Logo Международный форум «Евразийская экономическая перспектива»
На главную страницу
Новости
Информация о журнале
О главном редакторе
Подписка
Контакты
ЕВРАЗИЙСКИЙ МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-АНАЛИТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ English
Тематика журнала
Текущий номер
Анонс
Список номеров
Найти
Редакционный совет
Редакционная коллегия
Представи- тельства журнала
Правила направления, рецензирования и опубликования
Научные дискуссии
Семинары, конференции
 
 
Проблемы современной экономики, N 3 (87), 2023
НАУЧНЫЕ СООБЩЕНИЯ
Кроливецкая В. Э.
зав. кафедрой финансов и кредита
Государственного института экономики, финансов, права и технологий (г. Гатчина),
доктор экономических наук, профессор

Кроливецкий Э. Н.
профессор кафедры менеджмента и маркетинга
Санкт-Петербургского государственного технологического института
(технического университета),
доктор экономических наук


Методы прогнозирования в системах перспективного и стратегического планирования развития региона
В статье рассматривается применение в системах перспективного и стратегического планирования социально-экономического развития регионального хозяйства экономико-математических и экспертно-сценарных методов прогнозирования, выступающих инструментарием обоснования точности и адекватности достижения планируемых целевых ориентиров экономических и социальных результатов, эффективности деятельности региона. Обосновывается выбор методов прогноза, соответствующих действующим тенденциям развития региона, повышающих статистическую значимость его прогнозных оценок и характеристик экспертного видения будущих состояний.
Ключевые слова: стратегическое планирование, перспективное планирование, методы прогнозирования, валовой региональный продукт, экономико-математические модели прогнозирования, экспертно-сценарные модели прогнозирования
УДК 332.025   Стр: 253 - 255

В системе перспективного и стратегического планирования социально-экономического развития региона определение адекватных результатов деятельности регионального хозяйства, в соответствии с действующими тенденциями изменяющихся состояний внешней и внутренней сред, в существенной степени зависит от использования отдельных групп методов прогнозирования, соответствующих установлению наиболее вероятной сбалансированности располагаемых объемов ресурсопотребления и достигаемых региональным хозяйством экономических и социальных результатов в среднесрочном периоде времени.
Приведение получаемых среднесрочных оценок социально-экономического развития административно-территориального образования к адекватности с наступающими в будущем результативными и затратными измерителями, определяемыми экономико-математическими методами, требует наличия значительных ретроспективных данных за период, определяющих репрезентативность динамического ряда. При этом, построение экономико-математической адекватной прогнозной модели должно учитывать сопоставимость стоимостных величин показателей, включенных в нее, что выступает одним из свидетельств ориентации модели прогноза на адекватность ее среднесрочных оценок реальным условиям развития региона [1].
Соблюдение условия репрезентативности динамического ряда, на основе которого создается модель среднесрочного прогноза экономической и социальной результативности деятельности регионального хозяйства, в соответствии со статистической теорией динамических рядов, возможно в том случае, когда число членов (показателей) ретроспективного ряда в два раза превышает количество временных прогнозных периодов.
Кроме того, репрезентативность динамического ряда, направленная на сокращение ошибок прогнозных оценок социально-экономического развития регионального хозяйства, должна использоваться в целях многообразия применения различных экономико-математических методов прогноза и выбора одного из них, который в своих оценках наиболее адекватен реальным условиям функционирования региона в среднесрочном периоде.
Вместе с этим, при наличии устойчивых состояний макро-, микросред, негативное влияние которых в ретроспективном, текущем и ожидаемом будущем периоде времени минимально, региональному субъекту среднесрочного планирования социально-экономического развития региона можно использовать простейшие экономико-математические методы для установления адекватных прогнозных оценок деятельности регионального хозяйства на планируемый период. При этом, получаемые прогнозные оценки, например, экономических, социальных результатов эффективности деятельности региона, в степени своей адекватности реальному состоянию прогнозируемого объекта, могут выступать величинами, близкими к индексам изменения ежегодных экономических, социальных и финансовых измерителей ретроспективной деятельности [2].
Возможность использования простейших экономико-математических методов (например, метода средних абсолютных приростов) прогнозирования экономических, социальных и иных показателей в среднесрочном периоде развития регионального хозяйства характеризуется наличием, как репрезентативного динамического ряда, так и ясно выраженной тенденцией изменений ретроспективных членов этого статистического ряда [3].
Так, например, численность членов динамического ряда (валового регионального продукта Ленинградской области за период 2015-2022 годов) и сложившиеся тенденции их изменений за указанный период времени, соответственно, равные (в млрд руб.): 849,6; 913,8; 965,8; 1147,6; 1223,7; 1246; 1280; 1378, выступая репрезентативным и статистически приемлемым рядом для построения прогнозной модели установления среднесрочных значений валового регионального продукта Ленинградской области (число членов этого ряда равно 8), позволяет методом среднего абсолютного прироста () определить величину ежегодного прироста валового регионального продукта (ВРП) Ленинградской области посредством вычета из величины последнего члена ряда первоначальное значение члена динамического ряда (2015 год) и деления полученной величины на число членов ряда за вычетом единицы:
= (1378 – 849,6) / (8 – 1) = 528,4 / 7 = 75,5
Исходя из полученного значения среднего абсолютного прироста , прогнозные оценки ВРП Ленинградской области на 2023, 2024 и 2025 годы будут, соответственно, равны (в млрд руб.): 1378 + 75,5 = 1453,5; 1453,5 + 75,5 = 1529; 1529 + 75,5 = 1604,5.
Среднесрочные прогнозные величины ВРП Ленинградской области за 2023-2025 годы, согласно теории динамических рядов, в существенной степени отражают сложившуюся тенденцию изменений ВРП за ретроспективный период 2015-2022 годов, так как соответствуют соблюдению статистических требований к прогнозным оценкам, состоящих в том, чтобы квадрат дисперсии первоначального динамического ряда относительно прогнозного ряда должен быть меньше или равен квадрату среднего абсолютного прироста. В данном определении прогнозных величин ВРП это требование удовлетворено. Следовательно, представленная прогностическая модель средних абсолютных приростов значима и адекватно отражает ретроспективные и среднесрочные тенденции развития Ленинградской области посредством такого обобщающего результативного показателя, как ВРП.
Стремление органов планирования социально-экономического развития административно-территориального образования повысить уровень точности прогнозных оценок экономических результатов, эффективности деятельности, на наш взгляд, может быть связано с использованием нескольких методов прогнозирования, позволяющих субъекту регионального планирования провести сравнительный анализ точности и адекватности прогнозных величин, реально складывающимся тенденциям экономического и социального развития в текущем и среднесрочном периодах времени.
Например, применение такого метода прогнозирования, как метод наименьших квадратов, исходя из широкой практики его применения, наиболее точно и статистически значимо переносит ретроспективные тенденции изменения экономических, социальных результатов и эффективности деятельности регионального хозяйства на его среднесрочный период развития. Этому служит статистическое обоснование того, что в однофакторной модели прогноза этим методом сумма квадратов отклонений временных значений экономического и социального показателя от теоретических величин, устанавливаемых на основе прогнозной модели (уравнения), должна быть наименьшей.
Выбор наиболее близкой модели к описанию предстоящих изменений экономических и социальных показателей в среднесрочном периоде развития регионального хозяйства, по нашему мнению, способствует установлению сбалансированности, достижению планируемых ориентиров и конкретизирующих их прогнозных величин располагаемыми объемами материально-технических, трудовых и природных ресурсов [4].
В то же время, следует отметить то, что однофакторная модель прогноза параболических, линейных и иных изменений экономических, социальных показателей среднесрочного развития региона, несмотря на установленную ее статистическую значимость и возможность практического применения в системах перспективного и стратегического планирования, не может характеризовать широкие взаимосвязи внутренних и внешних факторов, влияющих на достижение экономических и социальных результатов, эффективности развития регионального хозяйства. Поэтому такого рода получение прогнозных оценок в системах перспективного и стратегического планирования социально-экономического развития региона служит подтверждением о возможности достичь экономических, социальных целевых ориентиров, поставленных в системах перспективного (среднесрочного) и стратегического планирования развития регионального хозяйства при условии рационализации взаимодействия ресурсных и технологических элементов данных систем.
Прогнозные оценки взаимодействия показателей в многофакторной модели (регрессионном уравнении) прямолинейного или экспонентного описания изменения значений основных экономических, социальных измерителей ретроспективного развития административно-территориального образования, на наш взгляд, предоставляют, в отличие от однофакторных моделей прогноза, широкий набор количественных и качественных взаимодействий измерителей функционирования регионального хозяйства друг с другом. При этом для субъекта планирования среднесрочного социально-экономического развития региона расширяются возможности установления приоритетных влияний факторов-аргументов многофакторной регрессионной модели на фактор-функцию [5].
Состав избранных по силе влияния факторов-аргументов регрессионной многофакторной модели прогноза на фактор-функцию должен быть ориентирован на рост регрессионной функции (ВРП, производительность труда, фондоотдача, материалоемкость, ВРП на душу населения, экономическая активность населения) в зависимости от повышения или снижения частных факторов-аргументов регрессионной модели. Это условие для субъекта перспективного или стратегического планирования экономической, социальной результативности, эффективности используемых ресурсов должно быть доминирующим, так как оно обеспечивает не только сбалансированность используемых ресурсов региона с достижением поставленных и прогнозируемых ориентиров экономических, социальных результатов, эффективности регионального производства, но и организационно-технологическую устойчивость функционирования систем перспективного и стратегического развития региона [6].
В этой связи, следует отметить то, что предоставляя возможность органам регионального планирования на основе ограниченного круга статистических данных экономического и социального характера устанавливать количественные и качественные показатели влияния на изменение тенденций текущего функционирования, перспективного и стратегического развития региона, экономико-математические методы обоснования реальности достижения поставленных экономических, социальных результатов, эффективности деятельности регионального хозяйства имеют ряд следующих недостатков: невозможность в создаваемую многофакторную прогнозную модель включить более широкий круг факторов-аргументов, взаимовлияние которых входит в противоречие с положениями статистической теории динамических рядов; снижение статистической значимости прогнозной модели при использовании в ней экономических и социальных показателей, характеризующих докризисный или кризисный период времени функционирования административно-территориального образования; отсутствие обобщающего учета основных факторов влияния внешней и внутренней сред на социально-экономическое развитие региона из-за отсутствия их количественных характеристик и применения однофакторных моделей прогноза [7, 8].
Дополнительным инструментарием в получении наиболее точных и значимых, адекватных ретроспективным тенденциям деятельности регионального хозяйства прогнозных оценок, а также необходимых обоснованиях реального достижения поставленных целевых ориентиров в системах перспективного и стратегического планирования может выступать метод экспертно-сценарного прогнозирования, осуществляемого высококвалифицированными экспертами-специалистами в данной области.
Экспертно-сценарное прогнозирование среднесрочного развития региона позволяет не только установить границу сбалансированности ресурсов и планируемых экономических, социальных результатов, эффективности деятельности в системе перспективного планирования, но и представить в качественных характеристиках взаимовлияние таких технологических элементов системы стратегического планирования, как видение будущего региона на конкретном этапе его социально-экономического развития, миссия, стратегическая цель, базовая (корпоративная) стратегия, функциональные стратегии. При этом экспертно-сценарное обоснование будущего видения социально-экономического, коммуникационно-технологического, финансово-инвестиционного состояния регионального хозяйства должно быть сформулировано с учетом как текущих тенденций его функционирования, так и мировых научно-инновационных изменений, а также поставленных перед регионом амбиционных целевых ориентиров достижения высоких экономических и социальных результатов в рамках интенсификации ресурсного потребления, использования преимуществ географического положения, природно-климатических условий региона, внедрения в производство искусственного интеллекта.
Видение своего будущего состояния субъектом стратегического планирования как формы экспертно-сценарного прогноза, на наш взгляд, должно учитывать такие вариантные состояния социально-экономического и иного характера, как оптимистическое, консервативное и пессимистическое. Они будут детализировать влияние основных внешних и внутренних факторов на устанавливающееся в будущем то или иное состояние регионального хозяйства и раскрывать сложившийся уровень конкурентоспособности основных видов продукции и услуг, в целом региона. Также это будет способствовать определению расширенного состава конкурентных преимуществ, уровня развития производственной и социальной инфраструктуры, экспортно-импортных объемов торговли, отражающих достигнутые объемы и темпы роста ВРП.
Формулирование экспертно-сценарного видения в прогнозном периоде развития регионального хозяйства, по нашему мнению, должно исходить из поставленного срока раскрытия своего состояния, которое в силу трудно учитываемых в будущем инновационных изменений и влияния негативных факторов макросреды могут быть преодолены только на экспертно-сценарных началах и составить представление будущего (видения) на основе различных характеристик его достижения и учета уровня вероятности (в %) наступления такого состояния (оптимистического, консервативного, пессимистического) в планируемом периоде времени [9].
Таким образом, значимость и достоверность намечаемых к достижению в средне-, долгосрочном периодах времени органами планирования региона экономических, социальных результатов, эффективности используемых ресурсов могут быть обоснованы и подтверждены как на основе применения многофакторных экономико-математических методов, так и на применении экспертно-сценарного прогноза количественных и качественных характеристик будущего состояния функционирующего регионального хозяйства.


Список использованных источников:
1. Евменова Н.B., Кроливецкий Э.Н. Обеспечение критериально-целевой ориентации на достижение планируемой эффективности развития региона // Петербургский экономический журнал. – 2021. – № 1. – С. 6–12.
2. Алешин А.И. Инновационное и организационно-экономическое достижение прогнозных величин эффективности регионального производства // Журнал правовых и экономических исследований. – 2016. – № 2. – С. 98–101.
3. Российский статистический ежегодник. 2022: Стат. сб. / Росстат. – М., 2022.
4. Krolivetskaya V., Krolovetsky E. Forecasting the effectiveness and economic security of organizations, branches of the national economy // The conference proceedings “ITESE-2019”, E3S Web Conf. 2019. Volume 135 (05026). [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://doi.org/10.1051/e3sconf/201913504032.
5. Полянин А.В., Еремина И.А. Тенденции и прогнозы экономического роста для российской экономики: региональный аспект // Среднерусский вестник общественных наук. – 2017. – Т.12. № 3. – С. 53–63.
6. Миленков А.В. Интеграция банковского и реального секторов экономики субъекта Федерации как фактор экономического роста региона. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2020. – 191 с.
7. Кулагина Н.А., Барыкин С.Е., Кроливецкий Э.Н., Лысенко А.Н. Нивелирование угроз социально-экономического развития регионов на основе совокупной оценки последствий пандемии covid-19 //Естественно-гуманитарные исследования. – 2022. – №  40(2). – С.140–146.
8. Кузнецов С.В. Развитие научно-инновационного пространства регионов: проблемы и перспективы // Экономика Северо-Запада: проблемы и перспективы развития. – 2017. – № 3–4 (56–57). – С. 29–39.
9. Филиппова Ю.А. Оценка качества стратегического планирования муниципальных районов (на примере Республики Саха) // Регионалистика. Т.8. – 2021. – № 6. – С. 38–52.

Вернуться к содержанию номера

Copyright © Проблемы современной экономики 2002 - 2023
ISSN 1818-3395 - печатная версия, ISSN 1818-3409 - электронная (онлайновая) версия