, делятся на инди­видуальные и коллективные.

Методы индивидуальных экспертных оценок имеют несколько разновидностей: метод интервью, аналитический метод, метод выборочных обследований, метод анкетирования, метод написания сценария и др.

При методе интервью осуществляется непосредственный контакт эксперта со специалистом, при аналитическом методе проводится логический анализ какой-либо прогнозируемой ситуации, составляются докладные записки.

Метод выборочных обследований дает возможность получать обширную и оперативную инфор­мацию об уровне жизни различных групп населения. Результаты выборочных обследований служат основой для характеристики различных социально-экономических процессов, дифференциации населения по уровню доходов, выделения различных типов регионов. Методом выборочных обсле­дований определяют повторную занятость населения, уровень фактической безработицы и т.п.

При экспертном прогнозировании широко используется метод анкетирования. Сложно фор­мировать вопросы анкеты – они могут быть как закрытыми вариантами ответов, так и открытыми (с нерегламентированными ответами). Из анкет делается репрезентативная выборка, что позволяет после обработки их иметь выводы по исследуемой проблеме. Сложным также является формиро­вание работоспособной группы экспертов.

При методе написания сценария определяется логика процесса или явления во времени при различных условиях. Под сценарием понимают описание возможной последовательности событий, связывающих настоящее и будущее. Цель сценария – определить стратегическое направление раз­вития событий. Как правило, сценарий разрабатывается для стратегического планирования. Для объективного прогноза необходимо иметь несколько сценариев развития событий (оптимистический, пессимистический и средний). Средний сценарий является наиболее вероятным или ожидаемым. Основным преимуществом методов являются возможность максимального использования инди­видуальных способностей экспертов и незначительность психологического давления.

Методы коллективных экспертных оценок имеют следующие разновидности: метод комиссий, метод Дельфи, метод коллективной генерации идей «мозговая атака», метод дерева целей и др. Метод дерева целей позволяет разбивать основную задачу прогнозирования на подзадачи (подцели) и создавать систему «взвешенных» по экспертным оценкам связей.

Формализованные методы прогнозирования

К основным формализованным методам относятся методы экстраполяции и методы математи­ческого моделирования.

Экстраполяция заключается в изучении сложившихся в прошлом и настоящем устойчивых тенденций экономического развития и перенесении их на будущее. В прогнозировании экстрапо­ляция применяется при изучении временных рядов и представляет собой нахождение значений функции за пределами области ее определения с использованием информации о «поведении» данной функции в некоторых точках, принадлежащих области ее определения.

Методы математического моделирования

Экономико-математическое моделирование состоит в построении модели, означающей меру, образец. Экономическая модель представляет собой условный образ объекта исследования соци­ально-экономического процесса. Она является некоторым подобием (адекватностью) исследуемого объекта. Экономико-математическое моделирование позволяет имитировать реальные экономические процессы. Моделирование позволяет количественно отразить взаимосвязь ряда факторов.

Строго классифицировать экономико-математические модели, применяемые в прогнозировании, трудно, можно лишь с известной условностью выделить несколько групп:

Модели эконометрического типа, связанные с обработкой статистической информации ретро­спективного характера;

Факторные экономико-математические модели.

Они позволяют прогнозировать ту или иную экономическую величину (зависимую переменную) на основе предполагаемого изменения одного или нескольких факторов (независимых переменных).

Факторные модели могут описывать влияние на прогнозируемую величину одного или ряда факторов. В прогнозировании используются однофакторные и многофакторные модели.

Конкретным примером многофакторной модели может служить модель производственных функций, отражающих зависимость уровня производства (зависимые переменные) от затрат раз­личных производственных ресурсов (независимые переменные). Зависимость между различными видами ресурсов и объемов выпуска продукции выражается уравнениями. Многофакторная модель (производственные функции) может быть построена для предприятия, отрасли, национальной экономики.

Развитой формой экономико-математического моделирования являются структурные модели, среди которых ведущее место занимает модель межотраслевого баланса. Другим примером может служить модель структуры потребления.

Оптимизационные (оптимальные) модели представляют собой систему уравнений, равенств и неравенств, которые, кроме ограничений (условий), включают также особого рода уравнение, назы­ваемое функционалом или критерием оптимальности. С помощью такого критерия находят решение, наилучшее по какому-либо показателю.

Критерий оптимальности количественно выражает предельную меру экономического эффекта принимаемого решения. Это может быть, например, максимум прибыли, минимум трудовых затрат, время достижения цели и т.д.

Методы логического моделирования используются преимущественно для качественного опи­сания развития прогнозируемого объекта. Они исходят из общих закономерностей экономиче­ского развития и имеют цель – выделить наиболее важные долгосрочные проблемы развития и главные пути и последовательность их достижения.

Рассмотренные методы составляют лишь небольшую их часть. Как правило, в прогнозировании применяется комбинация методов, например, экспертные методы могут опираться на экстраполяцию.

Из приведенной классификации видно, что значительная часть методов неформализована и носит эвристический характер.

В прогнозировании возможны два методических подхода к экономическим объектам: генети­ческий и телеологический.

Генетический подход основан на анализе предшествующего развития прогнозируемого объекта, отражает устойчивые тенденции роста, и на этой базе делаются выводы относительно состояния прогнозируемого объекта в будущем.

Генетический подход реализуется через систему экономико-математических моделей эконо­метрического типа. Модели строятся на результатах обработки статистической информации, отно­сящейся к прошлому, а также на оценках отдельных переменных и их параметров, которые могут быть получены экспертным путем и включены в эконометрические модели.

Телеологический подход, его называют еще нормативным (целевым) подходом, отражает другой аспект прогнозируемых процессов, их управляемый характер, зависимость от поставленных целей развития. Цель может быть зафиксирована через какое-либо нормативное состояние (например, уровень достижения цели) и в виде желательной траектории перехода от сложившегося состояния к нормативному. Например, переход в потреблении от прожиточного минимума к рациональному потребительскому бюджету, бюджету достатка и т.п.

Генетический и нормативный подходы дополняют друг друга. Если выдвигается цель, никак не связанная с действующими закономерностями, то не могут быть обозначены пути ее достижения в будущем, а значит, прогноз теряет всякое научное обоснование. Если же предвидение отражает лишь сложившиеся тенденции, то исчезает возможность оценки и управляемости социально-эконо­мических процессов для достижения заданных целей.

Специфические методы экономического прогнозирования классифицируются по следующим признакам:

• - степени формализации;
• - общему принципу действия;
• - способу получения прогнозной информации.

По степени формализации, т.е. изучения какой-либо содержательной области знания в виде формальной системы, связанной с усилением роли формальной логики и использованием математических методов научных исследований, методы экономического прогнозирования можно разделить на интуитивные и формализованные.

Интуитивные методы прогнозирования используются в тех случаях, когда невозможно учесть влияние многих факторов из-за значительной сложности объекта прогнозирования. В этом случае используются оценки экспертов. При этом различают индивидуальные и коллективные экспертные оценки, которые объединяет общий принцип действия.

В состав индивидуальных экспертных оценок входят: метод “интервью”, аналитический метод, метод написания сценариев, построения “дерева целей”. При разграничении указанных методов используется третий признак классификации метод - способ получения прогнозной информации. Методы коллективных экспертных оценок включают в себя методы “комиссий”, “коллективной генерации идей” (мозговая атака), “Дельфи”, матричный метод и др.

Группу формализованных методов входят две подгруппы: экстраполяции и моделирования. К первой подгруппе относятся методы наименьших квадратов, экспоненциального сглаживания, скользящих средних и др. Ко второй подгруппе относятся методы математического моделирования, регрессионного и корреляционного анализа и др.

Кроме того, широко используются в процессе экономического прогнозирования нормативный и балансовый методы. Особое место в классификации методов экономического прогнозирования занимают комбинированные методы, которые объединяют различные методы. Например, коллективные экспертные оценки и методы моделирования или статистические методы и опрос экспертов.

Интуитивные методы прогнозирования:

Методы индивидуальных экспертных оценок.

Метод “интервью” позволяет осуществить непосредственный контакт эксперта со специалистом по схеме “вопрос-ответ”, в ходе которого прогнозист в соответствии с заранее разработанной программой ставит перед экспертом вопросы относительно перспектив развития прогнозируемого объекта.

Аналитический метод позволяет осуществить логический анализ какой-либо прогнозируемой ситуации и представить его в виде аналитической записки. Он предполагает самостоятельную работу эксперта над анализом тенденций, оценкой состояния и путей развития прогнозируемого объекта.

Метод написания сценария основан на определении логики развития процесса или явления во времени при различных условиях. Основное назначение сценария - определение генеральной цели развития прогнозируемого объекта, явления и формулирование критериев для оценки верхних уровней “дерева целей”. Сценарий - это картина, отображающая последовательное детальное решение задачи, выявление возможных препятствий, обнаружение серьезных недостатков, с тем чтобы решить вопрос о возможном прекращении начатых или завершении проводимых работ по прогнозируемому объекту.

Метод “дерева целей” используется при анализе систем, объектов, процессов, в которых можно выделить несколько структурных или иерархических уровней. “Дерево целей” строится путем последовательного выделения все более мелких компонентов на понижающихся уровнях.

Точка разветвления называется вершиной. Из каждой вершины должны исходить не менее двух ветвей, причем число этих ветвей не ограничено сверху, то есть на верхнем уровне их может быть три, пять и более.

В построении “дерева целей” необходимо отметить три условия:

исходящие из одной вершины ветви должны образовывать замкнутое множество;

ветви, исходящие из одной вершины, должны быть взаимно исключающими, то есть не должно быть частичного совпадения объектов, представленных двумя различными ветвями, исходящими из одной вершины;

“дерево целей”, используемое при нормативном прогнозировании, следует считать совокупностью целей и подцелей.

Методы коллективных экспертных оценок.

Метод “комиссий” состоит в определении согласованности мнений экспертов по перспективным направлениям развития объекта прогнозирования, сформулированным ранее отдельными специалистами. При этом имеется ввиду, что развитие данного объекта не может быть определено другими методами. Содержание данного метода следующее:

создание рабочих групп, обеспечивающих подготовку и проведение опроса, обработку материалов и анализ результатов экспертной оценки;

уточнение основных направлений развития объекта, определение генеральной цели, подцелей и средств их достижения;

разработка вопросов для экспертов, обеспечение однозначности понимания экспертами определенных вопросов, а также независимости их суждений;

назначение группы экспертов для разработки прогноза;

проведение опроса и обработка материалов;

определение окончательной оценки опроса, которая выводится либо как среднее суждение, либо как среднее арифметическое, либо как среднее взвешенное значение оценки.

Метод “Дельфи” состоит в организации систематического сбора экспертных оценок, их математико-статистический обработки и последовательной корректировки экспертами своих оценок на основе результатов каждого цикла обработки. Его основные особенности: анонимность экспертов; многотуровая процедура опроса экспертов посредством их анкетирования; обеспечение экспертов информацией, включая и обмен ею между экспертами, после каждого тура опроса при сохранении анонимности оценок; обоснование ответов экспертов по запросу организаторов. Метод предназначен для получения относительно надежной информации в ситуациях ее острой недостаточности, например, в задачах долгосрочного научно-технического комплексного прогнозирования.

Метод “коллективной генерации идей” целесообразен для определения возможных вариантов развития объекта прогнозирования и получения продуктивных результатов за короткий срок путем вовлечения всех экспертов в активный творческий процесс. Сущность этого метода состоит в мобилизации творческого потенциала экспертов во время “мозговой атаки” и генерация идей с последующим деструированием (разрушением, критикой) этих идей и формулированием контридей.

Формализованные методы прогнозирования.

Эти методы базируются на математической теории, которая обеспечивает повышение достоверности и точности прогнозов, значительно сокращает сроки их выполнения, позволяет обеспечить деятельность по обработке информации и оценке результатов.

Метод экстраполяции заключается в приложении определенной для базисного периода тенденции развития экономического процесса к прогнозируемому периоду, он основывается на сохранении в будущем сложившихся условий развития процесса. При использовании этого метода необходимо иметь информацию об устойчивости тенденций развития объекта за срок, в 2-3 раза превышающий срок прогнозирования. Длительная тенденция изменения экономических показателей называется трендом. Последовательность действий при экстраполировании:

четкое определение задачи, выдвижение гипотез о возможном развитии прогнозируемого объекта, рассмотрение факторов, стимулирующих или препятствующих развитию данного объекта, определение необходимой экстраполяции и ее допустимой дальности;

выбор системы параметров, унификация различных единиц измерения, относящихся к каждому параметру в отдельности;

сбор и систематизация данных, проверка их однородности и сопоставимости;

выявление тенденций или симптомов изменения изучаемых величин в ходе статистического анализа и непосредственной экстраполяции данных.

Операцию экстраполяции в общей форме можно представить в виде определения значения функции:

Уi + L = F (Уi L),

где Уi + L - экстраполируемое значение уровня;

L - период упреждения;

Уi - уровень, принятый за базу экстраполяции.

Метод экстраполяции дает надежные результаты на ближайшую перспективу прогнозирования тех или иных объектов - 5 - 7 лет.

При экстраполировании используются методы: наименьших квадратов и его модификации; экспоненциального сглаживания, скользящей средней и др.

Методы моделирования.

Моделирование считается достаточно эффективным средством прогнозирования.

Слово “модель” произошло от лат. “modulus” (мера, образец).

В науке термин “модель” означает какой-либо условный образ объекта исследования, а в прогнозировании экономические или социальные процессы.

конструирование модели на основе предварительного изучения объекта;

выделение существенных характеристик объекта;

экспериментальный и теоретический анализ модели;

сопоставление результатов моделирования с фактическими данными объекта;

корректировка или уточнение модели.

Экономико-математическое моделирование основывается на принципе аналогии, то есть возможности изучения объекта через рассмотрение другого объекта, подобного ему и более доступного. Таким более доступным объектом является экономико-математическая модель. Она представляет собой систему формализованных уравнений, описывающих основные взаимосвязи элементов, образующих экономическую систему или какой-либо экономической процесс.

Эта модель позволяет довести до полного исчерпывающего описания процесс получения и обработки исходной информации, а также решить рассматриваемые задачи в достаточно широком классе конкретных случаев.

Нормативный метод применяется на основе расчета прогнозных показателей. Нормы и нормативы разрабатываются заранее на законодательной или ведомственной основе. Норма - это максимально допустимая величина. Норматив - соотношение элементов производственного процесса (составляющая нормы).

Нормы и нормативы подразделяются на ресурсные, экономические и социальные. При необходимости они конкретизируются и дифференцируются по отдельным направлениям, объектам, регионам. Например, используются нормативы: социального развития - потребление на душу населения, прожиточный минимум, площадь жилая и др.

Теоретико-методологические основы методов социально-экономического прогнозирования. Сущность методов прогнозирования на примере США. Возможности использования опыта применения методов прогнозирования в современной Украине.

Методы социально-экономического прогнозирования

Курсовую работу выполнил Назаренко Денис

Введение

В настоящее время ни одна сфера жизни общества не может обойтись без прогнозов как средства познания будущего. Особенно важное значение имеют прогнозы социально-экономического развития общества, обоснование основных направлений экономической политики, предвидение последствий принимаемых решений. Социально-экономическое прогнозирование является одним из решающих научных факторов формирования стратегии и тактики общественного развития.

Актуальность данной темы как в условиях развитой рыночной экономики, так и переходной экономики определяется тем, что уровень прогнозирования процессов общественного развития обуславливает эффективность планирования и управления экономикой и другими сферами.

Целью данной курсовой работы является рассмотрение методологии и методик разработки социально экономических прогнозов для определения сущности, областей применения и наиболее эффективных методов прогнозирования. Для этого необходимо решить следующие задачи: определить сущность методов социально-экономического прогнозирования и области их применения в ходе изучения теоретико-методологических основ методологии прогнозирования; дать характеристику методов социально-экономического прогнозирования в экономически развитых странах и выявить особенности их применения в современной Украине.

В процессе написания данной курсовой работы были использованы учебники под редакцией В.О. Мосина, К.Л. Трисеева, В. Цыгичко, В.В. Денискина, а также научные статьи по исследуемой проблеме в периодических изданиях «США: экономика политика идеология», «Мировая экономика и международные отношения», «Проблемы прогнозирования», «Российский экономический журнал», «Проблемы прогнозирования», «Российский экономический журнал», «Экономика Украины», «Вестник МГУ».

Теоретико-методологические основы методов социально-экономического прогнозирования

Социально-экономическое предвидение основных направлений общественного развития предполагает использование специальных вычислительных и логических приемов, позволяющих определить параметры функционирования отдельных элементов производительных сил в их взаимосвязи и взаимозависимости. Систематизированное научно обоснованное прогнозирование развития социально-экономических процессов на основе специализированных осуществляется с первой половины 50-х годов, хотя некоторые методики прогнозирования были известны и ранее. К ним относятся: логический анализ и аналогия, экстраполяция тенденций, опрос мнения специалистов и ученых.

В развитии методологии прогнозирования социально-экономических процессов большую роль сыграли научные разработки отечественных и зарубежных ученых А.Г. Аганбегяна, И.В. Бестужева-Лады, Л. Клейна, В. Гольдберга. В работах этих ученых рассматривается значение, сущность и функции прогнозирования, его роль и место в системе планирования, исследуются вопросы методологии и организации экономического прогнозирования, показываются особенности научного прогнозирования. Развитие работ, освещающих вопросы прогнозирования, осуществляются по таким основным направлениям: углубление теоретических и прикладных разработок нескольких групп методик, отвечающих требованиям разных объектов и разных видов работ по прогнозированию; разработка и реализация на практике специальных способов и процедур использования различных методических приемов в ходе конкретного прогнозного исследования; поиск путей и способов алгоритмизации методик прогнозирования и реализация их с использованием ЭВМ.

Под методами прогнозирования следует понимать совокупность приемов и способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных, экзогенных (внешних) и эндогенных (внутренних) связей объекта прогнозирования, а также их измерений в рамках рассматриваемого явления или процесса вывести суждения определенной достоверности относительно его (объекта) будущего развития.

По оценкам отечественных и зарубежных ученных, в настоящее время насчитывается свыше 20 методов прогнозирования, однако число базовых значительно меньше (15-20). Многие из этих методов относятся скорее к отдельным приемам и процедурам, учитывающим нюансы объекта прогнозирования. Другие представляют собой набор отдельных приемов, отличающихся от базовых или друг от друга количеством частных приемов и последовательностью их применения.

В существующих источниках представлены различные классификационные принципы методов прогнозирования. Одним из наиболее важных классификационных признаков методов прогнозирования является степень формализации, которая достаточно полно охватывает прогностические методы. Вторым классификационным признаком можно назвать общий принцип действия методов прогнозирования, третьим – способ получения прогнозной информации. На рис. 1.1 представлена классификационная схема методов прогнозирования.

Как свидетельствует схема, представленная на рис. 1.1, по степени формализации (по первому классификационному признаку) методы экономического прогнозирования можно разделить на интуитивные и формализованные. Интуитивные методы прогнозирования используются в тех случаях, когда невозможно учесть влияние многих факторов из-за значительной сложности объекта прогнозирования. В этом случае используются оценки экспертов. При этом различают индивидуальные и коллективные экспертные оценки.

В состав индивидуальных экспертных оценок входят: метод «интервью», при котором осуществляется непосредственный контакт эксперта со специалистом по схеме «вопрос – ответ»; аналитический метод, при котором осуществляется логический анализ какой-либо прогнозируемой ситуации, составляются аналитические докладные записки; метод написания сценария, который основан на определении логики процесса или явления во времени при различных условиях.

Методы коллективных экспертных оценок включают в себя метод «комиссий», «коллективной генерации идей» («мозговая атака»), метод «Дельфи», матричный метод. Эта группа методов основана на том, что при коллективном мышлении, во-первых, выше точность результата во-вторых, при обработке индивидуальных независимых оценок, выносимых экспертами, по меньшей мере могут возникнуть продуктивные идеи.

В группу формализованных методов входят две подгруппы: экстраполяции и моделирования. К первой подгруппе относятся методы: наименьших квадратов, экспоненциального сглаживания, скользящих средних. Ко второй – структурное, сетевое и матричное моделирование.

Рассмотренные классы интуитивных и формализованных методов схожи по своему составу с экспертными и фактографическими методами. Фактографические методы основаны на фактически имеющейся информации об объекте прогнозирования и его прошлом развитии, экспертные базируются на информации, полученной по оценкам специалистов-экспертов.

В класс экспертных методов прогнозирования входит метод эвристического прогнозирования (эвристика – наука, изучающая продуктивно творческое мышление). Это аналитический метод, суть которого заключается в построении и последующем усечении «дерева поиска» экспертной оценки с использованием какой-либо эвристики. При этом методе осуществляется специализированная обработка прогнозных экспертных оценок, получаемых путем систематизированного опроса высококвалифицированных специалистов. Он применяется для разработки прогнозов научно-технических проблем и объектов, анализ развития которых либо полностью, либо частично не поддается формализации.

В изученной литературе представлено значительное количество классификационных схем по методам прогнозирования. Основная погрешность таких схем – нарушение принципов классификации, к числу которых относятся: достаточная полнота охвата методов прогнозирования, единство классификационного признака на каждом уровне членения (при многоуровневой классификации), непересекаемость разделов классификации, открытость классификационной схемы (т. е. Возможность дополнения новыми методами).

В большинстве классификационных схем методы прогнозирования разделяются на три основных класса: методы экстраполяции, экспертных оценок и моделирования. При таком разделении методам экстраполяции противопоставляются как самостоятельный класс методы моделирования.

С одной стороны, построение моделей преследует цель вскрыть закономерность развития изучаемого объекта или процесса на некотором ретроспективном участке. И если модель построена правильно и адекватно отражает связи и свойства реального объекта, она может служить основой для экстраполяции, т. е. Для перенесения некоторых выводов о поведении модели на объект. Это и есть прогнозирование поведения объекта путем экстраполяции тенденций, выявляемых на модели.

С другой стороны, методы экстраполяции – не что иное, как использование теоретических и эмпирических моделей для нахождения переменных вне ретроспективного участка наблюдений по данным зависимостей между ними на ретроспективном участке. Таким образом, применение экстраполяции в прогнозировании всегда предполагает использование каких-либо моделей. Поэтому любое моделирование является основой для экстраполяции.

Конструктивная классификация позволяет наглядно изобразить совокупность методов прогнозирования в виде иерархического дерева и охарактеризовать каждый уровень своим классификационным признаком. (рис. 1.2)

На первом уровне все методы по признаку «информационное основание метода» делятся на три класса: фактографические, комбинированные и экспертные.

Фактографические базируются на фактической информации об объекте прогнозирования и его прошлом развитии. В экспертных методах используется информация, которую доставляют специалисты-эксперты в процессе систематизированных процедур выявления и обобщения их мнений. В свою очередь, классы экспертных и фактографических методов подразделяются на подклассы по методам обработки информации.

Экспертные методы разделяются на два подкласса. Прямые экспертные оценки строятся по принципу получения и обработки независимого обобщенного мнения коллектива экспертов (или одного из них) при отсутствии воздействия на мнение каждого эксперта мнения другого эксперта и всего коллектива. Экспертные оценки с обратной связью в том или ином виде реализуют принцип обратной связи на основе воздействия на оценку экспертной

Класс фактографических методов объединяет следующие три подкласса: методы аналогий, опережающие и статистические методы.

Методы аналогий направлены на выявление сходства в закономерностях развития различных процессов. К ним относятся методы математических и исторических аналогий. Методы математических аналогий в качестве аналога для объекта используют объекты другой физической природы, других областей науки и техники, имеющие математическое описание процесса развития, совпадающие с объектом прогнозирования.

Опережающие методы прогнозирования основаны на определенных принципах специальной обработки научно-технической информации, учитывающих ее свойство опережать прогресс науки и техники. К ним относятся методы исследования динамики научно-технической информации, использующие построение динамических рядов на базе различных видов такой информации, анализа и прогнозирования на этой основе развития соответствующего объекта (например, метод огибающих). К опережающим методам можно отнести также методы исследования и оценки уровня техники, основанные на использовании специальных методов анализа количественной и качественной научно-технической информации для определения характеристик уровня качества существующей и проектируемой техники.

Статистические методы представляют собой совокупность методов обработки количественной информации об объекте прогнозирования, объединенной по принципу выявления содержащихся в ней математических закономерностей изменения характеристик данного объекта с целью получения прогнозных моделей.

Сложность выбора наиболее эффективного метода экономического прогнозирования заключается в определении относительно классификации методов прогнозирования характеристик каждого метода, перечня требований к ретроспективной информации и прогнозному фону.

В связи с этим возникает необходимость подробнее остановиться на основных классах методов экономического прогнозирования.

В случаях чрезвычайной сложности системы, его новизны, неопределенности формирования некоторых существенных признаков, недостаточной полноты информации, наконец, невозможности полной математической формализации процесса решения поставленной задачи приходится обращаться к рекомендациям компетентных специалистов. Их решение задачи, аргументация, подход, формирование количественных оценок результатов, обработка последних формальными методами получили название метода экспертных оценок. Этот метод включает три составляющие: интуитивно-логический анализ задачи или ее фрагмента; решение и выдачу количественной или качественной характеристики (оценка, результат решения); обработку результатов решения – полученных от экспертов - оценок.

Одной из разновидностей метода экспертных оценок является метод коллективной генерации идей («мозговая атака»), позволяющей определять возможные варианты развития объекта прогнозирования за короткий период времени. Методы «мозговых атак» можно классифицировать по признаку наличия или отсутствия обратной связи между руководителем и участниками «мозговой атаки» в процессе решения некоторой проблемной ситуации. Создавшаяся ситуация потребовала разработать метод «мозговой атаки» – деструктивной отнесенной оценки (ДОО), способный качественно и достаточно быстро проводить оценку вариантов, не ограничивая при этом их числа.

Сущность этого метода состоит в актуализации творческого потенциала специалистов при «мозговой атаке» проблемной ситуации, реализующей вначале генерацию идей и последующее деструирование (разрушение, критику) этих идей с формированием контридей. Работа с методом ДОО предполагает реализацию следующих шести этапов.

Первый этап – формирование группы участников «мозговой атаки» (по численности и составу). Оптимальная численность группы участников находится эмпирическим путем: наиболее продуктивными признаны группы в 10–15 человек. Состав группы участников предполагает их целенаправленный подбор: 1) из лиц примерно одного ранга, если участники знают друг друга; 2) из лиц разного ранга, если участники не знакомы друг с другом (в этом случае следует нивелировать каждого из участников присвоением ему номера с последующим обращением к участнику по номеру). Второй этап – составление проблемной записки участника мозговой атаки. Она составляется группой анализа проблемной ситуации и включает описание метода ДОО и описание проблемной ситуации. Третий этап – генерация идей. Продолжительность мозгового штурма рекомендуется не менее 20 минут и не более 1 часа в зависимости от активности участников. Запись высказываемых идей целесообразно вести на магнитофон, чтобы не «пропустить» ни одну идею и иметь возможность систематизировать их для следующего этапа.

Четвертый этап – систематизация идей, высказанных на этапе генерации. Систематизацию идей группа анализа проблемной ситуации осуществляет в такой последовательности: составляется номенклатурный перечень всех высказанных идей; каждая из идей формулируется в общеупотребительных терминах; определяются дублирующие и дополняющие идеи; дублирующие и (или) дополняющие идеи объединяются и формируются в виде одной комплексной идеи; выделяются признаки по которым идеи могут быть объединены; идеи объединяются в группы согласно выделенным признакам; составляется перечень идей по группам (в каждой группе идеи записываются в порядке их общности от более общих к частным, дополняющим или развивающим более общие идеи).

Пятый этап – деструирование (разрушение) систематизированных идей (специализированная процедура оценки идей на практическую реализуемость в процессе мозговой атаки, когда каждая из них подвергается всесторонней критике со стороны участников мозговой атаки).

Основное правило этапа деструирования – рассматривать каждую из систематизированных идей только с точки зрения препятствий на пути к ее осуществлению, т. е. участники атаки выдвигают выводы, отвергающие систематизированную идею. Особенно ценным является то обстоятельство, что в процессе деструирования может быть генерирована контридея, формулирующая имеющиеся ограничения и выдвигающая предположение о возможности снятия этих ограничений.

Шестой этап – оценка критических замечаний и составление списка практически применимых идей.

Метод коллективной генерации идей апробирован на практике и позволяет находить групповое решение при определении возможных вариантов развития объекта прогнозирования, исключая путь компромиссов, когда единое мнение нельзя считать результатом беспристрастного анализа проблемы.

В 1970-1980 гг. созданы отдельные методики, позволяющие в определенной мере организовать статистическую обработку мнений экспертов-специалистов и достигнуть более или менее согласованного мнения. Метод «Дельфи» – один из наиболее распространенны методов экспертной оценки будущего, т. е. экспертного прогнозирования. Этот метод разработан американской исследовательской корпорацией РЭНД и служит для определения и оценки вероятности наступления тех или иных событий.

Метод «Дельфи» построен на следующем принципе: в неточных науках – мнения экспертов и субъективные суждения в силу необходимости должны заменить точные законы причинности, отражаемые естественными науками.

Метод «Дельфи» позволяет обобщать мнения отдельных экспертов в согласованное групповое мнение. Ему присущи все недостатки прогнозов, построенных на основе экспертных оценок. Однако проводимые корпорацией РЭНД работы по совершенствованию этой системы значительно повысили гибкость, быстроту и точность прогнозирования. Метод «Дельфи» характеризуется тремя особенностями, которые отличают его от обычных методов группового взаимодействия экспертов. К таким особенностям относятся: а) анонимность экспертов; б) использование результатов предыдущего тура опроса; В) статистическая характеристика группового ответа.

Анонимность заключается в том, что в ходе проведения процедуры экспертной оценки прогнозируемого явления, объекта участники экспертной группы неизвестны друг другу. При этом взаимодействие членов группы при заполнении анкет полностью устраняется. В результате такой постановки автор ответа может изменить свое мнение без публичного объявления об этом.

Статистическая характеристика группового ответа предполагает обработку полученных результатов с помощью следующих методов измерения: ранжирование, парное сравнение, последовательное сравнение и непосредственная оценка.

В развитии метода «Дельфи» применяется перекрестная коррекция. Будущее событие представляется как огромное множество связанных и переходящих друг в друга путей развития. При введении перекрестной корреляции значение каждого события за счет введенных определенных связей будут изменятся либо в положительную, либо в отрицательную сторону, корректируя тем самым вероятности рассматриваемых событий. С целью будущего соответствия модели реальным условиям в модель могут быть введены элементы случайности.

Недостатком данного метода является то, что проблема коррелирующих научно-технических сдвигов является очень сложной, так как в реальной жизни величину корреляции очень трудно измерить, корреляционные связи нечетки и варьируют в широких пределах в зависимости от рассматриваемых достижений.

Сущность методов прогнозной экстраполяции заключается в изучении динамики изменения экономического явления в предпрогнозном периоде и перенесения найденной закономерности на некоторый период будущего. Обязательным условием применения экстраполяционного подхода в прогнозировании следует считать познание и объективное понимание природы исследуемого процесса, а также наличие устойчивых тенденций в механизме развития.

Однако степень реальности такого рода прогнозов и соответственно мера доверия к ним в значительной мере обуславливаются аргументированностью выбора пределов экстраполяции и стабильностью соответствия «измерителей» по отношению к сущности рассматриваемого явления. Следует обратить внимание на то, что сложные объекты, как правило, не могут быть охарактеризованы одним параметром.

Операцию экстраполяции в общем виде можно представить как определение значений функции

Простейшим способом прогнозирования считается подход, формирующий прогнозную оценку от фактически достигнутого уровня при помощи среднего прироста или темпа роста.

В соответствии с ним прогноз к шагов вперед на момент времени

Для повышения точности экстраполяции используются различные приемы. Один из них состоит, например, в том, чтобы экстраполируемую часть общей кривой развития (тренда) корректировать с учетом реального опыта развития отрасли-аналога исследований или объекта, опережающий в своем развитии прогнозируемый объект.

Распространенной методикой прогнозирования тех или иных процессов и явлений служит моделирование. Моделирование считается достаточно эффективным средством прогнозирования возможного явления новых или будущих технических средств и решений. Впервые для целей прогнозирования построение операционных моделей было предпринято в экономике. Модель конструируется субъектом исследования так, чтобы операции отображали характеристики объекта, существенные для цели исследования. Поэтому вопрос о качестве такого отображения – адекватности модели объекту – правомерно решать лишь относительно определенной цели. Конструирование модели на основе предварительного изучения и выделения его существенных характеристик, экспериментальный и теоретический анализ модели, сопоставление результатов с данными объекта, корректировка модели, составляют содержание метода моделирования.

Одним из методов моделирования является метод математического моделирования. Под экономико-математической моделью понимается методика доведения до полного описания процесса получения, обработки исходной информации и оценки решения рассматриваемой задачи в достаточно широком классе случаев. Использование математического аппарата для описания моделей (включая алгоритмы и их действия) связано с преимуществами математического подхода к многостадийным процессам обработки информации, использованием идентичных средств формирования задач, поиска метода их решения, фиксации этих методов и их преобразования в программы, рассчитанные на применение средств вычислительной техники.

Применение математических методов является необходимым условием для разработки и использования методов прогнозирования, обеспечивающим высокие требования к обоснованности, действенности и временности прогнозов.

Важное прикладное значение в прогнозировании принадлежит методам регрессионного анализа. Регрессионный анализ используется для исследования форм связи, устанавливающих качественные соотношения между случайными величинами изучаемого случайного процесса. Иными словами, связь между случайной и неслучайной величинами называется регрессионной, а метод анализа таких связей – регрессионным анализом. Достоинством регрессионного метода следует считать его универсальность, широкий выбор функциональных зависимостей, возможность включения в статистическую модель в качестве самостоятельной переменной фактора времени.

Специфическим методом прогнозирования является сценарный прогноз – это своего рода метод описания логически последовательного процесса, события исходя из сложившийся ситуации. Описание сценариев ведется с учетом временных оценок. Основное назначение сценария – определение генеральной цели развития прогнозируемого объекта, явления и формулирование критериев для оценки верхних уровней «дерева целей». Сценарии обычно разрабатываются на основе данных предварительного прогноза и исходных материалов по развитию прогнозного объекта. К исходным материалам следует отнести технико-экономические характеристики и показатели основных процессов производственной и научной базы для решения поставленной цели.

Сценарий – это картина, отображающая последовательное детальное решение задачи, выявление возможных препятствий, обнаружение серьезных недостатков, с тем чтобы предрешить вопрос о возможном прекращении начатых или завершении проводимых работ по прогнозируемому объекту. Сценарий, по которому должен составляться прогноз развития объекта или процессов, должен содержать в себе вопросы развития не только науки и техники, но и экономики, внешней и внутренней политики. Поэтому сценарии должны разрабатываться высококвалифицированными специалистами соответствующего профиля прогнозируемого объекта. Сценарий по своей описательности является аккумулятором исходной информации, на основе которой должна строиться вся работа по развитию прогнозируемого объекта. Поэтому сценарий в готовом виде должен быть подвергнут тщательному анализу.

Следовательно, в процессе систематизированного научно обоснованного прогнозирования развития социально-экономических процессов происходило развитие методологии прогнозирования, как совокупности методов, приемов и способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных, экзогенных и эндогенных связей объекта прогнозирования, а также их измерений в рамках рассматриваемого явления или процесса вывести суждения определенной достоверности относительно его будущего развития.

Исследование различных классификационных схем методов прогнозирования позволяет выделить в качестве основных классов фактографические, экспертные и комбинированные методы, специализация которых обусловлена спецификой целей и задач, количеством и качеством исходной информации, периодом упреждения прогноза. В следующей главе будут рассмотрены проблемы выбора адекватных методов прогнозирования и их применение в странах с развитой экономикой.

Сущность методов социально-экономического прогнозирования на примере США

В процессе создания экономики рыночного типа возникает объективная необходимость учитывать опыт высокоразвитых стран в прогнозировании социально-экономических явлений, объектов и процессов. В развитых государствах широко распространена практика контрактных заказов на прогнозные разработки, выполняемое для правительственных учреждений и крупных компаний. В США центрами подобных исследований являются «РЭМД – корпорейшн», Гудзонский институт, корпорация Цортона, специализирующаяся на экономическом прогнозировании. Самая известная международная прогнозная организация – «Римский клуб», главной линией ее деятельности является стимулирование и координация исследований глобальных проблем.

В своем развитии в послевоенный период (1950-1990 гг.) прогнозирование прошло через разные формы, соответствующие различным типам государственного регулирования смешанной экономики. Исторически первой формой экономического прогнозирования стала конъюнктурная, связанная с усилением влияния бюджета на темпы и пропорции экономического роста по мере увеличения государственных расходов в ВВП. В условиях структурной перестройки экономики и их ускоренного развития возникла необходимость согласования бюджетов с показателями экономических прогнозов, на которых основывались оценки налоговых поступлений и размеров доходной части бюджета

Это привело к разработке среднесрочных и долгосрочных прогнозов, примерами которых являются «Выбор путей экономического роста» (1976-1985 гг.) в Канаде, Прогноз Министерства труда на 1986-1995 гг. в США, «Десятилетний план удвоения национального дохода» (1961-1970 гг.) в Японии.

По мере совершенствования и усложнения прогнозной деятельности она стала отделяться от бюджетной и методически, и организационно: если на первом этапе национальные экономические прогнозы составлялись в Министерствах финансов, то сначала 60-х годов ХХ века в экономически развитых странах начали создаваться специальные прогнозно-плановые органы (Генеральный комиссариат по планированию во Франции, Экономический консультативный совет в Японии, Центральное плановое бюро в Нидерландах и др.)

Сущность прогнозирования в развитой рыночной экономике заключается в научном предвидении развития всех форм хозяйствования, в последующем выявлении закономерностей и тенденций научно-технического, экономического и социального прогресса. Экономические прогнозы составляются с учетом факторов с перспективным воздействием на динамику экономики: объем и качество основного капитала, наличие трудоспособного населения, новейшие технологии, уровень безработицы, величина инвестиций, рост экспорта, уровень инфляции.

Мировой опыт рыночных реформ продемонстрировал значение взвешенной банковской, кредитно-финансовой и бюджетной политики государства. Прогнозирование поступлений в бюджет – одна из важнейших проблем, возникающих при его становлении. Методики расчетов в условиях стабильного рынка базируются на предварительном прогнозе номинальных значений основных макроэкономических показателей: объема ВВП, потребления и инвестиций. Стабильность во времени важнейших бюджетных нормативов и ставок налогообложения в странах с развитой рыночной экономикой, наличие однородных статистических выборок достаточной длины позволяют широко применять для такого прогнозирования методы прикладной статистики и экономико-математические модели.

В зарубежных развитых странах прогнозирование опирается на сформированную из статистической информации схему основных взаимосвязей в национальном хозяйстве, получившую название системы национальных счетов (СНС).

СНС основана на балансовом методе и представляет собой адекватный рыночной экономике национальный учет, который на макроуровне завершается набором показателей, характеризующих результаты экономической деятельности, структуру экономики, совершаемые в процессе осуществления хозяйственной деятельности операции, имеющиеся в стране ресурсы и их использование. СНС построена в форме балансовых таблиц и счетов, создающих макет функционирования звеньев народного хозяйства.

СНС можно охарактеризовать как макростатистическую модель экономики и как механизм, обеспечивающий единство разработки прогнозов и планов и контроля за их выполнением. С помощью СНС органы управления и планирования разрабатывают прогнозы, проекты программ и планов, оценивают результаты воздействия на экономику, контролируют выполнение планов.

В качестве первичных элементов в системе национального счетоводства выступают экономические операции и экономические агенты. Под экономической операцией понимается процесс, в котором одна из участвующих сторон передает или продает, а другая получает или покупает материальные и финансовые ценности и услуги. Юридические и физические лица, осуществляющие экономическую операцию, являются экономическими агентами.

Экономические операции фиксируются в счетах, построенных на принципе двойной записи, в соответствии с которым каждая операция фиксируется дважды – в разделе «ресурсов» и в разделе «использования». По каждому счету выводится балансирующее сальдо – разность между ресурсами и их использованием. При избытке ресурсов сальдо записывается в раздел «использования», при недостатке – в раздел «ресурсов».

Счета составляются как для экономических операций, так и для экономических агентов. В целях использования данных для анализа прогнозирования счетов объединяются в группы по видам деятельности и институциональным секторам народного хозяйства.

Центральное место в системе показателей СНС занимает показатель валового национального продукта, являющийся стоимостным эквивалентом рыночных стоимостей всех произведенных в течение года товаров – продуктов и услуг.

В основу макроэкономического прогнозирования заложена модель круговых потоков или кругооборота ВНП. В своей элементарной форме эта модель включает в себя только две категории экономических агентов – домашние хозяйства и фирмы – и не предполагает вмешательства государства в экономику, а также каких-либо связей с внешним миром (рис. 2.1)

Из схемы, представленной на рис. 2.1, видно, что экономика является замкнутой системой. Потоки «доходы – расходы» и «ресурсы – продукция» осуществляются одновременно в противоположных направлениях и бесконечно повторяются. Основным выводом из модели является равенство общего объема производства в денежном выражении суммарной величине денежных доходов домашних хозяйств.

В условиях реальной рыночной экономики с государственным вмешательством модель круговых потоков несколько усложняется (прил. 1) Когда в модель вводятся другие группы экономических агентов, - правительство и внешний мир, - указанное равенство нарушается, так как из потока «доходы – расходы» образуется утечка в виде сбережений, налоговых платежей и импорта. Одновременно в этот поток вливаются дополнительные средства – инвестиции, государственные налоги и экспорт.

Следовательно, реальный и денежный потоки осуществляются при условии равенства совокупных доходов домашних хозяйств, фирм, государства и внешнего мира совокупному объему производства.

В связи с этим в основу экономического прогнозирования в развитых странах положено формирование спроса (личное потребление, затраты государства, капиталовложения и экспорт), с одной стороны, и предложение товаров и услуг, с другой.

Следовательно, прогнозирование экономических процессов осуществляется в пределах трех методов расчета ВНП: по конечному использованию, по образованию дохода и с помощью производственного метода.

При расчете ВНП по расходам суммируются расходы всех экономических агентов, использующих ВНП. Суммарные расходы можно разложить на несколько компонентов.

Личные потребительские расходы домашних хозяйств включают в себя расходы на товары длительного пользования и текущего потребления, а так же на услуги.

Валовые инвестиции представляют собой сумму чистых инвестиций и амортизации и состоят из инвестиций в основные производственные фонды, в строительство и запасы.

Государственные закупки товаров и услуг представляют часть государственных расходов, которые включаются в государственный бюджет. В эту группу не входят трансфертные платежи, так как они не связаны с движением товаров и услуг.

При расчете ВНП по доходам суммируются все виды факторных доходов, а также амортизационные отчисления и чистые косвенные налоги на бизнес. В составе ВНП обычно выделяют следующие виды факторных доходов: компенсация за труд работников по найму, доходы собственников, рентные доходы, прибыль корпораций и чистый процент.

В теории и практике прогнозирования экономического роста широко применяется экономико-математическое моделирование. Наиболее распространенные модели производственной функции, основанные на теории факторов производства. В этих моделях объем ВНП представлен как функция, зависящая от количества применяемых факторов производства и придельной производительности каждого из них. Под предельной производительностью факторов понимается размер прироста объема производства, получаемый с каждой единицы прироста данного фактора производства. Предельная производительность исчисляется путем отнесения прироста выпуска к приросту данного производственного фактора.

Где Д1, Д2, Д3 – доли труда, капитала и природных ресурсов в совокупном продукте;

Т, К, Р – темпы прироста затрат труда, капитала и природных ресурсов;

А – темп научно-технического прогресса;

У – темп прироста совокупного продукта.

Где е – степенной коэффициент, зависящий от предельной производительности фактора;

А – коэффициент пропорциональности;

Т – затраты труда;

К – основные фонды в стоимостном выражении.

Упрощенная производственная функция Кобба – Дугласа не требовала учета затрат природных ресурсов, сопряженного с существенными трудностями, что послужило широкому распространению ее в практике прогнозирования.

В 1990 г. был опубликован прогноз социально-экономического развития США на 1992-1997 гг., разработанный экспертами ООН. В данном случае для прогнозирования основного макроэкономического показателя – объема ВНП – применялись производственная функция Кобба-Дугласа, исходные параметры которой приведены в таблице 2.1.

Исходные данные для прогнозирования объема ВНП США

Таблица 2.1

Применение производственной функции к исходным данным позволяет определить величину ВНП на период 1992-1997 гг. В 1997 г. специалистами Мичиганского университета было проведено сопоставление результатов прогноза ООН в данным ежегодного прогноза Мичиганского университета, а также с фактическими значениями ВНП за исследуемый период (табл. 2.2).

Прогнозы экономического роста в США в 1992-1997 гг.

Очевидно, что более точным явился пессимистический вариант прогноза Мичиганского университета, так как отклонение прогнозных показателей от фактических данных не превышало 0,22%. Прогноз ВНП, разработанный ООН, носил более оптимистический характер, однако темпы экономического роста в США в 1992-1997 гг. были менее значительны, что обусловило увеличение отклонений прогнозных величин от фактических – до 2,57%.

Необходимо отметить, что несмотря на отклонения прогнозных величин от фактических, в обоих прогнозах прослеживается тенденция к неуклонному росту, который достигает максимального значения в 1994 г., с последующим снижением темпов экономического роста (рис. 2.3).

Как свидетельствуют данные, представленные в табл. 2.2 и на рис. 2.3, в период 1992-1997 гг. продолжалось самое длительное динамичное экономическое развитие. Темпы экономического роста повышались до значения 3,5% в 1994 г.

В 1995 г. экономический подъем в США замедлился, причем замедлился, причем сильнее, чем прогнозировалось в обоих вариантах прогноза (до2%), но в следующем году снова набрал темп. В целом за 1996 г. прирост ВНП США составил 2,7%, что превысило прогнозные данные. В 1997 г. фактический прирост увеличился до 2,8%. Замедление темпов экономического подъема в США в 1995-1997 гг. объединялось, прежде всего, ослаблением внутреннего потребительского спроса на товары длительного пользования, что привело к сокращению инвестиций в товарно-материальные запасы. Снижение внешнего спроса в Западной Европе вызвало падение прироста экспорта США почти в 4 раза.

Исходя из прогнозных значений ВНП США на 1992-1997 гг., полученных в результате прогнозных исследований в Мичиганском университете, и экстраполяционного моделирования структуры ВНП по конечному использованию, осуществляется прогнозирование номинальных размеров компонентов ВНП (табл. 2.3).

Следовательно, в период 1992-1997 гг. прогнозировалось увеличение удельного веса частного и государственного потребления при сокращении валовых инвестиций и чистого экспорта. Необходимо отметить, что в период значительного экономического подъема (1993-1994 гг.) ожидалось сокращения до минимального уровня абсолютного и относительного значения государственного потребления и рост чистого экспорта. В этот период прогнозировалось увеличение объема и удельного веса валовых инвестиций.

Прогнозные значения компонентов ВНП США в 1992-1997 гг.

Таблица 2.3

Сравнение фактических и прогнозных показателей экономического роста в США позволяет сделать вывод о том, что экономический подъем развивается достаточно сбалансировано и можно ожидать сохранения этой тенденции до конца десятилетия (2000 г.).

Таким образом, опыт государственного регулирования рыночной экономики свидетельствует о том, что оно должно основываться на системном научном прогнозировании, которое позволяет на базе полученной информации о прошлом и настоящем состоянии экономики предположить альтернативные пути ее развития в предстоящем периоде. В основе прогнозирования развития рыночной экономики лежит преимущественно кейнсианская концепция, предусматривающая влияние государства на макроэкономические показатели. В связи с этим экономическое прогнозирование в США, как и в других развитых странах, построено на формировании спроса (личное потребление, государственные расходы, капиталовложения и экспорт) и предложения (выпуск товаров и услуг, а также строительство), что соответствует макроэкономической модели кругооборота ВНП.

Возможности использования опыта применения методов социально-экономического прогнозирования в современной Украине

Создание предпосылок для приостановления падения объемов производства с последующим их наращиванием на современном этапе развития Украины выходит на первое место среди задач экономической политики. Без преодоления спада производства и перевода экономики на траекторию роста не возможно решить ни одной социально-экономической проблемы украинского общества. Это обстоятельство, а также введение национальной валюты, решительный курс на достижение финансовой и общеэкономической стабильности в государстве обуславливают повышение требований к качеству макроэкономического прогнозирования.

С учетом этого 02.04.1998 г. Национальным Банком, Министерством экономики, Институтом экономического прогнозирования НАН Украины, национальным институтом стратегических исследований в Украине была организована и проведена научно-практическая конференция «Экономика Украины в 1998-2000 гг.», в которой участвовали также представители Верховной Рады Украины.

На конференции были представлены методология и прогнозы, используемые различными научными учреждениями Украины для разработки прогнозов социально-экономического развития. Основными методами социально-экономического прогнозирования были признаны методы экономико-математического моделирования и экспертных оценок.

Одной из наиболее важных проблем, - возникающих в процессе прогнозирования макроэкономических показателей, была признана проблема прогнозирования поступлений в Государственный бюджет. Существование различных форм собственности и методов хозяйствования, отсутствие эффективного управления производством делают непригодными для использования нормативный метод расчетов поступлений, широко использовавшийся во времена планового ведения хозяйства.

В условиях переходной экономики важнейшим фактором, определяющим объемы производства, а, следовательно, и прогноз величины ВВП, является платежеспособный спрос. Существенная составляющая этого спроса – расходы на общественное потребление (государственную безопасность, здравоохранение, образование) – финансируется из государственного бюджета. Большая доля расходов приходится на бюджетную сферу. Таким образом, точный прогноз ВВП не возможен без учета объемов и структуры бюджетных расходов. Но и поступления в бюджет по указанной методике можно рассчитать лишь исходя из прогноза ВВП.

Другой недостаток статистических методов заключается в том, что они не могут в достаточной мере учитывать влияние неэкономических факторов, таких как, например, расходы вызванные обострением социально-политической ситуации в условиях переходной экономики.

Все это требует создания новых подходов, которые опирались бы на современные количественные методы исследований – системный анализ и математическое моделирование. Многовариантность развития событий, обусловленная действием непредсказуемых факторов, учитывается путем сценарного прогнозирования. Разработка экспертами сценариев влияния таких факторов предваряет осуществление прогнозов для каждого из сценариев, что дает возможность учесть наибольшее количество аспектов моделируемого процесса. Применение сценарных методов прогнозирования можно рассматривать на примере разработки проекта государственного бюджета на 1998 г. поскольку результаты выполнения бюджета существенно зависят от общей макроэкономической ситуации, на которую влияют труднопредсказуемые факторы, эффективно использовать следующие сценарии:

Сценарий первый («оптимистический»). Предусматривает удешевление импорта (в долларовом эквиваленте) на 8-10 % в год, 30%-е снижение общих производственных расходов, жесткую монетарную и кредитную политику, а также снижение кредитных ставок на 5-6 %.

По мнению экспертов такой набор условий является наиболее благоприятным для достижения финансовой стабилизации. Наряду с этим жесткая финансовая политика непременно повлечет за собой дополнительное снижение платежеспособности потребителей, поэтому, согласно этого сценария ожидается спад производства в размере 7-9 % в год.

Сценарий второй («реалистичный»). Предусматривает сохранение тенденций в инфляции, удорожание импорта до 5% в год, сохранение существующих базовых кредитных ставок. Ожидаемый спад производства не должен превысить 6 % в год.

Сценарий третий («умеренно пессимистический»). Отличается от предыдущих предположением о вдвое больших темпах обесценивания национальной валюты и, как следствие, усилением действия внешних факторов также усиливающих инфляционные процессы в обществе. Ожидаемый спад производства 6 % в год.

Цель дальнейших исследований – прогнозирование поступлений в консолидированный бюджет и определение важнейших направлений расходов. Для этого в рамках изложенных выше макроэкономических сценариев рассматриваются такие подсценарии:

Сценарий первый – А. Включает все предложения сценария первого, а также предусматривает, что показатели деятельности производителей (объем реализации продукции, прибыль, рентабельность) рассчитываются в соответствии с объемами производства продукции, которые указаны в прогнозах Министерства экономики. Покрытие дефицита бюджета за счет эмиссионных источников не может превышать 30 %. Фактически данный сценарий – это комплекс условий, при которых рассчитывается проект бюджета.

Сценарий первый – Б. Отличается от предыдущего тем, что показатели деятельности производителей рассчитываются на основе оценок объемов платежеспособного спроса, экспорта и импорта, полученных при помощи моделирующей системы, с учетом прогнозируемого финансового положения потребителей и производителей.

Сценарий второй – А. Включает все предложения второго сценария, а показатели рассчитываются аналогично сценарию первого – А.

Сценарий второй – Б. Включает все предложения второго сценария, а показатели рассчитываются аналогично сценарию первого – Б.

Сценарий третий – А. Включает все предложения третьего сценария, а показатели рассчитываются аналогично сценарию первого – Б.

Затем анализируются прогнозы поступлений и основных расходов, выбирают сценарий, по которому наиболее реально и эффектно бы могла развиваться макроэкономическая ситуация.

В условиях экономического спада объемов производства и нестабильности экономической ситуации в современной Украине происходит усиление использования в прогнозировании социально-экономических явлений и процессов методов экспертных оценок и расчетов. Применение данным методов можно наблюдать при прогнозировании развития объёмов платежеспособного спроса и конечного потребления.

Разработка вариантов прогнозов развития конечного потребления начинается с анализа коэффициентов удовлетворения потребностей населения, которые определяется путем отношения уровней потребления различных видов продукции за разные периоды сначала к реальным, а затем к рациональным. Также используются в анализе обратные этим показателям индексы потребностей спроса на различные виды продукции.

В процессе анализа эти индексы по различным видам продукции ранжируются по их величине (начиная с самых низких и заканчивая наиболее высокими), а затем группируются через определенный интервал в 5-10 групп (наиболее высокие, высокие, повышенные, выше среднего, средние, ниже среднего, малые) (см. табл. 3.1)

Разнеся полученные ранее индексы реальных, отдельно рекомендуемых и рациональных потребностей по этим группам можно получить три массива информации для содержательного анализа динамики, количественных зависимостей, тенденций и закономерностей развития пропорциональности за отчетные годы.

Основные количественные признаки и интервалы групп разной пропорциональности

Таблица 3.1

Рассмотренные выше коэффициенты удовлетворения потребностей и индексы потребностей содержат сопоставление объективных показателей уровней производства с потребностями и платежеспособным спросом населения, исходящим из субъективных и экспертных представлений.

Дальнейшие разработки прогнозных вариантов показателей потребления осуществляются путем сопоставления двух трех методов на основе гипотетического подхода и изучения развития потребления основных видов продукции за отчетный период. Прогнозные варианты разрабатываются на перспективу – как путем продления рядов за отчетный период по среднегодовым сложившимся темпам, так и по индексам динамичности.

Сложные и в основном стихийные процессы перехода к рыночной экономике, товарный дефицит и инфляция вносят большие изменения в современную социально-экономическую ситуацию. Ввиду непредсказуемости экономических процессов в переходный период приоритетное значение придается краткосрочному прогнозированию. Основная задача заключается в определении текущих тенденций развития конъюнктуры рынка, отслеживании фактического выполнения годовых планов и внесение соответствующих корректив на будущее.

Сложившаяся в Украине статистическая база не отвечает требованиям к информационно-статистическому обеспечению краткосрочных прогнозов. Так, до сих пор ежемесячно не рассчитываются такие необходимые для краткосрочного прогнозирования показатели, как нормальный уровень безработицы, заработной платы, рабочего времени, а также другие элементы информационной базы важные для разработки краткосрочных прогнозов.

В краткосрочном прогнозировании макроэкономических показателей используются методы экстраполяции динамики и тенденций развития экономики. Краткосрочный прогноз основывается на прогнозных расчетах номинальной и реальной величин ВВП, а также уровня инфляции в целом за период и на оценке тенденций изменения конъюнктуры рыночной экономики. Так, например, прогнозная динамика реального ВВП на 1997 г.: по минимальному варианту – в пределах от 3,6 до 2,7 %, а по умеренному – от 0,1 до 1,4 %. Прогноз объемов и динамики ВВП на 1997 г. выполняется на основе фактических данных за 1994-1996 гг., а также за первые 3 месяца 1997 г., о ежемесячных объемах ВВП, индекса потребительских и оптовых цен.

Прогноз был выполнен с учетом тенденций за анализируемый период с учетом ограничения, что в 1997 г. не будут приняты экономические решения, которые существенно повлияют на динамику макроэкономических показателей.

После этого определяется связь, достаточная для использования в прогнозе, при которой коэффициенты корреляции между данными довольно значительны. Данная ситуация наблюдалась при сопоставлении динамики коэффициентов ежемесячного роста номинального ВВП (к предыдущему периоду с начала года) в 1995-1997 гг. (см. рис. 3.1).

Из рис 3.1 видно, что связь между показателями оказалась почти линейной, что позволило использовать коэффициенты ежемесячного роста номинального ВВП для прогноза.

В процессе разработки краткосрочного прогноза учтены особенности различных экономических систем. В закрытой экономике совокупные доходы возрастают в соответствии с суммой увеличения расходов, а в открытой экономике увеличение доходов ниже поскольку часть прироста доходов «покидает экономику» за счет импорта.

Где D – дефлятор оптовых и потребительских цен;

I – индекс потребительских цен за соответствующий период;

Р – индекс оптовых цен за соответствующий период.

На основе приведенной методики по данным 1997 г. осуществлен прогноз номинальной и реальной величины ВВП на 1998 г., который предусматривал два варианта: умеренный (без учета ожидаемого повышения цен, в случае чего индекс инфляции в 1998 г. составит 8 %, а индекс оптовых цен – 5 %); минимальный (с учетом административного повышения тарифов на услуги связи и газ для населения на 15,8 %).

Динамика отклонений в данной модели характеризует изменение общих тенденций в отношении темпов инфляции, а также роста физического объема произведенной продукции и предоставленных услуг. Экспертная оценка темпов инфляции сопровождается отслеживанием государственных внешнего и внутреннего долгов, динамики процентных ставок за кредиты, дефицита государственного бюджета.

Результаты прогноза ВВП в Украине на второе полугодие, рассчитанные на основе представленной модели, показаны в табл. 3.2

Прогноз номинального и реального ВВП Украины

во втором полугодии 1998 г.

Таблица 3.2

Данные, представленные в табл. 3.2, свидетельствуют о том, что в случае минимального варианта рост номинального ВВП происходит за счет увеличения уровня инфляции, что приводит к тому, что реальный ВВП начинает сокращаться до – 2,7 % в декабре. В умеренном варианте рост номинального ВВП объясняется увеличением объемов производства и стабильным уровнем инфляции, что позволяет достичь роста реального ВВП с 0,2 % в июле до 1,4 % в декабре.

Таким образом, для прогнозирования и моделирования социально-экономических процессов в Украине в условиях перехода к рыночной экономике, наиболее применимы статистические модели, которые основываются на существующих тенденциях в изменениях макроэкономических показателей. Модели прогнозирования могут выступать как долгосрочными, так и краткосрочными. Вследствие высокой степени неопределенности экономической политики в Украине, приоритетное значение отдается краткосрочным прогнозам. Недостатком краткосрочных прогнозов является использование в них только монетарных переменных – таких, как индексы цен, скорость обращения денег, дефицит бюджета, внешние прямые инвестиции. Переменные, которые сосредоточены на обобщающем показатели создания реальной добавленной стоимости, могут быть эффективно использованы только в долгосрочном прогнозировании.

Заключение

На основе проведенного исследования по теме «методы социально-экономического прогнозирования» необходимо сделать следующие выводы:

В процессе систематизированного научно обоснованного прогнозирования развития социально-экономических процессов происходило развитие методологии прогнозирования, как совокупности методов, приемов и способов мышления, позволяющих на основе анализа ретроспективных данных, экзогенных и эндогенных связей объекта прогнозирования, а также их измерений в рамках рассматриваемого явления или процесса вывести суждения определенной достоверности относительно его будущего развития.

Исследование различных классификационных схем методов прогнозирования позволяет выделить в качестве основных классов фактографические, экспертные и комбинированные методы, специализация которых обусловлена спецификой целей и задач, количеством и качеством исходной информации, периодом упреждения прогноза.

Таким образом, опты государственного регулирования рыночной экономики свидетельствует о том, что оно должно основываться на системном научном прогнозировании, которое позволяет на базе полученной информации о прошлом и настоящем состоянии экономики предположить альтернативные пути ее развития в предстоящем периоде. В основе рыночной экономики лежит преимущественно кейнсианская концепция, предусматривающая влияние государства на макроэкономические показатели. В связи с этим экономическое прогнозирование В США, как и в других развитых странах, построено на формировании спроса (личное потребление, государственные расходы, капиталовложения и экспорт) и предложения (выпуск товаров и услуг, а также строительство), что соответствует макроэкономической модели кругооборота ВНП.

Необходимо отметить, что процессы реформирования экономической системы в современной Украине вызывали смену приоритетов в методологии социально-экономического прогнозирования. Так, отсутствие директивного управления сделало непригодным для прогнозирования нормативный метод, широко применявшийся в условиях плановой экономики. Экономический спад производства и нестабильность экономической ситуации в Украине обуславливают приоритетное значение краткосрочного прогнозирования социально-экономических процессов с использованием экономико-математических моделей и экспертных оценок.

Список литературы

Агапова Т. Современная экономическая теория: методологическая база и модели // Российский Экономический Журнал. – 1995. - №10.

Богачева О. США: шестой год стабильного экономического подъема // Мировая экономика и международные отношения. – 1998. - №8.

Власюк А. Стабилизация экономики Украины // Экономика Украины. – 1995. - №12.

Горелов С. Математические методы в прогнозировании. – М.: Прогресс, 1993.

Денискин В. Основы социального прогнозирования в пищевой промышленности. – М.: Колос, 1993.

Дудкин В. Индикативное планирование – механизм координации деятельности государственных и негосударственных субъектов управления // Российский Экономический Журнал. – 1998. - №6.

Кривов В. Законодательное определение содержания экономических решений // Экономист. – 1997. - №12.

Курс экономической теории / Под ред. А.С. Сидоровича. – М.: Учебники МГУ, 1997.

Лескова Н. Прогноз развития мировой экономики // Бюллетень иностранной коммерческой информации. – 1995. - №145.

Основы экономического и социального прогнозирования / Под редакцией Мосина Н. – М.: Высшая школа, 1985.

Панасюк Б., Сергиенко И. Прогнозирование развития экономики Украины // Экономика Украины. – 1996. - №1.

Панасюк Б., Сменковский А. О некоторых методических подходах к краткосрочному прогнозированию макроэкономических показателей // Экономика Украины. – 1998. - №10.

Саати М.А. Моделирование сложных систем. – М.: Наука, 1993.

Соколов Н. Динамика ВВП в основных группах стран // Проблемы прогнозирования. – 1998. - №1.

Сутягин В. О соотношении научных прогнозов и государственных программ социально-экономического развития // Проблемы прогнозирования. – 1998. - №1.

Цыгичко В. Основы прогнозирования систем. – М.: Финансы и статистика, 1986.

Черников Д. Макроэкономическая теория // Российский Экономический Журнал. – 1995. - №9.

Юрченко А. Моделирование социально-экономического развития общества // Вестник МГУ: Экономика. – 1993. - №2.

Приложение 1

Модель кривых потоков в открытой экономике

Анализ и прогнозирование социально-экономического развития является отправной точкой работы по управлению региональным развитием. На основе обоснованного прогноза определяются цели социально-экономического развития региона, уточняются программные мероприятия и приоритеты в развитии регионального хозяйственного комплекса. Прогнозирование социально-экономического развития региона - предвидение будущего состояния экономики и социальной сферы, составная часть государственного регулирования экономики, призванная определять направления развития регионального комплекса и его структурных составляющих.

Результаты прогнозных расчетов используются государственными органами для обоснования целей и задач социально-экономического развития, выработки и обоснования социально-экономической политики правительства, способов рационализации использования ограниченных производственных ресурсов. В состав прогноза социально-экономического развития региона входят набор частных прогнозов, отражающих будущее отдельных сторон жизни общества, и комплексный экономический прогноз, отражающий в обобщенной форме развитие экономики и социальной сферы региона.

В частных прогнозах оцениваются:

• демографическая ситуация в регионе;
• состояние природной среды, включая такие сферы, как разведанные запасы природных ископаемых, земельные, водные и лесные ресурсы;
• будущее состояние научно-технических достижений и возможность их внедрения в производство;
• основные факторы производства (капитал , труд, инвестиции);
• величина и динамика спроса населения на товары и услуги;
• платежеспособный спрос населения на отдельные товары и
• услуги;
• темпы развития отдельных отраслей народного хозяйства, территорий и других общественно значимых сфер деятельности.

В комплексном экономическом прогнозе отражается будущее развитие экономики региона как целостного образования. Разработка комплексного прогноза базируется на научных основаниях, которые адекватно объясняют функционирование и развитие регионального хозяйственного комплекса. По временному горизонту комплексные прогнозы экономического развития регионов можно подразделить на три вида: долго, средне- и краткосрочный.

Долгосрочный прогноз разрабатывается один раз в пять лет на десятилетний период. Он служит основой для разработки концепции социально-экономического развития страны на долгосрочную перспективу. В целях обеспечения преемственности проводимой экономической политики данные долгосрочного прогноза используются при разработке среднесрочных прогнозов, концепции и программ социально-экономического развития страны.

Среднесрочный прогноз социально-экономического развития страны разрабатывается на период от трех до пяти лет с ежегодной корректировкой данных. Он служит основой для разработки концепции развития экономики в рамках среднесрочной перспективы. В целях всеобщего ознакомления данные долго- и среднесрочных прогнозных расчетов, а также концепции социально-экономического развития публикуются в открытой печати.

Краткосрочный прогноз социально-экономического развития разрабатывается ежегодно и служит основой составления проекта государственного бюджета. Вышеназванные документы являются составной частью пакета, представляемого Правительством России Федеральному собранию.

В состав этого пакета входят:

• данные о социально-экономическом развитии страны за прошедший период текущего года;
• прогноз социально-экономического развития на предстоящий год;
• проект сводного финансового баланса на территории России;
• перечень основных социально-экономических проблем (задач) развития, на решение которых будет направлена политика Правительства РФ;
• перечень федеральных целевых программ, намеченных финансированию в предстоящем году за счет средств федерального бюджета;
• перечень и объем поставок продукции для государственных нужд по укрупненной номенклатуре;
• проектировки развития государственного сектора экономики.

Наряду с этим Правительство России представляет проекты законов, которые оно считает необходимым принять для успешной реализации намеченных задач. В качестве рабочих инструментов комплексного прогноза используются: экстраполяция сложившихся в прошлом тенденций в развитии экономики и социальной сферы на будущее, эконометрические расчеты на базе данных системы национального счетоводства, система макроструктурных моделей, включающая модифицированную модель межотраслевого баланса, модель динамики капитала и инвестиций в реальный сектор экономики. Эта модель пока не имеет завершенного вида и используется лишь для экспериментальных прогнозных расчетов. Возможны два принципиально различных подхода к прогнозированию экономических объектов: генетический и телеологический.

Генетический подход основывается на анализе предыстории развития объекта, фиксирует его основополагающие факторы, определяющие особенности развития. На этой основе делаются выводы относительно состояния прогнозируемого объекта в будущем. Этот подход в большей мере присущ «сторонним наблюдателям» происходящих процессов. Целевые установки социально-экономического развития при этом подходе не играют особой роли. Наиболее ярким представителем данного подхода в нашей стране являлся Н.Д. Кондратьев с его теорией «длинных волн».

Стратегическое планирование регионального развития.

Стратегический план развития региона — это управленческий документ, который содержит взаимосвязанное описание различных аспектов деятельности по развитию региона.

Подготовка такого документа предусматривает:

• постановку целей развития региона;
• определение путей достижения поставленных целей;
• анализ потенциальных возможностей, реализация которых позволит достичь успехов;
• разработку методов организации движения по избранным
• направлениям;
• обоснование рациональных способов использования ресурсов.

Стратегический план социально-экономического развития региона — это индиктивный документ, который позволяет администрации региона и региональному сообществу действовать совместно. Это — документ не исключительно администрации, а в большей мере всех субъектов процесса регионального развития, включая экономических агентов и участников политического процесса. Это — не директива сверху, направленная от региональной администрации к предпринимателям и жителям региона, а ориентир, выработанный с участием всех агентов экономической деятельности. Такой план предусматривает взвешенные и согласованные действия всех субъектов по решению имеющихся проблем. Он представляет собой инструмент налаживания партнерских отношений, механизм определения и осуществления эффективных стратегических действий во всех сферах жизни региона.

К основным характеристикам стратегического плана социально-экономического развития региона относятся:

• выделение сильных и слабых сторон региональной экономики, стремление усилить, развить, сформировать конкурентные преимущества региона с ориентиром прежде всего на создание лучших условий жизни людей;
• краткие идеи и принципы, которые ориентируют производителей товаров и услуг, инвесторов, администрацию и население, помогая им осуществлять решения, базирующиеся на видении будущего развития;
• партнерское взаимодействие всех региональных сил.

Составляющей стратегического плана развития региона должен стать прилагаемый к нему план действий администрации по реализации намеченных мероприятий.

Этапы разработки стратегического плана социально-экономического развития региона включают:

1) оценку достигнутого уровня и особенностей социально-экономического развития региона, предполагающую также проведение анализа региональной ресурсной базы этого развития;

2) выработку концепции развития экономики региона, проработку сценариев модернизации регионального хозяйства в целях адаптации последнего к новой системе межрегиональных связей и взаимозависимостей;

3) выбор и обоснование направлений перспективного развития региона.

Определение «полюсов» регионального развития является важнейшей задачей при разработке стратегии развития региона. Главным направлением реформирования экономики большинства регионов на современном этапе выступает постепенное движение к формированию нового общественного уклада постиндустриального типа на основе использования новых технологических способов производства в условиях многоукладной социально ориентированной экономической системы с современными характеристиками качества жизни населения и с активной ролью государственных органов в регулировании экономики.

Важным принципом развития отраслей социальной сферы будет снижение давления данных отраслей на бюджет региона с одновременным увеличением финансирования данных отраслей в бюджете.

Основными составляющими стратегии социально-экономического развития должны стать:

Проведение целенаправленной структурной, научно-технической и инвестиционной политики;

Решение социальных проблем при реформировании экономики;

Стимулирование деловой активности реального сектора экономики.

Зажиточной части и бедных слоев населения.

Рассмотрена методология прогнозирования социально-экономического развития региона для обоснования перспективного стратегического планирования. Выделены два подхода к прогнозированию: исследовательский и целевой. Выявлена связь этих подходов при построении моделей регионального развития. Обозначены проблемы в системе регионального прогнозирования, влияющие на качество прогнозирования. Обоснован выбор инструментов прогнозирования с учётом методологического подхода по двум направлениям. Дана сравнительная характеристика методологических подходов в зависимости от особенностей их применения к концепции прогнозирования, теоретическим основам, горизонту прогнозирования и возможностей совмещения с другими прогнозами. Рассчитан интегральный критерий прогнозной оценки социально-экономического развития региона как результата прогнозирования с позиции выбора методологического подхода.

интегральный критерий социально-экономического развития

целевой подход

исследовательский подход

методология

прогнозирование

1. Белкина Т. Д. Управление реализацией стратегического плана городского развития // Проблемы прогнозирования. – 2008. – № 1.

2. Захарова А. В. Отечественный опыт прогнозирования социально-экономического развития // Балтийский экономический журнал. Вып. 1 (3). – Калининград: Изд-во НОУ ВПО «Балтийский институт экономики и финансов» (БИЭФ), 2010. – С. 29 – 39.

3. Ивантер В. В. и др. Прикладное прогнозирование национальной экономики: Учебное пособие. / Под ред. В. В. Ивантера и др. – М.: Экономист, 2007.

4. Региональные факторы экономического роста: коллективная монография / Под ред. С. Н. Максимова. – СПб.: СПбГИЭУ, 2006. – 14 п.л./1,6 п.л.

5. Шеховцева Л. С. Интегральная оценка стратегической конкурентоспособности российских регионов // Вестник ИНЖЭКОНА: сер. Экономика. – 2007. – №4 (17). – С. 106–115. (0,8 п.л.).

Одним из главных направлений в современной российской экономике является повышение эффективности социально-экономического развития регионов за счёт имеющихся экономических ресурсов. Многие регионы исчерпали все возможные пути экстенсивного развития и поэтому стоят перед проблемой поиска вариантов интенсивного развития за счёт применения новых подходов и методов развития. Вопросы как эффективного использования имеющихся ресурсов, так и поиска новых подходов к региональному развитию во многом решаются с помощью прогнозирования .

Построение прогнозов всегда сталкивается в первую очередь с необходимостью выбора методологии прогнозирования, которая позволит учесть закономерности, сложившиеся на определённых этапах региональной экономики.

Прогнозирование уровня социально-экономического развития региональных систем опирается на объективные закономерности, логику, качественную статистическую информацию и математические методы.

Прогнозирование и планирование являются важной формой проведения региональной политики и направлены на обоснование перспектив социально-экономического развития региона. Прогнозирование как предвидение социально-экономической ситуации в регионе позволяет раскрыть возможную динамику показателей в зависимости от сложившихся факторов развития. Планирование способствует реализации соответствующих управленческих решений, принимаемых с учётом прогнозных ситуаций, выработанных для достижения желаемого состояния. Таким образом, прогнозирование и планирование регионального развития направлены на моделирование будущего социально-экономического состояния с учётом независящих от субъектов управления внешних и внутренних факторов .

Первоначальной процедурой формирования любого плана является прогнозирование. Сущность его заключается в том, что на основе определённой методологии выявляются тенденции и закономерности объекта наблюдения и затем выполняется построение моделей будущего состояния объекта исследования. Методология прогнозирования социально-экономического развития региональных систем базируется на двух подходах к прогнозированию: исследовательском и целевом .

Каждый регион обязан планировать перспективы своего развития с учётом факторов развития и требуемых критериев. В этом случае основой для прогноза является предполагаемая цель и её будущие параметры, на основании которых исследуются долгосрочные прогнозы регионального развития. Такой подход к региональному прогнозированию называется целевым.

С другой стороны любой хозяйствующий субъект в рыночной экономике занимается изучением своего текущего состояния в зависимости от наличных ресурсов (факторов). И такой подход называется исследовательским прогнозированием, когда основой прогнозирования служит база ретроспективных аналитических данных. Связь двух подходов к прогнозированию очевидна (рис. 1).

Рис. 1. Связь двух подходов к прогнозированию

Следовательно, процесс прогнозирования является ключевым моментом и начальным этапом развития любой социально-экономической системы, в том числе региона. От успешности прогнозирования напрямую зависит эффективность принимаемых решений не только на региональном, но и на федеральном уровне.

Несмотря на существующие методологические принципы прогнозирования, возникает много проблем в системе регионального прогнозирования (рис. 2).

Рис. 2. Выявленные проблемы в системе регионального прогнозирования

Наличие проблем в системе прогнозирования подтверждает необходимость методологической и методической проработки процедуры прогнозирования.

Таким образом, можно выделить ряд условий, обеспечивающих качественное прогнозирование регионального развития.

Во-первых, регион следует рассматривать как организационную систему, в которой доминирующими показателями являются факторы социально-экономического развития. В этом случае цели развития соотносятся с существующими ресурсами и возможным потенциалом региона.

Во-вторых, при прогнозировании обязательно должны учитываться закономерности взаимодействия факторов регионального развития и их воздействие на ключевые показатели, характеризующие уровень этого развития.

В-третьих, на основании выявленных закономерностей должны быть получены прогнозные модели поведения социально-экономических систем. И эти модели должны быть имитационными, чтобы прогнозировать реакцию региональных систем на изменение факторов развития. Что, в целом, обеспечит эффективность прогнозирования.

В-четвёртых, прогнозирование должно учитывать многовариантность не просто экономического роста региональной системы, а качественное её изменение, то есть социально-экономическое развитие.

Выбор инструментов прогнозирования в практике регионального развития в целом определяется методологическими принципами двух подходов (рис. 3).

Рис. 3. Выбор инструментов прогнозирования с учётом методологического подхода

С учётом двух направлений методологического построения прогнозных вариантов социально-экономического развития систем, главным является вопрос выбора наиболее подходящего варианта прогнозирования. Для этой цели автором выполнено сравнение двух методологических подходов к прогнозированию по преимуществам и недостаткам (табл. 1).

Таблица 1

Сравнительная характеристика методологических подходов к прогнозированию

Разнообразие существующих методов прогнозирования порождает проблему выбора. Необходимо учитывать, в первую очередь, временные интервалы прогнозирования, так называемый «горизонт прогнозирования». По горизонту прогнозирования социально-экономического развития регионов выделяются краткосрочный, среднесрочный и долгосрочный прогноз. Затем для выбора метода прогнозирования необходимо определиться с наличием и качеством ретроспективной и текущей информации. В этом случае требуется достаточно разработанный для прогнозирования инструментарно-методический аппарат исследования региональных показателей социально-экономического развития .

Предсказать стратегический вектор социально-экономического развития в определённом интервале можно путём использования различных подходов и методов прогнозирования. Возникает объективная необходимость использовать определённые приёмы комбинирования различных методов при разработке прогнозов регионального развития, характеризующихся наличием сложных взаимозависимостей факторов развития.

В прогнозных моделях социально-экономического развития очень важны не только количественные параметры существующего положения региона, но и качественные характеристики протекающих в регионе процессов и условий их изменения для получения необходимых результатов. В то же время на выбор модели оказывают сильное влияние условия их информационного обеспечения, как правило, ухудшающегося по мере увеличения горизонта прогнозных расчётов .

Таким образом, в связи с многофакторностью сущности прогнозирования регионального развития, описываемого большим количеством факторных показателей (40-50), использование какого-либо одного из методов прогнозирования не представляется возможным. В этом случае предлагается применять концепцию комплексного подхода к прогнозированию стратегических показателей, а для этого первоначально необходимо выявить общую математическую зависимость, которая в достаточно точной мере будет описывать ход развития уровня региональной экономики как обобщающего (интегрального) критерия из ретроспективы в перспективу.

Так, на примере Республики Хакасия, с помощью экономико-математического моделирования при обработке большого массива статистических данных (более 2500 показателей) были получены взаимосвязи и зависимости по обобщающим критериям развития: экономическому, социальному, инновационному и экологическому. Затем получен интегральный критерий уровня социально-экономического развития региона:

где - экономический критерий, - социальный критерий, - инновационный, - экологический.

С помощью интегрального критерия можно планировать требуемый уровень развития региона по соответствующим направлениям.

Таким образом, процесс прогнозирования при выборе любого методологического подхода может включать в себя поиск универсальных показателей и критериев социально-экономического развития.

Выбор методологии прогнозирования даёт широкий диапазон практического применения прогнозных моделей в связи с их многовариантностью.

Поэтому при постановке конкретных задач прогнозирования для выбора соответствующих подходов следует прежде всего чётко формулировать региональные ограничения и допуски, при которых будет выполняться прогнозирование.

Рецензенты:

Антамошкин А. Н., д-р техн. наук, профессор, зав. кафедрой математического моделирования и информатики института менеджмента и информатики КрасГАУ, г. Красноярск.

Краснова Т.Г., д.э.н., профессор, министр экономики Республики Хакасия, г. Абакан.

Библиографическая ссылка