Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Управление экономической динамикой устойчивого развития региона ... 10
1.1. Регион как устойчивая социально-экономическая система... 10
1.2. Региональная экономическая динамика: сущность, содержание, проявление 18
1.3. Теоретические основы анализа и прогнозирования процессов экономической динамики региона 26
ГЛАВА 2. Моделирование процессов социально экономической динамики региона .42
2.1. Методы моделирования процессов экономической динамики... 42
2.2. Модели региональной социально-экономической динамикиг принципы и содержание 63
2.3. Выбор структуры и параметров модели региональной экономической динамики применительно к условиям ограниченности статистических данных 76
ГЛАВА 3. Система поддержки управления процессами региональной экономической динамики 101
3.1. Математическая модель региональной экономической динамики 101
3.2. Информационная система поддержки принятие управленческих решений на уровне региона в условиях ограниченности статистических данных 105
3.3. Апробация информационной системы поддержки принятия
управленческих решений (на примере Астраханской области)... 113
Заключение. 121
Список использованной литературы.. 123
- Региональная экономическая динамика: сущность, содержание, проявление
- Теоретические основы анализа и прогнозирования процессов экономической динамики региона
- Выбор структуры и параметров модели региональной экономической динамики применительно к условиям ограниченности статистических данных
- Информационная система поддержки принятие управленческих решений на уровне региона в условиях ограниченности статистических данных
Введение к работе
Актуальность исследования.
Скорость изменения экономических и социальных процессов в развитии страны, региона, муниципалитета в последнее время существенно возросла. Произошло это, в основном, за счет процессов глобализации и развития информационных технологий. Региональные органы власти в процессе управления регионом стремятся к улучшению качества жизни населения и к сокращению социального разрыва. Конкурентоспособность региона определяется развитием его потенциала. Именно на уровне региона сегодня определяется, какие параметры являются приоритетными, и определяется это на основе прогнозов. Регион является сложной в управлении социально-экономической системой, ошибка в управлении которой может привести к экономическим потерям. Все решения сегодня необходимо «взвешивать» - и не только с позиции опыта, но и с позиции объективных механизмов.
Современный процесс управления регионом представляет собой деятельность, основанную на рассмотрении различных возможностей принятия тех или иных управленческих решений. После того, как «гипотетически» это решение принимается, делается прогноз влияния этого решения на отдельные сферы и выбирается наиболее приемлемый (необходимый) для региона сценарий управления экономикой на краткосрочную, среднесрочную и долгосрочную перспективу.
Ответственность, право принимать решения, компетенции и полномочия переданы в регионы, которые становятся, с одной стороны, более самостоятельными, а с другой стороны, в своем развитии имеют и подчиненность федеральному центру. Проблема устойчивого развития региона актуальна в настоящее время и напрямую связана с реализацией планов по повышению уровня и качества жизни населения, обеспечения экономического роста и т.п. Во многих регионах России предприняты собственные пути перехода на устойчивый путь развития, которые при определенных условиях могут дать как положительный, так и отрицательный результат.
На сегодняшний день в принятии управленческих решений для региона важным элементом становится «имитация» последствий предлагаемых экономических программ. В динамично меняющихся условиях особенно актуально быстрое и своевременное предоставление прогнозной информации по основным параметрам социально-экономического развития с целью принятия более обоснованных экономических решений соответствующими органами власти. В силу сложившихся обстоятельств возникает необходимость разработки автоматизированного инструментария поддержки принятия управленческих решений на уровне региона посредством построения прогнозных моделей для системы отдельных процессов социально-экономической динамики, на основе которой могли бы уточняться и совершенствоваться программные мероприятия, пункты стратегии развития территории, проводилась бы «имитация» предлагаемых экономических реформ и т.п.
Сложность методологического решения указанной проблемы заключается ещё и в том, что статистическая база не позволяет корректно использовать разработанные методики моделирования и прогнозирования процессов социально-экономической динамики региона в условиях ограниченности статистических данных. В результате, применение существующих прогнозных моделей может привести к возникновению существенной ошибки, что в конечном итоге приводит к неадекватному результату моделирования того или иного процесса, не позволяя принять адекватное решение. Следовательно, необходим инструментарий такого типа, который бы учитывал и такие предположения.
Степень разработанности проблемы.
Исследованию проблем управления и устойчивого развития региона как социально-экономической системы посвящены работы Н.Т. Агафонова, А.Л. Боброва, Р.Г. Власова, А.Г. Гранберга, Л.М. Григорьева, Н.В. Зубаревича, Н.Н. Колосовского, В.П. Орешина, В.Г. Полянского, О.С. Пчелинцева, О.А. Ушаковой, Г.Г. Фетисова, А.Н. Швецова и др.
В развитие теоретических и прикладных аспектов моделирования социально-экономических региональных систем как инструмента поддержки принятия решений значительный вклад внесли труды С.Н. Васильева, Г.В. Гореловой, А.Г. Гранберга, Е.Н. Грибовой, С.В. Емельянова, В.В. Ивантера, Ф.Н. Клоцвога, Т.И. Лебедевой, В. Леонтьева, А.В. Лотова, Н.Н. Лычкиной, В.Л. Макарова, Н.Н. Некрасова, Р.М. Нижегородцева, Д.А. Новикова, А.Г. Олейника, П.А. Ореховского, Ю.С. Попкова, В.А. Путилова, О.С. Пчелинцева, А.Л. Ринчино, В.В. Родионова, С.Г. Светунькова, Г.Р. Серебрякова, Т.К. Сиразетдинова, С.А. Суспицына, И.В. Трегуб, М.Н. Узякова, В.В. Федосеева, Дж. Форрестера, Г.Р. Хасаева, В.А. Цыбатова, В.П. Чернова и др.
Вопросам ситуационного моделирования и управления посвящены работы Ю.И. Клыкова, Д.А. Поспелова, М.В. Погодина, А.Ю. Силантьева, А.Ю. Филипповича, А.Я. Фридмана, В.Ф. Шатрова, Ю.А. Шебеко, В.В. Шишова и др.
Среди зарубежных ученых, занимающихся современными исследованиями в области моделирования экономической динамики, выделяются C. Bajona, M. Babura, S. Barrios, C. Christodoulos, I. Daitoh, A. Dohtani, L. Fanti, A.C. Ghent, M.A. Gmez, P. Hilletofth, T. J. Kehoe, L. Lttil, B. Lin, P. Manfredi, C. Michalakelis, P. Reimann, S. Robinson, G. Rnstler, F. Schorfheide, K. Sill, E. Strobl, A.A. Tako, M. Taksar, K. Thompson, D. Varoutas, G.A. Waters, Q. Wu, Z. Yang и др.
В рассматриваемых работах не затрагивалась проблема ограниченности статистических данных при моделировании и прогнозировании процессов экономической динамики региона как сложной социально-экономической системой.
Объектом исследования является регион как социально-экономическая система.
Предметом исследования являются механизмы и модели прогнозирования как элементы эффективного управления социально-экономической системой региона.
Целью диссертационной работы является совершенствование механизма прогнозирования параметров социально-экономического развития региона с целью повышения надежности принятия решений в условиях ограниченности статистических данных.
Достижение поставленной цели требует решения следующих задач:
обосновать моделирование динамики процессов развития региона как сложной социально-экономической системы;
классифицировать существующие модели экономической динамики на региональном уровне, выявить их преимущества и недостатки;
провести декомпозицию структуры управления процессами экономической динамики региона;
определить структуру процессов прогнозной модели региональной экономической динамики, опирающуюся на ограниченный массив статистических данных;
построить комплексную математическую модель региональной социально-экономической динамики;
разработать информационную систему поддержки управления процессами региональной экономической динамики, реализующую разработанную модель, и провести ее апробацию на статистических данных регионального уровня;
сделать прогноз (рассчитать прогнозные значения) выделенных показателей на основе разработанной информационной системы и сформировать базу данных рассчитанных прогнозных значений (по материалам Астраханской области).
Методы исследования.
Результаты диссертационной работы получены с использованием методов моделирования сложных систем, системного анализа, системной динамики, ситуационного моделирования, математической статистики, эконометрики, а также путем проведения практических и экспериментальных расчетов на ЭВМ.
Научная новизна диссертационного исследования заключается в создании и обосновании методики прогнозирования отдельных процессов социально-экономической динамики региона в условиях ограниченности статистических данных. К наиболее существенным результатам обладающим элементами научной новизны, относятся:
-
Предложена структура взаимосвязей выделенных процессов социально-экономической динамики регионального уровня, в которой при условии ограниченности статистических данных регион рассматривается как социально-экономическая система, состоящая из 5 подсистем: региональное производство, капитал, финансовая сфера, региональные доходы и расходы, население.
-
На основе предложенной структуры построена комплексная математическая модель региональной социально-экономической динамики, позволяющая прогнозировать динамику социально-экономических процессов на уровне региона в условиях ограниченности статистических данных.
-
Разработана функциональная модель системы информационной поддержки принятия решений, позволяющая повысить надежность принятия управленческих решений на региональном уровне в условиях ограниченности статистических данных.
Данное диссертационное исследование выполнено в рамках паспорта специальности 05.13.10 «Управление в социальных и экономических системах», п.3. «Разработка моделей описания и оценок эффективности решения задач управления и принятия решений в социальных и экономических системах», п.4. «Разработка методов и алгоритмов решения задач управления и принятия решений в социальных и экономических системах», п.5. «Разработка специального математического и программного обеспечения систем управления и механизмов принятия решений в социальных и экономических системах».
Логика работы.
Исследование проблем управления процессами региональной экономической динамики на основе прогнозирования в условиях ограниченности статистических данных осуществлено в несколько этапов. На первом этапе проведено рассмотрение региона как сложной социально-экономической системы. На втором этапе рассмотрена структура управления процессами развития региона через изменяемые параметры. На третьем этапе выделены процессы и параметры, характеризующие динамику развития региона. На четвертом этапе предложена структура взаимосвязи выделенных процессов экономической динамики региона. На пятом этапе проведено описание выделенных взаимосвязей комплексной математической моделью и проверка адекватности модели. Шестой этап посвящен анализу места и роли управленческих решений в структуре управления регионом и анализу рисков принимаемых управленческих решений. Седьмым этапом рассмотрена система принятия решений на уровне региона (методика) и проведен анализ обратных связей при принятии решений. На заключительном этапе разработана информационная система поддержки принятия управленческих решений на уровне региона в условиях ограниченности статистических данных, и проведена ее апробация.
Теоретическая значимость работы заключается в:
формировании методики применения подходов имитационного, ситуационного моделирования, принципов системной динамики при решении задач управления социально-экономическим развитием региона, динамикой отдельных процессов и т.д.;
расширении представлений о технологиях прогнозирования процессов социально-экономической динамики региона в условиях ограниченности статистических данных;
возможности использования результатов исследования при построении более точных динамических моделей отдельных процессов, характеризующих динамику региона.
Предлагаемая методология ориентирована на использование результатов исследования в дальнейшем развитии теории управления. Полученные результаты могут применяться в качестве основы исследования процессов управления развитием региона, отдельных отраслей и комплексов.
Практическая значимость диссертационного исследования определяется возможностью использования разработанной информационной системы поддержки управления процессами региональной экономической динамики для расчета прогнозных показателей в условиях ограниченности статистических данных региональными и муниципальными органами власти.
Кроме того, теоретические и практические аспекты данного диссертационного исследования могут быть использованы в учебной деятельности для проведения занятий по дисциплинам «Прогнозирование социально-экономического развития экономических систем», «Модели и методы в экономике», «Экономико-математические методы», «Экономико-математические модели» и других.
Апробация работы.
Материалы, входящие в диссертацию, обсуждались на XXVI международной научно-технической конференции «Математические методы и информационные технологии в экономике, социологии и образовании» (г. Пенза, 2010 г.); международной научно-практической конференции «Социально-экономическое развитие современного общества в условиях реформ» (г. Саратов, 2010 г.); международной научной конференции «Актуальные вопросы современной экономической науки» (г. Астрахань, 2011 г.); II международной научной конференции «Региональная специфика и российский опыт развития бизнеса и экономики» (г. Астрахань, 2011 г.).
Публикации.
Основные положения работы изложены в 11 статьях научных журналов, всероссийских и международных конференций, в том числе 4 статьи из списка, утвержденного ВАК, 1 статья на английском языке. Получены свидетельства о регистрации программы для ЭВМ и базы данных.
Структура и объем работы.
Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы, приложений. Основная часть работы изложена на 139 листах машинописного текста, содержит 29 формул, 41 рисунок и 3 таблицы. Список литературы включает 168 источников, в том числе 28 источников на английском языке.
Региональная экономическая динамика: сущность, содержание, проявление
Экономическая динамика представляет собой изменения, происходящие в системе экономических отношений и выражаемые трансформацией, деформацией, замещением явлений, отражаемых основными экономическими категориями. К явлениям экономической динамики следует отнести, прежде всего, изменения спроса, предложения, богатства, ценности и др. Следовательно, явление экономической динамики предполагает изучение изменения, прежде всего, явлений, отражаемых системой основных экономических категорий [113].
Экономическая динамика широко изучается в работах Дж. Кейнса, Дж.Б. Кларка, Н.Д. Кондратьева, А. Маршалла, Дж.С. Милля, Д. Рикардо, М.И. Туган-Барановского, Р.Ф. Харрода, Дж. Хикса. Именно в работах данных авторов впервые были рассмотрены проблемы, которые ранее рассматривались только в области статистической экономической теории и, в принципе, не имели существенной практической направленности. Между тем, изложенные ими идеи, выявленные закономерности и тенденции имеют ключевое значение для понимания происходящих ныне и в перспективе XXI века коренных преобразований в обществе.
Позже на эту тему высказывались практически все ученые. Большой научный вклад в развитие теории статики и динамики Дж. Кларка внес Н.Д. Кондратьев [49-51]. Первоначально в своих исследованиях он был во многом близок к Кларку, но пошел гораздо дальше, разграничив динамические процессы на процессы качественных и количественных изменений. В тех случаях, когда элементы экономической жизни подвергаются воздействиям, не влекущим за собой изменения их количества, но существенно их трансформирующим, существуют качественные изменения. Когда же экономические элементы изменяются лишь количественно, без какого-либо изменения в их качестве, можно говорить о наличии количественных изменений [ 38, с. 105],
Кондратьев выделял три типа законов и закономерностей: статические, динамические и генетические. Законы статики раскрывают структуру, внутренние и внешние взаимодействия изучаемого предмета в состоянии покоя или устойчиво-равновесного движения. Диспропорции, по его мнению, непременно ведут к кризису. Закономерности динамики проявляются в периоды нарушения равновесия, когда происходят качественные сдвиги в пропорциях составляющих систему элементов и межэлементных связей, перелом в траектории движения, замена равномерно-эволюционных форм динамики на скачкообразно-революционные. Познание этих закономерностей помогает выяснить суть и предпосылки периодически потрясающих общество и отдельные его элементы кризисов, выбрать наиболее эффективные пути выхода их них.
Цель изучения закономерностей динамики - выявить упорядоченность в кажущейся хаотичности движения социально-экономических систем и их элементов, в череде неожиданно меняющихся событий, в периодически происходящих взрывах противоречий. Кондратьев разбивает закономерности динамики на четыре вида [49, с. 20].
Одни из них характеризуют последовательность изменений системы, ее волнообразные колебания. Другие помогают выяснить резонансное взаимодействие циклов разной длительности в данной системе по вертикали. Третьи характеризуют взаимодействие непосредственно и косвенно связанных систем общественного развития. Четвертые более детально выявляют стадии и механизмы переломных, кризисных моментов в динамике общества. События в ходе развития общества могут меняться неожиданно, в процессе взаимодействия интересов. Системы развиваются взаимосвязано, поэтому взаимодействуют, проявляя закономерности и определенные последовательности изменений - формы. Сущность динамической теории Н.Д. Кондратьев определял следующим образом: «Под динамической мы понимаем ту теорию, которая изучает экономические явления в процессе их изменения во времени. «...» Для динамической точки зрения наиболее характерной будет концепция процесса изменений экономических элементов и их связей» [51, с. 49]. Н.Д. Кондратьев делает акцент на количественный и качественный аспект изменений, их причины, темпы, эволюционные тенденции, циклические закономерности.
Н.Д. Кондратьев показал, что «к экономической жизни можно подходить с динамической точки зрения, т.е. мыслить в условиях процесса изменения. Однако, для исследования экономической действительности к ней можно методологически подходить со статической точки зрения; рассматривать ее как бы в условиях неизменного статического состояния и искать закономерные связи между ее элементами, пользуясь концепцией динамического равновесия, т.е. концепцией равновесия изменяющихся элементов» [51, с. 53].
Под экономической динамикой тех лет понимались экономические процессы и явления, которые не поддавались описанию в терминах статики, либо содержали только лишь компоненту времени. При этом не рассматривались вопросы развития, устойчивости и других понятий.
По мнению К. Маркса сущность экономической динамики можно понять, исходя из тенденций развития производительных сил как движущих факторах хозяйственного бытия, которые определяют динамику и пропорции воспроизводства, смену форм собственности и т.д. Развитие общественных отношений основано на движущем характере производительных сил, а накопление противоречий в последних означает переход к революционной динамике социально-экономических процессов [50, с. 67-68]. Н.Д. Кондратьев так писал про марксовскую школу: «Наиболее ценной и оригинальной чертой марксовской школы является именно то, что она и только она выдвинула теорию экономической динамики» [51, с. 218].
Теоретические основы анализа и прогнозирования процессов экономической динамики региона
Моделирование представляет собой одну из самых востребованных, но при этом одну из самых сложных задач количественного экономического анализа. Оно всегда было актуальным и востребованным. Современное моделирование является основополагающей частью прогнозирования, которое предполагает научно обоснованное суждение о возможных состояниях некоторой системы в будущем, об альтернативных путях ее осуществления. В конечном итоге прогнозирование с помощью соответствующих моделей предполагает получение количественных оценок различных состояний при помощи математических средств и методов.
Методологии классического моделирования процессов и явлений экономической динамики в той или иной степени используют экстраполяцию прошлых тенденций в отношении как общенациональных, так и частичных показателей производства, населення, финансов и т.п.
Развитие экономического моделирования, анализа и прогнозирования в современных условиях связано с последовательным ростом уровня их формализации. В основе лежат современные достижения в области прикладной математики, математической статистике, методах оптимизации, эконометрике и др.
Основой классических методов моделирования является появившаяся в 1930 году эконометрика (основатель - Р. Фриш). Эконометрика дает инструментарий для экономических измерений, а также методологию оценки параметров моделей микро- и макроэкономики, Кроме того, эконометрика активно используется для моделирования и прогнозирования экономических процессов как в масштабах экономики в целом, так и на уровне отдельных регионов и предприятий [116]. Основным аппаратом в эконометрике при работе с функциями является метод наименьших квадратов, который имеет свои преимущества и недостатки. Недостатки, в свою очередь, вынуждают искать другие методы эконометрического представления экономической динамики. Так, например, в качестве аппроксимирующих функций можно использовать степенные экспоненциальные, логистические и другие функции.
Таким образом, особую актуальность з моделировании экономической динамики приобретает выбор единой системы приближающихся функций. Такая система функций должна обладать хорошими интерполяционными и экстраполяционными свойствами, т.е. интерполировать в отчетном периоде и экстраполировать в будущем периоде основные классы типичных экономических процессов. Система должна быть конструктивной, позволять просто и точно получать результат, не требуя никаких дополнительных преобразований и допущений.
В методологическом плане при построении математических моделей, описывающих динамику социально-экономического развития, исследователи обычно опираются на сложившуюся во второй половине XX века неоклассическую экономическую теорию. Часто используется неоклассическая модель долгосрочного экономического роста Солоу, основанная на традиционной производственной функции Кобба-Дугласа: Y = AKaLx a, (2.1) где К - капитал, L - рабочая сила, А - технический прогресс или совокупная производительность факторов, а - доля дохода, которая обеспечивается за счет роста капитальных затрат. Под техническим прогрессом Солоу понимает не только новые технологии, но и новый уровень знаний и умений рабочей силы, новые материалы, новые формы организации производства.
Модель Солоу основана на принятии гипотезы совершенной конкуренции и допускает непрерывную взаимозаменяемость между трудом и капиталом.
Важной основой моделирования экономической динамики региона выступает анализ данных (data analysis). Анализ данных, как научная дисциплина, посвящен систематизации понятий, подходов, приемов и математических методов, предназначенных для организации сбора, систематизации и обработки статистических данных с целью их удобного представления, интерпретации и получения научных и практических навыков [33, с. 14]. Если сравнивать анализ данных с математической статистикой, которая изучает лишь данные вероятностной природы, то анализ данных считается дисциплиной, которая использует методы и приемы математической статистики в качестве рабочего инструмента по отношению к данным, которые, вообще говоря, не обязательно вероятностной природы,
Главной целью анализа данных является обеспечение возможности выбора и использования экономико-математических моделей [100, с. 13] для анализа, прогнозирования и принятия решений для исследуемого объекта. В [64, с. 411-412] приводится классификация наиболее адекватных методов экономико-математического моделирования. Наибольший интерес в этой классификации представляют методы математической статистики: выборочный метод, корреляционный анализ, дисперсионный анализ, регрессионный анализ, факторный анализ, многомерный статистический анализ и другие.
Важной особенностью математической статистики является то, что она предоставляет исследователю достаточно эффективный инструментарий для целей экономико-математического моделирования. При этом имеются некоторые существенные особенности, связанные с центральным понятием математической статистики - случайной величиной. Случайной называют величину, которая в результате испытания примет одно и только одно возможное значение, наперед не известное и зависящее от случайных причин, которые заранее не могут быть учтены [23, с. 64]. Таким образом, случайная величина принимает свои значения с определенными вероятностями. Определение данных вероятностей предусматривает наличие выборок больших объемов - порядка нескольких тысяч или десятков тысяч наблюдений. Чаще всего не удается обеспечить выполнение данного условия для данных экономической природы, размерность которых порой ограничена несколькими сотнями (а то и десятками и даже единицами) наблюдений.
Одним из наиболее эффективных инструментов статистического анализа процессов экономической динамики региона является регрессионный анализ [4, 28, 49]. Регрессионный анализ представляет собой статистический метод исследования зависимости между зависимой переменной у и одной или несколькими независимыми переменными. Переменная у является случайной величиной и обычно предполагается, что она имеет нормальный закон распределения. Однако, к сожалению, данное предположение не всегда выполняется для исходных статистических данных.
Выбор структуры и параметров модели региональной экономической динамики применительно к условиям ограниченности статистических данных
Здесь Ne=N-m - степень свободы ошибок моделирования, С ростом числа параметров в модели он сначала резко убывает, а затем стабилизируется при достижении оптимальной структуры и может даже возрастать с ростом числа параметров. Таким образом, достаточно определить минимальный набор параметров модели, при котором этот критерий достигает стабилизирующего значения (минимума).
Выделим подсистемы модели, исходя из следующих положений. Главным экономическим показателем в регионе, безусловно, является валовой региональный продукт (ВРГ1). В свою, очередь, для расчета ВРП на основе положений неоклассических теорий, рассмотренных ранее, необходимы в наличии значения труда (L) и капитала (К). Таким образом, формируются 3 подсистемы: региональное производство, капитал, население. Пополнение капитала происходит за счет инвестиций в основной капитал, который, в частности, включает региональные инвестиции, поступающие из регионального бюджета. Региональный бюджет состоит из доходной и расходной части. Тогда, возникают ещё две подсистемы — финансовая сфера и доходы и расходы бюджета. Таким образом, в роли выбранных нами структурных подсистем, на которых основывается модель, выступают следующие уровни:
По нашем} предположению, мы имеем в распоряжении тот ограниченный массив статистических данных, который включает показатели по выделенным подсистемам. Общая структура модели характеризует взаимодействия между основными уровнями системы,
Для разработки модели экономической динамики региона будем использовать макроэкономический принцип. Но все-таки стоит отметить тот факт, что наряду с множеством сходных черт экономики страны и региональной экономики, существуют некоторые отличительные черты. Как известно, каждый регион РФ функционирует в едином: экономике-правовом поле, на территории всех российских регионов «работает» единая кредитно-финансовая система, действует общее федеральное законодательство, таможенная система и т.п. Существование общих для страны рынков товаров и услуг, капиталов, труда является актуальным для современной экономики Применение принципов системного подхода помогает учесть данные особенности, т.к. изучение региона при данных условиях проводится во взаимодействии с внешней средой, с учетом внешних экстерналий, и, кроме того, в совокупности с другими системами. При моделировании будем допускать отсутствие на некоторых рынках равновесия, поскольку, например, существует несоответствие между заработными платами и уровнем цен. Наличие безработицы, например, объясняет существование данного несоответствия. Будем предполагать, что ставка рефинансирования центрального банка (банковская процентная ставка) и индекс цен задаются экзогенно.
При построении модели будем использовать элементы различных экономических школ, рассмотренных ранее, - кейнсианский и неоклассический подходы.
Важную роль в экономике играют фирмы, домохозяйства и, конечно же, государство. Население региона является одновременно поставщиком и потребителем основных экономических ресурсов в региональном хозяйстве. Домохозяйства рассматриваются в качестве получателей дохода и как расходующая группа. Их доходы делятся на расходы на личное потребление и сбережения (разумеется, после уплаты налогов). И в виде расходов на личное потребление в производственный сектор экономики возвращается большая часть общего дохода.
При моделировании мы будем предполагать, что фирмы стремятся к максимизации прибыли (к максимизации капитала собственника), хотя такое поведение не всегда соответствует ее стратегическим планам. Например, в некоторых (кризисных) ситуациях фирмы стремятся к сохранению своего существования. Фирма определяет количество сотрудников, их заработную плату, объемы выпуска продукции, для производства которой используется труд L и капитал К. Цены на выпускаемую продукцию определяются рынком, и на эти цены ориентируется фирма.
Государство также принимает участие в процессах кругооборота денежных и материальных средств. Его роль проявляется в облегчении и поддержании функционирования рыночной экономики. В лице исполнительной и законодательной власти государство является непосредственным участником рынка, его координатором и регулятором. Фирмы и домохозяйства выступают в качестве основных источников формирования доходной части бюджетов федерального, регионального и местного уровней, а органы государственной власти собирают с них налоги.
Важнейшим экономическим показателем в регионе является валовой региональный продукт (ВРП). Согласно [18] «валовой региональный продукт (валовая добавленная стоимость в основных ценах) представляет собой стоимость товаров и услуг, произведенных для конечного использования, Валовой региональный продукт рассчитывается производственным методом как разница между выпуском и промежуточным потреблением». Данные о ВРП публикуются в региональных статистических сборниках, в статистических ежегодниках «Регионы России». Расчет ВРП может производиться посредством суммирования всех расходов покупку всего объема произведенной в данном году продукции.
Информационная система поддержки принятие управленческих решений на уровне региона в условиях ограниченности статистических данных
Информационная система поддержки принятия управленческих решений на уровне региона в условиях ограниченности статистических данных Для практической реализации модели экономической динамики и дальнейшего прогнозирования изменения выделенных показателей был разработан программный продукт «Модель экономической динамики региона КвадроПро». Кроме того, для хранения, структурирования и последующей обработки фактических и экспериментальных данных (показателей) экономической динамики Астраханской области была создана база данных. Разработанная программа и база данных прошли регистрацию в федеральном институте промышленной собственности в 2011 году.
Разработанная программа устроена таким образом, что использует методологию системной динамики с использованием механизма обратных связей. Основные требования, которые предъявлялись к программе, следующие: несложность изменения и модификации. Программа требует ввода необходимой статистической информации и первоначально рассчитанных коэффициентов (например, в MS EXCEL или OpenOfnce Calc) в специальную форму (рисунок 3.2), после чего программа рассчитает прогнозные показатели на требуемый период (рисунок 3.3). Для одного типа вводимых данных необходимы только их начальные значения за рассматриваемый период, для других данных - статистическая информация по нескольким периодам. Все необходимые пояснения для пользователя программы даны в разделе «Справка», в которой указывается, в каких единицах измерения следует вводить тот или иной показатель, правила ввода статистических данных, интерпретация коэффициентов и т.п.
Общая схема построенной информационной системы изображена на рисунке 3.5. Схемы некоторых процедур программы представлены в приложении.
Укрупненная схема построенной информационной системы Существующая на данный момент схема принятия управленческих решений на уровне региона, в частности при формировании проекта бюджета региона, включает в себя такой важный и неотъемлемый элемент как прогнозирование. Внедрение предложенной системы прогнозирования направлено на совершенствование именно этого механизма. На рисунке 3.6 показана существующая схема принятия управленческих решений (для Астраханской области). На рисунке 3.7. показана укрупненная схема выработки и фиксации управленческих решений на уровне региона.
В рамках анализа рисков были выделены такие риски, как неправильная детализация объектов, отсутствие или недостаточность средств сбора информации, отсутствие или недостаточность необходимых статистических данных, неправильная формализация задачи. Построенная информационная система позволяет снизить риски недостаточности статистических данных, тем самым повышая надежность принятия управленческих решений.
Модельные (прогнозные) показатели, рассчитанные с помощью данной информационной системы, составляют основу сформированной базы данных, структура которой изображена на рисунке 3.9.
Апробация информационной системы поддержки принятия управленческих решений (на примере Астраханской области)
Верификация модели была произведена на основе имеющихся фактических данных, опубликованных в [9-11, 77-78, 101, 114, 119, 126].
Для примера приведем соотношение ретроспективных статистических данных с модельными данными по четырем параметрам - объем ВРП, численность населения, доходы бюджета и расходы населения. Результаты данного соотношения показаны на рисунках 3.10,3.11,3.12,3.13.
Средняя ошибка отклонения модельных данных от фактических по показателю «Расходы населения» составляет 7,9%. Аналогичным образом были проверены соотношения остальных показателей. Таким образом, сравнительный анализ результатов моделирования и статистических данных говорит о том, что построенная модель достаточно точно воспроизводит динамику социально-экономических показателей региона и модель имеет верную логическую структуру.
Расчетные (прогнозные) значения основных показателей, используемых в модели, на период 2011-2015 гг. представлены в таблице 3.1.
Два последних столбца в таблице 3.1 выделены мелким шрифтом, т.к. эти периоды выходят за горизонт предсказуемости (для краткосрочных прогнозов) и продемонстрированы для наглядности. Данные прогнозные значения составляют информационную основу базы данных, рассмотренной в предыдущем пункте данной главы.
Оценить эффективность реализации построенной информационной системы можно с помощью расчета погрешностей для прогнозов, сформированных профильным министерством, и для прогнозов, полученных с помощью модели. Далее можно сравнить полученные погрешности, рассчитать среднюю погрешность за рассматриваемый период для прогнозов министерства и модельных прогнозов, вычислить погрешность отклонения.
В качестве прогнозных значений регионального министерства возьмем значения для доходов бюджета, расходов бюджета и валового регионального продукта. Значения данных показателей опубликованы в проектах бюджетов Астраханской области на 2006-2010 гг.
