При сопоставлении объемов потребления домашних хозяйств по вариантам получается картина аналогичная ВРП - наибольший рост в варианте сбалансированного роста, затем в варианте экспортной ориентации, варианте мобилизации внутренних резервов и, наконец, наименьший в инерционном варианте. В то же время, различие по потреблению домашних хозяйств между рассмотренными вариантами не столь велико, как по ВРП. Это объясняется тем, что в экспортно-ориентированном варианте, несмотря на поступление дополнительных доходов от экспорта, значительная часть доходов экономики приходится на теневую сферу или не попадает в область за счет вывоза капитала. Кроме того, рост доходов более неравномерен по отраслям экономики.

Также следует отметить тот факт, что в долгосрочной перспективе в инерционном вариант возникает незначительный спад потребления домашних хозяйств, обусловленный тем, что рост доходов населения области отстает от роста цен на потребительские товары, которые в основной своей массе являются ввозимыми в регион извне.

Проведенные расчеты показали, что в инерционном варианте и варианте мобилизации внутренних резервов происходит дальнейшее снижение душевого потребления в Ивановской области по отношению к среднероссийскому уровню. И если в варианте мобилизации внутренних резервов этот спад не столь велик, то в инерционном отставание от российских показателей значительно усугубляется, что может вызвать увеличение миграции населения, особенно трудоспособной его части, из области. В случае реализации экспортно-ориентированного сценария разрыв между уровнем потребления на душу населения в Ивановской области и в целом по России начинает сокращаться, но даже в самом оптимистичном из рассмотренных вариантов (сбалансированного роста), по нашим расчетам, области удастся приблизится к среднероссийскому уровню душевого потребления только в долгосрочной перспективе и то не полностью.

Наибольший объем инвестиций достигается в варианте сбалансированного роста. В варианте мобилизации внутренних резервов предполагается, что часть финансовых средств, полученных в результате легализации теневой экономики и снижения вывоза капитала, будет направлена на инвестиции. Также предполагается увеличение бюджетных инвестиции. В сумме это дает больший объем инвестиций, чем в варианте экспортной ориентации, практически на всем периоде прогнозирования, Однако в долгосрочной перспективе значительный объем инвестиций приходится на экспортно-ориентированный сценарий, в котором происходит больший рост производства. Отметим, что сам «прорыв на внешние рынки» может потребовать значительных инвестиций на более раннем этапе.

Наибольшая рентабельность экономики Ивановской области достигается в варианте экспортной ориентации, в котором предполагается рост прибыли экономики области за счет увеличения экспорта, эффективности региональных предприятий и повышения стоимостной оценки их продукции, за счет роста качества. Рентабельность в этом сценарии превышает рентабельность в сценарии сбалансированного роста, в котором предполагается больший объем инвестиций для поддержания более высоких темпов развития экономики. Из-за значительного объема инвестиций в сценарии мобилизации внутренних резервов рентабельность в нем несколько ниже, чем в инерционном. Однако в варианте мобилизации внутренних резервов происходит больший рост производства и сокращается зависимость от федеральных трансфертов по сравнению с инерционным.

Поскольку в модели предполагалась зависимость объема федеральных трансфертов от уровня экономического развития региона относительно среднероссийских показателей, то, соответственно, их объем и доля в ВРП области возрастает в наибольшей степени в инерционном варианте. В варианте мобилизации внутренних резервов темпы роста экономики Ивановской области в среднесрочной перспективе также отстают от российских, а кроме того, предполагается увеличение доли бюджетных средств, направляемых на инвестирование в основной капитал предприятий региона. Поэтому в нем также наблюдается рост доли трансфертов. В двух остальных вариантах объем трансфертов снижается, сводясь к социальным трансфертам - таким, как трансферты Пенсионного фонда.

Учитывая, что работа проводилась в 1999-2000 гг. и с тех пор прошло 4 года, определенный интерес представляет сопоставление прогнозных характеристик с фактическим ходом экономического развития Ивановской области.

Таблица 2.5.17 Сравнение фактических и прогнозных значений основных экономических показателей Ивановской области в 1999-2003 гг.

Анализ показывает, что развитие Ивановской области в 2000-2004 гг. происходило по пути близкому к сценарию мобилизации внутренних резервов. Отличие реальных данных от полученных в результате прогнозных расчетов связано в первую очередь с тем, что прогнозные результаты были получены на сценарной динамике российской экономики, отличающейся от сложившейся в действительности. Поэтому был проведен прогнозный расчет по модели, в котором были использована фактическая динамика показателей экономики Российской Федерации. В качестве параметров региональной политики был взят сценарий мобилизации внутренних резервов. На период 1999-2003 гг. мы получили по результатам прогнозных расчетов среднегодовой рост физических объемов ВРП Ивановской области в 5.4%, что довольно близко к реальному значению в 5.5%. В таблице 2.5.17 приведено сравнение динамики основных экономических показателей прогнозного расчета и фактического развития региона.

Глава 3. Опыт разработки системы моделей для регионов Дальнего Востока

Данная глава посвящена анализу и прогнозированию экономического развития регионов Дальневосточного федерального округа Российской Федерации. Это исследование проводилось в рамках разработки Прогноза социально-экономического развития субъектов Дальнего Востока и Забайкалья, выполненного Институтом народнохозяйственного прогнозирования РАН по заказу Министерства Экономического развития и торговли Российской Федерации в 2003-2004 гг.

Особенность данной работы состоит в соединении подхода к региональному прогнозированию, реализуемого в настоящее время Министерством экономического развития и торговли РФ, и межотраслевого подхода к моделированию регионального развития Института народнохозяйственного прогнозирования РАН.

3.1 Особенности системы регионального прогнозирования Министерства экономического развития и торговли РФ

Предваряя описание данной работы необходимо остановиться на особенностях существующей в МЭРиТ системы регионального прогнозирования. Известно, что в настоящее время основу комплекса регионального прогнозирования Министерства экономического развития и торговли РФ составляет система региональных моделей, разработанная ЗАО «Прогноз».

Данная система моделей сформирована на основе программного комплекса динамического моделирования «Прогноз». В качестве информационной основы региональных моделей в настоящее время использует данные Госкомстата Российской Федерации, данные Департамента региональной экономики и программ Минэкономразвития России, а также данные регионов. Алгоритм модели представляет собой последовательный расчет динамических уравнений в темповой записи, при этом статистические коэффициенты, используемые в модели, определены на основе ретроспективной информации. В основу идеологии региональных моделей ЗАО «Прогноз» положена гипотеза о существенной зависимости показателей регионального развития от показателей развития экономики РФ в целом. Так, например, в качестве основных факторов, определяющих уровень инфляции в регионе, взяты уровень инфляции по РФ в целом, а также отношение накопленного уровня инфляции по РФ к накопленной инфляции в регионе. Последнее отношение характеризует отставание или, наоборот, ускорение инфляционных процессов в регионе по сравнению с общим уровнем инфляции в стране. На изменение численности занятых влияет изменение объемов валового регионального продукта и отношение изменения уровня безработицы по РФ к изменению уровня безработицы по региону, что характеризует собой миграцию занятых из региона в регион.

Все факторы, влияющие на прирост объемов производства, разбиты на три группы: факторы, определяющие объем производства внутри страны, факторы, определяющие объем производства вовне и прочие факторы. К факторам, определяющим потребление продукции промышленности внутри страны, относится изменение расходов населения, изменение инвестиций, изменение объема производства продукции промышленности по РФ. Эта группа факторов корректируется на отношение темпов инфляции и курса доллара, которое отражает темпы укрепления рубля.

На прирост объемов продукции сельского хозяйства также влияет изменение объемов продукции сельского хозяйства по РФ, а также изменение субсидий на сельское хозяйство, объемов экспорта и импорта.

В конечном итоге все переменные региональной модели в той или иной мере зависят от характеристик развития российской экономики в целом. Такой подход, на наш взгляд, является не только правомерным, но и правильным, поскольку отражает действительное положение российской экономики. В то же время основным недостатком этого подхода является слабая согласованность и сбалансированность региональных показателей между собой, а также ориентация, главным образом, на макроэкономические показатели. Между тем отраслевой аспект экономического развития, как было показано в первой и второй главах диссертации, является чрезвычайно важным для большинства российских регионов. В результате сам прогноз по такого рода системе по многим показателям оказывается весьма далеким от того, что складывается в реальной действительности.

Главным направлением преодоления перечисленных недостатков является на наш взгляд, разработка региональных счетов, региональных межотраслевых балансов и соответствующих межотраслевых моделей.

Как уже было отмечено в предыдущих главах диссертации, главное содержание экономических процессов, как в Российской Федерации, так и в отдельных ее регионах, являются интенсивные структурные сдвиги. При этом структурные изменения затрагивают не только сферу производства продукции, но также сферу их использования, характер образования и распределения доходов, относительный уровень цен. Все это означает, что для более или менее адекватного описания экономических процессов, происходящих в России, необходим непосредственный учет структурных факторов. В этой связи для целей регионального анализа и прогнозирования нами предлагается межотраслевой подход, основанный на использовании расчетных региональных межотраслевых балансов и построении соответствующих межотраслевых моделей. Данный подход позволяет в существенный мере уточнить те региональные прогнозные построения, которые основаны на макроэкономическом подходе и, в частности, реализованы ЗАО «Прогноз».

В ряде случаев, в особенности, когда речь идет о реализации масштабных региональных программ, такой подход является особенно важным. Однако, статистические проблемы, высокая трудоемкость работы не позволяют реализовать межотраслевой подход в полной мере, то есть для всех субъектов федерации. Выходом из этой ситуации является реализация смешанного подхода, состоящего в построении межотраслевой модели на уровне крупного регионального образования, такого, например, как Дальний Восток в целом, и, уже на основе данных по этому укрупненному региону, а также общероссийской статистике, построение эконометрических моделей для отдельных, входящих в него, субъектов федерации.

Необходимой предпосылкой для реализации такого рода подхода является наличие (разработка) расчетных межотраслевых балансов для крупных региональных образований коими являются федеральный округ или экономический район.

3.2 Анализ взаимодействия динамики экономических переменных федерального и регионального уровня (Дальний Восток)

Наличие межотраслевых балансов для региона «Дальний Восток» наряду с балансами России и региональной статистикой субъектов федерации позволяет провести последовательный анализ взаимодействия переменных различных уровней.

Предварительная гипотеза состоит в том, что макропеременные по России в целом являются важными индикаторами изменения не только экономической конъюнктуры, но и общих ресурсных инвестиционных и иных возможностей нашей экономики. Эти переменные задают самые общие тенденции. В то же время многие особенности развития тех или иных регионов в существенной степени связаны с отраслевыми характеристиками развития российской экономики, а также с особенностями регионального развития, которые в определенной степени отражены в показателях межотраслевых балансов Дальнего Востока.

Значение отраслевых переменных (общероссийских или по крупному региону) для объяснения динамики промышленного производства в субъектах федерации связано с тем, что, фактически, в каждом из субъектов федерации, как правило, 2-3 отрасли промышленности практически и определяют всю динамику промышленного производства (см. табл. 3.2.1).

Таблица 3.2.1 Доли в промышленном производстве субъектов федерации трех основных отраслей промышленности, %

Недостаток информации не позволил нам построить длинные динамические ряды межотраслевых балансов - балансы построены только для 1995-2000 годов. Тем не менее, даже эти шесть точек наблюдений позволяют во многих случаях оценить значимость тех или иных связей и взаимодействий. Ниже представлен графический анализ различных переменных. (Графики представляют собой мультиграфы, то есть они используют два (или более) масштабов оси ординат.

Как следует из рисунка 3.2.1 динамика промышленного производства России и Дальнего Востока (будем его для краткости обозначать как «ДВ») в 1995-2000 гг. достаточно близка. Это означает, что с точки зрения, например, построения уравнений, для описания динамики промышленности в субъектах федерации можно, практически с тем же успехом, использовать любой из рассмотренных факторов.

В то же время анализ показывает, что динамика промышленного производства в субъектах федерации достаточно плохо коррелирует с этими макропоказателями.

На рисунках 3.2.2 сплошной (красной) линией показана динамика промышленного производства Российской Федерации, обозначенного переменной indRus, а пунктирной (синей) линией динамика промышленного производства регионов: Амурской и Камчатской областей, республики Саха (Якутия) и Приморского края, соответственно обозначенных переменными indTA, indTK, indTY, indTP. При этом в отдельных регионах существенным для общей динамики промышленного производства является динамика крупнейших, либо наиболее быстро развивающихся отраслей промышленности РФ.

Анализ показывает, что в ряде случаев структурные переменные экономики РФ оказываются более значимыми для динамики промышленности субъекта Федерации, чем структурные параметры Дальневосточного экономического района. В то же время использование структурных переменных экономики Дальнего Востока существенно увеличивает возможности для объяснения поведения экономических переменных субъектов федерации.

В качестве иллюстрации можно привести исследование зависимости динамики регионального промышленного производства от отраслевых валовых выпусков по Российской Федерации и Дальневосточному федеральному округу.

На рисунках 3.2.3 приведены результаты моделирования динамики промышленного производства для ряда регионов Дальнего Востока методом регрессионного анализа. В качестве объясняющих переменных использовались валовые выпуски тех отраслей экономики Российской Федерации и Дальневосточного федерального округа, которые имели наибольшие доли в общем объеме регионального промышленного производства. Сплошной (красной) линией показана реальная динамика промышленности региона, пунктирной (синей) - динамика промышленности региона как функция от отраслевых выпусков России, пунктирной с точкой (зеленой) - как функция от отраслевых выпусков Дальнего Востока. Как видно из рисунков использование показателей Дальневосточного федерального округа позволило получить динамику более близкую к реальной.

3.3 Общая концепция системы моделей и межотраслевая модель Дальнего Востока

Как уже отмечалось во введении к третьей главе основная посылка при построении региональных межотраслевых моделей, разрабатываемых в ИНП РАН, та же, что и в системе моделей ЗАО «Прогноз». Она состоит в том, что параметры развития российской экономики в существенной степени предопределяют направления и сдвиги в развитии экономики регионов. В то же время, тот факт, что все показатели в рамках межотраслевой модели увязаны между собой системой межотраслевых связей и балансовых тождеств, а также то, что взаимодействие между экономикой России и экономикой регионов осуществляется не только на макроэкономическом, но и на отраслевом уровнях позволяет утверждать, что итоговое качество прогноза в такого рода системе, использующей наряду с макроэкономическим также межотраслевой подход, должно существенно повыситься.

Учитывая специфику экономического развития Российской Федерации можно сформулировать общие требования к региональным моделям как верхнего (федерального округа или экономического района), так и нижнего (субъекта федерации) уровня.

Применительно к моделям верхнего уровня эти требования во многом аналогичны тем, которые были сформулированы при построении модели RIM, а также межотраслевой модели Ивановской области. Речь идет о межотраслевом характере данного типа региональных моделей, увязке их с расчетами по межотраслевой модели России, возможностью проведения сценарных расчетов, а также необходимостью использования в качестве экзогенных параметров, параметров экономической политики.

В то же время, что касается последнего требования, то в данном случае оно, безусловно, имеет отношение только к модели RIM, задающей условия и направленность развития для всей российской экономики. Применительно же к экономическому району (федеральному округу) и соответствующей межотраслевой модели, оно не вполне уместно по той причине, что на этом уровне не существует бюджета, правительства и других институтов, обеспечивающих проведение единой экономической политики.

Тем не менее, общность (близость) территории, во многих случаях общность экономических, природных и климатических условий, взаимосвязанность территориально близко расположенных производственных комплексов, предопределяют определенное единообразие экономического поведения субъектов рынка, сходство инвестиционного и производственного климата. Именно этот набор факторов делает целесообразным и даже необходимым выделение такого уровня анализа и прогнозирования как экономический район или федеральный округ. При этом межотраслевой характер прогнозно-аналитических построений на этом уровне гарантирует гораздо более тесный и однозначный характер взаимодействий между уровнем федерации и уровнем экономического района, чем эконометрика или, тем более, средние соотношения в виде, например, разного рода пропорций и эластичностей. Межотраслевые связи России с крупными региональными образованиями в виде разнонаправленных потоков ресурсов, денежных потоков, ценовых импульсов и т.д. достаточно жестко задают динамические и структурные характеристики развития макрорегиона. Тем самым, в рамках соответствующих модельных построений, формируются дополнительные ограничения для характеристик развития региональных экономик нижнего уровня, а именно, - субъектов федерации.

Таким образом, применительно к развитию субъектов Дальнего Востока, речь идет о реализации методики, основанной не на двухуровневом подходе к разработке региональных моделей (как в случае с Ивановской областью), а о трехуровневой системе моделирования и прогнозно-аналитических расчетов. При этом кроме общероссийского уровня и уровня субъектов федерации, отдельно выделяется уровень всего региона Дальнего Востока. Учитывая проблемы трудоемкости работ по созданию межотраслевых моделей, а также статистические проблемы, о которых говорилось выше, логика межотраслевого подхода к разработке региональных моделей и прогнозов в данном случае может состоять в следующем.

На верхнем уровне (Российская Федерация) - используется межотраслевая модель российской экономики RIM.

На втором уровне (Дальний Восток) - строится укрупненная межотраслевая модель Дальнего Востока (для удобства изложения назовем ее моделью ДВ).

На третьем уровне - (субъекты федерации Дальнего Востока) - строятся эконометрические модели субъектов федерации, которые используют, в качестве экзогенных переменных, результаты расчетов по моделям более высокого уровня.

Таким образом, в данном случае, система моделей федерального и регионального уровней выстраивается в виде следующей иерархии взаимодействующих моделей (см. рис. 3.3.1).

Здесь необходимо подчеркнуть специфическую роль в данной системе моделей межотраслевой модели Дальнего Востока. Данная модель призвана, в первую очередь, сформировать предварительные, расчетные значения структурных параметров развития Дальнего Востока, которые могут оказаться значимыми для моделирования экономического развития отдельных субъектов Федерации. Результаты расчетов по этой модели носят промежуточный характер, поскольку, например, итоговое значение объема промышленного производства по Дальнему Востоку - есть сумма промышленного производства субъектов Федерации. И эта сумма, вообще говоря, может не совпасть с величиной, полученной в межотраслевой модели Дальнего Востока.

В этом смысле, следует признать, что вся рассматриваемая система моделей является незамкнутой, поскольку одни и те же переменные одного уровня не совпадают со значениями одноименных переменных другого уровня. В идеале, и это в большей степени соответствует реальному механизму функционирования и согласования функционирования региональных экономик, результаты расчетов по моделям нижнего уровня должны оказывать соответствующее корректирующее воздействие на модель второго уровня, и уже затем, в процессе итеративных расчетов вся система моделей должна приходить к единому решению. Однако, во-первых, такого рода конструкция, как показывает опыт, может оказаться неустойчивой. Во-вторых, такая замкнутая система предполагает высокую степень сопряженности номенклатуры переменных моделей разных уровней, то есть, это означает, в частности, что и модели нижнего уровня (субъектов Федерации) также должны быть межотраслевыми.

Тем не менее, предлагаемая методика, использующая данные прогнозных межотраслевых балансов Дальнего Востока, существенно улучшает прогностические свойства всей системы и, в этом смысле, имеет право на существование и может быть использована в практических прогнозно-аналитических исследованиях.

Теперь, после обсуждения общей схемы системы моделей для Дальнего Востока, рассмотрим особенности межотраслевой модели (модели второго уровня).

Первым этапом в создании межотраслевой модели ДВ являлось построении межотраслевых балансов Дальневосточного федерального округа. При их разработке, в существенной мере, мы действовали аналогично методике приведенной в предыдущей главе. На основе предоставленных Министерством Экономического Развития и Торговли данных строились динамические ряды отраслевых показателей. После чего были разработаны межотраслевые балансы Дальнего Востока в постоянных ценах, а затем, при помощи отчетной отраслевой статистики, были получены межотраслевые балансы в текущих ценах. Матрица коэффициентов прямых затрат рассчитывалась наложением на матрицу коэффициентов прямых затрат Дальневосточного региона России за 1987 г. динамики коэффициентов затрат России 1987-2002 гг. После чего, по результатам анализа имеющейся статистики о структуре затрат в отраслях Дальнего Востока корректировались отдельные коэффициенты. В виду отсутствия статистики о структуре валовой добавленной стоимости, ее элементы отдельно не рассчитывались.

В целях сопоставимости межотраслевых балансов и удобства построения модели, отраслевая структура межотраслевых балансов Дальневосточного Федерального округа полностью соответствует структуре балансов Российской Федерации, используемых в модели RIM.

Как уже отмечалось, развитие любого региона, в том числе и Дальнего Востока, на 70-80% есть отражение процессов, которые происходят в экономике России в целом. То есть характер развития российской экономики является в известном смысле задающим для возможностей роста и определяющим значительную часть того, что будет с экономикой региона в будущем.

Если коротко остановиться на тех ключевых взаимодействиях, которые определяют влияние российской экономики на экономику региона и которые зафиксированы в межотраслевой модели, то они состоят в следующем.

Во-первых, та часть вывоза продукции из регионов, которая потребляется в России, естественным образом зависит от соответствующих характеристик спроса российской экономики.

Во-вторых, ввоз из других регионов РФ в ДВ определяется динамическими и структурными характеристиками развития экономики России.

В третьих, динамика региональных цен в модели непосредственным образом зависит от тех цен, которые формируются в российской экономике.

В отличие от модели Ивановской области, где существенными экзогенными переменными являются параметры региональной экономической политики, межотраслевая модель Дальневосточного региона в большей степени, за исключением гипотез экспорта, описывается структурными и динамическими параметрами развития российской экономики. Например, отраслевые цены в модели Дальнего Востока рассчитывались от показателей региональной ценовой модели, динамики отраслевых цен российской экономики, и, кроме того, из-за удаленности округа от основных экономических центров Российской Федерации, динамики тарифов грузового транспорта и производственной связи. Таким образом, в данной модели реализована конструкция своего рода экстраполяции межотраслевых, межрегиональных (по линии Россия - Дальний Восток) взаимодействий.

В качестве других отличий межотраслевой модели Дальнего Востока от модели Ивановской области можно выделить следующие: Ивановской области присуща большая степень отраслевой специализации, чем Дальневосточному федеральному округу. В этой связи в модели Ивановской области мы уделяли особое внимание легкой промышленности, как доминирующей в экономике и во многом определяющей ее развитие. Основная же доля, как сырья, так и потребителей ее продукции находилась за пределами области. Для экономики Ивановской области характерна высокая степень зависимости от «внешней среды» и в первую очередь от экономики России. В основном для регионов Дальнего Востока также характерна узкая отраслевая специализация [14], но в межотраслевом балансе федерального округа, как их совокупности, присутствует большее количество значимых отраслей, чем в балансе отдельного региона. Поэтому в модели Дальнего Востока нет какой-либо одной отрасли, которая во многом являлась бы своеобразным «локомотивом экономики», а более значительную роль играет взаимодействие между отраслями.

Поскольку, в отличие от Ивановской области Дальневосточный федеральный округ не имеет как такового собственного бюджета, в модели ДВ не представлен бюджетный блок. По той же причине в модели отсутствуют такие параметры управления как бюджетная политика. Рассматривать совокупность консолидированных бюджетов регионов Дальнего Востока как некий бюджет округа нам представлялось мало осмысленным, поскольку отсутствует какой-либо инструмент управления этим агрегированным бюджетом. Поэтому объемы и структура государственного потребления рассчитывалась не от показателей консолидированного бюджета как в модели Ивановской области, а от динамики государственного потребления Российской Федерации.

3.4 Разработка моделей отдельных регионов Дальнего Востока

Как уже было отмечено выше, модели для субъектов федерации региона ДВ представляют собой совокупность эконометрических уравнений, увязывающих показатели развития субъекта федерации с макроэкономическими и структурными параметрами развития как Российской экономики в целом так и макрорегиона -Дальнего Востока.

Поскольку каждый регион имеет свою специфику невозможно (да и не нужно) обеспечить полное единообразие моделей и факторов в них задействованных. Тем не менее, во всех моделях субъектов федерации ДВ имеется много общего. Для того, чтобы составить представление об этих моделях проще всего рассмотреть конкретные уравнения по одному из регионов.

Далее мы представим логику и последовательность расчета уравнений для Сахалинской области.

Во-первых, необходимо иметь в виду, что для оценки параметров уравнений регрессии использовались не только данные субъектов федерации и Дальнего Востока, хранящиеся в банке данных модели ДВ (банк rimdat.bnk), но и общероссийские переменные из модели RIM (банк макропеременных - russia.bnk, и банк векторнных (отраслевых) переменных - russia.vam.).

Во-вторых, учитывая специфические обозначения выдачи расчета уравнений, необходимо прокомментировать все обозначения данной выдачи.

В верхней части выдачи приведены:

В нижней части выдачи для каждой переменной указаны:

Теперь можно перейти к содержанию расчетов по ключевым уравнениям.

Основу экономики Сахалинской области составляют такие отрасли материального производства как промышленность, строительство и сельское хозяйство. В настоящее время на их долю приходится около 67% ВРП республики. Это означает, что величина и динамика ВРП в решающей степени определяется этими ее составляющими. Таким образом, первая задача состоит в том, чтобы смоделировать динамику промышленности, сельского хозяйства и строительства.

Что касается промышленности, то более 80% ее продукции приходится на топливную и пищевую промышленность. В этой ситуации нам представляется логичным увязать динамику промышленности республики Сахалинской области с динамикой нефтедобывающей, газовой и пищевой промышленности Дальнего Востока.

В данной выдаче intercept - свободный член уравнения регрессии, переменная indTS - означает продукцию промышленности Сахалинской области (в ценах 2000 г.), переменная d.out2 означает выпуск нефтедобывающей промышленности Дальнего Востока, d.out4 - выпуск газовой промышленности Дальнего Востока, d.out14 - выпуск пищевой промышленности Дальнего Востока.

Аналогичным образом динамика сельского хозяйства Сахалинской области увязывалась с динамикой сельского хозяйства Дальнего Востока.

Здесь X17RS - означает продукцию сельского хозяйства Сахалинской области в ценах 2000 г., переменная d.out17 означает выпуск сельского хозяйства Дальнего Востока, переменная time - время в года, intercept - свободный член уравнения регрессии, dum00 - нормировочная переменная, равная 1 в 2000 году и 0 в остальные года.

Инвестиции в основной капитал рассчитывались как функция от величины инвестиций области с лагом в один год, выпуска нефтедобывающей промышленности Дальнего Востока также с лагом в один год и инвестиций в основной капитал по Российской Федерации в текущем году.

Здесь invRS - означает инвестиции в основной капитал Сахалинской области в ценах 2000 г., переменная d.out2[1] означает выпуск нефтедобывающей промышленности Дальнего Востока с лагом в один год, b.invT - инвестиции в основной капитал Российской Федерации в ценах 2000 г. Учитывая тот факт, что на долю Сахалинской области приходится порядка 90% нефтедобычи Дальнего Востока, переменную d.out2 можно рассматривать как выпуск нефтедобывающей промышленности области.

Динамика ВРП Сахалинской области неплохо описывается тремя рассмотренными выше переменными.

Здесь rdpRS - валовый региональный продукт республики Сахалинской области в ценах 2000 года indTS, X17RS, invRS - соответственно, объемы промышленного производства, инвестиции в основной капитал и выпуск сельского хозяйства Сахалинской области.

Для того чтобы описывать динамику номинальных переменных, таких так доходы и расходы бюджета, доходы населения и др., необходимо, сначала смоделировать динамику цен. Поведение индекса потребительских цен описывается с помощью следующего уравнения, в котором объясняющие переменные - это индекс потребительских цен для РФ и индекс потребительских цен для ДВ:

Индекс цен производителей промышленной продукции, в свою очередь, моделируется от своего же значения в предыдущий период и индекса потребительских цен для РФ:

Наличие уравнений для ценовой динамики и физической динамики ВРП позволяет перейти к расчету номинальной величины ВРП региона, которая, рассчитывается от значения ВРП в текущих ценах с лагом в один год и финансового агрегата, представляющего собой произведение ВРП в неизменных ценах и индекса потребительских цен:

После получения уравнения для номинального ВРП не составляет труда построить простейшие уравнения для доходов и расходов бюджета. Очевидно при этом, что со временем, по мере развития модели, необходимо существенное усложнение и детализация налогово-бюджетного блока.

В принятой на данной первоначальной стадией работы над моделями упрощенной логике, номинальные доходы населения естественно считать от номинальной величины ВРП и расходов бюджета, реальные же доходы - от номинальных и индекса потребительских цен.

В отличие от описанной в предыдущей главе модели Ивановской области, в данной модели практически отсутствует возможность экзогенного задания параметров развития региональной экономики. Кроме того, данная модель работает со значительно меньшим количеством экономических показателей, ограничиваясь лишь небольшим набором макроэкономических показателей. Структурные показатели в ней не моделируются и, соответственно, не прогнозируются. В то же время, в модели Сахалинской области, равно как и в моделях других регионов, осуществляется прогноз ключевых индикаторов региональной экономики. Полученные в результате прогнозных расчетов основные прогнозные характеристики развития региона могут быть использованы региональными органами власти и экономическими структурами, как при составлении подробных региональных прогнозов, так и при формировании региональных бюджетов. Практическое отсутствие в модели управляющих параметров региональной экономической политики является недостатком модели, но в то же время необходимо иметь в виду, что региональные управляющие воздействия, как правило, существенно уступают по степени воздействия на ситуацию в регионе параметрам федеральной экономической политики. Достоинством и преимуществом предлагаемых прогнозных построений является их согласованность и увязка с развитием российской экономики и экономики Дальнего Востока в целом.

Анализируя построенную модель, следует отметить, что эконометрическое оценивание параметров подтверждает высокую степень отраслевой специализации региона - коэффициент эластичности объема промышленного производства от выпусков пищевой и газовой промышленности составили 0,46 и 0,37. Низкая эластичность индекса потребительских цен Сахалинской области от российского свидетельствует о значительной обособленности экономики региона от страны в целом.

В качестве дальнейшего развития модельного инструментария осмысленным представляется реализация в ней механизмов обратной связи между моделями разных уровнями, которые обеспечивали влияние результатов прогнозов моделей нижестоящего уровня на модели верхнего уровня.

3.5 Прогноз макропоказателей регионов Дальнего Востока

С помощью разработанного модельного инструментария были проведены расчеты по построению краткосрочного прогноза экономического развития для каждого из 9 регионов, входящих в Дальневосточный федеральный округ. Для оценки качества прогнозов они строились на период с 2000-2005 гг., и таким образом мы имели возможность сравнить полученные расчетные значения показателей региональной экономики с фактическими.

Так, в рамках проведенных по модели расчетов, было в частности получено, что рост ВРП Сахалинской области в 2000 - 2005 гг. составит в среднем 1.59%. Данный результат ближе к складывающейся динамике ВРП региона в 1.64%, нежели результат в 1,82%, который был получен при использовании модели, включающей показатели только самой региональной экономики и экономики Российской Федерации. Аналогичная картина наблюдается и по другим исследованным показателям, например, среднегодовой индекс промышленного производства, полученный в рамках расчетов по трехуровневой системе моделей составил 2,6%, по двухуровневой - 3,1%, в то время как фактическое значение составило - 2,4%.

Таблица 3.5.1 Сравнение фактических и расчетных значений основных экономических показателей Сахалинской области.

Как видно из представленной таблицы, расчетные значения основных показателей экономики Сахалинской области близки к фактическим значениям. По некоторым показателям расчетная и фактическая динамики по отдельным годам не совпадают, однако их среднегодовые значения близки.

Качество прогнозных расчетов по другим регионам Дальневосточного федерального округа приблизительно соответствует приведенному выше прогнозу развития Сахалинской области. Приведем также результаты прогнозных расчетов по Магаданской области и республике Саха.

Таблица 3.5.2 Сравнение фактических и расчетных значений основных экономических показателей Магаданской области.

Таблица 3.5.3 Сравнение фактических и расчетных значений основных экономических показателей республики Саха (Якутия).

Приведенные выше примеры и сопоставления свидетельствуют о том, что данный подход является приемлемым для задач прогнозирования региональной экономики, поскольку он позволят получать достаточно точный прогноз основных макроэкономических показателей развития региона. Вместе с тем понятно, что применение такого подхода ограничено, так как в нем используется достаточно узкий набор показателей и не осуществляется их полноценная взаимная увязка. Кроме того, как уже было отмечено, здесь не задействованы параметры внутрирегиональной экономической политики, тем самым, отсутствует возможность формирования соответствующих сценарных расчетов. Тем не менее, рассматриваемый подход позволяет спрогнозировать ключевые экономические и бюджетные индикаторы в рамках сложившегося характера взаимодействий народнохозяйственных и региональных экономических процессов. Имеется также возможность оценить воздействие на региональную экономику изменений в экономической политике на макро (федеральном) уровне.

В то же время, в ряде случаев для проведения подробных сценарных расчетов, учитывающих отраслевые особенности экономики региона, необходим инструментарий, оперирующий существенно большим количеством структурных и динамических показателей. Примером такого рода инструментария является система межотраслевых моделей, использованная в работе по Ивановской области и описанная во второй главе диссертации.

Заключение

Основные выводы и результаты, полученные в ходе диссертационного исследования, состоят в следующем:

· Анализ социально-экономического развития субъектов Российской Федерации в период с 1990 по 2002 г. свидетельствует о высокой значимости изменений в народнохозяйственной структуре для исследования экономической динамики отдельных регионов. Учет структурных факторов с использованием межотраслевого подхода позволяет получить более точные оценки текущей экономической ситуации, а также более полно производить исследование возможных последствий принятия управленческих решений.

· Разработана методика формирования расчетных таблиц национальных счетов и межотраслевого баланса отдельного региона в условиях современной структуры государственного статистического ...