Организационная система регионального прогнозирования включает различных участников в лице министерств, управлений, научных учреждений и т. д. Основными участниками этой системы являются Министерство финансов Пензенской области, Управление экономики Пензенской области и Управление инвестиционного развития и туризма Пензенской области. Центральное место в этой системе отводится Управлению экономики Пензенской области, которое в целом разрабатывает комплексную социально-экономическую политику в регионе, а также занимается прогнозированием макроэкономической ситуации в регионе, основных показателей уровня жизни населения, рынка труда и др.
В прогнозировании и планировании по своим направлениям деятельности участвуют другие органы исполнительной власти Пензенской области. Так, Министерство финансов Пензенской области разрабатывает и исполняет региональный бюджет на три года; реализует на территории региона финансовую и денежно-кредитную политику. Управление инвестиционного развития и туризма Пензенской области дает оценку инвестиционной привлекательности региона, разрабатывает инвестиционные и инновационные проекты, а также реализует инвестиционную политику на территории Пензенской области.
Всей необходимой информацией различные органы власти Пензенской области обеспечивает Пензенский комитет статистики, который создает информационный массив для разработки прогнозов СЭР региона. Он также занимается статистическим мониторингом итогов СЭР региона, что позволяет оценивать качество прогнозов состоявшимися событиями.
Кроме того, в организационную структуру регионального прогнозирования входят различные научно-исследовательские учреждения и организации.
1.2 Технология прогнозирования регионального социально-экономического развития субъекта РФ
Анализ практического опыта администраций субъектов Федерации показывает, что при прогнозировании регионального развития большинство органов управления в регионах используют традиционные методики, основанные на трех подходах.
1. Трендовый подход. В его основе лежит метод экстраполяции данных, то есть прогнозируемые показатели рассчитываются как продолжение динамического ряда на будущее по выявленной закономерности развития. Метод экстраполяции эффективен для краткосрочных прогнозов, если данные динамического ряда выражены ярко и устойчиво. В долгосрочной же перспективе результаты прогнозирования с применением этого подхода оказываются противоречивыми. Это порождает необходимость их согласования, что выполняется чаще всего только по отношению к верхнему уровню показателей путем более или менее механической подгонки. Поскольку показатели других уровней остаются при этом без изменения, то противоречивость не устраняется, а как бы «ретушируется». И что хуже всего, любое изменение в сценарии прогнозирования неизбежно ведет к повторению этой трудоемкой и неформализованной процедуры.
2. Составление общего списка прогнозируемых параметров, выписывание отношений и причинно-следственных связей между ними. Для реализации этого подхода на практике необходимо ввести субъекты региона как действующих агентов и сформировать их стратегию поведения на региональном рынке. Задав сценарно траектории экзогенных параметров полученной модели, можно рассчитать эволюцию эндогенных параметров путем воспроизведения установленных причинно-следственных связей. Главное преимущество такого подхода к прогнозированию состоит в том, что основное внимание уделяется не анализу трендов основных показателей, характеризующих состояние региона, а оценке параметров стратегий поведения его субъектов, приведших к этому состоянию. Еще один важный аргумент – априорная сбалансированность получаемого прогноза в отличие от трендового прогнозирования по отдельным показателям или их группам.
3. Подход, основанный на теории общего равновесия. Согласно теории равновесия, экономические агенты (производители и потребители), действуя в эгоистических интересах, составляют индивидуальные планы производства и потребления продукции. Этот процесс описывается моделями поведения, характер которых зависит от технологии производства, системы предпочтений и системы цен. Если технология и система предпочтений фиксированы, то существенной оказывается только система цен. Однако применение методов теории общего равновесия для анализа и прогнозирования региональной социально-экономической ситуации затрудняется из-за следующих причин:
· для условий быстро меняющегося общества теория общего равновесия в лучшем случае может дать только дрейфующую асимптоту, к которой стремятся экономические процессы;
· методы теории общего равновесия не обеспечены в достаточной степени региональной социально-экономической статистикой;
· теория общего равновесия применима по отношению к мелким производителям и потребителям в условиях совершенной конкуренции, когда ни один из экономических агентов не в состоянии самостоятельно влиять на систему цен и воспринимает ее как заданную, что не соответствует ситуации в России [16, 57-58].
Однако на современном этапе развития регионального прогнозирования вышеперечисленные методики уже устарели и не отвечают быстро меняющейся социально-экономической ситуации в регионах. Пять лет назад в Самарской области была разработана и успешна внедрена технология ситуационного прогнозирования, которая сейчас используется при прогнозировании СЭР практически во всех субъектах Федерации.
В основу этой технологии положена концепция, согласно которой прогноз есть результат эволюции исходного состояния балансовой имитационной модели деятельности региона на заданную перспективу при задаваемых сценарных условиях. При этом прогнозное состояние является следствием интерференции поведения субъектов региона на горизонте прогнозирования. В процессе прогнозирования исходная база данных переносится в точку прогнозирования через модель причинно-следственных связей.
Общая система ситуационного прогнозирования СЭР региона включает в себя построение определенных прогнозных моделей, в которых отражаются основные экзогенные и эндогенные параметры социально-экономической системы региона [16, 64-67].
1. Модель сферы производства товаров и рыночных услуг описывает процессы производства и потребления в следующих отраслях региональной экономики: промышленности, сельском хозяйстве, строительстве, транспорте, связи, торговли и других отраслях рыночных услуг. Производственные возможности каждой отрасли задаются производственной функцией, показывающей зависимость ее выпуска от основных и оборотных фондов, трудовых ресурсов, а также состояния производственной инфраструктуры и экономической стратегии производителей. Данная модель описывается следующей зависимостью [16, 58]:
dA1 (t) / dt = D1 (t) – R1 (t), где (1)
D1 (t) – текущие доходы;
R1 (t) – текущие расходы;
dA1 (t) – состояние моделируемого объекта в определенный момент времени.
2. Модель движения региональных финансовых ресурсов описывает процессы образования, распределения и использования бюджетных и внебюджетных средств. Выражая экономические и социальные связи и отношения в денежной форме, эта модель является базисом для объединения в одно целое частных модели, описывающих вполне определенные виды деятельности. В этой модели отображаются различные аспекты формирования и использования региональных финансовых ресурсов включением в их состав показателей баланса средств хозяйствующих субъектов, государственного бюджета, государственных внебюджетных фондов и средств населения региона.
3. Модель потребительского рынка представляет собой систему балансовых и эконометрических уравнений, имитирующих поведение субъектов потребительского рынка: населения, производителей, региональных и федеральных торговых организаций и внешних экспортеров. При моделировании используется свойство двунаправленности отношений, согласно которому акты взаимодействия между субъектами рынка рассматриваются с точки зрения как движения доходов и платежных средств, так и реальных потоков товаров и услуг.
4. Модель демографии реализует сдвиг возрастов в темпе имитации с учетом естественного движения населения и миграционных процессов. При этом рассчитываются: численность населения (мужского и женского соответственно), численность пенсионеров и молодежи, численность трудоспособного населения, сальдо миграции.
5. Модель сферы нерыночных услуг представляется в виде следующей математической зависимости [16, 59]:
dA2 (t) / dt = D2 (t) – R2 (t), где (2)
D2 (t) – текущие доходы;
R2 (t) – текущие расходы;
dA2 (t) – состояние моделируемого объекта в определенный момент времени.
Доходы складываются из средств местного и федерального бюджетов, внебюджетных фондов, средств предприятий. Расходы включают следующие статьи: оплата труда, промежуточное потребление, капитальные расходы.
6. Модель рынка трудовых ресурсов описывает движение занятого населения. В ней оцениваются потенциальные трудовые ресурсы сферы производства товаров и рыночных услуг и сферы нерыночных услуг и рассчитывается занятость населения в этих сферах. При этом учитывается спрос на трудовые ресурсы и инерционность перехода населения из одной категории в другую. Оценивается текущая безработица.
После того, как все модели построены и количественно описаны, выполняется «прогон» общей модели региона на глубину прогнозируемого периода по заданному сценарию и выдаются результаты прогнозирования в виде пакета прогнозных документов по всем показателям СЭР.
Достоверность прогнозов с помощью технологии ситуационного прогнозирования зависит от следующих факторов: ошибки в исходных данных, ошибки при задании сценария, грубости модели. Ошибки первого рода вызваны объективными причинами; их удается существенно уменьшить за счет верификации и коррекции исходных данных. Ошибки третьего рода уменьшаются за счет развития модели. Ошибки в сценарных параметрах носят субъективный характер и целиком зависят от профессионализма лиц осуществляющих прогнозирование. Влияние этих ошибок на прогноз – самое существенное, особенно в годы высокой инфляции и падения производства.