Статья опубликована в журнале «Креативная экономика»6 / 2011

Прогнозирование региональных стратегических макропоказателей в инновационной экономике

Птицына Елена Вячеславовна, аспирантка, кафедра логистики и управления качеством, Санкт-Петербургский государственный университет сервиса и экономики, старший преподаватель, кафедра экономики и управления на предприятии, Санкт-Петербургский государственный университет сервиса и экономики (Новгородский филиал), Россия

Prognostication of regional strategic macro indices in the innovative economy - View in English

 Читать текст |  Скачать PDF | Загрузок: 22

Аннотация:
Основой принятия управленческих решений на уровне региона является процесс прогнозирования, который обозначает перспективы, обосновывает факторы и причины социально-экономического развития. Рассмотрен метод прогнозирования региональных макропоказателей на основе линейно-кусочной регрессии. Рассчитан прогноз валового регионального продукта по Новгородской области на долгосрочную перспективу исходя из возможного сценария развития.
Цитировать публикацию:
Птицына Е.В. Прогнозирование региональных стратегических макропоказателей в инновационной экономике // Креативная экономика. – 2011. – Том 5. – № 6. – С. 9-14.

Приглашаем к сотрудничеству авторов научных статей

Публикация научных статей по экономике в журналах РИНЦ, ВАК (высокий импакт-фактор). Срок публикации - от 1 месяца.

creativeconomy.ru Москва + 7 495 648 6241


В свете современных реалий никакое государство не может развиваться без соответствующей долгосрочной концепции. В связи с этим правительством разработан пакет документов, который включает Концепцию долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации, предусматривающую развитие РФ до 2020 г.; Долгосрочный прогноз научно-технологического развития РФ до 2025 г., Стратегию социально-экономического развития Северо-Западного федерального округа до 2020 г., Стратегию социально-экономического развития Новгородской области до 2030 г. и другие.

Согласно представленному пакету документов, для Российской Федерации и для регионов, в частности Новгородской области, приоритетным является инновационный путь развития. Это обусловлено тем, что на роль лидеров всегда претендовали те регионы, которые имеют наиболее высокий уровень образования, науки, культуры, здравоохранения [3].

Инновационный вариант развития и его составляющие

Инновационный вариант осуществляется за счет развития высокотехнологичных видов деятельности, обеспеченных научным потенциалом региона, позволяет эффективно использовать природноресурсный потенциал на базе технологических модернизаций предприятий и увеличения иностранных инвестиций. 

Инновационный вариант развития включает в себя создание технопарков, бизнес-инкубаторов, венчурных фондов; оказание содействия изобретателям; разработку и производство высокотехнологичной продукции; продвижение перспективных технологий на отечественные и зарубежные рынки; развитие взаимовыгодных деловых контактов; формирование базиса регионального научно-инновационного производственного комплекса; акцент на опережающее развитие высокотехнологичных обрабатывающих производств: машиностроения, химического и топливно-энергетического комплексов.

Для перехода на инновационный путь развития необходимо увеличивать долю промышленных предприятий, осуществляющих технологические инновации; повышать долю инновационной продукции в общем объеме промышленной продукции; увеличивать объем инвестиций; эффективно использовать квалифицированный труд.

Основные характеристики того или иного варианта развития конкретного региона и страны в целом показаны в концепциях, программах, стратегических планах, информационной основой которых являются прогнозы. Особое значение для принятия решений на различных уровнях управления и формирования политики имеет региональное прогнозирование, поскольку именно на территории каждого региона решаются конкретные проблемы.

Методы прогнозирования: обзор по параметрам

В настоящее время насчитывается свыше 150 методов прогнозирования, что связано с огромным разнообразием прогнозируемых ситуаций. Такое разнообразие говорит о сложности выбора метода, с помощью которого будет получен прогноз.

Отечественной теорией и практикой проблеме выбора методов прогнозирования уделяется недостаточно внимания, в то время как в работах многих зарубежных авторов [2,5] даются различные рекомендации по использованию тех или иных методов для прогнозирования социально-экономических систем, базирующихся на исследованиях большого числа эмпирических макро- и микропоказателей.

Анализ рекомендаций зарубежных и отечественных специалистов по выбору метода прогнозирования, позволяет обобщить их для прогнозирования региональных макропоказателей. Таким образом, целесообразность применения того или иного метода для решения задач прогнозирования определяется следующими параметрами:

• объемом информации, ее значимостью для решения поставленной задачи;

• чувствительностью метода;

• временем проведения исследования;

• стоимостью затрат на прогнозирование;

• универсальностью (использованием качественной или количественной информации, установлением одновременно нескольких свойств исследуемого объекта).

Инновационное развитие предполагает высокие темпы роста стратегических региональных макропоказателей, для прогнозирования которых в основном используются экспоненциальные и степенные модели, дающие ничем не сдерживаемый рост [4]. Но, вместе с тем в эволюционирующей экономике возможно и падение стратегических показателей, которое учитывается с помощью линейно-кусочной функции. 

На основе проведенной региональной диагностики Новгородской области и общих рекомендаций по выбору методов прогнозирования было принято решение о прогнозировании обобщающего показателя «валовой региональный продукт» по Новгородской области с помощью линейно-кусочной модели.

Отметим, что линейно-кусочная функция применяется в случае, когда кроме сезонных и циклических колебаний весьма важную роль играют единовременные изменения характера тенденции временного ряда. Такие изменения тренда вызываются структурными изменениями в экономике либо мощными глобальными факторами.

Модель складывается из частей

Линейно-кусочная модель означает представление исходной совокупности данных ряда в виде двух и более частей. Одна часть данных характеризуется первой моделью с одним коэффициентом регрессии и представляет данные до момента структурных изменений. Другая часть данных представляется второй моделью, но уже с иным коэффициентом регрессии [1,6].

Построение линейно-кусочной модели снижает остаточную сумму квадратов по сравнению с единым для всей совокупности уравнением тренда, однако разделение исходной совокупности на части ведет к потере числа наблюдений и тем самым к снижению числа степеней свободы в каждом уравнении модели.

Для прогнозирования ВРП по Новгородской области было предусмотрено снижение его роста на период с 2009 по 2012 год, так как этот период определен нами как «пик» кризиса, а начиная с 2013г. рост данного макропоказателя. Для каждого из промежутков времени подобрана модель регрессии ВРП в текущих ценах, общий вид которой:

yt = a + b × t (1)

где a, b – параметры уравнения; t – фактор времени; yt – результативный признак. Расчеты выполнены в программе STATISTICA. Результаты расчетов представлены в табл. 1. 

Таблица 1

Расчет прогнозных значений динамического ряда ВРП
по Новгородской области

 

 

 

Таким образом, приращение прогноза в 2020 г. составит 57,166 млрд рублей (178,011 – 120,845) или 47,3% (среднегодовой 3,9%) по отношению к 2008 г., а по отношению к «дну», то есть 2013 г., рост ВРП составит 85,2% или в среднем за год 10,6%.

На рис. 1 представлен прогноз с доверительным интервалом на период с 2009 по 2020 год.

Рис. 1. Динамика фактических и прогнозных значений ряда ВРП
в период с 1995 по 2020 год

Из графика видно, что имеются две точки разрыва. Первая точка – 2009 год, когда по прогнозам ВРП составит 114,662 млрд рублей; вторая точка – 2012 год, где ВРП сократится до 96,121 млрд рублей.

Вывод

Проведенное исследование показало, что в прогнозирования макропоказателей возможно применение линейно-кусочной функции, которая позволяет рассматривать временной ряд, имеющий четкую тенденцию в развитии, но на определенных участках времени. То есть каждый временной отрезок может быть описан с помощью определенной модели, а в последующем все модели сводятся в единую, характеризующую временной ряд в целом. Подбирать модели следует в зависимости от реально существующих фактических данных, адекватно описывающих процессы в социально-экономической системе.

В заключение отметим, что прогнозирование региональных макропоказателей имеет особое значение для принятия решений на различных уровнях управления и для формирования приоритетов социально-экономического развития. Региональный прогноз является информационной основой для разработки концепций, программ, стратегических планов государства в целом, так как именно на территории каждого региона решаются конкретные проблемы.


Издание научных монографий от 15 т.р.!

Издайте свою монографию в хорошем качестве всего за 15 т.р.!
В базовую стоимость входит корректура текста, ISBN, DOI, УДК, ББК, обязательные экземпляры, загрузка в РИНЦ, 10 авторских экземпляров с доставкой по России.

creativeconomy.ru Москва + 7 495 648 6241



Источники:
1. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Эконометрический анализ динамических рядов основных макроэкономических показателей [Текст]. – М.: 2001.
2. Бокс Дж., Дженкинс Г Анализ временных рядов: Прогноз и управление [Текст]. – М.: Мир, 1974.
3. Глазьев С.Ю. Перспективы социально-экономического развития России [Текст] // Экономист, 2009. – № 1.
4. Забелин С.Е. Роль и место прогнозирования в региональной политике РФ [Текст] // Региональная экономика: теория и практика, 2007. – № 9.
5. Найбороденко И.М. Прогнозирование и стратегия социального развития России [Текст]. – М.: Издательско-книготорговый центр «Маркетинг», 2003.
6. Ханк Д.Э., Уичерн Д.У., Райтс А. Дж. Бизнес-прогнозирование [Текст] / Пер. с англ. – М.: Вильямс, 2003.