CC BY
334
УДК 519.23
СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ИЗУЧЕНИЯ РЕГИОНАЛЬНЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ*
О. Ю. СЕЛЮТИНЛ,
аспирант, кафедры экономической кибернетики E-mail: OUS88@yandex.ru Южный федеральный университет
В статье проводится краткий обзор истории развития региональной экономики как научной дисциплины. Автор выделяет основные количественные методы и модели, применяемые для изучения экономики региона и межрегиональных взаимодействий. Рассматриваются исследовательские проблемы, возникающие при моделировании сложных слабоструктурированных систем. Кратко формулируются достоинства и недостатки основных модельных подходов.
Ключевые слова: регион, моделирование, метод, затраты, экономический анализ.
В широком смысле региональная экономика исследует пространственную неоднородность и взаимосвязь видов экономической деятельности [9]. Одновременно с комплексным изучением внутренней структуры экономики отдельного региона рассматриваются его экономические связи с другими регионами страны и межстрановые взаимодействия. Причем регион рассматривается как территория в административных границах субъекта Российской Федерации, характеризующаяся комплексностью, целостностью, специализацией и управляемостью, т. е. наличием политико-административных органов управления. Таким образом,
* Статья подготовлена в рамках проекта «Пространственная социально-экономическая и природно-ресурсная асимметрия регионов Юга России» подпрограммы по Югу России «Фундаментальные проблемы развития южного макрорегиона» программы фундаментальных исследований Президиума РАН «Фундаментальные проблемы пространственного развития Российской Федерации: междисциплинарный синтез».
предметом региональной экономики является также экономика государства как система взаимодействующих регионов.
Региональная экономика с середины прошлого века стала признанной аналитической системой, применяемой для изучения структуры (строения) и эволюции пространственных экономических систем, а также проблем размещения и распределения.
Первоначально экономика региона исследовалась по аналогии с общей экономикой. По существу моделирование региональной экономики осуществлялось на основе подходов, разработанных для исследования экономических систем национального и международного уровней. Модели регионов (городских территорий, округов) разрабатывались по аналогии с национальной макромоделью. Пытаясь воспроизвести национальную экономику на региональном уровне, большинство исследователей применяли так называемый нисходящий подход (top-down approach), не допускающий влияния обратных связей. И все же главное отличие первых региональных моделей заключалось в понимании географического пространства как источника разнообразных явлений размещения и распределения. Актуальными являлись модели линейного программирования для решения транспортных проблем (transportation analysis), модели пространственного замещения, заимствованные из неоклассических теорий, модели межрегионального межотраслевого баланса (interregional input-output analysis) и др.
На более позднем этапе особое внимание уделялось природным особенностям географического пространства и его влиянию (воздействию) на пространственно-временную эволюцию сложных территориальных экономических систем. Для изучения подобных задач применялись дискретные пространственные модели выбора (discrete choice models for spatial choice behavior), эволюционные теории, основанные на инновациях и пространственной динамике.
В настоящее время региональная экономика выступает как развитая область знания, связанная с транспортными проблемами и проблемами использования природных ресурсов, вопросами развития городов [9].
Наибольший вклад в создание и развитие экономических теорий и методов анализа внесли три области знания: анализ местоположения (как производств, так и домохозяйств), региональное экономическое моделирование и пространственный анализ взаимодействия, теории регионального экономического роста и анализ политики управления.
Существуют разнообразные подходы, разработанные для понимания функционирования экономических региональных систем. Несмотря на их широкое разнообразие, существует несколько общепринятых подходов, ставших популярными в последнее время. К их числу относятся методы экономической базы, анализ «затраты — выпуск», эконометрические модели и модели линейного, нелинейного и динамического программирования, статистические модели на основе качественных данных [9]. На базе математических моделей созданы различные теории, а именно: размещения производств, полюсов роста, межрегиональных взаимодействий, пространственного равновесия.
Развитие информационных технологий способствовало развитию методологического подхода, основанного на проведении компьютерных экспериментов на модели посредством человеко-машинного диалога.
С помощью современных электронных средств метод экономико-математического моделирования позволяет существенно сократить затраты труда и времени, требуемые для обработки исходных данных, характеризующих экологическое, социально-экономическое состояние региона, а также дает возможность выбирать оптимальные решения и варианты модели в соответствии с теми целями, которые поставлены перед региональным исследованием [4].
Регион, как объект моделирования, характеризуется слабостью теоретических знаний о системе, высоким уровнем неопределенности исходной информации. Внутренняя неопределенность связана с неконтролируемыми, но отчасти поддающимися управлению факторами. Внешняя неопределенность определяется характером взаимодействия с внешней средой.
Анализ социально-экономических региональных процессов необходимо проводить с позиции того, что регион представляет собой сложную слабоструктурированную стохастическую и динамическую систему, моделирование которой требует выявления взаимосвязанных причинно-следствен-ныхсвязей [4, 9].
Рассмотрим основные подходы к моделированию региональных экономических систем.
Модель экономической базы. В рамках модели предполагается, что экономика региона состоит из основных (базисных, базовых) и обслуживающих (сервисных) секторов экономики. Базисные отрасли снабжают рынки, находящиеся за пределами изучаемого региона. Предполагается также, что они в отличие от сервисных секторов имеют межрегиональные связи.
Методом определения базисной отрасли является метод коэффициентов размещения (method of location quotients). Пусть qj — доля отрасли i в формировании общей занятости региона, Qt—доля отрасли /в формировании общей занятости страны. Тогда коэффициент размещения примет вид
Lt=qt /От
Если Z;. >1, то отрасль i является базовой, в противном случае она не является таковой.
Теория экономической базы утверждает, что существующая общая занятость Т в регионе складывается из занятых в основных секторах В и обслуживающих S:
T = B + S, S = сТ,
где с — доля занятых в обслуживающих секторах
от общей численности занятых.
Основное допущение модели: Т = кВ,
k 1
1 - c
где к—мультипликатор занятости, аналог кейнси-анского мультипликатора в макроэкономических моделях.
Одним из способов изучения экономических взаимосвязей и отношений в рамках рассматриваемого вида моделей является анализ с использовани-
ем показателей экономической активности за два периода времени. Результаты, полученные методом прогнозирования на основе упрощенной теории роста, сводятся к получению прогнозов о дальнейшем развитии выделенных ранее секторов [9].
Взаимодействие секторов экономики, а также межрегиональные связи исследуются с помощью модели межотраслевого баланса В. Леонтьева и моделей гравитации.
Предположим, что экономика региона разделена на базовые Ь и обслуживающие я секторы. Простейшая форма балансовых уравнений модели имеет вид:
I ХЪ - АЪЪХЪ + + /Ъ ^
IХ = АьХь + 4А +'
где векторы выпуска базовых и обслужива-
ющих секторов экономики соответственно; /ъ и — векторы конечного спроса на продукцию базовых и обслуживающих секторов экономики соответственно; А — матрица производственного (промежуточного) потребления между секторами экономики, состоящая из четырех блоков
(4ЪЪ, 4и, 4ь, 4* )•
Если допустить (в соответствии с теорией экономической базы), что 4 << 1, тогда
Хъ - (I - 4 Г/ь
Х* = (I - 4 )-1(АьХь + /), (2)
где I— единичная матрица.
Из соотношения (2) следует, что производство продукции базовых секторов не зависит от выпуска обслуживающих секторов. При этом выпуск сервисных секторов имеет прямую линейную функциональную зависимость от своего конечного спроса и базового производства [9, 20].
Существенным недостатком рассматриваемой модели является то, что она не позволяет изучать функционирование рынков различных товаров. Хотя в последние годы предпринимались попытки создать строгие теоретические основания для базового экономического анализа, но эмпирическое использование этих методов в основном находит применение в решении практических задач в ус-ловияхдоступной информации [9, 20].
Балансовые модели. Центральное место среди моделей, применяемых для изучения экономических связей региона, занимают базовая модель межотраслевого баланса и ее модификации. В основе создания таких моделей лежит балансовый метод — метод взаимного сопоставления имеющихся ма-
териальных, трудовых и финансовых ресурсов и потребностей.
Межотраслевые региональные модели. Построение первых региональных моделей «затраты — выпуск» было ограничено из-за недостаточности необходимых данных. Эта проблема остается актуальной и в настоящее время. Модель У. Айзарда для одного региона [13] и более поздние межрегиональные модели-аналоги основывались на системе В. Леонтьева, разработанной для национального уровня.
Стандартная модель В. Леонтьева имеет вид: Е Ху + Г = X,, (3)
^Х, + 2} = X.,
г
где Ху — производственное потребление между отраслями I иу;
К, Хр 2., Х-векторы конечного спроса условно-чистой продукции и совокупного выпуска. Вектор конечного спроса У включает потребительский спрос, государственные закупки, инвестиции предприятий и экспорт. Вектор условно-чистой продукции 2'включает амортизацию, оплату труда рабочих и служащих и чистый доход.
Предположив, что функция выпуска является линейной и однородной функцией первого порядка, получаем коэффициенты прямых материальных затрат: а..=х../Х. (4)
Ч Г ] у '
Подставив выражение (4) в формулу (3), получаем
Уа.Х7 + Г = Хг,
1 = 1
где п — количество отраслей экономики в регионе. В векторной форме
АХ+У=Х, [1-А]'¥=Х. (5)
Выражение (5) аналогично первому соотношению системы (1).
На региональном уровне в состав импорта включают межрегиональные закупки. Следовательно, матрицу А можно представить в виде: А=Я+М,
где Я — вектор, отражающий потоки снабжения от отрасли I к отрасли./, находящихся внутри региона;
М— вектор межрегиональных потоков. Аналогично рассматриваются и экспортные потоки.
Таким образом, совокупный выпуск для региона закрытого типа можно найти из следующего соотношения:
Х=[1-Щ1 Г.
Несомненным достоинством межотраслевого анализа является возможность изучения влияния внешних воздействий (политика управления или крупномасштабные проекты) на региональную систему. С другой стороны, недостатки связаны с допущениями о постоянстве во времени коэффициентов прямых затрат, об однородности выпускаемой продукции, отсутствии ценовых корректировок. Использование такого рода моделей широко распространено во многих странах [14].
Однако модель «затраты — выпуск» играет не столь важную роль для изучения экономики регионов, нежели для экономики страны в целом.
Центральные вопросы регионального межотраслевого анализа связаны с теориями межрегиональной торговли и мобильности факторов производства, а также с теориями технологического выбора [6]. В этих теориях технологические аспекты выпуска продукции отделены от транспортных проблем. Региональные различия в технологии производства в конкретной отрасли могут возникать вследствие организации самого производства, неодинакового уровня износа элементов основного капитала.
Классические методы У. Айзарда, Л. Мозеса, В. Леонтьева и А. Страута тщательно и детально разрабатывались многими исследователями (Ф. Сникарсом, Д. Баттеном и др.). В дальнейшем в модель были включены межрегиональные потоки не только товаров и услуг, но и влияние загрязняющих агентов и другие аспекты, связанные с окружающейсредой [7, 14, 15, 17].
Полирегиональные модели «затраты — выпуск» развиваются в направлении адаптации межрегиональных потоков к рыночным сигналам различных видов, например, транспортные тарифы, а также состояние транспортной инфраструктуры.
В СССР межотраслевые модели строились в рамках баланса народного хозяйства, а зарубежные аналоги были основаны на системе национальных счетов. При этом отечественные модели были ориентированы на народнохозяйственный уровень. Расчеты по межотраслевым моделям на уровне региона как субъекта Федерации до настоящего времени практически не проводятся. Это связано прежде всего с информационными и методологическими сложностями, поскольку на уровне субъектов отсутствует полная версия региональной системы национальных счетов, необходимой для реализации модели.
В настоящее время проводятся реформирование методологии статистического наблюдения
и практические работы в рамках системы национальных счетов. Кроме того, в связи с ростом самостоятельности регионов осуществляется развитие методологии анализа, моделирования и прогнозирования процессов, происходящих на региональном уровне [2].
Межрегиональные межотраслевые модели. Разработкой межрегиональных (межотраслевых) моделей занимались У. Айзард (1951г.), Л. Мозес (1955 г.), В. Леонтьев и А. Страут (1963 г.) [15,17,19]. Комплексная межрегиональная модель была предложена У. Айзардом. В ней взаимодействие двух регионов описывалась с помощью коэффициентов pq (поток выпуска продукции отрасли i регионар
"У . ч
и отрасли./ региона q) ив редких случаях строилась эмпирически. В связи с этим был разработан ряд модификаций. Формулу для расчета межрегионального потока отрасли / предложил Л. Мозес:
P9x = РЗД'
где pqx — межрегиональный поток продукции отрасли iиз региона^ в регион q; t — доля совокупного выпуска продукции, которую регион q получил от региона^ в расчете на единицу выпуска продукции отрасли. Рассматриваемые модели были расширены Б. Эвансом, Р. Хоффманом и Д. Кентом в разрезе моделирования потребления — производства (commodity-industry modelling) [12].
В России в 1990-егг. интерес к долгосрочным прогнозам социально-экономического развития ослаб. В начале XXI в. все большее внимание стало уделяться среднесрочным и долгосрочным прогнозам развития национальной экономики, важнейших ее отраслей и отдельных регионов.
Активные исследования в области долгосрочного прогнозирования с применением межотраслевых и межрегиональных межотраслевых моделей были возобновлены в Институте экономики и организации промышленного производства Сибирского отделения Российской академии наук в 2002 г.
Отраслевой и пространственный прогноз до 2020 г., согласно распоряжению Правительства РФ от 17.11.2008 № 1662-р «О Концепции долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 года», разрабатывался на базе оптимизационной межрегиональной межотраслевой модели.
В настоящее время в связи с кризисными явлениями необходим пересмотр количественных параметров вариантов официального долгосрочного прогноза, поскольку он опирался на достаточно оптимистические оценки (непрерывное увеличение
цен на основные товары российского экспорта, высокий темп роста валового внутреннего продукта).
Применяемый в настоящее время модельно-программный комплекс включает статическую межрегиональную межотраслевую (описание экономики страны для базового, т.е. стартового перед прогнозным периодом года), точечную (динамическую межотраслевую) и пространственную модели. Прогнозирование развития национальной экономики осуществляется на основе оптимизационной межотраслевой динамической модели. С помощью этой модели отрабатываются основные гипотезы изменения показателей трудоемкости, материалоемкости, структуры конечного потребления, экспорта и импорта и т. п. Пространственный прогноз осуществляется на базе оптимизационной межрегиональной межотраслевой модели. Модели построены на основе единой информационной базы для 40 видов экономической деятельности в соответствии с общероссийским классификатором видов экономическойдеятельности [5].
Для построения адекватных межрегиональных межотраслевых моделей требуется учет отраслевой и пространственной структуры экономики, представления о пропорциях распределения товаров и услуг, иными словами, необходима достаточно объемная статистическая база. Это является причиной, ограничивающей их широкое распространение на народнохозяйственном и региональном уровнях. Напротив, различные эконометрические модели являются простым и оперативным инструментом исследований.
Пространственный разрез народнохозяйственных прогнозов формально может быть получен и на основе разработанных в настоящее время в большинстве субъектов Федерации собственных программ (стратегий, концепций) на долгосрочную перспективу, где должны были неявно учитываться параметры народнохозяйственного прогноза.
Сбалансированные прогнозы развития регионов, представляемые в стратегиях и концепциях, должны разрабатываться с учетом народнохозяйственных ограничений. Единственным инструментарием, выполняющим это условие, является оптимизационная межрегиональная межотраслевая модель.
Одним из направлений совершенствования рассматриваемых моделей является увеличение доли эндогенных переменных, что предполагает изменение верхних и нижних границ объемов выпуска продукции, переменные величины экспорта и импорта [5].
Гравитационные модели. Эти модели описывают социально-экономические взаимодействия между пространственными объектами (городами, регионами, странами). Модели гравитации являются связующим звеном для некоторых полирегиональных (межрегиональных) экономических моделей. Модели такого типа используются в региональном и пространственном анализе экономики для исследования процессов урбанизации, размещения промышленности, экспортно-импортных взаимосвязей, миграции населения.
Общим для этих моделей является то, что сила взаимодействия (интенсивность потоков) в них зависит от значимости (величины) объектов и расстояния между ними. В общем виде гравитационные модели можно представить следующим образом:
Ара рР
/, =- 1 1
Ц
где — объем (сила) взаимодействия между объектами I иу;
А — коэффициент соответствия; Р — некоторая мера значимости объекта (например, Р1 и — численность населения регионов /и/);
Б у — расстояние между ними; а, Р, у — параметры модели. Классическая модель такого вида разработана В. Леонтьевым и А. Строутом. Позднее она была включена в состав полирегиональной межотраслевой модели К. Поленски [15, 18].
Модели гравитации применяются при исследовании товарных потоков между странами. В них учитываются социально-экономические факторы, определяются экспортные возможности и импортные потребности торговых партнеров, факторы, относящиеся к продвижению товарного потока (расстояние, наличие таможенных барьеров и т.п.). Гравитационные отношения вводятся для учета влияния размещения производств на транспортные потоки сырья и готовой продукции.
Межрегиональные гравитационные модели применяются для изучения перемещения факторов производства, потоков продукции.
Гравитационные (или информационно-теоретические, энтропии) концепции находят отражение в эконометрическом аспекте.
Адекватность моделей рассматриваемого типа, экономическая обоснованность их применения оспаривается рядом специалистов [9].
Эконометрические и динамические модели. Эконометрические и статистические инструменты широко применяются для изучения экономических процессов на региональном уровне, для описания, анализа, прогнозирования и оценки экономического развития с учетом имеющихся особенностей рассматриваемой территории, а также находят применение на межрегиональном уровне.
Базовыми предпосылками для обоснованного количественного регионального анализа являются наличие и доступность необходимых данных и грамотное обращение с ними. Ранее были разработаны методы для работы с данными по регионам (и городам). Это — технические приемы кластерного анализа, метод главных компонент, множественный регрессионный и корреляционный анализ, спектральный и автокорреляционный анализ.
Количественная революция в экономике оказала, без сомнения, значительное влияние на методологию исследования региональной экономики. Многочисленные региональные (городские) эконометрические модели в основном основывались на региональных модификациях страновых моделей (к примеру, в области регионального анализа «затраты — выпуск»), но в отдельных случаях применялись совершенно новые концепции, в частности, в сфере анализа детализированного пространственного выбора (disaggregate choice analysis) или нелинейной пространственной динамики.
Эконометрические методы несовместимы с подходом теории экономической базы. Кроме того, с их помощью не могут быть оценены коэффициенты прямых материальных затрат модели межотраслевого баланса [8].
Региональные эконометрические модели представляют собой системы регрессионных уравнений (или отдельные уравнения), связывающие экзогенные и эндогенные переменные. Выбор математической формы зависимостей и оценка параметров эконометрических моделей осуществляются с помощью методов математической статистики на основе информации временных и пространственных рядов. Эти модели успешно применяются в ситуациях, когда в динамике изучаемых процессов не происходит резких, скачкообразных изменений.
Сложность построения региональных эконометрических моделей заключается в недостаточной статистической базе наблюдений для выбора наиболее правильных зависимостей и оценки
параметров. Проблема возникает из-за неполноты, меньшей системности региональной статистики (в отличие от общероссийской), более коротких временных рядов данных в регионах.
К настоящему времени разработано множество эконометрических моделей российской экономики. К ним относятся модели:
- для кратко- и долгосрочных прогнозов центра макроэкономического анализа и прогнозирования;
- экономической экспертной группы Министерства финансов Российской Федерации для прогнозирования динамики валового внутреннего продукта, реального обменного курса и других макроэкономических показателей;
- центра экономической конъюнктуры при Правительстве Российской Федерации;
- разработанная в департаменте Министерства экономического развития и торговли Российской Федерации.
Характерными направлениями регионального эконометрического моделирования являются построения производственных, инвестиционных функций, зависимостей покупательского спроса от доходов и цен, предложения и производительности труда от уровня заработной платы, вывоза и ввоза продукции от относительных цен и народнохозяйственного спроса, сбережений от процентной ставки ит. п.
Динамические модели описывают экономику в развитии. Математическое описание этих моделей производится с помощью систем дифференциальных уравнений (время непрерывно), разностных уравнений (время дискретно), систем алгебраических уравнений.
С помощью динамических моделей находят решения следующие задачи планирования и прогнозирования экономических процессов:
- определение траектории экономической системы;
- определение состояний экономической системы в заданные моменты времени;
- анализ системы на устойчивость;
- анализ структурных сдвигов. Рассмотрим пример дискретной модели и непрерывной динамической модели, применяемых для анализа региональных процессов.
Региональные модели роста разрабатывались Д. Хиксом, Р. Харродом, Е. Домаром [1, 10]. Классические модели были предложены Л. Хартманом и Д. Секлером. Базовая спецификация имеет следующий вид:
Yr = Cr + Ir + Etr - M. - M. <ctr = 6Y( . ,
,Itr = r - Y_. )
где Y, С и I — совокупный доход, потребление и инвестиции в регионе г в период времени t\ Е — чистый экспорт;
М и М° — импорт потребительских и производственных товаров соответственно. Выражение (Etr - Mcr - M.) можно рассматривать как меру автономности региональных расходов (measure of regional autonomous expenditures).
Модели занятости и заработной платы изучались Р. Мартином идр. [11,16].В общем виде:
w
- = f (u)
w
<f '(U) < 0,
f" (u) > 0
где — — темп изменения заработной платы; w
и — уровень безработицы. Оптимизационные модели. Оптимизационные межотраслевые модели региона развивают аналитические возможности моделей балансового типа. Во-первых, оптимизационные модели включают условия баланса, поэтому балансовые модели являются частным случаем оптимизационных. Во-вторых, оптимизационные модели позволяют формализовать выбор наилучших из сбалансированных состояний экономики региона с точки зрения выбранных критериев оптимальности. И, наконец, решение оптимизационной модели дает важную информацию о соотношении затрат и результатов — оптимальные оценки (объективно обусловленные оценки).
Линейная оптимизационная модель общего вида была сформулирована и исследована Л. Канторовичем [3]. Она получила название основной задачи производственного планирования.
При использовании оптимизационных моделей в планировании обычно не ограничиваются расчетом только одного оптимального варианта. Необходимо проанализировать, какие изменения произойдут в оптимальном плане, если будут изменяться исходные данные.
Направления и методы анализа оптимального плана являются универсальными для всех линейных оптимизационных моделей. Однако в частных
моделях экономико-математический анализ выявляет специфические и даже неожиданные свойства оптимальныхрешений [9].
Оптимизационные модели являются инструментами выбора лучших из допустимых решений с точки зрения принятых критериев выбора. По сравнению с балансовыми моделями они являются не только более развитыми, но и в большей мере соответствуют логике планово-управленческой деятельности.
Оптимизационные межрегиональные межотраслевые модели применяются для исследования влияния территориальных факторов на тенденции развития народного хозяйства, обоснования важнейших территориальных пропорций, оценки возможностей и последствий сближения региональных уровней экономического развития и благосостояния. Динамические постановки моделей применяются для исследования проблем, связанных с распределением и использованием значительныхкапитальныхресурсов [3].
Имитационные модели. Для современного этапа развития экономики характерно динамичное, ускоренное изменение социально-экономических условий. В связи с этим особую роль приобретает способность органов управления (государственных, региональных, корпоративных) своевременно принимать соответствующие эффективные меры. Имитационное моделирование является основой многовариантного прогнозирования и анализа систем высокой степени сложности. Этот метод позволяет анализировать сложные динамические системы (регионы, отрасли экономики и т.д.). Его применение предполагает два этапа:
- построение комплекса динамических имитационных моделей;
- выполнение аналитических и прогнозных расчетов.
Большое значение имеет сценарный подход, позволяющий проводить многовариантный ситуационный анализ моделируемой системы. Сценарий является некоторой оценкой возможного развития и связывает изменение внешних условий с результирующими переменными.
Применение имитационного моделирования и сценарного подхода позволяет строить эффективные системы поддержки принятия решений, предназначенные для решения задач в различных отраслях и для различных объектов (регионов, макроэкономических систем).
Имитационное моделирование является систематизирующим методом моделирования социально-экономического развития региона. Он
предлагает новую методологическую основу научного исследования — эксперимент на модели (а не на реальном объекте), позволяет проводить анализ многочисленных альтернатив, исследовать стохастические системы в условиях неопределенности, изучать динамику развития систем [4].
Модели системной динамики применяются совместно с дифференциальными уравнениями балансового типа, а также в сочетании с принципами и методами логистики, основанными на оптимизации, управлении, интеграции потоков в сложных системах.
Применение компьютерного моделирования в сочетании с другими методами принятия решений, интеллектуальными технологиями, экспертными процедурами, реализация имитационно-оптимизационных вычислительных процедур на основе компенсационных подходов является наиболее перспективным направлением моделирования [4].
При построении региональных моделей могут применяться традиционные методы моделирования — аналитические, прогнозирования, групповые методы экспертного оценивания и др.
В настоящее время для изучения региональных процессов широко используются балансовый, оптимизационный, эконометрический, имитационный методы (см. таблицу). Изучение региональных экономических процессов не ограничивается применением лишь количественных подходов.
Модели, основанные на качественных данных, безусловно, являются мощным инструментом исследования региональных систем. Однако на практике исследователи сталкиваются с недостатком необходимой информации, кроме того, данные могут быть неточными (например, измеренные по порядковой или номинальной шкале). Для решения подобных проблем был разработан набор новых инструментов для работы с так называемыми гибкими данными:
- методы многомерного шкалирования;
- порядковый регрессионный анализ;
- гибкий эконометрический анализ;
- категориальный и вероятностный (^к-ргоЬк)
анализ [9].
Таким образом, моделирование региональных условий и процессов осуществляется по следующим основным направлениям: моделирование формирования хозяйства регионов страны (экономический район), моделирование размещения производства по отраслям народного хозяйства, моделирование территориальных пропорций развития экономики страны.
В зависимости от целей исследования могут применяться и различные подходы. Эффективным средством изучения являются межотраслевые региональные (межрегиональные) модели, но в связи с большим объемом требуемой исходной информации их применение на практике затруднено. Экономет-
Модель Достоинства Недостатки
Балансовая Планирование выпуска продукции отрасли с учетом места и веса каждой отрасли. Возможность планирования на ряд лет, позволяя при этом найти пути подъема как всей экономики страны, региона, так и отдельных отраслей Опора на матрицу коэффициентов полных затрат приводит к трудоемкому процессу сбора и обработки большого объема статистической информации. Не учитываются технологические изменения в отраслях за период между сбором информации о затратах
Оптимизационная Позволяет формализовать выбор наилучших из сбалансированных состояний экономики региона с точки зрения выбранных критериев оптимальности. Решение модели дает важную информацию о соотношении затрат и результатов Вынужденное упрощение действительности, поскольку определение параметров модели должно быть ориентировано на обеспечение возможности выработки решений. Позволяет получить оптимальные решения только для проблем с простой структурой
Эконометрическая Получение адекватных результатов в ситуациях, когда в изучаемых процессах не происходит резких, скачкообразных изменений. Процесс сбора и обработки информации не требует значительных затрат времени Вследствие неполноты региональной статистики полученные статистические зависимости и оценки параметров могут не в полной мере отражать реальные связи
Имитационная Возможность рассмотрения процессов практически на любом уровне детализации, в том числе возможность исследования комплексных проблем. Наблюдение за ходом процесса в течение некоторого времени. Модель отвечает на вопросы типа «а что, если...?» Возможность возникновения логических ошибок, так как в ряде случаев математическая проверка на наличие нарушений логики неосуществима
Достоинства и недостатки моделей изучения экономики региона
рические модели являются простым и оперативным инструментом исследований. Однако в случае их использования возникают трудности со спецификацией модели и выбором вида зависимостей.
Объединение некоторых подходов к моделированию (гравитационные региональные межотраслевые, оптимизационные и другие модели) может улучшить их качество, следовательно, вероятность получения достоверных, обоснованных и адекватных результатов. Метод имитации является основ-
Слисок литературы
ным системообразующим методом моделирования социально-экономического развития региона, однако не исключена возможность возникновения логических ошибок, так как в ряде случаев математическая проверка на наличие нарушений логики неосуществима.
Дальнейшее развитие методологии построения региональных моделей будет обусловлено повышением качества региональной статистики и приближением ее к структуре национальной статистики.
1. Айвазян С. А., Бродский Б. Е. Макроэконометрическое моделирование: подходы, проблемы, пример эконометрической модели российской экономики // Прикладная эконометрика. 2006. № 2.
2. Горшенина Е. В. Моделирование экономики региона //Вестник ТвГУ. 2007. № 5.
3. Канторович Л. В. Экономический расчет наилучшего использования ресурсов. М.: АН СССР, 1959.
4. Лычкина Н. Н. Моделирование социально-экономического развития регионов: материалы научно-практ. семинара / подред. Ю.М. Черкасова. М.: ГУУ, 2001.
5. Суслов В. И. Общая схема работы модельно-программного комплекса. Оптимизация территориальных систем /подред. С.А. Суспицына. Новосибирск: ИЭОПП СО РАН, 2010.
6. Andersson А. Е. Potentials of multiregional and interregional economic modeling, in: B. Issaev, P. Nijkamp, P. Rietveld and F. Snickars, eds., Multiregional economic modeling: practice and prospect. Amsterdam: North-Holland. 1982.
7. Batten D.F. Spatial analysis ofinteracting economies. Boston: Kluwer-Nijhoff. 1982.
8. GerkingS. Estimation of stochastic input-output models. Dordrecht: Martinus Nijhoff. 1977.
9. Handbook of Regional and Urban Economics. Edited by: Peter Nijkamp. Volume 1, 1987.
10. Harrod R. F. Towards a dynamic economics. New York: Wiley. 1949.
11. Hartman L. M. and Seckler D. Towards the application of dynamic growth theory of regions. Journal of Regional Science, 7. 1967.
12. Hoffman R. B. and Kent J. N. Design of a commodity-by-industry interregional input-output model, in: K. R. Polenske, ed.,Advances in input-output analysis. Ballinger. 1976.
13. Isard W. Interregional and regional input-output analysis: a model of a space economy. Review of Economics and Statistics, 33. 1951.
14. Issaev В., Nijkamp P., Rietveld P., Snickars F., ed. Multiregional economic modeling: practice and prospect. Amsterdam: North-Holland Publ. Co. 1982.
15. LeontiefW., StroutA. Multiregional input-output analysis, in: T. Barna, ed., Structural interdependence and economic development. London: St. Martins Press. 1963.
16. Martin R. L. Kalman filter modelling of time varying processes in urban and regional planning, in: R. L. Martin, N. Thrift and R. J. Bennett, ed., Towards the dynamic analysis of spatial systems. London: Pion. 1978.
17. Moses L. The stability of interregional trading patterns and input-output analysis. American Economic Review, 45. 1955.
18. Polenske К R., ed. The U. S. multiregional input-output accounts and models. Lexington, Mass.: D. C. Heath. 1981.
19. Riefler R., Tiebout С. M. Interregional input-output: an empirical California — Washington model, Journal ofRegionalScience, 10. 1970.
20. Tiebout С. M. The community economic base study. Supplementary paper no. 16, Committee for Economic Development,Washington. 1962.
