Прогнозирование развития региональной социально-экономической системы на основе экономико-математического моделирования ее воспроизводственного контура

Автор: Жуланов Е.Е.

Журнал: Ars Administrandi. Искусство управления @ars-administrandi

Рубрика: Теории политики, экономики и управления

Статья в выпуске: 4, 2015 года.

Бесплатный доступ

В связи с нелинейным характером развития воспроизводственных процессов региональных социально-экономических систем, обусловленным территориальными условиями деятельности хозяйствующих субъектов под воздействием внешней среды, большую актуальность приобрела проблема экономико-математического прогнозирования результатов функционирования данных систем с учетом этих особенностей. Цель статьи - развитие теоретических основ моделирования региональных социально-экономических систем, воспроизводящих условия своего функционирования под воздействием внешней среды, а также разработка и апробация прикладной модели регионального воспроизводственного контура, позволяющей диагностировать состояние и развитие данных систем. Моделирование регионального воспроизводственного контура предусматривает построение балансовой модели с нелинейными межрыночными взаимосвязями, формируемыми на основе степенных производственных функций и метода Лагранжа, позволяющего имитировать потребительский выбор ресурсов с минимальными затратами и технологическими ограничениями на их взаимозаменяемость. В статье дано описание математической модели воспроизводственного контура региональной социально-экономической системы, порядок определения ее параметров и результаты ее апробации на основе статистических данных Пермского края. Разработанная модель воспроизводственного контура позволила более точно измерять и анализировать изменение параметров региональной экономики за счет учета территориальных особенностей хозяйствования и комплексного влияния конкуренции, инноваций и инвестиций.

Еще

Региональная экономика, моделирование, воспроизводство, прогнозирование

Короткий адрес: https://sciup.org/147204186

IDR: 147204186

Текст научной статьи Прогнозирование развития региональной социально-экономической системы на основе экономико-математического моделирования ее воспроизводственного контура

В условиях рыночных отношений каждый хозяйствующий субъект самостоятельно принимает решения, что многократно усложняет макроэкономическое прогнозирование. Территориальная специфика деятельности этих субъектов, выраженная в региональных особенностях социально-экономических и природно-климатических условий Российской Федерации [17, с. 58; 21;], обусловливает необходимость разработки такого экономико-математического аппарата, который бы повысил точность макроэкономического прогнозирования. В основу такого моделирования может быть положена концепция воспроизводственного контура [27, c. 68–69], в соответствии с которой региональная социально-экономическая система воспроизводит условия своего функционирования при взаимодействии с внешней средой [19, с. 17, 18]. Выделение регионального контура обусловлено тем, что дифференциация природноклиматических условий и потребности регионов в природных ресурсах порождают межрегиональные различия: в структуре промышленности, в уровне цен на одни и те же блага, в доходности предприятий и инвестиционных потоках. Это дифференцирует процентные ставки банков, объемы кредитования и темпы инфляции в регионах, экономические параметры систем региональных рынков и скорость деловой активности [26]. Внутри региона возможности роста объема спроса и продаж ограничены. Однако межрегиональное взаимодействие их развивает и обеспечивает расширенное производство. Для учета перечисленных территориальных особенностей была разработана балансовая модель регионального воспроизводственного контура (табл. 1). Она отражает хозяйственные взаимосвязи между рынками, образующими логистическую систему товародвижения в регионе [7, с. 62]: 1) инновационных технологий, 2) образовательных услуг, 3) кредитных ресурсов, 4) рекламных услуг, 5) посреднических услуг, 6) трудовых ресурсов, 7) недвижимости, 8) оборудования, 9) сырья и материалов. Столбцы в модели характеризуют j-е рынки-потребители товаров и услуг, а строки - i-е региональные рынки, поставляющие их. В отличие от традиционно используемого межотраслевого балансового метода и его модификаций, применяемых на национальном и региональном уровне [2, с. 154–171; 29], в основу разработанной модели положены не линейные производственные функции с постоянными коэффициентами материальных затрат, а степенные, отражающие нелинейный характер хозяйственных взаимосвязей между предприятиями региональных рынков [12, с. 39]:

х_} = а_}-п^ j = i,_n , (1)

где A j - коэффициент отдачи от масштаба производства товара j ; c j - коэффициент эластичности производства товара j по ресурсу i ; x_ij – количество ресурса i , используемого для производства товара (услуги) j ; X_j – общий объем продаж товара j ; n – количество благ, потребляемых в воспроизводственном процессе.

В разработанной модели регионального контура выполняются условия:

X, = Ъ^+Q^, i = l,n;

./=1

^xj ⁼ 'll' ’ j ⁼^'P /=1

где Q_i – объем конечного потребления i -го товара (услуги).

Степенные функции предусматривают возможность взаимозамещения ресурсов

и применение метода Лагранжа для разработки механизма определения наименее

затратной комбинации объемов закупки каждого ресурса исходя из сложившихся

показателей эластичности объема производства –

•n -± l=\Pl

Pi c‘i,

с_ij и рыночных цен на ресурсы:

, (4)

где p_i – цена i -го товара (услуги).

Поскольку ресурсы могут быть ограниченно взаимозаменяемы, появляется необходимость в ограничении пропорций их взаимозамещения. Для этого в модель вводится механизм учета предельной нормы технологического взаимодополнения ресурсов i и l :

bi,l — — •

СГХ. Pl

Норма ε _i,l характеризует пропорцию потребления ресурса l в дополнение к единице ресурса i , необходимого для производства единицы блага. При этом затраты на ресурс i и l должны обеспечить одинаковый предельный продукт. Следовательно, технологические пропорции потребления ресурсов позволят определить технологически обоснованные цены. С этой целью для каждого ресурса рассчитывается размер предельного продукта на один рубль рыночной цены:

Из рассчитанных ϕ _i выбирается наименьшее, а соответствующая ему рыночная цена – p _ϕ принимается за основу для определения технологически обусловленных цен, учитывающих коэффициент технологически допустимого взаимозамещения ресурсов – d :

Выбор такой цены – P _ϕ объясняется тем, что при участии технологически обусловленных цен в формуле (4) обеспечивается полное соответствие расчетных значений x_ij фактическим, т.е. технологическим ограничениям. Затем выполняется расчет x_ij по формуле (4). Если рыночная цена окажется выше технологической, то в формуле (4) будет присутствовать рыночная цена, и наоборот.

Такой оптимизационный подход полностью соответствует свойству эволюции социально-экономической системы, предусматривающему взаимную замену ресурсов для их экономии или при невозможности продолжения развития без невозобновляемых ресурсов [1, с. 24].

Сбалансированные объемы регионального производства i -х благ ( X_j ) определяются в системе уравнений, формируемой путем подстановки правой части (4) в равенство (2) вместо x_ij :

Для нахождения Х. был предложен авторский итерационный метод. В правую часть системы (8) вместо Х_j вводятся итоги предыдущей итерации:

си

S' s

га о.

о ^

о о

X X ф со I— о

о со

СП S о

с о о со

о о

га X о X

ф Q.

X ф

со га н о d ф

с ф о я о ф т X 1 га

ф 1га

О я

X 2 О X о я m

ЖИГОЙП И НЭП EA30d яопиэл эинэтошооэ

ф & S 2 о

т я S

ей т о ст И

ю о ф

Ф 3

О X 3 я т о

ей со

Ч О т ст

X О

ей I

Я X

ей т

ст и

ю О

ф S

я X

X s я ей CO О

I ей

Я ей x 6 х 3

co о Ьй E 3

о 2 X о

я ей

I I Ф

со •ей

Ю О 3

о о

S ф

НЭП

ЖЙТОЙП

ч в

•^/•gAd я

•ннэ'п

■

ес

ижEi^odц эннпАяояоэ

■

Ф х © X

хеноилэс

XHiAdiT я

■

9H0MJ9d

Я 'hU я

■

и S X

олээд

■

С<

V© ф a

О'

S’

СУ

гч

т"

■s'

S’

СУ

й'

ч'

S’

су

"Я

ч в

•ij9/'OAd я

•ннэ'п

■

су

Су

■

су

■

ижEi^odц эннпАяояоэ

Й 3

I ©

X о X

a ф 2

X CT Я co

о 2 X ей ст m

2 3

I I Ф

ex Я CT О

S⁷

S §

ХЕНОИЛЭС хи jxdir я

■

9HOHJ9d

Я 'hU я

■

олээд

сг

С<

■

я я ф

V© ф a

я я X

О'

S’

■b

€

S’

гч

S’

^н

S’

со

S’

я S X ф a ф

X X X

ьй о

о ю ей

ст и

о со

о Ьй

т о

ей

6 ф т О

2 3

ю ф г

о со

о Ьй

3 S

о Ьй

ф X 3 X

Ьй

"ST

Ьй

Ф X

3 X

"ST

Ьй

‘9

Ч?

ч?

!Х X I ф 3 ю о о

I 2 ей

Ьй Ф

о Ьй

^!E 3

E ф X

Ьй Ф co о

о ?

о Ьй

^N2

я X I ей CO

o’ Ю о

3 X

X 5

d Ьй

X X I X 5 2 3 I ©

Й I

о ?

d Ьй

•ей 3 о

2 3

I E

Ьй О co о и

'У

с*

>s x

Ф co

s о о is

СО

-Г

3 ю

ей

3 я

с о

3 X о е

я X 3 ей ст X

о 2 <

X к ф Й

2 3 со о

о cd X

’Я

Я 5 ^ 5 ® Я я в © XX* £ 1

Я Я Я Н a я

X я

5= X

X ф

3 т

Ьй о

3 л

ю о

Ьй о

S © S § О I СТ .-О ей я а ф ю н ° 5 a §

Я с

^s §

о a

i 8

F »

У о ей g Е Ьй

3 ей I

= “ a й s

= я 3 s a i

ей Ф © a g 5 =

= s °

s =

H = =

Ф >1, co 4 x У

•ей 4 К •ей

3 S

Ьй

•ей

>S S

О Е

2 ей

= S е о Е

I ф

Ф X о X

со 3

X Ч ф

Ьй ей I

Е О

со о

2 3

S е

Ьй о

Е 3

I 2 •ей

Ьй

Ьй о

X X Ьй

X X

о E

Ьй

й 3

я I ей СТ

О X

I ф

S’

о 2 X £ X co 5 I

Ьй о E

Я X

I ей CO о

o’ Ю о

Ьй о

co о cd

ей 2

X я

Ьй о

co О

О X

X X

X Ьй

aoodAoad АьвКьо хиПкикнэм jAkoA

nd Aim Adued фи и нниф и hOHnd jAkoA

aodBaoi XIЧHh01AЖЭI\0du

где X. и X^k1 - целое значение X. при итерации k и к+ 1 соответственно.

На первой итерации вместо Xk в систему (8) подставляются объемы прогнозируемого потребительского спроса – Q_i , затем вычисления продолжаются до выполнения условия

X . ⁺ ¹ - X k = 0, i = 1, n . (10)

Если сумма коэффициентов эластичности - с.. > 1, то условие сходимости данного метода к единому решению выполняется, в противном случае X_i будет увеличиваться до бесконечности. Поэтому X_i нужно ограничить пределом региональной мощности производства блага – X_i^m .

Модель регионального контура состоит из 5 последовательно заполняемых разделов (табл. 1). В разделе «Инновационные преобразования в экономике» учитываются:

Рынок № 1 – «рынок инновационных технологий». В модели указывается количество реализованных по каждому рынку инновационных технологических разработок за период и их средняя цена. Далее оценивается влияние, которое окажут инновации на параметры эластичности в степенной производственной функции - с.. . Такой перерасчет возможен на основе проектных данных об объемах потребления ресурсов. На основе проектной документации определяется потребность в инвестициях для внедрения новых технологий.

Рынок № 2 – «рынок образовательных услуг». Образование влияет на рост производительности труда - показатель степенной эластичности в производственной функции. Для оценки этого влияния был разработан механизм:

^C2JJ = C1,6J ~Ч j -^C\,6J '^J ~^ч2^ j = \п , ⁽¹¹⁾

где c 1 6 . и c 2 6 j - эластичность объема производства товара j по 6-му ресурсу - труду в фактическом и прогнозируемом периоде, коэф.; ч 1 2 . и ч 22 . - количество образовательных услуг рынка № 2, предоставленных работникам рынка j в фактическом и прогнозируемом периодах, человеко-часы; γ – эластичность изменения производительности труда по объему образовательных услуг.

Благодаря учету в модели этих рынков можно анализировать перелив человеческого капитала и финансовых ресурсов в инновационную сферу из традиционных экономических секторов, что соответствует современным тенденциям инновационной экономики [22, с. 8].

В разделе модели «Влияние НТР и образования на сферу производства» оценивается влияние научно-технологического развития и образования на сферу производства, что выражается в изменении степенных показателей в производственных функциях. Введение данного раздела в модель обосновывается тем, что внедряемые инновационные компоненты обновляют производственный аппарат и переводят экономику на качественно новый тип развития, обеспечивая тем самым ее конкурентоспособность и синергетические результаты [13, с. 33; 20, с. 32; 24; 28, с. 82]. Здесь же определяется сумма инвестиций для внедрения технологических инноваций, что позволит решать на основе модели важную народнохозяйственную задачу оценки влияния инвестиций на эффективность использования основного капитала участниками рынков с учетом инновационных изменений [9, с. 324].

Раздел модели «Рыночная и финансовая инфраструктура» содержит результаты работы следующих рынков:

Рынка № 3 - «рынок финансовых услуг». В нем агрегировано рассматриваются поступления и расходы регионального банковского сектора [11]. Для определения потребности системы регионального контура в услугах по кредитованию в модели на основе данных Росстата заполняются строки начиная с «Вклады населения» и заканчивая «Спрос на кредитные ресурсы в регионе». Последняя строка определяется как разница между инвестициями и строкой «Вклады юридических лиц», так как предприятия инвестируют прежде всего за счет прибыли и амортизационного фонда. Строка «Кредитные ресурсы банков» = «Поступления» - «Задолженность по кредитам» - «Итого инвестиций». Она характеризует способность банков к кредитованию в будущем периоде. Под ценой кредитных ресурсов понимается их средняя процентная ставка по региону ( Р_l,3 ).

Рынка № 4 – «рынок рекламных услуг». Количество рекламных услуг ( С ) за период l по товару (услуге) вида i прогнозируется на основе преобразованной модели Дорфмана-Штайнера (12), которая определяет оптимальные затраты на рекламу исходя из объема спроса на товар предприятий:

Сц — ^_ф j ■ Pj ' Xjj /(a j • ^4), (1²⁾

где а j - ценовая эластичность спроса на товар; ф j - эластичность спроса по рекламе; Х_l,j – количество продаж товара (услуги) j ; P_j – цена товара (услуги) j .

Развитие рекламной деятельности увеличивает объемы использования производственных ресурсов и продаж региональных рынков.

Рынка № 5 - «рынок посреднических услуг». Задачей этого рынка является увеличение объема продаж благ за пределами регионального контура, так как внутри него продажи осуществляются при участии маркетинговых служб предприятий. Стоимость посреднических услуг в модели характеризуется величиной посреднической надбавки на единицу блага.

Раздел модели «Хозяйственные взаимосвязи в системе региональных рынков» характеризует по вертикали - потребление товаров и услуг, производимых для промежуточного и конечного потребления: рынком № 6 – «рынок труда», № 7 – «рынок недвижимости», № 8 – «рынок оборудования» и № 9 – «рынок сырья и материалов».

В последнем разделе модели отражается добавленная стоимость, равная сумме фонда оплаты труда, прибыли и амортизации предприятий, а также налоговых отчислений в региональный бюджет в разрезе региональных рынков.

В модели все данные представлены в динамике за два периода. Третий столбец модели - «Темп роста» необходим для выявления рынков, сдерживающих развитие региональной экономики. Такой вывод о рынке оправдан, если темп роста цены превышает темп роста объема продаж. Соотношение этих темпов, умноженное на 100%, показывает, на сколько процентов сложившаяся рыночная цена превышает тот уровень, который должен быть на конкурентном рынке [5, с. 291-298], и служит экономическим обоснованием необходимости принятия мер на региональном уровня по развитию конкуренции.

Для прогнозирования объема спроса в модели регионального контура предложен механизм, учитывающий изменение рыночных цен и влияние рыночной инфраструктуры на конечный спрос j -х товаров или услуг ( Q_j ):

Qj=d- ^ • (_п^ • Р_1АГ² • {qt_K5J • Р_Ц5)^а^ , ⁽¹³⁾где α ₁ , α ₂ , α ₃ – показатели эластичности объема продаж соответственно по цене на продукцию, затратам на рекламу и посреднические услуги.

Исходя из прогноза роста Qj на основе механизма определения сбалансированных объемов производства и потребления благ (8) - (10) в модели регионального контура определяется прогнозируемый результат функционирования контура в виде изменения совокупного объема продаж товаров и услуг – Х , занятости населения и добавленной стоимости под влиянием развития конкурентной среды в системе региональных рынков, а также внедряемых инноваций и капитальных вложений.

Таким образом, модель регионального контура охватывает комплекс основных процессов, протекающих в региональных социально-экономических системах, и развивает эндогенное моделирование данных систем [3].

Расчет модели регионального воспроизводственного контура был экспериментально произведен на основе статистической информации Пермского комитета государственной статистики по предприятиям и секторам экономики Пермского края за 2009 и 2010 годы, на основе которой удалось определить параметры мультипликативных производственных функций (табл. 2). Из-за ограниченной доступности статистических данных были сделаны допущения о том, что в перечень производственных ресурсов включены только наиболее значимые из них, а параметр – А принят равным 1 .

В таблице 1 использованы следующие обозначения: Х₁₂ – количество горношахтного и добывающего оборудования в регионе; X3 - амортизация основных фондов предприятия, тыс. руб.; X₁₄ – прочие расходы, тыс. руб. Такие же числовые обозначения рынков введены во все последующие таблицы.

В процессе исследования были определены потоки товаров и услуг между 11 региональными рынками. Поскольку модель регионального контура динамическая, данные о региональных объемах продаж и ценах были взяты из статистических публикаций Росстата и Пермьстата за 2009 и 2010 год [6, c. 15–20; 8, c. 14, 15, 32–38; 10, c. 23–24; 14, c. 19–24; 15, c. 16–27; 16, c. 21, 22, 51, 58, 59; 18; 25, c. 14–17]. Расчет модели в исходном виде представлен в табл. 3.

Таблица 2

№ п/п	Производственные функции
1	Х ₁ - Количество инновационных разработок
у _ у0.0595 у0,0594 у0,1308 у0,1452 у0,1329 1 '^12 14 ’
2	Х 2 - Количество человеко-часов высшего и среднеспециального образования в регионе
у _ у 0,1139 у0,0912 у0,2008 у0,2228 у0,204 '^12 ’^13
3	Х ₃ – Сумма кредита, выдаваемая коммерческими банками региона
V — V⁰’²¹⁵⁵ у0,2306 у0,1962 у0,495 у0,4353 ^Л3^-А6 ‘^13 ‘^14
4	Х ₄ – Количество рекламных услуг
У _ у0,1313 у0,1487 у0,139 у0,3574 уО,ЗЮЗ ^А4^-А6 ’^13 ’^А14
5	Х ₅ – Количество посреднических услуг
У _ у0,1704 у0,1594 у0,2495 у0,0657 у0,3826 у0,4389 ‘^13 '^14
6	Х ₆ – Численность трудоспособного населения в региона
V — v0,254 у0,2579 у0,2453 у0,2612 ^Л 6 “ ^А 7 ' 8 ’ 9 ' ^Л 14
7	Х ₇ – Количество м ² недвижимости, проданной в регионе
V — V⁰’⁰⁸⁴⁹ V°H564 у0,0748 у0,1959 у0,2051 ^Л7^-Л6 '^8 ’^13 ’^14
⁸	Х ₈ – Количество стеновых материалов, шт. усл. Кирпича
У _ у0,1344 у0.1513 у0,4226 у0,4212 ^Л8 “ ^Л 6 ' 9 ' ^Л 13 ' ^Л 14
9	Х ₉ – Количество тонн бензина в регионе
V _ у0,0986 у0,0989 уО,15О8 у0,2302 у0,2203 ^Л 13 ' ^Л 14
10	Х ₁₀ – Количество тонн добытой нефти
у _ у0,1072 у0,1423 у0,046 у0,2923 у0,3183 '^9 '^12
11	Х ₁₁ – Количество тонн калийных удобрений, произведенных в регионе
V _ у0,1116 у0,083 у0,0707 у0,2851 у0,2653 ^А11^-А6 '^12 ’^13 '^14

Модели функций производства товаров и услуг

Для описания механизма применения модели воспроизводственного контура было выдвинуто несколько предпосылок:

1. Увеличение объема спроса на услуги профессионального образования осуществлялось только участниками рынка бензина.
2. Инвестиции с 2009 по 2010 год осуществлялись только участниками отраслевого рынка калийных удобрений.

Рост потребления услуг профессионального образования увеличивает производительность труда. В 2009 году эластичность производства топлива по трудозатратам составляла 0,0947 при потреблении услуг профессионального образования в количестве 220000 человеко-часов. В 2010 году потребление услуг возросло до 235109 часов (табл. 3). Для оценки изменения эластичности производства в результате этого была применена формула (11):

47 _ одамдая^оооо-ззяю), 220000

Следовательно, как видно из табл. 3, в 2010 г. коэффициент эластичности производства топлива по труду принял значение 0,0987. Показатели эластичности по другим ресурсам остались неизменны, так как технология производства не менялась.

Инвестиции в горное оборудование для добычи калийной руды в 2010 г. изменили технологию и показатели эластичности производства. Для оценки данных изменений полученная производственная функция была преобразована в логарифмическую форму:

;

Л11-А6 Л9 Л12 Л13 ^14

После этого значение показателей эластичности производства по ресурсам ( a i ) определяются исходя из технологически обусловленного и функционально описываемого вклада каждого из них в объем производства:

ШУц -0,1116- ln(Jf6) = «9 4п(Х9) + о124п(ЛС12) + а134п(Х13) + я144п(Х14);

ln X _п - 0,1116 • ln( X ₆ ) = 0,088 • ln( X ₉ ) + 0,0753 • ln( X ₁₂ ) + 0,2848 • ln( X ₁₃ ) + 0,27 • ln( X ₁₄ );

V — У0'1116 V0-088 V0-0753 v»,2848 v0,27 •

Полученные значения степенных эластичностей в модели производственной функции калийных удобрений были также учтены в табл. 3 (2010 год).

На следующем этапе определяются показатели рыночной инфраструктуры в разрезе региональных рынков. Первоначально в модели делаются расчеты по рынку финансовых ресурсов для определения возможности инвестирования в инновации. Строка «Вклады населения» за 2010 год рассчитана как сумма ее остатков в 2009 г. и части фонда оплаты труда в 2010 г., сберегаемой в соответствии со средней склонностью к сбережению у населения. Рассмотрим пример расчета вкладов работников сферы научных исследований и разработок:

«Вклады населения» = 5394+5449^0,3183 = 7129 млн руб., где 5394 - сумма депозитов работников сектора научных исследований и разработок, млн руб.; 5449 – фонд оплаты труда данных работников, млн руб.;

4 о

л о о еч

ч о

£^а

X 3

о и

JX и

со о

X X о

X X

X л 1

о о о

э и

X о

d X

к X X

со о

<0 X

X к

га

У о

А, о"

= S а А

О X ш о о а U с

ОО

X X

ч IX

ё X 4) О X

X о й

4) X о

X X

ОО

о о

ОО

2 * £ н я «

ОО

X IS

а о X

■X X

4) X

о о о о

о"

А, о"

о о"

о"

о о о о

о о'

о"

г о"

о о о о

о, о"

А, о"

1 о"

о"

о о о о

о"

о'

о о о о

А. о"

о"

о о"

о"

г о"

о о о о

о о о о, о"

о"

о о о о, о"

о"

1Л

о о о а

о"

о о о о

о"

о о"

о"

СП

о о о о

о"

о о о о

о"

А, о"

о я о"

о"

о § о"

о о о о

А, о"

о"

v = е х

g i

О ¥ и X

5 н

о о и

й о и

о о и

й о и

о о и

X у

<ч

Г-

ОО

S а я

и л

JX X

X и н

X о X

и о X X X и о X 3

(—

ч у

5 Й

со о и о

к X X d и о Ai

со о

о X

X к

га

«3

X х 3 8? X л * & § о.

о X с Ч ⁰³

С х О

1’1 = S

Л X О. X cd X 2 § * 5 ^s &

g “

Ев X S

JX X

о и

X о о

к X X о §

3 5

X ч

к X X

У X

о с

S а

X 5 е о с в

о X X

к У о.

ladAis? ионнси

soodAoad АиЖю хигпоткнэи лАизА

о о"

о о

о о"

и о

X 3

о X

о 3

X Cd

X X

о а

о о

о 3 X о

JX о X X

У и d

СО о

о о

ей

о о

СП

ОО

о"

о" $

о о

ей

А,

еЙ

о"

о о

ей

о 3

о"

о о

о о о

ОО

о о

ОО

У о

X о

X и

3 н

о и

X о

о о

X с

и о и о

о 3 X о

d X

У и d

СО О

со

ОО

СО

3 с о

к X

X о

с 3 й о о 5 X

о X о X о

и 3

X 5 е л X о

с о

и о 1

X 1 е и о X 3

ч' о

О.

о X

ч у

У X X

о с

и о X

1 и о X 3

§ о 3 X

5 X

о X

и о 5 X

й о X о

и о X

X и о

X 3

JX X X

со о

И X

£ ° о X

X о

й 1

3 X

У d

X । 3 о X У о

dLэвdфни md лАизА

sodBaoi xi4HhoxA«gwodu

i _g

£ " « О

О ^a &

и к Й 3 о Й о

СП а «

а о

ю о и

Й Й

Й й

а о Й Й Й в 1 й

ч о а

й о

Й я Й Й я а о

ю о

и Й Й я Й Й

Й Й

>Й

Й л

1 й

а о и Й

3 и

>й и

я а

й я

й й и а

>й я

В 1 й

о"

Й § н" о

Й о

>Й

Й Й й а я ю о й

о о а к S V

4 о

о С1

8 к

!|§

Й 1

V о Й

о и

. о

а и 2

• Ё"

о V

Й Й £

Й е &

о"

О'

o’

1П

S’

со

S’

со

S’

еп

со

С1

о со

со

« 1g

О ? а й й н

СП о й

СП

О й

a О Й

Й a s

Й Й S

Й a s

Й Й

Ю о о

Й Й 5

й Й = 5

я Й

>Й л Й

Й о

Й Й

>Й л Й Й Ё О а

S й о

я Й Й и Й а я ю

о й о

Г-

СО

С!

«Л

г-

со

С-1

ГС

й л ю

g о е

я Й й я

о S

S а о

s s

u К

>Й Й

Й £

й й

S & я а о й й Й

Й й

Ю О

Й о Й

я Й Й

а О

ю о

и Й Й я Й й и

£ $

Я У а си а о Й Й

о Й

я a Й

а й ex Й

£ Й

“ “

H a

a Й

>Й Й й й

а Й Й о

я Й Й

й и

я Й

S 9

й Й й

Й ч

л §

я Й Й и Й Й £

S я

и о Й а

о Й Й и к § 1

Й о

Й Ё

и й

Ё и

о Й

я й

§ о

й К Й а

Й о Й

а о § й

а О Й и

а О Й

я Й Й

й о Й

и о

>Й Й Й и

ю о й

>Й Й § й

й о Й

о и в

s « 11 й а £ ° Й

S g о

и л Й а

О Й

л Й я Й

и Й

кdЛJ,яЛdloвdфни HOHhOHKd лЛиэЛ

aodeaoi xiaHhoiX»9Hodn

aoodXoad ЛевСю хиПкнкнэи ^еоХ

0,3183 – средняя склонность населения к сбережениям, рассчитанная по данным статистики [18, c. 148–170].

Затем определяется значение строки «Вклады юридических лиц» как сумма ее остатка в 2009 г., прибыли за 2010 год и прироста амортизационного фонда с 2009 по 2010 год, что можно проследить на примере рынка банковских услуг:

«Влады юридических лиц» = 2156+7571+(501-218) = 10010 млн руб., где 2156 – остаток суммы по строке «Вклады юридических лиц» за 2009 год, млн руб.; 6222 – сумма чистой прибыли банковского сектора региона, млн руб.; 501 и 218 – размер амортизационного фонда за 2009 и 2010 год соответственно, млн руб.

Расчет суммы строки «Спрос на кредиты в регионе» для инвестирования в производство целесообразно продемонстрировать на примере рынка калийных удобрений:

«Спрос на кредиты в регионе» = «Итого инвестиций»-«Вклады юридических лиц» = 300-15909 = -15609 млн руб., где 300 и 15909 – величина инвестиций и банковских вкладов продавца на монопольном рынке калийных удобрений Пермского края, млн руб.

Полученное отрицательное значение свидетельствует о нулевой потребности в кредитовании, что соответствующим образом учтено в табл. 3.

На завершающем этапе рассчитывается сумма по строке «Кредитные ресурсы банков». Методику ее расчета также рассмотрим на примере рынка калийных удобрений:

«Кредитные ресурсы банков»= «Поступления»-«Задолженность по кредитам» -«Итого инвестиций» = 22659-1868-300=20491 млн руб.

Как видно из табл. 3, расчеты финансовых потоков ведутся в разрезе рынков, что позволяет определить рынки, обеспечивающие наибольший приток денежных средств в банковский сектор.

Объем спроса на рекламные услуги определяется на основе применения формулы (12), что может быть продемонстрировано на примере рынка стеновых материалов Пермского края:

с,. =-<р7 ■Р/ •А7./(а/^4)=-1,84,. -6,66-131814411Д-1,078-754,79)= 1987000(сооби/.), где (- 1,078) – ценовая эластичность спроса на товар, скорректированная с учетом темпа инфляции; 1,84 – эластичность спроса стеновых материалов по количеству рекламных сообщений; 131814411 – количество штук условных кирпичей, реализуемых в 2010 г.; 6,66 – цена одного условного кирпича; 754,79 – средняя цена одного рекламного сообщения в Пермском крае.

Объем спроса на услуги посреднических организаций определяется опытно-статистическим путем по предыдущим периодам в виде доли от объема конечной продукции, произведенной рынком. Это обусловлено

Жуланов Е.Е. Прогнозирование развития региональной социально-кономической системы на основе экономико-математического... отсутствием возможно сти установить функциональную связь между объемами продаж производителей и посредников. Анализ статистических данных за 2008 и 2009 год свидетельствует о том, что доля продаж посредников составляет в среднем: для рынка стеновых материалов – 25%, для рынка топлива – 85%, для рынка нефти – 100%, для рынка калийных удобрений – 90% [18, c. 733–761].

Усиление рекламной активности продавцов на рынке стеновых материалов стимулирует развитие потребительского спроса в следующем периоде воспроизводственного цикла. Оценка такого изменения осуществлялась по формуле (13), регрессионные параметры которой были определены на основе ежемесячных данных о совокупных объемах продаж продукции конечным потребителям рынка стеновых материалов, о расходах на рекламу и посреднические услуги по этому рынку за период с 2008 по 2010 год. В результате функция потребительского спроса для рынка стеновых материалов приняла вид:

08 =0,20805-P8 ’ • (^2,4,8-^2,4) ’(^2,5,8 As) •

Ее применение позволило спрогнозировать рост конечного спроса на стеновые материалы на 3 млн шт. условного кирпича, что неминуемо должно было бы вызвать в Пермском крае увеличение спроса на промежуточные товары и услуги вдоль цепи смежных технологически взаимосвязанных рынков и, как следствие, увеличение их совокупных объемов продаж. Росту объемных показателей деятельности региона также поспособствовали ранее указанные инвестиции в горнодобывающую промышленность. Прогнозируемый по модели регионального воспроизводственного контура синергетический результат совместной реализации рекламных, инновационных и инвестиционных решений выразился в увеличении занятости и продаж товаров внутри региона (табл. 4).

Таблица 4

Прогнозируемое увеличение занятости и объемов продаж на рассматриваемых рынках Пермского края

Наименование рынка	2009	2010	Относительный прирост совокупного объема продаж, %
Рынок труда, число трудоустроенных	240407	275372	+14
Рынок недвижимости, м ²	1093100	1314082	+20
Рынок стеновых материалов, млн шт. усл. кирп.	109	132	+21
Рынок бензина, тыс. т	11338	12013	+6
Рынок нефти, тыс. т	12106	12914	+7
Рынок минеральных удобрений, тыс. т	4715	7190	+52

Параметры сбалансированных хозяйственных взаимосвязей при этом определялись на основе механизма (8) – (10) исходя из построенных произ- водственных функций и эластичности технологического взаимозамещения ресурсов друг другом.

Таким образом, модель воспроизводственного контура в отличие от межотраслевого балансового метода позволяет прогнозировать параметры региональной социально-экономической системы с учетом территориальных особенностей экономической деятельности, конкурентных, инновационных и инвестиционных процессов, а также самостоятельного поведения хозяйствующих субъектов на рынке, минимизирующих свои затраты. В ней реализован кластерный подход, служащий наиболее эффективной формой достижения конкурентоспособности и прогрессивности социально-экономического развития региона [4, с. 11]. Достоинство данной модели в том, что она учитывает современные механизмы социально-экономического саморазвития регионов и позволяет оптимизировать сочетание принципов централизации и децентрализации при распределении налоговых доходов и разграничении налоговых полномочий [23, с. 56].

Список литературы Прогнозирование развития региональной социально-экономической системы на основе экономико-математического моделирования ее воспроизводственного контура

Андреева Е.Л., Лосева Е.Ю., Ратнер А.В. Теоретико-методологические основы оценки влияния внешнеэкономических связей региона на его социально-экономическое развитие/Ин-т экономики УрО РАН. Екатеринбург, 2011. 76 с. .
Аношкина Е.Л. Регионосозидание: институционально-экономические основы: монография. М.: Акад. проект; Гаудеамус, 2006. 304 с.
Барро Р. Дж., Сала-и-Мартин Х. Экономический рост. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2010. 824 с.
Бочко В.С., Наумов И.В. Кластерный подход к оценке развития инновационной активности муниципальных образований/Ин-т экономики УрО РАН. Екатеринбург, 2007. 60 с. .
Голиченко О.Г. Национальная инновационная система России: состояние и пути развития. М.: Наука, 2006. 396 с.
Затраты промышленных предприятий на производство и продажу продукции в 2010 году: аналит. зап./Пермьстат. Пермь, 2011.
Зуева О.Н. Логистическое функционирование домашних хозяйств. Екатеринбург: Изд-во Урал. гос. экон. ун-та, 2007. 254 с.
Наука в Пермском крае: стат. сб./Пермьстат. Пермь, 2012.
Научные труды: Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН/гл. ред. А.Г. Коровкин. М.: МАКС Пресс, 2005. 520 с.
Об использовании ресурсов топлива и теплоэнергии хозяйствующих субъектов Пермского края на производственные нужды и отпуск населению в 2010 году: информ.-аналит. зап./Пермьстат. Пермь, 2011.
Орлов С.Н. Экономика и банковская система региона. М.: ЗАО «Издательство “Экономика”», 2004. 302 с.
Оценка и прогноз социально-экономических последствий технологического развития Урала/Ин-т экономики УрО РАН. Екатеринбург, 2004. 267 с.
Попов Е.В., Баскакова И.В., Симахина М.О. Корпоративное знание как фактор инновационного развития фирмы/Ин-т экономики УрО РАН. Екатеринбург, 2008. 90 с. .
Потребительский рынок Пермского края. Ценовая динамика. 1 квартал 2010 года: стат. бюл./Пермьстат. Пермь, 2010.
Потребительский рынок Пермского края. Ценовая динамика. 1 квартал 2011 года: стат.бюл./Пермьстат. Пермь, 2011.
Промышленное производство Пермского края. 2011: стат. сб./Пермьстат. Пермь, 2011.
Регион в новой парадигме пространственной организации России/под ред. А.И. Татаркина; РАН УрО, Ин-т экономики. М.: ЗАО «Издательство “Экономика”», 2007. 751 с.
Регионы России. Социально-экономические показатели. 2011: стат. сб./Росстат. М., 2011.
Саморазвивающиеся социально-экономические системы: теория, методология, прогнозные оценки: в 2 т./под общ. ред. А.И. Татаркина. М.: ЗАО «Издательство “Экономика”»; Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2011. Т. 1. 308 с.
Серков Л.А. Синергетические аспекты моделирования социально-экономических процессов/Ин-т экономики УрО РАН. Екатеринбург: Изд-во АМБ, 2008. 216 с.
Сидорова Е.Н., Татаркин Д.А. Управление финансовыми потоками саморазвивающихся территорий: воспроизводственный подход/Ин-т экономики УрО РАН. Екатеринбург, 2010. 122 с.
Суховей А.С., Голова И.М. Теоретико-методологические аспекты управления инновационным климатом в регионе/Ин-т экономики УрО РАН. Екатеринбург, 2009. 51 с. .
Татаркин Д.А., Сидорова Е.Н., Анимица П.Е., Котляров М.А. Налоговый федерализм: новые взгляды в условиях формирования саморазвивающихся территорий/УрО РАН. Екатеринбург, 2010. 89 с.
Фоломьев А. Обоснование инновационного типа воспроизводства//Экономист. 2005. №8. С. 40-45.
Цены на рынке производителей промышленных товаров Прикамья за 1 квартал 2010 года: стат. бюл./Пермьстат. Пермь, 2010.
Чернова С.А., Алиева М.Ю. Принципы и факторы конкурентоспособности региональных коммерческих банков//Междунар. бух. учет. 2014. № 3. С. 45-54.
Экономико-математический энциклопедический словарь/гл. ред. В.И. Данилов-Данильян. М.: Большая Рос. энцикл.; «ИНФРА-М», 2003. 688 с.
Экономико-технологическое развитие: методология диагностики и прогнозирования/А.И. Татаркин, О.А. Романова, А.В. Гребенкин, В.В. Акбердина. М.: Наука, 2011. 398 с.
Яременко Ю.В. Теория и методология исследования многоуровневой экономики. М.: Наука, 2000. 400 с.

Еще

Статья научная