CC BY
10
УДК 338.2
АДАПТАЦИЯ МЕЖОТРАСЛЕВЫХ МЕЖРЕГИОНАЛЬНЫХ ИНСТРУМЕНТОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ К СОВРЕМЕННЫМ УСЛОВИЯМ
Борис Викторович Мелентьев
Институт экономики и организации промышленного производства СО РАН, 630090, Россия, г. Новосибирск, пр. Академика Лаврентьева, 17, доктор экономических наук, старший научный сотрудник, ведущий научный сотрудник, тел. (383)330-89-55, e-mail: melentev@ieie.nsc.ru
На основе опыта моделирования экономики регионов и расчетов по прогнозированию экономического развития определяется реальная область использования межотраслевых межрегиональных моделей, указываются направления приближения существующих научных инструментов к решению соответствующих прикладных задач. Действующие экономико-математические модели ограничивают возможности теоретического моделирования, но позволяют получать прогнозы, нужные экспертам в настоящее время. Последние модификации межотраслевых межрегиональных инструментов, позволяют получать прогнозы развития экономики в материально-вещественном и финансовом составе. Таким образом, в сравнении с классическими инструментами рассчитываются финансовые показатели, необходимые для оценки реализации прогнозов в условиях современных методов экономического регулирования. Данные инструменты сохраняют соответствие положений между полученными численными значениями народно-хозяйственной эффективности и коммерческими целями отраслей-производителей.
Ключевые слова: межотраслевые межрегиональные оптимизационные модели прогнозирования экономического развития, прогноз цен и финансов.
ADAPTATION OF THE INTERREGIONAL INPUT-OUTPUT FORECASTING TOOLS TO MODERN CONDITIONS
Boris V. Melent'ev
Institute for Economics and Industrial Engineering SB RAS, 17, Аkademik Lavrentiev Prospect, Novosibirsk, 630090, Russia, D. Sc., Senior Researcher, Leading Researcher, phone: (383)330-89-55, e-mail: melentev@ieie.nsc.ru
Based on the experience of modeling of regional economies and the calculated prediction of economic development is determined by the actual use area of the intersectoral interregional models and ways of approaching existing scientific tools to solve their application problems. Current economic and mathematical models limit the possibilities of theoretical modeling, but allow you to get the forecasts needed by experts at the moment. Last modification of interregional input-output tools allow to growth in material and financial strength. Thus, in comparison with the classical instruments, the financial indicators necessary to assess the implementation of forecasts in the conditions of modern methods of economic regulation are calculated. These instruments maintain the conformity of the provisions between the numerical values of national economic efficiency and the commercial objectives of the manufacturing industries.
Key words: interregional input-output optimization models of forecasting the economic development and forecast of prices and Finance.
Введение
Содержанием работы является обобщение опыта (с 70-х годов XX века) непрерывного совершенствования межотраслевых межрегиональных моделей как динамического инструмента прогнозирования экономического развития. Процессы моделирования в любой области физики, биологии, в конструкторском деле в технике, в других областях показали свою эффективность. Однако для экономической сферы нет такого однозначного соответствия, как в технических системах, т. к. на всех хозяйственных этапах находится человек, неоднозначно принимающий решения при тех или иных, к тому же не идеальных и постоянно меняющихся, условия производства. Тем не менее, применение матметодов дает определенную пользу. Она реализуется в новых возможностях отражения большого числа связей в компактном виде и последующей эффективной машинной обработки больших массивов информации. Сам же процесс применения проходил длинный трудоемкий путь.
Существующие научные инструменты (экономико-математические модели) в большинстве случаев не могут быть идеально применимы для оценки прикладных (а не гипотетических) вариантов развития и требуют часто отхода от многих теоретических принципов моделирования. В частности, потребовались упрощения отражения динамики и инвестиций. Например, исследования по построению инструментов прогнозирования в виде динамических оптимизационных моделей ([1] и др.), в которых объединены в единой постановке межотраслевые годовые задачи одного временного периода, показали их непреодолимую сложность. Внешне (теоретически) верный принцип рассмотрения задачи развития в рамках одной модели и включения в целевой функционал недоа-мортизированной стоимости основных фондов, используемых за пределами рассматриваемого периода, уступал результирующей неустойчивой динамике расчетных прогнозов.
Практика остановилась на погодовых межотраслевых постановках в виде серии статических задач как варианта классической постановки межрегиональной модели [1]. В последней инвестиции в основной капитал задавались в виде функциональной зависимости погодового изменения как части капитальных затрат за весь рассматриваемый период. Остальные условия межотраслевых потоков затраты-выпуск и межрегиональных поставок формировались на последний год названного периода (фактически тоже на один год). Изменение постановки улучшило условия технической реализации задач, но возникла другая проблема: на каком уровне фиксировать инвестиции данного года? Речь идет об инвестициях в основные фонды по каждому году, на текущие процессы выбытия и замещения мощностей, и особенно определяемые новыми технологическими разработками на данный год. Часть годовых инвестиций в незавершенные вложения может быть рассчитана обычным сбалансированием текущих потребностей с вводимыми мощностями следующих лет [2]. Остальная часть принимается на условиях расширения вариантных ограничений возможного развития экономической системы в данном периоде. Принятый принцип отражения инвестиций в ос-
новные фонды не так изящен с точки зрения чистой теории моделирования, но оправдан реальной практикой получения прикладных прогнозов.
Методы
Многие потребители на математические инструменты смотрят с надеждой, как на чудодейственное средство получения прогнозов быстро и без всяких затрат. Таких инструментов, к сожалению, нет. На заре зарождения идей применения математических методов в экономике было определенное преувеличение возможностей их распространения на прикладное планирование. В действующих межотраслевых методиках прогнозирования давно отказались от наивных в прошлом представлений, что современные методы позволят получать оптимальный производственный план. Но, методы обеспечивали лишь комплексную сбалансированность по внешним отраслевым и региональным условиям, отражали расчетные тенденции развития по экономике в целом (и в основном в достаточно укрупненных показателях), а получаемые по расчетам цены принимались только как интерпретация двойственных оценок и т.д. Это меньше, чем ожидалось на заре первых этапов применения математических методов. Тем не менее следует подчеркнуть, что за всеми выполненными работами, стоит большой скрупулезный труд, и то, что достигнуто, не так уж мало (не считая, что расчетная сбалансированность между отраслями и конечными потребителями, рассредоточенными на пространстве территории, выбирается по оптимизационному критерию, т. е наилучшая из возможных).
Опыт реализации межотраслевых и взаимосвязанных с ними отраслевых задач показывает, что созданные инструменты - это серьезный помощник практикам занимающимся построением комплексных прогнозов. Результатом их использования является материал количественных оценок вариантов развития, зависящих от ожидаемых структурных изменений технико-экономических параметров производств, дополнительных потенциальных возможностей, ограничений, либо их отсутствия ([2]; [4] и др.). Кроме того, с помощью отмеченных межотраслевых инструментов получают не только традиционные прогнозы, построенные просто на обобщении и объединении отраслевых проектировок, но и дополнительную количественную оценку возможных направлений альтернативных отклонений. К достоинствам современных межотраслевых моделей в виде комплексности, учитывающей взаимодействие максимально возможного числа участников экономического процесса: к населению, отраслям, ресурсам добавляется финансовая сфера, хотя, к сожалению, в более укрупненной номенклатуре, чем для реализуемых ныне чисто отраслевых прогнозов.
Отмеченные межотраслевые межрегиональные модели являются практически отлаженными инструментами. По ним в ИЭОПП СО РАН регулярно проводятся расчеты в соответствии с изменяющейся обстановкой и новыми задачами развития. (Задачи в текущей классификации охватывают 20 районов, 50 отраслей в разрезе пятилеток по 2035 г. Технические средства позволяют реализовывать динамические задачи на любую разумную длительность, вклю-
чая до 2050 г). Наиболее известными из последних задач являются, например, следующие: количественная оценка санкций Запада на экономику России, прогноз развития районов в связи с принимаемыми ответными мерами в виде реализации политики Восточного вектора развития [6] и др. Эти условия отражены в приведенном варианте развития (табл. 1).
Результаты
Особенностью характеристики упомянутых прогнозов являются преимущественно большая относительно остальных районов реакция роста экономик восточных районов, включая отрасли транспорта. Более того, можно заметить, что предварительным и сопутствующим этапом для развития хозяйства Дальнего Востока, как главной части восточной стратегии, является развитие сибирских районов, а также возрождение Северного морского пути. В частности, если возможности сибирских районов в данной стратегии (табл. 1) будут ограничены хотя бы по инвестиционным отраслям, транспорту и поставкам по СМП, то производство на Дальнем Востоке может сократиться на 240-260 млрд. руб вначале рассматриваемого периода и до 470-500 млр.руб соответственно по годам периода к 2025 г. К 2035г возможности инвестирования также будут уменьшены.
Таблица 1
Прогноз динамики среднегодовых темпов производства по Сибири и России в периоде 2016-2035 гг, % (выборка отраслей варианта «Восточный вектор развития»)
Отрасль Сибирь Россия
20162020 20212025 20262030 20312035 20162020 20212025 20262030 20312035
1. Растениеводство 106.0 101.8 100.3 101.8 104.4 104.3 101.0 100.9
2. Лесное хозяйство 101.6 103.2 101.1 102.9 98.8 100.4 101.3 102.6
4. Добыча угля 106.5 105.9 100.9 101.5 104.7 104.6 100.8 100.9
5. Добыча нефти 100.0 97.5 98.1 99.2 97.5 98.6 96.8 99.,0
6. Добыча газа 94.4 113.4 101.3 103.8 102.8 100.9 100.5 96.2
7. Железные руды 100.3 100.6 100.9 102.8 99.1 98.7 95.9 99.5
8. Цветные руды 101.8 101.6 102.5 103.6 99.5 100.5 100.2 101.1
12. Древесиные изделия 101.5 102.3 103.7 104.7 99.3 99.1 103.9 106.7
13.Целлюлоза 107.0 108.5 111.8 106.5 100.3 107.2 104.8 105.4
15.Кокс 106.3 105.2 108.1 109.0 103.2 103.6 114.5 106.5
16.Нефтепродукты 102.7 103.2 109.1 106.3 101.6 102.1 108.6 100.6
17.Нефтехимия 99.7 99.8 101.7 104.3 98.8 100.0 101.0 100.6
18.Неметаллические изделия продукты 99.8 100.7 95.7 112.7 99.3 99.7 99.9 100.9
19.Черные металлы 101.1 104.8 105.6 104.2 98.0 99.8 102.8 103.9
20.Цветные металлы 101.0 105.0 103.4 104.6 99.2 101.3 103.6 104.0
Окончание табл. 1
Отрасль Сибирь Россия
20162020 20212025 20262030 20312035 20162020 20212025 20262030 20312035
21.Металлоизделия 99.8 105.1 103.6 108.1 97.8 108.8 102.4 105.5
22.Машиностроение 103.0 104.6 105.7 104.3 102.9 108.4 107.2 109.9
24.Электроэнергия 103.7 103.0 102.8 103.0 101.9 102.3 102.5 102.2
25.Теплоэнергия 105.0 103.7 102.1 102.8 101.7 101.3 100.4 101.2
28.Строительство 105.2 107.3 108.7 108.2 102.6 105.4 105.5 107.6
31.Железнодорожный транспорт 101.5 105.2 104.2 104.0 105.7 105.8 102.9 101.8
32. Трубопроводный транспорт 110.5 108.2 108.4 104.6 101.5 106.8 106.5 101.8
33. Автотранспорт 106.3 103.8 103.0 107.2 103.6 104.7 105.4 107.4
41 Животноводство 103.1 102.6 101.4 101.6 100.9 104.1 101.0 102.1
44.Мясо-молочная 104.6 98.1 100.7 103.9 101.7 99.1 100.8 102.7
45Мукомольнокрупян ая 106.4 102.2 1001.7 101.5 101.7 99.8 100.4 99.6
46.Пластмассы 108.8 192.6 102.1 107.1 102.4 101.1 101.6 102.3
48Стройматериалы 95.0 105.5 102.0 113.0 98.5 100.6 98.3 102.5
51. Авиационный транспорт 109.4 108.6 106.1 102.1 105.0 104.0 103.3 101.0
52.Погрузочно-разгрузочные работы 106.4 104.9 103.3 102.9 103.8 105.5 103.3 102.4
Валовой выпуск 105.3 103.6 104.1 105.1 102.1 103.4 103.5 104.2
Транспорт в целом 108.7 106.4 102.6 104.0 104.0 104.9 104.5 103.2
Промышленность 103.0 102.8 103.7 105.1 100.5 102.6 103.9 104.1
Инвестиции в основной капитал 108.3 109.5 109.6 109.8 107.8 106.0 107.9 108.6
Фрагменты принятого на сегодняшний день варианта расчетов с упомянутыми особенностями представлены в табл. 1 (колонки совокупности районов Сибири). Их данные характеризуют реализацию возможностей приближения к общемировым тенденциям развития по темпам роста экономики с соответствующими результирующими по периоду 3,4-4,6% среднегодовыми темпами прироста конечного потребления. Данная стратегия развития определяет достаточно высокие потребности в инвестициях в основной капитал (среднегодовой прирост 6,0-8,0% по рассматриваемому периоду) с соответствующим обеспечивающим ростом в инвестиционных отраслях машиностроения и строительства. Такие требования к капитальным вложениям отражают посылки сохранения в перспективе напряженности и других экономических условий, например, во внешней торговле, сохранение положительного сальдо которой отражает нелегкие обязательства по возврату взятых ранее иностранных кредитов, вывоза
капитала и т.д. Ослабление их безусловно даст положительные изменения в представленных прогнозах. Принятие стратегии дополнительных повышенных инвестиций может обеспечить еще более высокий рост производства, но при понижении динамики конечного потребления.
В остальных районах в силу связности экономики для реализации приведенной политики потребуются усилия по приоритетной динамике производительности в Центральном районе, Урале, Поволжье и районах Юга России, в которых по результатам расчетов наблюдается влияние лимитированности численности занятых. По отраслям транспорта нужно отметить, что их динамика развития превышает темпы роста общего валового выпуска по подавляющему большинству районов и в европейской части России. Этим характеризуется одна из черт рассматриваемой стратегии развития - влияние на экономику большинства районов России. Фрагменты рассмотренного выше варианта расчетов с упомянутыми особенностями и высокими показателями межрегионального оборота представлены в табл. 2.
Таблица 2
Интервалы значений производственных показателей по отдельным регионам Сибири по годам периода 2016-2035 гг., %.
Показатели Иркутская область Красноярский край Кемеровская область Новосибирская область Забайкальский край
Среднегодовой темп выпуска 103,9-105,6 103,8-104,8 101.9-105,9 103,7-104,6 101,9-107,7
Среднегодовой темп инвестиций 105,4-115,2 105,7-115,2 105,6-109,2 107,6-109,5 110,0-111,0
Отношение межрегионального отправления грузов к выпуску 31-70 45-59 76-83 30-72 19-39
Среднегодовой темп услуг всех видов транспорта 103,6-108,1 103,3-109,4 102,6-108,0 103,8-105,2 101,5-109,2
Необходимо отметить еще одну важную адаптивную черту в подходах к моделированию, улучшающую прикладные аспекты инструментов. Названные модели дают наилучшее решение по конечному потреблению в натуральных единицах или неизменных статистических ценах, но оно является математическим результатом народно-хозяйственной эффективности. В реальной экономике, что бы его достигнуть, используется другой механизм экономического регулирования - максимизации коммерческой прибыли. Он предполагает существование развитой финансовой системы (и определенной самостоятельности хозяйственных структур). Поэтому полная технология прогнозирования предполагает на другом этапе и перспективную оценку основных элементов затрат и выпуска в ценах текущих лет будущего периода, включая расчет доходов, количества денег, финансовых потоков кредитной и бюджетной систем. С их помощью целевая установка «народно-хозяйственная эффективность» пе-
реводится в коммерческие показатели реального хозяйственного механизма отраслей «Затраты-прибыль». Указанные требования отражены в других инструментах, называемых Платежи-доходы [2; 4], в которых использованы принципы классических постановок [5], но более продвинутые для применения оптимизационными методами решения.
Для рассмотренного варианта развития (табл. 1) соответствующие обобщающие финансовые потоки и их динамика представлены в табл. 3 в ценах соответствующих лет. Они показывают, что для исходного варианта прогноза развития экономики материально-вещественного состава (табл. 1, 2) рассчитываются именно сбалансированные по по районам, хозяйственным и управленческим структурам финансовые потоки. Из общей их характеристики следует, например, отметить особенность, что динамика суммарных налоговых доходов региональных бюджетов не всегда по годам преобладает над динамикой доходов федерального бюджета. (По районам указанное соотношение более разнообразно и дифференцированно). Оно может изменяться по вариантам финансовой политики, если заданные соотношения налогов будут изменены, но это связано и с изменением структурной политики расходования бюджетных средств.
Таблица 3
Диапазоны динамики среднегодовых темпов изменения прогнозных финансовых потоков (%) при увеличении в периоде (2016-2020 гг.) ежегодного роста денежной массы на 4 п.п., соответствующего правой части колонок чисел таблицы) по сравнению с исходной (левая часть)
Сибирь Россия
Вид финансовых потоков 2016-2020 2021-2025 2016-2020 2021-2025
1. Фонд заработной пла- 105,3-110,2 108,7-110,6 105,9-107,0 103,0-1,108
4. Доходы региональных 109,2-107,6 109,6-110,7 107,0-106,3 105,9-108,7
5. Кредиты коммерческих 100,9- 99,6 123,2-100,5 105,6-105,9 106,3-96,9
6. Доходы федерального 115,9-116,3 108,5-117,1 107,3-108,4 103,1-110,7
7. Денежные потоки ЦБ (масса денег) 103,1-103,8 96,5-103,8 105,0-105,8 99,5-107,0
Заметим также, что расчетные финансовые пропорции зависят от принятых посылок нормативов налогов, потребности в кредитах, отраслевых доходов и оплаты труда. В частности, для принятых нормативов оплаты труда и полученного базового прогнозного высокого роста экономики (табл. 1) обеспечивается в перспективе значительный рост доходов населения (табл. 3, строка 1) и бюджетов (строки 4-6, табл. 3).
Отмеченный рост наблюдается в условиях роста и их значимости по переоценке инфляционного влияния (с общероссийским среднегодовым темпом по доходам населения 103.3 и 194,4 % по пятилеткам), по доходам федерального бюджета - соответственно 113,3 и 111,7, по региональным бюджетам меньше). Можно заметить, что по всем районам расчетная динамика инфляционной зна-
чимости по доходам населения определяет преобладающую над ней динамику темпов текущих объемов оплаты труда (табл. 4).
Таблица 4
Среднегодовые темпы изменения индексов инфляционной переоценки доходов населения и собственно доходов населения в текущих ценах будущих лет, %
Темпы изменения Темпы роста
(от отчетных цен) номинальных общих
переоценки доходов населения доходов населения
Район 2016-2020 2021-2025 2016-2020 2021-2025
1. Центральный ФО 100,6 104,6 105,6 111,0
4. Дальневосточный ФО 102,4 105,7 107, 3 111,7
5. Новосибирская область 107,4 105,2 111,4 111,9
6. Красноярский край 105,2 102,5 111,3 111,7
Следует также, сказать баланс финансовых потоков обеспечивается в основном при количественно меньших темпах объемов выдаваемых кредитов, чем по названным доходам. Таким образом, обслуживание возросших объемов производства рассматриваемого варианта материально-вещественного прогноза обеспечивается относительно меньшей динамикой значимой (по оценке с учетом инфляции) массы денег. Это отражается в меньших расчетных темпах ее реального прироста по годам периода 5,0-7,0% (строка 7, табл.3) в сравнении с наблюдавшимися в предшествующих отчетных периодах (В начале последнего периода наблюдается даже их относительное снижение). Сопутствующим данному положению является и снижение расчетного общего индекса изменения цен в первом периоде по расчетам до 0,8% среднегодового темпа их прироста. Получение такого результата указывает на одно из направлений политики сдерживания инфляции - уменьшения кредитных ставок, обеспечивающих увеличение оборачиваемости денежных средств инструментами реальной монетарной политики ([3] и др.), способствующих положительному воздействию на хозяйства реального сектора с помощью большей доступности банковских кредитов. При другом варианте экономического регулирования, когда, например, могут возникнуть трудности покрытия внешних корпоративных долгов, прогнозируемого дефицита федерального бюджета и т.д., необходимо оценить ситуацию с другими большими параметрами денежной массы. В новом финансовом прогнозе (числа правой части колонок таблицы 3) динамика расчетных показателей и их соотношений будет другая, не исключающая и более резко повышающиеся годовые индексы цен.
Таким образом, по результатам расчетов по большинству финансовых показателей (кроме кредитов) наблюдается подавляющий рост, характеризуя реакцию общих финансов на новые инфляционные условия. (В последнем периоде наблюдается и общий прирост цен (индексов цен) - 3,4% ежегодных значений). Так как указанная финансовая реакция не изменяет в рамках прогноза их
материально-вещественный состав, можно сказать у денежной политики есть определенные интервалы, ограничивающие ее значимость для реализации конечных целей управления производством: доставки продукции и услуг до всех субъектов экономики.
Обсуждение
Следует еще раз подчеркнуть, что особенностью большинства традиционных межотраслевых постановок моделей является их материально-вещественный принцип отражения входной информации. Прогноз, рассчитываемый на их основе представляется в материально-вещественных единицах, либо неизменных, постоянных во времени статистических измерителях. Видимо, такое пониженное внимание к текущим ценам объяснялся действующим длительное время в стране (в 80-90-гг XX в.) хозяйственным механизмом экономического регулирования. Его основной особенностью было управление по плановым заданиям для отраслей и предприятий, а сбалансирование финансов осуществлялось в основном на уровне общесоюзного бюджета СССР. Его балансирующие параметры были более значимы и определяющими. Такой принцип регулирования предполагал меньшую ответственность производств по остальным результирующим показателям (прибыли и рентабельности) как менее главными, хотя и остающимися в отчетности.
Данная система экономического управления предполагала масштабную систему перераспределения денежных средств в пользу убыточных предприятий. Подготовка к новой системе экономического регулирования (с 1985-1986 гг и по сегодняшний день) с расширением прав предприятий в принятии хозяйственных решений, предполагала и более высокие требования к финансовой системе в целом. Ее условия должны формировать и определять действенность экономических стимулов к результирующей оценке деятельности по прибыли (рентабельности) хозяйственных субъектов. Она становится главным критерием заинтересованности деятельности, хотя и зависящей от производственной программы в целом. В новых условиях доходы предприятий зависят от более динамично меняющихся цен, уровня налогов, кредитных ставок и др. параметров, зависящих также от уровня организации и финансово-банковской сферы. Их значимость в новых условиях резко возросла. Все это и изменило требования к прогнозам и прежде всего к числу и значимости финансовых показателей, расширив тематику деятельности экономистов и управленцев.
Собственно в работах по прогнозирования следует отметить еще один момент, что в реальной экономической действительности процесс взаимодействия финансов и производства взаимный. В моделе Платежи-доходы уровень процентной ставки по кредитам, как и другие финансовые показатели, устанавливаются на уровне критерия обеспечения балансов доходов и расходов. Расчетный же уровень ставок может не соответствовать как по принципам их форми-
рования в реальности, так и конкретным значениям, складывающимся на практике. В таком случае расчетные ставки могут считаться неприемлемыми, хотя и указывающими направления сбалансирования финансов. Они требуют коррекции в направлении соответствия приемлемым последствиям в случае их принятия и соответствия не учтенным в моделе условиям. Имеется в виду, например, следующее. Высокие банковские ставки ограничивают кредитные заимствования, что и необходимо отражать в коррекции входных данных финансовых задач. С уменьшением заимствований следует сокращение производственной активности, что в свою очередь требует изменения исходного варианта материально-вещественного прогноза и т.д..
Конечно, выработка конкретных и ответственных мер для реального осуществления прогнозов относится к организационно-институциональной сфере экономики, но представленная нами область знаний является ее составляющим этапом. Для дальнейшего развития межотраслевых инструментов необходимо приближение детализации продуктовой и хозяйственной номенклатуры до требований практики, как по показателям ожидаемого производства продукции и издержек, так и по внешним к хозяйственным объектам поставкам вывоза и ввоза. Последнее и составляет главное достоинство межотраслевых межрегиональных прогнозов, наряду с народнохозяйственной оценкой эффективности (по конечному потреблению) дополнительно к чисто отраслевой по доходу (прибыли). Подчеркнем, что цель использования межотраслевых инструментов - получение в количественном виде народнохозяйственной эффективности и оценка узких мест (что держит развитие производства и на сколько количественно это влияет) с учетом отраслевых внешних и внутренних связей и при общей сбалансированности экономики в материально-вещественном и финансовом составе для целей управления. Именно поэтому к получаемым стратегиям развития производства подстраиваются и согласованные с ними финансовые балансы, обеспечивающие предложения по формированию условий (финансовой среды) для применения современных методов экономического регулирования. Такую многоплановую информацию для обоснования экономической пространственной политики другими методами получить в настоящее время невозможно.
Заключение
По накопленному опыту последние модификации межотраслевых межрегиональных инструментов обеспечивают получение прогнозов развития экономики, с положениями о численных значениях народно-хозяйственной эффективности и согласованных с нею коммерческой эффективностью отраслей-производителей. В настоящее время создано программное обеспечение сопровождения расчетов прогнозов экономического развития и решения соответствующих задач для достаточно большой относительно потребностей экономического управления детализации.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Гранберг А.Г. Динамические модели народного хозяйства, - М.: Экономика, 1985. -
240 с.
2. Melent'ev B.V. (2013). Evaluation of Variants of Economic Regulation with the Help of Interregional "Payments-Income" Tools. Studies on Russian Economic Development 6, 24, 6, 570-577.
3. А. Пестова. Режимы денежно-кредитной политики Банка России: рекомендации для количественных исследований/Вопросы экономики.2017. №4. С. 38-60.
4. Суслов В.И. и др. - Модельно-программный комплекс прогнозирования укрупненных финансовых потоков по отраслям и регионам страны. / Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2011617654 /М.: Федеральная служба по интеллектуальной собственности, зарегистрировано 30.09.2011.
5. Isard, W., 1966. Methods of Regional Analysis: An Introduction to Regional Science. The MIT Press, Cambridge, Massachusetts, Pages: 783. Javied, T., T. Rackow and J. Franke, 2015.
6. https://www.hse.ru/data/2014/02/25/1330032431/Доклад_Россия - восточный век-тор_2014.pdf (дата обращения 31.08.2017г).
REFERENCES
1. Granberg A.G. Dinamicheskie modeli narodnogo hozjajstva, - M.: Ekonomika, 1985. -
240 s.
2. Melent'ev B.V. (2013). Evaluation of Variants of Economic Regulation with the Help of Interregional "Payments-Income" Tools. Studies on Russian Economic Development 6, 24, 6, 570577.
3. A. Pestova. Rezhimy denezhno-kreditnoj politiki Banka Rossii: rekomendatsii dlja kolichestvennyh issledovanij//Voprosy 'ekonomiki.2017. №4. S. 38-60.
4. Suslov V.I. i dr. - Model'no-programmnyj kompleks prognozirovanija ukrupnennyh finansovyh potokov po otrasljam i regionam strany. / Svidetel'stvo o gosudarstvennoj registratsii programmy dlja EVM №2011617654 /M.: Federal'naja sluzhba po intellektual'noj sobstvennosti, zaregistrirovano 30.09.2011.
5. Isard, W., 1966. Methods of Regional Analysis: An Introduction to Regional Science. The MIT Press, Cambridge, Massachusetts, Pages: 783. Javied, T., T. Rackow and J. Franke, 2015.
6. https://www.hse.ru/data/2014/02/25/1330032431/Doklad_Rossija - vostochnyj vektor_2014.pdf (data obraschenija 31-VIII.2017g).
© Б. В. Мелентьев, 2018
