Глава 40 ОСНОВНЫЕ ЗАДАЧИ И ПРИНЦИПЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
40.1. РОЛЬ И МЕСТО СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ В РЕГУЛИРОВАНИИ НАЦИОНАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ
В настоящее время макроэкономическое прогнозирование является важным элементом государственной системы управления и регулирования национальной экономики любой развитой страны. Оно является необходимым условием успешного функционирования как правительственных структур, так и крупного и среднего бизнеса, прежде всего в силу высокой взаимозависимости отдельных секторов и сфер в современной экономике. Очерчивая возможные альтернативы их взаимосогласованного перспективного развития, макроэкономические прогнозы создают основу для направления действий отдельных экономических агентов, приводящих к поступательному развитию экономики в целом. Сегодня во многих странах с рыночной экономикой макроэкономическое прогнозирование встроено в систему индикативного планирования, В пропитом в СССР и других странах с системой директивного экономического планирования прогнозирование также являлось ее элементом.
В самом общем виде прогноз — система аргументированных представлений о будущем состоянии изучаемого объекта, носящих вероятностный характер.
Атрибутами прогноза всегда являются, во-первых, система логических суждений, определяющая метод (способ) его построения, во- вторых, набор данных, к которым этот метод применяется, чтобы построить прогноз. На практике методы построения прогноза и совокупность требуемых для этого данных являются в большинстве случаев взаимозависимыми.
Общей функцией прогноза является снижение неопределенности при принятии решений. Вероятностный характер прогноза означает, что существуют различные альтернативы (возможности) будущего состояния объекта, что и порождает саму задачу прогнозирования. Например, высказывание: «ВВП России в 2015 г. будет неотрицательным» тривиально, так как по самому методу расчета ВВП его величина является такой всегда.
На более детальном уровне можно выделить следующие основные функции прогнозирования н ац и онал ьноЙ1 эко но м и к и:
анализ социальных, экономических и научно-технических процессов и тенденций в ретроспективе;
оценка действия указанных тенденций в будущем;
выявление узловых проблем экономического развития в перспективном периоде;
выявление возможных альтернатив развития в перспективе;
выбор наилучшей альтернативы и на этой основе построение стратегии экономического развития.
Первые прообразы макроэкономических прогнозов — разработка на год вперед государственных бюджетов. Методы составления этих бюджетов вплоть до первой половины XIX в. имели в своей основе экспертные суждения (выражаясь современным языком), но постепенно в странах с многоотраслевой крупномасштабной экономикой сформировались «типовые» методы их разработки.
В частности, во Франции применялся статистический метод — на будущий год статьи бюджета определялись корректировкой значений нынешнего года исходя из коэффициентов роста (снижения) за несколько предыдущих лет. Подобные построения дополнялись так называемыми «автоматическими оценками», т.е. статьи бюджета будущего года устанавливались на основе предыдущею плюс поправки исходя из вновь принятых законов.
Другой пример прогнозирования — предсказание изменений экономической конъюнктуры. Это были в основном корреляционные исследования. Например, колебания курсов акций с определенным временным разрывом оказались связанными с колебаниями индексов цен и т.д. В конечном счете были отобраны группы показателей, по динамике которых можно было предсказать движение других групп показателей через определенный промежуток времени. Этот инструмент получил название экономического барометра, и его задачей было предсказание фаз экономического цикла.
В целом опыт применения барометров оказался неудачным — с их помощью не удалось предсказать Великий кризис. Однако в результате построения их была существенно продвинута вперед методика обработки временных рядов экономических показателей (изучение лагов, выявление трендовых и сезонных компонент экономической динамики).
В период 30—40-х гг. XX в. потребности регулирования экономики и стремление увеличить уровень ВВП привели к формированию инструментов и моделей макроэкономического прогнозирования уже примерно в том виде, в каком они используются и по сей день. Первая модель эконометрического типа, непосредственно призванная описать возможности различных направлений экономической политики,— разработка Я. Тинбергена от 1936 г.
С течением времени сфера деятельности по прогнозированию национальной экономики существенно расширилась, став объектом деятельности большого количества специалистов. С 1970-х п. в про- мышленно развитых странах к прогнозной работе стали активно подключаться различные неправительственные организации.
В СССР в течение 1920-х гг. был накоплен опыт экономического планирования, позволивший приступить к разработке первого пятилетнего плана, направленного на решение задачи максимального экономического роста. В ходе этих работ изучались и более длительные перспективы роста; также были разработаны инструменты для исследований, по своей сути тождественных тем, которые именовались прогнозными в западных странах. Друтой вопрос, что эта совокупность методов и инструментов не называлась «моделями», не говоря уже про известное противопоставление «прогноза» и плана. Первое построение такого рода, аналогичное поздним моделям роста и во многом более совершенное,— работа Г.А. Фельдмана.
Окончательное оформление система государственного прогнозирования в СССР получила в начале 70-х гг. XX в., когда начала регулярно (раз в пять лет) составляться Комплексная программа научно- технического прогресса на двадцатилетнюю перспективу.
В Российской Федерации в настоящее время существует система государственного прогнозирования социально-экономического развития, включающая прогнозы различной длительности. Вплоть до 2006 г. основным являлся годовой прогноз функционирования экономики, обеспечивающий построение проекта федерального бюджета. Кроме того, в течение 1997—2002 гг. разрабатывались прогнозы на 3—4-летнюю перспективу как основа для различных вариантов среднесрочных программ действий Правительства РФ, С 2006 г. осуществлен переход к трехлетнему финансовому планированию как основе разработки годового государственного бюджета. Соответственно, регулярной становится и разработка прогноза развития экономики на трехлетний период. Наконец, в ходе составления программы действий Правительства РФ на долгосрочную перспективу (на 2001- 2010 гг.) проводились прогнозные исследования на десятилетний период. В 2008 г. был разработан комплексный прогноз развития экономики до 2020 г. Следует также отметить, что в ряде субъектов РФ существует система индикативного планирования.
Все прикладные прогнозно-аналитические разработки в социально-экономическом прогнозировании можно уеловтго классифицировать по следующим признакам: особенности используемых методологических подходов; продолжительность периода, на который осуществляется прогноз; масштабы и характер прогнозируемого объекта.
В соответствии с особенностями используемой методологии все прогнозы можно разделить на генетические и нормативные.
Генетические прогнозы базируются на гом обстоятельстве, что подавляющее большинство процессов, имеющих место в соци&чьно- экономической сфере, обладает значительной инерцией развития. Содержание генетического прогноза состоит в том, чтобы на основе исследования ключевых явлений и процессов, имевших место в ретроспективе, определить систему важнейших взаимосвязей, формирующих основные параметры объекта и их возможные изменения в будущем. Простейшим случаем генетического прогноза является экстраполяционный прогноз, когда в будущее просто продлеваются (экстраполируются) тенденции и взаимосвязи настоящего.
Нормативные прогнозы ориентируются на достижение определенных конкретных целей в течение прогнозного периода и отталкиваются от гипотезы управляемости развития социально-экономических процессов. Содержанием нормативного прогноза является обоснование реально достижимых условий и предпосылок, обеспечивающих переход объекта из исходного состояния в желаемое, нормативное в течение определенного периода времени. Нормативные прогнозы называют еще целевыми прогнозами,
В практике прикладного прогнозирования не применяются ни чисто генетический, ни чисто нормативный методы прогнозирования. Обычно, особенно в комплексном прогнозировании, используются оба подхода. Их соотношение зависит, во-первых, от продолжительности прогнозного периода и, во-вторых, от состава прогнозируемых процессов и объектов.
Так, демографические процессы относительно автономны, что предопределяет использование генетического подхода; в то же время параметры уровня жизни населения управляемы и могут прогнозироваться с применением нормативных подходов.
С точки зрения временного горизонта прогнозного периода выделяют краткосрочные, среднесрочные, долгосрочные и сверхдолгосрочные прогнозы, которые различаются не только временными параметрами, но и своим содержанием.
Краткосрочные прогнозы разрабатываются на период 1-2 год«. Единицей времени в них служат месяц, квартал или год. Объектом краткосрочного прогноза являются текущие хозяйственные процессы: движение финансовых потоков и цен в народном хозяйстве и его отраслях, выполнение бюджета, колебания объемов и структуры производственного и потребительского спроса, сезонные изменения и т.п. Задачей краткосрочного прогноза является, преимущественно, прогноз конъюнктуры производства и рынков с целью выработки мер противодействия вероятным негативным явлениям и процессам.
При стабильности нормативных экономических параметров (ставки налогового и таможенного обложения, процентной политики и т.п.) краткосрочные прогнозы являются преимущественно генетическими.
Среднесрочные прогнозы обычно охватывают период продолжительностью до 7 лет. Их основным содержанием является прогнозирование ведущих динамических и структурных параметров развития экономики (темпы и факторы экономического роста, устойчивые сдвиги в структуре производства и потребления, инвестиционные процессы И т.д.).
Выбор такого временного периода обусловлен его примерным совпадением со средней продолжительностью инвестиционного цикла: от момента принятия решения об инвестициях до полного освоения соответствующих новых производственных мощностей. Поэтому в среднесрочном периоде имеется возможность реализовать определенный круг целевых намерений посредством устаноаления приоритетов инвестиционной политики. Вместе с тем в среднесрочном периоде инерция экономической системы значительна, поэтому в прогнозировании одновременно используются как генетические, так и нормативные методы.
Долгосрочные прогнозы, как правило, разрабатываются на период до 20 лет. В рамках интервала такой длины практически полностью проявляется эффект всех видов инвестиций, осуществляемых в этот же период. Поэтому возможна точная увязка задаваемых целей социально-экономического развития и необходимых для этого ресурсов. В то же время за рамками этого периода неопределенность прогнозных построений существенно возрастает.
Соответственно, доля нормативной состааляющей в долгосрочных прогнозах преобладает. Вместе с тем для ряда процессов прогнозные построения являются преимущественно генетическими. Помимо уже упоминавшихся демографических процессов сюда можно отнести процессы создания и распространения нововведений, освоения и эксплуатации природных ресурсов и ряд других.
Сверхдолгосрочные (или сверхдальние) прогнозы, разрабатываемые обычно на период свыше 25 лет, посвящены, как правило, какой- либо одной глобальной функциональной проблеме типа: продовольственные или экологические проблемы Земли, энергетические ресурсы планеты и т.п.
Более детально методологические и методические особенности разработки прогнозов разной продолжительности будут рассмотрены ниже.
По масштабу исследуемых проблем, характеру, широте и глубине охватываемых взаимосвязей в практике прикладного социально-экономического прогнозирования выделяют частные и комплексные прогнозы.
Частный прогноз — это относительно автономный прогноз развития какого-либо социально-экономического объекта (отрасли экономики, региона и т.д.) или процесса (например, динамика уровня жизни населения, воспроизводство производственного потенциала и т.п.), отталкивающийся преимущественно от его внутренних закономерностей и взаимосвязей развития.
Комплексный прогноз — это прогноз возможных изменений конкретного объекта с учетом особенностей состояния и перспектив развития всего спектра значимых для него взаимосвязей, как внутренних, так и внешних.
Как правило, частные прогнозы разрабатываются специалистами в области экономики отрасли или функционального процесса. Комплексные прогнозы являются продуктом совместного анализа и содержательного согласования результатов значительного количества частных прогнозов с позиций более высокого уровня общности.
Критерии деления на частные и комплексные прогнозы достаточно условны и определяются целью и содержанием конкретного прогнозно-аналитического исследования. Так, прогноз развития аграр- но-промышленного комплекса, с точки зрения разработчиков народнохозяйственного прогноза, является частным, поскольку на уровне комплекса невозможно определить, например, ограничения на инвестиции, производство моторного топлива, удобрений и т.п., возникающие вне его. В то же время для разработчиков прогнозов развития аграрно-промышленного комплекса частными являются прогнозы динамики производства сельскохозяйственной продукции, спроса отрасли на средства производства и т.п.
40.3. ОСНОВНЫЕ ПРИНЦИПЫ И МЕТОДЫ СОЦИАЛЬНО- ЭКОНОМИЧЕСКОГО ПРОГНОЗИРОВАНИЯ
Национальная экономика в качестве объекта комплексного прикладного социально-экономического прогнозирования выступает как целостная система, со своими собственными закономерностями и особенностями развития. Вместе с тем на практике она является совокупностью относительно самостоятельных элементов, явлений и процессов. Задачей прогнозирования в этой связи является разработка таких методов и подходов, которые, с одной стороны, соответствовали бы содержанию каждого существенного элемента общей системы, а с другой — позволяли сконструировать единую, интегрированную картину функционирования всего народного хозяйства.
Решение этой задачи обеспечивается реализацией принципа системности прогнозирования.
Теоретически принципу системности должна была бы отвечать некая «супермодель» национальной экономики, учитывающая все многообразие существующих взаимосвязей. Однако практическая реализация подобного подхода невозможна.
Во-первых, размерность этой гипотетической модели должна бЬ[ТЬ столь велика, что она заведомо не может быть реализована даже при современном уровне развития вычислительной техники. Во- вторых. это предполагает унификацию информации, вычислительных методов, приемов моделирования. Вместе с тем значительная часть социально-экономических параметров имеет чисто качественную природу и не может быть точно выражена количественно, а характер взаимосвязей настолько сложен, что не может быть формализован приемлемым образом.
Выход из этой ситуации лежит в области использования «блочного» подхода к разработке комплексного прогноза. «Блоки» образуют разрабатываемые относительно самостоятельно прогнозы развития отдельных элементов, направлений и взаимосвязей социально-экономического развития (частные прогнозы — в нашей терминологии). Дат се в процессе итеративного согласования они интегрируются в целостный комплексный прогноз. Для того чтобы процесс согласования носил содержагельный характер, частныс прогнозы должны исходить из заранее согласованного круга показателей, единого для всех разработчиков, состава входных и выходных (для каждого блока) параметров, последовательности итеративного уточнения результатов.
Другим важным принципом прогнозирования (и комплексного в особенности) является принцип адекватности. Он предполагает, что методы и модели, используемые при разработке прогнозов, должны с максимально возможной точностью отражать реально существующие количественные и качественные взаимосвязи между социально-экономическими объектами и процессами. Это, конечно, не означает требования абсолютного совпадения фактических и теоретических траекторий; вполне достаточно, чтобы они позволяли выделить долговременные. устойчивые и существенные закономерности и взаимосвязи, определяющие тенденции развития в ретроспективе и перспективе.
На практике следование принципу адекватности прогнозирования сводится к тому, что процессу получения собственно прогнозных показателей должен предшествовать процесс содержательного количественного и качественного анализа развития объекта в ретроспективе.
Целью такого анализа является вычленение наиболее существенных для развития объекта параметров, зависимостей, внутренних и внешних взаимосвязей, выяснение причин возможных колебаний и отклонений от главных долговременных тенденций и т.д., которые затем используются при разработке и оценке потенциальных прогнозных вариантов.
В процессе разработки прикладных прогнозов обязательно используется принцип альтернативности прогнозирования. Под альтернативностью понимается не неизбежность случайных отклонений вследствие вероятностного характера социально-экономических процессов, а объективно существующее наличие качественно различных вариантов развития народного хозяйства.
Источниками существования подобных альтернатив являются прежде всего: возможность качественных изменений в воспроизводственном механизме, неоднозначность перспективных целей развития хозяйства, особенности внешних условий и обстоятельств И Др.
Следование принципу альтернативности означает, что в процессе прогнозно-аналитических исследований должен быть рассмотрен спектр потенциально возможных вариантов развития, различающихся не столько количественными показателями, сколько качественными гипотезами, лежащими в их основе. Как правило, практически во всех прогнозных построениях присутствует экстраполя- ционный вариант, характеризующий итоги развития при условии сохранения существующих на момент разработки прогноза устойчивых тенденций процессов и взаимосвязей. Он обычно используется лишь в качестве своеобразной «опорной» траектории как для выявления негативно действующих на народное хозяйство явлений и процессов, потенциальных «узких мест» и «точек роста» и т.п., так и для оценки меры «прогрессивности», «конструктивности» других альтернатив.
Содержанием «неэкстраполяционных» вариантов, как правило, является либо поиск направлений нейтрализации существующих негативных факторов, либо обоснование возможных путей достижения целей, выдвигаемых на перспективу.
Реализация таких вариантов предполагает выработку спектра управляющих воздействий, необходимых для достижения поставленных целей. Чем дальше проектируемая альтернатива отклоняется от экстраполяции, тем, как правило, интенсивность управляющих воздействий (а следовательно, и изменения в структуре объекта) должна быть сильнее. Соответственно, возникает проблема меры реалистичности (практической реализуемости) выдвигаемых альтернатив.
Одним из методов оценки реалистичности альтернативных вариантов развития является проверка их сбалансированности во всех основных аспектах функционирования народного хозяйства. Однако следует иметь в виду, что достижения формальной сбалансированности (например, в смысле межотраслевого баланса) зачастую оказывается недостаточно для получения практически реализуемого варианта. Поэтому формальному анализу должен сопутствовать анализ взаимной согласованности, непротиворечивости качественных гипотез, составляющих основу варианта.
Разработка комплексного социально-экономического прогноза на основе принципов, изложенных выше, предполагает использование широкого арсенала конкретных методов прогнозирования, которые условно объединяются в следующие группы:
методы экспертных оценок (или эвристические методы);
методы логического моделирования;
математические методы;
нормативные методы.
Существо метода экспертных оценок заключается в том, что в основу прогноза кладутся специальным образом обобщенные результаты опроса специалистов из соответствующей области. Обычно к нему прибегают в случае, когда отсутствует возможность применения более строгих, формализованных методов из-за недостаточной изученности основных закономерностей поведения объекта. Область применения этих методов достаточно узка, наибольшее распространение они получили в научно-техническом и технологическом прогнозировании, а также при разработке сверхдальних прогнозов.
Методы логического моделирования применяются преимущественно для прогнозирования процессов качественных изменений объекта. Они способствуют выявлению причинно-следственных зависимостей в его развитии, условий перехода количественных изменений в качественные и наоборот, выделению принципиальных этапов в развитии и т.д. Посредством этих методов разрабатываются «сценарии»' развития, содержащие описание логической последовательности, взаимосвязи и значимости отдельных этапов и событий.
Одним из направлений логического моделирования является метод аналогий. Он состоит в том, что перспективы развития какого- либо недостаточно изученного объекта или процесса обосновываются исходя из уже установленных закономерностей функционирования другого, подобного ему объекта (естественно, с необходимыми корректировками). Примером такого подхода может служить метод межстрановых сопоставлений, когда динамические и структурные характеристики экономики одной страны выводятся, отталкиваясь от опыта другой страны, находящейся на более высоком уровне развития, или по средневзвешенной траектории целой группы стран.
Такой же способ применяется и при прогнозировании процессов распространения нововведений, определении путей развития новых отраслей, в региональном прогнозировании и т.п.
Математические методы прогнозирования используются для получения количественных характеристик прогнозных построений.
В частности, в экономическом прогнозировании широко используется метод математической экстраполяции. Его применение предполагает наличие достаточно продолжительного динамического ряда наблюдений фактических (реализовавшихся) значений того или иного экономического показателя, который потом выравнивается путем подбора функции (от времени), обеспечивающей минимвльное общее расхождение фактической и теоретической кривой. Перспективные значения показателя исчисляются на основе этой функции. Подобный метод является весьма упрощенным и используется обычно на этапе предварительного анализа и для прогноза на достаточно короткий период времени.
Наиболее развитыми и существенно более богатыми являются методы математического моделирования. Моделирование экономических процессов означает установление и количественную оценку взаимосвязей между переменными (показателями), описывающими функционирование национальной экономики и ее отдельных элементов. Соответственно, математическая модель — выраженное в формально-математических терминах, упрощенное описание объекта. логическая структура которого определяется как свойствами реального объекта, так и субъективными факторами — целью, для которой это описание строится.
Нормативные методы прогнозирования используются обычно при разработке долгосрочных прогнозов, хотя находят применение и в среднесрочном прогнозировании.
Существо нормативного (целевого) подхода состоит в том, что на перспективу ставится задача достижения определенных количественных или качественных характеристик прогнозируемого объекта, явления или процесса, а содержанием прогнозной работы является обоснование возможных путей (траекторий) движения к намечаемым целям. При нормативном прогнозе прогноз ресурсов является производным от целей и потребностей и призван обосновать возможности преодоления разрыва между экстраполяционной и нормативной траекториями развития. Для его преодоления в прогнозе исследуются возможности изменения масштабов и структуры распределения ресурсов, повышения эффективности их использования, а также (в случае необходимости) корректировки целей и нормативов (как по уровню, так и по срокам достижения).
Как правило, в экономическом прогнозировании всегда имеет место комбинация различных методов. В частности, экспертные оценки в действительности часто опираются на экстраполяцию, нормативные прогнозные расчеты могут осуществляться с помощью различного рода моделей, межстрановые сопоставления также осуществляются с применением математического моделирования и т.д. Именно поэтому выше указано на условность группировки методов прогнозирования. Метод математического моделирования является наиболее универсальным методом экономическою прогнозирования в том смысле, что прогноз всегда опирается на некую (пусть и элементарную) теоретическую конструкцию, объясняющую взаимосвязь между прогнозируемыми переменными и их эволюцию во времени, и количественную оценку этих взаимосвязей.
40.4, СТРУКТУРА И КЛАССИФИКАЦИЯ ПРОГНОЗНЫХ МОДЕЛЕЙ
Конструктивно каждая модель представляет собой систему математических зависимостей (уравнений или неравенств) между переменными (показателями), отображающих определенные группы реальных экономических зависимостей. Переменные, описывающие экономические объекты, выступают в модели в качестве либо известных, либо неизвестных величин. Известные величины определяются вне модели, поэтому они носят название экзогенных (от греческих корней ехо — снаружи и $епох — происхождение). Значения неизвестных величин определяются в результате решения экономической задачи в рамках модели, поэтому их называют эндогенными.
Модели конструируются таким образом, чтобы значения эндогенных переменных определялись в них однозначно либо неоднозначно. В последнем случае открывается возможность выбирать среди допустимых значений эндогенных переменных такие, которые соответствовали бы представлениям об их наилучших вариантах. Если эти представления формализованы, они имеют математическую форму целевых (критериальных) функций.
Разделение переменных на экзогенные и эндогенные до известной степени условно и связано с техникой прогнозных расчетов. Расчеты часто состоят в получении различных вариантов прогноза в зависимости от значений переменных, экзогенных в каждом варианте расчетов. Однако при этом задача расчетов заключается именно в выборе значений последних.
Параметры уравнений (неравенств) характеризуют интенсивность взаимосвязей между переменными.
В качестве простейшею примера прогнозной модели можно привести уравнение макроэкономической функции потребления;
С = а + ЬУ, (40,1)
где С — потребление в составе использованного ВВП — эндогенная переменная; а,Ь
— параметры модели; V— использованный ВВП — экзогенная переменная. В
зависимости от того, каково значение параметра Ъ (предельной склонности к
потреблению), рост ВВП в прогнозном периоде сопровождается большимили меньшим
ростом потребления.
(40.2)
Приведенное выше уравнение является так называемым уравнением повеления, или функциональным уравнением. Кроме того, в моделях всегда присутствуют балансовые уравнения (тождества), или уравнения-определения. Они показывают выражение одних переменных через другие. Таково, например, уравнение ресурсов и использования ВВП:
Г+ и=С+ /+ Е,
ВВП + Импорт = Потребление + Накопление + Экспорт.
С математической точки зрения балансовое уравнение эквивалентно уравнению поведения, в котором параметры при входящих в него переменных принимают значения 1 или —1 (т.е. переменные суммируются или вычитаются).
Модели классифицируются прежде всего по способу определения численных значений параметров.
(40.3)
В эконометрических моделях основная часть параметров определяется методами математической статистики на основе обработки отчетной экономической информации. Так, параметры указанной выше функции потребления могут быть определены лишь путем регрессионного анализа. А именно, значения параметров а и Ь определяются по отчетным данным о У и С, исходя из условия, чтобы модельные значения потребления воспроизводили отчетные данные о потреблении с наименьшей среднеквадратической ошибкой (так называемый метод наименьших квадратов и его модификации). Использование регрессионных и подобных им методов связано с тем, что значения параметров не являются непосредственно наблюдаемыми. Исключение составляют лишь модели, содержащие простейшие функциональные уравнения следующего типа:
где V— ВВП; ё— коэффициент отдачи
капитала, являющийся параметром модели; К — объем основного капитала. В этой
модели проблема оценки параметра отсутствует. Ясно, однако, что коэффициент
отдачи капитала сам зависит от некоторой совокупности факторов — степени его
обновления, технического уровня, меняющегося со временем, и т.д. Для
определения его динамики, очевидно, надо строить какие-либо уравнения
поведения.
Поэтому, когда речь идет о построении моделей, описывающих национальную экономику или ее крупные секторы, регрессионный анализ оказывается практически единственным способом параметризации уравнений поведения. Лишь отдельные группы их параметров могут быть обоснованы с помощью технико-экономических, экспериментальных данных, а также экспертных оценок.
Примером модели, параметры которой определены специальным образом на основе технико-экономической информации, является модель статического межотраслевого баланса. В ней коэффициенты прямых затрат определяются по результатам специальных выборочных обследований. Соответственно, выражение каждого межотраслевого потока через произведение коэффициента прямых затрат на объем производимой продукции представляет собой простейшее уравнение поведения.
Модели, используемые в прогнозировании национальной экономики, могут быть также разделены с точки зрения типа описания объекта на факторные и структурные. При этом один и гот же тип модели может применяться к объектам разного уровня агрегирования (национальная экономика, отрасль, регион и т.п.) и разного содержания (воспроизводство основных фондов, финансы и цены, потребление населения и т.д.).
Факторные модели — это модели, использующие для прогноза установленную на отчетном периоде статистическую зависимость какого-либо экономического параметра (функции, зависимой переменной) от определенного набора других (факторов, независимых аргументов).
Примерами факторных моделей, широко используемых в прогнозно-аналитических исследованиях, являются приведенная выше макроэкономическая функция потребления, производственные функции, модели прогнозирования спроса от доходов и цен и целый ряд других.
Структурные модели позволяют отразить и учесть при разработке прогноза сдвиги в соотношениях между (изменяющимися по своим закономерностям) составными частями более крупных агрегатов. Эти модели используются, в частности, для исследования межотраслевых и межрайонных связей. Если результатом расчетов по факторной модели является скалярная величина, то для структурных моделей — это вектор. Примерами структурных моделей являются межотраслевые балансы производства и распределения продукции, трудовых ресурсов, модели движения населения и др.
Более сложными являются факторно-структурные модели. Примером может служить межотраслевой баланс, включающий отраслевые производственные функции и функции спроса, являющиеся многофакторными регрессионными уравнениями.
Наконец, модели могут быть разделены на оптимизационные и дескриптивные.
Оптимизационные модели имеют формализованную целевую функцию, позволяющую определять наилучший вариант значений эндогенных переменных. Классическим примером такой прогнозной модели является задача оптимизации нормй производственного накопления в ВВП.
Дескриптивные мoдeJ^u не имеют формализованной целевой функции. Однако с их помощью могут строиться различные варианты прогнозных значений эндогенных переменных, после чего решение о выборе наилучшего варианта может приниматься неформальным образом. Следует отметить, что большинство используемых в прогнозировании моделей являются дескриптивными.
По характеру зависимостей в связи с временным фактором макроэкономические модели могут быть либо статическими, все зависимости которых относятся к одному периоду (например, году), либо динамическими. описывающими процесс изменения объекта во времени, в которых устанавливается взаимосвязь между переменными, относящимся к различным временным периодам.
Разным временным горизонтам прогноза соответствуют и различия в структуре моделей, связанные с детализацией описания экономики, использованием месячной, квартальной или годовой информации и т.д.
Существуют также градации моделей, связанные с характером применяемого математического аппарата (линейные и нелинейные, дискретные и с непрерывным временем и т.д.).
40.5. СТРУКТУРНЫЕ ЭЛЕМЕНТЫ И ЭТАПЫ РАЗРАБОТКИ
КОМПЛЕКСНЫХ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПРОГНОЗОВ
Структура комплексного социально-экономического прогноза может рассматриваться как с точки зрения уровня агрегирования исследуемых параметров, явлений и процессов, так и в разрезе различных функциональных элементов, формирующих в совокупности содержание воспроизводственного процесса в народном хозяйстве. Естественно, подобное деление весьма условно, поскольку, с ОДНОЙ стороны, на любом уровне агрегирования присутствуют те или иные аспекты функциональной структуры, ас другой — практически любой функциональный элемент и процесс может исследоваться на соответствующем уровне агрегирования.
По уровню агрегирования в комплексном народнохозяйственном прогнозе обычно выделяют: макроэкономический прогноз, структурный (межотраслевой) прогноз, прогноз развития межотраслевых народнохозяйственных комплексов и отдельных сфер экономики, прогноз развития отдельных отраслей производственной и непроизводственной сферы.
К макроэкономическим прогнозам, как правило, относят прогнозы:
объемов валового внутреннего продукта (национального дохода, конечного общественного продукта и т.п.) и его распределения на нужды потребления и накопления;
численности занятого населения и его распределения между отраслями и сферами народного хозяйства;
динамики производительности труда в масштабах реального сектора и его крупных составляющих;
производственных основных и оборотных фондов и производственных капитальных вложений в целом по народному хозяйству и по крупным секторам;
динамики фондоемкости и капиталоемкости в народном хозяйстве и его секторах;
уровня жизни населения страны, объемов основных непроизводственных фондов и непроизводственных капитальных вложений;
макроэкономических параметров денежно-кредитной сферы;
основных параметров государственного бюджета и др. Структурные прогнозы включают прогнозы:
отраслевой и функиионачьной структуры валового внутреннего продукта или аналогичных ему элементов;
объемов продукции отраслей промышленности и народного хозяйства в стоимостном и натуральном выражении и межотраслевых связей;
динамики отраслевой производительности труда и распределения занятых по отраслям;
межотраслевого распределения и эффективности использования основных фондов и капитальных вложений;
формирования первичных и конечных доходов всех отраслей народного хозяйства и т.д.
Макроструктурпые прогнозы, где объектом прогнозирования являются народнохозяйственные комплексы, крупные отрасли и регионы (типа федеральных округов), обеспечивают лучшее согласование макроэкономического и структурного прогнозов, поскольку позволяют более точно и полно учесть характер и масштабы структурных ограничений на макроэкономические параметры. Они предполагают получение следующих прогнозных опенок: ' потребности национальной экономики в продукции комплекса, крупной отрасли, региона;
объема и структуры производства промежуточной и конечной продукции в рамках соответствующего хозяйственного комплекса;
эффективности использования производственных ресурсов с учетом результатов научно-технического прогресса и пр. Отраслевые прогнозы включают прогнозы:
объемов производства продукции отрасли в стоимостном и натуральном выражении;
динамики и структуры производственных мощностей и сдвигов в техническом уровне производственного аппарата;
удельной трудо-, капитало-, энерго-, материалоемкости производства основных видов продукции;
развития сырьевой базы отрасли;
профессионально-квалификационного уровня занятых и т.п.
В свою очередь, к структурным характеристикам социально-экономического прогноза можно отнести и содержательные этапы, составляющие процесс разработки прогноза. Исходным пунктом и неотъемлемым элементом процесса разработки прогнозов социально-экономического развития является содержательный экономический анализ текущего состояния ключевых параметров воспроизводственного процесса в народном хозяйстве. На этом этапе формируется позиция исследователя по таким вопросам, как:
объективная оценка общеэкономической ситуации;
наиболее значимые позитивные и негативные тенденции во всех сферах хозяйственного и социального развития, сложившиеся к началу разработки прогноза;
■ наиболее вероятные «узкие места» и потенциально возможные «точки роста» в перспективном хозяйственном развитии;
конструктивные и деструктивные эффекты предшествующих управляющих воздействий и их причины;
наиболее устойчивые и важные взаимосвязи, сложившиеся в экономике, и другие подобные аспекты.
На следующем этапе происходит формулировка и обоснование целей и ориентиров, которые могут быть выдвинуты для достижения в прогнозной перспективе. Выдвигаемые на перспективу цели и ориентиры социально-экономического развития могут иметь как количественный, так и качественный характер и должны носить четко определенное предметное содержание, демонстрирующее состояние ключевых параметров в конце рассматриваемого срока.
Основное место в прикладных прогнозно-аналитических исследованиях уделяется вопросам обоснования путей достижения целей и ориентиров, выдвигаемых на перспективу. На этом этапе, как правило, рассматриваются следующие вопросы:
оценка состояния социально-экономической системы к концу прогнозного периода при сохранении сложившихся тенденций и процессов и его соответствие выдвигаемым на перспективу целям и ориентирам;
обоснование потенциально возможных качественных альтернатив перехода хозяйства из исходного состояния к желаемому в случае неудовлетворительных итогов инерционного развития;
исследование вариантов развития с позиций меры согласованности ресурсных возможностей экономики и корректировка в случае необходимости выдвинутых ранее целей и ориентиров;
оценка и сопоставление основных количественных и качественных параметров рассматриваемых вариантов;
' обоснование согласованного комплекса мер по основным па- правлениям экономической политики, обеспечивающего развитие социально-экономических процессов в желаемом направлении и обеспечивающего достижение поставленных целей.
В самом общем виде прогноз — система аргументированных представлений о будущем состоянии изучаемого объекта, носящих вероятностный характер.
Содержание генетического прогноза состоит в том, чтобы на основе исследования явлений и процессов, имевших место в ретроспективе, определить систему важнейших взаимосвязей, формирующих состояние объекта в будущем.
Содержанием нормативного прогноза является обоснование условий и предпосылок, обеспечивающих переход объекта из исходного состояния в желаемое, нормативное, в течение определенного периода времени.
При построении народнохозяйственных прогнозов должны соблюдаться принципы системности, адекватности и альтернативности.
Наиболее универсальным методом прогнозирования является метод математического моделирования.
Прогнозная модель представляет собой систему математических зависимостей между переменными, отображающих определенные группы реальных экономических зависимостей. Экзогенные переменные определяются вне модели. Эндогенные переменные определяются с помощью модели (являются результатом прогнозных расчетов).
Уравнения модели подразделяются на уравнения поведения и балансовые тождества. Параметры уравнений поведения показывают интенсивность взаимосвязей между переменными,
При построении моделей национальной экономики или крупных ее секторов основным способом определения значений параметров является регрессионный анализ.
Генетические и нормативные прогнозы
Краткосрочные, среднесрочные и долгосрочные прогнозы
Принципы системности, адекватности и альтернативности
Макроэкономические, структурные и мвкроструктурные прогнозы
Прогнозная модель
Экзогенные и эндогенные переменные
Параметры модели
Регрессионный анализ
Вопросы для самопроверки
Каково общее определение прогноза и его атрибутов?
В чем различия генетического и нормативного прогнозов?
Каковы основные принципы прогнозирования?
Что представляет собой прогнозная модель?
Каковы основные этапы разработки комплексных социально-экономических прогнозов?
25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 Наверх ↑