Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Импульсные и имитационные модели развития региона: сценарный подход 8
1.1. Математическое описание имитационной модели развития региона 8
1.1.1. Математическая модель трёх видов знаковых орграфов 8
1.1.2. Использование аппарата знаковых графов для прогнозирования и планирования управляющих воздействий в СЭС 15
1.2. Исследование развития региональных систем с помощью имитационных моделей 22
1.2.1. Специфика региональных моделей 23
1.2.2. Классификация региональных моделей 24
1.3. Сценарии управления социально-экономическим развитием региона 25
1.3.1. Модель социально-экономической системы региона 25
1.3.2. Модель социально-экономического развития муниципального округа 29
1.3.3. Модель экологической безопасности региона 34
1.3.4. Модель социального развития региона 47
1.3.5. Модель развития промышленного производства 55
1.4. Анализ и моделирование инвестиционной привлекательности региона.62
1.4.1. Модель динамики налогового потенциала региона 62
1.4.2. Инвестиционный потенциал региона и стратегии компании...69
ГЛАВА 2. Имитационные модели развития территорий 78
2.1. Стохастические имитационные модели регионального развития 78
2.1.1. Территориальная дифференциация: очерк теории 78
2.1.2. Программа стохастического роста и ее описание 83
2.1.3. Результаты моделирования и их интерпретация 84
2.1.4. Управление развитием территорий: имитационное моделирование катастроф и преодоления их последствий 92
2.2. Моделирование и прогнозирование циклической динамики депрессивных регионов (центр — бицентр — периферия) 107
2.2.1. Страны с переходной экономикой: обоснование «переходного спада» 108
2.2.2. Программа моделирования кризисной динамики ПО
2.2.3. Результаты моделирования: сценарии кризисной динамики... 114
ГЛАВА 3. Прогнозирование и управление экономической динамикой региона 122
3.1. Аналитические модели среднесрочного прогнозирования экономической динамики 122
3.2. Прогнозирование основных параметров макроэкономической динамики 125
3.3. Анализ и прогнозирование показателей внешнеторгового оборота... 130
Заключение 133
Литература
- Математическая модель трёх видов знаковых орграфов
- Сценарии управления социально-экономическим развитием региона
- Территориальная дифференциация: очерк теории
- Прогнозирование основных параметров макроэкономической динамики
Введение к работе
Актуальность темы. Анализ текущих и прогноз будущих траекторий развития региональных социально-экономических систем (РСЭС) и составляющих их элементов, а также оценка на этой основе тенденций социально-экономического развития, являются важнейшей задачей органов управления всех уровней. Поэтому актуальной представляется разработка и обоснование сценарных моделей управления развитием территориальных образований и регионов.
Целью работы является исследование, разработка и внедрение сценарных моделей эффективного управления региональным развитием.
Достижение поставленной цели требует решения следующих основных задач:
1. Анализ известных методов построения и оценок сценариев развития региональных социально-экономических систем. Обоснование целесообразности применения сценарных моделей для управления региональным развитием.
2. Разработка и исследование имитационных моделей формирования сценариев развития региональных систем: построение комплекса моделей на языке знаковых орграфов, стохастических и трендовых моделей для прогнозирования макроэкономических параметров развития региона.
3. Внедрение полученных теоретических результатов в реальных системах управления региональным развитием.
Основным методом исследования является математическое (имитационное и оптимизационное) моделирование, использующее аппарат знаковых орграфов, клеточных автоматов, трендовых прогнозно-оптимизационных моделей.
Научная новизна работы заключается в следующем:
1. На основании обзора известных сценарных моделей обоснована возможность и целесообразность использования данного аппарата для управления региональным развитием.
2. Разработан комплекс сценарных моделей, позволяющий прогнозировать динамику существенных параметров социально-экономических систем и моделировать управление этими системами. В том числе - импульсные имитационные модели, стохастические имитационные модели и трендовые прогнозно- оптимизационные модели.
3. Построен комплекс моделей социально-экономического развития депрессивного региона, позволяющий прогнозировать основные параметры динамики региона в целом и отдельных составных его частей - центра, бицентра и периферии.
4. Предложены модели и методы формализации, формирования и анализа, а также методы выбора (по заданным критериям эффективности) оптимальных сценариев развития региональных социально-экономических систем.
Практическая значимость. Разработанные автором комплексы сценарных моделей успешно применяются для разработки комплексных сценариев экономической динамики регионов и программ социально-экономического развития, для повышения эффективности управления региональным развитием.
Реализация результатов работы. Эффективность использования разработанных моделей при разработке программ регионального развития г. Барнаул Алтайского края и Рыбинского муниципального округа (Ярославская область), а также при разработке программы развития ЖКХ в Московском регионе, подтверждена актами и справками о внедрении.
Личный вклад. Все основные результаты получены автором.
Публикации. По теме диссертационной работы автором опубликовано 17 печатных работ общим объемом 16,7 печатных листов.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и трех приложений. Работа содержит 144 стр. текста, список литературы включает 159 наименований. Приложение содержит акты и справки, подтверждающие практическую реализацию и внедрение результатов диссертационной работы.
Краткое содержание работы. Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, определены цель и задачи исследования, охарактеризованы используемые методы, описаны структура работы, взаимосвязь и краткое содержание её разделов.
В первой главе «Импульсные и имитационные модели развития региона: сценарный подход» показано применение сценарного анализа при построении аттрактивных и синергетических сценариев развития различных региональных систем: экологической, экономической, индустриальной, сельскохозяйственной, общей и других на примере Ярославской области.
Анализ математических моделей развития и функционирования социально-экономических систем показывает, что для решения стратегических задач управления удобно использовать аппарат знаковых, взвешенных знаковых и функциональных знаковых графов. Поэтому для формализации поставленных задач описывается в разделе 1.1. первой главы математическая модель знаковых графов.
Систематизация и анализ основных понятий формализованного описания сценариев поведения и сценариев развития сложных систем и методология построения различных сценарных схем в зависимости от способа представления элементарных элементов сценария, а также наиболее эффективный и универсальный подход к изучению сложных систем и сценария их развития — сценарный анализ изложены в Приложении 1.
На первоначальном этапе сценарного исследования происходит сбор сведений об социально-экономической системе (ситуации) изучаемого региона, затем формулируются определённые концепции и допущения относительно системы на строгом математическом языке и, наконец, формируется математическая модель, позволяющая оценить динамику поведения.
Результатами сценарного анализа и прогнозирования является разработка предложений по внесению рациональных управляющих воздействий в компоненты РСЭС для задания необходимой тенденции её развития.
На всех рисунках использованы внутренние единицы, применяемые в соответствующих компьютерных программах, разработанных в диссертационной работе.
Вторая глава «Имитационные модели развития территорий» посвящена разработке моделей регионального развития при помощи компьютерных средств программирования в системе Matlab.
Предлагаются стохастические имитационные модели регионального развития (раздел 2.1.) и модель циклической динамики депрессивных регионов (раздел 2.2.).
На практике при управлении развитием территорий постоянно возникает необходимость прогнозирования последствий принимаемых хозяйственных решений и оптимизации режимов развития отдельных частей территории. Исходя из этих потребностей, в разделе 2.1. автором составлена программа, предназначенная для имитационного моделирования развития территорий, различные части которых управляются в разных режимах, что в конечном итоге при определенных условиях обеспечивает выход всей системы на траекторию сбалансированного роста с учетом региональных приоритетов развития.
Территориальная дифференциация становятся внешним оформлением и поверхностным выражением более глубоких процессов экономического обособления. Фрагментация экономического пространства является фактором деста билизации экономической ситуации в стране, во многом подрывающим национальную безопасность. Поэтому актуальной представляется разработка программы, позволяющей моделирование процессов расслоения территорий и управление ими.
В процессе расчетов, осуществленных при помощи составленных программ, удалось проследить развитие эмпирически наблюдаемых моделей, отражающих различные варианты территориальной дифференциации.
Непосредственной задачей раздела 2.2. является моделирование экономической динамики трех составных частей территориального образования (центр-бицентр-периферия), развивающихся в тесной взаимосвязи друг с другом, и иллюстрирование возможностей имитационного моделирования на примерах кризисной и депрессивной динамики стран с переходной экономикой. Расчеты, проведенные с помощью данной программы, позволяют отслеживать поведение основных макроэкономических параметров центра, бицентра и периферии.
Третья глава «Прогнозирование и управление экономической динамикой региона» посвящена разработке трендовых моделей прогнозирования динамики макроэкономических параметров региона. Апробации этих моделей проведены на количественных данных, характеризующих динамику Ярославской области.
Представленный в данной работе метод, который может быть воплощен в различных прогнозных методиках, реализован автором при помощи программных средств Microsoft Excel. Наилучшие по точности результаты прогнозирования достигались методом скользящих локальных трендов.
В работе рассматривается оценка прогнозирования динамики следующих макроэкономических параметров: ВВП и ВРП, уровень жизни населения, инвестиции в основной капитал, показатели внешнеторгового оборота.
Эти трендовые модели позволяют подвести итог моделированию и оптимизации траекторий развития динамики Ярославской области и разработать программу управления развитием региона.
Заключение содержит основные результаты, выводы и рекомендации по совершенствованию управления развитием региона, основанные на результатах применения комплексов моделей, разработанных в диссертации.
Завершают работу акты и справки о внедрении и практическом использовании результатов диссертационной работы.
Математическая модель трёх видов знаковых орграфов
Математическая модель функциональных знаковых орграфов является расширением математической модели орграфов, включающей следующие структуры: ={ ., X2, ..., X } И { „}, где Х- множество вершин орграфа, а е — элементы, указывающие связи между вершинами [130].
Кроме орграфа GjX,E в модель знаковых, взвешенных знаковых или функциональных знаковых орграфов [15] включаются следующие компоненты: і Множество независимых параметров вершин V {v,00,1 } /} п, 1} р } P{i)): каждой вершине х, ставятся в соответствие единственный вектор-столбец ее параметров v, {vjp) Р V}. і Функционал Ff(,E преобразования дуг, ставящий в соответствие каждой дуге j,j Р Е либо знак, либо вес, либо функцию. Определение 1. Если функционал имеет вид F( ,v„v,,e/; 4 V„v,; \}i,J}rr,\}p}Р\ такую модель называют векторным функциональным знаковым графом. Если функционал имеет вид f +1, если рост (падение) v, влечет за собой рост (падение) v} ; F(p) JV, , v),еи = -I, если рост (падение) v, влечет за собой падение (рост) Vj ; V. 0, ЄСЛИ ИЗМенеНИе V( НЄ ВЫЗЫВаеТ ИЗМенеНИЯ Vj , такую модель называют простым знаковым орграфом. Если функционал имеет вид +(о0 , если рост (падение) v, влечет за собой рост (падение) vy ; F(p) jvi,\j,eIJ-и),, , если рост (падение) v, влечет за собой падение (рост) v, ; - 0, ЄСЛИ Изменение V, НЄ ВЫЗЫВаеТ ИЗМенеНИЯ Vj , такую модель называют взвешенным знаковым орграфом. Здесь (o,j 0 является весом соответствующей дуги.
Отметим, что моделирование переноса возмущений можно проводить на основе различных схем: « «сальдировано» по направлению (/,./)» т.е. считать, что перенос возмущений происходит только в направлении /р j; если одновременно происходит перенос возмущений как по направлению /р j с интенсивностью ff)P) p,,Vj ,, так и по направлению jp і с интенсивностью fjiP) /v7 v » т0 ПРИ моделировании указывают величину переноса fij FnVj fuP) v/ v CfjiP)yvyv и направление переноса /р j; такой способ формализации используется в бухгалтерском учете для активных и пассивных счетов; «развернуто», при котором допускается одновременное использование обеих направлений / р j и j р /: в этом случае в матрице Flp) оба элемента /j /Vj.v ; и fjtp) jv;,v, ; могут быть отличны от нуля; такой способ формализации используется в бухгалтерском учете для активно-пассивных счетов. Рассмотрим дискретную динамику поведения объекта, моделируемого на векторном функциональном орграфе. Пусть в момент времени / ( 0 параметры имеют начальное значение v, ,0 . Орграф Gpc.E, а также совокупность F {F p 1} р} Р} матриц F(r) задают структуру переходного процесса, который можно наблюдать как последовательность преобразований состояния системных параметров. Для каждого параметра р можно определить оператор перехода (/,), который указывает способ преобразования во времени v\p) / [] р v\p) / по правилу: v(rt/ $(р) f ,\(р)/ Ґ1 при1}р}Р где v(5)/ = {v\p)/ , v[p)/ ,..., v(„p)/ } —вектор-строка. Векторный функциональный орграф с введенным на нем оператором перехода называют операторным векторным орграфом Gpc.E, . Если все параметры функционально независимы, то межматричные связи Fip) в операторе (/0 отсутствуют, и последний формируется по правилу: v„/ Slp)F{p),vp/ (I при \}р}Р
Векторный операторный орграф, в котором все параметры функционально независимы, естественно называть операторным векторным орграфом с независимыми компонентами (НК-операторный орграф). Изучение такого графа существенно упрощается, так как может быть сведено к последовательности скалярных операторных знаковых орграфов.
Таким образом, НК-операторный орграф описывает структуру и взаимодействие базовых элементов социально-экономической системы в пределах одной страты полей описания и управления.
Рассмотрим взвешенный знаковый граф. Дополнительно вводятся следующие обозначения: A {atJ}- матрица смежности орграфа G JX.E размерности JfkN , где - +(o,j, если рост (падение) v, влечет за собой рост (падение) v, ; аи \ -й,у если Рост (паДение) v( влечет за собой падение (рост) v, ; О, ЄСЛИ Изменение V, НЄ ВЫЗЫВаеТ ИЗМенеНИЯ Vj , где со,7 положительный вес соответствующей дуги j,j .
Таким образом, каждая строка матрицы А характеризует величину переноса внешних возмущений с единичной интенсивностью, возникших в вершине с номером і, по каждому направлению ( »./). Нулевые элементы матриц показывают отсутствие соответствующих связей между вершинами. На расширенных орграфах вводится понятие импульса и импульсного процесса в дискретном временном пространстве.
Сценарии управления социально-экономическим развитием региона
Сценарный подход к задачам моделирования экономической динамики области реализуется на языке знаковых ориентированных графов.
Вершинам знакового графа ставятся в соответствие выделенные базисные процессы и характеризующие их параметры (фазовое пространство). Взаимовлияние процессов, определяемое социально-экономическими и природными законами, отражается проведением дуг с соответствующими знаками (модель поведения).
При построении модели необходимо учитывать временные соотношения между базисными и порожденными импульсными процессами. В простейшей схеме время передачи воздействия между базисными процессами принимают равным длине соответствующего пути между ними в знаковом орграфе. Сплошные линии характеризуют положительные связи между вершинами графа, пунктирные — отрицательные (Рис. 1.1.1.).
Исследовав специфику Ярославского региона и сопоставив экспертно значимые положения с предлагаемой классификацией регионов России [98], можно сделать вывод о принадлежности Ярославской области к дотационному типу. Заметим, что с 2000 года местные органы власти объявили область бездотационной и признанной донором федерального бюджета [101]. Эта противоречивость выводов легко объясняется выбором разных критериев, по которым определялась принадлежность области к тому или иному типу региона. В частности, для администрации области основным критерием являлось отношение отчислений из бюджета области в федеральный бюджет к величине дотаций области. А предлагаемая здесь классификация исследует кроме этого фактора еще и многие другие параметры в совокупности, так, например, в регионах такого рода спад физических объемов производства вызывает усиление внешних факторов развития, наполняющих бюджет и увеличивающих производственные инвестиции, а в небольшой степени — также и социальные программы. Тем не менее, социальным расходам отводится важная роль как встроенному стабилизатору экономики дотационных регионов.
Чрезвычайная сложность структур и взаимоотношений социально-экономических систем области и опасность проведения непродуманных экспериментов в реальных условиях, говорит о необходимости моделирования рассматриваемых объектов и разработки моделей эффективных сценариев их поведения.
Для проблем Ярославской области социально-экономического характера множество базисных факторов, соответствующих вершинам знакового орграфа, и их взаимное влияние определено на основе показателей развития региона [29, 39] и модели социально-экономического развития дотационного региона, разработанной д.э.н. Нижегородцевым P.M. [98].
В социально-экономическую модель включены следующие вершины (Рис. 1.1):
1.Объем промышленного производства, 2.Инвестиции, З.Издержки производства, 4.Природные условия, 5.Вклад в гидротехнические сооружения, 6.Техно логический прогресс, 7.Производительность труда, 8.Занятость населения, 9.Уровень жизни, Ю.Социальные программы, 11.Экологически вредные предприятия, 12.Численность населения, 13.Налоговые ставки, Н.Бюджет, 15.Риск возникновения ЧС, Іб.Земледелие, 17.Животноводство, 18.Объем платных услуг. Среди них определяющими являются 1,9, 12, 15.
Исследуем влияние на определяющие показатели факторов, связанных с началом работы нового экономически важного, но экологически вредного совместного предприятия «СК-Премьер» и «ВР» по производству АТК, с аварийной ситуацией на шлюзах Рыбинского водохранилища, со значительным ухудшением экологической обстановки (химические и радиоактивные захоронения, загрязнение воды и воздуха, более 20 незарегистрированных свалок), угрожающих возникновению ЧС в области. С этой целью введем положительный импульс (+1) в вершину «11» и (+0,5) в вершину «15» и отрицательный импульс (-0,5) в вершину «4» социально-экономической модели и положительный импульс (+1) в вершину «5» и (+0,5) в вершину «2» социально-экологической модели.
В результате исследований были получены следующие результаты (Рис. 1.2). Данный импульс порождает значительный рост риска возникновения ЧС, резкое падение уровня жизни, снижение физического объема производства и возникновение дефицита бюджета. А также резонансный колебательный процесс с тенденцией в сторону ухудшения уровня экологической опасности, уровня загрязнения и качества жизни.
Так, снижение риска возникновения ЧС и увеличение занятости населения при краткосрочном планировании можно получить несколькими способами. Например, путём значительных вложений в гидротехнические сооружения (положительный импульс (+1,2) в вершину «5») и приостановки действия соц. программ (отрицательный импульс (-0,3) в вершину «10»). Или с помощью значительного снижения налоговых ставок (отрицательный импульс (-3,7) в вершину «13») и уменьшения расходов на социальные программы (отрицательный импульс (-1,3) в вершину «10»).
При этом также увеличится физический объем производства и повысится уровень жизни населения. После некоторого дефицита бюджета на первых шагах, предусмотренного в описанных выше программах, и который слегка повлияет на уровень жизни населения, ситуация снова будет весьма благоприятной (Рис 1.3).
Рыбинский муниципальный округ (РМО) занимает важное место среди муниципальных образований Ярославской области. Экономический потенциал округа заметен и в масштабах Российской Федерации.
С началом реформ социально-экономическая ситуация в РМО, социально-экономический базис которого был ориентирован на интересы ВПК страны, резко ухудшилась. В условиях сокращения оборонных заказов крупнейшие предприятия оказались в критическом положении. Конверсия на них проходила тяжело и привела к резкому высвобождению из производственной сферы высококвалифицированного персонала (каждый четвертый безработный в Ярославской области был рыбинцем), заметному снижению доходов семей и резкому снижению промышленного производства и, следовательно, существенному сужению налоговой базы. Рыбинский округ практически перестал быть донором областного бюджета и отнесен к депрессивным районам Ярославской области. Основные проблемы РМО связаны с хроническим дефицитом местного бюджета. Ослабло внимание к социальному сектору и у крупных предприятий.
В настоящее время благодаря разумной работе в условиях реформируемой экономики появилась тенденция к улучшению ситуации в социально-экономической обстановке округа: появились новые квалифицированные кадры, ряд крупнейших рыбинских предприятий преодолел фазу производственного спада; обозначилась стабилизация и некоторый рост производства. Набирают силу малое предпринимательство и АПК.
Территориальная дифференциация: очерк теории
Процесс социально-экономического развития любой территории неоднороден. Под влиянием тех или иных факторов, не связанных непосредственно с экономическими параметрами (например, физико-географических условий — динамики рельефа, климата и проч.), в ней выделяются зоны более интенсивного развития. Их рост в дальнейшем носит кумулятивный характер, то есть скорость роста в некотором смысле пропорциональна уже достигнутому ими уровню развития. В то же время под воздействием опять же «случайных» с точки зрения экономиста причин периодически совершается «рассеивание» (диссипация) накопленных ими ресурсов роста, вследствие чего некоторые из обозначившихся «точек роста» могут замедляться в развитии или даже приходить в упадок, испытывая локальный регресс. Таким образом, развитие территорий представляет собой стохастический процесс, протекающий кумулятивным образом и характеризующийся возникающими время от времени периодами диссипации.
В результате достаточно длительного развития территориальной системы почти всегда обнаруживается отчетливое, ясное разделение территории по уровню развития на три неравнозначные части — центр (это важнейшая элементарная ячейка данной территории), бицентр (второй по значимости элемент) и так называемую периферию, включающую в себя все остальные ячейки. В качестве характеристик, по которым совершается данное разделение, можно выбрать различные основания, как стоимостные, так и натуральные: объем производства или инвестиций, пропускную способность транспортных магистралей, интенсивность товаропотоков (их объем на единицу площади). Результаты выделения центра, бицентра и периферии, проведенных по различным основаниям, в подавляющем большинстве случаев совпадают. В связи с этим мы выбрали в качестве определяющего признака наиболее легко проверяемый параметр, динамику которого к тому же нетрудно отследить, а именно — численность населения.
Кумулятивный рост с периодически наступающим насыщением или диссипацией количественно описывается обобщенной логистической кривой (Рис. 2.1). В ней отчетливо выделяется последовательное чередование периодов ускорения и замедления, эволюционного и революционного развития, представляющее собой всеобщее свойство больших динамических систем. В течение некоторого времени система развивается количественно в рамках качественно однородного состояния, затем на известном этапе количественные изменения переходят в качественные, совершается качественный сдвиг, и новое качество данной динамической системы открывает дальнейшие перспективы для ее количественного развития. Затем вновь следует процесс достаточно длительного накопления количественных изменений, результатом которых становится новый качественный скачок, а затем все повторяется снова. Таково наиболее общее и абстрактное описание поступательно-циклического процесса, позволяющее выделить в развитии всякой динамической системы периоды относительной качественной определенности.
Тем самым, плавное непрерывное поступательное движение сменяется разрывами, резкими скачками, переворотами; количественное и качественное развитие, дополняя друг друга, попеременно играют ведущую роль на различных этапах динамики сложных систем. Можно утверждать, что обобщенная логистическая кривая выступает количественным выражением всеобщего закона взаимного перехода и преобразования количественных и качественных изменений или, как его коротко называют, закона перехода количества в качество [87, с. 66].
Этому же закону подчиняются и рассматриваемые процессы территориального развития — роста и обособления территориальных хозяйственных ячеек. На обширном статистическом материале по различным странам отчетливо прослеживается обобщенно-логистический характер важнейших процессов, связанных с урбанизацией и расселением. [23, с. 280-281]. Подобный характер территориального расслоения связан со стихийным действием различных социально-экономических причин.
Рассмотрим пример. Пусть из центра в сторону бицентра и периферии, расположенных невдалеке друг от друга, ходят автобусы соответственно маршрутов № 12 и № 13. Предположим, что для нормального обслуживания пассажиропотока требуется в сумме 4 автобуса в час, причем половина населения может добраться до места назначения автобусами обоих маршрутов, четверть едет только в бицентр, четверть — только на периферию.
Пусть исходным состоянием ситуации является полностью симметричное положение — отправка в среднем двух автобусов в час каждого маршрута. Естественно предположить, что время прохождения маршрута № 12 меньше, чем № 13 (соответственно, меньше расход бензина), качество дорожного покрытия на этом маршруте несколько лучше, уровень оплаты проезда несколько выше (выше уровень жизни, больше доля лиц трудоспособного возраста, поэтому меньше пассажиров, имеющих льготы по оплате проезда). В силу этих «случайных» причин автопарк заинтересован в разовых перебросках автобусов с маршрута № 13 на обслуживание маршрута № 12.
Пассажиры, половина которых не имеет явно выраженных предпочтений по использованию данных маршрутов, замечают соответствующую закономерность и предъявляют более высокий спрос на услуги маршрута № 12. Этот сдвиг становится особенно заметен в случаях, когда автобусные остановки данных маршрутов находятся в разных местах. В результате исследования меняющихся потребительских предпочтений руководство автопарка принимает официальное решение изменить частоту выхода на линию автобусов соответствующих маршрутов, что в еще большей степени провоцирует переток пассажиров на лучше обслуживаемый маршрут № 12.
В результате возникает «перелив спроса» — кумулятивный процесс с насыщением. Факт насыщения обусловлен наличием естественного предела, а именно, в данном случае — тем, что часть пассажиров (в нашем примере одна четверть) предъявляет спрос только на услуги маршрута № 13. Невзирая на разреженный график подачи на линию, эти люди упорно мерзнут или мокнут на остановках в ожидании именно этого автобуса. Таким образом, в конечном счете вместо двух автобусов каждого маршрута, уходящих по два раза в час, образуется три рейса в час маршрута № 12 (в среднем каждые 20 мин.) и один рейс в час маршрута № 13.
Прогнозирование основных параметров макроэкономической динамики
Характер динамики валового регионального продукта (Рис. 3.2) позволяет отнести данный регион к шоково-депрессивному типу, согласно разработанной автором классификации макроэкономических систем в соответствии со сценариями их динамики [26].
Рис. 3.3, являющийся результатом моделирования [99] и отражающий динамику уровня жизни, в сопоставлении с Рис. 3.2 указывает на важное обстоятельство: конечное потребление более эластично к изменениям ВРП в сторону уменьшения, чем в сторону увеличения. Иначе говоря, общая закономерность заключается в том, что когда в стране или регионе начинается экономический спад уровень жизни падает быстро, а когда начинается подъем -конечное потребление тоже повышается, но не столь быстро и не столь значительно, как физический объем производства. Кроме того, из Рис. 3.3 вытекает, что уровень жизни в различных составных частях данного региона изменяется синхронно, в отличие от большинства кризисных и депрессивных макроэкономических систем, где отдельные локальные образования в разные периоды протекания кризиса принимают на себя основной удар [96, 99]. Этот факт позволяет моделировать и прогнозировать уровень жизни населения данного региона как единого целого, тогда как во многих других регионах применение такого метода сопряжено со значительной погрешностью. Поэтому
Ярославскую область можно рассматривать как единую систему при применении трендовых моделей. (LEVI — центр, LEV2 — бицентр, LEV3 — периферия) Рис. 3.4 иллюстрирует пример применения описанного метода скользящих глобальных трендов к прогнозированию экономической динамики Ярославской области ла 2003 год. Параметры найденного аппроксимационного тренда таковы: к=0,0139; 1=0,8252; г=-0,1247; =8,9316; Э =5,7969. Полученный прогноз показывает спад ВРП на 26,5% по сравнению с прогнозной оценкой 2002 года, предполагавшей рост валового регионального продукта на 42,5% по сравнению с 2001 годом, который оказался не слишком благополучным для данного региона.
Нарастающая зависимость данного региона от внешних источников инвестиций [25, 99], подтверждает принадлежность Ярославской области к числу дотационных регионов, обладающих внутренним потенциалом развития (в отличие от так называемых хронически депрессивных, изолированных, экспортно-ориентированных и теневых) [87, 92].
Основные характеристики инвестиционного климата и принципы инвестиционной политики в области приведены в Приложении 2.
Прогноз на 2003-2005 годы, сделанный на основе данных Таблица 3.1 при помощи изложенной выше методики, показывает постепенное, но существенное снижение общих объемов инвестиций более чем на 50% (Рис. 3.5). Параметры найденного аппроксимационного тренда таковы: к=1,72; 1=19,63; г=8,23; =-10,11; Э =311,43.
Факт падения объемов инвестиций, очевидно, связан с изменением динамики рейтинга инвестиционной привлекательности Ярославской области по России в сторону стабильного ухудшения: после резкого улучшения от 34-го места в 2000 году до 2-го места в 2002 году область откатилась к 11-му месту в 2004 году. Основными причинами серьезного снижения инвестиционного рейтинга Ярославской области являются экономическое и техническое состояние предприятий, относительно высокий физический износ оборудования, утрата значительной части технологического потенциала за годы кризиса, высокая степень экологического риска.
К тому же, несмотря на общую тенденцию к повышению, в 2000-2003 годах сумма иностранных инвестиций сильно колебалась (Таблица 3.2), а значительный рост общей суммы инвестиций в основной капитал по Ярославской области достигался в основном за счет заметного увеличения доли отечественных инвестиций (а точнее, собственных средств предприятий). Поэтому прогнозируемый спад инвестиционного интереса к областным промышленным программам может быть следствием не только снижения доли иностранного капитала, поступающего в область, но, главным образом, ухудшения федерального и местного (за счет негосударственных источников) финансирования.
